自動駕駛軟體工程師激光雷達

A. 自動駕駛汽車激光雷達的作用是什麼

【太平洋汽車網】激光雷達在自動駕駛中的作用，主要是3D/4D環境感知，探測車輛行駛過程中的路況和障礙物，把數據和信號傳遞給自動駕駛的大腦，再做出相應的駕駛動作。激光雷達可以說是自動駕駛中無形的眼睛，一輛車上大大小小的激光雷達可能數個或者數十個。

新勢力造車在近兩年得到飛速發展，國內的蔚來、理想、小鵬等都在資本市場上融到了大量的資金，早期的新勢力汽車是從新能源電動車入手，因為自動駕駛門檻較高，但是隨著技術的發展和客戶潮流的需要，自動駕駛不得不提上日程，盡管特斯拉的馬斯克對激光雷達不屑一顧，但是還是有除特斯拉以外的大部分廠商都在使用激光雷達，而且是作為主要的感測器。

激光雷達參數詳解激光雷達參數很多：激光的波長、探測距離、FOV（垂直+水平）、測距精度、角解析度、出點數、線束、安全等級、輸出參數、IP防護等級、功率、供電電壓、激光發射方式（機械/固態）、使用壽命等。

和用戶直觀感受很大的包括六大參數：探測距離、測距精度、線束、FOV（垂直+水平）、角解析度、出點數。

相關的參數逐一說明：

1、探測距離探測距離很好理解，就是激光雷達能夠探測的范圍，或者說半徑。

激光雷達的測距能力與被測物體的反射率相關。反射率就是射到目標物的激光能夠被反射回來的比率。

目標反射率越高，雷達能夠檢測到的有效回波就越多，所以能測量的距離越遠。

所以探測距離一般和反射率一起出現，比如150米@10%，就是指在目標反射率為10%的情況下探測距離為150米。

（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）

B. 自動駕駛汽車搭載的激光雷達具體是干什麼的啊能不能簡單介紹下

1. 激光雷達在自動駕駛中的作用，主要是3D/4D環境感知，探測車輛行駛過程中的路況和障礙物，把數據和信號傳遞給自動駕駛的大腦，再做出相應的駕駛動作。激光雷達可以說是自動駕駛中無形的眼睛，一輛車上大大小小的激光雷達可能數個或者數十個。

C. 華為萬人研發激光雷達成本幾何級下降，智能駕駛洗牌開始

華為又一次吹響集結號。

日前，華為智能汽車解決方案業務總裁王軍在第十二屆汽車藍皮書論壇上表示，華為目前在武漢光電技術研究中心集結了一萬多人，該中心目前正致力於研發激光雷達技術，目標是在短期內開發出100線激光雷達，且未來將實現讓激光雷達成本降至200美元（約1391人民幣），甚至100美元（約695人民幣）。

假若華為在短期內數萬人的研發，能夠將激光雷達成本打下來，對於高階自動駕駛，即L3以上自動駕駛，其意義重大。一是加速L3自動駕駛量產落地。二是涉及自動駕駛關鍵感測器實現國產替代。

無論哪一個，對於當下的汽車產業和自動駕駛，意義不言而喻。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

D. 自動駕駛激光雷達的顛覆者Luminar（二）

04 競爭格局分析

進入激光雷達的初創公司越來越多，最後誰會勝出，我們可以一個一個來分析：

談到Luminar，就必須談到目前的市場老大VLDR，其創始人也是傳奇人物，Velodyne Lidar的創始人David Hall在參加DARPA挑戰賽（無人駕駛 汽車 競賽）時發明了現代LIDAR。

當時，LIDAR僅掃描一個點，但是David Hall創建了一個LIDAR系統，該系統旋轉了許多激光，創建了環境的3D地圖，從而永遠改變了整個行業。在完成DARPA課程的車輛中，六分之五使用了Velodyne的解決方案。

VLDR最高的時候佔到激光雷達的80%市場，各個 汽車 商以拿到VLDR的貨為競爭力，對於 汽車 廠商，要拿到VLDR的貨並獲得支持之前要先交100萬美元，可見市場供需關系是如何扭曲的，也可見激光雷達市場的巨大市場需求。

但是太好的一個市場把VLDR慣壞了，VLDR在以下幾個方面失策了：

所以VLDR是昔日英雄，而Luminar是明日之星。

華為無疑是這個行業的重量級選手，從公布的信息來看，華為研發投入大，和Luminar類似，也是採用1550nm激光，也是採用MEMS類似的技術。

從華為公布的各種參數來看，和Luminar還有一定的差距，比如華為是96線起，而Luminar是300線，探測距離華為是150米，而Luminar是250米。

華為的激光雷達離生產製造還有較長的距離，預計要2023以後才能量產，Luminar解決了大量的技術問題、工程問題，這些華為都需要時間去經歷的。特別是如果解決1550nm的銦鎵砷的成本問題。

未來Luminar相比華為的優勢應當是在軟體上，就是ASIC的軟硬體一體的軟體上。

Luminar在海外市場能形成壟斷性優勢，而華為可能在國內市場形成壟斷性優勢。由於國產化力量，Luminar在國內市場預計很有限。

速騰是跟蹤學習Velodyne,並且定價比Velodyne低。也是機械式激光雷達，和Luminar不在一個賽道上，Luminar是固態激光雷達，機械式激光雷達在車用領域遲早要被淘汰的。

在2020年的第二天，速騰聚創)式宣布，其固態激光雷達RS-LiDAR-M1 Simple (Simple Sensor Version)開始接受訂購，單價為1898美金。可惜是基於905nm的激光，註定是過渡產品。

