激光雷达技术助力无人驾驶发展
速腾聚创CEO邱纯鑫解读技术趋势与应用挑战
今年8月，雷锋网将在深圳举办“全球人工智能与机器人创新大会”（GAIR），在本次大会上，我们将发布“人工智能与机器人Top25创新企业榜”。速腾聚创科技是重点关注的企业之一。今日，我们邀请到速腾聚创CEO邱纯鑫，为大家带来激光雷达与无人驾驶方面的内容分享。
嘉宾介绍：邱纯鑫，速腾聚创CEO，哈尔滨工业大学深圳研究生院博士后，多年致力于机器人导航与控制的技术研究，曾完成多个机器人相关项目研发。
曾经只应用于军事的激光雷达，如今已逐渐进入消费级市场。从机器人、无人机到无人驾驶汽车，激光雷达正成为关键技术组件之一。特别是随着谷歌无人驾驶汽车采用Velodyne 64线激光雷达，业界对这一技术的关注度不断提升，激光雷达已成为自动驾驶车辆的重要传感器。
那么，激光雷达究竟是如何让机器“看见”世界的？它在无人驾驶场景下又是如何实现避障功能的？又面临哪些瓶颈？速腾聚创CEO邱纯鑫为我们带来深度解析。
▌ 激光雷达与视觉方案对比
雷锋网：业界较主流的三维重建方案有哪些？各自特点是什么？
速腾CEO邱纯鑫：目前主流方式主要有视觉技术和激光雷达。它们各有优劣，应用场景也有显著差异。
视觉方案的优势在于信息量丰富、价格低廉、体积小且实时性强。但它的致命缺陷是容易受光照影响，测量距离一般不超过10米。例如大疆使用双目视觉，昊翔则采用单目+结构光的方式进行测距。
激光雷达则恰好形成互补，具备精度高、测量远、稳定性强和环境适应性好等优点，特别适合室外应用。但它也存在无法感知无距离差异的目标、体积较大和成本较高的缺点。
按用途划分，可分为非实时与实时激光雷达。前者用于建筑、桥梁、考古等领域，要求高精度；后者用于无人驾驶等需要快速响应的场景，精度适中即可。
▌ 成本差异为何如此悬殊？
雷锋网：为什么扫地机器人上的激光雷达只需几百元，而无人驾驶车上的却要几十万元？
速腾CEO邱纯鑫：这主要取决于应用场景的需求。扫地机器人通常只需要几米测距能力，使用三角测距方案，成本低、开发难度小。
而无人驾驶对激光雷达的要求极高，需要达到100至120米探测距离，精度达厘米级别，点频需达到每秒数万个。这类产品多采用脉冲测距方式，成本较高，例如速腾SEEKER系列即为典型代表。
▌ 无人驾驶的核心传感器
雷锋网：在无人驾驶领域，激光雷达性能的关键指标有哪些？分别影响哪些方面？
速腾CEO邱纯鑫：主要包括测量距离、精度、速率和角度分辨率。
比如，在高速公路环境下，需要足够远的探测距离才能有效识别前方车辆；而在十字路口，则要求覆盖更广范围。此外，角分辨率直接影响点云密度，进而影响障碍物识别效果。
▌ 如何识别行人并实现避障？
雷锋网：无人驾驶汽车如何识别行人和其他障碍物？识别之后如何避障？
速腾CEO邱纯鑫：关键依赖于激光点云后处理算法。首先对激光数据进行分离、聚类，识别出障碍物，再通过时间差判断是否为动态目标，最后结合自身位置信息计算安全距离。
不过，这也对硬件和算法提出了极高的要求。以当前主流多线雷达为例，每秒产生的点云数据超过两百万个，数据处理量庞大。
▌ 面临哪些挑战？
雷锋网：雨雪天气是否会严重影响激光雷达性能？有什么应对措施？
速腾CEO邱纯鑫：确实存在这个问题。激光穿透性较差，在恶劣天气下性能会下降。解决方法是多传感器融合，比如与毫米波雷达配合使用。
毫米波雷达虽然精度不高，但测距远，并可在恶劣天气条件下工作。两者结合可以优势互补。
雷锋网：降低线束或改用固态雷达会影响稳定性吗？
速腾CEO邱纯鑫：不会。固态雷达甚至能提高产品的可靠性。但降低线数会削弱垂直方向分辨率，固态雷达减少水平方向视场角。未来应朝向小型化、低成本同时不损失性能的方向发展，如混合固态或多个固态协同。
▌ 如何抵御黑客攻击？
雷锋网：激光雷达是否存在被黑客攻击的风险？厂商该如何防御？
速腾CEO邱纯鑫：激光本身没有编码，因此无法分辨干扰信号。黑客可能伪造障碍物信号导致系统误判。
应对方式主要有两个：一是提升激光发射频率，使干扰窗口变短；二是借助算法过滤异常数据。
▌ 无人驾驶离我们还有多远？
雷锋网：您如何看待无人驾驶的发展趋势？
速腾CEO邱纯鑫：技术完善、成本下降和政策开放是三大核心要素。多数车企计划在2020年左右推出适用于特定路况的自动驾驶汽车，行业参与者增多将加速落地进程。
▌ 精彩问答精选
曲晓峰@港理工：激光雷达最小能做到多大？功耗最低是多少？
速腾CEO邱纯鑫：未来有望做到手掌心大小甚至更小。线数越少，体积越小。功耗理论上可做到10W以内。
戴志文@镭神：固态激光雷达和传统雷达有何区别？
速腾CEO邱纯鑫：Quanergy提出的固态雷达基于相控阵技术，内部无旋转部件。主流雷达依靠机械旋转实现全范围探测。
