飞速狂奔的激光雷达市场，也许跑错了道

从全球来看，Waymo、优步、Lyft、百度和梅赛德斯-奔驰等制造商正在逐步加大无人驾驶的研发和量产力度。关键是雷达技术和应用的突破。

而大多数企业都瞄准了激光雷达的“香馍”。Yole Dévelopment分析预测，2023年全球汽车激光雷达市场将达到50亿美元，2032年将达到280亿美元。激光雷达作为无人驾驶的核心技术，是一个集激光、全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）于一体的系统，用于获取数据并生成精确的DEM（数字高程模型）。

激光雷达的发展历程在大多数参与自动驾驶的玩家眼中，激光雷达是实现自动驾驶的必要基础。传统的雷达无法识别物体的细节，在黑暗或背光条件下，相机的识别效率明显降低。然而，市场的火热发展也引起了人们对激光雷达的一些不同看法。快速运行的激光雷达可能“走错了路”。错误的认知方向：大尺寸、高价格是激光雷达的“标配”。当激光雷达应用于无人驾驶时，我们应该从Velodyne开始。早在2004年，美国国防部高级研究计划局（DARPA）就在莫哈韦沙漠举办了一场无人驾驶挑战赛。本次比赛的初衷是刺激自动驾驶技术在军事和商业应用中的研发。Velodyne的创始人David Hall在这次比赛中敏锐地发现了激光雷达设备在自动驾驶技术方面的优势，并开始对其进行研究。很快，Velodyne开发出了第一台直径30英寸、重量近100磅的激光雷达。到2010年，谷歌启动了一个无人驾驶汽车项目。谷歌屋顶使用的“屋顶花盆”是Velodyne公司生产的64线激光雷达传感器，售价约7.5万美元，几乎占谷歌无人车成本的一半。

谷歌无人车的“屋顶花盆”和这个“屋顶花盆“并不吸引人。一个明显的问题就像无人驾驶测试车的外观一样。激光雷达体积庞大，安装在测试车上相当沉重。因此，Alphabet旗下Waymo的测试车使用了巨大的黑色弯曲车顶，而丰田和优步的测试车顶就像一个咖啡罐。从长远来看，制造商开始认为大尺寸和高价格是当前激光雷达的“标准”。然而，一些研发机构已经开始解决这一“痛点”。2015年，Velodyne发布了一款16线激光雷达，价格从7.5万美元降至8000美元。2018年3月，Cepton公司推出了第四代产品Vista，这是目前市场上功耗最低、体积最小的传感器，价格不到1000美元。

与机械激光雷达（如Velodyne）、固态激光雷达（例如Quantergy）和闪光激光雷达（比如LeddarTech）不同，低于1000美元的“Vista”激光雷达有所不同。Cepton采用微运动技术（MMT），并与日本一流供应商合作，将激光雷达应用于车灯的空盒，进一步拓展了激光雷达的应用领域。错误的应用场景：只有无人激光雷达才能“产生巨大影响”。激光雷达是现阶段实现智能汽车不可或缺的传感器。它具有精确测距、空间定位和描述以及可靠的障碍物检测等独特功能。通过高分辨率激光雷达，有助于在复杂的交通环境中实现自动驾驶，特别是对于交通拥堵、道路狭窄、社区和停车场等特殊场景。激光雷达在无人驾驶领域备受瞩目，这让许多制造商和消费者开始认为，只有无人驾驶才能让激光雷达“大展拳脚”。诚然，事实证明，激光雷达对无人驾驶的不可替代性就像水对鱼一样，但我们也应该看到，激光雷达的应用场景并不局限于无人驾驶。要净化这种认知，我们必须首先了解激光雷达的工作原理。所谓的激光雷达就是利用光来测量距离。激光雷达可以非常快速地采集样本……

高达每秒150万个数据点。想象一下，当光脉冲发出时启动秒表，然后当光脉冲（从你遇到的第一个物体反射）返回时停止计时器；通过测量激光的“飞行时间”并知道脉冲的速度，可以计算距离。

激光雷达的应用原理传感器可以通过快速对整个环境进行采样来形成一个完整的点云，这种操作模式在许多领域都很有前景。例如，在机器人领域，激光雷达解决了机器人行走的问题，知道如何规划路径，以及躲避障碍物的功能。例如，Radium Intelligence和波士顿动力公司已经在这方面进行了尝试并生产了产品。在无人机测绘领域，激光雷达可以对运行中的矿山和建筑工地进行精确的三维建模；例如，Cepton的SORA200产品，重量仅550克，探测距离为200米，专门提供无人机测绘解决方案；

