作者｜王笑渔
编辑｜张博文
1607年，伽利略做过一次丈量光速的实验。他考试测验用间隔和韶光测算出，光在空气中传播的速率。但我们知道，在那个年代的技能条件下，伽利略没法准确测试光速。
然而本日，我们已经能测出，一束光从射出至碰着物体后返回的精确韶光差，同时我们也知道精确的光速，于是这个办法就可以用来丈量发射点到目标物体的间隔，这种方法叫“翱翔韶光”，简称TOF。
被车企捧上天的激光雷达，正是利用了“TOF测距事理”。
激光雷达，通过发射激光束来丈量周围环境物体的间隔和方位，从而判断车辆与障碍物的相对位置。自动驾驶算法将根据这些传感器感知的数据，终极对车辆下达各种操作指令。
特斯拉CEO埃隆·马斯克，曾多次公开攻击激光雷达路线：“傻瓜才用激光雷达”，并且坚持采取纯视觉路线。但适值相反，险些所有的国产汽车企业都选择了激光雷达路线。通过预埋激光雷达，为新车贴上“智能化”的标签。最近，大家是在硬件数量、车型数量上“卷”了起来。
据虎嗅统计，已量产/操持2022年量产的激光雷达车型至少有12款，绝大部分新车型都在这次广州车展上进行了亮相。个中，搭载华为自动驾驶技能的车型就超过3款，而小鹏汽车则已有2款激光雷达车型，而长城旗下高端品牌沙龙汽车，更是夸年夜地装上了4颗激光雷达。
这给消费者一种“激光雷达元年”既视感。
归根结底，车企猖獗推出激光雷达车型，是想拉高硬件的天花板，不管终极能实现哪些自动驾驶软件功能，但最少硬件参数不能掉队。子曰：“工欲善其事，必先利其器。”虽然想法是好的，但仅凭一页PPT、一台展车，消费者为什么要取出四五十万元为激光雷达买单？
海内激光雷达厂商速腾聚创见告虎嗅，家当爆发韶光点已经来临，激光雷达行业在2016年旁边开始加速发展，高性能的车规级激光雷达产品已经成熟并车规量产——“2021年已经是激光雷达的量产元年。”
一、路线之争：还没有终极方案
当下，海内的激光雷达市场正经历着与动力电池险些同等的技能路线转变进程。
早期，因此三元锂电池为主的阶段，企业追求的是高性能，而忽略了高本钱。但随着更多“国产替代”的涌现，本钱精良的磷酸铁锂电池受到追捧，但性能上有一定短板。每一种技能路线，都有它的利害势，企业会考试测验从技能层面去办理问题。但在很永劫光内，可能看不到终极办理方案。
激光雷达，作为“所见即所得”的传感器，可增强感知系统的冗余性，补充毫米波雷达、摄像头缺失落的场景，是实现高阶自动驾驶的“必备神器”。
根据扫描模块构造划分，激光雷达可大致分为：机器式、半固态、固态三种。
激光雷达紧张技能路线分类（来源：禾赛科技招股书）
机器式激光雷达，是最早进入市场、最成熟的一种技能路线。它是指的在垂直方向上排布多束激光器、通过电机带动光电构造 360°旋转，从而化点为线形成三维点云的方案，其线数与分辨率成正比，具有高分辨率、高测距的特点。
“机器式激光雷达便是搞一壁镜子绕着激光源转啊转，达到更多角度的覆盖，大家看到一些车辆上面有仪器在转啊转的，便是这个事理。”某自动驾驶公司从业者见告虎嗅，由于对装置哀求高，机器式很难做到量产，例如，Velodyne 32线激光雷达HDL-32E，就须要32组发射光源与32组吸收光源进行逐一对应调试，随意马虎出故障。
除了激光器堆叠须要人工操作之外，机器式的均匀失落效韶光仅1000-3000小时，与车规哀求的最低 13000小时差距明显，难以实现乘用车的前装量产。以是，机器式激光雷达一样平常只会被用来作为L4/L5自动驾驶测试或运营车的主雷达。
HDL-32E转起来是这样
2019年，是“机器式激光雷达”折戟中国的一年。
这一年，美国激光雷达企业Velodyne就曾起诉中国激光雷达创业公司禾赛科技与速腾聚创。根据法院文件显示，公司状告禾赛科技与速腾聚创正在发卖的产品陵犯了其NO. 7969558美国专利（高清晰度激光雷达系统）的多个方面，该专利权曾在2011年被付与Velodyne的创始人David Hall。
