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视觉DMS行业洗牌?市值超5亿美元的Smart Eye收购竞争对手

2021-05-27 09:30:32  阅读:217  来源: 互联网

标签:Eye DMS Affectiva 感知 Smart 驾驶员


基于视觉技术路线的驾驶员监控系统(DMS),正处于量产爬坡阶段。高工智能汽车研究院监测数据显示,2020年国内市场新车(合资+自主品牌)搭载视觉DMS上险量为13.65万辆,而2019年同期数据不到1万辆。

目前,前装驾驶员监控系统(比如,疲劳预警)更多是通过非视觉类感知方案,基于对“方向盘转角,刹车踏板,车速及加速度、航向偏移、转向指示状态”等综合因素来进行分析计算的疲劳监测系统。

而视觉DMS,则主要监测到驾驶员面部、头部移动及眼球跟踪,识别疲劳/分心,同时系统根据驾驶员疲劳程度,分多个等级通过声音、图片等提示驾驶员疲劳和分心。

2019年开始,包括小鹏汽车、红旗、广汽传祺、吉利、长安、威马等品牌车型陆续开始前装搭载量产。高工智能汽车研究院预计,未来三年将是国内新车视觉DMS前装搭载量产的第一个高峰周期。

此外,一些升级的方案还通过情绪/表情识别,主动推送不同类型的音乐、车内灯光的控制等方式来为驾驶员提供缓解疲劳的个性化服务。

一、DMS赛道竞争激烈

不过,即便是智能座舱的一个很小的子功能之一,搭载率仍处于早期阶段,但视觉DMS的解决方案供应商数量并不少,在全球范围内仅仅是单一DMS视觉算法供应商就超过15家,这还不包括那些ADAS算法供应商,市场竞争异常激烈。

与此同时,早期视觉DMS前装量产方案得益于较高的溢价能力,部分供应商获得了一些市场红利。但近年来,市场竞争加剧,方案成本也在逐年快速下降。

这个细分赛道的整合和向外延伸趋势也已经愈发明显。比如,国内前装DMS方案主要供应商——未动科技将原有舱内技术延伸至车外感知,并推出了U-Pilot智能环境感知方案,进军车外ADAS市场。

而行业的横向整合也已经开始启动。

近日,来自瑞典的DMS方案供应商Smart Eye宣布,和Affectiva达成协议,将以7350万美元收购后者的全部业务,目的是加速汽车舱内感知市场业务拓展,同时涉足广告媒体AI数字化分析市场。

“两家公司不再继续在汽车市场上竞争,而是开始联手。”Smart Eye相关负责人表示,这将有助于公司在现有业务订单(与全球20家最大的oem厂商中的12家签订了84份量产合同,包括宝马、通用、奔驰、奥迪、捷豹路虎和保时捷等车企)基础上继续进行扩张。

作为一家主攻情感人工智能感知技术的公司,Affectiva于2009年从麻省理工学院媒体实验室(MIT Media Lab)孵化,除了舱内感知业务,该公司还一直在企业级AI技术市场(消费者对品牌内容和体验的情感反应)获得收入。

视觉DMS行业洗牌?市值超5亿美元的Smart Eye收购竞争对手

 

加强Smart Eye的原有汽车前装业务,是双方合并的第一步。

“当我们看到DMS逐步演变为舱内多元化感知,监控整个座舱时,我们很快意识到Affectiva是一个值得关注的主要玩家。”Smart Eye相关负责人表示,双方合并后的解决方案将提供更多差异化的体验,兼具健康、舒适和娱乐。

这源于Affectiva起家的情感人工智能检测技术,通过将人脸和语音分析数据进行融合(类似于这几年一直在谈的多模态交互概念),从而实现对人类情感的数据分析。

此前,广告客户通过使用Affectiva的情感AI工具服务,可以监测消费者对广告视频的情绪反馈,提供更多有用的效果分析和广告改进。可口可乐曾是该公司的合作客户之一,还有全球最大的广告集团WPP的子公司的战略投资。

在汽车领域,Affectiva也开发了一款车内感知系统(ICS),可以实时感知车内驾驶员和乘客的情绪变化。包括佛吉亚、安波福等零部件厂商都是该公司的合作伙伴。

基于对AI数据分析中情感元素的需求越来越多,Affectiva主要提供SaaS服务,并提供SDK软件开发工具包,允许客户利用自己的核心技术开发新的应用程序。

两年前,安波福牵头参与了Affectiva的一轮总额为2600万美元的投资,累计融资5300万美元(在此之前,安波福也是Smart Eye的合作伙伴),除了识别驾驶员状态,希望延伸至对舱内其他乘客以及相互之间的互动感知。

彼时,Affectiva公司还希望利用这笔资金确保其经过700多万张人脸分析训练的人工智能算法,可以实现能够检测到更微妙或更复杂的情绪和行为。

截止目前,Affectiva在波士顿和开罗的办公室有100名员工,除了汽车业务,用于媒体分析的情绪检测软件业务也是本次并购的一部分。这也是Smart Eye希望借助业务外延,来快速提升公司的规模。

