马斯克说过“激光雷达是傻子的玩意，任何人用激光雷达都注定失败”。

但就目前为止，L3级自动驾驶方案主要有两种，一种是以特斯拉为代表的采用毫米波雷达+计算机视觉算法的视觉方案派，另一种则是以奥迪A8为代表的采用更加昂贵的激光雷达的方案。

激光雷达、毫米波雷达和摄像头被视为是智能网联汽车的三大关键部件。要想真正实现自动驾驶，所有汽车都要装激光雷达。

最近的一个新闻就是12月21号华为发布了达到车规级验证的96线激光雷达，与此同时，华为前脚发布了激光雷达新品，后脚产品就有了落地车型。

同是12月22日，北汽的高端新能源品牌极狐ARCFOX宣布，其最新款产品HBT车型将成为全球首个搭载华为激光雷达的车型，HBT新车将搭载3颗96线激光雷达。此前何小鹏也在广州车展上宣布2021年推出全球首款搭载激光雷达的量产智能汽车。

"分辨率高、测量精度高、距离远并且拥有良好的稳定性和鲁棒性"等特点的激光雷达则获得了越来越多自动驾驶厂商的青睐，以及更多科技公司的大举投入，激光雷达已经到了爆发前夜。

激光雷达是如何“看”的？

激光雷达的原理简单来讲就是激光雷达的发射器发射出一束激光，激光光束遇到物体后，经过漫反射返回至激光接收器，雷达模块根据发送和接收信号的时间间隔乘以光速，再除以二，即可计算出发射器与物体的距离。同时，反馈回来的轮廓信息组成所谓的"点云"并绘制出三维环境地图，精度可达到厘米级。

目前激光雷达主要分类分为机械式激光雷达和固态激光雷达，而机械式激光雷达则成为了目前的主流应用，其主要分为1线，4线，8线，16线，32线，64线，128线等等，竖向排列线束越多，扫描密度越大，激光雷达的性能就越高，当然价格也就越贵。

但是由于传统的机械激光雷达结构复杂，体积大，成本高的原因，想实现大规模量产变得十分困难，市面上亟需一个产品进行代替，这就是前文提到的固态激光雷达。

相对于毫米波雷达，激光雷达的优势显而易见。如远距小障碍物，毫米波雷达的角分辨率不够，摄像头对远端的通用障碍物识别不够，而这种场景下激光雷达就可能及时识别。

针对中国道路上常见的近距离加塞场景，毫米波雷达的角分辨率不够，摄像头通常来说需累计多帧，需要几百毫秒才可以确认加塞，而激光雷达由于精确的角度测量能力和轮廓测量能力，可以2-3帧确认加塞，百毫秒内做出判断。

关于固态激光雷达，区别于机械式激光雷达，不具备如上图所示的机械旋转部件，主要通过主要依靠电子部件来控制激光发射角度，所以结构简单，成本更低。但相对于机械式激光雷达的缺点在于扫描角度有限，并且由于整体扫描，会受到一定范围周围环境的光噪污染，相对测量精度较低。

低价激光雷达在路上了

对于激光雷达来说，首先第一点也是最重要的一点，便是成本可控，我们可以看到，像谷歌、Waymo等无人驾驶测试车辆均采用了激光雷达，当然为了获取数据无可厚非。并且在测试车上安装多少线的激光雷达都可以，甚至为了测试更精确，往往都是64线、128线起步。

当然，激光雷达也不是完美的，它最大的槽点就是昂贵的价格。当时用在赛车上的 Velodyne 64 线激光雷达价格高达 7.5 万美元。直到近一两年，它则开发出了体积更小、价格更便宜的 32 线和 16 线产品，不过最低价格也得 7999 美元。去年年末，Velodyne 还推出了全新 128 线激光雷达，虽然性能异常强悍，但价格却从未公布过。

但如果需要在量产车上搭载，那么成本更低的固态激光雷达就成为了更好的方案。

相较于传统的机械式激光雷达，固态雷达结构上最大的特点便是没有了旋转部件，个头相对较小，而且成本相对于上万美元的机械式激光雷达能够大幅缩减，这是能实现量产的重要因素之一。

有消息称华为的96线激光雷达价格将控制到200美元以内，相比传统机械式激光雷达成本要低了10倍。

而除了华为，目前从中国方面来看在固态激光雷达赛道上，还有禾赛、速腾(参数|询价)聚创、大疆投资的Livox、镭神、innovusion等公司。国外则有英特尔、Quanergy、Ibeo等企业加速投入。

其中，禾赛的激光雷达被百度、Cruise、Nuro、Zoox等自动驾驶公司采用，速腾聚创的激光雷达也有被一汽集团、AutoX等国内外厂商所采用。车企方面，已经明确将在未来搭载激光雷达的车企有极狐、小鹏、长安、蔚来、宝马等。

激光雷达技术路线百家争鸣，这个市场还处于爆发早期阶段。据Velodyne，到2022年其市场规模将超120亿美元，激光雷达的装车量将迎来指数级的增长。站在2020年末，众多车企将在明年“上车”，技术更新变革，以后的应用场景或许会突破现在我们的想象。