今年北京車展，大疆車載與高通共同宣佈成行平臺智能駕駛解決方案和艙駕一體解決方案；鑒智機器人推出極致性價比的7VnR雙目純視覺智駕方案。輕舟智航發佈基於征程6的全新中高智駕解決方案，其中Air版本是基於征程6E打造的7V視覺方案......智駕平權成為行業共識，大傢都開始力推低成本的純視覺智駕方案，一些不帶激光雷達的低配車型，也開始用上更好的視覺智駕算法。
馬斯克仍然堅持自己的“暴論”，他認為造激光雷達的供應商即將倒閉，未來是純視覺智駕的天下。在神經網絡技術引領之下，智駕算法有突破性進展，並且具備自我學習的能力，對感知硬件的依賴有所降低。
智駕算法日益成熟，現在是端到端大模型的時代，供應商和車企更傾向用擬人的視覺和擬人的駕駛實現更高階的AI智駕體驗，似乎沒有激光雷達什麼事，盡管部分供應商有激光雷達高階智駕方案，但很少著重宣傳。難道激光雷達真如馬斯克所說的那樣，被汽車行業邊緣化嗎？
小型化、低價化，激光雷達潛力巨大
4月19日，國內知名供應商禾賽推出第四代芯片架構激光雷達ATX，相比上代產品AT128，ATX最高可支持256線，最遠探測距離達到300米，最佳角分辨率達到0.08°x0.1°，功耗相比AT128降低55%，預計在2025年Q1量產。
比參數更亮眼的，是禾賽ATX的體積，比AT128縮小60%，重量減少55%，外露最小視窗高度做到25mm。這就意味著，新一代的激光雷達可以更好地隱藏在車體當中，不用再做成突兀的望塔式。
得益於ATX的小體積優勢，禾賽與燈光解決方案公司馬瑞利合作，將激光雷達無縫地集成到高端車燈解決方案當中，在不影響車輛外觀和空氣動力性能的基礎上提升環境感知能力，汽車前大燈的罩子保護激光雷達，也省去額外的自清潔系統。
同樣是禾賽，在CES 2024展會上帶來512線超高清超遠距激光雷達AT512，全局分辨率高達2400x512，性能不一般。對於激光雷達而言，有幾組激光收發模塊，垂直方向上就有幾條線，也被稱作為線數。一般來說，線數越高，激光首發模組的數量越多，雷達掃描出來的圖像越清晰，便於智駕系統做出最準確的決策，降低誤判、漏判的概率。
行業主流的產品采用的還是128-192線激光雷達，芯片化技術將這些激光收發模塊集成到幾顆厘米級的芯片上，使得這些激光雷達模組也能夠更加小巧，更容易塞進車身。
速騰聚創於4月15日推出新一代中長距離激光雷達MX，厚度控制在25mm，視場角達到120°x25°，ROI區域等效251線，擁有超低運行聲音和低至10W的運行功耗。它的性能與主流產品相近，同樣主打小型化。值得一提的是，MX還是一款高性價比激光雷達，速騰聚創CEO邱純潮稱MX會以200美元左右開啟第一個項目的量產，之後會爭取達到1000元人民幣的水平。
一徑科技的ZVISION EZ6首次在CES 2024中亮相，基於SPAD架構打造，單顆雷達的價格打破2000元的邊界，進入到1000元時代；萬集科技推出的超薄車載激光雷達WLR-760首次亮相於2024北京國際車展，定位也是千元級雷達產品。
不難看出，2024年的車載激光雷達呈現兩種大趨勢——小型化、低價化，芯片化技術使得元器件集成度有突破性進展，激光雷達體積大幅減小，功耗也顯著下降。另一方面，在保證技術參數不開倒車的前提下，將單顆激光雷達的成本和售價打下來，覆蓋20萬元以內的新能源車型，純視覺智駕普及並不影響激光雷達的活力，至少廠商未曾停止探索的腳步。
激光雷達仍大有可為
時間回到2019年，馬斯克在一次播客訪談中明確表示，使用激光雷達的自動駕駛公司註定要失敗。多年以來，他對激光雷達在自動駕駛領域的應用持批評態度，並在多個場合“抵制”激光雷達，認為具有自動駕駛能力的汽車應該像人類一樣用眼睛來駕駛。
