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产能瓶颈下 Velodyne如何坐稳激光雷达领域的老大哥
大约两年前，《华尔街日报》记者向特斯拉创始人Alon Musk提了一个问题，特斯拉自动驾驶的传感器部署问题，特斯拉创始人非常自信地答道，“我认为不需要什么激光雷达(LIDAR)，用被动视觉(摄像头)，顶多加一个前置的毫米波雷达就能解决问题。”
随后发生在邯郸的Model S撞施工车、德克萨斯州的Model S撞白色卡车等一系列自动驾驶致死事故，狠狠打了埃隆·马斯克的脸。摄像头传感器对样本数量的依赖和自然光线条件要求的苛刻，都成为自动驾驶应用当中其担当主要感知模块的短板。
常见的观点是，在自动驾驶的运用当中，必须是激光雷达、摄像头等多种传感器结合的冗余方案。这个评价应该比较公允，但是关于激光雷达的分量到底如何则并没有体现。
Google自动驾驶咨询顾问 BradTempleton一语道破，
“做到99%的准确度对于车辆驾驶而言并不够，我们需要的是99.99999%的准确。激光雷达就是小数点后几位的最强保障。”
业内将自动驾驶的实现路径分为通过ADAS(感知模块为摄像头加毫米波雷达)一路进阶和借助激光雷达一步成型两种路径，前者为主机厂惯用，后者为互联网厂商青睐。 单从不同的传感器能够成为两种势力进军无人驾驶领域的分水岭，就足以看出激光雷达在自动驾驶当中的重要地位。
谷歌和百度在车顶放置了7万美金的64线激光雷达，成为直接切入L4级别的两大代表，福特集团毅然将激光雷达纳入自动驾驶技术方案，成为车企中激进派的先军，而国内的驭势科技在方案中使用了4个16线激光雷达也免于了特斯拉追随者的揶揄。
无人驾驶如潮汹涌，激光雷达地位空前，但几乎所有的激光雷达都姓“Velodyne”。
“我们是风口浪尖上的弄潮儿”
无人驾驶汽车之所以无需人工操作，是因为它能代替人的感官去自动识别道路信息和行人，然后控制汽车完成壁障等功能。 而代替人的眼睛和听觉进行环境感知的部分我们称作传感器。
目前，激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器是用于周围环境感测的主流手段。 而在探测精度、探测距离、稳定性和对周围环境适应性等关键性能上，激光雷达都有着明显优势。
它通过成对的发射器和接收器，发射和接收激光束来绘制周围环境的点云图像，发射器和接受器越多，激光束越密集，对周围环境的感知就越精准。我们常说的64线激光雷达，就是指有64组发射和接收器。
激光雷达看到的世界
而目前能够生产满足无人驾驶需要的、高线束激光雷达的企业只有Velodyne一家，可以说，该公司旗下的16线/32线/64线激光雷达是无人驾驶企业的唯一选择。
钛媒体记者拜访的Velodyne办公室位于中关村智谷。去年8月份，Velodyne收到来自百度和福特联手的1.5亿美元投资，随后落成了这个中国办事处，掌舵人是Velodyne亚太区总监翁炜。
这个在市场营销上有着20多年经验的职业经理人，此前大部分足迹都集中在美国东部，与喧嚣的硅谷交集不多，随着百度投资，Velodyne对亚太区的战略地位开始重视，土生土长的北京人翁炜被招致麾下。
Velodyne的三个代表产品
关于Velodyne的行业地位，翁炜表示，涉及自动驾驶研发投入的主机厂、地图厂商以及自动驾驶运营项目几乎都是Velodyne激光雷达产品的客户。
据公开资料，不仅谷歌、百度、Uber、福特、通用、奔驰等知名的无人驾驶技术代表，四维图新、微软Bing、Here、高德、TomTom等高精度地图厂商，以及新加坡政府、台湾的智慧小镇等项目都采用了Velodyne的激光雷达方案。
“我们这一代人，经历了几个浪潮，第一个是个人电脑普及，第二个互联网时代，第三个是移动互联网，第四个就是现在的智慧城市、无人驾驶，而Velodyne正是一个处在风口浪尖行业的弄潮儿，在这样的公司工作，说实话，我们十分骄傲。”Velodyne亚太区总监翁炜向钛媒体表达了作为Velodyne一员的认知感受。
