“激光雷達產品和解決方案逐漸豐富完整使得行業意識到，上車到了就差“臨門一腳”的時候了。在電子電氣架構未來按照5個域劃分的情況下，包含激光雷達在內的“智駕域”很可能最先實現。”

今年一季度，激光雷達行業的新聞或多或少都與一個詞關系密切，那就是“上車”。

3月初，速騰聚創傳出消息，其國內首條車規級固態激光雷達生產線落成;1月初，速騰聚創曾在線上對外展示了車規級MEMS固態激光雷達RS-LiDAR-M1的SOP版本，據稱該款產品將于今年二季度啟動定點項目量產交付。

蔚來汽車在NIO Day 2020上公布，計劃2022年一季度交付的首款轎車ET7，將全線標配與激光雷達制造商圖達通(Innovusion)合作開發的超遠距離高精度激光雷達。

此外，大疆旗下覽沃科技(Livox)與小鵬汽車達成合作，發布車規級激光雷達，計劃裝配在其2021年推出的全新量產車上;去年年底，華為首次發布了96線車規級高性能激光雷達產品和解決方案，北汽新能源高端品牌ARCFOX極狐同日宣布，其全新產品HBT將成為全球首款搭載華為激光雷達的車型。

是什么改變了激光雷達企業憧憬未來多于眼下實際、技術宣講多于實際應用的行事作風?又是什么讓它們不約而同地將與整車企業合作、實現前裝配套作為下一步的發展重點?這個問題顯然值得深究。

♦ 前裝配套只差“臨門一腳”?

“今年一季度激光雷達上車的消息熱度提升，可以從需求和供給兩個方面做出解讀。”圖達通創始人、首席執行官鮑君威告訴《中國汽車報》記者，“首先，這是一個產業自然升級的過程，也是需求端的因素。”

據介紹，10年前，汽車感知元器件的升級主要體現為從一個攝像頭升級為多個攝像頭。2015年，敢為人先的特斯拉在量產車上裝配了7個攝像頭。隨后幾年在自動駕駛套件中，毫米波雷達與攝像頭組合的解決方案較為成熟，目前在中高端車型普遍配裝，配套廠商也從最初的Mobileye一枝獨秀到后來的遍地開花，可謂取得了很大的進展。不過，它只能支持L2級自動駕駛，業界逐漸認識到其局限性，開始尋求新的技術躍進以支撐量產車實現從L2到L3級自動駕駛的進化。一種較為一致的觀點是激光雷達或成為L3+級自動駕駛汽車的必備硬件。即便暫時不能達到L3級自動駕駛，激光雷達也可極大程度地改善毫米波雷達+攝像頭解決方案可能出現的誤判與漏判，使車輛的安全性能提升1~2個等級。

鮑君威表示：“眾多企業形成了較為一致的判斷，激光雷達應該瞄準未來量產，我們產品所采用的混合固態架構就是目前市場上公布的自動駕駛量產車比較主流的選擇。而從性能角度看，車企對旗下車型的定位不同，這就要求激光雷達企業的產品也需較為豐富。Flash激光雷達可應對中低端補盲產品的需求，圖達通則提供長距離、高清晰度的高端解決方案，可真正滿足L3+級自動駕駛對感知結果的可靠性要求。激光雷達產品和解決方案逐漸豐富完整也使得行業意識到，產品上車到了就差‘臨門一腳’的時候了。”

“站在整車企業的立場，激光雷達上車的前提是達到車規級?，F在，我們已從未知狀態向前邁進一大步，即明確了采用哪些技術路線的激光雷達可以達到車規級。比如，混合固態產品沒問題，MEMS激光雷達雖然遇到了一些小的波折，但也有可能達到車規級。這樣一來，車企對激光雷達就有了非常明確的預期。”廣汽研究院智能駕駛技術部部長郭繼舜在接受記者采訪時稱，“更重要的是，車企對更高級別自動駕駛是否需要激光雷達有了判斷，結論是肯定的。”據他介紹，行業主管部門出臺了一系列相關政策，對智能網聯汽車的商業化是極大的推動力，將間接加快激光雷達上車的節奏。

♦不會高耗算力反而提升安全性

不過，自動駕駛的落地目前仍然受到諸多因素的制約，作為感知元器件之一，激光雷達裝車的緊迫性到底有多大?現階段，其技術成熟度是否能夠支撐在汽車領域的應用?

