杭義軍 | 原極《上海》科技有限公司總經理
原極《上海》科技有限公司總經理杭義軍表示：在汽車行業電動化、智能化的大趨勢下，自動駕駛產業市場的空間和機會都很大。
根據國內的電動汽車銷售情況來看：市場競爭激烈，但是盈利能力還有待提升。
從自動駕駛裝配比例來看，預測到2028-2029年L2+占比可能會超過60%，與此同時，低價車型自駕功能配置空間巨大。
當前L2 輔助自駕體驗現狀是驚嚇多於驚喜，而裝配IMU將有助於提升L2自動駕駛的用戶體驗。
杭博士表示：當下自駕中IMU的應用技術發展趨勢表現為：
短時精度比長時間精度更重要；
相對位置變化比絕對位置精度更重要；
IMU數據可靠性更重要。
原極科技為滿足車規級IMU的市場的需要，自研了一體式大規模分佈式標測技術，在大幅度提高IMU的綜合性能的同時又保障了IMU模組的產量。
為了驗證同時在大量的應用數據積累下，原極科技對數萬套IMU數據進行了統計與分析。
以下為演講內容整理：
自駕普及路上IMU的應用發生變化
在電動化和智能化趨勢下，在自動駕駛普及的道路上，車規IMU的產業市場空間很大，機會也很大；當前L2 輔助自動駕駛體驗現狀驚嚇多於驚喜；而乘用車重感知、輕地圖轉變對車載IMU需求變化產生了影響。
因此，在重感知輕地圖的大趨勢下，作為IMU廠商需要更多的思考和改變發展方向。
首先，從國內整體電動汽車銷售來看，國內車廠競爭力非常強，但從盈利水平來看，成本和盈利能力仍有很大提升空間；其次，在技術應用體驗方面，根據麥肯錫研報，國內電動車車主對於自動駕駛技術的滿意度偏低，行業發展仍有很大進步空間；從行業發展方面來看，2022年國內乘用車電動車銷量為550萬，2023年可能達到800萬，預測2030年可能達到2,800萬。
從自動駕駛裝配比例來看，大約在2028-2029年可以實現超過60%的L2+裝配率，其中50%以上的車輛仍由L2貢獻。
因此，需要著重關注L2用戶的自動駕駛體驗。
目前標配輔助自駕或高級輔助自駕功能主要集中在15萬以上的車型上，15萬以下的中低端車型仍有很大的配置空間。
從整體來看，降本增效是長期趨勢。
在L2+的輔助自動駕駛過程中，雖然許多車輛都裝備了L2功能，但實際上在雨、雪、霧、光線不佳等情況下，整體仍然會出現問題，給用戶帶來嚴重的心理負擔。
使用輔助自動駕駛原本是為了減輕駕駛緊張感，但頻繁的退出和急剎等情況會給用戶帶來更多的是驚嚇，而非驚喜。
這也是目前推廣自動駕駛的重要問題之一，原極希望普及IMU模組在L2級別的應用，能幫助自動駕駛行業真正提升用戶體驗。
在提升方面，前置傳感器融合、BEV/空間占用網格等技術都是自動駕駛未來的方向。
在乘用車重感知輕地圖背景下，還需要思考對車載IMU的定位或應用有哪些影響。
在自動駕駛方面，首先需要解決三個問題，看得清、看得懂、開得好。
IMU主要是為了提高定位和感知功能，特別是提高交通參與主體和道路建圖能力，因為重感知更加重要，高精地圖在自動駕駛決策方面則相對弱化。
未來，短時精度比長時間精度更重要，相對位置變化比絕對位置精度更重要，IMU數據可靠性也會更重要。
IMU在車輛上的主要作用是多傳感器時空對齊，提高目標預測、跟蹤性能，車載傳感器實現物理世界中相對位移和坐標姿態的轉換
IMU如何滿足自駕需求
原極通過接觸到不同車廠和行業的需求，發現大家更關注IMU的性能指標。
而IMU性能指標有幾十個，統一的指標要求非常高，但成本卻無法下放，因為很多測試選型都與最終成本有關。
現狀就是需求不變，題目無法變化，答題方式有限。
從行業未來普及的角度，融合中可觀、可估的Az《Z軸加速度》與Gxy《X和Y軸角速度》的誤差對應IMU指標可適當放寬，不影響使用精度；融合算法中不可觀測的Axy和Gz的誤差對應IMU指標需要重點控制。
因此，需要適當對IMU指標進行區分，原極的IMU會重點標註這些對行業有幫助的指標，也會將更多的資源和精力投入到這一領域。
此外還需要思考，百萬元級別的慣導ISA-100C的加速度計零偏不穩定性指標，為什麼僅需100ug。
圖源：嘉賓演講材料
ALLAN方差作為零偏不穩定性指標，其表示的相關時間，直接與我們需要IMU進行DR推算的時間長度相關，如10s或60s。
在10秒-60秒區間，零偏不穩定性指標與現在車上使用的很多IMU芯片差異不大。
因此，在自動駕駛服務商提出更有針對性的指標時，這些指標會極大地影響DR推算的短時精度
此外，原極科技還對IMU進行集成和標定。
從標定前後的誤差來看，對於大部分IMU來說，加速度溫漂、陀螺儀溫漂、陀螺儀刻度系數、三軸非正交都會有大幅度提升。
因此，在成本增加不太多的情況下，對於IMU模組進行必要的標定，是很有意義的。
在經過多方數據積累後，原極發現IMU是一個非常特殊的器件，相對於功能性器件，如CAN芯片或CPU等，IMU會受到很多集成焊接和外部機械安裝等形變的累計因素影響。
這將導致，如果將其作為普通器件集成，就將會對生產芯片的提供商產生巨大要求。
