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激光雷达的复仇

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经历多年万马齐喑,激光雷达终于等来了春天,但春光的分配并不平均。

禾赛交出全年盈利财报的同时,海外的同行正在成建制退场。德国老将Ibeo自90年代就战斗在激光雷达前线,但在德国汽车工业危机爆发前带头破产,剩下的一点家底被美国公司MicroVision收入囊中。

可惜MicroVision自己也连亏五年,身陷囹圄。无独有偶,Velodyne和Ouster在股价跌到1美元后心照不宣的抱团取暖。

2018年,全球车载激光雷达公司近百家,到去年剩下不到10家。

在真实的车辆行驶中,人类会通过肉眼和经验判断距离,而雷达可以精确感知车身与周围物体的距离。其中激光雷达又以探测距离见长,在辅助驾驶环节至关重要。

特斯拉FSD入华测试前,李想隔空喊话,称马斯克如果在中国开过车,可能也会考虑用激光雷达[3]:

“目前摄像头在没有光线看到的距离只有100米出头(有效探测距离)。而激光雷达,没有任何光线也能看到200米远的物体。车速130公里每小时,依然能够实现AEB自动紧急制动。”

不过每个行业的出清整合期都剧烈而残酷,激光雷达自然难以置身事外。家大业大的博世和Mobileye尚且可以体面退场,多的是Quanergy一年内从IPO到破产的戏剧性故事。

价格战的炮火暂告段落,技术路线的分歧还在继续,新能源车漫长的产业链重塑中,激光雷达艰难驶过第一个赛点。

成本的诅咒

激光雷达市场的诸多惨案中,以美国公司Velodyne的案例最为典型。

Velodyne老本行是声学,在DARPA组织的自动驾驶比赛中依靠激光雷达一战成名,又赶上了自动驾驶的超级风口。巅峰时期,Velodyne在车用激光雷达市场独占80%份额。

激光雷达最初的应用市场并非新能源乘用车,而是百度、Waymo、Cruise这类瞄准纯无人驾驶的公司。被传感器武装到牙齿的汽车创造了一个大市场,但成本问题接踵而至。

当时,Velodyne的64线激光雷达能卖出8万美元单价,交付周期长达半年。

为了拿到优先提货权,百度和福特一块给Velodyne投了1.5亿美元。2017年百度发布Apollo 1.5版本,还拿激光雷达做过文章:加入Apollo的合作伙伴,可以通过百度的价格体系,优先拿到Velodyne的激光雷达。


搭载激光雷达的旧能源汽车

然而,雄心勃勃的Velodyne终究遇到了先有蛋还是先有鸡的问题:自动驾驶进展缓慢,激光雷达成本无法被规模摊薄,高成本又反过来拖累了自动驾驶的进展。

按照Velodyne的预期,只要订单达到100万台,激光雷达单价可以降到500美元。但直到2021年,全球激光雷达出货量勉强达到27.3万台。

让人哭笑不得的是,激光雷达当时最大的应用场景是地形测绘和工业,合计份额87%。相比之下,L4自动驾驶市场占比仅有6%,销量不到2万台。

2021年后,新能源车在缺芯潮的背景中爆发,销量较之2020年翻了一倍,并在2022年突破年销量1000万大关。与此同时,辅助驾驶功能的渗透,新能源乘用车接棒无人驾驶,成为了激光雷达的核心市场。

但在新能源车高奏的凯歌声中,激光雷达的成本难题始终如影随形。

L2辅助驾驶的确打开了激光雷达的销路,但受制高成本,激光雷达长期定位高端车独有配件。截至2021年,搭载激光雷达的乘用车普遍在40万元以上,车型不到20款[2]。

2022年,乘用车激光雷达市场规模首次超过L4自动驾驶,跃居增速最快的细分板块。但腰杆刚挺直,接踵而至的价格战又引发了一场“去激光雷达”运动。


一般来说,一套智驾系统成本大概在3%-5%,那么20万车价,对应的智驾硬件成本不到1万元,留给激光雷达的预算寥寥无几。价格战炮火连天,激光雷达成为第一个牺牲品。

小鹏P5是国内第一款搭载激光雷达的量产车型,但小鹏也是最先放弃激光雷达的车企。蔚来全系车型标配激光雷达,但乐道同样默契的砍掉了激光雷达。

所有人都给激光雷达想好了墓志铭的时候,激光雷达突然又喘了一口气。

芯片化

智驾平权的口号声响彻市场前,激光雷达率先完成了咸鱼翻身。

2024年,激光雷达价格降至500美元以内,今年进一步降至200美元。与之对应,继比亚迪20万级车型标配激光雷达后,零跑B10又将激光雷达车型价格打到12.98万元。

