近日的北京亦莊人形機器人半程馬拉鬆中，完賽隊伍數量創新高，年內(nei) L4級Robotaxi也在加快鋪量。不論是機器人還是自動駕駛，越來越多信號表明，物理AI的拐點已在臨(lin) 近。但業(ye) 內(nei) 關(guan) 注到，還有一些問題需要解決(jue) 。

僅(jin) 在感知層麵，不同感知維度與(yu) 器件如何融合就是一個(ge) 難題。自動駕駛領域視覺和激光雷達路線的分立爭(zheng) 論已久。在機器人領域，多種傳(chuan) 感器共用的混亂(luan) 則增加了開發成本。不過，傳(chuan) 感器企業(ye) 已經在做出改變，融合更多種傳(chuan) 感器或讓一種傳(chuan) 感器收集不同維度的信息是一種解決(jue) 方法。

激光雷達企業(ye) 不僅(jin) 關(guan) 注測距的精度與(yu) 性能，近期還紛紛走向圖像化，激光雷達與(yu) 視覺路線之間的鴻溝也開始彌合。

彌補路線間的鴻溝

在自動駕駛領域，激光雷達與(yu) 視覺路線的長期分野，某種程度上也是測距與(yu) 視覺感知的分野：激光雷達能通過物理方式精確測距，但難以形成人眼類似的視覺圖像，而視覺方案可以“看到”畫麵，卻缺乏精確的空間感知。

以特斯拉為(wei) 代表的一些車企此前走向純視覺方向，曾引發激光雷達行業(ye) 巨震。純視覺的優(you) 勢明顯：圖像數據相對統一，可以通過數據飛輪持續收集數據、訓練模型，更容易迭代，也省掉了激光雷達的成本。缺點則在於(yu) 視覺存在盲區，對算法要求高。

但兩(liang) 種路線之間的鴻溝可能已經沒有那麽(me) 深了，激光雷達廠商已在補齊圖像能力，某種程度上變得更像攝像頭。

先是3月華為(wei) 乾崑發布新的雙光路圖像級激光雷達，稱車載激光雷達感知能力從(cong) 點雲(yun) 級邁入圖像級。接著，禾賽科技推出6D全彩激光雷達超感光芯片SPAD-SoC，劍指空間智能與(yu) 物理AI。4月21日，速騰聚創則發布了兩(liang) 款基於(yu) “創世”數字化架構的SPAD-SoC芯片，稱激光雷達進入圖像化時代。

激光雷達生成的圖像隨著線數增加而變得清晰。華為(wei) 乾崑的新激光雷達線數達到896線；搭載禾賽新一代芯片的激光雷達可最高支持4320線；預計年內(nei) 量產(chan) 上車的速騰聚創鳳凰芯片則是首顆原生單片集成2160線的車規級SPAD-SoC。激光雷達企業(ye) 通過推動技術方案向數字化轉變，特別是通過自研光電轉換器件SPAD芯片來使線數增加。

“線數達到2000線便進入400萬(wan) 像素級別的三維感知世界，接近2K高清點雲(yun) 成像。4000線則對應800萬(wan) 像素，達到4K，這時激光雷達的三維數據能與(yu) 攝像頭提供的色彩信息更深度融合，構建遠超當前技術的精細模型。”速騰聚創CEO邱純潮在演講中稱，目前這一代芯片采用28nm製程，數字化芯片還將沿著摩爾定律演進，使像素繼續提升。

業(ye) 界展望，激光雷達“看見”的圖像還將具有色彩。邱純潮認為(wei) ，在激光雷達線數增加到一定程度後，SPAD芯片加上彩色濾光片，便能讓激光雷達的像素同時具備幾何和色彩信息。該公司具有這種能力的RGB-D（結合彩色圖像和深度信息）傳(chuan) 感器計劃明年年底前推出。屆時在自動駕駛方麵，數據源的融合難題將從(cong) 根本上得到解決(jue) ，自動駕駛領域將不再有“信攝像頭還是信激光雷達”這類難題。

文遠知行創始人兼CEO韓旭也展望，當激光雷達線數做到1萬(wan) 線，就能做出光場（Light Field，描述空間中光線分布的方法），“到那時，就沒有人再討論人的眼睛有多厲害，就像現在不再有人會(hui) 跟計算機比速算速度。”