在實際操作過程中，也通常會出現諸多技術問題，包括在溫度環境發生變化時，IMU陀螺儀的噪聲從零點幾度每秒變化到兩三度每秒，幅度變化異常；陀螺儀出現幾十度每秒的跳點情況；在某個溫度點附近開始劇烈振蕩；以及輸出數據中出現斷層現象。
因此原極認為，IMU可以組成模組進行測試篩選，對降低後端應用風險具有重要意義。
在過去大量應用和數據積累過程中，原極對數萬套IMU數據進行產品統計和分析，特別是溫度漂移指標，關注xyz軸加表溫漂和陀螺溫漂及整體分佈情況，包括量產後品控一致性情況。
這些信息會反饋到原極的工藝及標測部分，以進一步提升工藝設計並降低標測成本。
原極科技主要關注生產模塊化的貼片式模組，即貼片式模組的二次焊接和存儲老化後參數的變化。
以溫漂為例，原極對IMU模組進行了14天老化後的復測、貼片後的復測以及自然存儲三個月後的復測。
在合理設計工藝下，整體偏差完全可控。
因此，原極科技的IMU長期可靠性試驗驗證方法，值得推薦，並且量產成本上有相當大的優勢。
原極車規IMU方案
原極希望IMU模組和標測技術的應用，不僅僅局限於高階的L3高端車型，而是讓所有平民車型都能夠用得起。
在方案設計時，原極充分考慮各環節成本優化，其中包括選型成本、標測成本以及集成方式的成本優勢。
原極通過對自動駕駛的定位推算和應用，梳理出了車規IMU行業技術的發展方向，以及在選型過程中應該更加重視的參數：
Gz溫漂峰峰值替代標準差統計方式進行測試篩選；
Gz 刻度系數重復性，溫漂等指標；
Gz 零偏穩定性關注60s處的值而非最低點的指標；
Axy的溫漂峰峰值與長期零偏重復性指標
並且帶領大家一起思考一個問題：
Gz零偏不穩定性：8deg/h
Axy零偏誤差 10mg
真的不夠用嗎？
那些不可被觀測或觀測性較弱的IMU參數在生產端優化參數，並通過算法來減少整體誤差，適當弱化以降低需求端成本，或進一步拓寬IMU芯片的可選型空間。
隨著自動駕駛技術逐步發展，也希望大家能多多交流，一起思考行業技術的上限。
作為模塊和模組提供商，原極希望深度理解這個行業，在能做好的范圍內，研發出成本不高、更適合行業未來發展的IMU產品。
在大規模量產方面，現階段自動駕駛IMU裝配的比例仍然很低，在未來IMU裝車量可能達到60%-70%，每年需要上千萬臺。
面對大規模的市場需要，原極科技針對IMU模組的生產流程進行了特殊設計，采用疊層式標測框架，可以實現單批次最大可標定數量達512片。
原極堅持推廣模組化產品形態，確保生產過程標準化，易於操作，可大規模生產和裝配，每月可交付產能為5萬套。
在結構成本方面，原極選擇了貼片式IMU模組，這個模組方案做到了成本節約60%。
另外，在標測成本方面，原極還可以做到下降60%左右。
在核心傳感器方面，結合原極對行業的理解，可以選擇更有針對性的傳感器配置方案，通過陣列式技術，多元融合技術生產出更適合行業的定制化傳感器，從而更好地平衡高性價比、高性能和高可靠性的量產保證。
原極的將A6Pro成到P-box中，並在城市復雜場景中進行了跑車實驗，其航向推算精度漂移可以控制在0.15度，位置漂移也可以控制在1.5‰-2‰以內。
總體來說，原極的IMU性能與行業上批量裝備的IMU性能相當。
關於原極科技
原極科技成立於2019年，在過去三年多的時間裡，原極科技不斷探索市場行業對IMU在農機自動駕駛和汽車自動駕駛領域進行了重點佈局。
2022年，原極在農機在自動駕駛市場IMU的滲透率超過60%，出貨量突破15萬套，目前公司IMU模組累計出貨量已超過20萬套。
在2023年，原極科技獲得了16949汽車行業質量管理認證體系，並推出了車規級IMU模組A6Pro以及車規組合導航NAV619。
同時，基於特有的IMU陣列技術，原極推出了應用於不同行業，不同規格的全系IMU模組產品。
圖源：嘉賓演講材料
原極科技的研發目標，即通過技術，提升產業競爭力，這也是原極科技價值所在。
2023年以來，原極科技不僅在國內農業自動駕駛市場取得了很好的成績，並且在許多客戶的推動下，已經將大量農業自動駕駛套件推廣到世界各地的農場。
原極科技通過技術和努力幫助農機自動駕駛從中國走向世界。
原極公司的名稱是由『原』力——『極』客組成，表示原極願意從行業底層的事做起，秉承崇尚科技創造價值的極客精神，致力於使用MEMS慣性傳感器解決世界范圍內的，智能化、自動化發展中的定位問題。
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我們希望能制造一款適合乘用車自動駕駛領域，標準化批量應用的車規級IMU，並通過原極人的技術和努力，在自動駕駛行業快速普及，讓更多用戶體驗自動駕駛樂趣。
《以上內容來自原極《上海》科技有限公司總經理杭義軍於2023年6月14日在2023第五屆自動駕駛地圖與定位大會發表的《自動駕駛定位需求下的車規IMU應用普及還缺什麼？》主題演講。》
本文源自蓋世汽車