Wie kann sich inländisches LiDAR im Schatten von Velodyne einen Platz im Bereich des autonomen Fahrens sichern?
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Auf der gerade zu Ende gegangenen World Intelligence Conference fand ein Wettbewerb zum Thema unbemanntes Fahren statt. Bei diesem „nationalen“ technischen Wettbewerb, der von vielen Ministerien wie der Nationalen Entwicklungs- und Reformkommission und dem Ministerium für Informationstechnologie veranstaltet wurde, konnte jeder teilnehmende Hersteller seine eigenen, einzigartigen Fähigkeiten unter Beweis stellen. Insbesondere die bekannteste Konfiguration selbstfahrender Autos: Laserradar. Zuvor stammte dieser Sensor fast ausschließlich von der amerikanischen Firma Velodyne (weitere Einzelheiten finden Sie im vorherigen Bericht von Titanium Media). Auf dieser Konferenz haben jedoch selbstfahrende Fahrzeugflotten der Beijing University of Aeronautics and Astronautics, der Beijing Union University, des China Automotive Research Institute und anderer Institutionen unterschiedliche Lidar-Lösungen übernommen. Das selbstfahrende Auto des China Automotive Research Institute verwendet die Radarprodukte von RoboSense. Das Unternehmen, das Velodynes Dominanz gebrochen hat, ist RoboSense, ein Multi-Line-Lidar-Team aus Shenzhen, das von den Brüdern Qiu Chunxin und Qiu Chunchao gegründet wurde. Der ältere Bruder Qiu Chunxin ist Postdoktorand am Shenzhen Research Institute des Harbin Institute of Technology. Er ist ein typischer Techniker, der sich auf die Umweltwahrnehmung von Outdoor-Robotern spezialisiert hat. Derzeit ist er CEO von RoboSense. Der jüngere Bruder Qiu Chunchao interessiert sich mehr fürs Geschäft. Er hat in der PR- und Marketingbranche gearbeitet. Heute ist er CMO von RoboSense und für das Marketing verantwortlich. Titanium Media kam zum ersten Mal im Rahmen eines Telefoninterviews mit RoboSense in Kontakt. Damals sprachen wir über Velodyne, das den Markt für autonomes Fahren dominiert und in viele verwandte Branchen wie Host-Hersteller, Karten und akademische Einrichtungen eingedrungen ist. Welche Chancen gibt es für Neueinsteiger? Qiu Chunxin, CEO von RoboSense, äußerte sich zuversichtlich, dass die Technologie des Multi-Line-Lidars selbst noch nicht ausgereift sei und viel Raum für Entwicklung bestehe, unabhängig davon, ob es sich um Velodyne oder ein anderes Unternehmen handele. Darüber hinaus ist das Wichtigste, dass die Produktionskapazität von Velodyne knapp ist und der Lieferzyklus 4 Monate beträgt. Jetzt, da RoboSenses 16-zeiliges Lidar-Produkt RS-LIDAR in die Massenproduktion geht, ist auch dieses Produkt mit diesem „süßen Problem“ konfrontiert. Im April investierte RoboSense in mehr als 20 Produktionslinien, um mit der Massenproduktion von 16-Zeilen-Lidars zu beginnen, und mittlerweile ist die Zahl auf 100 gestiegen. Der Preis des Produkts liegt bei über 5.000 US-Dollar, was fast 40 % unter dem Preis von 8.000 US-Dollar für das 16-Zeilen-Radar von Velodyne liegt. Der Preisvorteil und der zweiwöchige Lieferzyklus haben die Branche der autonomen Fahrzeuge begeistert. Qiu Chunchao, CMO von RoboSense, sagte gegenüber Titanium Media, dass das Unternehmen nach der Ankündigung der Bereitschaft zur Massenproduktion innerhalb von zwei Wochen mehr als 2.000 Bestellungen erhalten habe. Im Mai beliefen sich ihre Lieferungen auf 100 Einheiten. „Anfangs dachten wir, unsere Produktionskapazität sei etwas überzählig, aber jetzt reicht sie völlig nicht mehr aus. Die bekannteren Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen verlangen Nachschub, und man muss ihn ihnen geben. Die Lehrer sagen: Ich leite ein Bildungsprogramm und brauche ihn deshalb auch. Und auch dem Militär muss man ihn geben.