超越华为，位居世界第二，80后哈工大博士做出一个IPO

据媒体报道，智能激光雷达系统（Smart LiDAR Sensor System） 科技 企业速腾聚创（RoboSense） 日前筹备明年在香港上市，计划募资10亿美元。

据悉，前 汽车 之家CFO邹钧日前已经出任速腾聚创CFO，预计是要操盘速腾聚创上市。邹钧曾担任中国比克电池、GCL公司、当当、创梦天地担任CFO，操盘过 汽车 之家香港上市，有丰富的操作公司上市经验。

公开资料显示，速腾聚创创立于2014年，总部位于深圳，它是目前全球唯一实现第二代智能固态激光雷达车规量产交付的企业，并已获得多家车企定点，涵盖小鹏 汽车 、比亚迪、广汽埃安、威马 汽车 、极氪、智己等多款车型。

38岁的邱纯鑫是速腾聚创的创始人，创业前，在哈工大机电工程与自动化学院读博士。

而速腾聚创的前身是邱纯鑫的户外移动机器人环境感知课题小组，主要研究方向是如何让在野外工作的机器人提取环境信息。

由于课题中用到激光雷达和深度视觉摄像头是必不可少的设备，但是国内在这方面几乎是一片空白，邱纯鑫从中发现了商机。于是在完成课题后，擅长算法的一帮哈工大课题成员决定出来做产品。邱纯鑫以课题组为初始团队，创立速腾聚创，并试着自己开发机器人视觉解决方案，主攻激光雷达。

用搞科研的精神，速腾聚创很快就做出了产品。2015年，速腾聚创的静态单线雷达产品已经可以批量出货，但是由于当时无人驾驶刚刚兴起进入 汽车 市场并不现实，邱纯鑫便将目光瞄准了家装建筑行业，依托静态单线雷达速腾聚创打造了第一款产品Seeker（非实时三维激光扫描仪），落地场景测绘领域。Seeker能够直接扫出房间的室内建模图，设计师只需要在这个基础上内部设计并渲染即可出效果图，当天给出设计方案，大大提高了家装设计的出图效率。

进入建筑行业后，邱纯鑫通过市场调查发现，随着VR的火爆，全景看房渐渐成为房产中介行业的一个热门趋势，各种大大小小的房产经纪公司都在寻找包括全景相机在内的VR看房解决方案。因而，相比需要完善解决方案的三维静态激光雷达，配合静态三维激光雷达做纹理色彩信息的全景摄像头竟可能是个更快落地的需求。

于是邱纯鑫马上成立全景看房的项目小组，并上线了第二款产品IPANO，产品取名为“看房神器”，是一款全景相机，可对房子进行全景拍摄，满足VR看房的需求，针对房产中介低效的工作现状，提高看房效率和成交匹配率。2015年底，这款产品便在北京、上海、四川等地打开了市场，也给企业带来了可观的现金流。

但是，“看房神器”并非速腾聚创的愿景所在，彼时谷歌和特斯拉都已经开始为无人驾驶摇旗呐喊，无人驾驶无疑是激光雷达未来最具想象力的市场。

2016年，邱纯鑫把这套摄像头方案的产品剥离独立的小组运作，而公司主力依然在激光雷达。

激光雷达开发不易，最简单的激光雷达也需要翻越光学、高速数据处理技术、测距算法、结构设计、电机控制五座大山，从单线到多线的提升，除了电机控制技术变化不大之外，其他四项的难度都是指数上升，因而在全球范围内，能做出稳定可用的多线激光雷达的厂商屈指可数，但是速腾聚创却飞速前进。

2016年10月份，速腾聚创便研发出了16线的机械式激光雷达RS-LiDAR。2017年9月份又完成了32线的量产，紧接着10月，速腾聚创又发布MEMS固态激光雷达，并于2018年5月，联合阿里巴巴旗下的菜鸟推出了基于MEMS的无人物流车。

2019年12月，速腾聚创通过 汽车 行业的IATF 16949质量管理体系认证，这也意味着拿到了进入全球 汽车 市场的“通行证”，完全具备了向OEM、Tier 1等公司供货的资质。

2020年12月，速腾聚创生产的全球首批车规级MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1，已批量出货，发往北美。

2021年，速腾聚创在全球范围内率先实现固态激光雷达SOP版的完全锁定，并在Q2启动SOP后，领先全行业，首次实现第二代智能固态激光雷达的车规量产交付。

如今，速腾聚创作为全球唯一实现第二代智能固态激光雷达车规量产交付的企业，引领激光雷达行业进入“量产元年”，带动智能固态激光雷达在众多 汽车 品牌的前装车规量产的同时，邱纯鑫也将收获一个IPO。

