Robotaxi海量落地激光雷达迎高光时刻

作者： 2024年08月02日焦点浏览

随着全国、地方营运自动驾驶车辆法规和规章陆续出台，“车路云一体化”建设逐步提速，Robotaxi在国内大规模落地开始步入实质性阶段。

与此同时，特斯拉Robotaxi在海外发布推迟，外界质疑其技术声音不断；但另一家Robotaxi企业Waymo，却悄然在海外社交网络走红，两者形成鲜明反差。

据悉，Waymo的Robotaxi采用了与萝卜快跑等国内大部分Robotaxi大厂类似的技术路线，即传统构型小客车与大量传感器——特别是激光雷达的组合。

更值得关注的是，Waymo当今的成功，与其自研的Waymo Driver不无关系。

事实上，激光雷达不论是在自动驾驶决策权重，还是整车价值量上，都将占到举足轻重的地位。或许在不远的未来，Robotaxi的海量落地，会极大地影响激光雷达的商业化前景。

感知路线比拼

高级自动驾驶，究竟该采用纯视觉路线，还是借助激光雷达？

在这个略显老生常谈的话题上，由于特斯拉完全自动驾驶（FSD）一直以来的卓越表现，还有激光雷达成本昂贵等因素，纯视觉路线曾经一度占据上风。

然而最近，纯视觉路线与激光雷达之争，在舆论上却又出现了反转。

7月30日，有媒体发布了一系列订阅报道与视频资料，展示了特斯拉过去几年在半自动驾驶系统开启时发生的诸多事故，尤其是大量出现的夜间事故。

报道认为，由于特斯拉过度依赖纯视觉路线，且因成本问题放弃较为昂贵的激光雷达，因而对乘客造成了较大的安全隐患。

其中的惊险一幕是，一辆特斯拉汽车在开启Autopilot的过程中，几乎全速撞击了一辆于夜间侧翻横卧于道路中间的货车底盘，并造成车内乘客伤亡。

去年，另一家媒体也对特斯拉自动驾驶发生事故进行报道，并称实际特斯拉发生的车祸数量远高于公开数量。

如果私家车使用激光雷达是“选项”，那么Robotaxi采用激光雷达可能是标配。

“摄像头属于被动传感器，从物理原理的角度看，弱光或没有光，看不见就是漆黑一片，如果障碍物颜色和背景物一样，摄像头也会误判。”一位激光雷达行业人士告诉21世纪经济报道记者，“激光雷达则能精准解决这些场景，所以Robotaxi全部都装有激光雷达。”

另一位自动驾驶算法从业者则告诉记者，除了视距和视力问题，安全事故案例偏少，也是纯视觉路线暂时无法完全取代激光雷达的核心。

“当车辆搭载L4级自动驾驶功能时，对安全冗余的要求更高；在纯视觉方案基于深度学习的算法尚未达到全路况覆盖的情况下，其安全性仍存疑，多传感器融合方案更加可靠，因此现有Robotaxi解决方案均采用该路线。”方正证券在其研报中表示，“视觉方案为行业发展趋势，但需补充雷达做安全冗余。雷达搭载数量有望下降，但仍是实现安全感知必不可少的硬件。”

激光雷达搭载数量激增

就现阶段而言，Robotaxi对激光雷达的需求，几乎是依赖性的。

国内激光雷达头部企业禾赛科技告诉21世纪经济报道记者：“激光雷达是L4必备的传感器。Robotaxi主要依赖激光雷达和高精地图进行建图与定位。

据公开资料，处于测试及运营阶段的Robotaxi均搭载了激光雷达，无一例外。更有部分Robotaxi单车上搭载多达8颗激光雷达。”

根据方正证券统计，目前百度Apollo RT6方案搭载的激光雷达数量就高达8颗。此外小马智行第六代、文远知行Sensor Suite5.0、滴滴双子星方案分别搭配7颗激光雷达。

