貌合神離.....
今年新能源車企一直在做兩件事，降價和智能化升級。
從60萬一噸到如今跌至9萬成本線的碳酸鋰，對上游礦企和鋰鹽廠是災難，但給了明年車企繼續(xù)降價充分的理由。
與此同時，智能化進展加速，今明兩年車企開啟“卷地圖”模式。按照理想CEO的說法，“到2024年，有無城市NOA，將會像買了20-30層高層，有電梯和沒電梯的區(qū)別。”
一方面，車企將城市NOA功能的范圍拓寬到更多城市，另一方面越來越多的車型加配了高階智駕功能的硬件配置，比如激光雷達，雖然飽受技術(shù)爭議，還在大多數(shù)車企的智駕方案中夾縫生存。
可以預見到，明年L3級別的高階智駕配置的性價比會隨著材料端成本下降和需求擴容得到提升，甚至可能在20萬以下的車型見到這種配置，激光雷達的出貨量會有比較大的彈性。
盡管在技術(shù)路線上仍有清晰的進步空間，成本昂貴的激光雷達過早地被擁立純視覺方案，急于優(yōu)化成本的特斯拉抹掉了。
隨著高精地圖的出局，激光雷達面臨著同樣的窘境，不斷成熟的自動駕駛算法和不斷堆砌的算力最終能讓一些車企有能力拆掉“輔助輪”，轉(zhuǎn)向更經(jīng)濟實惠的方案。
激光雷達企業(yè)，在快速降本、規(guī)模量產(chǎn)、替代技術(shù)路線堵截的三重壓力下虧損經(jīng)營，雖然出貨量大幅增長，在資本市場里股價依然得不到反應。
生存，還是死亡？
激光雷達面臨的是永久失去ADAS這個市場的風險，哪怕技術(shù)好，份額高，如果成為未來智駕方案標配無法證實，那么出貨量長期看并不清晰，成長空間還是要打上個問號的。
01
三宗“罪”
感知層的路線之爭最終還是要回歸到數(shù)據(jù)和算法，成本、規(guī)模、以及精度間的取舍當前還是個“不可能三角”。在整車制造方面，只有控制硬件成本才能最大化用戶體驗。抨擊激光雷達的理由主要有三個，成本高，替代方案擠壓，而且還不是非用不可。
城市路況和高速千差萬別，信號燈變化、潮汐車道變化、路面行人軌跡預測、非機動車軌跡預測……對于企業(yè)軟硬件綜合能力要求極高，算力要求，代碼量都是指數(shù)級的增長。
而高精地圖的存在可以預知車道線、道路標識牌等交通要素的位置，為自動駕駛系統(tǒng)提供道路先驗證信息，成為車企快速上馬城市NOA的“捷徑”。
地圖好用，但是很難做。
地圖的采集和維護成本相當高昂，測繪資質(zhì)難以獲取，后期隨著城市擴展，采集成本也會相應增加，而且道路天天在改，長期覆蓋不足必然導致系統(tǒng)魯棒性差，依賴高精地圖跑通城市NOA的前期工作是耗時耗精力的，車企可等不起。
拿掉地圖的底氣，是算法層能夠容納巨大參數(shù)量的大模型給的。
從下半年開始，車企齊喊出“無圖化”的口號，小鵬計劃將在年底拓展到50個城市，華為年底要跑通全國大多數(shù)城市，而3月份宣布All in 自動駕駛的理想，年底前就要拿出無圖的城市NOA。
感知層流行著兩種技術(shù)路線，特斯拉為代表，只用攝像頭的純視覺方案，靠強大的算法和數(shù)據(jù)積累支撐;還有多種傳感器融合的，利用每種傳感器的優(yōu)勢互補，提高測量精度的同時減輕算法層的運算壓力，國內(nèi)車企更多選擇了這種路線。
單顆激光雷達售價4000-5000元，車企批量采購壓價，單價相比過去幾年已經(jīng)大幅下滑，逼得激光雷達廠虧本倒貼，還要不斷壓縮成本。使用體驗也有局限，用久了性能會下降，震動和不良駕駛習慣會加劇磨損程度，升級算法也只能縫縫補補，整體更換又會十分昂貴。