按照计划,该业务后续将独立运营,并且已经能够实现盈利。通过分析消费者对品牌广告(内容)的情感反应,该技术已经被全球70%的大型广告商所使用。

而反观Smart Eye的财报数据,2019年该公司营收为600万美元左右,息税前利润为亏损近1250万美元。2020年,公司营收增长至785万美元,不过仍亏损约640万美元。

由于现金流吃紧,Smart Eye此次收购仅支付600万美元现金,其余大部分资金则采用新股增发的方式进行支付。数据显示,Smart Eye最新市值约5.37亿美元。

高工智能汽车研究院监测数据显示,截止去年底,未动科技、地平线、Smart Eye、Seeing Machines、Cipia(原Eyesight)等数家公司是中国乘用车DMS前装市场解决方案的主要玩家。

二、后DMS时代的机会

目前,单一视觉DMS方案前装市场还在爬坡,对于供应商来说,需要开拓新的细分市场,而不是等到后续几年SOP订单的量产交付。

从技术角度,DMS的后续发展空间除了是高阶自动驾驶的标配功能(用于人机交互与系统接管),另一块巨大的潜在市场来自多模态舱内人工智能传感解决方案,进一步提升个性化汽车智能助理能力和座舱体验。

比如,早在2018年,Affectiva就与全球汽车语音解决方案龙头企业Nuance(目前,汽车业务板块已经变更为Cerence)达成合作,将情绪感知技术集成到后者的对话式人工智能平台——Dragon Drive。

Cerence产品总监刘峰认为,过去几年车载语音产品带来的体验并没有发生本质改变。而未来连贯的应用场景和有人文情感的主动交互才是用户真正想要的体验。

对于用户体验,Cerence看重的不仅是语音可以“懂”人,还可以与车内的仪表、主机、灯光等部件全方位互动。比如,在去年的美国CES展上,该公司就展示了最新的多模态技术集成功能,由语音、眼神、手势构成全程交互的车内控制。

“当你在说一个对话,或者用一个眼神的同时,做了什么样的手势,这是一种自然的对话行为。”在刘峰看来,真正的多模态是眼神、手势、语音等状态的结合,也是多种传感器与输出装置(包括灯光闪烁、提示音、语音播报、震动等)融合的应用。

而Affectiva的技术与Dragon Drive的集成将扩大情境、情感和认知数据的广度和深度,汽车智能助理可以检测和分析这些数据,实现实时监测驾驶员、乘客的面部表情和情绪,以及不同情境的声音表达。

此外,在安波福首席执行官凯文•克拉克(Kevin Clark)看来,“过去十几年时间,汽车行业对车外物体的感知和检测是自动驾驶能力提升的关键因素一样,对车内智能感知的需求也越来越大。”

而对于传统ADAS系统Tier1来说,DMS也是智能驾驶功能演进不可缺失的一环;当然,对于芯片厂商来说,也是可以标准化的功能算法模块。

“内外部传感技术的整合为提高安全性提供了新的机遇。”DMS解决方案提供商——Seeing Machines公司负责人表示,DMS一方面确保检测到正确的驾驶员状态,另一方面则是对ADAS功能激活和失效进行阈值设置。

成本是其中的核心要素之一。考虑到现有的DMS软件算法可以在信息娱乐域控制器上运行,加上汽车制造商目前更加关注在下一代多核异构计算平台上,最大程度集成更多的软件附加功能。

比如,将Occula神经处理单元以ASIC的形式向其他汽车主流半导体公司进行授权许可,用于与主流汽车计算平台的集成。

去年,Seeing Machines公司宣布与高通达成合作,为高通骁龙™汽车平台推出嵌入式集成系统解决方案,完全兼容支持、集成的驾驶员监控系统套件。

按照披露的公开信息,该套件将支持DMS方案集成到信息娱乐或集中式ADAS系统,同时包括优化的系统参考设计摄像头、ADP接口板和软件算法。

按照Seeing Machines公司的说法,新的嵌入式战略,目标是“快速扩张的基于摄像头的驾驶员监控市场份额”。而对于高通来说,数字座舱IVI和自动辅助驾驶两条产品线都需要DMS的加持。

据知情人士披露,Mobileye即将推出量产的下一代EyeQ6计算平台,也将预置搭载嵌入式视觉DMS算法(猜测是Cipia),这意味着目前通过专用芯片提供DMS的方案面临巨大的降本压力,并且极有可能是短期的过渡方案。

此外,对于DMS方案商来说,OMS也是未来的一个新的增量市场空间。按照行业人士给出的数据,预计OMS的方案成本将在DMS的基础上增加40-80元左右。

这意味着,对于DMS方案商来说,可以在现有DMS需求的基础上新增额外30%左右的市场规模,对于眼下行业营收规模仍处于低位的状况来说,是一个不错的新“赛道”。

而此次Smart Eye与Affectiva的合并,也是看中双方合作的巨大潜在机会,“通过合作,我们在某种程度上满足了客户在舱内感知方面的所有需求,我们有机会比同行做得更好更快。”

标签:Eye,DMS,Affectiva,感知,Smart,驾驶员
来源: https://blog.csdn.net/GGAI_AI/article/details/117320285

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