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AutoR智驾 01-22

激光雷达井喷式上车,这一年发生了什么?

纯视觉还是激光雷达?这场持续多年的争论似乎还没有尽头。但市场显然已经做出选择。2021,从蔚来到小鹏,从智己到长城,多家车企纷纷将激光雷达作为新车型的卖点。技术的进步从不因个人的意志而转移。

文丨智驾网 黄华丹

2021 年,马斯克在纯视觉路线上一路狂奔,中国造车新军在激光雷达上不再犹豫,甚至引发激光雷达数量大战 " 四颗以下别说话 "。

尽管在突破 L3 级自动驾驶的技术路线之争中,纯视觉路线与激光雷达的论战依然存在。

但不容忽视的是,中国的车载激光雷达产业已初具规模,在智能驾驶产业链极速发展的 2021 年,激光雷达已成为智能驾驶产业链中最接近芯片地位的关键一环。

从今日起,智驾网将深度复盘 2021 智能驾驶产业链的技术路线、核心技术突破,我们将从激光雷达、芯片、自动驾驶解决方案、智驾产业与资本、车企转型等维度推出系列报道《回望 2021》。

今天我们聚焦激光雷达。

实现更高级别的自动驾驶(L3 及以上),将激光雷达加入传感系统是一条更直接的路,这几乎已是行业共识。

我们先来了解一下激光雷达与自动驾驶的基本关系:

激光雷达在自动驾驶上的应用原理是依靠将车辆的初始位置与高精地图信息进行比对来获得精确的位置。

首先,GPS、IMU 和轮速等传感器给出一个大概的初始位置。然后,将激光雷达的局部点云信息进行特征提取,并结合初始位置获得全局坐标系下的矢量特征。最后,将上一步的矢量特征跟高精地图的特征信息进行匹配,得出精确的全球定位。

由于激光本身光束窄,工作频率高等特性,分辨率高是激光雷达最大的优势,可实现厘米级分辨率,这是其他传感器难以企及的。

相较于毫米波雷达和摄像头,激光雷达在探测距离、可靠度、行人判别、夜间出行等方面都有着更为出色的表现。

通过加入激光雷达,可增强感知系统的冗余性,有效提高车辆的安全性。

车载激光雷达产业,我国起步晚于国外,但新造车运动加速了中国在智能驾驶领域的创业速度。激光雷达借助我国第一大市场的基本盘,目前已实现了对国外品牌的反超,在技术层面也呈现多点开花,齐头并进的局面。

自动驾驶汽车激光雷达的数量大战,固然有浮夸的一面,但它最直接的影响是激活了激光雷达产业。

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2021 上车元年

2021 年 1 月 9 日,蔚来在 2020 NIO Day 上发布 ET7,宣布将搭载一颗最远探测距离 500 米的激光雷达。从此市场便再也收不住了。

从小鹏到极狐,从智己到长城,多家车企纷纷宣布将推出搭载激光雷达的车型,均预计在 2021-2022 年间实现量产。

2021 成为名副其实的激光雷达上车元年。

以上即是我们梳理的采用了激光雷达的车型和他们选择的激光雷达供应商。

这其中中外企业处在一半对一半的局面,一个直观的现象是,中国车企基本上都采用了国产激光雷达,而国外品牌采用的则多是老牌供应商。

按照美国咨询公司沙利文预计,2025 年高级辅助驾驶用激光雷达市场规模预计将达到 46.1 亿美元 ( 折合人民币 300 亿元 ) ,2019 年至 2025 年复合增长率达 83.7%。

