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2022-08-25 16:12 出處：PConline原創作者：智哥責任編輯：linjiongjia

　　2022成都車展上，所有新發布的新能源汽車，如果沒有一顆激光雷達，都不好意思說是新車。現在很多車企拼命在智能駕駛賽道上炫技、內卷，一副不安上幾顆激光雷達馬上要被淘汰的陣仗。

　　不過也有例外，比如特斯拉，特斯拉在視覺算法與激光雷達上選擇了視覺算法，馬斯克大概的意思是依靠算法就能解決的問題，沒必要花大價錢上激光雷達。那么，視覺算法與激光雷達究竟誰是贏家？激光雷達又有哪些優勢呢？

視覺算法VS激光雷達，誰是贏家？

　　要回答這個問題，就要說到馬斯克在自動駕駛的識別選擇題中，一直跟行業唱反調的行為。特斯拉在自動駕駛系統上特立獨行，采用的是視覺算法，原理是攝像頭+毫米波雷達的組合。

　　前者負責識別物體，后者負責測距、測速等，共同完成眼睛的任務，在正常路況一般沒問題，但一旦環境干擾因素過多，例如光線不足的情況下，就可能會出現誤判。

　　最典型的案例就是之前發生的“特斯拉無法識別白色卡車”事件，直接撞了上去，重點還不止一次，在美國也曾發生過兩次，那段時間白色大貨車成了特斯拉揮之不去的噩夢。

　　原因在于特斯拉攝像頭收集的畫面是2D的，實際道路卻是3D的，它只能通過算法去轉換，就算自動駕駛專用的FSD芯片，能以速度為72TOPS的神經網絡處理器處理圖像，達到2100幀每秒，但在自動駕駛領域還遠遠不夠。

　　既然有這么多缺點，馬斯克為啥還要置生命于不顧？重點就在于視覺算法，造價便宜可量產，說白了，就是這筆生意實在好做。

　　回到國內新勢力造車們為了確保安全，紛紛選擇了激光雷達，特點是在于綜合性能好，不足是在于造價昂貴。

　　暫停一下，我們換個角度來想，忽然發現國內車企們的良心還算是大大的好。

　　既然提到激光雷達，就不得不提起它的始祖——Velodyne。這本是一家做音響的公司，卻因為CEO是個不折不扣的機器人愛好者，特別喜歡搗鼓各種機器人功能，愣是跨了界。

　　有一年，美國國防部高級研究計劃局舉辦一個名為 Grand Challenge 的機器人比賽，主題是“能夠自動駕駛的汽車”，Velodyne自然沒有缺席。

　　他們為參賽的卡車安裝了兩顆攝像頭企圖代替人類的眼睛，但過于簡陋，第一屆完敗。接著第二年同樣舉行，這次Velodyne用上了初代激光雷達，但只能識別垂直于地面的物體，結果還是完敗。

　　這結果老板實在不能忍了，Velodyne直接開發了新型激光雷達，將一臺 64 線激光發射器安裝在可以 360 度旋轉的萬向節上，系統終于就能采集到真正的 3D 圖像，但這重量也要接近100磅，也不好參賽。

　　在2007年他成功推出了體積和重量都顯著降低的64線激光雷達產品，并將開始將HDL-64激光雷達傳感器用于挑戰賽，能夠用來構建地形圖和探測障礙物，可惜還是完敗。

　　這哥們抗失敗的心理素質真過硬。不過比賽第二，賺錢第一，Velodyne抓住契機，繼續研發，開始將激光雷達技術應用于自動駕駛車輛、車輛安全系統、3D移動制圖、3D航空測繪和安保等領域。

　　之后Velodyne所推出的激光雷達系統都有一個特點，就是貴。L4級別無人駕駛車所使用的64 線激光雷達在8到10萬美金一臺，約合人民幣50-70萬，比一輛特斯拉model 3還貴，等于買激光雷達送車。

　　在2017年前，Velodyne幾乎是市場上唯一的高線數激光雷達廠商。即便再貴也接到了全球70%的訂單，其中就包括“下周回國”賈躍亭創辦的法拉第FF。

　　那激光雷達威力有多猛？何小鵬說：“包含激光雷達的下一代自動駕駛架構會將特斯拉打得找不到東。”

　　何小鵬敢這么說的原因在于相比攝像頭算法，激光雷達的綜合性能更好，理論上只需要將周圍環境掃一遍，就能知道周圍環境是什么樣，掃描出來的環境具有縱深度。

　　為了讓大家更好理解，我用iPhone 12 Pro的激光雷達掃描儀舉例，通過激光雷達掃描出來的場景大概如上圖所示，當然車規級的激光雷達掃描出來的場景會更加詳細，清晰可見有木有！

　　現在唯一阻止激光雷達成為自動駕駛標配的就是價格，價格打不下來，自動駕駛就無法突飛猛進。不過在高昂的造價面前，生命才是無價的，在生命面前，辦法總比問題多。

激光雷達為何爆發？

　　前面提到激光雷達貴是貴了，但別忘了，只要是對普通老百姓有益的事情，在中國就有無窮的奇跡會發生。

　　在梳理國內的激光雷達信息的時候，被感動到了，不止是車企在努力，互聯網廠商也在殫精竭慮想要打低價格，分得一杯羹。

　　除了普遍知道的華為，大疆內部孵化出激光雷達公司Livox。計劃在2020年推出2款高性能、低成本、可量產的激光雷達產品Horizon與Tele-15，用于L3 / L4自動駕駛。

