固態與機械式光達分進合擊，有望提升其於自動駕駛系統滲透率

相較於車載鏡頭與毫米波雷達，光達(LiDAR)在測距表現與空間解析度的綜合精度最高，惟其高昂成本向來是傳統車廠導入的主要考量，機械式LiDAR領導廠商Velodyne於2018年初宣布，其16線光達將全面降價50%，價格定在3,999美元。

於此同時，固態光達主要廠商Quanergy亦宣布2018下半年將於加州投產20萬台，隨產能擴張，價格可望壓低至200美元。

無論是固態與機械式的發展，皆顯示光達成本有望降低，提高於自動駕駛系統滲透率。

光達於自動駕駛系統的綜合精度表現最佳，有望成為L3以上自動駕駛主要感測器

就自動駕駛系統常見的環境感測器來看，以毫米波雷達於測距表現上最佳，但其空間解析度卻很有限，無法對遠距離場景進行準確判斷；車載鏡頭則是在空間解析度的表現上較佳，但測量距離與測距精度皆低於其他兩種感測器，在信息感測上也高度受到天候環境影響。

光達則是上述兩種折中方向，在綜合精度上表現最佳，其應用主要分為環境感知與高精地圖測繪，第一類應用系對車輛周圍進行3D建模，獲得環境訊息和識別障礙物，以構建可行駛路徑規劃。

在高精地圖測繪部份，則是在行駛過程中，由LiDAR獲取的道路點雲數據進行人工標註，對齊拼接形成高精地圖。

觀察目前L3以上車款皆有搭載光達進行環境感知，故其可被視為判斷是否達L3等級的指標之一，須知無論是哪一種感測器皆難以獨立完成全面的環境感知，感測融合(Sensor Fusion)為自動駕駛系統發展的必然趨勢，然就光達在綜合精度的表現上，的確有機會成為自動駕駛的主要感測器。

而相較於毫米波雷達與鏡頭，光達的主要挑戰則在於高昂的成本，故目前採用的廠商多以L5級別無人駕駛為目標之科技業者，包括Google、Uber與百度的測試車量皆有搭載；車廠基於量產考量，接受度仍較低，僅有Audi A8搭Ibeo Scala 4線產品。

固態光達更具嵌入車身所需要件，成量產車的主要選擇

光達主要可分為機械式與固態兩種，機械式代表廠商為Velodyne，其64線產品已被廣泛用於Google、百度等無人駕駛測試車輛上，惟其產能瓶頸為成本高昂的主要原因。

加上其旋轉的運作方式，使其電子與機械元件於車載使用環境中，面臨可靠性挑戰，包括是否於極端溫度、震動環境、不同濕度中，仍保持可靠的環境感知，成為機械旋轉式光達產能以外的大規範應用挑戰。

與之相對的則是固態光達，固態光達的水平偵測範圍雖然較窄，但透過多個光達的配置仍可達成360度掃描之目的，加上固態光達因取消外部機械結構，在重量和體積上將更具優勢，此亦為嵌入車身所必需的要件，甚至也可看到過去主打機械光達的廠商開始推出混合固態光達，例如Velodyne於CES 2016上推出32線的混合固態產品。

而在價格方面，固態光達平均成本約500美元，而固態光達主要廠商Quanergy亦宣布2018下半年將於加州投產20萬台，隨產能擴張，價格可望壓低至200美元。

從光達發展趨勢來看，即可說明Velodyne宣布大幅降價的原因。首先，無論從機構設計或成本考量上，固態光達更適合搭載於量產車，使得自動駕駛帶動的LiDAR需求將往固態光達移轉，對於主動機械式光達的Velodyne而言，必然需要提供更優惠價格以降低車廠的進入門檻。

再者，隨自動駕駛量產朝向L3邁進，對於光達需求亦將有顯著的提升，各廠商陸續宣佈於2018或2019年擴張產能，使研發成本將逐漸攤平，帶動光達市場的整體售價降低。

文丨拓墣產業研究院 林雅恵

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