车东西（公众号：cheodngxi）
作者 ｜ Juice
编辑 ｜ 志豪
车东西4月21日消息，日前，国内激光雷达创企禾赛科技发布了最新的激光雷达产品ATX，与此前的产品相比，ATX最大的变化就是体积小。与禾赛科技目前主流的产品AT128相比，体积小了60%，重量小50%，而性能方面则没有明显的损耗，核心性能甚至比AT128更好。
目前这一产品已经拿到了国内多家主机厂的量产定点，按照禾赛科技CEO李一帆的说法，目前的客户有国内龙头车企、头部新能源车企、领先新势力、主流欧美合资车企等多家主机厂的车型，这一产品在2025年Q1可以实现量产。
而在活动的最后，车东西等在内的媒体还与禾赛科技CEO李一帆进行了一场对话，李一帆也分享了自己对于激光雷达、自动驾驶行业的更多看法。
▲禾赛科技CEO李一帆
一、体型缩小性能不减 软硬方面同步发力
禾赛科技此次发布的ATX产品，从外观上来看和之前的产品就有很大的不同，最小视窗前面是25mm，后面是30mm，整个产品的宽度为100mm，而AT128系列产品的宽度为137mm，前视窗高度为48mm。
▲禾赛科技ATX参数
产品体积缩小之后，安装位置也会变得更加灵活，目前大部分激光雷达都采用了瞭望台式的设计风格，这在一定程度上降低了车辆的风阻系数，也影响到了车辆的美观性。
而较小的激光雷达则可以考虑集成到前挡风内部，或者和车灯集成在一起，不会对车辆的外观设计产生太大的影响。
不过，体型小只是ATX的一个特点，这一产品在降低了体型的同时，性能并没有“打折”，反而还做了不小的提升。
ATX的最广水平视场角为140度，一般产品的最广水平视场角则为120度，最远探测距离可以达到300米，最佳角分辨率可以做到0.08°×0.1°。
▲禾赛科技ATX核心参数
此外，ATX是一个平台型的产品，可以做到不同线束支持，最高支持256线。
李一帆举了一个例子来证明激光雷达观测距离远的优势。以最近一段时间主机厂都非常在乎的AEB为例，数据显示，车辆的测距能力决定了AEB的安全速度上限。
▲禾赛科技认为激光雷达可以提升AEB的上限
而超广水平视场角则可以识别到更多的环境信息，但具体到行车场景中，车辆就可以更早的检测到加塞车辆，并且可以提前作出应对。
▲更宽的识别角度可以更好识别加塞场景
在很长一段时间内，加塞都是让自动驾驶公司最头疼的corner case之一，为了更好的解决这个问题，多数玩家都选择在硬件上增配，增加环视摄像头，或者增加辅助激光雷达等，但这都导致了成本的攀升。
如果主激光雷达能够检测到更多的环境信息，就可以实现安全性和成本的兼顾。
同时，禾赛科技推出的ATX还可以实现”7倍光学变焦”，通过将水平视场角调整到20度，最远探测距离甚至可以达到500米。
除了硬件产品的更新之外，李一帆还介绍禾赛在软硬件方面的一个新成果——点云解析引擎。在长期和自动驾驶公司合作的过程中，禾赛发现了一个痛点：点云很多时候有噪点。
为此，禾赛科技搞了一颗独立的芯片，这颗芯片可以在点云形成之前做复杂的分析，分析出来点云是正常波形还是雨雾或者灰尘。
▲禾赛科技推出了点云解析引擎
禾赛科技做了256个波形处理核，每秒246亿次采样，可以实现绝大多数场景的识别。
对于这产品的价格，虽然李一帆并没有直接说明，但是也表明较之AT128会有明显的降低。
目前禾赛科技的芯片架构已经来到了第四代，不但有独立的计算芯片，也有全栈自研的激光器、接收器、驱动SOC，在这个平台上禾赛已经推出了512、ET、ATX等产品，最高点频做到了1230万、最远测距500米。
▲禾赛科技第四代芯片架构参数
这一代平台也采用了全固态电子扫描技术，光电效率提升130%，满足了车规级认证。
二、激光雷达是作弊器 今年有望跨越鸿沟
而在发布会的前半部分，李一帆还介绍了自己对于激光雷达行业的思考。
