比如最被大家熟知的國內造車新勢力，小鵬、蔚來等。
他們的發布會就有種以前的手機發布會的感覺，每一次都有新鮮熱乎的技術被裝在車上。
咱看手機發布會，知道高通驍龍 888 理論上要比驍龍 865 好。
手機的攝像頭呢，也是越多越貴。
手機發布會廠商們喜歡攀比處理器，比誰的攝像頭更多，比誰的屏幕更大，而車企這邊則卷起了新東西 —— 激光雷達。
但這些新車發布會可不像手機發布會那么 “ 通俗易懂 ”。
大家看完發布會上的這些激光雷達的專有名詞，想必都一愣一愣的。
比如蔚來 ET7 發布會上，李斌說 “ ET7 搭載了 1550nm 的激光雷達 ”。
極狐汽車發布會上，阿爾法 S 全新 HI 版搭載了華為自主研發的車規級等效 96 線激光雷達。
小鵬 P5 發布會，小鵬 P5 搭載了等效 144 線的激光雷達。
手機發布會我知道攝像頭越多越貴，但新勢力車企為啥都在往激光雷達的方向卷？買車的時候要怎么考慮這個因素？
其實上面那些名詞其實都指向了一個東西，激光雷達。
為什么車企們喜歡在車上裝激光雷達？咱得從根說起。
目前市面上所有具備智能駕駛功能的汽車，它們實現智能的路徑幾乎都是一樣的。
感知 —— 決策 —— 執行。
就像我們人開車的邏輯是一樣的，眼睛看到障礙物，大腦進行決策什么時候打方向盤，然后雙手雙腳去執行。
而這個激光雷達，就是智能駕駛汽車的眼睛之一。
一輛智能駕駛汽車要想實現更多的智能駕駛功能，比如 L3 級別或 L4 甚至 L5 級別，首先就是要看的清楚。
目前路上跑的智能駕駛汽車上主要裝了三種眼睛，超聲波傳感器、毫米波雷達和攝像頭。
超聲波傳感器主要是用來看近距離的物體，比如停車時候探測周圍的障礙物是不是快碰到了。
毫米波雷達相較于超聲波傳感器看的更遠一些，比如探測和前方車輛的車距。
但是上面的毫米波雷達和超聲波傳感器這兩個眼睛都不能上下看，關鍵是看不高，它們只能平行看到前方。
并且只能知道障礙物在哪，障礙物長啥樣它們描述不出來。
這時候就需要攝像頭，它可以把近距離的障礙物看的一清二楚，告訴智能駕駛系統，障礙物到底長什么樣。
But 。。
隨著行車環境越來越復雜，有些路況僅靠上面這三位兄弟還遠遠不夠。
比如之前Uber在美國的一起事故。
夜間，一位婦女推著自行車橫穿馬路，被開啟輔助駕駛系統的特斯拉徑直撞了上去，這名婦女也當場死亡。
后來根據公布的行車記錄儀數據，初步分析是因為當時是夜間，而且這名婦女推著自行車緩慢移動，還一直處于路燈和車燈的陰影區域。
這導致攝像頭壓根沒看到前面有位婦女，而毫米波雷達對緩慢移動的物體靈敏性又不高，所以等到毫米波雷達檢測到或者攝像頭看到這名婦女時，指著智能駕駛系統做剎車反應，早就晚了。
那么有沒有一種能在夜間看的又遠又清楚的雷達呢。
沒錯，就是被寄予厚望的激光雷達。
其實我們最早用的那種車載地圖測繪用的就是激光雷達，比如那種車上頂個帽子一直轉轉轉的那種。
這個就叫機械式的激光雷達，也是最傳統的激光雷達，里面放了激光發射器，然后綁在電機上 360° 的旋轉，從而掃描周圍 360° 的區域。
但你細想。
一根激光擱那掃其實啥也掃描不出，所以激光的光束就得搞的越多越好，這樣才能掃描周圍一整個平面。
讀到這想必差友們應該明白小鵬和極狐新車發布會，那個 96 線和 144 線激光雷達是什么。
就是有 96 條和 144 條激光束在掃描。。
那是不是意味著要裝上 96 個或 144 個激光發射器呢？
那肯定不行，首先體積會很大，其次價格也會很貴。
所以，慢慢有了半固態激光雷達和純固態激光雷達。
大多數的智能汽車，目前使用的基本上都是半固態雷達。
半固態激光雷達就不需要那么多的激光發射器，就可以做到等效 96 線和等效 144 線的效果。
這個過程，其實是把機械式的那種旋轉馬達，用一個 MEMS（ 微機電系統 ）來替代。
我們以半固態激光雷達里的微振鏡激光雷達為例。
微振鏡激光雷達雖然不能像傳統的機械式激光雷達那樣掃描 360 °的范圍。
但是它可以把幾束激光，通過微振鏡振動的形式把它變成幾十上百束激光，這樣就實現了多個激光發射器同時發射的效果。
除了我上面說的這些機械式的激光雷達，還有像 OPA 相控陣激光雷達、3DFlash 激光雷達和 FMCW 激光雷達等純固態激光雷達。
