激光雷達:三維點云建模構(gòu)建傳感基石
路徑之爭:激光雷達為什么是 L4 自動駕駛不可或缺傳感器?
自動駕駛的環(huán)境監(jiān)測傳感器主要包括攝像頭和雷達兩類:1)攝像頭通過圖像識別技 術(shù)實現(xiàn)距離測量、目標識別等功能;2)雷達利用發(fā)射波和反射波之間的時間差、相位差 獲得目標物體的位置和速度等數(shù)據(jù),按所使用的不同類型的波,雷達可以分為毫米波雷達、 激光雷達、超聲波雷達三類。
攝像頭方面,按視野覆蓋位置可分為前視、環(huán)視(側(cè)視+后視)及內(nèi)視攝像頭,其 中前視攝像頭最為關(guān)鍵,可以實現(xiàn)車道偏離警示系統(tǒng)(LDW)、前向碰撞預警系統(tǒng)(FCW)、 行人識別警示(PCW)等功能。前視攝像頭又有單目攝像頭、雙目攝像頭,乃至多目攝像 頭等不同的解決方案。雖然雙目或多目攝像頭具有更高的測距精度和更廣的視角,但由于 其成本較高以及對精度和計算芯片的高要求,使得其仍未能大規(guī)模量產(chǎn),目前以 Mobileye的單目攝像頭解決方案是市場的主流。
在雷達方面,主要分為三類:1)毫米波雷達:介于微波和紅外線之間,頻率范圍 10GHz —200GHz,波長為毫米級;2)激光雷達:介于紅外線和可見光之間,頻率大致為 100000GHz,波長為納米級;3)超聲波雷達:頻率高于 20000Hz。根據(jù)公式:光速=波 長*頻率,頻率越高,波長越短。波長越短,意味著分辨率越高;而分辨率越高,意味著在 距離、速度、角度上的測量精度更高。
攝像頭、毫米波雷達、激光雷達和超聲波雷達的探測距離、分辨率、角分辨率等探測 參數(shù)各異,對應于物體探測能力、識別分類能力、三維建模、抗惡劣天氣等特性優(yōu)劣勢分 明。
對于自動駕駛傳感器的選擇,目前市場上存在著兩種不同路徑:一種是由攝像頭主導、 配合毫米波雷達等低成本元件組成,構(gòu)成純視覺計算,典型代表為特斯拉、Mobileye 和 國內(nèi)唯一自動駕駛純視覺城市道路閉環(huán)解決方案--百度 Apollo Lite;另一種是由激光雷達 主導,配合攝像頭、毫米波雷達等元件組成,典型代表為谷歌 Waymo、國內(nèi)的百度 Apollo (除 Apollo Lite)、 Pony.ai、文遠知行等主流自動駕駛廠商。
對于以特斯拉為代表的純視覺方案擁護者而言,商業(yè)成本是一個重要的考量因素,安 裝昂貴的激光雷達會明顯提高單臺汽車的售價(如表 3)。特斯拉車輛標配總共有 8 個攝 像頭,其中包含后方的一個倒車攝像頭,前方的一個三目總成件,兩側(cè)的兩個環(huán)繞攝像頭, 此外還包含一個毫米波雷達,但此方案容易受光照、雨霧、遮擋等因素限制,從而使視野 范圍受限。對于以主流自動駕駛廠商為代表的激光雷達擁護者,系統(tǒng)的安全可靠性排在首 位,實現(xiàn)這一方向的方式就是融合各個性能的傳感器,以彌補不同類型的技術(shù)漏洞,采用 激光雷達的自動駕駛廠商一般選擇在車頂配置 64 線激光雷達,用于障礙物和移動車輛檢 測,同時在車四周環(huán)繞成本相對較低的低線束激光雷達或毫米波雷達進行視野補充
攝像頭擁有輕巧低成本和符合車規(guī)的特點,高分辨率高幀率意味著其能提供更豐富的 環(huán)境信息,同時視頻數(shù)據(jù)也最接近人眼所感知的環(huán)境。但攝像頭的二維圖像相比三維信息 更難挖掘,需要設計更強大的算法、大量數(shù)據(jù)的積累和更長期的研發(fā)投入。在 L4 級自動 駕駛傳感器選型上,純視覺解決方案會存在精度、穩(wěn)定性和視野等方面的局限性(如表 4), 無法滿足高級自動駕駛對于傳感器的性能要求。
與以攝像頭為主傳感器的自動駕駛方案“輕感知、重計算”相比,以激光雷達為主傳 感器的自動駕駛方案最明顯的特征是“重感知、輕計算”,“堆疊激光雷達”的方案會適 當降低感知數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)對運算能力的要求,從而加快 L4 級自動駕駛汽車商業(yè)化部署進 程。所以盡管目前安裝激光雷達會大幅提高傳感器方案成本,但對于安全可靠性要求極高 的 L4 來說,激光雷達不可或缺,以成本換安全將會是一個更優(yōu)的選擇。
工作原理:“發(fā)射-反饋”系統(tǒng)如何形成三維點云信息?
