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2022-08-25 16:34 出處:PConline原創(chuàng) 作者:智哥 責(zé)任編輯:linjiongjia

  2022成都車展上,所有新發(fā)布的新能源汽車,如果沒有一顆激光雷達(dá),都不好意思說是新車。現(xiàn)在很多車企拼命在智能駕駛賽道上炫技、內(nèi)卷,一副不安上幾顆激光雷達(dá)馬上要被淘汰的陣仗。

  不過也有例外,比如特斯拉,特斯拉在視覺算法與激光雷達(dá)上選擇了視覺算法,馬斯克大概的意思是依靠算法就能解決的問題,沒必要花大價(jià)錢上激光雷達(dá)。那么,視覺算法與激光雷達(dá)究竟誰是贏家?激光雷達(dá)又有哪些優(yōu)勢呢?

  視覺算法VS激光雷達(dá),誰是贏家?

  要回答這個(gè)問題,就要說到馬斯克在自動駕駛的識別選擇題中,一直跟行業(yè)唱反調(diào)的行為。特斯拉在自動駕駛系統(tǒng)上特立獨(dú)行,采用的是視覺算法,原理是攝像頭+毫米波雷達(dá)的組合。

  前者負(fù)責(zé)識別物體,后者負(fù)責(zé)測距、測速等,共同完成眼睛的任務(wù),在正常路況一般沒問題,但一旦環(huán)境干擾因素過多,例如光線不足的情況下,就可能會出現(xiàn)誤判。

  最典型的案例就是之前臺灣省發(fā)生的“特斯拉無法識別白色卡車”事件,直接撞了上去,重點(diǎn)還不止一次,在美國也曾發(fā)生過兩次,那段時(shí)間白色大貨車成了特斯拉揮之不去的噩夢。

  原因在于特斯拉攝像頭收集的畫面是2D的,實(shí)際道路卻是3D的,它只能通過算法去轉(zhuǎn)換,就算自動駕駛專用的FSD芯片,能以速度為72TOPS的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器處理圖像,達(dá)到2100幀每秒,但在自動駕駛領(lǐng)域還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

  既然有這么多缺點(diǎn),馬斯克為啥還要置生命于不顧?重點(diǎn)就在于視覺算法,造價(jià)便宜可量產(chǎn),說白了,就是這筆生意實(shí)在好做。

  回到國內(nèi)新勢力造車們?yōu)榱舜_保安全,紛紛選擇了激光雷達(dá),特點(diǎn)是在于綜合性能好,不足是在于造價(jià)昂貴。

  暫停一下,我們換個(gè)角度來想,忽然發(fā)現(xiàn)國內(nèi)車企們的良心還算是大大的好。

  既然提到激光雷達(dá),就不得不提起它的始祖——Velodyne。這本是一家做音響的公司,卻因?yàn)镃EO是個(gè)不折不扣的機(jī)器人愛好者,特別喜歡搗鼓各種機(jī)器人功能,愣是跨了界。

  有一年,美國國防部高級研究計(jì)劃局舉辦一個(gè)名為 Grand Challenge 的機(jī)器人比賽,主題是“能夠自動駕駛的汽車”,Velodyne自然沒有缺席。

  他們?yōu)閰①惖目ㄜ嚢惭b了兩顆攝像頭企圖代替人類的眼睛,但過于簡陋,第一屆完敗。接著第二年同樣舉行,這次Velodyne用上了初代激光雷達(dá),但只能識別垂直于地面的物體,結(jié)果還是完敗。

  這結(jié)果老板實(shí)在不能忍了,Velodyne直接開發(fā)了新型激光雷達(dá),將一臺 64 線激光發(fā)射器安裝在可以 360 度旋轉(zhuǎn)的萬向節(jié)上,系統(tǒng)終于就能采集到真正的 3D 圖像,但這重量也要接近100磅,也不好參賽。

  在2007年他成功推出了體積和重量都顯著降低的64線激光雷達(dá)產(chǎn)品,并將開始將HDL-64激光雷達(dá)傳感器用于挑戰(zhàn)賽,能夠用來構(gòu)建地形圖和探測障礙物,可惜還是完敗。

  這哥們抗失敗的心理素質(zhì)真過硬。不過比賽第二,賺錢第一,Velodyne抓住契機(jī),繼續(xù)研發(fā),開始將激光雷達(dá)技術(shù)應(yīng)用于自動駕駛車輛、車輛安全系統(tǒng)、3D移動制圖、3D航空測繪和安保等領(lǐng)域。

