激光雷达与汽车技术路线
对于现在的汽车来说，智能驾驶即体现在代客泊车、不同等级辅助驾驶等具体的智能使用场景，核心代表能力就是自动驾驶。
想要让汽车变得智能，就必须为其构架起具备“感知、决策、执行”三位一体的智能系统。感知主要由安装在汽车上的各类环境监测传感器探测，决策主要依赖于算法、软件和芯片，执行则由各种控制器和零部件完成。
在自动驾驶场景中，智能汽车需要对车辆、行人、交通信号灯、障碍物等行车环境做出准确的识别，必须借助车载摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等车载传感器来实现。
本文参考了以下两篇文章
焉知新能源汽车
https://mp.weixin.qq.com/s/yOVWNVepQru0GlDvZG6LHA
与亿欧网
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1715559306625289798&wfr=spider&for=pc
不同的车载传感器有着迥异的特点。
摄像头可以采集外部数据并根据算法进行图像识别，技术成熟度高，价格便宜，同时图像识别也是人工智能的一条实现路径，潜力更大。但容易受到恶劣天气影响，逆光和光影复杂环境下效果较差，难以精确测距。
毫米波雷达通过毫米波测距，不受天气影响，探测距离可达200米。但成本较高，对非金属物体探测能力弱，同时难以识别行人。
超声波雷达利用超声波测距，造价低，但有效探测距离通常小于5米，角度分辨率较差，容易受到天气影响。
激光雷达通过激光测距，成本最高，但探测距离远，角度测量精度极高，可以实时建立3D模型，这一功能暂无有效替代方案。
这些不同的车载传感器，各有优势，在一定程度上可以实现互补。但在实现智能驾驶这一目的上，各家车企的选择却截然不同，基本上形成了两类方案路线：
第一类以特斯拉为代表，采用的是“纯视觉+算法方案”方案，一般只采用摄像头和低成本雷达，依靠决策层的强大算法算力来实现准确判断行车状况。
这种方案依赖大量数据，以及顶级的图像识别算法，能够形成优势壁垒，同时成本极低。但缺点也很明显，目前的图像识别算法容易出现误判，进而引发交通事故。
第二类是以激光雷达为核心的感知方案，是除特斯拉外整车厂的普遍选择。激光雷达能够更远距离测距，辅以其他传感器，基本能够实现整车全范围感知。由于具备更远距离路况感知，汽车有更长时间完成进一步探测、算法分析和决策，从而够弥补算法方面的缺陷。
从目前来看，第二类路线是大多数整车厂的选择，激光雷达自然也就成为L3及其以上自动驾驶系统不可或缺的感知器件。
2022，车载高规激光雷达量产元年
自动驾驶兴起后，视觉摄像头、毫米波雷达、激光雷达等均在迅速演进。
于激光雷达而言，逐渐分化出三大主流路线，分别是：机械旋转式激光雷达、混合固态激光雷达以及固态激光雷达。
机械旋转式激光雷达最早出现，常见于 Waymo、百度 Apollo、小马智行等早期的自动驾驶测试车上。
固态激光雷达刚刚进入前装量产阶段初期，开始被上汽等主机厂押注。
混合固态激光雷达最为值得说道，无论在性能、满足车规、安全性和量产等方面均更有竞争力。因此在这一技术路线中，出现了全球首款量产激光雷达车小鹏 P5，以及后来的极狐阿尔法 S HI 版、飞凡 R7、蔚来 ET7、理想 L9 和沙龙机甲龙等等。
虽然这些车型的定位和售价各不相同，搭载的激光雷达产品各有自身的考量，但这不妨碍从性能维度，大致对比各家的激光雷达技术实力究竟如何。
• 从测距和角分辨率两个指标看，蔚来 ET7 和飞凡 R7 搭载的激光雷达并列居于第一名。
• 从量产时间看，小鹏 P5 最早，蔚来 ET7 处于第二名，飞凡 R7 等其它激光雷达量产车大多在今明两年交付。
随着蔚来 ET7 正式交付，2022，也正式开启了车载高规激光雷达量产前装的元年。
接下来让从蔚来 ET7 开始，一窥市面上的激光雷达是如何内卷的。
01
图像级激光雷达，究竟是什么？
在了解蔚来 ET7 的激光雷达之前，不妨先看一下技术原理。
激光雷达的技术原理是，由激光发射器发射出一束超短激光脉冲，激光投射到目标物上，发生漫反射，再由激光接收器收到漫反射光，通过测量激光束在空中的飞行时间，计算出目标问题到传感器的距离。
