2017年自动驾驶核心组件成本骤降，我们找到了这位颠覆者｜CES独家专访

编者注：2016年8月，一家名叫Quanergy的公司在完成B轮融资后，估值超过15亿美金，一跃加入新晋独角兽的行列，更是被评为2017年CES智能汽车类最佳创新大奖。与此同时，其最大竞争对手、行业的开山鼻祖Velodyne则完成了1.5亿美元融资。他们都生产一种叫做“激光雷达（LIDAR）”的产品，而其领域被很多投资人认为就是下一个风口——自动驾驶的最核心技术之一。

在对该明星行业状况进行客观分析的同时，DT君也有幸对Quanergy公司的CEO兼联合创始人Louay Eldada进行了一次精彩的专访，请见文末。

从关注度而言，本届CES 确实成了一届彻头彻尾的汽车展。不论是汽车巨头通用、奔驰、奥迪、日产、特斯拉，还是互联网公司谷歌、Uber、亚马逊、乐视、百度，还是更多的创业公司及其他传统行业转型，似乎人人都在自动驾驶领域押下重注。从风险投资的角度而言，汽车领域也被看作创业公司成功率最高的领域之一，这与传统汽车制造业的固有格局有一定的关系。

无论背后的原因如何，不可否认的是，一旦新的技术得以广泛应用，将会掀起交通运输、物流管理、智慧城市、共享经济等众多领域的重大革命。汽车将不必再为个人所有，而是变成智能的代步租赁品，提供个性、节能、高效、安全的出行与物流服务。

理想看上去无比丰满，但现实看似十分骨感，急需变革。

就像移动互联网不只是一部智能手机而已，自动驾驶汽车要想安全、自由地行动，除了作为“腿”的机械部分作为执行层以外，更需要拥有自己的“脑”和“眼”，即实现运算控制的软件部分（控制层）和实时定位、障碍物检测的硬件部分（感知层）。其中，负责位置与环境信息输入的硬件设备是其他两个层面的基础，但是，现有的技术还远远无法满足市场的要求。

要想让一辆自动驾驶汽车清楚地知道自己现在在哪里、眼前有什么障碍物，除了精确的GPS外，还需要“多传感器融合”。目前，主流的技术硬件设备包括：廉价的毫米波雷达+摄像头，或者再搭配昂贵的激光雷达。

目前而言，特斯拉采用的是毫米波雷达+摄像头的方案。由毫米波雷达探测障碍物，并由照相机通过深度学习进行判断。然而，廉价的毫米波雷达精度不够，甚至无法对行人进行感知。作为补充，由光学摄像头对周围环境进行二维拍照，再通过算法生成物体的形状、距离。然而，受限于光线等因素，其判断并不可靠。

2016年1月，一辆特斯拉Model S在中国河北邯郸的高速公路上未能识别到正在作业的清扫车而致死。2016年5月，另一辆特斯拉Model S在佛罗里达州误将一辆白色的卡车处理成挂在头顶的告示牌，再度导致死亡事件。多起事故后，拒绝使用激光雷达的特斯拉备受指责。

驾驶是一件复杂的事情，不仅需要眼观六路，还需要眼疾手快。

光线、雨雪、尘土会成为摄像头的噩梦，而雷达则无法发现行人和静止或横向移动的物体。

与特斯拉不同，谷歌、Uber等其他公司均认为，激光雷达才是真正解决问题之道。

激光雷达与普通雷达工作原理相似，均是发送电磁波，再记录下电磁波被反射回来时的时间与角度，对周遭物体进行感知。然而，与普通雷达不同的是，激光雷达使用几百至一千纳米左右的激光，远远低于普通雷达的波长。而雷达的精度与波长息息相关，波长越短，精度越高。

因此，激光雷达在测量物体距离和表面形状上可达到厘米级，远超普通雷达和GPS系统的精度。

下图便是激光雷达的工作原理：

发射出的激光被旋转的镜面反射，对周围环境进行360°扫描。反射回来的激光点进行处理之后形成“点云”，完成周围障碍物的三维建模。

许多激光线条经过高速扫描之后，就可以形成周围环境的三维图像：“点云”。

经过扫描的点云形成周围环境三维图像

然而，精确、快速，结构复杂的激光雷达有一个致命的弊端：太贵了。

毕竟，人家本来是用在这种地方的杀器：

激光雷达用于阿富汗战场

而现在，却要用在这里：

测试中的百度自动驾驶汽车。其使用的激光雷达售价高达几万美金。

军转民从来都伴随着成本难以下降的痛苦。行业“鼻祖”Velodyne技术解决方案总监David Oroshnik对DT君表示，目前他们最便宜的产品价格为8000美元。目前，众多自动驾驶车辆都搭载着Velodyne生产的HDL-64E激光雷达，但其价格高达惊人的70,000到80,000美金。这对于利润水平越来越薄的汽车制造商来说只能是先装上玩玩。

