智能驾驶究竟是怎样实现的
发布时间: 2020-12-08 10:10
一、智能驾驶怎么做？
在《速度与激情8》中，大反派查理兹·塞隆为了抢夺核武器发射装置，用高科技黑入汽车智能驾驶系统，使得上千辆无人汽车组成了一支庞大的“僵尸车”军团，在街头拦截俄国国防部长的专车，汽车巨浪在街头汹涌前进，画面震撼。
那智能驾驶究竟怎样实现的呢？
简单的说，就是给常规车加上智能驾驶模块，再连上通信网络。这个模块主要有三大核心功能：环境感知—计算决策—控制执行，分别对应于人的“眼睛-大脑-神经”。
它们的功能执行逻辑也很简单，非常像人类：走在路上，首先眼睛发现对面走来了一个人，然后大脑去决策怎么躲避这个人，最后是神经驱动肢体去绕开这个人。
智能汽车的眼睛主要是由摄像头、激光雷达、高精度地图、GPS定位等构成，主要负责收集车身周边信息，确定车辆的位置。
智能汽车的大脑是在收到了眼睛传来的数据信息后，通过计算芯片+感知算法，去识别交通状况，然后分析计算出最优的路线。
智能汽车的神经是基于大脑给出的决策结果，对制动系统、转向系统、电机系统等下达指令，控制车辆运行状态，执行驾驶路线。
而马斯克和何小鹏的争论点在于：应该主要用什么来当眼睛，激光雷达还是摄像头？
二、智能汽车眼睛谁来当？
视觉方案模仿的是人眼，主要是靠“看”，相当于一个二维照相机。雷达方案模仿的是蝙蝠，是立体的“扫”，相当于一个三维照相机。
视觉方案的好处在于，已经相对成熟。以摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本元件，构成纯视觉计算，可以满足当前L2级自动驾驶的需求，典型代表就是特斯拉。
但摄像头拍下来的毕竟是二维图像，相比三维信息更难挖掘，需要更强大的算法、大量数据的训练和更长期的研发投入，并且会存在精度、稳定性和视野等方面的缺陷，暂时无法满足L3级以上的自动驾驶要求。
雷达方案可以创建出清晰的3D图像，通常看得更远，看得更清晰，抗干扰能力也更强，可以满足L3级以上的自动驾驶要求，但成本也更高。通常以激光雷达主导，配合摄像头、毫米波雷达等元件，典型代表为谷歌Waymo、国内的百度Apollo。
根据结构，激光雷达分为机械式、固态式和混合固态式三种，可以说是传统版、高配版和市场版三种路线。
机械式激光雷达当前技术最为成熟，通过机械旋转360°扫描的方式收集信息，所以转得越快，收集的信息越多。但因为里面机械部件太多，调试装配复杂，生产周期长，成本很难降低，并且机械部件在真实路况下比较容易损坏，难以符合车规的要求。
固态式激光雷达属于“高富帅”版，分为OPA和Flash两种，都不需要机械部件，但当前技术都不成熟。前者技术原理和战斗机的相控阵雷达类似，量产成本很高。后者原理是快闪，可以一次性完成对整个场景的3D绘制。两者都是明日之星，现在汽车还高攀不上。
当前，混合固态激光雷达是最有希望快速落地的方案，它把所有的机械部件集成到单个芯片上，通过电路来控制旋转，所以雷达本身不需要大幅旋转，真实路况下不容易损坏，量产能力大幅提高，在芯片摩尔定律助力下，未来量产成本有望降低至数百美元。
随着未来自动驾驶技术的进一步普及，激光雷达市场规模将会进一步扩大。咨询机构Yole预计，2025年全球激光雷达出货量约470万个，销售额约61.9亿美元。
激光雷达看起来这么美，为何各家车企却并不见得对此有多狂热呢？
三、特斯拉不爱，小鹏下场干
说白了，现在车上装激光雷达，账还是有点算不过来。
马斯克曾说“激光雷达，免费他都不用”，他想从算法上解决视觉信息的处理问题。
他的理由也很简单，马斯克认为车和道路都是为人类设计的，人的视觉加大脑处理信息的模式可以安全行驶，那么自动驾驶也可以做到。雷达是人都不具有的感官，干嘛要装，这不是正常人拄拐杖，多此一举吗？
但更可能让马斯克看不上的原因是当前激光雷达成本高昂，是视觉解决方案的十倍以上。以Velodyne的激光雷达为例，16线束的激光雷达需要约4千美元，64线束的更是高达8万美元，相比之下，摄像头自动驾驶的硬件成本才几百美元。
一个激光雷达价格顶的上两辆Model3，这种烧钱玩意，马斯克自然不感冒。
小鹏则在考虑打安全牌来和特斯拉竞争。小鹏声称之后要采用摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+激光雷达的融合方式来搞自动驾驶，简单来说就是加满装备跑得更快更稳更安全。
