用激光雷達的都是傻子。
馬斯克曾經如此評價激光雷達。
談及自動駕駛，特斯拉一定是一個繞不開的品牌，馬斯克對於純視覺方案的堅持，讓這個以自動駕駛聞名的汽車品牌飽受爭議。
頻頻發生的交通事故，也讓人們對特斯拉的純視覺方案產生了質疑。
仔細回顧以往發生的案例可以發現，基於純視覺方案的特斯拉 Autopilot 對於前方的清掃車、拖掛車、水泥墩、維修車、消防車等異形、靜態，或緩行的障礙物的識別能力仍待優化。
「為什麼不用激光雷達？」這是目前消費者面對整個新能源汽車市場問得最多的一個問題。
實際上，特斯拉是用過激光雷達的。
▲裝有 Luminar 激光雷達的 Model Y，圖片來自：Grayson Brulte
2021 年 5 月，視聽行業顧問格雷森·布魯特（Grayson Brulte）在美國佛羅里達州看到了一輛裝有 Luminar 激光雷達的特斯拉 Model Y。你以為馬斯克要把激光雷達放進 Model Y 了？其實，這些激光雷達僅用於測試與開發，來驗證視覺系統的可靠性。
這大概就是：為了看我目測得準不準，我特地用上了尺子。
回到剛剛那個問題，為什麼不用激光雷達？其實是因為成本太高。一個 Luminar Iris 激光雷達的成本接近 1000 美元，雖然 Luminar 還提供更低價的「虹膜」套件，但成本也要將近 500 美元。
不是我不想用尺子，是這尺子貴啊。
激光雷達這麼多，非要用Luminar？
▲圖片來自：Velodyne Lidar
其實吧，發射激光的原理並不難，激光雷達也不是什麼新鮮東西——早在六十年前，激光就已經被應用於遠程測距領域。
但把它放到民用車上就不一樣了，車載激光雷達需要克服高温、振動、粉塵等環境帶來的一系列可靠性問題。與此同時，汽車廠商還得兼顧成本。畢竟賣車總不能虧錢吧？
▲圖片來自：Luminar
談到成本，這裏面貓膩可就多了。和其他電子產品一樣，激光雷達也有好有壞，要問哪家做得最好？還得是 Luminar。
説得通俗點，Luminar 這個品牌就相當於激光雷達裏的愛馬仕，處在鄙視鏈的最頂端，甚至，把它稱作行業的顛覆者也不為過。
▲Luminar 創始人羅素，圖片來自：洛杉磯時報
這樣一家目前市值最高的激光雷達獨角獸企業，自然少不了傳奇的創始人故事。
Luminar 的創始人羅素（Austin Russell）14 歲就開始研究雷達，大學進入斯坦福，2012 年拿到 PayPal 創始人彼得·蒂爾（Peter Thiel）的獎學金後就輟學創辦了 Luminar，專注於車載激光雷達。當時，他才 17 歲。
在 2016 年和 2017 年，Luminar 先後收購了一家致力於光學和光子技術商業化的創新公司，和一家專注於高性能 InGaAs（銦鎵砷）探測器的公司 —— 硅造探測器無法接收 1550nm 的波長，因此換用成本極高的銦鎵砷。
▲圖片來自：Luminar
Luminar 如今的營收能力也不弱。據 2021 年年度財報顯示，其 2021 年全年收入達到了 3200 萬美元，同比增長 129%，公司預計 2022 年營收將超過 4000 萬美元。
「我們獲得了重大的商業勝利，並推進了硬件和軟件技術。」羅素表示。
是的，Luminar 的成功的原因並不是故事講得好，而是軟硬件的全面領先。
我們可以從參數上對 Luminar 做一個簡單的解讀。
▲Luminar-Iris 激光雷達參數
目前，主流的激光雷達的波長為 905nm，包括 VLDR、法雷奧、大疆、innoviz 在內的廠商都在使用。
與 905nm 光源相比， 1550nm 光源最大的優勢在於，它的探測距離變長了。
得益於 1550nm 激光的強穿透力，Luminar 激光雷達能實現 500m 的超遠探測距離，再輔以等效 640 線的高分辨率，可以對前方目標進行高進度識別，即便在濃霧和粉塵天氣情況下，其性能仍稱得上優良。
Luminar 曾表示，即使是面對反射率 10% 的物體，其激光雷達的有效距離也可以達到 200 米。
▲Luminar 激光雷達在雨雪霧環境下的目標識別能力仍然優秀
另外，1550nm 激光器在人眼安全、光斑質量、重複頻率等指標上都遠好於 905nm 激光器。
