自动驾驶激光雷达的颠覆者--Luminar

转载 2020-12-14 11:12

0

0

84524

汽车激光雷达这个180多亿美元的市场，以Luminar当前技术和市场垄断性优势，足够成长起一家千亿市值的公司。

汽车自动驾驶一直雷声大雨点小，生活中实际看到的不多，但是随着自动驾驶出租车在北京和深圳运行，大众可以越来越多的接触到自动驾驶。

随着特斯拉FSD的测试版发布，是个大的突破性进展，自动驾驶离实际使用越来越近了。2021年应当是自动驾驶进入大众生活的元年。

汽车制动驾驶离不开激光雷达，虽然Musk说不用激光雷达，那是因为激光雷达贵，如果激光雷达能够达到1000美元或是500美元，我相信会Musk也会用激光雷达的。除了Musk之外，几乎所有的汽车厂商的自动驾驶都在测试激光雷达。

今年上市的激光雷达企业有Velodyne、Luminar，快要上市的Aeva，激光雷达市场由于巨大的潜力，成为资本的宠儿，2020年也是激光雷达兴起的元年。

今天我们谈谈自动驾驶激光雷达的行业颠覆者---Luminar（LAZR.US），我们不是指激光雷达行业，而是专指自动驾驶的激光雷达行业，这个是激光雷达行业最大的市场，可以养出激光雷达市场最大的鱼。

在开始讲之前，先确定几个共识：

1、根据线数的不同，激光雷达又具体分为2D、2.5D（1，4，8线）和3D（16，32，64线）三类产品，自动驾驶要3D，至少16线以上，一般64线以上，最新要求100线以上，或是对应的分辨率。固态的更多会是分辨率，Luminar已经达到300线。

2、按照目前全球主要汽车制造商的预估，1000美元以下是L4自动驾驶的激光雷达规模化采购的价格目标，而L2+、L3的价格目标在500美元以下。

3、激光雷达要想成为“车规”级产品，必须要同时满足“成本够低”、“可靠”以及“可量产”三个重要条件。

我们从投资的角度来分析Luminar。首先，我们要看行业。

01 行业适用性问题：激光雷达是不是自动驾驶必备

既然Musk在自动驾驶领域鄙视激光雷达，只用视觉方案加毫米波雷达。目前的FSD效果还不错，那自动驾驶是不是不需要激光雷达？这是要首先解决的问题，事实上，除了特斯拉，几乎所有的其他汽车厂商都在测试准备使用激光雷达。

激光雷达解决什么问题，最核心的问题就是天气、视线不好、视觉算力不足、视觉Corner情况(各种边界)的时候，激光雷达还可以继续支持自动驾驶，可以构造出三维立体图像，把自动驾驶的安全性从99%提升到99.99%。

1、激光雷达在恶劣天气的时候有优势，很多人第一直观的感觉是激光雷达不适合差天气？

这个是传统激光的认识，需要再学习汽车激光雷达知识。

普通雷达传感器可用于汽车的自适应巡航控制或者前车碰撞预警等场景，包括倒车雷达，对于毫米波雷达来说这样的工作完全可以胜任，但它受到天气的影响较大。

例如，大于天气这样的雷达的性能会大打折扣，这对于无人值守的自动驾驶汽车是致命的，一下大雨因精度下降它就不得不罢工了。所以就要求技术更高的设备，这就是激光雷达传感器。

激光雷达采用主动测距法，接收到的是物体反射回来的激光脉冲，激光雷达直接测量被测物体到雷达的距离，与立体视觉复杂的视差深度转换算法相比更为直接，而且测距更为准确。激光雷达还具有视角大、测距范围广等优点。

由于激光雷达脉冲在一定距离外会开始扩散，而且半透明物体也可进行部分反射，如车窗、下雨、雾天都会引起水滴对脉冲的某些反射，造成反射信号中的噪声。激光雷达通常通过调整发射功率及接收器敏感度来降低这种影响。

这些就需要1550nm的激光雷达了，1550 nm波长LiDAR可以加大功率，附加的软件模块能够过滤LiDAR探测的点云数据，评估扫描可靠性，以确保车辆能够在雨、雪、雾天气中的正常运行。

1550nm激光雷达在浓雾中的视野还只有30m，905 nm LiDAR传感器无法在浓雾中有效工作，新款1550 nm LiDAR是唯一能在浓雾中帮助车辆做出正确转向操作的传感器，这也是今天的主角—Luminar的主攻方向。

2、全视觉可以搞定，比如特斯拉，没必要搞激光雷达?

