新能源汽车行业智能化竞争日趋激烈，自动驾驶成为各大车企科技竞争的焦点。近日，广汽爱安宣布将在其SUV车型AION LX上实现第二代智能变焦激光雷达的全球首发应用。与此同时，以特斯拉为代表的一些厂商依然坚持纯视觉路线，对激光雷达说“不”，但也做到了一定程度的自动驾驶。我们不禁疑惑:自动驾驶的未来一定是激光雷达吗？携带激光雷达的意义是什么？
视觉派VS雷达派，谁能赢？众所周知，要实现自动驾驶，需要解决三个核心问题:“我在哪里？我要去哪里？我怎样才能到达那里？”自动驾驶的核心技术体系可以简单概括为“感知、决策和执行”。在自动驾驶最重要的第一步——感知层面，目前有两个流派:纯视觉派和雷达派。两者的主要区别在于采集道路数据的传感器不同，纯视觉派唯一的“眼睛”就是摄像头。马斯克认为，既然人类可以通过视觉收集信息并在大脑中处理信息来驾驶，那么自动驾驶技术也可以。但总之，纯视觉系统存在很多技术障碍，比如测距不准，逆光时失真严重。特斯拉的自动驾驶系统引发的很多事故都是由于摄像头感知的限制造成的。比如在一次事故中，特斯拉车型没有认出路中间的白色货车，直接撞上了，这也成为了很多人谈论“视觉派”自动驾驶和“变色”的原因。
由于单纯用相机有问题，所以出现了用雷达弥补纯视觉缺陷的“雷达派”。他们选择用激光雷达作为主要的“眼睛”之一，然后配合摄像头综合判断障碍物的距离和视觉细节。比如在石子路上，一颗小石头子弹从前车跳到后车，雷达可以实时判断小石头的飞行速度和位置。同时，激光雷达不受光照影响，即使在漆黑的夜晚也能保持准确探测。第二代智能变焦激光雷达的出现更是让人惊喜。它可以构建三维图像，完美解决视线背光、凹凸路面、锥桶或球等极端场景，以及不规则物体的识别问题，大大降低自动驾驶接管率，全面提升安全性，比纯视觉可靠得多。业内人士普遍认为，在这场“航线之争”中，激光雷达获胜的一方可能更大。“智能变焦”可以满足不同场景下的自动驾驶需求。事实上，在1961年，激光问世后的第二年，科学家们就提出了激光雷达的想法。从20世纪70年代末开始，激光雷达开始应用于坦克、火炮、舰船和飞机的火控系统，尤其是激光自动跟踪雷达。由于其测距准确、测速准确、跟踪准确等优点，在军事领域受到了广泛的青睐，但由于成本较高，一直没有推广到民用。
近年来，随着激光雷达技术的飞速发展，成本逐渐降低，只有汽车厂商才发现。目前已经有一些车企开始尝试应用激光雷达，但是没有实现量产。究其原因，可能与第一代机械激光雷达技术不成熟有关。第一代激光雷达多为一维扫描架构，刷新帧率和分辨率是固定的，但不同的自动驾驶场景往往对刷新帧率和分辨率有不同的要求。(第一代激光雷达，分辨率和刷新帧率固定)比如高速自动驾驶场景下，行驶速度快，车距长，需要更加注意远处的车辆和障碍物如三角警示牌、冰淇淋甜筒、掉落……休息和下降的树枝。相对而言，分布在地面、天空等非重要区域的高分辨率成为了计算能力的负担。但是第一代激光雷达的分辨率是固定的，不能只聚焦目标区域。一方面需要自动驾驶芯片大量的计算能力，另一方面会降低目标区域的分辨率。
第二代智能变焦激光雷达具有智能变焦功能，分辨率可以在0.2到0.05之间智能调节(主流第一代固定在0.2)，因此比第一代激光雷达看得更远更清晰。
(左:第一代固定分辨率；右图:第二代智能控制分辨率)在高速行驶的过程中，我们可以聚焦目标区域，将目标区域的分辨率从0.2动态提升到0.1(甚至更高)，这意味着车辆的识别距离从120-150米提升到180-200米，静态小障碍物的探测距离从85米提升到160米。对于以120km/h速度行驶的智能驾驶车辆，