“ sagte Qiu Chunchao, CMO von RoboSense. „Deshalb haben wir in der zweiten Woche eine Woche lang keine Bestellungen mehr angenommen. Ich muss etwas kürzertreten, ich kann nicht mehr.“ Verglichen mit den heute besseren kommerziellen Aussichten hat RoboSense im Laufe seiner Produktentwicklung und Anwendungsrichtung viele Dilemmas erlebt. Von Robotern bis hin zur Technologie für unbemanntes Fahren sind Lidar, Millimeterwellenradar und visuelle Sensoren die gängigen Mittel zur Erfassung der Umgebung. Lidar bietet offensichtlichere Vorteile hinsichtlich der Erkennungsgenauigkeit, der Erkennungsdistanz, der Stabilität und der Anpassungsfähigkeit an klimatische Bedingungen. Brad Templeton, Berater für autonomes Fahren bei Google, sagte einmal: „Eine Genauigkeit von 99 % reicht für das Autofahren nicht aus. Wir brauchen eine Genauigkeit von 99,99999 %. LiDAR bietet die stärkste Garantie mit mehreren Dezimalstellen.“ Der schon immer rebellische Alon Musk erklärte einmal öffentlich, dass für den Einsatz autonomer Fahrsensoren ausschließlich Kameras und Millimeterwellenradare verwendet würden. Einige Medien haben jedoch enthüllt, dass Tesla das 64-Zeilen-Radar von Velodyne auch für Tests zum autonomen Fahren verwendet. Als leistungsstarkes Tool für die Entwicklung redundanter Sensoren und die präzise Entfernungsmessung ist der Einsatz von Lidar zu einem Standardmerkmal hochentwickelter Technologien für unbemanntes Fahren geworden. RoboSense wurde im August 2014 gegründet und hat innerhalb von drei Jahren die LiDAR-Technologie perfektioniert, was in der Branche viel Lob hervorruft. Doch wenn man auf den Vorgänger von RoboSense zurückblickt, erkundet dieser die Lidar-Branche seit fast 10 Jahren. Im Jahr 2007 begann Qiu Chunxin, CEO von RoboSense, an Wahrnehmungstechnologie für Outdoor-Roboter zu arbeiten. Qiu Chunxin bezeichnete dies als die erste praktische Anwendung selbstfahrender Autos. Bis zur Gründung von Robosense konzentrierten sich die Produkte des Unternehmens noch auf den bekannten Bereich der Robotik. Sie wollten die „Augen“ der Roboter sein, was im englischen Namen und Logo von Robosense zu sehen ist. Allerdings verfügt der Roboter selbst nicht über eine gute Landefläche und RoboSense kann nicht zum richtigen Wasserverkäufer werden. „Als wir das Unternehmen 2014 gründeten, arbeitete die Hälfte des Suteng-Teams an Algorithmen und die andere Hälfte an der Hardware“, sagte Qiu Chunxin. Durch die Gründung eines Unternehmens im Bereich Robotik konnte RoboSense Erfahrungen im Hardwarebereich sammeln und bald ein eigenes Einlinien-Laserradar entwickeln. RoboSense hat auch eine Zusammenarbeit mit einem Unternehmen für Kartenvermessung und Kartierung in Erwägung gezogen, allerdings ist die für die Vermessung und Kartierung erforderliche Erfassungsreichweite viel höher, nämlich mindestens 500 Meter. RoboSense stellte Erkennungsprodukte für mittlere und kurze Reichweiten mit einer anwendbaren Reichweite von 100 Metern her. Und was den Vermessungs- und Kartierungsmarkt selbst betrifft, so ist dieser nicht größer als der Vorstellungsraum für Roboter. RoboSense änderte schnell seine Ausrichtung und entschied sich für den Bereich Bau und Inneneinrichtung, der über eine ausreichend große Marktgröße verfügte. Diese Branche ist häufig auf das Scannen und Modellieren der Umgebung angewiesen, und genau darin zeichnet sich Lidar aus. Durch die