圖片來源：視覺中國
從世界范圍來看，Waymo、優(yōu)步（Uber）、Lyft、百度（Baidu）和梅賽德斯-奔馳（Mercedes-Benz）等廠商正逐步加大對無人駕駛的研發(fā)和量產(chǎn)力度，其關(guān)鍵性的就是在于雷達技術(shù)和應(yīng)用上的突破。
而大部分企業(yè)更是瞄準了激光雷達這塊“香饃饃”，Yole Développement分析預(yù)計全球汽車激光雷達市場將在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(shù)，激光雷達是一種集激光、全球定位系統(tǒng)（GPS）和IMU（Inertial Measurement Unit，慣性測量裝置）三種技術(shù)于一身的系統(tǒng)，用于獲得數(shù)據(jù)并生成精確的DEM（數(shù)字高程模型）。
激光雷達發(fā)展歷程
在大多數(shù)參與自動駕駛玩家看來，激光雷達是實現(xiàn)自動駕駛的必要基礎(chǔ)，傳統(tǒng)雷達無法識別物體細節(jié)，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(fā)展也正讓激光雷達出現(xiàn)了一些不一樣的認知，飛速狂奔的激光雷達，也許已經(jīng)“跑錯了道”。
激光雷達應(yīng)用于無人駕駛，要從Velodyne說起。早在2004年，美國國防部高級研究計劃署（DARPA）主辦了一場跨越莫哈韋沙漠的無人駕駛挑戰(zhàn)賽，這個比賽的初衷是刺激軍事和商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的自動駕駛技術(shù)研發(fā)。
Velodyne的創(chuàng)始人David Hall在此次比賽中敏銳的發(fā)現(xiàn)了激光雷達裝置在自動駕駛技術(shù)中的優(yōu)勢，并開始著手研究。不久，Velodyne研發(fā)出了第一臺激光雷達，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項目。谷歌車頂所使用的“車頂花盆”就是Velodyne 生產(chǎn)的64線激光雷達傳感器，成本約為7.5萬美元，其成本占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”，并不招人待見。
一個明顯的問題就如無人駕駛測試車的外觀，激光雷達體積較大，安裝在測試車上相當笨重，因此Alphabet子公司W(wǎng)aymo的測試車采用了黑色巨大弧形車頂，而豐田和優(yōu)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，是目前激光雷達的“標配”。
但是，一批研發(fā)機構(gòu)已經(jīng)開始著手解決這個“痛點”，2015年Velodyne發(fā)布16線激光雷達，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(chǎn)品Vista，其是目前市場中功耗最低，體積最小的傳感器，且價格低于1000美金。
低于1000美元的“Vista”激光雷達
與機械激光雷達（如Velodyne）、固態(tài)激光雷達(如Quanergy)和flash激光雷達(如LeddarTech)不同，Cepton采用微動技術(shù)（MMT），并與日本某一級供應(yīng)商進行合作，將激光雷達應(yīng)用于車燈的空箱之中，進一步拓展激光雷達的應(yīng)用領(lǐng)域。
激光雷達在現(xiàn)階段智能車輛實現(xiàn)中是不可或缺的傳感器，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。
通過高分辨率激光雷達，有助于實現(xiàn)復雜交通環(huán)境下自主駕駛，特別是針對交通擁堵、狹窄道路、小區(qū)和停車場等特殊場景。
激光雷達在無人駕駛中占盡了風頭，讓許多廠商和消費者們開始認為只有無人駕駛才能讓激光雷達“大展拳腳”。誠然，事實證明激光雷達之于無人駕駛就如水之于魚，有著不可替代性，但是也要看到，激光雷達的應(yīng)用場景不僅局限于無人駕駛領(lǐng)域。
要滌蕩這種認知，首先要明白激光雷達的工作原理。所謂激光雷達，就是通過使用光來測量距離，激光雷達能夠非?？焖俚夭杉瘶狱c——每秒高達150萬個數(shù)據(jù)點。
想象一下，當發(fā)出光脈沖時啟動秒表，然后當光脈沖（從遇到的第一個物體反射出來）返回時停止計時器；通過測量激光的“飛行時間”，并且知道脈沖行進的速度，就可以計算距離。
激光雷達的應(yīng)用原理
傳感器通過快速的對整個環(huán)境進行采樣，可以形成一個完整的點云，而此種運作方式在許多領(lǐng)域都將大有可為。比如：
Cepton SORA200 應(yīng)用于無人機上