與雷達工作原理類似,激光雷達通過測量激光信號的時間差和相位差來確定距離,但 其最大優(yōu)勢在于能夠利用多譜勒成像技術(shù),創(chuàng)建出目標清晰的 3D 圖像。激光雷達通過發(fā) 射和接收激光束,分析激光遇到目標對象后的折返時間,計算出到目標對象的相對距離(圖 6),并利用此過程中收集到的目標對象表面大量密集的點的三維坐標、反射率和紋理等 信息,快速得到出被測目標的三維模型以及線、面、體等各種相關(guān)數(shù)據(jù),建立三維點云圖, 繪制出環(huán)境地圖,以達到環(huán)境感知的目的。由于光速非??欤w行時間可能非常短,因此 要求測量設備具備非常高的精度。從效果上來講,激光雷達維度(線束)越多,測量精度 越高,安全性就越高。
相比于可見光、紅外線等傳統(tǒng)被動成像技術(shù),激光雷達技術(shù)具有如下顯著特點:一方 面,它顛覆傳統(tǒng)的二維投影成像模式,可采集目標表面深度信息,得到目標相對完整的空 間信息,經(jīng)數(shù)據(jù)處理重構(gòu)目標三維表面,獲得更能反映目標幾何外形的三維圖形,同時還 能獲取目標表面反射特性、運動速度等豐富的特征信息,為目標探測、識別、跟蹤等數(shù)據(jù) 處理提供充分的信息支持、降低算法難度;另一方面,主動激光技術(shù)的應用,使得其具有 測量分辨率高,抗干擾能力強、抗隱身能力強、穿透能力強和全天候工作的特點。
激光雷達主要包括激光發(fā)射、掃描系統(tǒng)、激光接收和信息處理四大系統(tǒng),這四個系統(tǒng) 相輔相成,形成傳感閉環(huán)。首先激光發(fā)射系統(tǒng)中激勵源周期性地驅(qū)動激光器,發(fā)射激光脈 沖,激光調(diào)制器通過光束控制器控制發(fā)射激光的方向和線數(shù),最后通過發(fā)射光學系統(tǒng),將 激光發(fā)射至目標物體;掃描系統(tǒng)負責以穩(wěn)定的轉(zhuǎn)速旋轉(zhuǎn)起來,實現(xiàn)對所在平面的掃描,并 產(chǎn)生實時的平面圖信息;激光接收系統(tǒng)中光電探測器接受目標物體反射回來的激光,產(chǎn)生 接收信號;信息處理系統(tǒng)中接收信號經(jīng)過放大處理和數(shù)模轉(zhuǎn)換,經(jīng)由信息處理模塊計算, 獲取目標表面形態(tài)、物理屬性等特性,最終建立物體模型。
激光雷達的各個環(huán)節(jié)幾乎都有不同的執(zhí)行方式(如圖 9),單從測距這一個環(huán)節(jié)來看, 就存在基于時間的飛行時間法和不基于時間的相位式等方法,不同環(huán)節(jié)的組合構(gòu)成了激光 雷達的近二十種分類方法。
在評價激光雷達的性能時,可以用到多個技術(shù)指標。線束、方位角、掃描幀頻、角分 辨率、測量精度、探測距離、數(shù)據(jù)率是七個常用的激光雷達性能評價指標。下面以禾賽 Pandar128 為例進行解析。
產(chǎn)品體系:機械式 vs 固態(tài)式,未來趨勢如何?
