Dr. Leilei Shinohara, Wakil Presiden R&D di RoboSense – Seri Wawancara

Dr. Leilei Shinohara adalah Wakil Presiden R&D, RoboSense. Dengan lebih dari satu dekade pengalaman mengembangkan sistem LiDAR, Dr. Shinohara adalah salah satu ahli paling berpengalaman di bidang ini. Sebelum bergabung dengan RoboSense, Dr. Shinohara bekerja di Valeo sebagai Technical Lead untuk LiDAR otomotif kelas dunia pertama, SCALA®. Ia bertanggung jawab atas beberapa program, termasuk proyek LiDAR otomotif dan sensor fusion. Dr. Shinohara mengelola tim pengembangan produk sensor internasional untuk pengembangan dan implementasi sistem, perangkat lunak, perangkat keras, mekanik, pengujian, validasi, dan keamanan fungsional untuk membangun produk LiDAR kelas otomotif pertama.

Sebelum bergabung dengan Robosense sebagai Wakil Presiden R&D, Anda memiliki lebih dari satu dekade pengalaman dalam mengembangkan LiDAR, termasuk bekerja dengan proyek LiDAR SCALA® Valeo. Apa yang menarik Anda untuk bergabung dengan Robosense?

RoboSense adalah LiDAR No.1 di Asia dengan kecepatan pengembangan yang luar biasa.

Sebelum bergabung dengan RoboSense, saya terkesan dengan kemampuan inovasi dan keahlian teknis RoboSense. RoboSense bertarget untuk menjadi penyedia sensor LiDAR pintar teratas untuk pasar otomotif, yang tidak hanya tentang perangkat keras LiDAR tetapi juga algoritma persepsi AI. Tujuan ini sangat sesuai dengan visi saya untuk pendekatan sensor pintar di masa depan. Pada CES 2019, RoboSense memamerkan LiDAR solid-state MEMS terbarunya, yang memiliki kinerja unggul dibandingkan dengan produk sejenis. Pada CES 2020, RoboSense membuat kemajuan besar dan mengumumkan bahwa LiDAR solid-state RS-LiDAR-M1 siap dijual dengan harga $1.898.

“Pada CES 2019, RoboSense memamerkan LiDAR solid-state MEMS terbarunya, yang memiliki kinerja unggul dibandingkan dengan produk sejenis. Pada CES 2020, RoboSense membuat kemajuan besar dan mengumumkan bahwa LiDAR solid-state RS-LiDAR-M1 siap dijual dengan harga $1.898.”

Dengan teknologi terdepan RoboSense dan pengalaman saya sebelumnya di industri otomotif, saya yakin bahwa bersama-sama, kita dapat mempercepat pengembangan produk LiDAR kelas otomotif yang dapat diproduksi massal untuk membuat kendaraan otonom tingkat tinggi menjadi kenyataan.

Penting untuk memahami manfaat teknologi LiDAR untuk kendaraan otonom dibandingkan dengan sistem kamera biasa. Bisakah Anda menjelaskan beberapa manfaat ini?

Kamera dan radar memiliki keterbatasan. Misalnya, kamera tidak bekerja dengan baik dalam kondisi cahaya sekitar yang buruk dan radar memiliki keterbatasan dalam mendeteksi hambatan yang diam. Dibandingkan dengan kamera, keunggulan LiDAR terletak pada akurasi dan presisi yang lebih tinggi. LiDAR tidak dipengaruhi oleh kondisi cahaya sekitar, seperti malam, sinar matahari yang terang atau cahaya depan mobil lain, dan dapat bekerja dalam berbagai kondisi lalu lintas yang kompleks.

Baru-baru ini kita mengetahui berita tentang kecelakaan Tesla Autopilot. Seperti yang kita ketahui, sistem Autopilot Tesla hanya mengandalkan Kamera dan Radar. Kecelakaan tersebut juga membuktikan bahwa LiDAR sangat penting untuk menjamin keamanan dan mengkompensasi kelemahan yang saat ini terjadi dengan sensor konvensional.

