近日，以“汽車安全領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者”自居的沃爾沃宣布，直接越過 L3 級而跨入 L4 級自動駕駛的研發(fā)，并計劃在 2 年內(nèi)實現(xiàn) L4 車型的量產(chǎn)，并強調(diào) L4 車型一定要使用激光雷達(dá)。

用沃爾沃集團 CTO 的話來說就是，激光雷達(dá)的應(yīng)用是汽車邁向全自動駕駛的關(guān)鍵一步。

既然激光雷達(dá)是實現(xiàn)全自動駕駛的“關(guān)鍵一步”，那就是必不可少的一步。這一說法想必一定會得到國內(nèi)外數(shù)十家激光雷達(dá)廠商的紛紛點贊。

所以，現(xiàn)在還來討論高級自動駕駛要不要配備激光雷達(dá)的話題，似乎已經(jīng)有些“不合時宜”了。

對于自動駕駛來說，估計再也沒有比安全更重要的事情了。如果說攝像頭、毫米波雷達(dá)等傳感器能夠保證 99%的安全性，而加入激光雷達(dá)就能實現(xiàn) 99.99999%的安全性的話，即使是這 0.99999%的進步，對于很多想讓自動駕駛汽車量產(chǎn)上路的車廠們也會毫不猶豫地使用。

但是熟悉自動駕駛領(lǐng)域的人們也知道，這一結(jié)論也并不是板上釘釘?shù)囊粔K，至少特斯拉老板的那句“用激光雷達(dá)的都是傻子”的話還沒有改口。

在技術(shù)之爭上，支持激光雷達(dá)的一派和支持純視覺計算的一派還在吵得不可開交，同時也還有技術(shù)廠商試圖用毫米波雷達(dá)來取代激光雷達(dá)。

可見激光雷達(dá)在高級自動駕駛所處的“C 位”的地位仍然面臨挑戰(zhàn)。為什么大多數(shù)的自動駕駛公司都認(rèn)可激光雷達(dá)技術(shù)？而偏偏又有少數(shù)公司不走“尋常路”，不接激光雷達(dá)的招？

個中原因嘛？既有傳感器的技術(shù)路線之爭，也有自動駕駛車企對商業(yè)路線的判斷。自動駕駛的瓜田里總有新瓜待摘，這次我們圍繞激光雷達(dá)與其他技術(shù)路線的糾葛來一起圍觀吃瓜。

激光雷達(dá)，如何成為自動駕駛傳感器中的 “C 位”擔(dān)當(dāng)？

眾所周知，目前自動駕駛汽車的傳感器系統(tǒng)主要包括攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等，而激光雷達(dá)幾乎被公認(rèn)為其中的“C 位”擔(dān)當(dāng)。

激光雷達(dá)之所以能夠得到這一殊榮，關(guān)鍵在于超高的分辨率、精度和強抗干擾能力的優(yōu)勢。

具體來說，激光雷達(dá)（LiDAR）是通過發(fā)射激光束來測量視場中物體輪廓邊沿與設(shè)備間的相對距離，從而準(zhǔn)確捕捉這些輪廓信息組成點云，并繪制出 3D 環(huán)境地圖，測量精度可達(dá)到厘米級別。

首先，激光雷達(dá)發(fā)射的光波的頻率比微波高出 2-3 個數(shù)量級，因此與微波雷達(dá)相比，具有極高的距離分辨率、角分辨率和速度分辨率，因此測量精度更高。

第二，測量精度更高，意味著可直接獲取目標(biāo)的距離、角度、反射強度、速度等信息，生成目標(biāo)的立體維度圖像，能夠區(qū)分移動中的人是真實的行人，還是只是人物的平面海報。

