综合

毫米波雷达和超声波雷达,毫米波雷达多少钱

  图片来源@视觉中国   

  

  文| shentucar,作者|周继峰,编辑|黎明   

  

  2021年,无论是车界老手,还是新兵蛋子,还是大PPT傻子,都推出了lidar机型。   

  

  被马斯克称为“只有傻瓜才会用”的激光雷达,已经成为造车江湖中绝对的“C位”。   

  

  你不知道它是什么“货”,但它火了,而且越来越火。即使是新车,没有激光雷达我也不好意思展示自己的自动驾驶能力。   

  

  装有激光雷达的汽车并不便宜。郭进证券指出,2023年已确定的前置量产车型产量将超过30万辆,价格将集中在40-80万元。羊毛来自绵羊。这波激光雷达热会不会是新一波韭菜党狂欢?   

  

  

要想L4过得去,激光雷达不能少?

  

  

  激光雷达到底有多火?下表很能说明问题。   

  

  深路不完全统计   

  

  2022年将有多达12款搭载激光雷达的新能源汽车上市。几乎所有已知的电动车品牌都加入了这场军备竞赛。北汽福克斯Alpha S、小鹏P5、蔚来ET7、SAIC RS33、智极L7等新车都宣布登上lidar。   

  

  一个激光雷达不够。长城旗下新能源汽车品牌沙龙机甲的负责人在广州车展上大喊:“你们有多少激光雷达?4以下,请不要说话。”还有无情的激光雷达批发客户,一辆车装5个激光雷达。   

  

  如此疯狂的军备竞赛基于这样一个越来越时髦的共识:要想实现L4,激光雷达不能少。   

  

  自动驾驶有三个要素:“感知、决策、控制”。每一个环节都需要特定的软硬件来支撑。在感知层面,电动汽车需要依靠传感器来感知和传递外部信息。这些传感器相当于汽车的“眼睛”。   

  

  目前电动车上的传感器有:视觉传感器、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达、车载传感器网络。   

  

  不同类型的“眼睛”探测的距离以及精准度也不同。   

  

  上路要面对极其复杂的现实场景,要实现更高阶的自动驾驶能力,也对“眼睛”提出了更高的要求。   

  

  毫米波雷达成本低,但探测距离和精度较弱,视觉传感器易受天气影响。经过多年无头苍蝇似的东奔西跑,各公司逐渐找到了一条相对可行的路线,——激光雷达。   

  

  激光雷达精度高,探测距离远,可以增强传感系统的冗余性,补充毫米波雷达和相机缺失的场景。激光雷达除了易受自然光或热辐射影响,价格昂贵之外,几乎没有什么缺点。   

  

  而且从2020年开始,激光雷达的成本相对就不那么贵了。半固态和固态激光雷达正逐渐取代机械雷达,激光雷达的成本从几万美元降到1000美元。激光雷达的体积也在缩小,从一个又笨又大的“黑家伙”变成了一个可以藏在车身里的“部件”。   

  

  成本低了,技术进步了,共识形成了,这才有了大量的激光雷达上车。   

  

  从2021年初开始,激光雷达厂商融资的消息就一直不断。   

  

  8月,激光雷达制造商Innovusion宣布获得6600万美元的B轮融资。其投资者名单包括蔚来资本。蔚来新车ET7搭载了Innovusion提供的超长距离高精度激光雷达。11月,激光雷达制造商何塞科技宣布获得小米生产和投资的7000万美元额外融资,加上此前官方宣布的超过3亿美元的融资。何塞D轮融资总额已超过3.7亿美元。   

  

  福特、沃尔沃、戴姆勒、奔驰等传统主机厂通过投资或合作积极参与激光雷达领域。   

  

  

激光雷达越多,能力越强?

  

  

  吃瓜的人可能会奇怪,为什么激光雷达在车上的安装位置不固定?比如蔚来ET7的激光雷达在头顶,而小鹏P5的激光雷达在前保险杠两侧。企业搭载的激光雷达数量不统一,给人一种激光雷达越多,自动驾驶能力越强的感觉。   

  

  蔚来ET7,激光雷达在头顶。   

  

  先说激光雷达的工作原理。   

  

  激光雷达可分为四个系统:激光发射、激光接收、光束操纵和信息处理。激光雷达首先发射光束,遇到障碍物会反射,光接收器接收物体反射的光脉冲。然后,激光雷达上的信息处理器会通过测量激光信号的时间差和相位差,绘制出周围物体的三维点云图像,从而获得精确的距离和轮廓信息。   

  

  但是激光雷达能测多远,能测多准,里面的水可深了。   

  

  激光雷达在   

测距原理、激光发射、激光接收、光束操纵及信息处理等五个方面均存在不同技术路线。厂商们走的路线不同,造出来的激光雷达在性能和效果上会大不相同。

  

市场上衡量一个激光雷达性能的指标也有多个维度,包括线数、探测距离、测量精度、测量准度、扫描频率等等。

  

行业还没有统一的测评标准。所有人都在摸着石头过河。一辆车应该搭载多少颗激光雷达,激光雷达应该走什么样的路线,价格应该定多少,似乎没人能说得清。

  

所以尽管都是激光雷达,但不同的激光雷达安装的位置并不统一,成本不相同,性能和效果也天差地别。

  

当下,少有的共识是,大家都是奔着纯固态激光雷达的方向去的。

  

激光雷达中成本最大的硬件单元当属扫描部件,这个部件直接影响激光雷达的性能。按照扫描模块和收发模块的运动方式,激光雷达分为三类:

  

机械式:激光雷达整体旋转起来,对物体进行360度扫描。造价高,体积大,技术成熟,多应用于Robotaxi。

  

