據(jù)路透社報道，近日，俄羅斯一輛自動駕駛狀態(tài)下的特斯拉Model3型號轎車在莫斯科撞上一輛拖車，隨后整輛車燃燒成火球。駕駛該車輛的司機稱事故發(fā)生時車輛正處于輔助駕駛模式。

這并不是特斯拉第一次因自動駕駛功能發(fā)生事故，其中就包括2016年5月特斯拉model S撞上卡車的命案。

雖然Elon Musk一直認為激光雷達沒有必要，攝像頭+毫米波雷達的方案足矣，但從特斯拉接二連三的事故中不難發(fā)現(xiàn)這兩種同類傳感器的不足：強光、黑暗或者斑駁的道路上視覺傳感器容易失去作用，加之毫米波雷達的分辨率又比較低，容易造成誤判。

作為自動駕駛無法繞過的核心傳感器，激光雷達的重要性再次被提起。

2005年，Velodyne首次將激光雷達用到自動駕駛上，Velodyne的名字也在之后的十年時間里代表著激光雷達江湖的霸主地位，猶如《權(quán)利的游戲》中的“鐵王座”。

但激光雷達高精密儀器屬性與大規(guī)模量產(chǎn)的矛盾在自動駕駛爆發(fā)之后被迅速放大，低產(chǎn)高價暴露的市場空缺引來大批分食者：2014年左右行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)大批新生代激光雷達公司，Quanergy、Luminar、Innoviz、北醒光子、北科天繪......

曾經(jīng)的王者不得不面對外界的挑戰(zhàn)與自身創(chuàng)新的瓶頸，新的挑戰(zhàn)者們誰又能成為代表下一代的“新王”？激光雷達量產(chǎn)前夜，一場關于技術路線、降成本路徑、落地場景的戰(zhàn)爭正在進行中。

視覺VS激光雷達

激光雷達運用到自動駕駛領域要從一個名為“DARPA Grand Challenge ”的自動駕駛汽車挑戰(zhàn)賽說起。

激光雷達技術早在上世紀就開始應用于軍事領域，繼而用于航空測繪領域，成立于2014年的速騰聚創(chuàng)在成立之初生產(chǎn)的一款單線的激光雷達就是主要應用在測繪領域。

2004年，美國國防高級研究計劃局DARPA 舉辦了名為DARPA Grand Challenge的自動駕駛汽車挑戰(zhàn)賽，比賽中主辦方設置了100萬美元的冠軍獎金，前提是需要讓汽車在沒有人為控制的情況下自動行駛240公里。

由于成本限制、路況復雜以及傳感器技術有限，直到2005年一個名為David Hall的工程師提出了基于64線旋轉(zhuǎn)激光雷達的方案，才讓這一挑戰(zhàn)變成現(xiàn)實。

David Hall正是Velodyne的CEO，也是推動激光雷達顛覆汽車產(chǎn)業(yè)的“關鍵先生”。此后，激光雷達開始成為自動駕駛汽車方案常規(guī)標志。

激光雷達是一種綜合的光探測與測量系統(tǒng)，可以分為機械式激光雷達、固態(tài)激光雷達。相比普通雷達，激光雷達可提供高分辨率的輻射強度幾何圖像、距離圖像、速度圖像。根據(jù)線數(shù)的不同，激光雷達又具體分為2D、2.5D（1，4，8線）和3D（16，32，64線）三類產(chǎn)品。

在自動駕駛行駛過程中，激光雷達通過對車輛周圍環(huán)境進行3D建模，獲得環(huán)境的深度信息，識別障礙物，構(gòu)建可行駛區(qū)域。

相比攝像頭+毫米波雷達，激光雷達能夠?qū)χ車M行精準的三維信息，而且不容易受光照影響。但也有如Elon Musk者認為激光雷達適合汽車場合，雖然他澄清并不對激光雷達抱有偏見，但結(jié)論并未改變。

視覺還是激光雷達的路線在自動駕駛領域一直爭議不斷。

小馬智行創(chuàng)始人樓天城曾在今年7月的一場自動駕駛主題分享活動中提到，“激光雷達路線還是計算機視覺路線未必真的有答案，自動駕駛感知技術路線之爭并不是單一技術路線之爭，而是和整個系統(tǒng)有關的?！?/span>

以Robotaxi為落地目標的公司們指向的都是高級自動駕駛，需要考慮的是可靠性，成本占次要地位，因此大多占激光雷達陣營。但特斯拉做的是量產(chǎn)車，要賣給終端用戶，必須考慮成本，而激光雷達成本太高。