第三，由于激光波長短，可發(fā)射發(fā)散角非常小的激光束，可探測低空 / 超低空目標(biāo)；多路徑效應(yīng)小，抗干擾能力強。

此外，激光雷達(dá)不受光照條件和探測目標(biāo)本身特性的影響，因此具有全天時工作的特性。

同時其缺陷也特別明顯，那就是容易受到雨雪等惡劣大氣條件或者有煙塵的環(huán)境影響，難以在全天候的環(huán)境里正常工作。這就意味著自動駕駛不能完全只依靠激光雷達(dá)，而必須依賴其他傳感器的共同協(xié)助。

激光雷達(dá)最備受爭議之處還在于其一直以來高過攝像頭和毫米波雷達(dá)的成本價格。當(dāng)然相較于一開始機械激光雷達(dá)動輒幾萬美元的價格，現(xiàn)在的固態(tài)激光雷達(dá)的售價已經(jīng)能夠降到數(shù)百美元，大大降低了激光雷達(dá)的應(yīng)用成本。

具體而論，激光雷達(dá)的性能又跟線束的多少有關(guān)，線束越多其覆蓋角度也越高，但同時其成本也越高。主流的自動駕駛汽車的激光雷達(dá)配置方案都是由一顆昂貴的 64 線激光雷達(dá)和多顆 16 線的激光雷達(dá)組成，而這些激光雷達(dá)的成本費用仍然是眾多廠商不能承受之重了。

用馬斯克的話說，“我不認(rèn)為它（激光雷達(dá)）對于汽車的發(fā)展是有意義的，我認(rèn)為它不是必須的?！?/p>

那到底是不是必須的，我們可以深入到“激光雷達(dá)”與“純視覺計算”的兩派相爭的現(xiàn)場一探究竟。

技術(shù)性能 VS 商業(yè)成本，激光雷達(dá)與視覺計算各有勝負(fù)

站在激光雷達(dá)這一方的“選手”可謂人多勢眾，主流的自動駕駛廠商如谷歌 Waymo、通用 Cruise，再到國內(nèi)的百度 Apollo、 Pony.ai、文遠(yuǎn)知行等都是其擁護者。典型標(biāo)志就是這些廠商的車頂上都有著非常扎眼的激光雷達(dá)設(shè)備。

而支持視覺計算技術(shù)的一方，主力隊員就是已經(jīng)成功量產(chǎn)售賣的特斯拉，理念相同的日產(chǎn)，以及一些自動駕駛技術(shù)解決方案的初創(chuàng)公司。

就在去年馬斯克“大放厥詞”的之后，分屬兩大陣營的兩款新車的技術(shù)方案給了我們對比的可能。一款是日產(chǎn)基于 ProPilot 2.0 系統(tǒng)打造的 Skyline（天際線）車型，一款是奧迪推出的基于 Audi AI 系統(tǒng)并以激光雷達(dá)為探測主體的奧迪 A8L。

日產(chǎn) ProPilot 2.0 系統(tǒng)在硬件上沒有采用激光雷達(dá)，而是采用了 5 個毫米波雷達(dá)，12 個超聲波雷達(dá)，以及 7 個攝像頭；而在前值攝像頭上，采用了 Mobileye 提供的三目攝像頭，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)運算和傳輸速度的提升；另外加上 GPS 系統(tǒng)和三維高精度地圖數(shù)據(jù)分析裝置，構(gòu)成了自動駕駛所需的 360 度觀察體系。

相比較特斯拉 Autopilot 系統(tǒng)只用了 1 臺毫米波雷達(dá)系統(tǒng)，日產(chǎn) ProPilot 2.0 直接增加到了 5 臺，涵蓋中長測距，可謂直接越過 L2.5 級的水平，達(dá)到其宣稱的 L3 級自動駕駛。

而 Audi AI 則搭載了 1 臺長測距探測雷達(dá)，4 臺中測距探測雷達(dá)、12 臺毫米波雷達(dá)以及 Mobileye 提供的前向攝像頭；除此之外，在激光雷達(dá)上，Audi AI 還使用了來自 Valeo 的四線激光雷達(dá)，可以非常精確地獲取前方各類物體的信息。直觀地比較，Audi AI 在系統(tǒng)的冗余上和識別場景上都比 ProPilot 2.0 有優(yōu)勢。