在自动驾驶场景中,激光雷达的主要作用是精确判断距离,以弥补摄像头感知力的不足。以主流ToF测距为例,激光器发出激光,光束在障碍物上形成反射,部分激光被探测器接收。

因为光速已知,算法可以通过回波的时延计算出车辆与障碍物的距离。激光不断扫描,就得到一幅点云,点云图中的每个点包含XYZ坐标、反射强度等信息,从而实现3D成像。

因此在光线严重不足的驾驶条件下,激光雷达可以带来额外的安全冗余。


点云图

收发模块是决定激光雷达性能的核心指标,也是主要成本来源。一般来说,收发模块会占据整机成本60%左右,降本难度很高。

原因在于,早期的激光雷达采用分立式架构,机械结构极其精密复杂,集中了成百上千个元器件,集成度很低,价格自然居高不下。

以Velodyne 32线激光雷达HDL-32E为例,保温杯大小的体积里需要集成32束激光发射器和32个接收器。如果要提高感知能力,就要增加收发器,但体积也会随之扩大,成本水涨船高。


机械式激光雷达

长期以来,产业界对成本下降的预期都寄托于规模效应,但激光雷达降本的关键反而在产品设计上——即“芯片化”。

所谓芯片化,可以理解为将雷达收发等模块功能尽可能集成在一块芯片上,既能解决内部系统各自为政的问题,又能简化生产工艺,扩产非常容易。

在这个过程中,固态/半固态激光雷达逐渐代替了集成度低、不容易过车规验证的机械式激光雷达。按照禾赛在招股书中披露的数据,自研芯片让发射端驱动电路成本降低了70%,接收端模拟电路成本降低约80%。


禾赛科技第四代芯片架构产品ATX

但问题是,最初推动激光雷达芯片化的反而是海外公司。

2015年左右,就有激光雷达公司将收发阵列分别芯片化。2018年,Velodyne的ASIC芯片已经迭代到第三代,Ouster也开发出了代号L1的芯片。

按照Velodyne的预期,随着新能源车销量的提高,车企的订单会迅速做大激光雷达的市场规模。但包括Velodyne在内的几乎所有海外公司,在关键时刻都犯了一个战略性错误——押注欧美市场[1]。

中国车企在智能化上的激进投资,让中国顺理成章成为激光雷达最大的下游市场。相比之下,欧美常年只有特斯拉一根独苗,而马斯克恰恰是全球最著名的激光雷达反对者。


一个典型的纯固态雷达

另一方面,由于激光雷达的竞争力自始至终锚定成本,以及与之对应的生产制造能力,导致先发者实际上并没有技术上的先发优势。

Velodyne在2017年就公开了固态激光雷达原型产品,但特斯拉之外的欧美虽然对激光雷达感兴趣,但装车时间一拖再拖,加上Velodyne生产制造能力瘸腿,创造了一个追赶窗口期。

事实证明,在降低成本这件事上,中国公司从来不会让人失望。

马斯克的误判

今年一月特斯拉电话会,大摩分析师问马斯克是否依然坚持“激光雷达免费也不用”,马斯克表示特斯拉会坚持纯视觉路线五十年一百年不动摇,并反唇相讥说:

“人类开车时不会用眼睛发射激光,除非你是超人。”


