激光雷达和纯视觉的战争还在继续。
作者｜张麟
还远没有到激光雷达党欢呼的时候。
3月，随着禾赛科技公布2024年报，全世界第一家也是唯一一家实现全年盈利的激光雷达上市公司诞生，为了这个盈利目标，禾赛科技奋斗了十年。
但极大的出货量和不高的盈利水平，让禾赛科技仍感受着强烈的竞争压力。对于禾赛科技来说，产品迭代、控制成本、扩大利润空间、实现长远发展仍是未来的主旋律。
而对于整个激光雷达行业来说，还远没到上岸的时候，即使相比于几年前，激光雷达已经实现了超过9成的降价，但大量的激光雷达企业仍在亏损。
同时，降价也带来了激光雷达核心性能的停滞，这种变相的减配是科技普惠下的副作用。
市场端来看，也并非所有车企都坚定地选择了激光雷达路线。例如除了坚定不移鄙视激光雷达的特斯拉，小鹏等部分国产新势力车企也更偏爱纯视觉路线。
尤其是小鹏，进入2025年后，这个曾经的激光雷达的拥趸车企，正在停止将激光雷达搭载到自己的新车型或改款车型上，有点“开历史倒车”的味道。
只是在激光雷达大降价的现在，车企讨厌激光雷达的理由已经变得更加复杂。
就像某自动驾驶方案供应商员工小林对「甲子光年」说的那样：“长期来看，激光雷达可能并不是一个必须要有的东西。”
1.企业亏损和销量猛增
3月11日，“中国激光雷达第一股”禾赛科技发布财报2024年财报，公司2024年营收达20.8亿元，同比增长10.7%；净亏损1.02亿元，在非美国一般公认会计准则（Non-GAAP）统计口径下，不计股权薪酬费用，禾赛科技2024年全年净利润为1370万元，而上一年净亏损为2.413亿元。
至此禾赛科技成为了是全球首家，而且是唯一一家实现全年盈利的上市激光雷达企业，也是全球首家全年经营和净现金流为正的上市激光雷达企业。
同时财报数据显示，2024年，禾赛科技激光雷达总交付量约50万台（501889台），同比增长126.0%；其中第四季度交付量达222054台，同比大幅增长153.1%。
但值得注意的是，在如此巨大的交付量的前提下，禾赛科技2024年的净利润只有1千多万元，只比2023年多挣了两亿多元，而这已经是目前全球激光雷达头部企业能做到的最好成绩。
禾赛科技的盈利水平，体现出整个激光雷达市场处于“未老先卷”的状态，价格战就是最好地证明。
数据显示，禾赛2019年其激光雷达的平均售价是1.74万美元（约合人民币12.27万元），2023年降到了3200美元。
而速腾聚创的用于ADAS应用的激光雷达的平均单价，在2023年第一季度到2024年第一季度的一年内，就由4300元降到了2600元。
而且速腾聚创还曾表示，今年部分新产品的成本将降至200美元以内，也就是千元人民币的水平。
无论是行业老大禾赛科技，还是其他规模稍小的激光雷达供应商，都在尽办法压低成本，在这个过程中，最大的受益方是车企。
根据盖世汽车研究院的数据，激光雷达装机量的国内渗透率由2022年的0.5%快速增加至2024年的5.5%，2024年1-8月装机量已达83万台，相较于2022年增加了72万台。
不仅是装机量的提升，一辆车上搭载的激光雷达数量甚至也越来越多了。
比如华为方面，就快正式发布的尊界S800更是搭载了4颗激光雷达，除了一颗主视觉雷达和两颗侧向雷达外，还有一颗后向补盲激光雷达。真正做到了360°无死角、全方位的激光雷达覆盖。
同时，搭载激光雷达的车型的售价也在极速下降。
盖世汽车研究院统计数据显示，2022年激光雷达搭载的核心价格区间为40-50万元，2023年为35-40万元，2024年1-10月降为30-35万元。
而在3月10日，零跑在杭州举办了新车B10的预售发布会，宣布B10搭载激光雷达并支持高阶智驾功能的版本，预售价格只要12.98万元。
目前业内的普遍共识是，激光雷达能够继续依靠规模摊薄成本，让价格实现进一步下降。
2.降价的背后是简配
成本曾是激光雷达的原罪。
但随着技术进步，尤其是固态化设计和芯片化集成的应用大幅简化了激光雷达的生产过程，激光雷达开始变得便宜甚至廉价。
早期的机械式激光雷达，发射模块和接收模块都都安装在旋转部件上，通过电机和转台带动激光机结构整体360°旋转，从而实现全方位的环境感知。