禾塞還是機械式的激光雷達，雖然有128線，機械式已經不是產業方向，前景並不看好。

綜合來看，國內最有競爭力的還是華為，技術路線和Luminar比較靠近，是正確的技術路，也說明華為深度的技術功底和技術戰略，另外也驗證了Luminar的技術創新的方向是對的

Aeva由兩名前蘋果工程師成立，將反向收購InterPrivate Acquisition Corp IPV.N合並上市，交易後其市場估值為21億美元。

Aeva在 汽車 激光雷達領域處於相當弱勢的地位，他另闢蹊徑，選擇消費電子市場，類似於蘋果手機的人臉識別，也是激光構建三維人臉圖像。

目前的消費設備，其激光雷達感測器的有效范圍約為5米，Aeva 可以在2024年之前開發出有效距離在30米或更遠的感測器。除此之外，在成本上，Aeva Inc還希望能夠在未來將感測器產品的成本降低到10美元左右。

所以和Luminar不在一個賽道上，不值得深入討論。

來自以色列的Innoviz在2016年成立，2019年的時候融到了C輪， 2018年初拿到寶馬的Design Win量產項目，計劃在2021年年中量產，寶馬對激光雷達的車規級的高標准要求帶來巨大壓力，倒逼Innoviz要在明年進行產品的量產，完成全自動化生產的過程,無論是寶馬還是Innoviz，實際進度不及計劃。

Innoviz的技術還是有相當功底的，可惜Innoviz致命的問題還是採用905nm激光，這個是過渡產品，由於功率問題不足以支撐自動駕駛。

Luminar顛覆性的技術創新，系統的解決了一系列的問題，包括成本問題、激光功率帶來的識別距離問題等。

綜合以上的競爭對手，除了華為，其他統統都是技術路線錯誤，有的是機械式，有的還是905nm。

只有華為的技術路線基本和Luminar差不多，一方面說明華為是世界級的公司，已經具備了向Luminar學習或看齊的能力，可以是先學習再競爭，但是其他競爭對手，連學都學不來，說明學都不容易學，因為解決不了技術問題，學也是白學。

由於Luminar解決了幾個核心技術問題，特別是InGaAs（銦鎵砷） 接收器的問題，這方面還沒有看到華為的相關解決方案。

所以，未來的市場，很有可能是Luminar是海外市場占壟斷地位，而華為在國內市場占據一定的定位，因為華為是整車解決方案，單單激光雷達可能不會銷售給其他車企，這樣的話禾塞和速騰還有一定的機會，如果華為可以把激光雷達單獨銷售，禾塞和速騰前景堪憂。

車用激光雷達由於巨大的潛力市場，參與者眾多，由於車規級激光雷達研發、生產製造難度大，難以創收。 有些初創企業已經支撐不下去了，行業開始進入整合階段，從春秋到戰國，強者恆強，而Luminar就是戰國中的秦國。

1、激光雷達先行者Quanergy陷入困境，聯合創始人兼CEO被趕下台

2012年創立的Quanergy賣的是固態LiDAR的概念，固態比傳統的機械式旋轉LiDAR體積更小、更高效也成本更低。迅速崛起後，Quanergy 固態感測器晶元定價僅為 250 美元，未來的目標是將激光雷達售價拉低到 100 美元以下。

不過，這家公司卻一再跳票，沒能跟上自己制定的開發時間線。據彭博社2018年報道，一些業內的合作夥伴與Quanergy前員工透露稱，公司賣出的LiDAR根本達不到宣傳中的性能。

最近幾年裡，Quanergy開始逐步將精力轉向地圖、安全與其它非 汽車 領域的應用。

由於產品不達要求， 汽車 製造商們都退訂單。也再次說明，激光雷達的技術和工程、工藝的技術難度相當之大。

2、去年8月，以色列激光雷達初創公司Oryx Vision Ltd.宣布正式關門

這家成立於2009年公司累計籌集了6700萬美元。該公司創始人表示，他們看到激光雷達正在成為一個巨人的 游戲 ，作為一個小公司，很難繼續運營和取得預期的投資回報，只得關門。

3、VLDR也在 汽車 激光雷達上遇阻

近年來，Velodyne早期的多位高級管理層陸續離開，包括工程副總裁、COO、CFO等等。2018年也成為該公司高層離職的高峰期。

去年5月，公司的CFO Robert Brown離職，並跳槽至競爭對手Cepton；7月，公司的產品管理副總裁T.R. Ramachandran離職，同樣加盟Cepton出任市場執行副總裁。幾個月後，Cepton宣布推出最新的低功耗激光雷達Vista-X120，適用於ADAS和自動駕駛應用。

最近，Velodyne宣布任命公司前首席技術官Anand Gopalan為新任首席執行官，而公司創始人David Hall正式「退位」。

原因是，真正用於自動駕駛車輛的激光雷達采購訂單並非VLDR主力，圍繞地圖測繪、機器人以及安防才是Velodyne的主要訂單來源。

其中，最重要的受制因素是近年來，自動駕駛公司尤其是 汽車 製造商對於機械式激光雷達的態度轉變,轉向固態激光雷達。

也因此，固態激光雷達成為Velodyne必須邁過去的坎。比如，該公司曾在2017年宣布將推出一款固態 汽車 激光雷達Velarray LiDAR，彼時官方預計到2018年該產品將進入規模化生產，售價可以達到幾百美金的水平。

此後，時間被推遲。量產變成了樣件測試，時間點也改為預計2019年上半年交付主機廠測試，2019年下半年，推出車規級的Velarray。一推一年多。

然而，等到2020年1月份的美國CES展上，取而代之的則是一款批量生產目標價格為100美元，探測距離僅為100米，視場角為60度的Velabit激光雷達，不太能用於 汽車 自動駕駛。

