“在中国，如果你经常晚上开夜路，就会遇到尾灯损坏的大货车，甚至有些大货车直接停在主路上，毫无警示。”李想指出，“目前我们的摄像头在完全无光环境下，最远只能探测到100米左右的距离。”編者按：本文來自微信公衆號 半導體行業觀察（ID：icbank），作者：邵逸琦，創業邦經授權轉載。
在近日的一場談話中，當被問及「特斯拉沒有用激光雷達，你們爲什麼要用」時，理想汽車CEO李想坦言，保留激光雷達，歸根結底是爲了安全。
李想表示，不少人不理解爲什麼堅持使用激光雷達，甚至質疑：「是不是因爲你們技術不夠成熟？」但他強調，這並非技術問題，而是中美駕駛環境的不同所決定的。
「在中國，如果你經常晚上開夜路，就會遇到尾燈損壞的大貨車，甚至有些大貨車直接停在主路上，毫無警示。」李想指出，「目前我們的攝像頭在完全無光環境下，最遠只能探測到100米左右的距離。」
而激光雷達，即便在全黑環境中，也能探測到200米遠的物體，這使得車輛在130公里/小時的速度下，依然能夠實現AEB自動緊急制動。
「作爲一款面向家庭的汽車，每位乘員的生命安全都至關重要。這正是我們堅持保留激光雷達的根本原因。」李想補充道，「未來的車型也將繼續搭載激光雷達，爲用戶提供更高水平的安全保障。」
李想的這些觀點，再次掀起了大家對「特斯拉不用激光雷達」這一做法的熱議。
特斯拉不用激光雷達
特斯拉的首席執行官埃隆·馬斯克（Elon Musk）從來不避諱自己對激光雷達的厭惡。
2019年4月，在特斯拉的首次自動駕駛日活動上，埃隆·馬斯克（Elon Musk）接受了媒體的提問，再度對激光雷達發起了猛烈的抨擊。
「激光雷達是愚蠢的差事，」馬斯克說。「任何依賴激光雷達的人都註定要失敗。失敗！[激光雷達]是昂貴且不必要的傳感器。這就像擁有一堆昂貴的闌尾。一個闌尾就夠糟糕了，現在你有一堆，這太荒謬了，你們會明白的。」
他的批評源於一個問題，即當時特斯拉發佈的自動駕駛硬件是否可以接收激光雷達輸入。衆所周知，特斯拉的車輛通過多種數據源實現自動駕駛，包括雷達、GPS、地圖、超聲波傳感器等，但不像主要競爭對手那樣使用激光雷達。
更早之前，馬斯克曾解釋過，他認爲激光雷達是自動駕駛汽車的柺杖，對特斯拉而言，攝像頭才是未來的關鍵，馬斯克認爲未來攝像頭將使特斯拉能夠在最惡劣的天氣條件下「看清」道路。
後續，特斯拉人工智能高級總監安德烈·卡帕蒂（Andrej Karparthy）解釋道，這個世界是爲視覺識別而構建的。他指出，激光雷達系統難以區分塑料袋和橡膠輪胎。他表示，實現L4和L5級別自動駕駛需要大規模神經網絡訓練和視覺識別能力。
「從這個角度來看，激光雷達實際上是一種捷徑，」卡帕蒂說。「它迴避了自動駕駛所需的視覺識別這一關鍵問題。激光雷達讓人產生一種虛假的進展感，最終只是一種柺杖。不過，它確實能快速做出一些演示效果！」
2021年3月，馬斯克在推文中表示，特斯拉將轉向「純視覺」的方式。兩個月後，特斯拉宣佈，從當月開始交付的所有Model 3和Model Y汽車將用特斯拉的純視覺系統取代雷達傳感器，取消了原先的毫米波雷達。
2022年2月，特斯拉再次宣佈，從2月中旬開始生產的所有Model S和Model X，將只配置純視覺系統，不再使用任何雷達來執行其功能，完全依靠Tesla Vision輔助駕駛方案。
即使是最新推出的Model 3煥新版上，我們也沒找到任何雷達傳感器的影子。
