「使用車載光達(LiDAR)很蠢，任何依賴光達的人都註定要失敗(doomed)」、「昂貴的感測器是不必要的，這就像是一大堆昂貴的附屬品」、「虛假和愚蠢=高解析地圖和光達(False and foolish = HD maps and LiDAR)」、「我們要拋棄光達，記住我的話，這就是我的態度」……

2019年4月，特斯拉(Tesla)自動駕駛開放日上，鋼鐵俠馬斯克(Elon Musk)對車載光達技術進行了毫不留情的鞭撻和鄙視。但其實馬斯克也不是完全不認可光達，在談到SpaceX公司使用光達時，他就說這是有意義的，只是用在汽車上顯得很愚蠢而已。

不過，12月7日凌晨，一輛處於自動駕駛模式的特斯拉Model 3在美國95號州際公路上發生撞車事故。儘管沒有造成傷亡，但這似乎也從另一個側面說明，與毫米波(mmWave)雷達和攝影機相比，具備高解析度、遠距離和視角廣闊等特性，甚至能有效辨識遠端路面上石頭等非金屬物體的光達，對於自動駕駛，尤其是L3到L5級高階自動駕駛，還是必要的。

光達發展的最大障礙

32線、250公尺探測距離、10%的反射率，這是福特(Ford)和通用(GM)兩家公司在2015年底給出的無人駕駛用光達最低技術標準，在此標準以下的光達，一般只能用於機器人、運貨車等低端用途。

下圖展示了在自動駕駛從L1到L5級的演進過程中，車內感測系統是如何升級的。不難看出，在L1-2級自動駕駛階段，通常需要1-3個雷達系統和1個輔助攝影機；在L3級自動駕駛中，至少需要4-6個雷達和4個以上的輔助攝影機；而到了4-5級階段，則需要6-10個雷達系統、6-8個輔助攝影機和1-3個光達。

（來源：NXP）

對半導體產業來說，當前車輛中半導體元件價格平均在400美元左右，但在未來的10-15年內，這一數字將會上升至1,200美元。其中，400美元將完全用於自動駕駛。如果繼續細分這400美元，約1/4用於車輛人工智慧(AI)技術，剩餘的3/4將全部用於包括毫米波雷達、光達在內的感測技術，這絕對是一個不容錯過的龐大市場。

但傳統的光達採用旋轉馬達進行掃描，由於其機械結構精密又需要人工調試，導致生產效率比較低，這種不能規模化、自動化的生產方式是其成本居高不下的主要原因。

很多業界人士此前在接受本刊採訪時也都認為，車載光達系統當前最大的瓶頸還是在於成本太高，接近於一輛整車的成本只能使其主要被應用在無人駕駛測試車上，5年甚至更長一段時間內都還難以在乘用車上實現裝配。

如果以硬碟產業作為比擬，可能會更容易理解一些。早先的「機械」硬碟(HDD)內部基於機械旋轉元件進行資料讀寫，新一代的「固態」硬碟(SSD)基於電子元件，沒有機械旋轉元件，體積小穩定性高。同樣的演進規律也會發生在光達產業，MEMS、光學相控陣列(OPA)和Flash是當前車載固態光達的三種主要技術路徑。相較於機械式光達，固態光達更容易滿足自動駕駛普及的要求：大規模、低成本和車規級。

有業界人士稱，每隔12-18個月，光達的通道數將增加一倍，而同樣通道數的光達價格可以降低一半，這有點類似晶片產業的「摩爾定律」。而光達市場的爆發，要等到2021年前裝市場啟動，屆時每年的成長數量可能是十萬台、百萬台的水準。

根據相關機構的預測，光達市場規模將有望從2019年的8.44億美元成長到2024年達到22.73億美元，年複合成長率(CAGR)為18.5%。進入2020年後，隨著L3級自動駕駛車輛率先實現量產，各大車廠對車規級低成本固態光達的旺盛需求，很可能導致在今後的3-5年內，光達市場出現洗牌和變革。

