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激光雷达实现量产上车,还有多远?——《WGDC会客厅》第三期

“90%不行,95%也不行,我们必须尽可能接近100%。”

随着自动驾驶量产进程加速,激光雷达也迎来了放量机会。一方面,通过激光雷达提升自动驾驶能力似乎已成为主机厂的主流自动驾驶方案,另一方面,国内外激光雷达厂商也在摩拳擦掌、积极做着量产上车的技术准备。这种双向奔赴,令得2023年的车载激光雷达市场具有了更大的想象空间。但总体来说,激光雷达上车应用还处于早期阶段,很多厂商在功能定义上的认知并不清晰,在消费者这端,激光雷达也没有建立足够的存在感。

近日,WGDC2023大会预热活动——《WGDC会客厅》第三期“车规激光雷达量产最优解”,邀请到了全球知名激光雷达制造商Ouster(OUST.US)亚太区副总裁Simon Sumner,镭神智能创始人、董事长胡小波,数字绿土首席战略官赵宝林坐客,三位嘉宾和泰伯网联合创始人、总裁陆碧君一起聊了聊激光雷达的量产上车,有关功能定义、技术路线、场景应用及产业格局等话题。

泰伯网

以下是嘉宾部分观点(基于ai翻译输出,未经嘉宾确认),获取完整内容请访问 http://wgdc.taibo.cn/ 查看视频回放。

激光雷达对于高阶自动驾驶的核心价值是什么?
它是终极自动驾驶方案的必备传感器吗?

Simon Sumner:我认为这里最重要的是安全问题。激光雷达在多传感器融合中是一个重要的要素,因为使用它可以探测到几乎任何物体。通过可扩展的架构,它可以被安装在多个不同的位置。所以我认为激光雷达对于高级别自动驾驶而言是非常重要的。激光雷达很贵,因为我们需要得到的安全检测接近100%可靠。90%不行,95%也不行,我们必须尽可能接近100%,我认为激光雷达在这里起到了不可或缺的作用。刚刚提到了马斯克先生和特斯拉他们现在拥护纯视觉方案,但我认为随着技术的发展,大家对于激光雷达的认知也会逐步发生变化。

赵宝林:目前车上用的一些传感器,从摄像头来讲,它在方位向上分辨率现在应该来讲都是非常高的。但是在沿着汽车前进方向距离深度信息的准确性,跟激光雷达还是差的比较多。另外一块儿来讲,车上用的毫米波在前进方向上测距表现比较好,但它对目标判断上又跟相机拉开了差距。所以目前为了更安全的考虑,还是将这种三种传感器综合应用。从方位向和距离向的信息的全面性、可靠性来讲,我们认为当下激光雷达还是有不可替代的一些优势,在高阶自动驾驶应用上激光雷达还是很必要的。

胡小波:谈自动驾驶我觉得安全是最重要的。马斯克说他不用激光雷达,曾经还说连毫米波都不用,但是你看他偷偷搞了一个四级成像毫米波雷达。特斯拉的成功不可复制,马斯克说的话也不是真理。我始终相信一点,就是这个世界万事万物都没有十全十美,有它的优势就有它的缺点,你要享受它的好处就要接受它的坏处。我认为多传感器融合一定是自动驾驶最基本的需求。无论激光雷达也好,毫米波雷达也好,摄像头也好,惯导也好,超声波也好,每个产品都有不同的用途,不是谁能取代谁的问题。

“车规级激光雷达”是伪概念吗,
什么样的激光雷达能被称为“车规级”?

胡小波:车规这一块,实际上每个主机厂对激光雷达的性能要求都不一样,你要看他具体想干什么。但是最主要的几个性能指标我相信一定是要满足的,首先是对环境温度的要求,-40度到85度,这是汽车电子产品最基本的一个要求。激光雷达器件要达到这个环境温度要求,再高20度左右是最基本的,你至少要能扛到105度,甚至120度。第二个是抗冲击振动的能力。机械,光学棱镜,激光探测器,所有元件全都绕着一个轴在转,能够在测远距离时扛得过冲击震动。做硬件出身的企业创始人也行能理解这个,但是做软件算法出身的很多时候他就不了解。

Simon Sumner:MEMS的激光雷达是不可能达到汽车级的。我们不相信混合固态设计是一种持续可操作的东西,而且存在功率密度问题。Ouster总的来说有一个信念,车规级激光雷达将是真正的固态设备,这是阻碍该技术应用的首要因素,因为就体积而言我们还没有达到这一水平,但我们正在实现这一目标。

激光雷达量产上车,还要翻越几座大山?

赵宝林:我们在激光雷达应用上确实面对着一些挑战,随着出货量的增长,这些年客户对于各种场景使用设备的这种小型化和轻量化的需求在逐渐的提高,同时对这些小型化的设备的降价需求也在提高,平均无故障或免维护时间需求也不断的提高数字绿土面对工业场景,以及自然景观三维重建这些领域,首当其冲的需求还是价格。第二个因素,就是产品的品质一致性。在避障这个领域可能觉得产品品质是够的,但是在建模这个领域可能精度就会稍差一点。甚至有些激光器在目标提取的时候,可能对强度信息要求比较高。最重要的我觉得可能还需要在这几个方面做出一些权衡吧,最终产品还是要满足不同应用场景的需求。

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