Velodyne的經歷再次說明固態激光雷達研發、生產、製造工藝技術難度極大，行業的老大都搞不定，一般的初創公司吹牛，你一定要謹慎。

4、Luminar負責人表示，最近一段時間有很多同行和他們在接洽，尋求被收購的機會。

05 Luminar的估值

Luminar預計2020年底，訂單額將達到約10億美元（最近一段時間更新到15億美元），到2025年將超過100億美元，如果能交付一半，都至少有50億美元的營收。

考慮到後面還不斷的新訂單進來，假定2025年有50億營收，這個高速成長的公司，並且有可能成為行業的壟斷者，至少可以30 PS，也就是可以到1500億市值。

如前面所言， 汽車 激光雷達，這個180多億美元的市場，以Luminar當前技術和市場壟斷性優勢， 佔1/3的市場份額都有60億，足夠成長起一家千億市值的公司，而市場只獎勵第一名 ，Luminar從目前的種種分析來看，就是這個第一名。

作為和GMHI交易的一部分，Luminar的股東將在交易完成時獲得約2.718億股Gores Metropoulos普通股，現有5000萬股，合計3.2億股, 1500億市值對應的是468元。未來還有巨大的潛力空間。

目前股價從10元開始起漲，到最高47.8，暴漲之後大幅調整到28，未來還有巨大的空間。（作者：大道-不簡）

E. 華為自動駕駛有多牛激光雷達實現降維打擊，直接吊打特斯拉

2021年4月17日，華為輪值董事長徐直軍的一句話在網上引起眾多網友熱議，徐直軍表示極狐阿爾法S能夠全自動駕駛水平遠超特斯拉。華為憑什麼這么說？華為的自動駕駛真的可以對特斯拉實現降維打擊嗎？

2018年世衛組織於發布的報告提到了，全球每年因為交通事故死亡的人數達到135萬。意味著每20多秒就有1個人，因為交通意外失去生命。所以世衛組織希望在2020年前後，全球道路因交通事故造成的死傷人數降低50%，這個難度可不小。

按照我國2019年應急管理部發布的報告，我國交通事故高發時段，主要發生在上下通勤高峰時段。導致交通事故頻發的原因，就是不遵守交規的車輛和行人、電動車、摩托車碰撞導致的交通事故。其次是開賭氣車、霸王車的司機，惡意別車容易出現交通事故。

數據顯示， 2019年我國交通事故 受傷人數為221309人，死亡人數高達56934人 。同時我國每年因為堵車直接經濟損失高達2500億，相當於我國GDP的5-8%,尤其是北京、上海、廣州等一線大城市，每天發生的交通擁堵的相關處理費用達到10億元。因為堵車開不快費油，加上上班族堵在路上沒法創造價值，以及工廠所需原材料送不到造成的損失，造成的間接經濟損失也十分龐大。

在這個檔口上，自動駕駛逐步發展起來，成為解決我國交通問題的重要技術之一。根據谷歌旗下無人駕駛公司Waymo的數據表面，自動駕駛 汽車 技術能夠通過將安全間距縮短， 汽車 通行時間從0.9秒，最短可縮短至0.2秒。紅燈變綠燈時 汽車 都是一輛接一輛的起步，這十分浪費時間，如果 汽車 全部採用自動駕駛，那麼基本可以實現一起啟動，這樣可以大幅減少同行時間。

通行時間減少，通行能力自然會大幅上升，通信效率預計會提升45%到130%左右。考慮到新技術的不確定性，全面普及自動駕駛 汽車 技術之後，每條車道有效通行能力，保守估計會提高60%到80%。因為交通便捷，堵車少了，所以開車的人變多了，這樣會讓整個交通總流量增加5%到15%。

不過要做到這個水平，自動駕駛水平至少要達到L3-L4的水平，根據國際自動機工程師學會劃分的智能駕駛標准，L3級別可以達到車輛完成絕大部分駕駛操作。而L4級別可以達到車輛完成所有駕駛操作，特殊路段例外。意味著L3級別的技術，人的手還不能離開方向盤，而L4就可以了。

自動駕駛的研發工作已經幾十年了，如今能做到是因為AI技術和計算機視覺技術的興起，以及各種MEMS感測器的升級換代，我國已經具備實現自動駕駛的可能。而且因為自動駕駛的產業鏈特別長，涉及人工智慧、通信、半導體技術、以及 汽車 技術，涵蓋了我國絕大多數新 科技 的產業鏈，所以自動駕駛的潛在市場規模極為龐大。

隨著我國智能化全產業鏈的技術逐漸成熟，隨著國家政策的推動，眾多資本已經入局，經過數十年的技術發展，目前我國的自動駕駛的商業化落地的節點已經到來。

而此時國內外知名的 科技 公司和傳統 汽車 巨頭，都在積極布局自動駕駛，例如谷歌旗下的Waymo、通用旗下的Cruise、福特的Argo、矽谷初創公司Aurora和德爾福 汽車 旗下的安波福。以及網路、華為、大疆、寶馬、豐田、沃爾沃、小馬智行、特斯拉等眾多 科技 巨頭參與其中，可謂是八仙過海，各顯神通。

不過作為第一個將自動駕駛商業的特斯拉，旗下的新能源 汽車 卻屢屢發生事故，這為自動駕駛發展抹上了一層陰影，特斯拉到底是現有的技術還不成熟？虛假宣傳？

我們要知道自動駕駛的需要的三大系統，分別是用來感知、決策、和執行的。而自動駕駛系統的最終目標是代替人工駕駛，所以需要模擬人的處理方式，通過五官的感知周圍的環境，並將收集到的數據傳輸到大腦；由大腦對收集的信息進行判斷和決策，給予人體信息，身體和四肢會根據大腦給出的指令行動。

所以自動駕駛的「五官」，需要對周邊環境感知、位置感知和速度、壓力等其他信息感知；而自動駕駛的「大腦」主要包括：操作系統、集成電路和AI；自動駕駛的「身體」包括：動力控制、方向控制、以及其他控制。

