这是起点而不是终点。|激光雷达2022:在风口、泡沫和希望中行走( 三 )


当越来越多的激光雷达公司装上了汽车 , “激光雷达量产元年”的口号也随之而来 。
“这更多是一些激光雷达公司的宣传手段 。 ”禾赛科技认为 , 虽然激光雷达厂商今年会开始为量产车进行批量化交付 , 但真正行业量产大爆发应该还是在2025年 , “我们的框架订单一般都是以几年为周期签的 。 ”
按照激光雷达交付数量来看 , 法雷奥是目前全球唯一一家实现大规模量产的公司 。 顾剑民告诉出行一客(ID:carcaijing) , 截至目前 , 法雷奥已经交付了超15万颗激光雷达 。 “比该行业的任何其他厂商都多 。 ”
Velodyne全球销售副总裁LauraWrisley持类似观点 。 LauraWrisley向出行一客(ID:carcaijing)表示 , 目前距离自动驾驶汽车的全面应用还有很多年 , 未来几年最大、增长最快的激光雷达市场还是由工业和机器人技术、智能基础设施、以及智慧城市推动的 。
一个业内共识是 , 车载激光雷达的效果还没有经过市场验证 , 起码要等第一批装载激光雷达的汽车进入市场两三年后才能得出初步结论 。 “以现在的阶段不能说哪家激光雷达公司主导市场 。 ”
这样的热闹传导到普通消费者还需时日 。
用户能直接了解的是激光雷达的探测距离和分辨率 , 即这款激光雷达看得多远、看得多清 。 但除了激光雷达本身的性能 , 融合硬件的自动驾驶系统体验如何也很重要 。
更底层的问题是 , 先跟用户讲清楚激光雷达是什么 。 “你怎么判断这辆车装的激光雷达好不好?”当出行一客(ID:carcaijing)向一位准车主抛出这个问题时 , 立即被反问了回来:“什么是激光雷达?”
这是起点而不是终点。|激光雷达2022:在风口、泡沫和希望中行走
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▲图源网络
如何落地
有时间窗口 , 就还有改写激光雷达格局的变量存在 。
哪些变量?一是激光雷达公司自身 。 目前的激光雷达公司多为初创企业 , “小作坊”如何适应大规模量产订单是一大考验 。 此外 , 如果技术不过关也会面临着中途被替换掉的风险 。
二是车企 。 激光雷达公司到底能卖多少颗、赚多少钱 , 更多取决于车型本身的销量 。 “这是不讲道理的 , 不是说优等生一定能够成功 。 ”车企还肩负教育用户的作用 , “如果同一款车用了两个不同厂商的激光雷达 , 普通用户是感知不到两者间的不同的 , 只能通过自动驾驶的体验来判断 , 这和厂商算法也紧密相关 。 ”张君毅认为 , 只有自动驾驶体验提升 , 激光雷达的口碑才会慢慢起来 , 二者是绑定关系 。
三是芯片等核心零部件的供应能力 , 这同时考验着激光雷达公司和车企 。 一直以来 , 无论是激光雷达的核心零部件 , 还是汽车芯片大多依靠进口 。 当下疫情因素传导造成了芯片短缺 , 这时候谁能供货谁就跑快了一步 。 不过这也需要激光雷达公司和车企同频共振 。 “很多车企因为缺芯 , 有订单没销量没交付 , 那么即使激光雷达装上了车也会很糟糕 。 ”
从更大的视角来看 , 车载激光雷达目前所采用的技术路线未必是车企最终的选择 , 只是当下最好的选择 。
目前市面上的车载激光雷达 , 是采用飞行时间法(ToF)的测距原理 , 以机械式或半固态(MEMS微振镜)技术路线为主 。 激光雷达主要是由激光发射器、接收器、处理器以及激光操控模组这四个模块构成 。 飞行时间法简单来说 , 就是发射器发射出激光 , 操控模组控制射出方向 , 激光会照射到目标物体表面 , 并瞬间产生反射 , 反射光束被接收器接收 , 处理器计算出这束光往返的时间 , 就能得到这个点的精确距离 , 即距离=速度x时间(光速是已知的) 。 当发出无数道光线之后 , 就可以用无数个点来勾勒物体 。