激光雷达的过去、现在和未来

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激光雷达的过去、现在和未来

锦缎

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在自动驾驶需求的推动下，激光雷达技术将出现指数性的进步。

激光雷达的过去、现在和未来

图片来源@视觉中国

钛媒体注：本文来源于微信公众号锦缎（ID：jinduan006），作者 | 愚老头，钛媒体经授权发布。

不知不觉间，从1960年第一台激光器到现在，六十年弹指一挥间，激光雷达从最初的远程测距到眼科检查，再到推动扫地机器人进入千家万户。自动驾驶时代的到来，激光雷达更是站到了舞台的正中央。

在自动驾驶需求的推动下，激光雷达技术将出现指数性的进步。

谁也不知道将来会有什么样的杀手级应用。我们唯一能确定的就是，高性价比的激光雷达，将会提升我们感知这个世界的能力，让这个世界变得更美好。

01 原理

所谓雷达，就是用电磁波探测目标的电子设备。激光雷达，顾名思义就是以激光来探测目标的雷达。

谈到激光雷达，当然首先离不开激光的历史。

早在1916年，爱因斯坦就发现了激光的原理。简单的说，就是原子中的电子从高能级落到低能级的时候，就会以光子的形式释放能量。从某种意义上说，这可以理解成一种形式的“燃烧”。

理论上并不复杂，但第一台真正意义上的激光器，却要到1960年，也就是44年后才出现。因为这种形式的“燃烧”，需要的材料和触发条件，都不好实现。

1960年7月，美国休斯实验室的西奥多·梅曼，发明了人类历史上第一台激光器。为了达到“燃烧”所需要的条件，他用高强闪光灯管，来激发红宝石，最终促成了真正意义上的激光的出现。

激光雷达的过去、现在和未来

激光器发明后的第二年，也就是1961年，科学家们就提出了激光雷达的设想。因为激光跟雷达，处于同一个图谱上，正常人都会往这边想。

根据我们高中毕业之后仅剩不多的物理记忆，我们知道光速=3*108米/秒，我们还知道，无线电波、微波、红外线、可见光、紫外线、X射线这些，本质上都是一种电磁波，那么就有下面的公式：

波长*频率=光速

波长越长，频率越低，这两者反方向变化。从实际应用的角度出发，波长越长，绕射的能力越强，但是因为频率低，贯穿的能力就弱。

比如我们在北京，打开收音机就能听到的北京交通广播FM103. 9MHz，代表的就是波长约3米的电磁波（光速除以频率就是波长），属于短波电台，传播覆盖区域一般，主要覆盖北京；而中央人民广播电台的频率是1.008MHz，波长就延伸到300米左右，绕射能力更强，可以对整个大中华地区进行广播。

波长的另一个极端是X射线γ射线，传播能力很弱，但贯穿力极强，X光射线可以用来做胸透，γ射线威力最大，可以直接杀伤细胞，通常用于工业探伤。

利益是最好的老师，一二次世界大战催生了雷达的发明和快速进化，最早的雷达波长是23厘米，后来火控雷达出现，波长降到1-5厘米，一直到今天，该区段都是雷达波长的主流区域。

并不是所有的电磁波都可以产生激光。沿着电磁波的频率图往右走，与雷达波相邻的红外线、可见光和紫外线，都可以发出激光。既然我们用厘米波制作雷达，那么顺理成章的激光也可以做雷达，这就是激光雷达的理论依据。

而且，雷达就是发出电磁波，同时接收反射回的电磁波，通过两者的时间和波形变化来对周边环境建模。激光雷达无非就是把原来的厘米波换成激光，各种算法都是现成的。

从这里你就可以发现，激光雷达的技术基本上就是从军用雷达技术上平移过来的。没有军用雷达技术的国家，激光雷达技术必然也不会高，因为二者的原理和算法大差不差，没有军用雷达技术做底子，激光雷达想都不用想。

