华商激光观察｜视觉神经网络算法突破之前，激光雷达是高级自动驾驶唯一解决方案

Posted 2021-04-24 华商天下

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从激光雷达可升级自动驾驶级别且视觉网络神经短期不可突破的角度来看，可以说没有激光雷达就没有高级自动驾驶。这同时也揭示了自动驾驶与激光雷达的关系：自动驾驶可以不用激光雷达，但现阶段高级自动驾驶一定离不开激光雷达。 

校对：汤    姿

 

除了自动驾驶巴士，关于自动驾驶的新消息几乎每天都有：譬如，日本Nissan自动驾驶载客服务，将在明年于日本启动公测；德尔福将于2018年落地的自动驾驶服务，将率先进入出租业；百度则声称，要用自动驾驶技术来治酒驾。至于各汽车厂商频频发布搭载智能驾驶技术的新车型，更是不胜枚举。

 

所有信息都预示着，2018年将会是自动驾驶的落地应用之年。自动驾驶的火热，还带火了一个词：激光雷达。在百度搜索“自动驾驶”的结果达1310万条，而搜索“激光雷达”的结果也已达693万条，超过了“自动驾驶”搜索结果的50%。这个结果也与自动驾驶领域所涉及的话题一致，因为当前只要提及无人驾驶汽车，就无法回避激光雷达这个词。

 

激光雷达，是目前各自动驾驶技术研发传感器解决方案不可或缺的部分。尤其是在特斯拉model S酿成悲剧以后，激光雷达迅速成为汽车厂商必选方案之一。甚至可以说，没有激光雷达就没有高级自动驾驶。

 

对于不太了解激光雷达的朋友，可能会觉得“没有激光雷达就没有自动驾驶”这个说法，是在吹嘘，难道就没有其他元器件能替代激光雷达？激光雷达与自动驾驶，到底是什么关系？为什么激光雷达就这么火起来了？且看华商资本解析。

激光雷达本身特性，决定其在自动驾驶中不可或缺

 

熟悉自动驾驶的朋友知道，自动驾驶的感知部分，位置传感器通常使用视觉传感器、毫米波雷达与激光雷达，特斯拉汽车同时使用了视觉传感器与毫米波雷达。但在2016 年 5 月特斯拉model S 撞上卡车的命案，暴露了这两种传感器的不足：在强光下，视觉传感器失去作用、毫米波雷达未能准确识别卡车，而是误判为交通指示牌、桥梁或者高架路。

激光雷达、视觉传感器与毫米波来特性对比

与前两种传感器相比，激光雷达技术上能够精确获得指向方向信息以及距离信息，因此能够对周围环境进行检测、建模、识别。在视觉神经网络算法尚未突破的前提下，激光雷达是帮助目前自动驾驶系统升级到高级自动驾驶级别的最佳方式。

 

从这个角度，若没有激光雷达，L4以上的高级自动驾驶只能等到视觉神经网络算法突破后才有可能实现，尚不知要等多少年。而且，即便该算法能够突破，也可能仍需要激光作为位置传感介质。以此可以说，短期内没有激光雷达，也就没有高级无人驾驶。

对于高级自动驾驶，激光雷达是目前唯一传感解决方案

自动驾驶在级别上分为低级与高级两种，共有5个级别。其中，L1适于辅助驾驶，低级包括 L2与 L3，高级包括L4及L5。当前，正在使用的是低级自动驾驶系统，主要是 L2 级别，即辅助驾驶（ ADAS），装载激光雷达后将升级为 L3 级别；高级自动驾驶系统主要解决无人驾驶、智能驾驶，目前处于研发环节。

自动驾驶的5个级别

目前，基于视觉传感器和毫米波雷达开发的自动驾驶系统（如特斯拉公司的 Autopilot），只能达到自动驾驶的L2级别（部分自动驾驶）， 无法对周围环境进行检测，但装载激光雷达后就能升级为 L3 级别，智能程度可以上升一个档次。而在高级自动驾驶（高度自动及完全自动驾驶领域）中，激光雷达是目前各大无人车企（百度、谷歌、福特等）的唯一传感器解决方案，这点已经在失败案例总结的经验中成为共识。

 

据麦肯锡公司预测，到 2030 年汽车年生产量将达到 1.15 亿台，其中将有15%的汽车实现高级自动驾驶，并有45%实现低级自动驾驶。按照每辆车安装1-2个激光雷达来看，必会迎来激光雷达的千亿市场。

传感器融合使用成必然，激光雷达不可替代

自动驾驶分为三个部分：感知、认知与执行。在ADAS领域，视觉传感、雷达传感与超声波传感是当前感知部分所应用的三种方式，所涉及的设备包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头、红外夜视和组合导航设备等。

 

各种传感器单独使用，存在一定局限。譬如，摄像头成本低可融入算法，但测距较短易受环境影响；毫米波雷达穿透性好不受环境影响，但成本较高无法识别路标和行人；激光雷达精度高但无法识别路标，顶级激光雷达成本太高，且仍停留在试验阶段。未来用于自动驾驶的传感，必然是不同方式融合使用的“多保险”模式，激光雷达将凭其综合精度优势，占据主传感器地位，成为不可替代的存在。

视觉传感在ADSD领域应用的优劣势

Bosch 公司自动驾驶传感器配置方案，就包含6个摄像头+1个红外夜视系统+6个毫米波雷达+1个激光雷达+4 个超声波雷达。这个应用模型，已得到的众多厂商的认可。而对于L4以上的高级智能驾驶汽车，应该会考虑搭载2个以上的激光雷达。

汽车与科技巨头布局自动驾驶，加速激光雷达应用进程

因为市场需求的推动，各大车企以及科技公司纷纷入局，斥巨资进行研发、技术合作以及通过资本运作布局。目前，自动驾驶技术开发企业分为两类：一类是传统车企，譬如福特、宝马、奥迪等厂商，包括中国的合资车企也在积极尝试；另一类是科技巨头，如谷歌、百度、特斯拉、优步等。这些企业的共同点是具备技术及资源等先发优势，同时也有足够的资金进行研发与测试。

从模式上来看，传统车企与互联网巨头是两种不同的发展策略。传统车企以加装智能驾驶辅助系统(ADAS)切入，逐步增强驾驶中的自动处理项目，以提升智能化程度；互联网公司则在数据融合、高精度地图方面具有技术优势，直接开发无人驾驶汽车，首先在特定交通条件下实现自动驾驶，并逐步扩广适用环境。

 

虽然不同企业切入自动驾驶的方式不同，但它们的布局对于行业的发展起到了极大的促进作用。对于激光企业而言，自动驾驶未来爆发后所带动的激光雷达应用量剧增，将是非常大的机会。

 

通过以上介绍，相信你已经了解激光雷达的本身特性、及其在自动驾驶技术中的不可替代性以及如此受关注的原因。而从激光雷达可升级自动驾驶级别且视觉网络神经短期不可突破的角度来看，是不是可以说没有激光雷达就没有高级自动驾驶？这个说法，也就揭示了自动驾驶与激光雷达的关系，自动驾驶可以不用激光雷达，但现阶段高级自动驾驶一定离不开激光雷达。 

 

需要说明的是，激光雷达虽然因自动驾驶而被人们熟知，其实它还有更广的应用领域。目前已广泛应用于资源勘探、城市规划、农业开发、水利工程、土地利用、环境监测、交通通讯、防震减灾等领域。待将来技术成熟并在普及应用之后，会为很多行业带来工作的便捷与效率的提升。这也会又是一个巨大的市场，大量国内激光企业，也将会从中受益。

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