真的須要那么“卷”嗎？

要說激光雷達的“堆料”有多“卷”，瞧瞧機甲龍就曉得了。

成都車交會上，機甲龍的量產(chǎn)版車型展示，除了價值，咱們見到的是，機甲龍車屁股正當中那個顯眼的激光雷達。

昨年沙龍車子以“4顆之下，請別說話”向業(yè)內(nèi)宣布至少裝載4顆激光雷達才有資格“上桌說話”，現(xiàn)在，更讓好多人想不到的是，激光雷達為何要裝到車屁股上？

沙龍官網(wǎng)給出的謎底是，“規(guī)避掉諸多弊端。”自然，最重要的是夜間和倒車的情景。

只是，在“過猶不及”的當下，沙龍的做法切實值得商榷。有必需那么浪費嗎？

01

合乎道理性25%，修一下9000

本文不做純技藝的解讀，盡量讓讀者能夠清楚此中的道理即可。

先說，曾經(jīng)有激光雷達從業(yè)者以為，裝在車尾的激光雷達，存留的合乎道理性百分比也就在25%。

雖說依據(jù)官方表述后面的激光雷達最重要的為了倒車等情景，但倒車速度慢，與平安的強相干性較弱，通常的攝像頭和超聲波雷達也夠了。況且，此刻的車根本都裝了360°倒車影像，激光雷達本來不容易做到物盡其用。

尋常來講，激光雷達最重要的對前方和側(cè)面的感知請求更高。而這就涉及到，激光雷達的本錢此刻還很高。

8月初，車子博主@陳志豪Aries 就曝光了小鵬P5的激光雷達更換費率，價目表顯現(xiàn)產(chǎn)生剮蹭車禍后小鵬P5單顆激光雷達（車的左前）修理價值達到8916元，加上相應(yīng)的更換及工時費，總費率將超越9000元。就算給小鵬車子打個對折算本錢價，實質(zhì)上單顆激光雷達也得在4500元以上吧。

是以，就像前面提到的機甲龍，源于安裝位子的特殊性，其激光雷達顯露剮蹭、磕碰的幾率要遠遠超出車頂?shù)陌惭b形式。一朝產(chǎn)生車禍，修理本錢也是差不多高的。

盡管華為曾宣稱，要將96線激光雷完成本做到200美元以內(nèi)，可是，不論采納轉(zhuǎn)鏡式仍是MEMS微振鏡技藝方案，從日前激光器、探測器、驅(qū)動電路等本錢來計算，短期內(nèi)也不容易做到。

近一年來激光雷達在車圈十分火，光是宣稱“全世界首款裝載激光雷達的量產(chǎn)車”的，就至少有小鵬P5和極狐阿爾法S，可是雷達數(shù)量上還無達到沙龍所說的準則。即使如許，激光雷達的上車本錢也短期內(nèi)不容易下降。

關(guān)于激光雷達數(shù)量的“軍備競賽”，也有車企大咖反對在激光雷達數(shù)量上做“加法”，例如，理想車子創(chuàng)始人李想就曾對此有過吐槽。他以為，激光雷達2顆效用不一定抵得上1顆，盲目堆數(shù)量無意義。

為何？在現(xiàn)存的汽車情況下，單顆激光雷達所帶來的數(shù)據(jù)量皆是龐大的，況且兩顆？

有相干工程師做過實驗，它們曾在數(shù)據(jù)采集車上安裝了1個128線和2個16線激光雷達，加上4個攝像頭、1個mm波雷達、1個慣性導(dǎo)航、2個GPU，這點傳感器帶來的數(shù)據(jù)量，就連千兆交換機都難以拉動。

而且，兩顆或一顆激光雷達全在正前方，與一前一后兩顆安裝，軟件方面須要做的合一算法就不一樣，一前一后的要比前者要繁雜得多。況且，這點客戶見不見的軟件研發(fā)費率，終歸都會表現(xiàn)在車價上。

此外，激光雷達的“車規(guī)級”請求，仍是很高的。日前業(yè)內(nèi)在激光雷達可靠性上的體現(xiàn)，根本皆是“上車簡單保持難”。前期各項數(shù)據(jù)都很好，但根本半年、一年以后，各式數(shù)據(jù)最初大折扣扣。

是以，這就十分考驗激光雷達公司的機電能力。激光雷達的可靠性，各式抗干擾性包括最要緊的抗震性，是否應(yīng)對霜、霧、凝露、薄冰掩蓋的情景，激光雷達能否有自清洗、加熱等功效等等，都須要研發(fā)解決。

