LiDAR技术能否成就自动驾驶的高可靠性

　　据麦姆斯咨询报道，自20世纪60年代以来，激光雷达(以下简称LiDAR)就已经成为一种成熟技术。早期应用包括建筑和考古用途的测绘，美国宇航局(NASA)第九次载人登月任务阿波罗15号(Apollo 15)也使用了LiDAR技术来绘制月球表面图。但是直到千禧年之初，LiDAR才引起汽车行业的关注。LiDAR具有连续和高精度3D扫描的潜力，对参与早期自动驾驶汽车开发的厂商而言具有很大的吸引力。

　　自此之后，该技术得到改进，顶部安装的LiDAR已经成为Waymo等公司在公共道路上进行自动驾驶测试的常规“模样”。但是LiDAR系统还没有进入大规模量产，单个单元的成本为75000美元。成本问题意味着关于LiDAR是否能在汽车行业占有一席之地的争论仍将继续。持续冷落这项技术的一个重要发声来自于特斯拉(Tesla)的首席执行官Elon Musk，2015年的新闻发布会上，他认为LiDAR非必要技术，2017年继续声称特斯拉可以在两年内通过更便宜的传感器组合，例如雷达和摄像头，实现L5级自动驾驶。

　　可以预见的是，特斯拉首席执行官的意见已经引起一些人的强烈反对，包括通用汽车公司(GM)自动驾驶汽车集成总监Scott Miller在2017年末表示“特斯拉首席执行官对自动驾驶的说法是‘一派胡言’”。

　　LiDAR对自动驾驶至关重要

　　LiDAR技术开发公司Luminar Technologies的联合创始人兼首席技术官Jason Eichenholz表示，对LiDAR技术的争论将告一段落。Eichenholz强调道，“真正的自动驾驶绝对需要LiDAR技术”，Luminar公司的LiDAR技术被证实将出现在丰田(Toyota)平台2.1版和3.0版自动驾驶测试车上。Eichenholz提到，“一旦自动驾驶汽车开始脱离封闭道路并进入真实道路，它们就必须拥有‘5个9’(99.999%)的可靠性。因此LiDAR技术是必不可少的。摄像头和雷达面对现实驾驶场景的边界情况，缺乏及时做出反应所需的性能，汽车周围的场景需要像人眼一样能够以3D模式进行观察。”

　　Eichenholz所说的边界情况指的是在道路上可能自发产生的意外情况，如从两辆停放的汽车之间走出一个小孩，因道路工程关闭一条车道，一辆半挂车喷漆成与驾驶员前方天空一样的颜色，2D扫描设备可能无法正确解读上述情况。适应能力使得人类非常适合处理这些意外。机器则不可一概而论。

　　Eichenholz继续说道，“如果一辆车停在路边，是否停在三英尺的行车道内呢?如果是本人驾驶，我们可以看到并做出调整。LiDAR技术所提供的高保真愿景意味着自动驾驶汽车也能够了解周围的世界，并提前做出决定。”

　　大陆集团(Continental)高分辨率Flash LiDAR部门的业务开发和销售主管Tom Laux表示，大陆集团的供应商无法确定该行业是否需要LiDAR，很显然，通过单一的感知功能无法实现5个9的性能。他建议“应该将3种传感器组合在一起，像摄像头这样的2D传感器可以对信号颜色、交通标志和车道标记进行成像。雷达来确定速度，LiDAR以更精准的方式提供准确的角分辨率和3D成像。”

　　性价比的重要性

　　但是如何将成本降低到原始设备制造厂商(OEMs)可以认真考虑的水平呢?答案在于固态解决方案，Laux将其简单定义为没有移动部件。通过将所有机械部件集成到微芯片上来降低成本，基于制造环境的规模，使用半导体基础制造技术构建出的任何事物都将遵守相同的成本曲线。他说道，“换一种说法就是，你生产的越多，随着时间的推移，这些东西就会变得越便宜。”另一大关键的好处就是去除机械部件，意味着将获得更好的可靠性。

　　但是，Eichenholz也指出我们不应该过分强调“固态”这一概念，最为重要的是供应商能够提供可以达到性能要求，并进行量产的可扩展系统。Laux赞同这一观点，并表示只有达到性能要求才能开始缩减成本。Luminar的系统就是自底向上构建的。这样做有助于公司解决在开始时所遇到的众多挑战，包括扫描范围问题。

　　Laux表示，“该系统的关键性能目标之一是检测反射率仅10%的目标，例如深色物体：轮胎或是200米开外一个穿黑色连帽衫的人。这个数字是我们从每位客户那里收集到的，检测时间大约相当于7秒。”Laux认为系统所能检测到的物体范围介于200到250米之间。此外，系统必须能够抵御来自天气和其它LiDAR系统的外部干扰。为了在成本范围内满足性能要求，供应商必须不断创新。

