編者按：本文來自微信公眾號 半導(dǎo)體行業(yè)觀察（ID：icbank），作者：邵逸琦，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。

在近日的一場談話中，當(dāng)被問及“特斯拉沒有用激光雷達，你們?yōu)槭裁匆谩睍r，理想汽車CEO李想坦言，保留激光雷達，歸根結(jié)底是為了安全。

李想表示，不少人不理解為什么堅持使用激光雷達，甚至質(zhì)疑：“是不是因為你們技術(shù)不夠成熟？”但他強調(diào)，這并非技術(shù)問題，而是中美駕駛環(huán)境的不同所決定的。

“在中國，如果你經(jīng)常晚上開夜路，就會遇到尾燈損壞的大貨車，甚至有些大貨車直接停在主路上，毫無警示?！崩钕胫赋?，“目前我們的攝像頭在完全無光環(huán)境下，最遠只能探測到100米左右的距離?！?/p>

而激光雷達，即便在全黑環(huán)境中，也能探測到200米遠的物體，這使得車輛在130公里/小時的速度下，依然能夠?qū)崿F(xiàn)AEB自動緊急制動。

“作為一款面向家庭的汽車，每位乘員的生命安全都至關(guān)重要。這正是我們堅持保留激光雷達的根本原因。”李想補充道，“未來的車型也將繼續(xù)搭載激光雷達，為用戶提供更高水平的安全保障?！?/p>

李想的這些觀點，再次掀起了大家對“特斯拉不用激光雷達”這一做法的熱議。

特斯拉不用激光雷達

特斯拉的首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克（Elon Musk）從來不避諱自己對激光雷達的厭惡。

2019年4月，在特斯拉的首次自動駕駛?cè)栈顒由?，埃隆·馬斯克（Elon Musk）接受了媒體的提問，再度對激光雷達發(fā)起了猛烈的抨擊。

“激光雷達是愚蠢的差事，”馬斯克說?！叭魏我蕾嚰す饫走_的人都注定要失敗。失?。激光雷達]是昂貴且不必要的傳感器。這就像擁有一堆昂貴的闌尾。一個闌尾就夠糟糕了，現(xiàn)在你有一堆，這太荒謬了，你們會明白的?！?/p>

他的批評源于一個問題，即當(dāng)時特斯拉發(fā)布的自動駕駛硬件是否可以接收激光雷達輸入。眾所周知，特斯拉的車輛通過多種數(shù)據(jù)源實現(xiàn)自動駕駛，包括雷達、GPS、地圖、超聲波傳感器等，但不像主要競爭對手那樣使用激光雷達。

更早之前，馬斯克曾解釋過，他認為激光雷達是自動駕駛汽車的拐杖，對特斯拉而言，攝像頭才是未來的關(guān)鍵，馬斯克認為未來攝像頭將使特斯拉能夠在最惡劣的天氣條件下“看清”道路。

后續(xù)，特斯拉人工智能高級總監(jiān)安德烈·卡帕蒂（Andrej Karparthy）解釋道，這個世界是為視覺識別而構(gòu)建的。他指出，激光雷達系統(tǒng)難以區(qū)分塑料袋和橡膠輪胎。他表示，實現(xiàn)L4和L5級別自動駕駛需要大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和視覺識別能力。

“從這個角度來看，激光雷達實際上是一種捷徑，”卡帕蒂說。“它回避了自動駕駛所需的視覺識別這一關(guān)鍵問題。激光雷達讓人產(chǎn)生一種虛假的進展感，最終只是一種拐杖。不過，它確實能快速做出一些演示效果！”

2021年3月，馬斯克在推文中表示，特斯拉將轉(zhuǎn)向“純視覺”的方式。兩個月后，特斯拉宣布，從當(dāng)月開始交付的所有Model 3和Model Y汽車將用特斯拉的純視覺系統(tǒng)取代雷達傳感器，取消了原先的毫米波雷達。

2022年2月，特斯拉再次宣布，從2月中旬開始生產(chǎn)的所有Model S和Model X，將只配置純視覺系統(tǒng)，不再使用任何雷達來執(zhí)行其功能，完全依靠Tesla Vision輔助駕駛方案。

