激光雷达存废之争—技术路线盘点 | 激光雷达技术全景

雷锋网按：本文是激光雷达技术全景系列文章的第三篇。本系列首发雷锋网，来自公众账号啸语，原创技术观察，写给万分之一的创新者。

传送门：

一、特斯拉Autopilot系列事故最详细梳理

二、廉价化激光雷达的希望：MEMS激光雷达 vs 固态激光雷达

三、激光雷达存废之争—技术路线盘点

四、论未来出行的商业模式

此前人们经常把自动驾驶技术分为传统车企和互联网企业两大阵营，"汽车公司偏爱渐进模式”，这种分类是错误的，因为面对未来整车厂话语权的削弱，各车企的倾向存在分歧，有的互联网背景的创业公司更传统，而有的老牌整车厂反而更激进。

虽然激光雷达的存废并不是自动驾驶的唯一区别，但这是一个不错的分类方法：非激光雷达阵营技术路线激进，商业模式保守；激光雷达阵营技术路线保守，商业模式激进。

非激光雷达阵营：

消费级整车厂（以及面向整车厂的技术供应商，大部分整车厂对于从供应商手里买自动驾驶技术是没有心理负担的），普遍倾向于从ADAS辅助驾驶切入自动驾驶，以端到端深度学习砍掉传统激光雷达。这一阵营以特斯拉为首，上文已经详细分析。

原计划与特斯拉合作，后来自己创办comma.ai公司的著名黑客George Hotz，比特斯拉更加激进：

2016年9月13日在TechCrunch Disrupt 发布了999美元的Comma One后装无人驾驶系统，原话是 “从山景城到旧金山不碰任何东西...不碰油门刹车方向盘”。

2016年10月28日他宣布取消该产品：“与其把生命浪费在与监管机构和律师打交道，我宁愿花时间去打造更让人吃惊的科技。”

美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）一封提醒他作为一个汽车设备生产商，要承担法律规定义务的信就吓死了一个产品，这件事已经够让人吃惊了。根本没有任何人“叫停”Comma One的自动驾驶产品（很多国内科技媒体都用这种措辞，创业公司在这种语境下显得无辜正义），只不过怂人不敢承担法律风险罢了，即使事故责任有用户背锅。对于汽车行业的责任没有觉悟的外行，闻风而逃总比出人命好。

该公司此前已经从著名的Andreessen Horowitz以及Techammer、和米资本等投资机构以千万美元估值融到了百万美元。投资“天才+疯子”时候的，应该从技术路线方面，更加谨慎地考虑政策风险和事故风险。

后来Geohot把软件开源，这并不会直接导致很多勇敢的小白鼠面临生命危险，他的DIY自动驾驶系统推荐的一加手机公司也不太可能因此吃官司，comma.ai的后续产品也更加注意规避法律风险。

类似路线的公司包括了AutoX，采用罗技摄像头和安卓手机实现低成本自动驾驶。

中国的自动驾驶公司Momenta拥有优秀的深度学习算法团队，计划众包积累视觉高精地图，可能会成为中国的comma.ai并且采用类似打法：面向普通车辆出售类似于Comma One的后装硬件或者提供app和金钱激励。

AImotive基于摄像头的深度学习方案，投资者包括英伟达、博世以及Draper。图森科技、中科慧眼、Itseez（英特尔子公司）、纵目科技等其他ADAS供应商不再逐一分析。

前百度高管余凯的地平线机器人以及其合作者，前360高管沈海寅创办的奇点汽车、选择MINIEYE的小鹏汽车也属于这一阵营。

包括蔚来汽车、车和家在内，其他国内的“新造车运动”的创业公司，在自动驾驶的技术路线方面很少明确表态，毫无疑问跟着特斯拉的套路是最稳妥的，核心技术可以靠供应商，但是所有整车厂几年之内就要面临选择，为出行服务商供货，还是坚守消费级汽车市场。

激光雷达阵营：

出行服务公司（以及供应商），大部分不选择砍掉激光雷达 

Waymo（谷歌自动驾驶）一直倾向于自己动手廉价化激光雷达：2015年，时任谷歌自动驾驶项目总监，后来离职的Chris Urmson公开了谷歌正在自行研发的激光雷达照片。

2016年12月谷歌（Alphabet）正式将自动驾驶汽车项目分拆为子公司Waymo，同时公布了与克莱斯勒合作的无人驾驶版Pacifica厢式车，自研激光雷达成本降低到7500美元。在廉价激光雷达即将量产的前夜，谷歌还没有取消自研传统激光雷达的迹象，可能Waymo认为没必要等固态激光雷达量产。虽然7500美元对于消费市场有点贵，但对比司机工资已经足够便宜（也刚好低于特斯拉 Autopilot 2.0 的售价，虽然 Waymo方案加上若干摄像头和计算的最终成本肯定会高于8000美元）。