可即使激光雷达能满足L3以上级别的自动驾驶要求，高昂的成本，小鹏汽车又该如何应对呢？
小鹏自己的答案是其一直在培养自己的供应商，通过提升订单量可以大幅降低制造成本，也可以增强自己的议价能力。但除了这个答案之外，显然华为的入局是一个不可忽视的外部变量。
就在小鹏和特斯拉互怼之际，华为也透露在研究激光雷达，目标是短期内开发出100线的产品，并在未来将成本降至200美元，甚至100美元。华为轮值董事长徐直军还声称，“特斯拉现在能做到的事情，我们都能做到”，正在将华为的兵团作战应用于激光雷达。
简单的说，小鹏直接挑战低价激光雷达可能有点悬，但华为的入局让这场争论出现变局。
此外，今年8月大疆宣布可以量产千元级别车用激光雷达，适用于L3、L4级别自动驾驶。Horizon和Tele-15的价格分别只要6499和9000元，相比于Velodyne的几万、几十万元已经非常便宜了，这可能也是小鹏的底气来源。
如果未来一两年激光雷达价格大幅下降，“免费也不用”的特斯拉仍然继续坚持自己的视觉方案，可能真够马斯克喝一壶的。
当然激光雷达也不是完美的，应用中也存在着不足。比如大雾和大雨会减弱激光信号的强度，精度会下降，并且现在的激光雷达的点云是基于几何呈现的，虽然能分辨出形状，但却不能辨别颜色和纹理等，这意味着激光雷达还无法区分纸袋和石头的不同。
激光雷达配合其他传感器的整体方案可能才是应用方向。
四、投资展望：智能驾驶产业链
在智能驾驶产业链的三个层面中，环境感知主要对应的是摄像头、雷达（包括超声波、毫米波、激光雷达）；计算决策主要对应的是计算芯片、感知算法、高精地图、通信技术等方面；而控制执行则是制动系统、转向系统、电机系统等方面。
海外厂商存在先发优势，国产势力也正逐步崛起。美国Velodyne一马当先，今年已经成功上市，国内市场也在百花齐放，竞相准备IPO。
智能汽车是硬件+软件的结合，当前世界的头号玩家就是中美两国。特斯拉与中国新势力的竞争，也是中美硬件、软件科技人才的竞争，也是美国开放合作和中国大兵团作战的竞争。
在《速度与激情8》中，大反派查理兹·塞隆为了抢夺核武器发射装置，用高科技黑入汽车智能驾驶系统，使得上千辆无人汽车组成了一支庞大的“僵尸车”军团，在街头拦截俄国国防部长的专车，汽车巨浪在街头汹涌前进，画面震撼。
那智能驾驶究竟怎样实现的呢？
简单的说，就是给常规车加上智能驾驶模块，再连上通信网络。这个模块主要有三大核心功能：环境感知—计算决策—控制执行，分别对应于人的“眼睛-大脑-神经”。
它们的功能执行逻辑也很简单，非常像人类：走在路上，首先眼睛发现对面走来了一个人，然后大脑去决策怎么躲避这个人，最后是神经驱动肢体去绕开这个人。
智能汽车的眼睛主要是由摄像头、激光雷达、高精度地图、GPS定位等构成，主要负责收集车身周边信息，确定车辆的位置。
智能汽车的大脑是在收到了眼睛传来的数据信息后，通过计算芯片+感知算法，去识别交通状况，然后分析计算出最优的路线。
智能汽车的神经是基于大脑给出的决策结果，对制动系统、转向系统、电机系统等下达指令，控制车辆运行状态，执行驾驶路线。
而马斯克和何小鹏的争论点在于：应该主要用什么来当眼睛，激光雷达还是摄像头？
二、智能汽车眼睛谁来当？
视觉方案模仿的是人眼，主要是靠“看”，相当于一个二维照相机。雷达方案模仿的是蝙蝠，是立体的“扫”，相当于一个三维照相机。
视觉方案的好处在于，已经相对成熟。以摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本元件，构成纯视觉计算，可以满足当前L2级自动驾驶的需求，典型代表就是特斯拉。
但摄像头拍下来的毕竟是二维图像，相比三维信息更难挖掘，需要更强大的算法、大量数据的训练和更长期的研发投入，并且会存在精度、稳定性和视野等方面的缺陷，暂时无法满足L3级以上的自动驾驶要求。
雷达方案可以创建出清晰的3D图像，通常看得更远，看得更清晰，抗干扰能力也更强，可以满足L3级以上的自动驾驶要求，但成本也更高。通常以激光雷达主导，配合摄像头、毫米波雷达等元件，典型代表为谷歌Waymo、国内的百度Apollo。
根据结构，激光雷达分为机械式、固态式和混合固态式三种，可以说是传统版、高配版和市场版三种路线。