自動駕駛的「五官」可採用多種感測器代替，視覺感測器、雷達感測器、紅外感測器是最常用的三類感測器。最火的自然是視覺感測器和雷達感測器。而雷達感測器又可分為，毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達三種。一般的自動駕駛演算法工程師認為，多種感測器融合是實現自動駕駛的關鍵。

而多感測器融合的原理是利用計算機技術，將多種感測器收集的信息和數據進行整合和分析，並綜合評估，作出決策的信息處理過程。而特斯拉選擇純視覺化確實刷新了很多工程師的認知，雖然特斯拉加裝了毫米波雷達，但是毫米波雷達無法對圖像的顏色進行識別，且對橫向出現的目標不敏感，對於較小物體的識別效果不佳，所以缺乏高程信息。

毫米波雷達的缺點，導致它很難分別禁止的物體，例如井蓋和指示牌。同時毫米波雷達因為對顏色不敏感，所以對靜止的白色物體的監測也會大打折扣，如果自動駕駛系統過分信任毫米波雷達的數據，會導致 汽車 通過井蓋或者指示牌下方時，車會自動避險或者剎車，導致駕駛者崩潰。所以特斯拉將視覺感知結果與毫米波雷達結果進行融合時，感知結果如果不一致，特斯拉選擇相信視覺感知而忽略毫米波檢測。

不過視覺感知依賴車載攝像頭，而攝像頭作為光感元件，對周圍環境的光照強度的變化極為敏感，這會對攝像頭圖像的准確性有著非常大的影響，所以天氣和環境的變化，都會對特斯拉的全自動駕駛系統形成制約。為了在視覺感知的水準達到自動駕駛的要求，對系統的演算法、算力以及決策力要求很高。

但是特斯拉的自動駕駛模式屢屢發生事故，2016年5月，美國一男子開啟特斯拉Model S後自動駕駛模式，從背後追尾半掛卡車，導致當場死亡。同樣的事兒又發生在2018年初，一男子開啟了特斯拉Model S自動駕駛功能，撞上了消防車。所以眾多事故也間接說明特斯拉的自動駕駛系統存在不小的問題。

和特斯拉自動駕駛的視覺感知不同，華為採用3個激光雷達，配合攝像頭和毫米波雷達等感測器進行數據融合。並且華為宣傳要將96線車規級高性能激光雷達的成本壓縮到200美元，甚至100美元。

而激光雷達由發射器、接收器、光束操縱器和信息處理系統，四個領域組成。工作原理是利用發射器發射的激光，通過接收器對時間差及相位差進行計算，用激光線數進行三維點雲圖的描繪，建立周邊環境的圖像信息。

激光雷達因為線數不同，建立的圖像也有差距。所以要用激光雷達成像技術實現自動駕駛，激光雷達線數至少要達到16線以上，才能3D建模成像。雖然激光雷達成像清晰，綜合性能最佳，但是激光雷達也有一個硬傷，那就是價格不菲。

按照極狐阿爾法S的華為HI自動駕駛系統，配置了3個96線激光雷達和13個攝像頭、以及6個毫米波雷達和1個車頂慣導、1個域控制器。這配置絕對吊打特斯拉，但是華為想要實現1000公里無干預自動駕駛，並且將96線激光雷達的價格，壓倒200美元也是困難重重。

作為激光雷達技術引領者 Velodyne公司，旗下的16線激光雷達售價高達4000美元，128線激光雷達的售價更是超過8萬美元，如此高昂的價格也是特斯拉放棄激光雷達的原因。不過根據數據顯示，隨著自動駕駛技術的普及，從2025年以後，預計全球每年會有600萬輛新車，會搭載激光雷達。屆時激光雷達的市場規模也有望突破50億美元的大關，售價也會大幅下降。

如今我國一家創業企業，速騰聚創已經將125線固態激光雷達的售價降低到1898美元。目前華為HI自動駕駛系統，使用的的96線激光雷達也是由速騰聚創提供，雖然速騰聚創已將激光雷達的價格大幅壓縮，但是單個激光雷達的采購成本，也遠遠超過2百美元。所以美團老總王興公然發微博嘲笑華為，說華為和特斯拉的忽悠能力旗鼓相當。

華為的策略很明確，就是通過壓價賠本賣，實現華為全自動駕駛的普及，並通過量產降低成本，在未來實現盈利。 但是激光雷達的核心MEMS感測器的元器件，都被歐美國家的電子巨頭壟斷。

涉及光學信息處理系統的主控晶元和模擬晶元市場，基本被美國半導體公司壟斷，尤其是激光雷達的主控晶元90%的市場被美國賽靈思掌控。而華為目前還被美國制裁，想獲得國外零配件基本沒戲。

此時就不得不佩服華為的前瞻性了，因為華為很早就在光電半導體領域發力，在2012年和2013 年分別收購了英國光子集成公司和比利時Caliopa 公司，這兩家公司都是從事硅光技術開發的企業。通過這兩次收購華為成為國內首家掌握硅光子技術的公司。目前華為已經在光電領域成為全球頂尖的公司，但是居安思危，依舊沒有忘記布局。

華為先後投資多家激光雷達MEME感測器的相關的公司，例如縱慧芯光、南京芯視界等多家公司，還在今年6月入股長光華芯。而長光華芯，是中國唯一激光晶元製造和研發的企業，可以理解為長光華芯的產品都是咱們中國的技術和產品，完全具有自主知識產權，同時還有完整的工藝平台和生產線，華為采購長光華芯的產品，可以完全不看美國人的臉色。

