北醒光子李远：激光雷达如何让智慧驾驶更安全
时间: 2023-11-11 20:59
来源: 中国汽车供应链大会
作者: editor
11月10日-12日，由中国汽车工业协会和武汉市人民政府共同主办的“2023中国汽车供应链大会暨第二届中国新能源智能网联汽车生态大会”在武汉经开区举办。本届供应链大会以“踔厉奋发，攻坚克难——打造安全、韧性、绿色汽车供应链”为主题，设置了“1场战略峰会、1场大会论坛、9场主题论坛”共11场会议，围绕供应链安全与布局、新型汽车供应链打造、传统供应链升级、全球化发展等热点话题进行深入交流与探讨，寻找构建世界一流汽车供应链的对策、方法和路径。
其中，在11月11日下午举办的“主题论坛三：智能网联——跨界协作、软硬融合,构建智能网联汽车产业新生态”上，北醒光子科技有限公司创始人、CEO李远发表精彩演讲。
以下内容为现场发言实录：
今天非常荣幸跟各位分享，这张图片是我们宣传小组生成了100张图片，让200个人投票，说哪个是你最喜欢的未来的驾驶模式，选出了这张图，我问大家为什么选这张图，大家说因为好看，我说好看的图还有其他99张，他说因为安静，我说有湖泊的四五辆车停靠的哪个更安静，最后我们说那你说真实原因吧，我们让大家重新做了一轮投票，大家投这个图的真实原因，是大家觉得有安全感，你的车开到这个位置的时候，两边都是群山，但是没有峡谷，所以基本上是一个有人保护的安全状态，就是说其实这张图反映出200多个投票人的心理，这个图给大家带来了未来的汽车安全感，虽然说我题目是激光雷达如何让智能驾驶更安全，但是我们今天不是一个软文，是认认真真跟大家分享，未来5年，10年大家可能会面临的驾驶形式、
这个是中国和全球机动车的保有量，但是客观讲这只是开始，我们拿乘用车举例，这个是所有机动车，当前美国的乘用车千人拥有数是800，中国此时200多，就算我们不是说完全超过美国，至少认为中国乘用车的保有量还能够进一步提升，这么多汽车在马路上跑，我们看看当前的伤亡情况是怎样的，中国每年是6万多，全球是130万，那其实大家要承认技术的每一点进步，对于千万家庭来说可能都是有重要作用的，当然了我们对于这个情况其中大家期望的一个形式，就是能不能靠智能化解决，当然我觉得这个也是智能化到今天，我们对它的期待，智能化能不能帮我们解决这个汽车的安全性问题。
当然了我们从数据来看，截止去年底，已经34.5%的车装了各种各样的L2、L3、L4的这种智能驾驶辅助了，但是我要说的是，这个只是开始，可能2025年之后，只有70%的车都装上了，就是意味着诸位的车上都装上了L2、L3、L4各种从城市NOA到高速，各种各样的智能软件，基于这个情况的时候，其实我们的智能系统到底能不能真正帮我们解决我们的安全性，是我们每一个司机心中都会问自己的问题，所以我们想说的是首先对于所有车辆来说，追求安全在智能驾驶中，其实包括绝对的安全，是我们每一个车，每一个软件，每一个硬件设计者都追求的点。
当然我们要说，其实大家都说我们要把车做安全，主要的工具其实就是我们通过做智能化进一步地来提升安全性，但我们把智能化进行拆解，什么叫智能化呢，其实主要就是两块工作，一块是把感知做好，一块是把决策做好，当然我觉得这里面尤其从今年开始，像大模型这些出了之后，我相信决策绝对会在未来几年有很大的提升，但是是不是只有决策就够了呢，我们看一看过往的PC时代，那个时候大家会发现，你说硬件要好，Windows也要好，并不存在说我Windows无限好，硬件就挺扯，其实是大家要一起努力，所以不存在一个说什么强感知，或者弱决策，也没有一个一定要弱感知强决策，将来一定是一个感知比较强，决策也要强的时候，因为只有感知乘以决策，才能让它更智能化，才有可能让刚才所看到的，我们对于未来安全的标准，能够逐步实现，当然了我这个是拿现在BEV，就是现在特斯拉最火的无人驾驶的算法，BEV的本质叫做鸟瞰视图，它是把摄像头的2D数据，变成3D的真实目标数据，然后进行决策。
