速腾聚创朱百柱：激光雷达已进入规模量产的下半场

2022年12月22-23日，由亿欧汽车主办的GTM2022全球科技出行峰会在中国上海成功举办。本届峰会以“加速·定势”为主题，聚焦时下热议的智能电动汽车（SEV）发展，围绕六大主题论坛，携手与会的数十名行业头部企业高管，呈现了一场新技术与新理念齐驱的汽车出行产业年度盛会。

在《智驾智舱融合发展论坛》上，速腾聚创总裁助理朱百柱发表了题为《激光雷达下半场角逐，规模化商业应用提速》的演讲。他认为：

1.目前激光雷达行业已经从精密仪器的上半场，进入了规模量产的下半场；

2.充分的测试验证和智能制造体系是激光雷达规模化量产下半场获得成功的前提和保障；

3. 一款优秀的补盲激光雷达应该标准：水平视场广、垂直视场宽、刷新频率高、探测距离远。

以下为分享实录，供行业人士参考：

朱百柱：大家好，我是速腾聚创的总裁助理朱百柱，感谢亿欧汽车给我们这个机会，在这里给大家汇报一下激光雷达行业的最新进展。

目前激光雷达行业已经从精密仪器的上半场，走进了规模量产的下半场。自2016年速腾聚创国产第一款16线激光雷达发布到现在，这六年时间国产激光雷达发展十分迅速。

一开始激光雷达是一种精密仪器，以速腾聚创为代表的国产激光雷达企业，在六年间推出了一系列的机械式激光雷达产品，包括16线到128线，覆盖主激光雷达到补盲激光雷达的全产品矩阵。我们实现了（激光雷达）国产化替代，为智能驾驶的开发测试、机器人的感知等领域提供新型传感器，这是激光雷达的上半场。

但是机械式激光雷达产品显然不能让人满意，比如128线的产品Ruby Plus，它的产品性能是非常强，测距能力达到240m@10%，精度达到±2cm，分辨率达到0.1°×0.1°，但是架构设计上已经决定了这类产品的高成本属性，因为它内部元器件的数量超过了1000个，我们需要工人通过将近100个小时才能完成组装，所以产品的成本居高不下。

这样的机械式产品很难满足车载前装的量产需求。汽车行业客户向激光雷达产品提出了跟以前完全不一样的要求，在成本、性能、可靠性等方面提出更高的要求，跟以往自动驾驶测试验证阶段要求完全不一样。

为了满足车载前装的要求，取消元器件的堆叠就势在必行，因为这是激光雷达成本极高、结构比较复杂的核心原因。我们研究发现最佳的做法是采用二维扫描，让单个收发器件的激光，扫描覆盖一个面，从而取消元器件堆叠。

市面上可以看到很多的二维扫描方案，比如转镜加振镜方案、多棱镜方案以及MEMS芯片扫描方案。

其中速腾聚创选择的是第三种MEMS芯片扫描方案，该方案的扫描部件最少、扫描方式最简单。 但它也是最难实现的一种方案。我们可以通过视频看出来，它的结构非常简单，通过二维 MEMS芯片扫描方案，实现了高度的集成化，在垂直的方向上不需要以前的128个激光发射器，以及机械式的激光雷达要做的大量器件堆叠，极大地缩减了器件的数量、简化了产品结构，同时，MEMS扫描的技术带来另外一个好处：扫描方式不再受制于激光器的固定分布，可以通过电控方式可以实现更加灵活的扫描。

得益于二维MEMS芯片扫描架构，我们M系列激光雷达收发器件降低了25倍，后端信号处理通道数变少，处理单元需要的算力资源也都大幅度下降，这样实现了成本和可靠性的极致均衡。

作为二维扫描方案的代表，M系列产品已经获得 近20家车企的定点订单，二维MEMS扫描方案也成为所有激光雷达技术方案中获得订单最多的技术方案。

走过激光雷达的上半场，我们认为充分的测试验证和智能制造准备是我们在激光雷达规模化量产下半场获得成功的前提和保障。

随着自动驾驶的技术快速迭代，我们发现激光雷达逐步成为了一个标配的智能驾驶传感器，但是作为一款全新的、车规量产、快速上量，且用于主动安全的传感器，我们非常迫切需要对产品进行充分的验证。

