小咖解说2024年11月14日发布:车企抛弃了激光雷达?下结论为时尚早。
作者:双子 | 责任编辑:Admin
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“只有傻瓜才把激光雷达装车上,它就像人身上的阑尾,存在本身就是无意义的。”埃隆·马斯克的特斯拉是纯视觉方案自动驾驶的忠实维护者,他对激光雷达的态度始终十分抵触。然而,就在今年5月,激光雷达公司Luminar Technologies在致股东信中表示,特斯拉是“第一季度最大的激光雷达客户,占我们本季度营收的10%以上”。根据数据,特斯拉今年第一季度购买了价值逾200万美元的激光雷达。不过,特斯拉最新的车型也并未采用激光雷达,对于其购买行为,特斯拉称“我们定期对照其他传感器测试自己的技术,以校准我们的摄像头、声纳和雷达系统。”
与特斯拉刚好相反,第一个把激光雷达装上量产车的小鹏汽车董事长、CEO何小鹏最近却表示,将把高阶智驾功能下放到不带激光雷达的车型上;此外,广汽埃安宣布将在2026年前推出首款无图纯视觉技术智能驾驶车型;问界M7 Pro搭载的HUAWEI ADS基础版,采用了无激光雷达的智能驾驶方案;蔚来子品牌新车乐道L60也采用了自研的纯视觉智驾解决方案。不少人认为,这代表着车企们已经集体放弃了激光雷达路线。然而,事实真的如此吗?
01
激光雷达的“蜜”与“罪”
从2021年至今,全球发布搭载激光雷达车型持续上升,每年几乎增长一倍,目前市面上在售的激光雷达车型已多达77款,且车型数量呈持续增长态势。据预测,从2020年至2030年,ADAS及AD系统所需传感器的市场规模将由130亿美元增长到430亿美元。全球激光雷达解决方案市场规模在2022年达到120亿元人民币,预计未来几年将保持快速增长。除了车企之外,谷歌、百度等自动驾驶技术方也多采用以激光雷达为主的多传感器融合方案。
值得关注的是,中国企业在全球激光雷达市场中占据了主导地位,特别是在MEMS激光雷达市场方面表现突出。根据S&P Global Mobility 标普全球汽车披露的最新数据,2023年,中国企业激光雷达销量占全球销量比例已超过80%。按2023年的出货量排行来看,行业里位居前四的禾赛科技、图达通、速腾聚创、华为技术,几乎完全占据了整片江湖。
为什么有这么多车企使用包含激光雷达的多传感融合技术方案?这需要从自动驾驶技术的要求说起。自动驾驶技术的基本过程分为感知、决策、控制三个部分,其中感知系统通过融合各个传感器的数据来实现。激光雷达高精度、远距离探测和抗干扰能力强等特性,在自动驾驶感知系统中占据了重要位置。它被誉为自动驾驶车辆的“眼睛”,能够提供三维深度信息,对于实现自动驾驶落地“最后一公里”至关重要。它通过发射激光束并接收反射回来的信号,测量目标物体的距离、速度和位置信息,从而帮助车辆实现环境感知。
而以特斯拉的FSD为代表的纯视觉方案使用摄像头和算法来实现自动驾驶。特斯拉在其车辆上部署了8个摄像头,这些摄像头能够提供360度的视角,最远监测距离可达250米。这种纯视觉方案模仿人类驾驶员通过眼睛感知周围环境的方式。同时,特斯拉使用深度神经网络来处理摄像头收集的数据。这些神经网络通过大量视频数据进行训练,特斯拉拥有数百万辆装有摄像头的汽车,这使其能够收集训练汽车视觉深度学习模型所需的数据。特斯拉的团队积累了1.5拍字节的数据,包括一百万段10秒视频和60亿个带有边界框、深度和速度标注的物体。它还在其专有数据集上创建和训练神经网络,使用其特殊的内部计算集群,并通过在其汽车上进行“影子测试”来验证和微调网络。
可以看出,纯视觉方案需要依靠强大的算法来弥补硬件上的不足。目前,特斯拉的Autopilot功能,包括自动辅助导航驾驶、自动泊车、智能召唤等,都需要驾驶员进行主动监控,车辆尚未实现完全自动驾驶。而且,纯视觉方案在安全上始终饱受质疑。10月22日,有消息称特斯拉因其自动驾驶技术“纯视觉”方法而面临新的联邦调查,该技术仅依赖摄像头而不使用雷达和激光雷达。在低能见度条件下,特斯拉的自动驾驶辅助系统性能受到质疑,这导致出现了行人死亡事故。美国国家公路交通安全管理局正在评估特斯拉车辆在雾天、尘土飞扬或阳光眩光等条件下的表现,以确定其是否能够适当检测和响应道路能见度降低的情况。
这使得在自动驾驶的快速普及期,激光雷达成了一种安全冗余措施,为智驾系统兜底下限。国际保险巨头瑞士再保险的测试数据显示,配备激光雷达系统的车辆比未配备激光雷达的同一车型预计能多避免高达25%的碰撞事故。因此,配备自动驾驶技术的车企,多选择多传感融合技术方案。不过,成本问题是横亘在激光雷达产业前的最大阻碍。一台高质量但高价的激光雷达,在普通车辆上使用显然是不划算的。而且,激光雷达在使用过程中容易受到碰撞和损坏,这就需要定期维护和更换部件,增加了维护成本。
