近幾年，自動駕駛始終是一個熱門話題。百度、華為主打L4技術(shù)，小鵬、蔚來等造車新勢力比拼自主泊車與ADAS（高級輔助駕駛系統(tǒng)）的推送更新，蘋果雖未官宣，但也在研發(fā)無人駕駛技術(shù)。就此方向，峰瑞資本進行了大量的研究和討論，并在投資實踐中布局了10余個激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)及上下游項目。

過去幾年，我們對自動駕駛行業(yè)發(fā)展態(tài)勢的基本判斷，主要是以下幾點：

﹒自動駕駛是汽車行業(yè)的未來，對這一點要充滿信心，但技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展是循序漸進的，需要花大量的時間驗證、發(fā)展，才能到達(dá)L3、L4水準(zhǔn)。

L3指有條件的自動化；L4指高度自動化，具體可參照SAE汽車工程師學(xué)會對自動駕駛汽車的分級。按照北美標(biāo)準(zhǔn)，可能未來要發(fā)展到Level5，才能實現(xiàn)理想狀態(tài)中、無需方向盤的全無人駕駛。

﹒傳感器會早于自動駕駛系統(tǒng)完善前上車，并且會從輔助駕駛開始切入，逐漸積累數(shù)據(jù)、優(yōu)化系統(tǒng)和技術(shù)，由簡入難，由輔助、半自動，最終實現(xiàn)高度自主、自動駕駛的L4級別。

﹒傳感器維度，始終相信多傳感器融合是自動駕駛的最合理配置，主要傳感器有攝像頭視覺、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)。

從過去幾年自動駕駛發(fā)展的情況看，大量量產(chǎn)汽車已經(jīng)或多或少具備了輔助駕駛能力，少數(shù)品牌甚至有了L3、L4 等級的嘗試，各種傳感器也開始配置到量產(chǎn)車上，不僅有視覺攝像頭，還有毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)。在這篇里，我們就自動駕駛所涉及的傳感器做一些分析，希望能提供新的思考角度。

自動駕駛——多傳感器融合背景下的OPA激光雷達(dá)

關(guān)于自動駕駛的傳感器配置，業(yè)內(nèi)主要分歧是：技術(shù)趨勢到底是單獨視覺攝像頭，還是攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)多傳感器融合。

這個問題之所以很熱，又很有爭議性，首先在于，自動駕駛技術(shù)是一個龐大的軟硬件高度融合的技術(shù)生態(tài)。任何一種傳感器的選擇，不是獨立的硬件選擇，它涉及配套的軟件、算法還有大規(guī)模的AI相關(guān)的數(shù)據(jù)積累，是牽一發(fā)而動全身的技術(shù)生態(tài)的選擇。所以，任何一個硬件傳感器的引入，都需要投入大量配套的軟硬件技術(shù)，以及長期的大數(shù)據(jù)積累，要慎之又慎。

另外，提起傳感器配置方案的爭議性，則少不了特斯拉對單獨攝像頭方案的堅持，還有馬斯克對技術(shù)輿論的引導(dǎo)。依據(jù)公開報道，馬斯克曾直言，特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)過去和未來都不會用激光雷達(dá)。根據(jù)財經(jīng)網(wǎng)的報道：“特斯拉CEO馬斯克曾經(jīng)表示，激光雷達(dá)就像人身上長了一堆闌尾，闌尾本身的存在基本是無意義的；任何依賴激光雷達(dá)的公司都可能無疾而終?！?

1、路線之爭：為什么多傳感器融合未來比單獨攝像頭更合理？

要想分析清楚自動駕駛傳感器的配置問題，回答為什么多傳感器融合未來比單獨攝像頭更合理，我想至少應(yīng)該先回答以下兩個問題：

特斯拉為什么堅持單獨攝像頭方案？

首先，我們要清楚特斯拉是個汽車品牌廠，或者叫整車廠。特斯拉在汽車產(chǎn)業(yè)鏈的整體定位是整車集成，即選擇汽車行業(yè)龐大供應(yīng)體系（Tier 1）里適合自己整車產(chǎn)品定義的汽車組件，比如電機、電控、機械結(jié)構(gòu)、多媒體等，最后組裝、生產(chǎn)成汽車。

特斯拉 Model S 車型的傳感器方案

（圖片來源：特斯拉官網(wǎng)）

從這個維度看，特斯拉對汽車配件和技術(shù)維度應(yīng)該是“拿來主義的“和“中立的”。那為什么特斯拉會反對多傳感器，特別是激光雷達(dá)呢？

問題可能出在激光雷達(dá)本身：一個是技術(shù)還不完善，特別是能生產(chǎn)符合車規(guī)標(biāo)準(zhǔn)的真正固體的激光雷達(dá)的企業(yè)暫不具備量產(chǎn)能力，另一個問題是激光雷達(dá)的價格還沒有低到合理、普適的位置。一言以蔽之，還沒有合適的激光雷達(dá)可以上車量產(chǎn)。

