據路透社報道，近日，俄羅斯一輛自動駕駛狀態下的特斯拉Model3型號轎車在莫斯科撞上一輛拖車，隨後整輛車燃燒成火球。駕駛該車輛的司機稱事故發生時車輛正處於(yu) 輔助駕駛模式。

這並不是特斯拉第一次因自動駕駛功能發生事故，其中就包括2016年5月特斯拉model S撞上卡車的命案。

雖然Elon Musk一直認為(wei) 激光雷達沒有必要，攝像頭+毫米波雷達的方案足矣，但從(cong) 特斯拉接二連三的事故中不難發現這兩(liang) 種同類傳(chuan) 感器的不足：強光、黑暗或者斑駁的道路上視覺傳(chuan) 感器容易失去作用，加之毫米波雷達的分辨率又比較低，容易造成誤判。

作為(wei) 自動駕駛無法繞過的核心傳(chuan) 感器，激光雷達的重要性再次被提起。

2005年，Velodyne首次將激光雷達用到自動駕駛上，Velodyne的名字也在之後的十年時間裏代表著激光雷達江湖的霸主地位，猶如《權利的遊戲》中的“鐵王座”。

但激光雷達高精密儀(yi) 器屬性與(yu) 大規模量產(chan) 的矛盾在自動駕駛爆發之後被迅速放大，低產(chan) 高價(jia) 暴露的市場空缺引來大批分食者：2014年左右行業(ye) 內(nei) 出現大批新生代激光雷達公司，Quanergy、Luminar、Innoviz、北醒光子、北科天繪......

曾經的王者不得不麵對外界的挑戰與(yu) 自身創新的瓶頸，新的挑戰者們(men) 誰又能成為(wei) 代表下一代的“新王”？激光雷達量產(chan) 前夜，一場關(guan) 於(yu) 技術路線、降成本路徑、落地場景的戰爭(zheng) 正在進行中。

視覺VS激光雷達

激光雷達運用到自動駕駛領域要從(cong) 一個(ge) 名為(wei) “DARPA Grand Challenge ”的自動駕駛汽車挑戰賽說起。

激光雷達技術早在上世紀就開始應用於(yu) 軍(jun) 事領域，繼而用於(yu) 航空測繪領域，成立於(yu) 2014年的速騰聚創在成立之初生產(chan) 的一款單線的激光雷達就是主要應用在測繪領域。

2004年，美國國防高級研究計劃局DARPA 舉(ju) 辦了名為(wei) DARPA Grand Challenge的自動駕駛汽車挑戰賽，比賽中主辦方設置了100萬(wan) 美元的冠軍(jun) 獎金，前提是需要讓汽車在沒有人為(wei) 控製的情況下自動行駛240公裏。

由於(yu) 成本限製、路況複雜以及傳(chuan) 感器技術有限，直到2005年一個(ge) 名為(wei) David Hall的工程師提出了基於(yu) 64線旋轉激光雷達的方案，才讓這一挑戰變成現實。

David Hall正是Velodyne的CEO，也是推動激光雷達顛覆汽車產(chan) 業(ye) 的“關(guan) 鍵先生”。此後，激光雷達開始成為(wei) 自動駕駛汽車方案常規標誌。

激光雷達是一種綜合的光探測與(yu) 測量係統，可以分為(wei) 機械式激光雷達、固態激光雷達。相比普通雷達，激光雷達可提供高分辨率的輻射強度幾何圖像、距離圖像、速度圖像。根據線數的不同，激光雷達又具體(ti) 分為(wei) 2D、2.5D（1，4，8線）和3D（16，32，64線）三類產(chan) 品。

在自動駕駛行駛過程中，激光雷達通過對車輛周圍環境進行3D建模，獲得環境的深度信息，識別障礙物，構建可行駛區域。

相比攝像頭+毫米波雷達，激光雷達能夠對周圍進行精準的三維信息，而且不容易受光照影響。但也有如Elon Musk者認為(wei) 激光雷達適合汽車場合，雖然他澄清並不對激光雷達抱有偏見，但結論並未改變。

視覺還是激光雷達的路線在自動駕駛領域一直爭(zheng) 議不斷。

小馬智行創始人樓天城曾在今年7月的一場自動駕駛主題分享活動中提到，“激光雷達路線還是計算機視覺路線未必真的有答案，自動駕駛感知技術路線之爭(zheng) 並不是單一技術路線之爭(zheng) ，而是和整個(ge) 係統有關(guan) 的。”

以Robotaxi為(wei) 落地目標的公司們(men) 指向的都是高級自動駕駛，需要考慮的是可靠性，成本占次要地位，因此大多占激光雷達陣營。但特斯拉做的是量產(chan) 車，要賣給終端用戶，必須考慮成本，而激光雷達成本太高。