无人驾驶的传感器路径中，有摄像头、毫米波雷达、激光雷达这三种解决方案。

摄像头成本低廉，图像算法相对比较成熟，但获取准确的三维信息较难，受环境光限制比较大。而毫米波雷达对雨雾天气有穿透性，但无法精准辨别目标，只能应用于简单的场景中。

激光雷达的探测距离比摄像头远，能够准确的获取物体的三维信息，而且探测到的数据量远超过毫米波雷达，所以它成为了目前无人驾驶厂商最钟爱的环境感知解决方案。

但是，激光雷达极高的价格却成为了行业的拖累。

谷歌、百度采用的Velodyne 64线机械式激光雷达售价70万人民币左右，16线机械式激光雷达也达到5万元，一台200万元的无人驾驶车辆，激光雷达的成本就占到30%—40%。

早期，能够生产满足无人驾驶需要的激光雷达的企业只有Velodyne一家，该公司的产品主要为机械式激光雷达，由于机械式激光雷达需要通过不断旋转发射头，达到动态3D扫描的目的，需要配置体积以及重量大的旋转部件，因而造价较高，体积大，寿命一般在1-2年，很难应用在规模量产车型上。

直到混合固态激光雷达的出现，开始打破这一现状。2015年4月，美国的SAE（Society Autonative Engineer）大会上，创业公司Quanergy横空出世，宣布将于次年推出混合固态激光雷达，价格在250美元左右。

混合固态激光雷达将采用与Velodyne机械雷达完全不同的技术，依靠MEMS微振镜来控制激光的发射角度，从而代替机械旋转结构，在降低成本的同时，还可以缩小激光雷达体积，提高分辨率、可控性及稳定性。

这也打破了Velodyne的垄断地位，2018年前后，Velodyne在无人驾驶激光雷达领域占据近80%市场份额。随着许多公司纷纷布局混合固态激光雷达这一领域，Velodyne市场份额近年来持续下降。

深圳孕育的又一家 科技 巨头。 华为、腾讯等巨头相比，速腾聚创相对较年轻，自2014年成立以来迄今只发展了短短7年时间。

在激光雷达细分赛道，速腾聚创力压华为、大疆等厂商，高居国内第一，全球排名第二。 Yole发布的《2021年 汽车 与工业领域激光雷达应用报告》报告显示，法雷奥排名第一，占比 28%； RoboSense(速腾聚创)占比10%，排名第二 ；Luminar、Livox（大疆）、电装、大陆、Cepton五家厂商以7%占有率，并列第三；紧随其后的是Innoviz、Ibeo、Innovusion、华为、禾赛 科技 、Innovusion（图达通）、Velodyne，占有率均为3%。

目前，国内禾赛、速腾、华为、大疆等厂商相对领先，禾赛 科技 、速腾聚创等均有机械式、混合固态式等产品布局，对OPA、FLASH等纯固态式方案亦正在加紧研发，这其中，速腾也是率先进入第二代混合固态激光雷达量产阶段的代表。

基于成本的降低，激光雷达大规模量产和商用可能会更快到来。根据美国联合市场今年的报告预测，到2022年，全球激光雷达市场规模或将达到9212亿美元，年复合增长率达185%。

在国内，随着 汽车 产业“新四化”转型升级不断提速，“十四五”国家信息化规划也提出实现L3级以上高级自动驾驶应用，随着自动驾驶级别的提升，单车装载的激光雷达数量会越来越多。

国内的智能电动 汽车 企业们已经迫不及待地开启了激光雷达前装量产的比拼，从20多万级别的小鹏P5到高端豪华车型高合HiPhiZ等，激光雷达似乎已经成为了 汽车 智能化的最新标签，进入爆发前夜。

天眼查显示，成立以来，速腾聚创已经获得10轮融资，投资方包括阿里巴巴旗下的智慧物流平台菜鸟网络、上汽集团旗下的投资平台尚颀资本、北汽集团、海通证券、复星、东方富海、昆仲资本、粤民投等。

从过往融资来看，速腾聚创获得了来自 汽车 产业等巨头的诸多加持，且与车企及同行不乏战略合作。2021年12月，RoboSense此次获得比亚迪战略投资，将进一步深度融入智能新能源 汽车 产业生态“朋友圈”。

值得注意的是，此前，国内另一激光雷达龙头禾赛 科技 早就于2021年1月向上交所提交科创板上市招股书，不过，禾赛 科技 也于2021年3月5日递交文件，申请撤回IPO申请，另行谋划上市时机。

随着禾赛 科技 终止上市，也在一定程度上为整个行业的乐观心态打上问号。一位 汽车 分析师表示，目前国产激光雷达核心技术难点在于过车规，且价格需要继续降低。车厂选择供应商首要条件是通过安全测试，其次是供应链的要求，需要满足在车辆生命周期内都能稳定供货。

