华为说“不造车”，要做智能汽车“增量部件”供应商。

这是一个标志性的事件，即华为通过现行说法揭示了一个在整车之外的巨量市场，其中包括高精地图、芯片、感知硬件（激光雷达）、电池、智能座舱等，在庞大而纷繁的智能汽车产业链中，这些“增量部件”随便拎一个出来，又有着各自特有的产业逻辑。

摆在一众玩家面前的现实问题是，在智能汽车高速推进的产业变革中，“增量部件”这场战该如何打？

为此，在2021年的开端，我们特意制作了“智能汽车‘增量部件’争夺战”专题，希望用全景式的扫描，让我们认清各个“增量部件”行业赛道的当前现实，各路玩家，尤其是中国企业的竞争力到底如何，机会又在哪里，以此作为我们拥抱智能汽车产业变革的开始。

与智能制造、智能家居等新概念相似，智能汽车产业的开端同样也是基于物联网（IoT）技术的实现。对应的，实现物联网的首要是对现实世界感知，即通过硬件传感器捕捉车辆的位置信息和外部环境信息，以反馈给大脑系统，做好自动驾驶的执行操作。

简单来说，感知是自动驾驶的关键一步。目前，市场上的厂商基本借助硬件传感器来解决感知层的问题。其中，在众多硬件传感器中，又以激光雷达的取舍最为热议。

一方面，以特斯拉为主的“明星”厂商极力反对激光雷达，笃定视觉算法的技术路径。另一方面，目前智能汽车产业链上的大多数玩家都选择了激光雷达阵营，传统车企如宝马、丰田、沃尔沃，与新能源车企，如小鹏、蔚来均宣布未来新车型将搭载激光雷达。

同时，在激光雷达赛道上，国内的专业玩家也备受资本市场与产业巨头的青睐。譬如，禾赛科技便获得了百度、博世和安森美的投资，而速腾聚创也取得了北汽、上汽和阿里的投资，等等。

其次，伴随着华为、大疆、科沃斯等各领域的巨头跨界入场，可以说，激光雷达已经成为物联网（IoT）时代炙手可热的领域。

那么，回过头来，再看看特斯拉与一众产业链玩家的分歧，在视觉算法与激光雷达的争论上，智能汽车产业又该走向何方？

特斯拉的“弃子”，不过噱头“棋子”

很难想象，在自动驾驶的技术路径还尚未完全成熟，同时大部分同行都属意激光雷达的的情况下，马斯克会如此强烈的反对激光雷达的应用，直言“用激光雷达是愚蠢的”。

这难道就是众人皆醉我独醒？

事实上，「智能相对论」认为，站在一众市场玩家的对立面，对于特斯拉来说似乎并没有什么损失，反而在市场营销上赚足了关注度。每每激光雷达产业出现新热点与话题，特斯拉的观点、马斯克的发言总能被拿出来比较，并同时增加其视觉算法的曝光度。

不得不说，这是阳谋。本文亦是不能免俗。

但是，换个角度来说，从技术应用层面聚焦，实际上激光雷达与视觉算法的争论并非是鱼和熊掌不可兼得的问题。同样的，市场上小鹏、蔚来等玩家也并没有说要放弃视觉算法，只采用激光雷达之类的发言。

不管是传统车企还是技术服务商，都倾向于视觉算法＋激光雷达的综合方案作为自动驾驶传感器技术解决路径。

那么，两者之间的区别在哪？如果我们以人的视觉功能来类比，简单可以拆分出两个关键词，一是“感知”，即知道有物体在什么位置；二是“识别”，即知道那个物体是什么东西，如何行动？后者要比前者更加复杂深度。

对应的，激光雷达与视觉算法在自动驾驶中承担的便是“感知”与“识别”的作用。

首先，激光雷达在工作时，会主动向四周散射激光，随后基于飞行时间反馈来判断周边是否存在障碍物，以及障碍物的位置甚至体积并生成点云图。

作为一项强感知的技术，激光雷达基于较高的准确度具有明显的应用优势，能很好的补充原有车载GPS、摄像头等的不足，让智能汽车感知环境的能力更上一个层级。

其次，视觉算法则为智能汽车提供识别物体的能力。以特斯拉的自动驾驶大脑系统来说，其主要借助特斯拉上的摄像头，对周边的物体建立模型，同时把相片数据添加到神经网络的训练集里，再通过海量的训练来提高“大脑”对周边物体的识别判断能力。

对比两者，你会发现，更好的“感知”能力与更好的“识别”能力，就如同更好的“眼睛”与更好的“大脑”，并不冲突，理应是自动驾驶标配的技术。

技术上，两者并不存在根本性的冲突。如果真要说一点，那就是激光雷达不像摄像头那样具备物体识别能力，也就是说感知与识别两项能力不能在激光雷达上进行融合，但是基于多传感器方案，依旧可以采用摄像头来补充上这一缺点。

