過去半年以來，有不少投資機構及車企的朋友找筆者交流關于激光雷達的話題。他們提的問題，有不少重疊之處。

關于激光雷達的報道很多，但信息碎片化很嚴重，而且，對一些基本概念還存在混淆，因此，在回答完大量同質化的問題后，筆者決定把這些問題的答案都整理出來，做一個“科普”。

Q1：哪種技術路線的激光雷達最好？

答：這不是一個好的問題。更準確的問題應該是“在現階段哪種技術路線占主流”。

首先，關于技術路線，需要澄清一下，激光雷達有好多種分類方法：按測距方法分；按激光發射器、探測器分；按掃描方式分。

按照測距方式，當前車載激光雷達主要分為dTOF（飛行時間法）和iTOF（通過測量相位偏移間接測量飛行時間，分為FMCW和AMCW）兩種方式，目前dTOF是市場主流，而FMCW處于預研階段。

兩者的區別是，dTOF是通過記錄發射一束激光脈沖與探測器接收到回波信號的時間差，直接計算目標物與傳感器之間的距離；而FMCW是通過在時間上調整激光頻率并檢測發射與回波間的拍頻信號，同時完成對目標物距離及速度的探測。

現階段，ToF是最主流的測距方案，但Mobileye、Aeva及Blackmore（已被Aurora收購）等公司則是從一開始就采用了FMCW測距方案。FMCW和To幾乎是兩個獨立的品類，除了光學鏡頭、掃描器件相似，其他都完全不同。

當前，產業界討論比較多的激光雷達技術路線，都是在ToF測距方案這個大前提下討論的。

ToF激光雷達的結構分為激光發射器、激光探測器及掃描部件三部分。激光發射器按波長可主要分為905 nm和1550 nm兩種，按集成度主要可分為EEL（邊發射激光器）和VCSEL（垂直腔面發射激光器）兩種；激光探測器按集成度和感光靈敏度主要分為APD（雪崩光電二極管）和SPAD（單光子光電探測雪崩二極）等；按掃描部件，可分機械旋轉式、混合固態與純固態。

（以上每種分類方法下列舉的類型都不齊全，此處僅選取了最具代表性的方案。）

現在，外界談的激光雷達分類，通常特指根據掃描部件來劃分。

傳統的“機械旋轉式”，這個概念已經沒有什么爭議了，就是產品整體被電機帶著360度旋轉；混合固態的概念，簡單地說，就是有一部分部件是機械運動的，另一部分是不運動的，雖然概念是清晰的，但過去幾年也有不少誤解；純固態，就是完全沒有機械運動部件，這個概念雖然很清晰，但此前也有一些誤解。

在2017-2019年間，按一些老牌廠商給出的定義，機械旋轉式產品只要把上面旋轉的部分封在一個盒子里面起來就變成“混合固態”了，但這實際上還是機械旋轉式。在那個階段，MEMS（微振鏡式）被劃為“純固態”類，這也是個誤解，因為MEMS也存在機械運動部件。

到了2020年，主流廠商們對激光雷達按掃描方式如何分類已基本達成共識——

機械旋轉式：機械部分（掃描模塊）和電子部分（激光收發模塊）都在運動——被電機帶著360度旋轉。

混合固態：激光收發模塊是不運動的，只有掃描模塊在運動。按掃描模塊的運動方式劃分，混合固態又分為MEMS、轉鏡式和棱鏡式三種（這個到后面會做更詳細的解釋）。

純固態：不僅激光收發模塊不運動，而且，掃描模塊也沒有機械運動。純固態方案主要有OPA和Flash兩種。

總體上，從機械旋轉到半固體、再到固態，產品的集成化程度越來越高，成本越來越低。

機械旋轉式激光雷達有體積大、可靠性不高、難以過車規、價格高等缺點，但它能的性能指標是很強（距離長、水平掃描角度大）的。正是機械旋轉式激光雷達幫助自動駕駛產業完成了從0到1的階段——在這個階段，它的那些缺點，都是可以被包容的。