有錢了，才能任性

回顧與展望歷來是媒體的習慣，我們不妨先盤點一下在過去的2019年中，光達產業最引人關注的一些融資項目。

• 1月：自動駕駛車光譜掃描(Spectrum Scan)光達公司Baraja宣佈完成3,200萬美元的A輪融資。不同於傳統的機械掃描型光達，Baraja採用類似稜鏡的光學元件和變換波長的光，為自動駕駛車提供「智慧之眼」。
• 3月：以色列固態光達廠商Innoviz Technologies宣佈獲得1.32億美元C輪融資，並於6月再融資3,800萬美元，共計1.7億美元資金將用於加速固態光達的生產、研發和團隊擴張。目前，Innoviz總融資額達到了2.52億美元，並與Harman、恒潤科技(HiRain Technologies)、安波福(Aptiv PLC)、BMW、Delphi和Magna等企業建立了合作關係。
  美國光達新創公司Ouster宣佈完成6,000萬美元融資，新資金將用於擴大Ouster的生產設施。目前，Ouster擁有兩條生產線OS-1和OS-2，生產4款光達，合作夥伴包括BMW、福斯(VW)、奧迪(Audi)、GM、豐田(Toyota)、長城(Great Wall)、日產(Nissan)等。
• 4月：中國全固態光達解決方案供應商一徑科技宣佈完成數千萬元人民幣的A輪融資。該公司的第一代光達產品採用了MEMS技術，計畫未來5年內實現L3級自動駕駛和無人物流領域的規模化落地，並透過自身整合晶片研發能力佈局下一代基於OPA技術的光達，瞄準5-10年後的L4/L5級自動駕駛市場。
• 5月：光達供應商未感科技順利完成千萬元級別人民幣的天使輪融資，將在掌握雷射探測新機制和實體層訊號處理演算法技術的基礎上，研發下一代高性能遠距離光達，開發產品從多線機械掃描光達到同調光達，覆蓋光達完整演進路徑。
• 6月：光達和3D感測器開發商Sense Photonics完成2,600萬美元A輪融資，將用於打造第一款商業化光達投入量產。其光達主要基於Flash固態結構，沒有任何光束掃描相關元件，據稱可在不影響整體成本的前提下，獲得90°垂直視場角和180°水平視場。
• 7月：矽谷光達新創公司Luminar宣佈完成1億美元融資，主要來自于Luminar的現有投資者G2VP、策略投資方康寧公司(Corning)、Cornes和富豪汽車(Volvo)技術基金等多家企業，目前其總融資額已達2.5億美元。
  Voyant Photonics完成430萬美元的策略投資融資，旨在透過OPA技術方案，打造結構緊湊，而且能將發射器和接收器整合在一起的光達晶片。
• 10月：韓國汽車零元件公司現代摩比斯(Hyundai Mobis)向美國光達公司Velodyne Lidar投資5,000萬美元。雙方將把首款為L3自動駕駛汽車研發的光達系統進行商業化，率先向亞洲市場供應該系統，再漸漸擴展至北美和歐洲汽車製造商。
• 12月：北京飲冰科技獲投數千萬人民幣Pre-A輪融資，資金將主要用於三款光達產品(16線、32線和64線)的商業化、技術研發和團隊擴張。2020年，他們計畫推出256線樣機、64×64樣機、256×256樣機、256×1024樣機。

中國業者崛起，但外資也不好惹

2019年12月初，Velodyne宣佈取消中國整個直銷團隊與部份技術團隊，裁撤中國辦事處20餘人，僅保留幾名負責通路與大客戶售後的人員。與此同時，以速騰聚創、禾賽科技、Livox為代表的中國業者卻在自動駕駛和機器人領域迅速崛起，例如百度和文遠知行的無人計程車就分別選用禾賽40線和64線光達。

其實早在2016年8月，百度為確保光達關鍵元件的供應，還曾與福特一起向Velodyne投資1.5億美元，作為回報，Velodyne也承諾將以具有競爭力的價格優先向百度供貨。但光達市場形勢隨著禾賽、速騰等公司產品的問世發生了變化，2018年5月，百度參與了禾賽科技的2.5億元B輪融資，由攝影機和光達組成的感測器套件Pandora以及百度自動駕駛測試車頂的光達開始出現雙方的身影。

