刚刚成立独立公司 Waymo的谷歌有着大量竞争者，各家公司的自动驾驶汽车正在道路上不断进行实验。在匹茨堡的一次成功试运行之后，Uber 在 12 月 14 日启动了它在旧金山市的「自动驾驶汽车」项目，这个决定迅速陷入了有关法规的争议——Uber 还没有拿到无人车的许可证。但 Uber 坚持认为这是不必要的，因为目前运营的每一辆车都有备用驾驶员随时准备在危险时接管控制（12 月 22 日，Uber 在旧金山的所有16辆无人车被当地车管局责令停止运营）。通用也刚刚宣布他们正在密歇根州进行自动驾驶汽车试验。对于这些试验型车辆来说，有一件事显得尤为重要：汽车操纵系统需要有可靠的视觉。

　　目前还没有任何一个人造系统可以和人类的双眼与大脑媲美，开发者们必须寻找妥协的方案。这就是为什么工程师们正在使用巨大的支柱与鼓包来承载用于扫描道路情况的传感器。在存在多个传感器的情况下，假如一个传感器没有探测到危险情况（如驶来的汽车或横穿马路的行人），其他传感器可以察觉到它，并发出指令让汽车做出回避动作。

　　目前的自动驾驶汽车主要使用三种传感系统——摄像头、超声波探测器和雷达——它们是便宜并且易于部署的。第四种方式：Lidar，采用激光扫描和测距来建立车辆周围环境的详细三维模型。Lidar 图像具有高度准确性，这使得它可以与前三种传感器方式相提并论。然而激光传感器面临体积过大的问题（看看谷歌自动驾驶汽车的车顶，Uber 也是一样），同时，它的机械结构非常复杂，造价堪比承载系统的汽车本体。

　　目前，一些厂商正在开发更小、更便宜的激光雷达系统。其中最有前途的是一种基于硅芯片的小型化设计。它的原型已经交付各大汽车零部件供应商（如 Delphi 何 ZF）开始生产。如果一切顺利，在三年以内激光雷达芯片就会出现在量产车上。

　　

　　摈弃旧方法

　　带来新一代微型激光雷达 lidar 的是英飞凌（Infineon），一家德国芯片制造商。这家公司是雷达探测器芯片的最大生产商之一。雷达通过发送无线电脉冲并接受被反射的信号工作，发射和接收到反射之间的时间延迟被用于计算和被探测物体之间的距离。如果对象是移动物体，它的速度也可以被测定（通过多普勒效应）。

　　在 15 年前，雷达传感器是一种需要定制的设备，每套售价约 3000 美元。英飞凌开发了一种新的方法，使用半导体行业常见的硅制造工艺，并将雷达的许多功能集成到单个芯片上从而提高性能，这种设计使传感器的价格迅速下降到几百美元。雷达芯片不仅是自动驾驶汽车的重要部分，并且已经越来越多地应用在常规车辆中，用于提供诸如自动紧急制动等安全配置。

　　Lidar 与传统激光雷达有着相似的发展历程。激光雷达是在 20 世纪 60 年代激光实用化后发明的。它通过使用激光束扫描特定区域，随后接受光反射测定与物体的距离。由于光具有比无线电波更短的波长，很容易被小型物体反射，激光雷达可以探测到被雷达错过的物体。激光雷达正被广泛用于地图测绘，测量大气条件，以及扫描事故和犯罪现场等工作。

　　通常，激光雷达使用旋转镜面来引导其激光束，发出的光束在人类不可见的光谱近红外部分。商用激光雷达价格可达 5 万美元左右，而目前最为畅销，但较小、功率较低的版本售价约为 1 万美元。许多激光雷达制造商，如加州的 Velodyne 公司，正在试图开发所谓「固态」激光雷达，这是一种更为小型化的版本，取消了所有运动部件。一些研究人员正在尝试使用激光闪烁代替常亮光束，并利用芯片上的微型传感器阵列捕获反射。

　　英飞凌公司有着自己独特的思路，他们使用了不同种类的发射器，并使用了微机电系统（MEMS）。这种特殊的 MEMS 是英飞凌在 2016 年 10 月收购的荷兰公司 Innoluce 开发的。该设备由一个椭圆形的反射镜组成，尺寸为 3mm×4mm，被整合在硅芯片上。反射镜连接了致动器，可以改变激光束的方向。英飞凌表示，这种设计允许激光器使用全功率集中扫描，同时，它使用了闪烁系统。

　　「MEMS lidar 可以每秒收集 5000 个数据点，其扫描范围可远至 250 米，」英飞凌汽车传感及控制部门负责人 Ralf Bornefeld 说道。尽管这套设备仍然有反射镜，但 lidar 拥有和其他硅芯片一样的可靠性。在大规模生产的情况下（例如附加在挡风玻璃上），MEMS lidar 在汽车制造商端的成本可以低于 250 美元。这些小型激光雷达同时也可用于其他应用，如机器人和无人机等领域。

　　包括 Bornefeld 在内的很多工程师都认为，未来的自动驾驶汽车将使用多个微型激光雷达，普通雷达，超声波传感器和摄像头组成阵列。「每种传感器系统都有自身的优缺点，」Bornefeld 说道。「高效地整合它们才能为自动驾驶汽车提供安全保障。」

　　雷达可以精确地测量距离和速度，并在黑暗或浓雾的环境中正常工作——此时摄像头无法获取有效信息，但雷达产生的图像不够精细，难以让计算机系统进行分类。另一方面，有一些材质（如橡胶）会吸收而不是反射雷达波，从而让雷达无法探测，造成安全隐患，此时摄像头的优势就显现出来了。摄像头可以捕获高分辨率图片，以供人工智能软件进行分析，然后应用图像识别技术来识别需要避免的对象。Lidar 具有在黑暗中探测小型物体，并收集高分辨率图像的能力，但可能无法穿透浓雾。在未来的无人驾驶汽车上，超声波探测器仍然将发挥作用，这种价格便宜的探测设备可被用于制造停车传感器。

　　谷歌，Uber 和大多数汽车制造商都希望尽快应用 lidar，因此他们非常乐于看见这些技术的新进展。但不是每个人都在拥抱激光雷达，伊隆·马斯克和他的特斯拉放弃了这一技术。马斯克认为，在特斯拉汽车上安装的摄像头、雷达和超声波传感器系统的性能正在快速提升，目前还不需要引入其他设备。

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　　伊隆·马斯克也许很快就会改变他的想法。在今年 5 月，一位特斯拉车主在使用自动驾驶模式时撞向一辆货柜车最终身亡。虽然目前的自动驾驶设备要求驾驶者必须把双手放在方向盘上，双眼观察路面（现在谷歌 Waymo 和 Uber 自动驾驶汽车上的预备驾驶员也是如此），但在这次事故中，特斯拉汽车的摄像头和雷达都没有发现挡在面前的货柜车——它被漆成白色，和当时的天空几乎融为一体，也许系统把货柜车识别成了其他的什么东西，如横跨头顶的交通标志。在这种情况下，lidar 是否会获取正确的信息？永远没有人会知道。但是，当越来越多的无人驾驶汽车在道路上展开冒险的时候，拥有更多的鼓包和探头总会让乘客们更加安心。