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26【本期课题】
智能驾驶与激光雷达。
【栏目介绍】
在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。
【免责声明】
本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。
【本期主持人】
杨永成，峰瑞资本合伙人。
【本期嘉宾】
张忠祥，深圳力策创始人&CEO。
【内容索引】
03:59 新能源汽车近十年的发展波澜壮阔，不仅是中国汽车智能化的历史，也是国产汽车逆袭的历程。
04:25 四个数据代表行业现状：一、中国品牌乘用车占乘用车销售总量的67.7%；二、新能源汽车占中国整体市场46.3%；三、激光雷达在新能源汽车的搭载率约为13%；四、中国汽车制造业的利润率为4.9%。
06:47 从特斯拉到国内造车新势力，大量辅助驾驶和高阶驾驶产品不断涌现并在市场获得认可。然而，智能驾驶汽车事故的新闻不时曝光，不禁让人怀疑：安全可靠的自动驾驶是否仍遥遥无期？
08:24 科学技术都是在试错中曲线发展，自动驾驶也不例外，公众会经历质疑、尝鲜、小心尝试到普遍接受的过程。
10:28 自动驾驶技术发展到什么阶段，最终能实现商用和实用吗？
12:03 自动驾驶的发展可以用高铁呼啸而过的场景来比喻。当高铁距离我们较远时，感觉它在慢悠悠地开过来；当我们完全看清它时，它可能就呼啸而过了。
12:52 自动驾驶行业两大技术流派：一是特斯拉为代表的纯视觉派，另一个是多传感器融合派。
16:10 在自动驾驶技术中，尽管有许多尝试，但仍面临一些问题。例如，在光线良好、没有干扰的情况下，自动驾驶系统可能未能识别出障碍物，导致未做出刹车动作。这可能与汽车的传感器、算法软件或摄像头有关。
17:26 自动驾驶的AI模型需要大量的数据采集和训练，以便能够识别障碍物。这种识别不仅包括对障碍物的认识，还包括对其大小和距离的判断。
21:03 自动驾驶技术面临诸多挑战，包括物品识别的难度、组合方式的无穷无尽以及端到端黑盒子等问题。然而，技术的快速进步，以及多传感器融合等方案的引入，可以更好地解决这些挑战。
23:45 激光雷达是目前人类掌握的最高效和精准的三维成像工具。
24:00 激光雷达方案VS纯摄像头方案
26:31 激光雷达和摄像头在自动驾驶中从来都不是竞争关系，而是互补关系。
27:21 如何看待马斯克曾说“傻子才用激光雷达”？
30:53 “安全才是最大的豪华”，激光雷达在智能驾驶中具有重要的安全价值，能够大幅度提高识别率，降低误判率。其价值的地板是安全气囊式的安全冗余，天花板是高阶无人驾驶。用不用激光雷达是一个商业考量，而非技术考量。
33:07 机器的科技和工程进步方向，不一定要走人的进化路径。以运输工具为例，从汽车、火车到飞机，每个运输工具都没有用人的两条腿这种形式。工程的进化路径也不以人为最优标准。
34:07 自动驾驶在不同场景下的难度有什么不同？
36:55 为什么激光雷达现在的搭载率不高，行业的痛点在哪儿？
40:24 什么是光学相控阵（OPA）雷达？
43:45 国内已经有速腾聚创和禾赛两家激光雷达上市公司了，其他团队何去何从？
45:29 毫米波雷达和激光雷达是竞争关系吗？
48:14 特朗普当选对激光雷达行业有什么直接影响？
【本期相关】
- 独立第三方机构AMCI Testing，网址为：amcitesting.com。
- NOA，全称是“Navigate On Autopilot”。一种车辆驾驶辅助系统。
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制作及统筹：张英海 （13514156656）、峰小瑞（pr@freesvc.com）
