华为真能打下高成本的激光雷达?

智能相对论
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华为说“不造车”,要做智能汽车“增量部件”供应商。

这是一个标志性的事件,即华为通过现行说法揭示了一个在整车之外的巨量市场,其中包括高精地图、芯片、感知硬件(激光雷达)、电池、智能座舱等,在庞大而纷繁的智能汽车产业链中,这些“增量部件”随便拎一个出来,又有着各自特有的产业逻辑。

摆在一众玩家面前的现实问题是,在智能汽车高速推进的产业变革中,“增量部件”这场战该如何打?

为此,在2021年的开端,我们特意制作了“智能汽车‘增量部件’争夺战”专题,希望用全景式的扫描,让我们认清各个“增量部件”行业赛道的当前现实,各路玩家,尤其是中国企业的竞争力到底如何,机会又在哪里,以此作为我们拥抱智能汽车产业变革的开始。

文| 智能相对论

作者 | 陈选滨

与智能制造、智能家居等新概念相似,智能汽车产业的开端同样也是基于物联网(IoT)技术的实现。对应的,实现物联网的首要是对现实世界感知,即通过硬件传感器捕捉车辆的位置信息和外部环境信息,以反馈给大脑系统,做好自动驾驶的执行操作。

简单来说,感知是自动驾驶的关键一步。目前,市场上的厂商基本借助硬件传感器来解决感知层的问题。其中,在众多硬件传感器中,又以激光雷达的取舍最为热议。

一方面,以特斯拉为主的“明星”厂商极力反对激光雷达,笃定视觉算法的技术路径。另一方面,目前智能汽车产业链上的大多数玩家都选择了激光雷达阵营,传统车企如宝马、丰田、沃尔沃,与新能源车企,如小鹏、蔚来均宣布未来新车型将搭载激光雷达。

同时,在激光雷达赛道上,国内的专业玩家也备受资本市场与产业巨头的青睐。譬如,禾赛科技便获得了百度、博世和安森美的投资,而速腾聚创也取得了北汽、上汽和阿里的投资,等等。

其次,伴随着华为、大疆、科沃斯等各领域的巨头跨界入场,可以说,激光雷达已经成为物联网(IoT)时代炙手可热的领域。

那么,回过头来,再看看特斯拉与一众产业链玩家的分歧,在视觉算法与激光雷达的争论上,智能汽车产业又该走向何方?

特斯拉的“弃子”,不过噱头“棋子”

很难想象,在自动驾驶的技术路径还尚未完全成熟,同时大部分同行都属意激光雷达的的情况下,马斯克会如此强烈的反对激光雷达的应用,直言“用激光雷达是愚蠢的”。

这难道就是众人皆醉我独醒?

事实上,「智能相对论」认为,站在一众市场玩家的对立面,对于特斯拉来说似乎并没有什么损失,反而在市场营销上赚足了关注度。每每激光雷达产业出现新热点与话题,特斯拉的观点、马斯克的发言总能被拿出来比较,并同时增加其视觉算法的曝光度。

不得不说,这是阳谋。本文亦是不能免俗。

但是,换个角度来说,从技术应用层面聚焦,实际上激光雷达与视觉算法的争论并非是鱼和熊掌不可兼得的问题。同样的,市场上小鹏、蔚来等玩家也并没有说要放弃视觉算法,只采用激光雷达之类的发言。

不管是传统车企还是技术服务商,都倾向于视觉算法+激光雷达的综合方案作为自动驾驶传感器技术解决路径。

那么,两者之间的区别在哪?如果我们以人的视觉功能来类比,简单可以拆分出两个关键词,一是“感知”,即知道有物体在什么位置;二是“识别”,即知道那个物体是什么东西,如何行动?后者要比前者更加复杂深度。

对应的,激光雷达与视觉算法在自动驾驶中承担的便是“感知”与“识别”的作用。

首先,激光雷达在工作时,会主动向四周散射激光,随后基于飞行时间反馈来判断周边是否存在障碍物,以及障碍物的位置甚至体积并生成点云图。

作为一项强感知的技术,激光雷达基于较高的准确度具有明显的应用优势,能很好的补充原有车载GPS、摄像头等的不足,让智能汽车感知环境的能力更上一个层级。

其次,视觉算法则为智能汽车提供识别物体的能力。以特斯拉的自动驾驶大脑系统来说,其主要借助特斯拉上的摄像头,对周边的物体建立模型,同时把相片数据添加到神经网络的训练集里,再通过海量的训练来提高“大脑”对周边物体的识别判断能力。

对比两者,你会发现,更好的“感知”能力与更好的“识别”能力,就如同更好的“眼睛”与更好的“大脑”,并不冲突,理应是自动驾驶标配的技术。

技术上,两者并不存在根本性的冲突。如果真要说一点,那就是激光雷达不像摄像头那样具备物体识别能力,也就是说感知与识别两项能力不能在激光雷达上进行融合,但是基于多传感器方案,依旧可以采用摄像头来补充上这一缺点。

显然,马斯克如此激烈的对外反对激光雷达,很难让人信服是出于技术维度的思考。

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