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視覺

利用 3D LiDAR 解鎖全新可能性

繁忙城市人行橫道的概念圖,行人、車輛和街道標誌以不同顏色突出顯示。

我們都很熟悉雷達的概念。但是否記得這個字其實是「無線電偵測和定距」的縮寫,如今已擺說原先大寫的模樣,成為通用名詞和概念?(以及電視節目 M*A*S*H 中的熱門角色)那麼,何謂相關但更注重技術性的「LiDAR」?這個代表「光偵測和測距」,但其實不是新技術,但最近越來越受到矚目,特別是在自動駕駛汽車和地面測繪領域,儘管其用途遠遠超出自駕車和考古學。

最近,我們訪問了 AI 驅動的 3D LiDAR 解決方案供應商 Quanergy Solutions市場開發和結盟副總裁 Gerald Becker。他見證了技術在汽車以外,以及各行各業和企業之中發展。他談到 LiDAR 如何提升營運效率和工作流程、2D 轉為 3D 的優點,以及說服人們採用新技術的挑戰(影片 1)。也許很快有一,LiDAR 將會融入我們的生活之中,然後我們就會在字典中看到「LiDAR」。

影片 1. Quanergy 市場開發與聯盟副總裁 Gerald Becker 在「insight.tech 講座」上談及 3D LiDAR 的崛起與進展。(資料來源:insight.tech

LiDAR 如何超越自動駕駛汽車?

LiDAR 已經存在數十年,但直到過去 10 年左右,我們才真正看到其能耐。人人皆知 LiDAR 被用在汽車(那曾是終極目標)以及機器人與地面測繪,但仍有許多可應用之處。

在 Quanergy,我們已經轉向並瞄準了一個不一樣的市場,與實體安全、整合管理平台、影片管理、軟體解決方案、攝影機、商務智慧和實體存取控制系統的參與者保持一致。他們將我們的感應器整合至平台,提供各種事件發生到採取行動的工作流程。這讓終端使用者能夠探索如何以不同方式解決老問題,以及獲得前所未有的準確度以及解決新問題的新局面。

我負責 Quanergy 的實體安全、智慧空間和智慧城市領域,且在這三個市場中 3D LiDAR 的應用非常廣泛,因為過去一直侷限於使用攝影機或其他 1D 或 2D 技術物聯網感應器。3D 技術的出現,以及我們在過去幾年開發的整合生態系統,提供超越兩個維度的靈活性,以及超越這個空見感測的常見習慣。

這種全新的維度深度如何使企業得益?

舉例來說,在安全性方面,我們主要使用雷達、攝影機以及影片分析進行一些非常非常重要的事,我們的 3D 感應器現在可以提供以釐米級 360 度的深度和體積。相較於所有舊式技術,這增加了總體擁有成本優勢,並減少報錯次數。

在舊式技術中,只要出現移動或分析追蹤潛在的違規行為,都會自動觸發事件。當出現成千上萬的警報,卻因為分析師無法辨認出這不過是一個路過報錯,那這就會是一個大問題。我們的感應器能在 3D 空間提供 98% 的偵測、追蹤和分類準確度。

從商務智慧方面來看,我們能夠提供空間內更高程度、更深入的理解。零售業就是其一。我們可以瞭解消費者的歷程,採取的路徑、接觸的產品,以及排隊等候的時間長短。

無須將攝影機四處固定後串聯,而是安裝一個提供 360° 的 LiDAR 感應器,提供完整 360° 全景,並了解人們如何在這些空間中互動。我們能夠提供許多很棒的成果,這是從未在 2D-感測技術上獲得的。

LiDAR 在應用方面面臨了哪些挑戰?

我認為在使用 LiDAR 方面,如果新技術超出熟悉的範圍,有些人可能會有點緊張。當我在對 LiDAR 影像進行解釋時,總會回顧我最愛的電影《駭客任務》。還記得尼歐在史密斯探員穿過大廳時,看到許多的 1 和 0 從天而降嗎?這就是我們所看到的。我們不會向看到攝影機那樣,可以看出我穿著藍色馬球衫。對我們而言,一切看起來就像在 360° 全景中具深度和體積的 3D 輪廓。

這也是得花成本的。你必須從高層級來檢視。我總是使用我年輕時從資深銷售人員那聽說的這個類比—一整個「冰山理論」。在比較不同解決方案的成本時,您不能只看冰山一角。攝影機可能只要幾百美元,但 LiDAR 可能得花幾千美元,還有軟體等等。

但潛在成本會低於冰山,對不對?在某側安裝七到八個攝影機對比安裝一臺設備?看看付出的勞力;看看部署這些攝影機所需的導管、電纜、許可證和維護成本。因此,當你瞭解舊式技術對比該領域的新技術在安裝方面的複雜度,LiDAR 就會顯得真正符合成本效益。

公司如何利用現有的 3D LiDAR 基礎架構?

