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飛速狂奔的鐳射雷達市場,也許跑錯了道

一年以前,陸奇在北京國家會議中心上喊出百度要“ALL IN AI”的口號。而去年此時,李彥巨集乘坐自動駕駛車趕往會場,收到了那張著名的五環罰單。

一年之後,百度已無陸奇,卻有了自動駕駛路試牌照。百度Apollo3.0的量產,讓自動駕駛再一次火爆起來。

從世界範圍來看,Waymo、優步(Uber)、Lyft、百度(Baidu)和梅賽德斯-賓士(Mercedes-Benz)等廠商正逐步加大對無人駕駛的研發和量產力度,其關鍵性的就是在於雷達技術和應用上的突破。而大部分企業更是瞄準了鐳射雷達這塊“香饃饃”, Yole Développement分析預計全球汽車鐳射雷達市場將在2023年達到50億美元,到2032年將達到280億美元。

作為無人駕駛的核心技術,鐳射雷達是一種集鐳射、全球定位系統(GPS)和IMU(Inertial Measurement Unit,慣性測量裝置)三種技術於一身的系統,用於獲得資料並生成精確的DEM(數字高程模型)。

鐳射雷達發展歷程

在大多數參與自動駕駛玩家看來,鐳射雷達是實現自動駕駛的必要基礎,傳統雷達無法識別物體細節,而攝像機在暗光或逆光條件下識別效率明顯降低。但是,市場的火熱發展也正讓鐳射雷達出現了一些不一樣的認知,飛速狂奔的鐳射雷達,也許已經“跑錯了道”。

一、弄錯了認知方向:體積大、價格高是鐳射雷達的“標配”

鐳射雷達應用於無人駕駛,要從Velodyne說起。早在2004年,美國國防部高階研究計劃署(DARPA)主辦了一場跨越莫哈韋沙漠的無人駕駛挑戰賽,這個比賽的初衷是刺激軍事和商業應用領域的自動駕駛技術研發。

Velodyne的創始人David Hall在此次比賽中敏銳的發現了鐳射雷達裝置在自動駕駛技術中的優勢,並開始著手研究。不久,Velodyne研發出了第一臺鐳射雷達,其直徑達到30英寸,重量接近100磅。

時至2010年,谷歌推出無人駕駛汽車專案。谷歌車頂所使用的“車頂花盆”就是Velodyne 生產的64線鐳射雷達感測器,成本約為7.5萬美元,其成本佔到一輛谷歌無人車近一半。

​ 谷歌無人車的“車頂花盆”

而這個“車頂花盆”,並不招人待見。一個明顯的問題就如無人駕駛測試車的外觀,鐳射雷達體積較大,安裝在測試車上相當笨重,因此Alphabet子公司Waymo的測試車採用了黑色巨大弧形車頂,而豐田和優步的測試車頂上則像頂了個咖啡罐。

長此以往,廠商開始認為,體積大、價格昂貴,是目前鐳射雷達的“標配”。但是,一批研發機構已經開始著手解決這個“痛點”,2015年Velodyne釋出16線鐳射雷達,價格從7.5萬美元的降至8000美元;2018年3月,Cepton公司推出第四代產品Vista,其是目前市場中功耗最低,體積最小的感測器,且價格低於1000美金。

​ 低於1000美元的“Vista”鐳射雷達

與機械鐳射雷達(如Velodyne)、固態鐳射雷達(如Quanergy)和flash鐳射雷達(如LeddarTech)不同,Cepton採用微動技術(MMT),並與日本某一級供應商進行合作,將鐳射雷達應用於車燈的空箱之中,進一步拓展鐳射雷達的應用領域。

二、搞錯了應用場景:只有無人駕駛鐳射雷達才能“大展拳腳”

鐳射雷達在現階段智慧車輛實現中是不可或缺的感測器,它具備精確的測距、空間定位與描述、可靠的障礙物檢測等獨特能力。通過高解析度鐳射雷達,有助於實現複雜交通環境下自主駕駛,特別是針對交通擁堵、狹窄道路、小區和停車場等特殊場景。

鐳射雷達在無人駕駛中佔盡了風頭,讓許多廠商和消費者們開始認為只有無人駕駛才能讓鐳射雷達“大展拳腳”。誠然,事實證明鐳射雷達之於無人駕駛就如水之於魚,有著不可替代性,但是也要看到,鐳射雷達的應用場景不僅侷限於無人駕駛領域。

要滌盪這種認知,首先要明白鐳射雷達的工作原理。所謂鐳射雷達,就是通過使用光來測量距離,鐳射雷達能夠非常快速地採集樣點——每秒高達150萬個資料點。

想象一下,當發出光脈衝時啟動秒錶,然後當光脈衝(從遇到的第一個物體反射出來)返回時停止計時器;通過測量鐳射的“飛行時間”,並且知道脈衝行進的速度,就可以計算距離。

​ 鐳射雷達的應用原理

感測器通過快速的對整個環境進行取樣,可以形成一個完整的點雲,而此種運作方式在許多領域都將大有可為。比如:

