全固態激光雷達的案例
一徑科技李云翔：高性能·低成本·可量產車規級全固態激光雷達助推智能駕駛
期間，一徑科技聯合創始人暨產品副總裁李云翔先生接受了記者采訪，針對激光雷達的發展，特別是固態激光雷達技術相關的一些問題進行了深入交流。
做最好的智能駕駛基礎設施
李云翔首先介紹了公司和幾位創始人的情況。一徑科技成立于2017年，致力于提供國際領先的全固態激光雷達解決方案。公司立足于先進技術，緊密結合市場需求，提供高性能、小型集成化、可量產的車規級全固態激光雷達產品，為無人駕駛汽車、機器人等人工智能應用賦予可靠穩定、寬視角、遠距離及高分辨率的三維深度視覺能力。
一徑科技全固態激光雷達產品之一
他介紹說，公司三位創始人都是清華大學畢業的博士，之后在不同領域工作，CEO石拓在光電行業做了十多年芯片；研發副總裁夏冰冰主攻ASIC模擬芯片；他本人原來做的是無線通信。
他說：“一徑科技是國內最早一批開發面向車載應用固態激光雷達的團隊。公司核心研發團隊來自清華大學、馬德里理工、加州理工等國際知名高校，以及千尋位置、歐司朗、博世、Autoliv等國際知名Tier 1和光電半導體企業。”
目前，一徑科技的重點服務對象包括汽車主機廠、自動駕駛公司，標桿客戶有等。目前量產落地主攻方向是為向特定區域的各種場景車輛提供整體激光雷達解決方案，包括L3+ ADAS、高速物流、智慧礦區、智慧港口、智慧園區、智能公交、Robotaxi等。
他告訴記者：“公司成立三年多來，主營業務為前裝量產固態激光雷達。我們的具體技術路線是采用MEMS微鏡芯片。其實微鏡技術很常見，典型應用就是投影儀，現在很多廠家能夠提供MEMS芯片，而我們的MEMS芯片有自己的設計，然后讓代工廠生產。”
展開 活動 | 激光雷達種類那么多，究竟誰才是高級別自動駕駛的終極解決方案
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上海希邁汽車會議
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相信對于“2021是激光雷達在汽車行業中的元年”這一說法，大家都已經不陌生了。據統計，僅今年推出的配備激光雷達的車型就高達23款，各個造車新勢力與主流車廠都在積極推出支持自動駕駛技術的車型，而激光雷達作為實現L3及以上自動駕駛的核心傳感器，熱門程度不言而喻。
根據內部結構的不同，激光雷達可分為三大類：機械式激光雷達、混合固態（或半固態）激光雷達與全固態激光雷達。機械激光雷達帶有控制激光發射角度的旋轉部件，是最早、也是目前最常見的應用在自動駕駛汽車上的激光雷達類型。但隨著技術的發展，新玩家不斷出現，市場趨勢也逐漸向去掉機械旋轉部件，依靠電子部件來控制激光發射角度，將激光雷達固態化這一方向改變。那么在這眾多的種類中，究竟哪一種激光雷達會成為未來高級別自動駕駛的終極解決方案呢？
機械式激光雷
達作為最早面世與投入使用的產品，擁有技術成熟、掃描速度快、測量精度高、可視范圍廣、抗光干擾能力強等優勢，但同時，光路調試、裝配復雜、生產周期漫長等原因也導致產品有著較高的研發制造難度與造價成本。此外，由于內部旋轉部件的體積與重量問題，機械式激光雷達并不易于集成到車體之中，往往以存在感很強的方式出現在車輛頂部。
混合固態激光雷達
指用半導體“微動”器件來代替宏觀機械式掃描器，在微觀尺度上實現雷達發射端的激光掃描方式，減少了旋轉幅度與體積，從而提高產品的可靠性、降低生產成本。
展開 和機械式旋轉激光雷達相比，MEMS固態激光雷達有哪些優勢和劣勢？
另外該雷達在分辨率和點云密度上也極有優勢，是目前所見的線數最高的混合固態激光雷達，可以說一個就夠用了。
可變焦"凝視"
一般的混合固態雷達只有一維的掃描結構，而AION LX即將搭載的RoboSense (速騰聚創) 激光雷達采用了二維的MEMS智能芯片掃描架構。正是因為有了二維MEMS結構，AION LX可以實現智能“凝視”功能：當車輛高速行駛時，動態提高激光雷達的垂直分辨率，讓系統更早發現遠處障礙物；在城區低速行駛時，動態提高刷新幀率，幫助系統更快響應周圍車輛、電動車、行人等障礙物的動態變化。這種根據駕駛場景調節掃描的方式，讓車輛的適應性更強，不過目前廣汽埃安官方并未公布新車將會使用幾顆雷達。
