打造一臺 LiDAR 的 860 種方式 | 關于投資LiDAR 的超級指導書

圖片來自于福布斯十多年前，DARPA 的自動駕駛挑戰賽在莫哈維沙漠鳴鑼開打，吸引各路英豪匯聚一堂。當時，他們的目標很明確，即讓車輛穿越沙漠中的各種未知地形與障礙，而且要盡可能快。不過最關鍵的是，參賽車輛不能配人類駕駛員。此次挑戰賽催化了商業自動駕駛項目的發展，十多年后，我們也在技術上取得了重大進步。不過，整個行業離真正的全自動駕駛還有距離，大家也從此前的烏托邦式狂熱中冷靜了下來。眼下，管理好投資者預期、現金流、運營并完成產品開發與顧客培養才是各家公司需要面對的現實。LiDAR 行業的崛起在自動駕駛行業的變遷中，感知系統成了一大贏家，LiDAR 也開始扮演越來越重要的角色。有了它，車輛就有了高分辨率 3D 感知能力，這是攝像頭和雷達等 2D 傳感器力所不能及的。業內大多數研究者相信，LiDAR 對避障、定位和導航至關重要，而在 DARPA 自動駕駛挑戰賽中異軍突起的 Velodyne（原來是音箱制造商）則成了 LiDAR 領軍廠商。20 年前，隨著通訊、數據、視頻與高速網絡的勃興，光學技術逐漸成了支柱科技之一。隨后，遠程通訊技術領域的大量投資也逐步轉化成了醫藥、工業傳感與材料處理領域的生產力。與其類似，光學產業也因為車載“視覺”技術光明的前景迎來了第二春。在這之中，LiDAR 這個原本用在國防產業中的技術也開始主流化，未來甚至會像手機上的攝像頭一樣普及。由于在自動駕駛領域應用潛力巨大，LiDAR 已經吸引了 15 億美元的投資。無論是 OEM 商、一級供應商還是科技巨頭，都愿意為 LiDAR 慷慨解囊?？v觀整個行業，靠車載 LiDAR 起家的公司已經超過 80 家。不過，由于自動駕駛革命進程的放緩，許多公司開始將目光轉向其他行業，比如安全、航空地圖、無人機和工業自動化等。這樣遍地開花的場景與 20 年前迎來爆發期的通訊產業何其相似，但我們又很清楚的知道，這 80 多家公司不可能都靠一己之力笑到最后。LiDAR 產業的蛋糕雖大，但也不夠這么多公司來瓜分，投資者口袋里也沒有那么多銀彈來支撐 LiDAR 公司們完成下一個階段的產業化。未來能主宰 ADAS 與自動駕駛市場的 LiDAR 公司不會超過 10 家。誰能在激烈的競爭中活下來？那么，在如此殘酷的競爭中，公司們該如何勸說投資者乖乖掏錢呢？恐怕它們得從波長（4），LiDAR 類型（3），激光類型（3），探測器類型（4）和掃描方式（6）幾個角度入手，而這些角度相互組合能產生 864 種可能。如果再算上 3D 點云的處理方式和基于事件的 LiDAR 這種新技術，組合方式就更多了。雖然這 864 種可能無法一一應驗，但至少有一半的路徑能走通，這也是風投公司選擇廣撒網的原因（比如 Velodyne、Quanergy、Innoviz、Luminar 和 Ouster 等公司）。當然，投了大量初創公司的它們，未來也得找到保護或者說讓自己先期投資回本的好方案。作為在光學產業浸淫多年，經歷過通信與自動駕駛兩大行業崛起的著名投資人，John Dexheimer 還專門對它們做了對比?！霸S多人認為車載 LiDAR 的上升曲線會與當年的光網通信相似，畢竟這兩大行業都有中大型公司提前占位，而且風投們都非常舍得砸錢。不過，兩者的差異也非常清晰：直接經濟效益是通信產業爆發的強力驅動器，但從短期來看自動駕駛與 ADAS 并不是驅動經濟發展的發動機，畢竟終端用戶的需求還沒有培養起來?！背酥?，通信行業里產品標準完整且嚴密，LiDAR 卻還是狂野西部。非常關注車載 LiDAR 標準制定的 John Dexheimer 就發問道，“跨越了路測和地理圍欄后，汽車行業里哪個實體能拿出更加明確的驗收測試標準以推動 LiDAR 量產呢？”未來，LiDAR 市場走向成熟肯定會伴隨大規模洗牌，那些資金雄厚、執行堅決且顧客多多的廠商肯定能生存下來。除此之外，處于弱勢的小廠會投向哪些巨頭懷抱也相當有看頭。下面，我們就先來總結一下，成功的 LiDAR 公司應該具有哪些品質：1）圍繞自家產品設計軟件堆棧；2）與 OEM 商、出行提供商與自動駕駛公司良好的關系；3）系統性能符合城市及高速自動駕駛的要求；4）超一流的團隊；5）融資能力強（至少 1 億美元以上）；6）車規級別的制造與可靠性；7）可靠的供應鏈及量產能力；8）成本與收益控制能力；9）在其他市場占據一定份額。