作者：Mark
出品：红色星际（ID：redplanx）
头图：一汽集团与速腾聚创合作图片
今日风和日丽，晴空万里，但今天的比赛却非常残酷。
有请今天参加“跨大步”的2家公司，禾赛科技和速腾聚创。2位作为激光雷达领域的两位佼佼者，在过去5年中国激光雷达的发展历史中留下了灿烂的脚印。
先请2位佼佼者介绍一下自己。
禾赛第一个讲话，我们为什么叫禾赛科技呢？因为我们的第一个办公室在美国硅谷圣何塞，2014年搬到上海，所以就以这个地名取了禾赛这个名字。
包括我们的竞争对手Velodyne在圣何塞也建有激光雷达生产基地，可以说这个地方就是激光雷达的圣地。
速腾聚创鄙视的看了一下，说道，我们之所以取名叫Robosense，是希望可以提供低成本，小型化的无人驾驶传感器，所以我们叫Robosense，中文名叫速腾聚创。
裁判喊道，在比赛开始之前，我再问最后一个问题。你们为什么加入激光雷达创业大军。
速腾聚创一马当先讲道，此前我们产品主要用于静态测绘，2015年末和2016年初，我们看到了自动驾驶汽车行业爆发的前兆。在对团队和市场进行了双向评估后，我们下定决心转型研发针对无人车的多线激光雷达。
无人驾驶的大方向没有人不认可，特别是资本市场。我们根正苗红，从名字到业务，都和是激光雷达相关的。
禾赛说话变得小心多了，我们之前是做激光气体检测的，包括天然气和雾霾检测，做着做着感觉到这个行业天花板太低。我们都是斯坦福大学毕业的，不可能做个几千万的市场，而且还是偏DIY的产品，需要很多的手工调试。
我依然清晰的记得一个场景，那天下着雨，我们几个吃着盒饭，在大街上调试无人机气体检测，场面相当凄凉。当时我们团队就觉得业务必须转型了。
我们也认同无人驾驶这个赛道，很长而且很大，那时我们团队突然都谜之自信，认为我们可以做好激光雷达这个产品。
听完2位选手的赛前发言，裁判喊道，废话不多说，比赛马上开始。今天的比赛没有那些条条框框的东西，主要看兴致，谁吹的牛大，并且还能把吹的牛给实现了，谁就是今天的King。
我们最终目标是Tier 1
今天我们参加的是室内“跨大步”比赛，最远距离是10步。首先我们先看一下各家的战略，再决定谁先开始第一步。俗话说，战略和愿景是公司可以做大做强的根基，没有价值观的公司注定是走不远的。
速腾聚创先讲道，我们从2016年开始，对标的就是Mobileye，要做激光雷达圈的Mobileye。
裁判惊叹道，你说的是那个被英特尔153亿美元收购的Mobileye公司？
速腾聚创点点头，裁判喊道，你可以直接走到第十步（终点）了。你这么牛逼的战略完全可以不用参加这场比赛，你就是激光雷达界的King。
禾赛不解的说，凭什么啊？凭什么啥都还没做，就说做一个中国版的Mobileye，直接就当了King了。
裁判反问道，你们公司的战略是什么啊？
我们公司的战略是做中国版的Velodyne，把Velodyne赶出中国市场，再做全球的禾赛。裁判接着说，嗯，你可以走一步了。
裁判继续反问，做中国版的亚马逊牛，还是做中国版的eBay牛？很多公司从最初定位就决定了这个公司未来的发展。目标和参照物一定要选好，否则公司在之后的发展就会偏航，公司刚开始制定战略的时候可以定得高一点。
不过话说回来，我是很公正的，吹牛可以，关键看公司做的怎么样，如果做的很烂，我直接把速腾聚创从第十步拽回来，甚至拽到你身后都没有问题。
一边安慰禾赛，一边听速腾继续讲。
Mobileye作为近30年唯一拼出来的Tier 1公司，其价值不言而喻，要不英特人为什么150亿美金收购？而Velodyne虽然作为激光雷达的老大，严格讲他的产品并不是工业品，而是工艺品，所以给不了太多的估值。
