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激光雷達(dá),為何在“嫌棄”中被“追捧”?

智駕最前沿 ? 來源:智駕最前沿 ? 作者:智駕最前沿 ? 2025-03-13 09:04 ? 次閱讀

之前和大家討論過一個話題,那就是:激光雷達(dá)是自動駕駛走的一段彎路嗎?當(dāng)時基于行業(yè)對于純視覺方案的追捧展開了一系列的討論。本以為在大趨勢下,激光雷達(dá)在自動駕駛汽車上的搭載會越來越少,但就在3月11日,禾賽科技公布了其2024 Q4財報及全年財報,其數(shù)據(jù)顯示禾賽在2024年實現(xiàn)全年營收20.8億元,其中第四季度營收7.2億元。全年激光雷達(dá)總交付量為501,889臺,同比增長126.0%;其中第四季度交付量達(dá)222,054臺,同比大幅增長153.1%。

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在3月12日,禾賽科技宣布與一家歐洲頂級主機廠達(dá)成了具有里程碑意義的多年獨家定點合作,為其下一代汽車平臺提供高性能超遠(yuǎn)距激光雷達(dá),覆蓋其燃油車和新能源汽車的多款車型。這是一個跨越2030年的多年長期合作項目,也是至今為止禾賽海外前裝量產(chǎn)激光雷達(dá)領(lǐng)域規(guī)模最大的訂單。從這一趨勢來看,激光雷達(dá)在自動駕駛中的熱度依舊很高,其實從比亞迪發(fā)布的“天神之眼”智駕系統(tǒng)中也可以發(fā)現(xiàn),其最高階的天神之眼A中也搭配了激光雷達(dá),這也說明行業(yè)想要實現(xiàn)高階智駕,想短時間內(nèi)“拋棄”激光雷達(dá)似乎不太可能,激光雷達(dá)或是在被“嫌棄”中大受“追捧。”

激光雷達(dá)從“質(zhì)疑”到“追捧”的逆襲之路

其實在早期的自動駕駛技術(shù)方案中,激光雷達(dá)的使用就飽受質(zhì)疑,高達(dá)十萬元甚至上百萬元的價格,讓自動駕駛商業(yè)化落地遙遙無期,高昂的價格下,產(chǎn)品可靠性和使用壽命也無法得到保證,軟件算法和生態(tài)系統(tǒng)也未成熟。當(dāng)時以馬斯克為代表的業(yè)內(nèi)知名人士,公開質(zhì)疑激光雷達(dá)的必要性,宣稱純視覺方案才是自動駕駛的未來,尤其是特斯拉FSD的優(yōu)秀表現(xiàn),也讓大家看到了純視覺的可行性。但在質(zhì)疑聲中,仍有很多企業(yè)因激光雷達(dá)不可替代的優(yōu)勢將其作為首選,更有很多企業(yè)對激光雷達(dá)技術(shù)不斷攻堅,實現(xiàn)了從最初的高成本、高技術(shù)壁壘,到后來的“降成本促規(guī)模、上規(guī)模壓成本”的良性循環(huán)。

激光雷達(dá)利用激光主動發(fā)射與反射原理,實時采集周邊環(huán)境的三維點云數(shù)據(jù),實現(xiàn)厘米級的距離測量和精準(zhǔn)建模。近年來,隨著光學(xué)機械信號處理技術(shù)的不斷突破,激光雷達(dá)在掃描速度、測距精度以及環(huán)境適應(yīng)性等方面均取得了顯著進(jìn)步。多線束掃描技術(shù)和固態(tài)、半固態(tài)技術(shù)的引入,也讓激光雷達(dá)能夠?qū)崿F(xiàn)多角度無死角的環(huán)境感知。通過高速旋轉(zhuǎn)或者采用集成化設(shè)計,激光雷達(dá)不僅在數(shù)據(jù)采集效率上大幅提升,還在抗振動和抗干擾性能上得到了強化。針對雨、霧、塵土等惡劣環(huán)境下的工作挑戰(zhàn),也采用先進(jìn)的濾波、數(shù)據(jù)校正和深度學(xué)習(xí)算法,確保了激光雷達(dá)在復(fù)雜場景下依然能夠輸出穩(wěn)定、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。這些技術(shù)突破,不僅大大提高了激光雷達(dá)的實際應(yīng)用性能,也為實現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)融合奠定了堅實基礎(chǔ)。

以禾賽、速騰等為代表的國內(nèi)激光雷達(dá)公司,其實早在2021年便陸續(xù)推出面向乘用車ADAS的激光雷達(dá)產(chǎn)品,隨著幾年的探索,激光雷達(dá)技術(shù)實現(xiàn)了突破,價格也迅速下跌,部分產(chǎn)品價格甚至降至萬元以下,使得激光雷達(dá)逐漸從奢侈配置走向大眾普及,像是蔚小理等造車新勢力近幾年發(fā)布的中、高端車型,都搭載了激光雷達(dá),并依托其實現(xiàn)了城市NOA、高速NOA等高階智駕功能。可以說,激光雷達(dá)從高不可攀到親民普及的過程,正是一部從質(zhì)疑中自我革新、不斷證明自身價值的成長史。

感知融合讓激光雷達(dá)更為親民?