應用於機器人領域,鐳射雷達解決了機器人行走的問題,知道如何路徑規劃,以及避障的功能,如鐳神智慧、波士頓動力公司都在此方面進行了嘗試並有產品產出;在無人機測繪領域,鐳射雷達可以對正在作業中的礦山和施工現場做精確的三維建模。比如Cepton的SORA200產品,重僅僅550克,探測距離達到200米,專門提供無人機測繪解決方案;在鐵路領域,鐳射雷達可以測量車輛,並可在中央車頂配備慣性測量單元(IMU)和 GPS天線,用以獲得軌道沿線經緯度資訊的3D資料。

CeptonSORA200應用於無人機上

再談汽車駕駛領域,除了無人駕駛中鐳射雷達作為汽車的“眼睛”可以實現路障識別外,其還可以應用於自動緊急制動(AEB)系統,採用雷達測出與前車或者障礙物的距離,然後利用資料分析模組將測出的距離與警報距離、安全距離進行比較,從而保障人為駕駛的安全性。

此外,在汽車零配件領域,與機械鐳射雷達(如Velodyne)、固態鐳射雷達(如Quanergy)和flash鐳射雷達(如LeddarTech)不同,Cepton採用微動技術(MMT),並與日本某一級供應商進行合作,將鐳射雷達應用於車燈的空箱之中,進一步拓展鐳射雷達的應用領域。

三、辨錯了配件關係:鐳射雷達可取代其他冗餘

鐳射雷達、雷達與攝像頭之間,永遠都不會是取代與被取代的關係。特斯拉CEO伊隆·馬斯克(Elon Musk)曾認為:他可以在不依靠一項技術的情況下打造出自動駕駛汽車和半自動駕駛汽車。該技術就是鐳射雷達(LiDAR),即使用鐳射來幫助汽車繪圖和穿梭於周圍的環境。

馬斯克認為,其可以依靠攝像頭和雷達——在不使用鐳射雷達的情況下——來完成自動駕駛系統所需的大部分工作。

這也是目前一些廠商對於鐳射雷達的看法:過於冗餘。事實真正的如此嗎?實際上,鐳射雷達感測器可帶來冗餘和重疊的功能,這是打造無人駕駛汽車所需要的東西,讓車輛即便面對最具挑戰性的環境,也能夠應對。

目前來說,無人駕駛所必備的三種裝置:攝像頭、鐳射雷達和雷達,他們各自有著自己的優點,例如,攝像頭能夠識別物體,但在某些黑暗和低光照的條件下很難看清物體。而鐳射雷達則能夠從一個物體上反射鐳射,進而形成一個影象,即使雨雪可能限制其有效性,也可能會避免照明問題。

這些優點和缺點,雖然每種技術都提供一定程度的冗餘,但從安全性的角度來說必須存在的。無人駕駛當前最為人所詬病的就是安全性問題,比如Uber今年3月18日發生的無人駕駛首例致死車禍,其原因在於無人車感測器已經探測到這位正在橫穿馬路的行人,但自動駕駛軟體沒有在當下採取避讓措施。

作為感測器本身來說,多型別多渠道的感測器能夠形成聯動效應,進而一定程度上增加無人駕駛的安全性。畢竟,只要有0.01%的風險,就會有人因此付出生命的代價。

同樣,從另一個角度來看,馬斯克不看好鐳射雷達也是因為特斯拉正試圖以最低的成本來開發自動駕駛汽車,以低成本並專注軟體的方式來替代鐳射雷達的高昂價格。

但實際上,隨著技術的完善性和發展,鐳射雷達的價格正在逐步下降。Otto公司使得鐳射雷達技術較數年前不僅功能大幅提升同時成本下降了近九成,其產品主要用於18輪的大型貨運掛車上。而Cepton公司在保證效能的基礎上,更是承諾將Vista的售價降至200美元以下,並已經投入量產。

四、狂奔的鐳射雷達,該走向何方?

鐳射雷達發展至今,市場已經是一片紅海,如何能夠在激烈的競爭中展現出自身優勢,狂奔的鐳射雷達,又該走向何方呢?

其實,鐳射雷達發展中面臨著更多的機遇與挑戰,比如材質、環境、行駛速度和成本依然是鐳射雷達需要攻堅的難題,與此同時,其也面臨著許多的機遇。

比如,其在智慧機器生態系統中就將大有可為。與使用二維影象相比,點雲能夠更容易的被計算機使用,用於構建物理環境的三維形象——二維影象是人腦最容易理解的資料,而對於計算機來說,點雲是最容易理解的。

再如,智慧鐳射雷達能為無人駕駛“安全護航”。比如Cepton所研製的微動技術(MMT),其可以實現感測器無任何旋轉或摩擦部件,從而將雷達深度整合與車身之中,提高產品的安全性。在自動駕駛、主動安全和高精度地圖方面,Vista提供了很好的解決方案。

總的來說,鐳射雷達是實現無人駕駛的重要感測器,由於其功能特性可以在複雜交通環境的感知中起到關鍵作用,越來越受高度重視。當然,鐳射雷達在應用市場的過程中也存在著一些機遇和挑戰,具體鐳射雷達這條路怎麼“走得好、走得穩”,這還需要市場和時間來檢驗。

​智慧相對論(微信id:aixdlun):深挖人工智慧這口井,評出鹹淡,講出黑白,道出vb深淺。重點關注領域:AI+醫療、機器人、智慧駕駛、AI+硬體、物聯網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發者以及背後的晶片、演算法、人機互動等。

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