1916年，愛因斯坦完成了論文《關于輻射的量子理論》，為激光技術提供了理論基礎。如果從那時算起，激光已經有了超百年的發展歷史。

但一直到2007年David Hall發明機械式激光雷達，才讓這個測繪級產品進入到了車載端，與自動駕駛應用場景相關聯，從而改變了整個行業的發展節奏和態勢。

但歷史也告訴我們，發展往往是在曲折中前進的。

對于車載激光雷達，從去年年末開始就陷入了“是否是車輛‘闌尾’，是否該盡快去除”的爭論中。

不過說什么不重要，要看做了什么。

上海車展上，我們依然看到了不少搭載激光雷達的車型位于展臺的重要位置，而在激光雷達企業的展臺上，多家車企的技術負責人也在互相很熱絡地交流。

對于激光雷達，需求依然在，只是，大家更冷靜了。

對此，探維科技CEO王世瑋深有體會，“現在車企思考更加成熟，對于激光雷達，不管是對供應商還是智駕方案，都要進行很多探索和驗證之后再上。另外，對于性能的思考也越來越深入，大家不再一味追求高線數，會跟功能、場景做一些關聯。”

理性的市場，意味著需要激光雷達企業需要做真刀真槍的展示，雖然顯得不那么性感，但對于后來者卻是一個好機會。

△探維科技CEO王世瑋

成立于2017年的探維科技（以下簡稱“探維”），在上海車展上帶來面向自動駕駛、ADAS 車載前裝領域的車規級激光雷達新品、新的定點消息以及對行業的思考。

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除了合創，還有新定點

雖然從成立時間上看著有些晚，但起源于清華大學精儀系國家重點實驗室的探維，從2008年就開始從事激光雷達方向的技術研發。

本次車展上，探維帶來了三款產品，其中Duetto和Tempo屬于前向激光雷達，兩者的核心參數如下所示：

△上：Duetto主要參數；下：Tempo主要參數

經過2022年一系列嚴格的車規驗證和測試，Duetto 獲得了合創汽車多款車型定點項目，并于2022年底與合創汽車共同推出首款搭載激光雷達的量產純電 MPV，為車輛L2+高階輔助駕駛提供全面的安全保障。

△搭載Duetto激光雷達的合創V09

Tempo則是在2022年Q4發布后首次面向公眾亮相，主打以“遠距高分辨率感知”滿足高速/城市 NOA 中多樣化場景的感知需求，靈活支持不同層級的智駕解決方案。

△旗艦級車載激光雷達Tempo

據王世瑋透露，Tempo今年會有幾個量產項目落地，后續探維還將對Tempo進行進一步迭代升級，提升性能，FoV和測距距離提升30%，最終在等效500線的規模下推出Tempo Pro全新產品，并搭載智能傳感套件。

最后一個展示產品是Scope系列全新產品。“Scope是原來就有的方案，目前做了一個升級的New Scope，今年年底出樣件，預計2024-2025年以純固態的方案提供車規級的補盲雷達。” 王世瑋告訴「智車星球」。

據悉，除了合創之外，今年Q1探維還正式拿到了第二個定點量產項目，是一個平臺級的定點，預計在2024年量產。

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硬件級圖像前融合，光變計劃的技術核心

除了產品，探維還發布了“光變計劃”，深入探討激光雷達在汽車行業新階段的戰略布局。

在王世瑋看來，光學系統是限制激光雷達性能和成本的一個重要因素，基于探維的基因，將從光學方案和背景出發，提出進一步變革、迭代和發展的方案。“我們更關注的是智駕和AI領域看上去很簡單，但實際上非常復雜且帶有巨大技術挑戰的事情。核心目標是創造卓越的激光雷達產品，從而改變智能駕駛生態。”

要實現這個目標，王世瑋認為需要四個基礎要素：擁有最優秀的人才，擁抱最前沿的科技，打造最極致的平臺，以及追求最完美的產品。

一個“最”已是不易，要做到四個，難度可想而知。不過，對于企業，用“更好”來要求自己總是沒錯。

在技術層面，除了激光雷達本身技術路線的研究，探維還在融合技術上進行了深度探索。其硬件級圖像融合也是目前業內頗具競爭力的技術方案。

該方案從硬件層面直接整合攝像頭和激光雷達，前者提供高分辨率的感知，后者提供高精度的距離測量，同步靠同一個光源系統類目里面的CMOS器件采集圖像。該方案既有圖像數據，也有激光點云數據，解決的核心問題是圖像和點云數據的時間與空間同步。

“我們前融合方案不是靠軟件實現的，是硬件的方案，軟件層面主要是接口和感知算法。這套方案的價值在于幫助客戶節省掉標定和融合過程中所遇到的很多工程化的成本和麻煩，或者在長期行駛過程中用于參數的變化帶來的標定精度或者融合精度的下降。” 王世瑋解釋道。

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突破不可能三角的關鍵

很多行業都有“不可能三角”，激光雷達也不例外——性能、成本和穩定性，是激光雷達企業不斷被拉扯的三個方向，取舍平衡成為了每家激光雷達企業內功如何的重要體現。

為了更好滿足“不可能三角”的三邊關系，探維的做法是在收發模組層采用陣列化的集成器件，將以往激光雷達量產最復雜的調光程序大大簡化，并具備了無間隙掃描的特性，在探測小物體上能夠做到不遺漏。同時，自研 TOF 算法和通過芯片化設計，進一步提升系統方案的集成度，降低對高端信號處理芯片的依賴，大幅降低硬件成本。

