來源/汽車之心

一個明顯的例子是，過去被車企用來做亮點宣傳的高性能激光雷達，悄悄淡出輿論 C 位，「四顆以下，請別說話」的豪言壯語淪為歷史，取而代之的是，「幾 V 幾 R」甚至是純視覺的感知方案。

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在前不久的上海車展上，許多人對這一點感受尤為深刻，從車企到供應商，無不在提降本，都在力求通過最簡單的硬件配置，實現更優的智駕體驗，這使得談論「上激光雷達、上幾顆」開始顯得不合時宜。

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有人稱之為行業回歸理性，所謂「一款車搭載激光雷達的多少，絕不代表該車自動/輔助駕駛能力的高低」，然而現在的情況卻是「最好一顆激光雷達也不要」，似乎從一個極端，又走向另一個極端，瘋狂堆料到激進減配的背后，暗藏著矯枉過正的隱憂，這其中需要理清的問題是，激光雷達的價值究竟是什么？

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降本大潮下，激光雷達開始被「拋棄」

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今年以來，強調「極致性價比」的智能駕駛方案越來越多。

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智駕供應商們紛紛提出，僅僅應用無/輕高精地圖、無 lidar、百十 TOPS 算力等簡單配置，便能實現 L2+功能，最典型如大疆車載，以低至 32TOPS 的算力，7V/9V 的純視覺配置，通過「強視覺在線實時感知、無高精地圖依賴、無激光雷達依賴」，實現包括城區記憶行車（32TOPS）/ 城區領航駕駛（80TOPS）在內的 L2+智能駕駛功能。

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同樣的還有元戎啟行，憑借?7V（可選配 lidar）和?200+ TOPS?的算力，在導航地圖覆蓋范圍內，可實現包括高、快速路以及城市復雜路段等全域點到點的智駕功能。

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據汽車之心統計，還有多達?20 家企業提出了類似方案，核心都指向「降本」。

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事實上，自 1 月 6 日特斯拉開啟「降價潮」以來，隨著國內車企紛紛跟進，成本壓力迅速傳導到位于產業鏈上游的智駕供應商，福瑞泰克董事長張林在接受 21 世紀經濟報道記者采訪時就曾表示：「應對被車企持續擠壓的成本壓力，只能逼迫自己卷得更厲害一點。」

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在此背景下，成本較高的激光雷達部件首先被「動刀」：中高端車型開始減配激光雷達，例如華為 ADS 2.0 相較 ADS 1.0，只采用了 1 顆激光雷達而非 3 顆；而中低端車型則直接閹割舍棄，比如小鵬 P7i Pro 版就沒有搭載激光雷達。

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福瑞泰克也表示，希望激光雷達成為一種可插拔的感知能力，即根據車企的需求靈活進行配置，也不會打破整體上基于視覺和毫米波雷達的系統架構。

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一位業內人士認為，行業正進入冷靜期，「現在的風向是內卷性價比。」

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把時間撥回到兩年前，截然是另外一種景象，彼時內卷的是激光雷達夠不夠多。

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2021 年 4 月 14 日，全球首款搭載量產激光雷達的小鵬 P5 正式發布，由此拉開了激光雷達上車大爆發的序幕，從蔚來、理想、哪吒等新勢力，到傳統車企上汽、廣汽、長城、吉利等，紛紛宣布將推出搭載激光雷達的車型。

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當時如果有車企沒談到用上了激光雷達，會被視作落后于時代，在品牌宣傳中也會處于十分被動的局面。

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需要指出的是，車企之間不僅比拼上不上激光雷達，上得多快，更較量誰上的多。2021 年廣州車展上，沙龍汽車一句「4 顆以下，請別說話」，為行業獻上了經典名場面。

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「激光雷達就像一陣風，來得快去得也快。」上述業內人士表示，當車企需要打造賣點和吸引流量時，便把激光雷達高高舉起，用來標榜高端，當成本壓力頃刻而至，便將激光雷達棄置一旁，這不由得讓人疑惑，激光雷達究竟是智能汽車的裝飾品還是功能件？

用禾賽科技 CEO 李一帆在新品 ET25 發布會上的自我「靈魂拷問」來說，激光雷達究竟是「must have」（不可或缺）還是「nice to have」（錦上添花）？

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安全防線，絕非錦上添花而是不可替代

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要弄清這個問題，首先得明白激光雷達給智能汽車帶來了什么。

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激光雷達擁有比攝像頭更多的深度信息，且不受光照影響，擁有比毫米波雷達、超聲波雷達更高的分辨率，直接輸出物理世界?3D 點云，大幅度提高了整車的感知能力，尤其是在對行人、靜態障礙物、小物體等障礙物的檢測上具有絕對的優勢，能夠為智能駕駛提供更深一層的安全冗余。

