作者/银杏 编辑/陈默
最近有三个爆炸性新闻：
- 1林志颖开着特斯拉，莫名其妙出了车祸，差点危及生命。林志颖作为专业赛车手，吃瓜群众普遍看法是误操作概率不大，怀疑是自动驾驶出了问题。
- 2百度创始人李彦宏在发表视频演讲时说，就自动驾驶技术而言，集度（百度和吉利合作的智能汽车）将领先特斯拉一代且很快就要量产应用于运营。
- 3雷军在8月11日的年度演讲上公布了小米自动驾驶技术的最新进展，展示了自动驾驶的技术算法和全场景覆盖的能力。
三个热点事件都指向同一个事实：不管争议如何，智能驾驶离我们越来越近了！
自动驾驶技术仍有很大的提升空间，但从百度、华为、小米等路测视频说明智能驾已经“肉眼可见、触手可得”。
智能驾驶，就是驾驶车辆时让汽车模仿人脑，用眼睛（感知层的传感器）获取信号，用大脑（决策层的芯片）分析信号，最后做出动作（执行层的控制器）。
赋予车辆可靠的视觉能力是一件至关重要的事。今天，笔者主要和跟读者聊聊智能驾驶之眼---激光雷达。
揭开激光雷达的神秘面纱
激光雷达听起来蛮有科技感的，结合自动驾驶光环，颇有科幻片的即视感。
实际上，激光雷达是传感器的一种。汽车上主要有四种传感器：摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达。本质上都是利用光波获取探测物的信号后进行分析。
其中超声波雷达最常见，大家倒车时经常听到“滴滴滴”报警声，就是超声波雷达探测到有障碍物，让汽车发出提醒。
激光雷达类似，其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的反射信号（目标回波）与发射信号进行比较，就可获得目标的有关信息，比如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等。激光雷达实际上是由“一些芯片和镜子（光学器件）组成的一个机器”。
激光雷达涉及很多复杂的专业分类和名词，比如机械雷达、固态\半固态雷达、TOF\FMCW、OPA\相控阵、EEL\VECSEL等等。但实际上理解激光雷达这个事，只要搞清楚：
1、激光器如何打出激光的，打出什么激光（发射系统的技术路线）；
2、一个激光器打出一束激光，如何能打出横向和纵向的很多光，以获取更多信息，又不需要装很多激光雷达（光束操作，用镜子反射光束，使得其在纵向产生很多光束，或者让芯片一次打出很多光束）；
3、探测传回来的激光用什么芯片去做处理（探测系统使用什么芯片）；
4、芯片使用什么方法去处理数据（测距原理及数据处理方法）。
这几个问题，有兴趣的读者可以多思考多学习，由于技术很复杂，更新也特别快，我们在这里不详细展开。只用一张图片简单告诉大家，激光雷达按照“测距、发射、光速操纵、探测、数据处理”五个维度来实现的。
这其中涉及 22个类别。每个不同分类方式又进一步细分成不同的技术路线，只是就目前行业阶段还无法判别未来的主流线路。
激光雷达，并不是新鲜事物
在上世纪60年代发明激光之后，激光雷达作为一种测量手段面世。它使用激光束扫描一个区域，然后分析反射回来的光束。由于激光的波长比无限电波长短得多，更容易从雷达可能忽略的小物件上反射回来。后来，激光雷达被用于制作地图、测量大气状态，也被警方用于探测事故和犯罪现场。
扫地机器人的出现，首次实现了激光雷达普通人理解的“好用”。即通过一个可以360度旋转的激光发射装置对地面障碍物进行测距，从而完成地面建模，配合SLAM（simultaneouslocalization and mapping，同步定位与建图）算法对地面的“全局规划式”清扫。
很快，激光雷达就被科学家们应用到了汽车上。美国上市公司Velodyne可以说是车载激光雷达的鼻祖。早在2007年美国国防部高级研究计划局组织的无人车挑战赛上，参赛的7只队伍中有6只安装了这家公司的雷达，2009年谷歌开始自动驾驶项目用的也是Velodyne的激光雷达。
该公司主流的64线激光雷达曾经价格是8万美元一台，即使这么贵，福特和百度曾在2016投了1.5亿美元就是为了能够优先拿到订单。