成本一直是製約激光雷達遲遲沒有在汽車領域大規模應用的關(guan) 鍵因素。

Velodyne的64線機械式激光雷達，產(chan) 品售價(jia) 高達8萬(wan) 美元，而且下單之後要幾個(ge) 月才能發貨。2016年8月，百度與(yu) 福特以1.5億(yi) 美元共同投資了Velodyne，才順理成章地拿到了Velodyne的優(you) 先提貨權。

高價(jia) 的背後，一方麵是因為(wei) Velodyne的先發優(you) 勢、行業(ye) 壁壘等構築起了其他公司無法逾越的高牆；另一方麵，Velodyne的主打產(chan) 品是機械式激光雷達，每台都需要有經驗工程師手工調教，近乎手工藝品，且元器件產(chan) 業(ye) 鏈不成熟，難以降低成本。

群雄逐鹿

“過去的市場格局造成了激光雷達市場規模太小，沒有規模效應，所以說單價(jia) 高也是很正常的，然後因為(wei) 規模太小，導致大家沒什麽(me) 人願意投入資源在到這個(ge) 方向，所以說全球在來到這個(ge) 方向投入長期不足。從(cong) 2015年開始突然爆發，這其實是自動駕駛的需求倒推市場。”流深光電創始人孫偉(wei) 偉(wei) 對CV智識表示。

需求的增長與(yu) 產(chan) 能的低效，暴露了行業(ye) 的分食機會(hui) 。

2015年10月，Quanergy公司宣布與(yu) Delphi公司合作，為(wei) 無人駕駛汽車開發一種固態激光雷達係統，每台單價(jia) 低於(yu) 1000美元。同一年，Velodyne推出的16線激光雷達還高達8000美元。

Quanergy掀起了行業(ye) 卡位戰的一角，Luminar、Innoviz、AEye、LeddarTech、Ouster、TetraVue和中國的北醒光子、北科天繪、速騰聚創等，越來越多的企業(ye) 加入挑戰Velodyne“鐵王座”的戰爭(zheng) 中。

挑戰者們(men) 帶來的最直接的衝(chong) 擊就是——價(jia) 格。

Quanergy目前的固態傳(chuan) 感器芯片定價(jia) 僅(jin) 為(wei) 250美元，它的CEO Eldada還強調，未來的目標是將激光雷達售價(jia) 拉低到100美元以下；Luminar的每台Iris售價(jia) 不到1000美元。

“所謂比車還貴的激光雷達確實是一個(ge) 過渡品，未來的固態激光雷達肯定是成本控製到一個(ge) 非常合理的價(jia) 格，就跟我們(men) 正常所有的毫米波一樣”北醒光子聯合創始人鄭凱對CV智識表示。

市場是現實的，懸殊的價(jia) 格差異讓資本、汽車廠商們(men) 紛紛擁抱低成本傳(chuan) 感器公司們(men) ，盡管從(cong) 去年開始，資本市場對於(yu) 自動駕駛的投資熱情大減，但對於(yu) 核心傳(chuan) 感器的投資並未“停歇”：Innoviz、Baraja、Ouster、北醒光子紛紛完成新一輪融資，背後除了資本還有寶馬等車企的身影。

除了直接的價(jia) 格競爭(zheng) 之外，挑戰者們(men) 帶來的還有技術路徑的差別。

Velodyne的傳(chuan) 統優(you) 勢是機械式激光雷達，而越來越多的挑戰者們(men) 傾(qing) 向於(yu) 固態激光雷達。

激光雷達按有無機械旋轉部件分類，包括機械激光雷達和固態激光雷達。與(yu) 機械激光雷達相比，固態激光雷達尺寸較小、性價(jia) 比較高、測量精度相對低一些，可隱藏於(yu) 汽車車體(ti) 內(nei) ，不會(hui) 破壞外形美觀。

因此激光雷達廠商們(men) 開始瞄準MEMS、FLASH、OPA等三種混合固態及固態激光雷達技術路線，當然這三種細分路線也各有差異，從(cong) 成本來說，FALSH比MEMS要好；從(cong) 技術難度來說，FLASH比OPA難度要小的多，MEMS屬於(yu) 混合固態類型，產(chan) 品一致性沒法保證。

被競爭(zheng) 和市場環境倒逼的Velodyne也開始調整策略，2018年CES上Velodyne展示了第一款固態激光雷達—Velarray。

市場全部看向固態激光雷達，是否意味著機械激光雷達會(hui) 被完全取代呢？

速騰聚創合夥(huo) 人王嗣翔對CV智識表示，“固態激光雷達一定是趨勢，但也不能說完全取代機械激光雷達，因為(wei) 機械本身有它的優(you) 點，比如機械可以做到360度，機械也可以應用到一些對價(jia) 格成本不那麽(me) 敏感的領域，比如安防、智慧城市等。”