Luminar 顛覆性的技術創新，系統地解決了一系列的問題。對他們來説，在 1550nm 激光上的技術積累，已經為他們挖出了一道極深的護城河。
Luminar這麼好，又有誰用上了呢？
既然 Luminar 這麼好，為什麼大家不都用他家的產品？其他激光雷達供應商還有生存空間嗎？
首先還是那倆字，成本。
其次，作為車規級激光雷達的頂流企業，Luminar 在選擇合作伙伴的時候也十分挑剔，畢竟不能被一家整合能力有限的小廠敗壞了名聲。因此，與它合作的車企要麼領軍行業，要麼就是潛力股 —— 梅賽德斯–奔馳、沃爾沃、極星，甚至是航空業大佬空中客車。
▲圖片來自：華爾街日報
從技術上來説，Luminar 激光雷達對於主機廠的整合能力有着極高的要求。車規級激光雷達是一種高密度光學元件綜合體，對於主機廠來説也是一種整車設計和技術上的挑戰。
目前全球第一家與 Luminar 達成合作，並實現量產的車企並不是上面那些品牌，而是飛凡汽車。
▲首款應用 Luminar 高規激光雷達量產車型：飛凡 R7
劃重點：實現量產。
與概念車不同，量產意味着主機廠需要解決很多大大小小的實際問題。而飛凡汽車的解決辦法是：PP-CEM™ 像素級點雲融合高階智駕方案。
▲飛凡 R7 所搭載的 Luminar 高規激光雷達
這套智駕方案可大有乾坤，是由飛凡汽車的智駕團隊獨立開發的，它非但包括了 Luminar 高規激光雷達，還包含 Premium 4D 成像雷達等各類行業頂尖的傳感器。同時，內置的英偉達-Orin™ 芯片能確保系統在面對多種傳感器帶來的海量數據時，果斷做出決策。
PP-CEM™ 背後的邏輯和我們自己開車是一樣的，只不過它用完善的感知系統來「代替」了我們的感官；用強大的神經網絡算法「代替」了我們的大腦。
在這整個感知–決策–執行的過程中，傳感器融合感知能力及芯片的決策鏈路共同作用，才成功讓被「代替」的用户真正享受到高鐵般的乘坐體驗 —— 安全、高效。
據愛範兒瞭解，我們很快就能夠在量產車型飛凡 R7 上看到這套方案。
▲飛凡 R7
從各種傳感器的組合應用中不難發現，飛凡汽車很清楚，面對複雜的行車環境，單一的傳感器數據完全滿足不了各種環境下的感知需求。
其中，採埃孚-Premium 4D 成像雷達也是一大看點。
這個名詞大家可能會有點陌生，我們先從常見的毫米波雷達講起。
▲視覺攝像頭易受環境影響
眾所周知，惡劣天氣和照明條件會對視覺攝像頭造成嚴重影響，前置攝像頭最終只能捕捉到模糊或扭曲的物體圖像。此時，毫米波雷達能幫助系統實現部分標準靜態障礙物的識別，提高車輛在雨雪天氣的自動駕駛能力。
但一般的毫米波雷達也有着它的侷限性。
▲雷達與攝像頭結合對於車道內非標物識別存在挑戰
對於毫米波雷達而言，探測目標對電磁波反射的敏感度會對探測結果造成影響，比如橡膠。第二，毫米波雷達幾乎無法區分龍門架、道路邊上的標牌，或是停靠在路邊的靜止車輛。
究其原因，只能歸咎於毫米波雷達的空間分辨率過低，雖然將視覺攝像頭和毫米波雷達相結合可以實現部分靜態障礙物的識別，但車道內的非標準物體和小尺寸的靜態障礙物仍是一個難題。
▲圖片來自：採埃孚
4D 成像雷達就不太一樣了。
首先在探測距離上，4D 成像雷達就領先了毫米波雷達一大截 —— 前者為 350m，後者通常為 210m。
最關鍵的是，4D 成像雷達解決了毫米波雷達空間分辨率不足的硬傷，能夠有效區分靜止/緩行車輛、龍門架、路牌等，並且可以更早捕捉到雪糕筒等小體積障礙物。
所以説，比起「視覺攝像頭 + 毫米波雷達」，「激光雷達 + 4D 成像雷達」這一方案無疑是更合理的選擇。
科技是手段，人性是目的
▲飛凡 R7
從 PP-CEM™ 像素級點雲融合高階智駕方案的硬件使用中不難看出，與那些動輒四、五個激光雷達的「PPT 車型」相比，飛凡汽車並未進行無實際意義的盲目「堆料」，讓激光雷達真正成為剛需，而非噱頭。
作為一家根植於中國的本土品牌，飛凡汽車自然更瞭解複雜多變的國內路況。飛凡 R7 的核心優勢正是在於它能夠合理應用各類傳感器，讓中國用户在更安全、更舒適的狀態下體驗自動駕駛功能。
據飛凡汽車公開的信息，飛凡 R7 將在今年下半年開啓交付，值得期待。