独家探秘丨华为车规级激光雷达商用之路：问鼎前装量产市场
发布时间：2020-11-27 22:21:12来源：建约车评
“华为拟从珠穆朗玛峰北坡登顶”
题记：
珠穆朗玛峰北坡极为陡峭，相比南坡攀登难度更大，而华为采取爬北坡战略，目的就是要凭借其在ICT领域的积累，迎难而上，加速解决激光雷达前装量产商用面临的难题，实现“把激光雷达带入每一辆车”的愿景，进而大幅提升智能驾驶过程中的用户体验。
“L4级智能驾驶量产最大的障碍是什么？”两三年前，在面对这一问题时，很多智能驾驶从业者给出的答案中，激光雷达的痛点尤其突出，比如价格高、难过车规、量产难等。但在今天，随着华为的进场，这个问题的答案或许会有所不同。
在9月份的北京车展上，华为的激光雷达终于在展台上亮相，但并未正式发布，其关键参数及亮点也不为人知。近日，《建约车评》独家对话了华为融合感知产品线（车载传感器）总经理段忠毅，得以真正揭开华为激光雷达的神秘面纱。
当前，车载激光雷达市场上存在两条“登山路”：一条是先从相对较为简单的后装测试市场切入（如Robotaxi改装），再逐步过渡到前装量产市场；另外一条则是从陡峭得多的前装量产市场切入。激光雷达初创公司基本都在走第一条路。其中，绝大部分公司都还停留在测试订单的阶段，拿到量产订单的凤毛麟角；而华为，则从一开始就选择了后者：依托30年积累，加速构建车规级前装商用的能力，从而实现规模量产。
目前华为好比从珠穆朗玛峰北坡往上爬，这条路虽然艰难崎岖，也要负重前行，唯有这样，才有可能彻底解决激光雷达“上车难”的问题，实现“把激光雷达带入每一辆车”的愿景，进一步提升用户体验。
虽然华为是激光雷达战场上的新手，但用段忠毅的话来说，华为做激光雷达是“跨行不跨界”。因为，华为在ICT领域积累的光学设计、信号处理、整机工程和精密制造等能力都可以复用，这些技术可帮助华为激光雷达提升生产效率与良品率，满足车规级要求，进而实现规模量产。
和许多公司单纯追求“性能指标”，对“车规级”的理解还停留在“技术原理”层面不同的是，华为早已经在埋头解决“高性能”“车规级量产商用”中的一个个“工程、材料、工艺”难题。
直接从高性能产品做起
据介绍，华为激光雷达“遍历各种场景”，基于各种cornercase不断打磨，最终形成了面向高速、城区、泊车等智能驾驶场景的长、中、短距系列化产品。段忠毅还透露，华为近期会考虑系列化产品的整体发布。
本次，华为向笔者展示的是一款中距激光雷达，这款激光雷达已开始在“准量产车”上测试，预计从2021年底开始将陆续上市。
1.转镜扫描架构：车规级和高性能之间的平衡
在架构的选择上，华为曾做过反复的研讨。当前市面上，主要存在360°机械旋转、MEMS扫描、Flash等制式。然而，这几种技术路线都有各自的短板：
360°机械旋转激光雷达，如何满足车规级标准是一个很大的挑战。目前的尺寸和造型难以满足前装要求，且难以实现性能和成本的平衡；
MEMS激光雷达，受限于有限的光学口径和扫描角度，测距能力和视场角FOV难有竞争力。若要做大视场角则需要依赖多个子视场拼接，对点云拼接算法处理和点云稳定度要求都比较高。并且，现有的MEMS镜也难以适应苛刻的车载振动环境；
Flash激光雷达拥有全固态优势，易过车规，但因收发架构和核心器件约束探测距离不足，难以承担核心前向感知的需求。
为兼顾前装造型要求、高性能规格、车规级量产等因素，华为首款激光雷达最终选择了转镜扫描架构。
