激光雷达廉价时代到来：成本降至50美金以内

　　激光雷达自从出道以来，一直以昂贵著称，号称雷达界的「劳斯莱斯」。在车载激光雷达方面，全世界的供应商也比较有限，近年来走入公众视野最多的，当属Quanergy和Velodyne两家企业了。

　　其中，Velodyne更是因为百度对其投资1.5亿美元，而被中国的不少媒体关注。近日，Velodyne方面传出大新闻，他们宣布自己在固态激光雷达的研发中取得了突破性的进展，不仅能够实现小型化，而且还有希望在大批量生产的情况下将成本降低到50美金以内。

　　一、凭什么卖这么贵?

　　激光雷达原来有多贵?想必各位都有所耳闻。就拿Velodyne的产品来说，64线的产品通常需要8万美金左右;32线的大概可以折半，也要4万美金;而即使是一些无人机上面所使用的VLP-16，也要8000美金。

　　至于为什么这么贵，大致可分为两个原因。

　　首先，激光雷达是工业上使用的硬件产品，有着无法削减的固定研发成本，只有量产规模的增加可以将这部分成本摊薄。但是，即使是在无人驾驶研发浪潮如此汹涌的情况下，激光雷达的需求仍然不足够大。

　　另外，与软件不同，激光雷达这样的硬件产品是需要实实在在制作出来的。其制作成本很难下降，因为激光雷达属于高精密机械，对制作工艺的要求极高，也就导致了制作成本的提高。尤其是对多线的激光雷达，比如64线的产品就会比32线贵4万美金左右。

　　二、不用激光雷达不行?

　　显然，这么昂贵的激光雷达并不能够进行商业化。那么既然贵的要命，那不用行不行呢?在智能驾驶研发方面，确实有人不用。特斯拉本来一直是最典型的代表，马斯克原本认为只用计算机视觉技术就能够实现自动驾驶，结果出了事故，也直接导致了特斯拉和Mobileye的分手事件。Mobileye本身是一家在智能驾驶视觉感知技术方面的巨头企业。而现如今，国内也涌现出了一批希望用毫米波雷达+计算机视觉实现不同级别智能驾驶的创业公司。

　　激光雷达的优势在于能够实现精确测距和障碍物检测，并能够进行空间定位。而无论是毫米波雷达还是计算机视觉技术，目前都无法做到足够的精确度。

　　所以，如果想要做3级以下水平的智能驾驶，那么是有可能不需要激光雷达的，因为人实际上还在主导驾驶行为;而4或5级的水平，需要更精确的传感技术，多传感器融合恐怕是未来的解决方案。当然，如果人工智能继续深入发展，使得计算机视觉技术足够强大，完全取代激光雷达也是有可能的，但恐怕需要的时间不会太短。

　　三、固态的就是便宜的?

　　现在，Velodyne宣称有希望将原价几万美金的激光雷达降低到成本50美元以内，这无疑会引发业界的讨论。那Velodyne为什么敢说能够做到呢?

　　首先来看什么是固态激光雷达。这个概念和电脑的固态硬盘(SSD)可以类比。机械硬盘要依靠内部的机械旋转来读写数据，因此通常体积比较大，稳定性也不太好;而SSD固态硬盘则是依靠电子元器件来工作的，所以体积可以做得比较小，读写速度也更快。

　　具体到车载激光雷达上，如谷歌豆荚车上面的那个小犄角，其实是不断地在旋转的，个头也比较大，固态激光雷达不需要机械旋转部件，通常也会比较小。

　　但是一定有人会问，加装SSD的电脑比原来贵呀，怎么到了激光雷达这里反而能便宜了?这一点确实有所不同。

　　传统的机械式激光雷达性能非常好，其不足之处仅仅是在于成本高和体积大。而其性能上的优点和两个缺点，都是因为机械旋转部件的存在而导致的。固态激光雷达由于去掉了机械旋转部件，从而能够很大程度上解决成本和体积的问题，现在的技术关键点在于如何使得固态激光雷达的性能同样做到足够出色。

　　四、9块9包邮能实现吗?

　　其实，随着时间的推移和需求的增强，可以说任何技术的成本都会降低的。如果我们参考GPS走过的发展历程就会发现，1981年的第一台GPS接收机10万美金，现在的GPS芯片售价则是5美元，这还不算通货膨胀。

　　目公认的未来激光雷达发展方向，就是「固态化、小型化、低成本」，而实际上我们也已经看到了像Quanergy和Velodyne这样的企业拿出了产品，想必激光雷达能够商业化的那一天并不会十分遥远。