比如最被大家熟知的國內(nèi)造車新勢力,小鵬、蔚來等。
他們的發(fā)布會就有種以前的手機發(fā)布會的感覺,每一次都有新鮮熱乎的技術被裝在車上。
咱看手機發(fā)布會,知道高通驍龍 888 理論上要比驍龍 865 好。
手機的攝像頭呢,也是越多越貴。
手機發(fā)布會廠商們喜歡攀比處理器,比誰的攝像頭更多,比誰的屏幕更大,而車企這邊則卷起了新東西 —— 激光雷達。
但這些新車發(fā)布會可不像手機發(fā)布會那么 “ 通俗易懂 ”。
大家看完發(fā)布會上的這些激光雷達的專有名詞,想必都一愣一愣的。
比如蔚來 ET7 發(fā)布會上,李斌說 “ ET7 搭載了 1550nm 的激光雷達 ”。
極狐汽車發(fā)布會上,阿爾法 S 全新 HI 版搭載了華為自主研發(fā)的車規(guī)級等效 96 線激光雷達。
小鵬 P5 發(fā)布會,小鵬 P5 搭載了等效 144 線的激光雷達。
手機發(fā)布會我知道攝像頭越多越貴,但新勢力車企為啥都在往激光雷達的方向卷?買車的時候要怎么考慮這個因素?
其實上面那些名詞其實都指向了一個東西,激光雷達。
為什么車企們喜歡在車上裝激光雷達?咱得從根說起。
目前市面上所有具備智能駕駛功能的汽車,它們實現(xiàn)智能的路徑幾乎都是一樣的。
感知 —— 決策 —— 執(zhí)行。
就像我們?nèi)碎_車的邏輯是一樣的,眼睛看到障礙物,大腦進行決策什么時候打方向盤,然后雙手雙腳去執(zhí)行。
而這個激光雷達,就是智能駕駛汽車的眼睛之一。
一輛智能駕駛汽車要想實現(xiàn)更多的智能駕駛功能,比如 L3 級別或 L4 甚至 L5 級別,首先就是要看的清楚。
目前路上跑的智能駕駛汽車上主要裝了三種眼睛,超聲波傳感器、毫米波雷達和攝像頭。
超聲波傳感器主要是用來看近距離的物體,比如停車時候探測周圍的障礙物是不是快碰到了。
毫米波雷達相較于超聲波傳感器看的更遠一些,比如探測和前方車輛的車距。
但是上面的毫米波雷達和超聲波傳感器這兩個眼睛都不能上下看,關鍵是看不高,它們只能平行看到前方。
并且只能知道障礙物在哪,障礙物長啥樣它們描述不出來。
這時候就需要攝像頭,它可以把近距離的障礙物看的一清二楚,告訴智能駕駛系統(tǒng),障礙物到底長什么樣。
But 。。
隨著行車環(huán)境越來越復雜,有些路況僅靠上面這三位兄弟還遠遠不夠。
比如之前Uber在美國的一起事故。
夜間,一位婦女推著自行車橫穿馬路,被開啟輔助駕駛系統(tǒng)的特斯拉徑直撞了上去,這名婦女也當場死亡。
后來根據(jù)公布的行車記錄儀數(shù)據(jù),初步分析是因為當時是夜間,而且這名婦女推著自行車緩慢移動,還一直處于路燈和車燈的陰影區(qū)域。
這導致攝像頭壓根沒看到前面有位婦女,而毫米波雷達對緩慢移動的物體靈敏性又不高,所以等到毫米波雷達檢測到或者攝像頭看到這名婦女時,指著智能駕駛系統(tǒng)做剎車反應,早就晚了。
那么有沒有一種能在夜間看的又遠又清楚的雷達呢。
沒錯,就是被寄予厚望的激光雷達。
其實我們最早用的那種車載地圖測繪用的就是激光雷達,比如那種車上頂個帽子一直轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)的那種。
這個就叫機械式的激光雷達,也是最傳統(tǒng)的激光雷達,里面放了激光發(fā)射器,然后綁在電機上 360° 的旋轉(zhuǎn),從而掃描周圍 360° 的區(qū)域。
但你細想。
一根激光擱那掃其實啥也掃描不出,所以激光的光束就得搞的越多越好,這樣才能掃描周圍一整個平面。
讀到這想必差友們應該明白小鵬和極狐新車發(fā)布會,那個 96 線和 144 線激光雷達是什么。
就是有 96 條和 144 條激光束在掃描。。
那是不是意味著要裝上 96 個或 144 個激光發(fā)射器呢?
那肯定不行,首先體積會很大,其次價格也會很貴。
所以,慢慢有了半固態(tài)激光雷達和純固態(tài)激光雷達。
大多數(shù)的智能汽車,目前使用的基本上都是半固態(tài)雷達。
半固態(tài)激光雷達就不需要那么多的激光發(fā)射器,就可以做到等效 96 線和等效 144 線的效果。
這個過程,其實是把機械式的那種旋轉(zhuǎn)馬達,用一個 MEMS( 微機電系統(tǒng) )來替代。
我們以半固態(tài)激光雷達里的微振鏡激光雷達為例。
微振鏡激光雷達雖然不能像傳統(tǒng)的機械式激光雷達那樣掃描 360 °的范圍。
但是它可以把幾束激光,通過微振鏡振動的形式把它變成幾十上百束激光,這樣就實現(xiàn)了多個激光發(fā)射器同時發(fā)射的效果。
除了我上面說的這些機械式的激光雷達,還有像 OPA 相控陣激光雷達、3DFlash 激光雷達和 FMCW 激光雷達等純固態(tài)激光雷達。
那么說完激光雷達的工作原理,我們再解釋下蔚來發(fā)布會上的 1550nm 激光雷達。
其實除了 1550nm,常見的還有 905nm,這些數(shù)字指的是激光雷達發(fā)出的光的波長。
905nm 波長的光,因為很接近我們?nèi)搜鄹兄目梢姽獠ㄩL范圍( 400-780nm )。
所以 905nm 波長的激光雷達一般功率做的比較小,防止影響到人類。
而 1550nm 遠離人類可見光波長范圍,所以可以把功率做的很大,這樣也就提高了激光雷達的探測距離。
所以激光雷達就真的完美無缺嗎?
