“业内流传着一句话：半部激光雷达的产品演变史就是自动驾驶行业的进化史。”

激光雷达是自动驾驶和机器人行业用于激光三维扫描的传感器，可以算作是自动驾驶汽车“眼睛”的首选。

除特斯拉Mobileye曾采用以计算机视觉配合毫米波雷达实现无人驾驶的方案外，自动驾驶领域的其他大玩家，诸如谷歌Waymo、百度、UBER、Cruise等，皆采用激光雷达为主的解决方案。

不久前在上海大秀了一把无人驾驶车技的图森未来，采用的是跟特斯拉一样的计算机视觉+毫米波雷达方案。但其 CTO侯晓迪坦言：这实在是因为激光雷达价格太高了。“如果你说明天激光雷达降价到五百块钱一个，那我会第一个排队去买!但是摸着良心说，谁敢保证激光雷达会在短时间内降价?”

侯晓迪一语道出激光雷达作为自动驾驶汽车传感器的尴尬处境：成本高、玩家少、产能低下。这一系列问题导致激光雷达这一“自动驾驶之眼”一度成为自动驾驶发展的桎梏。

这让禾赛科技创始人、CEO 李一帆感到荒谬：“无人车这个万亿级行业，全世界几百家公司，竟然会卡在一个小小的传感器上，而且一卡就是好几年，所有人都被逼疯了。”于是，做激光传感器起家的禾赛决定：那我们就到这个市场来闯一闯。

创业契机：激光雷达的尴尬现状和巨大市场空间

禾赛科技一开始切入的市场并不是自动驾驶激光雷达。

2013年，3个来自硅谷的年轻人创立禾赛;2015年，禾赛推出第一款产品：手持式激光甲烷遥测仪;2016年初，禾赛又与大疆合作，推出首套用于居民楼室内燃气巡检的无人机载燃气安检系统。靠着这两款产品，禾赛已经在2016年实现了数千万人民币的销售额。

而之所以从激光天然气检测转型做智能驾驶激光雷达，除了激光测距与激光气体检测在遥测光路设计、电子信号处理等核心问题类似，人才储备相通外，更重要的原因就是禾赛看到了无人驾驶激光雷达的尴尬现状以及其巨大的市场空间。

禾赛科技的激光技术脱胎于美国斯坦福大学的光学实验室。在决定切入智能驾驶激光雷达市场之前，他们还做了很多其他方面的尝试，包括激光气体探测、激光实体成分分析、激光切割、用于机器人的激光雷达等。放弃了足够成熟和较为低端的市场，李一帆坦言，最终选中智能驾驶激光雷达，“一个原因是这个市场足够大。”

智能驾驶激光雷达目前主要用于自动驾驶测试车和高清地图测绘。而据禾赛的市场调查，光是测试车，全球就有百亿的市场规模。“对于激光雷达公司来说，从中切一两个点就是几亿人民币。”而当自动驾驶汽车投入量产后，带来的市场规模更是难以估量。

无论从短期还是长期来看，智能驾驶激光雷达看上去都是一门好生意，更遑论赛道里只有寥寥几个玩家。

细数激光雷达赛道，真正能够实现量产和稳定出货的几乎只有美国硅谷的VELODYNE和德国的IBEO，而 IBEO 又专注于低线数雷达。

成立于1983年的 VELODYNE 在智能驾驶激光雷达领域无疑占据先发优势。谷歌、百度、Uber 等自动驾驶头部梯队使用的都是 VELODYNE 的雷达。VELODYNE 定义了16线、32线、64线混合固态(混合固态：内部依然存在机械旋转结构，外观上罩着罩子，从外部看没有旋转部件)激光雷达，甚至在相当长的一段时间里， VELODYNE 都享受着“我提供什么你们就用什么”的稀缺红利。其64线激光雷达售价高达8万美元，16线激光雷达价格也在1万美元左右。

