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自動駕駛是汽車智能化的核心戰場,而激光雷達是這場智能競賽里最核心的分野。
激光雷達的存廢,是目前智能汽車技術路線的最大分歧之一。兩大陣營針鋒相對,這讓很多消費者選車時左右為難。
一方是以特斯拉、小鵬為代表的純視覺派,堅定認為激光雷達是偽命題,認為激光雷達在實際駕駛中能發揮的作用非常有限,成本還高,高分辨率攝像頭+AI就足夠當汽車的眼睛。
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另一方是以Waymo、華為、蔚來、理想等為代表的融合派,堅持多傳感器融合方案,激光雷達和攝像頭協同工作。因為在純視覺方案中,攝像頭的識別成功率會在逆光、黑暗、暴雨、濃霧等惡劣天氣下驟然下降,所以激光雷達是L3及以上高階自動駕駛必不可少的硬件基礎。
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廠商各說各有理,消費者買車卻更糾結了:選車到底要不要配激光雷達?配幾顆?多花的幾萬塊到底值不值?
激光雷達究竟是安全冗余,還是智商稅?這困擾著越來越多的普通車主,已經成為整個汽車行業不容回避的話題。
我們帶大家回顧一下激光雷達的技術發展歷程,從中把這項技術看得更清晰。或許能更清楚地知道,自己到底需要什么。
激光雷達發展史:
汽車的視力進化
蝙蝠天生沒有視力,卻能在漆黑的夜里自由穿梭、避開所有障礙物,靠的是發出超聲波,靠回聲判斷距離和方位。同樣,汽車也沒有眼睛,更沒法發出聲波,怎么識別外部環境的遠近、有什么東西呢?激光雷達的光,就相當于蝙蝠的超聲波。
1960年,全球第一臺實用紅寶石激光器研制成功,通過發射激光脈沖,等激光碰到障礙物反彈回來后,就能算出設備和障礙物之間的精確距離,再一步步還原出周圍環境的立體輪廓。
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這種強大的測距、感知能力,一開始只被用于科研實驗室和國家重大項目。比如NASA在阿波羅15號登月任務中,通過激光雷達完成月球表面的地形探測與三維制圖,讓人類第一次看到了月球的地貌。
隨著微電子小型化,激光雷達終于成為民用設備的眼睛。而它的進化歷程,就是把這雙電子眼,不斷打磨得更完美。
激光雷達首先流向了工業界。20世紀80年代起,德國、日本等制造國的廠商,開始將單線2D激光雷達用于工業自動化場景。這種初代民用激光雷達,只能單線作戰、平面成像,采集單一平面內的距離數據,但已經可以在運輸車輛的自主導航與避障、倉儲物流通道監測等領域發揮作用了。
21世紀初,一場賽事徹底改變了激光雷達的命運——美國國防部高級研究計劃局(DARPA)舉辦的無人駕駛挑戰賽。
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為了讓無人車實時、精確地感知復雜的3D環境,參賽車隊迫切需要一種強大的傳感器。而2005年斯坦福車隊首次搭載Velodyne推出的多線束機械旋轉式激光雷達一戰成名,到了2007年,完賽隊伍里的五家都用了激光雷達,自此開啟了激光雷達在汽車領域的黃金時代。
綁定激光雷達,為什么對自動駕駛的增益這么大呢?早期的自動駕駛,依靠攝像頭和普通傳感器、毫米波雷達,感知能力的短板導致無人車很難做出主動、優質的智能決策,而激光雷達彌補了幾個短板:
