为什么单车智能绕不开激光雷达呢？这点还得从Waymo说起

阿里巴巴认为单车智能的成本过高，所以选择了车路协同的自动驾驶技术路线，而单车智能最重要的成本在于激光雷达，为什么绕不开激光雷达呢？这点还得从Waymo说起。

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Waymo最先采用激光雷达

在Waymo官方网站，首页就写着“我们正在打造世界上最有经验的司机”。这句话显示的就是Waymo在自动驾驶技术的路线——单车智能。这也是目前科技巨头、汽车巨头、创业公司等进军自动驾驶领域选择最多的路线。

在单车智能中，不可缺少的三大块：

1．高精地图：必须构建和维护高精地图；

2．硬件设备：设计并制造无人驾驶的激光雷达、摄像头（超声和视频）、处理器（车载电脑）等；

3．软件系统：自动驾驶的 *** 作系统，包括处理硬件设备数据，并下达指令以及云端通信等。

在上述三大块中，高精地图不同于日常使用的地图，需要精度更高的地图，所以Waymo是不能共享谷歌地图的，还得自己拍出汽车去采集数据，当然了，数据采集只是其中很小的一部分，还需要处理数据并绘制高精地图，并且要更新。

在单车智能中，需要的硬件设备，包括摄像头（超声和视频）、激光雷达和车载电脑等，这里面成本最高的是激光雷达，这个用于感知汽车周边环境的设备价格昂贵，在2009年，Waymo前身GoogleX实验室无人驾驶汽车项目，使用的Velodyne制造的激光雷达产品，售价约为7．5万美元一个，而一台车还不止一个这样的激光雷达。

至于软件系统，其成本和地图成本都可以通过规模化来降低单车的使用成本，而单车智能所需要的硬件设备，则那么容易通过规模化来大幅度降低成本了，毕竟每一个的生产成本是必须的，要降低成本的难度不小。

按照Waymo首席执行官JohnKrafcik的说法，最昂贵的激光雷达设备成本已经下降了90％，目前还在努力削减中。即便是削减90％，单一价格还是高达7500美元，这个价格还是普通的车主难以承受的价格。这也是，为何Waymo要推出自动驾驶出租车服务的原因。

在Waymo的带领下，特斯拉、Uber、百度Apollo、通用Cruise等互联网巨头、打车应用平台以及汽车制造商都纷纷往单车智能上发展。

同时，由于激光雷达的高昂，大公司和创业者想到了两个解决方向：一是通过技术手段降低单一激光雷达的成本；而是研发替代激光雷达的技术方案。这两个方面都不容易。

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激光雷达成本降低不易

激光雷达属于高精密机械，对制作工艺要求极高，这也导致了其制作成本极高，尤其是对于多线雷达，有数据显示，64线的产品要比32线的贵4万美元左右，更不要提128线的激光雷达 。

自动驾驶汽车对激光雷达的需求量极高，这对降低成本的渴望也是激光，所以，吸引了大批的大公司和创业者投身到激光雷达中去，希望降低其成本。法雷奥、Velodyne、LeddarTech、Innoviz与Quanergy都在设法降低这类传感器的成本。

方向之一是固态激光雷达，在移除光学机理（opTIcal mechanisms）相关的活动部件后，其缩减了该传感器的尺寸。但固态激光雷达的视野通常会受限，只有120度，而早前安装于车顶的激光雷达的视野为360度全景。为产生全方位的视野，通常需要配置6个固态激光雷达传感器。

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替代方案可靠性存疑

替代激光雷达的方案包括计算机视觉技术方案，或者是毫米波雷达＋计算机视觉的技术方案。在选择方案的时候，最著名的事件，莫过于特斯拉和供应商Mobileye分手。

激光雷达的优势在于能够实现精确测距和障碍物检测，并进行空间定位，无论是毫米波雷达和计算机视觉方案，都无法做到足够的精确度。这就让这两个替代方案显得没太大意义。

但是，人工智能继续深入发展，使得计算机视觉技术足够强大，也是可能完全取代激光雷达的，但是需要时间。不过，未来要实现真正的自动驾驶，多传感器融合的方案才是最终的解决方案。

甚至，单车智能有可能会与车路协同共同发展，车路协同的基础设施完善后，能降低单车智能的成本，这也是阿里巴巴做车路协同的初衷。