??作者 | 張祥威，編輯 | 德新

2023年尾上市的這一批車(chē)型中，以問(wèn)界新M7、理想MEGA、小鵬X9、智界S7和極氪007最為典型，它們的頭頂大多搭載了一顆激光雷達(dá)，有的車(chē)型比如小鵬X9，甚至在前大燈位置配置了兩顆激光雷達(dá)。

這是為實(shí)現(xiàn)高階智能駕駛功能而來(lái)。

對(duì)于高階智駕方案而言，激光雷達(dá)儼然已成為必備品，其天生具備探測(cè)距離遠(yuǎn)、光線適應(yīng)性好等特點(diǎn)，而且對(duì)視場(chǎng)角范圍內(nèi)的異型目標(biāo)物進(jìn)行準(zhǔn)確感知。

相比特斯拉的純視覺(jué)方案，車(chē)企引入激光雷達(dá)，不僅會(huì)減少一定的算法開(kāi)發(fā)壓力，還能減少更多的隱形成本支出，在感知算法層面加速超車(chē)純視覺(jué)方案，盡快實(shí)現(xiàn)高階智駕。

這是一場(chǎng)關(guān)乎技術(shù)路線、規(guī)模成本的競(jìng)賽，一些車(chē)企已經(jīng)開(kāi)始用腳投票。

?綁定高階智駕版，激光雷達(dá)出貨量陡升

激光雷達(dá)發(fā)射激光脈沖，遇到目標(biāo)物后折返，通過(guò)計(jì)算激光的折返時(shí)間，就可以計(jì)算出與目標(biāo)物體的相對(duì)距離。相比攝像頭、毫米波雷達(dá)等其他傳感器，激光雷達(dá)對(duì)于夜間、光照不好的場(chǎng)景下的感知能力都要更好。

2021年之前，量產(chǎn)搭載激光雷達(dá)的車(chē)型遠(yuǎn)不像今天這樣豐富。

2021年，車(chē)企開(kāi)始真正量產(chǎn)交付激光雷達(dá)車(chē)型，這年打著「全球首款量產(chǎn)激光雷達(dá)車(chē)型」旗幟上市的小鵬P5，為后來(lái)者沖出一條路。

自小鵬P5起，搭載激光雷達(dá)的車(chē)型更多涌現(xiàn)。

今天，上至100萬(wàn)元出頭的高端品牌仰望，下至20多萬(wàn)元的一眾國(guó)產(chǎn)電動(dòng)品牌，各自車(chē)型的高階智駕版本中，激光雷達(dá)已經(jīng)成為必選。

激光雷達(dá)產(chǎn)品主要見(jiàn)于頂配版本車(chē)型上，主流方案會(huì)采用一顆、兩顆配置，少數(shù)玩家如阿維塔，采用的是三顆激光雷達(dá)。激光雷達(dá)公司的出貨速度，隨著高階智駕版的暢銷(xiāo)，陡然提升。

2021年，國(guó)內(nèi)頭部激光雷達(dá)公司的出貨量剛剛到達(dá)1萬(wàn)臺(tái)左右的水平。進(jìn)入2022年，禾賽出貨量8萬(wàn)臺(tái)，排在后面的圖達(dá)通等，出貨量也達(dá)到了5萬(wàn)多臺(tái)的規(guī)模。

今年前三季度，禾賽的激光雷達(dá)總交付量為134,380臺(tái)，同比增長(zhǎng)307.9%。其中，ADAS激光雷達(dá)交付量達(dá)114,482臺(tái)，同比增長(zhǎng)516.6%，已率先突破年交付10萬(wàn)臺(tái)大關(guān)。

接下來(lái)的兩年，頭部激光雷達(dá)公司將會(huì)向著年出貨50萬(wàn)臺(tái)的節(jié)點(diǎn)邁進(jìn)。

激光雷達(dá)上車(chē)過(guò)程中，純視覺(jué)玩家也在持續(xù)前進(jìn)。

純視覺(jué)指的是，主要依賴(lài)攝像頭傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)周邊環(huán)境對(duì)感知，盡可能減少對(duì)激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、高精地圖等輔助工具的依賴(lài)。