全视觉+毫米波雷达=静止的“公路杀手”。

相对静止的物体似乎是自动驾驶和辅助驾驶在技术升级之路上的一大障碍。

a、2016年5月，美国佛罗里达州一位男子驾驶开启着Autopilot系统的特斯拉Model S，撞上一辆正在马路中间行驶的半挂卡车，导致驾驶员当场死亡；

b、2018年初，在洛杉矶405高速公路上，一辆特斯拉Model S撞上了一辆停在路边的消防车，司机正在使用AutoPilot功能；

c、2018年，中国发生的首例“特斯拉自动驾驶”车祸致死案，车辆同样是在开启AutoPilot模式下撞上一辆停泊在高速路旁的道路清扫车；

d、2019年3月，还是在美国佛罗里达州，一辆特斯拉Model 3以110km/ h的车速径直撞向一辆正在缓慢横穿马路的白色拖挂卡车，驾驶员不幸罹难。

如果从结果上来看，这些都是处于AutoPilot开启状态的汽车无法识别被测物体而导致的意外事故。但在技术层面上，早期特斯拉产品的传感器配置和如今特斯拉产品的传感器配置已经发生了质的改变。

2016年之前的Model S使用的芯片是Mobileye公司的EyeQ3芯片技术，以单摄像头为主，辅以毫米波雷达等传感设备。

而如今Model 3使用最新的英伟达自动驾驶芯片，处理速度远超当年芯片水平。同时，Model 3车头安装了一颗前置毫米波雷达，车身四周布置8颗摄像头和12个超声波传感器。

无论是从硬件配置还是软件层面，两款产品已经不能同日而语，但最新的产品在面对类似情况时还是“无法处理”，可见，相对静止的物体仍是自动驾驶前行道路上的一大瓶颈。

理想汽车首席执行官李想曾在社交平台发表观点称：“目前摄像头+毫米波雷达的组合像青蛙的眼睛，对于动态物体判断还好，对于非标准的静态物体几乎无能。视觉在这个层面的进展几乎停滞，哪怕是动态，车辆以外的识别率也低于80%，千万别真当自动驾驶来使用。“

但分析原因大致可分为两种情况：传感器未能检测到物体；或传感器检测到了物体，但AutoPilot尚无能力及时处理这种场景。

毫米波的问题----毫米波雷达并不是不能检测静止物体，但是会过滤掉静止物体

事实上，静止物体是有意被滤波算法去除的，毫米波雷达对速度的感知是通过多普勒效应来实现的，所有物体都会产生回波，而只有去除杂波，才可以关注于真正需要跟踪的物体，一旦这个物体被跟踪上，即使它突然停住，雷达依然对它保持持续“关注。

如果不去掉静止物体，车就会在隧道口刹停

现在量产毫米波雷达的信号天线基本只在二维方向上装备，即使有了elevation天线，对检测到的物体依然缺少高度信息，这使得街上的路牌，路边的花坛，甚至停车场的举起来的杆，隧道前的墙很难与路面上的车区分开，所以为了关注路面上的车，不得不去掉静止物体产生的回波。

摄像头的所有能力都是由历史数据训练的，实际场景不可能被全部训练过

见过路上有水牛的人估计没多少，这种数据怎么采集？没有数据就会导致系统识别问题，场景再少也不意味着现实中没有可能出现。没有遇到之前可能是99.999%的可靠性，遇到了那就是100%的事故。

特斯拉在自动驾驶数据采集方面，是绝对的业界龙头，waymo的资金拉满也就支撑600辆车的车队，特斯拉是第一个实现数据闭环，实现由用户直接贡献数据的模式，数据量如此大也顶不住一辆侧翻的货车。

这就是自动驾驶中经典的长尾效应。事实上由于长尾效应，自动驾驶系统不可能100%安全，这一点必须被认识而且接受。你可以无限往99.9之后加9，但是你永远也无法得到100。