Konzentration auf die Bereiche Bau und Inneneinrichtung konnte RoboSense nicht nur gute Umsätze erzielen, sondern auch die Technologie von RoboSense in kommerziellen Anwendungen weiter konsolidieren. „Nach der Bereitstellung der Laserradarausrüstung haben wir fünf Algorithmusmodule erstellt, darunter automatisches Spleißen, automatisches Extrahieren, automatisches Generieren und automatisches Extrahieren der Positionen von Steckdosen und Bodenabläufen, automatisches Erstellen dreidimensionaler Modelle und Bewertung der Rauheit der Wand“, sagte Qiu Chunxin. Obwohl selbstfahrende Autos schon sehr früh von Google ins Leben gerufen wurden, erfreuten sie sich auf dem chinesischen Markt erst ab 2015 großer Beliebtheit. RoboSense spürte diesen Trend und begann im Juli 2015, seine Aufmerksamkeit auf die Branche der selbstfahrenden Autos zu richten. Dies liegt natürlich auch daran, dass die Lidar-Technologie in der universitären Forschung relativ beliebt ist und RoboSense durch seine Kontakte zu Universitäten viele relevante Talente anziehen konnte. „Das von uns angebotene Mehrlinien-Laserradar ist nicht nur ein Gerät, sondern auch ein passender Punktwolken-Algorithmus.“ Qiu Chunxin sagte gegenüber Titanium Media. Dies ist der Vorteil, den ihre Teamgene mit sich bringen. „Spielen Sie eine unterstützende Rolle für das Starteam des autonomen Fahrens.“ In Bezug auf die Frage, ob das LiDAR-Team Algorithmen entwickeln sollte, glauben einige Leute in der Branche, dass die aktuelle LiDAR-Hardware selbst zu viel Arbeit erfordert und gut genug ist, um den Produktzyklus abzuschließen. Aber RoboSense verlangt mehr von sich selbst. Qiu Chunxin sagte, dass RoboSense in weniger als drei Jahren seit seiner Gründung auf 120 Mitarbeiter angewachsen sei, von denen mehr als 40 in der Algorithmenentwicklung tätig seien. Nach Ansicht von Qiu Chunxin liegt es gerade daran, dass sich Lidar-Produkte noch in der Anfangsphase befinden und den Herstellern unterstützende Algorithmen zur Verfügung gestellt werden müssen. Nur mit Algorithmen lassen sich standardisierte Anwendungsregeln bilden. „Intels eigene Chips verfügen beispielsweise auch über zahlreiche zugrunde liegende Bibliotheken, die eine Kombination aus Software- und Hardwarelösungen darstellen.“ Qiu Chunxin sagte: „Lidar ist auch eng mit Algorithmen verbunden. Wenn man keine Algorithmen verwendet, ist es schwer zu verstehen, wie die Hardware funktionieren soll. Velodyne stellt nur Geräte zur Verfügung, und die Geräteupgrades verliefen in den letzten Jahren sehr langsam. Darüber hinaus sind der Standort der Geräte und die Auswahl der Gerätelösungen sehr verwirrend. Jeder Kunde platziert sie entsprechend seinem Verständnis des Algorithmus.“ Qiu Chunxin, der für den Markt zuständige CMO, schlug einen konkreteren Weg vor: „Roboteng Juchuang soll eine unterstützende Rolle für führende Unternehmen im Bereich des autonomen Fahrens spielen, und zwar bis zum Äußersten. Dazu ist eine umfassende Lidar-Lösung von der Hardware bis zum Algorithmus erforderlich.“ Natürlich bietet RoboSense als Startup-Team neben der integrierten Hard- und Softwarelösung auch einige Vorteile hinsichtlich der Serviceeffizienz. Im Vergleich zu Velodyne, das in den USA ansässig ist und After-Sales-Probleme per E-Mail kommuniziert, und einigen inländischen Lidar-Unternehmen, die von akademischen Einrichtungen gegründet wurden, bietet RoboSense zeitnaheren Support bei Installation, Debugging und anderen Problemen bei der Produktnutzung. Der schwierige Weg zur Massenproduktion und das Heraustreten aus dem