先不論車企宣傳語里L(fēng)2.9還是L3+，汽車?yán)锏?a target="_blank">傳感器的確是越裝越多了。

無人駕駛全球領(lǐng)軍者Waymo的第五代自動(dòng)駕駛系統(tǒng)共有40個(gè)傳感器，其中包含29個(gè)攝像頭、6個(gè)毫米波雷達(dá)和5個(gè)激光雷達(dá)。國內(nèi)造車新勢力們在汽車智能化、自動(dòng)化上也不遑多讓，蔚來ES8搭載了23個(gè)傳感器，小鵬P7的數(shù)量則是31個(gè)，超過特斯拉。

隨著汽車智能化變革的到來，全球的汽車科技公司，無論大小，都在致力于去掉汽車的方向盤，或者部分減弱人類駕駛員的作用。有的玩家在勇攀高峰進(jìn)擊L4級自動(dòng)駕駛，有的循序漸進(jìn)從L1和L2級自動(dòng)駕駛做起，但車載傳感器解決方案的市場蛋糕已經(jīng)越做越大。

市場研究公司Yole Développement發(fā)布的《2020年自動(dòng)駕駛傳感器報(bào)告》預(yù)測，用于自動(dòng)駕駛車輛的傳感器將在未來15年內(nèi)以51%的年復(fù)合成長率增長，感測硬件的總營收將在2032年達(dá)到170億美元，約合人民幣1115億元。

車載傳感器的千億級市場里，中國在研發(fā)和市場占有率上失了先機(jī)，攝像頭、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)等車載傳感器行業(yè)被外商品牌壟斷多年，但已經(jīng)有部分國牌摩拳擦掌，力圖奪回國產(chǎn)傳感器的江湖地位。

攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)如何讓汽車像人類一樣感知環(huán)境？只依靠圖像識(shí)別能讓汽車達(dá)到全無人駕駛的級別嗎？車端之外，路端傳感器將怎樣幫助自動(dòng)駕駛汽車更快實(shí)現(xiàn)落地？

汽車的“眼睛”與“耳朵”

與傳統(tǒng)汽車相對比，自動(dòng)駕駛汽車的感知系統(tǒng)的主要工作是替代人類駕駛員的視覺系統(tǒng)：通過將感受的信息按照特定規(guī)則轉(zhuǎn)為電信號，傳輸?shù)狡嚨闹醒肟刂茊卧獏f(xié)助汽車自動(dòng)駕駛。

自動(dòng)駕駛歸根結(jié)底是要讓汽車變得智能，而關(guān)于人工智能如何幫助人類，業(yè)內(nèi)常有這樣的說法：當(dāng)前人工智能系統(tǒng)所擅長的領(lǐng)域與人類所擅長的領(lǐng)域恰恰相反。人類的邏輯分析能力遠(yuǎn)超AI，但人類在記憶和大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域卻與AI相差甚遠(yuǎn)。

汽車感知系統(tǒng)也存在這樣的現(xiàn)象。人類司機(jī)只需憑借常識(shí)和認(rèn)知即可識(shí)別道路上的行人、車輛、信號燈等，并對應(yīng)做出加速減速、轉(zhuǎn)向等決策。而計(jì)算機(jī)想要完成同樣的操作卻非常困難，感知、識(shí)別就是第一大關(guān)。

目前自動(dòng)駕駛的核心傳感器包括車載攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)，在ADAS系統(tǒng)中主要以攝像頭與毫米波雷達(dá)為主，而激光雷達(dá)則已成為大部分L3級以上自動(dòng)駕駛汽車的必選品。

車載攝像頭，扮演的是人類“眼睛”的角色。

作為自動(dòng)駕駛里最不可或缺的一個(gè)傳感器，攝像頭能分辨出障礙物的大小和距離，識(shí)別行人、車道線、交通標(biāo)識(shí)等，并將圖像信息通過算法分析，實(shí)現(xiàn)眾多預(yù)警和識(shí)別功能，如行人警示、車道保持、交通信號燈識(shí)別等等。根據(jù)鏡頭個(gè)數(shù)的不同，攝像頭可以分為單目、雙目和多目攝像頭。

攝像頭的主要優(yōu)點(diǎn)在于其分辨率高、成本低，人眼能夠快速捕捉海量信息，攝像頭也能夠獲取豐富的信息，但和人眼一樣受視野和環(huán)境影響。一個(gè)單目攝像頭最多能捕捉到50°范圍內(nèi)，能觀察的距離有限；在夜晚和雨雪等惡劣天氣下攝像頭的性能會(huì)迅速下降。

