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自动驾驶|还没玩明白激光雷达 车企又开始给用户讲算法了

买有辅助驾驶功能的车型，一般人会看软件还是硬件？
相比于晦涩难懂、不够直观的自动驾驶软件来说，车企更愿意聊聊有硬核参数与冲击力的硬件 。这点从很多专业用户都喜欢谈论的“激光雷达数量和线束”就可以看得出来 。
不过，最近出现了一家乐于讲软件的车企——飞凡汽车 。号称行业首个全融合智驾方案落地，也引出了“自动驾驶的关键到底是软件还是硬件”这一老生常谈的话题 。不过，无论是软件还是硬件，其实车企更应该讲点其他的 。
为什么都爱讲硬件故事？
“（激光雷达）四颗以下，请别说话 。”
【自动驾驶|还没玩明白激光雷达 车企又开始给用户讲算法了】“算力高达1017TOPS，是特斯拉的7倍 。”
这两句话，分别是沙龙机甲龙的宣传语，以及NIO DAY上李斌对ET7超算平台的介绍 。车企更愿意介绍与强调硬件，软件上通常只是一句“该功能通过后期OTA实现” 。自动驾驶的关键，在于硬件吗？
目前来看，自动驾驶还是一项前沿技术，如果想要实现真正的“自动驾驶”（L4），软件硬件都必须到位 。但软件能力的提升，一定程度上可以减少传感器数量 。
例如有些Robotaxi只需要2颗激光雷达，而有些则需要6-8颗左右 。当然，激光雷达的数量并不能直接反映软件水平，还要考虑到具体每个激光雷达的成本与性能，以及各家的技术路线 。
例如毫末智行提出的“重感知轻地图”技术路线，也需要重视传感器的配置，但并不代表软件能力的强弱 。
自动驾驶的硬件，包含超算平台、感知传感器、通信模块以及惯性测量单元等等 。差异主要集中在传感器与超算平台 。
而人们讨论的话题，也往往集中于“传感器与算法”的平衡上 。把范围缩小到拥有导航辅助驾驶（NOA）功能的车型上来看，目前有很多种技术路线 。
特斯拉可以算独一档，为达到控制整车成本的目的，主要依靠视觉感知来实现辅助驾驶功能，虽然车辆成本确实下降，但在软件算法、数据处理以及深度学习等方面的投入是一般新势力难以企及的高度 。
以2021年为例，特斯拉的研发投入高达26亿美元，高于“蔚小理”三家总和 。
按照特斯拉的思路来看，虽然前期研发投入大，但只要销量够大，均摊下来是划算的 。此外，从研发角度来看，坚持一条路线（视觉或激光雷达）也有利于从L2向自动驾驶（L3及以上）的顺利过渡 。
不过，这样的技术路线也存在弊端，一方面，在软件能力还不够的今天，仅依靠视觉感知的特斯拉在遭遇静止物体、极端天气等场景时，依然不够稳定，也因此出现过多起事故 。、
另一方面，有观点认为，激光雷达现在的成本虽然相比摄像头高出数倍，但随着激光雷达的生产工艺提升，规模扩大 。
预计车载激光雷达的平均单价将会从2021年的6500元降低至2030年的1719元（数据来源：《中国激光雷达行业发展现状分析与投资战略调研报告（2022-2029年）》），成本上的优势便不复存在，反而会在技术及体验上落后于选择激光雷达路线的车企 。
另一条路线，则是在硬件上拉满，搭载激光雷达、大算力芯片等，规格上早已超过普通L2级别的需求 。
一方面，车企解释为“硬件预埋”，日后通过OTA升级可实现城市道路上的导航辅助驾驶功能，甚至是提升至L3及以上自动驾驶水平 。目前蔚来、小鹏、理想、埃安、极狐与魏牌等车企均有城市NOA功能的开放计划 。
另一方面，在L2阶段，驾驶员是驾驶的主要责任人，因此并不需要辅助驾驶达到全场景都能完美运作，但为了拉开差距，提升体验，也会有车企尽量将辅助驾驶的体验向“自动驾驶”靠拢，因此，需要更高的硬件水平 。
自动驾驶|还没玩明白激光雷达 车企又开始给用户讲算法了
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不过，可以明确一点，没有不重视自动驾驶软件算法的，只不过当前的软件水平还不足以让激光雷达等硬件“下岗”，因此，至少在现阶段，想带来良好体验，软硬件都需要到位 。
车企更愿意讲硬件，其实很好理解 。硬件有实打实的参数，最容易比较，从人无我有，到人有我多，从个数到参数，都很容易能和竞品进行比较，拉开差距 。此外，硬件非常直观，有就是有，没有就是没有 。
但软件故事，还真就不太好讲 。
软件故事：讲多了涉密，讲少了没意义


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