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當前，僅憑純視覺或「視覺+毫米波雷達」仍然無法取代激光雷達的作用。以純視覺方案為例，代表企業是特斯拉，雖然其一直宣稱使用「第一性原理」，和人類司機一樣僅靠視覺開車，然而人眼的焦距隨時可變，能夠做到在全景和瞬間聚焦之間快速切換，但目前的攝像頭技術還難以達到人眼的強大功能；

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此外，純視覺路線識別物體必須依賴大規模的神經網絡數據訓練，辨別障礙物的類型，如果現實道路上出現了數據庫中沒有的場景例如側翻的車輛，則可能由于無法識別，特斯拉汽車此前沖撞側翻的白車身卡車事故正來源于純視覺這一缺點。

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后面，特斯拉又引入了新的占用網絡（Occupancy Network）技術，然而其能否為汽車帶來足夠的安全性，仍備受質疑。

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今年 2 月，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）表示，因監管壓力，特斯拉將召回?36.28 萬輛美國汽車，原因是特斯拉的高階智能駕駛輔助軟件?(FSD 測試版)?存在增加撞車的風險。

蘋果聯合創始人史蒂夫·沃茲尼亞克日前在一次采訪中，甚至對特斯拉自動駕駛功能評論道：「如果你想研究出錯的人工智能，接受大量索賠，一有機會就試圖殺死你，那就去買一輛特斯拉吧！」

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事實上，哪怕拋開純視覺難以媲美人眼不提，特斯拉提出的「第一性原理」也并非能成立，這由于人眼也并非是完美的行車傳感器，當遇到強弱光環境，會出現瞬盲、抹黑等情況，容易發生交通意外。

或許是認識到純視覺路線的局限性，特斯拉最近在全新?HW4.0 硬件中，又加入了高精度 4D 毫米波雷達。

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「這意味著特斯拉純視覺路線的終結。」業內人士表示，4D 毫米波雷達在探測前方障礙物速度、距離、靜止狀態等過程中，擁有比攝像頭更突出的優勢。

他隨即補充道，哪怕是純視覺加上 4D 毫米波雷達也無法為智能汽車提供足夠的安全冗余，4D 毫米波雷達只是在傳統毫米波雷達距離、速度以及水平角的基礎上增加了多一維的信息，也就是俯仰角（也就是高度），同時分辨率略有提升，但仍然只能算是同類產品的升級，還達不到足夠高的探測效果。

然而特斯拉強大的示范效應，讓市場不由分說地萌生出用 4D 毫米波（成像）雷達取代激光雷達的想法，并迅速發酵，甚囂塵上，以至于禾賽、速騰、圖達通、探維、北醒等激光雷達廠商在最近的媒體溝通會上幾乎都被問道同一個問題：如何應對 4D 毫米波（成像）雷達的挑戰？

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而他們的回應都是激光雷達和 4D 毫米波（成像）雷達并不是同一維度的傳感器。

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4D 毫米波雷達雖然同樣具備成像功能，但在點云密度和質量上仍然無法與激光雷達性能媲美：前者每秒大概可以生成 10 萬個點云，而市面上 128 線激光雷達在同一時間能生成?140 萬點云，描摹出的物理世界精確度高得多。

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此外，激光雷達對于小型物體的漏檢率大大降低，角分辨率能夠達到 0.1°，相比之下 4D 毫米波雷達水平縱向分辨率通常在 1°以上，這意味著，當兩個目標物體間的角度差距小于 1°時，只有激光雷達可以分辨出。

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「4D 毫米波雷達現在的點云僅相當于 4 線或者 8 線激光雷達的效果，」探維科技 CTO 鄭睿童表示，無論是純視覺還是 4D 毫米波雷達，均無法替代激光雷達帶來的高精度識別以及主動安全冗余功能。

換句話說，激光雷達一定是「must have」。

華為常務董事、終端 BG CEO、華為智能汽車解決方案 BU CEO 余承東在車展期間和微博大 V「blood 旌旗」對話時也表示，不會考慮用「AI+視覺」替換激光雷達，因為后者提供的避障能力對于行車安全非常重要。

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激光雷達降本，從高端車型專屬走向全系標配

一邊是無比清晰的結論：激光雷達是智能汽車必備傳感器，另一邊卻是冰冷的現實：越來越多智駕方案在力圖摒棄激光雷達，橫亙在二者中間的是，激光雷達的成本仍處于相對較高的位置。

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光大證券在研報中指出，大部分性能優良的激光雷達價格在?1000 美元左右，與之相比，4D 毫米波雷達價格在?200 美元左右，而攝像頭更低至幾十美元。

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如此強烈的價格對比加上來自主機廠傳來的「降本」壓力，驅動著智能駕駛供應商尋求通過各種手段減少乃至棄用激光雷達。

