自動(dòng)駕駛的寒風(fēng)從Robotaxi吹到了激光雷達(dá)。

(資料圖)

一周前，全球首家激光雷達(dá)上市公司Velodyne宣布與另一激光雷達(dá)初創(chuàng)Ouster合并，行業(yè)為之震撼。

Ouster的創(chuàng)始人出自另一知名激光雷達(dá)公司Quanergy，是一家試圖以“固態(tài)”激光雷達(dá)顛覆行業(yè)的初創(chuàng)。而Velodyne則是行業(yè)曾經(jīng)當(dāng)之無愧的霸主，其生產(chǎn)的“大花盆”（機(jī)械式激光雷達(dá)）幾乎是行業(yè)的圖騰。

但寒冬之下，地主家也沒有余糧。兩家公司稱，投資人對自動(dòng)駕駛的熱情正在消減，必須抱團(tuán)降本增效。雙方合并后，將手握3.55億現(xiàn)金， 市值約4億美金，在此之前兩家公司的股價(jià)已經(jīng)跌去超過80%。據(jù)稱該合并的實(shí)際情況是Ouster低價(jià)并購Velodyne。

相比之下，國內(nèi)激光公司雖然都還處于賠本賺吆喝的階段，但因?yàn)橛腥谫Y在撐著，日子也算過得滋潤，以速騰、禾賽和圖達(dá)通為代表的企業(yè)都已經(jīng)綁定了小鵬、理想、蔚來這樣的大客戶，各種技術(shù)路線也在百花齊放，鹿死誰手，尚未可知。

那么，曾經(jīng)制霸行業(yè)的Velodyne是怎么淪落到要被并購的？其他公 司又能夠繞開Velodyne的坑成功上位嗎？激光雷達(dá)行業(yè)最大隱憂又是什么？

01

霸主隕落

Velodyne堪稱激光雷達(dá)行業(yè)中的傳奇。

2005年，美國音響大亨、Velodyne創(chuàng)始人大衛(wèi)·霍爾了解到美國國防部發(fā)起的無人駕駛挑戰(zhàn)賽，決定躬身入局，為無人駕駛汽車研發(fā)新的傳感器，一出手便開發(fā)了64線機(jī)械式激光雷達(dá)HDL-64，性能遠(yuǎn)超原本被廣泛使用的單線激光雷達(dá)，效果立竿見影。

短短兩年后，在新一屆無人車挑戰(zhàn)賽中，共有6款車完賽，其中5款安裝了Velodyne的HDL-64，包括攬得冠亞的車隊(duì)[1]。

Velodyne 64線激光雷達(dá) HDL-64

這場比賽成為美國乃至全球自動(dòng) 駕駛產(chǎn)業(yè)化的濫觴，參賽人員日后成為谷歌、Uber、福特等公司自動(dòng)駕駛項(xiàng)目的中堅(jiān)力量，Velodyne也近水樓臺(tái)，開始了對車載激光雷達(dá)的10年統(tǒng)治。

圖達(dá)通的CTO李義民曾說，如果不是霍爾，全球自動(dòng)駕駛行業(yè)的發(fā)展要延誤10-25年。

在2017年以前， Velodyne基本壟斷高性能車載激光雷達(dá)，其HDL-64即便報(bào)價(jià)8萬美元，主要是因?yàn)槿珯C(jī)械部件需要人工調(diào)校，耗時(shí)耗力，但即便如此，仍是有價(jià)無市，黑市上的價(jià)格一度炒到200萬元左右。2016年，百度向Velodyne投資7500萬美元，只為獲得優(yōu)先提貨權(quán)。

那段時(shí)期，自動(dòng)駕駛每年新增多少測試車，取決于Velodyne生產(chǎn)了多少枚雷達(dá)。

但在2016年開始的自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)熱潮中，全世界都意識(shí)到激光雷達(dá)的前景，幾年之間數(shù)十家初創(chuàng)涌入。在飽和的競爭下，Velodyne的王朝迅速衰退。在競對中，最讓Velodyne頭疼的是兩家中國公司：禾賽與速騰聚創(chuàng)。

