搭载了顶级的激光雷达，蔚来NAD就能和特斯拉掰手腕了吗？

[车友头条-车友号-新车新技术]  

作为蔚来NT2.0平台的首款车型，ET7自发布之日就以诸多的前沿技术吸引着众人的目光，比如1016 TOPS算力的自动驾驶平台、半固态电池、半固态激光雷达等等。目前，除了半固态电池还没有与我们见面之外，其他技术都在ET7上实现了量产。

最近，蔚来公布了ET7上那颗半固态激光雷达的详细信息，从各项参数来看，这颗激光堪称地表最强量产激光雷达。今天，我们就来聊聊，这颗激光雷达能不能让蔚来在辅助驾驶领域占据一席之地。

谁制造了猎鹰雷达？

ET7的激光雷达来自于innovusion图达通，这家公司成立于2016年，蔚来在2018年参与了其A轮融资。

ET7上的激光雷达属于Aquila蔚来超感系统的硬件组件之一，这套系统配备33个高性能感知硬件，其中包括1个超远距高精度激光雷达，7个800万像素高清摄像头、4个300万像素高感光环视专用摄像头、1个增强主驾感知、5个毫米波雷达、12个超声波传感器、2个高精度定位单元和V2X车路协同。

ET7的激光雷达属于半固态雷达，型号名为猎鹰。我们经常会在自动驾驶测试车上车顶或四周布置的圆柱形激光雷达，这种属于机械式激光雷达。机械式激光雷达在工作时内部的镜片不停地旋转扫描周围信息，电路板也会跟着镜片一起旋转。由于活动部件多，机械式激光雷达的可靠性较差，而且体积也很大，放在车上会大大影响整车造型美观度和风阻。

而半固态激光雷达中只有镜片选装，电路板固定不动，体积更小，可靠性更好。值得注意的是，蔚来并不是直接找innovusion采购那么简单，猎鹰的电路板是蔚来主导设计的。也就是说，猎鹰是蔚来和innovusion联合开发的产品。

猎鹰激光雷达有四个亮眼的核心参数：

最远探测距离500M

最高分辨率0.06°×0.06°、水平视角120°

波长1550nm

探测概率90%

探测距离：Innovusion猎鹰的最远探测距离500M，这个距离看起来比毫米波雷达（200米）长很多，但却不能作为核心性能参数。更有意义的参数是10%的反射率下，猎鹰探测距离能达到250米。250米是个什么水平呢？理想L9、集度采用的禾赛AT128激光雷达10%的反射率探测距离为200米。

所谓反射率是指激光雷达接收器能够接收到多少反射回来的光线。一般来说，自然界大部分物体都能做到50%以上的光线，道路标牌更是能到到90%以上，但光线偏暗的桥洞、偏黑的衣服油漆，反射率会比较低，只有10%。因此，我们需要以最低的10%反射率作为基准，来评价激光雷达的识别率和探测距离。

分辨率：除了看的远，猎鹰激光雷达还看的清。其ROI分辨率（40°×9.6°、水平×垂直、下同）为0.06°×0.06°，换算成像素分辨率为666×160，也就是160线。而禾赛AT128的ROI（120°×25.4°）分辨率分辨率为0.1°×0.2°、1200x128、128线。二者比较下来，禾赛AT128 ROI视角更大，角精度虽然不及猎鹰，但整个视角的分辨率更高。不过，猎鹰的最高分辨率是在独创的 “定睛凝视”ROI范围内取得的，其最大ROI可以达到与禾赛AT128相同的120°×25°。

“定睛凝视”的原理类似与我们的肉眼，人眼在专注看一样物品时，物品周围的清晰度会降低，这样可以看物品会更加清楚。当然，不使用“定睛凝视”时，猎鹰雷达整个可视范围的分辨率会整体性下降，但蔚来并没有透露会下降到什么程度。

“定睛凝视”可以让核心区域成像更加清楚，这对自动驾驶系统的识别精度带来巨大的提升。蔚来在PPT中对比了0.1°×0.2°激光雷达（好巧不巧，这正是禾赛AT128的分辨率）和猎鹰的对比。可以看到，在200米处，左侧的激光雷达打在1.8米行人的光点只有12个，而猎鹰达到54个。更多的像素点，更容易清晰地描绘出人的形状，再结合摄像头的图像，系统可以更容易地识别出这是一个人，而左侧的雷达很难识别清物体特征。

