剛剛成立獨立公司 Waymo的谷歌有著大量競爭者，各家公司的自動駕駛汽車正在道路上不斷進行實驗。在匹茨堡的一次成功試運行之后，Uber 在 12 月 14 日啟動了它在舊金山市的「自動駕駛汽車」項目，這個決定迅速陷入了有關法規的爭議——Uber 還沒有拿到無人車的許可證。但 Uber 堅持認為這是不必要的，因為目前運營的每一輛車都有備用駕駛員隨時準備在危險時接管控制（12 月 22 日，Uber 在舊金山的所有16輛無人車被當地車管局責令停止運營）。通用也剛剛宣布他們正在密歇根州進行自動駕駛汽車試驗。對于這些試驗型車輛來說，有一件事顯得尤為重要：汽車操縱系統需要有可靠的視覺。

　　目前還沒有任何一個人造系統可以和人類的雙眼與大腦媲美，開發者們必須尋找妥協的方案。這就是為什么工程師們正在使用巨大的支柱與鼓包來承載用于掃描道路情況的傳感器。在存在多個傳感器的情況下，假如一個傳感器沒有探測到危險情況（如駛來的汽車或橫穿馬路的行人），其他傳感器可以察覺到它，并發出指令讓汽車做出回避動作。

　　目前的自動駕駛汽車主要使用三種傳感系統——攝像頭、超聲波探測器和雷達——它們是便宜并且易于部署的。第四種方式：Lidar，采用激光掃描和測距來建立車輛周圍環境的詳細三維模型。Lidar 圖像具有高度準確性，這使得它可以與前三種傳感器方式相提并論。然而激光傳感器面臨體積過大的問題（看看谷歌自動駕駛汽車的車頂，Uber 也是一樣），同時，它的機械結構非常復雜，造價堪比承載系統的汽車本體。

　　目前，一些廠商正在開發更小、更便宜的激光雷達系統。其中最有前途的是一種基于硅芯片的小型化設計。它的原型已經交付各大汽車零部件供應商（如 Delphi 何 ZF）開始生產。如果一切順利，在三年以內激光雷達芯片就會出現在量產車上。

　　擯棄舊方法

　　帶來新一代微型激光雷達 lidar 的是英飛凌（Infineon），一家德國芯片制造商。這家公司是雷達探測器芯片的最大生產商之一。雷達通過發送無線電脈沖并接受被反射的信號工作，發射和接收到反射之間的時間延遲被用于計算和被探測物體之間的距離。如果對象是移動物體，它的速度也可以被測定（通過多普勒效應）。

　　在 15 年前，雷達傳感器是一種需要定制的設備，每套售價約 3000 美元。英飛凌開發了一種新的方法，使用半導體行業常見的硅制造工藝，并將雷達的許多功能集成到單個芯片上從而提高性能，這種設計使傳感器的價格迅速下降到幾百美元。雷達芯片不僅是自動駕駛汽車的重要部分，并且已經越來越多地應用在常規車輛中，用于提供諸如自動緊急制動等安全配置。

　　Lidar 與傳統激光雷達有著相似的發展歷程。激光雷達是在 20 世紀 60 年代激光實用化后發明的。它通過使用激光束掃描特定區域，隨后接受光反射測定與物體的距離。由于光具有比無線電波更短的波長，很容易被小型物體反射，激光雷達可以探測到被雷達錯過的物體。激光雷達正被廣泛用于地圖測繪，測量大氣條件，以及掃描事故和犯罪現場等工作。

　　通常，激光雷達使用旋轉鏡面來引導其激光束，發出的光束在人類不可見的光譜近紅外部分。商用激光雷達價格可達 5 萬美元左右，而目前最為暢銷，但較小、功率較低的版本售價約為 1 萬美元。許多激光雷達制造商，如加州的 Velodyne 公司，正在試圖開發所謂「固態」激光雷達，這是一種更為小型化的版本，取消了所有運動部件。一些研究人員正在嘗試使用激光閃爍代替常亮光束，并利用芯片上的微型傳感器陣列捕獲反射。

　　英飛凌公司有著自己獨特的思路，他們使用了不同種類的發射器，并使用了微機電系統（MEMS）。這種特殊的 MEMS 是英飛凌在 2016 年 10 月收購的荷蘭公司 Innoluce 開發的。該設備由一個橢圓形的反射鏡組成，尺寸為 3mm×4mm，被整合在硅芯片上。反射鏡連接了致動器，可以改變激光束的方向。英飛凌表示，這種設計允許激光器使用全功率集中掃描，同時，它使用了閃爍系統。

　　「MEMS lidar 可以每秒收集 5000 個數據點，其掃描范圍可遠至 250 米，」英飛凌汽車傳感及控制部門負責人 Ralf Bornefeld 說道。盡管這套設備仍然有反射鏡，但 lidar 擁有和其他硅芯片一樣的可靠性。在大規模生產的情況下（例如附加在擋風玻璃上），MEMS lidar 在汽車制造商端的成本可以低于 250 美元。這些小型激光雷達同時也可用于其他應用，如機器人和無人機等領域。

　　包括 Bornefeld 在內的很多工程師都認為，未來的自動駕駛汽車將使用多個微型激光雷達，普通雷達，超聲波傳感器和攝像頭組成陣列。「每種傳感器系統都有自身的優缺點，」Bornefeld 說道。「高效地整合它們才能為自動駕駛汽車提供安全保障。」

　　雷達可以精確地測量距離和速度，并在黑暗或濃霧的環境中正常工作——此時攝像頭無法獲取有效信息，但雷達產生的圖像不夠精細，難以讓計算機系統進行分類。另一方面，有一些材質（如橡膠）會吸收而不是反射雷達波，從而讓雷達無法探測，造成安全隱患，此時攝像頭的優勢就顯現出來了。攝像頭可以捕獲高分辨率圖片，以供人工智能軟件進行分析，然后應用圖像識別技術來識別需要避免的對象。Lidar 具有在黑暗中探測小型物體，并收集高分辨率圖像的能力，但可能無法穿透濃霧。在未來的無人駕駛汽車上，超聲波探測器仍然將發揮作用，這種價格便宜的探測設備可被用于制造停車傳感器。

　　谷歌，Uber 和大多數汽車制造商都希望盡快應用 lidar，因此他們非常樂于看見這些技術的新進展。但不是每個人都在擁抱激光雷達，伊隆·馬斯克和他的特斯拉放棄了這一技術。馬斯克認為，在特斯拉汽車上安裝的攝像頭、雷達和超聲波傳感器系統的性能正在快速提升，目前還不需要引入其他設備。

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　　伊隆·馬斯克也許很快就會改變他的想法。在今年 5 月，一位特斯拉車主在使用自動駕駛模式時撞向一輛貨柜車最終身亡。雖然目前的自動駕駛設備要求駕駛者必須把雙手放在方向盤上，雙眼觀察路面（現在谷歌 Waymo 和 Uber 自動駕駛汽車上的預備駕駛員也是如此），但在這次事故中，特斯拉汽車的攝像頭和雷達都沒有發現擋在面前的貨柜車——它被漆成白色，和當時的天空幾乎融為一體，也許系統把貨柜車識別成了其他的什么東西，如橫跨頭頂的交通標志。在這種情況下，lidar 是否會獲取正確的信息？永遠沒有人會知道。但是，當越來越多的無人駕駛汽車在道路上展開冒險的時候，擁有更多的鼓包和探頭總會讓乘客們更加安心。