2022成都车展上，所有新发布的新能源汽车，如果没有一颗激光雷达，都不好意思说是新车。现在很多车企拼命在智能驾驶赛道上炫技、内卷，一副不安上几颗激光雷达马上要被淘汰的阵仗。

　　不过也有例外，比如特斯拉，特斯拉在视觉算法与激光雷达上选择了视觉算法，马斯克大概的意思是依靠算法就能解决的问题，没必要花大价钱上激光雷达。那么，视觉算法与激光雷达究竟谁是赢家？激光雷达又有哪些优势呢？

  视觉算法VS激光雷达，谁是赢家？

　　要回答这个问题，就要说到马斯克在自动驾驶的识别选择题中，一直跟行业唱反调的行为。特斯拉在自动驾驶系统上特立独行，采用的是视觉算法，原理是摄像头+毫米波雷达的组合。

　　前者负责识别物体，后者负责测距、测速等，共同完成眼睛的任务，在正常路况一般没问题，但一旦环境干扰因素过多，例如光线不足的情况下，就可能会出现误判。

　　最典型的案例就是之前台湾省发生的“特斯拉无法识别白色卡车”事件，直接撞了上去，重点还不止一次，在美国也曾发生过两次，那段时间白色大货车成了特斯拉挥之不去的噩梦。

　　原因在于特斯拉摄像头收集的画面是2D的，实际道路却是3D的，它只能通过算法去转换，就算自动驾驶专用的FSD芯片，能以速度为72TOPS的神经网络处理器处理图像，达到2100帧每秒，但在自动驾驶领域还远远不够。

　　既然有这么多缺点，马斯克为啥还要置生命于不顾？重点就在于视觉算法，造价便宜可量产，说白了，就是这笔生意实在好做。

　　回到国内新势力造车们为了确保安全，纷纷选择了激光雷达，特点是在于综合性能好，不足是在于造价昂贵。

　　暂停一下，我们换个角度来想，忽然发现国内车企们的良心还算是大大的好。

　　既然提到激光雷达，就不得不提起它的始祖——Velodyne。这本是一家做音响的公司，却因为CEO是个不折不扣的机器人爱好者，特别喜欢捣鼓各种机器人功能，愣是跨了界。

　　有一年，美国国防部高级研究计划局举办一个名为 Grand Challenge 的机器人比赛，主题是“能够自动驾驶的汽车”，Velodyne自然没有缺席。

　　他们为参赛的卡车安装了两颗摄像头企图代替人类的眼睛，但过于简陋，第一届完败。接着第二年同样举行，这次Velodyne用上了初代激光雷达，但只能识别垂直于地面的物体，结果还是完败。

　　这结果老板实在不能忍了，Velodyne直接开发了新型激光雷达，将一台 64 线激光发射器安装在可以 360 度旋转的万向节上，系统终于就能采集到真正的 3D 图像，但这重量也要接近100磅，也不好参赛。

　　在2007年他成功推出了体积和重量都显著降低的64线激光雷达产品，并将开始将HDL-64激光雷达传感器用于挑战赛，能够用来构建地形图和探测障碍物，可惜还是完败。

　　这哥们抗失败的心理素质真过硬。不过比赛第二，赚钱第一，Velodyne抓住契机，继续研发，开始将激光雷达技术应用于自动驾驶车辆、车辆安全系统、3D移动制图、3D航空测绘和安保等领域。

　　之后Velodyne所推出的激光雷达系统都有一个特点，就是贵。L4级别无人驾驶车所使用的64 线激光雷达在8到10万美金一台，约合人民币50-70万，比一辆特斯拉model 3还贵，等于买激光雷达送车。

　　在2017年前，Velodyne几乎是市场上唯一的高线数激光雷达厂商。即便再贵也接到了全球70%的订单，其中就包括“下周回国”贾跃亭创办的法拉第FF。

　　那激光雷达威力有多猛？何小鹏说：“包含激光雷达的下一代自动驾驶架构会将特斯拉打得找不到东。”

　　何小鹏敢这么说的原因在于相比摄像头算法，激光雷达的综合性能更好，理论上只需要将周围环境扫一遍，就能知道周围环境是什么样，扫描出来的环境具有纵深度。

　　为了让大家更好理解，我用iPhone 12 Pro的激光雷达扫描仪举例，通过激光雷达扫描出来的场景大概如上图所示，当然车规级的激光雷达扫描出来的场景会更加详细，清晰可见有木有！

　　现在唯一阻止激光雷达成为自动驾驶标配的就是价格，价格打不下来，自动驾驶就无法突飞猛进。不过在高昂的造价面前，生命才是无价的，在生命面前，办法总比问题多。

  激光雷达为何爆发？

　　前面提到激光雷达贵是贵了，但别忘了，只要是对普通老百姓有益的事情，在中国就有无穷的奇迹会发生。

　　在梳理国内的激光雷达信息的时候，被感动到了，不止是车企在努力，互联网厂商也在殚精竭虑想要打低价格，分得一杯羹。

　　除了普遍知道的华为，大疆内部孵化出激光雷达公司Livox。计划在2020年推出2款高性能、低成本、可量产的激光雷达产品Horizon与Tele-15，用于L3 / L4自动驾驶。