由此，假定我們站在特斯拉和馬斯克的角度來思考：作為自動駕駛汽車品牌的領(lǐng)導(dǎo)者和自動駕駛概念的最大商業(yè)受益者，特斯拉已經(jīng)有一套視覺攝像頭方案量產(chǎn)，獲得了市場的認(rèn)可，同時積累了大量的數(shù)據(jù)；作為攝像頭自動駕駛最成功的商業(yè)案例，特斯拉對單獨攝像頭方案充滿信心，并輸出這個信心給市場和用戶，是完全必須和應(yīng)該的邏輯。相反，如果這個時候站出來說多傳感器融合，多少有可能被“誤讀”成單獨攝像頭方案還有些許缺陷和不足，將來需要其他傳感器來補充。

對于汽車這種長生命周期的產(chǎn)品而言，這種信息導(dǎo)向，很可能打擊一些潛在用戶的買車欲望，而客觀上市場上又確實沒有性價比足夠高的固態(tài)激光雷達(dá)可以供特斯拉采用，作為一個成熟、務(wù)實的著名汽車廠，這顯然是特斯拉時下不希望看到的“死循環(huán)”局面。

既然人類可以只靠肉眼這樣單一傳感器完成汽車駕駛，為什么AI不能通過視覺攝像頭完成自動駕駛？

要想回答這個問題，我們還要對人眼的視覺識別進行稍微深入一點兒的分析。

首先，人眼的視覺是個高度智能化、自動化的復(fù)雜系統(tǒng)，具有定焦、對焦、變焦、多區(qū)域視覺等等功能。

比如駕駛過程中，我們的視線會在遠(yuǎn)景、近景切換焦距和成像，并且在即便是近景的情況下，對遠(yuǎn)景的目標(biāo)，特別是運動目標(biāo)也具備檢測功能，從而在遠(yuǎn)處有運動目標(biāo)的時候，通過調(diào)整眼球晶狀體將成像面快速切換到遠(yuǎn)距離目標(biāo)。

與此同時，我們對于需要特別關(guān)注的目標(biāo)，比如路面障礙物，我們可以“定睛一看”，進行特定區(qū)域的細(xì)致成像，提供局部目標(biāo)視覺分辨率。

此外，我們還可以通過頸部、頭部的動作，調(diào)整我們眼睛的視角和視覺范圍，避免視覺死角，同時把視網(wǎng)膜有限的成像分辨率用在特別關(guān)注的目標(biāo)區(qū)域的成像。

我們還有高度智能化、自動化的瞳孔“光圈”，控制眼睛的進光量，適用于不同的外界光照情況。

而車載自動駕駛電子攝像頭，基本都是固定焦距、固定FOV、固定光圈、固定位置安裝的，完全不具備人眼的自動化和靈活性。這也解釋了為什么人類可以兩只眼睛“包打天下”，而自動駕駛要用十幾個甚至二十幾個攝像頭的原因。

舉個例子，安裝在車頭位置的前向攝像頭就需要配置多個，用以負(fù)責(zé)近距離、中距離，遠(yuǎn)距離的視覺成像。之所以采用多攝像頭分工，而不是采用人眼這種“通用”攝像頭，除了成本的考量之外，關(guān)鍵還是要實現(xiàn)人眼類似的智能化、自動化，必然使用大量電機、機械運動、控制部件，比如調(diào)整焦距的電機，在汽車這種使用環(huán)境里是非常有技術(shù)挑戰(zhàn)的。原因是，汽車的使用環(huán)境高低溫工作范圍大，運動與震動強烈，而無故障運行時間要求很長。

小結(jié)一下，由于汽車使用環(huán)境的嚴(yán)酷性，大家最終選擇了“固態(tài)”攝像頭，而當(dāng)前這個“固態(tài)”攝像頭的智能化、自動化、靈活性水平，和人眼相對比還有很大的差距。

另外，在測量距離這個指標(biāo)上，攝像頭視覺甚至包括人眼，對比起激光雷達(dá)都有巨大的劣勢。因為從獲取距離（深度）信息的原理上，不同于激光雷達(dá)的直接測量法，視覺測距的實際精度和準(zhǔn)確性都與被測物體，以及背景圖像的特點有很大的相關(guān)性，這種測距原理，在特殊的背景和目標(biāo)場景下，就有可能會出現(xiàn)測距算法失效的可能性。而人眼還可以通過歪歪頭等“機械”動作，調(diào)整一下視角，獲取不同角度的圖像，提高三角測距法的準(zhǔn)確性。