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没想到讲的还挺好理解的[憨笑]
🚌有整理逐字稿、笔记和思维导图
评论里面写不了太多字
需要的朋友可拿去学习（因内存不足，随时不分享，可保存后再看）
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笔记（部分）：
✨能否介绍一下对于新能源汽车和自动驾驶行业的发展现状？
中国的新能源汽车在过去十年间发展迅速，智能化程度显著提升，自主品牌市场份额已达到67.6%，新能源汽车整体市场占比为46.3%。
激光雷达在新能源汽车中的搭载率约为13%，并且成本压力促使激光雷达企业不断创新技术以实现降本。
目前，自动驾驶行业正经历从无人驾驶热点转向量产车主导的阶段，高阶辅助驾驶和自动驾驶功能开始进入大众生活。
✨面对如此多的事故案例，自动驾驶是否还可能商用？何时能实现商用？目前自动驾驶技术主要的技术流派有哪些？
技术确实在不断迭代和发展，以特斯拉为代表的团队在前沿进展上取得了显著成果，而国内的自动驾驶团队也在高阶辅助驾驶领域采用多传感器融合硬件配置，并取得了一定的进步。
虽然无法确切回答具体商用时间和阶段，但可以肯定的是，自动驾驶的发展速度非常快，未来离我们已经不远。
业内主要有两大技术流派，
一是以特斯拉为代表的纯视觉方案，主要依赖摄像头获取路况信息；
二是多传感器融合方案，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器。
目前主流的则是摄像头、毫米波雷达和激光雷达的组合。
✨针对自动驾驶技术面临的挑战，是否有技术进步来解决这些问题？
技术确实在快速进步，比如特斯拉的迭代速度很快，同时除了纯视觉方案外，还出现了多传感器融合的技术方案，包括毫米波雷达和激光雷达。
其中，激光雷达作为一种高效精准的三维成像工具，正在成为自动驾驶技术中不可或缺的部分，尤其对于应对城市道路中的复杂路况和障碍物识别具有优势。
✨是否有可能自动驾驶技术最终会像中医和西医结合一样，实现各自发展互相补充？
很有可能，未来自动驾驶技术可能会像中西医结合一样，通过纯视觉技术和多传感器融合技术，实现取长补短，比如中医也能借助CT片等现代医疗检测手段辅助诊断和治疗。
目前激光雷达使用率受限的主要原因是什么？
目前限制激光雷达使用率的主要原因有两个，
一是其鲁棒性和寿命不被长时间验证，特别是带有运动零部件的激光雷达在汽车工作环境下的耐久性和可靠性有待提高；
二是成本较高，随着自动驾驶算法对激光雷达权重增加，对于L3L4级别自动驾驶，对激光雷达可靠性的要求也将提升。
✨对于市场上已经上市的激光雷达公司以及其他团队而言，是否还有市场机会？
市场上已经有两家激光雷达公司上市，许多产品也已上车，对于OPA激光雷达团队来说，面临的挑战主要是工程化的迭代速度和与车厂的商务合作能力。
但凭借多年差异化技术路线和对行业核心价值的研发沉淀，有信心在价格战中通过技术创新突围，并推动激光雷达和自动驾驶行业的发展。
✨毫米波雷达和激光雷达的关系是什么？
毫米波雷达和激光雷达并非替代关系，而是互补关系。
毫米波雷达具有抗恶劣天气能力强的特点，但在成像方面不如激光雷达。
随着激光雷达成本进一步下降，产品形态逐渐过渡到固态激光雷达阶段，两者结合使用能更好地保障自动驾驶系统的安全稳定。
✨特朗普上台对激光雷达行业有何直接影响？
特朗普上台在一定程度上可能是马斯克胜利的体现，市场对于FSD（全自动驾驶技术）进入中国有更强预期。
在中国复杂交通状况下，特斯拉可能会更大概率接纳激光雷达传感器。
此外，视觉自动驾驶方案对本地数据与云端交互有高度依赖，激光雷达基于汽车本地算力完成局部自动驾驶的优势在未来可能会更加明显。