谈高阶自动驾驶始终是绕不开激光雷达这个话题，不管智能电动车「教父」马斯克再怎么 diss 激光雷达，从目前的行业动向来看， 激光雷达规模化上车已经是大势所趋。

从今年第四季度开始，搭载了激光雷达的小鹏 P5、蔚来 ET7 （明年第一季度）将正式交付，而传统车厂这边，广汽埃安几日前也与速腾聚创合作，不久之后的 AION LX 等多款车型上都将搭载速腾提供的激光雷达。

激光雷达的工作原理并不难理解，简单来说就是通过雷达内的激光器发射激光束，再通过返回来的激光束形成的点云数据去描绘出目标的 距离、方位、高度、速度、姿态、形状等等特征。相比常规的摄像头，激光雷达的数据更立体，也更丰富。

又由于内部结构不同，激光雷达又分为机械式激光雷达、固态激光雷达、半固态激光雷达。简单判断是机械还是固态/半固态的一个特征就是内部有没有「会动」的镜组。

几年前，激光雷达市场还是 Velodyne 称王称霸，基于领先的性能，V 家的产品是各家自动驾驶测试车的不二之选，但随着越来越多的主机厂想把激光雷达装上自己的量产车上， 成本问题让人头疼 。

Velodyne 动辄几万甚至几十万的要价，是没有一家主机厂能吃得消的，做做小规模测试可以，可要上几十万台车不现实。虽然 Velodyne 也放出了 Velabit 这样的廉价产品，但毕竟一分钱一分货。

那有没有便宜又性能强大又符合车规的激光雷达？有，国产。

小鹏选择的是大疆子公司览沃的产品，蔚来则是图达通，广汽埃安则为速腾聚创，三家公司无一例外都是中国公司。

在精密仪器的生产制造上，一提国产，大家都经常说「模仿」、「山寨」，但实际不然， 这三家公司的产品都别具特色，和市面上的产品相比都具备一定的差异化，而且价格便宜，普遍都是万元级、甚至千元级。

三家即将上车的激光雷达究竟有何不同，我们一个个讲。

性价比之最？Livox HAP 激光雷达

小鹏 P5 上车的那两枚激光雷达属于大疆孵化公司览沃（Livox）的 HAP 系列激光雷达，这是一枚楔形棱镜式半固态激光雷达，成本应该在几千元左右。

可能是受限于小鹏新车上市的宣传策略，目前这枚雷达的技术披露并不算很多。不过它的参数还是非常明确的：

• ·横向 FOV 为 120°，双雷达布局共计 150°
• ·ROI 区等效 144 线点云密度
• ·最远探测距离 150 米，10% 反射率目标物
• ·角分辨率 0.16°×0.2°

这枚雷达棱镜结构非常有意思，之所以说它是半固态，是因为它的内部棱镜也是「会动」的，独特之处在于棱镜是 通过一边薄一边厚的透明玻璃 进行旋转。而机械式转镜和半固态 MEMS 的反光镜都是统一薄度，前者绕圆匀速转动，后者是绕悬臂梁振动。

据览沃介绍，薄厚不一的棱镜式方案有很多好处，首先就是 无需多个模组的拼接就能实现更大的 FOV ；另外，在高温振动等恶劣工况下，点云整体性能更加稳定可靠，不易出现分层、错位等问题；再者可以尽可能少的使用收发单元，降低成本的同时实现高线数，「等效 144 线」就是这么来的。

但这套方案不是没有 Bug，很容易理解，高速转动的机械结构都会涉及到一个寿命问题，再者棱镜方案对电机转速的要求比传统机械式激光雷达更高，所以 电机轴承能不能扛住是个问题 ，装车上的东西可不是闹着玩儿的。

