安富利：激光雷达进入量产元年，将加快自动驾驶的商用进程
跨界“造车”年年有，尤其今年特别多!继小米高调官宣投资百亿造车之后仅半个月，华为也与合作伙伴北汽联合发布了采用自家技术平台的新款车型——极狐阿尔法S华为HI版智能纯电动轿车 。
从官方公布的资料来看，这款HUAWEI Inside的车型最吸睛的就是其自动驾驶功能，它搭载3颗96线车规级激光雷达、6个毫米波雷达、12个摄像头、13个超声波雷达等全方位的传感器，并以算力达352TOPS的芯片做支撑，据称这款定位于城市通勤自动驾驶的量产车型“能够做到在市区1000公里无干预的自动驾驶”，着实让人惊叹 。
对标智能电动汽车领域的特斯拉，华为的自动驾驶方案中处于C位的是“激光雷达”;而在特斯拉自动驾驶方案中唱主角的则是视觉摄像头 。
自动驾驶的概念被吆喝了多年，时至今日，大家已经对它有了更深入的理解——它包括感知、决策和执行三个环节，而想要完成首要的“感知”工作，就需要环境传感器来实现，激光雷达、摄像头和毫米波雷达就是公认的自动驾驶传感器“三剑客” 。三种技术从特性来讲各有千秋：
· 摄像头和人眼工作最相似，在物体识别和分类上表现最好，采用多目摄像头还可以增加“深度”感知的能力，但是其对于外界天气、光线等环境因素影响比较敏感;
· 毫米波雷达在测速(特别是远距离)方面表现最佳，且不易受环境因素影响，但是在静态物体检测、3D空间建模、物体和交通信号识别等方面较弱;
· 激光雷达(LiDAR)通过向探测区域发射和接收激光信号，可以构建起3D空间模型，在高精度静态物体检测方面无出其右者 。
图片：摄像头、毫米波雷达和激光雷达的特性比较
如果上述这些传感器能全部“上车”协同工作，自然最好，但是在实际商用的过程中由于受到各方面因素的制约，人们在确定最终方案时就不得不在它们之间进行取舍，这也就形成了自动驾驶“不同流派之争” 。
其中，特斯拉是“视觉派”最坚定也最成功的代表 。在视觉派看来，通过摄像头感知路况和行车环境信息，通过算法将摄像头拍摄的图像转化为3D空间信息，这与人类驾驶员的工作方式是最相似，而再使用什么激光雷达，就像是“成年人的拐棍”，毫无必要 。而且为了让这种技术理念商用落地，特斯拉已经从ABC(算法、数据、算力)全方位构建起一套比较成熟的技术体系 。
· 视觉信号的处理对于算力的消耗非常大，为此特斯拉开发了自己专用的自动驾驶计算平台 。
· 在数据方面，特斯拉会采集用户实际驾驶中的数据，用“影子模式”去学习用户的驾驶逻辑，认识各种各样的驾驶场景，确保有充足的数据去做系统的优化 。
· 使用的用户越多，收集的数据也越多，基于数据不断优化的算法也会越智能 。
可以看出，特斯拉是依托其庞大的用户群，基于AI的方法，用一种快速迭代的“软件开发”的思路去做自动驾驶，这也确保了其在这条技术路线上总是能够处于领先的地位 。
当然，这样的“视觉派”的技术方案也不能算是完美——尽管这一系统是在不断学习和更新中的，但是在实际使用中，用户总是会遇到一些特殊的“个案”，如果这类情况以前并没有被“视觉派”的自动驾驶系统学习到并作出正确的判断，那么就很可能会成为安全隐患 。
而从技术特性来讲，激光雷达正好可以作为“视觉派”方案的补强手段，由于激光雷达具备高精度的3D空间建模能力，相当于在其他环境感知基础上多加了一重安全保障，特别是在L4以上的自动驾驶系统中，这种安全性就显得更加必要了 。从本质上讲，激光雷达并不是要替代视频自动驾驶方案，而是增加了整个系统的安全冗余，而且可以降低纯视频方案的算法难度 。
激光雷达虽好，但是价格太贵!比如一套法雷奥的16线的车规级激光雷达成本就要2000美元，因此如果整车卖不到七八十万以上，激光雷达就基本上别想上车 。
公开的资料显示，为了研发出车规级的激光雷达，华为2018年在武汉投资了一个超过10000人的光电技术研究中心，终于在去年年底宣布研发成功可量产的96线的车轨级激光雷达，而且将成本压到了200美元一套!
【安富利：激光雷达进入量产元年，将加快自动驾驶的商用进程】 之前IDH的分析师曾经预测，激光雷达在2020年之后有望将成本压缩到数百美元，从而打开商用大门，现在华为算是让这个预测成真了 。随着越来越多的车企宣布将推出搭载激光雷达的自动驾驶方案，2021年作为“车载激光雷达量产元年”很可能实至名归 。接下来，无论这些技术巨擘是打嘴仗还是拼实力，最终的结果都会是在加速激光雷达商用方面加一把力 。对于消费者来讲，距离真正的自动驾驶也会更近一步 。
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