作为拥有领先深度学习技术，同时又拥有丰富自动驾驶经验的公司，谷歌做出的选择值得参考。毕竟如果非激光雷达路线适合全自动驾驶，谷歌理应首先想到。有报道称Google X的自动驾驶团队用了 TensorFlow 和 TPU（Tensor Processing Unit, 张量处理单元），这可能解释了为什么谷歌大脑和DeepMind的人工智能科学家们安心地训练神经网络识别猫咪，没有亲自搞个L3事业部。

除了菲亚特克莱斯勒，本田也在与Waymo讨论合作。考虑到韩国手机界的老二LG对谷歌的忠诚度高于三星，日本汽车界的老二本田选择谷歌也是情理之中了。 

Uber与谷歌一样，选择了自研传统激光雷达的路线，这从供应商“手残”引发的诉讼中体现的很明显：2017年2月，Waymo的供应商无意中把Uber的激光雷达电路板图纸发给了Waymo，而这张图纸与Waymo的设计过于相似。谷歌因此开始起诉前员工Anthony Levandowski 在离职时下载了大量商业机密，随后成立Otto，以6.8亿美元卖给Uber。

Uber在匹兹堡、旧金山等城市投入测试服务的自动驾驶车，来自其合作伙伴福特和沃尔沃，都加装了激光雷达。

福特在整车厂当中，对于激光雷达路线最为坚决，这从投资Velodyne LiDAR就可以看出。福特计划直接从L2跳到L4级全自动驾驶，在2021年推出SAE 4级的量产无人驾驶汽车，没有方向盘或油门及刹车踏板。为了实现这个目标，2017年2月，福特宣布对人工智能初创公司Argo投资10亿美元，创始人来自Google和Uber的自动驾驶部门，很有可能延续这两家公司的方案。

通用汽车与Lyft将进行数千辆无人驾驶电动汽车Bolt的测试，通用旗下的汽车租赁公司Maven也会参与，这可能成为最近激光雷达车型的最大规模量产。通用汽车的技术来自于2016年3月收购的Cruise Automation。

2016年底，德尔福与英特尔/Mobileye宣布合作，在这个自动驾驶解决方案当中，德尔福使用多域控制器（MDC）和收购自 Ottomatika 的自动驾驶软件算法，处理雷达/激光雷达的数据；英特尔提供芯片，Mobileye负责摄像头数据，地图由Mobileye REM道路经验管理系统测绘。毫无疑问未来这套解决方案会加入德尔福投资的Quanergy的固态激光雷达。

滴滴与Uber的股权交叉，并不足以推测滴滴未来的无人驾驶技术会源于Uber，那么起步较晚的滴滴除了与苹果自动驾驶合作之外，也很有可能也会像Uber一样收购几家激光雷达路线的自动驾驶创业公司。

日本的自动驾驶公司普遍希望抓住2020年东京奥运会的机会：

三菱电机主导的“动态地图测量”（Dynamic Map Planning）项目，基于三菱的移动测量系统（mobile mapping system, MMS），丰田、本田、日产等15家日本公司参与，测量车配备了激光雷达、摄像头等传感器，还启用了可以提高GPS精度的日本准天顶卫星。

软银旗下SB Drive自动驾驶巴士，公开信息太少，无法确定是否应用激光雷达。

日本创业企业ZMP 与日本的门户/游戏/电商公司DeNA合作，创办新公司“Robot Taxi”。2016年初Robot Taxi在神奈川的开放测试车，配备若干激光雷达。2014年ZMP得到英特尔互联汽车基金投资，金额未透露，现在英特尔自己好像也忘了还有这事。最近ZMP经历了上市推迟，与DeNA的合作结束。DeNA随后与同是激光雷达技术路线的日产汽车公司合作。

法国Easymile公司的EZ10无人驾驶电动巴士在巴黎进行了测试，在日本的测试与DeNA合作。

法国Navya公司的无人驾驶巴士项目，由上文多次提到的法雷奥领投，与BestMile合作。

黑莓QNX的无人驾驶原型车，在车顶装有两个激光雷达。此外QNX还参与了日本瑞萨自动驾驶测试车的合作。

乐视和法拉第未来合作，以易到专车形式出现的“生态无人车”，选择了激光雷达，量产车FF 91也配备了一个可伸缩激光雷达。

乐视背景的Lucid，自动驾驶方案Copilot包括了若干激光雷达和Mobileye。

MIT背景，已经在新加坡试运营的nuTonomy，与东南亚市场的打车应用Grab合作。

Drive.ai虽然以深度学习为核心，但也考虑了激光雷达的应用。

英国牛津大学背景的Oxbotica、荷兰自动巴士系统供应商2getthere、自动驾驶卡车初创Embark、被欧洲地图商TomTom收购的德国自动驾驶创业公司Autonomos、Zoox、智行者，都可以归到此类。

