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      當激光雷達成為機器的數字瞳孔

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      從納米級的芯片到浩瀚的太空,

      激光雷達已經開始重新定義“看見”的維度。

      夏日微風吹拂下的武漢鸚鵡洲長江大橋上,一輛無人駕駛出租車“蘿卜快跑”正以60公里時速靈巧穿行于即將橫跨萬里長江的車流中,車頂的圓柱體裝置以每秒百萬次的頻率向四周發射著看不見的激光束,實時構建出厘米級精度的三維點云地圖——這便是被譽為“自動駕駛眼睛”的激光雷達,其正在用硬核實力書寫新的工業傳奇。

      從南極大陸拉斯曼丘陵的南極中山站,到河南南陽古城遺址的考古現場;從遨游于深海進行海底管線巡檢的探測機器人,到距地390公里的天宮二號與神舟飛船的自主交會對接。這場由激光雷達引發的感知變革,正將機器的視野擴展到前所未有的精度與廣度。

      從實驗室的新發現到汽車產業的熱寵

      在汽車智能化時代,只要提到智能駕駛,人們都禁不住聯想到激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等在內的眾多傳感器。但是在60多年前激光雷達誕生之時,人們還完全沒有意識到激光雷達居然還能被用于汽車駕駛上,因為,它最早壓根就不是用于機器視覺的。

      激光雷達(LiDAR),從字面上理解就是通過光束進行探測和測距,從而獲得被測物的距離、方位、速度、高度等測量信息,它的出現可以說是激光技術在測量領域中最成功的應用之一。

      1960年5月16日,休斯實驗室的梅曼正在提高盤繞在紅寶石棒外螺旋閃光燈的電壓,一束炫目的光脈沖強得讓她難以睜眼,由此誕生了世界上首臺紅寶石激光器,自此也拉開了激光技術應用的序幕。在隨后的數十年時間里,激光雷達的應用場景主要涉及通過激光進行云層高度、大氣污染物等環境參數的氣象探測,地月距離精確測量的航空領域,遠距離軍事測距、導彈追蹤等軍事應用,以及地形勘測、橋梁隧道等三維建模等工程應用。

      這些場景和普通消費者似乎沒有什么交集,直到2004年美國國防高級研究計劃局(DARPA)發起了全球首場無人駕駛沙漠挑戰賽,首次將單線激光雷達引入自動駕駛領域。雖然當時沒有一支車隊完成比賽,但第一次讓人直觀地認識到激光雷達在環境感知上的應用潛力。

      轉機很快出現了,在2007年舉辦的第三屆無人駕駛沙漠挑戰賽上,一家名為Velodyne的公司率先推出了64線機械旋轉式激光雷達,并成為比賽供應商,這一年在完賽的6支隊伍中就有5支搭載了該公司生產的激光雷達,Velodyne自此一戰成名,奠定了多線激光雷達在自動駕駛中的核心地位。


      早期DARPA無人駕駛賽上搭載機械式激光雷達的參賽車。

      彼時單臺激光雷達的重量高達13公斤、售價約8萬美元,讓不少汽車廠商望而卻步。經過這些年的技術演進,車載激光雷達價格已從最開始的近10萬美元下探至200美元區間,產品厚度也從最初的近30厘米壓縮了近九成,重量更是從10多公斤壓縮到僅僅幾百克。據研究機構Yole發布的年度報告顯示,2024年全球銷售了170多萬顆激光雷達產品,激光雷達越來越普惠親民,逐漸“飛入尋常百姓家”。

      激光雷達的三大核心突破

      作為動態感知的眼睛,掃描組件是激光雷達中改變光束方向的核心器件,決定了這雙眼睛能看多寬的視野,可以想象下無數如螢火蟲般的光點在黑暗中精準標記出它們碰到物體表面的場景。從最開始的360°旋轉的大“糖果罐”外觀的機械旋轉式,到微振鏡的芯片級半固態方案,再到完全無活動機械件的固態相控陣和面陣閃光型的純固態架構,掃描組件正在實現著體積越做越小、成本越做越低的技術跨越。像無人出租車頂上的罐形激光雷達就是基于機械旋轉式的,其發展最為成熟,但存在成本高、體積大、調試裝配復雜、可靠性低等特點。