而包括海外的两大Robotaxi巨头——Waymo和通用旗下的Cruise，均搭载了5颗激光雷达。

相比之下，C端智能汽车搭载激光雷达的数量，则远不如Robotaxi。

“过去，Robotaxi主要采用有360°全旋转式的机械式雷达，并结合多种补盲雷达的产品组合。C端智能电动车上大多搭载1~2颗，比如理想L系列、小米SU7等等，也有像比亚迪仰望、阿维塔11、12等车型单车搭载有3颗激光雷达。”禾赛科技方面告诉记者。

“无论是从产品性能还是激光雷达的数量上来看，Robotaxi都提出了更高的要求，因为L4级自动驾驶需要更强、更全面的感知能力，以及更高的安全冗余，才能完全实现让机器替代人类驾驶员开车。”

而速腾聚创相关专家也告诉21世纪经济报道记者：“从全球范围来看激光雷达都是Robotaxi的必备传感器，Robotaxi配备激光雷达最核心的原因是安全，Robotaxi是L4+自动驾驶，车辆运营方需要对安全负责，配备激光雷达才能获得足够高的安全性，保障智驾安全。”

Robotaxi放量

有行业专家指出，早前用于路测或试运营的Robotaxi，一辆车的单车辆购置成本20万，而光传感器也需20万，而算法与计算设备的成本在10万左右。

现阶段，在单车辆成本和传感器成本都下降至10万元左右，其中激光雷达占比较高。由于整个Robotaxi主机成本减半，其能有效通过车队建设与旧车型置换，刺激激光雷达的前装需求。

“其实，目前很多Robotaxi顶置圆柱形的机械式激光雷达是非车规产品，寿命可靠性方面不如C端乘用车使用车规级激光雷达产品，当然Robotaxi也逐步升级到车规级激光雷达。”前述速腾聚创专家告诉21世纪经济报道记者。

“性能上，Robotaxi对激光雷达的需求更高一些，比如它需要水平360°范围覆盖，1颗机械式激光雷达就可以提供，采用车载激光雷达一般需要4颗，但后者4颗的成本依然比前者1颗低，这是车规量产产品的优势。”禾赛方面也向记者表示，最早公司为Robotaxi提供的Pandar，单颗成本就达到约20万人民币。而目前ADAS产品的激光雷达单颗仅需500美元，即便是四颗组合也仅有2000美元。未来传感器价格的下降，将很大程度刺激Robotaxi成本的下降，使得其甚至能够低于一部分C端电动车售价。

