近日，百度Apollo平台联手国内激光雷达公司禾赛科技扔到一颗取名为Pandora的重磅炸弹，此举将很大地减缓无人驾驶落地的进程，却也不会让不少自动驾驶初创公司陷于无比失望的境地。非常简单地说道，Pandora所指的是一套以激光雷达、环视摄像头模组、多传感器融合和感官辨识算法为一体的自动驾驶开发者套件，它实质上是一种新型的多传感器融合技术。
一般来说，业界所说的多传感器融合，都是所指对摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等多种传感器各自分别搜集到的数据所做到的数据融合，而Pandora的作法则是硬件层面的融合，即在硬件层面就将摄像头、激光雷达构建到一起，然后再行将收集到的数据统一输送到计算出来平台。在Pandora的研发过程中，禾赛主要负责管理硬件产品的设计和生产，而百度Apollo负责管理整体系统的定义和算法的兼容。但目前尚能不确切，Pandora中使用的激光雷达，是不是禾赛的混合固态Pandar40。为什么要做到Pandora，它能解决问题什么问题呢？禾赛方面指出，对大多数投身于自动驾驶的公司来说，搞定一套传感器方案，这个看起来非常简单的工作，却往往必须花费一个小团队最少6-8个月的宝贵研发时间，才能只得做不拖后腿，而这又意味着是反复发明者轮子的一个过程。
Pandora就是为了解决问题这样的研发痛点而生。做到硬件层面的多传感器融合，Pandora并不是第一家，硅谷激光雷达公司AEye早在2013年正式成立之初就这么腊了；《建约车评论》在12月18日报导的硅谷激光雷达初创公司Innovusion也采行了激光雷达和摄像头在硬件层面融合的方案。
禾赛科技CEO李一帆和百度Apollo主任研发架构师王亮都在这次Pandora的发布会上详尽说明了硬件层面的多传感器融合对整个行业的积极意义，随后，《建约车评论》也专访了地平线创始人余凯、驭势科技创始人吴甘沙、主线科技创始人张天雷、智行者科技创始人张德兆等多位业内人士，多位受访者完全一致指出，像Pandora这种多传感器融合方案，是大势所趋。总的来说，Innovusion和禾赛这种硬件层面的多传感器融合方案，最显著的益处有以下几点：1.提升了观测的可靠性我们大家解读的点云，只不过并不是激光雷达的原始数据。点云只是原始数据经过过滤器后构成的产物，确实的原始数据有可能比点云的数据多1000倍，也就是说，多达点云数据900倍的原始数据，都在传感器里秘藏着谒着，没被输送到中央计算出来系统这些数据如果被充分利用一起的话，不会有助提升系统对外部环境的感官能力。据Innovusion创始人鲍君威讲解，硬件端的融合，刚好可以充分利用起这些数据，再行再加激光雷达和摄像头分辨率的大自然给定，极大地提高了三维空间重构以及物体观测的可靠性。
2.解决问题了数据实时的问题在少见的那种数据融合下，来自于有所不同的传感器并经过汇总的数据在软件层融合的过程，往往必须几十毫秒、上百毫秒的延后如果有所不同厂商做到的传感器没实时的机制，还必须额外花上相当大力气做到实时；实时很差的话，同一个物体不会由于运动导致有所不同传感器观测到的空间方位的不完全一致，给先前融合导致额外的后遗症。而在硬件层面的融合，则会不存在这种问题。3.节省计算出来量，降低功耗硬件端的融合还增加了对计算出来量的拒绝，提升了运算处置的效率。
车站在摄像头的看作，跟激光雷达在硬件末端融合，检测到的信息就必要是三维的，不像之前那样不能检测到二维信息，然后第三维靠猜中了；车站在激光雷达的角度，跟摄像头的融合，检测到的信息必要具有颜色，可以分类，不必须后端再行处置一次了。从产品性能的角度，节省承销量，就是提高效率；而车站在用户的角度，节省计算出来量，就可以降低功耗、减少对硬件端的性能拒绝，进而降低成本。4.老大用户节省时间Pandora不是激光雷达和摄像头的机械式重新组合，而是一个给定了算法和处理器的有机系统，用户可以偷走即用，而不是像以前那样从有所不同的供应商处获得有所不同的传感器后还得再行花上个大半年时间展开给定、调试。