必然不是。
在實際的駕駛場景中,某些高反射率物體就容易讓激光雷達變 “ 瞎 ”。
比如激光雷達掃描出的點云圖里,會出現(xiàn)像 iPhone 拍照那樣的鬼影現(xiàn)象。
也會出現(xiàn)膨脹現(xiàn)象,就是一個高反射率物體的點云輪廓往往會向四周擴散,成像出一個比實際更大的點云。
這些都會變成算法識別里的障礙,可能導致智能駕駛系統(tǒng)決策失誤。
而且還有一點就是激光雷達這玩意,真的是相當貴。
國內(nèi)禾賽科技、速騰的一顆機械式旋轉(zhuǎn)激光雷達,售價基本在 3000 美元以上。
而價格相對便宜的半固態(tài)式激光雷達,售價也在 800-1200 美元不等。
激光雷達的售價昂貴,也是大洋彼岸的馬斯克鄙視激光雷達的最大原因。
他曾表示 “ 任何使用激光雷達方案的人都是大傻 X,注定失敗( Doomed )”。
并且最近在特斯拉的美國官網(wǎng),Model Y 的 AutoPilot 介紹頁面,連毫米波雷達也給取消了,就剩下超聲波傳感器和攝像頭,并且上面還寫著 360° 無死角覆蓋。
而馬斯克極力倡導的實現(xiàn)自動駕駛的路徑,是純視覺路線。
在馬斯克看來,我們?nèi)丝梢灾灰蕾囇劬λ妬黹_車,為什么 AI 不行。
那老馬的純視覺厲害嗎?
也有問題,純視覺的風險并沒有比激光雷達小。
舉個簡單的例子,比如車載攝像頭記錄的下面這張圖。
右側(cè)大巴車明顯的印出了左側(cè) SUV 的模樣,攝像頭碰到這情況就蒙圈了,極有可能出現(xiàn)智能駕駛系統(tǒng)決策判斷的失誤。
在實際駕駛中,類似于這樣的特殊場景也還有很多。
但那些走激光雷達 + 視覺路線的車企之所以不走老馬的純視覺路線,是因為并不是每個車企都像特斯拉那樣賣了那么多車,有那么多的實車行駛數(shù)據(jù)來訓練自己的智能駕駛系統(tǒng)。
而激光雷達 + 視覺的路線,可以讓你即便沒有龐大的數(shù)據(jù)集,也依然可以依靠強大的硬件實力,快速實現(xiàn)更高階的智能駕駛。
所以說到底,是大多數(shù)智能駕駛車企采用的激光雷達 + 視覺路線好,還是馬斯克純視覺的路線好,這事現(xiàn)在還沒辦法下定論。
所以智能汽車裝上激光雷達是不是剛需這事,咱現(xiàn)在也還不好說。
不過差評君覺得,在 L3 以上更高級別自動駕駛規(guī)范政策出臺以前,激光雷達尚且還是個技術冗余的方案。
也就是說,現(xiàn)在大多數(shù)的智能駕駛場景并不能充分發(fā)揮激光雷達的優(yōu)勢,但激光雷達這玩意其實也是越早裝上越好,這樣可以更早的跟其它雷達傳感器熟悉配合,也方便廠商做后續(xù)調(diào)整。
所以歸根到底來個總結(jié),激光雷達可以讓新勢力車企便捷高效的步入更高階自動駕駛場景,特斯拉的純視覺依靠自己的龐大的實車數(shù)據(jù),可以訓練出更加成熟的智能駕駛系統(tǒng)。
國內(nèi)的百度阿波羅,他們最早做無人出租車也是走視覺 + 激光雷達的路線,但由于成本和未來智能駕駛系統(tǒng)穩(wěn)定性的考量,百度轉(zhuǎn)頭做起了純視覺路線,并且成為了中國唯一 L4 級純視覺城市道路自動駕駛閉環(huán)解決方案的企業(yè)。
所以說,雖然車企們開個發(fā)布會總喜歡卷激光雷達配置,但我們尚不能判斷激光雷達 + 視覺的路線和純視覺路線哪個才是未來。
最后呢,如果你因為想體驗一下智能駕駛功能,打算入手一輛智能駕駛汽車。
那我勸你別買,大可以等幾年更高階智能駕駛法規(guī)落地時再購入。
因為智能駕駛汽車身上背的這群激光雷達、毫米波雷達、超聲波傳感器啥的,更新?lián)Q代還是相當快的。
就像手機里的處理器,今年是 865,明年就是 888,一年一個樣。
新勢力車企們這么喜歡 “ 卷 ” 對于咱來說,那肯定是個喜聞樂見的事,就像手機行業(yè)一樣,說不定以后會出現(xiàn)像性價比之王的智能駕駛汽車。
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