（速腾聚创发展图片）
我们速腾聚创的目标就是做激光雷达行业的Tier 1，从公司转型做激光雷达那天起，我们团队就按照1:1的比例在研究激光雷达的同时，配套AI软件。80人做激光雷达硬件，70人深耕基于激光雷达的点云算法。
有AI配套的激光雷达和没有配套的激光雷达差异很大。
我们在和很多客户的沟通过程中发现，激光雷达与算法之间存在相互制约的问题。没有点云算法，激光雷达硬件条件再好，也没法为后面的决策提供支持；如果激光雷达没有输出理想的点云数据，靠算法去填补硬件的坑，不仅会增加计算量，稳定性也无法保证。
我们通过软件AI算法，激光雷达的威力被发挥到最大，我们也很少和客户定制激光雷达。像禾赛他们就和我们不一样，定制的激光雷达比例就很高，最近他们也在与百度和滴滴定制新一代激光雷达，如果一个产品有太多的定制需求，量产就会成为一个问题。
特别是对于我们立志做Tier 1部件的公司。对于L4级自动驾驶公司而言，他们可以不关注这些，因为他们有足够的软件研发能力，有时候搭配AI算法反而会成为他们的累赘。
但是对于传统主机厂而言，或者对于低速无人车而言，他们的研发能力没有那么强，有时必须要求我们带有自处理的点云软件，这样可以减少客户后期处理的负担。
Mobileye因为图像识别智能感知算法的优势，令大量车厂摈弃传统Tier1所提供的前置摄像头，最终EyeQ获得巨大的市场份额；尽管Scala只有四线，但奥迪仍然选择了他们提供的系统方案。
我们的目标就是要做这样的。
裁判说道，禾赛你们为什么没有做呢？
我们当时也想过做软件AI算法，一方面我们的人手不够，当时我们不到100人；一方面是因为我们的客户都是L4级自动驾驶公司，他们软件研发能力很强，根本不需要我们做这样的软件。
最主要的一点是我们做的40线和64线激光雷达，制造过程中需要大量的手工调试以及工程师的深度参与。不像速腾聚创他们做的是16线的，难度比我们低一倍多。
各种各样的原因吧，我们就延后这个业务。
听速腾聚创这么讲，很牛啊，但是我们只有十步的比赛场地，要不你站在第十步的终点线上吧。
速腾聚创继续吹着自己的战略。如果想真正成为Mobileye这样的公司，除了AI软件外，还必须自研芯片。我们内部专门讨论过这个问题，如果不进行提前部署，万一哪天有公司做出芯片级的激光雷达，我们就会很危险，甚至被竞争对手替代。
Mobileye EyeQ系列芯片正是由于在图像识别感知算法上具有优势，才令该系列芯片在 ADAS 市场上获得了巨大的市场份额。对于OEM厂商而言，这种融合的做法能够减轻ECU的运行负担，达到降低空间和成本的目的。
我们也将我们的智能感知算法写入芯片，嵌入激光雷达，直接向自动驾驶车辆输出目标级环境感知结果。内置AI算法和专用芯片的激光雷达能同步输出高精度的定位和障碍物检测等驾驶环境信息，对于L3和低速驾驶无人车有很大帮助。
在自动驾驶和ADAS行业，自研芯片是很重要的，就像特斯拉抛弃Mobileye之后，选择自研芯片，因为特斯拉不想让自己的数据被Mobileye芯片收集。我们也通过全球6-7万台的激光雷达，构建了中国最大的激光雷达数据库。
芯片和A计算法让我们快速垒砌足够高的护城河。
在这里，我必须延伸一下，为什么激光雷达数据感知系统比视觉激光雷达系统有更多优势，也更适合Tier1。
目前我们在用的摄像头视觉如果采用360度的全景，它的畸变会比较严重，这样它后续的计算量就会比较大，但是机械激光雷达可以实现360的三维无损空间建模。
