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激光雷達的復仇

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新能源車漫長的產業鏈重塑中,激光雷達艱難駛過第一個賽點。

文|徐珊珊

編|李墨天

文章來源|文章來源|遠川科技評論(ID:kechuangych)


經歷多年萬馬齊喑,激光雷達終于等來了春天,但春光的分配并不平均。

禾賽交出全年盈利財報的同時,海外的同行正在成建制退場。德國老將Ibeo自90年代就戰斗在激光雷達前線,但在德國汽車工業危機爆發前帶頭破產,剩下的一點家底被美國公司MicroVision收入囊中。

可惜MicroVision自己也連虧五年,身陷囹圄。無獨有偶,Velodyne和Ouster在股價跌到1美元后心照不宣的抱團取暖。

2018年,全球車載激光雷達公司近百家,到去年剩下不到10家。

在真實的車輛行駛中,人類會通過肉眼和經驗判斷距離,而雷達可以精確感知車身與周圍物體的距離。其中激光雷達又以探測距離見長,在輔助駕駛環節至關重要。

特斯拉FSD入華測試前,李想隔空喊話,稱馬斯克如果在中國開過車,可能也會考慮用激光雷達[3]:

“目前攝像頭在沒有光線看到的距離只有100米出頭(有效探測距離)。而激光雷達,沒有任何光線也能看到200米遠的物體。車速130公里每小時,依然能夠實現AEB自動緊急制動。”

不過每個行業的出清整合期都劇烈而殘酷,激光雷達自然難以置身事外。家大業大的博世和Mobileye尚且可以體面退場,多的是Quanergy一年內從IPO到破產的戲劇性故事。

價格戰的炮火暫告段落,技術路線的分歧還在繼續,新能源車漫長的產業鏈重塑中,激光雷達艱難駛過第一個賽點。


成本的詛咒

激光雷達市場的諸多慘案中,以美國公司Velodyne的案例最為典型。

Velodyne老本行是聲學,在DARPA組織的自動駕駛比賽中依靠激光雷達一戰成名,又趕上了自動駕駛的超級風口。巔峰時期,Velodyne在車用激光雷達市場獨占80%份額。

激光雷達最初的應用市場并非新能源乘用車,而是百度、Waymo、Cruise這類瞄準純無人駕駛的公司。被傳感器武裝到牙齒的汽車創造了一個大市場,但成本問題接踵而至。

當時,Velodyne的64線激光雷達能賣出8萬美元單價,交付周期長達半年。

為了拿到優先提貨權,百度和福特一塊給Velodyne投了1.5億美元。2017年百度發布Apollo 1.5版本,還拿激光雷達做過文章:加入Apollo的合作伙伴,可以通過百度的價格體系,優先拿到Velodyne的激光雷達。


搭載激光雷達的舊能源汽車

然而,雄心勃勃的Velodyne終究遇到了先有蛋還是先有雞的問題:自動駕駛進展緩慢,激光雷達成本無法被規模攤薄,高成本又反過來拖累了自動駕駛的進展。

按照Velodyne的預期,只要訂單達到100萬臺,激光雷達單價可以降到500美元。但直到2021年,全球激光雷達出貨量勉強達到27.3萬臺。

讓人哭笑不得的是,激光雷達當時最大的應用場景是地形測繪和工業,合計份額87%。相比之下,L4自動駕駛市場占比僅有6%,銷量不到2萬臺。

2021年后,新能源車在缺芯潮的背景中爆發,銷量較之2020年翻了一倍,并在2022年突破年銷量1000萬大關。與此同時,輔助駕駛功能的滲透,新能源乘用車接棒無人駕駛,成為了激光雷達的核心市場。

但在新能源車高奏的凱歌聲中,激光雷達的成本難題始終如影隨形。

L2輔助駕駛的確打開了激光雷達的銷路,但受制高成本,激光雷達長期定位高端車獨有配件。截至2021年,搭載激光雷達的乘用車普遍在40萬元以上,車型不到20款[2]。

