自动驾驶软件工程师激光雷达

A. 自动驾驶汽车激光雷达的作用是什么

【太平洋汽车网】激光雷达在自动驾驶中的作用，主要是3D/4D环境感知，探测车辆行驶过程中的路况和障碍物，把数据和信号传递给自动驾驶的大脑，再做出相应的驾驶动作。激光雷达可以说是自动驾驶中无形的眼睛，一辆车上大大小小的激光雷达可能数个或者数十个。

新势力造车在近两年得到飞速发展，国内的蔚来、理想、小鹏等都在资本市场上融到了大量的资金，早期的新势力汽车是从新能源电动车入手，因为自动驾驶门槛较高，但是随着技术的发展和客户潮流的需要，自动驾驶不得不提上日程，尽管特斯拉的马斯克对激光雷达不屑一顾，但是还是有除特斯拉以外的大部分厂商都在使用激光雷达，而且是作为主要的传感器。

激光雷达参数详解激光雷达参数很多：激光的波长、探测距离、FOV（垂直+水平）、测距精度、角分辨率、出点数、线束、安全等级、输出参数、IP防护等级、功率、供电电压、激光发射方式（机械/固态）、使用寿命等。

和用户直观感受很大的包括六大参数：探测距离、测距精度、线束、FOV（垂直+水平）、角分辨率、出点数。

相关的参数逐一说明：

1、探测距离探测距离很好理解，就是激光雷达能够探测的范围，或者说半径。

激光雷达的测距能力与被测物体的反射率相关。反射率就是射到目标物的激光能够被反射回来的比率。

目标反射率越高，雷达能够检测到的有效回波就越多，所以能测量的距离越远。

所以探测距离一般和反射率一起出现，比如150米@10%，就是指在目标反射率为10%的情况下探测距离为150米。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

B. 自动驾驶汽车搭载的激光雷达具体是干什么的啊能不能简单介绍下

1. 激光雷达在自动驾驶中的作用，主要是3D/4D环境感知，探测车辆行驶过程中的路况和障碍物，把数据和信号传递给自动驾驶的大脑，再做出相应的驾驶动作。激光雷达可以说是自动驾驶中无形的眼睛，一辆车上大大小小的激光雷达可能数个或者数十个。

C. 华为万人研发激光雷达成本几何级下降，智能驾驶洗牌开始

华为又一次吹响集结号。

日前，华为智能汽车解决方案业务总裁王军在第十二届汽车蓝皮书论坛上表示，华为目前在武汉光电技术研究中心集结了一万多人，该中心目前正致力于研发激光雷达技术，目标是在短期内开发出100线激光雷达，且未来将实现让激光雷达成本降至200美元（约1391人民币），甚至100美元（约695人民币）。

假若华为在短期内数万人的研发，能够将激光雷达成本打下来，对于高阶自动驾驶，即L3以上自动驾驶，其意义重大。一是加速L3自动驾驶量产落地。二是涉及自动驾驶关键传感器实现国产替代。

无论哪一个，对于当下的汽车产业和自动驾驶，意义不言而喻。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

D. 自动驾驶激光雷达的颠覆者Luminar（二）

04 竞争格局分析

进入激光雷达的初创公司越来越多，最后谁会胜出，我们可以一个一个来分析：

谈到Luminar，就必须谈到目前的市场老大VLDR，其创始人也是传奇人物，Velodyne Lidar的创始人David Hall在参加DARPA挑战赛（无人驾驶 汽车 竞赛）时发明了现代LIDAR。

当时，LIDAR仅扫描一个点，但是David Hall创建了一个LIDAR系统，该系统旋转了许多激光，创建了环境的3D地图，从而永远改变了整个行业。在完成DARPA课程的车辆中，六分之五使用了Velodyne的解决方案。

VLDR最高的时候占到激光雷达的80%市场，各个 汽车 商以拿到VLDR的货为竞争力，对于 汽车 厂商，要拿到VLDR的货并获得支持之前要先交100万美元，可见市场供需关系是如何扭曲的，也可见激光雷达市场的巨大市场需求。

但是太好的一个市场把VLDR惯坏了，VLDR在以下几个方面失策了：

所以VLDR是昔日英雄，而Luminar是明日之星。

华为无疑是这个行业的重量级选手，从公布的信息来看，华为研发投入大，和Luminar类似，也是采用1550nm激光，也是采用MEMS类似的技术。

从华为公布的各种参数来看，和Luminar还有一定的差距，比如华为是96线起，而Luminar是300线，探测距离华为是150米，而Luminar是250米。

华为的激光雷达离生产制造还有较长的距离，预计要2023以后才能量产，Luminar解决了大量的技术问题、工程问题，这些华为都需要时间去经历的。特别是如果解决1550nm的铟镓砷的成本问题。

未来Luminar相比华为的优势应当是在软件上，就是ASIC的软硬件一体的软件上。

Luminar在海外市场能形成垄断性优势，而华为可能在国内市场形成垄断性优势。由于国产化力量，Luminar在国内市场预计很有限。

速腾是跟踪学习Velodyne,并且定价比Velodyne低。也是机械式激光雷达，和Luminar不在一个赛道上，Luminar是固态激光雷达，机械式激光雷达在车用领域迟早要被淘汰的。

在2020年的第二天，速腾聚创)式宣布，其固态激光雷达RS-LiDAR-M1 Simple (Simple Sensor Version)开始接受订购，单价为1898美金。可惜是基于905nm的激光，注定是过渡产品。