不过，禾赛 科技 ipo进程受阻并不影响资本市场对其看好，冲刺资本市场折戟后不久，禾赛 科技 就收到了一众资本的争相加持。2021年6月。禾赛 科技 宣布完成超过3亿美元的D轮融资，领投方包括高瓴创投、小米集团、美团、中信产业基金，同时参与该轮融资的还有华泰美元基金，以及老股东光速中国、光速全球、启明创投等，背后资本方也是众星云集，自动驾驶赛道的火热程度可见一斑。

激光雷达产业主要上市公司：目前国内激光雷达的上市公司主要有北京万集科技(300552)、中海达(300177)、永新光学(603297)。

1、 中国激光雷达行业龙头企业产品对比

目前国内激光雷达领先企业有禾赛科技、速腾聚创、Livox、镭神智能、一径科技等。其中禾赛科技PandarGT与速腾聚创RS-LiDAR-M1为企业最新固态产品，均采用MEMS技术。从最大扫描范围来看，PandarGT可达300米(10%反射率)，而RS-LiDAR-M1仅200米。从可视角度来看，RS-LiDAR-M1的FOV为120/25度，均超过PandarGT的60/20度。综合来看，两款产品各有千秋。

2、禾赛科技：名校光环，造就资本市场的宠儿

禾赛科技三位创始人分别就读于上海交通大学、斯坦福大学;清华大学、伊利诺伊大学;清华大学、斯坦福大学。并分别取得博士、双学位硕士等学历。豪华的名校阵容创造出资本市场的宠儿：2014年，禾赛科技成立，并分别于2015年、2017年、2018年、2020年、2021年完成5轮融资。在资金的推动下，公司分别于2017年、2019年、2020年推出40/64/128线激光雷达，达到国际领先水准。

3、禾赛科技：激光雷达业务布局及合作现状

——激光雷达主营收入区域构成：境外是重点布局区域

截至2020年末，禾赛科技主营业务收入布局主要分布于北美，其次是中国大陆。其境外主要与老牌激光雷达厂商Velodyne、Luminar、OUSTER等进行竞争，境内与速腾聚创、一径科技等企业竞争。

——激光雷达生产：产能迅速扩张，产能利用率保持稳定

截至2020年9月，禾赛科技产能、产量呈上升趋势。从增长趋势来看，2017-2019年间，禾赛科技的产能由400台增加至6188台，产量由352台增长至5408台;产能利用率保持在84%-88%之间。

根据禾赛科技官网信息汇总，公司合作伙伴有：上汽智能重卡、百度Apollo、小马智卡、一汽集团、BMW、美团、Kodiak汽车等多家企业。

4、禾赛科技：激光雷达业绩涨势迅猛

从激光雷达业务的经营情况来看，2017-2019年，禾赛科技的激光雷达业务收入稳步增长，2019年激光雷达收入25亿元，占总营业收入的比重呈先增后降趋势。2020年1-9月激光雷达业务占比大幅减少，这主要是由于受到新冠疫情的影响。

售价方面，2017-2019年，禾赛科技激光雷达销售均价在10-11万元/套浮动，2020年较低价格的PandarQT销售占比上升，因而销售均价有所下降，为894万元/套。

在毛利率方面，2017-2020年，公司毛利率保持在70%以上。这是由于该行业的技术与人才壁垒较高，产品研发及量产所需的资金投入规模大，且公司产品性能优越、市场认可度高。

5、禾赛科技：自主设计芯片是未来发展方向

禾赛科技通过开发无人驾驶高线数激光雷达积累了高性能激光雷达的核心技术，并预判行业终局中激光雷达的高性能、低成本化和高可靠性会是机器人和量产车ADAS市场最重要的核心能力，高性能、低成本、高可靠性的关键效途径是芯片化。于是公司在2017

年底部署芯片技术发展方向，成立芯片部门，根据产品上积累的系统需求定义芯片参数，自主设计芯片。未来禾赛科技将进一步加大在芯片和算法领域的研发投入，强化规模化生产能力，为激光雷达的市场需求爆发打好基础。

以上数据来源于前瞻产业研究院《中国激光雷达行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

没有品牌。根据查询装饰百科网显示，成都创美特窗饰有限公司于2015年04月28日成立。法定代表人郭兰芳，公司经营范围包括：销售窗饰及材料、电子产品、装饰材料、五金交电，暂无自身的品牌。