但是激光雷达构建三维立体环境，可以避免这些问题。

3、特斯拉的FSD全视觉自动驾驶目前测试效果很好，是不是不需要激光雷达

观看了很多FSD的实测视频，在高速上，还没有发现静止物体自动避让，目前都是在非高速下有静止物体自动避让。

高速的计算要求更高，目前的计算能力应当是难以胜任各种Corner情况的自动驾驶，可以实现一般的自动驾驶。而激光雷达可以通过构建三维图像解决这个问题。这也是为什么Luminar的创始人Russel说主攻高速自动驾驶。

就算特斯拉通过巨大的算力解决了高速自动驾驶的物体识别问题，包括静态物体识别，汽车行业其他公司恐怕没有这么强的算力。

就算用英伟达或是Mobileye的芯片，由于这两家的芯片是独立的，而自动驾驶算法是个汽车厂商的，导致无法软硬件一体化调优。

而特斯拉是可以软硬件一体化调优，加上有海量的路跑视觉数据，这些都让其他厂商无法重复特斯拉的模式，还是需要依靠激光雷达。

02 汽车激光雷达的市场规模

解决了自动驾驶需求激光雷达的问题，就看这个行业的规模。

Velodyne的S1文件显示，到2022年，激光雷达预计将成为一个价值120亿美元的庞大产业，仅汽车这一部分就有望在2026年增长到近170亿美元。6年内能达到170亿美元，是个巨大的产业。

170亿美元的市场足够支撑一个千亿市值的大公司。

随着新能源汽车的发展，自动驾驶高速发展，激光雷达几乎是从0开始的行业，这个0是指产品研发到商业化销售，目前还没有大规模商业化销售后量产实际使用，是一个新兴从头开始的行业，这种都是巨大的机会。

从风投来看激光雷达这个赛道---目前是大风口。

先看看2019风投对激光雷达的投资：

以色列公司Innoviz Technologies融资1.7亿美元
Luminar完成1亿美元融资
Ouster完成6000万美元融资
Velodyne LiDAR完成5000万美元战略投资融资
Baraja完成3200万美元A轮融资
Sense Photonics A轮融资2600万美元
一径科技完成数千万元A轮融资
饮冰科技获投数千万人民币Pre－A轮融资
Voyant Photonics融资430万美元
未感科技完成千万元级天使轮融资
华为也在19年10月宣布进军激光雷达

再看看2020 激光雷达融资

探维科技宣布已完成数千万元人民币的PreA轮融资
激光雷达厂商禾赛科技完成1.73亿美金融资
VLDR通过SPAC借壳上市
Ouster B轮融资4800万美元

资本市场是春江水暖鸭先知，洞察行业的动向最敏锐。2019年大规模风投，2020年开始上市，禾塞、速腾也在科创版排队，连大块头华为都在2019年开始做激光雷达。

所以这个行业已经形成潮流，如果没有足够大的市场，怎么会有这么多风投，包括华为也进军这个领域，可见这个领域的重要性。

这里要重点提一下，凯思博桥美基金2016年在种子轮就开始投资Luminar,按最高股价47.8算，最高回报超过50倍，应当是大中华区基金中眼光独到的、能够抓住行业变迁扩张中大机会的。

凯思博除了投资Luminar，还深度赋能Luminar成长，帮助Luminar在国内的业务的拓展以及融资。

03 Luminar的竞争力和护城河

我把Luminar定义为行业的颠覆者，是从其颠覆性的技术创新开始的。我们来看看Luminar的竞争力。

1、市场洞察能力

我把市场洞察能力排第一，洞察到最具潜力的市场，才能找准了发力的方向。Luminar是明确定位在汽车激光雷达高速公路自动驾驶市场，而且认为这个市场是最大的市场，在市场洞察能力上已经体现了竞争力，事实如此。

虽然当前汽车激光雷达市场很小，但是2026年可以到180亿美元，目前激光雷达市场老大是VLDR，而VLDR一半以上业务是非汽车激光雷达。

看看下面Luminar的市场分析。

之前很多创业者都关注自动驾驶出租车上，其实，这个市场很难赚钱，因为自动驾驶出租车自身就很难赚钱，运营公司是重资产，难以上规模。而Luminar认为高速自动驾驶是最大的市场，也是视觉加激光雷达最容易实现自动驾驶市场。

