從自動(dòng)駕駛到具身智能,激光雷達(dá)緣何一邊被嫌棄,一邊被追捧?

時(shí)間:2025-07-21

來(lái)源:OFweek 激光網(wǎng)

導(dǎo)語(yǔ):自從自動(dòng)駕駛被提出,激光雷達(dá)就一直處于技術(shù)討論的中央,雖然在自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展過(guò)程中,也出現(xiàn)了關(guān)于純視覺(jué)的討論,但激光雷達(dá)依然是被很多廠商所采用。具身智能的出現(xiàn),則再一次讓激光雷達(dá)成為主要感知硬件,為何激光雷達(dá)一邊在被嫌棄,但又一邊被追捧?

  激光雷達(dá)(LiDAR)其實(shí)是一種主動(dòng)式傳感器,通過(guò)發(fā)射激光束并接收其反射信號(hào)來(lái)感知周?chē)h(huán)境距離。可以把它想象成黑暗中用閃光燈照物體并“聽(tīng)”回聲定位,LiDAR發(fā)射光脈沖,然后記錄激光從發(fā)出到被障礙物反射回來(lái)的時(shí)間間隔(飛行時(shí)間)。因?yàn)楣馑僖阎瑫r(shí)間越長(zhǎng),距離越遠(yuǎn)。就像蝙蝠發(fā)出超聲波聽(tīng)回聲定位一樣,LiDAR發(fā)射的是光波。當(dāng)前大多數(shù)車(chē)載LiDAR采用的“飛行時(shí)間法”(Time-of-Flight,ToF),也就是通過(guò)發(fā)射極短激光脈沖,測(cè)量脈沖返回所需時(shí)間即可算出距離。還有一種前沿技術(shù)是“調(diào)頻連續(xù)波”(FMCW),它通過(guò)不斷改變發(fā)射光的頻率,不僅能算距離,還能直接測(cè)出物體相對(duì)速度(類似警用雷達(dá)測(cè)車(chē)速的原理)。兩者各有優(yōu)缺點(diǎn),ToF響應(yīng)速度快、精度高、應(yīng)用成熟;FMCW抗干擾性好、可測(cè)速度,但技術(shù)更復(fù)雜、成本更高。

  為了“看”到360°的視野,LiDAR要用不同方式掃描周?chē)臻g。目前的掃描方案主要分為機(jī)械旋轉(zhuǎn)式、混合式和純固態(tài)三大類。機(jī)械旋轉(zhuǎn)式LiDAR(如早期Velodyne產(chǎn)品)由電機(jī)帶動(dòng)掃描單元旋轉(zhuǎn),實(shí)現(xiàn)全方位掃描,優(yōu)點(diǎn)是角度覆蓋全面,缺點(diǎn)則是體積大、重量重、壽命有限?;旌鲜?半固態(tài))LiDAR則只讓部分光學(xué)部件運(yùn)動(dòng),通過(guò)小范圍移動(dòng)的微鏡(如MEMS振鏡)或轉(zhuǎn)鏡,兼顧掃描速度與體積成本。純固態(tài)LiDAR則完全沒(méi)有活動(dòng)部件,常見(jiàn)方案包括光學(xué)相控陣(OPA)和Flash(閃光)掃描,相控陣在單芯片上通過(guò)調(diào)節(jié)多束激光間的相位差來(lái)改變發(fā)射方向,無(wú)需機(jī)械運(yùn)動(dòng);Flash則一次性發(fā)射一大片激光覆蓋探測(cè)區(qū)域,再通過(guò)接收陣列一次性“拍照”整個(gè)場(chǎng)景。純固態(tài)LiDAR內(nèi)部沒(méi)有任何運(yùn)動(dòng)部件,體積小、耐振性好,但目前技術(shù)要求高、尚在突破階段。