但光彩的是，“558”专利紧张是限定了其他厂商在机器式激光雷达的后续研发。但以速腾、禾赛为首的海内厂商，已经抢先布局了半固态激光雷达。虽是无奈，但这适值是趋势所在。
半固态激光雷达，由于可迁徙改变的部位更少，也就越稳定，制造本钱越低。比如转镜方案中，它的收发模块保持不动，电机在带动转镜运动的过程中将光束反射至空间的一定范围，从而实现扫描探测。而微振镜方案，则采取高速振动的二维MEMS微振镜实现对空间一定范围的扫描丈量。
但由于扫描的办法不同，导致了不同技能路线的激光雷达，呈现出来的数据有一定差异。某自动驾驶办理方案商见告虎嗅，“本钱低且稳定性强的激光雷达，覆盖范围较有限，而且个中的部分产品会由于扫描模式的繁芜度（短韶光内同一方向多次扫描）造成重影问题，导致测距不准。”
目前，起售价不到20万的小鹏P5，搭载两颗来自大疆Livox览沃的HAP激光雷达，属于转镜半固态激光雷达的一种，其事情事理是由旋转的棱镜折射激光，通过改变光路使其扫描到更多地方来进行建模。由于减少了激光发射和吸收的线数，极大地降落了物料本钱。
但是，HAP激光雷达也一个不敷之处在于，缺少实时性，点云密度会受扫描韶光影响，每每呈现出中间的密度最高，周围逐渐较低的点云特色（呈菊花状）。为办理该问题，览沃通过算法适配，使得这款激光雷达能在0.1秒的积分韶光下，可以做到等效144线水平，和机器式激光雷达的效果无异。
硬件的差异，并不虞味着终极落地的功能就会掉队。
要知道，小鹏P5所用的HAP激光雷达，并不是紧张决策数据来源，而是作为前方环境的数据补充，提高车辆在进行高等赞助驾驶时的安全性。
这就像动力电池一样，车企和厂商一方面是改进低本钱产品的性能，另一方面也会寻求更空想的终极方案。禾赛科技见告虎嗅：“Flash、OPA等纯固态激光雷达设计中没有任何运动部件，理论上体积可缩到所有方案中最小，一贯被认为是车载激光雷达的终极形态”。
但是，由于目前根本元器件技能限定，Flash方案的产品探测间隔远不如MEMS或机器式，紧张用作补盲雷达；OPA方案间隔产品量产还有长的路要走，干系的样机还处于很早期研发阶段。
二、本钱之争：本钱降百倍，卖到白菜价不是梦
早在2017年，奥迪发布环球首款量产的L3级自动驾驶汽车——奥迪A8L，也是首款搭载激光雷达的量产汽车。是由零部件制造商法雷奥Valeo与德国传感器技能公司Ibeo联合进行的开拓，A8L上那颗SCALA激光雷达，正是半固态激光雷达的“鼻祖”。
首款搭载激光雷达的量产汽车A8L
当然，不是每家车企都有奥迪如此强大的号召力，能让供应商为其开拓最前辈的激光雷达。再加上，买百万级豪华品牌车型的用户对价格并不敏感。但当车型售价拉低到30万元的级别时，每加一颗激光雷达所产生的本钱差异，就会显得格外亮眼。
早期的激光雷达市场，紧张是那些不计本钱科技公司做自动驾驶测试用。比如2016年，一枚由美国厂商Velodyne制造的16线机器旋转式激光雷达售价约8000美元（约合公民币5.1万元），一枚以同样事理制造的64线激光雷达售价高达8万美元（约合公民币51万元）。
今年年初，国金证券发布研报《放量在即，激光雷达开启前装元年》称，已确认搭载激光雷达的前装量产车型将于2023年打破30万台，价位集中在40-80万元。但长期来看，未来高阶自动驾驶的激光雷达将逐步将整车本钱掌握在1000美元以内。
而根据华为操持，其等效96线激光雷达的价格将要低落到200美元/台，未来目标是将价格下探到100美元/台，办理激光雷达上车的本钱瓶颈，为L3级及以上高等别自动驾驶汽车的量产供应可能。
“激光雷达作为一种集光、机、电一体化的精密传感器，它的核心元器件不但有运算芯片，很多核心光机电的零部件和技能不都遵照‘摩尔定律’”，速腾聚创向虎嗅表示。激光雷达内部有数百个细分器件，在生产工艺上，物料本钱和设备调试本钱高；在产品构造上，机器部分增大了雷达的体积和重量。