業(ye) 界呼籲傳(chuan) 感器融合

同一種傳(chuan) 感器收集更多維信息，對物理AI而言尤其重要。多名業(ye) 界人士提到傳(chuan) 感器冗雜與(yu) 混亂(luan) 給機器人開發帶來的問題。

“我們(men) 很多機器人用到2到3顆傳(chuan) 感器，因為(wei) 機器人在非結構化複雜環境中運行需要深度信息。但我們(men) 深受傳(chuan) 感器割裂的痛苦。”普渡機器人創始人兼CEO張濤在圓桌對話中表示，服務機器人用到過超聲波、紅外傳(chuan) 感器、單線或多線激光雷達等，傳(chuan) 感器之間非常割裂，供應商也非常割裂，機器人公司不得不對接多家供應商並解決(jue) 不同問題，結果是上層的算法效果打了折扣。

酷哇科技CTO廖文龍也表示，在當下以及過去很長一段時間中，機器人感知層麵的核心矛盾在於(yu) 需要堆砌各種各樣的傳(chuan) 感器，“拿各種線數的產(chan) 品，拿一堆透鏡、一堆機械式機電係統，拚湊出一個(ge) 巨大的東(dong) 西，工程上很複雜，成本很高，性能也有天花板。”

易控智駕副總裁林巧也表示，智駕L4廠商常同時用到攝像頭和激光雷達，此前在激光雷達的時空同步方麵，業(ye) 界做了很多工作，但天然存在缺陷。

以激光雷達為(wei) 代表的傳(chuan) 感器邁向融合，讓一些業(ye) 界人士看到解決(jue) 方向。此次速騰聚創推出的SPAD芯片孔雀麵向車載補盲、機器人和空間智能市場。邱純潮稱，輸出有語義(yi) 、能被理解的三維圖像信息，使激光雷達能承擔傳(chuan) 統相機和RGB-D相機的任務。

張濤展望，未來機器人不應使用多種技術架構、不同廠商的傳(chuan) 感器，最理想的情況是使用同種架構、不同參數的傳(chuan) 感器組合。在這樣的底座之上，算法才能做到真正的AI原生。

廖文龍則表示，理想的狀態是有一個(ge) 統一的、簡單的方式來做感知任務，例如參照視覺路線的做法，用ViT Transformer（一種深度學習(xi) 模型）的方式處理，統一在一個(ge) 架構下並用Scaling Law（規模定律）賦予更大的能力。推動未來2~3年感知從(cong) 2D變成3D，AI從(cong) 空間智能走向決(jue) 策智能、認知智能。林巧則表示，激光雷達廠商在芯片層麵解決(jue) 了信息時空同步的問題，能幫助下遊廠商解決(jue) 特定場景的問題。

一些業(ye) 內(nei) 人士還認為(wei) ，激光雷達走向三維感知，在具身智能方麵將主要推動真實數據采集和上半身操作能力迭代。

禾賽科技CEO李一帆近日表示，世界模型與(yu) 具身智能的訓練麵臨(lin) 真實三維空間數據稀缺等問題，解決(jue) 方法是將真實世界進行高保真三維重建，在這個(ge) 過程中，激光雷達正在成為(wei) 空間智能的關(guan) 鍵數據入口。

近日在北京亦莊人形機器人半程馬拉鬆中奪冠的榮耀機器人，搭載了禾賽科技的激光雷達。業(ye) 界人士告訴記者，雖然人形機器人尚未全麵放量，激光雷達並未成為(wei) 人形機器人標配，但從(cong) 能力上看，激光雷達已經能比較好地解決(jue) 人形機器人下半身運動問題，上半身操作能力是下一個(ge) 突破口。

速騰聚創機器人產(chan) 品線負責人楊先聲向第一財經記者解釋，現在所有3D感知技術都不足以滿足現實生活中具身智能對操作的感知需求。常用的雙目等方案除了在精度方麵遇到問題，也很容易受到環境和目標物移動的影響。隻有在特定環境或做特定演示時，能看到機器人完成比較好的操作。這導致機器人在現實環境受光照影響或遇到隨機物體(ti) 時，任務往往會(hui) 失效。激光雷達做RGB-D就是麵向這部分感知需求。

邱純潮認為(wei) ，隨著激光雷達能輸出具備語義(yi) 的三維圖像信息，以及幀率提升、探測精度縮小至毫米級，激光雷達在機器人身上的應用將從(cong) 下半身躍遷至上半身。

(本文來自第一財經)