我们有没有可能去掉计算这个环节，直接让3D的目标数据训练变成决策数据呢，这个是有可能的，这个也是整个激光雷达的意义所在，就是它其实去除了一部分的训练环节，你说以前其实是两部分的训练环节，一个是要训练说把2D训练成3D，把3D训练成决策，有没有可能省一步呢，这个是我们所有这些做激光雷达算力传感器公司的使命所在，当然我们觉得我们的途径，第一个是逐渐提升3D传感器的清晰度，使得它的清晰度能够到达和摄像头传感器的清晰度，你可以看到目前现在已经做到512线了，我相信在非常不远的几个月内，或者数个月内，可能会有发出1000线的可能，这个时候它和一些车载摄像头低清的等级会相似。这个带来的就是很多之前摄像头的算法有可能会在激光雷达上直接使用了，这个会极大加速整个链条的快速打通。
当然今天我们也借此机会，今天毕竟是一个比较重要的分享会，我们也带来了一些在车厂实际测试的图，其实大家知道所谓的安全，本质上是一我要先能看见这个可能对我产生风险的障碍物，二我要有更智能的路径，使得我躲开，或者更安全的行驶过去，我们看一看，左边是一个摄像头的样子，我先说一下，其实过了这个路口，马上就是一个高风险的物体，就是说如果你看不见，你肯定撞上了，我请问以诸位的肉眼可以看见左边的摄像头，出了路口马上有一个障碍物，的确看不见，这的确是人眼或视觉的局限性，其实你离门口只有50米的距离，这个时候急刹车都急刹不住了，激光雷达就可以把前面的路牌和障碍物都可以看清楚。
除了强光、弱光之外，我们面对的还有一些小目标，比如说路上有一个水坑，这种连续的锥桶，近的时候可以分清楚，100米以外的时候，人眼是真看不清楚的，这个时候需要一个主动的探测器，因为激光雷达本质是一个主动的3D传感器，它就能够清晰地看到远方的障碍物，你看右上角的图，是看不见这些锥桶和人的，雷达可以清晰地识别出每个人的样子，每个人的情况，这个就是我们所谓的新的一般代的感知设备的优势，它真的可以让我们的车尽早发现障碍物，并且尽早做出安全的选择。
今天除了这个之外，也和大家分享一下关于雨，雨水是所有传感器最头疼的，甭管激光雷达还是摄像头，只要是基于电磁波的，或者基于光线的都会被影响，因为每一个水滴就是每个光的或者电磁波的吸收和反射的障碍，跟大家讲一下，水滴对我们来说都是非常不喜欢的，因为水滴有三个作用，第一个是进入水滴的时候，它会有一个面的吸收，因为有一个面的感受，出面的时候还有一个反射，这是第一种，就是它会让我多两次反射，多一次反射就是能量被衰减了，第二个雨水本身是有吸收作用的，第三个是雨水都不是平的，都是锥状体，锥状体就是一个小透镜，会改我的光路，每个雨滴不管对雷达也好，对摄像头也好，都是干扰的元素。
跟大家分享一下从小雨到大雨，从每小时几毫米，到每小时上百毫米的水，在我们眼中是一层一层的玻璃墙，当然大家会说视觉如果都看不清楚了，凭什么激光雷达能看清楚呢，原理是什么呢，原理在于刚才我讲了，如果我是纯视觉的话，它其实水滴就相当于一个透镜，并且它是一个能够吸收能量的透镜，并且是一个有两层面，每面都能反射的，且吸收能量的透镜，那么它无数个水滴就意味着无数的干扰项，这个对于视觉算法来说，都是噪音，而且这些所有的噪音，都会最终叠到那张图片上，就是我真的看不清楚了，对于激光雷达来说，它的优点在于，虽然有每一层的能量反射