華為覺得這樣還是不太靠譜，所以華為海思在2019年投資18 億元，在武漢建設華為海思光晶元工廠。值得一提的是，華為選擇在武漢建立光晶元工廠的原因，是因為武漢是中國最大的光谷，類似美國的矽谷，專門從事某一領域的 科技 開發工作。

同時武漢光谷，也是我國最大的光電器件研發基地，其科研能力和技術能力僅次於北、上、深位居中國第四，所以華為就是借這個地方，整合整個光谷企業的資源和技術，把中國集中力量辦大事的習慣發揚一下，一舉突破美國技術封鎖，同時把激光雷達的價格壓下來，做成白菜價，以後讓新能源 汽車 的價格便宜一點。

華為這一路走來確實不容易，不過隨著我國5G不斷加深，我國主推的C-V2X技術，成為車聯網的國際標准。V2X即是一種車用無線通信技術，是實現車輛與萬物互聯的關鍵技術，以後可以通過 汽車 連接手機，甚至家裡的電冰箱、電視還有馬路上的所有 汽車 都能實現全面互聯。

V2X成為國際標准，意味著未來各個國家生產的新能源 汽車 ，聯網都要採用這項技術，華為就是做5G的，所以依託C-V2X的技術，可以大幅提升自動駕駛的安全性和便捷性。因為以後的 汽車 之間都會有數據傳輸， 汽車 視野受阻也沒關系，有數據傳輸系統就知道你在哪。

所以華為在自動駕駛領域超越特斯拉並不是難事，但是要徹底打破美國的技術封鎖，還需要一些時日。

老子雲：天地所以能長且久者，以其不自生，故能長生。華為一路走來，只有一個目標，紮根在技術之中，不斷創造出新技術，推動人類發展，才能長盛不衰。也期待華為能走得更遠。

F. 速騰聚創發布全固態補盲激光雷達RS-LiDAR-E1 助力L4自動駕駛

百萬產能，每12秒一台激光雷達下線

活動現場，RoboSense（速騰聚創）創始人兼CEO邱純鑫博士、RoboSense（速騰聚創）聯合創始人兼執行總裁邱純潮、Luxshare（立訊）董事長王來春、Luxshare（立訊）副總裁孟岩等共同見證了Luxsense（立騰創新）的揭幕儀式。

Luxsense（立騰創新）是RoboSense（速騰聚創）智能製造集群的重要組成部分。自2021年首條車規級激光雷達產線完成SOP以來，RoboSense（速騰聚創）逐步形成業內規模最大、自動化程度最高、製程工藝最先進、品質管理最嚴格的生產智造集群。

RoboSense（速騰聚創）生產運營總經理隋寶峰表示：「如果說充分驗證是激光雷達量產的前提，那麼充分的生產准備則是激光雷達市場規模化的必要保障。」

RoboSense（速騰聚創）智造集群一期投資超10億元，廠房面積超5.5萬平方米，先後搭建近20條自動化產線，並同步自主開發高度智能的生產軟體，可達到「每12秒生產一台激光雷達」的頂級效率，實現了「深圳-東莞-廣州」「三位一體」的產能保障。百萬級產能的智造集群，不僅是市場需求快速擴大的必然要求，也是研發成果與核心技術快速落地和量產的必要保證。

RoboSense（速騰聚創）智造產線總計投入超1000台各種型號的機器人，基於柔性化、模塊

G. 激光雷達對自動駕駛有多重要是時候了解下了

新華網北京5月7日電 題：激光雷達對自動駕駛有多重要？是時候了解下了

新華網 凌紀偉

盤點前沿 科技 ，自動駕駛無疑佔得一席。尤其進入2020年以來，來自政策層面的兩大利好加持，有望開啟自動駕駛全產業鏈新一輪騰飛。

推動自動駕駛向前更進一步，新基建功不可沒。3月份以來，新基建無疑是行業最大的話題。在早前公布的新基建七大領域中，人工智慧排序靠前，而自動駕駛是人工智慧的重要組成部分，更涵蓋了人工智慧幾乎所有的技術類型。4月20日，國家發改委對備受熱議的新基建范圍作出權威闡釋，其中自動駕駛屬於融合基礎設施當中的智能交通基礎設施。可見，自動駕駛一直都在新基建之列，其蘊藏的發展潛力不言而喻。

2月份，國家發改委、 科技 部、工信部等11部門聯合印發《智能 汽車 創新發展戰略》，這是國家層面繪制的一張頂層藍圖，且明確智能 汽車 就是具有自動駕駛功能的新一代 汽車 。這一界定，對自動駕駛各相關產業鏈極為重要，產業鏈廠商信心倍增。此外，工信部發布的《 汽車 駕駛自動化分級》推薦性國家標准於4月9日公示結束，若審批落地，這意味著中國將擁有自己的自動駕駛分級標准。

國家大力推進自動駕駛發展，在一定程度上突破了大量基礎障礙。但如果要繼續加速自動駕駛發展進程，還需要在自動駕駛關鍵基礎技術上下更多功夫，比如高精度感測器。作為產業鏈的一環，感測器供應商能否從中用好契機、承擔起責任呢？

重要性:激光雷達是無人車的眼睛

晶元、高精地圖與導航、演算法、模擬、雷達與多感測器融合……自動駕駛的關鍵技術很多，但感測器無疑決定著無人車能不能走好、走得更遠。

《智能 汽車 創新發展戰略》的一大亮點，就是首次定義了什麼是智能 汽車 ：是指通過搭載先進感測器等裝置，運用人工智慧等新技術，具有自動駕駛功能，逐步成為智能移動空間和應用終端的新一代 汽車 。在這個定義中，「搭載先進感測器」是智能 汽車 的重要標簽。