想要降落本钱，就须要从最底层的芯片开始改变。“芯片化升级，可以把激光雷达的本钱和量产的棘手问题，变成了一个‘半导体’问题。”禾赛科技见告虎嗅。
实际上，激光雷达的BOM本钱（物料本钱）中，霸占大头的激光收发模块，包括了激光器、探测器、激光器、激光驱动、仿照前端等电子部件。通过将这些激光器元器件集成在芯片上，来实现降落物料本钱、降落安装调试本钱，同时还可以通过不断提高半导体的制程，进一步降落芯片本钱。
不同于常规意义上的“价格战”，通过“芯片化”来降落价格的做法，非但没有以捐躯产品的性能为代价，反而还“顺便”带来一系列性能、功能上的提升。以是，禾赛科技更强调自研芯片。
其余还有速腾聚创的“智能固态激光雷达M1”，是基于二维MEMS智能芯片扫描技能而来。不仅内部构造更精简、元器件更少、集成度更高，同时，它还多了一个“瞩目”功能，可动态调节分辨率以及刷新率的大小。
速腾聚创也见告虎嗅：“MEMS方案中，技能壁垒比较高的是二维MEMS智能扫描芯片，我们用的MEMS芯片是完备自研的，该芯片已通过车规验证，目前正在规模化车规量产随M1交付定点客户。”
但是众所周知，芯片化是一个长周期并且极随意马虎失落败的事情。以是理论上，只有厂商大量出货、车企大批运用，新产品的性能和可靠机能力被市场所验证，并且反过来推动新技能迭代。
说白了，这就和当年动力电池一样。早期的磷酸铁锂电池，由于性能不如三元锂而一贯不被看好，但由于其本钱更低、安全性更高，以是在特斯拉、比亚迪都采取磷酸铁锂之后，拉动了规模化效应。越来越多的厂商去通过技能办法来办理它的短板。
三、规模之争：车企与厂商的博弈
“规模化是降本的核心条件之一。”
速腾聚创也向虎嗅表示：“激光雷达技能的打破和成熟，是从产品设计出发，精简构造，提升可制造性，降落产品量产所需的物料本钱和生产制造本钱。大规模的前装订单是激光雷达进入车规量产阶段的触发条件，量产的规模化效应也随之带来激光雷达元器件本钱和生产制造本钱低落。”
汽车是一个规模化效应尤为明显的行业，动力电池已经证明过，如今到了激光雷达行业。
“本钱及规模化一贯处于动态平衡中，本钱低落带动规模化运用，规模化运用又使得本钱低落，两者处于正向反馈中。这从这几年激光雷达的本钱低落便可以看出来。”轻舟智航感知总监张雨见告虎嗅。
但激光雷达在乘用车市场仍处于早期，刚开始互助的车企与厂商会存在一定的博弈：一方面车企想要以更低的价格采购高性能的激光雷达；另一方面，厂商只有采购量不断增加形成规模化效应之后，才能降落激光雷达的价格。以是，在互助初期，双方对付价格与规模，要达成较为同等的认知。
前装量产的半固态激光雷达AT128（图片来源：禾赛科技）
大厂一样平常都会通过投资的办法来，锁定激光雷达的价格和产能。
行业里最近一次较大的融资韶光就在11月16日，禾赛科技宣告得到来自小米产投7千万美金追加融资，加上之前官宣的超3亿美金融资，禾赛D轮融资总额已超过3.7亿美元。干系数据统计显示，这是2021年以来海内激光雷达领域单笔规模最大的融资。
这也是小米自6月以来第二次加持禾赛，本轮融资的其他领投方还包括高瓴创投、美团和CPE等。自6月份以来，禾赛科技已经和至少12家OEM及自动驾驶研发企业达成了互助，包括空想汽车、路特斯、集度、爱驰汽车、华人运通等。除此之外，一径科技、Innovusion、镭神智能、探维科技等激光雷达厂商也相继拿到了新一轮的融资。
主机厂这边，福特、戴姆勒、沃尔沃等跨国主机厂，基本上会选定至少一家厂商进行投资。比如，蔚来通过蔚来成本连续三次投资了Innovusion的A轮、B轮和B+轮融资。在Innovusion的B+融资公告中也写道：“本轮融资将紧张用于力挺面向前装量产的蔚来ET7激光雷达的大规模量产交付。”
显然，激光雷达“抢货大战”正在愈演愈烈。
但这样的内卷，在行业人士看来是有利的。“这是一个双边互助的关系，两边各自承诺一些事情，然后大家建立这种信赖，那就去干就完了。实际上，便是一开始的这笔投资谁先扔进去，只要有一方一扔，那就转起来了。”某自动驾驶供应商内部人士见告虎嗅。