混合固态:激光收发模块是不运动的,只有扫描模块在运动。进一步细分为MEMS、转镜式和棱镜式三种路线。

  

纯固态:不仅激光收发模块不运动,而且,扫描模块也没有机械运动。这一路线又分为OPA和Flash两种。

  

机械式激光雷达技术成熟但造价太高,最佳方案是纯固态方案,固态激光雷达没有运动部件,因此体积更小、成本更低、可靠性也更高,但是纯固态方案的技术还不太成熟。因此大部分的车型都选择了搭载半固态激光雷达,等到技术成熟再进阶到纯固态激光雷达。

  

比如,蔚来ET7搭载的激光雷达属于转镜式激光雷达。这种激光雷达具有探测距离远、探测角度大的优势。为了更好地扫描物体,车企一般会把这种激光雷达放置车顶。

  

也有大胆者,比如长城摩卡,选择了直接搭载固态激光雷达。

  

不搞激光雷达行不行?

那么问题来了,不搭载激光雷达行不行?

  

可以。

  

特斯拉坚决反对搭载激光雷达。

  

当下造车江湖中,分为两个派别,一派走纯视觉路线,传感器以摄像头+毫米波雷达为主,注重人工智能视觉算法,这一派有且仅有一家车企在坚持,那就是特斯拉。另一派坚持走激光雷达路线,车上的传感器以激光雷达为主,毫米波雷达、摄像头等为辅,大部分车企都走的是这个路线。

  

马斯克是造车界绝对的意见领袖。但在感知层技术路线选择上,大部分车企都站在了马斯克的对立面。

  

不是其他玩家不想追随马斯克,而是大多数车企的能力跟不上。

  

自动驾驶本质是依靠大量的数据喂养训练AI。特斯拉有着别家难以企及的超强算法和路测数据。换句话,人家车的“大脑”聪明,营养还多。

  

全世界满地跑的特斯拉电动车都在为特斯拉搜集数据。2016年底,特斯拉就已经获得了35亿英里的路测数据。这些庞大的数据源源不断地为特斯拉的AI大脑提供养分。

  

在核心的AI算法上,特斯拉一直遥遥领先于其他车企。特斯拉自2019年起就在自研自动驾驶芯片,其新一代的芯片HW4.0已经进入测试,据说性能将是旧版的3倍。除此之外,特斯拉还有AI超算Dojo。Dojo项目负责人表示,特斯拉Dojo是史上最快的AI训练计算机。

  

在算法和路测数据这两大方面,其他玩家都比不过特斯拉,走激光雷达路线反而是最优解。

  

内卷的大环境也让车企们身不由己。

  

现在整个行业基本上都形成了共识,除了特斯拉外,只要是造电动车,都得搭载激光雷达。”易观分析师何奇对深途指出。

  

在这场以技术为名的狂欢中,蹦跶得最活跃的当属造车新势力、自主品牌。这些玩家尤为清楚地意识到:如果不抓住这次机会,未来造车大浪潮席卷全球,自己终究会被甩下车。

  

罗兰贝格全球合伙人Johan Karlberg认为,基于自动驾驶,汽车产业的利润将进行重新分配。而通过高阶自动驾驶的道路上,激光雷达是目前最好的铺路石。

  

不少玩家通过预埋激光雷达,内卷硬件数量的方式,抢占了技术制高点,相当于拿到了通往未来的那一张船票。

  

软件能力不够,硬件来凑

2021年被称之为激光雷达元年,但激光雷达还有一条漫长而曲折的路要走。

  

除了技术研发外,激光雷达最大的bug就是造价依旧很高。光大证券在研报中指出,大部分性能优良的激光雷达价格在1000美元左右。激光雷达的成本依然占智能汽车零部件综合成本的大头。

  

买家希望L2级别中的激光雷达价格能降到500美元,高阶自动驾驶系统中的价格下降到1000美元。

  

理想与现实之间还存在着较大的鸿沟。

  

“激光雷达是需要走量的,通过市场规模的拉动促进价格下探。现在超声波雷达或者毫米波雷达发展得比较成熟了,几百块钱就可以买得到。”何奇分析指出:“在不断的市场教育下,激光雷达有可能像毫米波雷达一样,形成一定的市场规模,成本低,大部分人也都能买得起。”

  

大规模的量产,能分摊高昂的研发成本和生产成本。锐驰智光披露,LakiBeam128目前万台级供货价定在743美元;在十万台级别,其单价为498美元;在百万台级别,其单价是289美元,量产带来的价格下探幅度显著。

  

从总体来看,激光雷达并非是一个资本泡沫,反而是一个经过验证的解决方案,是存在一定的市场需求的。整个行业疯狂内卷其实是看到这条路走得通。”何奇表示。

  

当然硬件堆砌还只是自动驾驶的前菜。激光雷达相当于车的眼睛,而决定车智能化水平的还得是“大脑”,也就是AI算法、软件能力。

  

如今,大部分的国内车企还都在拼硬件,“堆料”,软件系统只能借助外力,只有极少数玩家决定全栈自研。

  

网络上不时有反对者吐槽:“国内智能汽车只会‘堆料'。‘灵魂'跟不上‘肉体'。”某种程度上来说,这句话没错。

  

车企们打的是这样的算盘:自动驾驶汽车的硬件决定了自动驾驶能力的上限,现在,还没到软件能力比拼的时候,但硬件有了,好歹拿到了下一轮竞赛的门票。

  

“我觉得‘堆料'有利有弊,行业大量使用激光雷达,量起来了,成本才会下降,这是好事。”何奇表示:“当然,对于车企来说,如果软件能力不够,系统更新迭代的速度会很慢。但是,这也不失为一个办法,好比大家都在爬山坡,如果我爬不上去,那么为什么不选择借助外力呢?”

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