  之后Velodyne所推出的激光雷達(dá)系統(tǒng)都有一個(gè)特點(diǎn),就是貴。L4級別無人駕駛車所使用的64 線激光雷達(dá)在8到10萬美金一臺,約合人民幣50-70萬,比一輛特斯拉model 3還貴,等于買激光雷達(dá)送車。

  在2017年前,Velodyne幾乎是市場上唯一的高線數(shù)激光雷達(dá)廠商。即便再貴也接到了全球70%的訂單,其中就包括“下周回國”賈躍亭創(chuàng)辦的法拉第FF。

  那激光雷達(dá)威力有多猛?何小鵬說:“包含激光雷達(dá)的下一代自動駕駛架構(gòu)會將特斯拉打得找不到東。”

  何小鵬敢這么說的原因在于相比攝像頭算法,激光雷達(dá)的綜合性能更好,理論上只需要將周圍環(huán)境掃一遍,就能知道周圍環(huán)境是什么樣,掃描出來的環(huán)境具有縱深度。

  為了讓大家更好理解,我用iPhone 12 Pro的激光雷達(dá)掃描儀舉例,通過激光雷達(dá)掃描出來的場景大概如上圖所示,當(dāng)然車規(guī)級的激光雷達(dá)掃描出來的場景會更加詳細(xì),清晰可見有木有!

  現(xiàn)在唯一阻止激光雷達(dá)成為自動駕駛標(biāo)配的就是價(jià)格,價(jià)格打不下來,自動駕駛就無法突飛猛進(jìn)。不過在高昂的造價(jià)面前,生命才是無價(jià)的,在生命面前,辦法總比問題多。

  激光雷達(dá)為何爆發(fā)?

  前面提到激光雷達(dá)貴是貴了,但別忘了,只要是對普通老百姓有益的事情,在中國就有無窮的奇跡會發(fā)生。

  在梳理國內(nèi)的激光雷達(dá)信息的時(shí)候,被感動到了,不止是車企在努力,互聯(lián)網(wǎng)廠商也在殫精竭慮想要打低價(jià)格,分得一杯羹。

  除了普遍知道的華為,大疆內(nèi)部孵化出激光雷達(dá)公司Livox。計(jì)劃在2020年推出2款高性能、低成本、可量產(chǎn)的激光雷達(dá)產(chǎn)品Horizon與Tele-15,用于L3 / L4自動駕駛。

  小米旗下順為投資的北醒光子實(shí)現(xiàn)了激光雷達(dá)的量產(chǎn),產(chǎn)品主要廣泛應(yīng)用于無人駕駛(避障導(dǎo)航)、無人機(jī)(物流、植保等)、機(jī)器人(智能家居)、AGV(工業(yè)領(lǐng)域倉儲物流)等領(lǐng)域。

  企查查最新數(shù)據(jù)顯示,我國雷達(dá)相關(guān)企業(yè)共1.4萬家,2020年新注冊企業(yè)2640家,同比增長29.3%,其中四季度新注冊728家,一片活力。

  主要原因之一是國家政策推動。2020年2月份我國發(fā)布了一份《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》報(bào)告,其中明確指出傳感器對于自動駕駛的重要性。

  在智能汽車的定義中,“搭載先進(jìn)傳感器”被視為重要標(biāo)簽。基于此,作為自動駕駛?cè)箨P(guān)鍵傳感器之一,激光雷達(dá)對于自動駕駛的重要性自然不言而喻。

  在今年3月4日的兩會上,激光雷達(dá)又再次成為主角,與半導(dǎo)體核心設(shè)備光刻機(jī)、芯片、核心算法等成了化解科技領(lǐng)域的‘卡脖子’難題的技術(shù)關(guān)鍵,不斷被其他全國人大提起。

  如此重量級的國家支持,自動駕駛相關(guān)的各個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈都進(jìn)入了快車道,激光雷達(dá)的爆發(fā)目前還只是前戲,好戲還在后頭。

  另一方面與消費(fèi)者的訴求變化有關(guān),如同現(xiàn)在我們買手機(jī)會比較在乎處理器是高通還是聯(lián)發(fā)科一樣,未來我們即將進(jìn)入自動駕駛時(shí)代。

  在新時(shí)代下消費(fèi)者自然關(guān)心背后的技術(shù)保障,關(guān)注自動駕駛技術(shù)的先進(jìn)與否,而激光雷達(dá)作為自動駕駛技術(shù)的靈魂可能會被關(guān)注,只有安全靠譜的傳感器,才會有機(jī)會贏得消費(fèi)者一片芳心。