即便如此，人眼對距離感知，對低照度也有先天的不足。好在從進化論的角度，人眼的視覺能力足以“應(yīng)付”我們進化歷史上漫長的“靠腿運動”的“低速” 時代。而汽車這種高速運動的機器誕生的時間，與人類的歷史相比極其短暫。

那么，在人類的視覺還沒有進化出（或許也不可能進化出）新的傳感器功能之前，我們借用一下激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)這樣有專長的傳感器測測距離，也許是合理和聰明的選擇。就像我們在沒有野生動物夜視能力的情況下，可以借用手電筒、汽車大燈，來走暗夜中的漫漫長路一樣。

所以，多傳感器融合對自動駕駛應(yīng)該是一個合理和幾乎必然的趨勢。至于哪種傳感器在自動駕駛算法上起的的作用更大，可能不是傳感器企業(yè)最關(guān)心的事情，而是做算法的人更關(guān)心的事情。

2、傳感的原理：攝像頭、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)

談到自動駕駛的多傳感器融合，主要的還是攝像頭、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)。關(guān)于這三種傳感器的大致特點和優(yōu)缺點，行業(yè)里有很多討論，我們就不贅述了。

需要補充一點的是，從傳感的原理上，攝像頭和激光雷達(dá)本質(zhì)上都是光學(xué)成像。攝像頭主要是可見光成像，可借助陽光、路燈、車燈等光源，更容易獲得比較高的平面分辨率；而激光雷達(dá)使用自己的專用光源，通常是不可見光的紅外激光光源，優(yōu)勢在于獲得目標(biāo)距離（深度）的信息；也因為激光雷達(dá)使用自帶的紅外激光光源，具有窄帶光譜的特性，天生比自然光成像具有更好的抗干擾性。

同時，因為自發(fā)光激光光源的相干性特點，可以采用光通訊行業(yè)長期積累的相干接收的技術(shù)成果，獲得更高的信噪比，在測距的同時獲得更多的測量數(shù)據(jù)，比如目標(biāo)的運動速度，這也是行業(yè)里看好調(diào)頻連續(xù)波(FMCW) 技術(shù)的主要原因。

而毫米波雷達(dá)使用的是不同于光頻譜的無線電波，在雨、霧、霾等惡劣氣候下有非常明顯的優(yōu)勢作用。但目前毫米波雷達(dá)在平面分辨率和距離分辨率上還不如攝像頭和激光雷達(dá)。毫米波雷達(dá)如果要提高以上兩個分辨率，需要使用更多的通道和天線單元，加大通訊帶寬，提高射頻頻段，這需要新的技術(shù)努力，并且在成本控制上也會有新的挑戰(zhàn)。在毫米波雷達(dá)領(lǐng)域，也不乏創(chuàng)新者，比如峰瑞資本投資的加特蘭微電子，主攻CMOS工藝毫米波雷達(dá)芯片開發(fā)與設(shè)計，在全球范圍內(nèi)率先量產(chǎn)汽車級CMOS工藝77/79GHz毫米波雷達(dá)射頻前端芯片。

激光雷達(dá)是最晚進入汽車行業(yè)、同時也是討論熱度最高的傳感器。從全球領(lǐng)先的激光雷達(dá)公司Velodyne多線機械掃描雷達(dá)開始，眾多創(chuàng)業(yè)團隊嘗試了MEMs激光雷達(dá)、Flash（TOF）面陣成像、OPA相控陣激光掃描等多種技術(shù)方案。

努力的方向是兩個：一是降低成本，二是盡力減少機械運動部件，實現(xiàn)固態(tài)激光雷達(dá)，以滿足汽車惡劣的工作環(huán)境和超長的無故障工作時間要求。

3、激光雷達(dá)：ToF、OPA之爭

從技術(shù)維度看，F(xiàn)lash（TOF）面陣成像和OPA相控陣技術(shù)方案無疑是更接近理想固態(tài)構(gòu)架的方案，因為它們都是基于半導(dǎo)體芯片技術(shù)。

而MEMS技術(shù)（Micro-Electro-Mechanical System，也叫做微電子機械系統(tǒng)、微系統(tǒng)、微機械等）雖然也使用半導(dǎo)體工藝和技術(shù)，但由于在芯片內(nèi)部使用了微電機構(gòu)建的振鏡作為激光束控制方向的部件，本質(zhì)上還是包含一個機械運動部件，同時想在微小尺寸的振鏡上實現(xiàn)線性很好的掃描線控制和大的掃描角度也面臨許多技術(shù)挑戰(zhàn)。