，但是我可以看到后面每一个波，因为我是主动地探测信号，比如前面水滴是一个一个小波，最后一个物体是一个大波，现在激光雷达有一个功能，叫多回波，是我可以识别前面所有的小波，从而告诉这个系统只有最后后面那个大的信号，是真正的物体，前面的东西就都被滤掉了，就是当我输出给客户的时候，没有前面这些雨滴干扰，不像图像，没法说这个图像都照出来了，你说请把水去掉，去不掉，这些水自然而然到这个图片上了，雷达不是的，雷达是前面的水滴可以自然而然去掉，只取最后一个信号的图像。
这个是我们实际在路上测的，左边这块你已经不太看得清这些车的样子了，因为雨水确实太多了，确实让人眼看都有模糊的时候，你当然会说这种时候，出交通事故的概率很小，本身我们期待的智能驾驶，就是要一步一步降低事故率，使得低于人类驾驶员的事故率，你看这个车，是不是边界分得特别清楚，包括那边的卡车非常清晰，不像这边还有一个水滴，把车厢上檐给弄没了，右边完全没有，呈现的就是最真实的真实世界的问题，因为我还是可以把前面水滴的数据去掉，不会叠加到最终的数据上来，所以其实这种新的感知技术真的是会为感知提供更好的数据。同样的决策模型，使用更好的感知，依然可以实现更好的效果。
也多分享一下，为什么我觉得我们能够有这些积累呢，其实也是因为我们这个雷达，包括在内蒙古的风沙地带，包括在牡丹江零下负40多度的环境中，包括在我们的广西充满着水汽的地方，本已经跑遍了全国的大江南北，所以积累了整个的功能，积累了整个的算法，才能够在今天在车上之后有巨大的成长和长进，今天不仅是讲当前的情况，我们也一看未来的趋势，这个是我们从标普买的数据，左右两个图是一张图，本身以百分比的形式展现，一个以绝对数的形式展现，这个是整个中国区车展激光雷达在未来的趋势，这个是整体1824个车型未来的趋势，这个也是和主机厂逐一进行数据确认的，截止到今年，激光雷达的装车渗透率刚刚通过1%，会在2030年到10%，2031年到13.5%。
我们看了看从2013年开始，基本上花了10年时间，1%的渗透率才完成，但是大家会发现，冲刺之后第二个1%只需要不到两年多的时间，后面基本上一个季度增长一个百分点，整个中国的车载激光雷达已经进入了爆发的时间，这个是左边的图，右边的图是深色和浅色的，深色是L4的，浅色是L2到L3之间的，客观讲今年是整个L4级车辆的低谷期，但是过了今年之后，每年以232%，379%和790%的增速连续爆发，就是从今年之后整个L4的车载和车载激光雷达会迎来它的爆发期，当然L2属于一直很强势，今年做了1%之后逐年提升，当然它在长期看，会被L4的数量所压制。
整体来说展现出了几点的，第一个是车载的激光雷达，开始进入它的爆发期了，二这是在过去十年中仅有的一两个领域，中国的核心部件引领全球的浪潮，第三个是我们将看到巨大的硬件的改变，带来整个软件包括整个感知系统巨大的提升，甚至对于决策和整个智能化都有翻天覆地的变化，不管怎么样我们的期待是能够最终提升每种车的安全性，对于运营性车辆来说，本质上讲激光雷达的目标是我激光雷达每好一点，我就让运营车能够适用的范围多一点，之前只到直道使用，好一点能到弯道使用，再好一点人多的地方也能使用，再好一点雨天也能使用，再好一点可能雪天，甚至所有的情况下都可以使用。所以我们运营车其实是运营车的利润中心，对乘用车来说，我们对自己的要求就是逐渐降低事故率，让车更安全，让统计学上能够看到装激光雷达的车，比不光激光雷达的车的事故率就是会下降，就像“安全带”一样，这是我们自己的目标。希望好的雷达能够助力智能好车，真正让诸位出行的零事故成为现实，谢谢大家！