据悉，禾赛、速腾作为国内，乃至全球激光雷达领域的两强选手，亦占据了当前Robotaxi传感器市场的主流。

其中，截至2023年，禾赛已经向萝卜快跑、小马智行、文远智行，包括Cruise、Aurora、滴滴、AutoX、Zoox等知名Robotaxi企业供应激光雷达。

速腾聚创相关专家则透露，公司亦向萝卜快跑、小马智行、文远智行旗下L4自动驾驶营运车辆提供RoboSense的M系列车规级激光雷达。

先驱者（3）中国激光雷达企业逆袭记

[汽车之家技术]? 在上篇《先驱者》系列文章中，我们拉开了自动驾驶领域传感器的大幕（先驱者（2）机器视觉领域的中国挑战者），那么本篇文章我们将继续之前的内容，继续跟大家聊自动驾驶中关于传感器的话题。相比上一章摄像头的内容，这次我们将带大家了解一个更神秘和小众的领域——激光雷达。文章看点：激光雷达“鼻祖”竟是家音频生产商？10万美元的激光雷达竟被1000多美元的国货吊打？中国激光雷达在世界上处于什么水平？○走进激光雷达的世界激光雷达在我们的认知中，确实是一个比较神秘的传感器，无论在报道或者书籍中介绍它的资讯也不多，在汽车传感器领域我们普遍谈的都是摄像头、毫米波雷达等等（坦白地讲这方面大众也不是很了解产业现状）。这样的情况既有好处也有问题。好处就是长时间的技术沉淀让传统传感器的价格得以下降，同时不同传感器都可以按照可预见的技术路线稳步进步；问题则是凸显在传感器本身的效果上面，比如超声波雷达会受到距离的限制，毫米波雷达目标识别有难度，而摄像头则是鲁棒性不足。摄像头其实对外界的色彩、形状都很敏感，所以我们经常把摄像头比作人类的眼睛，但是摄像头对距离信息有一定缺陷，在距离判断上会产生问题。这些问题在L2驾驶辅助上面可能并不明显，毕竟L2的主要驾驶者还是人，但到了以车辆为主的L4级自动驾驶，传感器的问题就变得十分突出了，因此需要引入额外的传感器进行互补，激光雷达作为可以全天候情况下（极端的雨雪情况也会产生影响，但不受夜间影响），可以获取外界距离、方位、高度、速度、形状甚至姿态的传感器就进入了我们的视线。 ○激光雷达爆发前夜激光雷达本身并不是一项新技术，早在1917年爱因斯坦就提出了激光的理论基础，之后在1960年美国加州休斯实验室完成了世界上第一台激光器的制造，从此之后激光就开始进入到各个领域。美国海军在1992年的作战演习中也展示了激光雷达对目标识别的能力，后来美国海军陆战队还试验过手持激光雷达，士兵可以携带一枚激光雷达，在黑暗环境下采集周围的影像。总的来说，激光雷达在军事上拥有十分广泛地应用场景，美国军方也在致力于推进激光武器的发展。无独有偶，一场由美国国防部高级研究计划局（DARPA）发起的挑战赛在另一个领域促进了激光雷达在民用领域的发展。但前几届的情况是：没有一个挑战者能完成这个比赛。这里面既有硬件的问题也有软件的问题。 Velodyne最早在1983年成立，成立之初是一家音频设备生产商，Hall先生是这家公司的CEO。作为一名CEO，他同时也是工程师，平时最大的爱好就是创新。参加DARPA挑战赛的初衷就是一个工程师对科技的兴趣使然，不过可惜的是之前的比赛都以失败而告终，而单线激光雷达的成功让他发现了激光雷达的潜力，同时他还将单线激光雷达拼装在一起，并在2006年打造出64线的激光雷达。 Velodyne也就是从这个时候开始，开始慢慢转变为专业的激光雷达生产商。『Velodyne64线激光雷达』可以这么说，从2004年DARPA挑战赛之后，激光雷达在自动驾驶方面的应用才慢慢进入人们的视线，但因为成本、技术、生产等因素的制约，一直到2015年之前，激光雷达更多是作为科研产品的存在。本质上讲，还是因为自动驾驶的火爆，才最终推进了激光雷达的发展，所以说在2015年之前，激光雷达并没有真正的商业化（哪怕是Velodyne），少得可怜的出货数量、技术壁垒过高的生产技术以及复杂组装工艺带来的长时间生产周期严重制约了它的发展。 ○走向竞争的中美企业真正的转折点在2015-2016年。当时平静的自动驾驶市场再起涟漪，谷歌阿尔法围棋机器人在围棋人机大战中击败世界冠军——韩国棋手李世石，人工智能这个话题再次被炒热，而引申出来的自动驾驶也再次进入我们的视线。人们开始意识到，随着人工智能的进步一发展，自动驾驶或许不再是百年后的未来。另一方面，资本市场也开始在背后推波助澜，车企巨兽们开始悄无声息地的布局市场。自动驾驶的火热犹如一块大蛋糕砸在了Velodyne的头顶，准确地说是在砸在了激光雷达行业的头顶，一机难求是当时很常见的场景，甚至出现过自动驾驶公司恳求Velodyne货源的故事。可以这么说，传感器领域一直秉承着：从无到有，从有到优，从优到精的发展过程。在激光雷达市场的前期，美国企业确实起到了绝对的领导作用，不过从2016年起，初生牛犊不怕虎的中国激光雷达企业开始对Velodyne进行围猎。这其中涌现出一批十分出色的企业，比如速腾聚创、禾赛科技等等。其中速腾聚创是国内最知名的激光雷达企业之一，相比Velodyne，速腾聚创的成立时间显然并不长，虽然在国内属于最早进行激光雷达开发的头部公司，但从整体的时间线上看并不占优。这家公司能迅速得到车企和自动驾驶公司的青睐必然有其独到之处，在我看来主要有三个方面：成本、技术和服务。美国激光雷达企业的产品生产同样如此，Velodyne即使有大量的订单，也很少去加班生产，工厂人会按部就班的上班、下班，甚至会有延期交货的情况出现。人工成本低的第二个表现在于充裕的技术工人储备。