      而目前主流車企在智能輔助駕駛方案上紛紛采用半固態激光雷達作為核心傳感器,其在體積、功耗和生產成本上顯著優于機械式,也更易于車規級認證,2025年7月24日上市的零跑B01就搭載了一顆禾賽科技的128線激光雷達,一舉使得B01成為市面上最便宜的激光雷達車型,一時間在汽車圈吸引了極大關注。當前隨著硅基光電子集成技術的加速成熟,在一個芯片上可以集成成千上萬個光電子器件,或為未來大規模量產的固態相控陣激光雷達提供更多落地的可能。


      作為距離感知的底層核心,測距原理是激光雷達進行感知的基石。就如蝙蝠發出聲波并計算回聲返回時間來確定昆蟲的距離一樣,目前激光雷達主流測距技術采用時間飛行法(以下簡稱TOF),在光束傳輸速度已知的條件下,通過“掐秒表”精確計算光束在空中傳輸的時間從而獲得距離信息,它能在短時間內發射大量脈沖光束,保證對周圍環境的快速掃描,同時測量精度高,而且技術成熟度最高、成本最低。

      目前市面上絕大多數的激光雷達都屬于TOF類型,但它也存在不能直接獲取速度信息,易受雨雪天氣和陽光、車燈、其他激光雷達等雜散光干擾,發射光脈沖的功率高易造成人眼不安全以及回波信號對探測器要求高等問題。

      除了TOF路線,另一條路線就是頻率調制連續波(以下簡稱 FMCW)。如果說TOF是通過時間測量距離,那么FMCW則是通過頻率測量距離,它通過比較發射和接收信號之間的“音調”高低來計算目標的距離和速度,就如一輛迎面而來鳴笛的警車我們會感受到音調變高,而遠離時則音調變低。因此,這種發射頻率經過特殊調制的“音調”的方案使得其具有無與倫比的天然優勢,即直接獲取更多一維的速度信息,正因為這種特性,FMCW激光雷達也被稱為4D激光雷達,從而為決策端提供更多額外信息以便于做出更合理高效的決定。

      此外,獨特的測距原理還賦予它更強的抗干擾能力、高靈敏度、高精度以及低功率帶來的人眼安全性,“FMCW+全固態掃描”也被業內寄予厚望,然而鑒于當下其技術門檻、成本均明顯高于TOF的現狀,未來融入日常場景仍需要各大廠商持續努力。

      作為智能感知的決策中心,算法賦予了激光雷達的最強大腦,在短短一瞬間,成千上萬個螢火蟲般的光點被捕獲時就會匯聚成一片密密麻麻的點云,這片點云就像用無數小光點勾勒出的周圍環境的“素描輪廓圖”,雖然原始但包含了豐富的位置信息。面對一堆散點的原始點云,機器需要“看懂”它,就需要靠算法來解密這些散點背后的信息。算法首先像篩子一樣,把通常最密集、位置最低大概率是地面的點分離出來,如用“地面模型”去擬合,從而感知到哪里是地面哪里不是地面。

      當剔除掉地面點后,剩下的點就是各種非地面物體了。算法會像玩“找不同”和“連連看”游戲一樣把不同類型的物體分門別類,把位置靠近的點歸成一堆,認為它們屬于同一個物體,比如把代表一輛車的所有點聚成一個簇。基于各種不同類型簇的形狀、大小、速度等特征,算法就能精準猜出它是什么,并持續追蹤它的移動軌跡,而這就需要復雜的模式識別和機器學習模型。

      當激光雷達一邊移動一邊掃描時,算法能像拼拼圖一樣,將當前掃描的點云與之前掃描的點云進行精細匹配。通過匹配結果,精確推算出自身此刻的位置和朝向從而實現定位,同時更新和完善周圍環境的高精度地圖。這就像在黑夜中,你一邊走路,一邊用手電筒照亮周圍,不斷在腦子里更新位置和地圖。


      激光雷達算法,就是讓機器通過精準測量光的飛行時間,獲得海量的環境“點坐標”,再運用智能的“分揀”“歸類”“識別”“匹配”等數學和邏輯魔法,把這堆原始的光點數據“翻譯”成機器能理解的“周圍有什么障礙物?它們在哪?在動嗎?我自己現在在哪兒?環境地圖長啥樣?”等關鍵信息。這套“翻譯”能力,是機器在復雜世界安全行走的核心秘密武器。隨著人工智能大模型的深入應用,深度學習與硬件加速的融合,使得數據處理的時間延遲正朝著前所未有的更低數值邁進。

