大疆首款智能车10万开回家：L2+能力、无激光雷达也不依赖高精度地图

大疆首款智能车10万开回家：L2+能力、无激光雷达也不依赖高精度地图大疆车载加持的首台智能车，来了！KiWiEV，与上汽通用五菱联合打造，10.28万，L2+自动驾驶技术水平，能力覆盖城市道路和泊车场景。双门四座、后置后驱、301km续航、配31.7kWh电池包、独立悬架。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1317065.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1317065.htm

中国首颗高精度地磁场探测卫星投入使用：A、B双星联合观测

中国首颗高精度地磁场探测卫星投入使用：A、B双星联合观测A星搭载高精度磁场观测载荷、能量电子谱仪、激光反射器等载荷，重点开展高精度地球磁场测量任务。B星搭载中能粒子探测器、太阳X射线探测器、激光反射器等载荷，重点开展太阳X射线和地球内辐射带能量粒子探测任务。A星和B星联合对南大西洋异常区高能粒子的时空分布结构开展观测。据悉，几年5月21日，长征二号丙运载火箭在酒泉卫星发射中心顺利升空，以一箭三星并联方式将澳门科学一号卫星A星、澳门科学一号卫星B星、珞珈二号01星准确送入预定轨道，发射任务取得圆满成功。此次发射使用的长二丙火箭和澳门科学一号卫星A星由中国航天科技集团研制，这是长征系列运载火箭第474次发射。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1400325.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1400325.htm

艾迈斯欧司朗与速腾聚创合作 发力车载激光雷达

艾迈斯欧司朗与速腾聚创合作发力车载激光雷达近期激光雷达及感知解决方案供应商速腾聚创首次展示了其最新的MX激光雷达，采用了艾迈斯欧司朗EELSPL系列边发射激光器技术，为激光雷达提供高精度的激光输出，该技术赋予汽车和机器人超越视觉的感知能力。据介绍，速腾聚创多个系列激光雷达搭载艾迈斯欧司朗的激光器，双方合作已久，并计划推动更多激光雷达技术相关创新成果应用在汽车领域。截至2024年3月底，速腾聚创已获得来自22家汽车整车厂和一级供应商共计65款定点车型订单，是全球首个向汽车制造商交付第二代智能固态激光雷达的科技企业。

高科技量子传感器：当GPS陷入失效时继续实现高精度惯性导航

高科技量子传感器：当GPS陷入失效时继续实现高精度惯性导航量子惯性传感器是一种非凡的科学仪器，它可以测量运动，比帮助今天的导弹、无人机和飞机导航的设备要精确一千倍。然而，其精致的、桌子大小的组件阵列，包括一个复杂的激光和真空系统，基本上使该技术被禁锢在实验室的控制环境中。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1331081.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1331081.htm

特斯拉看不上的激光雷达 成了中国企业的“独角戏”