2017年，禾賽科技推出40線激光雷達(dá)，同年速騰聚創(chuàng)16線激光雷達(dá)量產(chǎn)，兩家公司分別在中高、中低端與Velodyne開展競爭，以中國公司擅長的性價(jià)比爭奪客戶。

次年，Velodyne的16線產(chǎn)品應(yīng)聲降價(jià)50%。但禾賽、速騰繼續(xù)擴(kuò)大份額。2019年，Velodyne發(fā)起專利訴訟，但禾賽、速騰在繳納不菲專利費(fèi)用后繼續(xù)高歌猛進(jìn)。

2020年，當(dāng)Velodyne以激光雷達(dá)第一股的身份，在美股勉強(qiáng)SPAC上市時(shí)，全世界賣得最好的激光雷達(dá)其實(shí)是禾賽。

禾賽不少客戶如百度、文遠(yuǎn)知行是從Velodyne倒戈而來，原因不僅僅是價(jià)格，還有更快的產(chǎn)品更新和售后服務(wù)。

相較于禾賽，Velodyne在中國只設(shè)銷售部門，服務(wù)支持能力孱弱，文遠(yuǎn)知行COO張力就曾吐槽，Velodyne的激光雷達(dá)返修要寄到海外，全程需要1-2個(gè)月[2]，而國內(nèi)的公司可以提供7x24小時(shí)的保姆式服務(wù)，甚至是7天包退換[6]。

而技術(shù)的更迭讓Velodyne的處境變得更糟。

2020年后，乘用車智能駕駛的加速普及，催生了對車規(guī)級激光雷達(dá)的需求，這是一片大得多的藍(lán)海市場。但傳統(tǒng)機(jī)械式激光雷達(dá)內(nèi)部零件成百上千，且有大量活動(dòng)部件，可靠性無法滿足車規(guī)，減少活動(dòng)部件的固態(tài)/半固態(tài)激光雷達(dá)呼之欲出。

其實(shí)Velodyne早已看清趨勢，2017年便發(fā)布固態(tài)激光雷達(dá)原型產(chǎn)品，2020年又發(fā)布了“量產(chǎn)版本”。然而Velodyne并無固態(tài)激光雷達(dá)的生產(chǎn)制造經(jīng)驗(yàn)，公司管理層在上市后內(nèi)斗，創(chuàng)始人霍爾也被爆料疏于管理[3]，直到今天，Velodyne的固態(tài)激光雷達(dá)也沒登上量產(chǎn)車。

在車企的固態(tài)激光雷達(dá)定點(diǎn)訂單中，Velodyne份額僅2%

Velodyne轉(zhuǎn)型固態(tài)激光雷達(dá)的失利直接導(dǎo)致霍爾去年被董事會(huì)驅(qū)逐，管理層換血。與此同時(shí)，Velodyne本就不多的汽車行業(yè)客戶還很“佛系”，他們對激光雷達(dá)上車的時(shí)間表多排在2023年甚至更晚，遠(yuǎn)不如國內(nèi)車企這般激進(jìn)。

上市之后，Velodyne陷入持續(xù)虧損。多重利空之下，Velodyne江河日下，只能抱團(tuán)取暖。

Velodyne的遭遇其實(shí)只是一個(gè)縮影。去年以來，美股上市激光雷達(dá)公司股價(jià)普跌80%以上，不僅Velodyne被迫與Ouster合并，另一家Quanergy更是暴跌99%，慘被納斯達(dá)克除名。

當(dāng)太平洋東岸的業(yè)績一瀉千里，太平洋西岸的量產(chǎn)則穩(wěn)步推進(jìn)。

幸運(yùn)的是，中國激光雷達(dá)廠商的種子客戶是天然卷的造車新勢力。

在蔚小理狂熱的智能駕駛競賽下，自2021年以來，速騰、圖達(dá)通、禾賽的固態(tài)/半固態(tài)激光雷達(dá)相繼登上小鵬、理想、蔚來的量產(chǎn)車型。在這三對合作中，新勢力都對激光雷達(dá)的產(chǎn)品定義進(jìn)行了深度介入。其中蔚來更是親自上手，設(shè)計(jì)了圖達(dá)通獵鷹的電路板。