“如果套用‘木桶理論’，我認為激光雷達不會是整車架構中的短板。”鮑君威向記者表示，“在自動駕駛起步發展的階段，短板存在于感知系統中，以激光雷達和高算力芯片為代表的硬件，以算法為代表的軟件都比較薄弱。但從2012年開始，算法開始進入比較成熟的穩定狀態;高算力芯片開始按照‘摩爾定律’的方式不斷成長;激光雷達則依靠整個產業鏈的成熟，性能指標不斷提升。所以，這幾個傳統意義上的短板都得到了彌補。換句話說，至少激光雷達不是短板，而且可以通過高端激光雷達高質量的點云數據降低對計算系統的需求壓力。”

“值得注意的是，激光雷達其實并不是消耗算力最大的元器件，與視覺相關的‘吃’掉了更多的算力。瓶頸不在激光雷達身上，因此算力的大幅提升并不是激光雷達上車的先決條件。”郭繼舜提出，“我認為，在電子電氣架構未來按照5個域劃分的情況下，包含激光雷達在內的‘智駕域’很可能最先實現。目前，從車企的一些經驗來看，那些非基于域控制器開發的自動駕駛系統，可能限制激光雷達的性能發揮。”

鮑君威還從另外一個角度提出了自己的觀點：“‘每一項安全提升都值得全力以赴’，我很認同李斌在NIO Day 2020上的表態。激光雷達完成裝車的最初幾個月中，即使軟件的準備尚未達到完美狀態，也不會成為障礙。車企可以通過OTA升級來逐漸提升適配水平，接近以至于最終達到L3級自動駕駛水平。”

♦真正量產配裝還要等多長?

隨著激光雷達上車成為行業焦點，一系列問題接踵而至：從車企宣布消息，到真正配裝量產車上，究竟還需要多長時間?相比于傳統的汽車零部件，激光雷達量產有沒有特殊性?

“對傳統意義上全新零部件從前期研發、定型定點到批量裝車所需時間的認知，可能需要更新一下。”郭繼舜坦言，“整車的開發周期已經大大縮短，這在很大程度上歸功于整車企業推行的平臺化開發策略。當我們完成一個平臺的開發，它并不是以任何一款特定車型為標準，而是從技術、研發的角度可以實現復用。這個時候，基于平臺開發的車型，研發周期會變短?；氐郊す饫走_上，它相對于傳統的汽車零部件，僅僅多消耗了一些額外適配、驗證工作的時間。”換言之，隨著整車開發的平臺化，激光雷達將因此受益而可能實現“飛速”上車。

鮑君威補充道：“不同類型的車企，由于本身組織架構、響應速度等的差異，也或多或少影響激光雷達上車的速度。一般來說，造車新勢力在響應速度上占有一定的優勢，其管理、文化、組織架構等都保證了更快的效率。當然，傳統車企也在進行著自我革命。”此外，他認為，虛擬仿真技術的成熟和大規模應用也將幫助激光雷達更快上車。

“值得行業關注的除了達成的裝車意向外，還有激光雷達企業的生產線搭建情況。生產線完成度到底有多高，產能建設情況如何，這些也是影響早期裝車的重要因素。”一位不愿具名的感知元器件行業專家告訴記者。

♦要繼續關注成本、性能和應用場景

事實上，激光雷達能否在主流車型上快速普及還有一個重要限制因素：成本。

“這一點上，我們還是非常自信的。圖達通選擇的技術路線建立在比較成熟的產業鏈基礎之上，這使得我們的成本能夠與產量形成相對線性的負相關關系。當產量達到一定水平時，價格可以達到車企量產車能接受的程度。”鮑君威告訴記者，“在我看來，第一批能夠裝配激光雷達的一定是相對高端的車型，這樣才能保證車企接受激光雷達的成本。”

郭繼舜表示，成本的確是影響車企選擇配裝激光雷達的因素之一。“不同車企的激光雷達上車策略存在差異。以小鵬、蔚來為代表的造車新勢力，選擇的路線基本是做硬件預埋，為日后功能的實現做好準備，隨著軟件等其他條件的成熟，不斷‘解鎖’甚至培養用戶的使用習慣，來對此功能買單。而傳統車企可能就會保守一些，選擇自己比較熟悉的路徑，比如先期除了部分頂配車型外，更多以選裝的方式推進。”他介紹說。

郭繼舜還告訴記者，激光雷達大量上車前后會出現三類值得關注的問題。一是由于新的融合算法造成的不穩定狀態。解決這類問題，企業需要大量測試、不斷地迭代技術。二是可能出現的人眼安全問題，這就需要產品通過CFDA(國家食品和藥品監督管理局)的認證。他說：“我的觀點是即便犧牲一部分遠期性能，也要保證人眼安全。”三是可能出現的散熱、機械結構、清潔等問題，這需要專業化的設計保障元器件的穩定性。郭繼舜表示：“這一切都有賴于整車企業與激光雷達企業的協同。”

“激光雷達行業對于自動駕駛落地的判斷開始趨于保守。在此之前，業界普遍認為，Robotaxi將成為率先爆發的典型應用場景，目前來看不一定如此。對于自動駕駛汽車前裝市場的判斷，基本可以維持比較樂觀的預期，到2025年的年復合平均增長率可能高達114%。”鮑君威表示，“此外，在國家相關政策的鼓勵下，激光雷達在智能網聯汽車路側設備市場預計將有巨大的增長空間。”

前述感知元器件行業專家也提示激光雷達企業不妨重新審視市場戰略。在他看來，Robotaxi等細分領域的容量畢竟有限，而車規級激光雷達前裝市場和智能網聯汽車路側設備市場值得進一步關注。(馬鑫)