继奥迪之后，丰田旗下豪华品牌雷克萨斯即将在今年底上市的最新一代LS轿车上也将搭载由电装开发的3D激光雷达。
这是丰田汽车迄今为止量产配置的最先进自动辅助驾驶系统，可以在高速公路上自动换道并实现超车。除了激光雷达传感器，还将搭载来自电装的前向雷达、双目摄像头，并且具备比目前L2系统更高水平的计算能力。
在早期的自动驾驶汽车原型上，那些体积较大、安装在车顶的激光雷达大块头，正在慢慢让位于安装在汽车引擎盖、挡泥板或前格栅上的小型车规级激光雷达。
不管是早期日系厂商开发的2D激光雷达、还是法雷奥为奥迪提供的第一代SCALA激光雷达，性能虽还未达到L4级自动驾驶的要求，但至少起到了一定的感知安全冗余的作用。
从奥迪、到雷克萨斯，再到宝马、沃尔沃，基本上国际一线汽车制造商在量产新车选择搭载激光雷达，已经成为大势所趋。
一、L2+打开新窗口
事实上，激光雷达在汽车行业的发展，离不开汽车制造商和零部件厂商的扶持。
2016年，通用汽车收购了自动驾驶初创公司Cruise，后者随后又收购了激光雷达初创公司Strobe。
2017年，福特汽车收购了自动驾驶初创公司Argo AI，后者收购了激光雷达初创公司Princeton Lightwave。此外，福特还持有Velodyne的一部分股份。
2018年开始，奥迪的自动驾驶部门分别与激光雷达初创公司Luminar和Aeva合作，用于自动驾驶研发测试。随后，保时捷宣布投资Aeva，并启动搭载于ID Buzz自动驾驶小型货车的量产计划。
2018年，沃尔沃汽车宣布对Luminar进行投资，并且在L4级量产车型进行搭载。后者还与丰田合作用于自动驾驶测试车辆。
亚马逊投资的自动驾驶初创公司Aurora，在2019年也收购了激光雷达初创公司Blackmore。
宝马则是计划在2021年推出L3级量产新车，激光雷达系统由以色列的Innoviz公司提供，麦格纳作为集成商参与。
截至目前，已经推出车规级激光雷达的零部件厂商，除了法雷奥，就是大陆集团。这家公司今年首次亮相了一款探测距离约50米的Flash激光雷达，搭载量产新车型即将上市。
远期，大陆集团还在开发一款长距激光雷达，探测距离达到200-300米，计划在两三年后上市。而法雷奥的第二代SCALA也已经拿下订单。
此外，这些汽车零部件巨头大多数都已经在过去几年参股投资一些激光雷达初创公司。比如，电装投资的TriLumina。
在接下来的几年里，更多的汽车制造商预计将开始批量订购激光雷达，用于L3/L4级自动驾驶量产车的研发测试。在此之前，低成本的激光雷达有望增强现有L2+级别新车的感知。
正如博世公司所言，激光雷达填补了“传感器的空白”。
二、降本已到临界点
如何将成本降至汽车制造商能接受的水平，一直是行业争论的焦点。答案在于固态解决方案，将所有机械部件集成到一个微芯片中，基于规模效应来降低成本，同时意味着更好的可靠性。
在关键性能方面，探测到反射能力只有10%的目标，距离应该在200米到250米之间。除此之外，系统必须不受天气和其他激光雷达系统的干扰。
潜在的成本下降是最关键要素。电装投资的激光雷达初创公司TriLumina此前表态，系统总成本可能降至200美元。
这家公司预计，随着供应链上下游的协作规模加大，将在未来三到五年内看到价格的真正下降。“要知道五年前，激光雷达的零部件成本可能高达4000到5000美元之间。”
TriLumina成立于2011年，核心技术是将垂直腔面发射激光(VCSEL)与多个组件整合在一颗芯片上，来提高可靠性，降低成本。
该公司的技术是基于倒装专利芯片，反向发射VCSEL，能发出不可见的红外线激光脉冲，通常在940nm的光谱上。