說到感測器，激光雷達、毫米波雷達和攝像頭是公認的自動駕駛的三大關鍵感測器技術。從技術上看，激光雷達與其他兩者相比具備強大的空間三維分辨能力。中國 汽車 工程學會、國汽智聯 汽車 研究院編寫的《中國智能網聯 汽車 產業發展報告（2019）》稱，當前在人工智慧的重要應用場景智能網聯 汽車 的自動駕駛和輔助駕駛領域中，激光雷達是實現環境感知的核心感測器之一。報告認為，在用於道路信息檢測的感測器中，激光雷達在探測距離、精準性等方面，相比毫米波雷達具有一定的優勢。

無人車的「眼睛」，這是很多人對激光雷達的形象說法。尤其是以攝像頭作為感測器的特斯拉自動駕駛 汽車 接連出現幾起安全事故後，業內警醒，完全的無人駕駛無法脫離激光雷達「眼睛」的庇護。

禾賽 科技 激光雷達產品

實力與能力往往是相匹配的，擔綱無人車的「眼睛」，激光雷達有其技術優勢。例如，在靜態目標的掃描中，以禾賽 科技 為代表的「國產」激光雷達公司產品表現不俗——點雲密度方面，禾賽的64線激光雷達Pandar64獲得目標物體返回點數最多，甚至排在了一款由國外大廠製造的128線激光雷達的前面。而在同時使用多個激光雷達的測試中，國產激光雷達的表現也十分突出，強大的抗干擾能力為中國企業的產品加分不少，這是中國企業在高精尖製造領域的實力彰顯。

激光雷達是車輛安全和智能化的核心高端感測器，激光雷達也是我國智能 汽車 戰略大力發展的關鍵基礎技術之一。

對比《智能 汽車 創新發展戰略》意見徵集稿和正式印發版就會發現，在有關核心供應鏈環節的表述中，意見稿中的「重點推動感測器」被修改為「車載高精度感測器」。這一修改目標更為明確，即培育發展「高精度感測器」。產業方面，發展戰略要求推進車載高精度感測器等產品研發與產業化，促進激光/毫米波雷達等自主知識產權軍用技術的轉化應用。可見，下一步投資建設的落地點，在感測層的機會就在於高精度、高准確度的感測器。國內，更多「禾賽」將從中受益。

政策機遇：巨量需求5年內釋放

自動駕駛幾乎集成了人工智慧所有的技術板塊。新基建給自動駕駛領域帶來的利好在於，為智能 汽車 提供了相匹配的信息化的道路和交通環境，增強了車路協同。比如，中國首條自動駕駛超級高速杭紹甬智慧高速已開建，將提速自動駕駛商業化。

新基建是實實在在的商機。工信部曾預測，2020年中國智能網聯 汽車 市場規模可達1000億元以上。今年以來，從中央到地方積極部署落實新基建，部分地區上馬了一批智慧交通項目，間接拉動自動駕駛產業鏈逐漸升溫。自動駕駛作為新基建重要組成部分，也正吸引大量高 科技 企業加入「賽道」。除了BAT和華為之外，像中興、大唐這類通信領域的企業，蘑菇車聯這類車聯網企業，希迪智駕這類自動駕駛初創企業，做ETC的金溢 科技 、萬集 科技 ，高德地圖、四維圖新這類圖商都開始跑步入場。而像禾賽 科技 等這些自動駕駛智能硬體製造商，原本就已經在激光雷達行業深耕多年，並在基於自動駕駛應用下的環境感知系統領域深耕多年，成為細分賽道的領跑者。

國家智能網聯 汽車 測試區——網路自動駕駛正在進行路測，車頂搭載了禾賽Pandar 40P激光雷達

AutoX無人車體驗招募項目——Robotaxi 車隊整裝待發，車頂搭載禾賽Pandar 64激光雷達

具體到感知層面來看，激光雷達是自動駕駛 汽車 最重要的增量配件之一。谷歌、奧迪、福特和網路等公司研發的無人駕駛 汽車 基本都採用了激光雷達。目前，自動駕駛逐漸向產品化、商業化過渡，而且很多車企已經意識到，將完全自動駕駛 汽車 的部署瞄準自動駕駛計程車這一領域，有可能為最終自動駕駛乘用車的量產鋪平道路。4月20日，網路無人駕駛計程車Robotaxi正式落地長沙，這是國內第一次面向大眾開放測試自動駕駛計程車服務；4月27日，高德地圖與自動駕駛公司AutoX在上海正式啟動了Robotaxi無人車體驗招募項目，標志著無人駕駛已然邁向進一步商業化的道路……值得注意的是，上述項目均採用了包括禾賽 科技 在內的國產製造商的激光雷達。

疫情期間，支援武漢方艙醫院的無接觸配送小車為醫護人員運送物資，車頂搭載禾賽Pandar 40P激光雷達

不僅是無人駕駛計程車，京東、美團等電商平台則結合物流商業場景發力無人車的短距離配送。而在今年疫情期間，武漢方艙醫院的無接觸配送小車也搭載了激光雷達。事實上，諸多車企與阿里、騰訊等互聯網巨頭也紛紛布局無人駕駛領域。其中，很多布局自動駕駛領域的公司，都選擇了國產激光雷達公司的產品。

按照《智能 汽車 創新發展戰略》規劃，到 2025 年，中國將實現有條件自動駕駛的智能 汽車 達到規模化生產，實現高度自動駕駛的智能 汽車 在特定環境下市場化應用。這意味著未來5年，如果使用激光雷達的無人駕駛技術取得成功並進行量產，將帶來巨量的激光雷達需求。

中國的自動駕駛已經走上換道超車之路，充分體現在各個細分領域的發展上。就激光雷達領域而言，以禾賽 科技 等為代表的激光雷達「國產力量」正在崛起，產品性能受到業界廣泛認可。禾賽的產品線包括機械式激光雷達、固態激光雷達及多感測器融合系統，主要客戶涵蓋全球自動駕駛 科技 公司、車企、一級供應商。在加州65家擁有自動駕駛公開道路測試牌照的公司中，超過1/2是禾賽 科技 的客戶。