目前最強純固態激光雷達
FF91將搭載由老牌激光雷達廠家Velodyne Lidar 的Velarray H800 激光雷達，是真正沒有移動機械結構的純固態雷達。Velodyne這家公司是以前是專業做音響的，機緣巧合在2005年開始研發激光雷達，是最早涉足車用激光雷達的廠家之一，于2007就推出了64線的激光雷達，2010年時谷歌公司的早期無人駕駛汽車裝載的雷達的也是由Velodyne提供的。
這款Velarray H800 激光雷達的特點是使用了微激光雷達陣列架構（MLA），就是前文提到的雷達陣列。和AION LX搭載的RoboSense 雷達類似也具備可動態調控的幀速率和分辨率的功能，適應性更強。該雷達是目前車載領域的最強，當然價格也不菲。
總結
車載激光雷達從最早的機械掃描結構，進化到了混合固態結構和更加先進的全固態結構。
展開 華為汽車帝國版圖，揭開激光雷達背后的秘密！
因此，法雷奧也轉而研發固態激光雷達，包括采用基于MEMS技術的Scala 3中長距激光雷達（半固態），以及基于Flash技術的近距激光雷達（全固態），但兩者量產上車還未有時間表。
短期內，全固態激光雷達因技術未成熟，仍屬于“明日之星”。不排除華為在全固態激光雷達上有秘密技術儲備，但是目前，為滿足其全棧式自動駕駛解決方案的量產上市，推出半固態激光雷達實現快速上車是最佳方案。
更為重要的是，相比主流激光雷達廠商的兩條腿走路，華為沒有歷史包袱，可以避開前人的坑，直接跳過相對簡單的低線數產品做起，而是從一開始就高舉高打，切入可量產的MEMS技術激光雷達，做到“等效96線”。
■華為的“葵花寶典”
在激光雷達賽道上，華為是一個新玩家，但用華為融合感知產品部總經理段忠毅的話來說，“華為做激光雷達是‘跨行不跨界’。核心還是華為過去在ICT領域的積累，作為智能駕駛戰略的一個分支，華為激光雷達技術底座其實也來源于ICT。”
技術行不行，專利最有發言權。今年7月，世界知識產權組織國際局公布了一項華為激光雷達相關專利，從中可窺探出一二。
這是華為激光雷達領域覆蓋面最廣的專利，長達52頁，而大多數中文發明專利不超過20頁。專利中的玄機在于，雖然華為選擇MEMS激光雷達切入，但又不同于傳統的MEMS技術方案。
華為這樣設計的優勢在于，其在光電領域產業龐大，規模效應突出，采購激光發射器和接收器的成本遠比傳統激光雷達要低。
據悉，除了該專利，華為與激光雷達有關的發明專利共有42個，其中大部分處于審查階段。
“在成本方面，華為的96線激光雷達，暫時還做不到此前宣稱的100美元，但是基本在幾百美元左右?！比A為智能汽車解決方案BU總裁王軍表示。
這與市面上動輒數萬元，甚至幾十萬元的32線、64線或128線機械式激光雷達相比，已經很具有吸引力。
展開 
激光雷達最早9月上市，這8款智能汽車將搭載
小鵬P5的激光雷達供應商是Livox ，Livox 將為小鵬汽車從2021年開始量產的全新車型提供車規級激光雷達技術，助力小鵬汽車打造行業領先的智能出行全新感知方案。
Livox的Horiz（左） 與Horizon（右）激光雷達
2. WEY
不同于傳統的機械式激光雷達，摩卡搭載了由1個遠程激光雷達+2個中程激光雷達組成的全固態激光雷達系統，這也是全球首款量產車規級高性能全固態激光雷達。角分辨率達到了0.05°*0.07°，比目前普遍采用的機械式激光雷達性能提高了5倍，達到全球領先水平。今年4月份開始預售，11月交付。
WEY摩卡除了配備激光雷達外還配備了8個毫米波雷達、3個攝像頭、2個控制器以及高精度地圖等傳感器設備,可實現車輛在自動駕駛時的自適應巡航、車道保持、換道、超車、加減速等功能。并具備HWA高速駕駛輔助、NOH高速自動領航、HWP高速公路領航三個等級的智能駕駛的能力,具備完整的準L3級自動駕駛水準。
摩卡搭載的德國Ibeo NEXT 4D固態激光雷達，采用艾邁斯半導體的垂直腔表面發射激光（VCSEL）技術，并將其作為核心組成部分，FLASH成像技術可生成高分辨率的3D點云數據，以實現可靠的目標探測。
展開 汽車大觀｜對話李瑞峰：WEY品牌定位“新一代智能汽車”