根據(jù)結(jié)構(gòu),激光雷達分為機械式激光雷達、混合固態(tài)激光雷達和固態(tài)激光雷達。機械 式激光雷達以一定的速度旋轉(zhuǎn),在水平方向采用機械 360°旋轉(zhuǎn)掃描,在垂直方向采用定 向分布式搜集動態(tài)信息;混合固態(tài)激光雷達 MEMS(微機電系統(tǒng))微鏡把所有的機 械部件集成到單個芯片上,利用半導體工藝生產(chǎn),不需要機械式旋轉(zhuǎn)電機,而是以電的方 式來控制光束;固態(tài)激光雷達分為 OPA 固態(tài)激光雷達和 Flash 固態(tài)激光雷達,其中 OPA 技術(shù)原理與相控陣雷達類似,它由元件陣列組成,通過控制每個元件發(fā)射光的相位和振幅 來控制光束,無需任何機械部件;Flash 面陣式激光雷達不同于以上三種逐點掃描的模式, 它利用激光器同時照亮整個場景,對場景進行光覆蓋,一次性實現(xiàn)全局成像。
目前以 Robotaxi 等高級自動駕駛玩家為主的主流選手更傾向于選擇傳統(tǒng)的機械式產(chǎn) 品。在自動駕駛“跨越式”的演變歷程中,機械式雷達率先發(fā)展起來,經(jīng)過不斷迭代,目 前機械式激光雷達的技術(shù)已經(jīng)趨于成熟,同時高線束的機械式激光雷達能夠獲得更高的分 辨率與測距距離,所以其目前會獲得高級自動駕駛商的青睞。
但使用傳統(tǒng)的機械式激光雷達,也要面臨高昂的裝車成本問題,和產(chǎn)品低穩(wěn)定性帶來 的安全風險和維護成本。目前僅有法雷奧的一款 4 線機械式激光雷達實現(xiàn)了車規(guī)級的量產(chǎn) 搭載。對于 RoboTaxi 車隊來說,高昂的雷達成本在一定程度上阻礙了車隊的規(guī)模擴張; 而對于 L3 乘用車來說,過高的激光雷達成本和潛在風險也不在主機廠可接受范圍之內(nèi)。
未來固態(tài)激光雷達會代替現(xiàn)有的機械式激光雷達,因為固態(tài)激光雷達可以很好的解決 機械式激光雷達面臨的物料成本高+量產(chǎn)成本高的問題(表 7)。固態(tài)激光雷達的優(yōu)勢在 于,能夠最大程度地減少了例如電機、軸承等可動機械結(jié)構(gòu)帶來磨損,同時也消除了光電 器件因為機械旋轉(zhuǎn)可能造成故障,其與生俱來的特性使得雷達內(nèi)部的結(jié)構(gòu)布局更加合理, 使整體散熱及穩(wěn)定性相比于機械式激光雷達有質(zhì)的飛躍。
在固態(tài)激光雷達技術(shù)路線層面,基于 MEMS 方式的固態(tài)激光雷達是最有希望速落地的成熟方案,OPA 與 Flash 則是明日之星?;?OPA 的固態(tài)激光雷達盡管有著 掃描速度快、精度高、可控性好的優(yōu)點,但其生產(chǎn)難度較高;而 Flash 雷達雖然穩(wěn)定性和 成本不錯,但其探測距離較近;相比之下,通過微振鏡的方式改變單個發(fā)射器的發(fā)射角度 進行掃描,由此形成面陣掃描視野的 MEMS 激光雷達,不僅技術(shù)上更容易實現(xiàn),價格也 更加可控,因此被主機廠一致看好。
產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀:海外廠商存在先發(fā)優(yōu)勢,國產(chǎn)勢力正逐步 崛起
從產(chǎn)業(yè)鏈的角度來看,激光雷達所處環(huán)節(jié)積聚了大量價值,具有很強的產(chǎn)業(yè)附加值。激光雷達是下游導航、繪測等應用的核心部件,目前產(chǎn)能稀缺導致供不應求,呈現(xiàn)賣方市 場,對下游有很強的定價權(quán),因此該產(chǎn)業(yè)鏈主要附加值在于激光雷達部分,行業(yè)整體盈利 空間較大。
