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自動駕駛多傳感器融合大勢所趨，激光雷達規(guī)?；b車前夜已至
激光雷達主要包括激光發(fā)射、接收、掃描器、透鏡天線和信號處理電路組成。激光發(fā)射部分主要有兩種，一種是激光二極管，通常有硅和砷化鎵兩種基底材料，再有一種就是目前非?；馃岬拇怪鼻幻姘l(fā)射（VCSEL）（比如 iPhone 上的 LiDAR），VCSEL 的優(yōu)點是價格低廉，體積極小，功耗極低，缺點是有效距離比較短，需要多級放大才能達到車用的有效距離。
光雷達主要應用了激光測距的原理，而如何制造合適的結(jié)構(gòu)使得傳感器能向多個方向發(fā)射激光束，如何測量激光往返的時間，這便區(qū)分出了不同的激光雷達的結(jié)構(gòu)。
自動駕駛兩種路徑殊途同歸，共同推動高級別自動駕駛加速落地。當前自動駕駛正沿著兩種路徑向我們駛來：
一種是以造車新勢力領銜，傳統(tǒng)車企緊跟的漸進式發(fā)展路徑，從高級輔助駕駛（ADAS）逐漸實現(xiàn)L3+自動駕駛；
另一種則是以百度、谷歌等為代表的科技力量，采取跨越式的技術(shù)發(fā)展路線，直接研發(fā)L4/L5級別自動駕駛/無人駕駛。
攝像頭技術(shù)成熟且成本低，成為率先裝車且用量最大的感知硬件。車載攝像頭是ADAS系統(tǒng)的主要視覺傳感器，也是最為成熟的車載傳感器之一。然而由于攝像頭與人眼一樣，屬于被動地接收可見光，因此在逆光或者光影復雜的情況下視覺效果較差，且易受惡劣天氣影響。
毫米波雷達受天氣環(huán)境的影響最小，全天候性能最佳。毫米波雷達與激光雷達工作原理相似，目前車載領域常用的毫米波雷達頻段為24GHz、77GHz和79GHz，分別對應短、長、中距離雷達。毫米波雷達由于波長夠長，繞物能力好，受天氣環(huán)境的影響最小，但同時由于波長過長，探測精度大大下降。
激光雷達精度最佳，滿足L3-L5自動駕駛需求：
激光雷達以激光作為載波，波長比毫米波更短，因此探測精度高、距離遠。激光雷達還能通過回收不同方向激光尺的信息，以點成線，以線成面，形成障礙物3D“點云”圖像。
受限于技術(shù)難度大、成本高，目前還未實現(xiàn)大規(guī)模裝車，隨著未來產(chǎn)業(yè)鏈的日趨成熟，成本下探后，激光雷達產(chǎn)業(yè)或?qū)⒂瓉肀l(fā)。
感知層傳感器性能比較：
多傳感器融合大勢所趨，激光雷達必不可少。在自動駕駛感知技術(shù)領域，目前主要形成兩大陣營，以特斯拉為代表的“視覺感知”和以Waymo、蔚來、小鵬等為代表的“3D激光雷達融合感知”解決方案。
前者“輕感知，重算法”，采用低成本的攝像頭進行環(huán)境感知，輔以高性能計算，對基于視覺的神經(jīng)網(wǎng)絡算法算力要求較高；
后者主要依靠激光雷達創(chuàng)建周圍環(huán)境感知的3D環(huán)境圖，形成“攝像頭+毫米波雷達+激光雷達”融合冗余的感知方案。
自動駕駛感知解決方案對比：
盡管純視覺方案具備一定的成本優(yōu)勢，能夠滿足當前L2級別ADAS感知需求，但隨著自動駕駛的逐級演進，感知層數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，弱感知將對芯片的性能和算力提出更高的要求，增加實現(xiàn)難度。
此外攝像頭本身性能和識別精度的欠缺（如不能直接給出距離、將三維世界降至二維成像、受制于天氣等）也制約了純視覺感知解決方案在高等級自動駕駛中的發(fā)展普及。
我們認為為了實現(xiàn)無人駕駛功能性與安全性的全面覆蓋，傳感器的融合與冗余將成為未來的主旋律，而激光雷達作為其中探測精度、分辨率更高的關(guān)鍵一環(huán)，其技術(shù)工藝的不斷迭代成熟，成本的逐漸下探，也將促進其在L3及以上車型的規(guī)?；b車應用。
各類傳感器需求量逐級提升