这就体现了Luminar市场战略洞察高人一筹。

2、愿景和志向远大，目标越宏大，未来的潜力越大

看看Luminar的创始人的愿景：通过Iris的应用，自动驾驶系统能够将汽车的安全性提高2～3倍，是一种完全可以与安全带和安全气囊相提并论的巨大飞跃。

他还说：“从长远来看，因为系统能够主动接管车辆从而避免事故，所以将几乎不再有车祸发生，这一定能够实现。

从自动驾驶提升到避免车祸，L5自动驾驶太遥远，自动驾驶是高端需求，如果激光雷达能够成为和安全带\ABS一样的安全标配，那市场空间更大，为汽车行业的社会贡献也更惊人。

3、技术创新能力

Luminar在技术创新上遥遥领先，有3大创新。

Luminar的技术创新是对行业的颠覆，之前都是机械式激光雷达有车规级问题和成本问题、905nm有功率问题，而Luminar是颠覆式创新。

从激光波长、接受器技术等创新，在完成基础创新之后，把创新引向软硬件一体，这更能增强技术护城河。

采用1550nm是相对于VLDR的创新，可以大功率激光，增加探测距离和点云分辨率。Luminar采用了是1550nm激光，对人眼无害，可以大功率，而其他家都是905nm的激光，对人眼有害，无法搞大功率。
通过铟镓砷激光接收器降低成本，把固态激光雷达的成本下降到可以500-1000美元的销售。Luminar把固态激光雷达价格从几万美元下降到500-1000美元的范围，记住，固体激光雷达是方向，目前的机械旋转式的激光雷达会被固体取代。500美元给L2自动驾驶用，1000美元给L4自动驾驶用。VLDR的固态激光没有达到L4自动驾驶的需要，而机械式雷达由于需要人工调校，导致成本降低困难，而Luminar一开始就选择固态MEMS激光雷达，目标就是要降低成本。
软硬件一体，处理硬件ASIC已经升级到第四代了，不只是激光雷达，更多的是软件建模和自动驾驶识别决策，国产的雷达在硬件上可以不断追赶，但是在软件层面特别是系统级软件层面，差距其实是在拉大的，这也是Luminar的一个核心竞争力。

以上三个创新，各个都有非常深的壁垒，也体现了Luminar的创新能力，也体现了Luminar的创新基因。业界没有任何一个其他厂商能做到以上2个创新。

这只是目前几年的创新，我相信他后面会不断的创新引领业界潮流。

下面是Luminar的技术指标，技术指标在业界全面领先

如下图是Luminar是如果在技术上远超竞争对手的，在距离和分辨率上

4、市场先发优势—几乎垄断了汽车自动驾驶领域

Luninar目前不是激光镭射最大市场份额，目前市场最大的是Velodyne，但是Luminar已经获得了主流汽车制动驾驶的认可。全球前15家汽车厂商有12家在测试Luminar,全球前10家汽车厂商有7家在测试Luminar。

包括沃尔沃、丰田，特别是最近Mobileye也要采用Luminar的激光雷达，Mobileye是自动驾驶市场最专业的公司(除特斯拉之前，特斯拉一开始也是用Mobileye)，这个一个非常关键的风向标，说明最专业的自动驾驶厂商认可了Luminar。

传闻蔚来也准备采用Luminar的激光雷达。也就是说Luminar在当前的汽车市场有压倒性的市场优势。

汽车零部件有很强的粘性，需要长时间的测试，一旦测试通过采用，换部件的过程比较长。因此，一旦采用了Luminar的激光雷达，撤换下来的可能性比较小。

市场的认可，也是技术优势带来的。luminar的绝对领先的技术优势，也给Luminar带来了几乎垄断性的市场。

几乎所有大的自动驾驶玩家都要测试Luminar的产品，用了Luminar能带来自动驾驶的竞争优势，否则就是技术落后。

这里面大家关注一下蔚来，蔚来也采用Luminar，说明蔚来的眼光不一般，比他友善的眼光要强多了，期待蔚来的下一辆激光雷达车，至少可以领先小鹏，虽然小鹏目前在自动驾驶上有一定的先发优势，这里不得的不说蔚来原创创新虽然起步晚，但是一定能行的远。

Luminar 预计，到 2025 年乘用车将占 Luminar 70% 的收入，其次是卡车（15%）和其他细分市场（9%），最后才是 Robotaxi（6%）。

