自动驾驶参数分析

实现更高级别的自动驾驶能力，主要取决于智能驾驶模块的三个重要环节：环境感知—计算决策—控制执行，分别对应于人的“眼睛-大脑-神经”。后两者暂且按下不表，只单论市面上几种主流的视觉识别方案，行业的分歧在于——摄像头，毫米波雷达，超声波雷达，激光雷达。

摄像头，毫米波雷达，超声波雷达，激光雷达，作为目前自动驾驶领域最为常用的4种自动驾驶传感器方案，其在探测距离、分辨率、角分辨率等探测参数各异，对应于物体探测能力、识别分类能力、三维建模、抗恶劣天气等特性各有优劣。值得注意的是，这四种传感器方案具体到车规应用上，并不是互相割裂、各自为政的，而是取长补短、互为补充的。

本文参考：https://www.zhihu.com/question/267204565/answer/2228110340

 四种主流自动驾驶探测传感器对比

目前主流自动驾驶厂商在对于自动传感器的选择上基本分为两种不同路径：一种是由摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本组成元件构成的纯视觉计算，典型代表为特斯拉、Mobileye；另一种是由激光雷达主导，配合摄像头、毫米波雷达等元件组成，典型代表为谷歌Waymo、国内的百度Apollo、Pony. AI等。

做一个简单的类比，视觉方案模仿的是“人眼”，主要是靠看，相当于一个二维的照相机；雷达方案模仿的是蝙蝠，是立体的“扫”，相当于一个三维的扫描仪。

目前看来，以摄像头和毫米波雷达为主的视觉派，在L2级别的自动驾驶技术级别已发展的相当成熟，算法层面经过不断优化也有了长足进步，特斯拉就是此中的佼佼者。然而，摄像头拍下来的毕竟是二维图像，相比三维不仅更难识别挖掘，也需要更强大的算法、大量数据的训练以及更长期的研发投入，并且存在精度、稳定性和视野等方面的缺陷，暂时无法达到L3级以上的自动驾驶要求。

 各传感器性能比较

想要通往更高级别的自动驾驶能力，业界主流观点认为：激光雷达才是发展完全自动驾驶技术的核心硬件。

与以摄像头为主传感器的自动驾驶方案“轻感知、重计算”相比，以激光雷达为主传感器自动驾驶方案的最明显的特征是“重感知、轻计算”。通过在车上堆叠激光雷达从而大幅提升对驾驶路况和环境的感知能力，是加快L4级别及以上的自动驾驶能力商业化的必要条件。

Google自动驾驶咨询顾问Brad Templeton曾一针见血地指出，“做到99%的准确度对于车辆驾驶而言并不够，我们需要的是99.99999%的准确。激光雷达就是小数点后几位的最强保障。”

目前来看，激光雷达是否先进，在学术领域基本不存在争议。学术领域内的原则是，一个方案如果能提供更多、更准确的数据，那就是更好的方案。

多家自动驾驶科技公司有一个共识：激光雷达上车的上半场已完成了从0到1的验证，但下半场从1到N还需要经历具体的商业实践。即激光雷达从实验层面已达成了小规模的落地，证明其技术是可行的；接下来的大规模量产落地，才是检验其商业化是否成功的唯一标准。

 部分车型激光雷达搭载情况

进入2021年以来，主流造车新势力均在激光雷达方案的商业落地中提速。小鹏P5、蔚来ET7、智己L7、WEY摩卡、极狐?阿尔法S、宝马iX等均宣布将在新车上搭载激光雷达（如上图），传统车企里，奥迪、日产、丰田等也宣布将上车激光雷达，但目前还未公布具体时间。

随着自动驾驶大规模的商业化进程，激光雷达也将在经历了漫长的从0到1过程后，迎来绽放契机。但在这从1到N的短暂中场时间，核心技术路线的选择目前仍是摆在产业落地面前的一道难题。

技术路线的“三重门”

由于激光雷达实现功能过程中所需元器件可选种类较多且原理均有不同程度差异，因此主流分类方式多元，技术路径差异较大，激光雷达企业采用不同的技术路线参与竞争。根据结构，目前激光雷达大致可以分为三种：机械式、半固态式和固态式，可以说是分别对应着测试版、市场版和高配版三种技术路线。