2022年,乘用車激光雷達市場規模首次超過L4自動駕駛,躍居增速最快的細分板塊。但腰桿剛挺直,接踵而至的價格戰又引發了一場“去激光雷達”運動。


一般來說,一套智駕系統成本大概在3%-5%,那么20萬車價,對應的智駕硬件成本不到1萬元,留給激光雷達的預算寥寥無幾。價格戰炮火連天,激光雷達成為第一個犧牲品。

小鵬P5是國內第一款搭載激光雷達的量產車型,但小鵬也是最先放棄激光雷達的車企。蔚來全系車型標配激光雷達,但樂道同樣默契的砍掉了激光雷達。

所有人都給激光雷達想好了墓志銘的時候,激光雷達突然又喘了一口氣。


芯片化

智駕平權的口號聲響徹市場前,激光雷達率先完成了咸魚翻身。

2024年,激光雷達價格降至500美元以內,今年進一步降至200美元。與之對應,繼比亞迪20萬級車型標配激光雷達后,零跑B10又將激光雷達車型價格打到12.98萬元。

在自動駕駛場景中,激光雷達的主要作用是精確判斷距離,以彌補攝像頭感知力的不足。以主流ToF測距為例,激光器發出激光,光束在障礙物上形成反射,部分激光被探測器接收。

因為光速已知,算法可以通過回波的時延計算出車輛與障礙物的距離。激光不斷掃描,就得到一幅點云,點云圖中的每個點包含XYZ坐標、反射強度等信息,從而實現3D成像。

因此在光線嚴重不足的駕駛條件下,激光雷達可以帶來額外的安全冗余。


點云圖

收發模塊是決定激光雷達性能的核心指標,也是主要成本來源。一般來說,收發模塊會占據整機成本60%左右,降本難度很高。

原因在于,早期的激光雷達采用分立式架構,機械結構極其精密復雜,集中了成百上千個元器件,集成度很低,價格自然居高不下。

以Velodyne 32線激光雷達HDL-32E為例,保溫杯大小的體積里需要集成32束激光發射器和32個接收器。如果要提高感知能力,就要增加收發器,但體積也會隨之擴大,成本水漲船高。


機械式激光雷達

長期以來,產業界對成本下降的預期都寄托于規模效應,但激光雷達降本的關鍵反而在產品設計上——即“芯片化”。

所謂芯片化,可以理解為將雷達收發等模塊功能盡可能集成在一塊芯片上,既能解決內部系統各自為政的問題,又能簡化生產工藝,擴產非常容易。

在這個過程中,固態/半固態激光雷達逐漸代替了集成度低、不容易過車規驗證的機械式激光雷達。按照禾賽在招股書中披露的數據,自研芯片讓發射端驅動電路成本降低了70%,接收端模擬電路成本降低約80%。


禾賽科技第四代芯片架構產品ATX

但問題是,最初推動激光雷達芯片化的反而是海外公司。

2015年左右,就有激光雷達公司將收發陣列分別芯片化。2018年,Velodyne的ASIC芯片已經迭代到第三代,Ouster也開發出了代號L1的芯片。

按照Velodyne的預期,隨著新能源車銷量的提高,車企的訂單會迅速做大激光雷達的市場規模。但包括Velodyne在內的幾乎所有海外公司,在關鍵時刻都犯了一個戰略性錯誤——押注歐美市場[1]。

中國車企在智能化上的激進投資,讓中國順理成章成為激光雷達最大的下游市場。相比之下,歐美常年只有特斯拉一根獨苗,而馬斯克恰恰是全球最著名的激光雷達反對者。


一個典型的純固態雷達

另一方面,由于激光雷達的競爭力自始至終錨定成本,以及與之對應的生產制造能力,導致先發者實際上并沒有技術上的先發優勢。

Velodyne在2017年就公開了固態激光雷達原型產品,但特斯拉之外的歐美雖然對激光雷達感興趣,但裝車時間一拖再拖,加上Velodyne生產制造能力瘸腿,創造了一個追趕窗口期。

事實證明,在降低成本這件事上,中國公司從來不會讓人失望。


馬斯克的誤判

今年一月特斯拉電話會,大摩分析師問馬斯克是否依然堅持“激光雷達免費也不用”,馬斯克表示特斯拉會堅持純視覺路線五十年一百年不動搖,并反唇相譏說:

“人類開車時不會用眼睛發射激光,除非你是超人。”


