无论接受与否，未来可能注定将由AI取代你成为汽车“方向盘”后方掌控全局的“人”。TA们看得更远、懂得更多、反应更快，能自动避免拥堵，还能够提前感知危险避免事故——最重要的，是这些机器人永远不会酒后驾车，这就是自动驾驶时代为我们描绘的美好蓝图。今天我们要聊的，是自动驾驶时代车辆上一个必不可少的重要组件——激光雷达。为什么说激光雷达是自动驾驶时代的必需品？它同普通雷达相比有何优势？我们采访了多位业内专家和企业，并通过下面五个问题来给大家科普一下。
这篇文章我们要聊到：
1、激光雷达的基本原理
2、激光雷达看到的是什么？
3、车载激光雷达有何不同之处？
4、现在车上已经有了各种各样的雷达，为什么还需要激光雷达？
5、激光雷达还分固态和——“液态”？
Q1：为啥激光能做雷达？
Emmm…故事似乎要从一个多世纪前说起，在1916年，“天外来客”爱因斯坦首先描述了原子的受激辐射与自发辐射的关系，虽然我听不懂，但是这个发现为后来制造激光奠定了基础。在1960年，位于美国加州的休斯实验室制造出了人类史上第一束激光。
激光的应用领域非常广泛，从医学手术、激光打印到未来星球大战的激光武器不一而足，而其中一个重要的分支，就是用来测量距离。由于激光光束笔直（准确度高），且光子特性一致（抗干扰性好），所以是测量距离的理想介质。当发射源向目标物体发射光束，光束反射之后被传感器接收，依据这期间的时间差，就可以计算出同目标物体之间的距离，这就是飞行时间测距法（Time of Flight,简称ToF）。
这便是激光雷达的基本原理，简单来说，一个激光发射器和一个接收传感器，就组成了激光雷达的基本结构。同世界上众多尖端科技一样，激光雷达最初也是应用于军事领域。在1961年，休斯飞机公司推出了世界上第一个类似于激光雷达的系统，用于追踪卫星。随着技术发展成熟，激光雷达如今被应用于各种领域的测量勘探工作，从研究大气成分、地质结构到全新的iPad Pro，以及我们将要重点讲述的自动驾驶。
Q2：装在汽车上的激光雷达有啥不一样？
虽然前路漫漫，但是如今业界都对自动驾驶时代充满了憧憬。对于自动驾驶的主体——汽车来说，如何像驾驶员一样，或者比驾驶员对周围的环境有更准确全面的认知，是实现自动驾驶的前提条件。而激光雷达精准测量的优势，在目前来说是实现自动驾驶的不二选择。根据激光测距的原理，一束激光理论上可以测量到一个点的距离，但是自动驾驶车辆需要对周围环境进行全方位的感知，如果让这束激光旋转起来，就可以实现对周围环境的360°测量，而一束激光旋转之后，得到的是雷达与周围一条线之间的距离。
【激光雷达基本工作原理】
汽车如果需要对周围的环境有更加全面立体的感知，仅仅得到一条“线”的数据显然是不够的。在此基础上，在雷达中集成更多的激光器，从不同角度发射测量光线，就能够实现对周围物体更加全面而细腻的扫描，能够让车辆对周围事物形成一个精准的三维感知。对于机械旋转式激光雷达而言，有多少个激光发射器，就代表了这是多少“线”的激光雷达，激光雷达的线数越多，对周围环境的测量就越全面，当然成本也是随之飙升。下面我们以国内激光雷达的代表企业禾赛科技的产品为例，做一个更加直观的解析。
【车载激光雷达实现了对周围环境全面立体的精准探测】
相比在其他领域使用的激光雷达，自动驾驶对于所使用的车载激光雷达无疑有着更为苛刻的要求：作为无人车的“眼睛”，性命攸关的它不容许有丝毫的差错，因此车载激光雷达必须达到车规级标准。
车载激光雷达有如此多的苛刻要求，所以是一项技术壁垒非常高的高科技产业。虽然目前市场规模并不算大，但是对于未来而言，激光雷达技术是通往自动驾驶的必经之路。所以无论主机厂还是各大零部件供应商对其都是趋之若鹜。
2 激光雷达是自动驾驶的必需品？
Q3：激光雷达“看”到的是什么？
之前我们说到，激光雷达可以准确测量距离，一束激光扫描一次，就可以获得一个目标点在空间中的三维坐标，车载激光雷达通过快速旋转以及多线扫描，就可以获得一个周围物体的“点云轮廓”，禾赛科技的应用工程总监史健做了一个很形象的比喻：激光雷达就是用乐高积木重建了外部世界的形状——相比照片，它们具备三围空间的深度和位置信息，另外由于每个点之间并不连续，所以成像也像乐高积木一样“棱角分明”。
Q4：现在的汽车遍布雷达（Radar），为什么还需要激光雷达（Lidar）？