特斯拉看不上的激光雷达成了中国企业的“独角戏”但与特斯拉相反，绝大部分国产新能源汽车都站在激光雷达这一侧，包括未来的小米汽车，少数如小鹏汽车也是选择激光雷达（+视觉）融合方案，或是集度的激光雷达和视觉双方案。一定程度上，国产新能源汽车们现阶段都认为：可以没有视觉方案，但一定不能没有激光雷达。而在现售车型上搭载的激光雷达中，国产激光雷达已经成了绝对的主流，禾赛、速腾聚创、图达通、大疆、华为等基本拿下了所有志在“智能汽车”厂商的订单。禾赛的大规模出货和上市也再一次夯实了国产激光雷达在正面战场的胜利。激光雷达视角，图/禾赛一条更宽的“快车道”北京时间2月9日晚，禾赛科技在美国纳斯达克敲钟上市，首日收盘于21.05美元，市值达到26亿美元，不出意外地成为了全球市值第一的激光雷达公司。根据禾赛的招股书显示，过去八年累计共售出10万台激光雷达，其中8万多台都是在2022年卖出，这其中又有6.2万台都是2022年下半年交付的半固态激光雷达AT128。激光雷达出货陡增的背后是国产激光雷达公司的一次转身。以禾赛为例，在2021年以前的激光雷达客户基本都是自动驾驶公司，可以承担更高的单价，但由于自动驾驶行业的商业化问题，订单量太少。即便在2021年，禾赛已经占据全球自动驾驶雷达市场约60%的份额，全球15家顶级自动驾驶公司有12家使用了禾赛的激光雷达，但到2021年年底的历史总交付量也只有2万台上下。新能源汽车市场则不同，仅在今年1月，国内新能源汽车销量就达到了40.8万辆。诚然，新能源汽车价位跨度不小，20万以下车型也很少会搭载激光雷达，一方面是由于激光雷达本身的采购成本，另一方面也是激光雷达承载的自动驾驶“愿景”更适合放在高端产品上。代价自然也有，相比自动驾驶公司，汽车厂商对于成本的控制更为严格，需要更低成本的激光雷达。据晚点LatePost报道，禾赛卖得最好的半固态激光雷达AT128，面向理想、集度、路斯特等汽车公司的单价只有数千元人民币，是其雷达产品平均售价的约五分之一。半固态激光雷达AT128，图/禾赛这也体现在了收入和毛利率。招股书显示，2019年至2022年前9个月，禾赛科技收入分别为3.48亿、4.16亿、7.21亿和7.94亿，并没有同出货量成正比；同期，公司毛利率分别为70%、58%、53%和44%，呈现下降趋势。类似的情况，速腾聚创、图达通同样面对。甚至可以预见，随着新能源汽车客户订单的增加，禾赛的毛利率大概还会进一步下降。但无论是从自建工厂的平摊成本，还是做大市场角度，这么做都是值得的，而且按照禾赛透露，新产品补盲激光雷达FT120已经拿到了多家主机厂超100多万台的量产定点。总体而言，车载激光雷达在新能源汽车上找到了一条能承载更大出货量的“快车道”。激光雷达的新开始2020年10月的苹果秋季新品发布会上，iPhone12Pro系列多了一颗摄像头，苹果叫它：激光雷达扫描仪（LiDAR）。图/苹果激光雷达扫描仪的发射端会向物体发射一束红外激光，经物体反射被CNOS传感器接收，激光经历这段的时间则被称为飞行时间（ToF），通过已知的光速和光通过的时间便能计算出与目标物体之间的距离。包括目前普遍的车载激光雷达，也是类似的原理。Velodyne创始人在观看美国国防部高级研究计划局举办的第一届DARPA无人驾驶挑战赛（2004年）后，就想到可以利用多线激光雷达来帮助无人驾驶汽车感知环境。同样在那届挑战赛现场，Google创始人拉里·佩奇也在观赛后有了无人驾驶项目的想法，还有更多参赛者和观赛者后来都成为了自动驾驶行业的中坚力量。于是，一家主打高端低音炮公司开始做起了车载激光雷达生意，一家搜索公司开始研究无人驾驶的伟大愿景，还有无数人开始投身自动驾驶。首届DARPA现场，图/YouTube而得益于最早将激光雷达应用于自动驾驶，以及在后续几届无人驾驶挑战赛中的深度参与，Velodyne可谓是近水楼台先得月，培育并几乎垄断了车载激光雷达市场。图达通CTO李义民认为，如果不是霍尔，全球自动驾驶行业的发展要延误10年~25年。直到2019年，Velodyne向两家中国公司——禾赛和速腾聚创发起专利诉讼，Velodyne的颓势才尽显无疑。到次年Velodyne上市，当时全球市场卖得最好的激光雷达公司已经是禾赛了。中国厂商的反超禾赛和其他国产激光雷达公司的成功，本质上我们并不少见——首先是技术追赶，再以更低的价格、更快速的反应及服务获得客户，得到的收入再投入技术追赶甚至超越，形成一个正向循环。2017年，禾赛推出了40线激光雷达Pandar40，售价仅为Velodyne首款64线激光雷达最初定价的一半。彼时，百度是Velodyne，也是市场上最大的客户，却被禾赛抢下了订单。价格可能是一方面，但更关键的还是足够近、足够快。图/百度百度原计划将在2018年世界互联网秀一下无人驾驶的“肌肉”，先是想用Velodyne新产品——128线的激光雷达VLS-128，结果放弃了。一方面在开发过程中百度遇到太多的故障，另一方面由于Velodyne只把中国市场视为“市场”，客户需要跨洋寄回美国返修，一来一回至少一两个月，花费了太多看得见和看不见的成本。同样的问题，中国的激光雷达厂商2天内就能直接换新。而借此机会，禾赛Pandar40也成功拿下了百度的订单，并打响了激光雷达新旧之争第一炮。此外，在2021年国产新能源汽车集体上马车载激光雷达计划之后，国产激光雷达厂商更以绝对的优势拿下了几乎所有订单。但毫无疑问，这里面的核心依然离不开技术。不同于机械式雷达，固体雷达（包括半固态）阶段，中国厂商和欧美厂商站在同一起跑线，同时得益于国内蓬勃发展的新能源汽车产业生态，更早就进入了规模化的量产交付，并反哺到技术开发上。整个行业还在颠覆边缘问题是，激光雷达会是无人驾驶最终方案的一部分吗？甚至可以问，无人驾驶要多久才能实现大规模商用？至少，激光雷达厂商和车企都不会忽视特斯拉这座大山。马斯克，图/WikimediaCommons马斯克坚持走视觉方案，除了激光雷达方案存在的问题，在他看来核心是：我们所有的道路都是为人类的视觉而规划设计，只要拥有足够多的真实数据，就能开发和训练出一套模拟人类视觉的神经网络，从而实现自动驾驶。基于上述理由，马斯克认为高精度地图激光雷达都是自动驾驶中的错误方案。不过，激进的纯视觉方案也饱受诟病，2021年3月就发生过特斯拉将白色货车车厢识别为天空并直接撞上的事故，这也是集度、小鹏、丰田采用视觉方案却没有跟进纯视觉方案的关键之一。但同时也说明了，自动驾驶的“激光雷达”和“视觉”技术路线之争，远没有被一锤定音。对于所有激光雷达厂商来说，这意味着自身拥有的一切，都可能在顷刻间被整个行业抛下。相较之下，放眼当下的竞争就显得不那么要命了。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1344903.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1344903.htm