“我们也一贯盯着MEMS激光雷达，他们（激光雷达厂商）都说你到10万的量，我就能给你降到两三百美元。你假如几十万的量，我100美元完备可以做到。”上述自动驾驶供应商内部人士见告虎嗅。
根据沙利文预测，至2024年环球激光雷达市场将达到135.4亿美元，2020-2025年复合增速达到64.65％。剖析师认为，激光雷达性能上风+价格下探+下贱需求急迫，三成分共振推进激光雷达成为配套汽车量产主流方案。
而在目前市占率方面，中国有5家中国厂商较为突出，但仍是法国厂商独占鳌头。
据咨询公司Yole Développement数据显示，激光雷达厂商在汽车和工业市场运用的份额占比排名，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%霸占率，并列第三；Innoviz、Ibeo、Innovusion、华为、禾赛科技、Innovusion图达通、Velodyne，霸占率均为3%。
四、功能之争：车企的两难式内卷
激光雷达量产上车，只是实现自动驾驶的开始。
这就好比，准备了一桌好食材，但能否把好食材烹饪成一桌美味佳肴，完备取决于厨师的水平。
“现在车企的软件能力，肯定是跟不上的，这是非常肯定的。”某自动驾驶供应商内部人士见告虎嗅。目前，业内对付自动驾驶功能有一个较为统一的认知：先把硬件留足富余，量产上车往后，再通过软件OTA让功能不断升级。
以搭载2颗激光雷达的小鹏P5为例，在早期交付到用户手里时，它是不具备宣扬时所说的“城市NGP”功能——在导航根本上，可以在部分市区场景内实现自动驾驶，比如“人车混流无保护左转”功能，还可以实现“语音变道”。
在1024科技日上，小鹏展示了城市NGP在P5上的实测视频：路线全长15公里，从停车场出发，经由广州闹市区，终极到达另一个停车场。这基本上，已经可以理解为“城市自动驾驶”了，但考虑到法规和用户安全等问题，在宣扬时，自觉的企业还是会恰到好处的。
极狐阿尔法S 华为HI版
很多车企都在说的“DOOR TO DOOR门到门”自动驾驶功能，包括搭载华为自动驾驶技能的极狐阿尔法S Hi版也是如此。但到本日能够拿出车辆实测视频的屈指可数，虽然大家都在批驳特斯拉的自动驾驶不靠谱，但最最少人家在美国地区，通过OTA升级让车辆实现了城市自动驾驶的能力。
“特斯拉一贯便是如此，他先装的非常强大的硬件，然后软件再做迭代。这个行业便是如此，硬件迭代周期非常慢，你现在不装，可能一、两年之后就掉队了。但是，软件随时可以OTA。”上述自动驾驶供应商内部人士表示。实在，很多传统车企只学到了特斯拉的前半部分，学不到后半部分。
回到自动驾驶实现路径上来看，最核心的是办理三个问题：“我在哪？”、“我要去哪”、“我要如何去”。
按照行话来说便是：感知、决策与实行。更形象的来说，感知层就相称于人的五官，感知周围的环境，搜集数据传输到决策层；决策层相称于人的大脑，处理感知层传输的数据，输出相应的操作指令给实行层；实行层相称于人的四肢，实行大脑给出的指令。
激光雷达，由于具有可准确获取目标的三维信息、分辨率高、抗滋扰能力强、探测范围广、近全天候事情等优点，在智能驾驶环境感知系统中霸占了主要地位。但激光雷达仅仅只是一个数据网络的传感器，并不具备决策和实行的能力。换句话说，激光雷达只是承担了“眼睛”的角色。
有了千里眼还不足，关键还得靠利用好激光雷达所产生的数据，也便是靠算法。实质上，各种自动驾驶功能均依赖特定的运用算法开拓实现。自动驾驶的环境繁芜多变，从繁杂的激光雷达点云数据中准确快速地提取有效数据，并精确理解与剖析有用信息是激光雷达运用算法开拓的终极目标。
但还是会有不少问题。比如目前，自动驾驶激光雷达运用算法尚没有统一的框架和评判标准，具有较强的针对性和一定的分外性。每每是精度越高、适应性越差，利用范围相称有限。面对各种繁芜多变的自动驾驶场景，使算法具有扩展性和可移植性，提升算法的自适应性尤为必要。