禾塞还是机械式的激光雷达，虽然有128线，机械式已经不是产业方向，前景并不看好。

综合来看，国内最有竞争力的还是华为，技术路线和Luminar比较靠近，是正确的技术路，也说明华为深度的技术功底和技术战略，另外也验证了Luminar的技术创新的方向是对的

Aeva由两名前苹果工程师成立，将反向收购InterPrivate Acquisition Corp IPV.N合并上市，交易后其市场估值为21亿美元。

Aeva在 汽车 激光雷达领域处于相当弱势的地位，他另辟蹊径，选择消费电子市场，类似于苹果手机的人脸识别，也是激光构建三维人脸图像。

目前的消费设备，其激光雷达传感器的有效范围约为5米，Aeva 可以在2024年之前开发出有效距离在30米或更远的传感器。除此之外，在成本上，Aeva Inc还希望能够在未来将传感器产品的成本降低到10美元左右。

所以和Luminar不在一个赛道上，不值得深入讨论。

来自以色列的Innoviz在2016年成立，2019年的时候融到了C轮， 2018年初拿到宝马的Design Win量产项目，计划在2021年年中量产，宝马对激光雷达的车规级的高标准要求带来巨大压力，倒逼Innoviz要在明年进行产品的量产，完成全自动化生产的过程,无论是宝马还是Innoviz，实际进度不及计划。

Innoviz的技术还是有相当功底的，可惜Innoviz致命的问题还是采用905nm激光，这个是过渡产品，由于功率问题不足以支撑自动驾驶。

Luminar颠覆性的技术创新，系统的解决了一系列的问题，包括成本问题、激光功率带来的识别距离问题等。

综合以上的竞争对手，除了华为，其他统统都是技术路线错误，有的是机械式，有的还是905nm。

只有华为的技术路线基本和Luminar差不多，一方面说明华为是世界级的公司，已经具备了向Luminar学习或看齐的能力，可以是先学习再竞争，但是其他竞争对手，连学都学不来，说明学都不容易学，因为解决不了技术问题，学也是白学。

由于Luminar解决了几个核心技术问题，特别是InGaAs（铟镓砷） 接收器的问题，这方面还没有看到华为的相关解决方案。

所以，未来的市场，很有可能是Luminar是海外市场占垄断地位，而华为在国内市场占据一定的定位，因为华为是整车解决方案，单单激光雷达可能不会销售给其他车企，这样的话禾塞和速腾还有一定的机会，如果华为可以把激光雷达单独销售，禾塞和速腾前景堪忧。

车用激光雷达由于巨大的潜力市场，参与者众多，由于车规级激光雷达研发、生产制造难度大，难以创收。 有些初创企业已经支撑不下去了，行业开始进入整合阶段，从春秋到战国，强者恒强，而Luminar就是战国中的秦国。

1、激光雷达先行者Quanergy陷入困境，联合创始人兼CEO被赶下台

2012年创立的Quanergy卖的是固态LiDAR的概念，固态比传统的机械式旋转LiDAR体积更小、更高效也成本更低。迅速崛起后，Quanergy 固态传感器芯片定价仅为 250 美元，未来的目标是将激光雷达售价拉低到 100 美元以下。

不过，这家公司却一再跳票，没能跟上自己制定的开发时间线。据彭博社2018年报道，一些业内的合作伙伴与Quanergy前员工透露称，公司卖出的LiDAR根本达不到宣传中的性能。

最近几年里，Quanergy开始逐步将精力转向地图、安全与其它非 汽车 领域的应用。

由于产品不达要求， 汽车 制造商们都退订单。也再次说明，激光雷达的技术和工程、工艺的技术难度相当之大。

2、去年8月，以色列激光雷达初创公司Oryx Vision Ltd.宣布正式关门

这家成立于2009年公司累计筹集了6700万美元。该公司创始人表示，他们看到激光雷达正在成为一个巨人的 游戏 ，作为一个小公司，很难继续运营和取得预期的投资回报，只得关门。

3、VLDR也在 汽车 激光雷达上遇阻

近年来，Velodyne早期的多位高级管理层陆续离开，包括工程副总裁、COO、CFO等等。2018年也成为该公司高层离职的高峰期。

去年5月，公司的CFO Robert Brown离职，并跳槽至竞争对手Cepton；7月，公司的产品管理副总裁T.R. Ramachandran离职，同样加盟Cepton出任市场执行副总裁。几个月后，Cepton宣布推出最新的低功耗激光雷达Vista-X120，适用于ADAS和自动驾驶应用。

最近，Velodyne宣布任命公司前首席技术官Anand Gopalan为新任首席执行官，而公司创始人David Hall正式“退位”。

原因是，真正用于自动驾驶车辆的激光雷达采购订单并非VLDR主力，围绕地图测绘、机器人以及安防才是Velodyne的主要订单来源。

其中，最重要的受制因素是近年来，自动驾驶公司尤其是 汽车 制造商对于机械式激光雷达的态度转变,转向固态激光雷达。

也因此，固态激光雷达成为Velodyne必须迈过去的坎。比如，该公司曾在2017年宣布将推出一款固态 汽车 激光雷达Velarray LiDAR，彼时官方预计到2018年该产品将进入规模化生产，售价可以达到几百美金的水平。

此后，时间被推迟。量产变成了样件测试，时间点也改为预计2019年上半年交付主机厂测试，2019年下半年，推出车规级的Velarray。一推一年多。

然而，等到2020年1月份的美国CES展上，取而代之的则是一款批量生产目标价格为100美元，探测距离仅为100米，视场角为60度的Velabit激光雷达，不太能用于 汽车 自动驾驶。