特斯拉是純視覺(jué)的鼻祖，到今天一直堅(jiān)持不用激光雷達(dá)，而是通過(guò)攝像頭傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)周邊環(huán)境的感知。

特斯拉的堅(jiān)持，讓激光雷達(dá)與純視覺(jué)的對(duì)戰(zhàn)充滿變數(shù)。畢竟，頭部玩家在實(shí)現(xiàn)城市NOA時(shí)，已經(jīng)著手「去高精地圖」、「去毫米波雷達(dá)」，借助「BEV+Tranformer+Occupancy」來(lái)實(shí)現(xiàn)道路拓?fù)?、通用障礙物的識(shí)別等任務(wù)。

在算法提升以及降本壓力加大的背景下，如何看待激光雷達(dá)方案，是不少人關(guān)心的話題。

?車(chē)企實(shí)現(xiàn)高階智駕的「秘密武器」

從特斯拉身上，可以看到自動(dòng)駕駛算法的演進(jìn)脈絡(luò)。

特斯拉最初采用的是2D檢測(cè)，之后進(jìn)化至BEV算法，為了解決異型障礙物的問(wèn)題，又進(jìn)一步演化出Occupancy占用網(wǎng)絡(luò)算法。Occupancy是通過(guò)實(shí)時(shí)推理，來(lái)對(duì)一些難以直接表征的環(huán)境信息進(jìn)行靈活探測(cè)，比如對(duì)高速道路上的道路施工場(chǎng)景、異型車(chē)輛，以及行人、動(dòng)物的位置、速度等進(jìn)行探測(cè)。

本質(zhì)上，Occupancy屬于三維重建，其中涉及復(fù)雜的算法，包括:

提取2D視覺(jué)特征；

2D特征轉(zhuǎn)為3D特征；

時(shí)序?qū)R，多幀融合構(gòu)建4D網(wǎng)絡(luò)；

解碼生成3D結(jié)構(gòu)和目標(biāo)物速度；

但眼下的問(wèn)題在于，純視覺(jué)方案需要不斷獲取海量數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的識(shí)別和三維重構(gòu)。如果缺少足夠多的數(shù)據(jù)，就會(huì)造成漏檢、誤檢。特斯拉每年在全球范圍內(nèi)賣(mài)出100多萬(wàn)臺(tái)車(chē)，這些車(chē)輛在路上行駛過(guò)程中源源不斷的回傳測(cè)試數(shù)據(jù)，Autopilot累積使用里程已經(jīng)超過(guò)90億英里。目前沒(méi)有任何一個(gè)其他純視覺(jué)玩家有這么大數(shù)量級(jí)的車(chē)輛數(shù)據(jù)。

而由于涉及多幀融合，Occupancy在車(chē)端有限的算力之下，很難同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)三維空間高精度和低延時(shí)地測(cè)量與重建。而特斯拉從2014年就開(kāi)始自研芯片、2019年推出了FSD芯片，已經(jīng)在自研芯片領(lǐng)域高筑了技術(shù)壁壘。

車(chē)企要做Occupancy網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于資金、時(shí)間的投入必不可少。除車(chē)端感知方案之外，車(chē)企還需要搭建算法團(tuán)隊(duì)、智算中心、數(shù)據(jù)閉環(huán)體系等等能力?？偠灾@不是一個(gè)一朝一夕能有成果的方向。

而使用激光雷達(dá)，將迅速減輕車(chē)企的算法開(kāi)發(fā)壓力。按禾賽的說(shuō)法，「直接將車(chē)企城市NOA功能開(kāi)發(fā)的時(shí)間縮短三年?！乖蛟谟?，激光雷達(dá)的優(yōu)勢(shì)更為簡(jiǎn)單直接，對(duì)于不規(guī)則障礙物探測(cè)更加準(zhǔn)確，尤其在中國(guó)道路環(huán)境下，激光雷達(dá)方案對(duì)于電動(dòng)車(chē)的識(shí)別也更為準(zhǔn)確。