5年多時間過去了，馬斯克和特斯拉似乎依然堅持着當初的觀點，即激光雷達並非必需，純視覺方案也能實現自動駕駛。激光雷達，非必要？
特斯拉不使用激光雷達，並不是馬斯克的心血來潮，而是經過了縝密的考慮後做出的決定。
4月22日，就在特斯拉舉行自動駕駛活動的同一天，康奈爾大學的三位研究人員發表了一篇研究論文，部分支持了馬斯克關於激光雷達的觀點。這些計算機科學家僅使用立體攝像頭，在自動駕駛系統常用的KITTI圖像識別基準測試中取得了突破性成果。他們的新技術遠遠優於先前發佈的純攝像頭結果，且與結合攝像頭和激光雷達數據的結果相差不遠。
我們可以先來了解一些相關的背景知識，軟體是如何將攝像頭拍攝的原始圖像轉換爲標註的三維模型，從而呈現車輛周圍的環境的呢，這背後涉及到一些計算步驟。通常來說，軟體分兩步解決這一問題。首先，將圖像輸入算法，對每個像素進行距離估算，這可以通過一對攝像頭和視差效應來實現，也有使用單個攝像頭估算像素距離的方法，而第二個算法會在之後介入，其利用深度估算，將像素分組爲獨立的物體，比如汽車、行人或騎行者。
康奈爾大學研究集中在第二個步驟中。大多數研究純攝像頭方法的研究人員，將像素數據表示爲二維圖像，併爲每個像素添加一個距離值，與紅、綠、藍三個顏色通道一起作爲輸入。通常，研究人員會將這些二維圖像輸入卷積神經網絡（CNN），訓練其完成目標識別任務。
但康奈爾大學的研究團隊意識到，使用二維表示實際上是適得其反的，因爲在二維圖像中彼此相鄰的像素，在三維空間中可能相距甚遠。例如，前景中的車輛可能正好出現在幾十米外的一棵樹前方。
因此，康奈爾的研究人員將每對立體圖像的像素轉換爲三維點雲，這種點雲類似於激光雷達傳感器原生生成的點雲。然後，他們將這種「僞激光雷達」（pseudo-lidar）數據輸入現有的目標識別算法，這些算法本身就是爲接收激光雷達點雲設計的。
「我們的方法在基於圖像的性能方面，相較於現有的最先進技術取得了顯著提升。」他們在論文中寫道。例如，在KITTI基準測試的一個版本中，先前基於攝像頭的最佳準確率爲30%，而康奈爾團隊將這一數字提升到了66%。
換句話說，攝像頭加激光雷達的組合優於單獨使用攝像頭的原因之一，並非激光雷達的距離測量精度更高。而是因爲激光雷達生成的「原生」數據格式恰好更容易被機器學習算法處理。
「我們在論文中展示的是，通過將基於攝像頭的數據轉換爲類似激光雷達的點雲格式，可以顯著縮小差距。」康奈爾論文的合著者Kilian Weinberger在採訪中表示。
儘管如此，Weinberger也承認：「激光雷達和非激光雷達之間仍然存在相當大的差距。」前文提到，康奈爾團隊在KITTI基準測試中的準確率爲66%，但在實際激光雷達點雲數據上運行相同算法時，準確率達到了86%。
與此同時，論文的另一位作者Bharath Hariharan強調，激光雷達也並非完美。例如，由於反射的原因，激光雷達點雲中可能會出現虛假點。無論是純攝像頭系統還是配備激光雷達的系統，都依賴於機器學習技術來幫助識別和過濾底層系統中的偶發錯誤。
「如果你在亞利桑那州的街道上訓練系統，然後到了伊薩卡，看到滿地積雪，那麼可能會出現難以預測的錯誤，」Hariharan 說道。他認爲，無論是否配備激光雷達，這類錯誤都可能發生，只不過「錯誤的類型可能不同」。
但需要注意的一點是，激光雷達和基於攝像頭的技術的故障模式不同。許多使基於攝像頭的技術失敗的情況可能不會使激光雷達矇混過關，因此，即使基於攝像頭的技術不斷改進，激光雷達仍將在相當長的一段時間內繼續增加價值。