在智能駕駛上，該車擁有全場景覆蓋的智能駕駛解決方案，是同級首個實現高階自動駕駛的量產車型。具體而言，摩卡擁有智能架構水平、智能駕駛能力、私人管家服務、學習成長能力、硬核性能等維度的“五大行業領先”，其中包括全球首次量產全固態激光雷達、全球首搭高通8155芯片、率先量產車規級5G+V2X車載無線終端、全球首款橫置9DCT變速箱、電磁主動懸架等技術。
WEY摩卡之所以能達到如此之高的智能化程度，與長城汽車的技術儲備不無關系。據了解，早在2009年，長城汽車就搭建了較為完善的自動駕駛技術團隊。
動力方面，摩卡全系搭載E20N+48V BSG輕混系統以及全球首款橫置9DCT變速箱。該動力總成，不僅使燃油經濟性和動力性得到了兼顧，而且也使得WEY品牌與摩卡實現了起步即混動的市場認知。
作為WEY品牌“全新一代智能汽車”的另一技術支撐，智能混動DHT技術被應用到了瑪奇朵和拿鐵之上。資料顯示，智能混動DHT具備HEV和PHEV兩種架構，涵蓋1.5L、1.5T搭配DHT、1.5T搭配DHT+P4的三種混動組合和多種驅動模式，可實現全速域&全場景、高效能&高性能，為用戶帶來舒適零焦慮、安全零焦慮、續航零焦慮、充電零焦慮、殘值零焦慮的五大零焦慮用車體驗。
“智能混動DHT可實時智能切換EV行駛、混聯驅動、串聯驅動、能量回收、怠速停機等各種工作模式，使發動機工作在最優效率區間，實現最高達50%的節油率，百公里綜合油耗低至4.7L，最大續航里程可達到1100公里。而且，在油電銜接、油電切換過程中，該技術可實現“無感”切換?！盌HT混動技術研發總監劉寶表示。
其中，作為首搭WEY智能混動DHT技術的車型，瑪奇朵具備“快、順、靜、省”綜合優勢。0-60公里/小時加速僅需4.1秒，百公里加速可在8.5秒之內完成。
展開 車企為何難舍L3自動駕駛？
以這次僅租賃銷售的本田Legend為例，增加了激光雷達，雖然線束不高，但是仍舊是成本的上升，落地的選擇只有1100萬日元（約66萬人民幣）的高端車型，這類目標受眾對于價格相對更不敏感。
而長城汽車咖啡智駕的硬件方案中，搭載包括感知冗余、控制器冗余、制動冗余、架構冗余、電源冗余和轉向冗余在內的6大冗余系統，采用車規級全固態激光雷達，成本不會太低。
但很多車企宣傳的是L3，其實落地的功能都是L2?！肮δ苌匣具_到L3，但功能安全沒達到，使用說明還是按照L2來，要求用戶多負責?！币患覈鴥葘Ｗ2級別自動駕駛的創業公司對HD Auto表示，要么踏踏實實做L2，要么研發L4，做Robotaxi或者應用場景落地，不要鼓吹概念。
畢竟，未來技術方案的邊界不會那么清晰。誰能真正在這些落地場景中取勝，誰才有存在的價值。
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展開 主流激光雷達分類及原理
評價一款激光雷達產品，要從性能、技術成熟度、成本、“車規”化等多個維度去衡量。
機械式激光雷達：目前是自動駕駛公司的主流方案，技術成熟可靠，具備360度視場角，高分辨率等性能優勢，但限于工藝等因素難以量產。部分機械雷達廠商正在通過芯片化的路線提高生產效率，降低成本，并使其符合車規?？紤]到固態雷達的迭代過程，短期內機械式激光雷達仍將是自動駕駛的主流選擇。
MEMS等半固態激光雷達：目前技術相對成熟，能兼顧成本、性能、車規等要求，但抗沖擊可靠性存疑。長遠來看，僅屬于過渡產品。
全固態激光雷達：長遠看，激光雷達的主流趨勢會轉向全固態。Flash技術領先，但受限于元器件性能，無法實現遠距離探測；OPA具有一定的技術壁壘；FMCW具有探測距離遠，靈敏度高，抗干擾能力高，成本低，功耗低等特點，但技術門檻高，對系統集成，信號處理要求很高，目前尚未量產。
總的看來，激光雷達固態化會持續推進，技術仍然有很長的探索期。
參考文獻：
1.Sandborn, P. A. M. (2017). FMCW Lidar: Scaling to the Chip-Level and Improving Phase-Noise-Limited Performance. eScholarship, University of California.
