谷歌竟公开销售激光雷达, 角色突变是自动驾驶商业化所迫?

话说,谷歌有没有挤入汽车供应链体系的野心?

激光熊蜂窝(Laser Bear Honeycomb)。

这个让人摸不到头脑的名字就是 Waymo 今天正式对外公布的完全自主研发的激光雷达产品之一。

更重要的一点是,这款并不是他们自用,而是打算卖出去。

对于这个突然的消息,我们的第一反应是,自动驾驶打车服务的商业模式果然短期内不太靠谱,让这家谷歌自动驾驶子公司又毅然决然地做起了自己不太擅长的硬件生意。

而第二个反应是,在哪儿造?卖给谁?怎么卖?难道要跳出汽车供应链体系?

显然,在 Waymo 激光雷达团队负责人 Simon Verghese 的这篇揭秘博客里,并没有回答任何关于制造、销售渠道及市场等问题,甚至连产品本身除了简略的技术介绍,也仅有一张图片可供参考。

但我们可以确认的是,当巨头出现在一个尚未标准化的新兴传感器硬件市场,对这个领域的创业者来说,好处要远远大于坏处。

激光雷达的必要性

虽然你会觉得有点烦,但在这里还是要用几句话来阐释激光雷达之于自动驾驶系统的重要性:

我们知道无人车上路要随时「环顾四周」,因此,就需要配备多种传感系统来获取这种「视觉能力」。

而摄像头、超声波探测器、毫米波雷达以及激光雷达等传感器之间的各种「排列组合」,都能在一定程度上赋予汽车这一能力。

其中,探测距离远,抗干扰能力一流,捕捉高精度三维环境信息能力也一流的,就只有激光雷达了。

而且更重要的是,这些丰富的点云数据还关系到绘制出自动驾驶汽车另一个重要安全冗余模块——高精地图的质量。

除了贵,激光雷达真没什么大毛病(有些实操缺陷可以通过跟其他传感器打配合战补足)。

因此,从技术维度来看,这个传感器一直非常受自动驾驶工程师们的重视和信赖。

当然这也多少可以解释,为何除了少数公司吹嘘自己能用纯视觉方案把自动驾驶汽车做到 L4 级以上,大多数自动驾驶公司已经上过路的 L4 级车一定都配有激光雷达

因此,Waymo 把研发的重心倾斜一部分给这款具有关键作用的传感器,并不让人觉得奇怪。

早在 2017 年,Waymo 与 Uber 那场长达半年的自动驾驶商业机密诉讼案,就牵扯到了 Waymo 激光雷达研发的关键信息。

正是从那个时候开始,外界才逐渐知晓 Waymo 已经在「如何降低激光雷达成本并提高其性能」方面投入了大量时间、人才和资金,其2011年就组建的激光雷达团队也悄然浮出水面。

据了解,Waymo 已经开发出了至少 3 种基于脉冲测距法的激光雷达传感器。

根据探测距离来划分,他们最先研发并装在自己车上的是一款中程激光雷达

后来,专属团队又开发出了短程与远程激光雷达,而今天发布的「激光熊蜂窝」,就属于短程探测传感器的范畴。

根据 Simon 的介绍,这款传感器的水平视场角为 360°,而垂直视场角为 95°,他认为,这相当于是把三个 3D 传感器叠加在一起(因为他吐槽很多产品的垂直视场角只有 30°左右)。

但最让他感到满意的是这款激光雷达所拥有的「最小零点范围」,这也是为何该产品被称为短程激光雷达的重要原因之一:

就像一只苍蝇飞到眼前,我们的眼球可以快速捕捉到它一样;熊蜂窝也可以立即「看到」自己前面的物体。这对实现一些关键功能,如近距离目标检测和避障提供了很大的帮助。

但 Simon 也不忘给自家产品的三维感知效果做了更加细致的解释——

(有必要提一下脉冲测距工作原理:激光雷达发射一束光脉冲,打在物体上并反射回来,通过对这一过程时间的测量来判断一个物体的相对位置。)

这款短程激光雷达能够每发射一个脉冲实现多次往返。


也就是说,当这款产品发出光脉冲时,它看到的不仅仅是激光束接触到的第一个物体,而可能是四个不同远近的物体(譬如一朵花与后面的树枝以及树叶)。

这无非是想证明熊蜂窝在短距离内构建高详细度环境视图的能力。但至于可以在多远的距离内达到多高的精度,以及这款产品的技术原理,谷歌均未作详细说明。

能否降到千元以下?