机械式激光雷达有几个问题，一个是体积太大，几乎没人愿意把它安装在普通家用车上。
另一个问题是，由于硬件数量和结构特征的限制，机械式激光雷达没有太大的成本优化空间，所以成本长期维持在1万美元以上，在智能驾驶技术发展初期，这并不是普通车企和普通车型能用得起的。
但半固态激光雷达的大规模应用，让产品的整体成本开始降低。这个过程中，既有技术进步推动的降本，也有性能简配带来的降本。
比如激光雷达线数是一个重要的性能指标，代表着激光雷达能够发射和接受的激光束数量，线数越多意味着激光点云越密集、雷达能够探测到更清晰、更完整的物体轮廓。
而通过扫描结构的革新，激光雷达厂商能够使用少量的激光模块实现高线数扫描。
例如2021年8月上市的小鹏P5搭载的Livox车规版激光雷达采用了旋转棱镜结构，其只有6组收发器，却在100ms积分时间里达到了与144线机械旋转式激光雷达相同的点云效果，成本大幅降低。
目前大规模上车的半固态激光雷达采用的转镜、MEMS振镜结构方案，都通过简化扫描结构实现了激光模块数量的降低，尤其是转镜结构，其仅需一束光源，就可以完成此前需要若干个激光模块才能完成的扫描任务。
激光雷达转镜结构示意 来源：网络
另一方面，芯片的集成化也是激光雷达降本的主要途径，将探测器、信号处理等集成到芯片中能够大幅降低传感器物料消耗和制造成本。
比如速腾聚创在MX激光雷达上就推出了量产 SoC 芯片—— M-Core ，其让激光雷达电路板面积优化了50% ，功耗降低了40%，成本相应降低了50% 。
速腾聚创CFO Kelvin Lau曾指出，激光雷达可以通过采用自主研发的专有芯片（SoC）取代标准芯片来降低成本，每个产品大概能节省100-200元。
此外，适当降低或者不提高激光雷达的性能，也是现在激光雷达能够变得便宜的重要原因。
2021年上市的禾赛科技AT128激光雷，其率先搭载在了理想L9上，其主要性能性能为：10%反射率下，探测距离为210米、点频1536000 点/秒、视场角120° x 25.4°。
到了2024年4月，禾赛科技发布了基于第四代芯片架构的超广角远距激光雷达ATX，官方宣传其“不仅体积比 AT128 缩小60%，重量减小50%，同时实现了更远的探测距离、更好的最佳的分辨率、更广阔的视野”。
但对比核心性能参数可以发现，除了功耗、重量和体积，ATX在其他参数上并没有明显提升。ATX在10%反射率下，探测距离为200米，点频为1200000 点/秒，视场角也变成了120° x 20°。
图片来源：禾赛官网
在测试激光雷达探测距离时，一般会选用一个低反射率（10%）物体进行测试，测得的数值也被称为激光雷达标准标准探测距离。虽然禾赛科技在ATX的宣传页上标注出了“最远300m”的最远距离，但测试条件较为苛刻，实际使用意义不大。
所以，虽然ATX上市即爆款，已经在多个车型上定点并开始大规模量产上车，但其核心性能对比三年前的AT128都略有降低。
不仅是禾赛科技，速腾聚创也是如此。其在2024年1月发布了中长距激光雷达M2，其在10%反射率下，探测距离为200米，最远探测距离250米，全局最佳角分辨率达到0.1°×0.1°，点频1575000点/秒。
但速腾聚创2024年4月发布的新一代激光雷达MX，则没有注明官方的标准探测距离，只标注了最远探测距离为200米。
行业预测速腾聚创MX的标准探测距离为150米左右，相较于之前的产品型号同样有所降低，拿来大书特书的仍是芯片的优化和体积的缩小。
或许正是这种性能发展的停滞，让车企有了更多的选择。
3.并非所有人都喜欢激光雷达
即使激光雷达已经实现了低成本的下放，但激光雷达是否应该存在仍是一个值得讨论的问题。
3月13日，小鹏举办了春季发布会，正式推出2025款小鹏G6和G9，相较于老款车型，全面取消了激光雷达，其搭载的全新一代图灵AI智驾系统为主视觉智驾方案，配备了26个感知硬件，包括11个摄像头。
同时，小鹏公布了“轻地图、轻雷达、重算力” 的技术架构，并表示后续上新的大部分车型也计划采用纯视觉方案，不再使用激光雷达。