在一項(xiàng)MIT的研究論文中，作者對(duì)比基于攝像頭數(shù)據(jù)的算法和融合了激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的算法結(jié)果發(fā)現(xiàn)：攝像頭算法到了夜晚感知精度有明顯的下降，而通過(guò)融合激光雷達(dá)，可以將夜晚環(huán)境的感知精度提升至3倍。

「如果車(chē)企剛剛開(kāi)始做，又想很快地搞定一些場(chǎng)景，有激光雷達(dá)的話難度會(huì)低一些?！股掀鸓P-CEM&飛凡智能駕駛首席科學(xué)家金杰盂曾表示，基于激光雷達(dá)、攝像頭等多傳感器融合后，Occupancy的方案能夠在探測(cè)范圍、距離、精確性上表現(xiàn)得更好。

在談到激光雷達(dá)的作用時(shí)，輕舟智航產(chǎn)品負(fù)責(zé)人許諾也直言，現(xiàn)階段單純依靠視覺(jué)方案，很難應(yīng)對(duì)中國(guó)城市道路中的各類(lèi)Corner Case?！?strong>激光雷達(dá)，是以投入換時(shí)間，加速城市NOA落地的捷徑?！痹S諾如此表示。

當(dāng)下，上激光雷達(dá)基本上是大多數(shù)車(chē)企繞不開(kāi)的選擇。這也是為何今年這一波重要車(chē)型上，都紛紛標(biāo)配或至少選配了激光雷達(dá)的緣故。

視線放到更遠(yuǎn)的中長(zhǎng)期，激光雷達(dá)和純視覺(jué)競(jìng)爭(zhēng)，其實(shí)更多是一個(gè)商業(yè)層面的選擇問(wèn)題。

顯性成本 vs「冰山下的成本」

純視覺(jué)和激光雷達(dá)的爭(zhēng)論由來(lái)已久。

起初，馬斯克拋出激光雷達(dá)無(wú)用論時(shí)，將其比喻成「拐杖」，認(rèn)為成本太高，自那時(shí)起，特斯拉至今仍沒(méi)有使用激光雷達(dá)。

馬斯克沒(méi)有說(shuō)的是，采用純視覺(jué)路線后，車(chē)端的硬件方案成本降低了，但背后的軟件算法、數(shù)據(jù)訓(xùn)練等冰山下的隱形成本，是一筆更為昂貴的費(fèi)用。

禾賽科技產(chǎn)品戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人施葉舟算了一筆賬：純視覺(jué)路線的支出主要有三類(lèi)，分別是算法迭代、云計(jì)算投入，以及數(shù)據(jù)標(biāo)注等。

假設(shè)要開(kāi)發(fā)一套高階智駕功能，方案總投入需要200億元。均攤下來(lái)，車(chē)企如果可以賣(mài)200萬(wàn)臺(tái)車(chē)，平均單車(chē)的費(fèi)用大概為1萬(wàn)元。能賣(mài)2000萬(wàn)臺(tái)車(chē)，平均每臺(tái)車(chē)的成本1000元。

目前，新興的新能源車(chē)品牌，每年銷(xiāo)量大概在10萬(wàn)臺(tái)的水平，基本上很難承擔(dān)如此高昂的投入。

而且，純視覺(jué)尤其是Occupancy，本身也有需要回答的問(wèn)題，在通用障礙物識(shí)別方面，何時(shí)能通過(guò)不斷積累場(chǎng)景數(shù)據(jù)解決掉漏檢問(wèn)題，或者從根源上找到解決不可枚舉問(wèn)題的方法。再來(lái)看激光雷達(dá)。

通常，主流的高階智駕方案會(huì)采用的配置是：兩顆英偉達(dá)Orin X芯片、7個(gè)800萬(wàn)像素?cái)z像頭、單顆激光雷達(dá)，以及毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器等。

兩顆Orin X的成本大概為800美元，7個(gè)800萬(wàn)像素?cái)z像頭的成本大概不到500美元，其他毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)成本相比攝像頭更低。