由于VELODYNE 在湾区的工厂还处于手工组装和调校阶段，导致其在产量上心有余而力不足。无论是其高端的64线还是16线，常年处于断货状态。据其供应商透露，VELODYNE 的交货周期在一个月到三个月左右，2017年甚至延长至6个月。

为确保自己的自动驾驶研发不受影响，2016年底，百度和福特不惜斥资1.5亿美元入股VELODYNE，但 VELODYNE依然“一件难求”。

VELODYNE 的断货几乎是拱手让出市场。急于进行自动驾驶测试、抢占自动驾驶量产先机的科技巨头、整车厂、创业公司迫切需要一个稳定的激光雷达货源。未来，谁能在技术过关的前提下率先解决激光雷达量产问题，谁就可能实现领跑。

2015年底，禾赛创始人兼首席科学家孙恺指着黑板上一长串推导公式的最后一项说：“我算了下，我们可以把现有激光气体遥测仪的结构略作调整，结合近10年积累的在光机和电路设计、器件工艺上的经验，能够在几个月内改造出一台多线激光测距雷达，而且性能可能会超过市面上所有的产品。”

市场前景结合自身技术优势，自此，智能驾驶激光雷达赛道上多了一家叫禾赛的中国公司。

产品：成本价格、交付周期、迭代速度俱优

2016年10月，当大部分玩家还埋首在16线激光雷达时，禾赛率先在国内展示了面向自动驾驶的32线激光雷达。“在2016年11月的中国国际工业博览会上，我们把激光雷达装在了一辆车上进行现场演示，用实际的数据和产品回击了激光雷达行业‘有PPT有外观设计，无现场demo无公开测试结果’的怪现状。”李一帆说。

2017年4月，禾赛正式发布面向自动驾驶的40线混合固态激光雷达——Pandar 40，并公开与早期合作伙伴百度无人车、蔚来汽车、小鹏汽车、驭势科技、智行者、四维图等自动驾驶和高精地图公司新测试的原始数据。据禾赛方面表示，Pandar 40主要是面向测试车市场。

“我们发现绝大多数客户选择64线产品的原因，是因为它在50米以外的精细的扫描结果。而这部分功能我们可以通过我们产品定义来优化实现。”李一帆介绍，自动驾驶对激光雷达的需求可以抽象化成一个最典型的的场景：在50米开外，尽可能捕捉到行人和车辆的更多细节。

以此为目的，Pandar 40打破以往激光雷达均匀分布的限制，在接近0°范围附近密集设置了25条线，角分辨率达到了0.33°。“这等效于一个均匀分布的传统83线雷达。”

Pandar 40究竟实现了怎样的突破?举个例子：在50米外经过一个1.7米高的行人，传统16线(2°角分辨率)、64线(0.4°角分辨率)混合固态激光雷达与 Pandar 40在行人身上扫过的线分别为1条、5条和6条。

而在提高近水平角度分辨率的同时，与 VELODYNE64相比，Pandar 40体积更小、质量更轻、探测距离也由 VELODYNE64的120提升到200米。

李一帆认为，和其他同品类产品，尤其是 VELODYNE64相比，Pandar 40的竞争优势主要体现在价格、交付周期以及迭代速度三个方面。

在价格方面，李一帆表示：“Pandar 40要比它同类型、同效果的产品更具竞争力。”

VELODYNE 激光雷达价格一直居高不下，除市场尚未爆发、需求量低外，很大一部分原因VELODYNE 在湾区的工厂使用手动组装和调校，人工占了相当大成本。以传统64 线数的雷达调校为例，每一条线都有一对激光发射器和接收器，在组装过程中，为保证发射出去的激光要被成对的接收器收到，复杂的调校过程导致一个星期只能完成两台成品。

“这应该算是我们的‘后发优势’。”李一帆介绍，作为后入局者，看到前人在人工调教上遇到的问题，禾赛从一开始就设计了一系列解决方案。“我们加入了非常多半自动化设计，降低了人工调教比例。”同时，较为廉价的元器件和劳动力也成为了中国激光雷达厂商的“本土优势”。