「總體來說，結合多種傳感器可能更有利，」Hariharan表示。「你掌握的信息越多、估算深度的方式越多，效果就越好。」
從當時來看，這一論文可以說是有力地支撐了馬斯克和特斯拉的做法，人類自己沒有長出一雙深度感知的眼睛，也是靠接收可見光來駕駛汽車的，普通的攝像頭沒理由做不到，對比激光雷達，它還具有分辨率更高、色彩更豐富的優勢，可以直接讀取交通信號燈和標誌，理論上確實有着更大的潛力。激光雷達，價格太貴？
除了技術上的原因，價格或許才是馬斯克一再貶低激光雷達的重要因素。
如果預算無限，那麼配備激光雷達的自動駕駛汽車肯定比沒有激光雷達的要更好，但現實情況是，激光雷達的價格當時來看並不便宜。
世界車載激光雷達的鼻祖Velodyne，早在2007年美國國防部組織的無人車挑戰賽上，就爲參賽隊伍配備了激光雷達，谷歌 2012 年推出的首款無人駕駛汽車原型就使用了來自Velodyne的激光雷達，據了解，2017年Velodyne主流的64線激光雷達的官方定價是8萬美元一臺，在中國售價接近70萬人民幣，這很顯然超出了特斯拉的承受範圍。
但激光雷達的高成本不會永遠持續下去，一項新技術幾乎總是從昂貴開始，但隨着製造規模擴大，價格往往會下降，當時激光雷達的高成本很大程度上反映了單個銷售單位的狀態。因此，高昂的研發成本需要由少量單位分攤。
2017 年，Waymo 工程師宣佈他們已將成本降低了 90%，2020年時，Luminar 等多家廠商均以低於2000美元的價格提供自動駕駛級激光雷達。
而在如今，隨着國產激光雷達廠家快速崛起，依靠技術和供應鏈優勢，已經把激光雷達的價格打到了1000美元以下，過去百萬豪車才能配備的激光雷達，如今普遍出現在了20萬元左右的車型，可謂是「舊時王謝堂前燕，飛入尋常百姓家」。
事實上，中國廠商激光雷達的報價已經降到500美元以下，相比2017年時Velodyne單台8萬美元的報價，便宜了不止一點。
價格的變化，帶來了一場激光雷達的普及風暴，2023年，配備激光雷達技術的新車比前四年加起來還要多，其中中國車企起到了舉足輕重的作用，根據Yole Group的分析師預測，中國車企今年將發佈約128款搭載激光雷達的車型。
「這使得中國市場遠超歐洲（約10款新車型）和美國（僅有兩款），」Yole Group的分析指出。
Yole表示，中國汽車配備的激光雷達平均售價約爲450至500美元，比2022年大幅下降，而其他地區的平均價格在700至1000美元之間。其指出，2023年，全球乘用車、輕型商用車和自動駕駛出租車的激光雷達市場估計達到5.38億美元，同比增長79%。
Yole Group高級分析師Pierrick Boulay表示：「激光雷達在低價位細分市場的出現反映出技術成本的快速下降，因爲如果汽車價格較低，那麼所有設備的成本就會更加敏感。」
這場革命還不止侷限在汽車領域，從無人機到手機，愈來愈多的行業將要或者正在搭載激光雷達。根據分析機構IDTechEx最近的一份報告，到2034年，全球汽車激光雷達市場預計將達到95億美元，相較2024年，年複合增長率（CAGR）爲19.5%。
價格降低或許不會讓特斯拉直接放棄現有的純視覺方案，但它還是偷偷做起了兩手準備。
今年一季度，激光雷達供應商Luminar Technologies公佈業績時，人們忽然發現，特斯拉成爲了它在第一季度激光雷達傳感器的最大客戶。