Velodyne的经历再次说明固态激光雷达研发、生产、制造工艺技术难度极大，行业的老大都搞不定，一般的初创公司吹牛，你一定要谨慎。

4、Luminar负责人表示，最近一段时间有很多同行和他们在接洽，寻求被收购的机会。

05 Luminar的估值

Luminar预计2020年底，订单额将达到约10亿美元（最近一段时间更新到15亿美元），到2025年将超过100亿美元，如果能交付一半，都至少有50亿美元的营收。

考虑到后面还不断的新订单进来，假定2025年有50亿营收，这个高速成长的公司，并且有可能成为行业的垄断者，至少可以30 PS，也就是可以到1500亿市值。

如前面所言， 汽车 激光雷达，这个180多亿美元的市场，以Luminar当前技术和市场垄断性优势， 占1/3的市场份额都有60亿，足够成长起一家千亿市值的公司，而市场只奖励第一名 ，Luminar从目前的种种分析来看，就是这个第一名。

作为和GMHI交易的一部分，Luminar的股东将在交易完成时获得约2.718亿股Gores Metropoulos普通股，现有5000万股，合计3.2亿股, 1500亿市值对应的是468元。未来还有巨大的潜力空间。

目前股价从10元开始起涨，到最高47.8，暴涨之后大幅调整到28，未来还有巨大的空间。（作者：大道-不简）

E. 华为自动驾驶有多牛激光雷达实现降维打击，直接吊打特斯拉

2021年4月17日，华为轮值董事长徐直军的一句话在网上引起众多网友热议，徐直军表示极狐阿尔法S能够全自动驾驶水平远超特斯拉。华为凭什么这么说？华为的自动驾驶真的可以对特斯拉实现降维打击吗？

2018年世卫组织于发布的报告提到了，全球每年因为交通事故死亡的人数达到135万。意味着每20多秒就有1个人，因为交通意外失去生命。所以世卫组织希望在2020年前后，全球道路因交通事故造成的死伤人数降低50%，这个难度可不小。

按照我国2019年应急管理部发布的报告，我国交通事故高发时段，主要发生在上下通勤高峰时段。导致交通事故频发的原因，就是不遵守交规的车辆和行人、电动车、摩托车碰撞导致的交通事故。其次是开赌气车、霸王车的司机，恶意别车容易出现交通事故。

数据显示， 2019年我国交通事故 受伤人数为221309人，死亡人数高达56934人 。同时我国每年因为堵车直接经济损失高达2500亿，相当于我国GDP的5-8%,尤其是北京、上海、广州等一线大城市，每天发生的交通拥堵的相关处理费用达到10亿元。因为堵车开不快费油，加上上班族堵在路上没法创造价值，以及工厂所需原材料送不到造成的损失，造成的间接经济损失也十分庞大。

在这个档口上，自动驾驶逐步发展起来，成为解决我国交通问题的重要技术之一。根据谷歌旗下无人驾驶公司Waymo的数据表面，自动驾驶 汽车 技术能够通过将安全间距缩短， 汽车 通行时间从0.9秒，最短可缩短至0.2秒。红灯变绿灯时 汽车 都是一辆接一辆的起步，这十分浪费时间，如果 汽车 全部采用自动驾驶，那么基本可以实现一起启动，这样可以大幅减少同行时间。

通行时间减少，通行能力自然会大幅上升，通信效率预计会提升45%到130%左右。考虑到新技术的不确定性，全面普及自动驾驶 汽车 技术之后，每条车道有效通行能力，保守估计会提高60%到80%。因为交通便捷，堵车少了，所以开车的人变多了，这样会让整个交通总流量增加5%到15%。

不过要做到这个水平，自动驾驶水平至少要达到L3-L4的水平，根据国际自动机工程师学会划分的智能驾驶标准，L3级别可以达到车辆完成绝大部分驾驶操作。而L4级别可以达到车辆完成所有驾驶操作，特殊路段例外。意味着L3级别的技术，人的手还不能离开方向盘，而L4就可以了。

自动驾驶的研发工作已经几十年了，如今能做到是因为AI技术和计算机视觉技术的兴起，以及各种MEMS传感器的升级换代，我国已经具备实现自动驾驶的可能。而且因为自动驾驶的产业链特别长，涉及人工智能、通信、半导体技术、以及 汽车 技术，涵盖了我国绝大多数新 科技 的产业链，所以自动驾驶的潜在市场规模极为庞大。

随着我国智能化全产业链的技术逐渐成熟，随着国家政策的推动，众多资本已经入局，经过数十年的技术发展，目前我国的自动驾驶的商业化落地的节点已经到来。

而此时国内外知名的 科技 公司和传统 汽车 巨头，都在积极布局自动驾驶，例如谷歌旗下的Waymo、通用旗下的Cruise、福特的Argo、硅谷初创公司Aurora和德尔福 汽车 旗下的安波福。以及网络、华为、大疆、宝马、丰田、沃尔沃、小马智行、特斯拉等众多 科技 巨头参与其中，可谓是八仙过海，各显神通。

不过作为第一个将自动驾驶商业的特斯拉，旗下的新能源 汽车 却屡屡发生事故，这为自动驾驶发展抹上了一层阴影，特斯拉到底是现有的技术还不成熟？虚假宣传？

我们要知道自动驾驶的需要的三大系统，分别是用来感知、决策、和执行的。而自动驾驶系统的最终目标是代替人工驾驶，所以需要模拟人的处理方式，通过五官的感知周围的环境，并将收集到的数据传输到大脑；由大脑对收集的信息进行判断和决策，给予人体信息，身体和四肢会根据大脑给出的指令行动。