Velodyne實(shí)際上輸給了大洋彼岸充滿危機(jī)感和戰(zhàn)斗力的命運(yùn)共同體。

但行業(yè)遠(yuǎn)未到勝負(fù)已定的時(shí)刻。如果說車載激光雷達(dá)的商業(yè)化是一場100公里負(fù)重越野馬拉松，那些跑在最前面的玩家，也才剛剛沖過了第一個(gè)檢查點(diǎn)。

02

王座無人

Velodyne的遭遇是一個(gè)殘酷事實(shí)：盡管它比很多公司早將近10年進(jìn)入行業(yè)，卻沒有什么護(hù)城河。

其中的原因當(dāng)然有管理、商業(yè)乃至政治的，但歸根結(jié)底是技術(shù)的：過去幾年中，車載激光雷達(dá)的主要市場從Robotaxi向乘用車遷徙，形態(tài)從機(jī)械旋轉(zhuǎn)式轉(zhuǎn)向固態(tài)/半固態(tài)。以機(jī)械激光雷達(dá)起家的Velodyne，未能順利完成這場高難度的技術(shù)與產(chǎn)品重構(gòu)。

但那些將Velodyne趕下王座的挑戰(zhàn)者們同樣如履薄冰。因?yàn)檎麄€(gè)行業(yè)的技術(shù)路線多樣，且快速發(fā)展、切換，嘗試構(gòu)筑壁壘的技術(shù)豪賭，很可能會(huì)變成一場輸光底褲的梭哈。

這種不確定性具體表現(xiàn)為，在激光雷達(dá)的各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)中——從測距模式，到激光發(fā)射、掃描、接收模塊，幾乎每一項(xiàng)都沒有收斂出一個(gè)最優(yōu)解，而是有多條各有優(yōu)劣的道路供企業(yè)選（du）擇（bo）。

由此，行業(yè)中出現(xiàn)了百花齊放的場景：行業(yè)中有數(shù)十家公司，而幾乎每家公司都通過技術(shù)排列組合，拿出不同于別家的方案。

典型的例子是，激光雷達(dá)“國產(chǎn)三杰”禾賽、速騰、圖達(dá)通的首款乘用車激光雷達(dá)AT128、M1、獵鷹雖然前后腳上車，但技術(shù)查重率很低。

其中速騰M1偏向使用更成熟的零部件，已多次迭代提高部件集成度，理論成本低，適合扮演價(jià)格屠夫。

禾賽AT128在光源上啟用了新的VCSEL陣列，追求零部件的半導(dǎo)體化，盡量減少運(yùn)動(dòng)部件，有利于產(chǎn)品可靠性。

圖達(dá)通獵鷹則講求大力出奇跡，用更大的體積、功率（以及更貴的零部件）換取更高的性能，看得更遠(yuǎn)，分辨率更高。

在數(shù)十乃至上百萬臺(tái)激光雷達(dá)交付驗(yàn)證前，沒人知道哪家的方案會(huì)勝出，或者三者會(huì)劃分出市場的三個(gè)檔次，抑或其他公司攜突破性技術(shù)將他們掃進(jìn)故紙堆——火熱的激光雷達(dá)從光學(xué)、光通信、半導(dǎo)體延攬了大量人才，這不是一個(gè)缺少新技術(shù)的行業(yè)。

對激光雷達(dá)企業(yè)來說，更確切的答案是盡快以足夠低的成本登陸更多的智能電動(dòng)汽車，并保證這種精密光學(xué)設(shè)備在復(fù)雜車輛環(huán)境上的可靠性，盡可能讓自己的方案成為事實(shí)上的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

因此，跑在前列的激光雷達(dá)企業(yè)聚焦于兩個(gè)關(guān)鍵詞：工程化與制造。

禾賽科技CEO李一帆在接受《九章智駕》訪談時(shí)稱， 禾賽負(fù)責(zé)工程化的CTO向少卿統(tǒng)管上千人，而他與首席科學(xué)家各管百來人。去年5月，禾賽投開始自建“麥克斯韋”激光雷達(dá)超級工廠。