在铁路领域，激光雷达可以测量车辆，中央车顶可以安装惯性测量单元（IMU）和GPS天线，以获得轨道沿线的经纬度信息的3D数据。

Cepton SORA200应用于无人机，谈论汽车驾驶领域。除了激光雷达作为无人驾驶汽车的“眼睛”外，它还可以应用于自动紧急制动系统。通过雷达测量前车或障碍物之间的距离，然后通过数据分析模块将测量的距离与警告距离和安全距离进行比较，从而确保人工驾驶的安全。此外，在汽车零部件领域，与机械激光雷达（如Velodyne）、固态激光雷达（例如Quantergy）和闪光激光雷达（比如LeddarTech）不同，Cepton采用了微动技术（MMT），并与日本供应商合作，将激光雷达应用于车灯的空盒，进一步扩大了激光雷达的应用领域。配件之间的错误关系：激光雷达可以取代其他冗余的激光雷达，雷达和相机之间的关系永远不会被取代或取代。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克曾认为，他可以在不依赖一项技术的情况下制造自动驾驶汽车和半自动驾驶汽车。这项技术就是激光雷达，它利用激光帮助汽车牵引和穿梭。马斯克认为，它可以在不使用激光雷达的情况下依靠摄像头和雷达来完成自动驾驶系统所需的大部分工作。这也是目前一些制造商对激光雷达的看法：它太多余了。事实真的是这样吗？事实上，激光雷达传感器可以带来冗余和重叠的功能，这正是制造无人驾驶汽车所需要的，这样车辆即使在最具挑战性的环境中也能应对。目前，无人驾驶必备的设备有三种：摄像头、激光雷达和雷达，每种设备都有自己的优势。例如，相机可以识别物体，但在一些黑暗和弱光条件下很难看清它们。激光雷达可以反射来自物体的激光，然后形成图像。即使雨雪可能会限制它的有效性，它也可以避免照明问题。这些优点和缺点，尽管每种技术都提供了一定程度的冗余，但从安全的角度来看，它们必须存在。目前无人驾驶最受诟病的问题是安全问题。例如，优步的第一起致命车祸发生在今年3月18日。原因是无人车传感器已经检测到过马路的行人，但自动驾驶软件目前没有采取规避措施。作为传感器本身，多类型、多通道传感器可以形成联动效应，从而在一定程度上提高无人驾驶的安全性。毕竟，只要有0.01%的风险，就会有人付出生命的代价。同样，从另一个角度来看，马斯克并不看好激光雷达，因为特斯拉正试图以最低的成本开发自动驾驶汽车，用低成本取代激光雷达的高价，并专注于软件。但事实上，随着技术的完善和发展，激光雷达的价格正在逐渐降低。奥托公司不仅与几年前相比大幅提升了激光雷达技术的功能，还将成本降低了近90%。其产品主要用于18轮大型货运拖车。在保证性能的基础上，Cepton承诺将Vista的价格降至200美元以下，并投入量产。正在运行的激光雷达应该去哪里？自激光雷达发展以来，市场一直是一片红海。我们如何在激烈的竞争中展现我们的优势？快速的激光雷达应该去哪里？事实上，激光雷达的发展有更多的机遇和挑战，如材料、环境、驾驶速度和成本，这些仍然是激光雷达需要解决的难题。与此同时，它也面临着许多机会。例如，它在智能机器生态系统中很有前途。与二维图像相比，点云更容易被计算机用来构建物理环境的三维图像。二维图像是人类大脑最容易理解的数据，而点云是计算机最能理解的数据。再比如，智能激光雷达可以为无人驾驶“保驾护航”。例如，Cepton开发的微动技术（MMT）可以实现传感器没有旋转或摩擦部件，从而将雷达深度集成到车身中，提高传感器的安全性……

产品。Vista为自动驾驶、主动安全和高精度地图提供了良好的解决方案。一般来说，激光雷达是实现无人驾驶的重要传感器，其功能特性可以在复杂交通环境的感知中发挥关键作用，因此越来越受到重视。当然，激光雷达在市场上的应用也存在一些机遇和挑战。激光雷达如何“走得好、走得稳”，需要市场和时间来检验。从全球来看，Waymo、优步、Lyft、百度和梅赛德斯-奔驰等制造商正在逐步加大无人驾驶的研发和量产力度。关键是雷达技术和应用的突破。