虽然自动驾驶尚未普及，但是如今L2级辅助驾驶功能越来越多地出现在了车型的配置列表中。通常来说，这些具备L2级辅助驾驶功能的车通过摄像头以及遍布车身的毫米波雷达，能够一定程度识别部分前方物体，车道线以及同前方车辆的距离等信息。在此基础上，车辆可以以固定的速度自动保持同前车的距离，自动保持车道内行驶，侦测视线盲区车辆甚至可以自动变换车道。
其中通常位于车辆前风挡后方的摄像头承担了汽车“眼睛”的工作：通过摄像头采集到的图像，芯片通过图像识别算法可以实现对车辆前方障碍物、交通限速标识、车道线等特征的识别，甚至可以通过算法来判断车辆同前方障碍物的距离。
那么相比上述两种传感器，激光雷达自身的优势和特点又有哪些？
事实上这三种传感器功能既有分别也有交叉。相比诸如特斯拉这样激进车企采取的以摄像头为主来感知环境的自动驾驶技术路线，激光雷达的优势在于它可以直接、精准地获得车辆距离周围物体的距离和方位，而不是通过芯片中的算法对摄像头采集到的图像进行分析后得到的数据。此外，激光雷达数据传输和存储压力也小于车载摄像头，但有效数据比摄像头更丰富，这就减少了对于芯片算力的依赖，同时提高了可靠性。例如禾赛科技的64线激光雷达每秒钟可以获得115.2万个点数据，而一个分辨率为1080p的摄像头，假设为30帧/秒的话，每秒钟获得6220万个像素点的数据，而这些数据还需要芯片对其进行分析处理，才能得到所需的输出。
但是说到不足，激光雷达受限于自身原理，也有无法避免的局限性：当遇到雾霾、雨雪等天气状况时，激光雷达收到的数据会产生“噪点”，从而令自动驾驶芯片产生误判。事实上这正是由于激光雷达的高灵敏度和高精准度产生的关联结果，不过目前激光雷达公司正在着手研究这一问题的有效解决方案，在未来如果激光雷达能够解决这个困扰，那么对于实际应用可以说是前途一片光明。
以目前的技术水平来看，如果要实现自动驾驶，仍然需要不同的传感器进行分工和融合，才能够确保车辆对于周围环境有准确的认知。
| 三种传感器主要用途及优缺点对比 | |||
| 摄像头 | 毫米波雷达 | 激光雷达 | |
| 获取数据类型 | 图像 | 位置 | 位置及反射率 |
| 优势 | 分辨率高，可识别多种物体 | 对于雾霾、雨雪穿透能力强，技术成熟，成本较低 | 精度、分辨率高，探测范围广 |
| 劣势 | 过度依赖算法，精度有限，可能产生误判 | 精度不及激光雷达 | 对于雾霾、雨雪颗粒较为敏感，成本高，达到车规级应用较难 |
| 用途 | 识别车辆、行人、交通标志、红绿灯、判断车距等等 | 判断距离、识别障碍物 | 判断距离、识别周围环境、车辆、行人、道路 |
如今各类驾驶辅助功能呈普及的趋势，并且具备L3级自动驾驶技术的车辆也即将走入市场。谈到关于L3级或以上自动驾驶技术的传感器，史健认为，激光雷达是不可或缺的。因为相比L2级高级辅助驾驶功能，L3的本质区别在于电脑可以接管车辆，这就意味着责任归属已经发生了变化。如果将整车人的生命安危交付给电脑芯片，那就需要电脑对于车辆周围环境必须有准确的感知和判断。
Q5：激光雷达还分为固态和——“液态”？
准确来说，如今车载激光雷达可以分为固态和机械旋转式。所谓“固态”是相对于旋转式激光雷达而言的：固态激光雷达本体不需要旋转，可以将体积做得很小，并且成本更低，对于消费者来说更容易接受。
据禾赛科技商务拓展高级总监卢炜介绍，目前“固态激光雷达”主要有三种类型，一种名为MEMS（微缩电机系统），但严格来说它并不属于固态激光雷达范畴——它通过集成在雷达内部的半导体微动部件来令发出的激光偏转扫描，因此内部仍然有运动零件。此外，目前在固态激光雷达领域进行探索的公司还在着力研究OPA相控阵固态激光雷达以及3DFlash固态激光雷达等等。（关于固态激光雷达的分类，我的同事冷晓阳已经做过详细的介绍，大家有兴趣可以点击这里。）
相比机械式激光雷达，固态激光雷达有着体积小、成本低的优势，但同时它的视角不能像旋转式机械激光雷达那样，实现360°无死角覆盖，另外目前除了MEMS“混合固态”激光雷达之外，另外两种产品尚处于研发阶段，距离车规级量产仍有一段距离。
文章总结：
通过以上介绍，屏幕前的你对于车载激光雷达了解加深了多少？自动驾驶时代距离我们尚远，而此次疫情期间在武汉运行的各种无人配送车让我们看到了自动驾驶技术更多的使用场景和优势。作为“未来汽车之眼”，相信激光雷达在未来将会是一个迅速发展的前沿科技。
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