激光雷达产业显然会有一轮中外品牌的对决,但这场竞争的结局取决于中外汽车品牌市场占有率的胜负。

而社会各界对中国汽车品牌的长期看好,这场关于未来的竞争似乎已在资本市场得到了印证。

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不好过的巨头们

虽然激光雷达量产上车在 2022 年已是板上订钉,但从国外多家激光雷达上市企业的市值走向来看,这两年行业的日子其实并不好过。

尤其是曾经凭借机械雷达在行业内一家独大的 Velodyne。

随着 Luminar、Innoviz、禾赛科技、速腾聚创等公司崛起带来的挑战,让 Velodyne 跌落神坛。

继 2020 年 Anand Gopalan 接替创始人 David Hall 担任 CEO 后,2021 Velodyne 再度换帅,由 Ted Tewksbury 接任。

不过,作为曾经的巨头,Velodyne 自然不甘掉队,在 2022 CES 上,Velodyne 推出了全新的车规级半固态激光雷达 H800。

而自动驾驶明星公司 Waymo 也在 2021 年正式宣布,将终止对外销售激光雷达。

Waymo 于 2017 年初开始正式投产激光雷达,以大幅降低其自动驾驶汽车业务的成本。

2019 年又宣布对外销售激光雷达,目的是通过向非汽车行业客户销售激光雷达,规模化降低成本。

这项计划在 2021 年正式宣告失败。

Luminar 目前是一众上市公司中市值最高的,也是自上市以来唯一市值增加的企业。

据官网介绍已经与 50 多家企业达成合作,其中包括 8 家 Top 10 的车企。

Luminar 的最新产品是计划于 2022 年量产的激光雷达 Iris,采用了 1550 纳米激光源。最大探测距离为 600 米。在 250 米范围内可检测反射率小于 10% 的物体。Iris 采用的是 MEMS 技术,配合 ASIC 芯片来实现激光雷达的固态化和小型化,易于装车和量产。

按照光源波长,激光雷达可分为近红外激光(880nm/905nm)和中、远红外激光(1350nm/1550nm),其中近红外激光对人眼安全存在风险,但成本较低。1550nm 的激光对人眼安全性高,成本也相对较高。

根据 Yole 数据,当前低成本的 905nm 波长依然是 OEM 厂商的首选,但 1550nm 激光雷达正逐渐走向成熟。

Innovusion(图达通)的半固态激光雷达 Falcon 猎鹰同样使用 1550nm 光源,探测距离和 Luminar 一样在 10% 反射率下能达到 250 米。

Valeo(法雷奥)的首代 SCALA 激光雷达在 2017 年便出现在奥迪 A8 上。而第二代 SCALA 又将在奔驰 S 级轿车上实现量产,成为首款获得法规许可的 L3 级量产车。在 2022 CES 上法雷奥推出了其第三代激光雷达。

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崛起的初创企业

而 2021 年激光雷达行业最大的赢家大概要数国内的 Robosense(速腾聚创)。

在 2021-2022 间即将上市量产的车型中,速腾聚创一家便独占了六款合作车型,而 2021 全年,速腾聚创更是拿下了超过 40 款车型的前装量产定点订单。

据 Yole D é veloppement 的行研数据显示,在 2021 年 Q3,速腾聚创激光雷达在车载前装市场中的份额,便已排名中国第一,全球第二。

这得要归功于速腾聚创车规级 MEMS 半固态激光雷达 M1 的面世。

目前市面上主要的激光雷达大致可分为机械式、旋镜式、MEMS、相控阵(OPA)和泛光面阵式(Flash)。

机械式是将多个激光器垂直堆叠在一起,通过机械部件旋转将激光点变成线,通过堆叠再将线转化为面,得到点云数据获取 3D 环境信息。

机械式激光雷达技术成熟,但成本高,体积大,且机械零部件寿命不长。

MEMS 激光雷达利用微电子机械系统的技术驱动旋镜,反射激光束指向不同方向。不同于只能匀速旋转的机械式激光雷达,MEMS 激光雷达数据采集速度快,分辨率高,对于温度和振动的适应性强。通过波束控制,探测点还可以根据需求任意分布。例如在高速公路上主要扫描前方远处,在十字路口则加强侧面扫描。