而大多数企业都瞄准了激光雷达的“香馍”。Yole Dévelopment分析预测，2023年全球汽车激光雷达市场将达到50亿美元，2032年将达到280亿美元。激光雷达作为无人驾驶的核心技术，是一个集激光、全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）于一体的系统，用于获取数据并生成精确的DEM（数字高程模型）。

激光雷达的发展历程在大多数参与自动驾驶的玩家眼中，激光雷达是实现自动驾驶的必要基础。传统的雷达无法识别物体的细节，在黑暗或背光条件下，相机的识别效率明显降低。然而，市场的火热发展也引起了人们对激光雷达的一些不同看法。快速运行的激光雷达可能“走错了路”。错误的认知方向：大尺寸、高价格是激光雷达的“标配”。当激光雷达应用于无人驾驶时，我们应该从Velodyne开始。早在2004年，美国国防部高级研究计划局（DARPA）就在莫哈韦沙漠举办了一场无人驾驶挑战赛。本次比赛的初衷是刺激自动驾驶技术在军事和商业应用中的研发。Velodyne的创始人David Hall在这次比赛中敏锐地发现了激光雷达设备在自动驾驶技术方面的优势，并开始对其进行研究。很快，Velodyne开发出了第一台直径30英寸、重量近100磅的激光雷达。到2010年，谷歌启动了一个无人驾驶汽车项目。谷歌屋顶使用的“屋顶花盆”是Velodyne公司生产的64线激光雷达传感器，售价约7.5万美元，几乎占谷歌无人车成本的一半。

谷歌无人车的“屋顶花盆”和这个“屋顶花盆“并不吸引人。一个明显的问题就像无人驾驶测试车的外观一样。激光雷达体积庞大，安装在测试车上相当沉重。因此，Alphabet旗下Waymo的测试车使用了巨大的黑色弯曲车顶，而丰田和优步的测试车顶就像一个咖啡罐。从长远来看，制造商开始认为大尺寸和高价格是当前激光雷达的“标准”。然而，一些研发机构已经开始解决这一“痛点”。2015年，Velodyne发布了一款16线激光雷达，价格从7.5万美元降至8000美元。2018年3月，Cepton公司推出了第四代产品Vista，这是目前市场上功耗最低、体积最小的传感器，价格不到1000美元。

与机械激光雷达（如Velodyne）、固态激光雷达（例如Quantergy）和闪光激光雷达（比如LeddarTech）不同，低于1000美元的“Vista”激光雷达有所不同。Cepton采用微运动技术（MMT），并与日本一流供应商合作，将激光雷达应用于车灯的空盒，进一步拓展了激光雷达的应用领域。错误的应用场景：只有无人激光雷达才能“产生巨大影响”。激光雷达是现阶段实现智能汽车不可或缺的传感器。它具有精确测距、空间定位和描述以及可靠的障碍物检测等独特功能。通过高分辨率激光雷达，有助于在复杂的交通环境中实现自动驾驶，特别是对于交通拥堵、道路狭窄、社区和停车场等特殊场景。激光雷达在无人驾驶领域备受瞩目……

ng，这让许多制造商和消费者开始认为，只有无人驾驶才能让激光雷达“大展拳脚”。诚然，事实证明，激光雷达对无人驾驶的不可替代性就像水对鱼一样，但我们也应该看到，激光雷达的应用场景并不局限于无人驾驶。要净化这种认知，我们必须首先了解激光雷达的工作原理。所谓的激光雷达就是利用光来测量距离。激光雷达可以非常快速地采集样本，每秒可达150万个数据点。想象一下，当光脉冲发出时启动秒表，然后当光脉冲（从你遇到的第一个物体反射）返回时停止计时器；通过测量激光的“飞行时间”并知道脉冲的速度，可以计算距离。

激光雷达的应用原理传感器可以通过快速对整个环境进行采样来形成一个完整的点云，这种操作模式在许多领域都很有前景。例如，在机器人领域，激光雷达解决了机器人行走的问题，知道如何规划路径，以及躲避障碍物的功能。例如，Radium Intelligence和波士顿动力公司已经在这方面进行了尝试并生产了产品。在无人机测绘领域，激光雷达可以对运行中的矿山和建筑工地进行精确的三维建模；例如，Cepton的SORA200产品，重量仅550克，探测距离为200米，专门提供无人机测绘解决方案；

