Ouster hợp tác với Fujifilm ra mắt lidar màu bản gốc đầu tiên trên thế giới

Ouster Inc. đang hợp tác với Fujifilm Corp. để phát triển lidar màu bản gốc đầu tiên trên thế giới, một bước đi nhúng khoa học hình ảnh có độ trung thực cao vào silicon của mình để thách thức nút thắt chất lượng dữ liệu trong các hệ thống AI vật lý (Physical AI).

"Sự hợp tác của chúng tôi với Fujifilm đã cho phép chúng tôi thu hẹp khoảng cách giữa cảm biến 3D và hình ảnh độ trung thực cao thông qua vật lý thuần túy," Martin Millischer, Kỹ sư Quang học tại Ouster cho biết. "Lần đầu tiên, các công ty có thể tận dụng dữ liệu chiều sâu và màu sắc nền tảng cần thiết để xây dựng thế hệ hệ thống AI vật lý tiếp theo."

Dòng cảm biến Rev8 OS mới được xây dựng trên silicon L4 của Ouster, tích hợp trực tiếp các bộ lọc màu hữu cơ của Fujifilm. Điều này loại bỏ nhu cầu về camera riêng biệt và quá trình hiệu chỉnh phức tạp cần thiết cho việc kết hợp cảm biến, một điểm yếu phổ biến đối với các nhà phát triển hệ thống tự hành và robot. Dữ liệu về màu sắc và chiều sâu được thu thập trên một ASIC duy nhất với thời gian và quang học dùng chung.

Sự hợp tác này định vị Ouster (Nasdaq: OUST) để chiếm lĩnh thị phần lớn hơn trong thị trường nhận thức công nghiệp và robot bằng cách cung cấp một ngăn xếp cảm biến đơn giản hóa, có độ trung thực cao hơn. Điều này có thể mang lại lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ như Luminar và Innoviz, tiềm năng thúc đẩy biên lợi nhuận phần cứng và thúc đẩy việc áp dụng trong các ứng dụng lập bản đồ và đào tạo AI nơi chất lượng dữ liệu là tối quan trọng.

Giải quyết vấn đề nhận thức cốt lõi

Trong nhiều năm, các nhà phát triển hệ thống tự hành đã gặp khó khăn trong việc kết hợp dữ liệu từ các cảm biến camera và lidar riêng biệt. Quy trình này rất phức tạp, đòi hỏi hiệu chỉnh cường độ cao để căn chỉnh hai luồng dữ liệu. Ngay cả khi đó, các hệ thống vẫn dễ bị sai lệch và lệch hàng theo thời gian, tạo ra một nền tảng dữ liệu không đáng tin cậy cho phần mềm nhận thức. Rev8 của Ouster tấn công vấn đề này ở cấp độ silicon.

Bằng cách xây dựng công nghệ bộ lọc màu của Fujifilm trực tiếp vào silicon của cảm biến, Ouster đã tạo ra một cảm biến thống nhất duy nhất, nơi thông tin màu sắc và chiều sâu được căn chỉnh hoàn hảo trong không gian và thời gian từ thời điểm thu thập. Cách tiếp cận này làm giảm chi phí phần cứng và loại bỏ nhu cầu hiệu chỉnh kết hợp cảm biến bên ngoài, một đề xuất giá trị đáng kể cho những khách hàng đang tìm cách đẩy nhanh việc triển khai và giảm độ phức tạp của hệ thống.

Mở khóa dữ liệu phong phú hơn cho AI

Sự tích hợp này hứa hẹn sẽ cung cấp hàng petabyte dữ liệu màu 3D phong phú cần thiết để đào tạo các hệ thống AI vật lý và mô hình thế giới tiên tiến hơn. Chất lượng dữ liệu vốn là một nút thắt dai dẳng, và kiến trúc cảm biến thống nhất cung cấp một lớp hình ảnh sạch sẽ, chính xác cho các nhiệm vụ nhận thức phức tạp.

"Độ chính xác và tính nhất quán của màu sắc là nền tảng cho các hệ thống nhận thức," Yoshinori Taguchi, Giám đốc Kinh doanh Toàn cầu tại FUJIFILM Electronic Materials Co., Ltd. cho biết. Sự hợp tác này cho phép Ouster tiếp cận danh mục các bộ lọc màu hữu cơ chuyên dụng của Fujifilm, những vật liệu thường dành riêng cho ngành bán dẫn cao cấp, đảm bảo thu nhận màu sắc độ trung thực cao mà không làm ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của dữ liệu lidar hoạt động. Chất lượng dữ liệu cải thiện này dự kiến sẽ mang lại lợi ích trực tiếp cho các ứng dụng trong lập bản đồ 3D, nhận dạng đối tượng và vận hành robot lâu dài.

Động thái này giúp Ouster khác biệt với các đối thủ cạnh tranh vốn chủ yếu tập trung vào dữ liệu chiều sâu và cường độ, thêm một chiều hướng thông tin mới có thể làm tăng giá bán trung bình (ASP) trên mỗi đơn vị của công ty. Đối với các nhà đầu tư, quan hệ đối tác với một công ty hàng đầu về hình ảnh được công nhận toàn cầu như Fujifilm mang lại sự xác nhận kỹ thuật về kiến trúc lidar kỹ thuật số của Ouster. Mặc dù cổ phiếu đã biến động, nhưng việc thực hiện thành công trên nền tảng Rev8 có thể cho phép Ouster chiếm ưu thế trong thị trường cảm biến đông đúc.

Bài viết này chỉ mang tính chất thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.