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11月10日-12日，由中国汽车工业协会和武汉市人民政府共同主办的“2023中国汽车供应链大会暨第二届中国新能源智能网联汽车生态大会”在武汉经开区举办。本届供应链大会以“踔厉奋发，攻坚克难——打造安全、韧性、绿色汽车供应链”为主题，设置了“1场战略峰会、1场大会论坛、9场主题论坛”共11场会议，围绕供应链安全与布局、新型汽车供应链打造、传统供应链升级、全球化发展等热点话题进行深入交流与探讨，寻找构建世界一流汽车供应链的对策、方法和路径。
其中，在11月11日下午举办的“主题论坛三：智能网联——跨界协作、软硬融合,构建智能网联汽车产业新生态”上，北醒光子科技有限公司创始人、CEO李远发表精彩演讲。
以下内容为现场发言实录：
今天非常荣幸跟各位分享，这张图片是我们宣传小组生成了100张图片，让200个人投票，说哪个是你最喜欢的未来的驾驶模式，选出了这张图，我问大家为什么选这张图，大家说因为好看，我说好看的图还有其他99张，他说因为安静，我说有湖泊的四五辆车停靠的哪个更安静，最后我们说那你说真实原因吧，我们让大家重新做了一轮投票，大家投这个图的真实原因，是大家觉得有安全感，你的车开到这个位置的时候，两边都是群山，但是没有峡谷，所以基本上是一个有人保护的安全状态，就是说其实这张图反映出200多个投票人的心理，这个图给大家带来了未来的汽车安全感，虽然说我题目是激光雷达如何让智能驾驶更安全，但是我们今天不是一个软文，是认认真真跟大家分享，未来5年，10年大家可能会面临的驾驶形式、
这个是中国和全球机动车的保有量，但是客观讲这只是开始，我们拿乘用车举例，这个是所有机动车，当前美国的乘用车千人拥有数是800，中国此时200多，就算我们不是说完全超过美国，至少认为中国乘用车的保有量还能够进一步提升，这么多汽车在马路上跑，我们看看当前的伤亡情况是怎样的，中国每年是6万多，全球是130万，那其实大家要承认技术的每一点进步，对于千万家庭来说可能都是有重要作用的，当然了我们对于这个情况其中大家期望的一个形式，就是能不能靠智能化解决，当然我觉得这个也是智能化到今天，我们对它的期待，智能化能不能帮我们解决这个汽车的安全性问题。
当然了我们从数据来看，截止去年底，已经34.5%的车装了各种各样的L2、L3、L4的这种智能驾驶辅助了，但是我要说的是，这个只是开始，可能2025年之后，只有70%的车都装上了，就是意味着诸位的车上都装上了L2、L3、L4各种从城市NOA到高速，各种各样的智能软件，基于这个情况的时候，其实我们的智能系统到底能不能真正帮我们解决我们的安全性，是我们每一个司机心中都会问自己的问题，所以我们想说的是首先对于所有车辆来说，追求安全在智能驾驶中，其实包括绝对的安全，是我们每一个车，每一个软件，每一个硬件设计者都追求的点。
当然我们要说，其实大家都说我们要把车做安全，主要的工具其实就是我们通过做智能化进一步地来提升安全性，但我们把智能化进行拆解，什么叫智能化呢，其实主要就是两块工作，一块是把感知做好，一块是把决策做好，当然我觉得这里面尤其从今年开始，像大模型这些出了之后，我相信决策绝对会在未来几年有很大的提升，但是是不是只有决策就够了呢，我们看一看过往的PC时代，那个时候大家会发现，你说硬件要好，Windows也要好，并不存在说我Windows无限好，硬件就挺扯，其实是大家要一起努力，所以不存在一个说什么强感知，或者弱决策，也没有一个一定要弱感知强决策，将来一定是一个感知比较强，决策也要强的时候，因为只有感知乘以决策，才能让它更智能化，才有可能让刚才所看到的，我们对于未来安全的标准，能够逐步实现，当然了我这个是拿现在BEV，就是现在特斯拉最火的无人驾驶的算法，BEV的本质叫做鸟瞰视图，它是把摄像头的2D数据，变成3D的真实目标数据，然后进行决策。