  激光雷達(dá)發(fā)展歷程

  激光雷達(dá)的應(yīng)用始于激光發(fā)明后的20世紀(jì)60年代,并很快被應(yīng)用于航空航天領(lǐng)域。70年代末的美國(guó)阿波羅15號(hào)月球任務(wù)就攜帶了激光高度計(jì)測(cè)距。然而直到80年代后期,LiDAR才開(kāi)始在商業(yè)和科研領(lǐng)域普及,被應(yīng)用到飛機(jī)和衛(wèi)星對(duì)地形進(jìn)行3D掃描測(cè)繪等場(chǎng)景中。進(jìn)入21世紀(jì),隨著自動(dòng)駕駛和機(jī)器人技術(shù)的興起,LiDAR進(jìn)入加速發(fā)展階段。2005年,Velodyne公司推出了首款64線機(jī)械旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá),用于DARPA自動(dòng)駕駛競(jìng)賽,其單臺(tái)重量高達(dá)13公斤、售價(jià)約8萬(wàn)美元。雖然性能強(qiáng)勁,但如此高昂的成本和笨重的硬件也激發(fā)了業(yè)界對(duì)更小型固態(tài)LiDAR的需求。

  2010年代可謂LiDAR技術(shù)的“戰(zhàn)國(guó)時(shí)代”。2016年美國(guó)CES展會(huì)上,美國(guó)Quanergy公司發(fā)布了固態(tài)LiDAR原型S3(宣傳成本僅200美元);兩年后中國(guó)的速騰聚創(chuàng)(RoboSense)推出了第一代半固態(tài)LiDAR M1,先后在Lucid Air和小鵬G9等車(chē)型上使用,并連續(xù)兩年獲得CES創(chuàng)新大獎(jiǎng)。這一時(shí)期出現(xiàn)了大量初創(chuàng)公司,有的前景光明(如速騰聚創(chuàng))、有的因技術(shù)或資金問(wèn)題黯然退場(chǎng)(如押注光學(xué)相控陣但量產(chǎn)受限的Quanergy)??傮w來(lái)看,這十年LiDAR技術(shù)路線百花齊放,MEMS振鏡、微型轉(zhuǎn)鏡、光學(xué)相控陣、Flash直發(fā)等等各領(lǐng)風(fēng)騷,但真正能量產(chǎn)落地的產(chǎn)品主要集中在成熟路線或過(guò)渡方案上。

  進(jìn)入2020年代,自動(dòng)駕駛商業(yè)化拉動(dòng)了LiDAR需求暴增。據(jù)統(tǒng)計(jì),自2018年以來(lái)全球已有約120款量產(chǎn)車(chē)型搭載了LiDAR。中國(guó)車(chē)企率先將LiDAR從高端擴(kuò)展到普通乘用車(chē),推動(dòng)2024年ADAS市場(chǎng)規(guī)模同比增長(zhǎng)68%。最新預(yù)測(cè)顯示,2025年全球車(chē)規(guī)級(jí)LiDAR裝車(chē)量將突破300萬(wàn)輛。中國(guó)廠商更是迅速崛起、批量化量產(chǎn),2024年12月禾賽科技單月交付量首次突破10萬(wàn)臺(tái);速騰聚創(chuàng)2023年第四季度出貨超過(guò)15萬(wàn)臺(tái),全年近25萬(wàn)臺(tái)。市場(chǎng)研究報(bào)告指出,截至2024年,禾賽、速騰聚創(chuàng)、華為和圖達(dá)通等四家中國(guó)企業(yè)已經(jīng)控制了約88%的全球汽車(chē)級(jí)LiDAR市場(chǎng)份額。

  激光雷達(dá)主要類型

  按測(cè)距原理劃分:飛行時(shí)間法(ToF) vs調(diào)頻連續(xù)波(FMCW)

  飛行時(shí)間法(ToF)是傳統(tǒng)方法,發(fā)射極短激光脈沖并測(cè)量來(lái)回時(shí)間,計(jì)算距離,精度高、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。調(diào)頻連續(xù)波(FMCW)則讓激光頻率線性變化,測(cè)量信號(hào)頻率偏移,直接算出距離和速度,類似警用雷達(dá)。目前車(chē)載LiDAR多采用ToF,部分系統(tǒng)在試驗(yàn)FMCW以獲取更強(qiáng)抗干擾性及直接測(cè)速度的能力。