在验证的时候，我们遇到了非常多的挑战，比如周期紧张、项目多、外部供应环境复杂等情况。在智能驾驶快速发展的背景下，有大量的车载电子元器件进入到汽车上，这就需要进行大量的测试，占用了非常多的第三方测试实验室的资源，导致目前有一些测试项目排队的时间要两个月以上，一个项目要两个月，两个项目就要四个月，如果出一点问题，又做重复的测试，周期又加两个月，这样一下六个月就过去了，这样便无法满足智能驾驶项目的需求。车载激光雷达缺乏测试的标准，同样是我们行业做测试遇到困难。

我们认为自建测试实验室才是最优解，通过自建的实验室，我们直接在做完研发开发后，就可以在自己实验室进行测试验证，可以快速完成研发到测试的闭环，而不用送出去测试，然后排队等待两个月测试之后才知道结果。

为此，我们斥资5000万，打造了业内最大，也是目前唯一拿到CNAS资质的的激光雷达验证实验室，目前该实验室建筑面积2800平方米，测试工程师50多位，平均的从业时间超过十年。

同时，我们构建了一套完整的激光雷达测试验证体系，可以实现220多项的可靠性测试。

如果说充分验证是实现激光雷达量产前装的前提，充分的生产准备就是规模化量产重要的保障。为此，速腾聚创投资10亿元人民币来打造深圳、东莞、广州三位一体的智能制造集群，目前第一期已经建成厂房面积5.5万平方米，可达到“12秒便能下线一台激光雷达”的顶级效率，满足年产能百万台的规划。

走过精密仪器的上半场，在规模化量产的下半场，激光雷达行业开辟了一个新的战场，我们称之为激光雷达感知“最后一块拼图”：补盲激光雷达。

大家开车的时候，也都发现有很多盲区，比如说我们在A柱的盲区、B柱盲区、后视镜盲区，这些盲区在驾驶的过程中会造成很多的麻烦，也很容易造成一些意外。

回到智能驾驶上，目前采用了仅前向激光雷达的方案，确实也存在着一定的激光雷达感知盲区，对于智能驾驶最常见的泊车、城区和高速三大场景，要想实现“激光雷达360°无盲区感知”，在负责前向感知的主激光雷达之外，我们还需要 负责车身周边感知的补盲激光雷达。

一款优秀的补盲激光雷达应该如何定义呢？我们认为，要做好以下四点：

第一，水平视场要足够广，用以实现360°无盲区感知；

第二，垂直视场要足够宽，既要扫到车身周边的马路牙子或者小猫小狗等小物体，也要扫描到周围行人、车辆等大物体；

第三，刷新频率要足够高，这样才会对车身周边的动静态物体进行快速识别，给出更加准确的预判；

第四，探测距离要足够远，这样才可以为智能驾驶争取更多的响应时间。

我们发现，水平视场角要做到120°才能足够大，主要考虑目前主激光雷达都是水平视场角是120°，只需要在两边增加两个120°的补盲激光雷达就可以实现360°的感知，这是兼顾性能和成本的最优解决方案。

如果做不到120°的话会发生什么问题呢？比如，当一个大的物体横跨在主激光和补盲雷之间，物体会被“过分割”成为两个物体，产生误检；对于小物体，比如小孩或者骑手，落在水平视场角的盲区里，就会发生漏检；还有一写常见的的场景，如掉头场景、或者无保护左转，如果存在感知盲区，对向来车或者侧向来车就可能存在漏检风险，从而导致碰撞事故。

垂直视场角要做到90°，我们考虑兼顾到地面及车身周边的情况，车身地面附近的视场盲区要尽量小，这样可以看到车身旁边的马路牙子，同时，上方也要感知到完整的点云，来满足智能驾驶感知对车身周边物体完整的识别，才能做到更安全的智能驾驶。

基于以上的思路，速腾聚创在今年11月推出了一款全固态补盲激光雷达产品E1，它的视场角120°×90°，刷新频率25Hz，探测距离30m@10%反射率，是业内顶级的性能标杆。

以上是我们这次汇报的一些内容，总结下来应该是两个点，第一，以M系列为代表的中长距激光雷达，将激光雷达行业带入了规模量产的下半场；第二，在下半场竞争中，以E系列为代表的短距补盲激光雷达品类，已经在「最后一块拼图」上开辟了新战场，开启了新一轮的角逐。

以上是我今天的分享，感谢大家。