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四家车企掌门人舌战激光雷达背后:关于传感器的军备竞赛和技术方案

四家车企掌门人舌战激光雷达背后:关于传感器的军备竞赛和技术方案

财经
与毫米波雷达、超声波雷达等传感器前辈相比,激光雷达是否将成为自动驾驶传感器的终极解决方案?在激光雷达日益成熟的情况下,特斯拉等少数车企坚持的纯视觉自动驾驶技术路线,又是否还有存在的价值?
作者:濮振宇 
封图:图虫创意




导读



壹  ||  纵观已搭载激光雷达的电动车型,其激光雷达有两大主流部署区域,一是保险杠/中网,其中小鹏P5、极狐阿尔法S采用的这种方案,二是车顶区域,蔚来ET7、理想L9采用的是这种方案,威马M7则是同时部署在了上下两个区域。
贰  ||  在功能差异化不再那么突出的情况下,堆硬件配置成为了新造车企业寻求建立自动驾驶差异化竞争力的新方向,而激光雷达显然是其中极具价值的一个突破口。
叁  ||  目前来看,多数车企均积极布局激光雷达等多传感器技术路线,但也有诸如特斯拉这样坚持纯视觉智能驾驶技术方案的车企。




从李斌向何小鹏下达万台交付战书,到何小鹏隔空怼马斯克,再到李想炮轰团车CEO闻伟,过去几年来新造车企业掌门人的“口水战”屡见不鲜。


不过,与此前围绕宏观技术路线、销量目标的各类“口水战”不同,近日车圈大佬们的争论指向一个小小的零部件——激光雷达,而且争论的话题也极为琐碎——激光雷达应该装在哪里?装几个最合适?


根据集度汽车最新曝光的信息,其首款汽车机器人概念车前引擎盖上放置了两颗激光雷达,激光雷达在不工作时,可伸缩至引擎盖内部,与早年汽车跳灯的设计有些类似。


夏一平微博


理想汽车创始人李想第一时间质疑了集度汽车激光雷达的位置和数量,集度汽车CEO夏一平则公开回应了李想,解释了为什么要使用两个激光雷达。随后,小鹏汽车董事长何小鹏、威马汽车创始人沈晖也相继掺和了进来。


李想微博


本轮口水战有着较特殊的行业背景。均胜电子副总裁郭继舜对经济观察报记者表示,激光雷达已经到了可以拿来用的阶段了,但是肯定还远远谈不上成熟,“比如说一个系统,它已经具备了这个功能,能够满足我们对于量产的最起码要求,但接下来还有不断丰富功能和持续降本这两个路径要走”。


因此,虽然2021年就被称为激光雷达上车元年,但目前真正走到上市环节的激光雷达车型数量仍并不算多。而无论何种激光雷达布局方案,也都均未得到市场的充分验证,这提供给了四位车企掌门人争论的巨大空间。


实际上,四位车企掌门人关于激光雷达的争论,也不免有为自家新车站台的意味。除了集度汽车尚未上市的汽车机器人,理想汽车、小鹏汽车、威马汽车均已推出了搭载激光雷达的全新车型,而且各家激光雷达所在位置和数量也不尽相同。


尽管观点和方案各异,但一个共同点是,四位车企掌门人都认同激光雷达的重要作用。目前,汽车行业已经来到智能电动时代,而智能化最具想象空间的一个领域就是自动驾驶,激光雷达则是目前最前沿的自动驾驶传感器硬件。


与毫米波雷达、超声波雷达等传感器前辈相比,激光雷达是否将成为自动驾驶传感器的终极解决方案?在激光雷达日益成熟的情况下,特斯拉等少数车企坚持的纯视觉自动驾驶技术路线,又是否还有存在的价值?




放在哪里、放几颗最合适?