無獨(dú)有偶，速騰聚創(chuàng)上周也與立訊精密成立合資制造公司“立騰創(chuàng)新”——兩者試圖帶頭將無休止的技術(shù)競賽拉回精密制造的量產(chǎn)比拼。

即便如此，激光雷達(dá)短期內(nèi)仍然是一門燒錢的生意。禾賽麥克斯韋超級工廠投資2億美元，規(guī)劃年產(chǎn)能百萬臺(tái)。今年9月29日，禾賽才宣布車規(guī)激光雷達(dá)的月交付量剛剛突破一萬臺(tái)——這已經(jīng)是速度最快的頭部玩家。

而在2天后，特斯拉一年一度的AI Day召開，馬斯克把寒氣傳遞給了每一家激光雷達(dá)公司。

03

最大敵人 并非同行

一個(gè)容易被忽略的事實(shí)是，激光雷達(dá)公司們最大的敵人不是同業(yè)的競爭對手，而是攝像頭，更準(zhǔn)確地說，是那些研發(fā)純視覺自動(dòng)駕駛的公司，特斯拉是這一陣營的話事人。

在過去幾年中，馬斯克多次Diss激光雷達(dá)，認(rèn)為后者是自動(dòng)駕駛的“拐杖”，任何依靠激光雷達(dá)的人都會(huì)失敗。但一直以來，大多數(shù)從業(yè)者對激光雷達(dá)的態(tài)度都是“你噴你的，我用我的”。這是因?yàn)?，不要激光雷達(dá)的純視覺自動(dòng)駕駛高度依賴深度學(xué)習(xí)，在環(huán)境感知上一度存在重大缺陷：

一方面，攝像頭本身并非全天候傳感器，雨雪霧天與夜間難以正常工作；另一方面，在此前的視覺算法框架中，被攝像頭拍到的物體必須被識(shí)別，才能被系統(tǒng)認(rèn)為存在。這導(dǎo)致純視覺自動(dòng)駕駛在應(yīng)對沒訓(xùn)練過的障礙物、靜止物體時(shí)表現(xiàn)極不穩(wěn)定，常常漏檢、誤檢。

而激光雷達(dá)無需經(jīng)過訓(xùn)練，也能通過準(zhǔn)確的測距探測到障礙物，為自動(dòng)駕駛提供保障。

因此，智能駕駛行業(yè)此前的主流看法是，應(yīng)該搭建多傳感器融合的感知系統(tǒng)，讓攝像頭與激光雷達(dá)優(yōu)勢互補(bǔ)。然而，激光雷達(dá)的硬件優(yōu)勢正在被特斯拉通過軟件算法的優(yōu)勢漸漸拉平。

在今年AI Day上，特斯拉詳盡介紹了占用網(wǎng)絡(luò)（Occuppancy Network），這一算法能夠基于二維圖像，高精度高實(shí)時(shí)性地還原三維世界，不僅能感知物體的體積，也能判別其動(dòng)靜狀態(tài)。這與激光雷達(dá)的能力實(shí)質(zhì)上沒有什么不同。

上圖為激光雷達(dá)感知，下圖為占用網(wǎng)絡(luò)感知

如果攝像頭能夠成為激光雷達(dá)的平替，后者的生存空間將岌岌可危。

理想今年在大力加碼基于視覺感知的智能駕駛。而在占用網(wǎng)絡(luò)公開后，理想更是率先長他人志氣——CEO李想在微博上稱，激光雷達(dá)的本質(zhì)就是占用網(wǎng)絡(luò)。據(jù)說小鵬智能駕駛負(fù)責(zé)人吳新宙也私下告知激光雷達(dá)廠商，要準(zhǔn)備轉(zhuǎn)型。

不過，行業(yè)中并不全是特斯拉的追隨者。到今年年中，速騰聚創(chuàng)拿下了超過40個(gè)激光雷達(dá)車型定點(diǎn)，禾賽也聲稱，來自主機(jī)廠的前裝定點(diǎn)有數(shù)百萬臺(tái)之多。更多的車企則在觀望：激光雷達(dá)用不用，取決于它夠不夠便宜，性能夠不夠穩(wěn)定。