由于无人驾驶极其依赖激光雷达，在行业内有个说法是，掌握了激光雷达的核心技术就占据了行业的发展要塞。而目前来看，Velodyne是这样一家企业。
不过，把时间指针拨回30多年前，Velodyne则只是一家无线电公司，由David Hall博士在1983创立，生产的产品主要为低频收音机。进入激光雷达领域颇有一些机缘巧合的意味。
初涉激光雷达
2005年，美国国防部高级研究计划署(DARPA)主办了一场跨越莫哈韦沙漠的无人驾驶挑战赛，这个比赛的初衷是刺激军事和商业应用领域的自动驾驶技术研发。当时 Velodyne的创始人David Hall和Bruce Hall兄弟组建了DAD(数字音频驱动)团队参加了比赛。
在参与比赛完成任务的过程当中，借助于无线电和传感器技术上的积累，DAD团队开发了可视化环境的感知技术，不过其率先推出的方案是现在广为应用的摄像头视觉技术，David Hall很快认识到了视觉感知技术的局限性，转而专注研究激光雷达。
Velodyne研发的第一台激光雷达直径达到30英寸，重量接近100磅。但是Velodyne不是将马上这款产品直接应用于比赛去获取胜利，而是沿着商业化的路径继续探索。 到2007年，Velodyne已经成功推出了体积和重量都显著降低的64线激光雷达产品，并将其 HDL-64激光雷达传感器用于DARPA挑战赛。
这款64线激光雷达传感器立刻成为当年所有顶级DARPA挑战队伍用来构建地形图和探测障碍物的主要手段，包括比赛的第一、二名——卡耐基梅隆大学和斯坦福大学，当时使用的都是 Velodyne 的激光雷达方案。 以此为契机， Velodyne开始将激光雷达技术应用于自动驾驶车辆、车辆安全系统、3D移动制图、3D航空测绘和安保等领域。
而到了2010年，谷歌推出无人驾驶汽车项目，从Velodyne 采购了64线激光雷达。谷歌的无人驾驶汽车占尽风头，无人驾驶汽车顶着的“罐头”也开始为更多人所知。
当然，这个时候除了财大气粗的谷歌，行业内对高达7.5万美元售价的激光雷达产品还少有问津，只是谷歌无人驾驶项目直指的未来愿景已经让汽车厂商开始担忧，毕竟诺基亚这个消费电子巨头轰然倒下的故事发生得并不遥远。
时间到了2015年4月份，Velodyne推出了16线激光雷达，汽车行业看到，激光雷达已经小到巴掌大小，价格也从7.5万美元的倨傲降至8000美元的可接受，就开始蜂拥而入，无人驾驶和智能城市步入发展热潮。
Velodyne亚太区总监翁炜告诉钛媒体，2015年，Velodyne激光雷达的出货量为3000多，而到了2016年，Velodyne激光雷达的出货量则激增至2万个。
到了2017年，翁炜透露，预计的交货量在20万个。不过要注意的一点是，现在这个时间节点上，真正用于无人驾驶车辆的激光雷达采购订单并非主流，围绕无人驾驶形成的地图厂商和安保产业链才是Velodyne的主要订单来源。但是翁炜表示，从未来的订单情况分析，到2018下半年，来自无人驾驶汽车的订单将会爆发。
Velodyne全部员工为250人，80%是技术人员，虽然Velodyne还有收音机等业务，但大规模的精力还是集中在LiDAR业务上。除了现有生产LiDAR的部分，去年中旬，Velodyne也独立出来了Velodyne Labs部门，专注于LiDAR产品后续的研发。
70万元的激光雷达如何降到500美元?
激光雷达卖得贵，或者说用于无人驾驶的激光雷达卖得贵已经是老生常谈，这也是其控制无人驾驶行业发展节奏的一项重要因素。
谷歌、百度采用的64线激光雷达售价70万人民币左右，16线激光雷达也达到5万元，一台200万元的无人驾驶车辆，激光雷达的成本就占到30%—40%。 连翁炜都坦承，2016年国内有包括神州、四维图新等在内的一些无人驾驶项目搁浅，很大程度是因为考虑到成本，一辆车三四十万的激光雷达成本他们觉得难以接受。
激光雷达会什么会有如此高的售价?