激光雷達產(chǎn)業(yè)鏈中,海外廠商在上游和中游都存在著領(lǐng)跑的優(yōu)勢(如圖 20),在技術(shù) 和客戶群等方面都領(lǐng)先于國內(nèi)廠商,但國內(nèi)廠商近年來奮起直追,取得了許多突破性的進 展,中國勢力正在逐步崛起。
近年來國家出臺了一系列政策來推動自動駕駛的發(fā)展,這也進一步推動了我國激光雷 達產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。截至 2019 年底,全國共有 25 個城市出臺自動駕駛測試政策;2020 年 2 月,中國國家發(fā)展改革委牽頭發(fā)布《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》,這是繼《中國制造 2025》 之后又一個重磅的戰(zhàn)略發(fā)布;2020 年,國家發(fā)改委首次官方明確“新基建”七大板塊, 激光雷達作為終端傳感器設備,在自動駕駛、車路協(xié)同等智能交通、智慧城市領(lǐng)域的作用 不斷凸顯。中國政府對自動駕駛的支持,也將對全球激光雷達產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到積極的推動作 用。
上游情況:核心元器件海外壟斷明顯,國產(chǎn)自研勢力涌現(xiàn)
上游主要包含激光發(fā)射、激光接收、掃描系統(tǒng)和信息處理四大部分,這四大部分中大 量的光學和電子元器件,構(gòu)成了激光雷達的基礎(chǔ)。其中,激光發(fā)射部分包含了激光器和發(fā) 射光學系統(tǒng),激光接收部分包含了接收光學系統(tǒng)和光電探測器,激光掃描部分除了傳統(tǒng)旋 轉(zhuǎn)電機和掃描鏡,核心是 MEMS 微鏡,信息處理部分主要包含放大器、數(shù)模轉(zhuǎn)換器以及 軟件算法。上游的核心元器件廠商,無論是光學元器件和電子元器件,涉及精密儀器、芯 片的加工和制造,目前基本被國外大的廠家所壟斷。
2017 年及以前,國內(nèi)廠商在上游核心元器件的技術(shù)尚未發(fā)展起來,與之相關(guān)的專利 技術(shù)申請數(shù)量極少。截至 2017 年,全球一共申請了 3 萬多項與汽車激光雷達有關(guān)的專利, 其中與激光雷達產(chǎn)品本身直接相關(guān)的專利近7000項,這些專利由2000多名申請實體提交。 這些專利主要集中在邊緣發(fā)射激光器、發(fā)光二極管 LED、垂直腔面發(fā)射激光器、 雪崩光 電二極管和單光子雪崩二極管、 Flash 面陣式激光雷達和固態(tài)激光雷達五大領(lǐng)域;幾乎所 有的國際零部件廠商、主機廠、初創(chuàng)企業(yè)都在大量囤積激光雷達的相關(guān)專利,鞏固自身優(yōu) 勢,但根據(jù)一家德國咨詢機構(gòu)統(tǒng)計,中國初創(chuàng)企業(yè)相關(guān)專利數(shù)量非常少。
但近年來國內(nèi)廠商也通過自研在上游核心元器件領(lǐng)域取得了突破性進展,如掃描系 統(tǒng)、激光器和光源接收器等領(lǐng)域涌現(xiàn)出一批中國創(chuàng)業(yè)型企業(yè)。此外,中國市場上的激光雷 達芯片,特別是信號處理所需的元器件主要依賴進口,這在一定程度上抬高了激光雷達的 生產(chǎn)成本,因此多家國內(nèi)的芯片企業(yè)都在爭取通過各自的優(yōu)勢技術(shù)填補上國內(nèi)市場在此領(lǐng) 域的空白。
