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    汽車制造

    攻下激光雷達 華為締造汽車帝國版圖

    星之球科技 來源:汽車之家2021-01-05 我要評論(0 )   

    如果一家企業見證了曾經的巨頭跌落神壇,淪落為明日黃花,而自己卻在動蕩的環境中屹立不倒,且屢戰屢勝,那這家企業很容易被國人“神化”,也很容易被敵人“妖魔化”。...

           如果一家企業見證了曾經的巨頭跌落神壇,淪落為明日黃花,而自己卻在動蕩的環境中屹立不倒,且屢戰屢勝,那這家企業很容易被國人“神化”,也很容易被敵人“妖魔化”。

      華為就是那一個獨特的存在。在日前“華為推出96線中長距激光雷達,建立首條車規級激光雷達試制產線,年設計產能為10萬個”消息后,華為終于補齊了其智能駕駛硬件板塊的最后一塊拼圖。

      從3年內華為手機做到世界第一,到推出獨立的操作系統鴻蒙,再到如今立志將汽車業務再現手機輝煌。為什么華為“吹的牛”都能實現?

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      華為的成功之道,離不開其過山車式的、激蕩人心的商業悲喜故事。這里,汽車之家試圖通過激光雷達這一細分領域切入,映射出華為汽車藍圖的商業邏輯,以及激光雷達產業背后的秘密。

      1960年,組建不到5年的中國登山隊,選擇連飛鳥都無法逾越的“死亡之路”——北坡,成功登上珠穆朗瑪峰。如今,華為也與中國登山隊做著相同的事情。

      在激光雷達團隊成立不到5年后,華為決定攻下激光雷達量產這座珠峰。繞開市場主流的“南坡”——從傳統機械式激光雷達切入,華為選擇難度比其高很多的“北坡”,面向乘用車前裝量產的產品化開發。

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    ■為什么選擇“北坡”?

      從誕生起,華為腳下的路都是最艱難的一條。

      回顧華為在ICT領域(信息與通信技術)的開疆拓土經歷,就可知華為的商業打法有多“野蠻”。這種“與眾不同”用任正非的原話來說“是被逼出來的”。

      自創立之初,華為就在自家門口碰到了全球最激烈的競爭,不得不在市場的夾縫中求生存;當華為走出國門拓展國際市場時,所有看得到的良田沃土,早已被海外公司搶占一空,華為只能在那些偏遠、動亂、自然環境惡劣的地區尋找一線機會。

      同樣在競爭激烈的激光雷達領域,傳統路徑的賽道已擁擠不堪。

    一、高聳的專利城墻

      機械式激光雷達是研發最早、技術最成熟的產品,目前主要應用于Robotaxi領域,屬于市場主力。

      以Velodyne、法雷奧、禾賽科技等為代表的國內外激光雷達制造商,已經在該領域深耕數年,積累豐富的開發、制造、應用等經驗。

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      知識產權是無法繞開的一道坎,早年布局的激光雷達廠商已形成知識產權壁壘。華為要在機械式激光雷達里有所作為,難度非常之大。

      回顧近3年,激光雷達巨頭Velodyne頻頻揮舞“專利之劍”,依靠US 7969558專利澆筑了一道機械式激光雷達高墻。企業欲在此賽道有所突破,基本繞不開它,Quanergy、Waymo、速騰聚創與禾賽科技都在訴訟案件中吃過虧。

      轉移至一個不同的市場或細分市場,而不是在同一市場中發起反攻,這是華為選擇“北坡”攀峰的原因之一。

    二、供應商合作未果

      任正非曾旗幟鮮明地反對自主創新,在具有可選擇性的領域,華為更愿意采用合作伙伴的解決方案,并對其持續進行優勝劣汰。然而,外在因素倒逼華為自主研發。

      目前,符合車規級量產的激光雷達供應商只有法雷奧一家,首款激光雷達Scala 1在2018年交付奧迪A8。由于初期用于“駕駛輔助”的定位,該產品僅堆疊到4線,而后期迭代的Scala 2也只有16線。

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      市面上可供選擇的供應商不多。一名華為內部人士透露,從2018年開始,華為進行傳感器技術的預研,當時僅作戰略儲備。后期,華為想通過現有傳感器供應商合作,自己僅從算法角度做整合。然而,市面上的激光雷達產品還不夠成熟,國際供應商則拒絕把最新的產品賣給華為。

      談了近一年,廠商一直沒松口。無奈之下,最后華為干脆把預研項目轉為產品化。

    三、直擊前裝量產

      從商業化的角度來看,傳統機械旋轉式雷達成本高,體積大,且很難通過車規級驗證,不適合自動駕駛汽車的前裝量產,這也和華為的戰略背道而馳——“把華為智能方案裝進每一輛車”一樣,把激光雷達帶入每一輛車。

      法雷奧雖然是目前唯一過車規的量產激光雷達供應商,但這套機械轉鏡式方案局限性在于,線數很難做高,這導致垂直視場角和角分辨率都受到很大限制。因此,法雷奧也轉而研發固態激光雷達,包括采用基于MEMS技術的Scala 3中長距激光雷達(半固態),以及基于Flash技術的近距激光雷達(全固態),但兩者量產上車還未有時間表。

