說到成為「老司機」，首先需要擁有能夠準確判斷距離的技巧，這樣才能對很多的盲區有所預判等等，才能更好的去控制。

當談到自動駕駛，我們就不得不提到自動駕駛這雙昂貴的「眼睛」激光雷達。激光雷達最大的優點在于它能直接提供精準的距離信息，這相比我們的雙眼來說更加精確同時也更可靠，這也是我們相信未來自動駕駛能夠減少交通事故的一個原因。

但其實目前市場上的用于自動駕駛的激光雷達，實際上沒有一款是在誕生之初就專為自動駕駛而設計的。

雷達早已經非常廣泛的運用在軍事領域，就像汽車發動機的增壓系統來自于戰斗機一樣，激光雷達也是利用軍用技術應用到商業的自動駕駛上。

而最初被拿來應用在自動駕駛也同樣是一個非常巧合的事情。

自動駕駛領域的激光雷達鼻祖

故事要從這個自動駕駛啟蒙的比賽說起，早在 2004 年，美國國防高級研究計劃局 DARPA 舉辦了名為 DARPA Grand Challenge 的自動駕駛汽車挑戰賽。冠軍的獎金為 100 萬美元，目標是讓汽車在沒有人為控制的情況下自動行駛 240 公里。

第一屆就有超過 100 組隊伍參加了這次競賽，但遺憾的是成績最好的 Carnegie Mellon 大學隊伍所改裝的汽車，僅行駛不到 12 公里，便因轉彎卡在巖石上而無法繼續前行。2005 年，DARPA 舉辦了第二屆 Grand Challenge 競賽，并將頭獎提升到 200 萬美元，但依舊沒有人能夠完成任務。

而比賽的一大難點就是復雜的路況，而想要贏得比賽就需要實時對環境中的距離有所感知，而最初各個隊伍就拿出了非常多的環境感知方案，雙目甚至多目攝像頭，多個測距激光雷達等等。

當然也并不是無限的堆砌傳感器，畢竟獎金就那么多，大家的預算也有限，同時還要考慮到車輛的負載，測距激光雷達雖然好用，但想要實現全范圍的檢測成本和重量難以承擔。

這時候一個名為 David Hall 的天才工程師有了一個好想法，車身周圍安裝這么多傳感器為什么不能用一個代替，于是它使用一個旋轉球，將縱向排列的射出 64 根激光的傳感器不停的旋轉測距，不僅能夠得到 360 度周圍的實時距離信息，同時還能夠大大節約成本，而這也造就了我們現在在無人駕駛汽車上使用的多線激光雷達。

于是在 2006 年，David Hall 正式推出了可以旋轉 360 度的 64 線的激光雷達。到了 2007 年的 DARPA 挑戰賽上，David Hall 就不親自參加比賽了，而是以雷達產品供應商的角色參與到比賽中來，幫助多支隊伍參加比賽。

而這家供應商公司就是我們熟悉的自動駕駛激光雷達供應商鼻祖 Velodyne，在完成比賽的七支車隊當中，六支都用的是 Velodyne 改進的 64 線的激光雷達。

其實 Velodyne 最初成立于 1983 年，總部位于加利福尼亞州的硅谷，是一家多元化的技術公司，是因為高性能音頻設備而知名。但到了 2005 年，它因為發明了搭載在自動駕駛汽車上的激光雷達，而被更多的人所認識。

激光雷達的明天

雖然之后被眾多巨頭投資和看好，但卻又遇到了難題：價格昂貴以及難以量產。要保證激光的發射和接收不出差錯，手工組裝和調校普遍耗時，同時需要大量精密元器件。

而此時，人們也看到了未來激光累的巨大的潛力，紛紛入局，一時間激光雷達公司不斷涌現，但能真正拿出產品的卻寥寥無幾，而且依舊難以快速解決價格昂貴以及難以量產的問題。

一邊解決舊問題，而另一邊新的技術解決方案又出現了：固態激光雷達，在今年 CES 2017 上，Quanergy 公司的 Solid State LiDAR S3 獲得了汽車智能類的最佳創新獎，而這也是源于它的固態掃描技術。

當然，入局者同樣也有行業老大 Velodyne，但也不乏創業公司，例如，Innoviz 和 TriLumina 等等，簡單來說固態激光雷達有幾大優勢，掃描速度快、精度高、但最重要的一點還是能夠像生產芯片一樣快速，同時極大的降低成本。但新技術同樣面臨很多問題沒有解決，例如遠距離成像問題，信號強度問題等等。

不過從多線激光雷達到固態激光雷達，國內也不斷的涌現出一些創業公司，因為技術差距并不久遠，依靠靠近供應鏈和逐漸強大的技術人才，可以說能夠在同一跑道上追趕，而回顧應用在自動駕駛汽車上的激光雷達的歷史仿佛就在昨天，留給我們創業公司的機會還很大。
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