(高速时，智能驾驶车辆以120km/h行驶，0.2垂直分辨率对障碍物的感知距离只满足安全制动的要求，对障碍物的感知距离可以满足舒适制动的要求。)在城市自动驾驶场景中，由于并线车辆拥堵、双轮车辆穿行、行人行为不一、车辆横向穿越等原因，交通状况复杂多变，障碍物与车辆距离极近。此时，激光雷达的刷新帧率越快，越能先识别路况的变化，越能从容应对拥堵、鬼探头等突发情况。而第一代激光雷达的刷新帧率固定且低，响应慢，车间距大，容易被其他车“插队”。
二代智能变焦激光雷达刷新帧率可变，智能变频刷新帧率10-30Hz(主流一代固定在10Hz)，比一代响应速度快3倍，可实现毫秒应变。在城市左转场景下，刷新帧率可以从10Hz提高到20Hz(或者更高)。如果对向行驶速度为30km/h(则差速为60 km/h)，相邻帧中两车位移在10Hz帧率下约为2m，而在20Hz帧率下约为1m，这意味着智能驾驶车辆可以更准确地判断安全左转的间隙，减少不必要的原地等待，安全完成左转，提升智能驾驶体验。
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(左:第一代固定刷新帧率；右图:第二代智能变频刷新帧率)除了性能出色，在体积和成本上也有绝对优势。第二代智能变焦激光雷达是目前世界上最小的激光雷达(45x110x108mm)。与大的第一代激光雷达相比，它可以无意识地融入车身，不留死角。此外，成本也比第一代下降了三分之二。优异的性能+全球最小的体积+成本优势，让激光雷达的大规模量产应用成为必然趋势。AION LX量产搭载第二代激光雷达，高阶自动驾驶正在加速。汽车向智能化方向发展的趋势是不可逆转的。众所周知，高阶自动驾驶需要过硬的硬件基础。广汽爱安独有的GEP 2.0纯电动平台，集电动车平台、三合一电机、开放式线控平台、电控转向、冗余制动——ESP HEV+ibooster于一体，是业界公认的接口开放性、平台稳定性、安全性高的整车平台。也是基于这个平台。2020年，广汽AION LX率先量产，搭载ADiGO3.0自动驾驶系统，拥有全球唯一的“毫米波雷达+智能摄像头+高精地图”三重感知系统，实现高精地图全速自动驾驶，开启“L3自动驾驶元年”。此外，百度、文远智行、马骁智行等自动驾驶公司明确将AION LX作为高水平自动驾驶的原型。此外，广汽爱安正在打造具备L4级自动驾驶能力的AION LX，并开展大规模示范运营。在智能汽车发展的大潮中，AION LX已经成为高阶自动驾驶的最佳载体！
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如今，随着第二代智能变焦激光雷达在AION LX上的量产，三重感知将升级为四重感知(智能摄像头+毫米波雷达+高精地图+激光雷达)，为消费者带来更高层次的自动驾驶体验。未来，广汽爱安仍计划应用更先进的闪光灯和FMCW(1550nm)激光雷达技术，进一步提升ADiGO的自动驾驶体验。在智能汽车时代，自动驾驶已经成为一辆汽车的核心和灵魂，也是每个车企的竞争领域。第二代智能变焦激光雷达在AION LX上的量产，不仅将带来更先进的自动驾驶体验，也将加速自动驾驶在整个行业的迭代。无论是纯视觉路线，还是“四感”下的融合路线，都可以看出人类完全离开方向盘的时代越来越近了！新能源汽车行业智能化竞争日趋激烈，自动驾驶成为各大车企科技竞争的焦点。近日，广汽爱安宣布将在其SUV车型AION LX上实现第二代智能变焦激光雷达的全球首发应用。与此同时，以特斯拉为代表的一些厂商依然坚持纯视觉路线，对激光雷达说“不”，但也做到了一定程度的自动驾驶。我们不禁疑惑:自动驾驶的未来一定是激光雷达吗？携带激光雷达的意义是什么？
