本文是FMCW激光雷达科普系列的第三篇。感兴趣的朋友可点击超链接查看前两篇:FMCW激光雷达科普(上):基本概念、技术路线、优势及争议和误解;FMCW激光雷达科普(中):激光器、探测器与扫描。一.主要挑战1.对硅光芯片的要求比光通信产品苛刻得多尽管FMCW激光雷达的技术原理跟光通信产品差不多,但要求却要比后者高得多。光勺科技CEO姚建说,在光通信产品中,光波通过光纤传输的过程中是没有损失的(专业名称叫“插损”),而在FMCW激光雷达中,光波是要在空气中传输的,插损便很难避免;更何况,激光雷达还经常需要应对恶劣天气。插损会引起什么不良后果呢?某TOF激光雷达厂商负责人解释说:你发出去的光少了,或者返回来的光少了,探测距离就变短了。在光通信领域,插损大一点无所谓,因为后端还可以再加一个放大器,将光放大后再向前传输,因此,对局部插损的接受度就比较高;相比之下,FMCW激光雷达因为没有光放大器,对插损的“容忍度”就很低。因此,为了提高成像效果,FMCW激光雷达对硅光芯片的插损指标提出了更高的要求,这对工艺就是更高的挑战。洛微CTO Andy Sun说,尽管FMCW激光雷达跟光通信产品在原理上是一模一样的,但两者对硅光芯片的要求是不一样的。如光通信产品要求传输速率更高,而FMCW激光雷达要求调频调制的线性度更高、信噪比更高。此外,FMCW激光雷达在测量中需要花费大量时间在数据积累和处理上,并且,为了获取足够的点云数据,需要并行通道,因此,FMCW激光雷达中硅光芯片的复杂度远超通信产品。某TOF激光雷达厂商负责人说,硅光芯片,既不是激光器,也不是探测器,而是用于调频的控制器,在TOF中没有跟其相对应的部件。实际上,“即使是在光通信领域,硅光技术也尚未大规模应用”,因此,相比于半导体技术,硅光还需要很长时间才能真正成熟起来。2.短期内,成本很难降下来尽管业内大佬们都承认,只要集成度做得足够高,并且需求量也足够大,FMCW激光雷达的成本可以比TOF更低,但在短期内,FMCW的成本反而更高。导致成本居高不下的,不仅有1550纳米激光器,还有接收器、光学元器件、电子元器件等(以下摘自麦姆斯咨询翻译的来自Aeye公司官网的文章)。 接收器成本:尽管FMCW激光雷达所用探测器确实可以用相对低廉的PIN,但由于前端光学器件和后端电子器件的要求,接收器的整体成本比TOF更高。光学元件成本:FMCW系统使用相干探测,所有光学器件表面的公差都必须控制在λ/20以内。能做出这种精度的元器件的供应商很少,因此,价格自然很昂贵了。(据佐思产研周彦武的分析,这些“测量仪器级”的元器件,即使日后量产了,良率也会很低,因而,成本降不下来。)电子元件成本:FMCW对ADC转换速率的要求是ToF系统的2~4倍,对FPGA的要求是能够接收数据并进行超高速FFT转换。即使使用ASIC,FMCW系统所需的处理系统复杂度(和成本)也是ToF系统的几倍。此外,FMCW激光雷达对系统集成、信号处理算法方面要求严格。挚感光子IC设计总监吴雷说:“FMCW激光雷达模拟前端和物理层数字信号处理算法都很复杂。”特别是激光调制,难度极高,从事相关研究的企业屈指可数。这进一步加大了降本难度。3.并非绝对“无干扰”各FMCW激光雷达厂商都将“抗干扰能力”作为PR中的最大亮点之一,但据麦姆斯咨询公司之前曾翻译过的一篇来自Aeye公司官网的文章,FMCW激光雷达的抗干扰能力可能并非如厂商们宣称的那样“无所不能”。文章称,FMCW系统依靠基于窗函数的旁瓣抑制来解决自干扰(杂波),为了提供背景信息,一束10微秒的FMCW脉冲可以在1.5公里范围内径向传播,而即使是更短的1微秒FMCW脉冲也可能会被150米外的高强度杂波破坏。Aeye的文中举例称,若FMCW激光雷达安装在挡风玻璃后面,由挡风玻璃或激光雷达系统其它第一表面引起的反射便是潜在的“更强干扰源”。此外,只要扫描部分用了OPA,则无论收发系统是TOF还是FMCW,都无法避免旁瓣问题。