阿祖:我就是

這種說法確實符合馬斯克推崇的“第一性原理”——人類駕駛員通過眼睛和大腦判斷方向與距離,那么算法也可以依靠攝像頭的影像與芯片的算力,熟能生巧,成為老司機。

純視覺路線的完美長期停留在理論層面,因為攝像頭對距離和三維世界的判斷相比激光雷達呈結構性劣勢。


但2022年的AI Day上,特斯拉宣布了一種新方案:BEV+Transformer+占用網絡。

簡單來說,通過自動駕駛算法“大模型化”,并引入占用網絡(Occuppancy Network)后,算法會將攝像頭采集的二維靜態圖像,拼接成三維動態場景。

占用網絡的目的意在加強3D目標檢測能力,是對激光雷達3D重建能力缺席的補充。在理想情況下,這套系統可以不借助激光雷達,實現激光雷達的功能。


馬斯克長期為純視覺路線搖旗吶喊

此后,特斯拉不僅堅持了去激光雷達路線,甚至激進的拿掉了毫米波雷達和超聲波雷達。

但這條路線并非沒有代價,其成本體現在研發環節的大量資本開支。

按照馬斯克自己的說法,特斯拉不僅自研了云端算力芯片,在2024年還花了30-40億美元購買GPU,其H100的儲備量可能達到8.5萬塊。面對大客戶,黃仁勛接受雅虎采訪時也借機吹了一圈彩虹屁:特斯拉自動駕駛遙遙領先(Tesla is far ahead in self-driving)。

從商業角度看,純視覺路線也符合馬斯克一以貫之的經營理念:用研發環節高昂的“一次性成本”,置換每輛車的固定成本從長遠來看,研發成本會被大幅度攤薄。

但另一方面,馬斯克很可能又一次錯判了中國企業的生產制造能力。

一個極其相似的案例是特斯拉的4680電池。馬斯克希望通過自產4680電池,實現電池成本的大幅度壓縮。結果是4680電池雖然順利量產,但并沒有達到預期的目的:讓自產的電池成本比供應商低。

2013年,特斯拉曾和谷歌團隊討論過激光雷達方案,最終得出“成本太高”的結論。當時,一臺激光雷達的價格幾乎等同于一輛特斯拉,即便成本下滑100倍,馬斯克也很難接受。

但真實的情況是,激光雷達的成本下降了400倍,不僅馬斯克低估了激光雷達的成本下滑速度,摩爾定律的提出者戈登·摩爾泉下有知,恐怕也會汗顏。

目前,激光雷達的價格在200美元左右。曾經對激光雷達嗤之以鼻的車企,又紛紛默契地選擇浪子回頭。


尾聲

在隔壁的碳化硅產業,有一個與Velodyne非常類似的難兄難弟:Wolfspeed

Wolfspeed以LED照明業務起家,意外挖掘了碳化硅這個電動車必不可少的零部件。借著新能源車市場爆發,Wolfspeed果斷轉換賽道,在電動車賽道賽出了風格、賽出了水平。

很長時間內,Wolfspeed都是碳化硅領域幾乎唯一一家上下游全包的廠商,同時手握上游襯底的大量產能。在這種情況下,Wolfspeed做出了大部分歐美企業自然而然的選擇:控產能保利潤。

但問題是,碳化硅襯底并不是一個技術壁壘非常高的領域,其競爭力也集中在生產制造環節。

伴隨中國公司的激進擴產,碳化硅襯底將近一半的產能轉移到了中國。與之對應,搭載800V碳化硅的電動車價格,迅速下探到了20萬左右,Wolfspeed則走到了破產邊緣。

由于新能源車改變了汽車驅動方式與電子電氣架構,導致一批新的零部件代替了一批舊的零部件,從而改變了供應鏈的格局。在這個過程中,供應鏈原有的座次被打破,通過市場競爭重新排列。

激光雷達上演了一個和碳化硅近乎鏡像的故事,從三電系統到各類智能化環節,類似的產業格局重塑都在發生。

這個過程中,大部分中國公司得以躋身產業鏈核心環節,但殘酷的競爭和慘烈的價格戰也難以避免。

早晚有一天,綠牌會成為中國汽車工業最大的短板。

參考資料

[1] 誤判、逆襲、翻車,激光雷達十年上車路,晚點LatePost

[2] 國金證券

[3] 理想汽車到底誰懂智駕?理想AI Talk訪談實錄,理想汽車

[4] SiC襯底持續突破“天花板”,全球8英寸晶圓廠將達11座,Trendforce

[5] 激光雷達真的被拋棄了,中國汽車報

[6] 馬斯克傳,沃爾特·艾薩克森


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