文｜ 刘皖媛

编辑｜施智梁

先不论车企宣传语里L29还是L3+，汽车里的传感器的确是越装越多了。

无人驾驶全球领军者Waymo的第五代自动驾驶系统共有40个传感器，其中包含29个摄像头、6个毫米波雷达和5个激光雷达。国内造车新势力们在汽车智能化、自动化上也不遑多让，蔚来ES8搭载了23个传感器，小鹏P7的数量则是31个，超过特斯拉。

随着汽车智能化变革的到来，全球的汽车科技公司，无论大小，都在致力于去掉汽车的方向盘，或者部分减弱人类驾驶员的作用。有的玩家在勇攀高峰进击L4级自动驾驶，有的循序渐进从L1和L2级自动驾驶做起，但车载传感器解决方案的市场蛋糕已经越做越大。

市场研究公司Yole Développement发布的《2020年自动驾驶传感器报告》预测，用于自动驾驶车辆的传感器将在未来15年内以51%的年复合成长率增长，感测硬件的总营收将在2032年达到170亿美元，约合人民币1115亿元。

车载传感器的千亿级市场里，中国在研发和市场占有率上失了先机，摄像头、毫米波雷达和激光雷达等车载传感器行业被外商品牌垄断多年，但已经有部分国牌摩拳擦掌，力图夺回国产传感器的江湖地位。

摄像头、毫米波雷达、激光雷达如何让汽车像人类一样感知环境？只依靠图像识别能让汽车达到全无人驾驶的级别吗？车端之外，路端传感器将怎样帮助自动驾驶汽车更快实现落地？

与传统汽车相对比，自动驾驶汽车的感知系统的主要工作是替代人类驾驶员的视觉系统：通过将感受的信息按照特定规则转为电信号，传输到汽车的中央控制单元协助汽车自动驾驶。

自动驾驶归根结底是要让汽车变得智能，而关于人工智能如何帮助人类，业内常有这样的说法：当前人工智能系统所擅长的领域与人类所擅长的领域恰恰相反。人类的逻辑分析能力远超AI，但人类在记忆和大数据分析等领域却与AI相差甚远。

汽车感知系统也存在这样的现象。人类司机只需凭借常识和认知即可识别道路上的行人、车辆、信号灯等，并对应做出加速减速、转向等决策。而计算机想要完成同样的操作却非常困难，感知、识别就是第一大关。

目前自动驾驶的核心传感器包括车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达，在ADAS系统中主要以摄像头与毫米波雷达为主，而激光雷达则已成为大部分L3级以上自动驾驶汽车的必选品。

车载摄像头，扮演的是人类“眼睛”的角色。

▲ 图源于网络

作为自动驾驶里最不可或缺的一个传感器，摄像头能分辨出障碍物的大小和距离，识别行人、车道线、交通标识等，并将图像信息通过算法分析，实现众多预警和识别功能，如行人警示、车道保持、交通信号灯识别等等。根据镜头个数的不同，摄像头可以分为单目、双目和多目摄像头。

摄像头的主要优点在于其分辨率高、成本低，人眼能够快速捕捉海量信息，摄像头也能够获取丰富的信息，但和人眼一样受视野和环境影响。一个单目摄像头最多能捕捉到50°范围内，能观察的距离有限；在夜晚和雨雪等恶劣天气下摄像头的性能会迅速下降。

2018年3月，Uber的一辆自动驾驶汽车在亚利桑那州与一名横穿马路的女士相撞并致其死亡，主要原因是由于夜里光线条件差，经过的路段又处于阴影中，没有准确辨认行人。

毫米波雷达弥补了摄像头的缺陷。相比人类的眼睛，它更像是蝙蝠的耳朵：蝙蝠几乎不靠眼睛，而是通过耳朵发射超声波、根据其反射的回音辨别物体、避开障碍飞行，因此也不受光线条件影响。

与蝙蝠飞行原理相似，毫米波雷达使用天线发射波长1-10mm、频率24-300GHz的毫米波，通过处理目标反射信号获取汽车与其他物体相对距离、相对速度等环境信息，并根据信息对目标追踪分类，由电子控制单元结合车身动态信息进行决策。

毫米波雷达的优势在于抗干扰能力强，对降雨、沙尘、烟雾等离子的穿透能力高于激光和红外，但也存在如信号衰减大、易受到建筑物等阻挡、传输距离短等缺陷。

激光雷达与雷达工作原理类似，但其最大优势在于能够利用多谱勒成像技术，创建出目标清晰的3D图像。

通过测量激光信号的时间差和相位差确定距离，并利用此过程中收集到的目标对象表面大量密集的点的三维坐标、反射率和纹理等信息，快速得出被测目标的三维模型以及线、面、体等各种相关数据，以达到环境感知的目的。

