AIR 067 | 專訪Velodyne LiDAR總裁：價格和需求是雞和蛋的關系

不久前，雷鋒網曾采訪Velodyne LiDAR亞太區總監翁煒，今年4月份他一個人就完成了公司給亞太區制定的銷售目標，當時的他在興奮之余，還向我們講述了關于Velodyne背后的故事。8月12日，CCF·GAIF全球人工智能與機器人峰會上，我們有幸采訪到Velodyne LiDAR的總裁Michael Jellen，他解釋了關于LiDAR貴的原因，以及未來在中國市場發展的計劃。

盡管LiDAR精準度很高，但價格著實不便宜，百度高級副總裁王勁在大會上“大吐苦水”：當年買了一臺LiDAR要70萬人民幣。關于昂貴的價格，Jellen解釋到問題在于目前市場上的需求還很小，如果現在有幾百萬臺的LiDAR訂單的話，可以給出很優惠的價格。車廠方面購買的數量較少，而LiDAR使用的技術非常昂貴，所以這是雞和蛋的關系，成本的降低需要等待有大批量的需求。不過他們也在努力和供應商進行協商。

之前我們報道過LiDAR的制作工藝復雜，要實現批量生產確實有不小的挑戰，Jellen表示，他們建立了較好的供應鏈體系，并尋找各種相關配件的制造公司。去年他們在北京開設了辦公室，想必也考慮到了生產的問題。Jellen透露考慮到客戶拓展，不止在北京還在其他地方開設辦公室，一方面主要為一些車廠提供好的技術和服務支持，同時和中國生產商進行協商，保證批量生產。另一方面則希望技術研發方面得到支持。

此外，目前自動駕駛的發展遇到各種各樣的挑戰，從技術層面來說，Jellen認為硬件方面已經有足夠多的廠商支持，反而最大的瓶頸在于軟件，怎樣去實時做出判斷，做出現在默認開車的一些功能，如直行，躲避障礙物等，這可能還需要五年的時間。

在大會現場的演講中，Jellen還向我們詳細介紹了激動雷達與一般雷達技術和相機的不同之處。

LiDAR與雷達和相機的優勢和劣勢

首先，LiDAR和雷達技術都能夠比較好的去進行一個路況的勘測，告訴人們前面有什么樣的路障，發現路障。同時，一般天氣情況下兩者技術的表現都比較好。而且雷達技術有時能夠把路障之外隱藏的路況也反射回來，但是雷達技術也有缺陷。

第一缺少高清技術，它是二維的技術，技術局限性較大，如果人們離車越遠，那么雷達和照相機兩個共同使用時，傳回來的照片并不是非常地清晰，當然也可以用軍用雷達，提升照片的清晰度，但現在使用的并不多。

LiDAR激光雷達有什么樣的優勢呢？第一是高清，它所有傳回來的照片或者信息都是高清的。第二，不再是二維圖象，而是3D圖象，這樣不僅能觀察到物體的細節，同時還能夠判斷，基于物體真實的規格進行判斷。比如說在較近的一個物體和較遠的物體之間的實際距離和規格，同時它還帶了一個比較輕載的照相機，不會在障礙物上面進行反射。實際上，現在LiDAR激光雷達技術并沒有實現大批量生產，但預測2018年之后，會大規模的生產和制造。

再來看看照相機和LiDAR。照相機本身就像雷達一樣是非常好的技術，成本低而且應用很廣泛，也比較輕，但它有自己的局限：第一，照相機拍攝的照片與光照有很大的關系，如果光照好的話，照片比較清楚，但有時候光照下會出現陰影，影響我們的判斷。想象一下，一家人一起拍照，可能10米之外這個照片照得不錯，但如果拿著手機在兩百米之外拍照的話，基本上什么都看不到了，這就是照相機的局限性。

LiDAR傳回來的照片絕對是高清的，足夠清楚，而且不受光照影響，不管是早上還是傍晚，它的照片都是非常高清的。另外它還可以滿足遠距離的拍照需求。不管車燈開不開，或者路燈開不開，LiDAR對于周圍的環境光照沒有任何要求，傳回來的照片能確保是高清的。

照相機的成本會低一些，所以應用廣泛，但是在未來，如果每一年生產的LiDAR能達到兩三百萬的話，它的成本可能會低很多。在未來，每一輛無人駕駛的汽車都要搭載一到兩個LiDAR，整個成本隨著大規模的生產和應用都會得到降低。

LiDAR能實現的具體功能

3D圖像識別路障和路標

大會上，Jellen分享了一些LiDAR能實現的優勢。首先是3D圖像，LiDAR會提供一個地圖，標明路標和路障。當大家在陌生的城市從A點開到B點時，對周遭的物品會感到非常專注，有時會迷路，但如果走了三四次后，便不會再迷路。同時你不會像第一次上路那樣，關注路上的路障或路標。

LiDAR提供的3D高清圖像也是同樣的道理。駕駛員開到一個交叉路口，我們會看到有個路標，看到空中有個東西，會判斷這到底是什么，是路標還是小鳥，3D高清圖像會告訴我們遠處哪個是山，哪個是車，哪個是樓，而人腦則需要進行持續復雜的重復性的工作，以便大腦能夠分清楚這些信息。

不管這條路有多高，或者這條路有多長，實際上在每一個地方都能夠看到汽車在什么樣的路上行駛，而且LiDAR時時刻刻會傳回前方路況的信息反饋，這樣我們能及時進行機器的調整。我們能夠非常精確地定位汽車的位置，僅僅是靠一張照片便可定位它所在的位置。有的時候如果我們有比較復雜的路況，或者下雪的話，我們基本上看不清楚路邊的行人道跟車道之間的距離。比如說在草坪或者是有草的地方，我們也看不清楚路的邊緣在哪里，但高清的激光雷達能幫助我們去看清楚。

高速公路汽車會合

另外，無人駕駛時汽車在高速公路會合更難，因為你要看全方位的視角，并判斷各方向上汽車的相對速度。

雷達能夠給到一個非常精準的位置，就是所有汽車的精準位置，也有人說，你只是看前方，只是看前方在做無人駕駛的時候，這個不對，很多時候你還要看兩側和后面，后方所有的這些會合交融的車的速度和相對速度，這在保證安全上是很大的挑戰。

在測試覆蓋的范圍內，美國高速公路上會車的時候，會有一個路權，美國很奇怪的是誰都沒有這樣一個路權，最后都是兩者當道勇者勝。無人駕駛的時候，如果我們前方有一個非常好的2D地圖和視頻的匯報跟進，系統里面你可以很好的看到，這個系統通常會判斷前方的物體，它知道自己的關注點和側重面在哪里，這個車一直朝路開，在路上開的時候，它會知道哪些道路是有交通堵塞，哪些有哪樣的指示，在整個街區是非常熟悉的。

從軟件角度上來看，我們可以把剛剛討論的所有問題簡易化，這樣會帶來很多好處，比如你現在是一個城市規劃師，一個新型大城市道路上有很多車輛，你在規劃車的時候，會有一個實時能夠控制的，比如說哪些地方是有路障，哪些地方又修路，或者哪些地方有建筑工地，這塊道路的路況不是很好，我們可以完全用最精準的3D圖像來捕捉。

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