Schatten von Velodyne ist ebenso schwierig wie die Wahl der Anwendungsfelder. Auch die Produktauswahl bereitete RoboSense einst Probleme. Da der Branchenpionier Velodyne über eine relativ vollständige Produktlinie verfügt, die 64-, 32- und 16-zeilige Systeme abdeckt, war RoboSense bei der Festlegung seiner Produktausrichtung großem externen Druck ausgesetzt. „Investoren kommen immer wieder und fragen, ob Sie 32 oder 64 Linien bauen wollen. Sie müssen jedem von ihnen alles von Anfang bis Ende erklären“, sagte Qiu Chunchao. Tatsächlich hatte RoboSense auch erwogen, eine vollständige Produktlinie aufzubauen und wie Velodyne 64 Produktlinien auf den Markt zu bringen, musste jedoch feststellen, dass die zunehmende Anzahl an Kabelbäumen den Anpassungs- und Montageaufwand drastisch erhöhte und die Massenproduktionszeit erheblich verlängerte, was überhaupt nicht mit dem Entwicklungsrhythmus der Unternehmer vereinbar war. „Damals besprach das gesamte Gründerteam die Angelegenheit bis 3 Uhr morgens, und niemand hatte etwas zu sagen.“ Qiu Chunchao erinnerte sich: „Später schickte mein Bruder eine interne E-Mail, um die Angelegenheit im Detail zu analysieren. Die Massenproduktion von 64-Zeilen-Lidar ist sehr schwierig, und von 100 Unternehmen weltweit, die am autonomen Fahren arbeiten, haben vielleicht 70 davon bereits die 64-Zeilen-Produkte von Velodyne gekauft. Warum fordern Sie sie zum Umstieg auf?“ Schließlich entschied sich RoboSense in dieser E-Mail von Qiu Chunxin für die Richtung, nämlich die Herstellung von 16 Produktlinien mit einer relativ großen Marktlücke. Allerdings verlief auch bei den 16 Produktlinien in der Anfangsphase der Massenproduktion kein reibungsloser Ablauf. Im Oktober 2016 kündigte RoboSense seinen Plan zur Massenproduktion an, dieses Versprechen wurde jedoch erst im April dieses Jahres erfüllt. „Bei der Herstellung von Mobiltelefonen kann es vier Monate dauern, bis das Produkt fertig ist, wenn man ihnen einen Bauplan gibt. Bei der Herstellung von LiDAR müssen wir den Prozess jedoch vollständig selbst erforschen. Heute kann das sehr gut gelingen, aber wenn wir morgen mit der automatischen Produktion beginnen, fallen zwei Linien aus, und wir müssen alles noch einmal von vorne beginnen.“ Qiu Chunchao sagte: „Das ist ein sehr mühsamer Prozess. Es gibt im Land nur zwei Produktionslinien, die LiDAR herstellen können, und es gibt nicht viel Spielraum für Auswahl. Oft müssen wir über Nacht Änderungen vornehmen. Später haben wir alle an uns gezweifelt und uns gefragt, ob wir uns von einem Technologieunternehmen zu einem Prozessunternehmen entwickelt haben.“ Noch peinlicher war, dass die Medien zu diesem Zeitpunkt voll von Nachrichten waren, Velodyne habe die automatisierte Fabrik in San Jose übernommen und mechanische LiDAR-Systeme in die Fließbandproduktion eingeführt. Vor diesem Hintergrund erlebte das Gründerteam von RoboSense eine beispiellose Vertrauenskrise. Qiu Chunchao erinnerte sich: „Damals haben wir direkt dafür gesorgt, dass Ingenieure und Techniker in der Fabrik stationiert wurden, um die Arbeiter an der Produktionslinie zu schulen und sie am Produktionsstandort anzuleiten.