機械旋轉式激光雷達主要賣給Robotaxi的測試車隊，由于需求量少，Robotaxi客戶對激光雷達價格的敏感度并不高；并且，這些B端客戶對激光雷達的技術成熟度、可靠性會有一個比較理性的預期，為確保安全，他們也會嚴格遵循廠商提供的使用期限，如果超期，會及時更換。此外，他們還會安排專人對激光雷達做定期的檢查、維護，有問題也可及時發現。

目前，全球范圍內Robotaxi市場上占比最高的激光雷達就是禾賽的40線和64線產品。據禾賽招股書上的信息，2019年之后，64線產品賣得比40線還好。筆者曾問過幾家禾賽的客戶，他們對機械旋轉式激光雷達的價格高有些意見，但對其性能則是相當認可的。

不過，如果要把激光雷達裝到前裝量產車上，就不一樣了。這些車，大多是要賣給終端消費者做私家車的。消費者會定期去檢查車上的激光雷達是否出問題了嗎？

而且，可能明明激光雷達的設計壽命已經滿了，但有些消費者還是“照用不誤”。在私家車被拿去“開滴滴“、每天工作16個小時以上的情況下，激光雷達的穩定性、散熱能力、抗振動能力面臨的挑戰就更大了。

因此，要打進前裝量產市場，激光雷達必須達到車規級標準。

從2020年Q4開始，無論激光雷達廠商還是車企都在高調喊“前裝量產”，在這個階段，除性能指標外，車規、集成度、可量產、成本等都是需要重點考慮的問題，這個階段，機械旋轉式激光雷達基本上退出角逐，現在，爭搶前裝量產市場的，基本都是混合固態產品。

在自動駕駛產業從1到10的階段，混合固態激光雷達將扮演重要角色。如華為不做Robotaix測試市場，所以跳過了機械旋轉式方案，直接從混合固態開始；而在機械旋轉式激光市場上最具有競爭力的禾賽，也在開發面向前裝量產市場的混合固態產品（MEMS、轉鏡）。

但在更長的時間維度上來看，混合固態激光雷達也只是過渡形態，純固態激光雷達才是未來。純固態主要分OPA和Flash，但率先提出OPA路線的Quanergy公司已從自動駕駛市場上出局，目前，主流廠商也很少有在開發OPA產品的；當前，Ibeo、大陸、Ouster等公司的純固態激光雷達，都是基于Flash方案。其中，Ouster公司的Flash激光雷達已搭載在多家公司的無人卡車、礦車、環衛車上了。

哪怕是連現階段主打機械旋轉式和混合固態激光雷達的禾賽和華為等廠商也承認，純固態代表未來趨勢，因此，他們均有相關技術儲備。禾賽招股書中提到其正在儲備的純固態激光雷達，雖沒有明說是不是Flash，但也強調了“基于電子掃描”。

純固態激光雷達不僅體積小，而且由于沒有運動部件，可靠性也更高，待技術成熟之后，其成本也會更低。但當前，純固態激光雷達的致命弱點是探測距離比較短，如Ibeo公司提供給長城的Flash激光雷達ibeoNext，探測距離只有130米。

做長探測距離，有兩個手段：提高激光發射器的功率，提高激光探測器的感光靈敏度。現階段，這兩款技術都還不成熟。等這兩塊技術都成熟了，并且成本也可接受了，Flash為代表的純固態將成為主流。

2017年底，Velodyne高管在接受筆者采 訪時說：“Flash方案不適合車用，我們內部已經是有共識的。” 現在看來，Velodyne之前 對技術演進趨勢出現了嚴重誤判，他們沒想到，隨著技術的進步，Flash激光雷達的探測距離是能夠提升的。

Q2：MEMS、轉鏡式、棱鏡式的代表玩家分別是哪個公司，具體差異點在哪里？

答：MEMS方案的代表公司有Innoviz、速騰聚創、先鋒，MEMS激光雷達的優勢是分辨率高、集成度高、體積小、成本低（在現有方案中是集成度最高、成本最低的），但MEMS產品遭友商吐槽的點是：掃描鏡上的光孔比較小，導致平均每條光束上的能量不足，因而在現有技術條件下探測距離比較短。 

不過，由于成本和集成度等原因，MEMS產品在低速自動駕駛市場上有很強的競爭力。速騰聚創很早就綁定菜鳥這個戰略客戶，在三年多的合作中拿到大量來自客戶的真實反饋，技術進步很快。