还有一些公司在激光雷达问题上态度模糊，可能两条腿走路：

苹果在自动驾驶领域的作风非常神秘，虽然从招聘信息上可以看出苹果在招激光传感方面的人才，但是并没有用LiDAR这个词，也无法确认是用在汽车上还是手机上。（今年苹果的iPhone 8传言可能会配备3D摄像头，与意法半导体合作，接收端为单光子雪崩二极管（SPAD）阵列，以盖革模式对光子计数，敏感度更高，并且提高了飞行时间法（ToF）的三维成像分辨率，可能实现脸部识别、虹膜识别和3D自拍等功能。）

高通以470亿美元收购汽车电子供应商恩智浦半导体（NXP），获得了其自动驾驶计算开发平台 BlueBox，尚未向客户推出完整的高度自动驾驶方案，而是让客户运行软件算法。

Mobileye虽然站在传统车厂角度提供渐进式改良，从2016年初开始，逐步公开了无需激光雷达，利用Road Experience Management（路网采集管理，REM™技术）众包积累地图数据，最终实现高度自动驾驶的未来。

特斯拉事故之后，Mobileye承认要有传感器冗余，例如激光雷达。2016年8月（也就是特斯拉致命事故三个月后）与德尔福合作高度自动驾驶，合作内容包括了德尔福提供的激光雷达（显然德尔福的盟友Quanergy量产之后会参与），我们可以看到Mobileye作为一个合格的、同时也是ADAS领域最成功的汽车供应商，从非激光雷达阵营出发，做好了接纳激光雷达的准备。

2016年12月，Mobileye与地图公司HERE合作，更新高精度地图。2017年3月，英特尔以153亿美元收购Mobileye，Mobileye将与英特尔自动驾驶事业部（ADG）合并。

英伟达作为芯片供应商并不需要站队，虽然英伟达自己的验证车BB8有激光雷达，然而在市场上，英伟达GPU的大客户，例如特斯拉和百度L3事业部，与激光雷达的客户/股东很少重叠。 黄仁勋也希望打破对激光雷达依赖，毕竟英伟达的GPU比Mobileye贵，搞激光雷达路线的公司，如果不自己做视觉，例如德尔福和法雷奥，用便宜的Mobileye就可以了，如果有人拿出比Mobileye略差、更便宜的产品，也是有可能被采用的。博世在激光雷达的动作比其他汽车供应商慢一些，这可能是选择英伟达芯片搞自动驾驶的原因之一。

百度2016年8月13日入股了著名激光雷达供应商 Velodyne LiDAR，体现了激光雷达的看好。但随后百度在2016年9月1日公开了瞄准第三级别自动驾驶的 L3 事业部，与提供深度学习硬件的英伟达密切合作，“世界上首个端对端、由地图到汽车的开放平台”。可以解释为，对比谷歌和Uber，百度急于从半自动驾驶获得收入或者实绩，所以同时开展颠覆性的全自动驾驶和作为供应商的渐进L3。

2017年3月，百度宣布成立智能驾驶事业群组（IDG），陆奇兼任总经理，整合L4事业部、L3事业部等。考虑到百度在中国的地图资源，百度很有可能在这一领域拿到稳定份额。

腾讯试水自动驾驶也可能从地图开始，第一步棋是四维图新联合腾讯收购了 HERE 地图 10%股份。

丰田对于激光雷达的态度存在先后矛盾：

丰田虽然有基于激光雷达的自动驾驶测试车，在日本的丰田中央研究所甚至曾经自己研制激光雷达（机械模式）。但是也有人表达了 “我们追求的并不是完全自动驾驶的汽车，减少事故数量才是我们的最看重的事。丰田将Level 3技术放在优先位置”。硅谷初创企业Nautod的驾驶员监控系统，得到了丰田、宝马的投资，这件事也证明了丰田、宝马在考虑渐进，因为想要一步跳到完全自动驾驶车，甚至取消方向盘的公司不太关心驾驶员有没有睡着。

最近，由美国专家主导的丰田研究所（TRI）公开的战略是，保卫者（Guardian） 以及私人司机（Chauffeur）两个技术路线和团队并行。

驭势科技以双目摄像头和深度学习算法为核心，同时选择了全天候半自动驾驶（摄像头众包采集思路类似于Mobileye的REM），和加装低线束激光雷达的限定区域低速无人驾驶“城市移动包厢”两条路。

本文没有收录的自动驾驶方案公司可以对号入座，明确客户方向。

总结：

钻研传感器和钻研深度学习算法，这两群创业公司看起来都不稀缺。对于提供自动驾驶方案的小型创业公司，技术路线也就决定了卖给哪一个阵营的客户。

未完待续……

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