2022汽车半导体生态峰会演讲实录|镭神智能曾磊：激光雷达在智能驾驶及智慧交通领域的应用
以“智链未来 本立而道生”为主题的“2022张江汽车半导体生态峰会暨全球汽车电子博览会”由《中国汽车报》社主办，张江高科、爱集微、浦东新区投资促进二中心承办，11月7日-8日在上海张江科学会堂隆重举行。
本届峰会邀请了以半导体为核心的全球智能网联汽车生态链企业高管、知名分析师与投资机构、中外行业大咖参加，瞄准新智能汽车与能源汽车技术前沿，就科创+产业+金融进行深度交流，为汽车半导体产业发展贡献智慧和力量。同时，通过趋势分享、前沿技术碰撞、投资逻辑解读以及全球汽车电子博览会，共同探讨全球巨变下的汽车半导体产业链发展，为业界充分展示汽车电子最新发展成果与趋势，打造国际化一流汽车半导体领域展示平台。
其中，在11月7日举办的“感知专场”，深圳市镭神智能系统有限公司汽车事业部总经理曾磊做了题为《激光雷达在智能驾驶及智慧交通领域的应用》的精彩演讲，以下内容为现场演讲实录：
曾磊：各位来宾，大家上午好！感谢主办方的邀请，今天我给大家分享的主题是激光雷达在智能驾驶以及智慧交通领域中的应用。正好契合今天的感知专场，我今年在各个地方都发现大家特别关于激光雷达的板块，接下来我从激光雷达的原理与技术路线，激光雷达在智能驾驶领域中的应用，激光雷达在智慧交通领域的应用，和激光雷达对我们镭神智能最新产品平台和我们公司进行介绍。
深圳市镭神智能系统有限公司 汽车事业部总经理 曾磊
激光雷达的原理是这样，激光雷达是激光打出去是一个一个脉冲，如果这个脉冲一直聚焦在某个点上，我们打过去就是一个激光的点。激光有光束，最早的一个应用是在当时的美国，运用在五六十年代美国的登月上，当时测向距离非常精准的。脉冲打过去是一个一个点，我们把激光脉冲扫一下可以得到一个面，每个面里面有一个一个脉冲回来，我们可以想一下我们打出去激光线束，回来一个一个点，这是最早激光雷达的应用，后来我们可以打多个点。
激光雷达本身里面有一些核心技术指标，比如说有探测距离、角度分辨率、市场角、测量精度、扫描频率、测点速率、车规要求，这是我们核心的指标。激光雷达是光、机、电多学科合乎交叉的高集成度精密设备，系统涉及到的专业门类很多，众多技术最终要激光雷达里面完成高度集成，实现稳定的产品化和批量化，面临的困难和挑战非常大。比如我们做一个产品开发，首先我们要把整个光路确定下来，然后做内部结构设计，最后有一个非常精密的组装集成。
激光雷达发展至今经历了过几个技术路线，测距原理分为三角法、相位法、TOF时间飞行法、FMC调频连续波。推动激光雷达一直以来的整个演变的从最初的机械式发展，到后面经过了混合固态式，现在主要的发展方向是纯固态式。机械式，大家可以看一下多点激光阵列排布，中间是机械式激光雷达传播，里面是旋转的结构，这是一个典型的机械式的激光雷达，该激光雷达的市场角是360度，这个技术方案和器件相对较为成熟的，技术门槛相对较低，与众多的感知算法的融合度更高。但是因为这个系统结构较为复杂，组装成本和工艺特别复杂，所以我们这块的产能低、成本高。
基于这个机械式激光雷达往下一步的衍生，我们做到了混合固态激光雷达，这是我们CH32图，中间的紫色部分是旋转棱镜。在这个结构里面我们把发射、接收、主控的相关的组件全部固定住，我们只需要一个旋转棱镜旋转，这个就是混合固态式。关于混合固态激光雷达，目前为止，相较于机械式，它不需要整体的旋转，这样的设计可以大幅降低激光雷达的功耗，然后解决了它装配调试的复杂性，所以它的高成本和可靠性低的问题就相对解决的，我们目前在汽车工业中大量装车的案例是以混合固态式激光雷达为主。
纯固态式，纯固态式是下一步激光雷达发展的方向。纯固态式因为它的整个内部不需要任何的机械旋转的部件，所有激光探测是通过电子方式实现的，无需旋转达到一定的旋转角，扫描角度有限，如果要实现一些更高维度的全方位扫描，它需要布置更多的一些激光雷达。这里介绍一下，比如说我们把手上这个激光器当做激光雷达内部的一个扫描部件，这里面有激光的发射片，打出去是一个一个脉冲，让它旋转的时候脉冲一个点变成一条线，旋转一圈就是360度。把发射点打到旋转镜上，我可以控制我自己想要的扫描角度，比如说现在常用的是120度，如果有多根线束打上去，比如说128甚至256线，这样我就可以设置角度。纯固态式是纯电子式的结构，到以后的成本会更低，而且主流方向是这个。这是纯固态式的3D FLASH激光雷达，我们刚才讲到了它的优势和劣势，它发射的是面阵光。