中游格局:Velodyne 成功上市一馬當先,國內(nèi)市場百花齊放
激光雷達競爭日益激烈,Velodyne、Quanergy、Ibeo 等是國外代表激光雷達公司, 技術(shù)成熟;在國內(nèi),以速騰聚創(chuàng)、禾賽科技、北科天繪、鐳神智能等國產(chǎn)企業(yè)也先后崛起。
作為未來自動駕駛核心傳感器的代表,激光雷達核心技術(shù)主要掌握在 Velodyne、 Quanergy、Ibeo 三家國外企業(yè)中。美國 Velodyne 成立于 1983 年,其機械式激光雷達起 步較早,技術(shù)領(lǐng)先,同時與谷歌、通用汽車、福特、Uber、百度等全球自動駕駛領(lǐng)軍企業(yè)建立了合作關(guān)系,占據(jù)了車載激光雷達大部分的市場份額。Quanergy 成立于 2012 年,2014 年推出其第一款產(chǎn)品 M8-1,并在奔馳、現(xiàn)代等公司的實驗車型上得到應用,M8 之后 Quanergy 相繼發(fā)布的產(chǎn)品都開始走固態(tài)路線,采用了 OPA 光學相控陣技術(shù),規(guī)模量產(chǎn)后 將大幅降低傳感器價格。Ibeo 成立于 1998 年,是全球第一個擁有車規(guī)級激光雷達的企業(yè), 其于 2017 年推出了全固態(tài)激光雷達 A-Sample 樣機。
Velodyne 是自動駕駛激光雷達行業(yè)的領(lǐng)頭羊,其日前與納斯達克掛牌的特殊目的并 購公司(SPAC)Graf Industrial Corp.(美股代碼:GRAF)合并從而實現(xiàn)借殼上市, Velodyney 的成功上市為全球激光雷達廠商樹立了良好的典范。受此消息影響,Graf 股 價大漲 48.23%,市值達到 6.26 億美元。Velodyne 表示,合并后的公司市值約為 18 億美 元,同時能從新的機構(gòu)投資者及 Graf Industrial 現(xiàn)有股東那里籌集 1.5 億美元融資。通過 此次交易,Velodyne 的資產(chǎn)負債表上將有約 1.92 億美元現(xiàn)金,此次交易后,Velodyne 創(chuàng)David Hall 及支持者福特、百度,現(xiàn)代摩比斯和尼康公司持有合并后公司 80%的股份。
從產(chǎn)品布局上來看,機械激光雷達市場是 Velodyne 的絕對優(yōu)勢,其在此領(lǐng)域擁有廣 泛的產(chǎn)品布局,此外 Velodyne 也在前裝固態(tài)激光雷達市場蓄勢待發(fā)。機械激光雷達方面, Velodyne 主要有 64 線、32 線、16 線 3 類產(chǎn)品在售,官方定價分別為 8 萬美金(約合 52.3 萬人民幣)、4 萬美金(約合 26 萬人民幣)和 8 千美金(約合 5.23 萬人民幣)。而從 2017 年開始,Velodyne 就在 Vela-系列產(chǎn)品上開始加大投入:Velodyne 希望通過 Vella 軟件 + 低成本固態(tài)激光雷達組合打進 ADAS 市場。作為全球激光雷達第一股,Velodyne 在上 市后將手握數(shù)億美金現(xiàn)金,這些現(xiàn)金將繼續(xù)支持其投入更大規(guī)模的新產(chǎn)品新技術(shù)研發(fā)及大 規(guī)模量產(chǎn)。