1.看得遠,給了汽車足夠的反應時間。激光雷達能發射200米以上的光束,后期升級款更是能突破500米。這意味著汽車在高速行駛時,能早早發現尾燈損壞的貨車、路面的障礙等,提前預警、提前剎車。通過激光雷達的遠距離感知能力,給汽車留出了更多的制動與反應時間。
2.看得清,彌補駕駛員/攝像頭都看不到的細小障礙。激光雷達測距精度能精準到厘米級別,生成的三維點云不僅能看到行人、車輛,也能看到低矮的障礙物,比如掉落的釘子、路面的坑洼。人眼看不到的“鬼探頭”、攝像頭拍不到的凹凸起伏,都能被激光雷達捕捉到,而且不受光線影響,哪怕是暴黑夜、大霧、暴雨等惡劣天氣,也能很好地彌補人眼和攝像頭看不見、看不清的視力問題。
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3.反應快,讓汽車更快做出決策。攝像頭輸出的是二維圖片,自動駕駛系統還要靠算法去猜物體距離,不僅能判斷誤差,解析圖像、數據處理還會帶來一定的時延。而激光雷達直接輸出距離和三維數據,汽車可以直接快速地判斷行人、車輛的動向,也就能更靈敏地做出減速、避讓決策。
正是靠著這些碾壓性的技術優勢,激光雷達在自動駕駛賽事中一戰成名。不過這一階段,激光雷達依舊是waymo這類硅谷玩家的測試車專屬,單價高達數萬美元,而且體積大,機械旋轉式激光雷達放在車頂,就是一個突兀的大疙瘩,拉低了整車顏值,很難在車主中普及。
激光雷達的量產裝車,要從2016年之后說起。伴隨著汽車智能化浪潮,這雙汽車的眼睛快速迭代,體積進一步縮小,能更完美地嵌入車身,激光波長和探測距離也越來越遠,開始走向全域覆蓋。加上價格成本下跌,搭載的車企和裝車方案也日漸多元化,出現了Waymo的多傳感器冗余方案、華為ADS 4.0全域感知架構、小鵬的激光雷達+視覺雙保險方案等。
然而,隨著激光雷達在汽車行業的存在感與日俱增,一場圍繞它的硬件軍備競賽,也給消費者帶來了前所未有的煩惱。
數量即正義?
硬件軍備競賽催生的新問題
從最初的1顆,增加到2顆、3顆,甚至4顆……還有行業機構預測,到2032年單車搭載量會沖到6顆,其中2顆長距雷達、4顆短距雷達。汽車智能化,最直觀的競爭就是激光雷達的裝車數量。
裝車越來越多,消費者內心的迷茫反而越大,隨之而來的是愈演愈烈的爭議。總結一下消費者對激光雷達的困惑,主要是幾個方面:
爭議一,有無眼睛,對日常用車重要嗎?
很多人日常只在市區代步,不跑高速、不開夜車,路況簡單,多花幾萬塊選帶雷達的版本,好像是為用不上的功能在花冤枉錢。可不花這個錢,心里又不踏實,怕真的遇上個萬一,汽車安全沒保障。
爭議二,有眼睛,就代表汽車視力好嗎?
同樣是裝了激光雷達的車,不同車型的感知能力也有很大差別,有的車裝兩顆還不如別人裝一顆好用。背后是單個激光雷達的質量有差異。高線數、高點頻、高角分辨率的高性能激光雷達,相當于一雙5.0視力的眼睛,而低性能入門雷達的數量再多,就像兩雙弱視的眼睛,上路照樣看不清楚。
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爭議三,眼睛多,開車就更安全嗎?
即使搭載了多顆高性能雷達,未必避免出現駕駛事故,就像一個耳聰目明的人,也可能碰上走路摔倒的意外。比如某品牌的全天候雷達車型,就曾在冬天的午后發生事故,官方通報是由于極端光線下的傳感器識別局限。而更讓消費者心寒的是,很多車企的激光雷達日均調用率不足5%,也就是說,這顆昂貴的傳感器大部分時候都是在摸魚,裝再多也只是擺設。
爭議四,有視力,但沒腦子,車還安全嗎?
