逼车企补上智驾短板
最近，武汉超300辆自动驾驶出租车上路运营的事引发了很多讨论，一方面是因为太便宜：10公里车费最低4元，打卡的人多、出租巡游车行业的不满也多；另一方面，这种规模化运营的可推广性，又再一次让市场看到了自动驾驶的商业潜力。
实现自动驾驶一直是汽车行业智能化赛道的“圣杯”，多年来吸引无数资金与顶尖人才前仆后继投入其中。但在具体的实践过程中，无论是车企、供应商还是科技企业，哪怕是在资本最疯狂的推进下，对自动驾驶的发展预期仍然在2021年前后进入了一个业内所说的“幻灭周期”。
按照美国自动机工程师学会的标准，汽车智能驾驶共有L0至L5六个级别，L3是分界线，以上是自动驾驶，以下为辅助自动驾驶。但为了避免用户因宣传名称而太过信任车机系统，行业一般将L3以下称为“智能驾驶”。
不过随着高级别智能驾驶技术的迭代，以及特斯拉、华为、百度等厂商带来的“暖意”，自动驾驶快要迎来“ChatGPT时刻”的预期足以让行业再次兴奋。马斯克今年4月中国行后释放的一系列信号，均预示着特斯拉智驾系统FSD（Full-Self Driving）将在今年内入华，华为又在近期发布了高阶智驾系统ASD 3.0正在冲击L3级智驾的消息——两条“鲶鱼”正在逼车企们补上智驾短板，应对新的竞争。百度更是在多个城市推广无人驾驶出租车，为商业化铺路。
据中国汽车工程学会预测，到2030年，在中国销售的汽车中，20%将是完全无人驾驶汽车，另外70%将采用先进的智能驾驶技术。
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激光雷达虽好，不是不能替代
利好接踵而至，而通向“圣杯”的技术路径已逐渐收拢至“重感知、轻地图”这一条上。我们常说的自动驾驶技术可以粗略分为三部分：感知、决策和执行。在感知环节，大多研发机构一开始选择了激光雷达、毫米波雷达和摄像头等多传感器组合，有些还加上了高精度地图；特斯拉则遵循“第一性原理”坚持纯视觉路线，一开始就以摄像头为主传感器，不使用激光雷达，甚至一度取消毫米波雷达，不过后来又在去年装上了4D毫米波雷达来弥补摄像头的不足。
维护成本高的高精地图在行业内的权重下滑已成共识，但关于硬件配置的选择仍然争论不休。在马斯克看来，激光雷达属于最终必将被抛弃的“拐杖”之一；但也有多位业内人士认为，实现高级别自动驾驶，激光雷达不可或缺。
理想汽车CEO李想曾形象介绍过激光雷达的作用，他认为，摄像头与毫米波雷达组合就像青蛙的眼，能察觉动态物体，但对静止物体反应迟缓。而激光雷达能向外发射并回收激光脉冲，通过测量激光到达每个物体和返回时所需时间，得到周围物体的立体信息，能快速构建出精准的三维环境模型。
激光雷达虽好，但成本太高，在目前市场激烈的价格战中，成了车企调整技术路线的最大动力。
一名头部激光雷达厂商销售人员曾透露，目前固态激光雷达的价格虽然一直在降，但大规模量产的成本仍然在500到1000美元（约为3600元到7200元人民币）之间，“如果车企瞄准的是15万到20万元这一竞争最激烈的车型区间，那对性价比的诉求会更突出。这些车企对智驾方案的预算大概只有4000元左右”。
“功能好、价格低、上车快”是目前车企对智驾驶方案供应商的要求，特斯拉的硬件示范显然更具吸引力。毕竟摄像头的成本比激光雷达低得多，毫米波雷达成本更是激光雷达的十分之一，且从稳定性、后期保养成本上看，本就是固态的毫米波雷达上车优势更大。那么“4D毫米波雷达+摄像头”的方案，替代激光雷达的技术优势又在哪？
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4D毫米波雷达+摄像头赢在哪？
车辆自动驾驶用的硬件探测器一般就四种：摄像头、超声波传感器、毫米波雷达和激光雷达。其中超声波传感器是通过送波器将声波向对象物发送，通过受波器接受这种反射波，来检测对象物的有无和距离对象物的距离，一般在车上就是用作倒车雷达，作用已经不是很大。
激光雷达与4D毫米波雷达性能对比
现在最常见的还是另外三种以电磁波感知环境的探测器。摄像头最接近人眼，拥有最高的解析度，能分辨颜色，但问题也在于它跟人眼太像，一旦出现雨雾雪或其他能见度降低的状况下，摄像头就不一定能捕捉到清晰的图像了。因此只用摄像头的“纯视觉方案”现阶段还是必须有辅助。
激光雷达利用近红外线激光，提供高角度解析的信息，其波长大约在905纳米，频段在100000GHz量级；而毫米波雷达是用电磁波，只不过是毫米级，其频段在30到300GHz之间，毫米波波长在1到10毫米之间。
这种天生的不同会带来天差地别的影响。一是激光雷达能够提供精度远高于毫米波雷达的信息，比如绘制出精细的3D点云影像用来辨识汽车、机车、脚踏车、行人，甚至于交通警察的指挥手势。
二是毫米波雷达要比激光雷达看得更远、更久。与近红外线激光相比，毫米波波长更长具备传输距离远、绕射能力强、穿透性更好等特点，尤其是天气对它的影响远小于光学感测器——水汽灰尘都会让激光衰减，所以激光雷达在雨雾天气，强光天气，有干扰情况下都不工作。而毫米波属于“极高频”，抗环境噪声干扰能力强，能全天候工作。
传统3D毫米波雷达仅有距离、速度、方位角三个测量维度，通道通常为3发4收或4发4收，只能在水平方向获取信息，没有多余通道在垂直方向布局天线。分辨率低，又没有物体高度信息，毫米波雷达才会如前所述，对静态物体不太敏感，以往主要用于测量距离和速度，在整个感知端的权重并不高。
但4D毫米波雷达不同，它拥有更多通道数，能够在垂直方向布局天线，因而增加了俯仰角度的信息捕捉能力。以前由于无法捕捉高度信息，智驾系统很容易误判天桥、限高架的高度，或者将井盖、减速带等判断为障碍物导致幽灵刹车，而4D毫米波雷达现在也可以形成点云图像信息，规避这些问题。
4D毫米波雷达成像精度还比不上激光雷达
点云密度越高，成像效果越好，4D毫米波雷达在这点上肯定还是比不过激光雷达，但是两者之间5到10倍的成本差距让这点劣势可以先放在一边。况且毫米波雷达也可以通过技术迭代，或者新的结构方案来提升性能，更好地配合摄像头。
但无论用什么感知方案，最重要的还是如何处理这些信息，也就是算法。正如中国电信重庆公司一级5G专家王刚所言，纯视觉路线不是捷径，实际上更难，它意味着智驾系统要处理大量图像视频信息，数据量庞大，车端和云端算力都非常重要，“厂商最终还是要在成本控制、技术领先和安全保障中找到平衡”。
