炒黄金给年轻人上了一课
06-18
使用激光雷达的人都是傻瓜。
马斯克曾这样评价激光雷达。
说到自动驾驶，特斯拉一定是一个绕不开的品牌。
马斯克对纯粹视觉解决方案的坚持，让这个以自动驾驶闻名的汽车品牌备受争议。
频发的交通事故也让人们对特斯拉纯粹的视觉计划产生了质疑。
仔细回顾过往案例，特斯拉自动驾驶基于纯视觉方案识别前方扫地车、拖车、水泥墩、维修车、消防车等不规则、静态或缓慢移动障碍物的能力仍有待提高。
优化。
“为什么不使用激光雷达呢？”这是整个新能源汽车市场消费者问得最多的问题。
事实上，特斯拉使用的是激光雷达。
▲搭载Luminar激光雷达的Model Y，图片来自：Grayson Brulte 2016年5月，视听界顾问格雷森布鲁特（Grayson Brulte）在美国佛罗里达州看到了搭载Luminar激光雷达的特斯拉Model Y。
。
您认为马斯克会在 Model Y 中配备激光雷达吗？事实上，这些激光雷达仅用于测试和开发，以验证视觉系统的可靠性。
这大概是：为了看看我的目测是否准确，我特地用了一把尺子。
回到刚才的问题，为什么不使用激光雷达呢？其实就是因为成本太高了。
一台 Luminar Iris 激光雷达的售价接近 1,000 美元，虽然 Luminar 也提供了更便宜的“iris”套件，但成本也接近 1,000 美元。
不是我不想用尺子，只是这把尺子很贵。
激光雷达那么多，一定要用Luminar吗？ ▲图片来自：Velodyne Lidar 其实，发射激光的原理并不难，而且激光雷达也不是什么新鲜事物——激光早在六十年前就已经被应用于远程测距领域。
但放在民用车辆上就不一样了。
车载激光雷达需要克服高温、振动、灰尘等环境带来的一系列可靠性问题。
与此同时，汽车制造商也必须考虑成本。
毕竟，卖车总不能赔钱吧？ ▲图片来自：Luminar 谈到成本，这里有很多技巧。
与其他电子产品一样，激光雷达也有其优点和缺点。
哪一款最擅长？必须是Luminar。
简单来说，Luminar品牌相当于激光雷达中的Hermès。
它处于蔑视链的顶端。
称其为行业颠覆者并不为过。
▲Luminar创始人Russell，图片来自：《洛杉矶时报》 目前市值最高的激光雷达独角兽公司，自然有着传奇的创始人故事。
Luminar的创始人Austin Russell在14岁时就开始研究雷达。
2011 年，他进入斯坦福大学，并在获得 PayPal 创始人 Peter Thiel 的奖学金后辍学，创办了 Luminar，专注于汽车激光雷达。
当时，他只有17岁。
2011年和2018年，Luminar收购了一家致力于光学和光子技术商业化的创新公司，以及一家专注于高性能InGaAs（砷化镓）探测器的公司——硅制成的探测器无法接收nm的波长，因此，它被被成本极高的砷化铟镓所取代。
▲图片来自：LuminarLuminar 目前的营收能力也不弱。
据其年度财报显示，其全年营收达到10,000美元，同比增长%，公司预计年营收将突破10,000美元。
“我们取得了重大的业务胜利以及先进的硬件和软件技术，”拉塞尔说。
是的，Luminar 成功的原因不是讲故事好，而是软件和硬件的整体领先。
我们可以从参数上对Luminar做一个简单的解读。
▲Luminar-Iris激光雷达参数 目前主流激光雷达的波长为nm，采用的厂商包括VLDR、Valeo、DJI、innoviz等。
与纳米光源相比，纳米光源最大的优点是其检测距离变得更远。
得益于纳米激光的强大穿透力，Luminar激光雷达可以实现米级超长探测距离，再加上等效线的高分辨率，即使在浓雾和沙尘环境下，也能对前方目标进行高进度识别即使在这样的情况下，它的表现依然可以称得上是优秀。
Luminar表示，即使面对反射率10%的物体，其激光雷达的有效范围也能达到米。
▲Luminar激光雷达在雨雪雾环境下的目标识别能力依然出色。
此外，纳米激光器在人眼安全性、光斑质量、重复频率等指标上都远优于纳米激光器。
Luminar的颠覆性技术创新系统地解决了一系列问题。
