作者 / 曹锦
在自动驾驶试错验证的关键阶段，车载激光雷达也同样处于一片「战场」。
与前者一样，激光雷达经历了风口、量产、验证，以及种种技术路线的争论。如今，其应用方向正逐步形成共识，但面对城市NOA的落地潮，以及智能汽车各式内卷，它还要应对时刻更新的需求。
在今年的上海车展上，有超过30多家车企品牌展出搭载激光雷达的车型，其中禾赛激光雷达上车的新车也不算在少数。
在激光雷达面临多种可能性的节点，「首席智行官」对禾赛科技亚太区汽车业务副总裁进行了专访，邀请他对技术路径、降本方案及城市NOA的兴起发表了自己的观点。
技术路线的阶段性结论
在经过一定时间的沉淀后，激光雷达的主流技术开始浮现。现在的一线供应商和车企，将重心由MEMS移向转镜，并在905nm和1550nm的波长中倾向于前者。多家供应商正在放弃MEMS，其中就包括博世和Innoviz。
身为头部激光雷达企业的禾赛，曾经也内部尝试过不同的技术方案，但最终还是下定决心主攻905nm+一维转镜。
张伟介绍称，激光雷达是由光学结构，收发系统，信号处理等几大部分组成。「禾赛其实已经进行过非常多的技术尝试，在这个过程中，很难说做到all in单一路线。」
至于为何如今选择了一维转镜？张伟表示，这是出于工科男的「朴素价值观」—— 如果一款产品机械简单、电子复杂，才能够实现大规模工业化；而如果反过来是电子简单、机械复杂的，则更像是工艺品，而非工业品 。
工业产品最大的诉求是质量的稳定性，和量产供货能力，满足这两点的前提是产品结构必须简单。而MEMS虽然能够节省激光器的数量，但是其稳定性和耐久度却颇受争议。
「目前禾赛的主力产品的使用一维转镜的光学结构，工作转速一秒钟约三转，而MEMS振镜工作振动频率可以达到几百上千赫兹，两者的差异是非常明显的。而且，大家也逐渐发现了MEMS的量产难度，想必这也是Innoviz和宝马的项目没有实现量产的原因。」
不过，虽然一为维转镜的结构简单在可靠性上优势明显，但一维转镜由于只能改变光在单一维度上的传播特性，这就意味着如果想提高点云效果，必须要有强大的激光器阵列来支撑。对此，禾赛给出的解决方案是，内部集成 128 个独立 VCSEL 激光器，实现 1200x128 的超高全局分辨率，以每秒 153 万的超高点频输出海量三维实时数据。
另一方面，905nm和1550 nm的波长之争也由来已久。「 1550nm目前的优势是感知距离较远，但其使用的半导体激光器的成本较高，价格较昂贵，功率也较高；905nm的硅基产业链更加成熟，功率相对较低，且基于禾赛的芯片化程度提升，以及不断增强的光子探测能力，新一代905nm产品的测远可以达到250米，下一代可达到300米，甚至有望超出1550nm产品的测远能力。 」张伟说道。
与此同时，基于禾赛的芯片化设计，以及不断改进的单光子检测能力，其新一代905nm产品量程已达到了250米，在下一代产品上或可达到300米，甚至有望超出1550nm的量程。
不过，张伟也提出，激光雷达毕竟是新生的车载电子部件，所以还不能 100% 确定目前的主流路线就一定是对的，只能说截至目前市场对相应方案更易接受。
为何执着于自建产线？
曾经有业内人士指出，激光雷达从0到1的门槛，是要越过50万台的量产数字。对此，张伟并不认同。
「将50 万台激光雷达算作门槛，就像在说造车新势力将年产200万台车算作门槛。」他表示，禾赛去年交付了约8万多台激光雷达，其中车载的有6万余台。今年Q1也已经交付约2.8万台车载激光雷达，由此也可预见 今年的数字可能会是去年的几倍 。
据法国市场调研公司Yole披露，禾赛在L4市场营收上占比60%左右，而在ADAS领域，禾赛也拥有27%的前装定点数量。
除了理想，集度、路特斯等现有客户外，禾赛还在今年与赛力斯、上汽等新客户达成合作。在生态圈不断扩大的同时，禾赛的交付能力也必须应对挑战。
「禾赛最看重的护城河，一个是芯片化技术，另一个就是自建产线，以此保证产品的快速迭代和大规模交付能力。」张伟透露称，禾赛目前已有3家在运行的工厂，第4家工厂下半年就会投产，而且如今ADAS激光雷达生产线节拍也从90秒/台提高至45秒/台。