在铁路领域，激光雷达可以测量车辆，中央车顶可以安装惯性测量单元（IMU）和GPS天线，以获得轨道沿线的经纬度信息的3D数据。

Cepton SORA200应用于无人机，谈论汽车驾驶领域。除了激光雷达作为无人驾驶汽车的“眼睛”外，它还可以应用于自动紧急制动系统。通过雷达测量前车或障碍物之间的距离，然后通过数据分析模块将测量的距离与警告距离和安全距离进行比较，从而确保人工驾驶的安全。此外，在汽车零部件领域，与机械激光雷达（如Velodyne）、固态激光雷达（例如Quantergy）和闪光激光雷达（比如LeddarTech）不同，Cepton采用了微动技术（MMT），并与日本供应商合作，将激光雷达应用于车灯的空盒，进一步扩大了激光雷达的应用领域。配件之间的错误关系：激光雷达可以取代其他冗余的激光雷达，雷达和相机之间的关系永远不会被取代或取代。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克曾认为，他可以在不依赖一项技术的情况下制造自动驾驶汽车和半自动驾驶汽车。这项技术就是激光雷达，它利用激光帮助汽车牵引和穿梭。马斯克认为，它可以在不使用激光雷达的情况下依靠摄像头和雷达来完成自动驾驶系统所需的大部分工作。这也是目前一些制造商对激光雷达的看法：它太多余了。事实真的是这样吗？事实上，激光雷达传感器可以带来冗余和重叠的功能，这正是制造无人驾驶汽车所需要的，这样车辆即使在最具挑战性的环境中也能应对。目前，无人驾驶必备的设备有三种：摄像头、激光雷达和雷达，每种设备都有自己的优势。例如，相机可以识别物体，但在一些黑暗和弱光条件下很难看清它们。激光雷达可以反射来自物体的激光，然后形成图像。即使雨雪可能会限制它的有效性，它也可以避免照明问题。这些优点和缺点，尽管每种技术都提供了一定程度的冗余，但从安全的角度来看，它们必须存在。目前无人驾驶最受诟病的问题是安全问题。例如，优步的第一起致命车祸发生在今年3月18日。原因是无人车传感器已经检测到过马路的行人，但自动驾驶软件目前没有采取规避措施。作为传感器本身，多类型、多通道传感器可以形成联动效应，从而在一定程度上提高无人驾驶的安全性。毕竟，只要有0.01%的风险，就会有人付出生命的代价。同样，从另一个角度来看，马斯克并不看好激光雷达，因为特斯拉正试图以最低的成本开发自动驾驶汽车，用低成本取代激光雷达的高价，并专注于软件。但事实上，随着技术的完善和发展，激光雷达的价格正在逐渐降低。奥托公司不仅与几年前相比大幅提升了激光雷达技术的功能，还将成本降低了近90%。其产品主要用于18轮大型货运拖车。在保证性能的基础上，Cepton承诺将Vista的价格降至200美元以下，并投入量产。正在运行的激光雷达应该去哪里？自激光雷达发展以来，市场一直是一片红海。我们如何在激烈的竞争中展现我们的优势？快速的激光雷达应该去哪里？事实上，激光雷达的发展有更多的机遇和挑战，如材料、环境、驾驶速度和成本，这些仍然是激光雷达需要解决的难题。与此同时，它也面临着许多机会。例如，它在智能机器生态系统中很有前途。与二维图像相比，点云更容易被计算机用来构建物理环境的三维图像。二维图像是人类大脑最容易理解的数据，而点云是计算机最能理解的数据。再比如，智能激光雷达可以为无人驾驶“保驾护航”。例如，Cepton开发的微动技术（MMT）可以实现传感器没有旋转或摩擦部件，从而将雷达深度集成到车身中，提高传感器的安全性……

产品。Vista为自动驾驶、主动安全和高精度地图提供了良好的解决方案。一般来说，激光雷达是实现无人驾驶的重要传感器，其功能特性可以在复杂交通环境的感知中发挥关键作用，因此越来越受到重视。当然，激光雷达在市场上的应用也存在一些机遇和挑战。激光雷达如何“走得好、走得稳”，需要市场和时间来检验。

标签：特斯拉奔驰丰田发现

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