2018年3月，Uber的一輛自動(dòng)駕駛汽車在亞利桑那州與一名橫穿馬路的女士相撞并致其死亡，主要原因是由于夜里光線條件差，經(jīng)過的路段又處于陰影中，沒有準(zhǔn)確辨認(rèn)行人。

毫米波雷達(dá)彌補(bǔ)了攝像頭的缺陷。相比人類的眼睛，它更像是蝙蝠的耳朵：蝙蝠幾乎不靠眼睛，而是通過耳朵發(fā)射超聲波、根據(jù)其反射的回音辨別物體、避開障礙飛行，因此也不受光線條件影響。

與蝙蝠飛行原理相似，毫米波雷達(dá)使用天線發(fā)射波長1-10mm、頻率24-300GHz的毫米波，通過處理目標(biāo)反射信號獲取汽車與其他物體相對距離、相對速度等環(huán)境信息，并根據(jù)信息對目標(biāo)追蹤分類，由電子控制單元結(jié)合車身動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行決策。

毫米波雷達(dá)的優(yōu)勢在于抗干擾能力強(qiáng)，對降雨、沙塵、煙霧等離子的穿透能力高于激光和紅外，但也存在如信號衰減大、易受到建筑物等阻擋、傳輸距離短等缺陷。

激光雷達(dá)與雷達(dá)工作原理類似，但其最大優(yōu)勢在于能夠利用多譜勒成像技術(shù)，創(chuàng)建出目標(biāo)清晰的3D圖像。

通過測量激光信號的時(shí)間差和相位差確定距離，并利用此過程中收集到的目標(biāo)對象表面大量密集的點(diǎn)的三維坐標(biāo)、反射率和紋理等信息，快速得出被測目標(biāo)的三維模型以及線、面、體等各種相關(guān)數(shù)據(jù)，以達(dá)到環(huán)境感知的目的。

國產(chǎn)激光雷達(dá)制造商禾賽科技安全及質(zhì)量工程部總監(jiān)趙鑫告訴出行一客 （ID:carcaijing），激光雷達(dá)是汽車要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛不可或缺的傳感器，尤其是針對L4級以上。激光雷達(dá)的優(yōu)勢明顯，分辨率高、精度高、抗干擾能力強(qiáng)。激光雷達(dá)線數(shù)越多，測量精度越高，安全性就越高。

“無論是探測精度、信息豐富程度和對外界的實(shí)際感知，對于無人車來說都是必不可少的。”趙鑫表示。

激光雷達(dá)屬于精密儀器，工作原理涉及多個(gè)專業(yè)學(xué)科，尤其是頂級的頭部企業(yè)在相關(guān)領(lǐng)域都有多年的深耕和積累，且成熟的產(chǎn)品具備很高的精度，導(dǎo)致激光雷達(dá)成本較高、價(jià)格更貴。但是作為自動(dòng)駕駛汽車上的智能硬件，整個(gè)自動(dòng)駕駛行業(yè)的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)鏈的打通與合作成為助推激光雷達(dá)降本的重要力量。

另一方面，越多線數(shù)的激光雷達(dá)所能感知的環(huán)境細(xì)節(jié)越多，其接收的點(diǎn)云數(shù)據(jù)量越豐富，對硬件和軟件的能力要求也越高，擁有足夠的計(jì)算能力來處理傳感器捕捉的環(huán)境信息，已成為自動(dòng)駕駛解決方案中的重要一環(huán)。

外商統(tǒng)治，國牌挑戰(zhàn)

車載傳感器行業(yè)曾是海外廠商絕對統(tǒng)治的江湖。

隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)逐步推廣，車載攝像頭、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)市場需求亦快速提升。由于技術(shù)壁壘高、對硬件與軟件系統(tǒng)均有較高的要求，外資Tier1們無論是研發(fā)還是品牌信賴度、市場占有率上都有著明顯的先發(fā)優(yōu)勢。

以攝像頭為主導(dǎo)的圖像識(shí)別技術(shù)供應(yīng)商中，以色列公司Mobileye占據(jù)絕對優(yōu)勢位置。Mobileye為整車廠提供“車載攝像頭+算法+視覺處理芯片”的整體解決方案，2019年手握全球26個(gè)車企45個(gè)合作項(xiàng)目，并新獲得22款車型的超1600萬輛訂單，市場滲透率超過70%。

