物流產(chǎn)品網(wǎng)（ID:products56）原創(chuàng)

　　作者 | 科技物語

　　目前，智慧物流市場上主要應(yīng)用的導(dǎo)航系統(tǒng)是激光導(dǎo)航和視覺導(dǎo)航，特別是在無人駕駛上，兩種截然不同的導(dǎo)航方式爭論激烈，兩者誰更勝一籌呢？本文將從應(yīng)用范圍、應(yīng)用成本、應(yīng)用效果等方面進行分析，個人意見，謹(jǐn)供參考。

　　一、特斯拉博弈

　　新能源汽車行業(yè)的智能化競爭愈演演烈，而自動駕駛更是成為各大車企科技比拼的焦點。自動駕駛核心技術(shù)體系可簡單概括為“感知、決策、執(zhí)行”。而在其最重要的第一步——感知層面，目前則分為“兩大門派”：純視覺派和雷達派。

　　兩者主要區(qū)別是導(dǎo)航系統(tǒng)的不同，更具體地說，是收集路況數(shù)據(jù)的傳感器不一樣，前者唯一“眼睛”是攝像頭，后者則以激光雷達為主。

　　特斯拉堅定履行純視覺路線，對激光雷達說不，是視覺派的代表，而中國車企集體站在了特斯拉的對立面，堅持走以激光雷達為主，融合視覺的導(dǎo)航路線。兩派都各自取得了一寫的成績，實現(xiàn)了一定程度的自動駕駛水平，那么，究竟誰能勝出？

　　特斯拉掌門人馬斯克堅信：既然人類可以通過視覺收集信息+大腦處理信息的方式進行駕駛，自動駕駛技術(shù)也可以。明眼人可以看出，馬斯克的滿滿信心，來源于特斯拉強大的軟件算法，憑借特斯拉龐大的數(shù)據(jù)庫、精確的算法、算力強大的芯片，其純視覺+算法的路數(shù)擁有很強的能力。

　　由于軟件算法，特斯拉一直采用真實路況數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，沒有什么比在真是環(huán)境中練習(xí)更有效的了，得到的經(jīng)驗和處理能力自然比別的方式強，更重要的一點是，純視覺方案硬件的成本可以控制得更低，也就是說，有成本優(yōu)勢。

　　然而，視覺深度學(xué)習(xí)算法的認(rèn)知范圍來源于數(shù)據(jù)集的廣度和豐富性，而數(shù)據(jù)集永遠是有限的，因此深度學(xué)習(xí)算法肯定會出現(xiàn)漏檢，特斯拉多次事故大多都是這個原因，另外，攝像頭感知有局限性，如測距不準(zhǔn)、逆光時會嚴(yán)重失真等，這些技術(shù)障礙需要盡快去克服。

　　所謂雷達派，就是選擇把激光雷達當(dāng)作主要“眼睛”之一，再配合攝像頭，綜合判斷障礙物的距離和視覺細(xì)節(jié)。由于是雙層，三重，甚至四重感知——智能攝像頭+毫米波雷達+高精地圖+激光雷達——其性能得到了進步，安全性得到提升。但一個最大的缺陷是成本高，而成本是量產(chǎn)首要考慮的因素。

　　在這場“路線之爭”中，誰的贏率更大呢？決定誰贏誰負(fù)的，不是汽車制造商，而是廣大消費者。讓消費者覺得安全、便宜、又功能完善，才是王者。

　　二、誰更勝一籌

　　除了新能源汽車行業(yè)對導(dǎo)航方式的博弈，在物流其它領(lǐng)域，以及工業(yè)、服務(wù)等行業(yè)同樣存在著激光導(dǎo)航與視覺導(dǎo)航之爭。因為，無人化是近年來的趨勢，而無人化離不開智慧的眼睛——導(dǎo)航系統(tǒng)。