国产激光雷达制造商禾赛科技安全及质量工程部总监赵鑫告诉出行一客（ID:carcaijing），激光雷达是汽车要实现自动驾驶不可或缺的传感器，尤其是针对L4级以上。激光雷达的优势明显，分辨率高、精度高、抗干扰能力强。激光雷达线数越多，测量精度越高，安全性就越高。

“无论是探测精度、信息丰富程度和对外界的实际感知，对于无人车来说都是必不可少的。”赵鑫表示。

激光雷达属于精密仪器，工作原理涉及多个专业学科，尤其是顶级的头部企业在相关领域都有多年的深耕和积累，且成熟的产品具备很高的精度，导致激光雷达成本较高、价格更贵。但是作为自动驾驶汽车上的智能硬件，整个自动驾驶行业的发展和产业链的打通与合作成为助推激光雷达降本的重要力量。

另一方面，越多线数的激光雷达所能感知的环境细节越多，其接收的点云数据量越丰富，对硬件和软件的能力要求也越高，拥有足够的计算能力来处理传感器捕捉的环境信息，已成为自动驾驶解决方案中的重要一环。

车载传感器行业曾是海外厂商绝对统治的江湖。

随着自动驾驶技术逐步推广，车载摄像头、毫米波雷达和激光雷达市场需求亦快速提升。由于技术壁垒高、对硬件与软件系统均有较高的要求，外资Tier1们无论是研发还是品牌信赖度、市场占有率上都有着明显的先发优势。

以摄像头为主导的图像识别技术供应商中，以色列公司Mobileye占据绝对优势位置。Mobileye为整车厂提供“车载摄像头+算法+视觉处理芯片”的整体解决方案，2019年手握全球26个车企45个合作项目，并新获得22款车型的超1600万辆订单，市场渗透率超过70%。

而在毫米波雷达领域，由于软硬件关键技术被外商垄断，全球毫米波雷达市场主要由博世、法雷奥、海拉、大陆、德尔福、电装等国际巨头厂商主导。据中国高科技行业综合门户OFweek统计，2018年全球毫米波雷达市场出货量前三的企业为博世、大陆和海拉，市场占有率分别为19%、16%和12%。

激光雷达的市场垄断更加明显，曾掌握核心技术的美国Velodyne科技公司几乎是激光雷达的代名词。成立于1983年的Velodyne一度是国内全无人驾驶技术公司的唯一选择，与谷歌、通用汽车、福特、Uber、百度等都有合作，占据了车载激光雷达大部分的市场份额。

近年来，伴随着中国的汽车智能化浪潮，车载传感器的蛋糕越做越大，国牌挑战者们也随之崛起。

近日召开的2020世界智能网联汽车大会上，《智能网联汽车技术路线图20》正式发布，规划称我国到2025年L2级、L3级自动驾驶的智能网联汽车占汽车总销量达50%。中信证券预测，传感器需求将呈指数级增长，汽车传感器市场有望在2023年突破340亿元。

三种传感器的国内供应商们正力图夺回外资Tier1们的市场份额。

Mobileye封闭的“黑盒子”模式对车企的研发限制极大，却也给了国内摄像头解决方案供应商们弯道超车的机会。Mobileye将算法与芯片“捆绑销售”，合作的下游厂商只能获取其输出的信号，但不知道具体的识别算法，也不能针对性地修改算法。另一方面，Mobileye还未能证明其在更高级别自动驾驶系统的运算和多传感器整合能力。

在摄像头系统解决方案上，中国的德赛西威、百度Apollo、华为等厂商已有布局。德赛西威是站在小鹏、理想两家车企背后的自动驾驶系统供应商，也是英伟达在中国支持的第一家本土自动驾驶Tier1。

小鹏汽车告诉出行一客（ID:carcaijing），小鹏 P7 搭载的自动驾驶辅助感知系统充分考虑了中国本土路况对感知能力的要求。小鹏P7摄像头数量足有11个，但结合英伟达 DRIVE Xavier 计算平台和德赛西威开发的自动驾驶域控制器IPU03，算力可达 30 TOPS（万亿次/秒），足以达到处理海量数据信息的算力要求。

此外，一大批视觉感知技术公司也涌现出来，如MAXIEYE、极目智能、MINIEYE等，从视觉感知、环视感知等不同角度切入。尽管距离Mobileye仍有差距，但随着国内公司的积极研发并实现量产，这一差距正在缩小。

走在国内毫米波雷达前列的公司有德赛西威、华域汽车、森斯泰克等，但中国车载毫米波雷达行业尚未掌握核心技术，市场渗透率依然较低。数据显示，大陆、博世和德尔福仍占据我国77GHz雷达市场80%以上的出货量。