據(jù)施葉舟透露，「激光雷達(dá)的成本已經(jīng)降到1000美元以下，這個(gè)價(jià)格與六七年前的七八萬(wàn)美元相比，已經(jīng)降了幾個(gè)數(shù)量級(jí)?！?/p>

激光雷達(dá)想要繼續(xù)降成本，一是集成，將核心零部件芯片化。二是規(guī)?；瑢?shí)現(xiàn)更多地量產(chǎn)上車(chē)，通過(guò)規(guī)模來(lái)平攤成本。而禾賽在這兩個(gè)方向上都已經(jīng)領(lǐng)先了一個(gè)身位。

本土車(chē)企對(duì)于激光雷達(dá)的擁抱，讓激光雷達(dá)公司擁有了擴(kuò)大規(guī)模不斷降本的可能性。

目前，一款爆款電動(dòng)車(chē)型比如小鵬G9的高階智駕選裝率，可以達(dá)到80%。

明年，按照每款車(chē)單月穩(wěn)態(tài)銷(xiāo)售1萬(wàn)臺(tái)計(jì)算，每款車(chē)每年需要的激光雷達(dá)數(shù)量大概在10萬(wàn)臺(tái)左右，如果選擇搭載兩顆激光雷達(dá)，這個(gè)數(shù)字還會(huì)翻倍。也就是，明年激光雷達(dá)的出貨量，大概率會(huì)在今年10萬(wàn)臺(tái)級(jí)的基礎(chǔ)上成倍增長(zhǎng)。

隨著更大規(guī)模的到來(lái)，以及趕在路上的新一代產(chǎn)品，激光雷達(dá)「昂貴」的標(biāo)簽可能將很快被撕掉。

激光雷達(dá)對(duì)戰(zhàn)純視覺(jué)，車(chē)企將用腳投票

車(chē)企最終會(huì)選擇純視覺(jué)還是激光雷達(dá)方案，這個(gè)問(wèn)題其實(shí)不難回答。

頭部智駕玩家中，小鵬與華為均在率先應(yīng)用激光雷達(dá)的能力。

「激光雷達(dá)對(duì)我來(lái)說(shuō)最重要的是城市場(chǎng)景下各種障礙物的識(shí)別能力，因?yàn)槟切┱系K物是各種各樣的，甚至是不可枚舉的，視覺(jué)來(lái)解決有一些難度，激光雷達(dá)可以直接把3D的可達(dá)空間畫(huà)出來(lái)?！乖※i汽車(chē)自動(dòng)駕駛副總裁吳新宙曾表示。

華為將激光雷達(dá)用在了GOD（通用障礙物檢測(cè)）網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)融合激光雷達(dá)，華為的智駕系統(tǒng)在暗光、逆光和眩光等場(chǎng)景下可以做到更準(zhǔn)確的識(shí)別，還能識(shí)別側(cè)翻車(chē)輛、掉落的大紙箱、落石、倒地的大樹(shù)等。

將激光雷達(dá)的感知數(shù)據(jù)融合到視覺(jué)算法，對(duì)于提升感知能力的效果是非常明顯的。尤其是，在最近華為與何小鵬的AEB爭(zhēng)論中，智能駕駛與主動(dòng)安全的關(guān)系被擺在桌面上。

一番爭(zhēng)論下來(lái)，答案逐漸清晰。

更強(qiáng)的智駕能力一定有利于提升主動(dòng)安全比如AEB能力。而激光雷達(dá)這類(lèi)傳感器，對(duì)于增強(qiáng)智駕方案感知又是毋庸置疑的。

對(duì)于車(chē)企而言，激光雷達(dá)是一個(gè)現(xiàn)成的工具，效果立竿見(jiàn)影，能夠助力高階智能駕駛功能加速量產(chǎn)落地，更早地進(jìn)入市場(chǎng)。如果說(shuō)智能駕駛的比拼是一場(chǎng)馬拉松，激光雷達(dá)則直接開(kāi)辟了一條捷徑，可以幫助車(chē)企迅速「超車(chē)」，同時(shí)還能省去一大筆隱形的成本支出。

如果有更高效的工具，何必不用呢？