任何解決方案的分層方法可能是最佳途徑。世界上沒有一種單一技術可以解決所有使用案例。有人想這樣對你推銷?請轉身快跑,因為這不可能。但當你將多種單項優勢軟體系統整合部屬,就能取得最佳成果。

我們具備龐大且整合的技術合作夥伴生態系統。舉例來說,我們與 2D 成像技術合作:如 Bosch、Axis 、Hanwha 等攝影機公司。如果您需要識別什麼,那麼一個身穿藍色馬球衫的壞人可能會突破重圍!攝影機可以幫助我們察覺。但是,當你需要的是實際偵測、追蹤和分類時, LiDAR 會提供光是使用攝影機無法獲得的全新結果。

假設你使用的是嵌入式攝影機上傳統平移、俯仰、對焦的自動追蹤。傳統 2D 技術與自動追蹤的問題在於,當藍色馬球衫先生在東西後方或進入另一個區域時,攝影機並不知道會發生什麼事。

但如果你在整個空間、上下廊道、停車場等有足夠的雷射散佈,就能準確偵測到物體或人員。透過我們的解決方案,我們可以讓攝影機知道:「嘿,攝影機,注意這堵牆。我們知道這人躲在牆後。」當這個人從牆後現身,我們還可以讓攝影機知道要追蹤藍色馬球衫先生。

解決方案的另一項優點是,我們提供網狀架構。如果空間中有足夠的 LiDAR ,只要雷射重疊,就會打造出這種大型數位孿生。這能為你提供其他技術從未有過靈活性。你可以真正地放大並旋轉上下通道、上下廊道、牆壁的另一側、周圍的樹、周遭所有的東西。

能講講一些客戶用例嗎?

有一間全球資料中心公司向我們提出了一個非常具體的問題。在他們其中一個站點的 33 週測試中發生了 178,000 次警報。現在,當我告訴你這些警報中只有兩個是真的時候,這顯然就是大海撈針。想想看,在安全措施中確認警報的作業:點擊一下。複核。不是嗎?刪除。試著這麼做 178,000 次,找出那名因某事被開除且不應該出現在公司的不滿員工,利用 USB 裝置插入網路,並摧毀一家價值十億美元的組織。

這間公司的人明知有問題,並測試了一切可能之事,包括AI、雷達、事實核查技術、地下電纜。他們最終採用了我們的解決方案,並利用他們最好的網站和我們的網站進行了一場激烈的較量。他們最好的網站發出了 22,000 個警報;我們的網站卻只發出五個真實警報。這讓他們省下了 3,600 個無意義調查工作的小時。

這是另一個有趣的案例。佛羅里達州有許多開合橋。它們又升又降,如果人或汽車在轉換過程中意外落水,就會面臨責任問題。我們利用位於橋樑兩側的 LiDAR 解決方案進行了一些初步測試,得以基本追蹤物體(人或車輛)是否進入場景之中。如果有任何事發生,就可以阻止橋樑上升,或者通知便停中的橋樑管理員:「不要升起橋梁」。他們利用了 LiDAR 的 POC,取得非常大的成功,現已部署在佛羅里達州的好幾座橋梁上。

再多說說有關您合作夥伴的生態系統。

不同於多數主要專注於 GPU 處理且需要處理大量資料的 LiDAR ,我們略有不同。我們的感應器專為流量管理和安全應用建造,無需要收集及推送大量資料。因此,我們採用 CPU 式架構,這意味著更符合成本效益。還具有高擴充性,且因為與 Intel 保持一致更是如此。

我們與 Intel 的夥伴關係亦代表著我們每天都能發現全新的使用案例。目前我們正在探索實體和倉庫自動化,我們可以提供超越傳統空間類型查看方式的 3D 感應。隨著我們持續擴充和成長,與 Intel 的夥伴關係對我們來說非常有價值。

您如何預測這個領域的前景?

AI 的出現,以及大型學習模型的發展情況。有許多的事同時在發生,利用電腦視覺和進一步瞭解場景中正在切割的內容,以瞭解更多通用性,從而產生不同結果,講述不同的故事,最後取得最終結果。是好人還是壞人?這是否為一個良好的工作流程?

因此,隨着 LiDAR 與 AI 技術結合,我們可以實現更多尚未做到的成果。我們還處在非常早期的階段,但這領域確實存在大量的機會。

我們已經過了 LiDAR 的初期(即「嘗試階段」,而且現在有很多人都在談論它是如何提升工作流程並提供額外價值。所以我想,現在遠比任何時候都更應該採取行動、開始測試,開始提出問題:LiDAR 能為我做什麼我以前沒能力做到的事?看看你現有的用例,自問:如果我具備深度、體積、且以釐米級的準確度,那如何改善我的日常工作流程、工作,並為公司整體提供更多價值?

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如果要瞭解更多有關 3D LiDAR,請觀看「透過 3D LiDAR 應用程式查看更大願景」。若要瞭解 Quanergy 最新的創新技術,請用 @quanergy 在 X/Twitter 和LinkedIn 上追蹤他們。

 

這份文字記錄由文案編輯 Erin Noble所編輯。

作者簡介

Christina Cardoza is an Editorial Director for insight.tech. Previously, she was the News Editor of the software development magazine SD Times and IT operations online publication ITOps Times. She received her bachelor’s degree in journalism from Stony Brook University, and has been writing about software development and technology throughout her entire career.

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