高研發(fā)投入(圖 26)意味著激光雷達是一門技術(shù)壁壘較高的生意,早期技術(shù)布局和 后期大量資本的融入能進一步助力 Velodyne 在此領(lǐng)域的優(yōu)勢。站在新的十年的開端,大 量的資本儲備和固態(tài)激光雷達將為 Velodyne 開辟全新的戰(zhàn)場奠定基礎(chǔ)。Velodyne 的盈 利情況和現(xiàn)金流情況有望從 2022 年開始扭虧為盈,三費支出比率也料將隨著出貨量不斷 增加而攤?。▓D 25、圖 26-28)。
近年來興起自動駕駛浪潮后,國內(nèi)也同步出現(xiàn)了一批激光雷達公司,速騰聚創(chuàng)、禾賽 科技、北科天繪、鐳神智能等國產(chǎn)企業(yè)先后崛起,國內(nèi)市場競爭激烈,呈現(xiàn)出百花齊放的 市場格局。
國內(nèi)玩家早期分為兩個流派,一類研發(fā)機械式激光雷達與 Velodyne 等老牌玩家搶市 場,另一類則直接鎖定固態(tài)激光雷達產(chǎn)品,目標是在 2020 年之后登上前裝市場。
禾賽科技和速騰聚創(chuàng)是選擇與 Velodyne 相同發(fā)展路徑的代表廠商,產(chǎn)品以機械旋轉(zhuǎn) 雷達為主,但都在逐步向前裝固態(tài)領(lǐng)域覆蓋,這兩家公司在滿足車規(guī)級要求同時主打性價 比,核心策略是以價格優(yōu)勢搶占 Velodyne 市場份額。機械式激光雷達產(chǎn)品的價格目前仍 然較高,但相比之下同樣線束的國產(chǎn)機械式激光雷達能夠比 Velodyne 便宜 1/3-1/2,價格 優(yōu)勢非常明顯。在最頂級的 64 線和 128 線產(chǎn)品線上,Velodyne 此前的 64 線激光雷售價 為五十至六十萬元,而禾賽的 64 線產(chǎn)品僅為二十多萬;在 16 線雷達市場,Velodyne 的 產(chǎn)品需要數(shù)萬元,而速騰聚創(chuàng)的同類產(chǎn)品只需 2-3 萬。
比較禾賽科技和速騰聚創(chuàng)這兩家公司,其產(chǎn)品定位也存在較大差別。在高速自動駕駛 領(lǐng)域(相對低速無人車來說),禾賽市場占有率較高,百度、文遠知行、AutoX、元戎啟 行等公司都在使用。而在低速自動駕駛領(lǐng)域,速騰聚創(chuàng)則是主要玩家,新石器、京東、菜 鳥物流、高仙機器人等公司都主要使用速騰的 16 線激光雷達產(chǎn)品,同時其 16 線、32 線 產(chǎn)品也被圖森未來、嬴徹科技、AutoX 等部分高速自動駕駛公司采用。
而另一方面,隨著 2020 年起將逐步量產(chǎn) L3 級自動駕駛乘用車,市場對車規(guī)級固態(tài) 激光雷達的需求將迎來一個小的高潮,大疆、華為等消費電子硬件巨頭相繼拿出了自己的 激光雷達新品,直接加入了前裝量產(chǎn)裝車的戰(zhàn)局。
2020 年 8 月大疆宣布公司首個實現(xiàn)了車用自動駕駛激光雷達價格降到千元級別,而 且能量產(chǎn)供應,大疆旗下孵化品牌覽沃科技日前在美國 CES 發(fā)布兩款高性能激光雷達傳 感器:Horizon 和 Tele-15,適用于 L3/L4 級別自動駕駛方案。Horizon 可以實現(xiàn)遠至 260 米、反射率為 80% 的物體探測,其水平視場為 81.7°,可以輕松覆蓋 10 米外的 4 條 車道,在城市路況下,Horizon 可以幫助自動駕駛汽車看得更寬。Livox Tele-15 在 905 納 米波段下,能夠做到人眼安全且同時達到 500 米(反射率為 80%)探測距離,可以讓自 動駕駛汽車看得更遠。Horizon 和 Tele-15 的產(chǎn)品組合構(gòu)成一套完整的激光雷達解決方 案。
可以預見,新的技術(shù)變革趨勢,以及巨頭的入場,將讓激光雷達市場在未來 3~5 年的 競爭日趨激烈,行業(yè)也將出現(xiàn)第一次大幅洗牌。