视觉派VS雷达派，谁能赢？众所周知，要实现自动驾驶，需要解决三个核心问题:“我在哪里？我要去哪里？我怎样才能到达那里？”自动驾驶的核心技术体系可以简单概括为“感知、决策和执行”。在自动驾驶最重要的第一步——感知层面，目前有两个流派:纯视觉派和雷达派。两者的主要区别在于采集道路数据的传感器不同，纯视觉派唯一的“眼睛”就是摄像头。马斯克认为，既然人类可以通过视觉收集信息并在大脑中处理信息来驾驶，那么自动驾驶技术也可以。但总之，纯视觉系统存在很多技术障碍，比如测距不准，逆光时失真严重。特斯拉的自动驾驶系统引发的很多事故都是由于摄像头感知的限制造成的。比如在一次事故中，特斯拉车型没有认出路中间的白色货车，直接撞上了，这也成为了很多人谈论“视觉派”自动驾驶和“变色”的原因。
由于单纯用相机有问题，所以出现了用雷达弥补纯视觉缺陷的“雷达派”。他们选择用激光雷达作为主要的“眼睛”之一，然后配合摄像头综合判断障碍物的距离和视觉细节。比如在石子路上，一颗小石头子弹从前车跳到后车，雷达可以实时判断小石头的飞行速度和位置。同时，激光雷达不受光照影响，即使在漆黑的夜晚也能保持准确探测。第二代智能变焦激光雷达的出现更是让人惊喜。它可以构建三维图像，完美解决视线背光、凹凸路面、锥桶或球等极端场景，以及不规则物体的识别问题，大大降低自动驾驶接管率，全面提升安全性，比纯视觉可靠得多。业内人士普遍认为，在这场“航线之争”中，激光雷达获胜的一方可能更大。“智能变焦”可以满足不同场景下自动驾驶的需求。事实上，在1961年，激光问世后的第二年，科学家们就提出了激光雷达的想法。从20世纪70年代末开始，激光雷达开始应用于坦克、火炮、舰船和飞机的火控系统，尤其是激光自动跟踪雷达。由于其测距准确、测速准确、跟踪准确等优点，在军事领域受到了广泛的青睐，但由于成本较高，一直没有推广到民用。
近年来，随着激光雷达技术的飞速发展，成本逐渐降低，只有汽车厂商才发现。目前已经有一些车企开始尝试应用激光雷达，但是没有实现量产。究其原因，可能与第一代机械激光雷达技术不成熟有关。第一代激光雷达多为一维扫描架构，刷新帧率和分辨率是固定的，但不同的自动驾驶场景往往对刷新帧率和分辨率有不同的要求。(第一代激光雷达，分辨率和刷新帧率固定)比如高速自动驾驶场景下，行驶速度快，车距长，需要更加注意远处的车辆和障碍物如三角警示牌、冰淇淋甜筒、掉落……火和落下的树枝。相对而言，分布在地面、天空等非重要区域的高分辨率成为了计算能力的负担。但是第一代激光雷达的分辨率是固定的，不能只聚焦目标区域。一方面需要自动驾驶芯片大量的计算能力，另一方面会降低目标区域的分辨率。
第二代智能变焦激光雷达具有智能变焦功能，分辨率可以在0.2到0.05之间智能调节(主流第一代固定在0.2)，因此比第一代激光雷达看得更远更清晰。
(左:第一代固定分辨率；右图:第二代智能控制分辨率)在高速行驶的过程中，我们可以聚焦目标区域，将目标区域的分辨率从0.2动态提升到0.1(甚至更高)，这意味着车辆的识别距离从120-150米提升到180-200米，静态小障碍物的探测距离从85米提升到160米。对于以120km/h速度行驶的智能驾驶车辆，
(高速时，智能驾驶车辆以120km/h行驶，0.2垂直分辨率对障碍物的感知距离只满足安全制动的要求，对障碍物的感知距离可以满足舒适制动的要求。)在城市自动驾驶场景中，由于并线车辆拥堵、双轮车辆穿行、行人行为不一、车辆横向穿越等原因，交通状况复杂多变，障碍物与车辆距离极近。此时，激光雷达的刷新帧率越快，越能先识别路况的变化，越能从容应对拥堵、鬼探头等突发情况。而第一代激光雷达的刷新帧率固定且低，响应慢，车间距大，容易被其他车“插队”。
二代智能变焦激光雷达刷新帧率可变，智能变频刷新帧率10-30Hz(主流一代固定在10Hz)，比一代响应速度快3倍，可实现毫秒应变。在城市左转场景下，刷新帧率可以从10Hz提高到20Hz(或者更高)。如果对向行驶速度为30km/h(则差速为60 km/h)，相邻帧中两车位移在10Hz帧率下约为2m，而在20Hz帧率下约为1m，这意味着智能驾驶车辆可以更准确地判断安全左转的间隙，减少不必要的原地等待，安全完成左转，提升智能驾驶体验。
