特斯拉最近有點煩，熱搜撤不下來。一邊是女車主維權事件還沒有退去，失控追尾的特斯拉又不斷有新增，更是有直接撞交警事故；

另一邊是全球副總裁陶琳再度語出驚人，稱“需加強消費者教育”，網友點評：這不以后都要考個特斯拉駕照，才能買車？

據統計，自2013年以來，全球范圍內特斯拉至少發生了218起事故。“失控”是特斯拉事故主要原因，想想就令人瑟瑟發抖，畢竟這真的是用生命在上路吶。

從失控表現來看，有些是特斯拉的自動駕駛輔助系統發生識別錯誤，那我們就要問了，是不是特斯拉的自動駕駛輔助系統不靠譜？

視覺算法VS激光雷達，誰是贏家？

要回答這個問題，就要說到馬斯克在自動駕駛的識別選擇題中，一直跟行業唱反調的行為。特斯拉在自動駕駛系統上特立獨行，采用的是視覺算法，原理是攝像頭+毫米波雷達的組合。

前者負責識別物體，后者負責測距、測速等，共同完成眼睛的任務，在正常路況一般沒問題，但一旦環境干擾因素過多，例如光線不足的情況下，就可能會出現誤判。

最典型的案例就是之前臺灣省發生的“特斯拉無法識別白色卡車”事件，直接撞了上去，重點還不止一次，在美國也曾發生過兩次，那段時間白色大貨車成了特斯拉揮之不去的噩夢。

原因在于特斯拉攝像頭收集的畫面是2D的，實際道路卻是3D的，它只能通過算法去轉換，就算自動駕駛專用的FSD芯片，能以速度為72TOPS的神經網絡處理器處理圖像，達到2100幀每秒，但在自動駕駛領域還遠遠不夠。

既然有這么多缺點，馬斯克為啥還要置生命于不顧？重點就在于視覺算法，造價便宜可量產，說白了，就是這筆生意實在好做。

回到國內新勢力造車們為了確保安全，紛紛選擇了激光雷達，特點是在于綜合性能好，不足是在于造價昂貴。

既然提到激光雷達，就不得不提起它的始祖——Velodyne。這本是一家做音響的公司，卻因為CEO是個不折不扣的機器人愛好者，特別喜歡搗鼓各種機器人功能，愣是跨了界。

有一年，美國國防部高級研究計劃局舉辦一個名為GrandChallenge的機器人比賽，主題是“能夠自動駕駛的汽車”，Velodyne自然沒有缺席。

他們為參賽的卡車安裝了兩顆攝像頭企圖代替人類的眼睛，但過于簡陋，第一屆完敗。接著第二年同樣舉行，這次Velodyne用上了初代激光雷達，但只能識別垂直于地面的物體，結果還是完敗。

這結果老板實在不能忍了，Velodyne直接開發了新型激光雷達，將一臺64線激光發射器安裝在可以360度旋轉的萬向節上，系統終于就能采集到真正的3D圖像，但這重量也要接近100磅，也不好參賽。

在2007年他成功推出了體積和重量都顯著降低的64線激光雷達產品，并將開始將HDL-64激光雷達傳感器用于挑戰賽，能夠用來構建地形圖和探測障礙物，可惜還是完敗。

這哥們抗失敗的心理素質真過硬。不過比賽第二，賺錢第一，Velodyne抓住契機，繼續研發，開始將激光雷達技術應用于自動駕駛車輛、車輛安全系統、3D移動制圖、3D航空測繪和安保等領域。

之后Velodyne所推出的激光雷達系統都有一個特點，就是貴。

L4級別無人駕駛車所使用的64線激光雷達在8到10萬美金一臺，約合人民幣50-70萬，比一輛特斯拉model3還貴，等于買激光雷達送車。

在2017年前，Velodyne幾乎是市場上唯一的高線數激光雷達廠商。即便再貴也接到了全球70%的訂單，其中就包括“下周回國”賈躍亭創辦的法拉第FF。

那激光雷達威力有多猛？何小鵬說：“包含激光雷達的下一代自動駕駛架構會將特斯拉打得找不到東。”

何小鵬敢這么說的原因在于相比攝像頭算法，激光雷達的綜合性能更好，理論上只需要將周圍環境掃一遍，就能知道周圍環境是什么樣，掃描出來的環境具有縱深度。

為了讓大家更好理解，我用iPhone12Pro的激光雷達掃描儀舉例，通過激光雷達掃描出來的場景大概如上圖所示，當然車規級的激光雷達掃描出來的場景會更加詳細，清晰可見有木有！

現在唯一阻止激光雷達成為自動駕駛標配的就是價格，價格打不下來，自動駕駛就無法突飛猛進。不過在高昂的造價面前，生命才是無價的，在生命面前，辦法總比問題多。

前面提到激光雷達貴是貴了，但別忘了，只要是對普通老百姓有益的事情，在中國就有無窮的奇跡會發生。

在梳理國內的激光雷達信息的時候，被感動到了，不止是車企在努力，互聯網廠商也在殫精竭慮想要打低價格，分得一杯羹。

除了普遍知道的華為，大疆內部孵化出激光雷達公司Livox。計劃在2020年推出2款高性能、低成本、可量產的激光雷達產品Horizon與Tele-15，用于L3/L4自動駕駛。