激光雷達只是汽車的眼睛,但如果自動駕駛系統的腦子不好使,算法無法精準判斷并主動決策,或者車載通信、計算芯片等配套基礎設施不足,那5.0的視力也一樣難以保障安全。就像特斯拉堅持純視覺路線,就是因為FSD的算法強,削減硬件,也能撐起智駕能力。所以說,沒有背后的融合算法、系統級整合,裝再多高性能激光雷達也發揮不出作用。
激光雷達裝車,理論上可以帶來更優的智駕體驗,但宣傳物料的硬件數量,并不一定等于實際落地的用車體驗,高配不好用、堆料不增效的情況現實存在,也讓激光雷達的競爭進一步升級,從有沒有、有幾顆,轉向了更深層的較量。
安全視力:
隱形的汽車智能競技場
回歸技術本質來看,多激光雷達方案的唯一、最終指標是汽車的安全視力。讓每一顆雷達都發揮出安全上的價值,都不做擺設。
那么,真正決定智能汽車安全視力上限的核心到底是什么?答案就是協同能力。
就像一個人避免路上遇到的風險,不僅要及時看見危險,還要第一時間判斷出怎么躲避,再操控身體完成閃避動作,才能真正安全。這是一整套身體的協同作業。對于汽車來說,激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器都要一起干活,同時把信號傳給大腦。
比如最嚇人的鬼探頭,行人突然從路邊大車后面躥出來,攝像頭可能被大車擋住沒看見,激光雷達掃到了但沒及時把信號傳給系統,就會反應不及時。所以,激光雷達與多傳感器的協同,直接關乎安全。
但是,多傳感器的時空同步、數據關聯、深度數據融合等難度大,十分考驗算法性能、算力配置等。融合做得差的車型,就可能出現激光雷達摸魚、只靠其他傳感器干活的情況,花了大價錢買的配置,極端場景壓根指望不上。
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目前業內比較領先的做法,比如華為ADS 4.0,通過BEV+Occupancy方案,把雷達點云和視覺畫面結合在一起識別,準確率比純視覺更高。小鵬、蔚來自研的專屬車載計算平臺,讓所有傳感器同步報信,減少數據沖突。
顯然,激光雷達的協同感知,不是靠直接采購、批量堆砌到車上就能實現的,背后需要車企在計算硬件、集群、AI訓練平臺、底層架構、算法、生態等長期研發和沉淀。在強大的數字基座上,激光雷達的硬件價值才能被徹底釋放,做到全域感知、精準決策,才是高階智能駕駛的核心,而高階智駕又會進一步增益激光雷達的作用。
從激光雷達這一個設備,我們或許已經窺見了汽車智能化的競爭,已經進入了深水區,呈現出強者恒強的馬太效應。
堆料無用
激光雷達路在何方?
激光雷達并不等于智能升級,為什么各大車企依舊樂此不疲地宣傳呢?這也反映出當下汽車市場的一種尷尬局面。
智能相關的參數,已經成為用戶選車的重要參考。激光雷達作為汽車感知系統必不可少的硬件,如果車企不跟進,會被認為智能不足,在市場宣傳和參數對比中處于劣勢。所以哪怕明知缺少融合能力、難以協同調度、裝車可能閑置,也不敢不堆料。
而在消費側,普通消費者對智能駕駛的技術認知有限,軟件算法是看不見、摸不著的,除非親身體驗到事故的負樣本bad case,否則很難有切身感受。而激光雷達的數據實時、直觀,普通人很容易就能判斷其精準度、靈敏度,數量一多,就有那種技術領先、配置拉滿的感覺了。
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那么,回到消費者最關心的問題:花錢選激光雷達版本,到底值不值?
從技術邏輯看,激光雷達絕對不是智商稅,是自動駕駛系統的視力保障。但是,你要買激光雷達,就不能只買激光雷達,還要有全域感知的眼睛、融合協作的傳感器系統、靈敏的大腦、充沛的算力、不失聯的網絡……這一切綜合起來,才讓激光雷達值回票價。
回顧激光雷達的發展史,從遙不可及的國之重器,一步步走到民用車的車頂,最終成了普通消費者能觸及的核心安全配件。我們能看到,汽車的視力是如何進化的。
說到底,消費者真正想要的,是用最合理的成本,買到最大的智能與安全。而決定一輛車夠不夠聰明、夠不夠安全、夠不夠智能的,是那些隱藏在硬件之下、看不見卻摸得著的真本事,才是汽車智能競賽的真正主軸。
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