激光雷达三部曲之——Quanergy汤劲松: 激光雷达的应用难点与坚守

车云按：8月4日-8月5日由车云和佐思产研联合主办的2016年自动驾驶汽车开发及测试技术研讨会在上海举行。Quanergy亚洲分公司负责人、中国公司总经理汤劲松从Quanergy公司的激光雷达产品出发，探讨自动驾驶领域激光雷达技术的发展现状、困难以及前景。本文由现场演讲整理而成。

Quanergy亚洲分公司负责人、中国公司总经理汤劲松

首先，激光雷达领域里面，全世界专攻这一技术的公司并不多。这是因为有很高的技术门槛，例如，雷达的测距范围大，从几十厘米到一百五十米, 而精度要做到厘米级。其次，这一技术涉及到很多技术领域，技术难度很大。

此外，关于我们很多国内专家谈到的产品技术国产化的问题。个人的观点是，在资本层面，其实外国公司和本土公司界限是很难明确的，更愿意关注公司所在地。比如，三星在美国有分公司，很多人就把这个公司当作美国公司，所以还是看待问题视角的区别。

论及激光雷达技术在自动驾驶的方向，分享一下目前为止的3D感知趋势，其中一个路径就是固态的。总的趋势是一定要实现产品的小型化、量产化、固态化，并且达到高可靠性和低成本。从这个趋势来看，未来无人驾驶汽车要实现量产化，全固态是唯一选择。

应用层面亟待解决的问题有哪些？

在更高层面系统上，这一技术应用前景非常广阔，不仅是汽车行业、智能家居等都会受益于这一技术。但现在目标主要是性能提升和成本控制。其中成本控制应该是业界专注传感、感知设备公司共同关注的问题。不解决成本高昂的问题，量产化无从实现。当然，成本的降低并不能依靠牺牲性能。那么如何实现？仅仅靠改进现有的技术是无法达到的，需要走一个突破行的新的技术途径，而固态激光雷达是一个最好的技术方向。 

另外，既然是专注于自动驾驶，产品的可靠性很重要。既然目标是量产实用，产品的尺寸和重量也是需要解决。作为车体的一部分，并不能太大，另外功耗如果太高，散热就会影响性能。如何在不牺牲测距的范围、不牺牲性能的情况下降低功耗，这是行业内部都在思考的问题。我们希望我们的固态激光雷达能够解决这些问题。

激光雷达的技术难题这么多，为什么要坚持这一方向？

对比其他传感器，激光雷达的好处是能够提供3D信息，也不受晚上和恶劣天气的影响，此外视角比较大，能够达到360度。其他的传感器，例如camera一定是不可或缺的，但并不够，未来一定是会达成传感器的融合。

传统的激光雷达， 比较贵，另外比较大也比较重。未来我们的固态激光雷达能达到低成本和高性能，在可靠性得到极大提高的情况下，能够做成车体合一的产品。

来谈谈ADAS用的Sensors，应用包括盲点检测、ACC、车道保持等许多。从辅助驾驶到自动驾驶，到无人驾驶，这在技术上不是一个层级的，没有激光雷达远远达不到相应的状态。

从实验室到应用有很长的路要走

我们在测试上做了大量的工作，例如防磁、振动、防水等，实验室指标都很好，但在实际用的时候，到车上的时候情况非常不同。比如温度，达到了设定值，但最后发现实验环境跟实际环境不一样。这就需要我们做大量的产品的测试工作，大量的针对量产化的、产品的可靠性的工作。 这也是我们Quanergy在产品的性能和可靠性方面的对业界的承诺。 

在这里稍微分享一下深度学习。车上装M8和摄像头，进行初步的融合和测试，然后在GPU上进行量化，效果不错。CES上也展示了，在仿真的雨水冲刷下M8不受影响。

再来看下激光雷达的3D扫描功能。机器可以通过坐标信号进行特征提取，形成3D地图。然后同GPS照片合成，进一步完整。这一过程涉及软件开发，需要过滤信息，然后再进行模式的运算。我们希望，未来通过越来越多在路上的车，不需要采集原始的数据，数据能够自动采集并送上云端，这就对整个地图的生成有帮助。

要达成自动驾驶的目的，需要找到一个方案，需要合理安排各个传感器的协作，同时通过性能的提高，在提供足够性能的情况下，达成量产，这是未来的方向。