在此之前，車規(guī)級激光雷達(dá)的價(jià)格已經(jīng)從上萬元，被壓縮到了3000余元，但相比于幾百元一枚的高清攝像頭，激光雷達(dá)的身價(jià)仍然讓絕大多數(shù)車型難堪重負(fù)。將價(jià)格再降一個(gè)數(shù)量級，是車企們對激光雷達(dá)的殷切希望，也是大規(guī)模裝車的前提條件。

一場攝像頭與激光雷達(dá)相互偷家的暗戰(zhàn)實(shí)際上已經(jīng)打響。

激光雷達(dá)的戰(zhàn)略目標(biāo)是降本，按照李一帆的展望，激光雷達(dá)最終的價(jià)格將是攝像頭的2-3倍[4]；而攝像頭的戰(zhàn)略目標(biāo)則是提效，讓視覺算法精度、置信度更高，盡可能逼近激光雷達(dá)。

當(dāng)下，兩者共存的聲音仍是主流，但在這場競速賽中，作為新興傳感器的激光雷達(dá)面對著更大的隱憂——歷史上決定一項(xiàng)新技術(shù)興衰的首要因素常常不是其理論性能的先進(jìn)性，而是對既有技術(shù)、設(shè)施的調(diào)用能力，翻譯一下就是，生態(tài)。

比之激光雷達(dá)，攝像頭的生態(tài)完善而龐大。

基于圖像的計(jì)算機(jī)視覺向來是AI顯學(xué)，傳感器（攝像頭）的保有量最大，數(shù)據(jù)量最多，人才最為密集。這種優(yōu)勢直接繼承到了智能駕駛領(lǐng)域，眼下絕大多數(shù)智能駕駛功能，都是由攝像頭+視覺算法完成，或者至少以攝像頭為主。這帶來的是完整的數(shù)據(jù)閉環(huán)，以及視覺算法極高的進(jìn)化速度。

相較之下，激光雷達(dá)的生態(tài)建設(shè)尚在初級階段，數(shù)據(jù)與人才更少，算法也更加稚嫩。甚至于，因?yàn)槿搜凼煜さ氖菆D像而非點(diǎn)云，造成激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)標(biāo)注效率要比圖像更低，要價(jià)更高：一幅圖像的標(biāo)注通常耗時(shí)數(shù)十秒、開價(jià)幾毛錢，而一幅激光雷達(dá)點(diǎn)云的典型標(biāo)注成本則是數(shù)分鐘、十元起[5]。

這些差異的根源可能要追溯到文明形成甚至人類的遠(yuǎn)古祖先進(jìn)化出眼睛。

特斯拉前AI總監(jiān)Andrej 近日在一場播客中稱，人類打造的人工世界，是從便于人眼感知的角度出發(fā)而建，視覺傳感器天然地會(huì)因此居于核心地位。想明白了這一點(diǎn)的特斯拉，每年都在突破視覺智能駕駛的天花板，就在三天之前，特斯拉開始在北美推送FSD V11。

這意味著激光雷達(dá)要打一場不對等的戰(zhàn)爭。面對快速進(jìn)化的對手，激光雷達(dá)如果要在自動(dòng)駕駛中爭得一席之地，需要跑得更快，與下游的合作更加緊密，盡快突破“成本、性能和穩(wěn)定性”的不可能三角。

參考資料：

[1] It Began With a Race…16 Years of Velodyne LiDAR，Velodyne

[2] 誤判、逆襲、翻車，激光雷達(dá)十年上車路，晚點(diǎn)LatePost

[3] LIDAR maker Velodyne boots its founder after an investigation into ‘inappropriate’ behavior，The Verge

[4] 一個(gè)激光雷達(dá)頭部玩家對從1到10的思考——九章智駕對話禾賽CEO李一帆，九章智駕

[5] 十年燒了千億美元，無人車依然無路可走，晚點(diǎn)LatePost

[6] 激光雷達(dá)的廝殺18年：西方“諸神黃昏”，東方“新王隱現(xiàn)”，HiEV大蒜粒車研所

關(guān)鍵詞： 激光雷達(dá) velodyne