所以自动驾驶的“五官”，需要对周边环境感知、位置感知和速度、压力等其他信息感知；而自动驾驶的“大脑”主要包括：操作系统、集成电路和AI；自动驾驶的“身体”包括：动力控制、方向控制、以及其他控制。

自动驾驶的“五官”可采用多种传感器代替，视觉传感器、雷达传感器、红外传感器是最常用的三类传感器。最火的自然是视觉传感器和雷达传感器。而雷达传感器又可分为，毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达三种。一般的自动驾驶算法工程师认为，多种传感器融合是实现自动驾驶的关键。

而多传感器融合的原理是利用计算机技术，将多种传感器收集的信息和数据进行整合和分析，并综合评估，作出决策的信息处理过程。而特斯拉选择纯视觉化确实刷新了很多工程师的认知，虽然特斯拉加装了毫米波雷达，但是毫米波雷达无法对图像的颜色进行识别，且对横向出现的目标不敏感，对于较小物体的识别效果不佳，所以缺乏高程信息。

毫米波雷达的缺点，导致它很难分别禁止的物体，例如井盖和指示牌。同时毫米波雷达因为对颜色不敏感，所以对静止的白色物体的监测也会大打折扣，如果自动驾驶系统过分信任毫米波雷达的数据，会导致 汽车 通过井盖或者指示牌下方时，车会自动避险或者刹车，导致驾驶者崩溃。所以特斯拉将视觉感知结果与毫米波雷达结果进行融合时，感知结果如果不一致，特斯拉选择相信视觉感知而忽略毫米波检测。

不过视觉感知依赖车载摄像头，而摄像头作为光感元件，对周围环境的光照强度的变化极为敏感，这会对摄像头图像的准确性有着非常大的影响，所以天气和环境的变化，都会对特斯拉的全自动驾驶系统形成制约。为了在视觉感知的水准达到自动驾驶的要求，对系统的算法、算力以及决策力要求很高。

但是特斯拉的自动驾驶模式屡屡发生事故，2016年5月，美国一男子开启特斯拉Model S后自动驾驶模式，从背后追尾半挂卡车，导致当场死亡。同样的事儿又发生在2018年初，一男子开启了特斯拉Model S自动驾驶功能，撞上了消防车。所以众多事故也间接说明特斯拉的自动驾驶系统存在不小的问题。

和特斯拉自动驾驶的视觉感知不同，华为采用3个激光雷达，配合摄像头和毫米波雷达等传感器进行数据融合。并且华为宣传要将96线车规级高性能激光雷达的成本压缩到200美元，甚至100美元。

而激光雷达由发射器、接收器、光束操纵器和信息处理系统，四个领域组成。工作原理是利用发射器发射的激光，通过接收器对时间差及相位差进行计算，用激光线数进行三维点云图的描绘，建立周边环境的图像信息。

激光雷达因为线数不同，建立的图像也有差距。所以要用激光雷达成像技术实现自动驾驶，激光雷达线数至少要达到16线以上，才能3D建模成像。虽然激光雷达成像清晰，综合性能最佳，但是激光雷达也有一个硬伤，那就是价格不菲。

按照极狐阿尔法S的华为HI自动驾驶系统，配置了3个96线激光雷达和13个摄像头、以及6个毫米波雷达和1个车顶惯导、1个域控制器。这配置绝对吊打特斯拉，但是华为想要实现1000公里无干预自动驾驶，并且将96线激光雷达的价格，压倒200美元也是困难重重。

作为激光雷达技术引领者 Velodyne公司，旗下的16线激光雷达售价高达4000美元，128线激光雷达的售价更是超过8万美元，如此高昂的价格也是特斯拉放弃激光雷达的原因。不过根据数据显示，随着自动驾驶技术的普及，从2025年以后，预计全球每年会有600万辆新车，会搭载激光雷达。届时激光雷达的市场规模也有望突破50亿美元的大关，售价也会大幅下降。

如今我国一家创业企业，速腾聚创已经将125线固态激光雷达的售价降低到1898美元。目前华为HI自动驾驶系统，使用的的96线激光雷达也是由速腾聚创提供，虽然速腾聚创已将激光雷达的价格大幅压缩，但是单个激光雷达的采购成本，也远远超过2百美元。所以美团老总王兴公然发微博嘲笑华为，说华为和特斯拉的忽悠能力旗鼓相当。

华为的策略很明确，就是通过压价赔本卖，实现华为全自动驾驶的普及，并通过量产降低成本，在未来实现盈利。 但是激光雷达的核心MEMS传感器的元器件，都被欧美国家的电子巨头垄断。

涉及光学信息处理系统的主控芯片和模拟芯片市场，基本被美国半导体公司垄断，尤其是激光雷达的主控芯片90%的市场被美国赛灵思掌控。而华为目前还被美国制裁，想获得国外零配件基本没戏。

此时就不得不佩服华为的前瞻性了，因为华为很早就在光电半导体领域发力，在2012年和2013 年分别收购了英国光子集成公司和比利时Caliopa 公司，这两家公司都是从事硅光技术开发的企业。通过这两次收购华为成为国内首家掌握硅光子技术的公司。目前华为已经在光电领域成为全球顶尖的公司，但是居安思危，依旧没有忘记布局。

华为先后投资多家激光雷达MEME传感器的相关的公司，例如纵慧芯光、南京芯视界等多家公司，还在今年6月入股长光华芯。而长光华芯，是中国唯一激光芯片制造和研发的企业，可以理解为长光华芯的产品都是咱们中国的技术和产品，完全具有自主知识产权，同时还有完整的工艺平台和生产线，华为采购长光华芯的产品，可以完全不看美国人的脸色。