成本一直是制約激光雷達遲遲沒有在汽車領域大規(guī)模應用的關鍵因素。

Velodyne的64線機械式激光雷達，產(chǎn)品售價高達8萬美元，而且下單之后要幾個月才能發(fā)貨。2016年8月，百度與福特以1.5億美元共同投資了Velodyne，才順理成章地拿到了Velodyne的優(yōu)先提貨權(quán)。

高價的背后，一方面是因為Velodyne的先發(fā)優(yōu)勢、行業(yè)壁壘等構(gòu)筑起了其他公司無法逾越的高墻；另一方面，Velodyne的主打產(chǎn)品是機械式激光雷達，每臺都需要有經(jīng)驗工程師手工調(diào)教，近乎手工藝品，且元器件產(chǎn)業(yè)鏈不成熟，難以降低成本。

群雄逐鹿

“過去的市場格局造成了激光雷達市場規(guī)模太小，沒有規(guī)模效應，所以說單價高也是很正常的，然后因為規(guī)模太小，導致大家沒什么人愿意投入資源在到這個方向，所以說全球在來到這個方向投入長期不足。從2015年開始突然爆發(fā)，這其實是自動駕駛的需求倒推市場?！绷魃罟怆妱?chuàng)始人孫偉偉對CV智識表示。

需求的增長與產(chǎn)能的低效，暴露了行業(yè)的分食機會。

2015年10月，Quanergy公司宣布與Delphi公司合作，為無人駕駛汽車開發(fā)一種固態(tài)激光雷達系統(tǒng)，每臺單價低于1000美元。同一年，Velodyne推出的16線激光雷達還高達8000美元。

Quanergy掀起了行業(yè)卡位戰(zhàn)的一角，Luminar、Innoviz、AEye、LeddarTech、Ouster、TetraVue和中國的北醒光子、北科天繪、速騰聚創(chuàng)等，越來越多的企業(yè)加入挑戰(zhàn)Velodyne“鐵王座”的戰(zhàn)爭中。

挑戰(zhàn)者們帶來的最直接的沖擊就是——價格。

Quanergy目前的固態(tài)傳感器芯片定價僅為250美元，它的CEO Eldada還強調(diào)，未來的目標是將激光雷達售價拉低到100美元以下；Luminar的每臺Iris售價不到1000美元。

“所謂比車還貴的激光雷達確實是一個過渡品，未來的固態(tài)激光雷達肯定是成本控制到一個非常合理的價格，就跟我們正常所有的毫米波一樣”北醒光子聯(lián)合創(chuàng)始人鄭凱對CV智識表示。

市場是現(xiàn)實的，懸殊的價格差異讓資本、汽車廠商們紛紛擁抱低成本傳感器公司們，盡管從去年開始，資本市場對于自動駕駛的投資熱情大減，但對于核心傳感器的投資并未“停歇”：Innoviz、Baraja、Ouster、北醒光子紛紛完成新一輪融資，背后除了資本還有寶馬等車企的身影。

除了直接的價格競爭之外，挑戰(zhàn)者們帶來的還有技術路徑的差別。

Velodyne的傳統(tǒng)優(yōu)勢是機械式激光雷達，而越來越多的挑戰(zhàn)者們傾向于固態(tài)激光雷達。

激光雷達按有無機械旋轉(zhuǎn)部件分類，包括機械激光雷達和固態(tài)激光雷達。與機械激光雷達相比，固態(tài)激光雷達尺寸較小、性價比較高、測量精度相對低一些，可隱藏于汽車車體內(nèi)，不會破壞外形美觀。

因此激光雷達廠商們開始瞄準MEMS、FLASH、OPA等三種混合固態(tài)及固態(tài)激光雷達技術路線，當然這三種細分路線也各有差異，從成本來說，F(xiàn)ALSH比MEMS要好；從技術難度來說，F(xiàn)LASH比OPA難度要小的多，MEMS屬于混合固態(tài)類型，產(chǎn)品一致性沒法保證。

被競爭和市場環(huán)境倒逼的Velodyne也開始調(diào)整策略，2018年CES上Velodyne展示了第一款固態(tài)激光雷達—Velarray。

市場全部看向固態(tài)激光雷達，是否意味著機械激光雷達會被完全取代呢？

速騰聚創(chuàng)合伙人王嗣翔對CV智識表示，“固態(tài)激光雷達一定是趨勢，但也不能說完全取代機械激光雷達，因為機械本身有它的優(yōu)點，比如機械可以做到360度，機械也可以應用到一些對價格成本不那么敏感的領域，比如安防、智慧城市等。”

