智能驾驶究竟是怎样实现的?

最近资本市场，新能源“三傻”在大闹华尔街，互联网上也十分热闹，马斯克、何小鹏两位创始人在社交平台上吵了起来。

11月20日，在广州车展上，小鹏汽车发布了一款“鹏翼版”全新P7，其CEO何小鹏透露明年将推出全球首款搭载激光雷达的量产智能汽车。当晚马斯克就在Twitter上嘲讽小鹏汽车软件模仿特斯拉，随后何小鹏则在微博强硬回怼，声称要将特斯拉打得找不着东。

去年马斯克还吐槽“激光雷达就像人身上长了一堆阑尾，阑尾本身的存在基本是无意义的”，“任何依赖激光雷达的公司都可能无疾而终”。按理说，激光雷达已经不在马斯克的视野范围内了，为何却在这个时候因为激光雷达而亲自上阵怼小鹏汽车呢？

有趣的是，在汽车圈子之外的华为也开始密集释放关于量产车规级激光雷达的消息。在今年广州车展期间，华为智能汽车解决方案BU总裁王军接受媒体采访时表示，华为的激光雷达已经成为车企抢购的爆品，并考虑在近期做一个激光雷达产品的整体发布。

为何马斯克要因为激光雷达打口水仗，为何巨头们纷纷盯着激光雷达？这都要从汽车的智能驾驶说起。

一、智能驾驶怎么做？

在《速度与激情8》中，大反派查理兹·塞隆为了抢夺核武器发射装置，用高科技黑入汽车智能驾驶系统，使得上千辆无人汽车组成了一支庞大的“僵尸车”军团，在街头拦截俄国国防部长的专车，汽车巨浪在街头汹涌前进，画面震撼。

那智能驾驶究竟怎样实现的呢？

简单的说，就是给常规车加上智能驾驶模块，再连上通信网络。这个模块主要有三大核心功能：环境感知—计算决策—控制执行，分别对应于人的“眼睛-大脑-神经”。

它们的功能执行逻辑也很简单，非常像人类：走在路上，首先眼睛发现对面走来了一个人，然后大脑去决策怎么躲避这个人，最后是神经驱动肢体去绕开这个人。

智能汽车的眼睛主要是由摄像头、激光雷达、高精度地图、GPS定位等构成，主要负责收集车身周边信息，确定车辆的位置。

智能汽车的大脑是在收到了眼睛传来的数据信息后，通过计算芯片+感知算法，去识别交通状况，然后分析计算出最优的路线。

智能汽车的神经是基于大脑给出的决策结果，对制动系统、转向系统、电机系统等下达指令，控制车辆运行状态，执行驾驶路线。

而马斯克和何小鹏的争论点在于：应该主要用什么来当眼睛，激光雷达还是摄像头？

二、智能汽车眼睛谁来当？

视觉方案模仿的是人眼，主要是靠“看”，相当于一个二维照相机。雷达方案模仿的是蝙蝠，是立体的“扫”，相当于一个三维照相机。

视觉方案的好处在于，已经相对成熟。以摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本元件，构成纯视觉计算，可以满足当前L2级自动驾驶的需求，典型代表就是特斯拉。

但摄像头拍下来的毕竟是二维图像，相比三维信息更难挖掘，需要更强大的算法、大量数据的训练和更长期的研发投入，并且会存在精度、稳定性和视野等方面的缺陷，暂时无法满足L3级以上的自动驾驶要求。

雷达方案可以创建出清晰的3D图像，通常看得更远，看得更清晰，抗干扰能力也更强，可以满足L3级以上的自动驾驶要求，但成本也更高。通常以激光雷达主导，配合摄像头、毫米波雷达等元件，典型代表为谷歌Waymo、国内的百度Apollo。

根据结构，激光雷达分为机械式、固态式和混合固态式三种，可以说是传统版、高配版和市场版三种路线。

机械式激光雷达当前技术最为成熟，通过机械旋转360°扫描的方式收集信息，所以转得越快，收集的信息越多。但因为里面机械部件太多，调试装配复杂，生产周期长，成本很难降低，并且机械部件在真实路况下比较容易损坏，难以符合车规的要求。

固态式激光雷达属于“高富帅”版，分为OPA和Flash两种，都不需要机械部件，但当前技术都不成熟。前者技术原理和战斗机的相控阵雷达类似，量产成本很高。后者原理是快闪，可以一次性完成对整个场景的3D绘制。两者都是明日之星，现在汽车还高攀不上。