特斯拉机器人全面进化 感知、大脑、运动控制能力升级 端到端方案初现成效

特斯拉机器人全面进化感知、大脑、运动控制能力升级端到端方案初现成效在视频中，特斯拉机器人展示了视觉自标定、颜色分拣任务、单脚保持平衡等能力，在感知、大脑、运动与控制方面具备多项亮点：在感知方面，通过视觉感知及关节位置编码器，Optimus便可自动校准四肢，并精准定位四肢的空间位置。在大脑方面，凭借纯视觉技术及完全本地部署的神经网络，其可以迅速适应环境并完成多项任务。其将蓝色与绿色积木分别分拣到对应颜色的托盘之中，即便在抓取积木过程中，有人在一旁将积木打乱，Optimus也可以立即调整并适应新环境，继续分拣积木。与此同时，其还可以将翻倒的积木摆正，并执行“打乱分类好的积木”等新任务。在运动控制能力方面，Optimus可以精准抓取物品，在做出动作时，该机器人的四肢、躯干、手指动作都极为灵活，且与人类接近。此外，Optimus还做出多个单腿支撑的运动拉伸动作，并能在拉伸的同时保持躯干平衡。值得注意的是，特斯拉端到端模型输入端为视频信号，即图像及音频信号的混合输入，但此次展示显示，其识别部分神经网络算法仅使用视觉信息。中信证券认为，特斯拉V12自动驾驶的算法体系同时应用于人形机器人及汽车是可行的，且有利于加速提升识别算法的泛化能力。随着特斯拉展示了机器人端到端技术路线可能性，该方案与其FSD的运行模式类似，FSD以及Dojo的成功经验有望加速机器人迭代速度，由单一任务向多任务拓展。分环节来看，（1）在输入端，分析师指出，本次特斯拉展现的图像识别，2D及3D相机都可实现，选配核心为成本控制因素，国内视觉镜头及相机等核心零部件厂商已具备此类产品生产能力，产品配套方案及产品性价比值得关注。（2）在输出端，特斯拉人形机器人输出端为信号及姿态控制，关节、传感器、控制系统对输出端稳定性至关重要，此领域可选方案较多，不同厂商有望在不同价格段占据优势。（3）在算法端，端到端框架能够直接从原始输入端到最终输出端进行训练，无需进行手动特征工程或中间阶段处理。尽管此视频未展示其具体算法，但基于其输入输出信息，建议关注基于强化学习框架的机器人控制算法。（4）在硬件端，视频展现出特斯拉机器人的静态运动控制稳定性及用以控制平衡的IMU的较高精度，且关节模组中的“双编码器”并非存在阻滞性较强的缺点，灵巧手中的编码器也同样具备较高精度。IMU、编码器等传感环节的重要性愈发显现。落实到具体标的上，浙商证券看好人形机器人产业化大趋势，聚焦人形机器人核心部件制造龙头。电机：鸣志电器，关注汇川技术、江苏雷利、步科股份、伟创电气等；丝杠：恒立液压、长盛轴承、五洲新春，关注贝斯特、鼎智科技、日发精机、秦川机床等；减速器：双环传动、绿的谐波、中大力德、上海机电、汉宇集团、丰立智能、大族激光、昊志机电等；传感器：华依科技、柯力传感、汉威科技、芯动联科等；控制器：华中数控、博众精工，关注新时达、埃夫特、英威腾等；轻量化：精工科技、中复神鹰、吉林化纤、吉林碳谷等；集成：三花智控、拓普集团等；机器人整机：埃斯顿、博实股份、新松机器人等；特种机器人：晶品特装。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1386067.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1386067.htm