12月16日，第九屆全球新能源汽車大會（GNEV9）在國家會議中心開幕，Innovusion創(chuàng)始人兼CEO鮑君威在智能化論壇上發(fā)表主題演講指出，高分辨率圖像可以帶來革命性的應用，現(xiàn)在激光雷達的低分辨率、價格高會是暫時的，很快就能達到新的變革。

以下為Innovusion創(chuàng)始人兼CEO鮑君威演講實錄（略有刪減）：

大家好，非常高興可以跟大家分享我們激光雷達產(chǎn)品和公司的進展。

圖像級激光雷達，給無人車加上一雙慧眼，大家有沒有注意到激光雷達都是一條一條的，大概是16線的圖像。我們作為Innovusion是第一次在業(yè)界推出圖像級的激光雷達，什么樣的呢？下面大家看一看。

第一頁給大家講一講自動駕駛第三第四第五級，我認為有兩個很關鍵的技術鴻溝，從第一到第三乃至到第四級我認為技術挑戰(zhàn)并不是很大，因為第四級主要在特定場景的自動駕駛，這樣的話，不同的適用性不是很復雜，但是第五級的話，相當于完全取代人類了，各種復雜場景都可以走到，都可以搞定，所以這個時候對規(guī)劃控制非常高。

但是感知方面第三到第四級有一個很大的鴻溝，因為自動駕駛在感知方面，一旦人坐上第四級車上，就相當于坐飛機一樣，把我們生命交給車了。一般來說，大家期待的比人駕駛的精確性還要高十倍以上，那么人類一般開車，誤判的概率是多少呢？這個誤判率是非常非常低的，是十的負十次方負十一次方左右。我們看到各種傳感器，它們的準確度到達什么程度呢？比如說攝像頭，大家看到各種圖像的挑戰(zhàn)賽，世界領先的水平。大家看到準確率90%、92%、95%、99%。反過來什么意思呢？誤判率大概是十的負二。毫米級雷達基本上是十的負一的水平，非常多錯誤的信號，剩下的我們認為如果自動駕駛能夠完全準確的判斷出感知，把環(huán)境的物體感知出來的話，就要承擔剩下的這些額外的準確度的責任，需要達到十的負八次方的準確度。

大家看到兩個常用的場景，一個是低速的道路駕駛，比如我們在城市道路開車，至少能夠清楚的探測出來在附近馬路的行讓，一般在城市開車車速是30-50公里左右，這個時候加上感知、判斷，加上機器執(zhí)行的時間，大家認為需要50米探測的距離。50米以外，怎么能夠達到準確無誤的誤判率呢？我們認為一個人身上的點，至少要達到十個以上。

另外一個場景，如果把車開到高速路上，通過感知探測剎車距離，大家起碼看到需要有15米以上的探測距離，這個時候首先要能夠探測到150米甚至200米以外的一個物體，而且不只是亮的物體，還有暗的物體。如果角分辨率不夠的話，150米之外只有一行點，這個時候很難分辨出來一個車，一個物體。一個正常的車位1.2、1.3高，如果需要兩到三行點的話，0.2度的角分辨率，甚至要更好。所以也是變成了需要有大約100-150線的分辨率。

所以這里就會看到，我們把市場上各類的傳感器在這里劃了一個簡單的圖，橫軸是探測距離，縱軸是分辨率或者線速，我們看到最左下角，最差的是超聲傳感器，一般是1米兩米的探測范圍。我們熟悉的雷達，基本上也算是一線兩線，它的探測器可以非常遠到100米、200米到300米。

各類掃描性激光雷達，它的探測距離，現(xiàn)在好的可以到150米、200米，比較差的可能是30、40米左右?？梢钥吹礁黝惖膫鞲衅鳎鼈兯軡M足的性能要求，只能是在第三級或者第級自動駕駛的要求。很多公司為了達到第四級自動駕駛的要求，多個雷達可以疊加，最后終于達到了第四級自動駕駛的要求。

