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打造一台 LiDAR 的 860 种方式 | 关于投资LiDAR 的超级指导书

作者:大壮旅
2020/05/27 15:33

打造一台 LiDAR 的 860 种方式 | 关于投资LiDAR 的超级指导书

雷锋网新智驾按:图片来自于福布斯

雷锋网按,十多年前,DARPA 的自动驾驶挑战赛在莫哈维沙漠鸣锣开打,吸引各路英豪汇聚一堂。当时,他们的目标很明确,即让车辆穿越沙漠中的各种未知地形与障碍,而且要尽可能快。不过最关键的是,参赛车辆不能配人类驾驶员。

此次挑战赛催化了商业自动驾驶项目的发展,十多年后,我们也在技术上取得了重大进步。不过,整个行业离真正的全自动驾驶还有距离,大家也从此前的乌托邦式狂热中冷静了下来。眼下,管理好投资者预期、现金流、运营并完成产品开发与顾客培养才是各家公司需要面对的现实。

LiDAR 行业的崛起

在自动驾驶行业的变迁中,感知系统成了一大赢家,LiDAR 也开始扮演越来越重要的角色。有了它,车辆就有了高分辨率 3D 感知能力,这是摄像头和雷达等 2D 传感器力所不能及的。业内大多数研究者相信,LiDAR 对避障、定位和导航至关重要,而在 DARPA 自动驾驶挑战赛中异军突起的 Velodyne(原来是音箱制造商)则成了 LiDAR 领军厂商。

20 年前,随着通讯、数据、视频与高速网络的勃兴,光学技术逐渐成了支柱科技之一。随后,远程通讯技术领域的大量投资也逐步转化成了医药、工业传感与材料处理领域的生产力。与其类似,光学产业也因为车载“视觉”技术光明的前景迎来了第二春。在这之中,LiDAR 这个原本用在国防产业中的技术也开始主流化,未来甚至会像手机上的摄像头一样普及。

由于在自动驾驶领域应用潜力巨大,LiDAR 已经吸引了 15 亿美元的投资。无论是 OEM 商、一级供应商还是科技巨头,都愿意为 LiDAR 慷慨解囊。

纵观整个行业,靠车载 LiDAR 起家的公司已经超过 80 家。不过,由于自动驾驶革命进程的放缓,许多公司开始将目光转向其他行业,比如安全、航空地图、无人机和工业自动化等。这样遍地开花的场景与 20 年前迎来爆发期的通讯产业何其相似,但我们又很清楚的知道,这 80 多家公司不可能都靠一己之力笑到最后。LiDAR 产业的蛋糕虽大,但也不够这么多公司来瓜分,投资者口袋里也没有那么多银弹来支撑 LiDAR 公司们完成下一个阶段的产业化。未来能主宰 ADAS 与自动驾驶市场的 LiDAR 公司不会超过 10 家。

谁能在激烈的竞争中活下来?

那么,在如此残酷的竞争中,公司们该如何劝说投资者乖乖掏钱呢?恐怕它们得从波长(4),LiDAR 类型(3),激光类型(3),探测器类型(4)和扫描方式(6)几个角度入手,而这些角度相互组合能产生 864 种可能。如果再算上 3D 点云的处理方式和基于事件的 LiDAR 这种新技术,组合方式就更多了。虽然这 864 种可能无法一一应验,但至少有一半的路径能走通,这也是风投公司选择广撒网的原因(比如 Velodyne、Quanergy、Innoviz、Luminar 和 Ouster 等公司)。当然,投了大量初创公司的它们,未来也得找到保护或者说让自己先期投资回本的好方案。

作为在光学产业浸淫多年,经历过通信与自动驾驶两大行业崛起的著名投资人,John Dexheimer 还专门对它们做了对比。“许多人认为车载 LiDAR 的上升曲线会与当年的光网通信相似,毕竟这两大行业都有中大型公司提前占位,而且风投们都非常舍得砸钱。不过,两者的差异也非常清晰:直接经济效益是通信产业爆发的强力驱动器,但从短期来看自动驾驶与 ADAS 并不是驱动经济发展的发动机,毕竟终端用户的需求还没有培养起来。”

除此之外,通信行业里产品标准完整且严密,LiDAR 却还是狂野西部。非常关注车载 LiDAR 标准制定的 John Dexheimer 就发问道,“跨越了路测和地理围栏后,汽车行业里哪个实体能拿出更加明确的验收测试标准以推动 LiDAR 量产呢?”

未来,LiDAR 市场走向成熟肯定会伴随大规模洗牌,那些资金雄厚、执行坚决且顾客多多的厂商肯定能生存下来。除此之外,处于弱势的小厂会投向哪些巨头怀抱也相当有看头。

下面,我们就先来总结一下,成功的 LiDAR 公司应该具有哪些品质:

1)围绕自家产品设计软件堆栈;

2)与 OEM 商、出行提供商与自动驾驶公司良好的关系;

3)系统性能符合城市及高速自动驾驶的要求;

4)超一流的团队;

5)融资能力强(至少 1 亿美元以上);

6)车规级别的制造与可靠性;

7)可靠的供应链及量产能力;

8)成本与收益控制能力;

9)在其他市场占据一定份额。

一般来说,有稳定靠山的 LiDAR 项目存活几率很大,但它们并非完全免疫。最近,因为 Cruise 宣布裁员 8%,Strobe(已被 Cruise 收购)的 LiDAR 研发就受到了影响。简言之,充足的资金确实重要,但其他因素也能起到决定作用,也许 Cruise 也有未来放弃 LiDAR 的计划,或者说它们觉得自研 LiDAR 有些得不偿失?