其中，ProPilot 2.0 主打高速封閉路段的全自動駕駛，盡管速度更高，但是場景單一，實現(xiàn)難度更小；而 audi AI 自動駕駛則放在了 60KM/h 以下的低速開放路段，但開放路段的場景復(fù)雜，突發(fā)情況更多，對系統(tǒng)的安全性要求更高，因此 audi AI 應(yīng)用范圍更廣，更配得上 L3 級自動駕駛的水平。

那么這意味著采用激光雷達(dá)的 audi AI 的勝利嗎？從技術(shù)的性能效果上，確實如此，而從商業(yè)成本上則是 ProPilot 2.0 占優(yōu)。畢竟 Skyline 和奧迪 A8L 在價格上差著 2 倍多的差距，堅持視覺計算路線的 ProPilot 2.0 顯然會有更大的商業(yè)空間。

那么，上升到更高一級的 L4 級自動計算，從技術(shù)的安全性和可靠性上，是否激光雷達(dá)已經(jīng)穩(wěn)操勝券，而純視覺計算一方就再無機會呢？答案恐怕還是不確定。

純視覺+毫米波，激光雷達(dá) N 種可能替代方案

為什么還是不確定呢？因為在從技術(shù)解決方案邁向商業(yè)量產(chǎn)的路上，仍然橫跨著諸多障礙。對于自動駕駛技術(shù)解決方案提供方來說，當(dāng)然是系統(tǒng)的安全可靠性是排在第一位的，實現(xiàn)這一方向最簡單方式就是不斷“堆料”就可以，然而對于面向普通消費者的整車廠來說，除了穩(wěn)定可靠，造車成本、造型美觀度等都要統(tǒng)統(tǒng)放在和車輛安全同樣的高度去考慮。

因此，像特斯拉這樣的車廠對于車頂那個巨大無比又巨貴無比的激光雷達(dá)，心懷痛恨就不難理解了。所以，但凡有替代激光雷達(dá)的解決方案，對車企來說都是一件幸事。

目前來說，在 L4 以及更高級別的純視覺計算方案上面，特斯拉以及個別技術(shù)企業(yè)仍在進行積極的探索。

在 2018 年，有一篇來自康奈爾大學(xué)的技術(shù)論文介紹了一種純視覺技術(shù)架構(gòu)的方法來實現(xiàn)激光雷達(dá)可以達(dá)成的性能效果。這一方法主要是改變了立體攝像機目標(biāo)檢測系統(tǒng)的 3D 信息呈現(xiàn)形式，將基于圖像的立體視覺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為類似激光雷達(dá)生成的 3D 點云，通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換切換成最終的視圖格式。因此被稱之為偽激光雷達(dá)數(shù)據(jù)（pseudo-LiDAR）。

研究人員發(fā)現(xiàn)，以鳥瞰圖而不是正視圖來分析攝像機捕捉到的圖像，可以將目標(biāo)檢測準(zhǔn)確率提升 2 倍，從而使立體攝像機在目標(biāo)檢測方面的性能接近激光雷達(dá)，有可能成為激光雷達(dá)的可行替代方案，且其成本相比后者要低很多。

而特斯拉在最近舉行的機器學(xué)習(xí)大會上透露，他們正在做 “偽激光雷達(dá)”的研究。在大會上，技術(shù)人員演示了通過少數(shù)幾個攝像頭達(dá)到傳統(tǒng)激光雷達(dá)精度的方法的具體案例。其技術(shù)實現(xiàn)主要通過不同方向的攝像頭進行圖像拼接和視覺深度估計，再投影到鳥瞰圖，就可以作為局部導(dǎo)航地圖使用；同時，將畫面的每個像素都進行深度估計，就像激光雷達(dá)點云一樣，形成 3D 目標(biāo)檢測。