這些內容，探維將其統一到了Array-based Line Scanning（ALS）平臺。基于該平臺能打造出無需拼接，就能實現 120°水平掃描，滿足車規級要求的高線數混合固態激光雷達產品，覆蓋了 16 線——192 線。

“抽象來說，激光雷達是測距和測角的設計，ALS就在講我們如何測距和測角平臺。基于陣列化收發的平臺，可以把一個很復雜的激光雷達技術方案濃縮到一個設計方案里。”未來產品線中需要提升性能，以及前面提到的感知融合都是基于這樣的平臺，探維CTO鄭睿童進一步解釋道，“好處是我們可以減少研發力量和研發時間，通過共用核心技術、共用底層物料達到從研發到量產到真正產品的BOM最優成本方案。”

目前探維所展示出的激光雷達上車產品均是來自于ALS平臺。

據王世瑋透露，明年探維的出貨量將達到10萬臺規模水平，較今年上升一個數量級。

以下為探維科技與「智車星球」等媒體的部分采訪實錄，經編輯后發布：

提問：探維如何降本？

鄭睿童：降本最核心的一點就是芯片化，但前提是方案必須是可以芯片化的，如果使用了ADC高速的模組轉換器，就很難做到芯片化。

第二，成本壓力傳導到我們這里，我們也會把壓力傳導給供應商，今年開始我們的供應商已經開始非常認同激光雷達上車的大趨勢，他們也愿意幫我們在沒有起量之前分擔一些成本。

提問：探維在芯片設計上有哪些自己的技術儲備和合作進展？

鄭睿童：芯片是很長的產業鏈，現在有些激光雷達公司號稱自己可以全產業鏈從芯片的設計到芯片的流片以及到它的測試驗證、封裝全部都自己做，這在我們看來是不現實的，我們的殺手锏是整體的系統方法論而不是做半導體芯片，我們用芯片化的路徑去降本其實要聯動整個產業鏈一起來動，我們會提出激光雷達專用芯片的需求以及芯片底層的原理層的設計，具體到芯片的版圖設計還有流片還有測試、封裝，我們會依靠整個上下游的供應鏈一起來完成。

提問：感知一體化是不是激光雷達終局的方案？

王世瑋：感知一體化一定是一個終局方案，智駕為什么最早類似于L4或者全無人的方案做起來比較貴，或者系統優化不好，就是因為做軟件的行業和硬件行業之間交流很少，沒有把汽車體系納入進來。一旦我們開始面向于車載，自動駕駛的算法公司可能要去考慮如何在硬件層面把傳感器、控制器等優化好，最終才能夠給客戶提供最好的產品服務和成本優勢。

感知是自動駕駛里非常重要第一步，感知準確了，智駕才有安全性可言，一個系統化的設計，系統方案的整合一定會是最優解。

提問：探維的產品是做前融合，這是全產品都是這種方案嗎？

王世瑋：不是，我們有融合產品和激光雷達產品，激光雷達產品里面只有傳統概念上的激光點云，前融合產品既有圖像數據，也有激光點云數據。

提問：車企會要求探維提供算法的解決方案嗎？探維能提供硬件和軟件的支持嗎？

鄭睿童：這兩種類型的客戶都遇到過，這完全要看主機廠怎么看感知，特別是激光雷達點云感知的算法在它的核心能力棧里面處于什么地位，有沒有能力或者野心或者意愿把整個感知全部自己做下來，對我們來說兩種客戶都可以。

提問：今年4D毫米波說要替代激光雷達，你們是怎么看待這個問題的？

鄭睿童：4D毫米波自從馬斯克用之后就火爆起來，但是兩者相比首先一定要先在同樣的條件下。4D毫米波現在所謂的點云效果充其量相當于4線或者8線激光雷達，到不了16線激光雷達。為什么一個4線或者8線的點云可以滿足自動駕駛感知的需求，卻要求激光雷達要往128線以上去做？這里是一個悖論，大家其實不在一個平臺上競爭。4D毫米波雷達可以用，8線或者16線的激光雷達應該可以用，而且效果會更好，那為什么客戶不去選？因為4線和8線還是不夠用，現在4D毫米波給出的點云在現有的智駕感知算法中依然不能解決百分之百的安全，還是要靠高分辨的帶有距離傳感能力的激光雷達解決。當然，4D毫米波也有優勢，畢竟是全天候的傳感器，加到智能駕駛方案里面非常必要，但是要去取代激光雷達或者影響激光雷達的裝車量還遠遠到不了這樣一個水平，完全不同的技術方案。

提問：激光雷達的產業鏈國產化進展如何？

王世瑋：目前一些激光雷達專用的比如激光發射器、接收器，還有芯片，以及我們的掃描陣鏡和轉鏡，國產化率非常高，早期POC項目驗證的過程中可能會測試一些海外的供應商，但很快就會有很多國產化的供應商去配合支持，目前的產品當中也是這樣的。現在國內發展非常快，不管技術方還是成本還是產品特性，都有反超的趨勢。