明势资本技术顾问丁一涵表示，“现在机械式的激光雷达成本主要也不是原材料，而是生产和调试过程”。上面图中所示的精密光学元件非常复杂，而且自动驾驶的激光雷达还需要许多条线（至少16线，32线甚至64线）。线数的增加大大增加了安装调试的难度。在Velodyne的64线雷达中，每一条线都有一组激光发射器和接收器，还要以20圈每秒的速度高速旋转，导致一个工厂一周只能组装两台雷达。不能规模化、自动化生产使得HDL-64E的成本居高不下。

如果激光雷达想要赢得市场，其价格必须下降到100美金的级别，而且，必须可以量产。

几万美金到几百美金，成本想要下降1000倍就必须改变系统里最复杂的部分：精密又需要人工调试的机械旋转结构。这一过程被称为激光雷达的“固态化”。类似于硬盘从HDD到SSD的进化，这里的固态化指的并不是把什么液体变成固体，而是将激光雷达中复杂的机械结构变成芯片一样的静止、且可以大量生产的结构以降低成本。

于是，Velodyne在2016年CES推出了其最新的“固态混合超级冰球（Solid-State Hybrid Ultra Puck Auto）”激光雷达，宣称售价可以在量产后达到500美元。这无疑是巨大的进步。福特和百度于8月在Velodyne身上投入重资，希望可以借行业“鼻祖”占领高地。

最右即为“固态混合冰球”。与前辈相比，体积缩小了不少。

然而，业界却有人批评所谓的“固态混合”只不过是炒概念。这款产品虽然在外形上不存在可见的旋转部件，但是为了360全视角，其内部实际上仍然存在一些机械旋转部件。这使得其成本绝不可能像可以批量生产的芯片一样低。

激烈的市场竞争之下，进步得稍微缓慢就会给竞争对手提供赶超的机会。同样是2016年CES，初创明星公司Quanergy发布了“世界第一款面向自动驾驶汽车的固态激光雷达”，其售价只有250美金左右。

与使用机械结构进行旋转不同，Quanergy使用的是另一条思路：用可以调节激光相位的发射器阵列来改变激光的角度，用电磁的方法实现扫描。嗯，没错，就是军迷们耳熟能详的相控阵雷达的思路。

通过控制阵列里激光的相位形成不同方向的激光，代替机械结构进行扫描。

这样一来，结构可以做得非常小：

Quanergy第二代固体激光雷达的体积比具有机械结构的传统激光雷达小多了。

市场研究公司Strategy Analytics全球汽车事业部总监Ian Riches表示，Velodyne的激光雷达仍属于固态混合的LIDAR，这意味着其中驱动和探测组件是固定的，但扫描系统是机械转动式的，而Quanergy属于全固态的激光雷达，没有任何可移动的零部件。

Quanergy创始人兼CEO Louay Eldada博士向DT君透露，革命性的S3固态激光雷达系列产品将在今年批量生产并交付，售价在250美元左右。

S3系列产品的成功商业化是高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶的重要里程碑事件。除此之外，S3固态激光雷达还将加快其他工业领域的创新，包括工业自动化、机器人、无人机、安保、智能家居，以及物联网。

“我相信2017年将是激光雷达成为低成本、可靠的大规模产品的一年，”Louay Eldada博士表示。“低成本、可靠的高端传感系统在市场上的需求量非常大。S2系列产品是目前唯一可以满足这种需求的，而且是以合理的价格提供真正意义上的固态3D传感功能。”

未来，Quanergy还计划进一步缩小体积，并将成本控制在100美元以下：

Quanergy的三代产品及其价格

作为回应，Velodyne也在近日宣布，其在固态激光雷达领域取得了突破性进展，并可进一步将价格控制在500美元以下。对此，Quanergy首席执行官Louay Eldada博士表示，与Quanergy的产品不同，Velodyne这一价格是有前提的，即需要大量的订单，但这种所谓量级在目前市场是不太可能的。

