激光雷达自动驾驶的利器

　　近几年来，自动驾驶的概念越来越被频繁的提及，而自动辅助驾驶技术也在快速的发展。随着自动驾驶辅助系统在量产车型上的需求与日俱增，相关的感知硬件也得以快速发展。
　　平时开车需要用眼睛观察路况，自动（辅助）驾驶便是通过感知硬件来感知周围的路况，目前汽车上应用到的感知硬件包括但不限于：摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达以及V2X相关硬件等。
　　激光雷达是一种利用激光对周围环境进行3D分析以实现自动驾驶的先进技术，它是通过测量发射激光脉冲并从目标返回所需的时间来计算距离和三维效应的原理。特别是，由于它是一项高精度和完整的技术，因此被认为是自动驾驶汽车的关键部件。
　　汽车智能化成大势所趋
　　有数据预计，今年自动驾驶领域的市场规模将达到1200多亿美元，未来几年先进驾驶辅助系统（ADAS）将会逐步开始商业化应用，且更高级别的自动驾驶技术也是呼之欲出。
　　IDC预测，从2020年至2024年，全球自动驾驶汽车的出货量将从2773。5万辆增加到2024年的5424。7万辆，届时L3级别自动驾驶汽车的出货量有近70万辆，自动驾驶汽车的渗透率将超过5成，年复合增长率为18。3。
　　在自动驾驶技术快速发展的背景下，麦肯锡预测从2020年至2030年，ADAS及AD系统所需传感器的市场规模将由130亿美元增长到430亿美元。
　　目前自动驾驶汽车对周围环境的探测有两种方式，一个是重算法的视觉感知模式，另一个是以雷达为主的多传感器融合感知模式，这其中又以后者为主流，它以雷达作为主要的环境探测设备，车用雷达能提高系统探测的精准度与可靠度，进而大幅提升汽车整体的安全性能。
　　按照探测原理来划分，车用雷达又可以分为激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达等，其中激光雷达具有精度高、探测距离较远、抗干扰能力强等优点，能够提供三维深度信息，它被比喻为自动驾驶车辆的眼睛，决定着自动驾驶行业的进化水平，是实现自动驾驶落地最后一公里中极为重要的一环。
　　激光雷达起源于年代初期，是激光技术与现代光电探测技术结合的先进探测方式。相较于普通雷达，激光雷达具有分辨率高，隐蔽性好，抗干扰能力强等优点，可以帮助汽车感知道路环境，自行规划行车路线，并控制车辆达到预定目标。随着汽车智能化变革的推进，以及高级别自动驾驶技术的发展，乘用车领域对于激光雷达的需求正不断攀升。
　　激光雷达在驾驶领域的发展
　　1916年，爱因斯坦提出了光的受激发射理论，人类对激光开始有了认知。激光诞生之后便广泛应用在军事、医疗、通讯、工业、航空等各个领域，被认为是继核能、电脑、半导体之后人类最重要的发明之一。
　　而激光雷达也是在激光发生器诞生后立马就被考虑的一种用途。1969年7月美国第一次登月，在月球表面安装了一个类似镜子的后向反射器装置，在地球上向该装置发射激光，人类测得了精确的地月距离。
　　随着九十年代末人工智能的发展，自动驾驶概念也在飞速进步。2004年，美国国防部高级研究计划局为了能够找到为军方打造无人驾驶汽车的解决方案发起了一项名为DARPA无人驾驶车挑战赛的比赛。
　　参赛队伍中有一支来自音响品牌Velodyne，其创始人改装了一辆带有全景摄像头的皮卡参加了2004年的DARPA无人驾驶车挑战赛，并未能完赛，后续便制造一款360旋转式激光雷达，2005年、2006年他们带着装有激光雷达的无人驾驶参加了DARPA无人驾驶车挑战赛，开始名声大噪。2007年，第四届DARPA，11支赛车队通过了资格测试，支车队跑完了全程，而完赛车队中有支搭载了激光雷达。
　　随着Velodyne的崛起和无人驾驶汽车配备激光雷达的前景被看好，越来越多的企业开始了车载激光雷达的研发，涌现出了VelodyneLiDAR、Luminar、Ouster、法雷奥、禾赛科技、华为、大疆览沃、图达通等一众激光雷达头部企业，激光雷达的成本也开始大幅度降低。
　　在谷歌开始自动驾驶项目后，全球涌现出了大量的自动驾驶研发的企业，包括百度、Uber、Cruise、文远知行、小马智行等等。而这些企业无一例外的选择从L4级无人驾驶开始着手，自己打造测试车在法规限定的区域进行测试。
　　2022年以来，奔驰、宝马、蔚小理等车企的多款搭载激光雷达的乘用车纷纷上市。截至目前，国内宣布搭载激光雷达的车型已超过20款，包括蔚来ET7、理想L9、极狐SHI、阿维塔11、智己L7等。据佐思汽研统计，2022年H1国内乘用车新车激光雷达安装量达到2。47万颗；2022年下半年，国内拟交付的激光雷达新车达10余款，包括小鹏G9、威马M7等，将大幅提升激光雷达上车量，预计全年总安装量有望突破8万颗。
　　随着汽车智能化加速，L3自动驾驶快速导入，激光雷达整机及其上游产业链将迎来爆发型增长。据沙利文数据，2021年全球激光雷达市场规模达到20亿美元，同比增长100100，预计2025年全球激光雷达市场规模将达到135。4亿美元，20192025年的CAGR为64。6。
　　降本成激光雷达上车和量产关键
　　在对信息精度具备苛刻要求的高级别自动驾驶中具备不可替代的优势，在对信息精度具备苛刻要求的高级别自动驾驶中具备不可替代的优势。自动驾驶带动车载激光雷达进入需求爆发期，未来年汽车智能化最大的边际变化将会是级别自动驾驶渗透率快速提升。级自动驾驶方案的最大变化是增加了激光雷达作为多重传感器方案的重要组成部分，预计年起，车载激光雷达赛道将进入持续高速成长期。
　　现阶段激光雷达上车早期尚处于技术驱动阶段，性能是首要考量因素，随着技术的成熟和产业的发展，可靠性和低成本将成为接下来验证和量产阶段的角逐重心，这也是激光雷达上车和量产的决定因素。根据行业调研，激光雷达要大规模量产，的被调研者接受的价格在元以下，可接受价格控制在元以下的占比，在元之间的占比，在元之间的占比。当前、转镜、棱镜类型激光雷达的成本普遍已降至美元左右，离规模量产仍有一定距离。
　　当下激光雷达成本是阻碍普及的最大障碍。多个研究表明，收发芯片集成化是降本关键：发射芯片通过将数十个光学通道在集成光学芯片上一次制作完成，用集成式模组替代需要逐一通道进行调试的分立式模组，可大幅度降低了物料成本和调试成本，降本幅度达到70以上，并同时提高产品的稳定性、可靠性、一致性。接收芯片目前主要使用APD方案，由于APD单颗接收芯片较大，不适合CMOS集成。而SPAD尺寸小，利于和readout电路集成，从而降低了成本。
　　最后
　　随着自动驾驶级别的逐步升级，自动驾驶汽车对外部环境探测感知的要求只会是越来越高，在未来相当长的一段时间内，传感器技术仍然会存在多种技术流派齐头并进的发展格局。
　　未来依靠雷达的高级别自动驾驶不会只用单一的传感器来实现，多传感器融合已经成为业内共识和发展趋势，激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、摄像头等设备会根据需要被搭配使用，这样的组合也可以充分发挥不同传感器技术之间的互补性，进一步提升探测效率与行车安全。