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智驾专家交流纪要

独角兽智库  · 公众号  · 科技投资  · 2025-03-17 22:16

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7、国外车企激光雷达选型

欧洲车企:起初倾向选择国外激光雷达供应商,因对国内发展预估不足及本土优势等因素。但国内激光雷达发展迅速,性能好、成本低、质量优,随着国内企业开拓国外市场,欧洲车企逐渐转变策略,开始优先考虑国内激光雷达公司,但可能存在政治等不确定因素。

美国车企:目前美国上激光雷达的车较少,特斯拉不用激光雷达,传统车企智驾发展相对缓慢,基本未上激光雷达的车。

日本车企:因与国内车企有合作,且体验到国内自主品牌智驾车的良好表现,倾向于沿用国内智驾方案,使用国内激光雷达公司产品,对国内激光雷达行业是利好。

8、不同自动驾驶方案对比

成本差异:不上激光雷达与上激光雷达的方案成本有差别,激光雷达成本约1000元。

性能差异:硬件传感器决定性能上限,多传感器相互弥补短板,理论性能更强。但实际性能还取决于软件水平,软件好能充分发挥硬件性能,否则可能出现硬件配置高但性能不佳的情况。早期特斯拉纯视觉方案性能可能优于国内上激光雷达的车,但随着国内不断发展,部分车企在某些场景体验已超越纯视觉方案。

9、激光雷达技术路线

技术路线收敛方向:激光雷达技术路线在逐步收敛,主流方案有MEMS和转镜方案,后续都会趋向于一维半径加SPAD单光子探测器SOC的方向,此方案点云规整度较好。对于算法而言,只要激光雷达点云性能好,能真实反映物理世界状态,算法就能有较好效果。

固态激光雷达发展趋势:激光雷达终极形态是纯固态,但短期内仍是混合固态方案,因其可兼顾成本和性能。纯固态方案目前性能存在问题,难以兼顾视场角、测距分辨率。短期内车上至少会上一颗混合固态主雷达,未来5 - 10年纯固态雷达可能先在补盲雷达或机器人领域上车,高端车可能会上两颗纯固态补盲雷达。

10、机器人与车载激光雷达差异

性能差异:车载激光雷达对测距要求高,一般需看到200米左右,机器人测距三四十米即可;汽车主雷达视场角主流为120度朝前,机器人多用360度视场角激光雷达,因其需用于定位和建图等功能。

可靠性与成本差异:汽车有车规要求,对激光雷达可靠性要求高,机器人工作环境相对不恶劣,对可靠性要求没那么苛刻。目前汽车行业激光雷达量较大,成本约1000元,机器人行业量刚起,售价较高,但未来若量能与汽车相当,成本可能比汽车更低。

11、自动驾驶等级对激光雷达要求

L3与L2要求差异:法规未规定L3级别自动驾驶必须上激光雷达,但车企基于安全性考虑,会要求配备且性能要强。与L2级别相比,L3级别激光雷达主要提升点在分辨率,L2级别分辨率约0.2度,L3级别需提升到0.05度,以在较远距离看清小目标,便于车辆做出刹车或变道动作。

12、激光雷达弱势场景解决办法

恶劣天气解决办法:激光雷达在下雨时会出现爆点,可通过在预控端部署去噪算法解决;窗口脏污会影响性能,可通过报警提示驾驶员擦拭或抑制车辆进入更高级别辅助驾驶解决。同时,毫米波雷达可弥补激光雷达在雨天的短板,但毫米波雷达单独难以实现高级别自动驾驶。

与视觉弱势场景对比:视觉在暗光线下存在不足,其硬件层面通过提升芯片像素填充率、感光度等解决部分问题。各传感器自身性能不断提升,再通过综合传感器融合相互补足,可扩大智驾场景范围,提升智驾体验。车企会在发布车前测试场景边界,并将弱势场景写在用户手册中。

13、激光雷达成本与寿命关系

寿命不受成本影响:汽车行业对零部件可靠性和寿命有严格要求,国家法规也有相关规定,车企不希望零部件寿命缩短影响口碑和后续销售,因此激光雷达成本下降不会以牺牲寿命和可靠性为代价,而是从系统方案层面优化,如提高芯片集成度等。







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