  按掃描方式劃分:機(jī)械旋轉(zhuǎn)式vs 半固態(tài) vs 全固態(tài)

  機(jī)械旋轉(zhuǎn)式LiDAR(如Velodyne早期產(chǎn)品)通過(guò)電機(jī)帶動(dòng)裝置旋轉(zhuǎn),可360°掃描周?chē)?,角度覆蓋廣;但體積和重量大、易磨損。半固態(tài)(混合式)LiDAR僅讓部分部件(如微型轉(zhuǎn)鏡或振鏡)移動(dòng),既能保持高速掃描又大幅減小體積和成本。全固態(tài)LiDAR沒(méi)有任何運(yùn)動(dòng)部件,通常采用MEMS微鏡、光學(xué)相控陣(OPA)或Flash一次性發(fā)射整個(gè)場(chǎng)景的方式。OPA在單芯片上通過(guò)調(diào)節(jié)多個(gè)激光發(fā)射元件的相位來(lái)變換光束方向;Flash LiDAR則像給整個(gè)區(qū)域打一次“閃光燈”,一次性捕捉環(huán)境信息。嚴(yán)格意義上只有OPA、Flash及其改進(jìn)版(二維可尋址閃光)才屬于全固態(tài)LiDAR。

  按應(yīng)用場(chǎng)景劃分:短距/中距/長(zhǎng)距LiDAR

  短距LiDAR通常指探測(cè)距離幾十米、視場(chǎng)角寬廣,用于覆蓋車(chē)輛近距離盲區(qū);中距LiDAR探測(cè)百米級(jí),用于城市環(huán)境感知;長(zhǎng)距LiDAR探測(cè)數(shù)百米甚至更遠(yuǎn),常見(jiàn)于高速場(chǎng)景。不同設(shè)計(jì)通過(guò)激光功率、接收器靈敏度和鏡頭大小等因素來(lái)權(quán)衡探測(cè)距離和視場(chǎng)。隨著激光器和探測(cè)芯片進(jìn)步,這些分類在同一產(chǎn)品線中可以兼顧實(shí)現(xiàn),如一套LiDAR可通過(guò)多層垂直激光源同時(shí)實(shí)現(xiàn)中長(zhǎng)距探測(cè)需求。

  性能參數(shù)

  探測(cè)距離

  與激光功率和目標(biāo)反射率相關(guān),現(xiàn)代汽車(chē)級(jí)LiDAR在理想條件下的遠(yuǎn)距可超過(guò)300米。955nm波長(zhǎng)LiDAR常見(jiàn)于ADAS,成本低但距離有限;1550nm波長(zhǎng)則能在雨霧中穿透更好、最長(zhǎng)測(cè)距可達(dá)300米以上,但成本更高。

  視場(chǎng)角(FOV)

  旋轉(zhuǎn)LiDAR可實(shí)現(xiàn)360°水平視角,垂直視角通常在30°~60°,視具體設(shè)計(jì)而定。全固態(tài)LiDAR由于無(wú)機(jī)械旋轉(zhuǎn),水平視角可設(shè)計(jì)為不連續(xù)的狹窄角度,多數(shù)覆蓋正前方較寬的范圍,用于前向感知。

  角度分辨率與線數(shù)

  水平角度分辨率受掃描頻率影響,可以達(dá)到0.01°級(jí);垂直分辨率取決于激光線數(shù),常見(jiàn)16、32、64、128、192甚至更多線。線數(shù)越多,豎直方向的點(diǎn)云密度越高,能夠采集更細(xì)膩的三維細(xì)節(jié)。

