在进入到6月过后缘由

2020-04-20 21:20:47 兴城星座网

在许多介绍自动驾驶的文章里,都会提到一个 不停转动、本钱大约七八万美金 的东西,这就是(LiDAR)。在大部分看人来,要实现自动驾驶就必须依赖雷达,而它的高昂成本会是影响自动驾驶普及的重要阻碍。

但是在今年的 CES 上,两款全新激光雷达的出现,可能会改变这个想法。它们基本代表了目前车用激光雷达发展的趋势: 固态化、小型化、便宜化 ,未来的自动驾驶方案,甚至也会由于它们的出现而有所改变。

两个产品的基本情况

Velodyne 公司借着福特的展台,展现了他们最新的产品: Solid-State Hybrid Ultra Puck Auto 激光雷达 像冰球一样的小圆饼。他们刚刚拿到福特的定单,为福特供应最新的 Puck Auto。它是 Velodyne 基于第三代自动驾驶平台打造的,可以看做是现款 VLP-16 的升级款,它采取 2 线配备,扫描范围可达 200 米,基本能满足大多数自动驾驶场景所需。

此前 Velodyne 有 款激光雷达产品,它们可以在机器人、无人机、安防等领域使用,而这次的 Puck Auto 专供 汽车制造商。

因为 Puck Auto 具有 小、轻 的特点,它完全可以整合在后视镜的位置。目前福特 Fusion 在车顶安装了 4 个雷达,使用了 Puck Auto 以后,只需要两个。

Velodyne 并没有透露 Puck Auto 的价格,而之前的 VLP-16 售价 7999 美元。Velodyne 方面表示,这个价位的激光雷达对于商业化是没什么用的,汽车行业的激光雷达本钱最好降到 1000 美元/车,而未来大规模量产后,激光雷达本钱有望降到 500 美元/车。Velodyne 对采购方也有要求,他们更喜欢大批量采购,因为这样可以降低成本。

另一方面,成立三年的创业公司 Quanergy 也在这次 CES 上推出了自己的产品 S ,号称是世界上第一款固态激光雷达。从外观来看,S 是个黑色长方体,内部无任何转动机构。它可以放在手上,大小和 Puck Auto 算是打了个平手。

参数方面,S 是 8 线,探测范围为 10 厘米-150 米。

它的特点是价格极度便宜。在此前报导中,他们的 CTO Jeff Owens 说每台成本在 200 美元。在此次 CES 上,Quanergy 相干负责人向 GeekCar 泄漏,如果订货量是一万台,那每部产品本钱有望控制在 100 美元以下,但是量产得再等两年。

从 Velodyne 和 Quanergy 的价格预期来看,未来每辆车的激光雷达成本,确实有望降到 1000 美元以下。但这取决于一个很重要的因素,就是 批量生产 的规模,这也是两家公司一直在强调的。目前来看,各家采购激光雷达也只是用于测试车,数量级还太小。随着各大厂商加入自动驾驶研究行列,市场需求上升,硬件成本下落是一定的。

那么小那么便宜,到底靠谱吗?

这应该是很多人看到这两个产品之后的第一反应,但是,体积小了,价格便宜了,其实其实不意味着性能不靠谱。

小型化是一个必定趋势。Velodyne 的3款产品,就出现出体积愈来愈小的趋势。他们之前推出的 HDL-64E 和 HDL- 2E, 分别是 64 线和 2 线雷达,体积和性能成正比。但后来推出的 VLP-16,体积明显小了很多。而到了 Puck Auto,同样的体积,却是 2 线的。

至于 Quanengy 的 S ,价格极低的原因在于配置。8 线、固态,这两个特性决定了它不会拥有太高的本钱。 固态 意味着它不能 60 度转动,只能探测前方,但探测范围的不足,可以用数量来弥补,在车身四角布置四个哪怕六个,本钱还是比目前的方案要低。另外,有了类似德尔福的 多域控制器 那样的 大脑 ,雷达的增减也会变得很容易。也因为这样, 固态激光雷达 才有机会取代 60 度激光雷达。

而性能上,Quanergy 展台一名常驻上海的员工告诉我们,他们曾在北京的雾霾天进行过路测,效果没有问题。

所以,小、便宜,并不意味着不靠谱。

激光雷达对自动驾驶有那末重要吗?

形象化的描述激光雷达的作用,可以把它认为是类似鲸鱼的声呐系统,它可以得到车身周围的深度信息,从而准确地发现障碍物。对现阶段的自动驾驶来说,它非常重要。

但是对于未来的自动驾驶,情况可能会不太一样。现在它重要是由于高精度地图、V2X、算法等等 软件 都不算完善,需要更多的依赖车子本身的硬件能力,但是未来如果要实现完全自动驾驶,必然不能单单依托硬件本身,刚才提到的地图、V2X 交换、算法,才是更重要的影响因素,而这些 软件 也一定会比现在完善的多,到那个时候,车子搭载的激光雷达,就没必要承担像现在一样繁重的任务,所以低价、小型化的激光雷达在性能表现上就足够满足需求。

其实我们在今年的 CES 上也感觉到了一个趋势:很多厂商已把更多的注意力投向了软件、算法层面,而不是单纯的比拼硬件。至少可以肯定的是,未来的那些自动驾驶汽车,不用顶个大花盆上街转悠了。

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