「 如果持续提速的话，我们在2024年以前，可以实现百万台产能。 」
张伟表示，禾赛还是要坚持自建产线。因为其认为研发产生的问题都是在制造中发现的，也需要在制造中去解决。
张伟称，制造中发现的问题一定会反馈到研发，然后去不断的去迭代，其实制造会是研发的一部分。
难度高、作用大的「降本攻略」
自从智能汽车开始搭载激光雷达，其搭载数量也总会成为卖点。尤其在城市导航辅助驾驶开始落地后，双激光雷达或者1+2补盲套餐几乎已成标配。可尴尬的是，偏巧此时车市燃起了价格战的战火，火势很快蔓延至供应链。
张伟介绍称，由于激光雷达的设计生产加工制造难度很高，所以目前其价格确实还比较昂贵，这也是业界认为激光雷达上车最大的阻力，禾赛希望通过一条难度更高，投入更多，但会走得更远的路来推动降本。做难而正确的事情。
2017年，禾赛成立了芯片研发团队，目前已经自研了三代芯片。「 禾赛通过芯片化技术，开发专用集成电路ASIC，将数百个元器件集成到几颗厘米级的芯片上，从而大幅减少内部元器件的数量，降低成本。 」张伟说道。
一旦这条「更难的路」走上正轨，禾赛就会拥有更多自研器件，更有可能在降本战略上打通关。
「我们希望能够将激光雷达推上摩尔定律的轨道，持续增能降本。」张伟称，从智能驾驶的发展速度来看，如果想让激光雷达发挥足够多的作用，前提是让大家能「用得起」。
「如今的手机摄像头已经能达到1亿像素了，和我的学生时代相比是几个数量级的差别，但其价格反而便宜了，这就是依赖于芯片化的不断的迭代进步。」
自从特斯拉应用4D毫米波雷达开始，这一传感器似乎突然成为「新宠」，甚至有人称其为「激光雷达的平替」。
不过张伟认为，4D毫米波雷达的清晰度与激光雷达比，至少有上百倍的差距。「如果看点云的话，会呈现几个数量级的差距。「比如说激光雷达现在每秒大概有150万个点的点云来还原3D事件，4D毫米波大概只有数千点，相当于一个『近视眼司机』。」
另外，如今占据栅格网络（Occupancy Network）的流行，似乎也让激光雷达的位置显得有些「尴尬」。因为前者可通过视觉生成3D空间，与后者属性看起来有所雷同。
对此，张伟称， BEV和占用栅格模型的视觉系统，其实可与激光雷达形成有效互补 。
「目前我们的主机厂客户大量采用了这种搭配方式，Lidar在此就如同是安全气囊的作用，因为其冗余性很强，能在极端环境下解决一些corner case。」
他认为，总体看来，激光雷达相较于其他传感器，仍具有不可替代性。激光雷达作为一个高精度3D传感器，在复杂路况，高速小物体，隧道进出光线明暗变换等困难情况下有深度信息的感知能力。
更多玩法待解锁
在比亚迪仰望U8展示功能后，大家会发现其实车载激光雷达还能有更多的用途。例如U8的路面预瞄系统，可通过激光雷达和摄像头的感知，进行全地形检测，并可提前调整悬架阻尼，优化舒适性。
张伟表示，其实激光雷达更像是一枚功能键，可以解锁更高阶的智驾花样。随着算法的不断的迭代，实现更多玩法是完全可行的。
对此，他举了个例子：在立体车库中，双层车位的升降，需要依靠一根很细的钢丝去拉动。在晚上光线不好的时候，这根钢丝靠摄像头很难被发现；而毫米波雷达的角分辨率不够，对超声波雷达距离又太近，所以此时激光雷达就能够发挥独特的作用。
「现在很多玩家在做AVP或者循迹倒车功能，如果没有激光雷达，这些场景可能会面临更大的风险。所以禾赛认为：激光雷达不仅是安全件，也是功能件。」
结语
目前激光雷达确实还远未达到成熟阶段，降本的功课、量产的难点以及标准的缺失，使得大量尘埃仍未落定。不过，随着自动驾驶的逐渐沉淀，对激光雷达市场的争夺也将进入白刃战阶段，这需要做足大量的准备。
为此，禾赛在发布产品背后，也正在默默做着功课。例如牵头ISO国标的起草工作，并已制定了清晰的推进规划。同时，芯片化和自建产线这两条路线，为激光雷达的降本、迭代和国产化率的提升，无疑起到了正向提速的作用。
同时，面向海外市场，禾赛刚在德国斯图加特成立了办公室，其他的海外也在规划中。「相信海外市场会在2025年左右迎来激光雷达应用的一次高峰，我们也会为此做好准备。」