1550nm：猎鹰之所以能看这么远、看的清，与其1550nm波长有重要的关系。目前主流的量产激光雷达，包括小鹏P5，都是905nm波长。相比较而言，1550nm的激光雷达看的更远、更清楚，同时也更安全。

905nm和1550nm都属于红外光范围，不在人眼可视范围内。红外波段对人眼有一定的伤害性，尤其对905nm的光而言，人眼中的液体是透明可穿透的，光线可以到达眼睛后部的视网膜。如果激光功率太大，905nm激光会对人眼造成永久性的伤害。因此，905nm激光雷达需要严格限制功率，但限制功率就会导致探测距离、探测精度的下降。

而1550nm激光就要安全得多，1550nm激光在穿过人眼时，大部分能量会被眼球内的液体吸收，不会到达视网膜。因此，1550nm激光雷达可以提高到更大的发射功率，进而提高探测距离和探测精度。既然如此，那么为什么1550nm没有成为量产激光雷达的主流波段呢？很简单，贵。

905nm激光雷达可以使用廉价、成熟的硅技术接收器，而基于1550nm的接收器则需要使用昂贵的原材料，例如砷化铟镓。后者的原材料价格是前者的几十倍。

不过需要指出的是，这两种红外波段的安全性都是对人眼而言的，激光雷达还有很多其他的风险存在。比如2021年CES展会上，一名观众报告说，来自AEye的1550nm激光雷达损坏了他的相机CMOS。熟悉摄影的读者应该也知道，很多演唱会的激光发射器也会损伤手机和相机的CMOS。相机的CMOS相当于我们的视网膜，而激光会融化CMOS上的电路。另外，对宠物狗、宠物猫以及更多的动物而言，激光雷达是否安全也是个问题。

探测概率：蔚来还重点强调了猎鹰激光雷达的稳定性，这一指标为POD。POD（Probability of Dectection）是指探测概率，一般为超过连续100帧发射的激光束数量（即理论点数量）与被探测到的激光束数量（即有效点数量）的比值。POD体现出激光雷达接收返回点数的能力和稳定性。猎鹰的POD可以达到90%，属于业内一流的水平。

总之，无论是探测距离，探测精度、还是稳定性，猎鹰都是量产激光雷达领域的佼佼者，但这能不能蔚来成为自动驾驶领域的顶级玩家还有待观察，毕竟，自动驾驶水平的高低看的从来都不是硬件，而是算法。

算法为主、硬件为辅

目前，自动驾驶领域有两大流派，其一是纯视觉派，代表企业是特斯拉，另一派是蔚来、理想、小鹏等更多车企坚持的雷达+摄像头融合派。

抛开算法水平和企业本身情况，来讨论两种路线孰优孰劣是没有意义的。

特斯拉之所以坚持视觉派与马斯克一直强调的第一性原理脱不开关系。特斯拉认为，既然人眼能通过纯视觉来识别环境，那么汽车的自动驾驶也可以做到。这么说确实很有道理，但我们不能忽略人脑的贡献。我们之所以能从图像中识别出物体的特征和远近，是因为从出生开始，我们的大脑就一直在学习自然界物体的特征，汽车要想做到这一点需要有精妙的算法和大量的学习。

而特斯拉把算法学习的任务交给了消费者，每一辆特斯拉都会搜集车主的实际驾驶数据，尤其是从辅助驾驶状态接管车辆时遇到的情况。全球一百多万辆特斯拉电动车都在帮特斯拉改进算法，而其他车企很难拥有这么高的数据喂养量。

数据不足，硬件来凑。其他车企不得不加入和特斯拉大相径庭的融合派，用更高的硬件成本来缩小算法的差距。两种路径殊途同归，终极目的都是为了完全无人化自动驾驶，但在这个算法为王的领域，硬件并不能决定一款车的自动驾驶水平，像蔚来一样的车企要想达到特斯拉的水平仍然需要在算法上加快追赶。

目前，我们还没有试驾过蔚来ET7，但从懂车帝的评测来看，搭载了顶级激光雷达和NAD系统的ET7出现了匝道压线、无法识别出高速公路施工路段的桩桶的情况，甚至还将路旁警示牌也识别成一辆SUV。前不久，我们试驾了同样搭载激光雷达的小鹏P5，其NGP系统在超车、变道、上下匝道时就像刚出驾校的新手一样犹犹豫豫，用起来让人胆战心惊。

这些情况都不能算作罕见的边缘案例，然而蔚来、小鹏这种硬件堆满的自动驾驶系统仍然不能从容应对，可见其算法仍然有很大的提升空间。（文/车友号 新车新技术）