旋镜式激光雷达原理与 MEMS 相似,都是将光源部分的电子元器件固定下来,只将部分机械部件进行转动或振动以扫描。

相控阵雷达则主要利用光的干涉原理,通过改变不同缝中入射光线的相位差即可改变光栅衍射后中央明纹的位置。

FLASH 激光雷达不像 MEMS 或 OPA 会进行扫描,而是通过短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光,再以高度灵敏的接收器来完成对环境周围图像的绘制。

速腾聚创从 2016 年便开始布局 MEMS 激光雷达,并在 2018 年 CES 上首次展示 M1 的最初版本。

国内另一家激光雷达行业明星公司禾赛科技在 2021 年也可谓风光无限。

虽然年初因专利问题中断了 IPO,但其半固态激光雷达 AT128 依然备受欢迎。

▲ 禾赛科技激光雷达系列产品

AT128 同样是一款车规级长距半固态激光雷达,在 10% 反射率情况下探测距离可达 200 米。目前已拿到包括理想、集度、高合、路特斯等在内的多家车企数百万台的定点,并将在 2022 年开始大规模量产交付。

而华为则凭借自身强大的实力,也成功推出了 96 线激光雷达,并实现在多款车型上车量产。

大疆 Livox 搭载于小鹏 P5,成为国内首颗实现量产的上车激光雷达。

只是,虽然 P5 已经开始交付,但激光雷达功能仍需等今年的 OTA 升级。

此外,包括万集科技、镭神科技、飞芯光电、数字绿土、北科天绘、傲视智绘、思岚科技、北醒光子、大族激光、巨星科技等多家中国激光雷达公司也蜂拥进入了车载市场。

热闹的市场自然也吸引了投资人的眼光。

2021 年 5 月,图达通完成 6400 万美元的 B 轮融资,由淡马锡、BAI 资本和愉悦资本联合投资,老股东蔚来资本、斯道资本和 F Prime 也参与其中。

2021 年 11 月,小米向禾赛科技追加 7 千万美金融资。这是小米自 6 月以来第二次加持禾赛。

2021 年 12 月,速腾聚创完成战略融资,投资方为比亚迪。

2022 年 1 月,一径科技宣布获得数亿元 Pre-C 轮融资,由小鹏汽车领投。

激光雷达已引发造车新势力的资本大战,这种竞争智驾君认为是有益的。

它有利于这个产业的成长,并诞生伟大的公司。

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追求实现固态的理想主义者

纵观市场,目前大部分还是采用机械式或半固态式激光雷达。

但也有一些 " 固执 " 的企业坚定地将目光投向了更加可靠,当然实起来也更艰难的固态激光雷达。

比如 Ouster,在 2022 CES 上推出的 DF 系列便是走的 FLASH 路线的固态激光雷达。

据了解,DF 系列覆盖了短距、中距和长距全套的固态数字激光雷达,可在全局视野内精确成像,不会产生运动模糊。

DF 既能满足汽车制造商对 ADAS 和自动驾驶的要求,也可无缝集成到车辆架构和设计中。Ouster 预计将于 2025 年量产 DF 系列,目前已经向 OEM 和 Tier 1 交付了功能原型机和样机。

再比如 Ibeo NEXT,同样也是 FLASH 系的固态激光雷达,高分辨率,低能耗,探测距离达 250 米,适用于 ADAS 至 L5 级别的自动驾驶。

长城 Wey 摩卡号称将搭载 Ibeo NEXT。

而 Quanergy 和力策科技则采用了更加小众的 OPA 相阵式。

固态数字激光雷达被认为是未来,但它的稳定量产时刻似乎尚未到来。

05

另类 FMCW 模式追随者

而无论是机械式,MEMS,还是 OPA,FLASH,采用的都是 ToF(Time of Flight)测距模式,即飞行时间法,是一种利用信号在一对收发机之间往返的飞行时间来测量两点间距离的方法。