“Kecelakaan tersebut juga membuktikan bahwa LiDAR sangat penting untuk menjamin keamanan dan mengkompensasi kelemahan yang saat ini terjadi dengan sensor konvensional.”

Baik Audi A8 (kendaraan otonom Level 3 yang diproduksi massal) dan Waymo One (layanan taksi otonom) menggunakan LiDAR, yang merupakan indikator industri yang penting. Kendaraan otonom Level 3 yang menggunakan LiDAR akan secara bertahap menjadi standar industri.

Salah satu keluhan umum yang kita dengar tentang LiDAR adalah bahwa harganya terlalu mahal untuk sebagian besar kendaraan konsumen. Apakah Anda merasa bahwa harga akan turun sehingga lebih kompetitif?

Seperti yang kita ketahui, biaya tinggi adalah salah satu keterbatasan utama untuk sistem LiDAR tradisional untuk memenuhi produksi massal, sehingga harganya akan turun untuk memenuhi kebutuhan kendaraan otonom konsumen. Saat ini, LiDAR MEMS kami yang menggunakan mikrocermin MEMS untuk mengarahkan sinar laser untuk pemindaian dapat dibuat kecil dan dengan biaya yang lebih rendah, yang membuatnya lebih kompetitif dibandingkan dengan LiDAR Mekanik yang overpriced.

“Saat ini, LiDAR MEMS kami yang menggunakan mikrocermin MEMS untuk mengarahkan sinar laser untuk pemindaian dapat dibuat kecil dan dengan biaya yang lebih rendah, yang membuatnya lebih kompetitif dibandingkan dengan LiDAR Mekanik yang overpriced.”

LiDAR MEMS RoboSense M1 menggunakan laser 905nm dengan biaya rendah, kelas otomotif, dan ukuran kecil. Bagian-bagian telah berkurang dari ratusan menjadi puluhan dibandingkan dengan LiDAR mekanik tradisional, yang sangat mengurangi biaya dan mempersingkat waktu produksi – mencapai terobosan dalam manufacturability. Modul optik seukuran koin memproses hasil sistem optik-mekanik untuk memenuhi kinerja kendaraan otonom dan kebutuhan produksi massal.

Prototipe M1 dengan jangkauan deteksi 200m dan setara dengan 125 lapisan sekarang dijual dengan harga $1.898 dibandingkan dengan LiDAR mekanik konvensional 128 lapisan yang berharga sepuluh ribu dolar. Selain itu, ketika kita beralih ke produksi massal volume, biaya sensor dapat turun ke kisaran $200.

Pada Desember 2019, Robosense mengumumkan peluncuran solusi persepsi LiDAR yang dikembangkan dan lengkap untuk Robo-Taxi (RS-Fusion-P5). Apa itu solusi ini?

“RS-Fusion-P5 dilengkapi dengan model LiDAR mekanik unggulan RoboSense RS-Ruby dan empat LiDAR blind-spot jarak pendek RS-Bpearl. Solusi persepsi fusi LiDAR ganda ini dikembangkan untuk mempercepat pengembangan Robo-Taxi.”

RS-Fusion-P5 memiliki kemampuan persepsi yang luar biasa. Ini dapat mencapai jangkauan deteksi 200m untuk target dengan reflektivitas 10% dan dengan presisi tinggi hingga 0,1° dengan cakupan penuh, tanpa blind spot di zona sensing. Selain itu, melalui algoritma persepsi AI yang canggih, fusi multi-sensor, dan antarmuka sinkronisasi, kendaraan dapat mengidentifikasi semua hambatan di sekitar dan menentukan posisi dengan mudah dan akurat, memberdayakan kendaraan otonom Level 4 atau lebih dengan kemampuan persepsi penuh.