机械式激光雷达当前技术最为成熟，通过机械旋转360°扫描的方式收集信息，所以转得越快，收集的信息越多。但因为里面机械部件太多，调试装配复杂，生产周期长，成本很难降低，并且机械部件在真实路况下比较容易损坏，难以符合车规的要求。
固态式激光雷达属于“高富帅”版，分为OPA和Flash两种，都不需要机械部件，但当前技术都不成熟。前者技术原理和战斗机的相控阵雷达类似，量产成本很高。后者原理是快闪，可以一次性完成对整个场景的3D绘制。两者都是明日之星，现在汽车还高攀不上。
当前，混合固态激光雷达是最有希望快速落地的方案，它把所有的机械部件集成到单个芯片上，通过电路来控制旋转，所以雷达本身不需要大幅旋转，真实路况下不容易损坏，量产能力大幅提高，在芯片摩尔定律助力下，未来量产成本有望降低至数百美元。
随着未来自动驾驶技术的进一步普及，激光雷达市场规模将会进一步扩大。咨询机构Yole预计，2025年全球激光雷达出货量约470万个，销售额约61.9亿美元。
激光雷达看起来这么美，为何各家车企却并不见得对此有多狂热呢？
三、特斯拉不爱，小鹏下场干
说白了，现在车上装激光雷达，账还是有点算不过来。
马斯克曾说“激光雷达，免费他都不用”，他想从算法上解决视觉信息的处理问题。
他的理由也很简单，马斯克认为车和道路都是为人类设计的，人的视觉加大脑处理信息的模式可以安全行驶，那么自动驾驶也可以做到。雷达是人都不具有的感官，干嘛要装，这不是正常人拄拐杖，多此一举吗？
但更可能让马斯克看不上的原因是当前激光雷达成本高昂，是视觉解决方案的十倍以上。以Velodyne的激光雷达为例，16线束的激光雷达需要约4千美元，64线束的更是高达8万美元，相比之下，摄像头自动驾驶的硬件成本才几百美元。
一个激光雷达价格顶的上两辆Model3，这种烧钱玩意，马斯克自然不感冒。
小鹏则在考虑打安全牌来和特斯拉竞争。小鹏声称之后要采用摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+激光雷达的融合方式来搞自动驾驶，简单来说就是加满装备跑得更快更稳更安全。
可即使激光雷达能满足L3以上级别的自动驾驶要求，高昂的成本，小鹏汽车又该如何应对呢？
小鹏自己的答案是其一直在培养自己的供应商，通过提升订单量可以大幅降低制造成本，也可以增强自己的议价能力。但除了这个答案之外，显然华为的入局是一个不可忽视的外部变量。
就在小鹏和特斯拉互怼之际，华为也透露在研究激光雷达，目标是短期内开发出100线的产品，并在未来将成本降至200美元，甚至100美元。华为轮值董事长徐直军还声称，“特斯拉现在能做到的事情，我们都能做到”，正在将华为的兵团作战应用于激光雷达。
简单的说，小鹏直接挑战低价激光雷达可能有点悬，但华为的入局让这场争论出现变局。
此外，今年8月大疆宣布可以量产千元级别车用激光雷达，适用于L3、L4级别自动驾驶。Horizon和Tele-15的价格分别只要6499和9000元，相比于Velodyne的几万、几十万元已经非常便宜了，这可能也是小鹏的底气来源。
如果未来一两年激光雷达价格大幅下降，“免费也不用”的特斯拉仍然继续坚持自己的视觉方案，可能真够马斯克喝一壶的。
当然激光雷达也不是完美的，应用中也存在着不足。比如大雾和大雨会减弱激光信号的强度，精度会下降，并且现在的激光雷达的点云是基于几何呈现的，虽然能分辨出形状，但却不能辨别颜色和纹理等，这意味着激光雷达还无法区分纸袋和石头的不同。
激光雷达配合其他传感器的整体方案可能才是应用方向。
四、投资展望：智能驾驶产业链
在智能驾驶产业链的三个层面中，环境感知主要对应的是摄像头、雷达（包括超声波、毫米波、激光雷达）；计算决策主要对应的是计算芯片、感知算法、高精地图、通信技术等方面；而控制执行则是制动系统、转向系统、电机系统等方面。
海外厂商存在先发优势，国产势力也正逐步崛起。美国Velodyne一马当先，今年已经成功上市，国内市场也在百花齐放，竞相准备IPO。
智能汽车是硬件+软件的结合，当前世界的头号玩家就是中美两国。特斯拉与中国新势力的竞争，也是中美硬件、软件科技人才的竞争，也是美国开放合作和中国大兵团作战的竞争。
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