  不難發(fā)現(xiàn),激光雷達(dá)的品牌越來越將成為我們購買汽車的考慮因素之一。不過產(chǎn)業(yè)整體還處于發(fā)展早期,還沒有頭部玩家出現(xiàn),大家?guī)缀醵荚谕黄鹋芫。

  這就不難理解為什么此時(shí)大家紛紛進(jìn)入,只有搶占了激光雷達(dá)的先機(jī),就可能成為自動駕駛時(shí)代的“獨(dú)角獸”。

  如何實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)

  弄明白了為什么突然間激光雷達(dá)企業(yè)一夜爆發(fā),但理想是豐滿的,現(xiàn)實(shí)是骨感的,正式量產(chǎn)的依舊是寥寥無幾。

  畢竟激光雷達(dá)要想成為“車規(guī)”級產(chǎn)品,必須要同時(shí)滿足“成本夠低”、“可靠”以及“可量產(chǎn)”,一個(gè)都不能少。

  就算你技術(shù)過關(guān)了,要是品控和交付能力不足,那也分分鐘翻車。華為基于其強(qiáng)大的科研能力,具備這種能力,但是對很多初創(chuàng)公司,情況也就難說了。

  那有沒有什么辦法可以快速實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)呢?相信每個(gè)車企做夢都在思考。

  以色列激光雷達(dá)解決方案提供商 Innoviz 的中國區(qū)總經(jīng)理提過這么一個(gè)設(shè)想:針對某一個(gè)應(yīng)用場景開發(fā)來做激光雷達(dá)的產(chǎn)品,可能會是更合適的方案。

  等于提了一個(gè)疑問,激光雷達(dá)究竟是生產(chǎn)一個(gè)“通用型”產(chǎn)品,還是針對客戶的某種應(yīng)用場景進(jìn)行特定開發(fā)?

  打個(gè)比方,當(dāng)下代客泊車是非常熱們的應(yīng)用,特別是很多新手買車的時(shí)候,哪個(gè)停車容易買哪個(gè)。

  其實(shí)代客泊車對激光雷達(dá)的要求不需要看那么遠(yuǎn),對激光雷達(dá)的幀頻要求也沒那么高,只要能最大程度地看到離車最近的情況,檢測到障礙物就行了。

  對于這類功能的激光雷達(dá),只要足夠滿足功能就行,其他用不上的技術(shù)則砍掉,這樣就有了量產(chǎn)的可能。 

  汽車四周的激光雷達(dá),每一個(gè)角色不同,并不是所有的激光雷達(dá)都需要滿足高性能要求,針對某一個(gè)應(yīng)用場景開發(fā)來做激光雷達(dá)的產(chǎn)品,更有高量產(chǎn)的可能。

  就像家里的家電,有些負(fù)責(zé)掃地,有些負(fù)責(zé)洗衣服,大家各司其職,激光雷達(dá)可以以某種應(yīng)用場景做開發(fā),以產(chǎn)品思維來研發(fā),而不是只是某個(gè)環(huán)節(jié)的零件。

  當(dāng)然,根據(jù)場景造雷達(dá),理論上可以降低激光雷達(dá)的造價(jià),但這并不是一件容易的事情,這需要花大量的時(shí)間聆聽市場的需求,剖析用戶的需求。

  市場變化,車企面臨哪些新話題?

  說到這,我們就不難理解激光雷達(dá)雖然貴,卻依舊是各種研發(fā)公司打得不開交,畢竟掌握了激光雷達(dá)系統(tǒng)的奧秘,就掌握了自動駕駛技術(shù)的加速命門,誰都不想提前出局。

  歷經(jīng)多年的試運(yùn)行與數(shù)據(jù)收集,在L4以上高級別自動駕駛技術(shù)上,除特斯拉外各類玩家已達(dá)成共識——激光雷達(dá)是實(shí)現(xiàn)L4高級自動駕駛必需的感知配置。

  有了共識,車企們?nèi)LL IN,展開各種合作,紛紛給自己按下加速鍵。正是如此不斷追求,讓消費(fèi)者離更高級別自動駕駛越來越近。

  在可預(yù)期的未來,智能汽車中的科技基礎(chǔ)發(fā)展進(jìn)度,越來越制約了新一代智能車的量產(chǎn),也成了消費(fèi)者更加關(guān)心的購車安全考量。

  放在目前來看,激光雷達(dá)技術(shù)看似被頭部玩家特斯拉拋棄,其實(shí)已經(jīng)迎來屬于它的黃金時(shí)代,蓄勢待發(fā),推及未來,科技基礎(chǔ)的研發(fā)和新科技的宣傳是車企們注定繞不開的話題。

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