　　小米旗下顺为投资的北醒光子实现了激光雷达的量产，产品主要广泛应用于无人驾驶（避障导航）、无人机（物流、植保等）、机器人（智能家居）、AGV（工业领域仓储物流）等领域。

　　企查查最新数据显示，我国雷达相关企业共1.4万家，2020年新注册企业2640家，同比增长29.3%，其中四季度新注册728家，一片活力。

　　主要原因之一是国家政策推动。2020年2月份我国发布了一份《智能汽车创新发展战略》报告，其中明确指出传感器对于自动驾驶的重要性。

　　在智能汽车的定义中，“搭载先进传感器”被视为重要标签。基于此，作为自动驾驶三大关键传感器之一，激光雷达对于自动驾驶的重要性自然不言而喻。

　　在今年3月4日的两会上，激光雷达又再次成为主角，与半导体核心设备光刻机、芯片、核心算法等成了化解科技领域的‘卡脖子’难题的技术关键，不断被其他全国人大提起。

　　如此重量级的国家支持，自动驾驶相关的各个产业链都进入了快车道，激光雷达的爆发目前还只是前戏，好戏还在后头。

　　另一方面与消费者的诉求变化有关，如同现在我们买手机会比较在乎处理器是高通还是联发科一样，未来我们即将进入自动驾驶时代。

　　在新时代下消费者自然关心背后的技术保障，关注自动驾驶技术的先进与否，而激光雷达作为自动驾驶技术的灵魂可能会被关注，只有安全靠谱的传感器，才会有机会赢得消费者一片芳心。

　　不难发现，激光雷达的品牌越来越将成为我们购买汽车的考虑因素之一。不过产业整体还处于发展早期，还没有头部玩家出现，大家几乎都在同一起跑线。

　　这就不难理解为什么此时大家纷纷进入，只有抢占了激光雷达的先机，就可能成为自动驾驶时代的“独角兽”。

  如何实现量产

　　弄明白了为什么突然间激光雷达企业一夜爆发，但理想是丰满的，现实是骨感的，正式量产的依旧是寥寥无几。

　　毕竟激光雷达要想成为“车规”级产品，必须要同时满足“成本够低”、“可靠”以及“可量产”，一个都不能少。

　　就算你技术过关了，要是品控和交付能力不足，那也分分钟翻车。华为基于其强大的科研能力，具备这种能力，但是对很多初创公司，情况也就难说了。

　　那有没有什么办法可以快速实现量产呢？相信每个车企做梦都在思考。

　　以色列激光雷达解决方案提供商 Innoviz 的中国区总经理提过这么一个设想：针对某一个应用场景开发来做激光雷达的产品，可能会是更合适的方案。

　　等于提了一个疑问，激光雷达究竟是生产一个“通用型”产品，还是针对客户的某种应用场景进行特定开发？

　　打个比方，当下代客泊车是非常热们的应用，特别是很多新手买车的时候，哪个停车容易买哪个。

　　其实代客泊车对激光雷达的要求不需要看那么远，对激光雷达的帧频要求也没那么高，只要能最大程度地看到离车最近的情况，检测到障碍物就行了。

　　对于这类功能的激光雷达，只要足够满足功能就行，其他用不上的技术则砍掉，这样就有了量产的可能。 

　　汽车四周的激光雷达，每一个角色不同，并不是所有的激光雷达都需要满足高性能要求，针对某一个应用场景开发来做激光雷达的产品，更有高量产的可能。

　　就像家里的家电，有些负责扫地，有些负责洗衣服，大家各司其职，激光雷达可以以某种应用场景做开发，以产品思维来研发，而不是只是某个环节的零件。

　　当然，根据场景造雷达，理论上可以降低激光雷达的造价，但这并不是一件容易的事情，这需要花大量的时间聆听市场的需求，剖析用户的需求。

  市场变化，车企面临哪些新话题？

　　说到这，我们就不难理解激光雷达虽然贵，却依旧是各种研发公司打得不开交，毕竟掌握了激光雷达系统的奥秘，就掌握了自动驾驶技术的加速命门，谁都不想提前出局。

　　历经多年的试运行与数据收集，在L4以上高级别自动驾驶技术上，除特斯拉外各类玩家已达成共识——激光雷达是实现L4高级自动驾驶必需的感知配置。

　　有了共识，车企们全力ALL IN，展开各种合作，纷纷给自己按下加速键。正是如此不断追求，让消费者离更高级别自动驾驶越来越近。

　　在可预期的未来，智能汽车中的科技基础发展进度，越来越制约了新一代智能车的量产，也成了消费者更加关心的购车安全考量。

　　放在目前来看，激光雷达技术看似被头部玩家特斯拉抛弃，其实已经迎来属于它的黄金时代，蓄势待发，推及未来，科技基础的研发和新科技的宣传是车企们注定绕不开的话题。