圖片來源@視覺中國

文 | 談擎說AI

2004年，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）首次舉辦了150英里（240公里）的沙漠無人駕駛汽車挑戰賽，用100萬美元的獎金，迅速吸引了當時的一眾科研團隊參加。

頂尖的科研團隊，拉風的參賽車輛，當所有目光聚集到賽場上時，尷尬的事情卻發生了，最終入圍比賽的106個科研團隊里，翻車的翻車，死機的死機，240公里的賽程甚至沒有一個車隊成功行駛到12公里以外，最終的獎金也讓DARPA又揣回了兜里。

2007年，美國，加利福尼亞州，DARPA再度舉辦了無人駕駛挑戰賽，也許是想著money大概率又要揣回兜里，第一名的獎金從04年的100萬美元直接翻倍到200萬，在這場比賽中，來自美國各個頂尖學府的53個團隊獲得了參賽資格。

比賽看似簡單，用六個小時的時間正常行駛完89公里的城市路程，但大家都明白，無人駕駛的第一只螃蟹，三年前可是狠狠地夾了所有人的嘴。

三年時間，從14公里到89公里，從沙漠到城市，隨著比賽結束，入圍決賽的11個團隊里6個團隊終于首次完成了人類的無人駕駛比賽，來自卡內基·梅隆大學的“格子呢賽車”團隊成功拔得頭籌，僅用4小時10分20秒完成了比賽，也如愿得到了200萬的獎金。

然而在世人為“格子呢”熱烈歡呼的時候，比賽里最大的贏家其實已經悄然出現，那就是比賽中自動駕駛的核心部件激光雷達制造商——Velodyne，一家由姓Hall的David和Bruce兩兄弟創辦的美國本土科技公司。在完成比賽的六支車隊中，Velodyne的HDL-64E傳感器安裝在了其中的五支車隊。

比賽大捷為當時Velodyne激光雷達供應鏈流失，經營壓力頗大的Hall兩兄弟打了一針強心劑：向車用進發！激光雷達上車的未來戰事，也由這場比賽正式拉開大幕...

爭議：馬斯克的“憤怒”

提到激光雷達，就不得不提另一位自動駕駛“前鋒”，一個近年來沒事兒就cue一下激光雷達來“解悶兒”的特斯拉創始人埃隆·馬斯克。“注定失敗”（doomed）、“雞肋”（crutch）、“站不住腳”（lame）等詞兒都是馬斯克給激光雷達下過的腳注。

然而激光雷達真有這么不堪嗎？這還要從“著急發車”的馬斯克和“眾生平等”的Velodyne說起。

曾經的鉆石巨頭戴爾比斯一句“鉆石恒永久，一顆永流傳”，為廣大結婚新人的預算里，額外添上了一筆曾經莫須有的巨大開支。

相較于想結婚先買鉆，在自動駕駛領域，當年的狀況就是想玩自動駕駛，先找Hall兩兄弟。

諸如谷歌成立的Google X神秘部門，百度的自動駕駛部門，沒錯，當年不管你是多大的巨頭，都得“敬一敬”Velodyne這個車用激光雷達領域的“獨苗”。

雖然賽道越來越熱，Velodyne卻似乎并沒有加快擴產步伐，這也就造成了巨頭們一度被激光雷達“卡脖子”。據相關資料顯示，百度、谷歌所使用的Velodyne 64線機械激光雷達每兩臺就需要一周左右的時間生產，曾經也有媒體表示，Velodyne的交貨周期甚至能一度拖到四個月。

就像米飯一粒一粒地放進鍋里煮，“谷歌們”碗都端半天了，但沒辦法，只得“罵罵咧咧”又無可奈何地等著人家給你盛飯。但有一個人坐不住了，那就是“著急發車”走向量產的馬斯克。

要知道，當年Velodyne的激光雷達可不光是在交貨時間上讓人絕望，馬斯克最詬病激光雷達的點還是在于售價，百度、谷歌搭載的Velodyne 64線激光雷達是一個售價高達八萬美元的龐然大物，一個配件成本直接頂兩輛特斯拉Model3售價，這馬斯克不能忍。