“ Es wird davon ausgegangen, dass das derzeit von RoboSense auf den Markt gebrachte 16-Zeilen-Lidar-Produkt eine Erfassungsdistanz von 150 Metern und eine Genauigkeit von 2 mm hat. Seine Leistung hat das höchste Niveau der Branche erreicht und sein Preis ist fast 40 % niedriger als der ähnlicher Produkte von Velodyne. Die Marktstrategie von JD.com, seine mit RoboSense-Lidar ausgestatteten unbemannten Lieferfahrzeuge zunächst in Massenproduktion herzustellen, stieß bei RoboSense schnell auf positive Resonanz. Vor nicht allzu langer Zeit veranstaltete JD.com eine viel beachtete Veranstaltung, um fahrerlose Logistikfahrzeuge auf den Campus zu bringen, bei denen die Lösung von RoboSense zum Einsatz kam. Laut Titanium Media werden die Demonstrationsstandorte von JD.com für diese Technologie noch erweitert und die entsprechende Nachfrage nach Radarprodukten wird ebenfalls auf Hunderte von Einheiten steigen. Darüber hinaus wurden Käufe von einigen akademischen Einrichtungen und Militärprojekte auch zu Aufträgen für RoboSense, ein inländisches Laserradar-Team. Die Produktrichtung des 16-Zeilen-Radars wurde festgelegt und der Engpass der Massenproduktion wurde durchbrochen. Aber es gibt noch eine andere Frage. Können wir nur 16-Linien-Produkte anbieten, da wir im Team für autonomes Fahren eine unterstützende Rolle spielen? Was ist, wenn ich ein 64-zeiliges Produkt benötige? Das 16-Zeilen-Radarprodukt kann als Basiseinheit verwendet werden und seine Punktwolkendaten können kombiniert werden, um die Erkennungsfunktionen linearerer Laserradare zu realisieren. Beispielsweise können vier 16-Zeilen-Laserradare kombiniert werden, um den Erkennungseffekt eines 64-Zeilen-Laserradars zu erzielen. Diese Kupplungslösung wurde beim autonom fahrenden Testfahrzeug Chevrolet Bolt von General Motors verwendet, das vor kurzem vom Band lief. Der Vorteil dieser Lösung besteht darin, dass vier 16-Zeilen-Radarprodukte nur mehr als 20.000 US-Dollar kosten, während ein 64-Zeilen-Lidar-Produkt 700.000 RMB kostet. Natürlich ist klar, dass diese Lösung (1,28 Millionen Punkte pro Sekunde) immer noch 1 Million Punkte vom 64-Zeilen-Lidar von Velodyne (2,2 Millionen Punkte) entfernt ist. Daher ist das Multi-Lidar von RoboSense im Hinblick auf die Bildschärfe eine Kompromisslösung. Auf welchen Markt sollten wir abzielen? Die Boston Consulting Group in den USA prognostiziert, dass der Marktwert selbstfahrender Autos 42 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Der Markt für autonomes Fahren ist so groß, dass jedes Glied in der Kette eine industrielle Kette bilden kann, insbesondere Produkte wie Lidar, die die Branche in Beschlag nehmen. Mit der Orientierung an der Landung als Erstes verfügt RoboSense angesichts dieses riesigen Marktes über relativ klare Entscheidungen. „Als Erstes wird definitiv das autonome Fahren bei niedriger Geschwindigkeit in geschlossenen Parks umgesetzt, darunter mit Bussen, Bergbau-LKWs und Lieferwagen auf dünn besiedelten Autobahnen“, sagte Qiu Chunchao. „Ich denke, das ist ein Prozess, bei dem wir Schritt für Schritt nach oben gehen.“ Die Marktanwendungsrichtung von RoboSense zielt auch auf die Bereiche des autonomen Fahrens bei niedriger Geschwindigkeit und des autonomen Fahrens im geschlossenen Raum. Inländische Unternehmen wie UISEE, das sich auf autonomes Fahren in Parks konzentriert, TuSimple, ein Team für autonomes Fahren von Lastkraftwagen, und Zhixingche und Zhizunbao, Teams für autonomes Fahren von Nutzfahrzeugen, haben allesamt enge Verbindungen zu RoboSense und haben begonnen, deren Produktlösungen in Betracht zu ziehen. TuSimple übernimmt die Kopplungslösung von RoboSense. Natürlich gibt es bei der Wahl von Werkzeugfahrzeugen als Landefeld auch Konflikte zwischen den Anforderungen des Pkw-Marktes und dem aktuellen Status von Lidar-Produkten. Ein Produktmanager für autonomes Fahren bei Bosch erklärte gegenüber Titanium Media einmal, dass die derzeit auf dem Markt befindlichen Lidar-Produkte weder den Anforderungen der Bosch-Standards noch den Automobilstandards wie Hochtemperaturbeständigkeit und Vibrationsfestigkeit entsprächen. Qiu Chunchao sagte auch ganz offen, dass das erste Problem bei der Diskussion einer Zusammenarbeit mit Tier-1-Fahrzeugen und OEMs darin bestehe, dass „diese Lösung in zahlreichen in Serie produzierten Personenkraftwagen zum Einsatz kommen wird. Können Sie die Fahrzeugvorschriften erfüllen und die Sicherheit gewährleisten?