华为觉得这样还是不太靠谱，所以华为海思在2019年投资18 亿元，在武汉建设华为海思光芯片工厂。值得一提的是，华为选择在武汉建立光芯片工厂的原因，是因为武汉是中国最大的光谷，类似美国的硅谷，专门从事某一领域的 科技 开发工作。

同时武汉光谷，也是我国最大的光电器件研发基地，其科研能力和技术能力仅次于北、上、深位居中国第四，所以华为就是借这个地方，整合整个光谷企业的资源和技术，把中国集中力量办大事的习惯发扬一下，一举突破美国技术封锁，同时把激光雷达的价格压下来，做成白菜价，以后让新能源 汽车 的价格便宜一点。

华为这一路走来确实不容易，不过随着我国5G不断加深，我国主推的C-V2X技术，成为车联网的国际标准。V2X即是一种车用无线通信技术，是实现车辆与万物互联的关键技术，以后可以通过 汽车 连接手机，甚至家里的电冰箱、电视还有马路上的所有 汽车 都能实现全面互联。

V2X成为国际标准，意味着未来各个国家生产的新能源 汽车 ，联网都要采用这项技术，华为就是做5G的，所以依托C-V2X的技术，可以大幅提升自动驾驶的安全性和便捷性。因为以后的 汽车 之间都会有数据传输， 汽车 视野受阻也没关系，有数据传输系统就知道你在哪。

所以华为在自动驾驶领域超越特斯拉并不是难事，但是要彻底打破美国的技术封锁，还需要一些时日。

老子云：天地所以能长且久者，以其不自生，故能长生。华为一路走来，只有一个目标，扎根在技术之中，不断创造出新技术，推动人类发展，才能长盛不衰。也期待华为能走得更远。

F. 速腾聚创发布全固态补盲激光雷达RS-LiDAR-E1 助力L4自动驾驶

百万产能，每12秒一台激光雷达下线

活动现场，RoboSense（速腾聚创）创始人兼CEO邱纯鑫博士、RoboSense（速腾聚创）联合创始人兼执行总裁邱纯潮、Luxshare（立讯）董事长王来春、Luxshare（立讯）副总裁孟岩等共同见证了Luxsense（立腾创新）的揭幕仪式。

Luxsense（立腾创新）是RoboSense（速腾聚创）智能制造集群的重要组成部分。自2021年首条车规级激光雷达产线完成SOP以来，RoboSense（速腾聚创）逐步形成业内规模最大、自动化程度最高、制程工艺最先进、品质管理最严格的生产智造集群。

RoboSense（速腾聚创）生产运营总经理隋宝峰表示：“如果说充分验证是激光雷达量产的前提，那么充分的生产准备则是激光雷达市场规模化的必要保障。”

RoboSense（速腾聚创）智造集群一期投资超10亿元，厂房面积超5.5万平方米，先后搭建近20条自动化产线，并同步自主开发高度智能的生产软件，可达到“每12秒生产一台激光雷达”的顶级效率，实现了“深圳-东莞-广州”“三位一体”的产能保障。百万级产能的智造集群，不仅是市场需求快速扩大的必然要求，也是研发成果与核心技术快速落地和量产的必要保证。

RoboSense（速腾聚创）智造产线总计投入超1000台各种型号的机器人，基于柔性化、模块

G. 激光雷达对自动驾驶有多重要是时候了解下了

新华网北京5月7日电 题：激光雷达对自动驾驶有多重要？是时候了解下了

新华网 凌纪伟

盘点前沿 科技 ，自动驾驶无疑占得一席。尤其进入2020年以来，来自政策层面的两大利好加持，有望开启自动驾驶全产业链新一轮腾飞。

推动自动驾驶向前更进一步，新基建功不可没。3月份以来，新基建无疑是行业最大的话题。在早前公布的新基建七大领域中，人工智能排序靠前，而自动驾驶是人工智能的重要组成部分，更涵盖了人工智能几乎所有的技术类型。4月20日，国家发改委对备受热议的新基建范围作出权威阐释，其中自动驾驶属于融合基础设施当中的智能交通基础设施。可见，自动驾驶一直都在新基建之列，其蕴藏的发展潜力不言而喻。

2月份，国家发改委、 科技 部、工信部等11部门联合印发《智能 汽车 创新发展战略》，这是国家层面绘制的一张顶层蓝图，且明确智能 汽车 就是具有自动驾驶功能的新一代 汽车 。这一界定，对自动驾驶各相关产业链极为重要，产业链厂商信心倍增。此外，工信部发布的《 汽车 驾驶自动化分级》推荐性国家标准于4月9日公示结束，若审批落地，这意味着中国将拥有自己的自动驾驶分级标准。

国家大力推进自动驾驶发展，在一定程度上突破了大量基础障碍。但如果要继续加速自动驾驶发展进程，还需要在自动驾驶关键基础技术上下更多功夫，比如高精度传感器。作为产业链的一环，传感器供应商能否从中用好契机、承担起责任呢？

重要性:激光雷达是无人车的眼睛

芯片、高精地图与导航、算法、仿真、雷达与多传感器融合……自动驾驶的关键技术很多，但传感器无疑决定着无人车能不能走好、走得更远。

《智能 汽车 创新发展战略》的一大亮点，就是首次定义了什么是智能 汽车 ：是指通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代 汽车 。在这个定义中，“搭载先进传感器”是智能 汽车 的重要标签。

