撰文 / 张 南
编辑 / 黄大路
设计 / 师 超
激光雷达作为智能驾驶领域和关键传感器之一，为技术发展和应用提供了重要的支持和保障，其市场规模和增长速度均呈现出强劲态势。
Yole Intelligence发布的《2023年全球车载激光雷达市场与技术报告》显示，2022年，在中国上市的新车（乘用车）中，共有11款车型搭载了激光雷达，至2023年第三季度，已经有36家车企宣布使用激光雷达。报告中预测到 2030 年，乘用车和轻型商用车激光雷达市场规模将到达 53 亿美元，比去年预测的高出10亿美元。
在2023中国汽车供应链峰会上，中国车载激光雷达头部企业Innovusion图达通联合创始人兼CEO鲍君威发表了题为《多智能驾驶演进中的安全保障》的主题演讲。
在演讲中，鲍君威主要关注的是自动驾驶过程中的安全问题，他认为：“在MPI（平均接管里程）持续爬高的过程中，实际的安全指标可能会有一个断崖式的下跌，因为人性有惰性，单个个体一年都碰不到一次需要接管的情况，甚至几年都碰不到一次，开车的时候人会非常放松，非常懈怠，等真正需要接管的时候，就会出很多恶性事故。”
而激光雷达的作用也正在于加强安全，他认为，激光雷达可以构筑超前感知的未来。首先，优势是不怕逆光、眩光干扰，因为它是主动发光的，好的激光雷达信号强度及处理可以克服外界干扰，比人眼探测的效果更好；其次，好的激光雷达看得足够远，起码三五百米的视野，同时可以看到小的障碍物，包括人、鬼探头，白天晚上人出来的时候，可以及时清晰地看到。
以下是鲍君威演讲的实录。
很高兴跟大家分享图达通在自动驾驶行业，尤其是在激光雷达应用这方面的一些体验和体会。
今天讨论的题目是“智能驾驶演进中的安全保障”。自动驾驶、高级辅助驾驶始终是多年来越来越热的话题，最近几个星期华为、小鹏几位领导们，又把这个事情给大众普及了一波，有很多不同的解释。
我们也有一些很有意思的想法。简单介绍一下图达通，英文叫Innovusion。搜一下我们公司，会有核心关键词会跳出来：图像级超远距激光雷达。
我们公司于2016年成立，是业界第一个推出图像级超远距激光雷达的公司，到现在已经在NT2.0平台的蔚来汽车上量产标配了，出货量大约20万台左右，绝大部分在路上跑。
我们很高兴激光雷达作为蔚来NT2.0自动驾驶的一部分，给很多驾乘人员提供了很多保护、预警等等功能，同时很多更加强大的功能会在不远的将来，未来随着OTA升级，不停地在车上释放。
激光雷达除了在自动驾驶量产车上应用，在Robotaxi、卡车、车路协同、智能交通、轨道交通、工业场景保护、监控等等领域，都有很大的价值。
谈到智能驾驶，行业、消费者都非常重视这个事情。国内我们用的是L2+++，无限接近L3，我们觉得距L3只差临门一脚。
一方面是法规的状态。现在还没有清晰的法规，真正地规定在全国范围内L3是一回事，企业都是L2+++。这里核心是，不是L3的话，驾车责任就在开车人身上了。
实际上目前智能驾驶在技术上已经非常领先了。蔚来、上汽智己、理想、小鹏、华为的各种车辆等等，有很多种不同的实现方式、不同的做法，但是最后智能驾驶在法规定义上还只是L2.x，没有到L3。
国外L2的车也有一些了，叫得最响的是特斯拉，确实它在很多方面，比如体验、开发是非常领先的，但是不管出了多少事故，只要不是车本身的问题，都是驾乘人的责任，这样实际还是L2。
我们认为，行业里真正起到突破性示范作用的，还是奔驰和宝马。行业里的专家对国外消息了解得比较多，可能跟普通消费者不一样。
奔驰从去年年初开始，首先在德国，后在美国内华达州和加州得到了L3法规的认可，虽然它的ODD（自动驾驶或者高端辅助驾驶的驾驶域）限制得非常窄，比如德国可能有1万多公里高速公路，而且在速度要低于60公里/时，但是只要满足这些条件，L3功能就可以开启了，车企就有担当能够负责，这是把驾驶责任主体从驾驶员转到了车企，是一个非常大的变化，在行业里面是突破性的变化。
随着奔驰的开放，现在宝马最近几个月也开始做这个事情了，这是一个非常大的变化。
我们认为，由于这些变化，智能驾驶正在接近“iPhone时刻”。手机从只能打电话的手机，到功能机，再到智能手机，有很多变化时刻。很多时候行业的变化，在剧变之前会有很多不同试错和试对的各种做法、各种玩法，但是最后总会汇聚到主流的一两条技术路线上。
iPhone发布之后，尤其是App store上线之后一统江湖。后续智能手机有iPhone和安卓两个主流阵营但实际是一样的东西，一个是苹果的封闭体系，安卓手机是完全相似的状态，只不过它是一个开放的生态，但整个手机形态跟之前的乱象不一样了。
MPI多高才安全
