初创企业百家争鸣,谁能率先打开激光雷达赛道的千亿产业之门?( 二 )
近两年自动(辅助)驾驶越来越火 , 2016年谷歌成立Waymo , 自动驾驶汽车开始走向商业化 , 随后全球涌现了百度、Uber、Cruise、文远知行、小马智行等一众自动驾驶企业 , 激光雷达的发展随之进入了快车道 。
汽车上用的感知硬件包括:摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达以及V2X等 。 激光雷达在测距精度、抗干扰、3D建模等方面表现的更好 。
特斯拉近几年频频发生自动驾驶事故 , 其中一例是系统错误地把卡车的白色货厢识别成了天空 , 核心问题便是识别准确度不够 。
金沙江联合资本投资副总裁冷现飞提到 , 毫米波雷达加视觉的方案 , 多用于辅助驾驶(ADAS) , 多数业内人士认为L3级别以上的自动驾驶车辆必须要用激光雷达 , 提高识别的准确度 。 “宝马、奔驰、奥迪、德尔福、博世等都在寻找和支持更好的激光雷达方案供应商 。 ”
目前 , 国内汽车保有量已超2.8亿 , 在轻舟资本创始合伙人周彬看来 , 未来若有一亿辆汽车需搭载一颗激光雷达 , 市场就已达千亿 , “未来预计一辆车就需搭载几十颗各类雷达和摄像头 。 ”
多位采访对象的共识是 , 未来5年 , 激光雷达将迎来爆发期 , 目前初创企业的首要任务是尽快实现产品量产上车 。
飞芯电子CEO雷述宇提到 , 针对量产车的激光雷达 , 要在性价比、可靠性、安全性、抗干扰四个方面有明显优势 。
首先需要性价比高 , 量产车要可以用得起;其次是可靠性高 , 因为车寿命很长 , 要面对各种各样的环境压力;再者人眼安全性要强 , 对于路上行人 , 无论使用任何波长 , 保证人眼安全都是重中之重;最后抗干扰性要强 , 除了阳光干扰 , 还要考虑同类设备之间的相互干扰 , 而且激光雷达测距越远 , 说明灵敏度越高 , 那么收来同类设备之间干扰信号的概率越大 。
激光雷达虽然只是一个传感器 , 但内部构造包括芯片本身及各种光学硬件、软件也涉及算法 。 不论选择什么技术路线 , 摆在创始人面前的有三大难题:成本、车规、量产 。
不同的技术路线对应产业链各不相同 , 在解决三大核心问题上难度不一 , 因此许多业内人士对于技术路线还没有定论 。
技术路线之争:固态or非固态?OPAorFlash?
(1)固态芯片化是终极形态 , 混合固态短期内会是主流
“你永远不知道你的竞争对手会用什么方式去解决问题 。 ”力策科技创始人张忠祥博士曾感慨行业技术路线分歧之大 。
激光雷达主要由光束扫描器和探测系统两个维度组成 , 一个负责成像 , 一个负责测距 。 红点创投投资人张浩提到 , 目前市场上技术路径众多 , 各企业在这两个维度上选择了不同的方式 , 从而组合排列出了更多可能方案 。 
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按照扫描方式(成像)来分 , 分成了机械旋转式、MEMS(微振镜)、微距移动、Flash、光学相控阵(OPA)等;
按照探测方式来分 , 分成了非相干测量(脉冲飞行时间测量法TOF为代表)和相干测量(典型为FMCW调频连续波) 。 
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按结构大致可划分为三类:机械式激光雷达、混合固态激光雷达和固态激光雷达 。
机械式通过不断旋转发射头 , 将速度更快、发射更准的激光从“线”变成“面” , 并在竖直方向上排布多束激光(即32或64线雷达) , 形成多个面 , 达到动态3D扫描的目的 , 可实现360°扫描 。
市面上机械式激光雷达代表企业:国外有Velodyne、Valeo、Ouster、Waymo;国内则是速腾聚创、禾赛科技、镭神智能、北科天绘等 。
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