“毫米波雷达最早应用在军事领域，国外很早就开始研发并应用在了汽车领域，尤其是对77GHz的技术封锁下，国内品牌很难突破。这些外商Tier 1已经与车企建立了长期稳定的合作关系，国产品牌很难绕过他们去和OTM合作，因为别人已经有很全面的应用方案了。”同济大学汽车学院人车关系实验室汽车产业专家王小斌告诉出行一客（ID:carcaijing）。

另一个限制在于摄像头和毫米波雷达的技术相对成熟，成本较低，价格也比激光雷达便宜很多，国产品牌很难从性价比入手。

从产业链的价值分配来看，激光雷达由于技术壁垒、厂家稀缺，产业附加值更高。

激光雷达是三种传感器中成本最高的一种，也是高级自动驾驶必不可少的组成部分，过于一直是卖方主导定价，但近年来国产品牌在激光雷达领域已呈现后来者居上的势头：禾赛科技和速腾聚创等国内玩家都推出了不同的产品线和解决方案，在满足车规级要求同时主打性价比，以价格优势抢占Velodyne市场份额。

同样规格的国产机械式激光雷达比Velodyne便宜得多。Velodyne的64线激光雷达售价一度达到10万美元，降价后也需五十多万人民币，而禾赛在今年1月推出的64线产品PandarQT建议零售价定在了4999美元。

赵鑫认为，尽管目前限制全无人驾驶车落地的因素还有很多，但对于运营公司来说成本也许不是排在第一位的，性能是否达标、稳定可能更加重要。

“推出承载更多信息量的激光雷达能加快Robotaxi运营的落地。有的激光雷达探测距离有200米，但实际上感知距离到不了200米，都可能导致无法感知或者感知错误。”赵鑫表示。

事实上，不仅仅是国内滴滴、小马智行、文远知行的全无人出租车装上了禾赛的激光雷达，国牌正打入硅谷。截至2019年，加州DMV获得自动驾驶牌照的公司中，有超过一半是禾赛的客户。公开信息显示，全球自动驾驶测试里程排名前15的公司中，有12家选择禾赛的产品作为主传感器，包括通用Cruise、Zoox、Aurora等曾与Velodyne深度合作的顶级自动驾驶企业。

车载传感器如何组合、为高级辅助驾驶甚至L4级以上全无人驾驶提供解决方案，多年来一直有着两种不同的路径。

第一种是由摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本元件组成，构成纯视觉计算，典型代表为特斯拉、Mobileye等，另一种是由激光雷达主导，配合摄像头、毫米波雷达等元件组成，典型代表为Waymo、Apollo等主流自动驾驶厂商。

从价格控制上看，激光雷达的成本远高于摄像头和毫米波雷达，特斯拉选择图像感知技术主导的路线也有也出于成本的考虑。

业内认为，两种路线的决策方法存在差异，以摄像头为主传感器的自动驾驶方案“轻感知、重计算”，而以激光雷达为主传感器的自动驾驶方案具有明显的“重感知、轻计算”特征。

简单来讲，是摄像头因为在硬件方案的感知水平较低，需要依托软件算法方面的能力提升与大量数据训练来加以弥补，而激光雷达的加入一定程度上降低了数据处理环节对运算能力的要求，也有助于加快L4级自动驾驶汽车商业化落地。

伊隆·马斯克曾多次公开表示其对激光雷达解决方案的不屑。马斯克认为，人类通过视觉收集信息+大脑处理信息的方式进行安全驾驶，意味着自动驾驶也能通过视觉感知+算法决策来实现。

特斯拉近日推出的重写版Full Self-Driving全自动驾驶套件（FSD），展现了其在视觉识别上的技术优势，但业内人士指出，FSD能做到精准识别和自主决策，离不开背后的海量车主驾驶数据。

特斯拉通过覆盖全车的摄像头+超声波传感器和一颗前置雷达以实现高级别自动驾驶场景的覆盖，其最大支撑来自售后车辆数据基础上的神经网络训练。通过深度学习覆盖更多工况与场景，使得视觉算法无限接近人类的感知和判断。

“他们之所以一开始没有推出这个功能，不是因为没有能力或者算法没写完，更多是数据不够，没有完全验证场景。通过量产车型去收集数据，对于其他车厂也有启发作用。”业内人士对出行一客（ID:carcaijing）表示。

特斯拉的路线并非主流。赵鑫表示，产业链的动态变化反映了激光雷达的必要性。“激光雷达的制造商变多了，更多车厂开始使用激光雷达，这可能比讨论技术路线更有说服力。”

部分从业者认为，要实现L4级以上自动驾驶，需要激光雷达、摄像头和毫米波雷达等多种传感器的综合验证。

国内智能驾驶公司福瑞泰克总裁张林在接受媒体群访时指出，单靠图像感知技术和视觉算法很难做到全无人驾驶，需要融合激光雷达算法，这也对算法的自研能力与融合技能会提出更高的要求。