并且，對乘用車的L2+或NOA來說，由于駕駛責任主體依然是人，自動駕駛系統只不過是錦上添花，并不苛求100%完美，因此，在對性能和成本做了綜合考量后，也有車企選擇在前裝量產車上搭載MEMS激光雷達。如Lucid的首款量產車Lucid Air上就即將搭載速騰聚創的MEMS激光雷達。

禾賽雖然主打機械旋式激光雷達，但其在2019年初發布的PandarGT 3.0，卻是基于MEMS方案。根據禾賽在招股書上提到的信息，該公司后續也會研發MEMS產品。

轉鏡式方案的代表玩家有法雷奧、Luminar、Innovusion（蔚來ET7的激光雷達供應商）及華為。第一個過車規的激光雷達即法雷奧的Scala 就是基于轉鏡式方案，因為這一方案容易過車規已經過驗證了，其他主打前裝量產市場的廠商們也紛紛效仿。

（有不少報道及研究機構的文章中把Luminar和華為的技術路線歸類為MEMS，這是個誤解。每家公司都會儲備很多種技術，他們對有的技術方案申請過相關專利，但實際并沒有做產品。有一些研究機構僅通過專利來判斷別人產品的技術路線，卻沒有跟相關公司直接接觸，因此在分析結果上出現了偏差。）

轉鏡式和MEMS的區別是：MEMS的掃描鏡是圍繞著某條直徑上下振動，而轉鏡則是圍繞著圓心旋轉。這種掃描方式，意味著功耗比較低，散熱難度低，因而也容易實現比較高的可靠性。

目前看來，已拿下量產訂單的頭部公司中，采用轉鏡式方案的相對比較多。禾賽雖然機械旋轉式產品在Robotaxi市場上極具競爭力，但其實該公司早在2017年就布局了轉鏡方案，只是比較低調，一直沒公開說而已。

此外，禾賽的招股書顯示，其面向前裝量產市場的產品Pandar ST也采用了轉鏡式方案。

轉鏡方案分一維轉鏡（Ibeo、禾賽）和二維轉鏡（Luminar、Innovusion）兩種，所謂一維轉鏡，即只有一面掃描鏡，二維轉鏡即有一縱一橫兩面掃描鏡。一維轉鏡是有多少線就有多少個激光發射器，這意味著在做高線數產品時不僅成本高，而且集成難度很大，因而線數很難做高（法雷奧的Scala 1只有4線，Scala 2也只有16線，原因便在于此）；二維轉鏡則跟MEMS類似，是只用數量很少的激光發射器，通過掃描鏡高速旋轉中的折射和反射來達到“多線”的效果，這樣不僅可節省激光器的成本，也可做高“線數”。

禾賽的PandarST將采用一維轉鏡方案，但不同于Scala，禾賽計劃將激光發射器和探測器集成到芯片里面（這個目標將在禾賽芯片化方案Roadmap的2.0階段實現），實現激光收發系統和“線數”的一一對應，這樣，就不僅可以基于一維轉鏡實現很高的線數，而且還可以持續享受到摩爾定律的紅利。

棱鏡式掃描方案的代表公司是Livox。棱鏡式方案使用的是非重復掃描技術，這意味著，其需要搭配的算法跟主流基于重復掃描技術的激光雷達不同。

與MEMS和二維轉鏡方案相比，棱鏡式方案用的激光發射器數量更多，也能達到更高的點云密度、更遠的探測距離，但因電機的轉速比轉鏡式方案下高數倍，棱鏡方案對電機軸承等可靠性提出了非常大的挑戰。Livox在做無人機時積累了精密電機制造技術，有信心克服這一困難，而目前其他廠商鮮有去探索這一技術的。

Livox的棱鏡式產品還可享受一個“紅利”：Livox的兄弟公司“大疆車載”會向他們提要求、給反饋，這樣，他們自己就形成了一個閉環，有利于技術的快速進步。 

Q3：混合固態中的MEMS、轉鏡式、棱鏡式哪個更好？

答：目前，激光雷達的技術路線都尚處在百家爭鳴的階段，這三種方案，都有主流廠商在嘗試，甚至，同一家公司同時在做兩種以上方案的產品；而且，產品都還沒有大規模上車，沒經過驗證，現在評價“誰行誰不行”，為時尚早。