一般來說，有穩定靠山的 LiDAR 項目存活幾率很大，但它們并非完全免疫。最近，因為 Cruise 宣布裁員 8%，Strobe（已被 Cruise 收購）的 LiDAR 研發就受到了影響。簡言之，充足的資金確實重要，但其他因素也能起到決定作用，也許 Cruise 也有未來放棄 LiDAR 的計劃，或者說它們覺得自研 LiDAR 有些得不償失？對一級供應商來說（博世、法雷奧、采埃孚、安波福和大陸等），LiDAR 肯定是個新的商業機遇，畢竟一級供應商原本就一直在為 OEM 商供應 ADAS 和自動駕駛關鍵部件。未來如果更進一步，它們就能包圓了整個傳感器融合系統，把攝像頭、雷達和 LiDAR 打包賣出去。當然，出于供應鏈、成本、設計、性能優化和系統整合等方面的考慮，類似 Cruise、Waymo、Aurora 和 Argo 等公司都選擇了自研 LiDAR 的方式。在老練的一級供應商、OEM 商及科技巨頭強大的攻勢面前，獨立 LiDAR 供應商當然會感覺壓力山大，因為除了在性能和成本上取得碾壓優勢，它們還得管理好融資與現金流才有勝算。除了殺出重圍的那幾家公司，其它公司恐怕只能選擇轉戰其他市場或者等巨頭收購。當然，它們也有可能破產出局。經歷過互聯網泡沫且在知識產權市場有 40 多年經驗的 Martin Pichinson 就表示：“眼下許多自動駕駛公司的路徑已經有了當年互聯網泡沫的影子?，F在我們必須在服務領域進行深入挖掘，包括 AI、機器人、健康、物聯網等。經過幾十年的培養，人類已經習慣于擁抱新技術，因此整個轉變期戰線不會拉得太長，只要產品好，很快就能轉化為收入?！笔袌鰧⑷绾蜗磁?？原始 LiDAR 數據的處理及后續與 AI 和軟件堆棧的整合恐怕未來會成為 LiDAR 市場走向成熟的最關鍵助推器。在這個階段，以下幾個 LiDAR 關鍵功能值得關注：1.?LiDAR 物理學，主要是帶線性探測器的 ToF，帶光子計數探測器的 ToF 和 FMCW：這些選項中的每一個都需要不同的軟件和信號處理算法，并集成到感知和傳感器融合堆棧中。 此外，在這三類中使用的激光器和探測器的類型有很大不同，并且會影響供應鏈，成本和量產。2. 工作波段（8XX-9XX nm, 14XX-15XX nm）：會影響校準與熱管理，還有供應鏈、可制造型和成本等方面。3. 視場覆蓋（快閃 vs 掃描）：快閃與掃描兩種形式會影響信號處理、后處理堆棧以及硬件整合。至于特定的掃描機制，無論是機械式、固態或微機電（MEMS），都不會對基本層面造成影響，舉例來說，一家專攻 1550nm，帶有線性模式檢測器和快閃 ToF LiDAR 的公司不太可能會收購另一家造 905nm 光子計數檢測器和機械掃描 LiDAR 的公司。畢竟在這樣的系統之間進行硬件和軟件的集成并不簡單，也不會有任何增值作用（除了提供第二套獨立系統來完成其產品套件外）。他們更有可能尋求在供應鏈中獲取特定功能，例如激光器，探測器或掃描技術，以圍繞競爭差異化和降低材料成本的特定領域實現更多垂直整合。圖片來自于福布斯表?1?對使用 3?種主要?LiDAR?物理方法的?75?家公司分了分陣營。在我看來，行業的洗牌與成熟將首先在這里進行，預測如下：??類公司可能會最先開始洗牌，畢竟這一陣營的公司太多了（50 家），而且至少有 5 家頭部公司。洗牌完成后，那些實力不夠強的將面臨收購或破產。值得注意的是，??類公司算是車載 LiDAR 領域的開拓者，但由于這個波段的激光會對人眼產生傷害，因此其分辨率和探測距離都有一定限制。除此之外，在激光器與探測器的設計上，其垂直整合度也最低。??FMCW?LiDAR?公司目前使用?15XX nm?波長（主要是由于為電信行業開發了相干激光器）。不過，這些激光器在自由空間應用時制造和控制起來卻沒那么容易，因為它需要更大的發射功率才能實現遠距離探測。與其他?LiDAR?不同，FMCW?提供深度和軸向速度信息，從而減少了圖像分割和目標識別的處理時間（并為決策和控制留出了更多時間）。其另一個優點是，由于光峰值功率低，這種類型的?LiDAR?擁有使用光學相控陣和液晶元表面進行純固態掃描的可能性。（當然，這兩者都需要重大的材料科學創新才能實現）。率先采用?FMCW?方案的 Blackmore?最近被?Aurora?收入囊中，不過業內還有其他獨立公司在探索這一領。不幸的是，其中只有少數幾個擁有繼續下去所需的銀彈，未來它們很可能會被收購或直接售賣知識產權（IP）。這里的關鍵?IP?