2.在目前常用的深度学习算法中,反射率信息是需要被输入到算法模型当中的,对提升深度学习模型进行点云检测和分割的准确性有一定的帮助。不过,有几家FMCW激光雷达公司的负责人表示,哪怕没有反射率信息,也不影响检测。光勺CEO姚建说:FMCW激光雷达就不需要反射率数据,因为反射率主要是用于判断这个目标到底是真目标点还是伪目标点,而FMCW的信噪比很高,并且每个像素都有速度维数据,能探测到的都是真目标点,那我还要反射率干嘛?洛微CTO Andy Sun说,从他跟不少自动驾驶公司交流的结果看,实际上反射率信息在算法中的地位并不高。“理论上,反射率信息是配合视觉来做目标的识别分类的,但在实际操作中,视觉算法并不太需要利用反射率数据。”然而,Andy Sun也说,尽管反射率在理论上可以不需要,但如果有客户的现的算法需要反射率信息,而你的激光雷达却没有反射率数据,那客户就不愿意用。不过,对FMCW“激光雷达不能提供反射率信息”这个说法,某FMCW激光雷达公司CEO奚先生及挚感光子IC设计总监吴雷并不认同。奚先生说:FMCW也可以获得回波的强度信息的,并且是用相干的方式获得,因此,FMCW实际上可以获得更丰富的反射率信息,包括两个偏振态独立的反射率信息,只不过,当前大部分的FMCW激光雷达并没有把精力花在如何收集反射率信息上而已。吴雷说:我们现在的软件里面都是有反射率的,“在通信产品中,这都是很成熟的东西”。6.算法无法复用某FMCW激光雷达公司高管称,他们在业务开拓中发现,总体上,自动驾驶初创公司用FMCW激光雷达做测试的积极性挺高的,但OME的态度比较保守。因为,TOF激光雷达用的算法无法复用至FMCW中,要尝试FMCW激光雷达,激光雷达的算法就得重新写,并且,后端的融合感知算法也需要重写。初创公司的灵活度比较高,可以任性尝试,但对算法能力比较弱的OEM们来说,重新开发一套激光雷达算法,是一件相当吃力的事情。此外,《九章智驾》在采访中了解到,科技公司中,那些入局比较早的大玩家,软件的系统架构高度依赖于基于TOF激光雷达的数据,沉没成本比较高,因而,对FMCW激光雷达这一全新事物的积极性也不高,甚至会有“抵触情绪”。 某TOF激光雷达厂商负责人认为,从商业化的角度看,FMCW相比TOF至少晚了五六年,“有可能今年的FMCW就跟2015年时候的TOF差不多”。二.前景:FMCW激光雷达会不会“干掉”TOF?在本系列的前面两篇文章中,我们已经提到了不少FMCW激光雷达的优点,在本篇的第一部分又梳理了一些它面临的挑战,那么,接下来的问题是:FMCW激光雷达的前景如何,它究竟有没有可能“干掉”TOF?洛微CTO Andy Sun说,抗干扰,是FMCW激光雷达最大的优势。“现阶段,由于装激光雷达的车还不是很多,两辆装激光雷达的车相遇的概率很小,但随着以后装激光雷达的车越来越多,相互干扰的概率就越来越大,到这个阶段,TOF激光雷达的面临挑战就越来越大了,而此时,FMCW的优势便体现出来了。”根据Andy Sun的说法,激光雷达的渗透率越高,FMCW的优势就越来越明显。姚建认为,FM取代AM(TOF激光雷达采用了脉冲振幅调制技术『AM』,因而也被称为AM激光雷达)是大势所趋。姚建说:电磁波或激光这种东西,它的发展是有一定规律的。比如电磁波的收音机,起初是AM,技术门槛比较低,但噪音比较多,后面就升级成了FM,FM的好处就是它的信噪比大大提高;毫米波雷达、光通信产品,也是从AM到FM,这是电磁学和光学发展的基本规律。谈到FMCW激光雷达当前成本高的原因,姚建说,FMCW激光雷达现在用的很多都是光通信的器件,但实际上只用到这些器件性能的20%~50%,浪费严重。姚建认为,随着FMCW激光雷达厂商们开始定制符合自己需求的器件(把多余的功能砍掉,相当于把GPU换成ASIC),如果量做起来,成本是会线性下降的;如果再能将芯片化做彻底,成本便会指数级下降。在姚建看来,一旦芯片化做成熟了,FMCW激光雷达的成本可以比TOF低很多。并且,芯片化之后,“过车规就是顺理成章的事情”。上文提到的奚先生也说:TOF和FMCW都在降成本,其中,FMCW降得更慢,但会降得更低。“为什么会降得更低?当整个产业链的上下游都在朝着芯片化努力的情况下,FMCW的芯片化可以做得比TOF更彻底。”Mobileye CEO Shashua此前也说,他们的FMCW激光雷达将“比现在的系统便宜得多”。不过,就连这些最看好FMCW前景的CEO及CTO们,也认为TOF不可能彻底被干掉,他们认为,从长期看,FMCW将跟TOF 并存。奚先生说,除无人驾驶外,FMCW还一个很重要的应用场景是重型机械。“重型机械面临的一个重大的问题就,设备之间的距离可能有几百米,并且我还需要实时了解彼此之间的距离和相对速度。”姚建认为,FMCW激光雷达因为探测距离比较远,会被用作车辆的前向主激光雷达,而TOF由于探测距离较近,可能被安装在车辆的某个角落,用于补盲。挚感光子IC设计总监吴雷亦持类似观点。