人工调教比例的降低也相应缩短了交付周期。“从接到订单到发货，禾赛只需要一个月左右的时间。”

至于迭代速度，不同于躺在功劳簿上、缺乏创新动力的 VELODYNE，禾赛作为初创公司，出于抢占市场的需求，禾赛需要通过迭代来不断提升用户体验。举例来说，Pandar 40 的测量距离从刚面世时的150米提高到200米，仅用了三四个月的时间。

事实上，“角分辨率达0.33°”这一指标是由VELODYNE的客户、某全球知名的无人驾驶领军企业提出的。他们提出需要一款分辨率更高的激光雷达，要求激光线束非平均排列，中间密集两边稀疏、最密集处角分辨率达到0.33度。而 VELODYNE至今尚未交卷，反倒是禾赛走到了前面。

壁垒：跨领域专家通力合作

“当初进军激光雷达前，我们就预想到开发难度会很大，但没想到会这么大。”

早在2016年初，禾赛就研发出了可进行室内环境扫描的多线激光雷达。“当时整个团队都认为，我们造出顶级雷达不过是时间的问题。”让李一帆和整个团队都没想到的是，从最初的原型到产品化，中间有那么多坑需要趟。

“一个测5米距离的雷达和一个测100米的雷达完全不是一个概念;在室内测的雷达和在户外阳光直射加上各种环境光情况下测试的雷达不是一个概念;能跑5分钟的原型到可以可靠地在汽车上连续工作上万个小时不故障的工业产品更不是一个概念。”

一个激光雷达包含上千个精密元件，如何混合固态激光雷达在高速旋转情况下的机械稳定性、如果解决散热问题、如果应对各种恶劣天气、如何解决无线供电、无线数据传输……无数的具体问题摆在禾赛团队面前。“任何一个细节的不完美都会导致产品的完全失败。”回想起过去的一年，李一帆依然觉得战战兢兢。

激光雷达的壁垒是什么?李一帆认为是将各种技术整合在一起。

研发一个完整的激光雷达需要聚集光学、精密机械、模拟电路、数字电路、FPGA、深度学习等各个领域的顶尖人才。

“幸运的是，禾赛在这几年内像采蘑菇一样集齐了各路专家。”

国家千人计划专家、出身于斯坦福光学实验室、现任同济大学汽车学院教授的首席科学家孙凯;获得斯坦福大学机械和电子双硕士、设计四代苹果iPhone电子系统的CTO向少卿;

本科毕业于清华大学精密仪器系，博士毕业于美国伊利诺伊大学智能机器人姿态控制方向，曾在硅谷LAM机器人公司、帕克集团、以及西部数据集团做过首席工程师和战略投资工作的 CEO 李一帆;卡尔蔡司负责镜头设计的光学工程师;斯坦福大学激光传感器研究科学家;以及为达到车规级标准而引入的知Tire 1产品、市场专家……在禾赛这支百人团队里，研发人员占比70%。

在今年双十一期间，京东展示的封闭园区低速无人物流车上，搭载的就是禾赛研发的激光雷达。据李一帆介绍，除京东外，禾赛还是百度阿波罗计划的合作伙伴，此外，禾赛目前的客户还包括美国底特律、匹兹堡、欧证的一些大型 OEM厂商以及全球最大的 Tire 1 厂商(一级供应商)。

“行业里还是靠产品说话。”李一帆预计，禾赛会在明年迎来市场爆发点。

据悉，禾赛正在研发适用于公共路段量产车型的更高阶的激光雷达。“我们预计今年年底展示产品 demo，明年初大量交付测试。”

“我们对自己的定位并不仅仅是一家传感器公司或者激光雷达公司。未来，我们希望从机器人的‘眼睛’入手，全面进军机器人行业。”李一帆强调，虽然禾赛过去没有强调在算法上的研究，但禾赛一直在布局整个行业。“未来，禾赛希望成为为客户提供整体解决方案的公司，而不是只做硬件。”