是傳輸波形部署以及隨后的相干混合及數據處理。這種類型的?LiDAR?對實現高速路自動駕駛至關重要。??14XX / 15XX nm?的 LiDAR 對于人眼來說更加安全，因此它也天然擁有更高的性能。這類公司在線性模式?APD?或?PIN?的長距離探測下表現出了出色的性能。不過，在激光峰值功率方面仍然具有挑戰性，而且要使用許多昂貴的光纖激光器，難以大批量生產。這些公司中，Luminar?最為出挑，它們最近宣布與沃爾沃建立合作伙伴關系，預計將在 2022 年實現自動駕駛汽車的部署。這并不是一個參與公司眾多的陣營，因此大洗牌的可能性尚不清楚，畢竟該解決方案需要昂貴的光纖激光器才能達到高性能，而且公司必須不差錢。??此陣營之所以令人著迷，是因為它承諾用 CMOS 的成本實現 SPAD?的性能。與???一樣，這個陣營里公司也不多，該領域未來可能會有兼并發生。??此陣營的優勢在于它無需掃描，并提供類似相機的點云。同時，與攝像頭融合變得更加容易，且消除了圖像滯后的問題。不過，點亮大量像素需要更高的激光功率，從而限制了它的應用舉例，例如自動泊車，角分辨率或視野覆蓋范圍較差的長距離應用等。目前，我們尚不清楚此類?LiDAR?是否會在自動駕駛汽車部署中發揮重要作用。 因此，此處的行業發展方向有些模糊，它們最終更有可能轉向非汽車應用。不差錢的風投們下一步該怎么花錢？雖然全自動駕駛的落地可能要花更長時間，但這個行業并不全是令人沮喪的消息，風投和創業者們依然有大展身手的機會。下面，我就給大家一些好建議：1）最讓人感到驚訝的是，表1中的???陣營并沒有吸引任何創業者的興趣或風投/企業資金。 FMCW LiDAR?在?8XX-9XX nm?的波長下有一并解決?ToF?系統受限、人眼安全及性能的潛力。這是因為系統可以使用本地振蕩器，因而以更高的?SNR?進行操作。在相同的激光能量下，它們可以獲得更高的探測能力。同時，抗干擾和基于多普勒的瞬時速度感應（類似于?1550 nm FMCW）也是其重要優勢。由于系統可以使用成本較低的硅探測器，GaAs?激光器和?VCSEL，因此高性能實現起來成本也較低。此外，SiN?光子學還為將來的固態掃描提供了新的途徑。簡言之，??陣營不但具有???陣營的所有優點，成本還有優勢。棘手的問題是，盡管在設計角度來看這一方案不難實現，但現實中卻不存在這一波長下的相干激光器。想成大事，必須得招點激光器設計大牛。2）LiDAR?產生的用于避障的數據通常有?90％?以上是無用的。收集，存儲和分析所有這些數據會帶來巨大的功耗，存儲和延遲問題，導致我們無法在需要的地方投入分辨率和激光資源。因此，基于事件的?LiDAR?是另一個值得撒錢的投資機會。眼下，投資人已經開始為基于事件的攝像頭砸錢了，未來想必也會復制到 LiDAR?市場。當然，在掃描模式下，快速掃描的創新勢在必行。3）最近，索尼發布了一款低成本相機芯片，該芯片在陣列中的每個像素上都實現了?AI?處理功能，從而實現了高速邊緣?AI?處理。這大大減少了必須傳輸到后處理堆棧中的原始數據量，并改善了延遲，功耗和成本方面的指標。因此，對實現了類似數據“減肥”的?LiDAR?系統進行投資可能是一個重大機遇。當然，它也要與基于事件的?LiDAR?有著良好的集成能力。4）固態掃描確實可以使芯片級?LiDAR?成為現實。除了消除對活動部件的依賴（在移動的汽車中同樣如此?。?，固態掃描還將積極影響成本，量產以及與底盤兼容的?LiDAR（對于自動駕駛汽車消費者的所有權至關重要）。它還可以在手機，AR / VR?和游戲等其他應用中應用LiDAR。盡管沒有解決復雜材料工程規?；膯栴}，但該領域已經有一些投資出現。除了汽車市場的廣闊機遇，向非自動駕駛應用過渡也是可以考慮的方向，例如安全、人員監控、采礦、建筑、工廠和倉庫自動化、機器人與農業等。城市空中交通（UAM）和無人駕駛飛機未來可能也會成為發展方向，盡管其落地時間還不明朗?？偟膩碚f，如今所有的 LiDAR 公司都在多個領域進行積極布局。作為車載 LiDAR 領域中的早期獨角獸之一，Quanergy 最近就從其現有投資者那里拿到了新一輪融資?！芭c僅專注于交通市場的 LiDAR 公司不同，Quanergy?一直強調其技術在多個行業中的發展?！盞evin J. Kennedy?博士說道?！坝辛诉@筆新資金，我們就能加深對團隊和技術的投資，并有能力證明?LiDAR?在更廣泛市場應用中的價值?！?