“绝大多数做标识的科技公司买国际厂商的雷达，自己做算法做融合，但雷达输出的是目标级信号，但越高程度的自动驾驶越需要底层的融合。看到的事实和目标背后是集聚和追踪的算法，但这个过程会被过滤。如何在两个目标叠加很近的位置中去辨识，只有做了雷达算法的人才能了解和掌握。”张林表示。

另一方面，传感器并非越多越好。尽管安装的传感器数量、种类越多，车辆对周围环境检测越有效，但传感器过多不仅会使成本增加、导致相互干扰，对集成和算力也会带来挑战。

福瑞泰克感知融合专家刘熙告诉出行一客（ID:carcaijing），通过多传感器融合技术可以实现冗余，即在单一传感器失效时能通过其他传感器数据交叉验证，提高容错性。此外，在激光雷达成本较高的情况下，多传感器融合可以提高解决方案的经济效益。

不仅仅是车内传感器的融合，路端传感器数据也将并入数字流，成为车端自动驾驶的补充。

“从车端到路端，从终端到云端”的5G-V2X车路协同路线被越来越多的自动驾驶公司提及，一直强调单车智能的Waymo也已开辟车道研究车路协同技术解决方案。

研究显示，车路协同可以解决单纯依靠车辆传感器感知的置信度不足的问题，或将整车安全性提高2-3倍。通过在路端加入摄像头、雷达等传感器，有如给汽车的感知设备之外再加上一双“上帝之眼”，降维解决复杂工况及场景。

在大力推进新基建的背景下，上海、雄安自动驾驶示范区的一些测试路端上已经搭载了高清的8K摄像头、激光雷达、毫米波雷达等。

“这些技术帮助车了解到路上运行的交通状态，如识别交通事故、占了哪条车道等，这些信息传递回云端再到车端，无人驾驶车能提前预见、规划路径避开。”刘熙表示。

王小斌指出，车路协同相当于汽车的一个“超视距传感器”，提供现有车载传感器探测范围以外的信息，尤其是在复杂场景中。

“从主流观点来看，要实现高级别的自动驾驶，路端的信息是必不可少的。但现在来看，车路协同的成本是一个限制因素，单个车企很难承担，需要政府或者行业来牵头推动。”王小斌表示。

本刊记者赵成对此文亦有贡献

本文原载2020年11月23日《财经》杂志“汽车与出行”栏目

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

5月30日晚间，腾势在深圳总部举办主题为“有你，更美好”腾势品牌日发布会。

这是腾势换新后举办的第一个品牌日，会上，腾势汽车首席共创官赵长江分享了品牌焕新一年以来，众多与用户共创的产品成果，同时还公布了腾势补能体系、产品升级、新品技术、用户权益等全新重磅信息。

腾势品牌日速览

作为腾势换新后的第一款全新产品，豪华MPV腾势D9销量连续多个月破万，自上市以来累计销量突破55万台。而42万的平均客单价，也是中国豪华市场上所有中国品牌的最高单价。此外，赵长江也表示，腾势的出海计划正在加速，今年内将会进入亚太市场、港澳地区以及欧洲市场。

推出“势能无忧”一键式补能服务，通过智慧找桩、代客补能、移动补能、互助补能、救援补能等多项服务，来满足用户在不同场景下充电补能的需求。目前，腾势Link可实现查桩与导航功能融合；“代客补能”也已经解锁，即充电外卖式服务，现已开通深圳、上海、广州，后续将逐步扩充至全国。

腾势的“势能无忧”其实除了服务，还包括自身产品上的技术，如“双枪超充”，在单枪最大充电功率150kW的基础上，双枪最大功率可以达到230kW。该技术的优势在于，能在不改变充电桩技术的前提下，提升充电效率。

为了满足用户应急补能的需求，腾势还开发出了大功率直流V2V技术，也就是车与车互充救援，目前主流的V2V技术的充电功率约为22kW，但腾势D9就已达到60kW。

同时，腾势公布了N7新增的盲订权益：6年或7次免费基础保养、空气悬架终身质保。赵长江还表示，今年6月中旬可前往门店实车体验、下旬上市大定，7-8月正式开启N7交付。