從這方面來看，激光雷達要走“平民路線”，切實另有很長的距離。

02

激光雷達和純視線路線

本來，講到自動駕馭，繞不開的一種話題便是，抉擇激光雷達仍是攝像頭？或許合一路線？

終歸，自動駕馭是將車子的駕馭能力及駕馭責(zé)任一步步由人轉(zhuǎn)嫁到車子，經(jīng)過感知、決策和執(zhí)行三大焦點步驟來完成。而在感知步驟用甚么，此刻業(yè)內(nèi)還充滿爭執(zhí)。

純視線路線最極其的例子便是特斯拉。另外，Mobileye的SuperVision，百度的Apollo lite也抉擇了純視線方案的技藝路線。為什么日前唯有特斯拉等少數(shù)幾家采納純視線方案呢？

在這些上，咱們不得不佩服從“第一性原理”來考量難題的馬斯克。一方面，純視線路線更繁雜、研發(fā)投入更高，可是從邏輯推導(dǎo)未來，這是勢必的結(jié)果；另一方面，純視線非是光投錢就可以干脆獲得效果，須要積累充足多的數(shù)據(jù)和場景，不停訓(xùn)練改良篩選優(yōu)秀可靠的AI模子，經(jīng)過不停的算法迭代去實現(xiàn)。

自然也有反對的。例如有業(yè)內(nèi)人員以為，視線技藝本身也存留必定技藝短板，“例如跨層停車，特斯拉無這種功效，而這種功效的實現(xiàn)是須要激光雷達的，由于跨層停車情景皆是靜止阻礙物，地形又繁雜，須要地形建模，而建模的話確信是激光雷達方案更好少許�！�

馬斯克甚而開發(fā)了DOJO超算來干這件事，便是要打“持久戰(zhàn)”，沒有辦法一蹴而就�？墒牵�市場機會不等人，大伙都想迅速切入智能駕馭市場，所占一席之地，那最現(xiàn)實的解決之道，便是尋到能盡快有結(jié)果的方案，搞起來再說。是以，車企領(lǐng)先抉擇激光雷達方案，便是可行了解的了。

可是，全部事物的進行，都要適合客觀規(guī)則，而激光雷達的一種難題在于，要看體系算力是否帶得動。激光雷達的硬件部分不過最根本的，要緊的是軟件的合一算法是否流暢運轉(zhuǎn)，智能駕馭平臺是否帶得動。

激光雷達方案也其實不是有些人所想的，那末有效。由于和純視線路線的實景圖像比，它的特色是：數(shù)據(jù)量大，但消息量卻適中。

這種，咱們只需瞧瞧第20屆華夏車子供給鏈大會上，北醒CEO李遠博士分享的一張512線和128線激光雷達100~200米探測成果對照圖就可以清楚。

況且，激光雷達盡管也是經(jīng)過反射生成一張圖像，生成一張“毛胚”的環(huán)境地圖，也便是點云圖或3D的環(huán)境圖形。但這激光雷達生成的這張圖的精度是依賴激光的線數(shù)的。

例如，咱們說華為開發(fā)的激光雷達是96線或許128線的，便是這種意思。

激光雷達須要采集的數(shù)據(jù)量十分巨大，況且有多少還依賴于四周環(huán)境的繁雜水平，源于數(shù)據(jù)量很大，就必需有格外的算力扶持，須要更高本錢，更高算力的料理器，但這卻其實不帶來格外功能和功效上的提升。

就像有些人問的，為什么有些車企樂意抉擇并鼎力流傳激光雷達呢？

一位知乎博主“鸚鵡怪獸”顯示，“由于關(guān)于廠家來講，激光雷達方案實現(xiàn)起來相對較快，算法要比純視線容易，研發(fā)投入相對少，要害是開發(fā)周期短，只需給車裝上激光雷達，以及功能尚可的料理器就行，而這點皆是客戶本人用錢買的，本錢是客戶的�！�

對車企而言，這也下降了研發(fā)周期和本錢。另有一絲考量是，車企可行用這點裝了激光雷達的量產(chǎn)車作為向純視線方案的過渡伎倆，邊積累數(shù)據(jù)，邊提升算法，為將來實現(xiàn)純視線感知的能力做準備。

是以，紛紛擾擾的激光雷達“堆料”之爭，總感受流傳要求大于實質(zhì)要求，咱們瞧瞧就好。

終歸，頂級別自動駕馭還離真實的量產(chǎn)利用太遠。曉得本質(zhì)的區(qū)分，客戶當然會曉得如何抉擇。