随着自动驾驶技术的发展，业界分为两条主要路线：以特斯拉为代表的纯视觉技术路线和以摄像头加激光雷达的混合感知路线。纯视觉路线依赖摄像头，不使用激光雷达或毫米波雷达，而混合感知路线则结合多种传感器技术。作为一名技术从业者，并且对激光雷达有深入了解，我常被问到哪种路线将主导未来市场。为了回答这个问题，我们需要先理解激光雷达的独特价值和应用场景。
激光雷达感应周边环境
激光雷达的技术原理与应用
在进入自动驾驶领域之前，激光雷达已经在测绘等行业得到了广泛应用。激光雷达通过发射激光并测量其反射时间生成点云数据，帮助我们捕捉建筑物的三维图像或采集高精度地图数据。以下是激光雷达产生点云数据的基本流程：
- 激光发射：设备发射短脉冲激光，通常使用单波长的红外光或可见光。
- 激光反射：激光遇到物体表面后反射回设备。
- 时间测量：设备测量从发射到接收到反射的时间差，即飞行时间（ToF）。
- 距离计算：根据光速和飞行时间计算距离。
- 角度测量：通过激光发射的角度和方位确定每个点的三维位置。
- 点云生成：汇总每个测量点的三维坐标生成点云数据。
- 数据处理：点云数据可进一步处理用于三维建模、物体检测、测绘和导航等应用。
车载激光雷达采集地下停车场地图数据及定位
激光雷达的独特价值
激光雷达在自动驾驶中的应用具有以下显著优势：
- 全天候运行：相比摄像头，LiDAR对光照条件不敏感，能够在白天、夜晚、强光、阴影等各种环境下可靠工作。另外，在雨雪天气等复杂天气条件下，虽然性能会有所下降，但其仍能在一定程度上提供可靠的环境感知数据。如果有数据能得出激光雷达可以降低多少事故率，那么我相信很多车主会为此买单。
- 室内定位与导航：激光雷达可以帮助自动驾驶车辆精确确定自身的位置，并可以生成最优行驶路径到达目的地，即使在GPS信号不佳的环境中，如地下停车场和隧道。想象一样，如果自动驾驶汽车每次进入室内停车场，就要退出自动驾驶模式，让你自己去找停车位停车，你会不会突然觉得不习惯？但是有激光雷达，它可以把你小区的室内停车场地图扫描出来，并记录你的停车位具体位置，每次先把你先送到电梯口，然后自动去停车。这种体验上的差距一目了然。
之前在做项目的时候，我们使用自动驾驶的激光雷达、结合慧途室内地图以及慧途智慧停车服务，就实现了汽车进入室内停车场时，自动推送一个空车位，然后让自动驾驶自动前往目标空车位泊车，整个过程非常顺畅。
推送空车位后车辆自动完成泊车
马斯克放弃使用激光雷达的两个原因：一个是激光雷达成本过高；一个是人类本身就是靠纯视觉来开车的。对于第一个原因，他可能没有想到的是，中国厂商太能卷了，几年的时间就能将一个激光雷达的成本从上千美金降到200美金以内。对于第二个原因，作者本人觉得人靠眼睛开车本来就不够靠谱，而自动驾驶就应该比人开车更靠谱才对，不因以人作为技术的上限。
现在特斯拉采用的端到端纯视觉方案FSD也能做到高阶自动驾驶，不仅没有让激光雷达变成“多余”，相反端到端数据驱动架构让激光雷达更容易发挥作用。端到端技术实现了由原来的开发者写固定程序，变成了用数据来训练模型，如同现在的大模型一样，可以说是质的改变。这可能就是为什么马斯克在看到小鹏汽车要弃用激光雷达时回复三个点的原因，心想着哪天正要把激光雷达用起来呢。
端到端数据驱动架构
随着大模型的发展、端到端技术的使用、激光雷达成本的进一步降低，以后在更多车辆上会安装激光雷达。汽车厂商甚至很可能把激光雷达作为选装项，用户什么时候装、装什么型号什么价位的任由自己选择。到那个时候，它对成本的影响几乎没有，而装上后却能带来安全提升以及在一些场景下独特的应用价值。
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