如Luminar盡管早在一年半前就說拿到了15億美元的訂單，但據其在上市前公布的信息，2020年只賣出去了100顆激光雷達，大批量交付要等到2022年之后。

而且，Lumianr公布的很多訂單可能只是個供貨協議，主要是約束供應商的價格，對車企的訂單規模沒有太強的約束力。以下是Luminar在上市前展示給投資者的PPT里的客戶名單，把奧迪、通用、福特、蔚來等都寫進去了，但事實上，奧迪主要是跟Ibeo合作，通用旗下Cruise和福特旗下Argo都在自研激光雷達（Cruise也在跟禾賽合作），而蔚來則選擇了Innovusion。

某激光雷達廠商負責人的原話是：“即便是現在跟某個車企簽約了，后續的合作中還可能存在變數，未必就會長期合作；現在沒簽約的，也不代表以后就沒機會了。“

筆者估計，哪種技術路線及哪家公司的產品力更強，在2023年底之前會有一一個相對清晰的答案。

Q4：這個行業有先發優勢嗎？比方說，如果最終證明MEMS方案是最好的，其他幾家的路線錯了，到時要改，還來得及嗎？

答：首選需要澄清，禾賽和華為都有MEMS的技術儲備，哪怕沒有相關產品，也有專利，因此，不存在MEMS路線勝出后他們就“不知所措”的問題。

而且，MEMS還是轉鏡式或棱鏡式，激光收發模塊是可以通用的，區別主要在掃描方案上。那么，一家公司能否快速從轉鏡或棱鏡方案切換到MEMS方案，取決于這樣一個問題：激光雷達的真正壁壘在掃描模塊，還是在激光收發模塊？

如果是前者，在切換到另一種掃描方案就很難，如果是后者，則不難。

有一些廠商認為，掃描方案才是差異化競爭的點，但禾賽在去年7月份接受筆者采 訪時提到，掃描方案只是激光雷達的“外功”，激光收發技術才是“內功”。禾賽認為，禾賽在做機械旋轉式產品時積累起來的激光收發技術，可復用至轉鏡式、MEMS及純固態產品中，只需要對個別參數微調一下即可。Ouster公司也持類似觀點。

（激光雷達核心技術邏輯框圖；摘自 禾賽招股書）

去年，Luminar招股書上寫降成本的時候，主要強調可以把ASIC芯片、激光發射器、激光探測器的硬件成本控制到多少，卻沒有提掃描鏡的成本。

筆者的理解是：在法雷奧已經證明轉鏡方案更容易過車規后，多家廠商在開發面向前裝量產市場的產品時都瞄準了轉鏡式，這意味著，掃描方案的壁壘可能沒那么高；事實上，做長探測距離、提高集成度這些，往往是要圍繞著激光收發模塊“做文章”。

到了純固態的階段，激光發射器和探測器都會被集成到芯片中，并且也不需要單獨的掃描部件了，這時，激光雷達高度依賴半導體技術，很難說掃描方案占了多高的權重。

因此，在掃描方案方面，先發優勢可能不明顯；但在激光收發技術方面，先發優勢可能會比較明顯。

Q5：在激光雷達的成本結構中，占比最高的是哪塊？

答：從目前激光雷達的核心組成元器件來看，芯片是關鍵的降本部分，包括控制芯片、ASIC芯片、激光器、波束控制機構和光電探測器。Luminar在招股書中顯示，其已經通過跟供應商的協議鎖定，在訂單量達到一定規模的前提下激光發射器、探測器及Asic芯片，這三項的成本可控制在100美元以內。

Q6：激光雷達芯片都需要自研嗎？

答案：早期，有不少廠商使用的芯片是外購的，如法國市場研究機構Yole的報告顯示，高通、德州儀器、LG Innotek和理光就在為激光雷達廠商提供芯片。但由于激光雷達是一個比較新的產品，技術路線還不確定，供應商也沒有成熟的方案，因此，外采的難度并不低。