李一帆认为激光雷达行业可以分为几个阶段，第一个阶段是样品阶段，从时间上来看是2007年到2018年，这一阶段行业内更注重概念和功能，最火热的主要是一些海外公司。
▲激光雷达样品阶段
第二个阶段则是2018年到2022年，激光雷达开始进入到产品阶段，这一阶段自动驾驶行业对于激光雷达的要求是高性能、高质量。
▲激光雷达产品阶段
而从2022年开始，激光雷达开始进入到了商品阶段。而这个阶段，对于激光雷达企业的要求更高，需要控制成本，也要有很好的质量体系，需要有大量的投入和长期的积累。
▲激光雷达商品化阶段
现阶段，对于激光雷达企业来说，既面向Robotaxi客户，也面向ADAS客户。
对于Robotaxi行业来说，技术上来讲实现了闭环，但是商业还未闭环，没能形成商业化。而对于ADAS行业来说，商业闭环已经形成了，但是技术上还没有形成闭环。
▲Robotaxi和ADAS行业目前现状
在演讲的过程中，李一帆也谈到了激光雷达和纯视觉的的争论。他从两方面介绍了自己的想法。
虽然特斯拉不采用激光雷达看似实现了成本的降低，但是特斯拉全栈自研芯片，收集了全行业最多的数据，并且算法能力也达到了行业领先。
从这些方面来看，特斯拉在这方面投入的成本并不算低，简单去模仿特斯拉可能并不是一个好办法。
另外，激光雷达存在的目的是为了解决1%的问题，而在这些场景里面，激光雷达的安全性可以提升10倍以上，可以很好的解决corner case。
▲激光雷达可以更好应对长尾场景
在这里，李一帆举了一个有趣的例子，激光雷达像是一个“作弊武器”，使用这一产品就能提升自动驾驶系统产品的稳定性。
但是特斯拉为什么不用呢？李一帆举例说，大家都知道枪是一个作弊武器，但是行业内最强的会跟你说”真男人，不用枪”。特斯拉就像是行业内最强的人，对于特斯拉的话，行业内其他玩家还要认真考虑下。
回到激光雷达行业，李一帆认为，这个行业也会存在一个”跨越鸿沟”的机会，当激光雷达的渗透率超过16%，就将会实现大规模推广。
▲李一帆认为激光雷达今年有望跨越鸿沟
按照行业内数据估算，李一帆认为，今年激光雷达的渗透率将会超过16%，将会跨越鸿沟。
三、禾赛具备软件能力 4D毫米波很难替代激光雷达
在发布会结束后，李一帆也和车东西在内的媒体进行了一次交流，分享了更多的信息。
▲禾赛科技CEO李一帆
李一帆表示，禾赛科技目前不仅仅做激光雷达硬件，也在做智能芯片和软件，比如前面介绍的能通过点云识别雨雾就是通过硬件+软件实现的。
但是目前做独立的软件产品是比较难的，禾赛建立的是全栈的能力。
对于行业内讨论非常火热的端到端，李一帆也分享了一些自己的看法，他认为端到端是一个方法论，但从目前的结果来看，端到端和激光雷达的没有直接的关联。
激光雷达解决的不是智力的问题，而是视力的问题，端到端本质上是思维模式的改变，而看不着的东西，再聪明也还是看不着。
而去年行业内对于4D毫米波雷达的讨论也非常高，李一帆认为，毫米波波长更长，想把分辨率做到很好的难度很高。现在来看，毫米波的分辨率太低，很难替代激光雷达。
从成本角度来看，如果把4D毫米波的分辨率做的高一些，成本应该也不会太低。综合来看，4D毫米波替代激光雷达并不容易。
结语：激光雷达行业正处在关键阶段
自动驾驶行业的快速发展带动了激光雷达的快速发展，经过几年的发展，中国激光雷达产业的发展已经走到了行业前列。
但关于激光雷达的讨论从未停止过，一方面是因为虽然不少车企选择了激光雷达，但目前激光雷达的装配率整体上还比较低，另一方面则是因为此前激光雷达的成本比较高。
目前国内激光雷达公司也都在推动降低激光雷达的成本，禾赛在做，其他的玩家也在做，不过客观来说，由于产品开发和验证周期的原因，今年激光雷达的成本并不会明显降低，可能从明年开始才会降低。
不过，激光雷达上车增加将会是明显的趋势，今年上半年新发布的车型几乎都配备了激光雷达，甚至激光雷达已经出现在了20万级别的车型上。
按照各个激光雷达厂商的出货预期来看，今年激光雷达的市场占有率可能会达到新的高度。