像速腾现在的32线激光雷达一秒的输出数据量不到三兆，但是视觉图片一张就有好几兆，一秒能输出20张图片甚至更高，所以从这点上看，视觉的数据量毫无疑问会比激光雷达输出多得多，处理难度也更大。
另外，视觉激光雷达系统容易受到环境光照的影响，它主要依赖纹理色彩工作，如果两边都是白色的墙，它是无法实现定位制图和判断的（这就是为什么特斯拉撞上了白色的货车）。
综合而言，激光雷达数据感知系统比视觉激光雷达系统有更多优势，也更适合Tier1。
为此我们建立了2套激光雷达系统套件，机械激光雷达套件和混合固态激光雷达套件。
我们和Webasto合作开发了一套固态激光雷达系统，装载在车顶上，主要面向L3级量产自动驾驶车辆，未来将会用在更多的车型上，包括我们的合作伙伴一汽，上汽和北汽。
（混合固态激光雷达图片）
同时我们也学习Waymo的自动驾驶激光雷达组合方案，制作了一套机械激光雷达套件系统RS-Fusion-P5。顶置1颗性能爆表的长距离激光雷达，前后左右4颗近距离补盲激光雷达，从近到远，实现激光雷达三维感知的全方位覆盖。
每秒输出超460万个扫描点，环境信息极其丰富，通过先进的AI感知算法，车辆可以准确识别全方位的障碍物。这套方案已经在AutoX L4车型上实验。
我们团队讨论过，激光雷达融合是实现ASIL-D感知的关键，所以高度集成，高度可靠的零部件非常重要，我们的目标就是做Tier 1。
裁判惊叹道，你们真的是太猛了，吹过的牛皮都实现了，但是现在你们已经站在终点线了，再往前走，就要上墙了。速腾回答，我们愿意，只要能在行业领先，上墙算什么。
裁判哈哈哈大笑起来，为了保持公平，我们需要照顾一下禾赛。禾赛你们2016年是怎么考虑的，为什么最开始不做中国版的Mobileye？
合力大战Velodyne
禾赛说道，主要原因是当时我们犯了一个错误，最先做了一款32线激光雷达。那个时候应该说只有16线和64线的市场，做32线就是个鸡肋，16线是低线束主流，而64线是高线束主流。做完32线，发现我们做错方向了，但是速腾那时已经推出了16线，我们被迫做64线，但是现在看还是做的不错的。
而且我们团队也认为，未来5年无人驾驶还是主流，高线束激光雷达还会占据最大的市场，目前看至少证明过去5年我们的判断是正确的，可能未来5年这个判断就不对了。
而且当各家创业公司处在同一起跑线下，谁做的线束越高，谁在资本市场获得的势能也就越大，获得的关注也越多。因此我们做了等效64线的40线激光雷达。
其实我们也想做成Mobileye模式，公司也于2017年底成立芯片部门，自主设计芯片，并根据我们产品上积累的系统需求定义芯片参数。但是开发速度太慢，主要是因为我们团队的大部分时间都用在了64线激光雷达上。
现在过去的优势现在变成了桎梏。就像一艘大船一样，方向错了，如果没有破釜沉舟的信心，是很难调转船头的。
（禾赛科技未来大楼）
速腾接过禾赛的话，我们在2016年也陷入了艰难的选择：量产多少线的激光雷达？
但是从市场角度看，自动驾驶未来肯定是先从限定条件自动驾驶逐渐转变为无条件自动驾驶，从低速场景向高速场景依次落地。
比如特定场景物流车、低速园区车、特定领域公交车等，对这些限定条件下的自动驾驶车辆，16 线激光雷达完全能满足需求（低速、周围环境简单）。而且这些需求的数量非常庞大。
而对高速自动驾驶来说，受限于技术、政策等因素，落地时机还未成熟。从技术角度看，高线束激光雷达后续量产很难：因为线束高，角分辨率低，64 线激光雷达在生产效率提升和质量把控要求更高，而16线的更好量产
