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激光雷達(dá)，內(nèi)卷過頭

蓋世汽車王小西 2022-09-03 10:17

真的需要這么“卷”嗎？

要說激光雷達(dá)的“堆料”有多“卷”，看看機(jī)甲龍就知道了。

成都車展上，機(jī)甲龍的量產(chǎn)版車型亮相，除了價格，我們看到的是，機(jī)甲龍車屁股正中間那個顯眼的激光雷達(dá)。

去年沙龍汽車以“4顆以下，請別說話”向業(yè)內(nèi)宣告至少搭載4顆激光雷達(dá)才有資格“上桌說話”，如今，更讓很多人想不到的是，激光雷達(dá)為什么要裝到車屁股上？

沙龍官網(wǎng)給出的答案是，“規(guī)避掉諸多弊端?！碑?dāng)然，主要是夜間和倒車的場景。

不過，在“過猶不及”的當(dāng)下，沙龍的做法確實值得商榷。有必要這么浪費(fèi)嗎？

合理性25%，修一下9000

本文不做純技術(shù)的解讀，盡量讓讀者能夠明白其中的道理即可。

先說，已經(jīng)有激光雷達(dá)從業(yè)者認(rèn)為，裝在車尾的激光雷達(dá)，存在的合理性百分比也就在25%。

雖說根據(jù)官方表述后面的激光雷達(dá)主要為了倒車等場景，但倒車速度慢，與安全的強(qiáng)相關(guān)性較弱，一般的攝像頭和超聲波雷達(dá)也夠了。而且，現(xiàn)在的車基本都裝了360°倒車影像，激光雷達(dá)其實很難做到物盡其用。

正常來說，激光雷達(dá)主要對前方和側(cè)方的感知要求更高。而這就涉及到，激光雷達(dá)的成本現(xiàn)在還很高。

8月初，汽車博主@陳志豪Aries 就曝光了小鵬P5的激光雷達(dá)更換費(fèi)用，價目表顯示發(fā)生剮蹭事故后小鵬P5單顆激光雷達(dá)（車的左前）維修價格達(dá)到8916元，加上相應(yīng)的更換及工時費(fèi)，總費(fèi)用將超過9000元。就算給小鵬汽車打個對折算成本價，實際上單顆激光雷達(dá)也得在4500元以上吧。

所以，就像前面提到的機(jī)甲龍，由于安裝位置的特殊性，其激光雷達(dá)出現(xiàn)剮蹭、碰撞的概率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于車頂?shù)陌惭b方式。一旦發(fā)生事故，維修成本也是相當(dāng)高的。

雖然華為曾宣稱，要將96線激光雷達(dá)成本做到200美元以內(nèi)，但是，無論采用轉(zhuǎn)鏡式還是MEMS微振鏡技術(shù)方案，從目前激光器、探測器、驅(qū)動電路等成本來計算，短期內(nèi)也很難做到。

近一年來激光雷達(dá)在車圈非?；?，光是宣稱“全球首款搭載激光雷達(dá)的量產(chǎn)車”的，就至少有小鵬P5和極狐阿爾法S，但是雷達(dá)數(shù)量上還沒有達(dá)到沙龍所說的標(biāo)準(zhǔn)。即便如此，激光雷達(dá)的上車成本也短期內(nèi)很難降低。

對于激光雷達(dá)數(shù)量的“軍備競賽”，也有車企大咖反對在激光雷達(dá)數(shù)量上做“加法”，比如，理想汽車創(chuàng)始人李想就曾對此有過吐槽。他認(rèn)為，激光雷達(dá)2顆作用未必抵得上1顆，盲目堆數(shù)量沒有意義。

為什么？在現(xiàn)有的車況下，單顆激光雷達(dá)所帶來的數(shù)據(jù)量都是巨大的，何況兩顆？

有相關(guān)工程師做過實驗，他們曾在數(shù)據(jù)采集車上安裝了1個128線和2個16線激光雷達(dá)，加上4個攝像頭、1個毫米波雷達(dá)、1個慣性導(dǎo)航、2個GPU，這些傳感器帶來的數(shù)據(jù)量，就連千兆交換機(jī)都難以帶動。

并且，兩顆或一顆激光雷達(dá)都在正前方，與一前一后兩顆安裝，軟件方面需要做的融合算法就不一樣，一前一后的要比前者要復(fù)雜得多。而且，這些消費(fèi)者看不見的軟件研發(fā)費(fèi)用，最終都會體現(xiàn)在車價上。

另外，激光雷達(dá)的“車規(guī)級”要求，還是很高的。目前業(yè)內(nèi)在激光雷達(dá)可靠性上的表現(xiàn)，基本都是“上車容易維持難”。前期各項數(shù)據(jù)都很好，但基本半年、一年之后，各種數(shù)據(jù)開始大打折扣。