　　小米旗下順為投資的北醒光子實現了激光雷達的量產，產品主要廣泛應用于無人駕駛（避障導航）、無人機（物流、植保等）、機器人（智能家居）、AGV（工業領域倉儲物流）等領域。

　　企查查最新數據顯示，我國雷達相關企業共1.4萬家，2020年新注冊企業2640家，同比增長29.3%，其中四季度新注冊728家，一片活力。

　　主要原因之一是國家政策推動。2020年2月份我國發布了一份《智能汽車創新發展戰略》報告，其中明確指出傳感器對于自動駕駛的重要性。

　　在智能汽車的定義中，“搭載先進傳感器”被視為重要標簽。基于此，作為自動駕駛三大關鍵傳感器之一，激光雷達對于自動駕駛的重要性自然不言而喻。

　　在今年3月4日的兩會上，激光雷達又再次成為主角，與半導體核心設備光刻機、芯片、核心算法等成了化解科技領域的‘卡脖子’難題的技術關鍵，不斷被其他全國人大提起。

　　如此重量級的國家支持，自動駕駛相關的各個產業鏈都進入了快車道，激光雷達的爆發目前還只是前戲，好戲還在后頭。

　　另一方面與消費者的訴求變化有關，如同現在我們買手機會比較在乎處理器是高通還是聯發科一樣，未來我們即將進入自動駕駛時代。

　　在新時代下消費者自然關心背后的技術保障，關注自動駕駛技術的先進與否，而激光雷達作為自動駕駛技術的靈魂可能會被關注，只有安全靠譜的傳感器，才會有機會贏得消費者一片芳心。

　　不難發現，激光雷達的品牌越來越將成為我們購買汽車的考慮因素之一。不過產業整體還處于發展早期，還沒有頭部玩家出現，大家幾乎都在同一起跑線。

　　這就不難理解為什么此時大家紛紛進入，只有搶占了激光雷達的先機，就可能成為自動駕駛時代的“獨角獸”。

如何實現量產

　　弄明白了為什么突然間激光雷達企業一夜爆發，但理想是豐滿的，現實是骨感的，正式量產的依舊是寥寥無幾。

　　畢竟激光雷達要想成為“車規”級產品，必須要同時滿足“成本夠低”、“可靠”以及“可量產”，一個都不能少。

　　就算你技術過關了，要是品控和交付能力不足，那也分分鐘翻車。華為基于其強大的科研能力，具備這種能力，但是對很多初創公司，情況也就難說了。

　　那有沒有什么辦法可以快速實現量產呢？相信每個車企做夢都在思考。

　　以色列激光雷達解決方案提供商 Innoviz 的中國區總經理提過這么一個設想：針對某一個應用場景開發來做激光雷達的產品，可能會是更合適的方案。

　　等于提了一個疑問，激光雷達究竟是生產一個“通用型”產品，還是針對客戶的某種應用場景進行特定開發？

　　打個比方，當下代客泊車是非常熱們的應用，特別是很多新手買車的時候，哪個停車容易買哪個。

　　其實代客泊車對激光雷達的要求不需要看那么遠，對激光雷達的幀頻要求也沒那么高，只要能最大程度地看到離車最近的情況，檢測到障礙物就行了。

　　對于這類功能的激光雷達，只要足夠滿足功能就行，其他用不上的技術則砍掉，這樣就有了量產的可能。

　　汽車四周的激光雷達，每一個角色不同，并不是所有的激光雷達都需要滿足高性能要求，針對某一個應用場景開發來做激光雷達的產品，更有高量產的可能。

　　就像家里的家電，有些負責掃地，有些負責洗衣服，大家各司其職，激光雷達可以以某種應用場景做開發，以產品思維來研發，而不是只是某個環節的零件。

　　當然，根據場景造雷達，理論上可以降低激光雷達的造價，但這并不是一件容易的事情，這需要花大量的時間聆聽市場的需求，剖析用戶的需求。

市場變化，車企面臨哪些新話題？

　　說到這，我們就不難理解激光雷達雖然貴，卻依舊是各種研發公司打得不開交，畢竟掌握了激光雷達系統的奧秘，就掌握了自動駕駛技術的加速命門，誰都不想提前出局。

　　歷經多年的試運行與數據收集，在L4以上高級別自動駕駛技術上，除特斯拉外各類玩家已達成共識——激光雷達是實現L4高級自動駕駛必需的感知配置。

　　有了共識，車企們全力ALL IN，展開各種合作，紛紛給自己按下加速鍵。正是如此不斷追求，讓消費者離更高級別自動駕駛越來越近。

　　在可預期的未來，智能汽車中的科技基礎發展進度，越來越制約了新一代智能車的量產，也成了消費者更加關心的購車安全考量。

　　放在目前來看，激光雷達技術看似被頭部玩家特斯拉拋棄，其實已經迎來屬于它的黃金時代，蓄勢待發，推及未來，科技基礎的研發和新科技的宣傳是車企們注定繞不開的話題。

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