2024年，汽车智驾行业对激光雷达(后简称Lidar)，还是又爱又恨。
一方面，特斯拉的纯视觉方案一马当先，颇有一统江湖的架势；依靠纯视觉起家的Mobileye，也宣布要解散其FMCW激光雷达研发部门。一时之间，彷佛摄像头+毫米波雷达才是未来，ADAS激光雷达就要被抛弃了。
另一方面，随着华为、比亚迪等玩家的持续加码，多款带激光雷达的车型陆续登台亮相，甚至连部分15万级车型，都开始装备带激光雷达的高阶智驾了。激光雷达的销量，竟还屡创了新高。
冰火两重天，这当如何解释？继上回《干货周记：如果1550nm更好，那为啥多数车载激光雷达，仍在用905nm波长？（汽车电子6）》之后，咱今儿再斗胆分析下，车载激光雷达，该如何自我救赎。
无论剧本会怎么发展，最后的结果，一定是综合成本、性能、生态权衡之后的最优解。如此呢，下面两个点值得咱思考：
一、去掉激光雷达，究竟好不好实现高阶智驾（如城市NOA）？
二、激光雷达最终能做到多便宜，如何实现？
下面，Roy会先对Lidar的性能和成本，做个简要分析。最后也会给出咱自己的答案，供你参考。
安全：头顶上的达摩克利斯之剑
如果特斯拉能用纯视觉方案，实现高阶智驾，那其他厂家不一样也可以吗？还真不一定。同样的武器，交给不同的人，杀伤力可能天差地别。这就像，同一把AK47，有的人拿着它可以大杀四方，而有的人还没扛起来就被爆头了。
对智驾系统而言，硬件只是冰山之一角，其差异性，更多的还是体现在，算力、算法和数据上。以特斯拉为例，它在云端有强大的“练功房”Dojo，纯粹为AI而生，且不受制程限制，更重要的是，它在云端还有海量的实战数据滋养。
这种算力强度、模型规模和数据量级，是其他玩家在短期内，难以望其项背的。
俗语说：个不够，帽来凑。在数据量、模型规模和云端训练资源的不足，从某种程度上，可由“激光雷达”这个物理外挂来弥补。
一来，自带3D属性。Lidar所呈现的，本身就是深度图，比起普通摄像头，它天然就多了深度信息。
二来，高分辨率。这主要是相对于，毫米波和超声波雷达而言的。现在“数十个万点/帧”的激光雷达，越来越普遍了。这对智驾算法的传感器融合，很友好，尤其到了L3以上，“感知补盲”等功能安全措施必不可少。
事实也证明，目前市面上的大多数智驾玩家，其高阶智驾方案（如城市NOA），还都离不了激光雷达。
这么说不直观，随便举几个需要“激光雷达救驾”的例子：
场景一：逆光。
此时，摄像头可能已经被晃晕了，而其他传感器又受分辨率等的限制，光污染给智驾算法带来了极大的挑战，很可能会判断失灵。
但由于激光雷达的“主动发光体质”，可有效免疫环境光干扰。有的Lidar还带环境光抑制电路，能消除一定的直流/环境光，更好地检测目标信号，这是不是很像VSM中的PPG？
场景二：非典型障碍物。
一旦前方出现，摄像头没见过的陌生物体（比如有六条腿的电视机），它可能就又懵圈了。而毫米波雷达的分辨率偏弱，很难提供有效的感知语义信息。因此，此时算法的输出，也可能会有不确定的安全隐患。
场景三：夜间雪地。
夜间环境下，摄像头的视力本来就变弱了，在周围物体都蒙上了白色之后，摄像头会更看不清楚。而毫米波又只能感知活动的物体，分辨力有限，对很多物体也可能会产生误判：比如白雪覆盖的静止车辆。
存在即合理。以上也是当前很多车厂和Tier1，还离不开激光雷达的一个缩影。所以，在当下，对很多厂家而言，多花点钱上激光雷达，可能会换来：更高的安全性，更快的高阶智驾落地，以及更高的市场份额。典型的“花小钱办大事”。
但这个世界总的来说，是守恒的。如果激光雷达成本过于昂贵，贵到车企们只困在内卷中，望洋兴叹。那也许智驾的天平，会加速倾斜到另一侧：更高分辨率的4D毫米波雷达、更高规格的摄像头和更完备的算法。
降本，激光雷达的自我救赎
降本这件事，不用咱说，其实激光雷达相关厂商们，早都坐不住了。
先看数据：
2021年国内激光雷达出货量约1万套，2022年约16万颗。到了2023年，差不多达到了71万套，预计2024年可达到150~180万颗。
2024年3季度，中国本土乘用车中，前装标配激光雷达的渗透率已达约8%，该数字明显还在上升中。无论如何，势头保持得不错。
2024年，激光雷达的车型搭载价格区间，从去年的30万以上，已经下移至20~25万以上，部分车型甚至已下探至15万。可知，其价格已然下探。2024年相比2023年更有过之而无不及。
智驾渗透率稳步提升，竞争态势也是愈演愈烈。在25万元以上，几乎标配激光雷达，在15~25万的区间，激光雷达则为重要选配元素，以尽可能将城区NOA普惠大众。
后面的内容，要开始硬核了...
本来已经写好下面的内容了，发表时一看，码了近4000个字了，为了不增加阅读负担，正好，咱直接就把它分成上下两期，我会尽量把下期文章《用第一性原理，分析激光雷达成本》，直接设为第二天的自动发布，很快。
End
Roy个人观点，仅供参考。
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