激光器已经发明，雷达的算法都是现成的，我们看到了激光雷达摩拳擦掌，就要在这个世界大展拳脚了。

02 第一束光

凡事都怕但是。

稍有姿色，稍有才华，都是蛮尴尬的事情。会在无数个时刻，你站在一级台阶上，自以为窥见了天光。

激光雷达也是这样。

直来直去的激光指向性强，在150米范围内可以很清晰的对外在环境进行二维和三维建模，但是超过300米以上，还有在大雾雨雪等极端天气下，激光雷达就变得精确度感人。

所以，激光雷达很长一段时间，干的都是直来直去一竿子捅到底的活，那就是测距。1967年7月，美国人进行了第一次载人登月飞行，就在月球上安装了一个发射装置用于测算地球和月球的距离。

因为激光的特性，激光雷达发展了自己的副业，那就是在军事上为炸弹定位。飞机发射激光照射目标，同时投掷激光制导炸弹对准目标飞行，用激光随时修正自己的飞行路线，精确度非常高。

激光制导炸弹最早亮相于1972年4月的越南战争，美军用了七年，损失了十数架飞机，都没有炸掉的清化大桥，仅仅经过两次轰炸，耗费20枚激光制导炸弹，就将清化大桥从地图上抹掉。相对普通航弹，激光制导炸弹显示了极高的费效比。

副业挤掉了主业，小三上位。但时间之长谁也想不到，这个副业，激光雷达一干就是二十多年。

我们常说，万物皆有裂痕，那是光照进来的地方。

对激光雷达来说，漫漫黑夜里的第一束光，来自于意想不到的地方，那就是眼科。

很久以来，眼科医生一直希望能对患者的眼球做一个清晰的三维模型，从中发现可能的病变。但是传统的B超、X光都有自己的缺点。由于眼球本身的特殊结构，从眼角膜一直到最后的视网膜，都是透明的，可见光可以无阻碍的进入。这就为激光雷达的使用奠定了基础。

这个技术的名字听起来让人一头雾水，叫光学相干断层扫描，英文简称OCT，核心原理就是用激光雷达抵近患者眼球进行扫描建模。

第一台OCT是由卡尔·蔡司公司在1997年推向市场的，发展到现在已经进化到第3-5代，具体来说，就是利用波长从900纳米到1325纳米的红外激光，对患者的眼球进行扫描，根据反射光线对眼球进行三维建模。

因为激光雷达对于近距离的物体扫描精度很高，因此这个应用非常成功，在眼科的一线医疗上得到了迅速的普及，目前已经成为眼科的常规检查方式之一。

但OCT这个应用毕竟很小众，市场也不大，直到今天，中国OCT市场规模都不到10亿人民币这个数量级。激光雷达市场，迫切需要杀手级的应用出现。

03 走入寻常百姓家

时间顺流而下，又是十年过去了。

转机出现在一个意想不到的小家电上，那就是现在已经很常见的扫地机器人。

第一款真正意义上的扫地机器人其实在1996年就已经出现了，伊莱克斯公司推出了世界第一款扫地机器人三叶虫，价格昂贵，问题多多，面世之后市场一直反响平平，远远没有达到可以量产的规模。

直到2002年，美国的军用机器人公司iRobot尝试将机器人技术与扫地功能相结合，第一款量产的扫地机器人Roomba 400就这么出现了。一经投入市场之后即大受欢迎，当年就销售出去将近10万台。但哪怕是iRobot这种，在军用机器人技术方面顶尖的老鸟，尝试进入小家电这种民用产品时也是踩了不少坑。

虽然一开始推出的扫地机器人很受欢迎，但离大部分人认为的“好用”，还有相当的距离。最常见的抱怨就是，“经常扫的地方来回走，有的地方又干脆不扫”，“我家的扫地机走位风骚，扑朔迷离”。这造成了iRobot足足用了8年，年销量才从2002年的10万台左右，提升到2010年的100万台。大量的扫地机器人买来之后就被放在墙角吃灰。

