百度的无人驾驶汽车的多次成功路测，愉快奔跑的背后有着谜之为难。效果、成本与量产的矛盾，一直是商业时代的难题，百度无人车项目也是如此。当然，内部创业的优势明显，百度投资了VelodyneLiDAR，原定计划向前推进了一大步，但是距离真正的量产呢？
 

王劲在今年初还表示百度所使用的64线激光雷达已经从去年的70万元降到了今年的50万元，但除此之外，车身上还有三个价值10万元的16线激光雷达呢。
 

激光雷达价格昂贵的主要原因还是技术槛相对较高，行业发展成熟度相对较低，像个人电脑出现之初价格昂贵一样，随着技术发展和行业配套成熟，激光雷达的价格一定会下降，这也是趋势。
 

大规模量产，零部件价格下降，零部件下降，大规模量产变成可能，鸡生蛋、蛋生鸡的难题，放在无人车与激光雷达之间着实难以破解。交由时间来办，或许5到8年并不保守，特斯拉的10年时间表看起来更像会成真。
 

关于激光雷达的那些事儿

目前，可用于车载的激光雷达的产品及生产厂商主要集中于国外，包括美国Velodyne公司、美国Quanegy公司以及德国IBEO公司等。而Velodyne在无人驾驶领域的影响力最早来自于2007年DARPA无人车挑战赛。当年获得第一名和第二名的高校分别是卡耐基梅隆大学和斯坦福大学，他们当时使用的正是Velodyne激光雷达。此后，该公司开发的激光雷达被谷歌、百度等涉及无人驾驶的公司广泛使用。
 

 

激光雷达，其实也不仅仅能用于无人车，也能用于无人机、扫地机器人等与计算机“看见”相关的产品。专注机器人视觉的速感科技CEO陈震告诉机器人圈，激光雷达的主要优势是能够轻松地建立地图供后端算法决策，而且精度很高。但由于可靠性、成本以及成像维度小的问题，最主要还是成本原因，还没有普遍应用在这些领域中。

四川傲势科技有限公司智能控制部科学家对机器人圈表示，激光雷达与传统雷达探测原理类似，激光也是广义高频的电磁波，在无人机上的激光雷达，是利用单束窄带激光器脉冲式或连续波调制的激光发射，通过接受系统接受反射回波，利用两者相对时间相位关系测量反射物距离探测器距离，通过旋转扫描等方式获得相对于飞行器四周的环境物体空间关系。雷达探测波长越长探 测距离越远、绕射能力越强，但精度越差。激光雷达波长很短，因此测量精度很高(厘米毫米级别)，通过与卫星导航系统(GNSS)和惯性导航系统(IMU)组合后，可用于无人机障碍规避或载荷测绘。激光雷达具有分辨率高、体积小功耗、抗干扰能力强、最小工作距离短等优点。但激光雷达的缺点也很明显， 如远距离探测能力差、受天气(雾霾)影响、受反射物条件(水面，玻璃，太阳光)等影响较大。
 

傲势科技智能硬件部的科学家也对机器人圈表示了成本壁垒，民用的SLAM（即时定位与地图构建） 中激光雷达算是最贵的，比相机和IMU贵很多且重很多，所以降低成本的话，就是去掉激光雷达。目前，视无人机尺寸用途不同，微型娱乐级别无人机通常也采用超声波雷达、视觉图像识别等方式，大中型无人机多采用毫米波雷达或专业的地形规避雷达完成周边态势感知。
 

从技术上看，扫地机器人的导航方案目前算法以及系统化能力上国内已经基本与国外的低端激光雷达方案保持同等水平（且价格上更便宜），这与激光雷达生产工艺、关键部件的生产水平、良率控制以及专利问题等导致由国外垄断不一样。