  點(diǎn)云率

  指單位時(shí)間內(nèi)采集的點(diǎn)數(shù)量,現(xiàn)代LiDAR點(diǎn)云輸出可達(dá)千萬(wàn)級(jí)點(diǎn)/秒。這一指標(biāo)綜合了線數(shù)、旋轉(zhuǎn)速率等,直接關(guān)系到掃描更新率和環(huán)境重建精度。最新一代LiDAR分辨率高就可以達(dá)2,400萬(wàn)點(diǎn)/秒,極大提升了車(chē)輛對(duì)移動(dòng)物體和復(fù)雜環(huán)境的感知能力。

  測(cè)距精度

  典型汽車(chē)LiDAR的距離精度可達(dá)厘米級(jí)(誤差幾厘米),這遠(yuǎn)優(yōu)于視覺(jué)攝像頭,滿足安全預(yù)警所需。精度主要受激光脈沖寬度和時(shí)鐘分辨率影響。

  其它參數(shù)

  包括激光安全等級(jí)(多為Class1級(jí)別,完全對(duì)人體安全)、功耗、壽命等。機(jī)械式LiDAR壽命通常數(shù)千小時(shí),而固態(tài)LiDAR可達(dá)上萬(wàn)甚至十萬(wàn)小時(shí)。

  激光雷達(dá)在自動(dòng)駕駛與具身智能領(lǐng)域的應(yīng)用

  激光雷達(dá)在自動(dòng)駕駛和智能機(jī)器人領(lǐng)域具有不可替代的價(jià)值。它可生成高精度的3D點(diǎn)云,用來(lái)識(shí)別障礙物、行人、道路標(biāo)志等,并為路徑規(guī)劃提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在高級(jí)駕駛輔助(ADAS)系統(tǒng)中,LiDAR常用于自動(dòng)緊急制動(dòng)(AEB)、前向碰撞預(yù)警(FCW)、自適應(yīng)巡航(ACC)等功能,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的距離監(jiān)測(cè)和緩速減速。自2018年以來(lái)全球已有約120款量產(chǎn)車(chē)型搭載了LiDAR。特別是近年來(lái)中國(guó)廠商擴(kuò)大了LiDAR在乘用車(chē)市場(chǎng)的應(yīng)用范圍,帶動(dòng)2024年ADAS領(lǐng)域LiDAR出貨量同比增長(zhǎng)68%。

  在完全自動(dòng)駕駛(Robotaxi)中,LiDAR更是核心傳感器之一。由于其不受光照條件限制(夜間性能不變)且能實(shí)時(shí)提供高分辨率的立體場(chǎng)景,許多自動(dòng)駕駛公司(如Waymo、百度Apollo)都在自動(dòng)駕駛測(cè)試車(chē)上配備了多個(gè)LiDAR。業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為,要實(shí)現(xiàn)在城市復(fù)雜路況下的高階自動(dòng)駕駛,車(chē)輛往往需要布置多部LiDAR來(lái)覆蓋全方位環(huán)境。

  自動(dòng)駕駛測(cè)試車(chē)配備了旋轉(zhuǎn)激光雷達(dá)(頂部白色圓柱形)和攝像頭。LiDAR生成的高密度點(diǎn)云幫助車(chē)輛“看”清前方和周?chē)系K物,實(shí)現(xiàn)全局環(huán)境感知

  具身智能技術(shù)的快速發(fā)展,則讓激光雷達(dá)需求更為火熱。許多服務(wù)機(jī)器人、物流搬運(yùn)機(jī)器人、清潔機(jī)器人(如掃地機(jī)器人)都采用LiDAR進(jìn)行環(huán)境掃描和定位(SLAM),確保安全高效導(dǎo)航。速騰聚創(chuàng)指出,其產(chǎn)品已服務(wù)2800多家機(jī)器人客戶,用在無(wú)人機(jī)航測(cè)、自動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)、安防巡檢等場(chǎng)景。隨著成本持續(xù)下降和批量產(chǎn)能提升,LiDAR正從豪華車(chē)選裝品向大眾市場(chǎng)邁進(jìn)。未來(lái),LiDAR將與攝像頭和毫米波雷達(dá)一起構(gòu)建多傳感器融合系統(tǒng),通過(guò)數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)提升感知能力,并擴(kuò)展到更多應(yīng)用場(chǎng)景如智慧城市、無(wú)人機(jī)測(cè)繪、自動(dòng)化農(nóng)業(yè)等。