產(chǎn)業(yè)前景:市場增長潛力巨大,固態(tài)化、智能化成剛需
市場空間:單車價值量下降,2030 年市場規(guī)模有望超百億美元
CES(2020)展出激光雷達產(chǎn)品梳理顯示,大部分激光雷達供應商新推出的激光雷達 價格都降至 1000 美元以下,平均每車裝載 5 個激光雷達,單車預計 5000 美元以下,而 機械雷達和固態(tài)雷達將采取不同的方式降低自身產(chǎn)品成本。在機械雷達方面,飲冰科技通 過采取通道芯片集成技術(shù)來降低成本:公司事先在芯片層面把多個通道進行了集成,不再 需要進行單獨調(diào)試和校準,縮小了多線激光雷達的體積、降低了光調(diào)成本,這使得飲冰的 32 線激光雷達大概與同行的 16 線雷達同價。而在固態(tài)激光雷達層面,行業(yè)著重在芯片側(cè) 發(fā)力以此來減小成本,相關(guān)芯片廠商正在固態(tài)激光雷達的三條技術(shù)路線上(MEMS、OPA、 Flash)各施所長,以此來解決相關(guān)技術(shù)難題。
未來隨著自動駕駛技術(shù)的進一步普及,激光雷達市場規(guī)模將會進一步擴大,而單車價 值量下降將會進一步有利于激光雷達的量產(chǎn)使用,預計 2030 年全球激光雷達市場規(guī)模將 超百億。咨詢機構(gòu) Yole 預計,激光雷達應用是目前汽車行業(yè)增長最快的行業(yè)之一。從出貨 量來看:Yole 預計 2020 年全球激光雷達出貨量約 34 萬個,2025 年全球激光雷達出貨量 約 470 萬個,2030 年全球激光雷達出貨量約 2390 萬個。從銷售額來看:預計 2020 年全 球激光雷達銷售額約 12.95 億美元,2025 年全球激光雷達銷售額約 61.9 億美元,2030 年全球激光雷達銷售額約 139.32 億美元。
盡管激光雷達市場增長前景廣闊,但整個市場對其持有的態(tài)度逐漸回歸客觀冷靜,投 融資熱度相較于前幾年有所減弱。從全球融資情況來看,2017 年成為投融資事件發(fā)生最 為頻繁的一年,中國的投融資高峰相比全球晚一年。2017 年之后,激光雷達通過車規(guī)的 難度被更清醒地認識,投融資熱度逐漸“退燒”,該產(chǎn)業(yè)回歸理性。
發(fā)展前景:固態(tài)雷達成新戰(zhàn)場,智能化成新挑戰(zhàn)
車載激光雷達的應用根據(jù)需求被分成兩個派系。一是以 Robo-Taxi 為代表的“革命性” 路線需求:直接應用于 L4~L5 完全自動駕駛開發(fā),追求高性能的機械式激光雷達;二是以 自動駕駛乘用車(私家車)為代表的“漸進式”路線需求:逐漸應用于乘用車 L2+/L3 (ADAS 高級輔助駕駛/ AD 自動駕駛)的車規(guī)激光雷達,對尺寸、價格、生產(chǎn)制造性、穩(wěn)定性有嚴 格要求,性能方面“夠用就好”。根據(jù)咨詢機構(gòu) Yole 的預測,不同領(lǐng)域市場對于機械式雷 達和固態(tài)雷達需求不一樣。
其中在 ADAS 領(lǐng)域,固態(tài)占主導:Yole 預計固態(tài)激光雷達和 Flash 激光雷達出貨量 從 2021 年起逐漸增多,2025 年,固態(tài)/Flash 約為 50 萬個,機械式約 290 萬個,比例為 1:5.8;從 2029 年開始,固態(tài)/Flash 出貨量超過機械式激光雷達,到 2030 年,固態(tài)/Flash出貨量約為 1200 萬個,機械式約 730 萬個,比例為 1.64:1;從銷售額的角度,2025 年 固態(tài)/Flash 約為 2230 萬美元,機械式達到 13.12 億美元;而到了 2030 年,固態(tài)/Flash 銷售額約為 45.83 億美元,機械式增加到 28.09 億美元。