自动驾驶和激光雷达，二十年漫长量产上车之路
电子发烧友网报道（文/梁浩斌）2021年是激光雷达量产上车元年，这一年里海内外汽车厂商发布了多款搭载激光雷达的车型，并在小鹏P5上实现大规模量产上市。随后的2022年里，激光雷达已经在多家新势力车企的车型上成为标配，根据德赢Vwin官网
网统计，2022年国内搭载激光雷达的车型销量已经超过10万辆。
尽管如今发展速度很快，但激光雷达从应用于自动驾驶开始，到真正开始规模量产上车，期间经历了20年之久。自动驾驶的广泛应用，令发展多年的激光雷达终于有机会来到量产车型上。那么激光雷达以及自动驾驶都经历了怎样的发展历程？
起源
谈到激光雷达上车，就肯定不能离开自动驾驶。自动驾驶的起源，来自于计算机视觉技术的发展，早在1977年，日本国家实验室就利用摄像头检测前方标记，实现自动驾驶车辆的导航，不过这只是实现自动驾驶的一种方式。海外研究团队在上世纪60年代还有过在道路上铺设电线或是磁力线来实现对车辆引导的“自动驾驶”，尽管这有点类似于轨道引导。
而到了80年代，德美两大汽车工业国开始真正在自动驾驶上发力。在这段时期，德国慕尼黑联邦国防军大学的Ernst Dickmanns团队用一辆奔驰汽车实现了视觉导航的自动驾驶，在交通顺畅的情况下达到63km/h的时速。欧洲的Euerka当时投入7.5亿美元用于自动驾驶汽车的研发，在大量资源的推动下，多款自动驾驶汽车的原型被成功开发。
与此同时，美国国防部高级研究计划局DARPA也建立了ALV计划，与卡内基梅隆大学、斯坦福大学等机构合作，利用激光雷达、计算机视觉第一次实现了机器人自主控制下的自动驾驶，并在无人车上首次使用了便携式计算设备，速度达到了31Km/h。
80年代末，卡内基梅隆大学首次在自动驾驶汽车上使用了神经网络引导控制，这也在后来成为了现代控制策略的基础。
1991年，美国国会授权交通运输部研发自动化汽车和高速公路系统，继续通过国家力量推动自动驾驶汽车的发展。
同期德国方面相关项目也硕果累累，1992年大众开启了自动泊车的项目，这也成为了后来自动驾驶最早成熟并落地的一个应用。1993年，前面提到的Ernst Dickmanns团队以奔驰S500为基础，装备了摄像头等多种传感器，并且在普通交通环境下成功行驶了超过1000公里。
值得一提的是，国内高校从80年代末开始研发自动驾驶汽车技术，中国国防科技大学在1992年研发出国内第一辆无人驾驶汽车。
实际上，在整个90年代，激光雷达在自动驾驶上应用得并不多，技术进度也较为缓慢。但在2000年初，DARPA举办的一系列无人驾驶挑战赛可以说是自动驾驶技术高速发展的开端。
发展
DARPA举办无人驾驶挑战赛的契机也有不少背后的故事，由于2001年美国深陷阿富汗战争，路边炸弹袭击导致了大规模的军队人员伤亡。于是美国国会通过一项法案，要求到2015年军方三分之一的车辆都要实现无人驾驶。作为美国国防部属下机构，DARPA需要采取一些措施来推动十多年来一直发展缓慢的自动驾驶技术，于是2004年，DARPA挑战赛就此诞生。
第一届比赛举办方拿出了100万美元的奖金来吸引参赛者，如今被视为自动驾驶激光雷达开山鼻祖的Velodyne创始人Dave Hall尽管没有参加第一次挑战赛，但当时他正在。
这场比赛在莫哈韦沙漠进行，全程142英里。然而在第一届比赛中没有一位参赛者的车辆能够自主完成全程比赛，奖金也就无从送出。在这次比赛中，有一些参赛者采用了多个激光测距传感器对前方障碍物进行探测，这引起了Dave Hall的兴趣。
图源：Velodyne
