車(chē)載激光雷達低成本方案將加速無(wú)人駕駛到來(lái)

　　受益對象和成本承受能力不同：近期日本DeNA子公司“機器人出租車(chē)”在神奈川縣普通公路上開(kāi)始試運行無(wú)人駕駛出租車(chē);法國無(wú)人駕駛公交車(chē)EZ10也投入試用。這表明無(wú)人駕駛汽車(chē)將對現有經(jīng)濟生活方式形成重要顛覆，而非漸進(jìn)式的改善。當無(wú)人駕駛汽車(chē)向社會(huì )提供服務(wù)時(shí)，其成本承受能力將大大增強，相比之下，輔助駕駛、自動(dòng)駕駛主要依靠成本下降去推進(jìn)應用拓展。

　　2 無(wú)人駕駛兩條技術(shù)路線(xiàn)的現狀與亟需解決的問(wèn)題

　　目前，無(wú)人駕駛汽車(chē)的實(shí)現路徑基本分為兩大陣營(yíng)：路線(xiàn)1是以IT企業(yè)谷歌、百度等為代表的直接無(wú)人駕駛路線(xiàn)，依靠高精度地圖，配合激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器、GPS等傳感器通過(guò)人工智能算法實(shí)現完全自主駕駛，他們的核心競爭力是高精度地圖的構建，結合各種傳感器進(jìn)行地圖的匹配和算法的調試;路線(xiàn)2是以福特、通用、沃爾沃、特斯拉等車(chē)企以及前后裝企業(yè)Mobileye等為代表的ADAS逐步升級路線(xiàn)，依靠攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器等設備，實(shí)現在某些環(huán)境和條件下的高級輔助駕駛功能，他們的核心競爭力在于整車(chē)的設計、制造、銷(xiāo)售以及駕駛員輔助駕駛體驗的需求挖掘。

　　兩條路線(xiàn)距離真正實(shí)現無(wú)人駕駛還需解決不同的問(wèn)題。1. 直接無(wú)人駕駛路線(xiàn)：目前距離真正實(shí)現，還需解決在大雪、大雨等極端天氣下設備的使用和調試問(wèn)題;除此以外，還需解決對于高精度地圖的依賴(lài)問(wèn)題，因為高精度地圖的提供會(huì )極大的限制無(wú)人駕駛汽車(chē)行駛的范圍，此路線(xiàn)下的某些特定技術(shù)方案沒(méi)有高精度地圖則無(wú)法運行。2. ADAS升級路線(xiàn)：最大的問(wèn)題是現在還不能達到“無(wú)人駕駛”的水準，未來(lái)需要解決識別車(chē)輛、識別人體，并測量距離如何達到100%的成功率的問(wèn)題，因為即使是99%的成功率，為了防止1%的危險，駕駛員和乘客也不能放松警惕。需要人時(shí)刻保持高度警惕的無(wú)人駕駛汽車(chē)，意義并不大。

　　現階段媒體報道的“無(wú)人駕駛”領(lǐng)域研究進(jìn)展，其實(shí)是分布于不同技術(shù)階段的。以美國NHTSA對于自動(dòng)駕駛技術(shù)的階段劃分來(lái)看，大部分都處于L1-L3階段?？缭讲煌夹g(shù)階段進(jìn)行無(wú)人駕駛成果的“行駛里程”“行駛時(shí)速”等的對比，意義并不明顯，因為人工干預、普適程度的情況不同。真正決定自動(dòng)駕駛技術(shù)先進(jìn)與否的因素，是人工干預的情況，以及該成果在展示區域外的普適程度。我們按照這樣的標準，梳理了現在國內外測試成果所處的進(jìn)展。

　　圖1：成果&事件梳理：一些路線(xiàn)2的參與者希望引入路線(xiàn)1的技術(shù)

　　通過(guò)對于無(wú)人駕駛行業(yè)的研發(fā)成果和行業(yè)事件的梳理，我們認為：路線(xiàn)1的研發(fā)成果與路線(xiàn)2相比，基本上自動(dòng)化程度要稍高一些，大部分已經(jīng)處于或定位于L3受控的自動(dòng)駕駛和L4完全無(wú)人駕駛。而路線(xiàn)2的一些參與者正希望通過(guò)外延式擴張的方式，收購一些技術(shù)型公司來(lái)補充自身的技術(shù)缺陷。如奔馳、寶馬、奧迪聯(lián)合收購高精度地圖公司Here，通用公司斥資10億美元收購Cruise Automation等。

　　技術(shù)上的不同方向也有可能形成兩條路線(xiàn)的互補，如路線(xiàn)2的一些傳統車(chē)企對于人工智能公司的收購;相對的，路線(xiàn)2在機器視覺(jué)、圖像識別這一領(lǐng)域上也形成了很大規模的技術(shù)探索，未來(lái)也很有可能對路線(xiàn)1的參與者形成技術(shù)上的優(yōu)勢補充。

　　3 激光雷達與ADAS及無(wú)人駕駛形成良好搭配

　　從無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)鏈來(lái)看，感知層和執行層屬于硬件層面，主要由整車(chē)廠(chǎng)以及各類(lèi)零配件供應商掌握;而算法層屬于軟件層面，互聯(lián)網(wǎng)廠(chǎng)商具備相對優(yōu)勢。具體到硬件層面，執行層是汽車(chē)控制與安全的中樞，整車(chē)廠(chǎng)以及博世、大陸等Tier 1廠(chǎng)商把控很?chē)?，其他企業(yè)很難切入;而感知層的零組件供應鏈分散，廠(chǎng)商切入難度相對較低。因此，國內新進(jìn)入企業(yè)主要的機會(huì )在于感知層的供應鏈，尤其是激光雷達、毫米波雷達以及攝像頭等附加值高、國內企業(yè)有望實(shí)現彎道超車(chē)的領(lǐng)域。