即使是最新推出的Model 3煥新版上，我們也沒找到任何雷達傳感器的影子。

5年多時間過去了，馬斯克和特斯拉似乎依然堅持著當(dāng)初的觀點，即激光雷達并非必需，純視覺方案也能實現(xiàn)自動駕駛。

激光雷達，非必要？

特斯拉不使用激光雷達，并不是馬斯克的心血來潮，而是經(jīng)過了縝密的考慮后做出的決定。

4月22日，就在特斯拉舉行自動駕駛活動的同一天，康奈爾大學(xué)的三位研究人員發(fā)表了一篇研究論文，部分支持了馬斯克關(guān)于激光雷達的觀點。這些計算機科學(xué)家僅使用立體攝像頭，在自動駕駛系統(tǒng)常用的KITTI圖像識別基準測試中取得了突破性成果。他們的新技術(shù)遠遠優(yōu)于先前發(fā)布的純攝像頭結(jié)果，且與結(jié)合攝像頭和激光雷達數(shù)據(jù)的結(jié)果相差不遠。

我們可以先來了解一些相關(guān)的背景知識，軟件是如何將攝像頭拍攝的原始圖像轉(zhuǎn)換為標注的三維模型，從而呈現(xiàn)車輛周圍的環(huán)境的呢，這背后涉及到一些計算步驟。通常來說，軟件分兩步解決這一問題。首先，將圖像輸入算法，對每個像素進行距離估算，這可以通過一對攝像頭和視差效應(yīng)來實現(xiàn)，也有使用單個攝像頭估算像素距離的方法，而第二個算法會在之后介入，其利用深度估算，將像素分組為獨立的物體，比如汽車、行人或騎行者。

康奈爾大學(xué)研究集中在第二個步驟中。大多數(shù)研究純攝像頭方法的研究人員，將像素數(shù)據(jù)表示為二維圖像，并為每個像素添加一個距離值，與紅、綠、藍三個顏色通道一起作為輸入。通常，研究人員會將這些二維圖像輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），訓(xùn)練其完成目標識別任務(wù)。

但康奈爾大學(xué)的研究團隊意識到，使用二維表示實際上是適得其反的，因為在二維圖像中彼此相鄰的像素，在三維空間中可能相距甚遠。例如，前景中的車輛可能正好出現(xiàn)在幾十米外的一棵樹前方。

因此，康奈爾的研究人員將每對立體圖像的像素轉(zhuǎn)換為三維點云，這種點云類似于激光雷達傳感器原生生成的點云。然后，他們將這種“偽激光雷達”（pseudo-lidar）數(shù)據(jù)輸入現(xiàn)有的目標識別算法，這些算法本身就是為接收激光雷達點云設(shè)計的。

“我們的方法在基于圖像的性能方面，相較于現(xiàn)有的最先進技術(shù)取得了顯著提升。”他們在論文中寫道。例如，在KITTI基準測試的一個版本中，先前基于攝像頭的最佳準確率為30%，而康奈爾團隊將這一數(shù)字提升到了66%。

換句話說，攝像頭加激光雷達的組合優(yōu)于單獨使用攝像頭的原因之一，并非激光雷達的距離測量精度更高。而是因為激光雷達生成的“原生”數(shù)據(jù)格式恰好更容易被機器學(xué)習(xí)算法處理。

“我們在論文中展示的是，通過將基于攝像頭的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為類似激光雷達的點云格式，可以顯著縮小差距。”康奈爾論文的合著者Kilian Weinberger在采訪中表示。

盡管如此，Weinberger也承認：“激光雷達和非激光雷達之間仍然存在相當(dāng)大的差距?！鼻拔奶岬?，康奈爾團隊在KITTI基準測試中的準確率為66%，但在實際激光雷達點云數(shù)據(jù)上運行相同算法時，準確率達到了86%。

與此同時，論文的另一位作者Bharath Hariharan強調(diào)，激光雷達也并非完美。例如，由于反射的原因，激光雷達點云中可能會出現(xiàn)虛假點。無論是純攝像頭系統(tǒng)還是配備激光雷達的系統(tǒng)，都依賴于機器學(xué)習(xí)技術(shù)來幫助識別和過濾底層系統(tǒng)中的偶發(fā)錯誤。

“如果你在亞利桑那州的街道上訓(xùn)練系統(tǒng)，然后到了伊薩卡，看到滿地積雪，那么可能會出現(xiàn)難以預(yù)測的錯誤，”Hariharan 說道。他認為，無論是否配備激光雷達，這類錯誤都可能發(fā)生，只不過“錯誤的類型可能不同”。