2005年，Dave Hall在他参赛的车辆上安装了第一个机械旋转式激光雷达的原型，这个安装在车顶的巨大的传感器引起了主办方DARPA以及一些参赛者的关注。这个传感器通过快速旋转的多线激光发射和接收模块，对车辆周围360°环境进行扫描，获得的环境数据要相比以往激光测距丰富得多。
虽然最后因为车辆遭遇严重机械故障没有完赛，但Dave Hall的团队在40名参赛者中表现较为出色。而在挑战赛过后，让激光雷达商业化，则成为了Velodyne和Dave Hall后来的主要方向。
所以到了2007年，DARPA的城市挑战赛中有十多个团队就向Velodyne请求利用他们的激光雷达技术，当时Velodyne向自动驾驶团队提供64线的机械旋转式激光雷达HDL-64E，单价高达8万美元。
实际上Velodyne在早期的商业订单主要来自地图和建筑公司，用于测绘。直到2010年之后，包括谷歌、Cruise、苹果、Uber以及一些车企在他们的自动驾驶测试车上使用了Velodyne的激光雷达，逐渐地，这种机械旋转式激光雷达成为了自动驾驶的标配产品。
不过，旋转式激光雷达，在量产车上就很难应用了。一个是机械结构的耐久度问题，另外是由于扫描方式是整体发射和接收模块进行360°旋转，体积较大，因此安装的位置很难做到融入到正常车身设计中。
所以现在可以看到，市面上在量产车型上使用的激光雷达都是固态或半固态的形式。最早在2017年，奥迪A8成为了全球首款搭载激光雷达的量产车型，其可选配的激光雷达，来自于法雷奥的转镜式激光雷达SCALA。这种激光雷达激光发射和接收部分是固定的，依靠一个旋转的反射镜来实现对周围环境的扫描。
Velodyne其实也在2016年发布了Velarray系列的固态激光雷达，希望开拓更加广阔的乘用车市场。不过，用于汽车智能驾驶的Velarray H800迟迟未量产，甚至目前官网上的产品列表上都找不到这款产品，在车载激光雷达量产这一步上，Velodyne已经远落后于速腾聚创、禾赛、图达通、法雷奥等在激光雷达领域的后来者。
现状
很多声名显赫的激光雷达公司，都获得了车企定点订单，像Velodyne、Luminar、Cepton、Innoviz等，然而这几家海外的激光雷达公司目前产品能量产上车的只有Luminar。最魔幻的是Innoviz，他们的固态激光雷达走MEMS路线，早在2018年宝马就宣布将在iNext车型上搭载Innoviz激光雷达，Innoviz当时甚至连样机都没有。
在近几年，也出现过很多中途更换激光雷达供应商的情况，其中的原因多数也是因为激光雷达供应商无法按时量产交付产品。比如长城汽车曾经宣布采用Ibeo的Flash固态激光雷达，后来在量产车型发布后转用速腾聚创的产品（Ibeo去年10月已经申请破产）。
所以后来的故事大家都知道了，如今的车载激光雷达市场，几乎被国内厂商所占领。目前国内有速腾聚创、禾赛、华为、Livox等的产品都已经实现量产上车，量产规模还在持续高速增长。
固态的道路依然会继续走下去，不过半固态依然会是未来几年里平衡量产和价格的最佳形式，包括MEMS振镜、转镜等扫描方案，是现阶段的主流。虽然FMCW测距和OPA等技术上，有公司表示在2024或2025年可以实现量产，但实际情况可能没有这么乐观。
最早宣称“在全球范围内率先实现了OPA全固态激光雷达量产”的Quanergy，就在去年12月宣布公司破产关停。如今看来，OPA激光雷达落地前景令人担忧。
写在最后
对于一种在汽车领域相对来说较新的传感器，由于汽车供应链传统的高门槛，先上车的产品，对于车企而言是稳定的保证，不会轻易更换供应商。而另一方面，在此之前大家都没有在量产车上应用激光雷达的经验，首先被搭载在量产车上的激光雷达，就拥有了先发优势，获得整车厂的一手反馈，共同改进产品和技术，形成一种“know how”。