根据国金证券统计,2021年时,搭载了激光雷达的车型价格普遍高于40万元,车载前装激光雷达的价格普遍超过5000元。当时,有供应商人士向媒体表示,一辆售价15万元的汽车,零部件采购成本不超过8万元。其中电子电器系统约占40%,即3万元左右,智能驾驶辅助系统的成本则须控制在8000元以内,而激光雷达一个硬件就几乎与之相当,何况有的车企在一辆车上还不止搭载一颗激光雷达。不过,随着市场逐渐扩大,雷达激光厂商有了通过规模效应摊薄成本,加速走向大规模商业化的机会。禾赛科技向媒体表示,今年4月,15万元及以上新能源市场激光雷达渗透率达到了18.4%,成功“跨越鸿沟”,进入快速增长的全新周期,禾赛科技也将持续推动激光雷达产品在高端车型、中低端车型两大市场方向的渗透。
02
降成本的无奈之选
同一款车型,配备与不配备激光雷达,价格差距可高达3-4万元。
例如,问界M7 Pro的预售价24.98万元,而配备激光雷达的问界M7 Ultra则起价为28.98万元,两者相差4万元;小米SU7后驱长续航智驾版与带激光雷达的长续航高阶智驾Pro版之间也存在3万元的价格差异。
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据业内人士称,尽管今年激光雷达硬件成本有所下降,但目前行业均价仍在4000至5000元;华为的价格更高一些,一套3颗激光雷达融合方案报价近3万元。“绝大多数消费者注重性价比,都知道激光雷达更好,但又因激光雷达带来的额外成本而选择放弃。”
汽车制造商一直在努力寻求成本效益的最佳平衡点,他们必须在有限的预算内确保车辆的安全性和性能。纯视觉解决方案近期或许重新在中低端车型中获得了主导地位,但其未来仍然充满了不确定性——随着激光雷达成本的持续降低、车载计算能力的不断增强以及自动驾驶技术要求的逐步提高,纯视觉解决方案的技术天花板可能会带领它走入死胡同。
自动驾驶领域的领军企业小马智行的联合创始人兼CTO楼天城就曾表示,“一家公司在L2级别做得越出色,其离L4级别的目标反而越远。这是因为L2与L4的需求截然不同。”
这是因为,L4级别的完全无人驾驶需要确保绝对的安全与稳定,以最大程度地降低事故发生的概率;而L2级别仍处于辅助驾驶的范畴内,因此只需满足“相对安全”的要求即可,在成本上也可以更低廉。
著名的辅助驾驶系统供应商Mobileye也认为,对于L2级别的智能驾驶车型而言,没有必要再添加激光雷达或雷达等传感器。因此,他们决定今年内关闭激光雷达研发部门,并终止下一代激光雷达的研发工作。Mobileye认为,仅需摄像头的系统配合足够强大的算力芯片和AI算法就足以满足需求,激光雷达只是备选方案之一。激光雷达目前做到的仅仅是为整车提供一定的安全性和舒适性,但到了L3、L4级别,激光雷达则成为必选组件。
03
市场短期内还能快速扩张吗
根据华经产业研究院的数据,2022年全球激光雷达解决方案市场规模达到120亿元人民币,近五年年均复合增长率为63%。中商产业研究院预测,2023年全球激光雷达解决方案市场规模将达到227亿元,2024年将达到512亿元。激光雷达市场事实上仍然处于快速发展期。
如前所述,激光雷达成本的快速降低可以最快地促进应用。从2021年单颗售价1万元左右到如今的几千元,预计未来3-5年内成本将下降20%-30%。如在5-10年内成本能降至1000元以下,将加速激光雷达在更多车型中的渗透,并逐渐成为标配。单车搭载激光雷达的需求也在增加。L3级别以上车辆单车搭载量将随着自动驾驶等级的提升而成倍增加,L3、L4和L5级别自动驾驶或分别需要平均搭载1颗、2-3颗和4-6颗激光雷达。
近年来,中国激光雷达市场规模快速增长。据中商产业研究院发布的《2024-2029年中国激光雷达行业市场前景预测及未来发展趋势报告》显示,2022年中国激光雷达市场规模约为26.4亿元人民币,预计今年将达到139.6亿元人民币,呈现出强劲的增长势头。
激光雷达在中国的应用领域不断拓展,除了无人驾驶和智能交通领域外,还逐渐渗透到机器人、测绘、智能家居、智慧城市等多个领域。
同时,政府在智能制造、智能交通、无人驾驶等领域出台了一系列政策。这些政策不仅为激光雷达行业提供了明确、广阔的市场前景,更重要的是,为企业提供了一个良好的生产经营环境。
目前,中国激光雷达产业链日趋完善,上游包括激光器、探测器、光学部件和扫描部件等关键零部件的制造,中游是整机制造,下游是应用环节,主要涉及无人驾驶、智能交通、机器人、测绘等领域。
作者:中国战略新兴产业融媒体记者 艾丽格玛
END
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最新评论
莉莉·凯 2024-11-13 19:16
Mobileye认为,仅需摄像头的系统配合足够强大的算力芯片和AI算法就足以满足需求,激光雷达只是备选方案之一。
IP:96.85.4.*
费利克斯·阿尔芒 2024-11-13 22:24
它还在其专有数据集上创建和训练神经网络,使用其特殊的内部计算集群,并通过在其汽车上进行“影子测试”来验证和微调网络。
IP:88.32.9.*
刘奇政 2024-11-13 16:19
不过,随着市场逐渐扩大,雷达激光厂商有了通过规模效应摊薄成本,加速走向大规模商业化的机会。
IP:26.72.4.*