原因是多方面的，但首先在技术上。此前Velodyne激光雷达的发射器和接收器都未进行AISC标准设计，不能投入大规模生产，只能使用人工组装和调校。
按照120公里车速的刹车范围，用于无人驾驶的激光雷达需要探测100-200米的距离，在这个距离内，需要保证发射出去的激光束被成对的接收器收到，不能有任何偏差。而激光发射和接收组的调校都需要人工完成，这个过程极其复杂和耗时。据了解，64 线(64对发射器和接收器)激光雷达的完成情况是一个星期两台。
这也是Velodyne交货周期一度达到4个月，广受诟病额原因之一。 因此Velodyne开始做两手准备。
首先是推动ASIC标准的芯片研发。翁炜透露，去年年底发射端的ASIC等级芯片能够做完，大概2平方毫米，今年接收端的芯片也将完成，预计在2018年年底投入规模化生产。“有了这两组芯片，就可以进行流水化的生产，不再需要手工的生产。”
除此之外，Velodyne也开始对生产线进行升级，现有的工厂是加州的Morgan Hill，这座工厂的产能已经不够用。
Voelodyne在圣何塞又收购了一家规模大4倍的工厂，新工厂将在6月底完成基础设施的改造，这个工厂60%以上的工位是机器人和机械手臂，将大量取代原有人工制造部分。
“今年20万的订单也将依靠这座新工厂的启动，届时产品的交付周期将恢复至4-6周左右。”翁炜说。
“超级工厂”加上芯片级产品是规模化生产的最有效途径，如果再加上大量订单的“东风”，激光雷达降价就指日可待了。
翁炜表示，如果订单能够达到百万量级，激光雷达的整车成本就可以降到1000美元以内，而单个激光雷达的成本则可以降到500美元以内。
“从目前车厂下的未来订单来看，2018年下半年或者2019年上半年，来自无人驾驶的订单将会爆发，我们期望这个订单能够达到百万量级。”翁炜表示。
日前，通过集团宣布，将在2018年投放1000辆自动驾驶电动汽车参与路测和试运营，而像戴姆勒、福特等大量厂商都在从L2转变为采用激光雷达的激进派。
为了迎接即将到来的订单爆发，除了在美国收购大规模工厂，Velodyne也曾借助百度投资的关系，与后者合力推动亚太地区本地化的批量生产。前百度自动驾驶事业部王劲离职让百度的自动驾驶战略变得不太明朗，双方的合作暂时搁置。
不过，在百度之外，Velodyne也正在接触中国其他两家重量级的互联网公司，希望建立这样的合作，而像蔚来汽车这样产业链布局完善，同时有量产汽车落地的团队，也在Velodyne的合作范围内。
翁炜告诉钛媒体，来自亚太地区的订单量目前占到Velodyne订单总量的四分之一，而优惠的人力成本、关锐减免以及巨大的市场容量都让亚太市场的战略地位日益剧增。
危机来了
美国波士顿咨询集团做了一个预测，无人驾驶汽车创造的市场价值将达到420亿美元;2035年前，全球将有1800万辆汽车拥有部分无人驾驶功能，1200万辆汽车成为完全无人驾驶汽车。目前几乎所有的车企都在布局无人驾驶，或成为这场预测成真的前兆。
巨大的市场规模成为创业者趋之若鹜的沃土，而Velodyne本身的节奏也显得有些拖沓。动辄数月的交货周期让急于推进无人驾驶研发的企业感到十分苦恼。
国内一家多线激光雷达创业公司告诉钛媒体，初创公司的机会首先在于激光雷达的技术还不成熟，且价格倨傲，其次，行业龙头Velodyne产量严重不足，难以供应市场需求。
这两项弱点的确给Velodyne带来了危机，也让Velodyne的地位开始松动。 2015年4月，美国的SAE(Society Autonative Engineer)大会上，创业公司Quanergy横空出世，宣布将于次年推出固态激光雷达，价格在250美元左右，而彼时，Velodyne连售价8000美元的16线激光雷产品都还未推出。
固态激光雷达将采用与Velodyne机械雷达完全不同的技术，其将通过相控阵原理，以集成电路对周围环境实现感知，这种技术不仅将大大减小激光雷达的体积，还能将激光雷达的价格迅速降至数百美元内。
翁炜回忆，当时Quanergy在Velodyne内部确实引发了不少担忧，“我们的机械雷达是不是要被淘汰”“固态雷达出来，我们的市场在哪里”，这一波危机甚至引发了一个市场VP跳槽至Quanergy。
目前来看，危机仍未解除。在Velodyne收到来自百度和福特联合投资的同时期，Quanergy也完成了9000万美元融资，投资阵容包括汽车零部件企业德尔福、三星投资等。