对一级供应商来说(博世、法雷奥、采埃孚、安波福和大陆等),LiDAR 肯定是个新的商业机遇,毕竟一级供应商原本就一直在为 OEM 商供应 ADAS 和自动驾驶关键部件。未来如果更进一步,它们就能包圆了整个传感器融合系统,把摄像头、雷达和 LiDAR 打包卖出去。当然,出于供应链、成本、设计、性能优化和系统整合等方面的考虑,类似 Cruise、Waymo、Aurora 和 Argo 等公司都选择了自研 LiDAR 的方式。

在老练的一级供应商、OEM 商及科技巨头强大的攻势面前,独立 LiDAR 供应商当然会感觉压力山大,因为除了在性能和成本上取得碾压优势,它们还得管理好融资与现金流才有胜算。除了杀出重围的那几家公司,其它公司恐怕只能选择转战其他市场或者等巨头收购。当然,它们也有可能破产出局。

经历过互联网泡沫且在知识产权市场有 40 多年经验的 Martin Pichinson 就表示:“眼下许多自动驾驶公司的路径已经有了当年互联网泡沫的影子。现在我们必须在服务领域进行深入挖掘,包括 AI、机器人、健康、物联网等。经过几十年的培养,人类已经习惯于拥抱新技术,因此整个转变期战线不会拉得太长,只要产品好,很快就能转化为收入。”

市场将如何洗牌?

原始 LiDAR 数据的处理及后续与 AI 和软件堆栈的整合恐怕未来会成为 LiDAR 市场走向成熟的最关键助推器。在这个阶段,以下几个 LiDAR 关键功能值得关注:

1. LiDAR 物理学,主要是带线性探测器的 ToF,带光子计数探测器的 ToF 和 FMCW:这些选项中的每一个都需要不同的软件和信号处理算法,并集成到感知和传感器融合堆栈中。 此外,在这三类中使用的激光器和探测器的类型有很大不同,并且会影响供应链,成本和量产。

2. 工作波段(8XX-9XX nm, 14XX-15XX nm):会影响校准与热管理,还有供应链、可制造型和成本等方面。

3. 视场覆盖(快闪 vs 扫描):快闪与扫描两种形式会影响信号处理、后处理堆栈以及硬件整合。至于特定的扫描机制,无论是机械式、固态或微机电(MEMS),都不会对基本层面造成影响,

举例来说,一家专攻 1550nm,带有线性模式检测器和快闪 ToF LiDAR 的公司不太可能会收购另一家造 905nm 光子计数检测器和机械扫描 LiDAR 的公司。毕竟在这样的系统之间进行硬件和软件的集成并不简单,也不会有任何增值作用(除了提供第二套独立系统来完成其产品套件外)。他们更有可能寻求在供应链中获取特定功能,例如激光器,探测器或扫描技术,以围绕竞争差异化和降低材料成本的特定领域实现更多垂直整合。

打造一台 LiDAR 的 860 种方式 | 关于投资LiDAR 的超级指导书

雷锋网按:图片来自于福布斯

表 1 对使用 3 种主要 LiDAR 物理方法的 75 家公司分了分阵营。在我看来,行业的洗牌与成熟将首先在这里进行,预测如下:

❶ 类公司可能会最先开始洗牌,毕竟这一阵营的公司太多了(50 家),而且至少有 5 家头部公司。洗牌完成后,那些实力不够强的将面临收购或破产。值得注意的是,❶ 类公司算是车载 LiDAR 领域的开拓者,但由于这个波段的激光会对人眼产生伤害,因此其分辨率和探测距离都有一定限制。除此之外,在激光器与探测器的设计上,其垂直整合度也最低。

❷ FMCW LiDAR 公司目前使用 15XX nm 波长(主要是由于为电信行业开发了相干激光器)。不过,这些激光器在自由空间应用时制造和控制起来却没那么容易,因为它需要更大的发射功率才能实现远距离探测。与其他 LiDAR 不同,FMCW 提供深度和轴向速度信息,从而减少了图像分割和目标识别的处理时间(并为决策和控制留出了更多时间)。其另一个优点是,由于光峰值功率低,这种类型的 LiDAR 拥有使用光学相控阵和液晶元表面进行纯固态扫描的可能性。(当然,这两者都需要重大的材料科学创新才能实现)。率先采用 FMCW 方案的 Blackmore 最近被 Aurora 收入囊中,不过业内还有其他独立公司在探索这一领。不幸的是,其中只有少数几个拥有继续下去所需的银弹,未来它们很可能会被收购或直接售卖知识产权(IP)。这里的关键 IP 是传输波形部署以及随后的相干混合及数据处理。这种类型的 LiDAR 对实现高速路自动驾驶至关重要。