Flash（快閃）激光雷達(dá)技術(shù)是最接近攝像頭技術(shù)的方案，可以利用攝像頭行業(yè)很多成熟的技術(shù)和工藝成果。但是，由于Flash激光雷達(dá)使用面陣的光源，由于人眼安全標(biāo)準(zhǔn)等現(xiàn)實限制，F(xiàn)lash 激光雷達(dá)更適用近距離、中距離的應(yīng)用場景。蘋果在2020年推出的iPad Pro上使用了激光雷達(dá)，在掃描方式上，蘋果選擇的是Flash方案。激光雷達(dá)利用直接飛行時間 (dToF)，測量室內(nèi)或室外環(huán)境中從最遠(yuǎn)五米處反射回來的光。單光子dToF技術(shù)是未來實現(xiàn)激光雷達(dá)（LiDAR）小型化、低成本、可量產(chǎn)的一項關(guān)鍵技術(shù)。

峰瑞資本投資的南京芯視界微電子，正是以光電轉(zhuǎn)換器件設(shè)計和單光子檢測成像技術(shù)為核心，提供單光子dToF三維圖像傳感芯片、大數(shù)據(jù)中心超高速光電互聯(lián)芯片及系統(tǒng)解決方案的公司。

OPA激光雷達(dá)是被行業(yè)最寄予厚望的技術(shù)方向。它的原理是，通過控制納米天線陣列中每個天線的發(fā)射信號相位，使得不同天線單元的信號互相干涉，從而控制輸出的激光束的方向。它是原理上最接近射頻頻段相控陣?yán)走_(dá)的技術(shù)，如果能夠?qū)崿F(xiàn)芯片化，將是目前能看到的最理想的純固態(tài)激光雷達(dá)技術(shù)路線。

除了純固態(tài)的優(yōu)點，由于OPA激光雷達(dá)是由電信號完全控制激光掃描方向，能夠動態(tài)地調(diào)節(jié)掃描角度范圍，對目標(biāo)區(qū)域，進行全局掃描或者某一區(qū)域的局部精細(xì)化掃描，一個激光雷達(dá)就可能覆蓋近距離、中距離、遠(yuǎn)距離的目標(biāo)、距離探測，如果和FMCW技術(shù)相結(jié)合，還可以直接提供目標(biāo)的運動速度。

換句話說，OPA激光雷達(dá)沒有采用任何機械運動部件，卻實現(xiàn)了類似人眼視覺的機動性、靈活性。

由于OPA技術(shù)的先天優(yōu)勢，國內(nèi)外都投入了大量資金和技術(shù)人才。峰瑞資本投資了洛微科技(Luminwave)和力策科技兩家致力于OPA 芯片和激光雷達(dá)的公司，其中洛微科技專注于硅光技術(shù)的OPA解決方案，力策則基于III-V族半導(dǎo)體材料，創(chuàng)新和發(fā)展了空間光調(diào)制OPA技術(shù)和芯片。

在OPA技術(shù)的發(fā)展進程中，基于液晶材料的空間光調(diào)制（spatial light modulator，SLM）技術(shù)，曾經(jīng)是重要的技術(shù)探索方向之一，但是液晶SLM掃描速度非常慢（毫秒級別），遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了自動駕駛快速成像的要求。力策科技的OPA方案，從使用者角度看，相當(dāng)于做了個高速的SLM，完成一個單波長激光的高速空間調(diào)制；當(dāng)然從技術(shù)維度看，力策的OPA技術(shù)無疑是一種新的創(chuàng)新，同時也是目前最接近量產(chǎn)的OPA固態(tài)激光雷達(dá)技術(shù)方案。

經(jīng)過幾年的努力，洛微科技和力策科技兩家激光雷達(dá)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司，都在自己的技術(shù)方向上取得了較好的成果，洛微科技剛剛完成數(shù)千萬元融資，力策科技也即將開始新一輪融資。

本篇總結(jié)

1，多傳感器融合對自動駕駛應(yīng)該是一個合理和幾乎必然的趨勢。目前“固態(tài)”攝像頭的智能化、自動化、靈活性水平，和人眼相對比還有很大的差距。另外，在測量距離這個指標(biāo)上，攝像頭視覺甚至包括人眼，對比起激光雷達(dá)都有巨大的劣勢。因此，多傳感器融合，利用攝像頭、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)各類傳感器的優(yōu)勢，是目前自動駕駛領(lǐng)域較為可行的方案。

2，激光雷達(dá)是最晚進入汽車行業(yè)、同時也是討論熱度最高的傳感器。目前激光雷達(dá)行業(yè)主要往兩個方向努力：一是降低成本，二是盡力減少機械運動部件，實現(xiàn)固態(tài)激光雷達(dá)，以滿足汽車惡劣的工作環(huán)境和超長的無故障工作時間要求。

3，從技術(shù)維度看，F(xiàn)lash（TOF）面陣成像和OPA相控陣技術(shù)方案無疑是更接近理想固態(tài)構(gòu)架的方案，它們都是基于半導(dǎo)體芯片技術(shù)。