　　自底向上构建帮助Luminar进行了基础架构的变更，将激光波长从905纳米增长到1550纳米，使功率增加到十倍，同时保持在人眼安全范围内。Eichenholz说，最初的905纳米是在LiDAR系统中使用硅接收器的结果。以前估算使用铟镓砷(以下简称InGaAs)作为替代品太过昂贵，这是一个错误的假设。

　　Eichenholz补充道，“我们从头开始建立我们的系统，并深入供应链以优化可制造性。我们的激光源具有很高的可扩展性，因为它们与电信设备使用相同的装置——激光二极管和InGaAs接收器，因此我们将波长增加到了1550纳米。”

　　大陆集团也在其高清3D泛光激光雷达(Hi-Res 3D FLASH LiDAR)系统中采用了InGaAs接收器，LiDAR开发商Advanced Scientific Concepts在被大陆集团收购之前就开发出了此项业务。Laux解释道，“3D FLASH LiDAR为每一帧发射一束激光脉冲，激光脉冲就像照像机上的闪光灯，当它离开激光器时，会通过扩散片(diffuser)，将光线散射到接收器物体的视场中。因此，不管黑暗还是下雨，泛光灯都是照明神器。”

　　缺乏智能?

　　与此同时，旧金山的初创公司Aeye正在关注固态产品中使用的人工智能(artificial intelligence，以下简称AI)技术。Aeye公司的创始人兼首席执行官Luis Dussan表示，“LiDAR本身缺乏智能，现有系统不会考虑到场景的演变或任务是什么。它们到处寻找，以固定模式扫描，尽可能多地收集数据，而不需要慎重考虑。75%到95%的数据因无用而被丢弃，收集不必要的数据会对宽带产生巨大的压力，导致延迟响应时间，成为重大安全隐患。”

　　Aeye的LiDAR系统(智能检测和测距)模仿了人类的视觉皮层，为关键对象带来更高的分辨率。该系统不限于固定激光扫描模式。Dussan表示，“人类不会对所有事物给予同等的重视。我们的视觉皮层意味着我们可以快速评估，确定优先顺序并关注相关内容。LiDAR技术也能动态跟踪目标和感兴趣的对象，同时始终严格评估周围环境。”节省出来的带宽以及由此带来的安全性的提高意味着他的公司希望能够推动安全，及时推出具有安全装置的商用化自动驾驶汽车。

　　LiDAR在ADAS(高级驾驶辅助系统)和自动驾驶技术发展中的重要性不言而喻，原始设备制造厂商和供应商纷纷对专业的LiDAR厂商进行重大投资。包括前面提到的丰田研究所(TRI)投资Luminar，福特汽车(Ford)和百度投资了Velodyne，通用汽车收购了位于帕萨迪纳的初创公司Strobe，欧司朗(Osram)购入Leddartech的25.1%股份，采埃孚(ZF)收购了总部位于德国汉堡的Ibeo汽车系统40%的股份。

　　LiDAR是一种材料科学

　　2018款奥迪A8于2017年在巴塞罗那揭幕，配备LiDAR成为第一款提供SAEL3级的自动驾驶技术车型，引起多方关注。法雷奥(Valeo)是其LiDAR供应商，也是第一家让LiDAR系统真正上路的公司。自此之后，讨论开始围绕供应商如何降低价格展开。但是，可接受的成本是怎样的?据报道，大陆集团和采埃孚的单位价格不超过几百美元。

　　LiDAR成本的下降潜力是CES 2018上的一个话题。来自美国的初创公司TriLumina(得到DENSO美国，株式会社电装的投资)表示，使用MEMS微镜技术意味着更便宜的激光阵列，总体系统成本可降至200美元。同时，固态LiDAR开发商Quanergy声称如果产量增加，将有途径将系统降低至100美元。Quanergy位于加利福尼亚，使用更小的传感器和一种被称为光学相控阵(OPA)的技术，使得更简便的集成和更低的成本成为可能。

　　Laux相信可以实现可接受的成本，他表示，“LiDAR是一种材料科学，因此我预计随着制造业供应商的兴起，未来5到7年内的定价将会有实质性的下降。即便与5年前相比也有进步，某一时刻，组件的成本将达到4到5千美元左右，而现在的情况并非如此。”

　　Eichenholz总结道，该行业必须谨慎，“很多人追求低成本，而不知道在性能方面的取舍是什么。就基础技术而言，10年来LiDAR技术几乎没有创新，而成本上的下降以牺牲性能为代价。”

　　随着LiDAR行业走进自动驾驶，失败变得越来越少。价格方面的恶性竞争可能会催生自动驾驶汽车所担心的系统，无法满足实际的需求。