飲冰科技創始人薑波則將傳(chuan) 統機械激光雷達、芯片化激光雷達、固態激光雷達類比為(wei) 磁鼓存儲(chu) 器、機械硬盤和固態硬盤，“現在固態硬盤還不成熟，但是機械硬盤是可以做的。”所謂芯片化激光雷達簡單來說就是將機械式激光雷達的多通道集合到芯片上。

向下落地

今年4月17日，2019上海車展期間Velodyne召開新聞發布會(hui) ，會(hui) 上Velodyne Lidar總裁兼CCO Michael Jellen表示：“輔助駕駛和自動駕駛已是不可阻擋的潮流，我們(men) 的初衷就是希望能提供更好的感知性能，讓汽車駕駛更加智能高效、安全舒適。”

6 月，法雷奧對外透露：已經從(cong) 四家全球主流車企獲得總價(jia) 值約為(wei) 5億(yi) 歐元的訂單。早在2017年，法雷奧的4線產(chan) 品 ScaLa（第一代）就開始裝配到擁有L3級自動駕駛功能的A8車型上。

從(cong) 上麵兩(liang) 家激光雷達企業(ye) 的對外發言以及公開的數據信息不難看出，激光雷達應用正在下沉。激光雷達的確是隨著自動駕駛而受到更多關(guan) 注，但這並不代表激光雷達就是專(zhuan) 門為(wei) 高級別L4/L5自動駕駛打造的傳(chuan) 感器。

目前情況來看，激光雷達應用主要分為(wei) 兩(liang) 個(ge) 部分：一是落地到自動駕駛測試的無人車上，另外一類是落地到汽車廠商推出的具有輔助駕駛功能的量產(chan) 車上。

前者的無人車又分為(wei) 載人以及載物兩(liang) 種，載人無人車量產(chan) 仍需時間，但載物無人車量雖然並不算大，但落地速度更快，因此很多激光雷達廠商瞄準了這一領域。

比如國內(nei) 的北科天繪就搭載到京東(dong) 和菜鳥的無人物流配送車上，北科天繪銷售總監張濤曾對媒體(ti) 表示，“無人物流小車在行業(ye) 內(nei) 來看是最先能夠落地的產(chan) 品化量產(chan) 的一個(ge) 場景。”

在輔助駕駛功能的量產(chan) 車上是否需要激光雷達，業(ye) 內(nei) 一直存在爭(zheng) 議。

有些汽車製造商認為(wei) 在高度自動駕駛時才會(hui) 使用激光雷達，而在L3級以下應用隻需采用攝像頭和毫米波雷達的組合，比如特斯拉。

但隨著低價(jia) 激光雷達的發展，寶馬就決(jue) 定在2021年L3級的自動駕駛汽車上使用Innoviz推出的InnovizOne激光雷達，該產(chan) 品可為(wei) 3級到5級自動駕駛提供3D感知能力。

“市場正在發生改變，我們(men) 現在要將一部分精力分給ADAS終端”，今年3月，Velodyne創始人David Hall對外界表示。在今年的CES上，Velodyne發布了近距離激光雷達產(chan) 品VelaDome。

從(cong) 過去高舉(ju) 高打主推L4/L5級自動駕駛，激光雷達公司按照技術既有路線和發展速度尋找下沉市場，據前瞻產(chan) 業(ye) 研究院發布的《激光雷達行業(ye) 市場前瞻與(yu) 投資戰略規劃分析報告》數據顯示，光我國的激光雷達市場規模在2022年就將達到4.64億(yi) 元。

結語

自動駕駛的洶湧浪潮將激光雷達推到了浪尖，群雄逐鹿，暫時還並沒有出現明確的主導技術方向，不同公司推出不同的技術路線產(chan) 品，各家蓄勢待發之間盡顯對這一領域的勢在必得。

但要想成為(wei) “車規”級產(chan) 品，薑波透露，必須要同時滿足“成本夠低”、“可靠”以及“可量產(chan) ”三個(ge) 重要條件。

“現在的創新公司有兩(liang) 種：一種是防禦性的創新，另一種是自我進步型的創新。防禦性創新勞民傷(shang) 財，往往需要花大量的時間、精力、金錢去防止被別人趕超，最後還防不勝防；自我進步型創新則是不斷推陳出新。”Velodyne Lidar亞(ya) 太區執行總監翁煒曾公開表示。

在量產(chan) 的前夜，有前行者的迎風起舞、自我革命，也有後發者的蓄勢待發、彎道超車，激光雷達公司們(men) 的戰爭(zheng) 剛剛開始。