这是最近我们做的一个OPA光学相控阵固态激光雷达技术，这个是今后几年的发展方向。这是激光雷达大概的发展路径，从2017、2018年激光雷达上车，到2020年、2021年中国大量新能源车的装车之后，现在激光雷达迎来了市场爆发。我们在整个激光雷达的成本和价格，从最初的一条线一万块，现在做到了三千块钱不到。激光雷达整个成本包括研发成本、物料成本和生产制造成本，现在物料成本占比是最大的。这个是镭神在汽车这个板块激光雷达的产品布局。
激光雷达在智能驾驶领域中的应用，关于智能驾驶，我相信今天坐在一起的大家也都是汽车工业的业内人士，智能驾驶现在主流的，在路上跑的，或者说最近这两年主机厂要定点的，一般是开发L2+。因为这里面有一个核心点，关于驾驶本身最终控制的归属到底归谁，L1、L2控制是需要人与系统，主要的控制方是人。但是一旦涉及到L3、L4级别，主要控制者是人是协同，出了故障阶段会是人，这里面涉及到责任划分。大量的车企主要以L2+为主，去年开始，我们开始接到开放L3、L4级别的自动驾驶风声。这里面有政策法规的要求，我们镭神参与了深圳市智能驾驶的法规落，当时明确说出这样一个界定，如果智能驾驶车辆在路上行使的时候，这个责任到底归谁，最终以驾驶员为主，如果你是驾驶员或者车主，在路上你用纯智能驾驶的方式驾驶汽车的时候出了事故，首先承担责任的是车主或者驾驶员，之后如果是智能驾驶系统出了故障，才是车辆的单位承担责任，这是在深圳这块最核心的定义。因为责任划分清楚了，在后面很多智能驾驶开发下一步的工作就可以往下面去推进。
我们一般把整个智能驾驶分为三个或者四个层级，如果分三个层级就叫感知层、决策层、执行层，如果加一个层级就是定位层。感知层是现在激光雷达做的，感知层里面的核心组件是摄像头、毫米波雷达和激光雷达。
整个智能驾驶下一步是多传感器融合，包括整个感知层里面每个传感器都会有它的核心优势和核心劣势，我们经常听到这样一个举例，比如说特斯拉一再坚持，说它的智能驾驶基于图像，是不用激光雷达的。但其实特斯拉最初在定义智能驾驶的时候，最早是找过激光雷达的传感器公司，但是因为在那个时期激光雷达价格实在太贵，一个线数是1万块人民币，所以当时用了比较便宜的方案。现在特斯拉也把激光雷达做到智能驾驶的核心传感器里面去。核心在于摄像头的成本是最低的，他通过大量的算法去做这个事情，但是有一个问题，摄像头没有距离信息，包括在恶劣天气下难以测距，也可能会失效。毫米波雷达本身也是，因为它的技术特点，它对较大的物体和相对静止的物体不太敏感，而且对人和动物具有一定的穿透性。所以激光雷达是非常好的补充，激光雷达本身具备最精准的测距信息。
但是激光雷达在此前最大的劣势，一个是成本太高，第二个在相对有些气候条件下也是会失效。所以我们会觉得，在智能驾驶整个板块不能单一的依靠哪一个传感器就可以了，它一定是多传感器融合。激光雷达在智能网联汽车的应用需求，包括无人驾驶、ADAS、车联网V2X等。由于应用场景和搭载激光雷达载体有明显差异，对激光雷达的性能、价格和体积等维度均有不同需求。比如说做Robotaxi/Robotruck所有者多为运营公司，对价格和车身的集成度要求较低。ADAS所有者为个人，对激光雷达与车身融为一体的美观性和价格敏感度高。
基于整个激光雷达和整个感知层，我们会觉得，在不同层级的智能驾驶下，对不同传感器的要求是不一样的。越是高阶的智能驾驶，对激光雷达传感器的需求会更高。当然我们现在也看到了，也深度参与了几个，特别是L4级别的智能驾驶中对激光雷达的需求更高，比如，路特斯一个车现在打算放8个激光雷达。比亚迪他们的激光雷达需求量比较大，但是他们50万以上的车，一般最少规划也是3个激光雷达。
激光雷达它会跟摄像头、毫米波雷达有共同的一个工作联合感知，这里面讲的是联合感知的架构，激光雷达和摄像头做一个雷达的算法，结合毫米波雷达本身是输出的，做一个数据融合，可以输出相应的参数，比如说障碍物属性、中心坐标、速度大小，还有车辆本身的参数，比如说车速、转向灯和车辆自身定位信息，最终我们可以综合给一些决策意见。这是多传感器融合的环境感知解决的意见，包括前置摄像头、激光雷达。
这幅图展示的是感知融合之后输出的一些数据信息，左边看到的是整个感知系统提供给车辆的一个整合信息，对它来说只需要识别物体、相对速度、大小，右边是我们看到真实路况场景的展示。