从上市应用来看，转镜扫描架构是目前为止唯一已经通过车规认证、并已经批量应用在量产车上的激光雷达架构—法雷奥4线束的Scala1就是采用了转镜扫描架构。虽然该架构同样存在转镜这样的机械部件，想要过车规绝非易事，然而这也正是华为可以凭借其在机电工程领域多年的积累，发挥技术优势的地方。
从性能要求来看，一款激光雷达，如果要满足智能驾驶需求，必须同时考虑视场角、分辨率、探测距离、帧率这些因素，而转镜扫描架构可有效平衡好这些因素，同时实现远距探测和大水平视场角。
有些激光雷达会通过内部多视场的拼接来实现大水平视场角的效果，但如果拼接的不好，就会导致拼接处点云异常等问题；而在华为的转镜扫描架构下，120°水平视场角是通过扫描一次成型的，不存在水平维度的拼接，这样点云的连续性和稳定性更好，对后端感知算法也更为友好。
2.高分辨率（96线）
通常，激光雷达厂商们都是先从相对简单的低线数产品做起，然后再逐步推出高线数产品，但华为则是从一开始就高举高打，第一款激光雷达就做到了“等效96线”。
虽然主流激光雷达厂商们陆续推出超过100线的激光雷达，但实际上，在2017年推出的唯一车规量产的Scala1仅有4线；而据官方透露，其预计2021年商用的Scala2也仅有16线。
华为当然明白，线数越多，产品的设计及生产工艺就越复杂，这也是不少公司在面对高线数激光雷达时望而却步的原因；但华为更清楚的是，一款好的激光雷达，首先必须要能在真实道路场景中解决智能驾驶过程中碰到的问题，发挥其独特价值。
激光雷达的线数越多，对被探测物体的轮廓勾勒就越细致、越精确。96线激光雷达可以更好地准确识别道路上的小目标，大幅提升远距离探测能力、更早感知到目标。这个规格，正是基于各种cornercase打磨出来的，对高速道路上存在小障碍物的场景下尤为重要。
值得注意的是，这款96线激光雷达的线数在垂直方向上是均匀分布的，这源于OEM对传感器视场容差的严格要求。实际上，前装激光雷达相对于车体坐标系的俯仰角并不是一个固定值，除了固有的安装、标定误差以外，还会受车身负载、老化、加减速等外部因素的影响。因此一款合格的前装激光必须要“吃掉”这些角度偏差，保证感知性能不受影响。
通常，传统激光雷达为追求更高的分辨率，线数在垂直方向上并不是均匀分布的——采用中间密两侧稀疏的线数排布。许多厂商们公布的“垂直角分辨率”，都是特指在中间线数最密部分的垂直角分辨率；而华为的高线数激光雷达在满足功能所要求的角分辨率后，垂直线数均匀分布能支持更大的俯仰角容差，重点提升了实际上路后的体验一致性，更适应苛刻的前装量产要求。
3.探测距离：150米@10%
据华为官方的描述，这款激光雷达对反射率为10%的物体（如黑色汽车）的稳定探测距离可达150米。
被探测物体的材质、色彩、表面处理都会影响反射率，进而影响激光雷达在特定情况下的探测距离。因此，为确保安全，激光雷达厂商们必须得重点考虑被探测物体反射率“超级低”的极端工况。通常，产品规格中给出的“探测距离”都默认是针对反射率为10%的物体的。
在被探测物体反射率更高的情况下（比如白色车辆），探测距离显然可以更长。如国内某知名激光雷达厂商，某款产品号称探测距离“260米”，但细究可发现，这个“260”米也是针对反射率为80%的物体而言的——在反射率10%的情况下，其探测距离只有90米。
探测距离指标不仅和反射率有关，点云置信度也是非常重要的影响因素。通常情况下，当目标超出一定距离后，随着目标距离的增加，点云置信度逐渐降低。换句话说，如果降低点云置信度标准，也可以快速“提升”探测距离的规格，但是这种“注水”的规格会影响后端感知的可靠性。