某TOF激光雷达厂商负责人也认为,FMCW不可能干掉TOF,最终是两者并存。提起TOF激光雷达在大规模应用中可能发生的相互干扰问题,上述TOF激光雷达厂商负责人认为,这是可以通过编码技术来解决的。他说,编码有两种,一种是在激光雷达层面去除干扰,另一种是把编码写在感知算法中,如果检测到了来做其他激光雷达的干扰,算法会把它过滤掉。上述TOF激光雷达厂商负责人说:能够测速,是FMCW激光雷达的核心卖点,因此,在高速场景下,要检测前方1000米外的车辆的话,FMCW的优势很明显,这也是Aurora等主攻干线物流场景的无人驾驶公司选择FMCW的原因;但由于点频更少,要检测高速上爬在前方的静态障碍物的话,FMCW并没有TOF靠谱。《九章智驾》向某TOF激光雷达厂商负责人抛出这样以个问题:既然FMCW激光雷达可以实现更彻底的芯片化,把发射跟接收和扫描都集成到同一颗芯片中,那是不是意味着,从长期看,FMCW更有机会享受到摩尔定律的红利,从而在成本上足以碾压TOF呢? 对此,对方的答复是:这个还不能完全用摩尔定律来解释。它当然可以做得越来越集成,但总会在某一项方面受到限制吧。比如,每个光波所需要的宽度和界面是有限的,要不然,光的能力损耗会上升。这里感觉说得不完整怎么补充? 在他来看,哪怕在中长期,占主导地位的还是TOF,“FMCW激光雷达更多地是一种补充”。三.FMCW激光雷达的市场格局目前,FMCW激光雷达市场上的玩家已经有十几家了,但各家的实际进展如何,公开信息甚少。据姚建的说法,进展最快的应该是Blackmore,Aurora用的主激光雷达,就是Blakmore提供的。不过,据了解,Blackmore目前的产品还是用分立器件的架构做的,尚未芯片化。在过去的大半年里,已经上市的激光雷达公司Aeva凭借FMCW的概念占据了很多技术人员及投资者的心智。按照计划,Aeva将在2022年完成C样的开发和测试验证,并在2023年底实现量产。Aeva该公司跟大众、电装、采埃孚都有深度合作,并且,大众集团高级副总裁、自动驾驶负责人亚历克斯·希辛格还是Aeva公司的顾问。这意味着,该公司的产品一旦经过验证,后期是不缺量产订单的,降本空间很大。不过,诸多受访者一致认为,FMCW激光雷达市场上真正的大哥“肯定是英特尔跟Mobileye的联合”。因为,作为目前是全世界硅光领域最强的玩家,英特尔做FMCW激光雷达的技术储备最多。在2021年CES上,Mobileye CEO Shashua在演讲中说:我们激光雷达的性能预计会超过市场上任何已知的解决方案,能够使激光雷达本身成为一个单一的、完整的、独立的感知系统。Shashua自豪地宣称:“如果没有相应的的资产和能力,这个项目耗资巨大。幸运的是,我们在英特尔有足够的知识产权、专业知识和晶圆厂,知道如何将有源器件、无源器件和波导放到芯片上。借此,我们可以把这些都集成到SoC上,并交给英特尔硅光子部门在新墨西哥州的一家工厂制造。这是全球独一无二的资产。”当然,往上游走的话,光通信领域的公司Lumentum、Finisar、photonics、思科、诺基亚、华为海思、中兴、光迅等,都有可能成为这个产业链上的重要角色。除上述在有光通信背景、一开始就走FMCW路线的公司之外,禾赛等在TOF激光雷达上有已取得阶段性成功的玩家,也在储备FMCW相关技术,那这些公司今后会成为FMCW激光雷达市场上的主导者吗?某TOF激光雷达厂商负责人说,FMCW和TOF虽然有一些可通用的地方,但它们在本质上是截然不同的东西,可复用的地方很少。“对一家公司来说,如果你有500个人的团队在做TOF,那你要做好FMCW,可能也需要一个500人的团队。这绝对不是说内燃机做好了,你就可以立马把这个技术复制到燃气轮机上面的。”上述TOF激光雷达厂商负责人认为,很少有一家激光雷达公司能同时把TOF和FMCW做好。“两个同时做,意味着你公司已经分成两半,一半人在做TOF ,一半在做FMCW,在这个竞争非常激烈的行业里,这是很难的,也是不理智的行为。”该TOF激光雷达厂商负责人透露,他们公司总共1500人,但其中98%都在做TOF。这样的资源分配,跟该创始人对未来技术与市场趋势的判断相关。我们在前文已经提到,在他来看,哪怕在中长期,占主导地位的还是TOF,“FMCW激光雷达更多地是一种补充”。这位TOF激光雷达厂商负责人说:“正确的做法是,all in其中的一项,并把它做到极致。否则,你到最后是两个都做到了8分,但只要市场上有一家做到了9分或10分,你就不会有任何竞争力。”