速腾聚创邱纯鑫：从传感器角度“看”自动驾驶进阶发展，MEMS 固态激光雷达是未来 | CCF-GAIR 2018

*速腾聚创 CEO 邱纯鑫

雷锋网新智驾按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。

行业内越来越多人相信，打造一台人人用得起的激光雷达，需要对传统的机械扫描式激光雷达进行全固态设计，减少其上大量可移动的部件。因为这样有助于激光雷达满足车规级和量产的需求。

作为激光雷达领域第一梯队的玩家，速腾聚创（Robosense）在今年 1 月的 CES上对外展示了旗下的第三代 MEMS 固态激光雷达产品，吸引了很多关注。

作为深圳的本土企业，速腾聚创这一次深度参与了雷锋网(公众号：雷锋网)承办的 CCF-GAIR 人工智能与机器人峰会，这家公司既在展台上展示了其全线激光雷达产品，还有测试样车实际呈现他们的 P3 激光雷达感知系统方案。此外，速腾聚创 CEO 邱纯鑫还在大会的智能驾驶专场进行了主题演讲，主要从传感器的角度看自动驾驶的进阶。

以下是邱纯鑫演讲全文，雷锋网新智驾进行了不改变原意的编辑：

回顾自动驾驶历史，最早应该追溯到差不多近百年前，美国的陆军电子工程师 Francis 做的用无线电波去控制车辆的刹车、离合以及转向；然后就是 1956 年美国通用用一些预埋电缆配合车上安装的接收器去进行车辆的控制；再有就是 1977 年的日本筑波工程研究院开始使用摄像头传感器。到了 1998 年，意大利的帕尔马大学使用双目摄像头对物体进行识别、导航，当时跑了 2000 公里，94% 的里程都是在自动驾驶模式下完成的，剩下 6% 左右在人工干预下完成。

自动驾驶发展最具有代表性的事件是 2004 年举办的美国 DARPA 挑战赛，有 25 支队伍依照兴趣参与，当年没有一支队伍完成任务，比赛总里程也就 11.78 公里。

当时大家评论说，这次比赛之所以没有完成任务最主要的原因是车辆对环境感知得不充分，几吨甚至上十吨的车，碰到前面的小草堆就过不去。这也侧面反映出纯视觉传感器的缺陷，它们要对强光对射、黑暗、斑驳光影的道路环境进行感知，将大大增加算法的难度。

新的突破出现在 2005 年，斯坦福大学车队当时在车顶上装了多个单线激光雷达，这类单线激光雷达原来并不用在机器人或自动驾驶车辆上，而是用在工业方面，探测距离并不远。但是，给车辆装上这类单线激光雷达后，车辆就能够完成任务了，这算是一个比较大的突破。

Velodyne 在 2004 年的时候也参与了这项比赛，在深入思考之后，这家公司了解到激光雷达的重要性，所以就研发了 64 线激光雷达，这款产品至今已经有十几年的历史。

后来，多线激光雷达成为自动驾驶方案的常见配置，以至于 2017 年的时候，全新的奥迪 A8 上就采用了激光雷达传感器，成为全球首款安装激光雷达的量产车型。

激光雷达相较于摄像头的好处是它能得到准确的三维信息，而且它自己就是一个主动光源，能够不受光照的影响，白天和晚上都能正常工作。

这张图是激光雷达和摄像头的性能对比。

摄像头识别的颗粒度比较高，它能得到一个丰富的纹理色彩，所以它能做精细化的识别，在这一点上激光雷达不如摄像头。比如目前的激光雷达没办法把车辆的品牌识别出来。

摄像头最大的缺点还是它受环境光的影响比较大，而且它对数据的要求比较高，无论是深度学习还是其它的机器学习的方式，摄像头对数据的质量要求都比较高：数据质量好，它可能就识别得好。

摄像头需要在数据库里有这个东西存在，才能识别它；而激光雷达首先是对障碍物进行识别，然后再去分类。

这是速腾的激光雷达产品的点云图，它可以对周围障碍物进行识别，包括对路边沿进行检测，还能进行定位，定位精度大概在 10 厘米左右。

我们会有一些标注，把车分类出是卡车、小汽车还是行人、自行车。但是也就只能分出这几个类别，不能有更精细化的分类。

从 2016 年开始，自动驾驶进入了一个量产落地期，现在大家对落地越来越急迫。

Waymo 是全球自动驾驶的领头羊，大家看它在 2016、2017 年和 2018 年对车的下单量从 100 辆到 600 辆增长到 2 万辆，这个增长还是很快的。萌芽期的时候自动驾驶发展都是以 10 年甚至 20 年为一个阶段；到了发展期，基本是按月算，到现在则是按天来算。

上个月月底，菜鸟发布了物流小车，他们说要在三年内投入 10 万台车；京东在6 月 11 日也发布了相应的设备并且决定落户长沙，而且下一个落地项目的选址也接近敲定。

这是我们总结的一个表，可以看到所有的车厂或者 Tier 1 的自动驾驶发展时间表，基本上都集中在 2020 年到 2022 年实现 L3 或者 L4。L5 会大有不同，有些企业实现 L5 的时间会定在 2025 年，而有些是 2022 年，有些则选择 2030 年。

这个时间已经很接近了，对我们这样的供应商来说，也是非常紧张的。因为现在距离 2020 年也就只有两年了，而激光雷达的成本压缩和保证产品可靠度，还有很多路要走。激光雷达的发展一定是朝着量产、低价以及稳定性方向去发展。

固态激光雷达是未来的方向，现在激光雷达做下来，我们觉得 MEMS 是最容易实现的。它的优点是在于它的高分辨率、长距离、车规级、易量产以及低成本。

现在的 32 线或者 16 线激光雷达，分辨率再往下做很大程度上受到物理体积的限制。但是 MEMS 激光雷达可以做到水平分辨率 0.09 度、垂直分辨率 0.2 度，往后能达到水平分辨率 0.1 度、垂直分辨率也是 0.1 度，再往后还能识别出 200 米外的 10*10 厘米大小的物体。

探测距离的长短取决于我们采用的光源是 905nm 激光器还是 1550nm 激光器，而且探测器的灵敏度也会产生影响，这里相关的要求还是挺多的。

在车规级方面，目前的 MEMS 激光雷达已经在做车规级的认证，然后就是量产准备，它基本产品化之后，它的成本也会随之降低。

大家看 MEMS 的工作原理，它就是采取少数的激光发射器，原来 16 线采取 16个发射器，32 线要采取 32 个发射器，64 线又则继续翻倍。MEMS 激光雷达不是采取发射器和接收器物理的叠加，而是采取 MEMS 两个维度的振动，来提升扫描的线数。

后面可能还会做一些智能化的扫描，跟人眼的影射功能是一样的，MEMS 可以定向扫描，结合识别算法做一些影射功能。

激光雷达的高分辨率和低成本是未来的趋势，我们希望在 2020 年做到量产价格 200 美金一台，过程中会给大家提供一些样品，这些样品的价格还没定，但基本是朝着目标去做。

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