汽车行业向高阶自动驾驶演进过程中，不断地需要对周围的复杂道路环境进行准确感知，视觉摄像头、毫米波雷达均有其硬件局限性，比如针对大光比、暗光、静止障碍物等难以进行可靠地识别，激光雷达却因较少受到这些因素的干扰，一跃成为自动驾驶感知硬件的「宠儿」。
通过收集反射光脉冲，重构三维空间数据，激光雷达不仅可以识别前方车辆，还能有效识别路面凸起、井盖缺失、抛洒物、大型静止障碍物等目标物，这些都是当下的摄像头难以完成的任务。
目前，激光雷达赛道兴起了各种路线，不过主流路线一共有三类：机械旋转式激光雷达、混合固态激光雷达和固态激光雷达。
每种路线各有优劣，只不过在进行自动驾驶量产落地时，混合固态激光雷达是最为合适的。
因为，机械旋转式激光雷达搭载在很多 Robotaxi 上面，架构很难在对成本有着严苛要求的的量产车上搭载应用。固态激光雷达，由于达不到自动驾驶所需的性能，即长距离、高分辨率，所以有着很大的提升空间。
混合固态激光雷达，其发射器接收装置固定，光源、探测器同样固定，通过一个旋转或振动的镜子对空间进行扫描。优势在于，一方面，收集光路的口径较大，更易于实现更远的探测距离，分辨率很高。另一方面，上游产业链相对成熟，比如电机、反射镜、透镜等已经比较成熟，适合在现阶段进行大规模的量产。
由此，综合性能、安全性、和量产等因素，混合固态激光雷达发展最快，已经成为众多新车搭载的产品。
蔚来 ET7 搭载的激光雷达，采用就是一种混合固态激光雷达，由图达通（Innovusion）提供。
这款激光雷达与其它 32 个高性能感知硬件，包括：
• 7 个 800 万像素高清摄像头；
• 4 个 300 万像素高感光环视摄像头；
• 5 个毫米波雷达；
• 12 个超声波雷达；
• 2 个高精度定位单元；
• 1 个车路协同感知和 1 个增强主驾感知等。
这些共同构成了蔚来的超感系统 Aquila。
蔚来 ET7 的激光雷达采用多边形棱镜设计，专利图如下：
抛开复杂的解释，直接看这款激光雷达的一些特性。蔚来将 ET7 的激光雷达称为 「图像级激光雷达」。所谓的图像级，就是指这款激光雷达生成足够高清的「点云」图像。
这款激光雷达的两个核心特点是：
• 探测距离远；
• 高分辨率。
根据蔚来公布的信息，ET7 的激光雷达的最远探测距离可以达到 500 米，10% 反射率下能够实现探测距离达 250 米，拥有 120° 超广视角和 0.06°x0.06°超高分辨率，全球首款实现大规模量产的 1550 nm 激光雷达，全球首款向终端用户交付的超远距高精度激光雷达。
最远探测 500 米的数据，硬件本身能够具备的能力。
据行业人士透露，「这款激光雷达并没有为了探测到 500 米，去刻意地牺牲其他性能。针对 5 米、10 米、250 米等不同目标物进行探测时都可以达到厘米级的精度，这是硬件本身的特点。」
蔚来 ET7 与其他车型上的激光雷达相比，到底处于何种水平？
02
谁是最强激光雷达？
一款激光雷达的技术核心是：探测距离和分辨率。
车辆进入自动驾驶状态时，激光雷达会不断对前方车辆进行实时感知，当遇到危险后（车辆）会选择自动变道或自动减速，乃至自动紧急制动。
图达通 CEO 鲍君威曾介绍，「车辆想要安全制动，需要留有 100-150 米的提前预警距离。激光雷达收集数据时，1 秒可以收集 10 帧到 15 帧，为了降低误报率和漏报率，必须收集到多帧的数据，这就需要积累 0.5 秒到 1 秒的数据」。
这一过程中：
• 感知规划决策，需要 0.5 秒到 1 秒；
• 执行指令制动需要 2.5 秒到 4 秒；
• 当车辆以 120 公里/小时行驶时，制动刹停的距离需要 50 到 60 米。
所以，整个距离需要 100 - 150 米左右。要保证留有 100 米提前预警距离，就需要 250 米的标准探测距离。
然后看下面这张对比图。
目前能够满足 250 米探测距离的激光雷达量产车，仅有蔚来 ET7 和飞凡 R7 两款。剩下的激光雷达中，除了理想 L9 达到了 200 米，其它激光雷达的探测距离主要为 150 米。