況且，激光雷達早期的壁壘在光學知識，但從長期看，性能如何提升、成本怎么降，都是半導體問題。芯片就是激光雷達廠商的命脈， 激光雷達廠商沒有對核心芯片的自研能力，很難在這個市場上生存。因此，Luminar從一開始就決定自研激光雷達芯片，即將在美國上市的Ouster也已自研了用在Flash激光雷達上的ASIC芯片。

Q7：隨著技術的演進，激光雷達提供的功能以后有很大的變化嗎？

答：基本功能不會改變，但性能會越做越好，主要體現在：探測距離會越來越長、測距精度會越來越高、分辨率會越來越高。

Q8：有一些激光雷達廠商說可提供感知算法，做數據預處理，這樣，激光雷達輸出的就不再是原始數據，據說這樣可以把激光雷達賣出更高的價格，那么，車企是更喜歡這種附加了感知算法的方案，還是只買激光雷達硬件呢？

答：這是一個非常好的問題。Luminar和速騰聚創已明確將賣算法作為一種收入來源，禾賽招股書中也提到，融資金額中有差不多1.5億元是要用于算法開發的。但具體更喜歡那種方案，不同的車企會有不同的選擇。

小鵬、蔚來、理想這種造車新勢及長城這種對自己掌握核心技術志在必得的傳統車企，基本上不大可能愿意使用激光雷達廠商提供的算法；但許多一時半會兒還不能自己搞定感知算法，又急著使用激光雷達的傳統車企，將不得不依賴于激光雷達廠商提供的感知算法，畢竟，消費者只在乎裝激光雷達帶來的體驗如何，那個錢是否花得值，而不會在乎你的激光雷達算法是你自己的還是供應商的。

接下來幾年，還有不少激光雷達是賣給車路協同項目，這些客戶都是搞基建的公司，他們肯定沒能力自己做算法的。激光雷達廠商要跟這些客戶做生意，不是你愿不愿意提供算法的問題，而是你必須如此，如果不提供算法，這塊市場你是啃不下來的。

當然，激光雷達的算法要比攝像頭算法簡單得多，因此，廠商們提供算法，是增加產品的附加值，但算法本身并不足以構成競爭壁壘。

Q9:華為的激光雷達會跟MDC捆綁嗎？

答：不會捆綁的。MDC團隊曾頻繁跟其他激光雷達廠商接觸，希望MDC的接口能跟其他廠商的激光雷達兼容，這對華為自己、其他激光雷達廠商及車企來說都是一個比較好的做法。

Q10：有華為這樣能提供全棧式方案的公司在，禾賽、速騰這種初創公司的生存空間在哪里呢？

答：各家主機廠的能力體系及需求不太一樣，有一些主機廠會傾向于采用華為的全棧式方案，但也有很多主機廠傾向于自研軟件算法，根據算法能力及需求去選擇芯片、傳感器供應商。

Q11：我是來自車企戰略投資部門的，車企有必要自研激光雷達嗎？

答：從長期看，各車企之間自動駕駛能力的差異點，在決策算法上，而非感知環節——“正如同我們評價一個人牛不牛逼，是看他的思維牛不牛逼，而不是看他的視力牛不牛逼”（郭繼舜語），而在技術成熟后，感知是會是一項標準化程度比較高的通用技術。

從技術的角度考慮，投資一項通用技術，無助于提高車企的競爭力。但如果車企的采購量足夠大，而通過投資又能享受折扣價，那是另一回事。

Q12：作為車企，我們有沒有必要通過參股一個激光雷達公司、占股10-15%并獲得一個董事會席位，爭取獲得優先供貨的權利？

答：也許，在幾年后再看，“優先搭載”這個權利就沒那么重要了。

前些年，在激光雷達由Velodyen壟斷供應、產能極度緊缺的階段，百度 福特為了優先購買Veldoyen的激光雷達而投資，但現在，激光雷達已是一個充分競爭的市場了，總共有超過100個玩家，有影響力的也達10家左右，幾年之后，產能應該也起來了，“優先搭載”的必要性就不存在了吧？

況且，如果你的算法還沒有牛逼到需要搭配很高級的傳感器，那“優先搭載”的意義也不大吧？

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