火狐体育首页进入:专访鲍君威：揭秘蔚来无人驾驶背后的公司 解读激光雷达上车三大关键点

　　今年1月，蔚来在“2021 NIO DAY”上朝业界扔下了一枚重磅炸弹，此公司的第一款智能纯电轿车ET7将首次搭载“NAD蔚来无人驾驶”上市，这是国内第一次有整车厂敢将无人驾驶加入到产品介绍中，页面里“NIO Autonomous Driving”的字眼彰显着此公司的野心。

　　蔚来将这一功能的实现归功于其全新的“Aquila 蔚来超感系统”，1枚超远距离激光雷达、11枚800万像素摄像头、5颗毫米波雷达、12个超声波雷达，GNSS+IMU组成的定位单元、车路协同感知、增强主驾感知设备外加算力高达1016TOPS的主控芯片。

　　近乎豪华的配置让蔚来拥有了从辅助驾驶跨越到无人驾驶的底气，但为蔚来补上最后一块关键“拼图”的，恐怕还是位于车顶“暸望塔”位置的激光雷达。

　　这枚来自图达通的激光雷达拥有最远500米的探测距离，10%反射率下250米的探测距离，最高分辨率0.06°*0.06°，水平视场角达到120°。作为量产车型上新引入的传感器设备，它可以与毫米波雷达、摄像头、超声波雷达等众多传感器形成冗余，以保证无人驾驶汽车的安全性。这枚激光雷达的重要性也使得图达通成为今年一月“NIO DAY”上唯二拥有“姓名”的制造商。

　　为进一步了解这家对于蔚来无人驾驶至关重要的公司，搜狐汽车近期在CICV 2021大会期间与图达通联合发起人兼CEO鲍君威进行了一次深度交流，他细致地回顾了一路走来的发展历史，为我们介绍了公司的发展现状、产品技术原理、研发量产进展，并对我们描述了激光雷达上车的三个核心关键点。

　　鲍君威的创业之路始于美国，1996年从北大物理系毕业之后，他远赴重洋先后前往美国明尼苏达与伯克利大学攻读硕博。

　　就在伯克利大学攻读博士期间，鲍君威开始跟随导师研究半导体生产线生产流程控制，正值半导体制程从微米跨入纳米时代，原本可利用光学显微镜与电子显微镜实现的流程控制，在面对纳米级制程时逐渐乏力。

　　而当时，鲍君威所在的团队发现利用光做探针照在硅片上，会反射出许多微小的信号，对这些信号做多元化的分析，就能得出芯片表面三维结构的大小，以这一发现为契机，团队成立公司直接将这一技术商业化，一举解决了困扰整个产业许久的先进制程测量控制问题，鲍君威也自然而然进入到精密光学仪器领域。

　　2001年初，当时世界第二大的半导体公司东电电子以1.5亿美元的价格将整个公司收购，而鲍君威则留在其中完成了整套系统软件算法、架构和硬件套件的全部研发和优化过程。鲍君威回忆道：“从2005年开始，全球几乎所有先进半导体的生产线都用上了这种检测技术。”

　　在这一领域，鲍君威一待就是16年。直到2014年，百度美国研发中心成立，在硅谷大肆招兵买马，看到了新风口的鲍君威果断加入百度，并在无人驾驶事业部成立后开始负责车载计算系统与传感器团队的研发业务。

　　在百度发展无人驾驶的过程中，鲍君威为百度建立了与关键的激光雷达供应商——Velodyne的合作伙伴关系，但也正是这一过程，让鲍君威萌生了自己创业做激光雷达的想法。

　　“Velodyne机械旋转式的技术架构过于传统了，很难适应无人驾驶量产上车的要求，依照我们自己的经验，可完全做出更新的架构和产品，”鲍君威指出，“另一点原因主要在于，无人驾驶的市场需求是巨大的，将这么庞大的市场与Velodyne一家公司进行绑定，风险非常大。”

　　“能顺利进入到激光雷达领域，其实很谢谢过去十余年在精密光学仪器领域的积累。”鲍君威在创立图达通之初，有非常多的研发人员来自于其过去在精密光学仪器领域结识的工程师，“有非常多资深的工程师在当时加入了我们的队伍，这为咱们提供了坚实的技术基础。”

　　据了解，图达通目前在美国、中国与澳大利亚设立了办公地点。美国硅谷作为图达通最初的起点，负责核心技术的研发；中国同样也是研发主体，从事的工作更偏产业化，主要围绕客户和供应链进行定制化的研发工作；另外在澳大利亚等地的团队主要任务是市场拓展。

　　事实上，在2018年图达通就已经实现了第一批激光雷达系统的出货。在明年一季度，蔚来ET7即将量产，作为ET7全线标配的激光雷达，我们预计明年的需求将会非常可观。”鲍君威表示。

　　随着激光雷达的量产出货，图达通也开始受到资本的关注。伴随着2018年第一批产品的出货，该公司得到了蔚来资本领投的3000万美元（约合人民币1.91亿元）A轮融资；今年1月，均胜电子宣布投资数千万块钱；5月，图达通发布了6400万美元B轮融资的消息，淡马锡、BAI资本、愉悦资本联合完成这一轮投资，老股东蔚来资本、斯道资本和F Prime也参与其中。

　　针对最新一轮融资的用途，鲍君威回复道：“研发仍然是公司很重要的部分，但这一轮融资会更偏向于量产，不是几百台、几千台，而是几万台、几十万台，我们应该搭建量产的产线，并使激光雷达上的关键组件符合车规。”

　　作为供应商，图达通需要跟上蔚来ET7车型明年第一季度上市的进度，鲍君威认为这无疑是将图达通扔上了一条“快车道”，“但从目前的进度来看，明年第一季度实现量产上车是非常有信心的。”

