作者：Mark

出品：紅色星際（ID：redplanx）

頭圖：一汽集團與速騰聚創合作圖片

今日風和日麗，晴空萬里，但今天的比賽卻非常殘酷。

有請今天參加“跨大步”的2家公司，禾賽科技和速騰聚創。2位作為激光雷達領域的兩位佼佼者，在過去5年中國激光雷達的發展歷史中留下了燦爛的腳印。

先請2位佼佼者介紹一下自己。

禾賽第一個講話，我們為什么叫禾賽科技呢？因為我們的第一個辦公室在美國硅谷圣何塞，2014年搬到上海，所以就以這個地名取了禾賽這個名字。

包括我們的競爭對手Velodyne在圣何塞也建有激光雷達生產基地，可以說這個地方就是激光雷達的圣地。

速騰聚創鄙視的看了一下，說道，我們之所以取名叫Robosense，是希望可以提供低成本，小型化的無人駕駛傳感器，所以我們叫Robosense，中文名叫速騰聚創。

裁判喊道，在比賽開始之前，我再問最后一個問題。你們為什么加入激光雷達創業大軍。

速騰聚創一馬當先講道，此前我們產品主要用于靜態測繪，2015年末和2016年初，我們看到了自動駕駛汽車行業爆發的前兆。在對團隊和市場進行了雙向評估后，我們下定決心轉型研發針對無人車的多線激光雷達。

無人駕駛的大方向沒有人不認可，特別是資本市場。我們根正苗紅，從名字到業務，都和是激光雷達相關的。

禾賽說話變得小心多了，我們之前是做激光氣體檢測的，包括天然氣和霧霾檢測，做著做著感覺到這個行業天花板太低。我們都是斯坦福大學畢業的，不可能做個幾千萬的市場，而且還是偏DIY的產品，需要很多的手工調試。

我依然清晰的記得一個場景，那天下著雨，我們幾個吃著盒飯，在大街上調試無人機氣體檢測，場面相當凄涼。當時我們團隊就覺得業務必須轉型了。

我們也認同無人駕駛這個賽道，很長而且很大，那時我們團隊突然都謎之自信，認為我們可以做好激光雷達這個產品。

聽完2位選手的賽前發言，裁判喊道，廢話不多說，比賽馬上開始。今天的比賽沒有那些條條框框的東西，主要看興致，誰吹的牛大，并且還能把吹的牛給實現了，誰就是今天的King。

我們最終目標是Tier 1

今天我們參加的是室內“跨大步”比賽，最遠距離是10步。首先我們先看一下各家的戰略，再決定誰先開始第一步。俗話說，戰略和愿景是公司可以做大做強的根基，沒有價值觀的公司注定是走不遠的。

速騰聚創先講道，我們從2016年開始，對標的就是Mobileye，要做激光雷達圈的Mobileye。

裁判驚嘆道，你說的是那個被英特爾153億美元收購的Mobileye公司？

速騰聚創點點頭，裁判喊道，你可以直接走到第十步（終點）了。你這么牛逼的戰略完全可以不用參加這場比賽，你就是激光雷達界的King。

禾賽不解的說，憑什么啊？憑什么啥都還沒做，就說做一個中國版的Mobileye，直接就當了King了。

裁判反問道，你們公司的戰略是什么啊？

我們公司的戰略是做中國版的Velodyne，把Velodyne趕出中國市場，再做全球的禾賽。裁判接著說，嗯，你可以走一步了。

裁判繼續反問，做中國版的亞馬遜牛，還是做中國版的eBay牛？很多公司從最初定位就決定了這個公司未來的發展。目標和參照物一定要選好，否則公司在之后的發展就會偏航，公司剛開始制定戰略的時候可以定得高一點。

不過話說回來，我是很公正的，吹牛可以，關鍵看公司做的怎么樣，如果做的很爛，我直接把速騰聚創從第十步拽回來，甚至拽到你身后都沒有問題。

一邊安慰禾賽，一邊聽速騰繼續講。

Mobileye作為近30年唯一拼出來的Tier 1公司，其價值不言而喻，要不英特人為什么150億美金收購？而Velodyne雖然作為激光雷達的老大，嚴格講他的產品并不是工業品，而是工藝品，所以給不了太多的估值。