说到传感器，激光雷达、毫米波雷达和摄像头是公认的自动驾驶的三大关键传感器技术。从技术上看，激光雷达与其他两者相比具备强大的空间三维分辨能力。中国 汽车 工程学会、国汽智联 汽车 研究院编写的《中国智能网联 汽车 产业发展报告（2019）》称，当前在人工智能的重要应用场景智能网联 汽车 的自动驾驶和辅助驾驶领域中，激光雷达是实现环境感知的核心传感器之一。报告认为，在用于道路信息检测的传感器中，激光雷达在探测距离、精准性等方面，相比毫米波雷达具有一定的优势。

无人车的“眼睛”，这是很多人对激光雷达的形象说法。尤其是以摄像头作为传感器的特斯拉自动驾驶 汽车 接连出现几起安全事故后，业内警醒，完全的无人驾驶无法脱离激光雷达“眼睛”的庇护。

禾赛 科技 激光雷达产品

实力与能力往往是相匹配的，担纲无人车的“眼睛”，激光雷达有其技术优势。例如，在静态目标的扫描中，以禾赛 科技 为代表的“国产”激光雷达公司产品表现不俗——点云密度方面，禾赛的64线激光雷达Pandar64获得目标物体返回点数最多，甚至排在了一款由国外大厂制造的128线激光雷达的前面。而在同时使用多个激光雷达的测试中，国产激光雷达的表现也十分突出，强大的抗干扰能力为中国企业的产品加分不少，这是中国企业在高精尖制造领域的实力彰显。

激光雷达是车辆安全和智能化的核心高端传感器，激光雷达也是我国智能 汽车 战略大力发展的关键基础技术之一。

对比《智能 汽车 创新发展战略》意见征集稿和正式印发版就会发现，在有关核心供应链环节的表述中，意见稿中的“重点推动传感器”被修改为“车载高精度传感器”。这一修改目标更为明确，即培育发展“高精度传感器”。产业方面，发展战略要求推进车载高精度传感器等产品研发与产业化，促进激光/毫米波雷达等自主知识产权军用技术的转化应用。可见，下一步投资建设的落地点，在传感层的机会就在于高精度、高准确度的传感器。国内，更多“禾赛”将从中受益。

政策机遇：巨量需求5年内释放

自动驾驶几乎集成了人工智能所有的技术板块。新基建给自动驾驶领域带来的利好在于，为智能 汽车 提供了相匹配的信息化的道路和交通环境，增强了车路协同。比如，中国首条自动驾驶超级高速杭绍甬智慧高速已开建，将提速自动驾驶商业化。

新基建是实实在在的商机。工信部曾预测，2020年中国智能网联 汽车 市场规模可达1000亿元以上。今年以来，从中央到地方积极部署落实新基建，部分地区上马了一批智慧交通项目，间接拉动自动驾驶产业链逐渐升温。自动驾驶作为新基建重要组成部分，也正吸引大量高 科技 企业加入“赛道”。除了BAT和华为之外，像中兴、大唐这类通信领域的企业，蘑菇车联这类车联网企业，希迪智驾这类自动驾驶初创企业，做ETC的金溢 科技 、万集 科技 ，高德地图、四维图新这类图商都开始跑步入场。而像禾赛 科技 等这些自动驾驶智能硬件制造商，原本就已经在激光雷达行业深耕多年，并在基于自动驾驶应用下的环境感知系统领域深耕多年，成为细分赛道的领跑者。

国家智能网联 汽车 测试区——网络自动驾驶正在进行路测，车顶搭载了禾赛Pandar 40P激光雷达

AutoX无人车体验招募项目——Robotaxi 车队整装待发，车顶搭载禾赛Pandar 64激光雷达

具体到感知层面来看，激光雷达是自动驾驶 汽车 最重要的增量配件之一。谷歌、奥迪、福特和网络等公司研发的无人驾驶 汽车 基本都采用了激光雷达。目前，自动驾驶逐渐向产品化、商业化过渡，而且很多车企已经意识到，将完全自动驾驶 汽车 的部署瞄准自动驾驶出租车这一领域，有可能为最终自动驾驶乘用车的量产铺平道路。4月20日，网络无人驾驶出租车Robotaxi正式落地长沙，这是国内第一次面向大众开放测试自动驾驶出租车服务；4月27日，高德地图与自动驾驶公司AutoX在上海正式启动了Robotaxi无人车体验招募项目，标志着无人驾驶已然迈向进一步商业化的道路……值得注意的是，上述项目均采用了包括禾赛 科技 在内的国产制造商的激光雷达。

疫情期间，支援武汉方舱医院的无接触配送小车为医护人员运送物资，车顶搭载禾赛Pandar 40P激光雷达

不仅是无人驾驶出租车，京东、美团等电商平台则结合物流商业场景发力无人车的短距离配送。而在今年疫情期间，武汉方舱医院的无接触配送小车也搭载了激光雷达。事实上，诸多车企与阿里、腾讯等互联网巨头也纷纷布局无人驾驶领域。其中，很多布局自动驾驶领域的公司，都选择了国产激光雷达公司的产品。

按照《智能 汽车 创新发展战略》规划，到 2025 年，中国将实现有条件自动驾驶的智能 汽车 达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能 汽车 在特定环境下市场化应用。这意味着未来5年，如果使用激光雷达的无人驾驶技术取得成功并进行量产，将带来巨量的激光雷达需求。

中国的自动驾驶已经走上换道超车之路，充分体现在各个细分领域的发展上。就激光雷达领域而言，以禾赛 科技 等为代表的激光雷达“国产力量”正在崛起，产品性能受到业界广泛认可。禾赛的产品线包括机械式激光雷达、固态激光雷达及多传感器融合系统，主要客户涵盖全球自动驾驶 科技 公司、车企、一级供应商。在加州65家拥有自动驾驶公开道路测试牌照的公司中，超过1/2是禾赛 科技 的客户。