而在毫米波雷達(dá)領(lǐng)域，由于軟硬件關(guān)鍵技術(shù)被外商壟斷，全球毫米波雷達(dá)市場主要由博世、法雷奧、海拉、大陸、德爾福、電裝等國際巨頭廠商主導(dǎo)。據(jù)中國高科技行業(yè)綜合門戶OFweek統(tǒng)計(jì)，2018年全球毫米波雷達(dá)市場出貨量前三的企業(yè)為博世、大陸和海拉，市場占有率分別為19%、16%和12%。

激光雷達(dá)的市場壟斷更加明顯，曾掌握核心技術(shù)的美國Velodyne科技公司幾乎是激光雷達(dá)的代名詞。成立于1983年的Velodyne一度是國內(nèi)全無人駕駛技術(shù)公司的唯一選擇，與谷歌、通用汽車、福特、Uber、百度等都有合作，占據(jù)了車載激光雷達(dá)大部分的市場份額。

近年來，伴隨著中國的汽車智能化浪潮，車載傳感器的蛋糕越做越大，國牌挑戰(zhàn)者們也隨之崛起。

近日召開的2020世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會(huì)上，《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線圖2.0》正式發(fā)布，規(guī)劃稱我國到2025年L2級、L3級自動(dòng)駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車占汽車總銷量達(dá)50%。中信證券預(yù)測，傳感器需求將呈指數(shù)級增長，汽車傳感器市場有望在2023年突破340億元。

三種傳感器的國內(nèi)供應(yīng)商們正力圖奪回外資Tier1們的市場份額。

Mobileye封閉的“黑盒子”模式對車企的研發(fā)限制極大，卻也給了國內(nèi)攝像頭解決方案供應(yīng)商們彎道超車的機(jī)會(huì)。Mobileye將算法與芯片“捆綁銷售”，合作的下游廠商只能獲取其輸出的信號，但不知道具體的識(shí)別算法，也不能針對性地修改算法。另一方面，Mobileye還未能證明其在更高級別自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的運(yùn)算和多傳感器整合能力。

在攝像頭系統(tǒng)解決方案上，中國的德賽西威、百度Apollo、華為等廠商已有布局。德賽西威是站在小鵬、理想兩家車企背后的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)供應(yīng)商，也是英偉達(dá)在中國支持的第一家本土自動(dòng)駕駛Tier1。

小鵬汽車告訴記者，小鵬 P7 搭載的自動(dòng)駕駛輔助感知系統(tǒng)充分考慮了中國本土路況對感知能力的要求。小鵬P7攝像頭數(shù)量足有11個(gè)，但結(jié)合英偉達(dá) DRIVE Xavier 計(jì)算平臺(tái)和德賽西威開發(fā)的自動(dòng)駕駛域控制器IPU03，算力可達(dá) 30 TOPS（萬億次/秒），足以達(dá)到處理海量數(shù)據(jù)信息的算力要求。

此外，一大批視覺感知技術(shù)公司也涌現(xiàn)出來，如MAXIEYE、極目智能、MINIEYE等，從視覺感知、環(huán)視感知等不同角度切入。盡管距離Mobileye仍有差距，但隨著國內(nèi)公司的積極研發(fā)并實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，這一差距正在縮小。

走在國內(nèi)毫米波雷達(dá)前列的公司有德賽西威、華域汽車、森斯泰克等，但中國車載毫米波雷達(dá)行業(yè)尚未掌握核心技術(shù)，市場滲透率依然較低。數(shù)據(jù)顯示，大陸、博世和德爾福仍占據(jù)我國77GHz雷達(dá)市場80%以上的出貨量。

“毫米波雷達(dá)最早應(yīng)用在軍事領(lǐng)域，國外很早就開始研發(fā)并應(yīng)用在了汽車領(lǐng)域，尤其是對77GHz的技術(shù)封鎖下，國內(nèi)品牌很難突破。這些外商Tier 1已經(jīng)與車企建立了長期穩(wěn)定的合作關(guān)系，國產(chǎn)品牌很難繞過他們?nèi)ズ蚈TM合作，因?yàn)閯e人已經(jīng)有很全面的應(yīng)用方案了。”同濟(jì)大學(xué)汽車學(xué)院人車關(guān)系實(shí)驗(yàn)室汽車產(chǎn)業(yè)專家王小斌告訴 出行一客 （ID:carcaijing）。

另一個(gè)限制在于攝像頭和毫米波雷達(dá)的技術(shù)相對成熟，成本較低，價(jià)格也比激光雷達(dá)便宜很多，國產(chǎn)品牌很難從性價(jià)比入手。

