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十年之内,激光雷达技术谁将胜出

来源:电子发烧友网 作者:周凯扬 2021-10-07 07:24 次阅读
随着L2级别及以上的量产车型越来越多,激光雷达以不及掩耳之势席卷了汽车市场。就如同手机内的SoC与传感器一样,激光雷达也成了OEM在宣传新车型时的“硬实力”之一,各大激光雷达厂商也成了一起站台宣传的合作伙伴。

在国外激光雷达厂商纷纷上市,国内激光雷达创企也跃跃欲试的当下,不少人也存在质疑。激光雷达是不是一项成熟的技术,为何还有连上市厂商在走原理不同的技术路线,未来十年内,激光雷达技术是否会决出一个胜者?

固态之争

机械激光雷达虽然视场角优异、分辨率高,但由于存在机械结构过车规困难、价格高昂等缺点,尽管起步较早,却有些后劲不足。与此同时集成化、芯片化使得车用激光雷达不免朝着固态发展,。就连机械激光雷达大厂Velodyne也开始推Velarray系列的固态激光雷达。固态激光雷达中也衍生了MEMS、OPA以及Flash这些不同的固态或混合固态技术。
VelarrayH800激光雷达 / Velodyne

MEMS使用微振镜替代了机械激光雷达中的扫描仪,将机械部件集成到单个芯片上,可以做到毫米级的尺寸、更低的成本和更高的良率,也被不少OEM视为最易跟上车规量产节奏的激光雷达。但MEMS方案往往激光功率不高,所以有效距离要稍短一些,长距离下难以实现优秀的分辨率。

OPA(光学相控阵)激光雷达则是完全取消了机械结构,采用多个光源组成阵列,通过控制每个发射单元的相位差来控制输出的激光束方向。这种方案可以做到更高的量产一致性,但就目前的工艺水平来说,OPA的制造加工难度较大,短期内实现大规模量产并不现实。

Flash激光雷达的原理其实近似于摄像机,该技术并非MEMS和OPA这样的扫描式,通过单次脉冲实现全局成像,无需扫描器件,同样是一种完全固态的方案,也更容易通过车规认证。但也正是因为如此,Flash激光雷达也集成了一些困扰摄像机的问题,比如在日光等环境光下性能降低、光学串扰引起的明亮物体几何失真等等,要想解决这些问题的话反而会进一步限制了Flash激光雷达的探测距离和分辨率。

FMCW是否为潜在的最优解?

无论是OPA、Flash还是MEMS,目前市面上这些不同的固态激光雷达多数采用了TOF来进行测距,通过发送激光脉冲来测量与物体之间的距离。这种测量方式经过多年的发展已经相当成熟,数据可靠性相当高,而且对应激光光源的成本也不高,但仍存在一些局限性,比如部分条件下测量时间较长和容易受到激光信号干扰等。

相较之下,FMCW(调频连续波)解决了ToF的干扰问题,有效地将光能传播到连续波信号中。除此之外,FMCW激光雷达可以在更低的功率下检测到更远距离的物体,这样不仅解决了探测距离的问题,还解决了护眼问题。

Aeries FMCW激光雷达 / AEVA

不少人也认为FMCW可能是车用激光雷达的“优胜者”,连英特尔也打算与Luminar合作后,推出自研的FMCW激光雷达,只不过这个面世日期要晚至2025年。这是因为与ToF相比,FMCW依然是一个不成熟的测距技术,而且激光光源成本较高,对于本身就承受做到“一千美元以下”的激光雷达厂商来说,显然不是当下的最优解。将FMCW集成到单个芯片上也吸引了不少厂商为之努力,但短期来看,商业落地依然存在较大难度。

市场的选择

在车用激光雷达市场中,直接“上车”的前装市场自然是最大的蛋糕,也是对激光雷达性能、量产与成本最大的考验。OEM在对激光雷达选取上,必须要考虑到这些因素,而且影响大规模量产的一大因素还有车规认证。从市场选择的角度上来看,MEMS凭借成熟的技术、低成本以及车规量产,成了近年来出镜率最高的激光雷达技术。

然而在不少追求“真自动驾驶”的方案上,后装反而更加常见,比如Robotaxi这一领域。自动驾驶的方案商在选择了车型后,会采用不同的激光雷达来改装车型。比如英特尔在今年IAA Mobility上,就与SIXT合作推出了在德国运营的Robotaxi方案。英特尔采用了蔚来的ES8作为首发车型,长距激光雷达用到了Luminar的激光雷达,而短距激光雷达用到了一径科技的ML-30sMEMS激光雷达。

ML-30s激光雷达 / 一径科技

国内也有不少自动驾驶方案以及负责测试与标准制定的厂商,他们也纷纷开始了相关的道路测试与试运营,比如元戎启行、AutoX和中科院深圳先进院等。与寻常的乘用车前装不同,Robotaxi对于外形的需求并不算挑剔,所以加装在车顶和周身的激光雷达模组并没有对体积提出过高要求。此外,因为用于“真自动驾驶”,实际性能要求要高出一截,因此机械激光雷达反而在此类应用中得以广泛应用。

结语

我们分析了激光雷达各个技术优劣以及市场的选择,从短期来看,不同技术的市场占比依然难以做到悬殊的差距,无法判别出谁才是真正的胜者。那么对于激光雷达厂商来说,他们在技术路线的选取,除了技术储备之外,还需要考虑什么呢?答案其实也在成本和量产上。

做到更好的性能固然重要,但汽车行业成本是一个不可忽视的关键,只有先做到产品降本才能实现快速商业化,加快“上车”进程。接着继续积累优势、降低成本,并通过获得的数据来优化软件和算法。

MEMS从目前来看是符合这一趋势的,但FMCW这样的技术依然有潜力,未来成熟之后会不会驱动技术转型呢?不少车厂、激光雷达厂商也在走一步看一步,但他们的要务依然是尽快实现商业落地,并非每家厂商都有大把时间与成本来做研发。就拿禾赛科技来说,据了解其终止科创板上市的部分原因就是短期内需要资金投入产能与研发中,因此终止后不久就进行了3亿美元的D轮融资。

激光雷达作为又一大传感器市场,已经把主战场设在了汽车领域,展开了成本与量产等一系列大战,但几大“主战方”并没有出现实力悬殊的局面,这也是一件好事。无论这一竞争是否会持续十年,最终带来的必将是更成熟的技术。
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