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智能電動駕駛時代正加速到來,Lucid挑戰特斯拉的兩大殺手锏

傳感器技術 ? 來源:汽車之心 ? 作者:汽車之心 ? 2021-03-17 14:26 ? 次閱讀

2010 年特斯拉 IPO 募資 2.26 億美元。

2018 年蔚來 IPO 募資 10 億美元。

2020 年理想 IPO 募資 11 億美元、小鵬 IPO 募資 15 億美元。

2021 年,美國電動車初創企業 Lucid Motors IPO 募資 44 億美元,成為迄今全球智能電動車領域 IPO 募資規模最高的企業。

2 月 24 日,Lucid 與 Churchill Capital IV(CCIV)達成協議,Lucid 將通過與后者合并的方式完成在紐交所上市。

根據雙方發布的聯合聲明:

此次參與私募股權公司包括 Lucid 現有大股東沙特公共投資基金(PIF)以及貝萊德、富達、富蘭克林鄧普頓等機構,其配售價格為每股 15 美元,合并后的新公司市值預計達到 240 億美元。

扣除相關費用后,這筆交易將為 Lucid 帶來約 44 億美元的凈現金。

值得注意的是,這也是全球電動汽車最大規模的 IPO。

雖然 Lucid 至今仍未向消費者交付一輛量產車,但這家公司的產品策略與特斯拉最為接近,而且在團隊上也有著頗深的淵源。

Lucid 的「靈魂人物」CEO&CTO Peter Rawlinson 就曾是特斯拉 Model S 的首席工程師。另外,Lucid 的 19 人高管團隊中,有 8 位曾在特斯拉任職。

也難怪外媒會把 Lucid 視作特斯拉最強的競爭對手。

那么,Lucid 如何與特斯拉展開競爭,最關鍵的當然是拿產品說話。

而智能電動車的競爭,無非就是核心的三電系統以及智能化/自動駕駛能力層面的比拼。

1Lucid VS. 特斯拉:三電系統的素質

2016 年,Lucid 發布了新車 Lucid Air。

2019 年 11 月,Lucid 在美國亞利桑那州價值 7 億美元(約合 49 億元人民幣)的建廠計劃最終獲得了當地政府批準。

這也意味著 Lucid 首款電動車型 Lucid Air 終于可以進入到大規模量產階段。

在發布 3 年之后,也就是 2020 年 9 月,Lucid 正式公布 Lucid Air 起售價為 7.74 萬美元,并定位為全球首款行駛里程達到 500 英里(約合 804 公里)的電動轎車。

若減去美國用戶可享受 7500 美元的聯邦稅收減免,該款車實際售價為 6.99 萬美元。

從產品定位以及售價兩方面來看,Lucid Air 最直接的競爭對手就是特斯拉 Model S。

Lucid Air 擁有突破性的電機指標。

在 74kg 的重量下,Lucid 的驅動單元(電動機及其相關部件)能夠提供高達 670 馬力的功率,可以達到競品接近 3 倍的程度。

根據卡內基梅隆大學電動車研究者的實測數據:

Lucid Air 的測試能耗大約是 136Wh/km,而同等情況下,Model S 為 156Wh/km。

Lucid Air 在能效上比 Model S 高了 17%,其中 2% 來自空氣動力學優化,15% 來自電機設計優化。

不過考慮到 Lucid 是直流永磁電機,效率比特斯拉的交流感應自然要高一些。

但至少兩者是差不多同一層級的,交流感應的動態范圍更大,但效率略低。

2021 年 1 月 28 日,國內特斯拉官網上推出了新款的 Model S 車型,總計三款車型:

售價從 79.999 萬元到 117.49 萬元,分別是雙電機四驅長續航版、三電機 Plaid 版和 Plaid Plus 版,其中 Plaid 版百公里加速只有 2.1 秒,而 Lucid 是 2.5 秒。

電機很小,難點在于散熱,最傳統的散熱方法是「風冷」——大概的做法就是在電機表面采用冷卻柵的方式增加散熱面積,有些還會增加散熱風扇以增加散熱效果,這樣做的好處是成本便宜。