飲冰科技創(chuàng)始人姜波則將傳統(tǒng)機械激光雷達、芯片化激光雷達、固態(tài)激光雷達類比為磁鼓存儲器、機械硬盤和固態(tài)硬盤，“現(xiàn)在固態(tài)硬盤還不成熟，但是機械硬盤是可以做的。”所謂芯片化激光雷達簡單來說就是將機械式激光雷達的多通道集合到芯片上。

向下落地

今年4月17日，2019上海車展期間Velodyne召開新聞發(fā)布會，會上Velodyne Lidar總裁兼CCO Michael Jellen表示：“輔助駕駛和自動駕駛已是不可阻擋的潮流，我們的初衷就是希望能提供更好的感知性能，讓汽車駕駛更加智能高效、安全舒適?！?/span>

6 月，法雷奧對外透露：已經(jīng)從四家全球主流車企獲得總價值約為5億歐元的訂單。早在2017年，法雷奧的4線產(chǎn)品 ScaLa（第一代）就開始裝配到擁有L3級自動駕駛功能的A8車型上。

從上面兩家激光雷達企業(yè)的對外發(fā)言以及公開的數(shù)據(jù)信息不難看出，激光雷達應用正在下沉。激光雷達的確是隨著自動駕駛而受到更多關注，但這并不代表激光雷達就是專門為高級別L4/L5自動駕駛打造的傳感器。

目前情況來看，激光雷達應用主要分為兩個部分：一是落地到自動駕駛測試的無人車上，另外一類是落地到汽車廠商推出的具有輔助駕駛功能的量產(chǎn)車上。

前者的無人車又分為載人以及載物兩種，載人無人車量產(chǎn)仍需時間，但載物無人車量雖然并不算大，但落地速度更快，因此很多激光雷達廠商瞄準了這一領域。

比如國內(nèi)的北科天繪就搭載到京東和菜鳥的無人物流配送車上，北科天繪銷售總監(jiān)張濤曾對媒體表示，“無人物流小車在行業(yè)內(nèi)來看是最先能夠落地的產(chǎn)品化量產(chǎn)的一個場景。”

在輔助駕駛功能的量產(chǎn)車上是否需要激光雷達，業(yè)內(nèi)一直存在爭議。

有些汽車制造商認為在高度自動駕駛時才會使用激光雷達，而在L3級以下應用只需采用攝像頭和毫米波雷達的組合，比如特斯拉。

但隨著低價激光雷達的發(fā)展，寶馬就決定在2021年L3級的自動駕駛汽車上使用Innoviz推出的InnovizOne激光雷達，該產(chǎn)品可為3級到5級自動駕駛提供3D感知能力。

“市場正在發(fā)生改變，我們現(xiàn)在要將一部分精力分給ADAS終端”，今年3月，Velodyne創(chuàng)始人David Hall對外界表示。在今年的CES上，Velodyne發(fā)布了近距離激光雷達產(chǎn)品VelaDome。

從過去高舉高打主推L4/L5級自動駕駛，激光雷達公司按照技術既有路線和發(fā)展速度尋找下沉市場，據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《激光雷達行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》數(shù)據(jù)顯示，光我國的激光雷達市場規(guī)模在2022年就將達到4.64億元。

結(jié)語

自動駕駛的洶涌浪潮將激光雷達推到了浪尖，群雄逐鹿，暫時還并沒有出現(xiàn)明確的主導技術方向，不同公司推出不同的技術路線產(chǎn)品，各家蓄勢待發(fā)之間盡顯對這一領域的勢在必得。

但要想成為“車規(guī)”級產(chǎn)品，姜波透露，必須要同時滿足“成本夠低”、“可靠”以及“可量產(chǎn)”三個重要條件。

“現(xiàn)在的創(chuàng)新公司有兩種：一種是防御性的創(chuàng)新，另一種是自我進步型的創(chuàng)新。防御性創(chuàng)新勞民傷財，往往需要花大量的時間、精力、金錢去防止被別人趕超，最后還防不勝防；自我進步型創(chuàng)新則是不斷推陳出新。”Velodyne Lidar亞太區(qū)執(zhí)行總監(jiān)翁煒曾公開表示。

在量產(chǎn)的前夜，有前行者的迎風起舞、自我革命，也有后發(fā)者的蓄勢待發(fā)、彎道超車，激光雷達公司們的戰(zhàn)爭剛剛開始。