自動駕駛的發(fā)展離不開感知系統、決策控制系統、執(zhí)行系統這三大系統，其中感知系統主要通過攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達等感知硬件來承擔自動駕駛汽車“看”的任務；決策控制系統則是將感知系統“看”到的道路信息進行分析，從而對汽車下一步的動作做出決策，決策控制系統更像是自動駕駛汽車的大腦；執(zhí)行系統則是將決策系統做出的出行決策實際地完成，讓自動駕駛汽車可以實現載客出行。

自動駕駛想要實現良好的發(fā)展，離不開這三個系統的支持，即要讓自動駕駛汽車“看”得清、“想”得明、“做”得快?，F階段，在平衡“看”得清和“想”得明的處理上，衍生出了兩種方案，一種是以谷歌為主的，搭載激光雷達的自動駕駛解決方案，通過獲取更多的道路信息，讓自動駕駛汽車可以“看”得更清，可以讓決策控制系統在對道路數據進行分析時，有更多的數據參考。另一種就是以特斯拉為主的以視覺為主的多傳感器融合處理方案，憑借強大的控制決策系統，將僅通過攝像頭獲取的道路信息進行分析，從而完成自動駕駛任務。

無論是以搭載激光雷達為主的處理方案，還是以攝像頭為主的處理方案，都各有優(yōu)弊，以激光雷達為主的處理方案中，雖然激光雷達可以獲取更為精確的道路信息，但激光雷達成本過高，制造成本的高昂，帶來的就是銷售價格居高不下，在消費者中難以普及。以視覺為主的處理方案，就讓汽車的制造成本得到了控制，且已經讓我們看到了其落地的可行性，特斯拉汽車在市場上的占比越來越大，當提及新能源汽車或自動駕駛汽車時，特斯拉的品牌總會被提及。

但以視覺為主的處理方案中，由于感知硬件的減少，獲得的道路信息相對以激光雷達為主的處理方案少了很多，因此在特殊的交通場景下，以視覺為主的處理方案，仍舊有很多不足，如出現鬼探頭等突發(fā)情況時，特斯拉處理得就不盡如人意。

隨著造車新勢力的崛起，越來越多高級輔助駕駛系統也得到了應用，汽車的智能化程度，已經成為造車新勢力宣傳的一大重點。對于大多數造車新勢力來說，是選擇以視覺為主的處理方案，還是選擇以激光雷達為主的處理方案上，普遍選擇了后者，即選擇以激光雷達為主的處理方案。激光雷達，也稱為光學雷達，是激光探測與測距系統的建成，它通過測定傳感器發(fā)射器與目標物體之間的傳播距離，分析目標物體表面的反射能量大小、反射波譜的幅度、頻率和相位信息等，從而呈現出目標物體的三維結構信息。

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根據作用不同，激光雷達可以分為一維激光雷達、二維激光雷達、三維激光雷達等，一維激光雷達主要用于測距測速、二維激光雷達主要用于輪廓測量、物體識別、區(qū)域監(jiān)控等，三維激光雷達可以實現空間的三維建模，在自動駕駛汽車車頂安裝的激光雷達是三維激光雷達，通過高速的旋轉，可以獲得車輛周圍空間的點云數據，從而繪制出車輛周圍的三維空間地圖，且激光雷達還可以測出周圍車輛、行人的距離、速度、加速度、角速度等信息，再結合GPS地圖計算出周圍車輛、行人的位置信息，以供自動駕駛汽車做出駕駛判斷。

激光雷達由于具有較高的測量精度，可以滿足L3級～L5級自動駕駛需求，通過以激光作為載體，對不通方向發(fā)射并回收激光信息，對周圍障礙物形成3D“點云”圖像。但由于技術難度大、成本高，裝載激光雷達的汽車成本更高，且激光雷達在惡劣天氣中的發(fā)揮并不是很好，因此在中低端車上，很難看到激光雷達的身影。

回到國內造車新勢力上，不同造車新勢力品牌對感知硬件的搭載量并不相同，但激光雷達依然是感知硬件中的重要一個。小鵬P5上搭載量2個激光雷達、5個毫米波雷達、12個超聲波雷達、4個環(huán)視攝像頭及9個高感知攝像頭；理想L9在車頂部安裝了一個含有128個激光器的激光雷達，主要采用半固態(tài)一維轉鏡激光雷達方案，在垂直方向可以同時發(fā)射128束激光進行掃描，每秒可以對三維空間打出153萬個激光點。但在理想L9上，主要的感知來源是11顆高性能攝像頭，激光雷達更多是作為感知信息的補充。蔚來汽車的ET7車型上，則搭載了一顆最遠探測距離可達500 m的激光雷達，水平方向FOV（Field of View）120度。在蔚來汽車的自動駕駛系統中，優(yōu)先級最高的是激光雷達和11個攝像頭，包括7個800萬像素自動駕駛高清攝像頭和4個300萬像素高感光環(huán)視專用攝像頭；而在埃安L4測試車上，則出現了搭載6顆激光雷達的處理方案。

激光雷達的使用似乎在自動駕駛的市場中一直占據非常重要的位置，激光雷達的使用主要是用來彌補攝像頭存在對光線高度依賴，無法感知3D信息，雷達存在低精度等問題，可以讓自動駕駛汽車獲得更為精確的感知數據。目前市場上智能汽車中宣布使用激光雷達的有至少16個品牌，且不同品牌對激光雷達在車輛的安裝位置分布也并不相同，不同位置的激光雷達，也承擔著對不同視角進行探測的作用，根據激光雷達安裝位置不同，可分為前車頂、前保險杠、前保險杠左右、前翼子板左右及尾部等位置。

激光雷達在自動駕駛汽車上的優(yōu)勢毋庸置疑，但現階段，由于激光雷達成本過高，在商業(yè)化進程中并不具有優(yōu)勢，且隨著特斯拉汽車多次降價，市場占有率的不斷提升，特斯拉Autopilot的優(yōu)秀表現，進一步向我們證明了以攝像頭為主的自動駕駛處理方案似乎更具優(yōu)勢，那隨著自動駕駛技術的發(fā)展，激光雷達是否會成為陪跑者？

在自動駕駛汽車上，感知硬件獲取的信息越多，則會讓自動駕駛汽車出行更為安全，激光雷達作為以激光雷達為主的自動駕駛處理方案中，較為重要的感知硬件，在很長一段時間中，必將起著非常重要的作用。

自動駕駛汽車何時落地尚不可知，自動駕駛汽車如何落地也存在不同的觀點，如果采取了智能網聯的自動駕駛落地方案，自動駕駛汽車的感知任務由車輛與車輛、車輛與交通設施之間信號傳遞來完成，那激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、車載攝像頭等感知硬件更多是作為一種感知輔助，對其精度要求并不會很高，屆時是否需要使用激光雷達也值得討論；如果使用單車智能的自動駕駛落地方案，感知硬件要求則需要非常高，僅通過攝像頭來感知交通環(huán)境的方式仍舊有欠缺，激光雷達的作用將無可替代。

審核編輯 黃昊宇