从满足安全性上来讲，硬件上能够提供的探测距离是一个可量化的基础，理论上肯定是探测距离越长，留给车辆决策的时间越冗余。
另一指标是角分辨率。
角分辨率主要由扫描模式决定，如上图所示，目前市面上的激光雷达角分辨率主要为 0.2°x0.2°。
举个例子，一个 20 厘米 x 20 厘米大小的盒子，在 100 米以外的张角大概是 0.1°，如果分辨率只有 0.2°，这个距离上大概率会漏检盒子。如果分辨率为 0.2°，需要在 40 米处才能看到盒子，再积累多帧数据，可能刚刚进入决策环节，车就已经来到盒子前，从而会导致事故发生。
不同于市面上的激光雷达，蔚来 ET7 的激光雷达角分辨率最高为 0.06°。在遇到同样的盒子时，激光雷达可以保证在盒子上探测到至少 4 个点，积累 5 到 10 帧数据后，大概用时 1 秒，距离盒子还剩 70 米，开始进行决策制动，并且留有充足的时间进行制动。
至于激光雷达的波长，其实各有优劣。
汽车上的激光雷达波长通常为 905 纳米和 1550 纳米两种。
根据《九章智驾》的调研显示：
目前，TOF 激光雷达的激光器以 905 纳米为主，Luminar、图达通及一径科技等用的是 1550 纳米，FMCW 激光雷达的激光器，全部都是清一色的 1550 纳米。
原因是：
根据洛微 CTO Andy Sun 说：做任何一个产品，首先要看供应链的成熟度吧，不可能所有零部件都自己造。具体到 FMCW 激光雷达，从原理上来说，激光器不是非得用 1550 nm，905 nm 也可以，用1550 nm 做还是 905 nm 做，技术上没有本质区别；只不过，在光通信领域，跟 FMCW 搭配的都是基于1550 nm 波段的器件，这些器件的供应链相对成熟，成本也可控，相比之下，基于 905 nm 做 FMCW 的成本就太高了。
考察连续光的人眼安全要求，1550 nm 的光功率上限要比 905 nm 大 40 倍，在 FMCW 的相干放大原理下，理论上 1550 nm 可以比 905 nm 测试 40 倍远的距离。
据业内资深人士周彦武撰文指出，「高功率激光源需要考虑人眼安全，因此只能选择 1550 纳米激光。1550 纳米激光雷达比传统的 905 纳米激光雷达安全 10 万倍」。
哪怕在 TOF 中，1550 nm 克服阳光噪声的能力也比 905 nm 强。不过，1550 nm 波长激光雷达的缺点是价格贵。
在整套感知系统中，激光雷达对于太阳光的直射影响是会比视觉摄像头受到的影响更低，所以在一些特殊场景下激光雷达对于补充视觉缺点有天然的优势。
最后一个问题，激光雷达的数量，到底是 1 颗好，还是 2 颗好，甚至搭载 3 颗、4 颗会更好？这是影响激光雷达实际效果的最后因素。
蔚来 ET7 搭载了 1 颗激光雷达，小鹏 G9 搭载 2 颗，阿维塔 11 搭载了 3 颗，沙龙机甲龙甚至搭载了 4 颗激光雷达。
理论上，搭载更多的激光雷达一定会带来更精准的感知能力，多颗激光雷达可以互为冗余，但也会带来客观上的成本上涨。如果不计成本的话，激光雷达的数量放得越多，肯定对于提升感知有帮助。但量产车毕竟是民用市场，要考虑维保、标定等因素。
根据某海外自动驾驶公司负责人所说：「数量的多少还是要根据定义整车的时候，主机厂需要激光雷达解决哪些问题，只要这款激激光雷达能够满足这辆车的生命周期，持续支持软件 OTA 能力，一颗二颗都是视情况而定， ET7 和飞凡 R7 的雷达潜力很大。」
综合以上分析，以性能参数来看，蔚来 ET7、飞凡 R7 的激光雷达最强，理想 L9 以及搭载两款激光雷达的小鹏 G9 次之，剩下的车型在单颗激光雷达表现上会相对较差。至于搭载多颗激光雷达后会带来怎样的性能提升，需要等量产车真正上路后才能进一步对比。
03
上路，最强激光雷达表现如何？
搭载了激光雷达的蔚来 ET7，用户能够感受到怎样的变化呢？
这个月底，蔚来ET7将正式交付给用户，车上的激光雷达会同步启用，相信大家很快就能在试驾中感受到。
正式交付给用户之前，仍然先从理论角度上进行剖析。
先与传统的视觉感知方案作对比。
相对传统以视觉摄像头、毫米波雷达为主要感知方案的车型来说，搭载激光雷达本身会有一些特别之处。