價格優勢被認為是中國雷達的重要競爭力之一，但也有使用者認為中國光達產品在測距精度、時間同步、抗干擾等關鍵指標方面仍然落後於以Velodyne為代表的國外產品，一些對產品穩定性要求極高的用戶仍選用Velodyne等國外產品。

然而，就在中國業者與國外巨頭之間的差距不斷縮小之際，2019年8月，Velodyne 向美國加州地方法院提起訴訟，起訴速騰聚創與禾賽科技抄襲了自己的關鍵技術——US 7,969,558專利，這是一種基於光達的三維點雲測量系統和方法，主要用於機械式光達。此前，Velodyne還曾以同樣的理由起訴另一家光達公司Quanergy，在經歷了漫長的4年後，雙方才於2019年6月達成和解。

光達大戰在CES提前開打

在剛剛落幕的CES 2020上，以禾賽科技、速騰聚創、大疆、北醒光子等為代表的中國光達新創公司；以博世(Bosch)、采埃孚(ZF)、法雷奧(Valeo)等為代表的汽車零件業者；以福特、BMW、賓士、奧迪等為代表的車廠，都在圍繞光達產業積極佈局，使得彼此之間的競爭日趨白熱化。

例如禾賽科技就宣佈完成C輪融資，此輪融資由德國博世集團和光速聯合領投，美國安森美半導體(Onsemiconductor)、啟明創投、德同資本、新加坡Axiom等跟投，融資總額1.73億美金。此次融資也刷新了光達產業的最高單筆融資記錄。

大疆旗下自動駕駛公司覽沃科技(Livox)在CES發佈兩款高性能光達感測器：Horizon和Tele-15。這是兩款專為L3/L4級別自動駕駛應用設計的高性能光達感測器，Horizon於年初開始供貨，Tele-15將於今年第二季開始供貨。

Horizon的探測距離可達260公尺，水平視角(HFOV)為81.7°，可以輕鬆覆蓋10公尺外的4條車道，當積分時間為0.1秒時，其視場覆蓋率與64線機械光達相當。使用五個Horizon感測器組合即可實現360°覆蓋，而總成本僅為64線機械光達的5%。

Tele-15專為遠距離探測而設計，其結構緊湊，具有高精度和高可靠性等優點，極大地擴展了即時測距範圍。當積分時間為0.1秒時，Tele-15可以在15°圓形視場範圍內掃描99.8%的區域，勝過目前市場上銷售的128線機械光達。

此外，同樣位於深圳的光達公司速騰聚創展示智慧固態光達 RS-LiDAR-M1，視場角最大(120°× 25°)、探測距離最遠(150m@10%)、點雲整齊規律(0.2°×0.2°的解析度)、垂直125線、幀率15 FPS、尺寸全球最小。

北醒光子也在CES上發佈四款雷達新品，包括應用在在智慧垃圾桶、智慧螢幕、智慧家庭等場景的TF-Luna迷你光達模組、HornX的升級款Horn X2高性能光達以及TF02升級款TF02 Pro和TFmini升級款TFmini-S。值得注意的是，升級款Horn X2高性能光達在保證量程200m@7%反射率的同時，解析度高達0.09°×0.083°，相當於「在兩個足球場外可以探測到一隻黑色的兔子」。

當然，國外光達公司也沒閒著。由前蘋果(Apple)和Nikon工程負責人共同創立的Aeva公司發佈了調頻連續波(FMCW)晶片光達感測器 Aeries。這是一款4D光達感測器系統，將光達感測器的所有關鍵元件都集於一顆微型光電子晶片，據說可以探測到300公尺外的物體在每一點上的瞬時速度，也不會受到其他感測器或陽光的干擾，而且大量採購的成本將不會超過500美元。

矽光子新創公司SiLC Technologies與汽車外部照明系統公司Varroc Lighting Systems 在CES上共同展示如何將光達無縫整合到量產車前大燈中。此款頭燈基於精密的LED設計，採用SiLC的四個矽光子調頻連續波光達視覺晶片，可提供完整的20 x 80度視場(FOV)。

