5、怎样扫掉长尾场景？

自动驾驶有两种路线，特斯拉走的仿生学路线，因为人类不需要立体视觉，车用平面视觉就可以实现自动驾驶。随着时间延续，从2014年特斯拉发布自动驾驶到现在，因为技术原因始终在跳票。而现在绝大部分市场玩家，不管是传统车厂还是高级别自动驾驶公司，都认为一定要用多种传感器融合，尤其是激光雷达＋摄像头＋毫米波雷达。这样才能看到人眼所看不见的东西，最大限度保证自动驾驶的安全。

在美国Mountain View拍的场景，远处森林和路上的树和车上的树完全重合，还有光照场景，机器识别难上加难。因此，鲍君威指出，纯视觉方案有用，但有些场景肯定覆盖不了，而对于人命关天的事一定要解决所有问题才行。

Mountain View拍的场景

又如，图像识别加毫米波雷达只是二维空间，是简单物体识别，而激光雷达，尤其是高性能激光雷达输出的是三维空间数据，包括各个角度的视角切换，车可以感知到前方200米、300米甚至500米空间的所有东西，事无巨细，对安全行驶非常关键。

图像识别加毫米波雷达

激光雷达超远探测距离＋超高分辨率不只看见路面的车、行人、自行车、摩托车，还能看到非常小的障碍物。例如，三维空间很容易在100米外看到一个可能导致爆胎的塑料袋，使探测物体的可靠性大幅提升。

激光雷达识别塑料袋

如果前方有几辆车抛锚了，在180米外人眼看不清楚，点云看得非常清晰，在160米就能利用非常简单的算法识别出来。这也是特斯拉撞上静止车辆等很多典型事故的原因，因为摄像头判断这种长尾场景非常难。自动驾驶是通过数据探测积累感知进行规划决策、执行，处理这些事情加在一起大约需要4到7秒，预警距离是100－150米，如果在这么远的距离漏报，就来不及刹停。

前方障碍探测

前面说过，Innovusion的产品探测距离最远可达500米，在10％反射率情况下，可以看到250米，是目前市面上探测距离最远的激光雷达。这意味着可以在150米看到路上的一些抛洒物和行人，而竞品同样条件下只能看到100米，看行人只能在50米左右，这就很危险，没有足够的时间预警。

抛洒物探测

另一个场景是前车掉下一个轮胎，由于有250米探测距离，对于暗的物体（轮胎）能看到120米，而其他低性能激光雷达只能看40米，反应时间不够。其他无规则形状、不太大的抛洒物也能够在100－150米之内看到，有足够的时间预警。

轮胎探测

鲍君威曾强调，要想真正实现可靠的自动驾驶一定要看的足够远，在100米左右的关键距离一点都不能漏报，激光雷达探测距离足够远和足够清晰可以保证可靠性。和Luminar一样，Innovusion做着同样的事情。有一些公司还在慢慢磨合过程中，随着时间推移，大家都会聚集到同一个维度，就像二十年前的智能手机方案最后的技术聚焦。

激光雷达的核心作用是把自动驾驶的各种长尾场景扫掉，既不能漏报，也不能误报。“我们认为我们产品是全球性能最好的，但是这个性能在目前如果想实现可靠的L3或者以上，这是一个及格线。”他说。

关于技术路线，Innovusion选择的是混合固态二维扫描，比机械扫描有很大优势，性价比更高；与纯固态激光雷达比，其性能足够高，很多纯固态方案，尤其是快闪方案探测距离很近，自动驾驶完全不够用。二维扫描可以比较灵活地调整分布点密度的二维空间，使点的分布达到感知系统所需的最优状态。

之所以选择1550nm激光波长，是因为可以使用稍高的激光功率，因为1550nm对人眼更安全，而905nm波长离可见光非常近，人眼承受能力非常差，处理不好对人眼有危险，行业管控比较严格，功率上不去自然探测距离就不远。

1550nm产品已磨合好多年，第一代产品性能已远超905nm，后者已经达到了性能天花板，最远也就150米，对小物体不到100米；而1550nm的技术将越来越成熟，扩展性越来越高。

在扫描方式上，Innovusion从不太理想的机械扫描、一维扫描到二维扫描，一步到位，未来几年也是领先状态。

而针对有的车厂“4颗以下别说话”的喊话，鲍君威认为：“大家把L3、L4讲得太纯粹了，未来驾驶是场景驱动。”假如要实现特斯拉所规划的真正AutoPilot功能，实现脱手、脱眼、脱脑，在高速公路场景一颗就够了。高速公路上120度视角，确定不需要换线时，一条路走到黑，上下匝道再由人操控，这时即使有恶性插入，也不会在侧后方飞快插入，所以120度足够了。在需要其他功能的情况下，比如要飞快地在车缝中穿行，或者城市道路上行驶，需要处理比较复杂的信息、繁杂的路口等，需要360度覆盖。

6、降本是不是目标？

虽然在关注激光雷达性能（探测距离、分辨率、功耗等）的同时，价格也是未来几年行业关注的趋势，但鲍君威曾说：“我们认为我们的产品性能是目前全球性能最好的，但是在未来，随着自动驾驶等级的不断提高，以及大家对于安全愈加得重视，我们还会持续提高性能，也就是探测距离及探测精度的提高。”

鲍君威认为，行业比较认可的趋势基本上是几年后前视远距激光雷达成本在四五百美元。技术进步可能把成本放在提高性能而不是降低成本上，大家还是希望有更高的性能。近距离激光雷达，比如送货车、机器人、扫地机器人，会降到几百元人民币。

上面说过，想实现可靠的L3或以上，性能最好的激光雷达也是刚达及格线。及格并不等于完美。作为出钱买车的人，肯定是安全第一，如果有两个选择：一是以今天产品为基准，五年后同样的性能降价一半；二是同样价格性能提高一倍两倍，他会选哪个？

生命无价，安全无价，一点小的变化就会对车辆产生很大影响，自动驾驶更是这样，出事故就危险。因此，怎样把自动驾驶事故率降得更低，能够在保持现有成本条件下不断减少事故，人们是愿意接受的。

7、能否实现超越？

从原来机械式到现在的固态，激光雷达价格降了很多，特斯拉现在不用不等于未来不用，一旦特斯拉也用了，会让自动驾驶更无敌。国内车企通过激光雷达传感器的升维，能够更好地参与竞争，缩短差距。这是业界大部分人对上激光雷达的共识。至于能否实现超越，可能还有点“口是心非”。

如李斌在“NIO Day”上所说：“每一点安全提升，都值得全力以赴”，因为，上激光雷达的初衷也是为了安全！

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       原文标题 : 从ET7交车，看1550nm激光雷达