行業的腳步似乎在印證馬斯克當年的說法，以特斯拉為代表的車企開始密謀純視覺智駕的未來，去掉激光雷達。與百度淵源頗深的極越、華為鴻蒙智行、大疆車載等品牌不約而同地走上純視覺路線。純視覺方案硬件成本低，雖然更依賴算法儲備，但有利於向下普及。如今端到端大模型上馬、AI推動智駕發展，今年的北京車展，眾多供應商都主推端到端大模型算法和視覺智駕方案。
但在北京車展前後，激光雷達供應商爭先恐後展示自己的新成果，在保證技術配置的前提下大搞小型化，車企覺得貴，那就把激光雷達的價格打下來。目前行業主流產品都是128-192線的激光雷達，256線、512線產品尚未成熟，選擇也不多。這還不是激光雷達的全部，早在2022年，光秒科技就拿出全球首款1024線的混合固態激光雷達GM1024，現在汽車所用的，還遠遠不是激光雷達的極限。
事實上，堅持純視覺路線的特斯拉，卻是激光雷達供應商Luminar最大客戶。5月8日，Luminar披露，特斯拉Q1至少采購210萬美元的激光雷達產品，占Luminar該季度收入的10%。小通解到，特斯拉將Luminar的激光雷達用於測試與開發，可能是驗證完全自動駕駛系統，也有可能在探索激光雷達的潛力和應用。
激光雷達的創新沒有因為純視覺方案興起停下腳步，說明市場仍有需求，不過是礙於單顆雷達價格太高，不利於整車和智駕平臺成本的控制，主機廠很難提起興趣。再加上現階段激光雷達對車輛外形的影響難以忽略，用還是不用，是車企不得不做的一道選擇題。
如今小體積、低價的方案照進行業，相信會重新引起車企的關註，為智駕多設一道冗餘，汽車的造型也不需要再為激光雷達讓路。
智駕的“重頭戲”，不止純視覺
近期，小通關註到這樣的新聞，某些開著輔助駕駛的車型在遇到廣告牌後緊急制動，導致後車剎車不及引發追尾事故。原因是車上的攝像頭識別到廣告牌上的車輛、人物，車輛誤判後執行緊急避險的動作。
車上的攝像頭隻能捕捉圖像信息，缺乏幾何感知能力，隻能對畫面當中的特征物進行甄別，因此才需要激光雷達、毫米波雷達等感知元器件輔助決策。不過隨著駕駛算法和方案設計的進步，出現多顆攝像頭成像，靠視覺差形成空間信息的技術，小鵬汽車拿出媲美激光雷達的超清視覺方案，還有能像人類一樣感知和學習的端到端大模型，純視覺智駕有長足進步，特斯拉甚至做到不依靠任意一顆雷達來感知空間。
但激光雷達就此走到末路嗎？小通認為未必，像問界、理想、比亞迪、小米、極氪等眾多新老勢力品牌，都有對應的激光雷達智駕方案，並廣泛應用在主打智駕的車型當中。有無激光雷達兩個版本之間，智駕功能也有顯著區別。
前面也提到，純視覺方案省下硬件，但車企需要在數據、算法、算力上投入大量心血，隱性成本被拉高。而訓練量不足的純視覺智駕，還不能像激光雷達一樣靈活處理障礙物。根據nuScences的提供的數據，截止到去年上半年，純視覺方案的識別準確率為56%，帶激光雷達的方案則為75%，激光雷達功不可沒。
而特斯拉、極越這樣的品牌，在道路數據、軟件算法上具備更多優勢，OCC+Transformers融合即可實現不依賴高精地圖的城區智駕，無需激光雷達輔助。大疆在無人機領域積累下來的經驗，也成為發展汽車智駕的基礎，一套僅需7000元的方案就能夠實現城區NOA，在純視覺領域很有代表性。
不過這並不代表用激光雷達就是技術落後的表現，小通認為純視覺和激光雷達智駕方案會長期處於並行的狀態，不同的技術路線決定軟硬件的佈局，兩者並沒有嚴格上的好壞之分，都是為實現更安全、穩定、精確的智能駕駛。L3以及更高級別的自動駕駛，駕駛員可以脫手行駛，更需要一套足夠可靠穩定的智駕系統。另一方面，激光雷達仍然會成為區分入門和中高端車型的一項配置。
可以說，智能駕駛領域仍然離不開激光雷達的照顧，等到單顆雷達價格足夠低時，特斯拉也會重新考慮吧。