Empat RS-BPearl membentuk cakupan FOV hemisferikal 90° * 360° (atau 180° * 180°), yang tidak hanya dapat mengidentifikasi objek di sekitar badan kendaraan seperti hewan peliharaan, anak-anak, jalan, serta detail lainnya dari area tanah dekat, tetapi juga dapat mendeteksi informasi ketinggian aktual dalam skenario tertentu seperti jembatan, terowongan, dan gorong-gorong, lebih mendukung kendaraan otonom untuk pengambilan keputusan mengemudi dan sangat meningkatkan keamanan mobil.

RS-Fusion-P5 memiliki blind spot nol di zona sensing. Bagaimana ini dicapai?

Untuk menutupi zona blind spot, seperti gambar berikut, 4x RS-BPearl terintegrasi pada 4 sisi sekitar kendaraan.

BPearl adalah LiDAR tipe mekanik berbasis platform yang sama dengan LiDAR 16/32/Ruby tetapi dirancang khusus untuk deteksi blind spot.

Barisan produksi LiDAR RoboSense baru-baru ini memperoleh Surat Kepatuhan IATF16949. Ini adalah tonggak penting bagi perusahaan, dapatkah Anda menjelaskan pentingnya di balik surat ini dan apa yang dimaksudkan bagi perusahaan?

IATF 16949 adalah standar manajemen kualitas global yang paling banyak digunakan untuk industri otomotif, yang menekankan berbagai metrik keandalan produk. RoboSense telah memperoleh sertifikat IATF16949 di bidang otomotif, yang sekarang sepenuhnya memenuhi syarat untuk memasok ke pelanggan otomotif. Ini juga telah mempercepat kemitraan produksi serial LiDAR kelas otomotif dengan OEM dan Tier1 utama. Selain itu, ini merupakan pengakuan dari para ahli industri global atas proses desain, pengembangan, dan produksi RoboSense, serta menunjukkan bahwa RoboSense telah mencapai tonggak baru dalam kesiapan produksi massal LiDAR kelas otomotif, termasuk LiDAR pintar solid-state “RS-LiDAR-M1” terbaru.

Robosense memenangkan penghargaan inovasi CES 2020 untuk sensor LiDAR pintar berbasis MEMS pertama, RS-LiDAR-M1. Apa yang membedakannya dari solusi lain?

Sejak dibuka untuk mitra pada 2017, algoritma persepsi LiDAR pintar yang terintegrasi, RS-LiDAR-Algorithm, berada di posisi terdepan di industri LiDAR otomotif. LiDAR pintar RoboSense RS-LiDAR-M1 adalah sensor LiDAR pintar berbasis MEMS terkecil di dunia yang mengintegrasikan sensor LiDAR, algoritma AI, dan chipset IC, yang mengubah sistem LiDAR tradisional (juga dikenal sebagai pengumpul informasi) menjadi sistem analisis dan pemahaman data penuh, menyediakan data awan titik 3D yang kaya dan dapat diandalkan serta hasil persepsi lingkungan semantik yang terstruktur dalam waktu nyata untuk pengambilan keputusan kendaraan otonom yang lebih cepat dari sebelumnya. Ini sepenuhnya memastikan pengemudi otonom Level 3-Level 5 dengan keamanan persepsi tertinggi ASIL-D, yang membedakannya dari perusahaan LiDAR lain.

“LiDAR pintar RoboSense RS-LiDAR-M1 adalah sensor LiDAR pintar berbasis MEMS terkecil di dunia”

Selain itu, RS-LiDAR-M1 berbasis teknologi solid-state MEMS memenuhi persyaratan otomotif. RS-LiDAR-M1 memiliki bidang pandang 120°*25°, yang merupakan bidang pandang terbesar LiDAR solid-state MEMS yang dirilis di seluruh dunia. RoboSense menggunakan laser 905nm dengan biaya rendah, kelas otomotif, dan ukuran kecil sebagai gantinya laser 1550nm yang mahal.

Bagaimana industri LiDAR di Cina dibandingkan dengan Amerika Utara?