但需要注意的一點是，激光雷達和基于攝像頭的技術(shù)的故障模式不同。許多使基于攝像頭的技術(shù)失敗的情況可能不會使激光雷達蒙混過關(guān)，因此，即使基于攝像頭的技術(shù)不斷改進，激光雷達仍將在相當(dāng)長的一段時間內(nèi)繼續(xù)增加價值。

“總體來說，結(jié)合多種傳感器可能更有利，”Hariharan表示?！澳阏莆盏男畔⒃蕉?、估算深度的方式越多，效果就越好?！?/p>

從當(dāng)時來看，這一論文可以說是有力地支撐了馬斯克和特斯拉的做法，人類自己沒有長出一雙深度感知的眼睛，也是靠接收可見光來駕駛汽車的，普通的攝像頭沒理由做不到，對比激光雷達，它還具有分辨率更高、色彩更豐富的優(yōu)勢，可以直接讀取交通信號燈和標志，理論上確實有著更大的潛力。

激光雷達，價格太貴？

除了技術(shù)上的原因，價格或許才是馬斯克一再貶低激光雷達的重要因素。

如果預(yù)算無限，那么配備激光雷達的自動駕駛汽車肯定比沒有激光雷達的要更好，但現(xiàn)實情況是，激光雷達的價格當(dāng)時來看并不便宜。

世界車載激光雷達的鼻祖Velodyne，早在2007年美國國防部組織的無人車挑戰(zhàn)賽上，就為參賽隊伍配備了激光雷達，谷歌 2012 年推出的首款無人駕駛汽車原型就使用了來自Velodyne的激光雷達，據(jù)了解，2017年Velodyne主流的64線激光雷達的官方定價是8萬美元一臺，在中國售價接近70萬人民幣，這很顯然超出了特斯拉的承受范圍。

但激光雷達的高成本不會永遠持續(xù)下去，一項新技術(shù)幾乎總是從昂貴開始，但隨著制造規(guī)模擴大，價格往往會下降，當(dāng)時激光雷達的高成本很大程度上反映了單個銷售單位的狀態(tài)。因此，高昂的研發(fā)成本需要由少量單位分攤。

2017 年，Waymo 工程師宣布他們已將成本降低了 90%，2020年時，Luminar 等多家廠商均以低于2000美元的價格提供自動駕駛級激光雷達。

而在如今，隨著國產(chǎn)激光雷達廠家快速崛起，依靠技術(shù)和供應(yīng)鏈優(yōu)勢，已經(jīng)把激光雷達的價格打到了1000美元以下，過去百萬豪車才能配備的激光雷達，如今普遍出現(xiàn)在了20萬元左右的車型，可謂是“舊時王謝堂前燕，飛入尋常百姓家”。

事實上，中國廠商激光雷達的報價已經(jīng)降到500美元以下，相比2017年時Velodyne單臺8萬美元的報價，便宜了不止一點。

價格的變化，帶來了一場激光雷達的普及風(fēng)暴，2023年，配備激光雷達技術(shù)的新車比前四年加起來還要多，其中中國車企起到了舉足輕重的作用，根據(jù)Yole Group的分析師預(yù)測，中國車企今年將發(fā)布約128款搭載激光雷達的車型。

“這使得中國市場遠超歐洲（約10款新車型）和美國（僅有兩款），”Yole Group的分析指出。

Yole表示，中國汽車配備的激光雷達平均售價約為450至500美元，比2022年大幅下降，而其他地區(qū)的平均價格在700至1000美元之間。其指出，2023年，全球乘用車、輕型商用車和自動駕駛出租車的激光雷達市場估計達到5.38億美元，同比增長79%。

Yole Group高級分析師Pierrick Boulay表示：“激光雷達在低價位細分市場的出現(xiàn)反映出技術(shù)成本的快速下降，因為如果汽車價格較低，那么所有設(shè)備的成本就會更加敏感。”

這場革命還不止局限在汽車領(lǐng)域，從無人機到手機，愈來愈多的行業(yè)將要或者正在搭載激光雷達。根據(jù)分析機構(gòu)IDTechEx最近的一份報告，到2034年，全球汽車激光雷達市場預(yù)計將達到95億美元，相較2024年，年復(fù)合增長率（CAGR）為19.5%。

價格降低或許不會讓特斯拉直接放棄現(xiàn)有的純視覺方案，但它還是偷偷做起了兩手準備。

今年一季度，激光雷達供應(yīng)商Luminar Technologies公布財報時，人們忽然發(fā)現(xiàn)，特斯拉成為了它在第一季度激光雷達傳感器的最大客戶。