这就不会老大用户节省很多时间，让他们把时间投放到自己更加擅长于、也更加有价值的事情上面。5.减少构建可玩性激光雷达和多个摄像头的一体化机械设计，使总体积显著变大，布线也非常简单多了，更加便利主机厂的构建加装。吴甘沙指出，Pandora所获取的前融合方案，不会是一个大方向，只是当前因为激光雷达的价格太高，还无法沦为主流，但2-3年后，一旦激光雷达的成本减少到1000美元以下，跟摄像头融合一起就很得意了。
Pandora将优先为Apollo联盟成员获取技术支持和产品信息，并且，Apollo成员还可享用最佳供货期和拟合购买价。这个重磅的发售，可能会更有更好的主机厂及Tier，甚至是无人驾驶初创公司重新加入Apollo生态。
但并非是你好，我好，大家好。一旦Pandor的各种用户体验经过检验，将不会有不少原本使用别人家的激光雷达的用户叛变，这个时候，那些体验不佳的方案将不会受到很大冲击。最初，一些激光雷达公司或许不会有一点危机感，但他们有可能迅速就找到，激光雷达和摄像头在硬件端的融合，可玩性并不大，他们自己也可以做到。然后，涉及的Tier 1也不会第一时间。
再行然后呢？多传感器融合（数据融合），仍然是Momenta、pony.ai及Roadstar 等诸多无人驾驶初创公司的主要技术方案，现在，激光雷达厂商和Tier 1都来做到多传感器融合，并且，把融合前置到硬件层，不仅用于更加方面，而且性能也更佳，这......看见这样的消息，一些多传感器融合的技术方案供应商有可能整个人都很差了。左边，是来自原本的潜在客户Tier 1们的降维压制；右边，是来自那些原本不能做到它的供应商的激光雷达厂商的升维压制，技术方案供应商，处境将无比失望。让这些初创公司去投奔禾赛这样的激光雷达公司，它们当然会甘心；相比之下，投放Tier 1的深爱，为Tier 1做到多传感器融合不是它们自己那老一套的融合方案，而是类似于Pandora这种融合，有可能已是最差的结局。一点补足：不过，并非所有人都对Pandora及其所代表的新技术盲目乐观。
主要有以下几种声音1.余凯指出，Pandora这样的标品包方案，应当不会有很多无人驾驶企业感兴趣，但估算离车规级量产版本还有很长距离。2.某激光雷达企业COO指出，在硬件末端就将摄像头和激光雷达融合，仅次于的弊端在于，灵活性严重不足。有的用户，有可能就期望摄像头和激光雷达加装在有所不同的地方，就期望用某一个款特定的摄像头，而硬件层的融合却杜绝了这种可能性。
最后结果有可能是，只有那些技术实力不强劲、没能力自己做到融合的技术不会使用Pandora，而融合能力强劲的用户还是不会自己研究传感器方案。3.吴甘沙虽然也寄予厚望Pandora这个方向，但他也有一些顾虑。以前的一些融合产品，如德尔福曾在2013年发售将雷达和摄像头构建到一起的驾驶员辅助系统RACam，大陆也在2015年发售过一款将单线激光雷达和摄像头融合在一起的多功能摄像头激光雷达（MFL）中，但也并没做到得有风生水起。
4.在Roadstar创始人佟显侨显然，Pandora在本质上就是个Super Sensor，和Depth Camera没有多大区别。佟显侨还是对Roadstar所使用的多传感器融合技术更加有信心。Roadstar的多传感器融合技术，既不同于Pandora的在硬件层次融合，也跟其他无人驾驶初创公司的数据融合有相当大的有所不同一般来说的数据融合，都是再行等各传感器搜集到的原始数据再行经过计算出来处置后再行融合，而Roadstar则用于独有的算法DeepFusion，对各种传感器取得的原始数据展开深度融合。
这种深度融合数据算法使深度自学所必须的训练数据大幅增加，用4000个数据就能多达传统非深度融合自学算法15万个数据的效果。并且，由于传感器的物理特性有序，造成很多LiDAR和Camera下的Corner sense都可以别辨识，造成Corner Sense减少到传统算法下的1%。
如此一来，就减少了对路测里程的拒绝。
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