政策刺激是從行業整體出發，具體到自動駕駛行業中的各個垂直領域，激光雷達是突破自動駕駛技術瓶頸和大規模量產的必經之路。

未來趨勢：自主創新降本提質

自動駕駛車輛所需要的雷達目前面臨著技術和成本困擾。受制於種種因素，打造一款能夠量產使用的車規級激光雷達難度巨大。

國外機械式激光雷達市場起步較早，技術較為成熟。相比美國、德國、以色列等開發的激光雷達，國內的產品已然可以平分秋色。由於技術壁壘高，國內主攻研發用於無人駕駛 汽車 的激光雷達的「玩家」並不多。雖然研發難度較大，盈利也比較難，但幾家創業企業開發的多款具有競爭力的創新產品迅速打入國內外市場，已趕超國外企業。比如，禾賽 科技 的產品技術路線及優勢表現在測距性能優越，具有激光雷達抗干擾核心技術，核心器件自主開發，自建產線實現機械式激光雷達穩定量產，其產品在實際使用過程中展現了明顯的性能優勢，並且供應鏈優勢比歐美更勝一籌。日前，一權威測評網站連載報告顯示，德國大學生方程式賽車大賽，這一被稱為「歐洲頂級工程師搖籃"的重要賽事，其中排名前5的車隊，有4家採用禾賽 科技 的激光雷達作為感測器的最終選擇。能夠滿足如此嚴苛賽事要求的激光雷達，也正在通過禾賽這樣的中國公司，同時應用於國內日常自動駕駛應用場景下。

市場對自主創新的認可，其實也是中國發展智能 汽車 的方向所在。對比《智能 汽車 創新發展戰略》意見修改稿可以發現，原先主要任務「突破關鍵核心技術」，改為「突破關鍵基礎技術」。這說明未來智能 汽車 的長遠發展，不僅要突破核心技術，而且必須依賴自主研發，使之成為基礎性優勢。中共中央、國務院去年9月印發的《交通強國建設綱要》也指出，要加強智能網聯 汽車 （智能 汽車 、自動駕駛、車路協同）研發，形成自主可控完整的產業鏈。

眼下，想在無人車上普及激光雷達，應該考慮的是如何降低價格。價格太貴是阻礙自動駕駛技術快速推進的原因之一。在激光雷達領域，存在著這樣一個現象，全球最大的激光雷達供應商的產品單價可達幾十萬元。這與無人車的規模商用要求相去甚遠，這也說明在激光雷達這類硬體領域，仍然存在巨大變革機會。

近日，名古屋大學測評了來自全球的數家激光雷達廠商的12款激光雷達產品，結果顯示禾賽 科技 等國產激光雷達實力不俗，在很多性能上已經趕上甚至超越國外大廠的產品。作為公司自主創新的標志性成果，禾賽在2019年推出了激光雷達產品「PandarGT 3.0」，其中使用了自主研發的高速振鏡系統和激光器，在低成本量產、車規化和產品整體性能可靠性上邁出了重要一步。

實際上，降低成本的終極之策還在於加快、加大量產。在激光雷達的成本構成中，除了物料外，還包括量產成本，且占據較大的成本比重。業內一般認為，目前激光雷達依然還十分昂貴的主要原因是自動駕駛產業還未落地，需求量沒達到一個質的提高。國外某大品牌也表示，如果能接到10萬台的訂單，其128線產品的價格就能夠做到1000美金以內。

據全球市場調研機構IHS Market預測，2025 年 L3、L4/5 滲透率分別有望達到 15%、5%，2030年國內自動駕駛出行服務收入規模有望突破萬億。《中國智能網聯 汽車 產業發展報告（2019）》認為，激光雷達是未來L4～L5級自動駕駛的核心感測器之一，將逐步由現在的機械旋轉式向成本更低、可靠性更高的全固態化、晶元化的方向發展。從國內外主流廠商的市場行為報道和產品發布計劃分析，車用激光雷達正在朝著高性能、低成本、晶元化、固態化方向發展。

綜上，無論是國家制定的發展戰略目標，還是產業鏈企業的創新實踐，僅從自動駕駛應用層面而言，激光雷達技術將在今後一段時間保持強勁增長勢頭。不難看到，最近激光雷達市場非常火熱，是因為種種利好跡象表明，一旦無人駕駛技術成熟商用，每台車的頂部都需要裝載不止一台激光雷達，這將是一個無比巨大的市場，是時候下注激光雷達領域未來的獨角獸了！

H. Mobileye自動駕駛2025計劃曝光自研激光雷達EyeQ6晶元2023年上市

AmnonShashua表示，「這些數據通過一周時間的訓練就可以讓車輛在德國慕尼黑的街道自動導航，無需其以色列總部的工程師前往德國。」

對此，在Mobileye在第一時間發布了長達1小時的自動駕駛路測視頻，AmnonShashua說，「這是自動駕駛領域重大的里程碑，也是大規模普及的基礎，如果你想推出一個消費類系統，配備該系統的汽車應該可以在任何地方行駛。」