再有就是液冷,主要是在電機外殼體上布置冷卻水道,讓水流動起來帶走熱量。

這種散熱方式,相對來說比較奢侈。

因為還要增設額外的電動水泵和散熱器等,這無形中增加了額外成本以及功耗,并且結構也更復雜,制造難度也提升了。

但對 Lucid 來說,以上兩種方式都不是他們想要的。

他們開發了「軸向射流冷卻歧管」,通過這種歧管可以讓水流經過發熱的電線,從而達到降溫的效果。

這里不得不翻一翻 Lucid 的歷史。

其前身是 Atieva ,Atieva 是一家成立于 2007 年的主做電動車三電系統研發的公司,總部位于美國加州紐瓦克,主要的客戶是整車車企,直到 2014 年才轉型做電動車,并改名為 Lucid。

簡單來說,Lucid 早期是一家汽車零部件供應商。

因為 Lucid 是 Formula E 賽車電池技術的獨家供應商。

Lucid 設計并制造了所有 Formula E 賽車使用的電池組,并為 Formula E 賽車提供電池管理系統。

Lucid 對自家電池技術頗為驕傲。

Lucid Air 搭載的 924V 電池系統,是所有量產電動車中最高電壓的電池組。再搭配上 113KWh 的大電池組,使 Lucid Air Grand Touring 版本可實現 832 公里的 EPA 續航。

Lucid Air 采用來自 LG 化學的21700 圓柱形電池。

區別于特斯拉的在電芯之間插入導熱管來實現電池包溫度管理,Lucid 的溫度控制是在電芯的上下兩層加入導熱管。

這樣的好處就是可以讓相同體積的電池包塞入更多的電池,這也是 Lucid 最大的電池容量可以做到 113 KWh 的原因。

而這么做的結果就是 Grand Touring 版本的 EPA 續航里程可以達到 832 公里,換算成國內的 NEDC 標準,續航可輕松超過 1000 公里。

Lucid 采用 900 V 高壓電池,相比 400 V 電池可以在輸出相同功率的情況下,需要的電流更少。

那這就意味著可以用更細的電纜、電線,可以進一步讓三電系統的體積更小。

但 Lucid 更關注的點是,更少的電流經過電線意味著更低的電阻,這讓損耗變得更低,而這又可以讓 Lucid Air 有更好的動力以及續航表現。

如果用數據來體現的話,Lucid Air 每度電的續航里程為 7.4 公里,相比特斯拉的 Model S 大概 6.6 公里,Lucid 在效率上顯然做得更加出色。

而且它支持超過 300KW 的充電功率,超過充電功率 270KW 的保時捷 Taycan,以及充電功率 250KW 的特斯拉 Model 3 和 Model Y。

Lucid 要與特斯拉正面競爭,除了在三電系統層面的比拼,自動駕駛也是對標的關鍵點。

2Lucid Air 挑戰特斯拉的秘密武器:

MEMS 激光雷達

特斯拉目前已經在測試其完全自動駕駛系統 FSD,很快就要向消費者推送正式版本。

Lucid 必然要在這個領域奮起直追,首款車型 Lucid Air 配備的 DreamDrive 直接搭載 32 個傳感器,相比之下特斯拉 Autopilot 2.0 只有 21 個。

其中,最值得關注的點在于:

Lucid Air 也將搭載激光雷達,按照這款車型今年下半年量產交付的規劃,其有可能是全球首款搭載激光雷達量產車。

Lucid Air 的 32 個傳感器包括:

1 個前向激光雷達

1 個前視三目攝像頭

4 個短距離毫米波雷達

4 個前后左右攝像頭

1 個獨立后視攝像頭

12 個超聲波

4 個魚眼 360 環視攝像頭

12 個超聲波

1 個DMS 攝像頭

這個方案沒有使用長距離毫米波雷達。

根據 Lucid 官方披露,其使用的激光雷達等效 125 線,并結合 Lucid Air 官方照片中開孔體積尺寸預估,該前向激光雷達是由國內速騰聚創提供(目前只有速騰聚創的產品 M1 符合等效 125 線,且體積小巧能嵌入 Lucid Air 車標下窄縫位置)。

Lucid 的激光雷達可以放在車標下方,也可以放在后視鏡的位置,但考慮到擋風玻璃并非完全平面玻璃,可能影響性能,放在車標下方的可能性更大。

Lucid 為什么選中了速騰?