还有一条路走到黑的特斯拉，即使今年年初特斯拉上市的全新版的Model Y，即使激光雷达的价格已经足够低，其激光雷达成本论已经站不住脚，但新款Model Y仍然没有激光雷达。
今年1月，马斯克在特斯拉第四季度财报电话会上依旧表达了对激光雷达的不满，他表示：“显然，人类开车时不会用眼睛发射激光。我的意思是，除非你是超人……人类开车时会用眼睛和大脑神经网络。”
不仅是特斯拉和小鹏，在2024年上市的新车型中，蔚来乐道L60、问界M7 Pro 、智界 S7 Pro等都选择了纯视觉路线。
这种车企在自动驾驶感知策略上的摇摆，很大程度上取决于激光雷达和纯视觉之间的性能比较，相比于在成本上下功夫的激光雷达，视觉算法的快速迭代让车企有了更多地选择。
目前，BEV（Bird's Eye View）+Transformer+OCC（Occupancy Network ）占用网络的感知方案已经普及，尤其是占用网络算法，它能够从多视角的图像中生成车辆周围环境的三维占用网格，判断3D空间中的某个单元格是否被物体占据，从而实现对车辆周围环境的三维重建和深度理解。
占用网络感知示意图 来源：网络
通俗来说就是，通过占用网络，车辆能够在不依赖标注数据的基础上，完成与物体感知，因此在处理异形车辆或障碍物时更具优势 。
通过像素单元格的变化趋势，占用网络也能很好地预测风险，应对“鬼探头”的道路情况，结合毫米波雷达后，也能比较精准地分辨出道路阴影、反光和真实物体的区别。
这已经与激光雷达的感知效果十分类似了。
已经倒闭的极越汽车，其官方就曾表示：通过“B.O.T三向箔”（“BEV+OCC+Transformer”），极越纯视觉方案的3D精度能达到厘米级，比肩甚至超越激光雷达；对运动障碍物的速度识别精度也控制在0.1米/秒误差范围内。
而选择激光雷达路线的车企，在面对纯视觉算法革新时，倾向于将激光雷达作为自动驾驶感知层面的安全兜底。
比如余承东曾表示：“我们坚持用激光雷达，因为激光雷达可以提高安全性。在若干种情况下，摄像头会致盲，看不见，而激光雷达不会。”
但是摄像头真的让人觉得不够安全吗？并不见得。
汽车之家研究院《2023年中国新能源汽车安全发展报告》显示，虽然有超过半数的用户认可搭载激光雷达是更安全的自动驾驶技术路线，但这个比例也仅约55%。
小林也对「甲子光年」表示：“激光雷达要解决的是10%以内极端情况，放到未来更远的维度上，激光雷达可能并不是必须的，视觉感知的能力会越来越强，当然这依赖于视觉传感器和基于大规模数据训练的算法的不断提升。”
激光雷达的寿命和可靠性也是影响车企选择的因素之一。
百度智能驾驶事业群组（IDG）首席研发架构师，IDG技术委员会主席王亮曾表示，受制于先天的器件和成像原理，激光雷达降本后的价格上限，也会是相机的5-10倍，且当中很多的移动部件的耐久和可靠性存疑。
此外，也并非所有资本都看好激光雷达的未来。
3月18日，来自美国沽空机构Blue Orca Capital的一份报告指控了禾赛科技，对其财务数据提出了严重质疑，并表示禾赛科技一直在欺骗投资者，正走在退市的道路上。报告发出后，禾赛科技当日股价一度下跌超7%。
根据《科创板日报》的报道，Blue Orca的报告指出，禾赛向投资者承认，其机器人雷达的毛利率是低毛利ADAS雷达的5倍，但根据其计算，尽管低毛利率的ADAS雷达的收入比例从2023年的40%上升到2024年的62%，但禾赛去年的雷达产品毛利率仍实现了+9%的增长，其认为这一数据并不合理，从而认为禾赛的盈利能力很可能是捏造的。
此后禾赛科技迅速做出了回应表示：“我们已关注到做空机构Blue Orca Capital发布的报告。禾赛始终秉持严格的商业道德标准与合规要求。我们强烈反对Blue Orca Capital报告中的指控，并认为其毫无依据。”
禾赛科技和资本机构的拉扯还在继续，而从更宏观的角度来看，激光雷达是否会长期存在并占据大量市场份额还未可知，激光雷达和纯视觉的拉扯也还将继续。
（封面图：X战警镭射眼）