 激光雷达结构分类图

机械式激光雷达当前最为成熟，主要是通过机械旋转360°扫描的方式收集信息，转速越快，收集信息越多。但因为机械部件太多，导致体积较大、装配复杂、生产周期长，且在真实路况中较易损坏，装车成本较高，因此难以符合车规级激光雷达要求。

半固态激光雷达是目前最有希望快速落地的方案，主要分为转镜和MEMS两种，其通过将机械部件集成到单个芯片上，通过电路控制旋转，不仅简化了机械部件，变小了体积，也大大降低了成本，提高了量产能力，尽管其在探测效果上牺牲了部分性能而导致不如机械式，却依旧是目前主流的自动驾驶选择方案。

固态激光雷达则是激光雷达技术路线的终极图景，主要有相控阵和Flash两种，都不需要机械部件，但当前技术都不成熟。前者技术原理和战斗机的相控阵雷达类似，量产成本很高。后者原理是快闪，可以一次性完成对整个场景的3D绘制。可以说，这两者短期内都很难实现大规模车规级的应用落地。

总的来看，机械式激光雷达的高成本、低可靠性及不可量产性直接制约了其量产化及规模化；半固态容易通过车规，转镜方案放量在即，是目前车企的主要上车选择；固态虽然成本可以做到很低，但技术和产业链目前仍不成熟，距批量落地还有一定距离。

近几年，激光雷达技术发展迅速，成为资本眼中的“香饽饽”。Velodyne、Luminar、禾赛、Innoviz、Aeva目前累计融资均达到数十亿人民币，从2019年至今，国内已有超13家激光雷达类企业获得新一轮融资。然而，目前几乎大部分企业仍处于亏损状态，要想进一步盈利，量产上车是必然路径，而成本则是摆在车企前面的一座大山。

 工业制造不可能三角

在工业产品制造中有一个不可能三角，即：性能、价格、体量，三者最多满足其二。对激光雷达来说，也是如此。从机械式、半固态到固态，激光雷达的技术路线持续演进发展。这种演进并不是直线性的，而是在不可能三角中不断平衡取舍，找到最佳中心点，从而实现可行的商业化落地。

百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇曾在采访中表示：“高线束的激光雷达仍然面对车规与成本的问题，现在市面上采用激光雷达的车很难说究竟是demo还是真正的量产车，但如果要真正落地，激光雷达降本是大势所趋。”

早期的机械式激光雷达，以 Velodyne 为例，在2018年其旗下的64 线机械激光雷达价格在 8 万美元，32 线机械激光雷达成本在 2 万美元，最便宜的16线也需要4000美元。第一款满足车规级的激光雷达 SCALA，第一代时的价格也一度达到 2 万美元级别。要知道，目前的特斯拉Model 3才卖3.5万美元，一个激光雷达竟然占据了整车成本的一大半，甚至比车还贵，也难怪马斯克高呼“任何依赖激光雷达的公司都会无疾而终”。毕竟，Model 3的自动驾驶摄像头成本只需要65美元。

但随着技术的演进，激光雷达的成本和体积大幅度降低，进入2020年后，半固态、固态激光雷达逐渐代替机械式雷达，体积变小，成本降低，从上万美元降到1000美元左右，逐渐达到车企的可承受范围之内，这才有了今天激光雷达逐渐批量上车的局面。

 部分激光雷达产品价格

根据最新发布的《2021麦肯锡汽车消费者洞察》显示，九成受访者认为辅助驾驶有意义，10%-35%的消费者愿意为L2级别的辅助驾驶支付2200-4100元人民币的价格，而L2.5/L3级别的价值更大，15%-30%的受访者的心理价位在3800-4900元之间。

通过上图可以发现，现在的激光雷达方案相比消费者的预期心理价位仍还存在一定差距，随着自动驾驶愈加成为车企必争之地，激光雷达的技术路线演进也将进一步提速，成本也将进一步降低，预计未来3-5年内，半固态、固态激光雷达将迎来批量级车规应用。

参考链接：https://www.zhihu.com/question/267204565/answer/2228110340