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【独家】禾赛李一帆：我们造出了无人车上的核武器

时间:2017-09-08 22:59:28 阅读：7556+ 来源：新浪科技作者：甘婷婷

“听起来不可思议却真正存在的是，无人车这个万亿行业，全世界几百家公司，竟然会卡在一个小小的传感器上，而且一卡就是好几年，所有人都被逼疯了。”

——禾赛科技CEO李一帆

作者｜李一帆

文字润色｜Dude、欧拉拉

网址｜www.xtecher.com

ID｜Xtecher

一个周日的早上，一群工程师兴奋地围在电脑前，极其专注而又有些激动地看着我们的新款激光雷达过去几周在全国各地客户的无人车上测试的数据。

“这个效果可以交卷了。”——CTO向少卿波澜不惊地说，很符合一个在苹果设计了多代iPhone电子系统的工程师的严谨。他眼神中带着一点点倦意，也许是因为过去两个月每天只能睡四个小时吧。

时光倒退回2015年底，同样是周日，同样的办公室。

斯坦福博士毕业的首席科学家孙恺手里拿着厚厚一叠论文，寻思着一个新的万亿激光传感器市场。他指着黑板上一长串推导公式的最后一项说：“我算了下，我们可以把现有激光气体遥测仪的结构略作调整，结合近10年积累的在光机和电路设计、器件工艺上的经验，能够在几个月内改造出一台多线激光测距雷达，而且性能可能会超过市面上所有的产品。”

此时此刻，这台经历了数十次迭代的激光雷达就静静地摆在我桌子上。

Pandar 40——混合固态40线、超小体积、150米有效距离，专为自动驾驶优化的线束分布让最小角分辨率达到了0.33°，等效于一个83线的传统激光雷达。

简单概括，它是一台集各家激光雷达所长于一身的核武器。

激光雷达——无人车的“眼睛”

激光雷达（LiDAR），是自动驾驶和机器人行业用于激光三维扫描的传感器，也是无人车上最重要的元件之一。随着自动驾驶近年来的快速增长，激光雷达出现了井喷式的需求，并极大地影响着无人车的发展。

业内流传着一种观点：半部激光雷达的产品演变史就是自动驾驶行业的进化史。

尽管激光雷达在自动驾驶中发挥着不可替代的作用，但它同时有着让人心碎的硬伤，昂贵的造价、稀少的玩家、低下的产能都成为了阻止激光雷达行业迅速发展的拦路虎。

贵—— 8万美金

一辆造价约200万人民币的无人车，其预算中就涵盖了成本大约10万美元的激光雷达（一台Velodyne 64线8万美元，两台Velodyne 16线各接近一万美元）。

同样地，IBEO的4线激光雷达单价也接近10万人民币。今年初，谷歌无人车团队宣称其自主开发的激光雷达在可实现降低90%成本的情况下，售价依然高达7500美元。对于成本7500美元的产品，即使谷歌考虑作为第三方产品销售，其对外售价应该也会达到数万美元。

缺玩家—— 2家供应商

尽管激光雷达是一个庞大的市场，但全球真正能够量产出货的激光雷达公司却屈指可数，这其中还包括了垄断地位的硅谷公司Velodyne和专注低线数雷达的法雷奥/IBEO。

由于自动驾驶行业极其依赖高线数的激光雷达，Velodyne成为了绝大多数公司的唯一选择。在业界中，大部分无人车采用的都是Velodyne的16/32/64线激光雷达，而往往一台车需要多个激光雷达来保证精确度，这仍旧使得价格居高不下。

鉴于激光雷达的不可替代性和市场有限的选择，即使Velodyne价格高昂也没有挡住众多无人车公司火一般的热情，Velodyne的销售额高达数亿美元。

缺货——6个月等待期

由于Velodyne 产品设计和装调工艺的限制性（其旗舰产品64线激光雷达是2007年的设计），严重的供求比例失调对其产能提出了巨大的挑战。2017年初，有客户反映Velodyne交货周期由付款后3个月后，变为6个月后，而且还在继续变长。

“一机难求”的现状，让绝大多数自动驾驶公司陷入了绝望，且严重影响整个公司的进展和计划。

2016年底，百度和福特不惜斥重资1.5亿美元入股Velodyne，以确保自己的自动驾驶计划不被激光雷达产能影响，但却不能改变Velodyne半年以上交货周期的现状。

尽管有如此多的硬伤，激光雷达仍没有被淘汰，需求还一直居高不下。

两年前，不少公司对不采用激光雷达的廉价自动驾驶方案抱有幻想。伴随着大量路测数据的积累和对事故的分析，证明了激光雷达的不可替代性——比起摄像头对分析和算法的依赖，激光雷达可以更精准地检测到距离和行人。因此在复杂环境中，极大地提高自动驾驶的安全可靠性。

激光雷达与毫米波雷达和摄像头相比的优缺点

采用激光雷达作为自动驾驶方案的典型企业

除了频繁导致事故的特斯拉Autopilot外，谷歌Waymo、百度、UBER、Cruise、nuTonomy、驭势科技、智行者等顶尖自动驾驶公司都选择采用激光雷达方案。