政策刺激是从行业整体出发，具体到自动驾驶行业中的各个垂直领域，激光雷达是突破自动驾驶技术瓶颈和大规模量产的必经之路。

未来趋势：自主创新降本提质

自动驾驶车辆所需要的雷达目前面临着技术和成本困扰。受制于种种因素，打造一款能够量产使用的车规级激光雷达难度巨大。

国外机械式激光雷达市场起步较早，技术较为成熟。相比美国、德国、以色列等开发的激光雷达，国内的产品已然可以平分秋色。由于技术壁垒高，国内主攻研发用于无人驾驶 汽车 的激光雷达的“玩家”并不多。虽然研发难度较大，盈利也比较难，但几家创业企业开发的多款具有竞争力的创新产品迅速打入国内外市场，已赶超国外企业。比如，禾赛 科技 的产品技术路线及优势表现在测距性能优越，具有激光雷达抗干扰核心技术，核心器件自主开发，自建产线实现机械式激光雷达稳定量产，其产品在实际使用过程中展现了明显的性能优势，并且供应链优势比欧美更胜一筹。日前，一权威测评网站连载报告显示，德国大学生方程式赛车大赛，这一被称为“欧洲顶级工程师摇篮"的重要赛事，其中排名前5的车队，有4家采用禾赛 科技 的激光雷达作为传感器的最终选择。能够满足如此严苛赛事要求的激光雷达，也正在通过禾赛这样的中国公司，同时应用于国内日常自动驾驶应用场景下。

市场对自主创新的认可，其实也是中国发展智能 汽车 的方向所在。对比《智能 汽车 创新发展战略》意见修改稿可以发现，原先主要任务“突破关键核心技术”，改为“突破关键基础技术”。这说明未来智能 汽车 的长远发展，不仅要突破核心技术，而且必须依赖自主研发，使之成为基础性优势。中共中央、国务院去年9月印发的《交通强国建设纲要》也指出，要加强智能网联 汽车 （智能 汽车 、自动驾驶、车路协同）研发，形成自主可控完整的产业链。

眼下，想在无人车上普及激光雷达，应该考虑的是如何降低价格。价格太贵是阻碍自动驾驶技术快速推进的原因之一。在激光雷达领域，存在着这样一个现象，全球最大的激光雷达供应商的产品单价可达几十万元。这与无人车的规模商用要求相去甚远，这也说明在激光雷达这类硬件领域，仍然存在巨大变革机会。

近日，名古屋大学测评了来自全球的数家激光雷达厂商的12款激光雷达产品，结果显示禾赛 科技 等国产激光雷达实力不俗，在很多性能上已经赶上甚至超越国外大厂的产品。作为公司自主创新的标志性成果，禾赛在2019年推出了激光雷达产品“PandarGT 3.0”，其中使用了自主研发的高速振镜系统和激光器，在低成本量产、车规化和产品整体性能可靠性上迈出了重要一步。

实际上，降低成本的终极之策还在于加快、加大量产。在激光雷达的成本构成中，除了物料外，还包括量产成本，且占据较大的成本比重。业内一般认为，目前激光雷达依然还十分昂贵的主要原因是自动驾驶产业还未落地，需求量没达到一个质的提高。国外某大品牌也表示，如果能接到10万台的订单，其128线产品的价格就能够做到1000美金以内。

据全球市场调研机构IHS Market预测，2025 年 L3、L4/5 渗透率分别有望达到 15%、5%，2030年国内自动驾驶出行服务收入规模有望突破万亿。《中国智能网联 汽车 产业发展报告（2019）》认为，激光雷达是未来L4～L5级自动驾驶的核心传感器之一，将逐步由现在的机械旋转式向成本更低、可靠性更高的全固态化、芯片化的方向发展。从国内外主流厂商的市场行为报道和产品发布计划分析，车用激光雷达正在朝着高性能、低成本、芯片化、固态化方向发展。

综上，无论是国家制定的发展战略目标，还是产业链企业的创新实践，仅从自动驾驶应用层面而言，激光雷达技术将在今后一段时间保持强劲增长势头。不难看到，最近激光雷达市场非常火热，是因为种种利好迹象表明，一旦无人驾驶技术成熟商用，每台车的顶部都需要装载不止一台激光雷达，这将是一个无比巨大的市场，是时候下注激光雷达领域未来的独角兽了！

H. Mobileye自动驾驶2025计划曝光自研激光雷达EyeQ6芯片2023年上市

AmnonShashua表示，“这些数据通过一周时间的训练就可以让车辆在德国慕尼黑的街道自动导航，无需其以色列总部的工程师前往德国。”

对此，在Mobileye在第一时间发布了长达1小时的自动驾驶路测视频，AmnonShashua说，“这是自动驾驶领域重大的里程碑，也是大规模普及的基础，如果你想推出一个消费类系统，配备该系统的汽车应该可以在任何地方行驶。”

这是一个没有进行任何剪辑长达将近一个小时的视频，坦率地说，它很无聊。

视频介绍称，”Mobileye的技术依赖于HD映射，根据生产车辆收集的数据生成的，这项技术与特斯拉如何构建其神经网络以实现完全自动驾驶不同。”