（速騰聚創發展圖片）

我們速騰聚創的目標就是做激光雷達行業的Tier 1，從公司轉型做激光雷達那天起，我們團隊就按照1:1的比例在研究激光雷達的同時，配套AI軟件。80人做激光雷達硬件，70人深耕基于激光雷達的點云算法。

有AI配套的激光雷達和沒有配套的激光雷達差異很大。

我們在和很多客戶的溝通過程中發現，激光雷達與算法之間存在相互制約的問題。沒有點云算法，激光雷達硬件條件再好，也沒法為后面的決策提供支持；如果激光雷達沒有輸出理想的點云數據，靠算法去填補硬件的坑，不僅會增加計算量，穩定性也無法保證。

我們通過軟件AI算法，激光雷達的威力被發揮到最大，我們也很少和客戶定制激光雷達。像禾賽他們就和我們不一樣，定制的激光雷達比例就很高，最近他們也在與百度和滴滴定制新一代激光雷達，如果一個產品有太多的定制需求，量產就會成為一個問題。

特別是對于我們立志做Tier 1部件的公司。對于L4級自動駕駛公司而言，他們可以不關注這些，因為他們有足夠的軟件研發能力，有時候搭配AI算法反而會成為他們的累贅。

但是對于傳統主機廠而言，或者對于低速無人車而言，他們的研發能力沒有那么強，有時必須要求我們帶有自處理的點云軟件，這樣可以減少客戶后期處理的負擔。

Mobileye因為圖像識別智能感知算法的優勢，令大量車廠擯棄傳統Tier1所提供的前置攝像頭，最終EyeQ獲得巨大的市場份額；盡管Scala只有四線，但奧迪仍然選擇了他們提供的系統方案。

我們的目標就是要做這樣的。

裁判說道，禾賽你們為什么沒有做呢？

我們當時也想過做軟件AI算法，一方面我們的人手不夠，當時我們不到100人；一方面是因為我們的客戶都是L4級自動駕駛公司，他們軟件研發能力很強，根本不需要我們做這樣的軟件。

最主要的一點是我們做的40線和64線激光雷達，制造過程中需要大量的手工調試以及工程師的深度參與。不像速騰聚創他們做的是16線的，難度比我們低一倍多。

各種各樣的原因吧，我們就延后這個業務。

聽速騰聚創這么講，很牛啊，但是我們只有十步的比賽場地，要不你站在第十步的終點線上吧。

速騰聚創繼續吹著自己的戰略。如果想真正成為Mobileye這樣的公司，除了AI軟件外，還必須自研芯片。我們內部專門討論過這個問題，如果不進行提前部署，萬一哪天有公司做出芯片級的激光雷達，我們就會很危險，甚至被競爭對手替代。

Mobileye EyeQ系列芯片正是由于在圖像識別感知算法上具有優勢，才令該系列芯片在 ADAS 市場上獲得了巨大的市場份額。對于OEM廠商而言，這種融合的做法能夠減輕ECU的運行負擔，達到降低空間和成本的目的。

我們也將我們的智能感知算法寫入芯片，嵌入激光雷達，直接向自動駕駛車輛輸出目標級環境感知結果。內置AI算法和專用芯片的激光雷達能同步輸出高精度的定位和障礙物檢測等駕駛環境信息，對于L3和低速駕駛無人車有很大幫助。

在自動駕駛和ADAS行業，自研芯片是很重要的，就像特斯拉拋棄Mobileye之后，選擇自研芯片，因為特斯拉不想讓自己的數據被Mobileye芯片收集。我們也通過全球6-7萬臺的激光雷達，構建了中國最大的激光雷達數據庫。