2.SENSING-AIOT.(2021). LiDAR: FMCW vs. ToF. http://4da.tech/?p=272
3.AEye, Inc.(2021)Time of Flight vs. FMCW LiDAR Side-by-Side Comparison FMCW sToF_21_0113.
4.Liu, Z., Zhang, F., & Hong, X. (2021).
展開 激光雷達66起融資背后
一徑科技提供集成化量產車規級全固態激光雷達，主要應用場景集中在無人汽車與機器人中。據悉，一徑科技技術路線為固態MEMS激光雷達。目前，該公司兩款長距激光雷達ML-Xs和短距補盲激光雷達ML-30s已量產落地，運用于Robotaxi、低速無人配送、干線物流、智慧礦區等領域。
一徑科技創始人兼CEO石拓曾表示，目前公司產品已經迭代到3.0階段，未來將致力于研發集成度更高的芯片級激光雷達，最終希望用少數芯片實現固態激光雷達的解決方案。以更高的系統集中度，實現更低功耗，推動激光雷達產品大幅降價。
英偉達
11月中旬以來，激光雷達供應商Luminar、Ouster、AEye相繼宣布成為英偉達的合作伙伴。英偉達的傳感器生態系統中，共有37個合作伙伴，其中近四成為激光雷達制造商，Velodyne、Valeo等頭部企業均位列其中。
開始洗牌了？
2021年，一些改變悄然發生于激光雷達市場中。
據咨詢公司 Yole 統計，Valeo以28%的份額位列第一；第二名RoboSense（速騰聚創）占10%；Luminar、Livox、Denso、Conslnetal7%份額；Innoviz、lbeo占4%份額；Innovusion、華為、Hesai與Velodyne分別占3%份額。
但在2020年，前三甲還是工業機器人與空地測量等領域的激光雷達提供商Trimble、Hexagon AB與Sick AG，車載激光雷達提供商Velodyne 僅位列第五。
國外企業由于受進口銷售等因素的影響，在定制化開發、成本及售后維護等方面優勢不明顯。
展開 智芯文庫 | 一文看懂激光雷達
1000 美元以下，平均每車裝載 5 個激光雷達，單車預計 5000 美元以下，而機械雷達和固態雷達將采取不同的方式降低自身產品成本。
2019 CES:采埃孚先進自動駕駛技術一覽
告別方向盤和踏板的駕駛艙
無論是全自動物流卡車還是機器人出租車，這些新型自動駕駛車輛都需要引入新的工作空間理念，駕駛員的工作效率才能得以提高。CES上展示的原型車搭載了由采埃孚和弗吉亞聯合開發的、顛覆性的駕駛艙，彰顯了未來出行發展的方向。它沒有配備方向盤和踏板，但配備三塊屏幕。駕駛員將可以自由選擇乘坐位置。這將帶來更高的靈活度和移動自由，進一步善用車內空間。
● 采埃孚傳感器使車輛多維度感知環境，助力自動駕駛
“采埃孚作為自動駕駛的先導者，已研發了一系列的傳感器，使車輛具有數字化監測周圍環境的能力?！辈砂ｆ谙绕陂_發工程部門負責人兼采埃孚風險投資公司（Zukunft Ventures GmbH）總經理Torsten Gollewski說道?！拔覀兊南到y可以更精準地實時感知周圍環境并處理信號，這兩者對于實現安全的自主駕駛功能來說至關重要?！?采埃孚傳感器系列的硬件包括最新一代攝像頭、雷達、激光雷達和聲音傳感器。軟件方面，采埃孚ProAI中央控制器擁有監測和分類的算法工具與車輛控制功能。整個車輛架構旨在為高標準車輛需求（包括極限溫度、極限震動）提供解決方案。先進的傳感器系統也將幫助客戶應對更嚴苛的NCAP等安全規定和等級。
圖注：采埃孚數字化全方位視野的傳感器架構:“眼睛”——領先的全方位雷達、固態激光雷達、S-Cam、遠程攝像頭和內部攝像頭；“耳朵”——Sound.AI。這些是采埃孚提供的解決方案案例，能給予車輛所需的感知，以實現更安全的自動駕駛。