李想质疑集度汽车首款车的原因之一,在于其激光雷达的数量。在李想看来,“在车顶上放一个,和在机盖或保险杠上放两个,性能上没有任何区别,甚至头顶的单性能会更好”。


不过,夏一平反驳称,“(一个和两个激光雷达)还是有差别的,120度的FOV(视野)和180度的FOV还是不一样的,解决的cornercase(边角案例)也不一样,所以在产品的能力上和体验上甚至还是安全性上还是有差别的”。


李想微博


何小鹏与夏一平的观点较为一致,“两颗激光雷达肯定从性能上远好于一颗的,将来城市NGP和鲁棒性中就可以看到差异”。


郭继舜也认为,单颗120度FOV激光雷达确实存在局限性,例如在城市开放路面,车辆在无保护90度转弯时,需要激光雷达覆盖两侧90度的范围才能保证足够安全。


除了数量,李想质疑集度汽车首款车的另一原因在于其激光雷达的位置,“目前(集度汽车)这个位置(前引擎盖上),最新的行人碰撞法规这一关过不了”,“在行人碰撞、维修成本、和震动控制(链接主车体)上,都是车顶是最优的”。


对于李想关于车顶最优的观点,夏一平并未提出异议,何小鹏则在间接赞同李想的同时,解释了小鹏汽车为何不这么做,“我们最开始想放两颗在车顶的,但是无论如何设计,都类似兔子的耙耳朵,后来还是放弃了”。


何小鹏朋友圈


而李想在鼓吹车顶最优的同时,也并不否认激光雷达放在车顶会对车辆外观造成影响,“车顶激光雷达的造型会需要适应,因为太像机动战士-高达了”。


激光雷达车顶部署方案在视野层面的优势,为行业所公认。资料显示,部署目前在车顶的激光雷达,主要是1550nm远距离产品,能看得更远,更适合高速场景。部署在保险杠/中网位置的激光雷达也并非没有优势,其感知功能相对较强,更适合多变、复杂的城区场景。


纵观已搭载激光雷达的电动车型,其激光雷达有两大主流部署区域,一是保险杠/中网,其中小鹏P5、极狐阿尔法S采用的这种方案,二是车顶区域,蔚来ET7、理想L9采用的是这种方案,威马M7则是同时部署在了上下两个区域。


李想推测,集度汽车在正式量产环节,也逃不开上述两种布局方案,“激光雷达并不会布置在图片所示的机盖位置上,应该只是试验车的摆放位置。如果前部采用2-3颗激光雷达,大概率会布置在保险杠和翼子板上,风阻和造型都会更好,虽然成本更高”。




头部玩家的差异化新路径


“差异化价值是赢得市场的关键,对于新势力来说,它们的品牌实力相对有限,搞服务差异化成本太高,所以它们大都拼命在技术和功能上打造和强调差异化。”在汽车行业分析师颜景辉看来。


从功能上看,智能驾驶普遍是新造车企业的关键卖点。然而,随着技术进步和成本降低,L2.5级或L2+级的智能驾驶功能在新车中越来越成为一种标配,另外受法律、伦理等因素的限制,L3级智能驾驶功能尚无法真正落地。因此,单从实现功能上看,头部新造车企业在自动驾驶上差异化优势正逐渐不再突出。


在功能差异化不再那么突出的情况下,堆硬件配置成为了新造车企业寻求建立自动驾驶差异化竞争力的新方向,而激光雷达显然是其中极具价值的一个突破口。东风技术中心首席总工程师边宁告诉经济观察报记者,激光雷达正在趋向成熟的路上。


正是由于在成本、技术等方面尚未完全成熟,使用激光雷达本身就是一种具有独特性的尝鲜之举。除了少数车企,目前大部分车企对量产上市激光雷达车型的心情并不是特别急迫。


零跑汽车董事长朱江明对经济观察报记者表示,激光雷达在某些方面比毫米波雷达性能要好,但现在的产品还都不够成熟,预计到年底或明年产品才能成熟,质量才有保证。零跑汽车2024年的产品也配置激光雷达,但视觉仍然是智能驾驶的主要感知部件。