結果就是，當Velodyne的“佛”遇上馬斯克的“急”，分道揚鑣已成定局，你走你的雷達道，我過我的視覺橋。

也許是獨自走視覺路線有點落寞，時不時的隔空喊話也得安排，“激光雷達是傻子的選擇，任何依賴激光雷達的人都注定要失敗，注定！（激光雷達）是不必要的昂貴傳感器，這就像是一大堆昂貴的附加物，就比如一個闌尾就夠鬧心了，但你有一大堆。”

這是馬斯克關于激光雷達的經典語錄，也許，正是因為Velodyne激光雷達讓馬斯克“落淚”的往事，特斯拉產品直到如今，仍然堅定地走著攝像頭主導的純視覺路線，但事實上，馬斯克所言的“闌尾”正在受到全世界其他對手的關注。

聚力：全世界向左，特斯拉向右

其實，Velodyne并不想卡住全世界的脖子，出于激光雷達高度復雜與精密的部件結構，很長一段時間里，實際生產作業都是通過人工完成，無法實現全面的自動化生產，眼看特斯拉在視覺路線上平地起高樓，整個激光雷達賽道都逐漸開始暗流涌動。

從YOLE的整理資料可以看到，如今的車用激光雷達賽道上，玩家已經是五花八門，除了Velodyne，“忍不了”了的谷歌已經通過Waymo發力，在國內，華為、鐳神智能、禾賽科技等激光雷達玩家也先后出現。

人一多，往往就會七嘴八舌，激光雷達賽道亦是如此。在如今的賽道上，仁者見仁，智者見智。單從YOLE的路線分類上來看，已有玩家布局的激光雷達研發路線就已經多達九條，而諸如AEVA、INFOWORKS等企業的成像方式尚未披露，后續再有新路線出現，也是存在可能性的。

簡單梳理一下，激光雷達的路線在成像方式和測距方式上有著多重細分：

在成像方式上，主要有機械式、MEMS、OPA、FLASH；

在測距方式上，則有Pulse（脈沖）也就是ToF、FMCW（調頻連續波）、phase shift（相移）。

錯綜復雜的研發路線，五花八門的布局企業不禁讓人看得一頭霧水，我們就針對當前幾個主流的研發模式來進一步闡述。

首先是成像方式上，機械式激光雷達正是曾經Velodyne讓馬斯克“憤怒”的一條路線，它主要通過搭載到車頂通過電機驅動進行360°的旋轉掃描達到全方位成像目的，但問題在于，成本很難下降且沒有誰愿意車頂天天架上這樣一個龐然大物，想要搭載到量產車上，顯然是不現實的，在自動駕駛測試研究上使用居多。

而近年來較火的MEMS路線就突出了其對比優勢，不同于機械式激光雷達用電機驅動旋轉，MEMS激光雷達將核心放在了MEMS芯片上，將微光反射鏡與MEMS驅動器整合在一起。雖然其掃描角度相較于機械式的360°僅有60-70°，但較小的體積與價格美麗優勢巨大，可以多個合用彌補角度缺陷，也被奉為當下車用激光雷達量產的最優解。

在測距方式上，當前的主要爭議在于ToF和FMCW路線，目前，較多玩家布局的ToF路線系統工作在波長850和905nm，接近最大的780nm可見光光譜，最大激光功率受到限制，探測距離隨之存在局限性。而FMCW激光雷達可滿足1550nm的波長范圍，對于惡劣天氣的透過率更大，安全性也更強。

但事實上，FMCW仍像是一張很香的餅，即便潛力巨大，但目前的成本、探測距離以及諸多性能方面的實際落地情況并不理想，市面上還沒有足以超越ToF的產品。

讓人眼花繚亂的激光雷達技術路徑，正在向人們詮釋著一個事實，那就是激光雷達確實正在聚力待發，這一點，即使是“鐵骨錚錚”馬斯克似乎也有所認同。近期彭博社報道稱，特斯拉已與Luminar公司簽訂協議，計劃搭載其激光雷達進行研發測試。