Industri LiDAR di Cina memulai lebih lambat daripada Amerika Utara, tetapi segera menjadi salah satu pasar yang tumbuh paling cepat dalam hal kendaraan otonom. Pada 2018, RoboSense memenangkan investasi strategis senilai lebih dari $45 juta USD dari Alibaba Cainiao Network, SAIC, dan BAIC, yang mencatat rekor pembiayaan tunggal terbesar di industri LiDAR Cina. Bersamaan dengan investasi strategis ini, didorong oleh LiDAR solid-state MEMS M1 RoboSense, Alibaba Cainiao mengumumkan kendaraan logistik UAV yang mempercepat aplikasi LiDAR di pasar logistik. Sementara itu, aplikasi RoboTaxi juga mempercepat pasar LiDAR di Cina sejak tahun lalu.

Sebagai kesimpulan, ukuran pasar saat ini di Cina lebih kecil daripada AS, tetapi saya juga melihat pertumbuhan yang cepat dalam aplikasi kendaraan otonom, MaaS, logistik, dan aplikasi robot.

Kapan Anda percaya bahwa kita akan melihat kendaraan otonom Level 5 yang sepenuhnya beroperasi di jalan?

Kendaraan otonom sepenuhnya (L5) untuk dilihat di jalan, saya pikir, masih akan membutuhkan waktu lama untuk dicapai. Akan ada pertumbuhan bertahap dalam kendaraan otonom. Saat ini sudah ada kendaraan yang dilengkapi dengan sistem L3. Juga, beberapa mitra dan pelanggan kami sedang mengembangkan sistem L4 dengan waktu produksi potensial dalam 5 tahun. Tetapi untuk kendaraan otonom L5 yang sepenuhnya, kekhawatiran terbesar adalah keamanan dan penerimaan publik. Jika mereka tidak dapat membuktikan bahwa kendaraan otonom sepenuhnya lebih aman daripada pengemudi manusia, akan sulit untuk menjadi populer. Saat ini, saya melihat industri bergerak dalam arah ini secara bertahap. Tetapi saya tidak berpikir bahwa akan ada kendaraan otonom sepenuhnya dalam 10 tahun.

Apakah ada yang ingin Anda bagikan tentang Robosense?

RoboSense telah menerima banyak penghargaan, termasuk Penghargaan Inovasi CES 2020 dan 2019, Penghargaan AutoSens 2019, dan Penghargaan Stevie Emas 2019, dan mitra kami mencakup perusahaan teknologi kendaraan otonom utama, OEM, dan Tier 1 di seluruh dunia, termasuk produsen otomotif terkemuka, FAW (First Automobile Works) Cina, yang akan menggunakan LiDAR RoboSense RS-LiDAR-M1 sebagai sistem pengemudi otonom generasi berikutnya.

RoboSense akan fokus pada pengembangan produk solid-state M1 ke produksi massal kelas otomotif sebagai prioritas utama. Kami tidak hanya mengembangkan perangkat keras, tetapi juga perangkat lunak sebagai sistem sensor pintar yang komprehensif. Pengiriman LiDAR kelas otomotif MEMS kami pada 2020 adalah salah satu tonggak terbesar kami.

Selain itu, keamanan adalah tantangan terbesar yang akan kita hadapi. Untuk memastikan keamanan, diperlukan fusi dengan sensor yang berbeda. Selain itu, infrastruktur ramah kendaraan otonom, seperti sistem infrastruktur kendaraan otonom yang cerdas (IVICS), juga mendukung kendaraan otonom. Oleh karena itu, pengembangan LiDAR deteksi blind spot jarak pendek, proyek fusi sensor ganda, dan proyek IVICS untuk menyediakan sistem persepsi presisi tinggi juga merupakan fokus kami pada 2020.

Terima kasih atas wawancara yang menarik ini, siapa saja yang ingin mempelajari lebih lanjut dapat mengunjungi Robosense.