我们有没有可能去掉计算这个环节，直接让3D的目标数据训练变成决策数据呢，这个是有可能的，这个也是整个激光雷达的意义所在，就是它其实去除了一部分的训练环节，你说以前其实是两部分的训练环节，一个是要训练说把2D训练成3D，把3D训练成决策，有没有可能省一步呢，这个是我们所有这些做激光雷达算力传感器公司的使命所在，当然我们觉得我们的途径，第一个是逐渐提升3D传感器的清晰度，使得它的清晰度能够到达和摄像头传感器的清晰度，你可以看到目前现在已经做到512线了，我相信在非常不远的几个月内，或者数个月内，可能会有发出1000线的可能，这个时候它和一些车载摄像头低清的等级会相似。这个带来的就是很多之前摄像头的算法有可能会在激光雷达上直接使用了，这个会极大加速整个链条的快速打通。
当然今天我们也借此机会，今天毕竟是一个比较重要的分享会，我们也带来了一些在车厂实际测试的图，其实大家知道所谓的安全，本质上是一我要先能看见这个可能对我产生风险的障碍物，二我要有更智能的路径，使得我躲开，或者更安全的行驶过去，我们看一看，左边是一个摄像头的样子，我先说一下，其实过了这个路口，马上就是一个高风险的物体，就是说如果你看不见，你肯定撞上了，我请问以诸位的肉眼可以看见左边的摄像头，出了路口马上有一个障碍物，的确看不见，这的确是人眼或视觉的局限性，其实你离门口只有50米的距离，这个时候急刹车都急刹不住了，激光雷达就可以把前面的路牌和障碍物都可以看清楚。
除了强光、弱光之外，我们面对的还有一些小目标，比如说路上有一个水坑，这种连续的锥桶，近的时候可以分清楚，100米以外的时候，人眼是真看不清楚的，这个时候需要一个主动的探测器，因为激光雷达本质是一个主动的3D传感器，它就能够清晰地看到远方的障碍物，你看右上角的图，是看不见这些锥桶和人的，雷达可以清晰地识别出每个人的样子，每个人的情况，这个就是我们所谓的新的一般代的感知设备的优势，它真的可以让我们的车尽早发现障碍物，并且尽早做出安全的选择。
今天除了这个之外，也和大家分享一下关于雨，雨水是所有传感器最头疼的，甭管激光雷达还是摄像头，只要是基于电磁波的，或者基于光线的都会被影响，因为每一个水滴就是每个光的或者电磁波的吸收和反射的障碍，跟大家讲一下，水滴对我们来说都是非常不喜欢的，因为水滴有三个作用，第一个是进入水滴的时候，它会有一个面的吸收，因为有一个面的感受，出面的时候还有一个反射，这是第一种，就是它会让我多两次反射，多一次反射就是能量被衰减了，第二个雨水本身是有吸收作用的，第三个是雨水都不是平的，都是锥状体，锥状体就是一个小透镜，会改我的光路，每个雨滴不管对雷达也好，对摄像头也好，都是干扰的元素。
跟大家分享一下从小雨到大雨，从每小时几毫米，到每小时上百毫米的水，在我们眼中是一层一层的玻璃墙，当然大家会说视觉如果都看不清楚了，凭什么激光雷达能看清楚呢，原理是什么呢，原理在于刚才我讲了，如果我是纯视觉的话，它其实水滴就相当于一个透镜，并且它是一个能够吸收能量的透镜，并且是一个有两层面，每面都能反射的，且吸收能量的透镜，那么它无数个水滴就意味着无数的干扰项，这个对于视觉算法来说，都是噪音，而且这些所有的噪音，都会最终叠到那张图片上，就是我真的看不清楚了，对于激光雷达来说，它的优点在于，虽然有每一层的能量反射，但是我可以看到后面每一个波，因为我是主动地探测信号，比如前面水滴是一个一个小波，最后一个物体是一个大波，现在激光雷达有一个功能，叫多回波，是我可以识别前面所有的小波，从而告诉这个系统只有最后后面那个大的信号，是真正的物体，前面的东西就都被滤掉了，就是当我输出给客户的时候，没有前面这些雨滴干扰，不像图像，没法说这个图像都照出来了，你说请把水去掉，去不掉，这些水自然而然到这个图片上了，雷达不是的，雷达是前面的水滴可以自然而然去掉，只取最后一个信号的图像。