大批业内顶尖的从业者都对激光雷达方案表示肯定和推崇：

Google自动驾驶咨询顾问 BradTempleton：“做到99%的准确度对于车辆驾驶而言并不够，我们需要的是99.99999%的准确。激光雷达就是小数点后几位的最强保障。”

Ford副总裁、产品发展和首席技术官Raj Nair ：“从最初想做自主驾驶汽车以来，激光雷达技术就是一个关键的核心，它能够补充毫米波雷达和摄像头的不足。”

采埃孚CEO Stefan Sommer：“在自动驾驶模式下，价格昂贵的激光雷达必不可少，它是确保高速驾驶时安全的重要保证。”

驭势科技联合创始人&CEO 吴甘沙：“基于激光雷达的主动视觉，加上多摄像头的机器视觉，将一举超越人类的感知和世界建模能力，成为3级以上自动驾驶的标配”。

激光传感器行业的老兵——禾赛科技

禾赛科技，创立于硅谷圣何塞，自2013年创立以来，一直致力于顶尖的激光传感器开发。此前，禾赛科技成功开发了天然气行业的激光遥测系统（与大疆无人机合作）等产品，完成了数千万元人民币的销售额，客户遍及全国几十个城市及欧美国家。

在激光雷达领域上，禾赛并不是一个从零开始的企业，相反却有着深厚基础——多年开发激光遥测传感器的经验。

尽管气体检测和测距原理虽不相同，但在遥测光路的设计、电子信号处理等核心问题上却是相通的，专业人才储备也大致相同。这也是我们可以迎头赶上，并率先发布32线混合固态的原型的原因。

当时，市场上还在研发16线的时候，我们就大胆出招——完成第一款产品32线混合固态，并且史无前例地主动公开了路测视频。

在2016年11月的中国国际工业博览会上，我们把激光雷达装在了一辆车上现场演示，用实际的数据和产品说话，用实际行动回击了激光雷达行业“有PPT有外观设计，无现场demo无公开测试结果”的怪现状。

2016年中国国际工业博览会上展出国内首款32线激光雷达

产品化——一项浩大的系统工程

在开始进军激光雷达前，因为深知开发其难度很大，我们已经给自己打好了预防针，但没想到会这么难。

一个完美的激光雷达的开发，就像造一艘登月飞船。虽然基本原理简单，但其中的每一个细节都涉及到超大的工作量。

早在2016年初，我们就做出了最早的可进行室内环境扫描的多线激光雷达。当时全公司还挺开心的，认为造出一台顶级的激光雷达只不过是时间问题。

但一年多后的今天再回头看，相比登月飞船，当时的那个原型就像是一个二踢脚。

因为一个测5米距离的雷达和一个测100米的雷达，完全不是一个概念；在光线昏暗的室内测的雷达和在户外阳光直射加上各种环境光情况下测试不是一个概念；在能跑5分钟的原型到可以可靠地在汽车上连续工作上万个小时不故障的工业产品更不是一个概念。

在理论上，有暴力的办法可以解决上述问题，比如：加大激光器功率，但是在民用产品上，为了保证人眼安全，必须严格控制激光的功率，这又给研发加上了一层困难。

一台激光雷达包含着上千个精密部件，还必须解决在高速旋转情况下的机械稳定性问题、数十个激光器所带来的散热问题、各种风霜雨雪恶劣天气、巨大的温差等各种问题。而高强度震动、湿度和防水、元器件之间串扰等问题也会对其稳定性造成很大的影响。此外，还需要解决无线供电，无线数据传输等等的问题。

任何一个细节的不完美都会导致产品的彻底失败。我们如履薄冰，缓步前行。

我们明白，在技术的基础上开发一款完美的激光雷达产品，需要聚集光学、精密机械、模拟电路、数字电路、FPGA、深度学习等各个领域最顶尖的专家通力合作，才有可能实现。

幸运的是，在几年时间内我们像超级玛丽采蘑菇一样集结了各路专家，并通过磨合打造出一支战斗力爆棚，效率爆棚的团队。

激光雷达是一个很特殊的行业，它在产品化的道路上有各种各样的坑，其中有好多是一旦跌入就难以爬出，即使投入再多的钱和时间也不一定能够解决问题。

好在，我们有丰富的激光传感器开发经验和一流的团队：设计四代苹果iPhone电子系统的电子工程师；卡尔蔡司负责镜头设计的光学工程师；斯坦福大学激光传感器研究科学家等数十位一线硬件公司工作经验丰富的工程师。

只有每个人都home run（本垒打），我们产品才能home run（本垒打）。

说起产品可靠性测试，还发生过很好玩的故事：元旦假期的一天，我突然接到公司保安一个电话，说公司的一堵墙被砸穿了，让我赶紧检查有没有丢失贵重物品。可我到了现场才知道，原来是工程师把我们的振动测试机械手臂固定在了公司的非承重墙上，激光雷达经历了几十个小时超过6g加速度的震动后还在稳定地运行，但是用来固定这套机械手臂的墙终于不堪重负，被砸出一个大洞，大家虚惊一场。