无论两家如何针锋相对，在如此方兴未艾的蓝海里，玩家怎么可能只有两个。美国的TriLumina、Princeton Lightwave，德国的IBEO和Osram，以色列的Innoviz，荷兰的Innoluce以及加拿大的Leddartech等一干公司也分别在100美元级别各显神通，激烈厮杀。

而由美国国防部资助的一个MIT研究小组则研发了一种大小仅有0.6至6mm的激光雷达芯片，其成本更是惊人的10美元。目前，其感知范围只有几米，但研究人员认为超过100米应该不成问题。

在这场游戏中，中国也不甘落后。除了积极布局的百度，以镭神智能、思岚科技等创业型公司以及巨星科技、大族激光等为代表的中国企业也在苦苦追赶。丁一涵认为，国内公司普遍还处于样机阶段，都没有得到客户比较大的认可，可以认为是Velodyne大约2-3年前的水平，但鉴于技术人员人力成本等优势，很有可能会上演后来居上。

在文章的结尾，读者们可以仔细阅读下DT君对Quanergy首席执行官兼联合创始人Louay Eldada博士所进行的一次精彩专访。

Quanergy Systems公司首席执行官兼联合创始人Louay Eldada博士是纳米技术和先进光电子学领域的绝对专家，在创业公司和大型科技公司皆有丰富的经验。他曾创立Telephotonics公司，之后该公司被杜邦公司收购，并担任杜邦光子技术的首席技术官和工程副总裁。在此之前，Eldada博士曾在Honeywell工作了六年，在那里他开始了从事电信光子业务的生涯，并领导其研发工作。Eldada博士出版了超过200篇技术文章、书籍和书籍章节，获得43个技术奖项，并提交了39项专利。他拥有哥伦比亚大学的博士学位和硕士学位以及化学半导体光电子器件专业学士学位。

Quanergy创始人兼CEO Louay Eldada博士（DT君摄）

DT君：您可以对您和您的公司及产品做个简单的介绍吗？

Eldada博士：我的导师是相控阵雷达的发明者之一，他当年就职于麻省理工学院林肯实验室（MIT Lincoln Lab），1990年我在念博士期间的研究成果直接变成了现在的产品。

目前，我们的战略投资者包括奔驰、德尔福（Delphi）、三星、森萨塔科技（Sensata Technologies）等等。

可以说，Quanergy同时兼顾软件和硬件业务，而且软件业务开始变得越来越多了，因为硬件已经相对成熟。现在公司120名员工中有工程师90人，包括30位硬件工程师和60位软件工程师。

我们计划开发一款整合到车头灯内的固态激光雷达。一个车灯内将包括两个雷达模块，一个负责前方探测，一个负责侧方探测。至于车尾则没有那么高要求，两个50美元的便宜雷达就够用了。

整合了两部固态激光雷达的车头灯，计划在2025年量产。（DT君摄）

当然，我们这一设想计划会在2025年左右实现。现在更多的还是着眼于如何改进传统汽车，比如这台奔驰SUV，我们把前脸改为特殊纤维材料，并分别在左右两边安装了两个激光雷达。完全看不出来，也不会影响汽车的空气动力性能。毕竟，汽车工业界一直秉承“设计为王”，他们不会接受在车顶安装一堆雷达。

改装过得进气格栅左上方和右上方内部配备了固态激光雷达（DT君摄）

这种用于改装传统汽车的雷达今年就会商业化，生产线已经准备好了，在这里展出的所有产品都将有森萨塔科技来负责制造。

搭载了Quanergy最新的S3-Qi固态激光雷达的无人机（DT君摄）

这个无人机上搭载了Quanergy最小的固态激光雷达S3-Qi，因为Quanergy的另一位联合创始人是中国人，所以选了一个中文名字。这款雷达采用了一线垂直扫描和八线水平扫描相结合的方式，重量非常轻，没有旋转装置，可以安装在无人机上。

DT君：您认为自动驾驶的最终解决方案是怎样的？

Eldada博士：还是微波雷达、激光雷达和视频技术的组合，但并不是一般人所认为的那种路径。激光雷达最重要，它负责探测、定位、导航；视频技术则用来识别交通灯和道路标志；微波雷达则是用来识别障碍物。这是三种方式的主要作用。

我们的设计是：车的四角各安装一个激光雷达，每个激光雷达配备一个摄像头（共4个）、前后各一个微波雷达（共两个）。

图片来源：DT君

DT君：成本问题是激光雷达普及的最大障碍吗？

Eldada博士：没错。其实当初伊隆·马斯克选择不使用激光雷达的原因其实是“大材小用”，而不是因为激光雷达不好，而且成本也确实很高。不过他也没错，那会儿激光雷达的价格大概在8万美元左右，而我们现在已经把价格拉到了250美元。而且成本还会下降。