芯片和A計算法讓我們快速壘砌足夠高的護城河。

在這里，我必須延伸一下，為什么激光雷達數據感知系統比視覺激光雷達系統有更多優勢，也更適合Tier1。

目前我們在用的攝像頭視覺如果采用360度的全景，它的畸變會比較嚴重，這樣它后續的計算量就會比較大，但是機械激光雷達可以實現360的三維無損空間建模。

像速騰現在的32線激光雷達一秒的輸出數據量不到三兆，但是視覺圖片一張就有好幾兆，一秒能輸出20張圖片甚至更高，所以從這點上看，視覺的數據量毫無疑問會比激光雷達輸出多得多，處理難度也更大。

另外，視覺激光雷達系統容易受到環境光照的影響，它主要依賴紋理色彩工作，如果兩邊都是白色的墻，它是無法實現定位制圖和判斷的（這就是為什么特斯拉撞上了白色的貨車）。

綜合而言，激光雷達數據感知系統比視覺激光雷達系統有更多優勢，也更適合Tier1。

為此我們建立了2套激光雷達系統套件，機械激光雷達套件和混合固態激光雷達套件。

我們和Webasto合作開發了一套固態激光雷達系統，裝載在車頂上，主要面向L3級量產自動駕駛車輛，未來將會用在更多的車型上，包括我們的合作伙伴一汽，上汽和北汽。

（混合固態激光雷達圖片）

同時我們也學習Waymo的自動駕駛激光雷達組合方案，制作了一套機械激光雷達套件系統RS-Fusion-P5。頂置1顆性能爆表的長距離激光雷達，前后左右4顆近距離補盲激光雷達，從近到遠，實現激光雷達三維感知的全方位覆蓋。

每秒輸出超460萬個掃描點，環境信息極其豐富，通過先進的AI感知算法，車輛可以準確識別全方位的障礙物。這套方案已經在AutoX L4車型上實驗。

我們團隊討論過，激光雷達融合是實現ASIL-D感知的關鍵，所以高度集成，高度可靠的零部件非常重要，我們的目標就是做Tier 1。

裁判驚嘆道，你們真的是太猛了，吹過的牛皮都實現了，但是現在你們已經站在終點線了，再往前走，就要上墻了。速騰回答，我們愿意，只要能在行業領先，上墻算什么。

裁判哈哈哈大笑起來，為了保持公平，我們需要照顧一下禾賽。禾賽你們2016年是怎么考慮的，為什么最開始不做中國版的Mobileye？

合力大戰Velodyne

禾賽說道，主要原因是當時我們犯了一個錯誤，最先做了一款32線激光雷達。那個時候應該說只有16線和64線的市場，做32線就是個雞肋，16線是低線束主流，而64線是高線束主流。做完32線，發現我們做錯方向了，但是速騰那時已經推出了16線，我們被迫做64線，但是現在看還是做的不錯的。

而且我們團隊也認為，未來5年無人駕駛還是主流，高線束激光雷達還會占據最大的市場，目前看至少證明過去5年我們的判斷是正確的，可能未來5年這個判斷就不對了。

而且當各家創業公司處在同一起跑線下，誰做的線束越高，誰在資本市場獲得的勢能也就越大，獲得的關注也越多。因此我們做了等效64線的40線激光雷達。

其實我們也想做成Mobileye模式，公司也于2017年底成立芯片部門，自主設計芯片，并根據我們產品上積累的系統需求定義芯片參數。但是開發速度太慢，主要是因為我們團隊的大部分時間都用在了64線激光雷達上。

現在過去的優勢現在變成了桎梏。就像一艘大船一樣，方向錯了，如果沒有破釜沉舟的信心，是很難調轉船頭的。

（禾賽科技未來大樓）

速騰接過禾賽的話，我們在2016年也陷入了艱難的選擇：量產多少線的激光雷達？

但是從市場角度看，自動駕駛未來肯定是先從限定條件自動駕駛逐漸轉變為無條件自動駕駛，從低速場景向高速場景依次落地。

比如特定場景物流車、低速園區車、特定領域公交車等，對這些限定條件下的自動駕駛車輛，16 線激光雷達完全能滿足需求（低速、周圍環境簡單）。而且這些需求的數量非常龐大。

而對高速自動駕駛來說，受限于技術、政策等因素，落地時機還未成熟。從技術角度看，高線束激光雷達后續量產很難：因為線束高，角分辨率低，64 線激光雷達在生產效率提升和質量把控要求更高，而16線的更好量產