這是一個沒有進行任何剪輯長達將近一個小時的視頻，坦率地說，它很無聊。

視頻介紹稱，」Mobileye的技術依賴於HD映射，根據生產車輛收集的數據生成的，這項技術與特斯拉如何構建其神經網路以實現完全自動駕駛不同。」

Mobileye將其系統稱為「REM」，即「道路體驗管理」。

這里簡單看一下視頻中幾個時間點：

2:37秒，Mobileye車輛自動啟動自動駕駛系統。

3:42秒，車輛遇紅路燈完成自主剎車，距離停止線稍遠。

3:51秒，紅燈變綠燈，車輛啟動迅速，遇有左轉車輛，慢速行駛中未出現走走停停情況。

4:16秒，完成無保護左轉接右轉匯入上橋路線。

5:04秒，遇到過馬路行人，車輛減速。

5:14秒，遇道路邊亂停放車輛，靠左繞行通過，並遇對向來車，及時靠右行駛。

8:45秒，匯入城市快速路。

9:25秒，車速達到90公里每小時。

11:50秒，車輛靠左匯入高速路。

11:50秒，車速達到111公里每小時。

12:40秒，完成變道超車。

16:42秒，駛出高速公路。

42:19秒，遇擁堵路段，完成變道超過停放車輛。

值得注意的是，Mobileye在德國道路上測試自動駕駛汽車的時速限制為每小時130公里，在整個行駛過程中，車速最大為111公里。

當前，激光雷達正處在前裝量產前夜，在全球已有十數家車廠確定將在量產車型上搭載激光雷達，包括：小鵬汽車、賓士、奧迪、寶馬、長城、長安等。

與此同時，Robotaxi經過前期的測試運營即將進入大規模落地運營階段，在新一輪輔助駕駛與自動駕駛技術集中應用的關鍵時期，激光雷達已默認為標配。

而現在的Mobileye已經在晶元、地圖、攝像頭解決方案等方面完成了落地與布局，追隨激光雷達趨勢，Mobileye方案中必將出現自研激光雷達一詞。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

I. 自動駕駛技術的關鍵是什麼激光雷達在其中扮演什麼角色

2019年，北京將允許自駕車在延重高速公路和服務區進行道路測試。當很多人認為自動駕駛的冬天已經到來的時候，也許真正的戰斗才剛剛開始。在這一點上，高級自主車的「眼睛」-激光雷達也是自主車中最關鍵的感測器部件，必然會導致更激烈的產業競爭。

除了導航，激光雷達還可以用於測繪和安防。激光雷達由於具有獲取被測物體三維信息的能力，常用於室內建模、道路及設施數據採集、礦山采空區測量，或者搭載在飛機上進行大規模的電力線巡邏、林業普查、水利勘測等。目前這方面的硬體技術比較成熟，室內有解決方案，裝在汽車、輪船、飛機上，體積大，精度高，探測范圍遠。此外，激光雷達還可用於布置防控設施，實現區域監控。

五營銷產品

目前國內外的激光雷達產品以機械為主，價格比較高；而且就激光雷達的R&D水平而言，國內外並無明顯差異。就固態激光雷達而言，其掃描器件還不夠成熟，在量產工藝和可靠性方面還存在很多問題。因此，「不穩定」和「批量生產困難」是困擾當前激光雷達公司的主要問題。業內人士認為，固態激光雷達研發中最大的難題在於如何實現光路的精確控制，提高解析度和視角，如何實現激光回波的高信噪比檢測，盡可能少的使用機械或機械結構，提高檢測距離。

六如何看待激光雷達的未來發展

激光 radar的上游製造鏈成本低，貨源充足。就下游供應鏈(測繪導航)而言，激光雷達是核心組件，供應不足，所以整個產業鏈的核心都集中在激光雷達產品上。具體來說，國產自主研發的激光雷達已經達到世界一流水平，但在新產品上並沒有出現大的技術飛躍。激光雷達的概念並不新奇，國內的研究所和軍事部門都在這個領域進行了投入。未來隨著整體自主駕駛技術的成熟和5G網路的布局，更多的激光雷達將從實驗室進入市場，更多的高校科研院所科研成果將被轉化。相應的，激光雷達上游供應商(如掃描設備供應商)會更加多元化和成熟，誰能贏得穩定的貨源可能是破局的關鍵。

至於激光雷達未來的發展趨勢，現在一致同意用固體激光雷達取代機械激光雷達。目前距離這個關鍵節點還有很長的路要走。一是機械激光雷達成熟度較高；其次，現有的solid 激光 radar產品難以批量生產，同時滿足遠程測量和低成本的要求。所以對於自動駕駛公司來說，機械激光雷達這兩年用得比較多。所以對於購買激光 radar的客戶來說，如果選擇固態激光 radar，會面臨產品難以快速發貨的風險。

最後，不管產品本身的測量性能如何，激光雷達的最終目標應該是小型化和低成本。在滿足性能條件，成本足夠低，體積足夠小的情況下，激光 radar會給很多行業帶來很大的變化。歷史上，許多大型科技產品在小型化和低成本的過程中找到了更廣闊的應用場景。目前可以想像的空間包括工廠自動化在線質量控制，物聯網的建立，甚至智能手機的應用。水木資本將繼續關注激光雷達相關領域的科技發展，見證並幫助中國激光雷達技術共同進步。

J. Stellantis將用法雷奧第三代Scala激光雷達 實現L3級自動駕駛

易車訊 日前，Stellantis已確認將選擇採用法雷奧第三代激光雷達，從2024年開始為其旗下品牌的多種車型進行裝配。法雷奧第三代激光雷達將使這些車型獲得L3級自動駕駛認證，能夠安全地解放駕駛員的雙手與雙眼。

法雷奧激光雷達還具有基於人工智慧演算法的嵌入式高性能軟體，使其能夠控制車輛的軌跡，預測前方道路上的無障礙區域。當它的視野變模糊時，可以自我診斷並觸發其清潔系統。與所有法雷奧推出的激光雷達一樣，該技術是車規級標準的，這意味著它生成的數據在任何使用條件和天氣狀況下（-40至+85°C）都是完全可靠且准確的。它是感測器系統中的關鍵組件，使車輛能夠獲得美國汽車工程師學會（SAE）有條件自動駕駛（L3級）認證，並滿足UN-R157的法規要求。