所以，這就非?？简灱す饫走_(dá)企業(yè)的機(jī)電能力。激光雷達(dá)的可靠性，各種抗干擾性包括最重要的抗震性，能否應(yīng)對霜、霧、凝露、薄冰覆蓋的場景，激光雷達(dá)是否有自清洗、加熱等功能等等，都需要研發(fā)解決。

從這方面來看，激光雷達(dá)要走“平民路線”，確實還有很長的距離。

激光雷達(dá)和純視覺路線

其實，說到自動駕駛，繞不開的一個話題就是，選擇激光雷達(dá)還是攝像頭？或者融合路線？

畢竟，自動駕駛是將汽車的駕駛能力及駕駛責(zé)任逐步由人轉(zhuǎn)移到汽車，通過感知、決策和執(zhí)行三大核心環(huán)節(jié)來達(dá)成。而在感知環(huán)節(jié)用什么，現(xiàn)在業(yè)內(nèi)還充滿爭執(zhí)。

純視覺路線最極端的例子就是特斯拉。此外，Mobileye的SuperVision，百度的Apollo lite也選擇了純視覺方案的技術(shù)路線。為何目前只有特斯拉等少數(shù)幾家采用純視覺方案呢？

在這點上，我們不得不佩服從“第一性原理”來考慮問題的馬斯克。一方面，純視覺路線更復(fù)雜、研發(fā)投入更高，但是從邏輯推導(dǎo)未來，這是必然的結(jié)果；另一方面，純視覺不是光投錢就能直接得到成果，需要積累足夠多的數(shù)據(jù)和情景，不斷訓(xùn)練改進(jìn)篩選優(yōu)秀可靠的AI模型，通過不斷的算法迭代去實現(xiàn)。

當(dāng)然也有反對的。比如有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，視覺技術(shù)自身也存在一定技術(shù)短板，“比如跨層泊車，特斯拉沒有這個功能，而這個功能的實現(xiàn)是需要激光雷達(dá)的，因為跨層泊車場景全是靜止障礙物，地形又復(fù)雜，需要地形建模，而建模的話肯定是激光雷達(dá)方案更好一些?！?/p>

馬斯克甚至開發(fā)了DOJO超算來干這件事，就是要打“持久戰(zhàn)”，無法一蹴而就。但是，市場機(jī)會不等人，大家都想快速切入智能駕駛市場，占有一席之地，那最現(xiàn)實的解決之道，就是找到能盡快有結(jié)果的方案，搞起來再說。所以，車企優(yōu)先選擇激光雷達(dá)方案，就是可以理解的了。

但是，任何事物的發(fā)展，都要符合客觀規(guī)律，而激光雷達(dá)的一個問題在于，要看系統(tǒng)算力能否帶得動。激光雷達(dá)的硬件部分只是最基本的，重要的是軟件的融合算法能否流暢運(yùn)行，智能駕駛平臺能否帶得動。

激光雷達(dá)方案也并不是有些人所想的，那么有用。因為和純視覺路線的實景圖像比，它的特點是：數(shù)據(jù)量大，但信息量卻不大。

這個，我們只要看看第20屆中國汽車供應(yīng)鏈大會上，北醒CEO李遠(yuǎn)博士分享的一張512線和128線激光雷達(dá)100~200米探測效果對比圖就能明白。

而且，激光雷達(dá)雖然也是通過反射生成一張圖像，生成一張“毛胚”的環(huán)境地圖，也就是點云圖或3D的環(huán)境圖形。但這激光雷達(dá)生成的這張圖的精度是依賴激光的線數(shù)的。

比如，我們說華為開發(fā)的激光雷達(dá)是96線或者128線的，就是這個意思。

激光雷達(dá)需要采集的數(shù)據(jù)量非常龐大，而且有多少還依賴于周圍環(huán)境的復(fù)雜程度，由于數(shù)據(jù)量太大，就必須有額外的算力支持，需要更高成本，更高算力的處理器，但這卻并不帶來額外性能和功能上的提高。

就像有些人問的，為何有些車企愿意選擇并大力傳播激光雷達(dá)呢？

一位知乎博主“鸚鵡怪獸”表示，“因為對于廠商來說，激光雷達(dá)方案實現(xiàn)起來相對較快，算法要比純視覺簡單，研發(fā)投入相對少，關(guān)鍵是開發(fā)周期短，只要給車裝上激光雷達(dá)，以及性能尚可的處理器就行，而這些都是消費(fèi)者自己花錢買的，成本是消費(fèi)者的。”