      短期內,全固態激光雷達因技術未成熟,仍屬于“明日之星”。不排除華為在全固態激光雷達上有秘密技術儲備,但是目前,為滿足其全棧式自動駕駛解決方案的量產上市,推出半固態激光雷達實現快速上車是最佳方案。

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      更為重要的是,相比主流激光雷達廠商的兩條腿走路,華為沒有歷史包袱,可以避開前人的坑,直接跳過相對簡單的低線數產品做起,而是從一開始就高舉高打,切入可量產的MEMS技術激光雷達,做到“等效96線”。

    ■華為的“葵花寶典”

      在激光雷達賽道上,華為是一個新玩家,但用華為融合感知產品部總經理段忠毅的話來說,“華為做激光雷達是‘跨行不跨界’。核心還是華為過去在ICT領域的積累,作為智能駕駛戰略的一個分支,華為激光雷達技術底座其實也來源于ICT?!?/p>

      技術行不行,專利最有發言權。今年7月,世界知識產權組織國際局公布了一項華為激光雷達相關專利,從中可窺探出一二。

      這是華為激光雷達領域覆蓋面最廣的專利,長達52頁,而大多數中文發明專利不超過20頁。專利中的玄機在于,雖然華為選擇MEMS激光雷達切入,但又不同于傳統的MEMS技術方案。

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      華為這樣設計的優勢在于,其在光電領域產業龐大,規模效應突出,采購激光發射器和接收器的成本遠比傳統激光雷達要低。

      據悉,除了該專利,華為與激光雷達有關的發明專利共有42個,其中大部分處于審查階段。

      “在成本方面,華為的96線激光雷達,暫時還做不到此前宣稱的100美元,但是基本在幾百美元左右?!比A為智能汽車解決方案BU總裁王軍表示。

      這與市面上動輒數萬元,甚至幾十萬元的32線、64線或128線機械式激光雷達相比,已經很具有吸引力。上一次給自動駕駛行業注入強心劑的企業是大疆DJI旗下公司Livox覽沃科技,2020年初時曾發布了一款9000元激光雷達的量產產品。

      華為在激光雷達領域的成功探索,得益于其強大的整機工程能力。依托這種模塊式布局,華為可以快速出產多種用途的激光雷達,以適應不同的市場需求。這也是華為“北坡”攀頂的底氣。

      不過,一家國際激光雷達頭部企業高管告訴汽車之家,“號稱已經過車規級和量產的激光雷達廠家不止華為一家,很多都是自稱,最后仍要看到前裝上車后的實測結果”。

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      在華為發布激光雷達的同日,北汽旗下ARCFOX極狐HBT諜照曝光,成為首個搭載華為激光雷達的電動車;日前,長安汽車也透露,將攜手華為、寧德時代打造一個全新的高端智能汽車品牌,極有可能在首款車上搭載華為的激光雷達。

    ■迎合時代的大勢

      比關注對手更重要的,是關注時代的大勢,華為在主動尋求進攻的機會。

      回首2017-2020年,全球已有十數家主機廠確定將在量產車型上搭載激光雷達。不管馬斯克如何“鄙夷”,激光雷達前裝量產潮流不可逆。在這批激光雷達量產項目中,落地時間都不約而同地定在2021-2022年。

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      這意味著類似于NOP、NGP這樣的輔助駕駛功能在接下來將成為眾多車廠爭奪的重點。

      事實上,在L2級高級輔助駕駛系統中,仍將以視覺感知和深度學習為主,但激光雷達提供的是多一層的冗余保障。這也倒逼車廠推動激光雷達上車。

      正如小鵬汽車自動駕駛工程師所說,“在未來車型上,不一定用激光雷達實現360°范圍覆蓋,主要是針對比較關鍵的位置,大概率會使用1-2顆激光雷達?!?/p>

      日前,“蘋果可能使用激光雷達作為輔助實現自動駕駛技術”這一則消息更是將激光雷達前裝量產推向了高潮。

      華為選擇此刻將激光雷達“上車”,是踩對步點,在正確的時間,集中精力做正確的事情。

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    『華為激光雷達方案』

      據悉,華為提供了3個激光雷達的方案(搭載1顆、2顆或3顆)。3顆方案足以應對龍門架、隧道場景、地庫場景、ECT抬桿、十字路口左拐等場景應用,此外,針對現實中快遞小哥騎摩托車、行人亂穿馬路等場景也可以做出快速識別和判斷。

      更深層次地看,激光雷達不僅是單純的視覺傳感器,同時也配套著數據采集處理系統,其間是否存乎著巨頭對于數據的野心呢?

      只有激光雷達的應用場景下探,先實現量產車上路跑,后期才能不斷迭代。這也是車企不再追求極致的L4級自動駕駛的理由。

      如果說,激光雷達下一步的突破點在哪里?答案或許就藏在量產項目中。

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    ■尾聲:

      激光雷達能否大規模量產?中國老百姓能否享受到性價比高的自動駕駛體驗?從中國通信產業的發展史或許可找到答案,正是由于華為等自主知識產權的企業實現了對通信高科技的突破,交換機設備才由“貴族價”被賣成了“白菜價”。

      俯瞰整個汽車業務,它正成為華為沖破困境的新突破口。徐直軍說過:“可能十年后的汽車行業,華為又很牛逼,像現在的手機一樣?!苯酉聛硭却氖?,華為能加速讓這句話成為現實。


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