从 2022 年开始，Luminar 主要收入来源包括：

单纯售卖激光雷达硬件
ADAS 解决方案（硬件+软件）
高速公路解决方案（硬件+软件）

这个收入来源其实很有意思，单纯卖硬件的利润其实不低，当时ADAS解决方案的利润会更高，而高速公路解决方案的利润还会更高。

就是Luminar是从下往上，实现软硬件一体，在自动驾驶行业，软硬件一体相对于软件+硬件会强大多的竞争优势。软硬件一体的调优能力和调优空间远远大于软件+硬件（软件和硬件不是同一厂商）。

我们看看主要产品：

这个Iris不超过1000 美元，支持levle 4

如果汽车厂商只是需要 Level 2/3 的功能，Luminar 还能提供更低价的「虹膜」套件，成本不超过500。

Luminar已在乘用车，卡车和自动出租车等垂直行业获得了总计50个商业合作伙伴，约占目标客户生态系统中主要参与者的75％。这基本形成了垄断性市场优势了。

Luminar的商业吸引力不断提高，这带来了将其12个OEM计划和项目从开发阶段转换为生产的机会。2020年在其三个主要垂直领域取得的主要成就包括：

乘用车– Luminar从2022年开始获得业内首个针对消费类汽车的批量生产协议。Luminar仍按计划进行，首批Iris传感器现已在车辆上运行。Luminar与处于发展各个阶段的前十大汽车制造商中的七家合作，并计划在2022年至2025年之间量产。

大家看看沃尔沃采用Luminar的激光雷达的英姿

Luminar和沃尔沃的合同可能会达到“数亿美元"

与此同时，Luminar已经在研究下一代传感器了----Luminar的创新能力在行业中遥遥领先。

5、第一个量产优势

看看Luminar的量产计划

A样/ B样/C样/D样,有详细计划，D样品就是大规模生产了。

这是业界目前最早能量产的计划了。一旦量产大规模供应，那谁先拿到货，谁就可以开始提供自动驾驶能力了，而自动驾驶又是汽车厂商的竞争力。等不及其他后来者的激光雷达的会抢购第一个量产的。

这里不得不提一下Velodyne的故事，在自动驾驶测试热的时候，谁拿到Velodyne的激光雷达，谁就有竞争优势，没拿到Velodyne的自动驾驶公司只能干着急。

由于市场供需不平衡，Velodyne要求买家下一次性100万美元的订单才给予技术支持。我相信这个故事可能在Luminar量产后会重现。

因此，第一个量产还能带来优势。

Luminar在加快其量产进度，在位于奥兰多的一个面积为136000平方英尺的光学工业中心里，Luminar已经将一个激光雷达装置的制造时间从大约一天缩短到了八分钟。

在过去的一年中，Luminar的员工数翻了一倍，达到了350人左右。公司还聘请了摩托罗拉的产品专家Jason Wojack来领导它们的硬件团队。来自汽车工业供应商Harman的Alejandro Garcia负责管理生产制造。

6、车规级激光雷达量产难度超乎想象，Luminar走的最快

机械式的激光雷达都需要手工调校，使得难以大规模生产，靠堆人是不行的，这也是为什么VLDR的机械式激光雷达那么贵的主要原因。

从以上，大家应当能够知道，车规级的激光雷达量产没那么容易，不要信那些说已经量产或是即将量产的的。

到目前为止，没有一家有量产的车用激光雷达，曾经的法雷奥的SCALA也没有随奥迪、宝马的L3自动驾驶而量产提供。

这个是一个老的各家的技术路线和量产时间表，明显的实际情况是落后于计划时间的。

我们来看看一个不成功的故事，奥迪早期宣称搭载Scala激光雷达，成为全球首个量产L3 自动驾驶的奥迪A8，但它搭载的 Level 3 自动驾驶功能一项都没能激活，也就先吹了个牛然后没实现，奥迪不是喜欢吹牛的公司，实在是难度太多，化了10多亿欧元，还是没个结果。

再看看另外一个估计同样注定可能失败的故事：2020 年 5 月 4 日，宝马向 NHTSA 提交了《宝马自动驾驶安全测试评估报告》，宝马的 L3 自动驾驶方案已经趋于成型，在 2021 年能否全面量产还有待观察，被预期为产业内第一个大规模量产的、完全符合 L3 标准的自动驾驶系统，以下是配置，还是基于Scala，只不过是Scala 2了：