自動駕駛的發展離不開感知系統、決策控制系統、執行系統這三大系統，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。現階段，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、區域監控等，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，主要采用半固態一維轉鏡激光雷達方案，在垂直方向可以同時發射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勢毋庸置疑，但現階段，由于激光雷達成本過高，在商業化進程中并不具有優勢，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勢，那隨著自動駕駛技術的發展，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