Luminar財報的特別信息摘要顯示，今年第一季度，Luminar收入為2100萬美元，而特斯拉這位大客戶為其2100萬美元的總收入貢獻了10%以上，這也就是說，特斯拉在第一季度里至少購買了價值210萬美元以上的激光雷達。

而馬斯克嘴上說著不用激光雷達，實際上還是在偷偷采購相關(guān)產(chǎn)品，根據(jù)彭博社兩年的報道，兩年前馬斯克就考慮過與Luminar合作，作為兩家公司之間協(xié)議的一部分，Luminar將激光雷達傳感器出售給特斯拉，并要求不得向外透露信息。

這個月，推特有一位名叫“AlphaSense”的網(wǎng)友分享了一則來自自動駕駛汽車專家的會議紀要，根據(jù)自動駕駛專家的說法，特斯拉已經(jīng)設(shè)計了自己的激光雷達，并正在與大陸集團合作，將其為未來汽車開發(fā)的雷達技術(shù)集成到其系統(tǒng)中。

盡管這部分傳聞并未得到證實，但當(dāng)初馬斯克堅持不用激光雷達的理由已經(jīng)越來越弱，純視覺方案固然有自己的優(yōu)勢，但是多一個僅需幾百美元的激光雷達輔助，似乎也未嘗不可。

更合理的成本，為何不用？

500美元并非激光雷達的價格下限。

今年11月，國內(nèi)激光雷達行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)禾賽表示，計劃在明年將其核心產(chǎn)品的價格削減一半，這將極大推動激光雷達技術(shù)在電動汽車中的廣泛應(yīng)用。

“我們正進入一個每年數(shù)百萬輛汽車配備激光雷達的階段。”禾賽集團CEO李一帆在接受路透社采訪時表示。李一帆補充稱，價格減半將使激光雷達對售價15萬元人民幣（約2萬美元）以下的低價電動車也具有吸引力。

對于高于這一價格的電動汽車，激光雷達的采用率有望提升至40%，根據(jù)數(shù)據(jù)，目前中國電動車和插電式混合動力車的激光雷達裝配率約為24%。

據(jù)了解，禾賽下一代用于高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的激光雷達產(chǎn)品ATX將在明年以低于200美元的價格出售，僅為當(dāng)前AT128型號價格的一半。李一帆表示，之所以能實現(xiàn)大幅降價，是由于采用了自研芯片驅(qū)動激光雷達傳感器，并提升了工廠運營效率。

不到200美元的激光雷達，帶來更安全的駕駛乘坐體驗，不論從哪一個角度來看，都是一筆再劃算不過的買賣，尤其是在目前新能源汽車進一步內(nèi)卷配置的當(dāng)下，激光雷達或許會成為未來電車的標配之一。

好萊塢影星海蒂·拉瑪爾早在1941年便發(fā)明了跳頻通信技術(shù)，這項技術(shù)后來成為藍牙的基礎(chǔ)。然而直到數(shù)十年后，藍牙才逐漸成為無線連接的重要支柱，廣泛應(yīng)用于手機、耳機和智能家居設(shè)備中。

指紋識別技術(shù)早在1998年就搭載于西門子手機之上，但直到2013年的蘋果iPhone 5s才開始普及，當(dāng)時大家對其安全性和實用性仍然心存疑慮，如今這一功能早已成為智能手機的標配。

半導(dǎo)體領(lǐng)域的氮化鎵（GaN）和碳化硅（SiC）同樣經(jīng)歷了漫長的發(fā)展期，雖然早在20世紀90年代，這些寬禁帶材料便被視為硅材料的潛在替代品，但由于成本和工藝限制，市場接受度有限，而近年來，隨著電動汽車和快充市場的爆發(fā)，氮化鎵和碳化硅逐漸成為功率半導(dǎo)體領(lǐng)域的“寵兒”，推動了電力電子行業(yè)的革新。

無人駕駛汽車領(lǐng)域也經(jīng)歷了類似的路徑，上世紀80年代的研究主要停留在實驗室階段，而如今自動駕駛技術(shù)已在部分城市進行實際道路測試，并逐步走向商業(yè)化。

盡管馬斯克對激光雷達始終保持著固執(zhí)的態(tài)度，但行業(yè)并不會因為一家公司而停滯不前，在他的視線之外，市場早已悄然發(fā)生改變。

隨著時間的推移，這項技術(shù)變得越來越便宜，當(dāng)消費者正逐步青睞于安全時，汽車廠商又有什么理由不搭載它呢？

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