马斯克说的前置雷达其实就是毫米波雷达。 毫米波雷达和激光雷达的区别在于载波波长不同，毫米波雷达比激光雷达精度低、可视范围的角度也偏小，但毫米波雷达和摄像头这一对的组合，成本上远低于激光雷达。

　　事实上，大部分传统车企（如宝马、福特等）在自动驾驶这件事上，是用摄像头加毫米波雷达的组合的。 和无人驾驶不同，自动驾驶必须有驾驶员在场，属于更低级别的智能驾驶。特斯拉的自动驾驶也是采用的摄像头加毫米波雷达。马斯克对激光雷达做出这样的判断，或许有自己的出发点。

　　激光雷达目前的瓶颈就是一个字：贵。举个例子，Google 无人车目前使用的激光雷达，售价高达 8万美元。

　　要想把激光雷达成本压下去，无非通过三条路：

　　第一， 用没那么好的激光雷达。比如用低线数激光雷达，配合其他传感器，组成低成本的感知系统。激光雷达的线上都是探测点，线越少代表着探测点越少、越不精准，同时成本更低。然而，低成本的感知系统意味着 对无人车本身的计算能力有更高的要求。

　　第二， 把产量提上去实现规模效应。2015 年年初，激光雷达的主要厂商 Velodyne 宣布接到了福特激光雷达的大订单。 总裁麦克·耶伦说，“如果一次性大量购买 VLP 32（注：Velodyne 的一款新激光雷达），比如说，100 万台，那么这款激光雷达的单品售价会降至 350~500 美元之间。” 然而，事实上，整个 2015 年，Velodyne 出货量不到 5000 台。 在无人车普及之前，看上去这条路也行不通。

　　第三， 用一种叫做固态激光雷达的东西。激光雷达中，最昂贵的成本是机械旋转部件，如果把这个部件替换为电子设备，就是固态激光雷达——这似乎是一条可行的路。

　　机械式的激光雷达，带有旋转部件，水平视角能够达到 360°。而固态式的激光雷达，没有旋转部件，水平视角小于 180°——一个雷达不够，多加几个就行了，可视范围也能一样。

　　固态激光雷达的出现，能一次性解决两个问题：体积和成本。机械式激光雷达的旋转机械部件又贵又占地方。而固态激光雷达抛弃机械部件，转用电子扫描代替，因而体积更小，更易在车内集成， 并且成本更低。举个例子，美国新兴激光雷达公司 Quanergy 开发的固态激光雷达，计划 2017 年底量产，媒体公开材料上说，单个售价仅 250 美元。

　　在激光雷达的版图上，原本只有一些老牌公司如瑞士 Leica 致力于为飞机制作激光雷达。感谢无人车市场的蓬勃兴起， 一些针对无人车的激光雷达企业应运而生，比如：美国的 Velodyne、Quanergy、 TriLumina，德国的 Ibeo、以色列的 Innoviz、加拿大的 LeddarTech。

　　而中国本土的激光雷达企业，与国外相比在技术上仍有较大差距，拥有核心技术的不多。限于技术难点和硬件成本高，多数企业主要代理生产，或者“贴牌” 生产。总体来说，国产低精度的激光雷达在无人驾驶这类高端市场动静不大，反而在扫地机器人这类中低端市场取得了突破。

　　深蓝选择了国外的一些代表性新兴激光雷达企业，作为盘点与大家分享。这些企业都拥有成熟的激光雷达产品，或者是能提供相对先进的激光雷达技术。

　　Velodyne

　　在激光雷达领域，Velodyne 最资深。 2007 年第三届比无人车挑战赛最终完赛的 6 支车队中，有 5 支使用的是 Velodyne 生产的 64 线激光雷达，包括最终的冠亚军卡内基梅隆大学车队与斯坦福车队。

　　Velodyne 官网，激光雷达产品展示。

　　Velodyne 老本行其实是做专业音响。2016 年年初，激光雷达这条业务线剥离出来，自成 Velodyne LiDAR 公司， 目前有包括 Velodyne 16、32、64 线雷达三个系列，已与 25 个不同的无人驾驶汽车项目合作。

　　福特汽车公司与 Velodyne 的合作已超过 10 年，在 2016 的 CES 展览上，Velodyne 借福特的展台展示了他们最新的产品：新型固态混合激光雷达 Solid-State Hybrid Ultra Puck Auto。这项产品的尺寸与之前 16 线的差不多，但线数翻倍，可以满足大多数无人驾驶场景的要求。