  中國(guó)主要激光雷達(dá)廠商發(fā)展概況

  禾賽科技(Hesai)

  成立于2014年,總部上海,是國(guó)內(nèi)最早一批進(jìn)入車(chē)載LiDAR領(lǐng)域的企業(yè)。2023年2月,禾賽在美國(guó)納斯達(dá)克上市,成為“中國(guó)激光雷達(dá)第一股” 。公司產(chǎn)品線覆蓋短中長(zhǎng)距離LiDAR,廣泛應(yīng)用于ADAS和自動(dòng)駕駛汽車(chē)。根據(jù)招股書(shū)數(shù)據(jù)顯示,禾賽2019-2021年LiDAR出貨分別為0.29萬(wàn)、0.42萬(wàn)和1.4萬(wàn)臺(tái);2022年其推出半固態(tài)AT128和補(bǔ)盲F系列后,全年銷(xiāo)量猛增到8.04萬(wàn)臺(tái)。2024年12月,禾賽單月交付量再次破10萬(wàn)臺(tái),成為全球首個(gè)月交付超過(guò)10萬(wàn)臺(tái)的車(chē)載LiDAR公司。禾賽與20多家國(guó)內(nèi)外整車(chē)廠深度合作(包括比亞迪、理想等),產(chǎn)品已定點(diǎn)數(shù)十款智能車(chē)型。值得一提的是,禾賽積極拓展海外市場(chǎng),與奔馳、寶馬等國(guó)際車(chē)廠也有合作。

  速騰聚創(chuàng)(RoboSense)

  2014年成立于深圳,以激光雷達(dá)和機(jī)器人感知技術(shù)為核心。公司官網(wǎng)稱,速騰聚創(chuàng)已成為全球LiDAR市場(chǎng)占有率第一的企業(yè),累計(jì)為2800多家機(jī)器人及相關(guān)產(chǎn)業(yè)客戶和310多家整車(chē)廠提供傳感器和解決方案。2024年1月5日,速騰聚創(chuàng)在香港交易所主板成功上市,股票代碼2498.HK。速騰聚創(chuàng)產(chǎn)品覆蓋短距到長(zhǎng)距,如機(jī)械旋轉(zhuǎn)型M系列(M1/M2/MX等)和全固態(tài)E系列(E1/E2等)。公司2023年下半年業(yè)務(wù)爆發(fā):2023年10月單月銷(xiāo)量首次突破3萬(wàn)臺(tái),第四季度累銷(xiāo)超過(guò)15萬(wàn)臺(tái),全年銷(xiāo)量近25萬(wàn)臺(tái)。速騰聚創(chuàng)還自研了車(chē)規(guī)級(jí)LiDAR專用SoC芯片和大面陣探測(cè)芯片,用于其全固態(tài)產(chǎn)品線,代表國(guó)產(chǎn)進(jìn)步。

  總的來(lái)看,中國(guó)廠商在激光雷達(dá)領(lǐng)域迅速崛起,已占據(jù)全球龍頭地位。據(jù)市場(chǎng)分析,截至2024年,速騰聚創(chuàng)、華為、禾賽科技、圖達(dá)通等四家中國(guó)廠商合計(jì)控制了約88%的全球車(chē)載LiDAR市場(chǎng)。隨著量產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大、成本下降,中國(guó)LiDAR企業(yè)的優(yōu)勢(shì)將愈發(fā)明顯。未來(lái)幾年,預(yù)計(jì)智能汽車(chē)將標(biāo)配LiDAR,行業(yè)進(jìn)入“批量生產(chǎn)時(shí)代”,相關(guān)技術(shù)也將不斷優(yōu)化升級(jí),為自動(dòng)駕駛和智能機(jī)器人開(kāi)辟更廣闊的應(yīng)用前景。

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