激光雷达的冬天静悄悄( 四 ) 编者按：本文来自微信公众号

如果摄像头能够成为激光雷达的平替，后者的生存空间将岌岌可危。
理想今年在大力加码基于视觉感知的智能驾驶。而在占用网络公开后，理想更是率先长他人志气——CEO李想在微博上称，激光雷达的本质就是占用网络。据说小鹏智能驾驶负责人吴新宙也私下告知激光雷达厂商，要准备转型。
不过，行业中并不全是特斯拉的追随者。到今年年中，速腾聚创拿下了超过40个激光雷达车型定点，禾赛也声称，来自主机厂的前装定点有数百万台之多。更多的车企则在观望：激光雷达用不用，取决于它够不够便宜，性能够不够稳定。
在此之前，车规级激光雷达的价格已经从上万元，被压缩到了3000余元，但相比于几百元一枚的高清摄像头，激光雷达的身价仍然让绝大多数车型难堪重负。将价格再降一个数量级，是车企们对激光雷达的殷切希望，也是大规模装车的前提条件。
一场摄像头与激光雷达相互偷家的暗战实际上已经打响。
激光雷达的战略目标是降本，按照李一帆的展望，激光雷达最终的价格将是摄像头的2-3倍[4]；而摄像头的战略目标则是提效，让视觉算法精度、置信度更高，尽可能逼近激光雷达。
当下，两者共存的声音仍是主流，但在这场竞速赛中，作为新兴传感器的激光雷达面对着更大的隐忧——历史上决定一项新技术兴衰的首要因素常常不是其理论性能的先进性，而是对既有技术、设施的调用能力，翻译一下就是，生态。
比之激光雷达，摄像头的生态完善而庞大。
基于图像的计算机视觉向来是AI显学，传感器（摄像头）的保有量最大，数据量最多，人才最为密集。这种优势直接继承到了智能驾驶领域，眼下绝大多数智能驾驶功能，都是由摄像头+视觉算法完成，或者至少以摄像头为主。这带来的是完整的数据闭环，以及视觉算法极高的进化速度。
相较之下，激光雷达的生态建设尚在初级阶段，数据与人才更少，算法也更加稚嫩。甚至于，因为人眼熟悉的是图像而非点云，造成激光雷达的数据标注效率要比图像更低，要价更高：一幅图像的标注通常耗时数十秒、开价几毛钱，而一幅激光雷达点云的典型标注成本则是数分钟、十元起[5] 。
这些差异的根源可能要追溯到文明形成甚至人类的远古祖先进化出眼睛。
特斯拉前AI总监Andrej近日在一场播客中称，人类打造的人工世界，是从便于人眼感知的角度出发而建，视觉传感器天然地会因此居于核心地位。想明白了这一点的特斯拉，每年都在突破视觉智能驾驶的天花板，就在三天之前，特斯拉开始在北美推送FSDV11 。
这意味着激光雷达要打一场不对等的战争。面对快速进化的对手，激光雷达如果要在自动驾驶中争得一席之地，需要跑得更快，与下游的合作更加紧密，尽快突破“成本、性能和稳定性”的不可能三角。
参考资料：
[1]ItBeganWithaRace…16YearsofVelodyneLiDAR ， Velodyne
[2]误判、逆袭、翻车，激光雷达十年上车路，晚点LatePost
[3]LIDARmakerVelodynebootsitsfounderafteraninvestigationinto‘inappropriate’behavior ， TheVerge
[4]一个激光雷达头部玩家对从1到10的思考——九章智驾对话禾赛CEO李一帆，九章智驾
[5]十年烧了千亿美元，无人车依然无路可走，晚点LatePost
[6]激光雷达的厮杀18年：西方“诸神黄昏” ，东方“新王隐现” ， HiEV大蒜粒车研所
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