這還不包括自動駕駛系統(tǒng)的隱形成本，車企要像互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)一樣租服務器為智能終端提供算力支持，海量數(shù)據(jù)存儲和處理本就是一個成本黑洞。多傳感器方案對不同數(shù)據(jù)處理的要求，甚至比純視覺路線還要復雜繁瑣。
不僅如此，激光雷達還面臨著替代產(chǎn)品的圍追堵截。但正如高精地圖能夠被更先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法替代，車企并未停止努力讓激光雷達“光榮退休”。
4D毫米波雷達除了提供速度、距離、方位等三維數(shù)據(jù)，還“進化”出了類似激光雷達的點云成像效果，同樣能夠彌補純視覺算法偏弱無法覆蓋全場景的問題，清晰度上，部分指標近似達到16線數(shù)的激光雷達，盡管目前最優(yōu)的激光雷達產(chǎn)品已經(jīng)高達128線數(shù)。
激光雷達由于精度、分辨率、獲取數(shù)據(jù)量上出色的優(yōu)勢，也導致了相對更高的成本。單個激光雷達的成本要降到2000元以下尚有難度，而4D毫米波雷達的成本僅為其十分之一。從替代較低線數(shù)的激光雷達開始，理想、寶馬等車企先后完成了毫米波雷達的布局，即便是原本堅持純視覺路線的特斯拉也回歸了毫米波雷達。
比較“激進”的車企如百度和吉利合資成立的汽車品牌—極越，在10月份曾經(jīng)發(fā)布了其國內(nèi)首個BEV+Transformer“純視覺”高階智駕技術(shù)方案，不過方案稱不上真正的純視覺，依舊需要在高精地圖覆蓋的場景才能開啟，再逐漸往無圖化的方向發(fā)展。
前有性價比更高的4D成像毫米波雷達，后有BEV+Transformer方案的不斷成熟?？杉幢闳绱耍呔貓D和激光雷達這兩根拐棍，車企目前還沒有足夠的勇氣同時說再見。
02
尚有余熱?
無圖模式下是否配置激光雷達，不僅取決于車企的預算和需求，還有安全冗余性。激光雷達可以部分彌補高精地圖的空缺，每一束激光反射回來的都是三維坐標信息，能夠?qū)崿F(xiàn)即時定位和地圖構(gòu)建。
從年初的理想系列，小鵬G6.上汽智己LS6.仰望U8.再到華為問界系列，長安阿維塔等等，激光雷達出貨量迎來大幅增長。今年拿到大量整車廠商定點的速騰激創(chuàng)三季度的車載激光雷達銷量高達9.3萬臺，甚至超過了過去三年的銷量和。
但是仔細想想，支持純視覺路線的觀點，其實并不一定都是反對激光雷達的理由。
純視覺路線需要大量數(shù)據(jù)積累和算力支撐，特斯拉通過影子模式建立數(shù)據(jù)收集和訓練機制，每年有超過百萬的車型銷量，自建數(shù)據(jù)中心加上自研芯片，在自動駕駛上投入早就超過百億，F(xiàn)SD beta累計的行駛里程超過5億公里。在國內(nèi)，目前幾乎還沒有車企的數(shù)據(jù)能達到這個臨界量級。
如何在自動駕駛上建立優(yōu)勢，特斯拉作了示范，但作業(yè)真的不好抄。
智能化競爭同時也是算力競爭，小鵬、理想、吉利紛紛建立自己的智算中心。這是頭部車企在自動駕駛上競爭必須付出的昂貴成本，需要賣出更多的車和訂閱服務來攤平成本，正如移動應用需要更多的付費用戶來攤平帶寬費用。
