據麥姆斯咨詢報道，自20世紀60年代以來，激光雷達（以下簡稱LiDAR）就已經成為一種成熟技術。早期應用包括建筑和考古用途的測繪，美國宇航局（NASA）第九次載人登月任務阿波羅15號（Apollo 15）也使用了LiDAR技術來繪制月球表面圖。但是直到千禧年之初，LiDAR才引起汽車行業的關注。LiDAR具有連續和高精度3D掃描的潛力，對參與早期自動駕駛汽車開發的廠商而言具有很大的吸引力。

自此之后，該技術得到改進，頂部安裝的LiDAR已經成為Waymo等公司在公共道路上進行自動駕駛測試的常規“模樣”。但是LiDAR系統還沒有進入大規模量產，單個單元的成本為75000美元。成本問題意味著關于LiDAR是否能在汽車行業占有一席之地的爭論仍將繼續。持續冷落這項技術的一個重要發聲來自于特斯拉（Tesla）的首席執行官Elon Musk，2015年的新聞發布會上，他認為LiDAR非必要技術，2017年繼續聲稱特斯拉可以在兩年內通過更便宜的傳感器組合，例如雷達和攝像頭，實現L5級自動駕駛。

可以預見的是，特斯拉首席執行官的意見已經引起一些人的強烈反對，包括通用汽車公司（GM）自動駕駛汽車集成總監Scott Miller在2017年末表示“特斯拉首席執行官對自動駕駛的說法是‘一派胡言’”。

LiDAR對自動駕駛至關重要

LiDAR技術開發公司Luminar Technologies的聯合創始人兼首席技術官Jason Eichenholz表示，對LiDAR技術的爭論將告一段落。Eichenholz強調道，“真正的自動駕駛絕對需要LiDAR技術”，Luminar公司的LiDAR技術被證實將出現在豐田（Toyota）平臺2.1版和3.0版自動駕駛測試車上。Eichenholz提到，“一旦自動駕駛汽車開始脫離封閉道路并進入真實道路，它們就必須擁有‘5個9’（99.999%）的可靠性。因此LiDAR技術是必不可少的。攝像頭和雷達面對現實駕駛場景的邊界情況，缺乏及時做出反應所需的性能，汽車周圍的場景需要像人眼一樣能夠以3D模式進行觀察。”

Eichenholz所說的邊界情況指的是在道路上可能自發產生的意外情況，如從兩輛停放的汽車之間走出一個小孩，因道路工程關閉一條車道，一輛半掛車噴漆成與駕駛員前方天空一樣的顏色，2D掃描設備可能無法正確解讀上述情況。適應能力使得人類非常適合處理這些意外。機器則不可一概而論。

Eichenholz繼續說道，“如果一輛車停在路邊，是否停在三英尺的行車道內呢？如果是本人駕駛，我們可以看到并做出調整。LiDAR技術所提供的高保真愿景意味著自動駕駛汽車也能夠了解周圍的世界，并提前做出決定。”

大陸集團（Continental）高分辨率Flash LiDAR部門的業務開發和銷售主管Tom Laux表示，大陸集團的供應商無法確定該行業是否需要LiDAR，很顯然，通過單一的感知功能無法實現5個9的性能。他建議“應該將3種傳感器組合在一起，像攝像頭這樣的2D傳感器可以對信號顏色、交通標志和車道標記進行成像。雷達來確定速度，LiDAR以更精準的方式提供準確的角分辨率和3D成像。”

性價比的重要性

但是如何將成本降低到原始設備制造廠商（OEMs）可以認真考慮的水平呢？答案在于固態解決方案，Laux將其簡單定義為沒有移動部件。通過將所有機械部件集成到微芯片上來降低成本，基于制造環境的規模，使用半導體基礎制造技術構建出的任何事物都將遵守相同的成本曲線。他說道，“換一種說法就是，你生產的越多，隨著時間的推移，這些東西就會變得越便宜。”另一大關鍵的好處就是去除機械部件，意味著將獲得更好的可靠性。

但是，Eichenholz也指出我們不應該過分強調“固態”這一概念，最為重要的是供應商能夠提供可以達到性能要求，并進行量產的可擴展系統。Laux贊同這一觀點，并表示只有達到性能要求才能開始縮減成本。Luminar的系統就是自底向上構建的。這樣做有助于公司解決在開始時所遇到的眾多挑戰，包括掃描范圍問題。

Laux表示，“該系統的關鍵性能目標之一是檢測反射率僅10%的目標，例如深色物體：輪胎或是200米開外一個穿黑色連帽衫的人。這個數字是我們從每位客戶那里收集到的，檢測時間大約相當于7秒。”Laux認為系統所能檢測到的物體范圍介于200到250米之間。此外，系統必須能夠抵御來自天氣和其它LiDAR系統的外部干擾。為了在成本范圍內滿足性能要求，供應商必須不斷創新。

