馬斯克 diss 過的激光雷達,正在爆發前夜

馬斯克説過 " 激光雷達是傻子的玩意,任何人用激光雷達都註定失敗 "。

但就目前為止,L3 級自動駕駛方案主要有兩種,一種是以特斯拉為代表的採用毫米波雷達 + 計算機視覺算法的視覺方案派,另一種則是以奧迪 A8 為代表的採用更加昂貴的激光雷達的方案。

激光雷達、毫米波雷達和攝像頭被視為是智能網聯汽車的大三關鍵部件。要想真正實現自動駕駛,所有汽車都要裝激光雷達。

最近的一個新聞就是 12 月 21 號華為發佈了達到車規級驗證的 96 線激光雷達,與此同時,華為前腳發佈了激光雷達新品,後腳產品就有了落地車型。

馬斯克 diss 過的激光雷達,正在爆發前夜
同是 12 月 22 日,北汽的高端新能源品牌極狐 ARCFOX 宣佈,其最新款產品 HBT 車型將成為全球首個搭載華為激光雷達的車型,HBT 新車將搭載 3 顆 96 線激光雷達。此前何小鵬也在廣州車展上宣佈 2021 年推出全球首款搭載激光雷達的量產智能汽車。

" 分辨率高、測量精度高、距離遠並且擁有良好的穩定性和魯棒性 " 等特點的激光雷達則獲得了越來越多自動駕駛廠商的青睞,以及更多科技公司的大舉投入,激光雷達已經到了爆發前夜。

激光雷達是如何 " 看 " 的?

激光雷達的原理簡單來講就是激光雷達的發射器發射出一束激光,激光光束遇到物體後,經過漫反射返回至激光接收器,雷達模塊根據發送和接收信號的時間間隔乘以光速,再除以二,即可計算出發射器與物體的距離。同時,反饋回來的輪廓信息組成所謂的 " 點雲 " 並繪製出三維環境地圖,精度可達到釐米級。

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目前激光雷達主要分類分為機械式激光雷達和固態激光雷達,而機械式激光雷達則成為了目前的主流應用,其主要分為 1 線,4 線,8 線,16 線,32 線,64 線,128 線等等,豎向排列線束越多,掃描密度越大,激光雷達的性能就越高,當然價格也就越貴。

但是由於傳統的機械激光雷達結構複雜,體積大,成本高的原因,想實現大規模量產變得十分困難,市面上亟需一個產品進行代替,這就是前文提到的固態激光雷達。

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相對於毫米波雷達,激光雷達的優勢顯而易見。如遠距小障礙物,毫米波雷達的角分辨率不夠,攝像頭對遠端的通用障礙物識別不夠,而這種場景下激光雷達就可能及時識別。

針對中國道路上常見的近距離加塞場景,毫米波雷達的角分辨率不夠,攝像頭通常來説需累計多幀,需要幾百毫秒才可以確認加塞,而激光雷達由於精確的角度測量能力和輪廓測量能力,可以 2-3 幀確認加塞,百毫秒內做出判斷。

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關於固態激光雷達,區別於機械式激光雷達,不具備如上圖所示的機械旋轉部件,主要通過主要依靠電子部件來控制激光發射角度,所以結構簡單,成本更低。但相對於機械式激光雷達的缺點在於掃描角度有限,並且由於整體掃描,會受到一定範圍周圍環境的光噪污染,相對測量精度較低。

低價激光雷達在路上了

對於激光雷達來説,首先第一點也是最重要的一點,便是成本可控,我們可以看到,像谷歌、Waymo 等無人駕駛測試車輛均採用了激光雷達,當然為了獲取數據無可厚非。並且在測試車上安裝多少線的激光雷達都可以,甚至為了測試更精確,往往都是 64 線、128 線起步。

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當然,激光雷達也不是完美的,它最大的槽點就是昂貴的價格。當時用在賽車上的 Velodyne 64 線激光雷達價格高達 7.5 萬美元。直到近一兩年,它則開發出了體積更小、價格更便宜的 32 線和 16 線產品,不過最低價格也得 7999 美元。去年年末,Velodyne 還推出了全新 128 線激光雷達,雖然性能異常強悍,但價格卻從未公佈過。

但如果需要在量產車上搭載,那麼成本更低的固態激光雷達就成為了更好的方案。

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相較於傳統的機械式激光雷達,固態雷達結構上最大的特點便是沒有了旋轉部件,個頭相對較小,而且成本相對於上萬美元的機械式激光雷達能夠大幅縮減,這是能實現量產的重要因素之一。

有消息稱華為的 96 線激光雷達價格將控制到 200 美元以內,相比傳統機械式激光雷達成本要低了 10 倍。

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而除了華為,目前從中國方面來看在固態激光雷達賽道上,還有禾賽、速騰聚創、大疆投資的 Livox、鐳神、innovusion 等公司。國外則有英特爾、Quanergy、Ibeo 等企業加速投入。

其中,禾賽的激光雷達被百度、Cruise、Nuro、Zoox 等自動駕駛公司採用,速騰聚創的激光雷達也有被一汽集團、AutoX 等國內外廠商所採用。車企方面,已經明確將在未來搭載激光雷達的車企有極狐、小鵬、長安、蔚來、寶馬等。

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激光雷達技術路線百家爭鳴,這個市場還處於爆發早期階段。據 Velodyne,到 2022 年其市場規模將超 120 億美元,激光雷達的裝車量將迎來指數級的增長。站在 2020 年末,眾多車企將在明年 " 上車 ",技術更新變革,以後的應用場景或許會突破現在我們的想象。

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