今天我們給大家公布我們Innovusion的長距離圖像級激光雷達，這兩個方面都能達到第四級自動駕駛的指標，這里我劃了兩條線。這是原始數(shù)據(jù)，我們用業(yè)界比較開放的數(shù)據(jù)來顯示，在這個行駛的場景里的話，車輛還有有些行人可以看到非常清楚，現(xiàn)在是一個低清晰度的圖像，如果按線速來看的話，從先往上你可以看到一共有300個像素，左右大概是300-500像素左右。

下個圖像是快速路的場景，相當于我們四環(huán)左右的速度，可以看得出來，天上的這個電線。我這個電線是很細的，這個距離上大概40、50左右，可以看到非常清楚，這也清楚的說明了我們圖像級的高分辨率。

這個頂視圖，因為我們要看到我們車可以到280米，整個探測距離可以道路280米，中間的第16碼的階段，我這里不太能夠直接控制這個視頻，你可以看到，我們把其中的一帪圖像取出來，在246、247米的距離上，你可以看到車的尾部，即使相機，除了你用特別特別長焦的望遠鏡，我們能夠保證5到7個點可以在一個車位上探測出來的。

由于我們的點位質量非常高，我們認為用很少的數(shù)據(jù)，就可以達到非常可靠的感知。

由于我們的點云質量非常高，所以我們可以很容易地把它和另一個非常重要的傳感器攝像頭做融合，這樣的話，可以達到把激光雷達的點云加上顏色。這個圖的左下角一個普通的二維相機的圖像，大概一兆左右的像素，右下角就激光雷達的點云，這個點云是帶顏色?？梢钥吹剑@個點云實際將三維空間實時的構建出來了帶顏色的點云的圖像?？梢钥吹矫總€點都是點云的點，但是它的顏色我是把相機的像素取出來給它，這個是實時帶出來的，而且需要的計算量并不大，主要原因是因為我們的點云形態(tài)形狀，跟普通的相機像素的分布是類似的。雖然分辨率還差一點，大概是兩三倍的角分辨率的數(shù)量，但是可以很容易的通過很好的標定就可以把三維空間實時的投射出來，變成彩色空間，這樣的話很多做感知的算法團隊，可以很容易的說激光雷達不光是三維空間的精確度到厘米定位的信息，而且還有顏色的信息，而且還有真實的RGB（音）的顏色。

所以這個激光雷達有多大呢？剛才很多人垢病，車頂頂一個大的全家桶非常非大，我們激光雷達這是一個工程樣機已經(jīng)做的非常非常小了，比一個手機大不了多少，而且形態(tài)可以改變，這樣很容易跟整車做系統(tǒng)集成，使得不改變車的形狀，非常受到整車廠的歡迎。

最后對比一下，我們在激光雷達的體積、大小、數(shù)據(jù)質量，包括分辨率，探測距離，抗干擾能力，還有成本，最后是傳感器融合方面，跟現(xiàn)有的激光都有很大的優(yōu)勢。

介紹一下我們公司，我們公司是2016年成立的，我原來也算百度這個“黃埔軍校”的一份子，當時在百度負責傳感器和硬件。大約6個月以前我們開始交付雷達樣機給早期的合作伙伴，8月份我們發(fā)布了我們的A輪融資，一個多月以前，我們正式向業(yè)界發(fā)布我們獵豹圖像級激光雷達向業(yè)界供貨，現(xiàn)在已經(jīng)有一些訂單交付了。

我們認為高分辨率圖像在歷史上出現(xiàn)了很多次，可以帶來革命性的應用，現(xiàn)在激光雷達的低分辨率很貴，而且是暫時的，很快就會達到新的變革。自動駕駛的傳感器我們認為從幾行、幾十行激光雷達掃描線到現(xiàn)在圖像級激光雷達也會促成感知系統(tǒng)革命性的變化。

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