全球最小角分辨率 MEMS 固态激光雷达公开演示，速腾聚创抢占自动驾驶高地 | CES 2018

文 | 韩梅梅

来自新智驾（AI-Drive）的报道

越来越多的自动驾驶从业者相信，打造出一台「人人都用得起」的激光雷达，最关键就是将传统旋转式机械设计换成固态设计，这样能大量减少可移动部件——激光雷达不但结构和量产变得简单，成本也会相应降低。

速腾聚创的 RS-LiDAR-M1 Pre（以下简称 M1 Pre）就是这样一款产品。去年 10 月，速腾聚创向新智驾透露了其在固态激光雷达 MEMS 与 OPA 两条技术路线上的最新进展，并表示 MEMS 样品将会在 2018 年的 CES 上展出和进行实时演示。

1 月 9 号，2018 年 CES 正式开幕的第一天，速腾聚创这款最新的 MEMS 激光雷达 M1 Pre 如期而至。

作为速腾聚创推出的首款固态激光雷达产品， M1 Pre 有哪些特点？

新智驾获得的相关参数是：M1 Pre 的探测距离超过 200 米，水平测角与垂直测角为 63 °*20°，刷新帧率为 20 fps，角分辨率为 0.09 ° *0.2 °。

据了解，这是目前全球范围内已发布 MEMS 激光雷达中最小角分辨率的一款产品。最小角分辨率意味着激光雷达拥有「洞察分毫」的探测能力。

举例而言，对于 50 米开外一个 1.70 米身高的人，16 线传统激光雷达检测出的是一条线，64 线检测出的是 5 条线，而 M1 Pre 可以检测到 10 条线。

相比传统机械式多线激光雷达，M1 Pre 利用微振镜方案进行区域扫描，可以大大减少发射器和接收器的使用。这样的设计让 M1 Pre 的零部件数量剧烈减少，相应的零部件成本也随之大幅度下降。

此外，M1 Pre 的内部结构设计也大大提高了产品的生产效率——不再需要对每一个发射器和接收器进行多次调校。产品可以一次成型，量产能力也将大幅度提升。而产能的提升，也将带动激光雷达的价格下降。

激光雷达虽是自动驾驶汽车的核心部件，但它的价格离「人人都用得起」的目标还需要几年的时间。近几年大批新崛起的激光雷达公司的主要目标之一就是改变这个尴尬的局面。

「MEMS 固态激光雷达如果大规模量产，可以做到 150 美金左右，而芯片级产品的价格更有想象力。」速腾聚集创 COO 邱纯潮此前曾表示。

据新智驾了解，在完成 MEMS 激光雷达的第一阶段验证目标后，如果进展顺利，MEMS 激光雷达的量产会在 2018 年年底或 2019 年第一季度进行。

固态激光雷达的三条技术路径

对汽车厂商而言，零部件当然越耐用越好，因此带有各种活动部件的激光雷达肯定在可靠性和价格上无法做到尽善尽美，比如 Velodyne 的机械式激光雷达。

鉴于这种原因，很多业内专家相信，激光雷达想进军主流市场就必须切换成固态设计。不过，这就需要新的装置将激光发射到不同方向以覆盖车辆周边环境。

眼下，研究人员拿出了三种主要的固态激光雷达解决方案：

一是 MEMS：利用 MEMS 微振镜（MEMS 指的是微机电系统），把所有的机械部件集成到单个芯片，芯片利用半导体工艺生产。

二是 OPA：采用多个光源组成阵列，通过控制各光源发光时间差，合成具有特定方向的主光束，主光束便可以实现对不同方向的扫描。

三是 Flash：短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，再以高度灵敏的接收器，来完成对环境周围图像的绘制。

这三种革命性的方案都有不同优缺点：同样是芯片方案，千元级别的 MEMS 方案和 OPA 相比成本难以快速降到百元甚至十元级别，但是 MEMS 更容易做到远距离，而 OPA 与 Flash 想达到 200 米距离还有大量技术难题需要攻克。

所以业内对激光雷达的判断是：多线激光雷达是最能「马上用」的产品，OPA 与 Flash 是 3 到 5 年后的「期待与惊喜」，而 MEMS 则是最有希望快速落地的成熟方案。

因而一个共识是，MEMS 激光雷达的芯片化特征，使得它具有车规级、千元级和易量产的基因。因此，这个方案将最先被汽车厂商接受，成为第一代 Level 3 级别以上自动驾驶量产汽车的感知配件。

激光雷达成本大幅下降，自动驾驶落地加快

历史无数次表明，原本高不可攀的产品，最终都会飞入寻常百姓家，前提是进行大规模量产。而这意味着，自动驾驶汽车的售价最终能为普通消费者所接受。

最经典的例子是 ABS（防抱死系统），它最初的价格高达 8000 美金，但随着技术进步和大规模量产，如今一套 ABS 价格仅为 20 美元。

眼下，大量资本正在注入激光雷达行业，为的就是开发出性能更强（长距离和高分辨率），价格更低廉，并拥有车规级的质量与稳定的激光雷达产品——这是所有量产的自动驾驶汽车一直翘首以盼的激光雷达。

量产的 M1 Pre 将会很快终结行业对激光雷达「高高在上的售价，只适用于测试车」的认知，推动自动驾驶「进入寻常百姓家」。【完】

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