被马斯克炮轰的激光雷达是什么?国产车有哪些搭载了?
撰稿人 | 李大逮
2020年末,激光雷达成为了车圈频频被提及的一个热词。一方面电动车界的“网红”、特斯拉CE0马斯克多次炮轰激光雷达,另一方面去年激光雷达的相关厂商纷纷上市,激光雷达受到了诸多车企热捧。那么,激光雷达是一个什么样的配置?它对汽车有多重要的作用?眼下又有哪些车搭载了激光雷达呢?
激光雷达是什么?
在自动驾驶相关的功能中,传感器是重要的一环。实现自动驾驶甚至无人驾驶,需要三个步骤:感知、决策、执行。车载传感器大致可分为超声波传感器、摄像头、毫米波雷达、红外传感器和激光雷达,其中激光雷达的成本最高。
相比其他传感器,激光雷达在对外界环境的感知上最为精准,通过对目标距离、角度、速度等信息的采集,能够实现对周围环境的3D建模,并且在夜晚也不受影响。
而激光雷达也有缺陷,除了成本高之外,激光雷达对颜色的识别能力是有限的,通俗的讲可以理解为,激光雷达能够清楚的“看到”前方物体的轮廓、位置和距离,但看不清物体的颜色。实际使用中,为了弥补这种缺陷,往往需要摄像头进行辅助为“看”到的物体“上色”。
而且,激光雷达工作时受天气和大气影响大,尤其是在大雨、浓烟、浓雾等坏天气里,衰减急剧加大,同时大气环流也会使激光束发生畸变和抖动,再加上比较致命的镜面黑洞效应,激光雷达的局限的确不容忽视。
激光雷达真不靠谱吗?
激光雷达有如此多的局限性,为何众多车企还要押宝激光雷达呢?
其实,特斯拉对激光雷达的抵触,主要源于技术路线的不同。特斯拉依靠的是“多摄像头+毫米波雷达”的传感器搭配方式,试图用摄像头+算法的方式,让机器眼拥有“视觉”和思考能力。摄像头对外界图像能够清晰捕捉,但对距离的测定需要很高级的算法支持。而特斯拉的强项正是算法,因此在所有车企中,特斯拉目前的视觉感知能力是最强的。
另一方面,激光雷达凭借自身先天优势,作为感知领域的最新技术,也牢牢占据了技术制高点。
这就使得在自动驾驶环境感知技术上,出现了两个流派,一个是使用激光雷达的“强感知派”,一个是依靠算法处理摄像头图像的“弱感知派”。马斯克对激光雷达的攻讦,完全可以视为不同商业利益下的站位表态,并不能否定激光雷达技术的未来。鹿死谁手,犹未可知。而随着投资的逐渐加码,制造成本逐步降低,该技术的普及量产预计不会需要很长时间。那么市面上已经使用或者即将使用激光雷达的车型,有哪些呢?
有哪些尝鲜激光雷达的车型?
蔚来ET7(参数|询价)
激光雷达最近一次获得热度便是前两天蔚来发布的首款轿车ET7(参数|询价),它是蔚来首款具备自动驾驶能力的智能电动旗舰轿车。目前该车处于开放预订状态,预计2022年第一季度能够交付。70kWh版本补贴前售价44.8万元,100kWh版本补贴前售价50.6万元,BaaS方案补贴前起售价37.8万元。首发版补贴前售价52.6万元,BaaS方案补贴前售价39.8万元。
其感知系统拥有33个感知硬件,其中就有一个激光雷达,以及11个800万像素的高清摄像头。支持其智能算法的是四颗英伟达NVIDIA DRIVE Orin芯片。从这款车上我们也能够看出,选择使用激光雷达的强感知派,并非放弃使用摄像头视觉感知,而是将多种选择做组合加法。对于传统的摄像头技术他们并不排斥。反过来特斯拉对激光雷达的偏见倒是根深蒂固。
小鹏2021年全新车型
今年开年,小鹏汽车就对外宣布将在2021年推出的全新量产车型上,使用小鹏定制版车规级激光雷达。
这也是小鹏汽车对其自动驾驶功能升级的举措之一。在去年11月的广州车展上小鹏就宣布了其XPilot 更新计划,除激光雷达外还包括高清摄像头、毫米波雷达、超声波传感器、高精地图、高性能计算平台、高精定位等方案,共32个自动驾驶传感器。在多种模式的集成下,这款车的感知能力是很值得期待的。
ARCFOX极狐HBT
极狐HBT是ARCFOX与华为联合打造的一款智能电动车,其将搭载3颗华为量产的96线车规级激光雷达。
极狐HBT采用的三颗激光雷达方案可以实现300度的视角,据称会优于小鹏搭载一到两颗激光雷达的车型,能满足城区、高速、园区等全场景的使用,不仅对车前,对车两边也能够实现扫描,能够应对地库、隧道、快递摩托车、行人乱穿马路等复杂常见的识别判断。
极狐HBT的出现,也代表着华为作为国内高科技企业向激光雷达领域迈出了重要的一步,对于未来激光雷达供应市场也将有深远影响。
『 最后说说 』
除以上车型外,造车新势力威马也宣布将在下一阶段新车上应用激光雷达,长城汽车在2020年末的智能驾驶战略升级发布会也宣布,将选用激光雷达作为自动驾驶传感器系统中的核心组成部分,该雷达探测距离可达300米,能全面感知行人、车辆、微小物体、车道线等。
自此,激光雷达不在是奔驰S级(参数|询价)、奥迪A8等豪华车才拥有的配置,随着自动驾驶领域的关注与投资不断加码,激光雷达这一高科技,必将在日后的汽车市场中成为不可忽视的角色。
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