❸ 14XX / 15XX nm 的 LiDAR 对于人眼来说更加安全,因此它也天然拥有更高的性能。这类公司在线性模式 APD 或 PIN 的长距离探测下表现出了出色的性能。不过,在激光峰值功率方面仍然具有挑战性,而且要使用许多昂贵的光纤激光器,难以大批量生产。这些公司中,Luminar 最为出挑,它们最近宣布与沃尔沃建立合作伙伴关系,预计将在 2022 年实现自动驾驶汽车的部署。这并不是一个参与公司众多的阵营,因此大洗牌的可能性尚不清楚,毕竟该解决方案需要昂贵的光纤激光器才能达到高性能,而且公司必须不差钱。

❹ 此阵营之所以令人着迷,是因为它承诺用 CMOS 的成本实现 SPAD 的性能。与 ❸ 一样,这个阵营里公司也不多,该领域未来可能会有兼并发生。

❺ 此阵营的优势在于它无需扫描,并提供类似相机的点云。同时,与摄像头融合变得更加容易,且消除了图像滞后的问题。不过,点亮大量像素需要更高的激光功率,从而限制了它的应用举例,例如自动泊车,角分辨率或视野覆盖范围较差的长距离应用等。目前,我们尚不清楚此类 LiDAR 是否会在自动驾驶汽车部署中发挥重要作用。 因此,此处的行业发展方向有些模糊,它们最终更有可能转向非汽车应用。

不差钱的风投们下一步该怎么花钱?

虽然全自动驾驶的落地可能要花更长时间,但这个行业并不全是令人沮丧的消息,风投和创业者们依然有大展身手的机会。下面,我就给大家一些好建议:

1)最让人感到惊讶的是,表1中的 ❻ 阵营并没有吸引任何创业者的兴趣或风投/企业资金。 FMCW LiDAR 在 8XX-9XX nm 的波长下有一并解决 ToF 系统受限、人眼安全及性能的潜力。这是因为系统可以使用本地振荡器,因而以更高的 SNR 进行操作。在相同的激光能量下,它们可以获得更高的探测能力。同时,抗干扰和基于多普勒的瞬时速度感应(类似于 1550 nm FMCW)也是其重要优势。由于系统可以使用成本较低的硅探测器,GaAs 激光器和 VCSEL,因此高性能实现起来成本也较低。此外,SiN 光子学还为将来的固态扫描提供了新的途径。简言之,❻ 阵营不但具有 ❷ 阵营的所有优点,成本还有优势。棘手的问题是,尽管在设计角度来看这一方案不难实现,但现实中却不存在这一波长下的相干激光器。想成大事,必须得招点激光器设计大牛。

2)LiDAR 产生的用于避障的数据通常有 90% 以上是无用的。收集,存储和分析所有这些数据会带来巨大的功耗,存储和延迟问题,导致我们无法在需要的地方投入分辨率和激光资源。因此,基于事件的 LiDAR 是另一个值得撒钱的投资机会。眼下,投资人已经开始为基于事件的摄像头砸钱了,未来想必也会复制到 LiDAR 市场。当然,在扫描模式下,快速扫描的创新势在必行。

3)最近,索尼发布了一款低成本相机芯片,该芯片在阵列中的每个像素上都实现了 AI 处理功能,从而实现了高速边缘 AI 处理。这大大减少了必须传输到后处理堆栈中的原始数据量,并改善了延迟,功耗和成本方面的指标。因此,对实现了类似数据“减肥”的 LiDAR 系统进行投资可能是一个重大机遇。当然,它也要与基于事件的 LiDAR 有着良好的集成能力。

4)固态扫描确实可以使芯片级 LiDAR 成为现实。除了消除对活动部件的依赖(在移动的汽车中同样如此!),固态扫描还将积极影响成本,量产以及与底盘兼容的 LiDAR(对于自动驾驶汽车消费者的所有权至关重要)。它还可以在手机,AR / VR 和游戏等其他应用中应用LiDAR。尽管没有解决复杂材料工程规模化的问题,但该领域已经有一些投资出现。

除了汽车市场的广阔机遇,向非自动驾驶应用过渡也是可以考虑的方向,例如安全、人员监控、采矿、建筑、工厂和仓库自动化、机器人与农业等。城市空中交通(UAM)和无人驾驶飞机未来可能也会成为发展方向,尽管其落地时间还不明朗。总的来说,如今所有的 LiDAR 公司都在多个领域进行积极布局。

作为车载 LiDAR 领域中的早期独角兽之一,Quanergy 最近就从其现有投资者那里拿到了新一轮融资。

“与仅专注于交通市场的 LiDAR 公司不同,Quanergy 一直强调其技术在多个行业中的发展。”Kevin J. Kennedy 博士说道。“有了这笔新资金,我们就能加深对团队和技术的投资,并有能力证明 LiDAR 在更广泛市场应用中的价值。”


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