“ Für Werkzeugfahrzeuge gelten deutlich geringere Anforderungen. Qiu Chunchao sagte jedoch auch, dass es in zwei Jahren für Lidar-Produkte viel einfacher sein werde, die Automobilvorschriften zu erfüllen. Dies bedeutet nicht, dass die aktuelle Lidar-Technologie ausgereift sein wird, sondern dass eine weitere neue Technologie – Solid-State-Lidar – auf den Markt kommen wird. Als Vorreiter im Zukunftsmarkt hat RoboSense bereits ein Team im Silicon Valley aufgebaut, um Solid-State-LiDARs mit Phased-Array-Technologie zu entwickeln. Die erste Phase der Demo wird im ersten Quartal nächsten Jahres veröffentlicht und die Massenproduktion beginnt 2019. Dieses Phased-Array-Laserradar sendet Interferenzwellen über eine interne Antenne aus und synthetisiert den Hauptstrahl, um die Umgebung zu erfassen. Die interne Struktur ist extrem vereinfacht und erfordert keine mechanischen Strukturen wie Sender, Empfänger, rotierende Motoren usw., die in aktuellen Lidaren verwendet werden. Daher werden Tests, Einstellungen und Installationen auf Automobilniveau viel einfacher und der Preis wird natürlich erheblich sinken. Quanergy, das erste ausländische Unternehmen, das ein Solid-State-LiDAR entwickelt hat, hat versprochen, dass die Kosten für ein einzelnes Solid-State-LiDAR auf 100 US-Dollar sinken werden, wenn es 2018 in die Massenproduktion geht. Auf dieser Grundlage haben auch einige führende inländische Startup-Teams für autonomes Fahren wie TuSimple und UISEE begonnen, eng mit RoboSense zusammenzuarbeiten. Obwohl RoboSense in jeder Phase der Unternehmensentwicklung auf Schwierigkeiten gestoßen ist, hat das Unternehmen die richtigen Schritte unternommen. Dies hat auch dazu geführt, dass RoboSense höhere Erwartungen am Kapitalmarkt geweckt hat. Öffentlichen Informationen zufolge hat RoboSense in den drei Jahren seit seiner Gründung drei Finanzierungsrunden mit einem Gesamtvolumen von mehreren zehn Millionen Yuan abgeschlossen und wird mit einer Milliarde Yuan bewertet. Laut Qiu Chunchao wird in naher Zukunft eine neue Finanzierungsrunde in Höhe von fast 100 Millionen Yuan abgeschlossen. Als inländisches Laserradar-Team, das den Durchbruch geschafft hat, verfügt RoboSense über eine solide Produktbasis und eine zukunftsorientierte Marktaufstellung. Man geht davon aus, dass sich durch die Nutzung des heimischen Marktes für autonomes Fahren auch größere Chancen ergeben werden. Als Gewinner des Qingyun-Plans von Toutiao und des Bai+-Plans von Baijiahao, des Baidu-Digitalautors des Jahres 2019, des beliebtesten Autors von Baijiahao im Technologiebereich, des Sogou-Autors für Technologie und Kultur 2019 und des einflussreichsten Schöpfers des Baijiahao-Vierteljahrs 2021 hat er viele Auszeichnungen gewonnen, darunter den Sohu Best Industry Media Person 2013, den dritten Platz beim China New Media Entrepreneurship Competition Beijing 2015, den Guangmang Experience Award 2015, den dritten Platz im Finale des China New Media Entrepreneurship Competition 2015 und den Baidu Dynamic Annual Powerful Celebrity 2018. |
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