“激光雷達是傻瓜的差事，依賴激光雷達注定要失敗。”

這句話是2019年，馬斯克在美國硅谷帕洛阿爾托市的特斯拉總部舉行的“自動駕駛日”上所發表的言論，當時特斯拉的純視覺識別系統可謂是如日中天。可轉眼只過了一年，2020年底華為宣布研制出車規級96線中長距激光雷達，售價僅200美元，立刻受到了各大智能汽車廠商的熱捧。

如今，北汽旗下的智能汽車——極狐HBT，每臺車都安裝了三個該款激光雷達，此外，長安、賽力斯等廠商也紛紛與華為牽手合作。其實放眼世界，除了特斯拉執著于純視覺識別，諸如奔馳、寶馬等外資車企都將激光雷達作為主要賣點。

那么，為何各大車企會加入激光雷達陣營，和特斯拉“對著干”呢？

一、自動駕駛的視覺識別與激光雷達之爭

一直以來，馬斯克在自動駕駛的車輛環境感知技術上，始終堅持純視覺識別系統，即利用仿生學技術，配置大量高清攝像頭代替人類視覺的感知。

馬斯克特立獨行地采用純視覺識別系統，主要原因是激光雷達價格真的太高了。在2020年之前，市面上最便宜的Ouster 64線激光雷達價格都要12000美元，一輛車一般要搭載三四個激光雷達，那就要4萬美元左右。而特斯拉研制的最新三目攝像頭價格也才300美元，成本優勢一目了然。

可令馬斯克沒有想到的是，從2020年以來，隨著激光雷達生產供應鏈的成熟，其價格逐步從幾千美元跌破1000美元。而華為此前推出的僅售200美元的激光雷達，猶如丟出一顆“深水炸彈”，將激光雷達市場價格打到近乎“白菜價”。與此同時，華為還宣布要在兩年內將車載激光雷達價格降到100美元以內。

若想回到激光雷達的賽道上來，馬斯克這時候恐怕為時已晚。因為車載激光雷達的專利、技術已經掌握在華為、禾賽、速騰聚創等國內企業掌握。

那么，撇開成本不說，華為的激光雷達相較于馬斯克的純視覺識別，有哪些得天獨厚的優勢？

二、“明亮的眼睛”——激光雷達

自動駕駛汽車的關鍵技術包括車輛環境感知技術、車輛軌跡規劃系統和車輛控制系統，其中車輛環境感知技術主要依靠傳感器將感知到的周圍環境信息快速準確地傳遞給汽車，相當于汽車的眼睛。

而傳感器主要包含超聲波雷達、毫米波雷達、高精度攝像頭和激光雷達。其中超聲波的速度大約340m/s，而汽車的速度輕松可達120m/s，所以超聲波只能用于識別車輛速度較慢時的周邊環境，例如倒車防撞。

毫米波的傳輸速度倒是快很多，并且極少受到雨霧等惡劣天氣的影響，但是毫米波雷達的傳輸距離近，也不能清晰識別出行人和物體，所以難以精確建模，一般用于車輛的前后防撞系統。

高精度攝像頭能夠準確成像，識別出交通指示牌上的文字、地面虛實線等信息，但是無法測算出精確的距離，在黑夜和雨雪天氣中更容易被遮擋而失去識別能力。特斯拉最新的“三目攝像頭”，雖然能進行測距，但是判斷的精確度不夠高，并且攝像頭被遮擋的風險依然存在。

相比之下，激光雷達的測距精確度和抗干擾能力要強得多。激光雷達通過發射和接收脈沖激光來實現測距，掃描系統后便能實現對周圍200m甚至更遠的環境進行三維點云建模，精準呈現出周圍環境圖像。

它的成像范圍遠超攝像頭，且不會因為雨滴附著在其表面而使成像變得模糊。另外，激光雷達測距的準確度要比攝像頭高得多。這就是為什么華為這次“賭”對了，馬斯克則在純視覺賽道上顯得越發“形單影只”。

但是，我們也別高興得太早，激光雷達并不是什么缺點都沒有。

三、激光雷達的漫漫長路

第一、激光衰弱

脈沖激光遇到雨雪大霧天氣時，會急劇衰弱，嚴重影響測量范圍和精確度。激光衰弱的主要原因在于大氣吸收和大氣散射。

前者是指激光會被大氣中的水蒸氣、二氧化碳、臭氧、一氧化氮、一氧化碳和甲烷等氣體吸收，從而變得衰弱。后者是指激光遇到大氣中大分子和懸浮顆粒產生散射，改變傳輸方向，使得目標物和接收器的激光功率降低，產生衰弱。

第二、識別不夠精細

激光雷達是通過發射激光，觸碰到物體產生漫反射，再回到雷達接收器中，根據這個過程中的時間測算出距離和物體“容貌”。

但是它并不能像攝像頭一樣識別出物體的顏色、質地，也就意味著不能呈現出交通標志上的文字、道路虛實線等信息。

第三、質量

目前激光雷達分為機械式、半固態和固態。機械式激光雷達發展時間久，產業鏈比較成熟，但是質量較差，輕度觸碰便可能產生損壞。

半固態和固態雷達的質量和穩定性要相對好一些，但是測量范圍要打些折扣。

目前，在華為等國產廠商的重拳出擊下，激光雷達的成本和體積等“硬傷”已痊愈一大半，成本也與三目攝像頭相差無幾。體積縮小后，使其不像之前那樣需要架設在車頂上，而是可以直接安裝在前保險杠里，識別精細度更高。

四、結語

福田汽車智能控制副總工程師錢國平曾表示：“從技術角度看，現階段的純視覺方案不太可能成功。”

如果說，車載激光雷達之前因為成本和體積等原因而讓人無法深愛，那么華為等國產技術的突破便給激光雷達賽道注入了新的活力。未來，激光雷達和視覺識別或許還將并駕齊驅很多年，但最終誰能勝出還要拭目以待。

或許，在成本可控的前提下，兩者搭配使用，才是最優的選擇。