在2021上海車展上，華為展示了一項接近L4級別的自動駕駛技術，給各家車企和供應商帶來震撼的同時，也引發了一些關于“攝像頭與激光雷達”的討論。

當下，汽車行業開始邁入智能化、網聯化的新時代，作為定義汽車智能網聯進程的核心維度，自動駕駛技術已然成為衡量進程的關鍵指標，這對汽車感知系統就提出了更高的要求。

工作原理：視覺系vs雷達系

汽車感知系統當下主要分為視覺系與雷達系，視覺系以攝像頭為主要傳感器、搭配毫米波雷達等低成本傳感器、以圖像識別模式為核心流程，對算法和芯片的依賴程度較高；而雷達系以激光雷達為核心元件、在原有視覺算法方案的基礎上增加激光雷達的使用，探測距離更遠、角度分辨率更優、受環境光影響更小。 

爭論：誰是未來自動駕駛的主流方案？

關于視覺算法方案與激光雷達方案的爭論從未停止過，目前，以特斯拉、百度Apollo為代表的視覺算法派認為激光雷達成本高、技術發展緩慢，但華為、小鵬等企業則認為，激光雷達才會是未來自動駕駛的主流方案。

埃隆·馬斯克（Elon Musk）甚至多次公開表示：“激光雷達非常糟糕、是毫無意義的，而且價格昂貴，那些使用它的人最終都會放棄的。”

那么，究竟哪種方案會成為未來自動駕駛的主流方案？從理論上來講，視覺算法與激光雷達可以實現完美互補。

視覺算法方案的圖像傳感器可以獲得高分辨率的復雜環境信息，且成本較低，但是不管攝像頭的清晰度有多高，獲得的信息終究是2D圖像，且在遠距離、強光等環境下表現不足。

激光雷達方案則是直接對環境進行3D建模，將周圍環境分析得更加清晰，精度高，范圍大，抗干擾能力強，但是目前成本很高。

因此，激光雷達方案縱使能進一步提高自動駕駛的安全性，但出于成本的考量，可能面臨普及還需要一段時間。

激光雷達方案發展現狀

當下，基于激光雷達方案的突出優勢，國外的Waymo、Uber、Aurora等頭部自動駕駛公司，及向來以視覺方案為核心的Mobileye，都明確采用激光雷達主導的強感知方案。

 

放眼國內，華為更是以萬人研發團隊的陣容，加快了中國汽車產業的智能網聯化升級的步伐，近期發布的配置激光雷達的新車型，主要以國內車企為主，今年或將成為自動駕駛感知系統量產元年，中國或將引領全球汽車智能網聯化時代。

在目前推出的配置激光雷達的車型中，激光雷達配置數量為1~5不等，預計隨著自動駕駛級別提高，激光雷達配備數量也會進一步增加。

激光雷達：未來發展

 

 

去年以來，各大品牌相繼推出L3級別自動駕駛汽車，同時，各企業都在積極投入研發L3級別及以上的功能車型，進一步推動汽車智能網聯化發展。

成本方面，在華為的自動駕駛方案中，通過自研的激光雷達算法實現了接近L4級別的自動駕駛，其中，量產的96線激光雷達吸引了眾多目光。早在去年，華為就公布了自研的量產96線激光雷達的方案，按照年產10萬套／線的計劃，華為稱，96線激光雷達的最終售價可控制在200美元以內，在未來的3—5年內，激光雷達方案成本有望大幅降低，實現多數量產、成功落地。

 

市場需求方面，激光雷達方案目前處于選配階段，市場占有率不足，但用戶需求熱情充足（價格合理的情況下，沒有駕駛員會拒絕更安全的選擇），因此，當激光雷達技術進一步成熟、成本進一步降低之后，預計未來激光雷達的滲透率將進一步提升。