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上述業內人士表示，這導致行業出現一種奇怪的現象：說起激光雷達，似乎只與中高端車型有關，只有城市 NOA 才必備。

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「激光雷達攸關智駕安全，難道還分什么檔次的車型，什么場景下才保障？」他補充表示，盡管在當前 L2+分級下，由駕駛員承擔安全責任，但考慮到智能駕駛容易讓部分人麻痹大意，供應商也理應像為汽車標配安全帶一樣，標配激光雷達。「主動安全不能減配，否則智能駕駛應用越廣泛，血淋淋的悲劇就越多。」

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破局之道還得望向激光雷達廠商。

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以禾賽為例，李一帆曾在公司上市首次財報會議中提及，2023 年，禾賽將開啟轉型，從高毛利、低交付量轉向低毛利、高交付量。

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在新品 ET25 發布會上，他透露，公司 ADAS 激光雷達的售價已經降到了幾百美元。

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禾賽降本的方式大概分為兩條路，其一是通過迅速上量，攤薄各項成本，2022 年禾賽總共交付超?6 萬臺 ADAS 激光雷達，通過大規模的量產，分攤了高昂的研發成本和生產成本，進而拉動產品價格下降；

其二是利用芯片化設計指數級降低成本，通過把數百個激光收發通道集成到幾顆分別負責發送和接收的芯片上，不僅大幅減少元器件數量、簡化供應鏈，在裝配上由于能夠自動化完成，還省去了人力調試，由此使得物料成本、調試成本、芯片成本均降低。

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李一帆認為，基于此，激光雷達有望遷移芯片行業的摩爾定律，總成本將大幅降低。

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探維科技的做法與禾賽不謀而合。

探維 CEO 王世瑋表示，通過芯片化設計提升系統方案的集成度，降低對高端信號處理芯片的依賴，大幅降低硬件成本。

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王世瑋透露，旗下 Duetto 系列產品（將搭載在 MPV 合創 V09 上）通過雙模組優化的方式進一步降低了成本，2024 年-2025 年會降至 200 美元的價格區間。

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值得一提的是，探維還進一步提出了面向未來的「降本」方式——硬件級圖像前融合方案，通過直接把圖像 CMOS 器件裝到了激光雷達產品中，不僅建立了一種嚴絲無縫的「時空同步協作機制」，解決了圖像與激光雷達的同步和融合問題，還達到了極限降本的效果。

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一方面，智能駕駛方案商無需投入多余算力，對多傳感器數據進行融合修正和補償，節省了高性能芯片成本；另一方面，通過硬件級圖像前融合，相當于只用一個 128 線的激光雷達和普通攝像頭，就能夠實現 800 萬高清圖像的效果，大大降低了激光雷達上車的成本壓力。

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王世瑋還補充表示，這一方案看似增加了攝像頭，但因為整合了硬件，整車的成本例如之前攝影頭單獨要耗費的接口成本都省了下來。

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面向激光雷達售價高的難題，圖達通不僅著眼于產品本身，更從整體解決方案入手，通過充分幫助客戶挖掘硬件性能，側面進行降本。

其最新開發的?OmniVidi 軟件平臺，包含感知中臺和工具鏈兩大組成部分。感知中臺通過模型算法將激光雷達的原始數據輸出為感知結果。工具鏈基于強大的激光雷達數據可視化、數據標注、模型訓練等工具，形成數據和算法的閉環，助力感知模型的快速迭代。

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OmniVidi 相當于在感知硬件與應用場景之間架起一座橋梁，可以幫助使用者更好的發揮激光雷達能力上限，打造更多場景應用。

速騰聚創同樣瞄準「降本」。速騰聚創聯合創始人兼執行總裁邱純潮在和車云/電動邦創始人程里對話時也表示，激光雷達不僅要在性能（探測距離和分辨率）和質量方面做好，還要重視成本優化。

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「我們在想一切辦法把（激光雷達）進一步芯片化，從設計的角度把產品的成本降低到極致。」

北醒也十分看重成本管控，北醒 CEO 李遠表示，通過芯片化降本是長期趨勢，此外還可以通過模塊化設計，減少整機裝調流程工序并能降低后段的不良率，兼顧成本和可升級性。北醒的 AD2、AD2-s 激光雷達就是基于這樣的思路打造而成。

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智能汽車的發展離不開激光雷達，盡管從過去到現在一直有「純視覺、4D 毫米波雷達」等取代激光雷達的論調出現，然而后者之于智駕安全的作用仍然被證明不可或缺，或許當下需要追問的不是「用不用激光雷達」的問題，而是如何「低成本用上」。

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欣喜的是，禾賽、速騰、圖達通、探維、北醒等激光雷達廠商們正在竭力破局，通過芯片化等降本方式推動智能駕駛更安全的普及。

可以預見的是，隨著玩家們不斷接力，不分車型、不分場景的激光雷達標配時代就要到來。