激光雷达在智慧交通领域中的应用，智慧交通是目前讲十四五规划、讲新基建，以前传统基建是造铁公基，铁路、公路、基础设施建设，现在的新基建一个是智慧交通、智慧路网，第二是数据信息、数据传输。激光雷达在智慧交通这块，李克强院士之前提出智能网联汽车的中国方案是车路云一体化融合系统控制的技术路线。李克强院士在最近几次行业会议中，我正好也是有跟李院士有过几次的会议交集，当时问过，目前中国的智慧交通，一个是智慧交通，一个是智能网联发展，远远超出我们的想象。现在主要研究方向是车辆信息和路的交互，然后把它反馈到终端，在终端里面的信息处理反馈到路网，比如说车辆的终端显示，比如说手机终端，像地图等这样去显示。
车路协同为了提升我们整个的交通效率，减少交通事故和碳排放。我们整个车通过智能化、网联化，与我们整个道路所有设施的数字化与智能化，再通过云平台处理，最终我们可以让它协同感知。所以交通状况我们可以实时的分享，实时定位到每个交通参与的主体。交通的态势实时的预判。比如说到时候哪一条路径的选择，交通的引导和调整交通的流通，交通的引导可以提前告诉你从哪里走，包括我们直接调整和控制交通的一个红绿灯。
这是我们镭神智能的车路协同的整体流程，我们目前参与到中国现在60多个城市的智慧交通里面去了，而且每个城市里面的智慧交通里面，我们都在建一个城市化的中央信息处理系统。比如说我们每个主干道里面的交通控制，比如说大量的城市高架路、高速公路等，而且在这个板块的发展远远超过我们现在一般的感知。我去到一些城市的交通指挥中心里面看过，里面实时数据处理量是非常大的，大家现在可以有这样一些感受，我们用我们的手机导航，比如说今天过来，我可以在某些路口的时候，红绿灯在读秒，它可以跟你反应，现在读秒大概有多少秒，比如说20秒给你计数了，你等待几轮红灯，比如说交通拥堵等待两轮、三轮，然后告诉你前方拥堵严重，重新规划一条路径。比如说我们可以看到有些红绿灯明明跳了10秒，突然从绿灯变红了，或者红灯变绿了，就是我们的智慧交通。通过激光雷达我们整套车路协同大概的流程是这样的，通过激光雷达、摄像头，联合检测感知我们相关的结果，包括路上其他的一些传感设备，将我们的一些感知结果传输到路端的交换机，通过交换机传输到交通控制指挥中心分析平台。
这是路端，然后通过车端，把车辆自身传感器的一些数据，比如说激光雷达、摄像头、毫米波雷达相关的数据，流传到我们交通控制指挥中心分析数据平台。这时候我们可以联合感知，通过这些数据两边分发，一边可以分到路端的交通控制系统，一边把云端反馈到车或者反馈到我们的手机中，这是我们大概的方向。
大家可以看到，这是我们激光雷达路端的整个实时的路况，比如说现在有红绿灯、激光雷达、毫米波雷达，这是实时路况的场景。整个板块里面，高速ETC抓拍系统，比如说车辆长宽高超限的系统，比如说车行系统，都可以通过激光雷达联合来实现。
这里介绍一下关于激光雷达最新产品的介绍，这是最新出来的150nm，目前来说全球最领先的激光雷达。为什么选择150nm？首先是能源安全，它的能源安全阈值比905高出几十倍。这个可以看到整个激光雷达，一个是500米超远的探测距离，10%的反射率可以做到250米的探测距离。这是激光雷达最终打出来的点云，比如说水平120度、垂直25度，右边是最终探测出来的点云。这是点云的动态，通过150nm，还可以做点云的ROI区域，就是动态关注的一些重点区域，它可以上下扫描，在重点区域可以达到500线，精度就非常高了。这是120线点云的动态显示。
最后介绍一下镭神，镭神成立于2015年，目前完成了好几轮融资，目前资金规模好几亿了，现在正在进行新一轮融资。我们的产品一个是激光雷达，第二个是整个控制板块，比如说无人叉车，整个集团有六百多人。目前在深圳和徐州各有一个厂房，年产能大概是100万。我们产品市场份额全国第二，目前跟东风有战略合作，是国内首批批量装车的激光雷达厂商之一。今年通过26262认证，目前专利600多项。此外，镭神获得了很多国家的奖项，比如说工信部创新重点任务揭榜优胜单位。
这是我们整个集团的产品矩阵，上面五行都是TOF，下面两个是相位法和三角法，整个应用领域是非常广的。这是深圳工厂，占地1万多平。这是徐州工厂，占地大概2万平。目前在深圳市有一个实验室，我们还设立了一个测试中心，在这边主要是产品开发过程之中，研发之前有大量的测试需求，包括车规生产之后的。镭神本身是自研半导体封装工艺，核心器件自主研发。谢谢大家。
（注：以上速记内容未经本人确认）