华为在和OEM交流过程中深刻理解到前装市场对车规级传感器规格要求的严肃性，从一开始就严格按照“苛刻”的规格需求来制定探测距离规格。华为采用高灵敏的收发系统和独特的抗干扰算法，提升信噪比，使得返回信号质量大幅提升，满足高置信度下的测距要求。
4.120°水平大FOV，全视场远距探测
为应对中国的复杂交通场景，在大路口人车混行、左转、U型掉头等典型场景下，激光雷达不仅需要看到对面来车，还要检测到两边行人及自行车等，这就要求在实现正前方150米探测距离的同时，在侧向区域也要有较好的探测距离。华为的全视场远距探测设计就能很好的满足这种场景需求。
通常，普通的激光雷达在两侧的探测距离会明显下降，比如，在正前方可看到150米之外的目标，但在两侧只能看60~80米；而华为的这款激光雷达，通过独特的光学设计，即使在两侧边缘视场，也可以实现120米以上的探测距离。
如上点云视频：96线激光雷达的高分辨率，在对路口人、车、环境的细腻刻画上展现得淋漓尽致，120°FOV大视场在路口的优势也非常明显。然而，华为所展现出来的激光雷达高性能部分仅仅只是冰山一角。
“车规级”背后的秘密
将产品参数做到出类拔萃，只是起点，更大的挑战是，如何确保产品在车载环境下的可靠性及工程适装性。
据《高工智能汽车》此前报道，某国外激光雷达公司的前员工曾透露，该公司此前推出的产品，“大多数都不会持久，通常会在1年或更短的时间内返回RMA（处理用户不良产品退货、换货）。
还有一些用户反映，有一些激光雷达在使用中每隔几个月便需要返厂校准一次。
今年上半年，某外资激光雷达厂商的中国区负责人在一次公开分享中说：“目前市场上的激光雷达，按每天使用8小时算，只要寿命能超过1年，都已经算是‘非常好’的了。
这种“不靠谱”，在后装测试市场上，还勉强可接受，但在前装量产市场，则绝对无法妥协。
激光雷达卖给Robotaxi测试车队，最终用户是B端，现阶段，他们对激光雷达的技术成熟度、可靠性会有一个比较适当的预期，为确保安全，他们也会严格遵循厂商提供的使用期限，如果超期，会及时更换。并且，他们还会安排专人对激光雷达做定期的检查、维护，有问题也可及时发现。
而要打进前装量产市场，大量的车是卖给了C端用户。但C端用户又缺少关于激光雷达的专业知识，更不可能定期去检查、保养，因此，激光雷达必须要达到车规级标准才行。
目前行业上很多激光雷达供应商都在提车规级，但实际上车规级远非想象的那么简单，而是包含了从车载管理流程、器件选型、产品设计开发验证，再到DV/PV测试，以及功能安全等方方面面。
据段忠毅介绍，华为从一开始就接受了德国顶级车企严苛规范标准的洗礼。这些车企提供的跟车规相关的内容都有上千条，而且同一类标准还有不同等级之分，如车载EMC电磁兼容要求，Class5就要比Class2严苛很多，华为遵循的就是最严苛的Class5。
其次，车规级的又一难点是要求产品在-40~85°C的温度下正常工作。这不仅要求激光雷达所使用的各种零部件都达到车规级，还考验着各家激光雷达厂商的热管理能力。
如果散热问题没处理好，会引起诸多问题，如激光器波长飘移、功率下降；镜头形变，影响焦距，色散；PCB单板形变，导致探测性能的劣化等。虽然也有些厂家宣传可以满足车规级温度要求，但如何保证全温下性能依然能满足顶级车企的要求，这才是真正的考验。
理论上，厂商们可以通过做大产品尺寸来降低散热难度，或者在车上增加相应激设施进行主动散热，但前装量产市场对光雷达造型尺寸及工程适装都有非常大的约束。如何在一个小密闭空间里面快速散热，且完全不依赖车身设施的纯被动散热，便成了业界难题——空间越小，散热就越难。