Ouster推出兩款新型高解析度數位光達感測器，即超寬視野光達感測器OS0和遠程光達感測器OS2-128，標誌著針對自動駕駛車和機器人應用而最佳化的超寬視野光達這一新類別的誕生，OS2-128具有先進的解析度和適合高速駕駛應用的240多公尺量程。

Ouster光達（來源：Ouster）

去年12月，博世和戴姆勒(Daimler)合作開發的L4級自動駕駛計程車已經在美國加州聖荷西正式試點。根據此前規劃，博世L3級自動駕駛方案預計在2020-2021年期間推出，可實現一鍵停車、高速公路自動駕駛、擁堵自動駕駛等功能。本屆CES上，博世宣佈其首款車規級長距離光達已經進入量產階段，希望透過規模化量產降低光達成本，從而促進市場推廣。

如果再加上奧迪A8 L3級自動駕駛採用法雷奧量產型SCALA系列光達、日本電裝(Denso)投資光達公司Triluminar、德爾福投資Innoviz等新聞，就不難看出，這些Tie 1廠商的思路就是想通過自身與車企之間的密切關係，將光達快速量產並裝備到新車上。

從來沒有「萬能的感測器」

當前圍繞自動駕駛發展的主要有光達、視覺攝影機和毫米波雷達三項技術。除了前文談到的光達外，視覺感測器的優點在於資訊量豐富，可以辨識車道線、路牌、標識，但沒辦法做到精確的測量距離，而且受光線、天氣影響比較大；基於電磁波原理的毫米波雷達可以全天候工作，不受外界條件影響，而且可以精確測量。但在AEB、ACC系統中通常就需要兩種感測器進行融合，即便其中一顆有足夠強的性能，也需要另外一顆提供資料的相互檢查。

作為當前L2到L3級智慧駕駛的主力感測器，2017-2022年，車載毫米波雷達市場的CAGR將達到35%，2022年全球車用毫米波雷達市場規模總計約160億美元，晶片約達80億美元。其中，短中距毫米波雷達規模為84億美金，CAGR為48%；長距毫米波雷達市值75.6億美元，CAGR為36%。

就具體使用情況來看，L2級車型目前基本使用3顆(1個長距+2個短距)毫米波感測器，到2022年左右，L3階段車型將增加到8顆(2個長距+6個短距)，到2040年左右，L5級的車型也將採用同樣的配置。

從ADAS到自動駕駛，毫米波雷達需求數量將成倍增加（來源：Yole Développement）

雖然雷達越多，探測的目標數量、精度和範圍都會相應提升，但成本、體積和功耗能否被整車廠接受將是一大挑戰。對IC廠商來說，其目標是要能夠將毫米波雷達系統的成本降到一輛車可以裝載10顆以上雷達的水準。

儘管雷達具備測速、測距、測角、全天候工作的能力，但缺乏足夠的解析度一直是其面臨的最大挑戰，新的成像雷達(Imaging Radar)一直試圖透過各種方法來控制輸出或輸入來解決這個問題，希望最終呈現出具備寬視野、長範圍的外部環境影像。業界人士認為，具備4D(距離、仰角、方位角、速度)或5D(前4種，再加上直接從雷達資料中進行目標分類)功能的成像雷達在定位應用等方面，非常有希望取代光達。

換言之，在某些Level 3、Level 4、Level5的試驗場合下，可以採用成像雷達作為補充，無需採用達到64線高解析度的光達，而採用16線相對成本較低的光達方案，以達到近似效果，這也是一種平衡的考慮。

成像雷達有望成為驅動L3-L5級自動駕駛的關鍵技術（來源：NXP）

未來的技術發展並非幾種方向擇其一這麼簡單。無論從自動駕駛還是輔助駕駛的角度來看，車輛也是需要有冗餘設計的，三類感測器的多感測功能在很長一段時間內都會共存。此外，考慮到光達、成像雷達的發展仍處於早期，談取代尚為時過早，一切都還是未知數。

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