在广东地区拥有非常完善的光电研发生产体系，因此拥有很多技术工人，他们的素质相对较高，通常有从事半导体、光电产品的生产加工经验，比如东莞、宝安等地区，这样中国的科技公司在招收技术工人方面并不是难题，那么在没有技术瓶颈的前提下，通过增加工人来实现销量的突破是非常轻松的。这就是生产上的优势，同时也是中国完整工业体系带来的利好，在美国政府鼓吹“让制造业重回美国”的今天，中国拥有完整的工业体系是前人为我们留下的宝贵财富，正是有了这些基础，我们才能在更高的舞台上有一席之地。除了生产方面的优势，第二个竞争点在于激光雷达本身的技术。在激光雷达领域有这样一个说法：七分靠设计、两分靠工艺、一分靠供应链。一颗激光雷达最初的设计决定了它是否可以成功。这类激光雷达对于机械旋转机构精度、可靠性要求高，硬件内部的每一条线都有一对激光发射器和接收器组成，为保证精确测距，需要保证激光在完成这100-200米的路程后，刚好能让发射出去的激光要被成对的接收器收到，产品难度较高；目前订单量较小，激光雷达都是采用手工制作，需要将发射和接收模块进行精密光学对准装配，工作繁复，工作量大，大批量生产难度大。以前Velodyne的64线激光雷达就是这种类型，64个发射器集成在一个板上，工人需要对每个激光发射器进行调试，这需要大量的时间，完成调试后还需要重新检测，如果出现问题还需要重新调试；另一方，激光发射器采用点胶的安装工艺，也就是胶水连接，这进一步增加了出现问题的几率。因此要从设计之初进行改进，比如由点胶变为螺丝固定，不使用那么多发光源而改为采用微振镜的方式进行扫描等等，都可以降低生产难度。而这也发展出一系列其他类型的激光雷达，比如我们目前经常听到的固态激光雷达，这种雷达就是采用MEMS微振镜技术的激光雷达。因此单从产品上看，速腾聚创可以和Velodyne进行完全正面的交锋，从实际情况上也确实如此，速腾聚创从成立之初便一直和Velodyne进行价格战。要知道一直以来Velodyne的激光雷达都是以价格昂贵著称，而通过速腾聚创等国内企业的价格战，激光雷达市场的价格确实在拦腰斩似的下降。早期Velodyne的128线激光雷达单价可以达到10万美元，而如今速腾聚创等中国玩家的进场直接拉低的整体的售价。速腾聚创在今年年初发布的125线固态激光雷达售价仅有1898美元（人民币），而在前段时间，华为也表示要开发100线激光雷达，并且要在未来将实现让激光雷达成本降至200美元（约1391人民币）。即使是Velodyne也开始针对自己的产品进行降价，在今年CES上，Velodyne就发布了一款名为Velabit的激光雷达，它的售价仅有100美元。价格越来越便宜的激光雷达意义重大。首先，它降低了车企和自动驾驶企业的成本，促使车企可以大批量采购，并加快自动驾驶的发展；其次，低价格的激光雷达让L2或者L3级自动驾驶使用这种传感器成为可能，而激光雷达又因为其本身的性能，进一步提高了L2和L3级自动驾驶的稳定性，可谓是一举两得。速腾聚创的最后一个优势在于服务。邱纯潮先生之前表示，速腾聚创提供的不仅仅是一个激光雷达，而是智能传感器，其中智能两字让速腾聚创的服务有了质的改变。速腾聚创一直坚持的本质是将激光雷达硬件和软件结合起来，有点类似苹果公司的味道。正是由于速腾聚创的这些特点，使得这家公司可以快速的发展，同时开始快速蚕食不同的市场。比如自动驾驶初创公司，亦或者是传统车企，这大大压缩了美国企业的生存空间，也为顶级制造商Velodyne的败走麦城埋下了伏笔。 ○中国激光雷达的高光时刻：Velodyne败走麦城，中国企业乘风破浪 2019年，一则来自Velodyne裁员的消息在网络上流传，作为激光雷达的鼻祖级公司，出现裁员现象并不寻常，果然随后Velodyne表示退出中国市场，同时取消中国的技术和销售团队，这意味着Velodyne基本放弃了中国市场。一汽、阿里菜鸟、AutoX等目前在自动驾驶研发过程中，都选择了速腾聚创的产品，可以说Velodyne退出中国市场确实是中国激光雷达企业的一次强力围猎。 ○中国企业眼中的激光雷达未来关于激光雷达的未来，速腾聚创也有一些自己的理解。首先是不起眼的低速物流场景，速腾聚创从供应商的角度看，低速无人化来得远比我们想象中更快。在2017年的时候，京东就已经在清华大学、中国人民大学等进行了无人配货车的试运营，其中传感器的供应商就来自速腾聚创。除此之外关于最近火热的Robotaxi，速腾聚创认为火爆的背后是资本的推动，从他们的角度看其实还要有很长的一段时间才可以实现。现阶段来说，取消车内安全员这一步都非常困难，邱纯潮先生就认为Robotaxi成熟还需要十年。至于激光雷达的未来，随着大疆、华为的入局，市场竞争势必会更加激烈，邱纯潮先生认为这不仅是挑战，更是一种促进，促进着中国企业不断进步，同时也能让中国企业在世界上具有更强的竞争力。编辑点评：这篇文章我们正式进入到了自动驾驶最先进的传感器领域。未了能更好的呈现专业厂商对激光雷达的理解，我们专门奔赴深圳采访到了速腾聚创的COO，因此本文的很多论点都来自邱纯潮先生。可以看出，中国在激光雷达领域确实比较争气，中国企业在这场科技制高点的争夺赛上并没有落后，当然传感器销量出色的背后是自动驾驶的蓬勃发展，只有在自动驾驶领域做出持续性突破，未来才会有更多可能。下一篇，我们将继续带大家了解激光雷达，我们将更详细的介绍激光雷达的生产、试验，近距离带大家感受科技的魅力。（图/文汽车之家冷晓阳）

