「CES 2016」100 美元的激光雷达，会如何影响自动驾驶？

在许多介绍自动驾驶的文章里，都会提到一个「不停转动、成本大约七八万美金」的东西，这就是激光雷达（LiDAR）。在大部分看人来，要实现自动驾驶就必须依赖激光雷达，而它的高昂成本会是影响自动驾驶普及的重要阻碍。

但是在今年的 CES 上，两款全新激光雷达的出现，可能会改变这个想法。它们基本代表了目前车用激光雷达发展的趋势：「固态化、小型化、廉价化」，未来的自动驾驶方案，甚至也会因为它们的出现而有所改变。

两个产品的基本情况

Velodyne 公司借着福特的展台，展示了他们最新的产品：「Solid-State Hybrid Ultra Puck Auto」激光雷达——像冰球一样的小圆饼。他们刚刚拿到福特的订单，为福特供应最新的 Puck Auto。它是 Velodyne 基于第三代自动驾驶平台打造的，可以看作是现款 VLP-16 的升级款，它采用 32 线配备，扫描范围可达 200 米，基本能满足大多数自动驾驶场景所需。

此前 Velodyne 有 3 款激光雷达产品，它们可以在机器人、无人机、安防等领域使用，而这次的 Puck Auto「专供」汽车制造商。

因为 Puck Auto 具有「小、轻」的特点，它完全可以整合在后视镜的位置。目前福特 Fusion 在车顶安装了 4 个雷达，使用了 Puck Auto 之后，只需要两个。

Velodyne 并没有透露 Puck Auto 的价格，而之前的 VLP-16 售价 7999 美元。Velodyne 方面表示，这个价位的激光雷达对于商业化是没什么用的，汽车行业的激光雷达成本最好降到 1000 美元/车，而未来大规模量产后，激光雷达成本有望降到 500 美元/车。Velodyne 对采购方也有要求，他们更喜欢大批量采购，因为这样可以降低成本。

另一方面，成立三年的创业公司 Quanergy 也在这次 CES 上推出了自己的产品「S3」，号称是世界上第一款固态激光雷达。从外观来看，S3 是个黑色长方体，内部无任何转动机构。它可以放在手上，大小和 Puck Auto 算是打了个平手。

参数方面，S3 是 8 线，探测范围为 10 厘米-150 米。

它的特点是价格极度便宜。在此前报道中，他们的 CTO Jeff Owens 说每台成本在 200 美元。在此次 CES 上，Quanergy 相关负责人向 GeekCar 透露，如果订货量是一万台，那每部产品成本有望控制在 100 美元以下，但是量产得再等两年。

从 Velodyne 和 Quanergy 的价格预期来看，未来每辆车的激光雷达成本，确实有望降到 1000 美元以下。但这取决于一个很重要的因素，就是「批量生产」的规模，这也是两家公司一直在强调的。目前来看，各家采购激光雷达也只是用于测试车，数量级还太小。随着各大厂商加入自动驾驶研究行列，市场需求上升，硬件成本下降是一定的。

那么小那么便宜，到底靠谱吗？

这应该是很多人看到这两个产品之后的第一反应，但是，体积小了，价格便宜了，其实并不意味着性能不靠谱。

小型化是一个必然趋势。Velodyne 的三款产品，就呈现出体积越来越小的趋势。他们之前推出的 HDL-64E 和 HDL-32E， 分别是 64 线和 32 线雷达，体积和性能成正比。但后来推出的 VLP-16，体积明显小了很多。而到了 Puck Auto，同样的体积，却是 32 线的。

至于 Quanengy 的 S3，价格极低的原因在于配置。8 线、固态，这两个特性决定了它不会拥有太高的成本。「固态」意味着它不能 360 度转动，只能探测前方，但探测范围的不足，可以用数量来弥补，在车身四角布置四个哪怕六个，成本还是比目前的方案要低。另外，有了类似德尔福的「多域控制器」那样的「大脑」，雷达的增减也会变得很容易。也因为这样，「固态激光雷达」才有机会取代 360 度激光雷达。

而性能上，Quanergy 展台一位常驻上海的员工告诉我们，他们曾在北京的雾霾天进行过路测，效果没有问题。

所以，小、廉价，并不意味着不靠谱。

激光雷达对自动驾驶有那么重要吗?

形象化的描述激光雷达的作用，可以把它认为是类似鲸鱼的声呐系统，它可以得到车身周围的深度信息，从而准确地发现障碍物。对于现阶段的自动驾驶来说，它非常重要。

但是对于未来的自动驾驶，情况可能会不太一样。现在它重要是因为高精度地图、V2X、算法等等「软件」都不算完善，需要更多的依赖车子本身的硬件能力，但是未来如果要实现完全自动驾驶，必然不能单单依靠硬件本身，刚才提到的地图、V2X 交流、算法，才是更重要的影响因素，而这些「软件」也一定会比现在完善的多，到那个时候，车子搭载的激光雷达，就没必要承担像现在一样繁重的任务，所以低价、小型化的激光雷达在性能表现上就足够满足需求。

其实我们在今年的 CES 上也感觉到了一个趋势：很多厂商已经把更多的注意力投向了软件、算法层面，而不是单纯的比拼硬件。至少可以肯定的是，未来的那些自动驾驶汽车，不用顶个大花盆上街转悠了。

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