隨著科技的發展，自動駕駛汽車應運而生。無論是以福特、奔馳等為代表的傳統汽車巨頭，還是以特斯拉、蔚來汽車、奇點汽車等新能源汽車廠商，亦或是像滴滴、Uber 這樣的共享汽車平臺，都不斷加大對自動駕駛技術研發的佈局。
奇點汽車美國研究與創新中心首席科學家黃浴博士曾表示，對於自動駕技術研發，最重要也最難的是感知部分，而感知周圍需要傳感器，目前常見的傳感器有攝像頭、激光雷達、毫米波雷達。近年來，以特斯拉、奇點汽車為代表的車企採用毫米波雷達實現全自動駕駛的陣營。曾被譽為自動駕駛的天眼的激光雷達卻逐漸遭詬病，難道激光雷達就這麼被“拋棄”了？
激光雷達逐漸被“拋棄”的原因
激光雷達主要通過發出脈衝激光探測目標，同時負責接收激光束的組件單元進行數據整合，二者通過不斷地發射與接收，讓系統通過算法感測記錄周圍環境，為下一步的車輛操控建立決策依據。然而越來越多車企選擇毫米波雷達，細究其因，我們會發現激光雷達有明顯的五大劣勢。
激光雷達
第一，惡劣天氣就罷工。雨雪霧等極端天氣很容易影響紅外線的偵測能力，從而導致激光雷達失效。
第二，思緒易混亂。激光雷達發出的激光沒有編碼，傳感器就會分不清光線是來自自己人還是外人，
如果有黑客搗亂，就容易讓激光雷達出現混亂的思緒，從而會造成車輛強制減速或者剎車的狀況。
第三，遠距離看不清。激光雷達採用輻射狀的發射方式，在距離上有很大的限制，越遠的地方收到的激光點越少，產生的點雲也就越稀疏，所以它不容易識別遠處的障礙物。
第四，識別速度跟不上。激光雷達通過旋轉方式收集周圍信息，但是在旋轉時它的刷新速率相對較慢，如果車輛處於快速行駛中，激光雷達的識別速度就會跟不上，容易發生遺漏。
第五，出場費太高。激光雷達的價格昂貴，動輒就數萬美金起步，因為它的數據量需求大，所以需要更高性能的處理器，另外激光雷達會按照發射的線束“收費”，線束越多費用越高。
這五個缺點成為了激光雷達很難普及的主因。除此之外，激光雷達和高清地圖（HD map）之間也有著必然的聯繫。對此，黃浴博士曾表示：“激光雷達的第一個作用就是可以建立高清地圖以及相應的基於高精度地圖的定位”。HD map因為擁有可以精準到車道線的精密識別方式，所以和傳統的矢量圖相比，它的更新速率更慢，儲存量更大。
HD map
而激光雷達的HD Map是不一樣的數量級，對於地圖的信息存儲有著很高的要求，目前HD map裡面的點雲數據、反射圖數據還很難進行壓縮，車載通訊性能也很難進行提升。黃浴博士表示：“現在高清地圖（HD map）是L4的標配，很多都需要匹配點雲壓縮或者抽象特徵匹配技術，不過從目前來看，並沒有哪家公司可以驗證它的HD map能支持百萬級車輛的自動駕駛導航。”
上述的技術難點和價格門檻限制了激光雷達在自動駕駛領域的普及。事實上，在做L4出租車運營的Waymo沒有真正實現激光雷達的普及，而已經讓大貨車實現L4自動駕駛的圖森和做低速園區自動駕駛的馭駛科技也沒有采用激光雷達。市場研究公司 Yole Développement 技術和市場分析師 Alexis Debray 指出：“激光雷達技術遠未成熟，我們才剛剛踏入大變革時代。”
毫米波雷達成為激光雷達最大的“威脅者”
在激光雷達飽受爭議之時，另一個汽車傳感器——毫米波雷達正在通過不斷提升的高分辨率成為了激光雷達最大的威脅者。其實，毫米波雷達從上個世紀開始就被運用到了高端車型身上，所以技術十分成熟，而且毫米波雷達目前的價格是千元起步，性價比很高。另外，在同樣雨雪霧的極端天氣之下，激光雷達就會罷工，探測距離一般不會超過150米，但毫米波雷達就不會受到影響，探測距離可以超過200米。這些綜合因素也是黃浴博士認為毫米波雷達有望成為黑馬的原因之一。
目前，毫米波雷達已經成功斬獲多家造車企業的芳心，奔馳、奧迪、沃爾沃等傳統豪華車企以及小鵬、奇點汽車等造車新勢力都在車型身上配備了毫米波雷達。奇點iS6配備了8顆攝像頭（1顆雙目）、12顆超聲波和5顆毫米波雷達，在加上在感知、規劃，決策和控制方面的深度學習以及在自主研發控制系統的配合之下，也許在不久的將來，你就可以切實感受到奇點iS6自動駕駛的魅力了。
閱讀更多 商業信息 的文章