这种小型半导体芯片集成了数百个VCSELs、电子束控制以及晶片级微透镜，使其能够瞄准、聚焦并形成结构化的照明模式，并且满足汽车应用的温度要求。
相对于传统的LED光源，VCSEL是一种比LED有更窄的光谱和更少的散度的激光器。LED通常被用于近距离和深度感应，VCSELs则更加精确，以获得更好的灵敏度。
去年9月，TriLumina宣布VCSEL倒装芯片阵列光源完成AEC-Q102 1级所有认证，可以可靠地工作在温度从-40°C到125°C，也是首款获得该认证的半导体激光器。
三、L4尝试新路线
一些自动驾驶初创公司也在发力下一代激光雷达。毕竟对于他们来说，短期大规模L4级自动驾驶车辆落地机会不大。
Aurora近日宣布，基于2019年收购的激光雷达公司Blackmore在调频连续波(FMCW)技术上的先发优势，推出了一款全新定制开发的激光雷达，称为“FirstLight”。
传统的激光雷达大多数使用脉冲式技术路线，在固定频率发射光脉冲，然后测量光束返回所需的时间。
使用这种技术，物体越远，光线返回的时间就越长。这意味着更远的物体或移动的物体不能被精确跟踪，尤其是在光线反射较弱的情况下。
FMCW激光雷达使用连续的激光脉冲，并定期改变光的频率，也就是“调频”。这使得自动驾驶车辆的开发人员可以利用多普勒效应更好地确定物体的精确位置和速度。
FMCW激光雷达在跟踪移动物体方面更加精确，比如道路上的其他车辆。它甚至可以用来确定一个物体是在靠近还是在远离，在光线较弱的情况下，包括在雨中和雾中，它也能更好地探测物体。
FMCW激光雷达传感器可以看到300米以外的目标，即使是不反射太多光线的目标，比如晚上穿深色衣服的行人。
Aurora的这款激光雷达也在更高的1550nm波长范围内工作，允许传感器发射更强的光脉冲，同时仍然满足眼睛的安全标准。
大多数脉冲式激光雷达系统工作在900nm波段附近，要求他们限制激光输出到频率，这导致在低光情况下性能较差。
就在几天前，激光雷达初创公司INFOWORKS宣布，将与现代汽车合作，开发用于自动驾驶汽车的FMCW激光雷达技术。
多种技术方案比较
无人驾驶汽车的环境感知系统一般由多个传感器组成，包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头、GPS 等。其中，摄像头、毫米波雷达、激光雷达是无人驾驶汽车中最常用的三种环境感知解决方案。
摄像头的优点是成本低廉，图像算法相对比较成熟，用摄像头做开发的技术人员也比较多，一般摄像头执行车道线检测，道路障碍物识别，交通标志的识别的功能。而摄像头的缺点在于，获取准确的三维信息较难，受环境光限制比较大。
毫米波雷达做为成熟的产品，价格要比激光雷达便宜，但由于探测精度的限制，对于工程师而言，毫米波雷达只能应用于简单的场景中。
激光雷达的探测距离比摄像头远，能够准确的获取物体的三维信息，而且探测到的数据量远超过毫米波雷达，鲁棒性和稳定性也相当高，所以它成为了目前无人驾驶厂商最钟爱的环境感知解决方案。但是，激光雷达的缺点也相当明显，那就是居高不下的价格。
谷歌无人驾驶汽车所采用的 Velodyne 64 线激光雷达的供应价格高达 7.5 万美元，相对便宜的 32 线和 16 线雷达的价格分别为 3 万美元和 8000 美元。同样，IBEO 的 4 线激光雷达单价也接近了 10 万人民币。
高价的背后是产能低下的行业现状。事实上，在无人驾驶汽车爆发之前，市面上没有几家专门做激光雷达的厂商，而且这些厂商从来没有接到过大批量的订单。目前，无人驾驶汽车大部分采用的是 Velodyne 的 16/32/64 线激光雷达，其他比较主流的激光雷达厂商包括美国的 Quanergy 和德国的 IBEO。总体来看，激光雷达市场仍处于供不应求的阶段。