那么說完激光雷達的工作原理，我們再解釋下蔚來發布會上的 1550nm 激光雷達。
其實除了 1550nm，常見的還有 905nm，這些數字指的是激光雷達發出的光的波長。
905nm 波長的光，因為很接近我們人眼感知的可見光波長范圍（ 400-780nm ）。
所以 905nm 波長的激光雷達一般功率做的比較小，防止影響到人類。
而 1550nm 遠離人類可見光波長范圍，所以可以把功率做的很大，這樣也就提高了激光雷達的探測距離。
所以激光雷達就真的完美無缺嗎？
必然不是。
在實際的駕駛場景中，某些高反射率物體就容易讓激光雷達變 “ 瞎 ”。
比如激光雷達掃描出的點云圖里，會出現像 iPhone 拍照那樣的鬼影現象。
也會出現膨脹現象，就是一個高反射率物體的點云輪廓往往會向四周擴散，成像出一個比實際更大的點云。
這些都會變成算法識別里的障礙，可能導致智能駕駛系統決策失誤。
而且還有一點就是激光雷達這玩意，真的是相當貴。
國內禾賽科技、速騰的一顆機械式旋轉激光雷達，售價基本在 3000 美元以上。
而價格相對便宜的半固態式激光雷達，售價也在 800-1200 美元不等。
激光雷達的售價昂貴，也是大洋彼岸的馬斯克鄙視激光雷達的最大原因。
他曾表示 “ 任何使用激光雷達方案的人都是大傻 X，注定失敗（ Doomed ）”。
并且最近在特斯拉的美國官網，Model Y 的 AutoPilot 介紹頁面，連毫米波雷達也給取消了，就剩下超聲波傳感器和攝像頭，并且上面還寫著 360° 無死角覆蓋。
而馬斯克極力倡導的實現自動駕駛的路徑，是純視覺路線。
在馬斯克看來，我們人可以只依賴眼睛所見來開車，為什么 AI 不行。
那老馬的純視覺厲害嗎？
也有問題，純視覺的風險并沒有比激光雷達小。
舉個簡單的例子，比如車載攝像頭記錄的下面這張圖。
右側大巴車明顯的印出了左側 SUV 的模樣，攝像頭碰到這情況就蒙圈了，極有可能出現智能駕駛系統決策判斷的失誤。
在實際駕駛中，類似于這樣的特殊場景也還有很多。
但那些走激光雷達 + 視覺路線的車企之所以不走老馬的純視覺路線，是因為并不是每個車企都像特斯拉那樣賣了那么多車，有那么多的實車行駛數據來訓練自己的智能駕駛系統。
而激光雷達 + 視覺的路線，可以讓你即便沒有龐大的數據集，也依然可以依靠強大的硬件實力，快速實現更高階的智能駕駛。
所以說到底，是大多數智能駕駛車企采用的激光雷達 + 視覺路線好，還是馬斯克純視覺的路線好，這事現在還沒辦法下定論。
所以智能汽車裝上激光雷達是不是剛需這事，咱現在也還不好說。
不過差評君覺得，在 L3 以上更高級別自動駕駛規范政策出臺以前，激光雷達尚且還是個技術冗余的方案。
也就是說，現在大多數的智能駕駛場景并不能充分發揮激光雷達的優勢，但激光雷達這玩意其實也是越早裝上越好，這樣可以更早的跟其它雷達傳感器熟悉配合，也方便廠商做后續調整。
所以歸根到底來個總結，激光雷達可以讓新勢力車企便捷高效的步入更高階自動駕駛場景，特斯拉的純視覺依靠自己的龐大的實車數據，可以訓練出更加成熟的智能駕駛系統。
國內的百度阿波羅，他們最早做無人出租車也是走視覺 + 激光雷達的路線，但由于成本和未來智能駕駛系統穩定性的考量，百度轉頭做起了純視覺路線，并且成為了中國唯一 L4 級純視覺城市道路自動駕駛閉環解決方案的企業。
所以說，雖然車企們開個發布會總喜歡卷激光雷達配置，但我們尚不能判斷激光雷達 + 視覺的路線和純視覺路線哪個才是未來。
最后呢，如果你因為想體驗一下智能駕駛功能，打算入手一輛智能駕駛汽車。
那我勸你別買，大可以等幾年更高階智能駕駛法規落地時再購入。
因為智能駕駛汽車身上背的這群激光雷達、毫米波雷達、超聲波傳感器啥的，更新換代還是相當快的。
就像手機里的處理器，今年是 865，明年就是 888，一年一個樣。
新勢力車企們這么喜歡 “ 卷 ” 對于咱來說，那肯定是個喜聞樂見的事，就像手機行業一樣，說不定以后會出現像性價比之王的智能駕駛汽車。
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