從產(chǎn)業(yè)鏈的價(jià)值分配來看，激光雷達(dá)由于技術(shù)壁壘、廠家稀缺，產(chǎn)業(yè)附加值更高。

激光雷達(dá)是三種傳感器中成本最高的一種，也是高級自動(dòng)駕駛必不可少的組成部分，過于一直是賣方主導(dǎo)定價(jià)，但近年來國產(chǎn)品牌在激光雷達(dá)領(lǐng)域已呈現(xiàn)后來者居上的勢頭：禾賽科技和速騰聚創(chuàng)等國內(nèi)玩家都推出了不同的產(chǎn)品線和解決方案，在滿足車規(guī)級要求同時(shí)主打性價(jià)比，以價(jià)格優(yōu)勢搶占Velodyne市場份額。

同樣規(guī)格的國產(chǎn)機(jī)械式激光雷達(dá)比Velodyne便宜得多。Velodyne的64線激光雷達(dá)售價(jià)一度達(dá)到10萬美元，降價(jià)后也需五十多萬人民幣，而禾賽在今年1月推出的64線產(chǎn)品PandarQT建議零售價(jià)定在了4999美元。

趙鑫認(rèn)為，盡管目前限制全無人駕駛車落地的因素還有很多，但對于運(yùn)營公司來說成本也許不是排在第一位的，性能是否達(dá)標(biāo)、穩(wěn)定可能更加重要。

“推出承載更多信息量的激光雷達(dá)能加快Robotaxi運(yùn)營的落地。有的激光雷達(dá)探測距離有200米，但實(shí)際上感知距離到不了200米，都可能導(dǎo)致無法感知或者感知錯(cuò)誤。”趙鑫表示。

事實(shí)上，不僅僅是國內(nèi)滴滴、小馬智行、文遠(yuǎn)知行的全無人出租車裝上了禾賽的激光雷達(dá)，國牌正打入硅谷。截至2019年，加州DMV獲得自動(dòng)駕駛牌照的公司中，有超過一半是禾賽的客戶。公開信息顯示，全球自動(dòng)駕駛測試?yán)锍膛琶?5的公司中，有12家選擇禾賽的產(chǎn)品作為主傳感器，包括通用Cruise、Zoox、Aurora等曾與Velodyne深度合作的頂級自動(dòng)駕駛企業(yè)。

車內(nèi)多傳感器融合，車外路端數(shù)據(jù)協(xié)助

車載傳感器如何組合、為高級輔助駕駛甚至L4級以上全無人駕駛提供解決方案，多年來一直有著兩種不同的路徑。

第一種是由攝像頭主導(dǎo)、配合毫米波雷達(dá)等低成本元件組成，構(gòu)成純視覺計(jì)算，典型代表為特斯拉、Mobileye等，另一種是由激光雷達(dá)主導(dǎo)，配合攝像頭、毫米波雷達(dá)等元件組成，典型代表為Waymo、Apollo等主流自動(dòng)駕駛廠商。

從價(jià)格控制上看，激光雷達(dá)的成本遠(yuǎn)高于攝像頭和毫米波雷達(dá)，特斯拉選擇圖像感知技術(shù)主導(dǎo)的路線也有也出于成本的考慮。

業(yè)內(nèi)認(rèn)為，兩種路線的決策方法存在差異，以攝像頭為主傳感器的自動(dòng)駕駛方案“輕感知、重計(jì)算”，而以激光雷達(dá)為主傳感器的自動(dòng)駕駛方案具有明顯的“重感知、輕計(jì)算”特征。

簡單來講，是攝像頭因?yàn)樵谟布桨傅母兄捷^低，需要依托軟件算法方面的能力提升與大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練來加以彌補(bǔ)，而激光雷達(dá)的加入一定程度上降低了數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)對運(yùn)算能力的要求，也有助于加快L4級自動(dòng)駕駛汽車商業(yè)化落地。

伊隆·馬斯克曾多次公開表示其對激光雷達(dá)解決方案的不屑。馬斯克認(rèn)為，人類通過視覺收集信息+大腦處理信息的方式進(jìn)行安全駕駛，意味著自動(dòng)駕駛也能通過視覺感知+算法決策來實(shí)現(xiàn)。

特斯拉近日推出的重寫版Full Self-Driving全自動(dòng)駕駛套件（FSD），展現(xiàn)了其在視覺識(shí)別上的技術(shù)優(yōu)勢，但業(yè)內(nèi)人士指出，F(xiàn)SD能做到精準(zhǔn)識(shí)別和自主決策，離不開背后的海量車主駕駛數(shù)據(jù)。