看來終歸沒有人能逃過“真香”定律，但至于激光雷達哪條路線更好，極具性價比的MEMS還是未來可能出現的新路線？目前沒有人能給出一個定論。但可以肯定的是，誰能夠率先“上車”，并得到市場認可，誰便能夠搶占先機。

就像現在抑或曾經，即便無人理睬，特斯拉產品卻始終堅持的純攝像頭路線，即使只有一家堅持在做，但量產，往往是最有說服力的答案。

新生：激光雷達終上車

雖說入局玩家眾多，但如今的激光雷達，還是時常給人一種雷聲大雨點小的感覺。2017年，奧迪A8成為了世界范圍內首款搭載車用激光雷達的量產車型，宣稱匹配L3級自動駕駛上市，但直到2021年之前，奧迪A8仍是唯一的激光雷達量產車型。

而且這個L3著實有點尷尬，據Technology Review于2017年的報道，奧迪A8當年的自動駕駛系統通過按下“AI”按鈕激活，在速度超過37英里/小時（約60km/h）便會進行剎車，怎么看都更像是一個體驗性大過實用性的功能。而且根據SAE的自動駕駛分級標準，奧迪A8在激光雷達的加持下，很難達到L3級別的自動駕駛要求。

在三年的沉寂過后，今年年初，蔚來發布了首款搭載Innovusion激光雷達的轎車ET7，隨之，廣汽埃安、智己、極狐等一眾車企相繼發布了自己的激光雷達計劃，也宣布要做搭載激光雷達的車型，而9月15日已經開始上市銷售的小鵬P5同樣搭載了激光雷達。

雖然Luminar、Velodyne等公司的名聲在激光雷達江湖上飄了甚久，但此次激光雷達上車潮里，不少車企選擇了搭載國內廠商的激光雷達產品。

就比如蔚來方面，ET7此次搭載了一個由圖達通（Innovusion）研發的獵鷹Aquila激光雷達，來增強其除了毫米波雷達和攝像頭的自動駕駛功能。

值得注意的是，激光雷達公司圖達通是一家17年才成立的初創企業，而早在18年的A輪融資中，就由蔚來資本領投，在后續的B輪和B+輪中，蔚來也均有投資。

小鵬方面，P5此次在車的霧燈附近位置搭載了兩個由初創公司覽沃科技（Livox）研發的HAP激光雷達，覽沃科技是由大疆內部孵化的獨立公司。

其實無論是圖達通的獵鷹Aquila還是覽沃的HAP，通過攝像頭、毫米波雷達和激光雷達的性能利弊可以看出，蔚來和小鵬真正需要的正是通過激光雷達來彌補攝像頭和毫米波雷達在3D重建能力上的局限性。

特斯拉之所以有底氣“死磕”攝像頭，正是因為其入局自動駕駛較早，在純攝像頭路線上擁有大量的數據和技術積累，就像影子模式，通過全球巨大的用戶車輛，來訓練其AI從純粹的視覺入手，快速學習認清道路上的各種物體。

2007年，“格子呢賽車”團隊的雪佛蘭太浩沖過終點，15年過去，隨著越來越多搭載了激光雷達的車型落地或預備落地，激光雷達究竟會像智能手機一樣將自動駕駛推上全新的高度，還是像VR一樣，在一陣熱潮過后再度回歸沉寂，答案離我們已經很近了。

參考資料：

• https://velodynelidar.com/blog/it-began-with-a-race16-years-of-velodyne-lidar/
• https://en.wikipedia.org/wiki/DARPA_Grand_Challenge#2004_Grand_Challenge
• https://www.technologyreview.com/2017/07/11/150520/audis-new-a8-may-drive-itself-but-owners-should-proceed-with-caution/

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