还有一个 Bug 是，电机的高速转动非常容易把轴承里的 润滑油脂甩出来，这些油脂对于要求精密的光学镜片来说简直就是灾难。

览沃自然也是想到了这些问题，也给出了解决方案杜绝问题的发生。首先是使用   5mm 直径的小轴承 ，将电机嵌入棱镜中心，形成一个闭合轴承机构。轴承变小，注油量也随之减少，整体线速度也变低，再加上更为紧密的结构，「甩油」的风险就能得到控制。

这些经验得感谢大疆在无人机行业的深厚积累，毕竟玩电机、研究轴承这事儿是一家无人机公司的必修课。

旗舰高端，图达通猎鹰激光雷达

作为蔚来家的高端旗舰轿车，ET7 搭载的激光雷达规格更高，它采用的是图达通（Innovusion）旗下的猎鹰系列激光雷达，蔚来也是通过蔚来资本投资了这家公司。

既然是旗舰车型所用，那这枚激光雷达的规格自然也是不低。据了解，这也是一枚转镜+振镜二维扫描方案为核心的半固态雷达。

ET7 发布的时候，李斌曾亮出过该雷达的参数 PPT：

• ·1550Nm 激光
• ·FOV 120°
• ·最高分辨率 0.06°×0.06°
• ·最远探测距离 500 米，10%反射率下的探测距离应该是 250 米

相比小鹏所载的那枚览沃，图达通的这枚从参数上来看激光波长更大，相同频率下的角分辨率也更高，10% 反射率的探测距离也多了 100 米。总得来说就是看得更远，更清楚。

之所以选择   1550Nm 波长 ，图达通 CEO 鲍君威在采访中说，「通过各种推演，大家觉得只有1550nm 的激光器可以，这种波长可以达到 250 米的探测距离、0.1 度或者更好的角分辨率，我们叫200线/300线以上。」

事实上，1550Nm 这个波长的现在的光纤通讯是一致的，实际应用上已经非常成熟，而且这个波长理论上对人眼也更好。虽然 1550Nm 的激光器相对更贵一些，但它是值得的， 贵出的成本对于 ET7 这种定位的高端车型来说也并没有那么敏感。

关于探测距离，鲍君威 10% 反射率下的探测距离必须要达到 250 米的这个门槛，这样才能为自动驾驶算法和控制留下足够的反应时间。

「自动驾驶汽车需要避让道路上的各类障碍物，但只有在非常确切地判断出来障碍物时才刹车绕行，我们判断一般高度超过 20cm 的障碍物就需要被绕行。而当障碍物大小从一辆车缩小到 20cm高或黑色轮胎（反射率约为3%）时，只有当探测距离满足 250 米（10%反射率）的情况下，它才能在 100 米到 150 米的距离被激光雷达探测到。这个距离是自动驾驶汽车以 120km/h 时速高速驾驶时的实现可靠感知的安全距离。」

说到小尺寸障碍物尤其是常见的抛洒问题，这又涉及到激光雷达分辨率的问题了。

鲍君威说， 100 米处的抛洒物都对于人眼识别来说很有挑战，图达通激光雷达标准探测距离可达 250 米，可探测到 100 米之外 20*40cm 大小的抛洒物且点云清晰（5-6个点）。而同等条件下，标准探测距离为 150 米的激光雷达较难探测到同样距离处的抛洒物。这与我们的产品性能差距很大。

看得远、看得清，就是图达通激光雷达的根本优势，当然，它相比小鹏身上的那枚激光雷达售价自然也要高一些。不过，据鲍君威推送， 一旦自家的出货量达到每年 10 万台，那成本就可以控制在 1000 美元以下。

小巧聪明，速腾聚创 M1

 在和广汽埃安的合作中，速腾聚创（Robosense）将向 Aion LX 等车型提供 M1 型号的激光雷达。

这个雷达乍眼看上去非常小巧，它的三围分为是厚 45mm、深 108mm、宽度 110mm。正是得益于这种小体积设计，所以 M1 是一款嵌入式激光雷达，它可以方便地融入车身设计，保证整车的没关系。