特斯拉通過覆蓋全車的攝像頭+超聲波傳感器和一顆前置雷達(dá)以實(shí)現(xiàn)高級別自動(dòng)駕駛場景的覆蓋，其最大支撐來自售后車輛數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。通過深度學(xué)習(xí)覆蓋更多工況與場景，使得視覺算法無限接近人類的感知和判斷。

“他們之所以一開始沒有推出這個(gè)功能，不是因?yàn)闆]有能力或者算法沒寫完，更多是數(shù)據(jù)不夠，沒有完全驗(yàn)證場景。通過量產(chǎn)車型去收集數(shù)據(jù)，對于其他車廠也有啟發(fā)作用。”業(yè)內(nèi)人士對記者表示。

特斯拉的路線并非主流。趙鑫表示，產(chǎn)業(yè)鏈的動(dòng)態(tài)變化反映了激光雷達(dá)的必要性。“激光雷達(dá)的制造商變多了，更多車廠開始使用激光雷達(dá)，這可能比討論技術(shù)路線更有說服力。”

部分從業(yè)者認(rèn)為，要實(shí)現(xiàn)L4級以上自動(dòng)駕駛，需要激光雷達(dá)、攝像頭和毫米波雷達(dá)等多種傳感器的綜合驗(yàn)證。

國內(nèi)智能駕駛公司福瑞泰克總裁張林在接受媒體群訪時(shí)指出，單靠圖像感知技術(shù)和視覺算法很難做到全無人駕駛，需要融合激光雷達(dá)算法，這也對算法的自研能力與融合技能會(huì)提出更高的要求。

“絕大多數(shù)做標(biāo)識(shí)的科技公司買國際廠商的雷達(dá)，自己做算法做融合，但雷達(dá)輸出的是目標(biāo)級信號，但越高程度的自動(dòng)駕駛越需要底層的融合。看到的事實(shí)和目標(biāo)背后是集聚和追蹤的算法，但這個(gè)過程會(huì)被過濾。如何在兩個(gè)目標(biāo)疊加很近的位置中去辨識(shí)，只有做了雷達(dá)算法的人才能了解和掌握。”張林表示。

另一方面，傳感器并非越多越好。盡管安裝的傳感器數(shù)量、種類越多，車輛對周圍環(huán)境檢測越有效，但傳感器過多不僅會(huì)使成本增加、導(dǎo)致相互干擾，對集成和算力也會(huì)帶來挑戰(zhàn)。

福瑞泰克感知融合專家劉熙告訴記者，通過多傳感器融合技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)冗余，即在單一傳感器失效時(shí)能通過其他傳感器數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證，提高容錯(cuò)性。此外，在激光雷達(dá)成本較高的情況下，多傳感器融合可以提高解決方案的經(jīng)濟(jì)效益。

不僅僅是車內(nèi)傳感器的融合，路端傳感器數(shù)據(jù)也將并入數(shù)字流，成為車端自動(dòng)駕駛的補(bǔ)充。

“從車端到路端，從終端到云端”的5G-V2X車路協(xié)同路線被越來越多的自動(dòng)駕駛公司提及，一直強(qiáng)調(diào)單車智能的Waymo也已開辟車道研究車路協(xié)同技術(shù)解決方案。

研究顯示，車路協(xié)同可以解決單純依靠車輛傳感器感知的置信度不足的問題，或?qū)⒄嚢踩蕴岣?-3倍。通過在路端加入攝像頭、雷達(dá)等傳感器，有如給汽車的感知設(shè)備之外再加上一雙“上帝之眼”，降維解決復(fù)雜工況及場景。

在大力推進(jìn)新基建的背景下，上海、雄安自動(dòng)駕駛示范區(qū)的一些測試路端上已經(jīng)搭載了高清的8K攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等。

“這些技術(shù)幫助車了解到路上運(yùn)行的交通狀態(tài)，如識(shí)別交通事故、占了哪條車道等，這些信息傳遞回云端再到車端，無人駕駛車能提前預(yù)見、規(guī)劃路徑避開。”劉熙表示。

王小斌指出，車路協(xié)同相當(dāng)于汽車的一個(gè)“超視距傳感器”，提供現(xiàn)有車載傳感器探測范圍以外的信息，尤其是在復(fù)雜場景中。

“從主流觀點(diǎn)來看，要實(shí)現(xiàn)高級別的自動(dòng)駕駛，路端的信息是必不可少的。但現(xiàn)在來看，車路協(xié)同的成本是一個(gè)限制因素，單個(gè)車企很難承擔(dān)，需要政府或者行業(yè)來牽頭推動(dòng)。”王小斌表示。

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