值得注意的是,这场聚焦激光雷达的自动驾驶新军备竞赛,最具火药味的场景并不是此次四位车企掌门人的隔空口水战。而是此前长城汽车全新高端车型沙龙机甲负责人喊出的那句话:“你有几颗激光雷达?4颗以下,请别说话。”


这句话出自2021年11月,彼时沙龙品牌首款车型“机甲龙”首发,该车在自动驾驶领域的两大核心卖点均聚焦于激光雷达,一是“全球首搭4颗激光雷达”,二是“全球唯一激光全视角覆盖”。


其实,沈晖在此轮口水战中也“凡尔赛“了一把威马汽车的激光雷达数量。他说,“威马M7通过头顶1+两侧2的布局,水平视角覆盖范围达到了330°,更能照顾绝大数情况下的cornercase。这么看,也许3颗才是当下感知水平和安全平衡的最优解”。


沈晖微博


值得注意的是,激光雷达还未完全成熟,但新造车企业目前围绕其展开的竞争也并不缺乏实用层面的意义。


这体现在,激光雷达被认为是实现高级别智能驾驶的重要硬件基础,虽然目前L3级以上智能驾驶功能尚不能合法落地,但激光雷达可以让车辆现有中低级别的智能驾驶功能更安全。郭继舜举例称,近距离激光雷达就可以充当角雷达和补盲雷达。



激光雷达是终极解决方案?


那么,随着代表着最前沿技术的激光雷达进一步成熟,毫米波雷达和超声波雷达是否将面临被替代和淘汰的宿命呢?对此,郭继舜给出了否定的答案。


“(越高级别的智能驾驶系统)需要应对的场景越多,它越需要异构的传感器,就是在不同的场景下,有不同特征、不同性能的传感器去互为冗余。未来,更先进的毫米波雷达可能会取代相对不先进的毫米波雷达,例如24G毫米波雷达被4D毫米波雷达取代,但它们彼此之间现在看起来还应该是一个互为冗余的关系。”郭继舜说。


据了解,激光雷达在探测精度、抗电磁干扰等方面具备优势,而毫米波雷达在抗环境干扰能力方面具备优势。激光雷达在一些恶劣天气、沙尘等气候环境下不能正常使用,也不适合在一些重复性较高的场景下使用,而在低速、多变的城区场景下,激光雷达则能充分发挥作用。


目前来看,多数车企均积极布局激光雷达等多传感器技术路线,但也有诸如特斯拉这样坚持纯视觉智能驾驶技术方案的车企。


早在2021年5月,特斯拉就宣布,所有Model3和ModelY汽车将不再配备雷达,取而代之的是特斯拉只使用8个外部摄像头的纯视觉自动驾驶系统。今年2月,特斯拉又宣布,将把纯视觉系统引入ModelS和ModelX上。


对于纯视觉的智能驾驶技术路线,业内观点不一,其中主流意见是并不否认纯视觉路线自身的一些优势,但认为依靠纯视觉实现高级别智能驾驶的难度较大。


边宁对经济观察报记者表示,纯视觉肯定是很好的技术路线,因为视觉可以提供3D的信息,只是需要更多时间和算法。


郭继舜则表示,L2及以下用纯视觉可行,但是L3、L4等更高级别必须要有激光雷达,“纯视觉去做高级别智能驾驶,就是说脱手、脱眼这种,在我的认知里面是很难实现的,技术上难度非常大”。


不过,郭继舜也提到,过去几年,视觉感知技术的发展、深度学习数据量的持续提升,确实带来了自动驾驶的基于视觉解决方案的突飞猛进,视觉传感器有了非常大的进步,性能持续提升,所以想象空间也很大。


从产业角度来看,传感器只是智能驾驶系统的一个组成部分,整个系统的商业化落地,过分强调其中某一个部分,也被认为是一件意义不大的事情。“硬件配置只是代表一种潜力的可能性,最终是安全,成本,场景和能力的平衡,仍然是木桶效应而不是短跑逻辑。”何小鹏说。



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