对于他们来说，纳米激光器方面的技术积累为他们挖了一条非常深的护城河。
Luminar这么好，谁用过？既然Luminar这么好，为什么大家都没有用他们的产品呢？其他激光雷达供应商还有生存空间吗？首先，有两个词，成本。
其次，作为汽车级激光雷达的顶级公司，Luminar在选择合作伙伴时也非常挑剔。
毕竟，它不能让自己的声誉被一家整合能力有限的小厂毁了。
因此，其合作的车企要么是行业龙头，要么是潜力股——奔驰、沃尔沃、Polestar，甚至还有航空业巨头空客。
▲图片来自：华尔街日报 从技术上来说，Luminar 激光雷达对整车厂的集成能力要求极高。
汽车级激光雷达是一种高密度光学元件复合体，这对整车厂来说也是车辆设计和技术上的挑战。
目前，全球第一家与Luminar合作并实现量产的车企并不是上述品牌，而是非凡汽车。
▲Luminar高标准激光雷达量产机型首个应用：飞帆R7 重点是实现量产。
与概念车不同，量产意味着整车厂需要解决很多大大小小的实际问题。
飞帆汽车的解决方案是：PP-CEM?像素级点云融合高端智能驾驶解决方案。
▲飞帆R7搭载的Luminar高清激光雷达是一个很有前途的智能驾驶解决方案。
由飞帆汽车智能驾驶团队自主研发。
它不仅包括 Luminar 高清激光雷达，还包括 Premium 4D 成像。
雷达等各行业顶级传感器。
同时，内置的NVIDIA-Orin?芯片保证系统在面对来自多个传感器的海量数据时能够做出果断的决策。
PP-CEM?背后的逻辑与驾驶我们自己的汽车相同，只不过它用完整的感知系统“取代”了我们的感官；它用强大的神经网络算法“取代”我们的大脑。
在整个感知和决策的过程中，传感器融合感知能力和芯片的决策环节协同工作，成功让“被替代”的用户真正享受到高铁般的乘坐体验——安全、高效。
据爱范儿透露，我们很快就能在量产车型飞范R7上看到这一解决方案。
▲飞凡R7 从各种传感器的组合应用中不难发现。
飞帆汽车非常清楚，面对复杂的驾驶环境，单一的传感器数据并不能完全满足各种环境下的感知需求。
其中，ZF-Premium 4D成像雷达也是一大亮点。
这个词对于大家来说可能有点陌生。
我们先从常见的毫米波雷达说起。
▲视觉相机易受环境影响。
众所周知，恶劣的天气和光照条件会对视觉相机产生严重影响。
前置摄像头最终只能捕捉到模糊或扭曲的物体图像。
这时毫米波雷达可以帮助系统识别一些标准的静态障碍物，提高车辆在雨雪条件下的自动驾驶能力。
但通用毫米波雷达也有其局限性。
▲雷达与摄像头的结合对车道内非目标物体的识别提出了挑战。
对于毫米波雷达来说，探测目标对电磁波反射的敏感度会影响探测结果，比如橡胶。
其次，毫米波雷达很难区分龙门架、路边标志或停在路边的静止车辆。
究其原因，只能归咎于毫米波雷达的空间分辨率较低。
虽然视觉相机和毫米波雷达的结合可以实现一些静态障碍物的识别，但车道内的非标准物体和小尺寸静态障碍物仍然是一个问题。
▲图片来自：ZF 4D成像雷达不一样。
首先，在探测距离上，4D成像雷达远远领先于毫米波雷达——前者为m，后者通常为m。
最关键的是，4D成像雷达解决了毫米波雷达空间分辨率不足的缺点。
它可以有效区分静止/缓慢移动的车辆、龙门架、路标等，并可以更早地捕获冰淇淋甜筒等小障碍物。
因此，相比“视觉摄像头+毫米波雷达”，“激光雷达+4D成像雷达”的解决方案无疑是更合理的选择。
科技是手段，人性是目标▲从飞帆R7 PP-CEM?像素级点云融合高端智能驾驶解决方案的硬件使用上不难看出，与那些经常出现的“PPT模型”相比四五个激光雷达，飞帆R7范车并不是没有实际意义就盲目“堆砌”，让激光雷达成为真正的必需品而不是噱头。
作为扎根中国的本土品牌，非凡汽车自然更了解国内复杂多变的路况。
飞帆R7的核心优势在于能够合理应用各种传感器，让中国用户在更安全、更舒适的状态下体验自动驾驶功能。
据飞帆汽车透露的信息，飞帆R7将于今年下半年交付，值得期待。
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