四个轮子的“面包机”是不是Robotaxi最应该有的样子？

这个问题不是今天才有人问的。

最近自动驾驶领域的明星是Zoox，不是因为它去年被亚马逊12亿美元收购，而是因为它刚刚推出了自己全自动驾驶的电动汽车，这款没有方向盘的电动汽车完美诠释了什么是“带着四个轮子的面包机”。这款车单次充电续航长达16小时，一次最多可同时搭载4名乘客，最大时速可达75英里，旧金山和拉斯维加斯等城市大概率会成为首批享受到基于这款新车的网约车服务的城市。当然，从技术准备和疫情发展的情况来看，Zoox在2021年之内推出这项服务基本上是不可能的。

那么，为什么Robotaxi的外形总是这个样子？

在全自动驾驶这个领域，产品形式服务于功能是天职，和乘用车在自动驾驶领域的渐进不同，更多用于商用运营的Robotaxi几乎不用受到之前任何框架的束缚，而“运送”这个功能最需要的就是充裕的内部空间，在可以无需顾及类似方向盘这样的功能组件的前提下，四四方方的“面包机”自然是最好的选择。对Zoox的最新产品来说，Zoox的联合创始人兼首席技术官JesseLevinson说：“我们决定让它拥有最大化的内部空间和最小化的外部空间”。

