随着科技的发展，自动驾驶汽车应运而生。无论是以福特、奔驰等为代表的传统汽车巨头，还是以特斯拉、蔚来汽车、奇点汽车等新能源汽车厂商，亦或是像滴滴、Uber 这样的共享汽车平台，都不断加大对自动驾驶技术研发的布局。
奇点汽车美国研究与创新中心首席科学家黄浴博士曾表示，对于自动驾技术研发，最重要也最难的是感知部分，而感知周围需要传感器，目前常见的传感器有摄像头、激光雷达、毫米波雷达。近年来，以特斯拉、奇点汽车为代表的车企采用毫米波雷达实现全自动驾驶的阵营。曾被誉为自动驾驶的天眼的激光雷达却逐渐遭诟病，难道激光雷达就这么被“抛弃”了？
激光雷达逐渐被“抛弃”的原因
激光雷达主要通过发出脉冲激光探测目标，同时负责接收激光束的组件单元进行数据整合，二者通过不断地发射与接收，让系统通过算法感测记录周围环境，为下一步的车辆操控建立决策依据。然而越来越多车企选择毫米波雷达，细究其因，我们会发现激光雷达有明显的五大劣势。
激光雷达
第一，恶劣天气就罢工。雨雪雾等极端天气很容易影响红外线的侦测能力，从而导致激光雷达失效。
第二，思绪易混乱。激光雷达发出的激光没有编码，传感器就会分不清光线是来自自己人还是外人，
如果有黑客捣乱，就容易让激光雷达出现混乱的思绪，从而会造成车辆强制减速或者刹车的状况。
第三，远距离看不清。激光雷达采用辐射状的发射方式，在距离上有很大的限制，越远的地方收到的激光点越少，产生的点云也就越稀疏，所以它不容易识别远处的障碍物。
第四，识别速度跟不上。激光雷达通过旋转方式收集周围信息，但是在旋转时它的刷新速率相对较慢，如果车辆处于快速行驶中，激光雷达的识别速度就会跟不上，容易发生遗漏。
第五，出场费太高。激光雷达的价格昂贵，动辄就数万美金起步，因为它的数据量需求大，所以需要更高性能的处理器，另外激光雷达会按照发射的线束“收费”，线束越多费用越高。
这五个缺点成为了激光雷达很难普及的主因。除此之外，激光雷达和高清地图（HD map）之间也有着必然的联系。对此，黄浴博士曾表示：“激光雷达的第一个作用就是可以建立高清地图以及相应的基于高精度地图的定位”。HD map因为拥有可以精准到车道线的精密识别方式，所以和传统的矢量图相比，它的更新速率更慢，储存量更大。
HD map
而激光雷达的HD Map是不一样的数量级，对于地图的信息存储有着很高的要求，目前HD map里面的点云数据、反射图数据还很难进行压缩，车载通讯性能也很难进行提升。黄浴博士表示：“现在高清地图（HD map）是L4的标配，很多都需要匹配点云压缩或者抽象特征匹配技术，不过从目前来看，并没有哪家公司可以验证它的HD map能支持百万级车辆的自动驾驶导航。”
上述的技术难点和价格门槛限制了激光雷达在自动驾驶领域的普及。事实上，在做L4出租车运营的Waymo没有真正实现激光雷达的普及，而已经让大货车实现L4自动驾驶的图森和做低速园区自动驾驶的驭驶科技也没有采用激光雷达。市场研究公司 Yole Développement 技术和市场分析师 Alexis Debray 指出：“激光雷达技术远未成熟，我们才刚刚踏入大变革时代。”
毫米波雷达成为激光雷达最大的“威胁者”
在激光雷达饱受争议之时，另一个汽车传感器——毫米波雷达正在通过不断提升的高分辨率成为了激光雷达最大的威胁者。其实，毫米波雷达从上个世纪开始就被运用到了高端车型身上，所以技术十分成熟，而且毫米波雷达目前的价格是千元起步，性价比很高。另外，在同样雨雪雾的极端天气之下，激光雷达就会罢工，探测距离一般不会超过150米，但毫米波雷达就不会受到影响，探测距离可以超过200米。这些综合因素也是黄浴博士认为毫米波雷达有望成为黑马的原因之一。
目前，毫米波雷达已经成功斩获多家造车企业的芳心，奔驰、奥迪、沃尔沃等传统豪华车企以及小鹏、奇点汽车等造车新势力都在车型身上配备了毫米波雷达。奇点iS6配备了8颗摄像头（1颗双目）、12颗超声波和5颗毫米波雷达，在加上在感知、规划，决策和控制方面的深度学习以及在自主研发控制系统的配合之下，也许在不久的将来，你就可以切实感受到奇点iS6自动驾驶的魅力了。
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