Luminar業績的特別信息摘要顯示，今年第一季度，Luminar收入爲2100萬美元，而特斯拉這位大客戶爲其2100萬美元的總收入貢獻了10%以上，這也就是說，特斯拉在第一季度裏至少購買了價值210萬美元以上的激光雷達。
而馬斯克嘴上說着不用激光雷達，實際上還是在偷偷採購相關產品，根據彭博社兩年的報道，兩年前馬斯克就考慮過與Luminar合作，作爲兩家公司之間協議的一部分，Luminar將激光雷達傳感器出售給特斯拉，並要求不得向外透露信息。
這個月，推特有一位名叫「AlphaSense」的網友分享了一則來自自動駕駛汽車專家的會議紀要，根據自動駕駛專家的說法，特斯拉已經設計了自己的激光雷達，並正在與大陸集團合作，將其爲未來汽車開發的雷達技術集成到其系統中。
儘管這部分傳聞並未得到證實，但當初馬斯克堅持不用激光雷達的理由已經越來越弱，純視覺方案固然有自己的優勢，但是多一個僅需幾百美元的激光雷達輔助，似乎也未嘗不可。更合理的成本，爲何不用？
500美元並非激光雷達的價格下限。
今年11月，國內激光雷達行業的領軍企業禾賽表示，計劃在明年將其核心產品的價格削減一半，這將極大推動激光雷達技術在電動汽車中的廣泛應用。
「我們正進入一個每年數百萬輛汽車配備激光雷達的階段。」禾賽集團CEO李一帆在接受路透社採訪時表示。李一帆補充稱，價格減半將使激光雷達對售價15萬元人民幣（約2萬美元）以下的低價電動車也具有吸引力。
對於高於這一價格的電動汽車，激光雷達的採用率有望提升至40%，根據數據，目前中國電動車和插電式混合動力車的激光雷達裝配率約爲24%。
據了解，禾賽下一代用於高級駕駛輔助系統（ADAS）的激光雷達產品ATX將在明年以低於200美元的價格出售，僅爲當前AT128型號價格的一半。李一帆表示，之所以能實現大幅降價，是由於採用了自研芯片驅動激光雷達傳感器，並提升了工廠運營效率。
不到200美元的激光雷達，帶來更安全的駕駛乘坐體驗，不論從哪一個角度來看，都是一筆再划算不過的買賣，尤其是在目前新能源汽車進一步內卷配置的當下，激光雷達或許會成爲未來電車的標配之一。
好萊塢影星海蒂·拉瑪爾早在1941年便發明了跳頻通信技術，這項技術後來成爲藍牙的基礎。然而直到數十年後，藍牙才逐漸成爲無線連接的重要支柱，廣泛應用於手機、耳機和智能家居設備中。
指紋識別技術早在1998年就搭載於西門子手機之上，但直到2013年的蘋果iPhone 5s才開始普及，當時大家對其安全性和實用性仍然心存疑慮，如今這一功能早已成爲智能手機的標配。
半導體領域的氮化鎵（GaN）和碳化硅（SiC）同樣經歷了漫長的發展期，雖然早在20世紀90年代，這些寬禁帶材料便被視爲硅材料的潛在替代品，但由於成本和工藝限制，市場接受度有限，而近年來，隨着電動汽車和快充市場的爆發，氮化鎵和碳化硅逐漸成爲功率半導體領域的「寵兒」，推動了電力電子行業的革新。
無人駕駛汽車領域也經歷了類似的路徑，上世紀80年代的研究主要停留在實驗室階段，而如今自動駕駛技術已在部分城市進行實際道路測試，並逐步走向商業化。
儘管馬斯克對激光雷達始終保持着固執的態度，但行業並不會因爲一家公司而停滯不前，在他的視線之外，市場早已悄然發生改變。
隨着時間的推移，這項技術變得越來越便宜，當消費者正逐步青睞於安全時，汽車廠商又有什麼理由不搭載它呢？