当前，混合固态激光雷达是最有希望快速落地的方案，它把所有的机械部件集成到单个芯片上，通过电路来控制旋转，所以雷达本身不需要大幅旋转，真实路况下不容易损坏，量产能力大幅提高，在芯片摩尔定律助力下，未来量产成本有望降低至数百美元。

随着未来自动驾驶技术的进一步普及，激光雷达市场规模将会进一步扩大。咨询机构Yole预计，2025年全球激光雷达出货量约470万个，销售额约61.9亿美元。

激光雷达看起来这么美，为何各家车企却并不见得对此有多狂热呢？

三、特斯拉不爱，小鹏下场干

说白了，现在车上装激光雷达，账还是有点算不过来。

马斯克曾说“激光雷达，免费他都不用”，他想从算法上解决视觉信息的处理问题。

他的理由也很简单，马斯克认为车和道路都是为人类设计的，人的视觉加大脑处理信息的模式可以安全行驶，那么自动驾驶也可以做到。雷达是人都不具有的感官，干嘛要装，这不是正常人拄拐杖，多此一举吗？

但更可能让马斯克看不上的原因是当前激光雷达成本高昂，是视觉解决方案的十倍以上。以Velodyne的激光雷达为例，16线束的激光雷达需要约4千美元，64线束的更是高达8万美元，相比之下，摄像头自动驾驶的硬件成本才几百美元。

一个激光雷达价格顶的上两辆Model3，这种烧钱玩意，马斯克自然不感冒。

小鹏则在考虑打安全牌来和特斯拉竞争。小鹏声称之后要采用摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+激光雷达的融合方式来搞自动驾驶，简单来说就是加满装备跑得更快更稳更安全。

可即使激光雷达能满足L3以上级别的自动驾驶要求，高昂的成本，小鹏汽车又该如何应对呢？

小鹏自己的答案是其一直在培养自己的供应商，通过提升订单量可以大幅降低制造成本，也可以增强自己的议价能力。但除了这个答案之外，显然华为的入局是一个不可忽视的外部变量。

就在小鹏和特斯拉互怼之际，华为也透露在研究激光雷达，目标是短期内开发出100线的产品，并在未来将成本降至200美元，甚至100美元。华为轮值董事长徐直军还声称，“特斯拉现在能做到的事情，我们都能做到”，正在将华为的兵团作战应用于激光雷达。

简单的说，小鹏直接挑战低价激光雷达可能有点悬，但华为的入局让这场争论出现变局。

此外，今年8月大疆宣布可以量产千元级别车用激光雷达，适用于L3、L4级别自动驾驶。Horizon和Tele-15的价格分别只要6499和9000元，相比于Velodyne的几万、几十万元已经非常便宜了，这可能也是小鹏的底气来源。

如果未来一两年激光雷达价格大幅下降，“免费也不用”的特斯拉仍然继续坚持自己的视觉方案，可能真够马斯克喝一壶的。

当然激光雷达也不是完美的，应用中也存在着不足。比如大雾和大雨会减弱激光信号的强度，精度会下降，并且现在的激光雷达的点云是基于几何呈现的，虽然能分辨出形状，但却不能辨别颜色和纹理等，这意味着激光雷达还无法区分纸袋和石头的不同。

激光雷达配合其他传感器的整体方案可能才是应用方向。

四、投资展望：智能驾驶产业链

在智能驾驶产业链的三个层面中，环境感知主要对应的是摄像头、雷达（包括超声波、毫米波、激光雷达）；计算决策主要对应的是计算芯片、感知算法、高精地图、通信技术等方面；而控制执行则是制动系统、转向系统、电机系统等方面。

海外厂商存在先发优势，国产势力也正逐步崛起。美国Velodyne一马当先，今年已经成功上市，国内市场也在百花齐放，竞相准备IPO。

智能汽车是硬件+软件的结合，当前世界的头号玩家就是中美两国。特斯拉与中国新势力的竞争，也是中美硬件、软件科技人才的竞争，也是美国开放合作和中国大兵团作战的竞争。

围观一场CEO直接的口水战，固然乐趣十足，但背后的技术路线之争，才会给我们的生活带来更深远的改变。
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