这个是我们实际在路上测的，左边这块你已经不太看得清这些车的样子了，因为雨水确实太多了，确实让人眼看都有模糊的时候，你当然会说这种时候，出交通事故的概率很小，本身我们期待的智能驾驶，就是要一步一步降低事故率，使得低于人类驾驶员的事故率，你看这个车，是不是边界分得特别清楚，包括那边的卡车非常清晰，不像这边还有一个水滴，把车厢上檐给弄没了，右边完全没有，呈现的就是最真实的真实世界的问题，因为我还是可以把前面水滴的数据去掉，不会叠加到最终的数据上来，所以其实这种新的感知技术真的是会为感知提供更好的数据。同样的决策模型，使用更好的感知，依然可以实现更好的效果。
也多分享一下，为什么我觉得我们能够有这些积累呢，其实也是因为我们这个雷达，包括在内蒙古的风沙地带，包括在牡丹江零下负40多度的环境中，包括在我们的广西充满着水汽的地方，本已经跑遍了全国的大江南北，所以积累了整个的功能，积累了整个的算法，才能够在今天在车上之后有巨大的成长和长进，今天不仅是讲当前的情况，我们也一看未来的趋势，这个是我们从标普买的数据，左右两个图是一张图，本身以百分比的形式展现，一个以绝对数的形式展现，这个是整个中国区车展激光雷达在未来的趋势，这个是整体1824个车型未来的趋势，这个也是和主机厂逐一进行数据确认的，截止到今年，激光雷达的装车渗透率刚刚通过1%，会在2030年到10%，2031年到13.5%。
我们看了看从2013年开始，基本上花了10年时间，1%的渗透率才完成，但是大家会发现，冲刺之后第二个1%只需要不到两年多的时间，后面基本上一个季度增长一个百分点，整个中国的车载激光雷达已经进入了爆发的时间，这个是左边的图，右边的图是深色和浅色的，深色是L4的，浅色是L2到L3之间的，客观讲今年是整个L4级车辆的低谷期，但是过了今年之后，每年以232%，379%和790%的增速连续爆发，就是从今年之后整个L4的车载和车载激光雷达会迎来它的爆发期，当然L2属于一直很强势，今年做了1%之后逐年提升，当然它在长期看，会被L4的数量所压制。
整体来说展现出了几点的，第一个是车载的激光雷达，开始进入它的爆发期了，二这是在过去十年中仅有的一两个领域，中国的核心部件引领全球的浪潮，第三个是我们将看到巨大的硬件的改变，带来整个软件包括整个感知系统巨大的提升，甚至对于决策和整个智能化都有翻天覆地的变化，不管怎么样我们的期待是能够最终提升每种车的安全性，对于运营性车辆来说，本质上讲激光雷达的目标是我激光雷达每好一点，我就让运营车能够适用的范围多一点，之前只到直道使用，好一点能到弯道使用，再好一点人多的地方也能使用，再好一点雨天也能使用，再好一点可能雪天，甚至所有的情况下都可以使用。所以我们运营车其实是运营车的利润中心，对乘用车来说，我们对自己的要求就是逐渐降低事故率，让车更安全，让统计学上能够看到装激光雷达的车，比不光激光雷达的车的事故率就是会下降，就像“安全带”一样，这是我们自己的目标。希望好的雷达能够助力智能好车，真正让诸位出行的零事故成为现实，谢谢大家！
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