国内激光雷达厂商在“量产上车”这个阶段完成了超越，但先发优势能否转变为自身技术壁垒，这就需要持续观察了。
尽管如今发展速度很快，但激光雷达从应用于自动驾驶开始，到真正开始规模量产上车，期间经历了20年之久。自动驾驶的广泛应用，令发展多年的激光雷达终于有机会来到量产车型上。那么激光雷达以及自动驾驶都经历了怎样的发展历程？
起源
谈到激光雷达上车，就肯定不能离开自动驾驶。自动驾驶的起源，来自于计算机视觉技术的发展，早在1977年，日本国家实验室就利用摄像头检测前方标记，实现自动驾驶车辆的导航，不过这只是实现自动驾驶的一种方式。海外研究团队在上世纪60年代还有过在道路上铺设电线或是磁力线来实现对车辆引导的“自动驾驶”，尽管这有点类似于轨道引导。
而到了80年代，德美两大汽车工业国开始真正在自动驾驶上发力。在这段时期，德国慕尼黑联邦国防军大学的Ernst Dickmanns团队用一辆奔驰汽车实现了视觉导航的自动驾驶，在交通顺畅的情况下达到63km/h的时速。欧洲的Euerka当时投入7.5亿美元用于自动驾驶汽车的研发，在大量资源的推动下，多款自动驾驶汽车的原型被成功开发。
与此同时，美国国防部高级研究计划局DARPA也建立了ALV计划，与卡内基梅隆大学、斯坦福大学等机构合作，利用激光雷达、计算机视觉第一次实现了机器人自主控制下的自动驾驶，并在无人车上首次使用了便携式计算设备，速度达到了31Km/h。
80年代末，卡内基梅隆大学首次在自动驾驶汽车上使用了神经网络引导控制，这也在后来成为了现代控制策略的基础。
1991年，美国国会授权交通运输部研发自动化汽车和高速公路系统，继续通过国家力量推动自动驾驶汽车的发展。
同期德国方面相关项目也硕果累累，1992年大众开启了自动泊车的项目，这也成为了后来自动驾驶最早成熟并落地的一个应用。1993年，前面提到的Ernst Dickmanns团队以奔驰S500为基础，装备了摄像头等多种传感器，并且在普通交通环境下成功行驶了超过1000公里。
值得一提的是，国内高校从80年代末开始研发自动驾驶汽车技术，中国国防科技大学在1992年研发出国内第一辆无人驾驶汽车。
实际上，在整个90年代，激光雷达在自动驾驶上应用得并不多，技术进度也较为缓慢。但在2000年初，DARPA举办的一系列无人驾驶挑战赛可以说是自动驾驶技术高速发展的开端。
发展
DARPA举办无人驾驶挑战赛的契机也有不少背后的故事，由于2001年美国深陷阿富汗战争，路边炸弹袭击导致了大规模的军队人员伤亡。于是美国国会通过一项法案，要求到2015年军方三分之一的车辆都要实现无人驾驶。作为美国国防部属下机构，DARPA需要采取一些措施来推动十多年来一直发展缓慢的自动驾驶技术，于是2004年，DARPA挑战赛就此诞生。
第一届比赛举办方拿出了100万美元的奖金来吸引参赛者，如今被视为自动驾驶激光雷达开山鼻祖的Velodyne创始人Dave Hall尽管没有参加第一次挑战赛，但当时他正在。
这场比赛在莫哈韦沙漠进行，全程142英里。然而在第一届比赛中没有一位参赛者的车辆能够自主完成全程比赛，奖金也就无从送出。在这次比赛中，有一些参赛者采用了多个激光测距传感器对前方障碍物进行探测，这引起了Dave Hall的兴趣。
图源：Velodyne
2005年，Dave Hall在他参赛的车辆上安装了第一个机械旋转式激光雷达的原型，这个安装在车顶的巨大的传感器引起了主办方DARPA以及一些参赛者的关注。这个传感器通过快速旋转的多线激光发射和接收模块，对车辆周围360°环境进行扫描，获得的环境数据要相比以往激光测距丰富得多。