這里面其實有 Lucid 的長遠考慮,硬剛特斯拉,自動駕駛系統需要滿足全系車型裝配需求。

因此 Lucid 選擇激光雷達除了性能要高,體積尺寸要小,方案成本可下探的空間必須足夠大。

因此,Lucid 從性能、體積、性價比和成熟度綜合考慮選擇了 MEMS 激光雷達技術路線。

但是眾所周知,MEMS 在成本控制上優勢最明顯,但性能難提升。

MEMS 難點是信噪比和有效距離及 FOV 太窄。

首先,MEMS 激光雷達接收端的收光孔徑非常小,遠低于機械激光雷達,而信號光發射&接收峰值功率與接收器孔徑面積成正比,這意味著信噪比降低。

然后,因為通常 MEMS 方案只用一組發射激光和接收裝置,那么信號光功率必定遠低于機械激光雷達,這導致功率進一步下降,就意味著信噪比的降低,同時也意味著有效距離的縮短。

掃描系統分辨率由鏡面尺寸與最大偏轉角度的乘積共同決定,鏡面尺寸與偏轉角度是矛盾的,鏡面尺寸越大,偏轉角度就越小。

最后,MEMS 振鏡的成本和尺寸也是正比,目前公開資料中 MEMS 振鏡最大尺寸是Mirrorcle,可達 7.5 毫米,售價高達 1199 美元。

速騰投資的希景科技開發的 MEMS 微振鏡鏡面直徑為 5 毫米,已經進入量產階段。

怎么解決激光收發模組成倍下降并同時保證性能的問題呢?

速騰聚創發明了多通道水平聯合掃描技術。

其思路很簡單,將數個激光雷達合成 1 個,目前速騰聚創是 5 個。

因為有 5 個激光雷達水平聯合掃描,那么每個激光雷達的 FOV 需求就很低,FOV 在 25 度即可。

這樣 MEMS 振鏡尺寸就可以大一點,性能就高一點。5 個激光雷達水平聯合掃描,等于性能提升了 5 倍。

速騰聚創為此申請了專利。

專利說明里只畫了 3 個激光器,激光器(110)發射激光,到達振鏡(120)表面被反射,反射激光即(210),在另一時刻振鏡旋轉,反射激光是(220)。

三個激光器聯合為一個扇形。

為保證沒有盲區,三個激光器覆蓋區域邊緣會有一點重疊。

振鏡與水平面之間有個夾角(421),這個角度不能是 90 度,這樣會影響反射激光的接受,會有干擾。

實際應用當中,還需要加準直透鏡,如上圖(510)為激光器,(530)為準直透鏡,準直透鏡是指能將來自孔徑欄中每一點的光線變成一束平行的準直光柱的透鏡,即 Collimating lens,它是一種非球面鏡,是多片透鏡構成。

準直透鏡示意圖

這種水平聯合掃描激光雷達,不僅拓寬了雷達的 FOV,減少了對振鏡的面積要求,提高了信噪比和分辨率,最重要的是可以比較靈活調整激光雷達的 ROI 區域性能。

激光雷達作為一種傳感器,對傳感器來說,信噪比是最核心的指標,不過也是激光雷達企業從不公開的指標。

非相干激光雷達的信噪比 SNR 方程可以表示為:

從上面公式可以看出,要提高信噪比,最簡單有效的方法是提高信號光功率和量子效率。

激光二極管供應商也深知這一點,目前新型的激光二極管也有采用了多通道激光二極管的設計。

在發射方面,速騰聚創依然選用成熟的 EEL 激光器,但在接收方面選用了新型 SiPM,后者比 APD 的靈敏度提升了 10 的三次方量級,即量子效率提高 3 個數量級,用以提升系統信噪比。

同時其使用的單點 SIPM 巧妙地繞開了 SIPM Array 和 SPAD 的世界性難題:

串擾導致的強光雪花噪點甚至致盲的問題。

SiPM 又稱 MPPC,即硅光電倍增管。

每個硅光電倍增管由大量的(幾百到幾千個)單光子雪崩二極管(SPAD)單元組成,每一個單元由一個 SPAD 和一個大阻值淬滅電阻串聯而成,這些微元并聯成一個面陣列。