显然，马斯克如此激烈的对外反对激光雷达，很难让人信服是出于技术维度的思考。

进击的华为，真能打下高成本？

诚然，就激光雷达的成本问题而言，特斯拉还真就看不上这一路经。目前，激光雷达成本高昂，动辄就是上千美元至上万美元不等，相比之下摄像头的硬件成本才几百美元，其中成本差距近乎十倍以上。

也正是如此，激光雷达虽然具备明显的技术优势，但是很难量产大规模应用。可以说，成本问题是激光雷达应用最明显的瓶颈，谁能解决这个问题，也就将有机会颠覆目前的市场格局。

显然，华为看到了这一点。此前，在第十二届汽车蓝皮书论坛上，华为智能汽车解决方案BU总裁王军便透露，华为未来计划将激光雷达的成本降低至200美元（约1390元人民币），甚至是100美元（约695元人民币）。

此言一出，业内哗然。

紧接着，「智能相对论」看到，在12月的T10 ICV CTO峰会上，华为正式发布旗下设计开发的96线中长距激光雷达产品。几百美元的成本区间一时在市场上引起诸多热议，相比此前大疆发布的千元级汽车激光雷达，华为进一步将成本价打了下来，说是腰斩也不为过。

尽管王军表示，“暂时还做不到此前宣称的100美元……”但是，从高管发言到产品发布，华为的这一波也确实为其进军激光雷达领域赚足了市场热度，也为智能汽车产业的激光雷达阵营添足了筹码和底气。

但是，又不得不说，在相关价位的产品还没有正式上线、量产应用的情况下，类似的语不惊人死不休的发言倒是与特斯拉有异曲同工之妙，很是吸引眼球。

实际上，盯着激光雷达成本打的玩家不光是华为，而真正要将整个激光雷达产业的成本降下来也并不容易。细说起来，可以在三个方面大致了解一下。

其一，车规认证。

从经济管理的角度来说，一个产品若要降低成本，规模化生产是最常态的路径。产量上来了，成本也就随之降低。而在激光雷达领域，若是实现量产，第一步首先是获得车规级认证。

然而，车规本身认证周期比较长，需要做数百项测试，历时2－3年才能完成。这在无形中就拉长了激光雷达实现量产应用的周期。

目前，整体量产市场规模几乎为零。直到小鹏、北汽、长城等车企相继公布其对于车载激光雷达的产品规划，我们才能在市场中看到2021年激光雷达产业或将进如量产元年的信号，可见激光雷达车规化之困难。

其二，产品工艺。

禾赛科技发现，激光雷达成本居高不下也存在产品工艺上的问题，即产品集成度过低，每一线（每个收发通道）都需要两块电路板、数个芯片／器件来实现，同时每一线都要进行精密装调，生产过程复杂，随着线数的增加，成本便呈指数级上升。

也就是说，如果不改良产品工艺本身，哪怕是进入量产阶段，在成本控制上仍存在冗余。对此，禾赛科技希望通过自研激光雷达专用芯片来解决，即把数百个激光收发通道都集成到几颗分别负责发送和接收的芯片上。

过去，32线机械式激光雷达需要安装32个收发系统，而在新的工艺下，这32个收发系统都被集成到芯片中。也就意味着，一颗激光雷达所需的装调次数从原来的32次减少到1次，装调工作量下降了97％（31／32）。

那么，基于芯片化的升级，激光雷达不仅可以解决量产的成本问题，还能进一步带来性能上的提高。当然，芯片生产进而又涉及到另外一个领域的讨论。

其三，生产流程。

既然要做到规模量产，那么生产环节自是不能忽略。据华为公布的信息，其第一条车规级激光雷达的第一条Pilot产线是依托华为在光通讯领域积累的精密制造能力以及先进工艺装备实验室的基础上建立的。

也就是说，激光雷达生产想要走量的前提，得先要深化生产制造技术。因此，Livox在复用大疆工厂的一套生产体系和流程的同时，也进一步创新了Dl－Pack封装技术，把多线激光器和接收器全部封装在小片子当中，同步实现激光器的自动校准，大幅度简化了繁琐的人工对准工序，保证量产能够做到高良率和高产能。

总结来说，借助先进的制造能力和生产体系来实现激光雷达生产的自动化，逐步成为当前产业巨头跨界的一个优势。伴随着接下来量产化的实现，这一优势也将继续放大。

小结

不难发现，从目前行业整体情况与产品本身、生产流程来看，激光雷达产业在2021年量产元年或将迎来车规化、芯片化、自动化的发展。届时，一批车规级的高性能激光雷达走下自动化生产线，服务需求日益增长的智能汽车产业。

当然，又不得不说，激光雷达当前仍然面临着精度、耐久性、散热性、适配性等技术难题，未来纵然少数几家大厂可以实现从0到1的量产，但对于整体的激光雷达市场和智能汽车产业而言，仍有不短的路要走。