我们认为自动驾驶可能也会是这样。不管怎么说，很关键的事情是整个车上的传感器会越来越多，MPI（平均接管里程）不管是用英里还是公里来算，都是非常高的了。
现在我们看到的头部企业，NOA的MPI大概是百公里左右，大多在这个数量级。
驾驶过程中如果靠着系统启动NOA控制车的话，人还是要看着车的执行、控制的，每天至少要经历几次需要人接管的时刻，大家心惊胆战地看着车来开车，还是很有意思的体验，不知道有多少人做过这个事情。
随着MPI越来越高，大家会觉得越来越安全，真是这样吗？MPI越高越安全？我认为不一定。将来几年传感器性能越来越好，装得越来越多，自动驾驶系统域控计算能力越来越强，算法越来越成熟，MPI会越来越高。
当MPI提高到1万公里左右的时候，作为单个的个体，每个人开车，可能一年都碰不到一次需要接管的时候，好像很安全了，但是有可能这是非常危险的时刻。
如图所示，MPI很高的时候，安全指标可能会有一个断崖式的下跌，因为人性有惰性，单个个体一年都碰不到一次，甚至几年都碰不到一次，越来越多的普通大众，特别是逻辑思维不是很强的人，开车的时候会非常放松，非常懈怠，从统计来看，会出很多恶性事故。
平均一个人一年开车1万公里，有10万辆车在路上跑，如果MPI是1万公里的话，算算有多少次需要接管的，人是会放松的，这个事故数会有多少？这对行业来说是非常不好的事情。
如图所示，这个事情已经发生过了，左边是特斯拉，右边是国内车型，都不错，大部分时间开得非常好，晚上/白天可以这样开车，但是会有一定概率碰到需要特殊处理的情况，就会有这种事故发生。
当智能驾驶高速发展的时候，当MPI越来越多的时候，全行业要警惕“越安全”可能“越危险”。换一个角度来说，前几天大家讨论AEB也是一样的。很高兴地看到行业里面专业媒体讲AEB，对我也是一个很深的教育，AEB到底怎么回事，什么时候做？怎么调整误报、漏报，有很多有意思的视频材料，我觉得非常好。
激光雷达构筑超前感知
事实上广大民众不会看这一些比较专业的材料，越深越细地能够得到整个行业认可的专业材料，可能被媒体传播被民众深入了解的程度就越少。所以如何在行业里通过别的方式，比如产品定义、产品适配、宣传，来避免这种事情发生？这是几年以后的事情，但我们这里给大家一个提醒、预警和准备。
一方面，如何对驾驶者的检测，如果驾驶者走神了，犯困了，要检测得更精确。另外是教育，加强对ADAS系统功能的认知，虽然我们在做，但是很多时候还是不够的。
如何快速提升智能驾驶安全性，跨越安全鸿沟？如果按时间算的话，我们估计2025年MPI会提升到一万公里，那就是很危险的时刻了，我们还有两三年时间。
那怎么把这个MPI从1万公里到10亿公里的过渡时间“挤”一下，从1万公里迅速跳跃到10亿公里、百亿公里的时候，我们就安全了，如何尽快地跨越鸿沟，怎么做？
我们是做激光雷达的企业，当然不只激光雷达，还有其他做域控，其他好的传感器的企业，在某个时间点，一定要把MPI做上来，把鸿沟阶段缩得越短越好。如图所示，很快地从1万公里跳到10亿公里，这样才能让行业对智能驾驶不要太失望，不要有负面作用。
L4自动驾驶的发展遇到了阻碍，8月份美国旧金山给Cruise Automation和Waymo发了自动驾驶的执照，结果刚一个多月Cruise Automation就出事了。起因的事故真不是它的问题，但是没办法，摊上了，自动驾驶License被吊销了，我们希望ADAS不要发生这种事情。
我们认为，激光雷达可以构筑超前感知的未来。我们公司的产品，首先，优势是不怕逆光、眩光干扰，因为它是主动发光的，好的激光雷达可以克服外界干扰的，在人眼看不见的时候效果更好。
其次，好的激光雷达看得足够远，起码三五百米的视野，同时可以看到小的障碍物，包括人、鬼探头，白天晚上人出来的时候，可以及时清晰地看到。
激光雷达行业这么多年发展，已经有好的产品达到这个程度了，包括看到小的物体。人开车，追踪车辆很简单，当你把驾驶任务放给车的时候，或者MPI想提高到非常高的时候，那么就需要你看到路上所有小物体，以及可能对驾驶安全造成损害的事情。这种事情作为一个个体，每年可能就发生过一两次，但摊在某个人身上就是大事。同时几百万辆车在路上跑，发生的概率就非常高了。
前两天我跟一个Robotaxi的厂商聊，他们非常想看清楚高速公路上的石头，否则的话这是不可靠的L4系统。
我们公司已经交付了将近20万台激光雷达，去年我们交付量应该是第一的，今年应该也差不多。
我们公司在美国、德国、中国（最大的团队），都有布局，包括研发中心、商务拓展和客户支持，有三条产线，有足够的产能给行业赋能。
以上是我们的基本情况，谢谢大家！