当前，视觉摄像头面临「大光比」的行业难题。
当车辆在白天进入隧道，或者在夜间道路上，在没有夜灯时突然进入隧道，隧道内的光会让光线突然变亮，摄像头会出现几帧到十几帧曝光，这时摄像头感知到的数据就是无效数据，对行车安全产生一定影响。
由于激光雷达的自身特性，蔚来 ET7 的激光雷达基本上不受光线影响。这一点是激光雷达量产车都能做到的。
在应对异型车时，激光雷达的感知会更为精准。据蔚来方面介绍，「在面对一些常规形态的异型车时，比如平板拖车，会让摄像头在对距离的判断时出现误差，搭载激光雷达的蔚来 ET7，对于这些异型车的距离检测会非常精准」。
进入城市自动辅助驾驶时，通常还会遇到大型车（公交车、大货车）近距离 cut in，对于视觉摄像头来说，由于很难完整地识别，或者在采集数据时会形成畸变，所以对于目标物的位置、姿态的误差会比较大，导致车辆系统的响应会比较慢。由于蔚来 ET7 不需要通过摄像头对距离进行估算，直接通过激光雷达对近距离检测，测量结果会非常精准。
由于图达通的激光雷达原始点云的成像质量非常高，不太容易出现跳变，对于目标物的切入路线轨迹的预测会更好。
可以合理猜测，未来，城市十字路口上的行人在等红灯时，行人的运动姿态变化，蔚来 ET7 可能会通过激光雷达进行感知和预测，对要过十字路口的人进行预测，这些功能最终会通过 OTA 推送给用户。
在极端场景下，激光雷达也会有更好的表现。
比如，城市街道内，没有路灯的情况下，如果刚好遇到对面车辆开了远光灯，有行人突然横穿出现，就是俗称「鬼探头」，摄像头是很难捕捉到这一目标的。激光雷达对于光照几乎没有影响，所以可以及时捕捉到目标物，对用户做出警告，如果用户没有给出反应后，车辆就会触发AEB自动紧急制动功能。
当然，蔚来 ET7 的激光雷达也面临一大行业难题，就是「拖影」。这是指，在对高反射率物体进行扫描时，一些激光雷达不仅会对真实位置进行成像，还有可能在其他位置产生形状类似的虚假成像。拖影又被称为 「鬼影」。
据行业人士透露，蔚来 ET7 的激光雷达，从硬件层面其实并没有把握百分百保证解决「拖影」问题，如果激光雷达无法进行很好的处理，对于后面的自动驾驶算法会有一定的挑战。不过，在测试中，极小量的鬼影不会对目标物检测造成太大影响。
与其它激光雷达车相比，蔚来 ET7 在理论上也会有更好的表现。
由于蔚来 ET7 的探测距离和角分辨率表现更好，猜测，这款车在实际的自动驾驶状态下，对于目标物的漏报率会更低。由于这款车的激光雷达硬件足够好，会带来更高的分辨率，有助于降低误报率。
鲍君威曾经举过一个例子，如果从车上抛一个 20 厘米 x 40 厘米的枕头，在 100 米以外，图达通的激光雷达探测后可以返回 5 到 7 个点。图达通的激光雷达可以探测到 100 米之外 20 厘米 x 40 厘米大小的抛洒物，点云清晰。同等条件下，标准探测距离为 150 米的激光雷达，点云较难探测到同样距离处的抛洒物。
在面对同一个抛洒物时，探测能力更强的蔚来 ET7 对目标物的感知会更加精准，为自动驾驶准确地给出自动减速或者自动变道的指令提供依据，最终让自动驾驶的运行更加接近人类老司机。
小结
除了特斯拉坚持依赖视觉感知方案外，更多的车企正在加入激光雷达大军。
蔚来 ET7 的激光雷达会在车辆行驶过程中一直处于启动状态，对周围环境进行实时扫描感知，与视觉摄像头互为冗余，从而补足单一感知硬件的补足。当规模量产后，相信激光雷达的成本是可以被摊薄的。
朝未来看，激光雷达硬件正在飞速发展。
据行业人士透露，如果激光硬件能力不足，需要探测的信息抓取不到的。蔚来 ET7 的这一代激光雷达硬件在未来三到五年，甚至十年都不过时。接下来需要等待的，就是蔚来 ET7 的自动驾驶软件的持续迭代。至于其它激光雷达车型，可能要考虑到硬件换代的因素。
作为一款对标宝马 7 系的车，蔚来 ET7 的定位决定了，这款车的激光雷达基本代表了现有量产车的能力天花板。有这款车跑在前面，会更早看到自动驾驶时代的大规模普及。
参考链接
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