激光雷达的细分市场有何不同？

        Uber自从放弃了中国市场，关于它的新闻似乎就只有无人车了。在不久前，Instagram上又有网友上传了一张Uber无人车在旧金山道路上的照片。要知道，加利福尼亚可是美国无人车测试监管最严的州，能拿到加州的路测牌照，看来Uber无人车现在做的不错了。

　　Instagram上Uber无人车的车顶像花盆一样的装置就是激光雷达，也是无人车的“眼睛”，无人车能接收路况信息，主要就依赖它的功能。

　　激光雷达，是发射激光束探测目标的位置、速度和材质等特征量的雷达系统。我们可以把激光雷达核心装置分为三个部分，激光发射器、光学扫描与接收部件和感光部件。

激光雷达工作示意图

　　通过上图的模式，激光雷达依靠激光遇到障碍后的折返时间，就可以计算出距离并生成物体的3D轮廓，绘制出汽车周围环境的地图。激光雷达的精度很高，甚至可以达到厘米级。

　　国内外激光雷达技术相关公司盘点

国外代表性激光雷达相关公司

　　上图是5家国外具有代表性的激光雷达公司，其中有3家是美国公司。而五家公司的技术应用对象均为无人驾驶汽车。

国内激光雷达相关公司盘点

　　上图是国内激光雷达相关公司盘点，其中共有10家公司。这些公司中，位于北京和深圳的各有3家，分别占全部的30%，另外有2家位于上海。

　    与国外公司不同，更多的公司将目光聚焦在家用机器人领域，研发机器人用激光雷达的公司有6家，占全部的60%，以无人车为应用对象的公司有5家。

　　国内外激光雷达的应用方向与发展时间和进度有关，国外起步早，因此也在第一时间占据了无人驾驶汽车的突破口；而国内激光雷达发展晚，在硬件和软件上的沉淀不足，因此大多以服务机器人为新的切入点。

　　应用在无人驾驶汽车和家用机器人上的激光雷达有什么不同？

　　2004年，美国国防部高级研究计划局开始在美国南部举办了无人驾驶汽车挑战赛，而第一届比赛参赛队伍“全军覆没”。次年，来自斯坦福的团队使用激光雷达作为传感器才第一次完成了比赛。自此，激光雷达几乎应用于所有无人车之上。

　　现在百度、谷歌、Uber等主流无人驾驶汽车研发团队都在使用激光雷达作为传感器之一，与图像识别等技术搭配使用，使汽车实现对路况的判断。无人驾驶中所用的激光雷达以16线和64线为多主，多线激光雷达的线速越高，识别的数据点越多，精度也越高，同时价格也直线上升。

　　而使用在家用机器人上的激光雷达强度较低，但对装备体积和性价比要求更高。普通的扫地机器人只需要使用单线激光雷达，就可以获得2D数据，保证机器人在运动时不会撞到目标。

　　另外，家用机器人行业的进入门槛也比无人驾驶汽车要低。不过尽管如此，从研究到产品也同样不容易。目前，国内激光雷达传感机器人公司中名列前茅的思岚科技，也仅仅将每台机器人的成本控制在一万以下，离进入寻常人家还有很远的距离。

　　激光雷达虽然是主流无人驾驶感知技术，但现在也存在缺陷

　　激光雷达与其他技术相比，最大的问题就是“贵”。以百度为例，百度无人车所用的64线激光雷达价格超过70万元，甚至超过了其无人车本身的宝马3系GT（高配54万元）。

　　同时，由于激光的性能所限，激光雷达对天气的适应性比较差。如在大雨、大雾天气中，激光雷达就会受到比较强的干扰。这也是为什么许多激光雷达相关研发公司，会把家用机器人作为自己“第一战场”的主要原因之一。

　　因此在无人驾驶方面，虽然谷歌、百度、Uber等众多公司都在使用激光雷达的技术，但也并不是所有人都喜欢激光雷达，特斯拉CEO马斯克就是其中之一。马斯克认为，无人驾驶并非一定需要激光雷达作为传感，毫米波雷达就是激光雷达的有力竞争者。

　　不过，特斯拉之所以放弃激光雷达，最大的原因还是它已经实现商业化，不得不对于成本进行控制。普林斯顿大学肖建雄就认为，激光雷达是唯一能实现百分百安全的无人驾驶方案。

　　因此，如果未来某一天激光雷达的成本可以降下来，无人驾驶技术离进入千家万户也就不远了。

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