在 Robotic Cars 領(lǐng)域,機械式 占主導,前期以機械式激光雷達為主,Yole 預計固態(tài)激光雷達和 Flash 激光雷達出貨量 在 2023 年起逐漸增多:2025 年,固態(tài)/Flash 約為 5 萬個,機械式約 120 萬個,比例為 1: 24;到 2030 年,固態(tài)/Flash 出貨量約為 54 萬個,機械式約 400 萬個,比例為 1:7.4; 從銷售額的角度,2025 年固態(tài)/Flash 約為 7300 萬美元,機械式約 45.82 億美元;到 2030 年,固態(tài)/Flash 銷售額約為 6.46 億美元,機械式約 58.94 億美元??偟膩砜?,根據(jù) Yole 預測,固態(tài)激光雷達的銷售額占比將會從 2025 年的 4.78%增加到 2030 年的 37.25%,銷 量占比將會從 2025 年的 11.83%增加到 2030 年的 52.6%。
傳統(tǒng)機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達系統(tǒng)雖然性能高,但由于物理極限和成本高等因素限制,難 以滿足自動駕駛大規(guī)模車規(guī)量產(chǎn)需求。自動駕駛行業(yè)發(fā)展到現(xiàn)在,“革命性”路線準備業(yè)化量產(chǎn),“漸進式”路線追求更高級的自動駕駛,兩派的需求將走向統(tǒng)一。在車規(guī)量產(chǎn) 和高性能需求下,固態(tài)激光雷達技術(shù)快速發(fā)展。目前,激光雷達正從機械旋轉(zhuǎn)式,到混合 固態(tài),再到純固態(tài)方向演進。
除了關(guān)注價格和車規(guī)外,激光雷達真正要進入量產(chǎn)車,智能化和軟件感知算法將是更 大的挑戰(zhàn)。對于自動駕駛環(huán)境感知,傳感器硬件通常只完成了數(shù)據(jù)收集的工作,要真正獲 取交通參與者方位、類別、速度、姿態(tài)等信息,必須經(jīng)過感知算法的實時計算分析。感知 算法的優(yōu)劣直接決定對交通參與者的檢出率、感知準確度和感知距離。如果感知算法性能 不足,即使雷達硬件線數(shù)再高,也無法獲得優(yōu)質(zhì)的感知結(jié)果,所以說感知算法是激光雷達 感知系統(tǒng)的“第二個核心”。感知系統(tǒng)的剛需揭示了一個被掩蓋在激光雷達硬件光環(huán)下的 核心需求, 相比信息“收集器”,自動駕駛需要更聰明的信息“收集+理解者”。一個典型 的行業(yè)案例是速騰聚創(chuàng)在智能版的 MEMS 固態(tài)激光雷達 RS-LiDAR-M1 Smart 中嵌入 AI 感知算法與專用計算芯片組,可以同時輸出三維點云數(shù)據(jù)與障礙物檢測、識別、跟蹤,路 面交通標示等路況信息,充分保證決策層在冗余的信息基礎(chǔ)上完成正確的駕駛決策,幫助 車輛實現(xiàn) Level3~Level5 高級自動駕駛與 ASIL-D 高級安全性。
總的來說,自動駕駛激光雷達市場規(guī)模有望超百億美元,預計行業(yè)整體將會向“低成 本化”、 “量產(chǎn)化”、“固態(tài)化”、“智能化”發(fā)展,同時國產(chǎn)勢力近年來逐步崛起, 未來市場發(fā)展值得期待。
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