所以我们选择了16线激光雷达，我们速腾的规划是先量产16线，接下来是32线以及后面会量产固态激光雷达。幸运的是，当时禾赛没有做16线，感谢他们做了32线（心里暗喜），这样我们就具有先发优势和规模优势，我们当时就判断，高线束激光雷达市场只能越做越小，市场空间会被不断挤压。
裁判插话了，我很好奇你们是怎么将国际巨头，拥有几十年沉淀的Velodyne撵出中国的？
速腾接着说，我们16线的产品在每秒出点数和精度方面完胜Velodyne。16线刚发布的时候，我们是7天包退换。所以只要有客户提出不满意，不论是本身的质量问题还是“磕着碰着了”，速腾全都包换新。
我们团队当时都不敢去统计会不会亏钱，亏了多少钱。禾赛他们我听说是提供24*7服务，我们的服务要远远高于Velodyne。低线束领域更好打一些，加上我们还有AI算法，在16线这个领域，Velodyne根本不是我们的对手。
由于是进口销售的原因，Velodyne的产品在成本、售后服务上逐渐处于劣势，因此在2018年和2019年价格战中丢失了很大一部分市场。
未来我们不光要做固态激光雷达，也要进军高线束机械激光雷达。目前我们的产品16线产品等效32线Velodyne产品，32线等效64线产品（速腾的 32 线产品采用中间密两边疏的激光头排列方式。）。
目前高线束产品发展已经有加快的趋势。我们也顺势推出了80线和128线激光雷达。未来64线市场我们用80线激光雷达去打，这块市场我们肯定是要吃下的，未来我们和禾赛在128线市场必有一场恶战，我们打算采用Waymo的套件策略，1配4（1颗128线和4颗近距离补盲激光雷达）的方案来做这个市场。
（机械激光雷达图片）
正如上次讲的，传统的策略在已有市场上已经不起多大作用了，我们的策略就是偷袭，田忌赛马的方式来侵略这个市场。
禾赛反驳道，你们速腾之前不是喜欢激光雷达耦合方案，把4个16线雷达的点云数据结合起来，达到Velodyne 64线的探测效果。把2个64线雷达耦合起来，当做128线用。现在怎么不做了？
你们这个方案就是逆时代潮流，传感器现在是越少越好，多激光雷达耦合是在增加自动驾驶处理负担，增加功耗和计算能力。
裁判惊诧道，是吗？速腾你们退一步，不用老是趴在墙上了。
而且车规级这个标准是相对于乘用车而言，对于目前自动驾驶研发项目和低速自动驾驶应用，现在的产品是没有问题的，所以暂时还谈不到维护问题。机械激光雷达的车规量产还有很多路要走，不是弄个4加1就可以吹牛说的是行业解决方案。
你们想要偷袭我们的大本营，没有那么简单，这个办法我们几年前就用过了，现在我们有一套非常精密的应对策略，只是现在不方便透露，欢迎来和我们相战。
激光雷达一决生死
裁判问道，你们怎么看固态激光雷达？
速腾笑了笑，说道固态激光雷达，我们最有资格讲话，我们的M1将马上成为世界上第三款通过车规的混合固态激光雷达。固态激光雷达由于符合小型化、低成本化等特点，是未来的趋势。
第一款是法雷奥与Ibeo共同开发的机械式激光雷达SCALA。经过多年的测试和验证，于 2017 年实现量产，被应用在奥迪A8车型上。第二款是镭神CH 32混合固态激光雷达，于去年获得了全球第二个车规认证，已被应用于东风Sharing-VAN L4级自动驾驶移动出行服务平台。第三款就是我们提供的结构精简的M1混合固态激光雷达。
我们认为机械式是第一代，MEMS是第二代，Flash是第三代，OPA可能是第三代或者第四代的一个方向。
MEMS是五年前大家在讨论固态激光雷达路线时认为最快落地的方案，实际上的确是，我们很多客户已经在用了。
FLASH因为元器件问题，长距离雷达可能还要等几年性能才符合主机厂；OPA受制于工艺和技术限制，目前都只能做很多的短距雷达，未来能否做长距离都还是个疑问。
