無人駕駛技術背后的“窗戶紙”究竟是什么？

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近日，樂視CEO 賈躍亭在主題為“無破界，不生態”的新品發布會上灑淚發布了公司首款智能汽車——LeSee 無人駕駛超級汽車，成為國內繼百度之后涉足“無人駕駛”之后的又一家互聯網公司。雖然發布會現場針對這款汽車有進行駕駛演示，但關于超級汽車的一些核心問題，大家依然不得而知。這也成了一個非常有意思的行業現象：盡管“無人駕駛”概念在業內、媒體上已經滿天飛，但消費者對其實現原理仍一頭霧水。那么，“只見森林，不見樹木”的無人駕駛技術背后的“窗戶紙”究竟在哪呢？

（Velodyne 激光雷達）

對無人駕駛技術稍有關注的讀者應該對谷歌無人車頂部的激光雷達設備印象深刻，其實這部分正是“無人駕駛”技術的核心關鍵所在。激光雷達確保無人車具備人眼一樣識別外界環境的功能，并做出快速分析與判斷，從而控制車體運動。那么，激光雷達究竟是如何“看懂”外界空間環境的呢？一款好的激光雷達設備又需要具備怎樣的性能要求呢？

工作原理上，激光雷達發射的激光照射在物體后，經物體散射返回被激光接收器接收。激光測量模塊根據發射前后的激光信息處理為“三維坐標、距離、方位角、反射強光強度”等多方面的數據。這其中，由于不同物體在反射率上存在一定差異，激光雷達可以根據回波的反射光強度（0-255分級）來區分物體的不同區域，精度高達毫米級別。（功能原理演示圖如下）

三維激光雷達根據使用方式的不同，分為實時性激光雷達和非實時激光雷達。實時激光雷達一般分為16線、32線和64線，垂直對外分布的多探頭激光發射器同時對外發射激光束，實現各方位空間信息的實時檢測。而非實時激光雷達則只是單點發射的方式，在水平、平面兩個維度進行掃描。最終的測量情況只能在掃描完成之后才能得出。

用“盲人摸象”的典故來解釋實時和非實時激光雷達之間的區別，是一個很貼切的比喻。盲人摸象，一雙手只能摸到局部，只能憑感覺來判斷大象的形狀，想要了解大象的具體形狀需要一次次的反復摸索。但如果一次性能把大象所有部位都摸個遍，就可以很直觀地了解大象的具體形狀。“盲人摸象，一只手慢慢摸，叫非實時激光；幾百萬只手同時摸，就是實時激光“。

自身特點的不同，實時與非實時激光雷達在應用場景方面存在很大差異，對應的性能參數也大不相同。對于需要快速呈現檢測結果的機器設備而言，實時激光雷達是不二選擇。谷歌無人車使用的正是國際知名的激光雷達廠商 Velodyne 公司的實時激光雷達，這款價值8萬美元的64線激光雷達，單個激光頭發射頻率為3.4375萬/秒，整個設備一秒可以對外發射220萬的激光束（64*3.4375萬/秒=220萬/秒），測量精度為2cm，測量距離為120m。

對于沒有實時檢測要求的應用場景，比如室內家裝、橋梁檢測、隧道建模等領域，出于成本方面的考慮，非實時性激光雷達會更合適。另外，相比velodyne，國內激光技術設備公司Robosence 速騰科技推出的三維激光雷達Seeker 系列產品單個激光發射頻率及測量精度方面都有過之而無不及。單個激光發射頻率達到50萬次/秒，測量精度高達“2mm@50米（50米范圍內測量精度為2mm）”，測距范圍為100米。在只有一個激光頭的情況下，1-2分鐘即可完成空間環境的全方位掃描。

（速騰Seeker 系列產品效果圖）

那么，一款好的激光雷達設備都有哪些評判標準呢？

“單位時間出點數、點云測量精度、測距范圍三方面的具體性能直接決定了激光雷達設備品質的好壞”。

在接受雷鋒網編輯采訪時，速騰科技CEO邱純鑫表示，“激光測距范圍的實現并沒有技術難點，只要加大激光探頭的功率，就可以提升激光雷達的測量范圍，難點主要集中在單位時間出點數與點云測量精度上，因為出點數和精度直接決定了計算量的高低”。

以Seeker 產品為例，每秒50萬個激光點，也就意味著計算單元每秒鐘需要處理50萬個激光點的測距信息，進行50萬個點的數據運算，這對于目前的芯片模組來說是個不小的挑戰。在海量的數據處理需求下，想要實現實時數據處理，就必須保證算法不能過于復雜，因此激光點云數據的算法優化成了激光廠商最核心的技術壁壘。如果算法沒跟上，激光設備很容易出現點云失真的現象，從而影響三維掃描的精度。

（實景建筑激光雷達掃描步驟與效果）

據邱純鑫介紹，國內在激光技術方面缺少技術積累，相關技術性人才非常稀缺，絕大部分只能來自為數不多的幾所高校與科研機構，這樣的技術現狀使得國內激光廠商在掃描精度上和國際水平還存在不小的差距。作為哈工大博士后，邱純鑫和另一位創始人——同門“師弟”劉樂天從研究生時代就開始了激光掃描技術的研究，讀書期間就獲得了多項激光技術性專利。2014年邱純鑫和劉樂天開始創業，擁有將近10年技術背景的速騰科技很受研究生、博士生的青睞，不到兩年時間就聚集了一大批激光領域的專業人才。用邱純鑫自己的話說，

“速騰內部80%的技術力量集中在軟件算法的優化上，這些算法可以幫助激光雷達技術拓展到更多應用領域，包括“無人駕駛”和無人機壁障技術方案。”

豐富的人才投入，讓速騰在兩年不到的時間取得了明顯的技術優勢。全球頂尖的非實時性激光雷達在精度上可以達到2mm的標準，在這方面速騰并不落下風。相比之下，國內部分激光廠商卻只能達到30cm的水平，這樣的測量精度應用于真實場景掃描基本沒有太大意義。

問及激光雷達技術的未來突破口，邱純鑫表示，在“物與物之間距離測量”方面，激光信號“高速、穩定、相干性低”的天然特性保證了它的不可替代性。隨著人工智能時代的來臨，越來越多的應用場景將會涉及激光測距。所以，一旦激光設備的成本降下來，越來越多的設備將會利用激光雷達進行精準數據的采集提取。在聚集大量有價值的大數據并對外開源之后，將會有大量開發者利用具體的數據模型進行學習和訓練，并開發出具體的行業應用。只有這樣，激光技術才有機會形成完整的產業生態。

采訪最后階段，邱純鑫透露，公司目前正在與多家互聯網公司就“無人駕駛汽車”項目展開合作洽談，合作的核心部分是針對無人駕駛汽車開發多線實時激光雷達產品。“等下半年，我們的產品一定能秒殺Velodyne”，邱純鑫自信中透露著一股勢必要捅破激光雷達技術“窗戶紙”的狠勁。

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