华为之所以能在把激光雷达尺寸做小的同时又能够处理好散热问题，这得益于其强大的整机工程能力，这正是华为敢从珠穆朗玛峰北坡登顶的底气所在。
再次是磨损和使用寿命，电机旋转过程中的磨损不仅会直接影响激光雷达的寿命，而且也会影响到电机控制的精度，进而影响到点云质量的稳定性。
从原理上看，360°机械旋转激光雷达是电机带着整个设备旋转，这会加速电机轴承的磨损，因而难以保证在汽车的全生命周期内不出故障。
虽然华为的转镜架构也有电机，但只有反射镜参与旋转，相比机械式激光雷达电机带着整个设备旋转，整体载荷少了一个数量级以上。
但即使这样，在严苛的车规环境中，电机的稳定性、可靠性和寿命要满足要求，依然充满挑战。依靠上亿台的电机、微马达出货量，华为已积累起强大的电机技术研发能力，比如磁化技术、高可靠性轴承技术以及齿圈绕组技术等。
正是凭借这些积累，华为才得以打造出车规级的转镜架构激光雷达方案。
如何让激光雷达“用起来更容易”？
除了车规，要真正商用量产，还必须考虑工程适装和环境适应性。
车企对于美观度的追求，是超乎寻常的，尤其是激光雷达的布置。段忠毅补充道：“我们也曾因为造型原因，重新调整过激光雷达的设计。产品必须和车身设计完美融合。
由于激光雷达视窗裸露在外，还需要考虑环境适应性。比如常见的灰尘、泥土、夏天的虫尸、冬天的冰雪雾霜，以及城区行驶中的刮擦问题和高速行驶中的碎石问题。
为解决这些问题，华为不光是做一款激光雷达产品，背后还包含全套整机配套解决方案。
如智能清洗，可以快速检测视窗遮挡，根据遮挡类别和严重程度智能控制清洗水压和时长；智能加热，可以快速检测出视窗结霜/雾/凝露并快速去除，满足全天候复杂环境下的使用要求。
此外，通过特殊的工艺设计来解决刮擦和碎石问题。
还有一个很容易被忽视，但在整机工程上关键无比的“细枝末节”问题：如何选择胶水？
激光雷达的胶水一定要充分考虑温度范围、导热、热膨胀、挥发等因素，否则会出大问题。比如，一旦出现胶体挥发，就会导致激光雷达内部脏污，影响杂散光；再比如，胶水粘得过多过少，都会存在开裂或脱落等粘接可靠性风险。
目前，华为有一支7人的博士团队，专门负责胶水研究。而类似这样的点还有很多，存在于激光雷达开发的方方面面，这些都得益于华为对于基础科学研究的重视。
如何实现“大规模量产”？
车规，解决的是产品“可用与否”的问题；环境适应性，解决的是产品“好用与否”的问题；在迈过这两关之后，厂商们面临的更大考验是，如何实现规模化量产。
早年，64线激光雷达之所以售价高达8万美元，并且交货期超过2个月，就是因为360°机械旋转激光雷达的内部构造非常精密复杂，极大增加了调试、装备等工艺难度，一个光学工程师花一星期时间，才能手工组装两台产品出来。
自动化装备和工序设计，亚微米级精密制造，光学容差设计则是华为交出的答卷。
当前，华为激光雷达的自动化制造产线已经落成，包含了大规模万级无尘室，精密测量仪器和自动化装备，自动光学耦合平台采用6轴设计（x，y，z，yaw偏航角，pitch俯仰角，roll滚转角），同时具备位置和角度双调节能力，在制造环节实现亚微米级精度，这些都是保证激光雷达批量生产一致性非常关键的环节。
另一个是光学容差的设计能力。在实践中，偏差存在于整个研发、生产制造环节，有组装偏差，有收发模块对齐偏差，热胀冷缩导致光学器件微量变形等不确定因素也会导致一定的偏差；如果没有做容差设计，或者容差设计过小，一旦稍有小的偏差，产品就只能报废，而华为通过大量的基础材料/工艺数据库建设，容差仿真分析建模，把光学设计能力和工程实践进行深度融合。