阿祖:我就是

这种说法确实符合马斯克推崇的“第一性原理”——人类驾驶员通过眼睛和大脑判断方向与距离,那么算法也可以依靠摄像头的影像与芯片的算力,熟能生巧,成为老司机。

纯视觉路线的完美长期停留在理论层面,因为摄像头对距离和三维世界的判断相比激光雷达呈结构性劣势。


但2022年的AI Day上,特斯拉宣布了一种新方案:BEV+Transformer+占用网络。

简单来说,通过自动驾驶算法“大模型化”,并引入占用网络(Occuppancy Network)后,算法会将摄像头采集的二维静态图像,拼接成三维动态场景。

占用网络的目的意在加强3D目标检测能力,是对激光雷达3D重建能力缺席的补充。在理想情况下,这套系统可以不借助激光雷达,实现激光雷达的功能。


马斯克长期为纯视觉路线摇旗呐喊

此后,特斯拉不仅坚持了去激光雷达路线,甚至激进的拿掉了毫米波雷达和超声波雷达。

但这条路线并非没有代价,其成本体现在研发环节的大量资本开支。

按照马斯克自己的说法,特斯拉不仅自研了云端算力芯片,在2024年还花了30-40亿美元购买GPU,其H100的储备量可能达到8.5万块。面对大客户,黄仁勋接受雅虎采访时也借机吹了一圈彩虹屁:特斯拉自动驾驶遥遥领先(Tesla is far ahead in self-driving)。

从商业角度看,纯视觉路线也符合马斯克一以贯之的经营理念:用研发环节高昂的“一次性成本”,置换每辆车的固定成本从长远来看,研发成本会被大幅度摊薄。

但另一方面,马斯克很可能又一次错判了中国企业的生产制造能力。

一个极其相似的案例是特斯拉的4680电池。马斯克希望通过自产4680电池,实现电池成本的大幅度压缩。结果是4680电池虽然顺利量产,但并没有达到预期的目的:让自产的电池成本比供应商低。

2013年,特斯拉曾和谷歌团队讨论过激光雷达方案,最终得出“成本太高”的结论。当时,一台激光雷达的价格几乎等同于一辆特斯拉,即便成本下滑100倍,马斯克也很难接受。

但真实的情况是,激光雷达的成本下降了400倍,不仅马斯克低估了激光雷达的成本下滑速度,摩尔定律的提出者戈登·摩尔泉下有知,恐怕也会汗颜。

目前,激光雷达的价格在200美元左右。曾经对激光雷达嗤之以鼻的车企,又纷纷默契地选择浪子回头。

尾声

在隔壁的碳化硅产业,有一个与Velodyne非常类似的难兄难弟:Wolfspeed

Wolfspeed以LED照明业务起家,意外挖掘了碳化硅这个电动车必不可少的零部件。借着新能源车市场爆发,Wolfspeed果断转换赛道,在电动车赛道赛出了风格、赛出了水平。

很长时间内,Wolfspeed都是碳化硅领域几乎唯一一家上下游全包的厂商,同时手握上游衬底的大量产能。在这种情况下,Wolfspeed做出了大部分欧美企业自然而然的选择:控产能保利润。

但问题是,碳化硅衬底并不是一个技术壁垒非常高的领域,其竞争力也集中在生产制造环节。

伴随中国公司的激进扩产,碳化硅衬底将近一半的产能转移到了中国。与之对应,搭载800V碳化硅的电动车价格,迅速下探到了20万左右,Wolfspeed则走到了破产边缘。

由于新能源车改变了汽车驱动方式与电子电气架构,导致一批新的零部件代替了一批旧的零部件,从而改变了供应链的格局。在这个过程中,供应链原有的座次被打破,通过市场竞争重新排列。

激光雷达上演了一个和碳化硅近乎镜像的故事,从三电系统到各类智能化环节,类似的产业格局重塑都在发生。

这个过程中,大部分中国公司得以跻身产业链核心环节,但残酷的竞争和惨烈的价格战也难以避免。

早晚有一天,绿牌会成为中国汽车工业最大的短板。


参考资料

[1] 误判、逆袭、翻车,激光雷达十年上车路,晚点LatePost

[2] 国金证券

[3] 理想汽车到底谁懂智驾?理想AI Talk访谈实录,理想汽车

[4] SiC衬底持续突破“天花板”,全球8英寸晶圆厂将达11座,Trendforce

[5] 激光雷达真的被抛弃了,中国汽车报

[6] 马斯克传,沃尔特·艾萨克森

编辑:李墨天

责任编辑:李墨天

封面图片来自Shotdeck


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