新品和黑科技

作为聚焦新能源产品及技术的媒体，自然对腾势的新品和所搭载的新技术更为感兴趣。接下来，就让我来给大家梳理梳理腾势品牌日所亮相的“黑科技”以及耳目一新的腾势新品吧。

在本次发布会上，赵长江表示听取了用户的建议，D9电吸门、二排一体式小桌板等将在2023年第三季度作为精品供应，所有款型的用户均可进行选装。

当然，本届品牌日最重磅新品是属于腾势N7的，在即将SOP的阶段，腾势推出与用户共创成果：时空光翼前脸，这和此前推出的造型形成了两种不同的风格。用户可根据喜好选择“律动”或“灵动”前脸，一个显得更运动个性，一个显得斯文大方。

定位猎跑SUV和设计其实并非腾势N7的全部亮点，满身的“黑科技”可更值得一说。腾势N7上的e平台30技术算是升级版，包含 CTB 电池车身一体化技术、 iTAC 智能扭矩控制、SUV专属四驱高性能架构、智能域控制架构等。得益于CTB电池车身一体化带来的整车三明治结构，腾势N7的大空间与矮车高才能得以实现。同时，在长续航和高安全方面也得以完美兼顾，既能节省空间，又能提高整车刚性。

动力系统方面，腾势N7采用前异步感应电机，后永磁同步电机采用全球首款量产八合一电动力总成，最大总功率390kW，最大总扭矩670N·m，妥妥的3秒俱乐部成员。

当然，腾势N7最厉害的当属底盘，全球首搭比亚迪集团最新自研技术——云辇-A智能空气车身控制系统（标准版），同时具备底盘融合控制技术。腾势N7的悬架调整行程达到80mm，用户可以灵活调整悬架的高度、刚度、阻尼，让车辆在行驶时满足在舒适、操控以及通过性等方面的需求。同时，该技术具备阻尼自适应可调功能，根据车型搭载需要提供悬架刚度多级调节。N7所搭载的CCT舒适控制技术，能通过感知硬件收集到起步、加速、刹车等运动状态，然后通过域控制器来让执行机构（制动系统、驱动系统以及云辇系统）做出相应动作，让车身姿态更加平稳。

腾势N7首次搭载iADC智能漂移控制系统，通过悬架刚度及高度、驱动扭矩、制动力矩的实时融合控制，智能辅助驾驶员完成漂移动作，对漂移过程实施监管与控制，真正降低了漂移操作门槛。不同于后驱性能车手动关闭ESP漂移的方式，iADC会与ESP自动联动稳定程序,当车身姿态到位后自动接管，在关键时刻还能把你拉回来。

iCVC-智能矢量控制系统，通过实时融合控制，主动改变车辆过弯特性，降低ESP介入频率，提升整车操控极限。简而言之，就是在同样的弯道和驾驶水平下，这套系统能通过融合控制，让车轮更贴地，车身更稳定，从而提升车辆过弯的循迹性与速度。

在激烈驾驶工况下，比如麋鹿测试，该系统通过制动对车身施加横摆力矩，使转弯半径得以减小，提升通过速度；融合控制又能让主动悬架加强刚性提高支撑，减小侧倾。连续攻弯，如绕桩时，同样通过制动产生横摆力矩，方向盘的转幅得以变小，理论上车头会更快，指向性会提升。

在智能驾驶部分，腾势N7的公布的信息还相对较少。根据目前已知的信息，腾势N7分为有激光雷达版本和没有激光雷达版本。激光雷达或采用速腾聚创M1，安装在前翼子板两侧，集成度相对较高，另外全车还布置了12颗摄像头，10个超声波雷达，由此得以推断出，腾势N7应该会采用英伟达的Hyperion 8计算平台，该平台包括了2颗Orin芯片，单颗算力254TOPS。无激光雷达版本的腾势N7，或许会采用地平线征程5芯片，和理想的非激光雷达版本车型走类似的路线。

电池技术部分，腾势N7搭载比亚迪刀片电池系统，除了前文提到的“双枪超充”、大功率V2V功能外，电池还具备智能脉冲自加热技术，其原理就是电池通过高频电流，电芯的内阻发热从而加热电池，这能明显改善极低温环境下动力电池的低温性能和整车的动力性能。

写在最后

这是腾势换新后的第一年，积极的用户互动/共创，D9的出色产品力，让人们对这个沉寂多时的品牌刮目相看。腾势D9的成功，让人们看到了国产品牌也能造好豪华车，而且并不单指在配置上，在技术上更是闯出了一条属于自己的路。

集比亚迪集团与腾势先进技术于一身的腾势N7，可以说武装到了牙齿，智能底盘融合控制、云辇-A的首次装车、智能漂移控制系统、智能矢量控制系统等等一切，都拉满了我们对它的期待值。这也难怪腾势首席共创官赵长江在介绍N7时总会强调，腾势N7“领先行业两代”。只不过现在聊得再多都是纸上谈兵，希望在不久后的动态试驾上，腾势N7还能给我更多的惊喜！

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