因为激光雷达 第一代无人驾驶汽车要么很贵要么

汽车产业中，无人驾驶汽车成为了瞩目的焦点。随着制造商的积极研发，自动驾驶汽车的商业化进程逐渐明朗，预计最早将在2021年正式进入市场。这一新兴技术的成本却居高不下，对于普通大众而言，短期内难以承受。

在这高昂的成本中，激光雷达系统（LIDAR）尤为突出。作为无人驾驶汽车实现路面状况感知的核心设备，其高昂的价格成为了制约无人驾驶汽车普及的一大瓶颈。高端的激光雷达系统，价格可能接近10万美元，而低端系统的价格也不低于1万美元，这对汽车制造商而言无疑是一个巨大的挑战。

尽管历史上制造商成功降低了生产成本，但在无人驾驶汽车领域，这一任务更为紧迫。面对接受高昂成本或推迟生产的选择，制造商们陷入了困境。他们不仅要面对降低成本的压力，还要确保自动驾驶的安全性。廉价硬件虽然可以降低生产成本，但可能会降低自动驾驶的安全性。据《麻省理工科技评论》报道，即使在中等速度的行驶情况下，低端激光雷达系统也无法提供足够的清晰度。例如Velodyne的两款系统对比显示，高端的HDL-64E能提供清晰的图像并覆盖最远120米的距离，而相对廉价的Puck在高速行驶时则无法胜任。

为了应对这一挑战，一些公司正在积极研发固态系统作为替代方案。虽然现有的固态系统成本较低，但在图像质量上仍存在缺陷。一些公司如Quanergy和Velodyne都在尝试开发固态组件，但他们也明确表示，目前的固态系统还无法完全替代传统的激光系统。

Luminar公司的CEO奥斯汀·罗素强调，为了确保驾驶的安全性，图像的质量至关重要。他们选择的传感器侧重于避免使用固态硬件，因为激光系统虽然价格昂贵，但提供的图像质量远远超出固态系统。罗素还指出，在决策过程中，传感器所获取的数据量也非常关键。如果只能获取有限的点或只能看到有限的距离，那么无论机器学习技术多么先进，都无法准确识别物体。

牛津大学无人驾驶项目主管格雷米·史密斯认为，激光雷达产业将在数据质量和价格之间寻求平衡。这种平衡将导致不同层次的无人驾驶汽车出现分化。对于需要在高速环境下行驶的汽车而言，这种平衡可能会推迟其全面自动化的时间。史密斯指出，为了实现高速驾驶的全面自动化，需要使用高质量的激光系统覆盖更广泛的范围。而对于在低速度环境下行驶的汽车，可以使用较为廉价的传感器技术。

产业研究人员预测，无人驾驶的硬件设备将使汽车的最终价格增加数千美元。以特斯拉为例，其雷达系统的成本预计为8000美元左右，但要实现完全自动驾驶还需要其他昂贵的硬件设备。关于特斯拉雷达绘制的图像清晰度不足的问题仍然令人担忧。即使是高清激光雷达系统在恶劣天气条件下也可能受到影响。制造商必须采取措施确保技术的安全性并降低关键故障率，以提高无人驾驶汽车的普及度和接受度。要让技术变得完美可能需要巨额的投资，但对于驾乘分享业务而言，这是一个值得的投资，因为该业务具有巨大的潜力与利润。