虽然最后因为车辆遭遇严重机械故障没有完赛，但Dave Hall的团队在40名参赛者中表现较为出色。而在挑战赛过后，让激光雷达商业化，则成为了Velodyne和Dave Hall后来的主要方向。
所以到了2007年，DARPA的城市挑战赛中有十多个团队就向Velodyne请求利用他们的激光雷达技术，当时Velodyne向自动驾驶团队提供64线的机械旋转式激光雷达HDL-64E，单价高达8万美元。
实际上Velodyne在早期的商业订单主要来自地图和建筑公司，用于测绘。直到2010年之后，包括谷歌、Cruise、苹果、Uber以及一些车企在他们的自动驾驶测试车上使用了Velodyne的激光雷达，逐渐地，这种机械旋转式激光雷达成为了自动驾驶的标配产品。
不过，旋转式激光雷达，在量产车上就很难应用了。一个是机械结构的耐久度问题，另外是由于扫描方式是整体发射和接收模块进行360°旋转，体积较大，因此安装的位置很难做到融入到正常车身设计中。
所以现在可以看到，市面上在量产车型上使用的激光雷达都是固态或半固态的形式。最早在2017年，奥迪A8成为了全球首款搭载激光雷达的量产车型，其可选配的激光雷达，来自于法雷奥的转镜式激光雷达SCALA。这种激光雷达激光发射和接收部分是固定的，依靠一个旋转的反射镜来实现对周围环境的扫描。
Velodyne其实也在2016年发布了Velarray系列的固态激光雷达，希望开拓更加广阔的乘用车市场。不过，用于汽车智能驾驶的Velarray H800迟迟未量产，甚至目前官网上的产品列表上都找不到这款产品，在车载激光雷达量产这一步上，Velodyne已经远落后于速腾聚创、禾赛、图达通、法雷奥等在激光雷达领域的后来者。
现状
很多声名显赫的激光雷达公司，都获得了车企定点订单，像Velodyne、Luminar、Cepton、Innoviz等，然而这几家海外的激光雷达公司目前产品能量产上车的只有Luminar。最魔幻的是Innoviz，他们的固态激光雷达走MEMS路线，早在2018年宝马就宣布将在iNext车型上搭载Innoviz激光雷达，Innoviz当时甚至连样机都没有。
在近几年，也出现过很多中途更换激光雷达供应商的情况，其中的原因多数也是因为激光雷达供应商无法按时量产交付产品。比如长城汽车曾经宣布采用Ibeo的Flash固态激光雷达，后来在量产车型发布后转用速腾聚创的产品（Ibeo去年10月已经申请破产）。
所以后来的故事大家都知道了，如今的车载激光雷达市场，几乎被国内厂商所占领。目前国内有速腾聚创、禾赛、华为、Livox等的产品都已经实现量产上车，量产规模还在持续高速增长。
固态的道路依然会继续走下去，不过半固态依然会是未来几年里平衡量产和价格的最佳形式，包括MEMS振镜、转镜等扫描方案，是现阶段的主流。虽然FMCW测距和OPA等技术上，有公司表示在2024或2025年可以实现量产，但实际情况可能没有这么乐观。
最早宣称“在全球范围内率先实现了OPA全固态激光雷达量产”的Quanergy，就在去年12月宣布公司破产关停。如今看来，OPA激光雷达落地前景令人担忧。
写在最后
对于一种在汽车领域相对来说较新的传感器，由于汽车供应链传统的高门槛，先上车的产品，对于车企而言是稳定的保证，不会轻易更换供应商。而另一方面，在此之前大家都没有在量产车上应用激光雷达的经验，首先被搭载在量产车上的激光雷达，就拥有了先发优势，获得整车厂的一手反馈，共同改进产品和技术，形成一种“know how”。
国内激光雷达厂商在“量产上车”这个阶段完成了超越，但先发优势能否转变为自身技术壁垒，这就需要持续观察了。
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