其余还有数据驱动的功能迭代，也是磨练车企的一道坎。
“感知和方案全都是由数据驱动。数据驱动的上风在于，智能驾驶系统中，碰着的corner case的数量级是超过百万级，这仅靠工程师去优化是不可能的。因此真正强大的智能驾驶一定要靠数据驱动，把大量概率小但会碰到的场景，通过数据化的办法去迭代和优化。”智己汽车联席CEO刘涛见告虎嗅。
不过现在好了，传统汽车企业没有软件能力没紧要，有钱就行。
“很多车企乃至自己没有软件的能力，直接跟激光雷达的供应商说，干脆你把算法直接给我捎里面完了。然后激光雷达供应商可能也没有算法，末了可能来找我们。”上述自动驾驶供应商内部人士表示。
这实在并不奇怪，在ADAS赞助驾驶领域，英特尔旗下的自动驾驶公司Mobileye曾一度霸占了75%的市场份额。之以是成功，是由于它不但是做视觉传感器的遍及者，而且是“视觉传感器+打算芯片+智能算法”的一整套办理方案商，这种靠近于“即插即用”的互助模式备受车企喜好。
在2021年GTC大会，英伟达发布了完备自主设计的智能驾驶办理方案——NVIDIA DRIVE Hyperion 8，这是一款用于全自动驾驶系统的打算机架构和传感器组，它配备了英伟达自研芯片、英伟达推举的摄像头、英伟达推举的雷达，乃至还有英伟达标准的开拓套件。
其余，英伟达还直接展示了团队开拓的感知算法，同时也提及自己的“高精舆图测绘能力”。虽然英伟达没有刀切斧砍的见告车企，我们可以给你做全栈自动驾驶办理方案，但基本也展示出英伟达有做一家自动驾驶全栈供应商的实力。
英伟达早期只向厂商供应芯片，到现在开拓各条战线。实际上，也倒逼着国产芯片厂商，供应更多软件方面的业务。比如前段时，刚囊获小米投资的AI芯片公司黑芝麻智能见告虎嗅：“由于软件、算法及配套的开拓支持，是表示芯片易用性的主要指标。目前的国产芯片相较于国际芯片品牌，它的上风紧张便是表示在灵巧高效的支持上，对客户贴身支持开拓与做事。”
“开拓工具链是否完善是表示芯片易用性的主要指标。合营西岳系列自动驾驶打算芯片，黑芝麻智能还发布了山海人工智能开拓平台。它拥有50多种AI参考模型库转换用例，降落客户的算法开拓门槛。”
总的来说便是，有没有全栈软件自研能力都不主要，激光雷达厂商、自动驾驶办理方案商、自动驾驶芯片厂商们，总会有人帮车企来开释激光雷达的硬件代价。实质上，还是看车企愿不愿意费钱。
Waymo的测试车激光雷达洗濯办法
末了的末了，还有一个至关主要的问题，须要车企自己来办理：“娇贵的激光雷达要如何保养？”
一位自动驾驶业内人士向虎嗅表达了这样的担忧：“激光雷达的防污问题，以及后续的维修问题，车企目前没有给出类似的方案。比如脏了，车主该当怎么擦干净；坏了，车主是不是自己掏大钱换？”
上激光雷达，只是麻烦的开始。但大家都上了你不上，也是麻烦的开始。激光雷达行业的内卷，源于造车行业的畸形内卷。
写在末了
“现在各行各业内卷都很严重。每个消费者都会有自己的选择，我们不可能让所有的消费者都喜好我们，但是我们第一个走出内卷，还是把自己有特点的事做好。”小鹏汽车联合创始人、总裁夏珩在不久前的广州车展上如是说道。
激光雷达的“内卷”已然形成，这对付消费者来说一定是好事。但同时，更多的选择性意味着可能有鱼龙殽杂的情形涌现。以是，在硬件配置之上，更须要认清一家车企在软件方面的能力。最最少的，也该当对用户的真实体验卖力，而不是像当年山寨手机一样，靠摄像头数量、像向来吸引消费者。
正如智己汽车联席CEO刘涛所言：“高科技不应该是炫技，而是要真正为用户的驾驶体验做事。”
国产车企们，别让激光雷达，成了2022年的韭菜收割机。
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正在改变与想要改变天下的人，都在 虎嗅APP