Mobileye将其系统称为“REM”，即“道路体验管理”。

这里简单看一下视频中几个时间点：

2:37秒，Mobileye车辆自动启动自动驾驶系统。

3:42秒，车辆遇红路灯完成自主刹车，距离停止线稍远。

3:51秒，红灯变绿灯，车辆启动迅速，遇有左转车辆，慢速行驶中未出现走走停停情况。

4:16秒，完成无保护左转接右转汇入上桥路线。

5:04秒，遇到过马路行人，车辆减速。

5:14秒，遇道路边乱停放车辆，靠左绕行通过，并遇对向来车，及时靠右行驶。

8:45秒，汇入城市快速路。

9:25秒，车速达到90公里每小时。

11:50秒，车辆靠左汇入高速路。

11:50秒，车速达到111公里每小时。

12:40秒，完成变道超车。

16:42秒，驶出高速公路。

42:19秒，遇拥堵路段，完成变道超过停放车辆。

值得注意的是，Mobileye在德国道路上测试自动驾驶汽车的时速限制为每小时130公里，在整个行驶过程中，车速最大为111公里。

当前，激光雷达正处在前装量产前夜，在全球已有十数家车厂确定将在量产车型上搭载激光雷达，包括：小鹏汽车、奔驰、奥迪、宝马、长城、长安等。

与此同时，Robotaxi经过前期的测试运营即将进入大规模落地运营阶段，在新一轮辅助驾驶与自动驾驶技术集中应用的关键时期，激光雷达已默认为标配。

而现在的Mobileye已经在芯片、地图、摄像头解决方案等方面完成了落地与布局，追随激光雷达趋势，Mobileye方案中必将出现自研激光雷达一词。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

I. 自动驾驶技术的关键是什么激光雷达在其中扮演什么角色

2019年，北京将允许自驾车在延重高速公路和服务区进行道路测试。当很多人认为自动驾驶的冬天已经到来的时候，也许真正的战斗才刚刚开始。在这一点上，高级自主车的“眼睛”-激光雷达也是自主车中最关键的传感器部件，必然会导致更激烈的产业竞争。

除了导航，激光雷达还可以用于测绘和安防。激光雷达由于具有获取被测物体三维信息的能力，常用于室内建模、道路及设施数据采集、矿山采空区测量，或者搭载在飞机上进行大规模的电力线巡逻、林业普查、水利勘测等。目前这方面的硬件技术比较成熟，室内有解决方案，装在汽车、轮船、飞机上，体积大，精度高，探测范围远。此外，激光雷达还可用于布置防控设施，实现区域监控。

五营销产品

目前国内外的激光雷达产品以机械为主，价格比较高；而且就激光雷达的R&D水平而言，国内外并无明显差异。就固态激光雷达而言，其扫描器件还不够成熟，在量产工艺和可靠性方面还存在很多问题。因此，“不稳定”和“批量生产困难”是困扰当前激光雷达公司的主要问题。业内人士认为，固态激光雷达研发中最大的难题在于如何实现光路的精确控制，提高分辨率和视角，如何实现激光回波的高信噪比检测，尽可能少的使用机械或机械结构，提高检测距离。

六如何看待激光雷达的未来发展

激光 radar的上游制造链成本低，货源充足。就下游供应链(测绘导航)而言，激光雷达是核心组件，供应不足，所以整个产业链的核心都集中在激光雷达产品上。具体来说，国产自主研发的激光雷达已经达到世界一流水平，但在新产品上并没有出现大的技术飞跃。激光雷达的概念并不新奇，国内的研究所和军事部门都在这个领域进行了投入。未来随着整体自主驾驶技术的成熟和5G网络的布局，更多的激光雷达将从实验室进入市场，更多的高校科研院所科研成果将被转化。相应的，激光雷达上游供应商(如扫描设备供应商)会更加多元化和成熟，谁能赢得稳定的货源可能是破局的关键。

至于激光雷达未来的发展趋势，现在一致同意用固体激光雷达取代机械激光雷达。目前距离这个关键节点还有很长的路要走。一是机械激光雷达成熟度较高；其次，现有的solid 激光 radar产品难以批量生产，同时满足远程测量和低成本的要求。所以对于自动驾驶公司来说，机械激光雷达这两年用得比较多。所以对于购买激光 radar的客户来说，如果选择固态激光 radar，会面临产品难以快速发货的风险。

最后，不管产品本身的测量性能如何，激光雷达的最终目标应该是小型化和低成本。在满足性能条件，成本足够低，体积足够小的情况下，激光 radar会给很多行业带来很大的变化。历史上，许多大型科技产品在小型化和低成本的过程中找到了更广阔的应用场景。目前可以想象的空间包括工厂自动化在线质量控制，物联网的建立，甚至智能手机的应用。水木资本将继续关注激光雷达相关领域的科技发展，见证并帮助中国激光雷达技术共同进步。

J. Stellantis将用法雷奥第三代Scala激光雷达 实现L3级自动驾驶

易车讯 日前，Stellantis已确认将选择采用法雷奥第三代激光雷达，从2024年开始为其旗下品牌的多种车型进行装配。法雷奥第三代激光雷达将使这些车型获得L3级自动驾驶认证，能够安全地解放驾驶员的双手与双眼。

法雷奥激光雷达还具有基于人工智能算法的嵌入式高性能软件，使其能够控制车辆的轨迹，预测前方道路上的无障碍区域。当它的视野变模糊时，可以自我诊断并触发其清洁系统。与所有法雷奥推出的激光雷达一样，该技术是车规级标准的，这意味着它生成的数据在任何使用条件和天气状况下（-40至+85°C）都是完全可靠且准确的。它是传感器系统中的关键组件，使车辆能够获得美国汽车工程师学会（SAE）有条件自动驾驶（L3级）认证，并满足UN-R157的法规要求。