      “隱形”的科技戰場

      根據研究機構Yole發布的激光雷達年度報告顯示,2024年中國激光雷達制造商供應了全球乘用車市場92%的激光雷達,其中高級駕駛輔助系統ADAS領域同比增長68%,出貨量排名前五位的激光雷達廠商,分別是速騰聚創(RoboSense)、禾賽(HeSai)、華為(Huawei)、圖達通(Seyond)、法雷奧(Valeo),中國企業穩居前四強,在激光雷達應用市場上表現卓越。然而,誰能想到在十多年前的激光雷達市場上卻鮮見中國玩家的身影。

      當時全球激光雷達市場幾乎是Velodyne公司一家獨大,甚至出現激光雷達一顆難求需要漫長排隊等待供貨的局面,或許我們從另一個視角能夠找到一些答案。

      早在Velodyne公司一賽成名的前一年(2006年),其創始人大衛·S·霍爾就敏銳地察覺到知識產權的重要性,于是向美國專利局提交了一件名為“高精度激光雷達系統”的臨時專利申請,次年又以PCT國際專利申請的形式在中國、美國和歐洲提交了申請,最終這件機械式激光雷達基礎專利US7969558B2在美國獲得授權,這就是激光雷達領域知名的“558專利”。

      該專利核心要保護的是一種基于激光雷達的三維點云系統,將多個激光發射器和多個光電探測器設置在該系統的支撐結構上,通過旋轉部件帶動發射器和探測器以至少200轉/分的速度旋轉。由于它幾乎已經覆蓋了機械旋轉式激光雷達通過旋轉實現360°實時立體感知的核心思想以及基本硬件架構,被視為早期激光雷達廠商難以逾越的護城墻。也正是憑借這件專利,Velodyne公司在2019年前后因專利侵權先后起訴過禾賽、速騰聚創以及美國的Quanergy公司、Ouster公司,并讓競爭對手為此付出過沉重代價。在很長一段時間內這件專利成了一把懸在眾多競爭對手頭上的“達摩克里斯之劍”。


      然而,技術的發展以及市場的變幻總是出人意料。就當Velodyne公司仍在為壟斷競爭的城墻舔磚蓋瓦時,新技術的到來為這場激烈的競爭帶來了轉機。由于機械旋轉式激光雷達體積大、成本高,高速旋轉的機械件在惡劣環境中很難通過車規級驗證,產業界更需要一種足夠成熟更加穩定的方案來代替它。

      各大初創公司在模仿跟隨多年之后也開始自己新一輪的創新之路,半固態、固態激光雷達的技術研發一時間興起。而Velodyne由于技術布局遲緩以及管理經營不善,在2023年年初與另一家激光雷達公司Ouster合并后江湖再也無Velodyne,其在激光雷達舞臺上獨領風騷的壟斷時代也宣告終結。

      最新數據顯示,國內兩大激光雷達巨頭速騰聚創和禾賽在全球均已經申請了超過1000多件專利,位列全球前列,專利布局方向涵蓋了從基礎原理、系統架構、制造工藝到應用算法等多個維度。在產品應用上,激光雷達也從最開始的自動駕駛場景延伸到配送機器人、割草機器人和清潔機器人等服務機器人及物流倉儲等工業場景,以及自動泊車、自動制動等高級輔助駕駛場景中。一張無形的知識產權防護網正在加速構建并為其開拓全球市場保駕護航。2025年3月份美國專利局公布了三份專利無效挑戰的結果,其中禾賽科技成功使兩件激光雷達專利失效,而這些專利的所有者正是美國激光雷達巨頭Ouster公司。

      不難預見當各種技術路線加速收斂,主流技術路線逐漸形成行業共識,量產產品如雨后春筍般涌現時,專利戰的硝煙必將愈演愈烈。然而在這場沒有終局的競賽中,唯有持續創新才能讓激光雷達企業始終立于浪潮之巔——這既是行業生存法則,更是驅動技術革命的永恒動力。


      當我們漫步在元宇宙展廳里,看著激光雷達掃描生成的全息影像時,可能會切身地感受這個技術不僅是測量工具,更給人類帶來了拓展認知邊疆的全新視角。從納米級的芯片到浩瀚的太空,激光雷達已經開始重新定義“看見”的維度。

      或許在不遠的某個初夏清晨,當自動駕駛汽車載著我們穿越晨霧彌漫的山間公路時,激光雷達捕捉到的不僅是曲折的道路輪廓 ,還有路旁樹木花草上露珠折射的朝陽光暈——機器之眼也將和人類一同讀懂生活的美好。(作者單位:國家知識產權局專利局專利審查協作湖北中心)

      (文章來源:《創意世界》2025年12月號)

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