小米旗下順為投資的北醒光子實現了激光雷達的量產，產品主要廣泛應用于無人駕駛（避障導航）、無人機（物流、植保等）、機器人（智能家居）、AGV（工業領域倉儲物流）等領域。

企查查最新數據顯示，我國雷達相關企業共1.4萬家，2020年新注冊企業2640家，同比增長29.3%，其中四季度新注冊728家，一片活力。

主要原因之一是國家政策推動。2020年2月份我國發布了一份《智能汽車創新發展戰略》報告，其中明確指出傳感器對于自動駕駛的重要性。

在智能汽車的定義中，“搭載先進傳感器”被視為重要標簽。基于此，作為自動駕駛三大關鍵傳感器之一，激光雷達對于自動駕駛的重要性自然不言而喻。

在今年3月4日的兩會上，激光雷達又再次成為主角，與半導體核心設備光刻機、芯片、核心算法等成了化解科技領域的‘卡脖子’難題的技術關鍵，不斷被其他全國人大提起。

如此重量級的國家支持，自動駕駛相關的各個產業鏈都進入了快車道，激光雷達的爆發目前還只是前戲，好戲還在后頭。

另一方面與消費者的訴求變化有關，如同現在我們買手機會比較在乎處理器是高通還是聯發科一樣，未來我們即將進入自動駕駛時代。

在新時代下消費者自然關心背后的技術保障，關注自動駕駛技術的先進與否，而激光雷達作為自動駕駛技術的靈魂可能會被關注，只有安全靠譜的傳感器，才會有機會贏得消費者一片芳心。

不難發現，激光雷達的品牌越來越將成為我們購買汽車的考慮因素之一。不過產業整體還處于發展早期，還沒有頭部玩家出現，大家幾乎都在同一起跑線。

這就不難理解為什么此時大家紛紛進入，只有搶占了激光雷達的先機，就可能成為自動駕駛時代的“獨角獸”。

弄明白了為什么突然間激光雷達企業一夜爆發，但理想是豐滿的，現實是骨感的，正式量產的依舊是寥寥無幾。

畢竟激光雷達要想成為“車規”級產品，必須要同時滿足“成本夠低”、“可靠”以及“可量產”，一個都不能少。

就算你技術過關了，要是品控和交付能力不足，那也分分鐘翻車。華為基于其強大的科研能力，具備這種能力，但是對很多初創公司，情況也就難說了。

那有沒有什么辦法可以快速實現量產呢？相信每個車企做夢都在思考。

以色列激光雷達解決方案提供商Innoviz的中國區總經理提過這么一個設想：針對某一個應用場景開發來做激光雷達的產品，可能會是更合適的方案。

等于提了一個疑問，激光雷達究竟是生產一個“通用型”產品，還是針對客戶的某種應用場景進行特定開發？

打個比方，當下代客泊車是非常熱們的應用，特別是很多新手買車的時候，哪個停車容易買哪個。

其實代客泊車對激光雷達的要求不需要看那么遠，對激光雷達的幀頻要求也沒那么高，只要能最大程度地看到離車最近的情況，檢測到障礙物就行了。

對于這類功能的激光雷達，只要足夠滿足功能就行，其他用不上的技術則砍掉，這樣就有了量產的可能。

汽車四周的激光雷達，每一個角色不同，并不是所有的激光雷達都需要滿足高性能要求，針對某一個應用場景開發來做激光雷達的產品，更有高量產的可能。

就像家里的家電，有些負責掃地，有些負責洗衣服，大家各司其職，激光雷達可以以某種應用場景做開發，以產品思維來研發，而不是只是某個環節的零件。

當然，根據場景造雷達，理論上可以降低激光雷達的造價，但這并不是一件容易的事情，這需要花大量的時間聆聽市場的需求，剖析用戶的需求。

說到這，我們就不難理解激光雷達雖然貴，卻依舊是各種研發公司打得不開交，畢竟掌握了激光雷達系統的奧秘，就掌握了自動駕駛技術的加速命門，誰都不想提前出局。

歷經多年的試運行與數據收集，在L4以上高級別自動駕駛技術上，除特斯拉外各類玩家已達成共識——激光雷達是實現L4高級自動駕駛必需的感知配置。

有了共識，車企們全力ALLIN，展開各種合作，紛紛給自己按下加速鍵。正是如此不斷追求，讓消費者離更高級別自動駕駛越來越近。

在可預期的未來，智能汽車中的科技基礎發展進度，越來越制約了新一代智能車的量產，也成了消費者更加關心的購車安全考量。

放在目前來看，激光雷達技術看似被頭部玩家特斯拉拋棄，其實已經迎來屬于它的黃金時代，蓄勢待發，推及未來，科技基礎的研發和新科技的宣傳是車企們注定繞不開的話題。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的激光雷达在中国电动汽车行业大爆发 特斯拉却不用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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