此外，谷歌的无人驾驶团队Waymo、Uber都在着手研发适用于自身的更低价激光雷达成本，谷歌曾宣布已经掌握了7500美元的激光雷达技术。
达摩克里斯之剑高悬于顶。Velodyne创始人David Hall曾在内部会议上，以公司多年的技术积累给员工打气，
“我们的产品经过7年左右做出来，一款工业级的产品，从研发到应用到投入市场，这些步骤是要经过时间的考验，要经过反复迭代。”
David Hall博士表示，Velodyne已经做了5代的产品，可以通过快速迭代甩掉后来者，“如果有人仿造我们的第一代，我们马上就可以推出第2代，推出第3代。”
而且在核心技术上，Velodyne也有专利为武器。激光雷达在无人驾驶行业的应用关键在于控制好能量，要确保高密度的激光束不伤害到人眼，又同时能够保障有效的侦测效果。翁炜告诉钛媒体，美国的IP保护十分严格，该公司在美国的专利是只要多线旋转激光雷达，都是Velodyne所属IP。
而关于固态激光雷达的日渐高涨的声量，翁炜也表示了怀疑，
“我们很佩服他们打这个概念，你说降到几十块，激光雷达的发射装置和接受装置部分的价值都比这个高，这其实是一个未来的展望，到了2025年，如果发射装置和接收装置、镜片成本的继续下降，我们的成本也可以控制在100块美金以内。”
谁先做出固态雷达还不一定
当然，嘴上虽然打仗，但Velodyne对于未来的技术趋势已经开始布局。2016年CES上，福特和Velodyne宣布推出了面向汽车厂商定向开发的VLP32半固态激光雷达方案。
原来的激光发射装置是在转镜上16条线纵向排列，而这个VLP32有所改进，中间会做成矩阵形式，多线纵向排列，这种方式就会自带一个探测的夹角范围。
目前，Velodyne已经向车厂推出了ABC三个型号，在北美上百台汽车上测试。A型号是一个统一的标准，目前已经收回主要车厂的测试反馈，Velodyne相继又推出B型号，用于车厂的现阶段的装车测试，然后根据车厂提出的整改意见进行改进，C型号则是车厂整车安装时最终使用的型号，最低线束32线，可以根据车厂的需要定制化到128线。
根据Velodyne的统计，主机厂大都希望在2020年用到128线的产品，而像谷歌这样的互联网公司还要在感知环境之外追求一些附加值，其希望用到256线的产品。
翁炜介绍，128线或者256线雷达产品的发射点排列可以组成夹角范围更广的矩阵。有了这个矩阵，即便Lidar不转的情况下，依据这个矩阵的排列紧密程度，也可以把它做成60度的夹角，甚至更为松散一点，能达到120度角，这就可以满足车厂为了追求美观将雷达装在车内的需求。
当然，2020年无人驾驶车辆主要的应用还集中运营车辆上，因此车厂们大多还是希望加一个DC马达实现更精准的感知效果，并且安装在车顶，与指示牌融合，还能增加品牌效应。
除了半固态雷达，关于更为颠覆性的固态雷达，Velodyne内部专职研发的Lidar Labs下设了8个工作室，收罗了大量科学家也在推动这项技术的研发。
翁炜介绍，主流的固态激光雷达的技术有Flash、MEMS、相控振理论等，前两种技术在Velodyne LabS相应的工作室进行研发，并做到了应用阶段，在Velodyne未来的产品上已经有所涉及。第三种，即热门的相控阵技术，Velodyne不仅自己在做研发，也和NASA(美国宇航局)建立了合作，来推动这项技术。
“固态雷达不一定谁先做出来，我们有良好的收益，不需要给投资方发声，报告我们更多的结果。”David Hall说。
翁炜也表示，从上到下，对于产品的创新和完善，Velodyne一直都有自己明确的想法和目标，“我们有足够的危机感，我们也希望保持行业领先的状态。”
据媒体公开报道，Quanergy将于2017年下半年推出其非车规级雷达产品，售价在250美元左右，一年后推出车规级量产产品，价格或降至100美元甚至更低。
这个时间节点与Velodyne的降价日期针锋相对，如果Quanergy计划成真，届时，在Velodyne与Quanergy这两股新旧势力之间势必会有一场较量。
作为无人驾驶的“眼睛”，激光雷达的进化史可以说就是无人驾驶行业的半部发展史，虽然激光雷达在价格、规模化生产、产品化技术上还有诸多难题需要攻克，但是从从行业龙头，到新创团队，都已经就前沿技术展开角逐，这对于无人驾驶的提前到来无疑是一个福音。
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