所以我們選擇了16線激光雷達，我們速騰的規劃是先量產16線，接下來是32線以及后面會量產固態激光雷達。幸運的是，當時禾賽沒有做16線，感謝他們做了32線（心里暗喜），這樣我們就具有先發優勢和規模優勢，我們當時就判斷，高線束激光雷達市場只能越做越小，市場空間會被不斷擠壓。

裁判插話了，我很好奇你們是怎么將國際巨頭，擁有幾十年沉淀的Velodyne攆出中國的？

速騰接著說，我們16線的產品在每秒出點數和精度方面完勝Velodyne。16線剛發布的時候，我們是7天包退換。所以只要有客戶提出不滿意，不論是本身的質量問題還是“磕著碰著了”，速騰全都包換新。

我們團隊當時都不敢去統計會不會虧錢，虧了多少錢。禾賽他們我聽說是提供24*7服務，我們的服務要遠遠高于Velodyne。低線束領域更好打一些，加上我們還有AI算法，在16線這個領域，Velodyne根本不是我們的對手。

由于是進口銷售的原因，Velodyne的產品在成本、售后服務上逐漸處于劣勢，因此在2018年和2019年價格戰中丟失了很大一部分市場。

未來我們不光要做固態激光雷達，也要進軍高線束機械激光雷達。目前我們的產品16線產品等效32線Velodyne產品，32線等效64線產品（速騰的 32 線產品采用中間密兩邊疏的激光頭排列方式。）。

目前高線束產品發展已經有加快的趨勢。我們也順勢推出了80線和128線激光雷達。未來64線市場我們用80線激光雷達去打，這塊市場我們肯定是要吃下的，未來我們和禾賽在128線市場必有一場惡戰，我們打算采用Waymo的套件策略，1配4（1顆128線和4顆近距離補盲激光雷達）的方案來做這個市場。

（機械激光雷達圖片）

正如上次講的，傳統的策略在已有市場上已經不起多大作用了，我們的策略就是偷襲，田忌賽馬的方式來侵略這個市場。

禾賽反駁道，你們速騰之前不是喜歡激光雷達耦合方案，把4個16線雷達的點云數據結合起來，達到Velodyne 64線的探測效果。把2個64線雷達耦合起來，當做128線用。現在怎么不做了？

你們這個方案就是逆時代潮流，傳感器現在是越少越好，多激光雷達耦合是在增加自動駕駛處理負擔，增加功耗和計算能力。

裁判驚詫道，是嗎？速騰你們退一步，不用老是趴在墻上了。

而且車規級這個標準是相對于乘用車而言，對于目前自動駕駛研發項目和低速自動駕駛應用，現在的產品是沒有問題的，所以暫時還談不到維護問題。機械激光雷達的車規量產還有很多路要走，不是弄個4加1就可以吹牛說的是行業解決方案。

你們想要偷襲我們的大本營，沒有那么簡單，這個辦法我們幾年前就用過了，現在我們有一套非常精密的應對策略，只是現在不方便透露，歡迎來和我們相戰。

激光雷達一決生死

裁判問道，你們怎么看固態激光雷達？

速騰笑了笑，說道固態激光雷達，我們最有資格講話，我們的M1將馬上成為世界上第三款通過車規的混合固態激光雷達。固態激光雷達由于符合小型化、低成本化等特點，是未來的趨勢。

第一款是法雷奧與Ibeo共同開發的機械式激光雷達SCALA。經過多年的測試和驗證，于 2017 年實現量產，被應用在奧迪A8車型上。第二款是鐳神CH 32混合固態激光雷達，于去年獲得了全球第二個車規認證，已被應用于東風Sharing-VAN L4級自動駕駛移動出行服務平臺。第三款就是我們提供的結構精簡的M1混合固態激光雷達。

