集微網消息 在被華為、蘋果兩大行業巨頭“翻牌子”後，激光雷達(LiDAR)徹底火了。
今年以來，不論是行業還是資本市場對于這項技術的關注度持續升溫。一方面終端市場積極響應，多家車企對外宣稱公司将有車型搭載激光雷達;另一方面在産業鍊中創業公司不斷湧現，甚至其他領域也有廠商開始對相關技術和産品進行布局。
值得思考的是，在大家趨之若鹜的背後，市場實際的需求情況如何?備受關注的激光雷達産業在發展過程中正面臨着哪些問題?
發展初期的需求現狀
雖然此前激光雷達在民用市場的運用較為少見，但受益于自動駕駛等級提升，智能駕駛汽車逐步實現産品化，民用市場的需求開始慢慢湧現。這也意味着，激光雷達産業的發展離不開自動駕駛技術的推動，正因如此，這一産業在過去幾年中也一直随着自動駕駛技術的演進和停滞而幾經起伏。
洛微科技(LuminWave)高管在接受集微網采訪時回憶道：“自動駕駛技術的發展在15、16年曾迎來過一陣高光時刻，不少激光雷達領域的公司都是在這時候成立;不過當時自動駕駛汽車商業化落地的過程并不順利，所以相關技術的熱度在17至19年間也慢慢冷卻。”
“直至自動駕駛技術在近兩年實現較大的發展，雖然還沒達到無人駕駛的階段，但越來越多的汽車用上輔助駕駛這類功能;這也讓激光雷達産業迎來了新的風口。”
筆者在百度搜索引擎中輸入關鍵字發現，現階段激光雷達幾乎與智能駕駛汽車形成了密不可分的關系。也依托于上述背景，車載市場也成了激光雷達産業鍊中許多廠商産品推廣的目标。
雖然自動駕駛這個概念由來已久，但基于駕駛安全性的考量和限制，這項技術的發展其實十分緩慢，大多數車企對其也采取較為保守的的方式。直至輔助駕駛系統的出現，才逐漸改善了這一局面。
洛微科技高管談到：“現階段輔助駕駛已經成為車企之間實現差異化競争的重要途徑，不過根據輔助駕駛的等級不同，車企選用的解決方案也不同。如果是L2等級，其實許多廠商處于成本考慮都會選純視覺的方案，但是到了L3以上，絕大多數的車廠都認為激光雷達是必不可少的組件。”
不過對方也坦言，雖然有了輔助駕駛這個新的發展方向，今年也有幾家車廠宣布将會預裝激光雷達産品，但整體來看市場還處于發展初期。目前激光雷達産業鍊的出貨體量普遍偏小，多至數千，少至數百。
“目前這個階段，最明顯的一個特征就是在各方面都缺乏标準。不論是廠商的技術方案、還是産品針對的應用場景、抑或是客戶的需求，都在不斷磨合變化，至少我們看來，現階段距離産業成熟期還有需要比較長的時間。不過這對于初創公司而言是利大于弊的，因為一旦形成固化的标準之後，不論産品創新還是市場的競争空間都會被壓縮，反倒是眼下的情況能有更多機會。”
兩個面向的趨勢
促進産業發展的幾大要素中，技術的進步能夠推動産業的創新發展，而成本的減少則能夠推動産業規模和普及率的增長，這也是激光雷達産業想要快速實現規模化的兩個重要條件。
首先從技術層面來看，正處于發展初期的産業環境導緻不同領域的終端需求也大不相同。“目前我們産品除了用在乘用車外，也有包括一些物流車運輸的場景，相比之下，兩個場景對産品的要求截然不同。”洛微科技高管說到。
在此基礎上，洛微科技基于矽光子芯片的技術将産品規劃為“大視場短距”和“高性能長距”兩個大類;前者以100米之内的近距離場景，對于FOV要求較大的車輛近場補盲和其他非公共道路的場景為主，後者則是以200米以上的遠距離場景為主，這類産品通常是裝在車的前向的主激光雷達，用于車子高速場景下的測距與感知。”
據其透露，公司在去年已經推出了用于近距場景的原型機，今年逐漸開始向部分客戶進行送樣，目前已經拿到多個批量定點訂單，預計明年将實現規模量産。長距産品方面，LiDAR芯片已經完成多輪流片，當前尚處于芯片測試和驗證階段，最快明年将會完成原型機的開發并向戰略合作夥伴送樣。
在談及技術發展方向時，對方指出：“360度機械式激光雷達從10年前到現在已經在很多車上測試過，大家經過驗證後普遍認為過車規的難度較大，且無法真正在車載領域實現量産落地;最近兩年激光雷達便演進到半固态或者混合固态的方案，成本與機械式的比較有一定的降幅，且有一些量産車型已經采用或計劃采用，但是對于大多數車企來說成本還是過高;從業内普遍的預期來看，在未來3-5年後，自動駕駛和輔助駕駛功能真正進入爆發式增長期，純固态芯片級的方案才更有可能成為主流。”
與現階段較為常見的半固态/混合固态方案相比，純固态激光雷達在成本、尺寸及可靠性上都更具優勢;除了高可靠性能夠與自動駕駛技術的訴求相契合，降低成本也是激光雷達邁向産業化勢在必行的過程。
集微網了解到，目前國内外車企在選擇激光雷達時，首先關注的都是長距産品為主，對應的場景就是汽車行駛在道路環境較為單一的高速上，能夠通過長距的前向主雷達實現自動駕駛。不過現階段機械式和半固态的方案實現長距應用的價格普遍較高，探測距離能夠達到200米以上的高性能激光雷達單價甚至可達上千美金甚至數千美金。
“激光雷達的技術真正開始大量使用，産品的單價至少要降到大幾百美金，如果說是要滲透到中低檔價位的車型，至少要降到500美金以下。我們認為這是行業未來一定會出現的價格需求，這也是我們從最開始設計方案就在考慮的問題。”
其實自從輔助駕駛系統在民用車市場得以應用開始，可實現的方案并不少見，除了近期關注度極高的激光雷達外，“視覺+AI方案”也獲得了以特斯拉為代表的車企支持。
那麼，是否有非激光雷達不可的應用場景?
對此，洛微科技高管向集微網表示：“雖然理論上視覺+AI的方案可滿足的場景确實不少，但在人類駕駛過程中遇到的一些情景是并不頻繁發生的edge cases，需要通過人類以往的經曆和common sense來判斷和處理。但是，目前深度學習的AI算法與人腦的處理模型還是有本質區别的，僅使用駕駛場景的數據很難把衆多edge cases和common sense加入到深度學習的模型中。或許在若幹年後能夠通過技術演進讓AI模型更接近人腦，但可以想見，要實現這個結果所需的投入時間、精力、經費都是無比巨大的，縱觀全球，大多數車企都不會選擇坐等這個不知要多久才能完美實現的方案出來。”
他表示，不論從技術還是商業的角度來看，視覺加激光雷達其實可以很好的解決自動駕駛的在多種場景下的感知問題，很多自動駕駛團隊認為這類感知方案已經達到實用程度;從市場角度來看，車企甚至能夠通過激光雷達為客戶提供更高的安全冗餘，滿足客戶的差異化功能需求。所以絕大部分車企傾向于采用包含激光雷達的多傳感器融合的方式實現自動駕駛，這也是目前最容易、最穩妥、最安全的自動駕駛的實現方式。
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