我们现在做的就是MEMS方案，售价在2000美金以下。传统机械式的激光雷达，16线采取16个发射器，32线要采取32个发射器，MEMS这种固态雷达就不一样，激光发射接收器就只有一两组，但是扫描效果等效甚至超过百线传统机械雷达，物料成本、装配成本、校准调试成本都很低，容易量产。
（速腾聚创混合固态激光雷达）
而且它的零部件都可以变成几块芯片，做成车规级完全没问题，量产性能非常强。
当然车规认证只是固态激光雷达的开始步骤，还得获得车企合作订单，否则就是自嗨了。我们速腾车规级MEMS固态激光雷达M1已经连续获得全球多个量产车型定点合作订单，包括一汽和通用汽车，功能安全方面，速腾聚创严格遵守ISO26262技术安全要求。
从Demo到各个Sample阶段，批量生产前不同的产品节点对激光雷达结构、硬件、软件与测试验证和可靠性均提出了不同阶段的需求，对于车载激光雷达而言，任何新的平台设计均需要几年的时间才能从概念走向真正稳定量产阶段。
在激光雷达历史上，这个过程都是以年为单位的，特别是固态激光雷达。所以我们过去五年积累了超过500个专利，80%都在固态激光雷达，来确保我们的产品在市场上有一定先进性和专利优势。
目前我们在美国有个芯片研发基地，在欧洲有1个车载研发中心，未来我们还要在长沙建立一个车路协同研究中心和智能座舱研发中心。除了车载激光雷达领域，我们还会衍生到车路协同和智慧交通领域，最终形成一个大激光雷达产业联盟。
好好好，你们厉害，你还要趴在墙上，还是就站在终点线上。速腾回答，我们肯定要趴在墙上啊，这么多年风风雨雨都走过来了，还怕这一时半会。
禾赛，我听说你们也在布局，裁判问道。
对，禾赛回答，我们除了在2017年推出芯片研发部门外，也于同年成立了固态激光雷达研发中心，并于2019 年1 月推出了基于微振镜方案的激光雷达 PandarGT。
最近我们也将推出基于转镜方案的PandarST（搭载公司自研的V1.0芯片），保障性能的同时提高可靠性并控制成本。同时在2019年就开始拉拢博世集团投资，双方将在 ADAS领域的激光雷达产品开展合作。
我们这边的融资之前更多的投资机构和自动驾驶公司，不像速腾他们的投资人更多是产业公司（菜鸟无人物流车，北汽L3车型等）。我们也意识到这个问题，我们如果想做固态激光雷达，必须要有更多的主机厂或者低速自动驾驶公司的投资，这样更方便我们开展业务。
像最新一轮融资，我们就改善很多，和造车新贵小米集团，无人物流车公司美团一起绑定在一起，为下一步固态激光雷达一起研发和开展业务打开了合作的空间。
从2020年下半年我们就意识到行业在逐渐发生变化，包括本次上市融资我们的目标也是Tier 1。融资主要用于“智能制造中心项目”、“激光雷达专属芯片项目”、“激光雷达算法研发项目”三个项目，说通俗点就是，激光雷达产业链建设，激光雷达AI算法和激光雷达芯片研究。
我们也明显感觉我们的布局总是慢人一拍。这次融资的3亿美金，我们将全力向激光雷达Tier 1商迈进。
（壁虎上墙图片）
现在我们三头并进，固态激光雷达研发我们在加速，AI算法和激光雷达芯片也在加速开发和升级，虽然我们目前的布局还不能和速腾聚创相比，但我们对未来充满信心。
未来速腾聚布局的，我们也要有，而且还要超过他们，我们也要上墙。
好，禾赛科技可以往前走3步了。今天的比赛我们先告一段落，1年之后我们再比。
今天的King，就是趴在墙上不愿下来的速腾聚创。
1年后再见！
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