在坚持不懈地努力下，我们向完美的产品一步步迈进。

一年多来憋出的“大招”

——40线混合固态激光雷达

Pandar 40最小角分辨率达0.33°

2017年4月，经过一年多的开发、大量的内部测试以及早期客户共同测试，我们终于发布了这款40线混合固态产品– Pandar 40。

它具有超越竞争对手的超小体积，世界一流的测量距离以及测量精度，和专门为自动驾驶优化的扫描线分布。创造了市面上所有激光雷达的最小垂直角分辨率0.33°——等效于一个传统83线雷达。

简单概括，Pandar 40集各家激光雷达的优势于一身。

为什么是40线？

为什么没有循规蹈矩做2的整数次幂？原因是：为了满足自动驾驶中对中间线的高密度要求。

我们在产品化激光雷达的过程中，收到了来自世界各地近百家自动驾驶公司的超过千台的意向订单。通过和客户的深度交流，我们遇到了两个之前没有意识到的问题：

1：市场上之所以只有16、32、64这样线数的产品，只是因为Velodyne最早定义了这个产品形态，于是大家就默认了这个定义。但这并不是一个必须遵守的定理。

2：自动驾驶对激光雷达的需求可以抽象化成一个最典型的的场景：在50米开外，尽可能捕捉到行人和车辆的更多细节。

同时，我们发现绝大多数客户选择64线产品的原因，是因为它在50米以外的精细的扫描结果。而这部分功能我们可以通过我们产品定义来优化实现——Pandar 40打破了传统激光雷达均匀分布的限制，把每条线的作用发挥到了极致。在接近0°范围附近的25线的角分辨率达到了0.33°，可以充分捕捉行驶过程中远处物体的细节特征。

这意味着，相比于传统16线的2°角分辨率，在50米外的一个1.7米高的行人，他身上的线可以从1条上升到6条，甚至超过了64线的5条（0.4°角分辨率），大大提升了激光雷达扫描数据的质量。

并且，不同角分辨率的激光雷达，在50米处能投射在行人身上的线数不同。禾赛40线激光雷达人身上会有6条线，Velodyne 64线会产生5条线，而Velodyne 16线只会产生1条线。

从禾赛40线和Velodyne 64线的模拟点云图里能清楚地辩认出人形，但在Velodyne 16线上则完全看不出人形。

Pandar=Panda+ LiDAR!

禾赛科技虽起家硅谷，公司文化却是十足的中国风。很多海外客户对“禾赛”的英文名HESAI的发音十分头痛。

因为发音，曾经还闹出过一场欢快的笑话。2017年初，在美国光学学会SPIE举办的素有“光学奥斯卡”之称的“棱镜奖”旧金山颁奖典礼上，颁奖嘉宾把它念成了“黑赛”，引来现场一片欢笑。

取一个听起来像是外国品牌的名字很容易，但却会违背了我们创立这家公司的初衷。诚然，我们创始人和最早的核心技术都来自硅谷，但现在算是一家100%的中国公司。我们拥有全世界最好的生产制造资源和研发人才储备，并且希望能明确地传达出Designed and Manufactured in China的信号。这是我们一项很强的竞争力的信息。任何不相信中国能造出顶级硬件产品的客户都不是我们的目标客户。

华为HUAWEI的名字英文也很难念，但这丝毫没有妨碍它成为一家伟大的世界级公司，我们要向华为学习。

所以，此次激光雷达的取名，我们依然遵循了这个原则——Pandar=Panda+LiDAR。Pandar中前半个词是Panda，不仅代表了国宝熊猫，也和新款激光雷达黑白相间的配色完美吻合，同时，我们希望这个萌萌哒的名字让大家对这个100%的“国货”充满期待。

客户测试评估结果

Pandar 40 路测数据

禾赛40线激光雷达三维地图生成

了解更多无压缩原始路测视频数据请访问禾赛科技网站

（复制网站地址在浏览器打开，或者点击文末的“阅读原文”）：

http://www.hesaitech.com/autonomous_driving.html

在Pandar 40进行严格内部测试的同时，我们也邀请了一些行业最前沿的下游客户进行了大量的共同测试。一方面帮助他们更好地了解我们的产品特性，同时也在测试的过程中听取他们提出的意见，进一步改进产品。

百度无人车，蔚来汽车，小鹏汽车，驭势科技，智行者，四维图新等顶级自动驾驶和高精地图公司在测试过我们的第一批样品后都给予了很高的评价：

“禾赛40线雷达的扫描结果已经非常接近Velodyne 64线激光雷达的点云质量，且在机电特性、体积等方面已优于Velodyne。我认为不出两年，中国的车载激光雷达水平要超过美国。”

——张德兆智行者创始人&CEO