馬斯克說過“激光雷達是傻子的玩意，任何人用激光雷達都注定失敗”。
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采用毫米波雷達+計算機視覺算法的視覺方案派，另一種則是以奧迪A8為代表的采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(lián)汽車的大三關鍵部件。要想真正實現(xiàn)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(fā)布了達到車規(guī)級驗證的96線激光雷達，與此同時，華為前腳發(fā)布了激光雷達新品，后腳產品就有了落地車型。
同是12月22日，北汽的高端新能源品牌極狐ARCFOX宣布，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布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、距離遠并且擁有良好的穩(wěn)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(fā)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(fā)射器發(fā)射出一束激光，激光光束遇到物體后，經過漫反射返回至激光接收器，雷達模塊根據(jù)發(fā)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(fā)射器與物體的距離。同時，反饋回來的輪廓信息組成所謂的"點云"并繪制出三維環(huán)境地圖，精度可達到厘米級。
目前激光雷達主要分類分為機械式激光雷達和固態(tài)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。
但是由于傳統(tǒng)的機械激光雷達結構復雜，體積大，成本高的原因，想實現(xiàn)大規(guī)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(tài)激光雷達。
相對于毫米波雷達，激光雷達的優(yōu)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，攝像頭通常來說需累計多幀，需要幾百毫秒才可以確認加塞，而激光雷達由于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。
關于固態(tài)激光雷達，區(qū)別于機械式激光雷達，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(fā)射角度，所以結構簡單，成本更低。但相對于機械式激光雷達的缺點在于掃描角度有限，并且由于整體掃描，會受到一定范圍周圍環(huán)境的光噪污染，相對測量精度較低。
低價激光雷達在路上了
對于激光雷達來說，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采用了激光雷達，當然為了獲取數(shù)據(jù)無可厚非。并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。
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(fā)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，但價格卻從未公布過。
但如果需要在量產車上搭載，那么成本更低的固態(tài)激光雷達就成為了更好的方案。
相較于傳統(tǒng)的機械式激光雷達，固態(tài)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，而且成本相對于上萬美元的機械式激光雷達能夠大幅縮減，這是能實現(xiàn)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(tǒng)機械式激光雷達成本要低了10倍。
而除了華為，目前從中國方面來看在固態(tài)激光雷達賽道上，還有禾賽、速騰聚創(chuàng)、大疆投資的Livox、鐳神、innovusion等公司。國外則有英特爾、Quanergy、Ibeo等企業(yè)加速投入。
其中，禾賽的激光雷達被百度、Cruise、Nuro、Zoox等自動駕駛公司采用，速騰聚創(chuàng)的激光雷達也有被一汽集團、AutoX等國內外廠商所采用。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。
激光雷達技術路線百家爭鳴，這個市場還處于爆發(fā)早期階段。據(jù)Velodyne，到2022年其市場規(guī)模將超120億美元，激光雷達的裝車量將迎來指數(shù)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，以后的應用場景或許會突破現(xiàn)在我們的想象。
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