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(左:第一代固定刷新帧率；右图:第二代智能变频刷新帧率)除了性能出色，在体积和成本上也有绝对优势。第二代智能变焦激光雷达是目前世界上最小的激光雷达(45x110x108mm)。与大的第一代激光雷达相比，它可以无意识地融入车身，不留死角。此外，成本也比第一代下降了三分之二。优异的性能+全球最小的体积+成本优势，让激光雷达的大规模量产应用成为必然趋势。AION LX量产搭载第二代激光雷达，高阶自动驾驶正在加速。汽车向智能化方向发展的趋势是不可逆转的。众所周知，高阶自动驾驶需要过硬的硬件基础。广汽爱安独有的GEP 2.0纯电动平台，集电动车平台、三合一电机、开放式线控平台、电控转向、冗余制动——ESP HEV+ibooster于一体，是业界公认的接口开放性、平台稳定性、安全性高的整车平台。也是基于这个平台。2020年，广汽AION LX率先量产，搭载ADiGO3.0自动驾驶系统，拥有全球唯一的“毫米波雷达+智能摄像头+高精地图”三重感知系统，实现高精地图全速自动驾驶，开启“L3自动驾驶元年”。此外，百度、文远智行、马骁智行等自动驾驶公司明确将AION LX作为高水平自动驾驶的原型。此外，广汽爱安正在打造具备L4级自动驾驶能力的AION LX，并开展大规模示范运营。在智能汽车发展的大潮中，AION LX已经成为高阶自动驾驶的最佳载体！
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如今，随着第二代智能变焦激光雷达在AION LX上的量产，三重感知将升级为四重感知(智能摄像头+毫米波雷达+高精地图+激光雷达)，为消费者带来更高层次的自动驾驶体验。未来，广汽爱安仍计划应用更先进的闪光灯和FMCW(1550nm)激光雷达技术，进一步提升ADiGO的自动驾驶体验。在智能汽车时代，自动驾驶已经成为一辆汽车的核心和灵魂，也是每个车企的竞争领域。第二代智能变焦激光雷达在AION LX上的量产，不仅将带来更先进的自动驾驶体验，也将加速自动驾驶在整个行业的迭代。无论是纯视觉路线，还是“四感”下的融合路线，都可以看出人类完全离开方向盘的时代越来越近了！
2021年，站在“十四五”规划的新起点上，中国汽车市场“疫”后开端良好。在以新能源汽车发展为标志的产业转型进程中，中国汽车成为全球汽车产业转型创新发展的先锋和重要践行者。
1900/1/1 0:00:00来源：特斯拉作者秦章勇编辑王妍随着规模效应逐渐显现，特斯拉也越来越像一家成熟的车企。
1900/1/1 0:00:00在周一RealVision发表的一系列采访的第一部分中，方舟投资创始人凯茜伍德将重点放在了华尔街的缺点上，说华尔街需要更多具体的技术分析，并举了特斯拉的例子。
1900/1/1 0:00:00盖世汽车讯7月26日，经过与全球领先的复合材料供应商BucciComposites的多年合作，宾利宣布推出专为添越（Bentayga）开发的新型22英寸碳纤维轮毂。
1900/1/1 0:00:00围绕小米汽车的“落户地”又传出新消息。近日，未来汽车日报发文称，已从安徽高新技术产投消息人士等多方独立信源获悉，安徽省国资委正在和小米汽车接触，有意将小米汽车引入合肥。
1900/1/1 0:00:00汽车之家获悉，近日中法人寿保险有限责任公司发生多项工商变更，新增宁德时代新能源科技股份有限公司、青山控股集团有限公司、贵州贵星汽车销售服务有限公司为股东，注册资本由2亿人民币增至30亿人民币，
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