數(shù)據(jù)還存在重復收集和有效性的問題，單一場景重復模擬無數(shù)遍沒有太大意義，因此像corner case這種長尾場景對有效數(shù)據(jù)的補充尤為關(guān)鍵，“不怕一萬，就怕萬一”。
到了城市NOA階段，純視覺方案還是有很多復雜場景無法解決。
激光雷達可以直接獲取目標、角度，彌補攝像頭在強光或黑夜等場景下性能劣化的缺陷，以及微波雷達對金屬物體敏感在人車混雜場景中不易識別出行人的缺陷。
在一些特定的場景下，精度優(yōu)勢會被放大。
比如路面上有一個凸起的井蓋，可能凸起高度只有3-5厘米左右，市面上波長905nm的激光雷達0-200米之間的精度在±5cm左右，1550nm的精度更高。
如果算力相同，越是精準的數(shù)據(jù)能得到更準確的結(jié)果，相對于用攝像頭二維圖片算出來的立體信息，激光雷達的安全冗余度更大，尤其在L3立法之后對于責任方進行界定，車企在安全上更加不敢懈怠。
盡管相比視覺+激光雷達，兩套數(shù)據(jù)需要進行融合，一套硬件和一套算法在數(shù)據(jù)采集、標注、分布、訓練上的效率顯然更高，但車企在對激光雷達的信息進行不同程度的“提取”后，甚至可以當成“參考答案”，對視覺網(wǎng)絡(luò)的訓練起到校驗作用。
比如華為利用激光雷達數(shù)據(jù)在前后段融合中補充和校驗視覺數(shù)據(jù)。而小鵬則將激光雷達數(shù)據(jù)剝離出來，作為后段融合的補充，用于檢驗前段視覺網(wǎng)絡(luò)的準確性。兩種方法各有優(yōu)劣，華為方案在架構(gòu)上則更加依賴激光雷達的數(shù)據(jù)。
車企不只考慮以成本換時間，激光雷達目前的存在，作為一種安全兜底方案和輔導員模式，在預算，規(guī)模，數(shù)據(jù)精度約束下，還有一定的發(fā)揮空間。
過去兩三年，搭載激光雷達的車型普遍集中在 30 萬甚至 40 萬以上的中高端車型。隨著睿藍 L7、小鵬 G6、智己 LS6 等新車的上市，激光雷達也隨之下探到了 20 萬元區(qū)間。
截止今年9月底，中國市場在售車型提供激光雷達配置(含選裝)的數(shù)量占整體市場在售車型數(shù)量的比重，還不到5%。滲透率的提升刺激了激光雷達出貨量的增長，但相比百元級別的攝像頭，激光雷達用起來依然很貴。
03
倒計時
在L2向L3逐漸過渡的階段，車企預埋硬件進行高端智能駕駛布局，今年對于激光雷達企業(yè)來說是甜蜜的一年。
國內(nèi)車載激光雷達龍頭禾賽科技三季度交付量翻了五倍，已經(jīng)累計獲得 50 余款車型的激光雷達量產(chǎn)定點，但絕大多數(shù)還是要靠大客戶理想銷量的增長。前三季度標配激光雷達交付超過30萬輛，前三甲禾賽、圖達通、速騰聚創(chuàng)合計占有85%的高集中度份額。
出貨量的增長也給公司造血能力帶來提升，禾賽今年連續(xù)三季度現(xiàn)金流都為正數(shù)，但凈虧損也持續(xù)擴大到1.42億元，其中銷售、管理以及研發(fā)費用幾乎都在飆升。
車載ADAS的激光雷達產(chǎn)品售價相比無人駕駛等級類產(chǎn)品售價低了快十倍，將公司毛利率從去年同期37.1%降低至30.6%。車企對降本的要求很明確，激光雷達企業(yè)想要招攬更多業(yè)務擴大出貨量，降價是不可避免的，賣得更多，毛利更低，投入越來越多，盈利的不確定性依然很大。