痛点就是需求，需求就意味着市场。为了解决机器人的扫地效率问题，2010年，Neato公司把激光雷达安在了扫地机器人上面，推出了Neato XV-11，这个革命性的突破，正式拉开了扫地机器人普及的序幕。

上面这个凸起，就是激光雷达。激光雷达通过一个可以360度旋转的激光发射装置对地面障碍物进行测距，从而完成地面建模，配合SLAM（simultaneous localization and mapping，同步定位与建图）算法，可以实现对地面的“全局规划式”清扫，首次实现了大部分人理解的“好用”。

以往的扫地机器人采取的是随机式清扫模式，既然是随机，那效率和结果当然也是随机的，正如上面左图，存在着多处折返，还有盲区，效率比较低，而加装了激光雷达采取了全局规划式清扫模式后，不但不存在盲区，由于知道自己的位置，不会重复清扫，效率也大大提升，所用的时间大约只有随机式清扫的四分之一左右。

Neato公司的独创性除了把激光雷达安在扫地机器人上，最关键的突破是在量产上。当时的激光雷达应用很少，价格很高，一个激光雷达比一个扫地机器人还贵。Neato公司从简单够用出发，剔除一切不必要的结构，将单个激光雷达的成本控制在30美元以内，为激光雷达扫地机器人快速推广做出了最重要的贡献。

第一个吃螃蟹总是值得尊重，Neato公司的成功向大家展示了这个市场巨大的潜力和肉眼可见的突破门槛的路径，各个企业一拥而上，各类创新层出不穷，扫地机器人这个果子，已经熟透，可以摘了。

如果我们用今天的眼光来看，扫地机器人，就是低配版的自动驾驶。今天的扫地机器人，超声波雷达、摄像头、激光雷达都已经出现，就连毫米波雷达，也已经有厂商在导入。扫地机器人，跟自动驾驶，无非是路径规划的不同，要解决的问题都是一样的。

04 自动驾驶时代

如果说扫地机器人让激光雷达看到了黎明的希望，那自动驾驶，就是激光雷达冉冉升起的一轮朝阳。

自从1995年，卡内基梅隆大学的两名研究员初步实现了人类历史上的第一次半自动驾驶之后，自动驾驶就一直作为美国顶级黑科技的代表，活跃在各类研究所和大学实验室里。直到2014年10月，特斯拉推出了Autopilot，才正式拉开了自动驾驶产业化的序幕。

但激光雷达作为核心传感器，在自动驾驶的出场，却充满争议性。

自动驾驶刚刚崭露头角的2004年，现在自动驾驶所依赖的传感器四件套——激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、摄像头都已经出现。尤其是激光雷达，得到了广泛的倚重，但激光雷达的争议也最大。

因为现在自动驾驶的带头大哥，特斯拉(NASDAQ:TSLA)从一开始就坚持不用激光雷达。甚至特斯拉的CEO埃隆·马斯克在特斯拉自动驾驶开放日放言：“傻瓜才用激光雷达，任何依赖激光雷达的人都注定要失败！”

我们这里引用Michael Barnard 2016年7月写的一篇博客的主要数据，来探究这场冲突的根源。

衡量自动驾驶传感器的性能，总共有十个特征，这就是：近地探测、探测距离、分辨率、夜间工作能力、日间工作能力，雪/雾/雨工作能力、色彩对比度、探测速度、传感器大小、传感器成本。

如果用5分作为满分，那激光雷达的只在夜间和日间工作能力这两项上，做到了满分。这两项满分的，除了激光雷达，超声波雷达和毫米波雷达也都能做到，那为什么非要激光雷达呢？

特斯拉采用了视觉为主，超声波雷达为辅的解决方案。一辆Model 3上，共有8个摄像头，1个毫米波雷达，12个超声波雷达，在这个组合下，从理论上说，如上图，也能做到十个特征全部满分。