自底向上構建幫助Luminar進行了基礎架構的變更，將激光波長從905納米增長到1550納米，使功率增加到十倍，同時保持在人眼安全范圍內。Eichenholz說，最初的905納米是在LiDAR系統中使用硅接收器的結果。以前估算使用銦鎵砷（以下簡稱InGaAs）作為替代品太過昂貴，這是一個錯誤的假設。

Eichenholz補充道，“我們從頭開始建立我們的系統，并深入供應鏈以優化可制造性。我們的激光源具有很高的可擴展性，因為它們與電信設備使用相同的裝置——激光二極管和InGaAs接收器，因此我們將波長增加到了1550納米。”

大陸集團也在其高清3D泛光激光雷達（Hi-Res 3D FLASH LiDAR）系統中采用了InGaAs接收器，LiDAR開發商Advanced Scientific Concepts在被大陸集團收購之前就開發出了此項業務。Laux解釋道，“3D FLASH LiDAR為每一幀發射一束激光脈沖，激光脈沖就像照像機上的閃光燈，當它離開激光器時，會通過擴散片（diffuser），將光線散射到接收器物體的視場中。因此，不管黑暗還是下雨，泛光燈都是照明神器。”

缺乏智能？

與此同時，舊金山的初創公司Aeye正在關注固態產品中使用的人工智能（artificial intelligence，以下簡稱AI）技術。Aeye公司的創始人兼首席執行官Luis Dussan表示，“LiDAR本身缺乏智能，現有系統不會考慮到場景的演變或任務是什么。它們到處尋找，以固定模式掃描，盡可能多地收集數據，而不需要慎重考慮。75%到95%的數據因無用而被丟棄，收集不必要的數據會對寬帶產生巨大的壓力，導致延遲響應時間，成為重大安全隱患。”

Aeye的LiDAR系統（智能檢測和測距）模仿了人類的視覺皮層，為關鍵對象帶來更高的分辨率。該系統不限于固定激光掃描模式。Dussan表示，“人類不會對所有事物給予同等的重視。我們的視覺皮層意味著我們可以快速評估，確定優先順序并關注相關內容。LiDAR技術也能動態跟蹤目標和感興趣的對象，同時始終嚴格評估周圍環境。”節省出來的帶寬以及由此帶來的安全性的提高意味著他的公司希望能夠推動安全，及時推出具有安全裝置的商用化自動駕駛汽車。

LiDAR在ADAS（高級駕駛輔助系統）和自動駕駛技術發展中的重要性不言而喻，原始設備制造廠商和供應商紛紛對專業的LiDAR廠商進行重大投資。包括前面提到的豐田研究所（TRI）投資Luminar，福特汽車（Ford）和百度投資了Velodyne，通用汽車收購了位于帕薩迪納的初創公司Strobe，歐司朗（Osram）購入Leddartech的25.1%股份，采埃孚（ZF）收購了總部位于德國漢堡的Ibeo汽車系統40%的股份。

LiDAR是一種材料科學

2018款奧迪A8于2017年在巴塞羅那揭幕，配備LiDAR成為第一款提供SAEL3級的自動駕駛技術車型，引起多方關注。法雷奧（Valeo）是其LiDAR供應商，也是第一家讓LiDAR系統真正上路的公司。自此之后，討論開始圍繞供應商如何降低價格展開。但是，可接受的成本是怎樣的？據報道，大陸集團和采埃孚的單位價格不超過幾百美元。

LiDAR成本的下降潛力是CES 2018上的一個話題。來自美國的初創公司TriLumina（得到DENSO美國，株式會社電裝的投資）表示，使用MEMS微鏡技術意味著更便宜的激光陣列，總體系統成本可降至200美元。同時，固態LiDAR開發商Quanergy聲稱如果產量增加，將有途徑將系統降低至100美元。Quanergy位于加利福尼亞，使用更小的傳感器和一種被稱為光學相控陣（OPA）的技術，使得更簡便的集成和更低的成本成為可能。

Laux相信可以實現可接受的成本，他表示，“LiDAR是一種材料科學，因此我預計隨著制造業供應商的興起，未來5到7年內的定價將會有實質性的下降。即便與5年前相比也有進步，某一時刻，組件的成本將達到4到5千美元左右，而現在的情況并非如此。”

Eichenholz總結道，該行業必須謹慎，“很多人追求低成本，而不知道在性能方面的取舍是什么。就基礎技術而言，10年來LiDAR技術幾乎沒有創新，而成本上的下降以犧牲性能為代價。”

隨著LiDAR行業走進自動駕駛，失敗變得越來越少。價格方面的惡性競爭可能會催生自動駕駛汽車所擔心的系統，無法滿足實際的需求。