　　其實導(dǎo)航技術(shù)，不僅是眼睛，更是大腦，它們通過算法，指揮著機器的行動，機器是智能，還是智障，導(dǎo)航技術(shù)性起決定作用。

　　從技術(shù)成熟上來說，二者之中，激光導(dǎo)航相對成熟，早在2005年，其理論就被研究的比較透徹，在技術(shù)和產(chǎn)品落地上都相對成熟，在實際表現(xiàn)中，測距精準(zhǔn)，在絕多數(shù)環(huán)境下都能穩(wěn)定運行。激光雷達不受光照影響，即使在漆黑的夜里也能保持精準(zhǔn)探知，是目前最穩(wěn)定，最主流的定位導(dǎo)航方式。

　　缺點是目前激光導(dǎo)航主要屬于二維避障，且激光傳感器大多位于頂端，使機身高度增加，同時對低矮障礙物可能存在探測盲區(qū)。激光雷達還存在感知信息較為稀疏的問題,需要環(huán)境中存在較為明顯的特征結(jié)構(gòu)。

　　視覺導(dǎo)航是后起之秀，目前仍處于進一步的研發(fā)和應(yīng)用場景擴展階段。視覺導(dǎo)航通過視覺傳感器可以獲取海量的環(huán)境信息，擁有強大的場景辨識能力，在重定位、場景分類、避障上等有著巨大的優(yōu)勢。

　　缺點是，視覺傳感器由于缺少尺度信息及依靠外界光源,需要在低動態(tài)、良好光照環(huán)境下應(yīng)用。且視覺傳感器感知信息存在映射過程,對傳感器模型建立精度要求較高,單純基于視覺的導(dǎo)航誤差較大。

　　更突出的劣勢，出在我們前節(jié)所強調(diào)的算法上，視覺感知數(shù)據(jù)量大，大量的環(huán)境信息會加劇數(shù)據(jù)處理單元的運行壓力，在算法和硬件無法給予足夠支持時，就會導(dǎo)致測距誤差，精準(zhǔn)度下降。

　　然而，無論是激光雷達，還是視覺導(dǎo)航，其技術(shù)路線都在不斷完善之中。近日 ，廣汽埃安，將在旗下SUV車型AION LX上安裝第二代智能可變焦激光雷達。第二代智能可變焦激光雷達，可以構(gòu)造出三維立體圖像，完美解決視線逆光、不規(guī)則物體的識別難等極端場景。而視覺導(dǎo)航，也推出了雙目，多目導(dǎo)航模組，實現(xiàn)三維避障。

　　總之，從技術(shù)上說，激光導(dǎo)航原理簡單，技術(shù)成熟，但已經(jīng)面臨技術(shù)天花板，而視覺導(dǎo)航智能性較高，發(fā)展?jié)摿Ω螅侨斯ぶ悄艿募蟪烧摺２簧兕^部廠商都在嘗試視覺導(dǎo)航，隨著視覺技術(shù)的不斷迭代，視覺導(dǎo)航將會有更加廣闊的前景。

　　除了導(dǎo)航技術(shù)性能，成本是客戶不能不考慮的另一個重要因素，相比之下，激光導(dǎo)航的成本要高，視覺導(dǎo)航在成本方面占據(jù)優(yōu)勢。

　　特斯拉直言不諱地批評激光雷達成本高昂，強調(diào)純視覺方案的攝像頭非常便宜。視覺導(dǎo)航的其成本優(yōu)勢明顯，而激光雷達，成本昂貴一直是其揮之不去的陰影，特別是更高級的激光雷達方案，最大的受制因素主要還是成本；激光雷達被業(yè)界認(rèn)為是一種昂貴的技術(shù)，只有特殊業(yè)務(wù)才能負(fù)擔(dān)得起。

　　雷達制造企業(yè)一直在尋求降低成本，隨著技術(shù)的發(fā)展，它們的理想逐漸成為現(xiàn)實。據(jù)介紹，第二代智能可變焦激光雷達，不僅性能優(yōu)越，成本相對于第一代也下降了三分之二，而且體積較小。據(jù)業(yè)界預(yù)測，到 2025 年，國外先進激光雷達系統(tǒng)的平均價格可能會達到每個大約 700 美元。