当然，激光雷达的并不是没有用，同属于光学传感器，摄像头和激光雷达在大雨雪雾等极端天气肯定都无计可施，但是在清晰的环境下，激光雷达无论在白天还是黑夜，在中等距离，也就是150米左右，精确度要超过毫米波雷达。

自动驾驶作为新生事物，肯定需要足够的技术冗余。既然是实验室开发，技术路径验证，那一定是拿到所有技能点然后赶紧升级，因此所有几乎所有的自动驾驶企业都选择采用激光雷达。

可是特斯拉的自动驾驶路线貌似走得还不错，所以现在自动驾驶企业都是两头下注，既有摄像头为主的机器视觉团队，也有专攻激光雷达的算法小组。

特斯拉给自己不用激光雷达的解释是那个看上去煞有介事的第一性原理，“我在想存在一种好的思维框架……有点儿像第一原理推理（first principles reasoning）。总体来讲，我认为存在将事情缩减至其根本实质”，意思是既然人类可以通过视觉加上声学辅助实现了驾驶功能，那为什么我自动驾驶不能通过摄像头也就是机器视觉实现呢？

当然这话你听听就好，要是真信，那就太天真了。特斯拉不用激光雷达的原因只有一个，那就是太贵了。

这就不得不提到Velodyne(NASDAQ:VLDR)，世界车载激光雷达的鼻祖，早在2007年美国国防部高级研究计划局组织的无人车挑战赛上，参赛的7只队伍，就有6只安装了公司的雷达，2009年谷歌开始自动驾驶项目，用的也是公司的激光雷达。

Velodyne主流的64线激光雷达，现在价格是8万美元一台，最高的时候卖到70万人民币一台，您还别嫌贵，排队半年起。2016年福特和百度(NASDAQ:BIDU)干脆投了1.5亿美元给公司，就是为了能够优先拿到订单，以至于很多风投都以自己能拿到Velodyne激光雷达的货作为自己投资自动驾驶企业的核心竞争力。

按照我们的理解，需求这么好，不是应该赶紧扩大再生产，降低价格快速占领市场么？要不说Velodyne这个脑回路，跟我们普通人确实不太一样。这公司在扩产上慢吞吞的，价格也一直高高在上，让一众自动驾驶初创企业心力交瘁又无可奈何。

2019年，Velodyne还发起了针对中国激光雷达公司禾赛科技的专利诉讼，禾赛科技一次性支付专利许可补偿1.6亿元，以及按年支付专利许可使用费直至2022年（约6000万元）。这也直接导致了最近发生的，禾赛科技不得不撤回科创板IPO申请。

不是激光雷达不好用，而是实在用不起。2016年4月上市的特斯拉model3才卖3.5万美元，自动驾驶的激光雷达比车还贵，这是买激光雷达送特斯拉么，整车厂费这么大劲结果为Velodyne打工，这也是为什么马斯克一开始就定下了机器视觉也就是摄像头路线。

因为马斯克看到，在3-5年的中期，激光雷达不可能到自动驾驶大规模量产需要的价格，研究激光雷达就是浪费时间。

只要价格合适，马斯克也一定会真香的。 那这个价格到底多少呢？业内的估计是，4000块人民币一套是一个门槛，2000块一套是大规模普及的时间。

这个数字怎么来的呢？我们现在常见的家用小轿车，一辆大约人民币10万左右，从合理的角度看，整个自动驾驶传感器系统硬件的价格，不应超过整车价格的4%，当激光雷达的价格占到传感器预算的100%时，可能会在部分豪华车型上普及，这个门槛就是4000人民币一套，当降到2000人民币一套时，整个自动驾驶传感器硬件的总价就会控制在4000人民币左右，自动驾驶就迎来了大规模推广期。

当前的车载激光雷达路线，可以说是百花齐放、百家争鸣，各种路线、各种思路都有人尝试，但不管什么路线，谁能做到大规模量产，把价格降到可见的低位，谁就是最后的胜利者。