另外还有采用 FMCW 模式,即调频连续波法进行测距的激光雷达。

FMCW 雷达在扫频周期内发射频率变化的连续波,被物体反射后的回波与发射信号有一定的频率差,通过测量频率差便可获得目标与雷达之间的距离信息。

FMCW 信噪比更高且消耗功率更低,拥有芯片级产品的成本与稳定性,且在人眼安全和测距性能间达到了出色的平衡。但由于调谐频率是 THz 级别,其元件需要具备超高精度,需要测量仪器级的元件。

这导致了目前 ToF 是性价比更高的选项,但 FMCW 调频连续波可能会是未来的理想选项。

由两名前苹果工程师创办的 Aeva Technologies 推出的 FMCW 激光雷达便是一个典例,超过 300 米的探测距离,120 ° x30 ° 的 FOV,可即时测出每个点的速度,且不受其他信号的干扰。

自动驾驶明星公司 Mobileye 也在做 FMCW 激光雷达。

2021 年 1 月 11 日,Mobileye/ 英特尔便正式发布了其 FMCW 激光雷达,准确地说是激光雷达 SoC。

在 2022 CES 上,Mobileye CEO Amnon Shashua 教授曾谈到,Mobileye 有一个专门部门在负责构建调频连续波激光雷达,并计划将在 2024 年实现量产。

作为全球知名的芯片公司,Mobileye 在传感器解决方案上似乎有些不按常理出牌。

除了非主流的 FMCW 激光雷达,Mobileye 还在做一件和特斯拉差不多的事,就是实现不用激光雷达也拥有足够感知能力的独立传感系统。

Mobileye 希望能够建立一个高清晰度的新型雷达,称之为软件定义雷达。实现一切都可以通过软件进行配置,包括空中更新,配置传输,发射机,接收机,信号处理等等。通过正确的算法,就能创造独立的雷达传感器,实现激光雷达般的效果。

此外,Mobileye 还训练了另外一个神经网络,将雷达的输出映射到摄像头图像上,相当于把传统雷达和摄像头进行了结合,然后再用神经网络进行训练。

Amnon Shashua 教授表示,如果这一点实现的话,到 2025 年传感配置只需要一个前置激光雷达,却能同时实现三项冗余,激光雷达、摄像头和成像雷达。

这样的配置将在大大降低成本的同时进一步提高安全性,毕竟,这是三项冗余。

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纯视觉路线会反向颠覆激光雷达吗?

以上即是我们复盘的激光雷达的公司、产品、技术路线以及站在他们身后的主机厂。

在激光雷达话题日盛的 2021 年,特斯拉采用了更为激进的抛弃毫米波雷达的作法。

从 2021 年 5 月开始,特斯拉去掉了量产车上原来标配的毫米波雷达,只采用全车 8 个摄像头来为特斯拉的 FSD 提供外部环境数据采集传感器。

马斯克曾对外解释,使用神经网络训练摄像头,配合毫米波雷达与超声波雷达,凭算法即能实现视觉系统对激光雷达的替代。这种方案价格低廉,性能也够用。

而抛弃毫米波雷达,执着地采用纯视觉来实现传感系统,大概源于他对 " 第一性原理 " 的信奉。

既然人类只用眼睛就可以实现驾驶,自动驾驶也应该不需要其他传感器就可以。

而纯视觉感知最大的问题是无法测量距离、速度和加速度。

但既然人脑能脑补出距离,通过计算学习的神经网络应该同样也能具备这样的能力。

既然特斯拉能推出完全基于摄像头的 FSD,就意味着这套系统的实际效果是可靠的。

但这一方案仅适合于特斯拉,这基于特斯拉软件能力的强大。自动驾驶每前进一步,其对冗余算力、冗余识别能力的依赖会产生指数级上升。

激光雷达一旦量产上车,将是自动驾驶汽车不可或缺的核心部件。

【智驾回顾 2021 系列报道

软件定义汽车,传统车企转型的一次全球 " 统考 "|年终专稿

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