然而，在近三四年激光雷达飞速发展岁月里，由于管理层战略上的意见分歧，Velodyne迅速衰落。
六十年间，激光雷达从最初远程测距到眼科检查，再推动扫地机器人进入千家万户，而自动驾驶的到来，将激光雷达推到了舞台正中央。
马斯克可能会改变主意
为了实现自动驾驶，各个车厂都在摸索不同的方案，主要区别在于传感方案选择上。
在自动驾驶汽车目前使用的传感系统中，有三套便宜且易于部署，它们分别是摄像头、超声波探测器和雷达。第四套系统为激光雷达。这四类路线，本质是以特斯拉为代表的“以摄像头为主的视觉感知”和以Waymo为代表的“3D激光雷达感知”之间的争论。
总体来看，各有优劣，单一方案都存在缺陷。
摄像头在逆光或光影复杂的情况下视觉效果较差；毫米波雷达对静态物体识别效果差；超声波雷达测量距离有限且易受恶劣天气的影响，因此单独依靠摄像头或毫米波雷达的方案去实现智能驾驶是存在缺陷的，而激光雷达可探测多数物体（含静态物体）、探测距离相对更长（0-300米）、精度高（5cm），且可构建环境3D 模型、实时性好，因而成为推进智能驾驶到L3级及以上的核心传感器，但是单颗高达成本500-2000 美元（约人民币2000-13000元之间），高昂的成本成为制约其大规模应用的原因之一（一般传感器方案在整车价格4%左右，中低端车无法接受这么高成本，因此毫米波雷达出货量受到限制）。
谷歌、优步及有志制造自动驾驶汽车的大多数汽车厂商已在使用激光雷达。但并非所有人都深信激光雷达的价值。从特斯拉的纯视觉方案来看，马斯克认为，只用摄像头做传感器也能实现高级别自动驾驶，“人眼可以驾驶汽车，谁能说单用摄像头不行呢”。
听起来很有道理，实际上，纯视觉方案对于大部分车企来说，有两个最致命的缺陷。
首先，视觉方案太依赖图像了，视线不好或者图形太接近会让系统出现误判。2016年5月，在佛罗里达，一辆特斯拉以自动驾驶模式高速行驶，与迎面而来在路口拐弯的一辆货车相撞，特斯拉司机死亡。虽说特斯拉自动驾驶模式要求司机们仍保持手抓方向盘，眼观前路，但这辆特斯拉的摄像头和雷达似乎并没有探测到那辆货车。
其次，视觉方案需要车企极强的图像处理能力，这是特斯拉的壁垒之一，也是大部分车企短期难以实现的。
具体来看，特斯拉通过汽车内外置的大量传感器收集大量信息之后，使用神经网络的深度学习算法来进行特征提取，同时需要判断车辆、人行道、交通灯、障碍物、行人、驾驶员、温度、湿度等多个环境变量的相互关系，因此算力系统必须超强，同步运行多个神经网络（约50 个）才能工作。
一系列及其复杂的算法和芯片要求，使得大部分车企望而却步，不如选择更加容易实现的激光雷达方案。
所以，笔者认为马斯克当初是“屁股决定脑袋”，我们从来是追求更好，而不是单纯追求“能用就好”。对比三个雷达方案，激光雷达无疑是其中最优的。
目前来看，激光雷达只有成本这一个劣势，但随着量产放量成本会迅速下降，从这个角度看，成本不会成为实质性障碍。
事实上，越来越多的新车型已经安装了激光雷达。2020年起，全球范围有21款车型宣布将搭载激光雷达，中国公司推出了其中的14款：蔚来、小鹏和北汽极狐在2020年下半年宣布新车型上将搭载激光雷达，2021年，上汽、广汽、长城、吉利、理想、集度、威马、高合等品牌也陆续跟进。
有传闻，今年上半年特斯拉已向美国联邦通信委员会FCC提交了毫米波雷达的相关材料,意味着特斯拉可能正在设计毫米波雷达。根据特斯拉向当局提供的文件,这种高分辨率雷达将用于成像,配合摄像头用于自动驾驶的探测方案。也就是说，特斯拉可能会“回头”。
从L4到L5过渡阶段，双手脱把的潇洒离不开自动驾驶的安全保障，对车体周围环境的探测范围和精度都提出了更高的要求。
但是，雷达都有一个缺陷，就是无法通过图形识别路标、红绿灯等图像信息，所以从缺陷互补，或者从安全性更强的角度，未来智能价值的传感器方案大概率是混合冗余方案，即激光雷达方案搭配视觉方案，这样会使得智能驾驶更加可行和安全。
中国企业有望引领