我們認為機械式是第一代，MEMS是第二代，Flash是第三代，OPA可能是第三代或者第四代的一個方向。

MEMS是五年前大家在討論固態激光雷達路線時認為最快落地的方案，實際上的確是，我們很多客戶已經在用了。

FLASH因為元器件問題，長距離雷達可能還要等幾年性能才符合主機廠；OPA受制于工藝和技術限制，目前都只能做很多的短距雷達，未來能否做長距離都還是個疑問。

我們現在做的就是MEMS方案，售價在2000美金以下。傳統機械式的激光雷達，16線采取16個發射器，32線要采取32個發射器，MEMS這種固態雷達就不一樣，激光發射接收器就只有一兩組，但是掃描效果等效甚至超過百線傳統機械雷達，物料成本、裝配成本、校準調試成本都很低，容易量產。

（速騰聚創混合固態激光雷達）

而且它的零部件都可以變成幾塊芯片，做成車規級完全沒問題，量產性能非常強。

當然車規認證只是固態激光雷達的開始步驟，還得獲得車企合作訂單，否則就是自嗨了。我們速騰車規級MEMS固態激光雷達M1已經連續獲得全球多個量產車型定點合作訂單，包括一汽和通用汽車，功能安全方面，速騰聚創嚴格遵守ISO26262技術安全要求。

從Demo到各個Sample階段，批量生產前不同的產品節點對激光雷達結構、硬件、軟件與測試驗證和可靠性均提出了不同階段的需求，對于車載激光雷達而言，任何新的平臺設計均需要幾年的時間才能從概念走向真正穩定量產階段。

在激光雷達歷史上，這個過程都是以年為單位的，特別是固態激光雷達。所以我們過去五年積累了超過500個專利，80%都在固態激光雷達，來確保我們的產品在市場上有一定先進性和專利優勢。

目前我們在美國有個芯片研發基地，在歐洲有1個車載研發中心，未來我們還要在長沙建立一個車路協同研究中心和智能座艙研發中心。除了車載激光雷達領域，我們還會衍生到車路協同和智慧交通領域，最終形成一個大激光雷達產業聯盟。

好好好，你們厲害，你還要趴在墻上，還是就站在終點線上。速騰回答，我們肯定要趴在墻上啊，這么多年風風雨雨都走過來了，還怕這一時半會。

禾賽，我聽說你們也在布局，裁判問道。

對，禾賽回答，我們除了在2017年推出芯片研發部門外，也于同年成立了固態激光雷達研發中心，并于2019 年1 月推出了基于微振鏡方案的激光雷達 PandarGT。

最近我們也將推出基于轉鏡方案的PandarST（搭載公司自研的V1.0芯片），保障性能的同時提高可靠性并控制成本。同時在2019年就開始拉攏博世集團投資，雙方將在 ADAS領域的激光雷達產品開展合作。

我們這邊的融資之前更多的投資機構和自動駕駛公司，不像速騰他們的投資人更多是產業公司（菜鳥無人物流車，北汽L3車型等）。我們也意識到這個問題，我們如果想做固態激光雷達，必須要有更多的主機廠或者低速自動駕駛公司的投資，這樣更方便我們開展業務。

像最新一輪融資，我們就改善很多，和造車新貴小米集團，無人物流車公司美團一起綁定在一起，為下一步固態激光雷達一起研發和開展業務打開了合作的空間。

從2020年下半年我們就意識到行業在逐漸發生變化，包括本次上市融資我們的目標也是Tier 1。融資主要用于“智能制造中心項目”、“激光雷達專屬芯片項目”、“激光雷達算法研發項目”三個項目，說通俗點就是，激光雷達產業鏈建設，激光雷達AI算法和激光雷達芯片研究。

我們也明顯感覺我們的布局總是慢人一拍。這次融資的3億美金，我們將全力向激光雷達Tier 1商邁進。

（壁虎上墻圖片）

現在我們三頭并進，固態激光雷達研發我們在加速，AI算法和激光雷達芯片也在加速開發和升級，雖然我們目前的布局還不能和速騰聚創相比，但我們對未來充滿信心。

未來速騰聚布局的，我們也要有，而且還要超過他們，我們也要上墻。

好，禾賽科技可以往前走3步了。今天的比賽我們先告一段落，1年之后我們再比。

今天的King，就是趴在墻上不愿下來的速騰聚創。

1年后再見！

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