超凡視野
安裝于車輛前方的采埃孚全方位高分辨率雷達無論在速度、距離、角度分辨率和高度方面，都擁有超卓的監測能力。77千兆赫的高性能傳感器專為ADAS應用和三級及以上的高度自主和自動駕駛而設計；與其它雷達系統類似，它可以通過將電磁波（無線電波）發射至目標，以回聲原理測定物體的范圍、角度及速度。
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咖啡智能 2.0：長城汽車智能化轉型的關鍵變量
也正是在那時候，長城汽車發布了量產的 L3 級、帶有固態激光雷達、采用高通 Snapdragon Ride 平臺和具備全車冗余，能夠實現 NOH 功能的自動駕駛系統。
這套系統的硬件架構：
感知硬件
3 個激光雷達，采用 ibeo NEXT 全固態 Flash 激光雷達，探測距離為 130 m，角分辨率為 0.05°* 0.07 °；
3 個毫米波雷達；
2 個攝像頭。
計算平臺
采用高通 Snapdragon Ride 平臺 8540 + 9000 處理器。
實現功能
將實現類似特斯拉 NoA 或者蔚來 NOP 的場景覆蓋，除了我們在 NoA 中常見的打燈變道、自主變道外，NOH 還包括大車同行自動避讓、匝道限速智能識別、錐桶避讓等更進一步的體驗優化。
這套系統會在今年就量產，并且會搭載在摩卡車上。
而在長城汽車科技節上，長城汽車發布了完全自研的第三代自動駕駛計算平臺 ICU 3.0，這是一套完全面向 L4 級別的高性能自動駕駛計算平臺。
我們都知道隨著自動駕駛能力越往高階發展，對于芯片以及整個自動駕駛計算平臺的性能要求越高，但一般對于計算平臺很少有車企會自研，而長城一開始就確定了目標：要自研大算力計算平臺。
對于為什么要自研大算力計算平臺，長城汽車智能駕駛負責人張凱認為，有兩點：
一，自動駕駛的決勝點一定是數據。
展開 自動駕駛車載激光雷達技術現狀分析
不過，在 Velodyne 推出 VLS-128 之前，整體車載激光雷達市場上的趨勢都是往低線束化、固態化發展，也就是往減少激光雷達線束發展，同時也從機械型轉為固態型，比如 Quanergy 公司就在 2016 年 CES 展會上推出了與 Delphi 公司共同研發的新產品 S3，號稱全球首款固態激光雷達，就連 Velodyne 公司本身也在推出混合或固態的低線束激光雷達。因為這樣做可以降低成本，但是需要用數量來彌補線數的不足，也體現出未來的技術路線未定，產業龍頭 Velodyne LiDAR 也不能確定到底是多線束激光雷達還是多激光雷達耦合。Velodyne LiDAR 認為對于一輛在復雜環境中高速行駛的自動駕駛汽車來說，HDL-64 的性能還不夠保證安全，更高線程的激光雷達不僅可以配合一些必要的設備保證安全，還可以讓自動駕駛汽車將不再需要任何其它探測障礙的傳感器。但是 Velodyne LiDAR 的競爭對手 Luminar 公司也在做低線束固態激光雷達，其認為由于激光擴散的原因，距離越遠，精準度越低。所以，絕大多數的自動駕駛公司在使用最先進的激光雷達的情況下，還是會選擇添加其他種類的傳感器。各大車載激光雷達公司之間的爭論也是行業的技術現狀之一，至于車載激光雷達技術之后如何發展，還需要看各科技公司的研發情況以及實際測試的結果。
從以上對國外車載激光雷達技術現狀的分析中能夠得到的統一趨勢有低成本化、固態化、量產化，但是 Velodyne LiDAR 推出更高線束的激光雷達和其他科技廠商推出低線束激光雷達的行為并不矛盾，他們的整體方向依然是要實現激光雷達的更高分辨率和精準度，進一步保證無人駕駛的安全性，只不過前者傾向于使用更強大的設備，后者傾向于使用多激光雷達耦合并降低成本。
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