Quanergy的激光雷达产品线（DT君摄）

DT君：我们也了解了一下，Velodyne的价格目前最低也得8000美元。

Eldada博士：没错，还是8000美元，还是机械的。就像我的导师60年前发明了相控阵雷达一样，技术的东西没有一蹴而就的，产品性能、可靠性、低成本同时实现是一个很大的挑战。

我们的方法就是硅CMOS，我们将发射、接收、处理都做到同一底层上，把整个激光雷达变成一个芯片。到这时，单个产品的成本会下降到100美元，而我们的利润也会高达50%。

Quanergy用于地图采集的激光雷达，配备有摄像设备（DT君摄）

DT君：是否能透露一下Quanergy技术和产品的时间线？

Eldada博士：当然。今年我们会完成8线激光雷达产品的商业化；两年后，我们会将整合了单个发射器的8芯片版本进行商业化；四年后，最终实现单芯片固态激光雷达。

单芯片激光雷达的应用场景将非常广泛，从士兵或消防员的头盔、到家里的电视冰箱、再到汽车飞机，激光雷达将无处不在。

Quanergy在今年CES的展台（DT君摄）

DT君：未来的单芯片固态激光雷达在能耗方面会表现如何？毕竟，如果搭载到移动设备上，能耗是一个无法忽略的问题。

Eldada博士：我觉得能耗不会是太大的问题，因为单芯片固态激光雷达的运行电压大概在9到32伏之间。

DT君：您如何看特斯拉的自动驾驶方案？

Eldada博士：我们和特斯拉，以及伊隆·马斯克的关系都非常近。马斯克是个非常精明的商人，他只会把货架上有的东西卖给你。聪明的商人不会因为3、5个月后的产品会更好，而停止向消费者出售现有产品。

马斯克是个非常开放的人，当我们今年把产品做完商业化后，大家可能会看到一些变化。

DT君：特斯拉选择了摄像头，而没有选择激光雷达，是否可以说这两种方案存在替代关系？

Eldada博士：我有时候会表示同意这种说法，但会被很多人在不清楚语境的情况下误解。我们也会为激光雷达搭配摄像头，但仅仅用于识别颜色，而不是视觉捕捉什么的。

我们可以看看Mobileye的芯片，它所做的就是通过2D图像去判断物体的种类、大小、距离。而这种数据即使经过处理，对激光雷达来说也还只是原始数据。因为激光雷达所产出的3D数据精度非常高。

激光雷达在100米外可以准确探测到你手指的动作，而图像识别甚至连100米外站的是不是人都无法判断。

DT君：那我能不能说特斯拉和Mobileye的决裂，某种程度上是因为固态激光雷达已经准备好了？

Eldada博士：你当然可以这样理解。我们花了20年做准备，看来现在的市场已成熟了。如果我的产品10年前出来，可能也完全没用。

另外，我的团队和我一起经历了前后四个创业公司，没有这些技术及人才的积累，我想现在有很多技术问题无法解决。

DT君：据说Quanergy的激光雷达不会受雨雪天气的影响，确实是这样吗？

Eldada博士：雨雪不会有影响，但浓雾会降低雷达的工作半径。

DT君：北京近日严重雾霾，激光雷达不会出问题么？（笑）

Eldada博士：雾霾没事，因为是固态颗粒。倒是雾有些问题，因为水气会吸收红外线。这也是我们认为自动驾驶系统也需要微波雷达的原因。但这也不是说你就可以在大雾天在高速上猛踩油门了，毕竟安全第一。

DT君：目前Quanergy在研发生产方面有没有做一些全球性的布局？

Eldada博士：有的，我们目前在全球10个地方设点。总部在硅谷，但第二大的办公室在上海。此外，我们在美国波士顿和中国江苏都建有生产基地。

Quanergy是2017 CES智能汽车类最佳创新大奖得主（DT君摄）

DT君：可以说说关于全新产品Demo的情况？

Eldada博士：第三代固态激光雷达，进度已经提前。120°水平视角，10°垂直视角，范围150米。目前，这一DEMO只限于向客户开放观看。

做完对Eldada博士的这篇访问，DT君唯一想说的就是：2017年如此让人期待，以至于有点不那么真实了。但无论结果如何，科技确实在无限地快速拉近未来与现实的距离。

撰文：杨立中、十三、刘红、安德鲁

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