“偽激光雷達(dá)”的關(guān)鍵在于攝像頭背后的先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以充分理解輸入的范圍和質(zhì)量。當(dāng)然，偽激光雷達(dá)解決方案還需要實時的圖像數(shù)據(jù)處理能力的硬件支持，以及要規(guī)避攝像頭拍攝的圖像清晰度以及光線問題，而這些也是特斯拉正在解決的問題。

當(dāng)然在對高級別自動駕駛是否一定要用激光雷達(dá)的問題上，特斯拉并非孤家寡人。近日荷蘭的恩智浦半導(dǎo)體首席 CTO Lars Reger 也給出了自己的判斷。他認(rèn)為激光雷達(dá)面臨的成本高昂，特定場景失效以及損壞后維修代價高昂等問題，很可能成為 L4-5 級自動駕駛汽車上的“致命短板”；反而如果圖像技術(shù)更為成熟的話，攝像頭+毫米波雷達(dá)+V2X 通信技術(shù)的組合，就可以取代激光雷達(dá)。

當(dāng)然，除了純視覺計算方案，一些硬件企業(yè)也在嘗試?yán)煤撩撞ɡ走_(dá)來代替激光雷達(dá)。我們知道，高頻的毫米波雷達(dá)在探測距離上面要優(yōu)越于激光雷達(dá)，但在角分辨率上弱于激光雷達(dá)。

來自愛爾蘭的伊佳半導(dǎo)體芯片研發(fā)商 Arralis 已研發(fā)出一款車用毫米波雷達(dá)系統(tǒng) Corvus，計劃應(yīng)用于 L5 級自動駕駛上面。

據(jù)報道，Corvus 雷達(dá)在探測范圍、仰角分辨率和掃描面積等方面超過了目前市場上主流毫米波雷達(dá)，能夠在水平±45°和垂直±7°，300 米范圍，對多個目標(biāo)進行探測。探測距離要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于激光雷達(dá)的 200 米的水平，在角分辨率上達(dá)到激光雷達(dá)的水平。在 L4 級自動駕駛上，Corvus 車用毫米波雷達(dá)已經(jīng)達(dá)到可以代替激光雷達(dá)的能力。

Corvus 雷達(dá)最直接的研發(fā)動力，就來自于車企的直接需求。即使新一代毫米波雷達(dá)的成本比市場上通用的短距雷達(dá)略高，但也將遠(yuǎn)低于激光雷達(dá)。

如果激光雷達(dá)所能實現(xiàn)的性能被純視覺方案和毫米波雷達(dá)逐步替代，而其惡劣天氣等應(yīng)用場景的短板以及代價高昂的成本被克服，那么激光雷達(dá)確實就不再是車企們的一個必選項了。

回到當(dāng)下自動駕駛技術(shù)與商業(yè)的交匯點上，激光雷達(dá)一定是未來 L4 級自動駕駛的主力擔(dān)當(dāng)，畢竟車企們是無法承受哪怕極小概率的自動駕駛安全隱患的，更何況激光雷達(dá)的成本價格隨著競爭的加劇正在大幅下降，正在達(dá)到可以規(guī)模量產(chǎn)的邊緣了。

而正如我們所看到的，激光雷達(dá)的前景也并非一片光明，特別是在純視覺計算和毫米波雷達(dá)等技術(shù)路線里，仍然有著可能“取而代之”的技術(shù)潛力和商業(yè)可行性。

所謂天下武功，唯快不破。對于激光雷達(dá)來說，硬件的降價速度，能否快過這些替代解決方案的技術(shù)進步速度，就成為其未來市場前景的重要保障了。如果未來也就將至一顆毫米波雷達(dá)的價格，車企們也就不必糾結(jié)要不要多裝幾顆激光雷達(dá)了。

一切為了安全，自動駕駛的系統(tǒng)冗余設(shè)計還是要多多益善的。