前文我们提到激光雷达并不是新鲜事物，受益于近几年乘用车应用加速。中国作为全世界电动汽车较为普及的国家，自然不会放过这个风口。
去年以来，全球激光雷达市场融资总额超60亿元，中国公司拿到了58亿；2020年至今，全球有21款量产车型将搭载激光雷达，其中中国公司推出了14款且大部分车型选择了国产供应商。
当年，Velodyne独领风骚，但很快有中国企业盯上这个赛道，比如2014年成立于硅谷，原来做危化气体泄露检测的创业公司禾赛科技。禾赛由三位85后精英（孙恺、李一帆、向少卿）联合创立，孙恺是斯坦福博士，李一帆是UIUC博士，向少卿是斯坦福硕士。禾赛谐音斯坦福所在地圣何塞（SanJose）。
嗅到风口的还有哈工大机电工程与自动化博士邱纯鑫和他有过连续创业经验的亲弟弟邱纯潮，他们在2014年成立速腾聚创，邀请大疆前首席科学家朱晓蕊教授加入。
中国企业擅长价格战，一旦海外对手降价，中国企业能实现更便宜。当然，在追求便宜的同时，本土化服务也力求更好，一些国产雷达虽然问题多一些，但如果硬件有问题，1~2天就能换上新的，而Velodyne在中国不设仓库，只安排市场、销售人员，产品返修一次要1到3个月。而且中国现在有着全球最大的电动车市场，激光雷达企业天时地利人和。
除了禾赛和速腾聚创，中国优秀的激光雷达企业如雨后春笋。华为在2020年12月正式发布单轴转镜的96线激光雷达，并同步宣布了合作车型为北汽极狐阿尔法S。这之后，长城机甲龙也宣布将搭载华为的雷达。
由王世玮、吴冠豪和郑睿童于2017年创立的探维科技，这家公司的核心人马是清华精仪系博士、硕士，他们跳过了机械旋转式雷达，成立之初就做混合固态、固态路线，目前已发布了等效192线的混合固态激光雷达。
由大疆孵化的览沃（Livox）是自己原创棱镜旋转扫描方案，在2020年CES上，览沃发布了“Horizon地平线”和Tele-15两款产品，地平线单价低至800美元。同年底，览沃宣布获得小鹏P5订单，成为最早拿下量产订单的中国激光雷达公司，该车型已于去年交付。
百度原自动驾驶事业部总监鲍君威和Velodyne原技术骨干李义民在2014年创立的图达通（Innovusion）的激光雷达已获蔚来ET7、ET5量产订单。
据咨询公司Yole数据显示，激光雷达厂商在汽车和工业市场应用的份额占比排名，法雷奥排名第一，占比28%；速腾聚创RoboSense占比10%，排名第二；Luminar、大疆Livox、电装、大陆、Cepton五家厂商以7%占有率，并列第三；Innoviz、Ibeo、华为、禾赛科技、Innovusion图达通、Velodyne，占有率均为3%。
我们有理由相信，随着中国激光雷达企业下游客户的迅速放量，中国企业的市占率会迅速提升，至少能占据全球半壁江山。
结语
根据YOLE的粗略测算，2021年全球激光雷达在汽车上的装车数量，大约在24万颗。一辆车一般要2颗激光雷达，意味着全球每年一亿辆的新车上，只有千分之一安装了激光雷达。
如此低的渗透率，在智能驾驶迅速发展的今天，是不可想象的。可以预判，随着激光雷达由几万美元一颗，下降到现在一千多美元，未来下降到几百美元，激光雷达的普及率会得到迅速的提升。
这个市场规模是巨大的，在消费电子进入疲软的今天，激光雷达会给整个电子产业打入一剂强心针。
我们粗略计算一下：2021年，全球乘用车激光雷达出货12万颗，大约8亿美金销售额，渗透率不足0.1%；到2025年，按照《智能网联汽车技术路线图2.0》的时间表，PA(部分自动驾驶)、CA(有条件自动驾驶)级智能网联汽车市场份额超过50%，即使假设只有一半使用激光雷达，中国也有500万辆车拥有激光雷达；海外即使只有跟中国市场一样规模，那全球也将拥有2000万颗出货量（假设一辆车两颗激光雷达）。我们假设届时只有200美元一颗，那么也是40亿美元的市场空间。实际上这是一个非常保守的估算，但是也有四年五倍！
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