其实，不管是运送人员还是运送货物，规则的方正空间显然都是利用率最高的方式，而这样的空间设计背后的技术平台显然也是更加符合电动化和自动化趋势的选择。

事实上，从早已退役的Google的自动驾驶先驱Firefly（萤火虫）开始，这样的设计苗头就已经显现，初创公司OptimusRide和MayMobility推出了盒子形状的汽车，并正在美国各地的封闭社区中对其进行运行测试。而除了这些新兴企业，传统品牌在这方面的选择也表现出惊人的一致性：

丰田为了东京奥运会准备的革命性概念——e-Pallette；

宝马的VisionBMWiInteractionEASE自动驾驶人机交互概念座舱；

通用在2020年推出的没有方向盘的六人座舱——Origin。

那么，除了空间上天生的优势，是什么让像“面包机”一样的造型成为整个行业不约而同的选择？

总所周知，真正的无人驾驶汽车，特别是取消了方向盘和电门/制动踏板的无人驾驶汽车，其行进中所有行为的判断依据就是各种传感器（雷达，激光雷达和摄像头）从周边环境中取回的海量数据，经过分析判断之后，再决定车辆应该采取何种行进/制动方式。而现有的车型在装配各类传感器时，其最终效果除了受制于传感器和算法，最重要的障碍就是在现有的产品设计框架下如何让传感器能够高效无误的工作，要知道，在现有工业概念中被引以为傲的各种型面和切割角度的设计，对于传感器的工作来说本身就是一种天然的障碍。

而一个方方正正的盒子造型则很轻易地就赢在了起点，它可以使各类传感器的视野更为干净，传感器之间的冗余度更高，从而使它们可以再次检查其测量结果是否正确，最终数据协同的结果也更加精准。在Zoox的新产品中，车辆的每个角落都有一个装有机器人眼睛的传感器吊舱的主机，每个机器人吊舱则拥有270度视野，闭上眼睛简单想一想，你会发现这是一个很难有死角的监测网。总部位于波士顿的OptimusRide的首席执行官肖恩·哈灵顿（SeanHarrington）说：“在保证足够效率的前提下，实现高性能和安全性才是至关重要的任务”。换句话说，类似面包机这样的造型显然更安全，成本也更低。

从结构上来讲，即使在现有产品造型不变的情况下，电动汽车的动力总成因为其独有的封闭结构和整合能力，很多关键性的组件都能够得到趋向“盒子”造型的封闭式整合，从而能够提供优于燃油车型的空间利用率。而在一个“面包机”造型的车型上，这样的优势会被进一步放大，汽车制造商可以完全不必理会之前车型在设计和功能上的一些无奈妥协，而向用户奉献出更为规整的使用空间。

当然，这并不意味着所有的汽车品牌在发展无人驾驶汽车时会向看起来毫无性格和设计感的“面包机”造型妥协。 Waymo在凤凰城的闹市区提供Robotaxi服务，并于2017年停用了可爱并且具有里程碑意义的Firefly产品。 Waymo的高管们表示，在克莱斯勒Pacifica和Jaguari-Pace等量产车辆上运行其软件，将能够“更快地为更多人带来完全自动驾驶技术”。初创公司Aurora则在上周收购了Uber的自动驾驶部门，该公司表示正在建立可在任何类型车辆上运行的自动驾驶系统，而其第一个商业部署的对象很可能是货物而不是人员。

从审美上看，市场和用户在对待无人驾驶汽车时表现出了从未有过的宽容：它们不需要具备现有工业概念中的一些必需元素，更多会散发出些许的可爱感。它们明显非空气动力学的外形其实是从另外一个维度表示这样的出行工具更多会把注意力放到稳定和安全上，而非有些古早概念的“零百加速”这样的小游戏。而对于那些对很多人来说还不够成熟某些时候可能还会让他们手足无措的无人驾驶技术来，“面包机”这样的温和造型似乎某种程度上起到了一种情绪缓冲的作用，让用户接受起来更加容易。对市场和用户来说，一台Cybertruck实现无人驾驶似乎并没有太大的吸引力，而宽大的窗户和门，再加上规整而舒适的座位应该是城市通勤中更受欢迎的选择。