价格,是激光雷达市场的心疾,也是撬动这个市场的关键。

从 2016 年到现在,即便自动驾驶圈各路人马都纷纷预测,随着市场扩大与技术的不断突破,这款硬件的成本一定会有所降低,特别是固态激光雷达的问世和量产,一定会使单颗激光雷达价格降至 1000 美元以下。

甚至有国内厂商曾表示,一旦进入量产,固态激光雷达单颗价格在 400~500 美元不成问题。

然而,即便过去三年有超过 10 亿美元的公司和私人投资被投入到大约 50 家激光雷达创业公司,所有车厂和零部件巨头都在这方面下了赌注,但是由市场发起的「降低成本运动」一直不容乐观:

目前,大多数测试车或试运营车辆上的激光雷达仍然是未过车规且价格较高的机械式激光雷达

而即便各家的 16 线激光雷达(线数相对比较低)价格在两年内一降再降,也仍然是一款万元俱乐部产品。

「一颗 64 线激光雷达的几个就是我们造物流小车成本好几倍,那我还不如去卖激光雷达。」一位不具名业内人士表示,要等激光雷达真的部署在车上,从成本角度考虑就要再等上几年。

而谷歌的产品能否打开市场,关键因素之一无疑就是价格。

碍于这次谷歌并没有公布关于该产品的有效商务信息,我们只能再把两年前 Waymo 首席执行官 Krafcik 上任后不久做出的承诺拿出来了:

Waymo 工程师能够将激光雷达的成本从 75,000 美元的行业标准再降低 90%。」他在 2017 年的底特律车展上表示。

换句话说,Krafcik 是在告诉全世界——Waymo 未来的高端激光雷达价格约为 7500 美元。

但有业内人士透露,考虑到 waymo 激光雷达团队不断对产品进行迭代,产品成本应该比两年前有所降低,特别是这种短程激光雷达,价格或许会低于 5000 美元的档位。

但是,仍然很贵。

此外,Waymo 虽然有透露目前已经拿到了生产订单,但拒绝给出买家的名字。

不过考虑到 Waymo 已经计划在美国各地建立多家制造工厂,挤入汽车供应链想必会成为他们拓展商业模式的一种必要手段。

「将其激光雷达卖给其他企业可以帮助 Waymo 通过提高产量来壮大规模经济,最终降低为自己无人车制造昂贵部件的价格。」彭博社分析师表示。

也有业内人士认为,不应该把这款激光雷达产品的应用场景局限在汽车领域,仓库机器人、安全系统和自动拖拉机等自动驾驶汽车之外的应用也都需要激光雷达建立详细的 3D 地图。

「这是谷歌找到的第二个清晰的赚钱渠道,就是把技术打包成硬件来卖。虽然听起来不新鲜,但是总有人会为其技术买单。」

就像 Simon 在博客一开头就强调的,虽然在项目早期主要任务是开发软件,但随着测试的成熟,却愈发感到市场上现有传感器根本不能满足他们的需求。

「因此从 2011 年开始,我们决定自食其力。」

我们相信,无人质疑的自动驾驶老大地位让谷歌的确有能力研发出一套更适用于自动驾驶系统的传感器;

但是,由于这个市场太年轻,还亟待一系列验证。

尽管被誉为一个有爆发潜力的百亿市场,但激光雷达也同样是一个让车厂、零部件厂商以及技术创业公司一直达不成共识的市场。

除了做到廉价与可靠,产品的技术更迭速度能否与汽车下线速度相匹配也是个很大的问题。

「假如等到一款装有激光雷达的量产车在两年后下线,却发现激光雷达的技术已经过时了,或者有新的替代技术了,这对于任何一方都是巨大的损失。」一位并不看好激光雷达的工程师表示。

而对于谷歌来说,其在这个市场里扮演的角色究竟是一个无人车共享服务运营商,或是一个刚起步的「淘宝零部件卖家」,亦或是想最终挤入汽车供应链体系的野心家,我们只能边走边看了。

所以·,作为总是想第一个吃螃蟹的公司,谷歌又一次以身试险了。

产业激光雷达谷歌自动驾驶Waymo
相关数据
Waymo机构

Waymo是Alphabet公司(Google母公司)旗下的子公司,专注研发自动驾驶汽车,前身是Google于2009年开启的一项自动驾驶汽车计划,之后于2016年独立。2017年10月,Waymo开始在美国亚利桑那州的公开道路上试驾。2018年12月,Waymo在凤凰城郊区推出了首个商业自动乘车服务Waymo One。

http://www.waymo.com/
自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

激光雷达技术

自动驾驶车辆传感器的一种,采用激光扫描和测距来建立车辆周围环境的详细三维模型。Lidar 图像具有高度准确性,这使得它可以与摄像头、超声波探测器和雷达等常规传感器相提并论。然而激光传感器面临体积过大的问题,同时,它的机械结构非常复杂。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

自动驾驶汽车技术

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

360机构

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目标检测技术

一般目标检测(generic object detection)的目标是根据大量预定义的类别在自然图像中确定目标实例的位置,这是计算机视觉领域最基本和最有挑战性的问题之一。近些年兴起的深度学习技术是一种可从数据中直接学习特征表示的强大方法,并已经为一般目标检测领域带来了显著的突破性进展。

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