為硅光電倍增管加上反向偏壓(一般是幾十伏)后,每個微元的 SPAD 耗盡層有很高的電場。

此時若外界有光子打進來,會和半導體中的電子空穴對發生康普頓散射,打出電子或空穴,高能的電子和空穴隨即在電場中加速,打出大量的次級電子和空穴,即雪崩。

此時每個微元電路中電流突然變大,在淬滅電阻 R 上降落的電壓也變大,SPAD 中的電場瞬間變小,即 SPAD 輸出一個瞬時電流脈沖后雪崩停止,不同微元的淬滅電阻阻值相同,所以理論上講每個微元會輸出等大的脈沖。

工作在蓋格模式下,增益可達 10 萬倍,普通 APD 增益不到 100 倍,此外每個微元都是邏輯單元,有信號輸出是「1」,沒有信號就是「0」。

在硅光電倍增管的動態范圍內,它輸出電流的大小就和發生雪崩的微元數成正比,因此整體表現為一個模擬器件。

SiPM 與 SPAD 非常近似,SPAD 面陣可以做到很高,松下、索尼和佳能的實驗室已經能超過 100 萬像素,只是 SPAD 成熟度不高。

目前陽光下竄擾比較難解決,晚上效果遠比白天要好,索尼的背照設計能改善很多,但還需要時間商業化。

拋開技術成熟度,SPAD 的成本也比較高。

在背照式 SPAD 沒有商業化狀況下,目前最高性能的接收只能是 SiPM。

對激光雷達廠家來說,單獨研發 SPAD 根本不可能,日本公司在這方面具備壓倒性的優勢,美國公司倒是擅長實驗室開發,但很難商業化,而日本公司擅長商業化。

速騰聚創的水平 FOV 為 120 度,即 5 個扇形,每個扇形 25 度,中間有 1 度重疊。

最遠探測距離 200 米,即使 10% 的反射率下也有 150 米,傳統 MEMS 激光雷達在 10% 的反射率下有效距離會低于 50 米甚至 30 米。

Lucid 用的速騰聚創 M1 激光雷達的厚度為 45 mm,深度為 108 mm,寬度為 110 mm,相當小巧。

對于 MEMS 方案的可靠性難題,速騰聚創也已經找到了解決方案。

2 個月前,速騰發布了多項可靠性測試視頻,包括機械沖擊、隨機振動、高低溫運行、高壓水沖擊等 DV(Design Validation)測試項目。

根據官方信息,速騰聚創這臺 M1 已于 2020 年 12 月發貨交付,同時還建立了年產量六位數的車規級激光雷達自動化產線,預計今年第二季度大規模量產發貨。

這有可能是全球最快量產交付的高性能車規級激光雷達。

自動駕駛領域,感知部分的任務就是獲得準確可靠的 3D 環境信息。深度學習加單目、三目是無法完成這個任務的。

單目和三目攝像頭的致命缺陷就是目標識別(分類)和探測(Detection)是一體的,無法分割的,必須先識別才能探測得知目標的信息。

而深度學習肯定會出現漏檢,也就是說 3D 模型有缺失。

因為深度學習的認知范圍來自其數據集,而數據集是有限的,不可能窮舉所有類型,因此深度學習容易出現漏檢而忽略前方障礙物。

如果無法識別目標,單目就無法獲得距離信息,同時系統還會認為前方障礙物不存在危險,不做任何減速,特斯拉多次事故大多都是這個原因。

只要用了激光雷達,安全性就有壓倒性優勢。 可以說加入激光雷達的 Lucid 穩贏沒有激光雷達的特斯拉 FSD。

這與算力無關,傳感器才是最關鍵的源頭,源頭數據不夠冗余可靠,下游算法做得再好也沒用。

隨著激光雷達技術成熟和成本降低,L2 以上的系統都會使用激光雷達,特斯拉也有可能采用。

從三電系統的設計挑戰車輛的物理特性,到激光雷達大幅提升自動駕駛的軟件性能,這兩大設計已經成為 Lucid 搏殺特斯拉的秘密武器。

隨著各大車企的三電系統設計演進,以及眾多車企紛紛選擇配有激光雷達更高規格的自動駕駛系統布局,那個賦予人類出行安全與環保最高期望的智能電動駕駛時代正加速到來。
編輯:lyn

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原文標題:全球電動車企最大規模IPO:44億美元融資,配置激光雷達,超豪華轎車Lucid挑戰特斯拉

文章出處:【微信號:WW_CGQJS,微信公眾號:傳感器技術】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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