在自動駕駛系統(tǒng)中,僅靠單一傳感器難以滿足對環(huán)境全景感知的需求。激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)和超聲波傳感器各有優(yōu)勢,只有通過多傳感器融合,才能構(gòu)建一個安全、冗余、穩(wěn)定的感知系統(tǒng)。攝像頭在顏色和語義信息識別方面具有優(yōu)勢,但在深度測距和遠(yuǎn)距離檢測上卻存在不足;而毫米波雷達(dá)雖然在穿透能力上表現(xiàn)較好,但其分辨率和精度卻遠(yuǎn)不及激光雷達(dá)。激光雷達(dá)憑借主動發(fā)射紅外光信號,不受外界光照影響,在高速和夜間行駛環(huán)境下依然能夠保持高精度的測距能力,多傳感器融合技術(shù)正是利用了各傳感器之間的互補優(yōu)勢,讓車輛可以安全地實現(xiàn)高階智駕。

現(xiàn)如今,激光雷達(dá)被視為高階智駕系統(tǒng)的標(biāo)配,成為保障高階智駕安全運行的重要保障。消費者對激光雷達(dá)的認(rèn)知也從最初的高科技標(biāo)志,逐漸將其視為主動安全的核心配置。隨著激光雷達(dá)技術(shù)的成熟,其應(yīng)用場景也不斷下探,更有越來越多車企嘗試在中、低端車型上搭載激光雷達(dá)。3月10日晚開始預(yù)售的零跑B10,就以12.98萬元的價格搭載了激光雷達(dá),并實現(xiàn)了城市NOA功能,這無疑會讓更多普通消費者可以觸及智駕樂趣,這種“智駕平權(quán)”的趨勢,不僅有助于推動自動駕駛技術(shù)的普及,更為車企在激烈競爭中提供了新的差異化優(yōu)勢。

激光雷達(dá)未來會如何發(fā)展?

目前,自動駕駛技術(shù)正經(jīng)歷從L2級別向L3級別乃至更高級別的快速過渡。在L2級別中,車輛主要依靠駕駛輔助系統(tǒng)實現(xiàn)部分自動化,但在復(fù)雜場景下,駕駛員仍需隨時介入;而L3系統(tǒng)則要求車輛具備更高水平的感知、決策與執(zhí)行能力,必須依靠多傳感器冗余來確保安全。激光雷達(dá)因其高精度、全天候、長距離的測距能力或?qū)⒊蔀長3自動駕駛系統(tǒng)中不可或缺的關(guān)鍵硬件。只有激光雷達(dá)與攝像頭、毫米波雷達(dá)等多種傳感器相互融合,才能在面對突發(fā)情況時提供充足的數(shù)據(jù)冗余和實時預(yù)警,從而保障車輛在完全自動駕駛狀態(tài)下的行車安全。

其實除了自動駕駛汽車需要激光雷達(dá)外,具身智能、低速物流配送、智慧城市等領(lǐng)域也對激光雷達(dá)提出了很大的需求。隨著工業(yè)機器人和服務(wù)機器人的普及,對環(huán)境感知和精確定位的要求日益提升,高性能激光雷達(dá)正成為這些領(lǐng)域的核心傳感器。禾賽科技推出的JT系列機器人專用激光雷達(dá),其高精度三維掃描和實時數(shù)據(jù)處理能力,就為復(fù)雜環(huán)境下的機器人導(dǎo)航和避障提供了有力支持。未來隨著具身智能應(yīng)用場景的不斷擴展,激光雷達(dá)在這一市場的交付量或?qū)⒊尸F(xiàn)爆發(fā)式增長,這不僅會進(jìn)一步推動企業(yè)盈利能力的提升,也會為全球智能終端市場創(chuàng)造數(shù)千億元的商業(yè)價值。

從當(dāng)前的發(fā)展態(tài)勢來看,激光雷達(dá)正站在一個重要的歷史節(jié)點上。行業(yè)從業(yè)者正通過不斷突破技術(shù)瓶頸、壓縮成本和擴大產(chǎn)能,推動激光雷達(dá)從高端專用設(shè)備轉(zhuǎn)變?yōu)槠占靶汀?biāo)準(zhǔn)化的安全核心配置。消費者對激光雷達(dá)安全價值的認(rèn)知也在逐步提升,從最初的觀望、質(zhì)疑到如今的平靜看待。隨著自動駕駛及具身智能市場規(guī)模不斷擴大,激光雷達(dá)或?qū)㈤_辟出數(shù)千億級的市場新藍(lán)海。

再回到開頭的那個問題:激光雷達(dá)是自動駕駛走的一段彎路嗎?智駕最前沿以為,技術(shù)的發(fā)展是不斷迭代的,或許在未來,純視覺的方案會有更加優(yōu)異的表現(xiàn),但現(xiàn)階段,想要實現(xiàn)高階智駕,激光雷達(dá)的作用是不可或缺的。其實在2024年,大家都在高呼“純視覺”方案,但直到現(xiàn)在,很多車企的高階智駕都離不開激光雷達(dá)。以純視覺為代表的特斯拉,其城市NOA功能在中國更新后,也有很多人進(jìn)行了測評,但其表現(xiàn)并不如預(yù)想的那般“聰明”,也有人調(diào)侃其“水土不服”。但國內(nèi)的很多車企,其搭載激光雷達(dá)的高階智駕在城市NOA的功能上卻有非常優(yōu)異的表現(xiàn),這或許也進(jìn)一步說明了現(xiàn)階段激光雷達(dá)對于自動駕駛的重要性吧!你認(rèn)為激光雷達(dá)以后發(fā)展會如何?歡迎留言討論!

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