老规矩，先上基本参数：

• ·905Nm
• ·FOV 120°
• · 0.2°-0.05° 智能调控分辨率
• ·最远探测距离 300 米，150 米@ 10%反射率

官方数据显示，在对于距离 150 米的小轿车测量中，它可以获得 「4 根线 13 个点」的成像。

M1 比较炫技的是一项名为「凝视」的功能，简单来说就是动态调节 ROI 区域以及该区域的分辨率。所谓 ROI 区（Region of Interest）值得就是机器视觉感兴趣的区域，这部分区域将被重点分析。

在 M1 的视野里， 这个 ROI 区不是一成不变的角度范围，而且针对此区域的分辨率也是可以被动态调整的 ，系统可以将该区域的分辨率临时提升数倍，等效线数达到成百上千，也就是说通过范围和分辨率的动态调整让算力更聚焦在某一区域。

这就好比摄影中的镜头「变焦」，通过镜头的拉远拉近以及对焦，得出不同视角下的清晰画面。这是传统一维机械式扫描激光雷达无法做到的，它的角度和分辨率往往都是固定的。

与此同时，「凝视」功能中，M1 还可以根据场景去动态调整帧率，这也是一维扫描方案实现不了的。

这里说的场景一般分为两种：

1、在城区街道驾驶场景中周围障碍物距离近，驾驶响应距离短，需要提高帧率获得更长的响应时间；

2、在高速场景中障碍物距离远，则需要提高分辨率而非提高帧率提升检测距离，获得更长的响应时间。

举一个可能不太严谨的类比，我们常说「光圈、快门、感光度」是摄影成像的三要素，三个元素相互制约，需要摄影者根据不同拍摄场景去动态调节，以此达到一个完美的曝光。

而对于激光雷达，不同场景下的成像要求也有三个因素，它们分别是「视角范围、分辨率、帧率」，分辨率和帧率一定意义上也是相互制约的，M1 具备的能力就是对三者进行动态调整， 科学选择是牺牲分辨率还是牺牲帧率，以此获得一张自动驾驶系统所需要的精确点云图 。

机器视觉其实就好比人类视觉开车 ，不同场景下的关注重点都不一样，城区低速驾驶的时候，司机的视线要相对放得近，注意周边环境复杂的动态变化；而高速行车，人的视线就需要相对放得远，注意远处随时可能出现的情况。

基于这样聪明的动态调整，激光雷达才能适应不同的驾驶场景，实现更高难度的城区自动驾驶。

写在最后

通过对以上三者的描述，我们可以看到目前上车的激光雷达是「各有所长」：

小鹏 P5 的览沃 HAP 主打性价比，以尽可能少的成本实现等效高线束，同时体现了母公司大疆在电机控制方面的积累；

蔚来 ET7 的图达通猎鹰定位偏高端，强项是看得远、看得清；

广汽 Aion LX 所搭载的速腾聚创 M1 在体积控制上优异，能够更好地适应主机厂整车设计的需求，同时主打的「凝视」功能能够高效利用算力，在有限的成本里头场景化地发挥激光雷达的作用。

在正式上车之前，他们都解决了同一个难题：车规。按照车规要求，激光雷达需要面对高低温湿热，水压、振动、盐雾、人眼安全、EMC（电磁兼容）、碎石冲击等严苛场景的考虑。对于一台精密仪器来说，要克服这些难题并非易事。

虽然量产自动驾驶的脚步还停留在 L2，理论上毫米波加摄像头的传感器融合方案已经足以应付大部分的场景，但依然有不少的  corner case 发生， 大家都被特斯拉「撞怕了」 。激光雷达的上车就是 尽可能降低这类问题的概率，减少伤亡。

也许激光雷达还不能给现阶段的驾驶辅助带来体验上质的飞跃 ，但它会在很多极端场景下给予系统更多的 安全冗余 ，大规模应用激光雷达也是自动驾驶水平想要迈向高阶的 必须走的一步 。

那么问题来了，随着搭载激光雷达的车型越来越多，你购车的时候会愿意为此买单吗？