　　在图达通的产品阵列中，搭载在蔚来ET7上上市的激光雷达产品叫“猎鹰”，其他的还有一款大多数都用在车路协同领域的激光雷达，名为“捷豹精英版”，以及适配这两套激光雷达的软件解决方案。

　　其激光雷达的技术特点是成像清晰且距离远，按照图达通给出的数据，这两款激光雷达能够等效传统300线的激光雷达，采用二维扫描方案，其成像的分辨率达到了图像级。

　　在激光雷达的四个基础组成部分，激光发射器、扫描器、接收器以及处理设备上，图达通分别采取了了1550nm光纤激光器、转镜+振镜方案、APD雪崩二极管以及FPGA现场可编程门列阵。

　　其中，1550nm激光拥有比传统905nm更好的人眼安全性。由于折射率与可见光波段不太一样，远超人眼识别范围的1550激光无法在人眼视网膜上聚焦成点，且在通过眼球过程中大部分都会被水吸收，因此几乎不会对人眼造成危害；而905nm激光则更接近可见光波长，容易在人眼视网膜上聚焦成点，为保护人眼安全而限定的光功率上限要低得多。

　　转镜+振镜的方案则可以帮助图达通，以相对成熟的机械结构实现了二维扫描。激光通过反射镜片投射到不断旋转的转镜上，能够使得光线快速实现纵向和横向的扫描，同时这项技术的一个核心部件就是每分钟几千转的电机。鲍君威指出：“电机进入汽车场景已经有很久的，采用旋转镜方案的激光雷达已经有案例达到车规。”

　　APD雪崩二极管则能够对反射回来的激光束放大产生电信号，并使用FPGA芯片进行进一步的信号处理，能够很好的满足不同整车厂对于软件算法的灵活需求。

　　采用这套方案的“猎鹰”和“捷豹精英版”在探测距离上分别可以在一定程度上完成10%反射率下250米探测距离与10%反射率下200米探测距离，其中猎鹰的最长探测距离可达500m，分辨率可达0.06°*0.06°。

　　鲍君威强调，“猎鹰”激光雷达的性能是目前实现量产车无人驾驶的“门槛”性能，“10%反射率下250米的探测距离指的是它发射出的激光束照射在250米远的黑色厢车（大约有10%的光子会散射的各个方向）上，激光雷达系统能可靠地接收到回波信号并计算出距离。他进一步补充：“无人驾驶汽车需要避让道路上的各类障碍物，但只有在非常确切地判断出来障碍物时才刹车绕行，我们判断一般高度超过20cm的障碍物就需要被绕行。而当障碍物大小从一辆车缩小到20cm高或黑色轮胎（反射率约为3%）时，只有当探测距离满足250米（10%反射率）的情况下，它才能在100米到150米的距离被激光雷达探测到。这个距离是无人驾驶汽车以120km/h时速高速驾驶时的实现可靠感知的安全距离。”

　　考虑到激光雷达终究是要进入到量产无人驾驶汽车中，图达通认为激光雷达要上车必须要满足三个必要条件：满足无人驾驶汽车安全要求、满足车规、以及可控的量产成本。

　　鲍君威指出，团队在产品设计之初就已考虑到了这三个条件，“我们按照无人驾驶汽车安全距离进行了性能设计，同时以成熟的电机驱动转镜方案来满足车规。在成本方面，随技术的成熟和规模的扩大，我们激光雷达的量产成本也会降到1000美元左右甚至更低。”

　　除了这些必要条件，鲍君威认为还有一些充分条件。例如，激光雷达必须要在产品上发挥出足够大的作用，在辅助驾驶的阶段，激光雷达发挥的价值其实微乎其微，只有当车辆需要从辅助驾驶迈向无人驾驶，激光雷达才会发挥出真正的作用。因为辅助驾驶只是改变了人们一些小的驾驶习惯，而无人驾驶能够真正将人们从驾驶任务中解放出来，只有这样，人们才会为这样的产品买单，最终的商业模式才会形成闭环。

　　“我们目前投入了大多数精力在和蔚来做量产项目，但与此同时，也有一些国内外车企和我们在接触合作。”鲍君威也向搜狐汽车透露了一些商业上的进展。

　　除车企之外，图达通也在车路协同方面有业务布局，“我们的捷豹精英版激光雷达就是一款专门用于车路协同的激光雷达产品，比如和百度合作，已经在亦庄落地。”

　　如果说在整车上搭载的激光雷达到2025年将会形成数十亿美元级别的市场，那么国内的车路协同激光雷达市场也将具有同样的价值。根据行业咨询报告预测，到2025年，全球无人驾驶与车路协同两大产业所形成的激光雷达市场将达到126.1亿美元的规模。

　　与此同时，资本的风口也已出现，目前激光雷达产业头部的五家企业已经上市，市场开始真正认可激光雷达了，“虽然有些资本是跟风投赛道，但一些头部的投资机构对于赛道的判断是非常准确的，他们都以为时间已经到了，这一段时间点的激光雷达就像15年前的智能手机，潜力起步释放。”

　　对于后续的发展趋势，鲍君威认为：“我们作为企业要对投资人和客户负责，主要工程资源会投入到量产方案上，但其他的技术路线的研发会进行布局和评测，对于未来几年内不太可能成熟量产的方案会在公司前沿研发部门进行调研。”

　　与此同时，他还认为激光雷达可能会成为更有前景的传感器，“虽然目前摄像头的成本远低于激光雷达，但如果计算综合成本，将视觉实现的无人驾驶背后的算法和大量的算力也加进来，会发现实际上激光雷达整套系统的成本可能更低，同时激光雷达还能够将芯片的算力更多地解放到规划决策环节，大幅度的提高无人驾驶系统的计算效率。”

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