　　但對國產(chǎn)替代來說，由于激光雷達芯片，特別是信號處理所需的元器件主要依賴進口，這在一定程度上抬高了國內(nèi)激光雷達的生產(chǎn)成本，不過，大家都知道，芯片是我國的卡脖子工程，正在全力以赴攻關(guān)中。

　　目前，人們普遍認(rèn)為激光導(dǎo)航要優(yōu)于視覺導(dǎo)航，事實上真是如此嗎？如果客觀地說，那就是各有所長，各有所短，而應(yīng)用，則應(yīng)是用其所長，避其所短。可以肯定地說，兩者都是未來導(dǎo)航技術(shù)的主角，激光雷代導(dǎo)航與視覺導(dǎo)航之爭，客觀地加快了我國導(dǎo)航技術(shù)的進步。

　　我們不需要二者的PK，需要的是各盡所能，各得其所，或者二者的融合，克服各自的缺陷，發(fā)揮1+1大于2的作用。

　　三、落地大比拼

　　無人化，已深入到建筑、采礦、排險、服務(wù)、農(nóng)業(yè)、太空探測以及軍事應(yīng)用等領(lǐng)域，視覺和激光雷達已成為該環(huán)境下常用的自主感知與導(dǎo)航手段。

　　無論是激光雷達還是視覺導(dǎo)航，主營業(yè)務(wù)主要來自四大市場，分別是工業(yè)自動化、智能基礎(chǔ)設(shè)施、機器人和汽車。

　　從應(yīng)用上來看，激光雷達起步較早，在激光問世后的第二年，即1961年，科學(xué)家就提出了激光雷達的設(shè)想。自20世紀(jì)70年代末以來，激光雷達就開始用于坦克、火炮、艦艇和飛機的火控系統(tǒng)，其精確測距、精確測速、精確跟蹤的優(yōu)點，在軍事領(lǐng)域廣受青睞。

　　當(dāng)時，因其成本昂貴，在民用上應(yīng)用不多。今天，隨著成本的下降，激光雷達應(yīng)用逐步廣泛，無人駕駛行業(yè)、服務(wù)機器人行業(yè)、車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、智能交通、智慧城市領(lǐng)域都有其應(yīng)用，激光雷達與無人機配合，還可繪制海洋、冰蓋和森林的地圖。

　　視覺傳感器作為后來者，以其視覺感知及導(dǎo)航算法、體積較小等優(yōu)勢，在小型無人車、小型無人機等無人系統(tǒng)上進行了驗證，效果良好，在小型化無人系統(tǒng)上得到了廣泛應(yīng)用。

　　量產(chǎn)，是應(yīng)用的一個重要指標(biāo)，出色的性能+較小的體積+成本優(yōu)勢，是大規(guī)模量產(chǎn)應(yīng)用必然條件，只在車間里的測試，不叫應(yīng)用。由于視覺導(dǎo)航的技術(shù)實現(xiàn)難度要高于激光導(dǎo)航，因此當(dāng)前在智慧物流，工業(yè)自動化、服務(wù)機器人上，激光方案的應(yīng)用居多。

　　然而，視覺導(dǎo)航更適用于識別較為復(fù)雜的環(huán)境，通過攝像頭獲取并分析障礙物數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確判斷障礙物的尺寸品類，從而規(guī)劃出更適合的路線，且成本低廉，應(yīng)用范圍會逐步擴大。

　　兩種導(dǎo)航系統(tǒng)各有利弊，最優(yōu)的選擇是激光導(dǎo)航與視覺傳感器融合的方案應(yīng)用，在識別、避障方面都有顯著提升。掃地機器人的明星產(chǎn)品石頭T7pro、科沃斯T8AIVI都是二者導(dǎo)航技術(shù)的融合。

　　百度Apollo無人車使用的Pandora[7]感知系統(tǒng),由1臺Pandar40激光雷達和5個環(huán)視攝像頭(4個黑白,1個彩色)組成的視覺感知模組組成。多傳感器的聯(lián)合感知是未來落地的一個重要方向。

　　無論是視覺導(dǎo)航還是激光導(dǎo)航，目前真正成熟的可用資源仍然較為稀缺，未來2-3年內(nèi)成熟落地還會面對很多挑戰(zhàn)。