再談汽車駕駛領(lǐng)域，除了無人駕駛中激光雷達作為汽車的“眼睛”可以實現(xiàn)路障識別外，其還可以應(yīng)用于自動緊急制動（AEB）系統(tǒng)，采用雷達測出與前車或者障礙物的距離，然后利用數(shù)據(jù)分析模塊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(lǐng)域，與機械激光雷達（如Velodyne）、固態(tài)激光雷達(如Quanergy)和flash激光雷達(如LeddarTech)不同，Cepton采用微動技術(shù)（MMT），并與日本某一級供應(yīng)商進行合作，將激光雷達應(yīng)用于車燈的空箱之中，進一步拓展激光雷達的應(yīng)用領(lǐng)域。
激光雷達、雷達與攝像頭之間，永遠都不會是取代與被取代的關(guān)系。
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(shù)的情況下打造出自動駕駛汽車和半自動駕駛汽車。該技術(shù)就是激光雷達（LiDAR），即使用激光來幫助汽車繪圖和穿梭于周圍的環(huán)境。
馬斯克認為，其可以依靠攝像頭和雷達——在不使用激光雷達的情況下——來完成自動駕駛系統(tǒng)所需的大部分工作。
這也是目前一些廠商對于激光雷達的看法：過于冗余。事實真正的如此嗎？實際上，激光雷達傳感器可帶來冗余和重疊的功能，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(zhàn)性的環(huán)境，也能夠應(yīng)對。
目前來說，無人駕駛所必備的三種設(shè)備：攝像頭、激光雷達和雷達，他們各自有著自己的優(yōu)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。而激光雷達則能夠從一個物體上反射激光，進而形成一個圖像，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(yōu)點和缺點，雖然每種技術(shù)都提供一定程度的冗余，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(fā)生的無人駕駛首例致死車禍，其原因在于無人車傳感器已經(jīng)探測到這位正在橫穿馬路的行人，但自動駕駛軟件沒有在當下采取避讓措施。
作為傳感器本身來說，多類型多渠道的傳感器能夠形成聯(lián)動效應(yīng)，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，馬斯克不看好激光雷達也是因為特斯拉正試圖以最低的成本來開發(fā)自動駕駛汽車，以低成本并專注軟件的方式來替代激光雷達的高昂價格。
但實際上，隨著技術(shù)的完善性和發(fā)展，激光雷達的價格正在逐步下降。Otto公司使得激光雷達技術(shù)較數(shù)年前不僅功能大幅提升同時成本下降了近九成，其產(chǎn)品主要用于18輪的大型貨運掛車上。
而Cepton公司在保證性能的基礎(chǔ)上，更是承諾將Vista的售價降至200美元以下，并已經(jīng)投入量產(chǎn)。
激光雷達發(fā)展至今，市場已經(jīng)是一片紅海，如何能夠在激烈的競爭中展現(xiàn)出自身優(yōu)勢，狂奔的激光雷達，又該走向何方呢？
其實，激光雷達發(fā)展中面臨著更多的機遇與挑戰(zhàn)，比如材質(zhì)、環(huán)境、行駛速度和成本依然是激光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，其在智能機器生態(tài)系統(tǒng)中就將大有可為。與使用二維圖像相比，點云能夠更容易的被計算機使用，用于構(gòu)建物理環(huán)境的三維形象——二維圖像是人腦最容易理解的數(shù)據(jù)，而對于計算機來說，點云是最容易理解的。
再如，智能激光雷達能為無人駕駛“安全護航”。
比如Cepton所研制的微動技術(shù)（MMT），其可以實現(xiàn)傳感器無任何旋轉(zhuǎn)或摩擦部件，從而將雷達深度集成與車身之中，提高產(chǎn)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，激光雷達是實現(xiàn)無人駕駛的重要傳感器，由于其功能特性可以在復雜交通環(huán)境的感知中起到關(guān)鍵作用，越來越受高度重視。
當然，激光雷達在應(yīng)用市場的過程中也存在著一些機遇和挑戰(zhàn)，具體激光雷達這條路怎么“走得好、走得穩(wěn)”，這還需要市場和時間來檢驗。（本文首發(fā)鈦媒體）
【鈦媒體作者介紹：智能相對論（微信id:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出vb深淺?！?/p>
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