这里每一个细节都需要大量的人力、时间、设备和金钱的投入。华为已在制造领域沉淀几十年，可以说，精密制造能力是华为的“压舱石”。
通过自动化工序设计和光学容差设计等光机电融合设计能力和精密制造能力把生产效率和良品率都提升去了，成本自然就会降下来。
激光雷达量产商用的浪潮来了
当前，华为激光雷达已经有多个前装量产项目在手，预计会在2021年底正式量产商用。段忠毅判断，激光雷达前装量产的浪潮很快就会到来。
在刚过去的两个多月里，NOA/NOP/NGP之类的词比较火，能实现高速上的自动变道，是这些由造车新势力们推出的智能驾驶产品的最大亮点；传统车企中，丰田、本田、奔驰、长城等即将搭载在量产车上的“L3级智能驾驶”系统也具备类似功能（雷克萨斯LS自称是“L2”）。
若用户真能按规范操作，将NOA/NOP/NGP当做“辅助驾驶”来使用，则无论安全性还是舒适性都会提升的。至于被命名为L2还是L3，反倒没那么重要。预计从明年开始，越来越多的中高端电动车为了提升竞争力，会把NOA作为标配。而NOA成为“标配”，将带动激光雷达在前装量产市场装机量的增长。
不同于许多传统车企在首款L3的量产车上就搭载了激光雷达（本田的LEGEND甚至会标配5颗激光雷达），造车新势力们在推出第一款搭载NOP系统的量产车时更希望通过先进的计算机视觉算法来解决感知难题。但随着中国的复杂路况对纯视觉路线的挑战日益凸显，以及激光雷达价格的进一步下降，造车新势力们自然会对传感器架构做相应调整，小鹏最近已明确将在2021年推出的新车上搭载激光雷达。
还有一个趋势是，最早搭载激光雷达的量产车奥迪A8、雷克萨斯LS及奔驰S级，售价都在人民币80万元以上，但随着激光雷达价格的下降，接下来，将有40-50万元、甚至30万元以内的车也能“用得起”激光雷达。
当下，最有能力推动这一趋势的公司，正是华为。
华为ADS系统起步标配2-3颗激光雷达。徐直军在接受媒体采访时说：“刚开始，激光雷达的成本确实会高一点，但现在我自己做激光雷达，能把成本降下来。”
近日，长安汽车董事长朱华荣透露，长安汽车将携手华为、宁德时代打造一个全新的高端智能汽车品牌，且首款量产车型即将投入生产。华为的ADS系统及激光雷达，极有可能率先出现在这款车上。
搭载华为ADS系统的量产车的上市，必将提高搭载智能驾驶汽车的传感器配置门槛，倒逼其他搭载L3/NOA功能的量产车也加装激光雷达；从2022年起，激光雷达有很大概率会成为L3/NOA系统的标配。
再往后，随着激光雷达价格的进一步下降，也许连L2级智能驾驶汽车也会逐渐开始装激光雷达。随着装了激光雷达的车被证明降低了事故率及人身伤亡、并且消费者逐渐形成“装激光雷达=更安全”这样一种认知后，便会有越来越多的车型开始将激光雷达作为标配，从而形成一种正向循环。
而激光雷达厂商们，在通过L3/NOA/L2市场做大出货量、取得利润后，可投入更多的资金研发更适合L4市场的高端激光雷达，甚至可用在L2+市场上获得的利润来补贴L4市场，从而加快激光雷达在L4市场的商用、推进L4级智能驾驶商业化进程。
假如到了2030年，全球范围内每年新车产销量9000万，若其中需要搭载激光雷达的L2-L4级智能驾驶汽车+卡车+物流小车占比1/3，总共就有3000万辆；再假定平均每辆车上装2颗激光雷达，那这些车对激光雷达的总需求量就在6000万颗/年。
在通过规模效应带动成本进一步下降后，激光雷达便进入“平民价”时代，从中受益的，将是整个广义机器人产业。
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