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人靠眼睛看路，无人车也是。激光雷达就是无人车的“眼睛”。

　　伴随自动驾驶的落地，原来主要用于三维扫描的激光雷达，成为自动驾驶汽车的必备，甚至决定着自动驾驶行业的进化水平。但在这个切中行业要害的领域，国货几乎没有话语权。

　　激光雷达不可取代

　　激光雷达是个传感器，自带光源，主动发出激光，感知周围环境，像蝙蝠通过超声波定 位一样。

　　按照自动驾驶L1—L5的等级划分，L3及以下属辅助驾驶或低级别自动驾驶，L4、L5才算得上高级别自动驾驶甚至无人驾驶。目前的自动驾驶都处于L3以下阶段，毫米波雷达甚至摄像头都能够满足汽车的视觉需求，特斯拉就应用了前者。但要想发展到高级别自动驾驶阶段，受测距、分辨率、精度、信息全面性的影响，激光雷达不可替代。

　　激光雷达可以精准测距：通过获取激光打在物体上并返回接收器的时间，乘以光速即可获得。由于打出的每一束光都带有相对位置信息，激光雷达可以利用算法实时生成汽车周围环境的高清数字地图，进行目标跟踪和识别。国内主流激光雷达企业北科天绘总经理张智武向科技日报介绍，激光雷达的扫描精度高、没有畸变，毫米波雷达只知道前方有障碍物，并不能准确描述大小和形状。

　　激光数据是矢量数据，计算机可以分类、提取、处理，自动辨别车道线、挡车柱、交通标识牌、树木等，这也是其他传感器做不到的。

　　激光雷达常以线数区分，并通常设计为2的指数级，如4线、8线、16线、32线、64线及问世不久的128线测试产品。线数是指激光发射光源数，16线产品有16个光源，以此类推。目前能上路的自动驾驶汽车中，凡涉及激光雷达者，使用的几乎都是美国Velodyne的产品。这家公司成立于1983年，位于硅谷，其激光雷达产品是行业标配，占八成以上市场份额。

　　“芯片化”才能降价

　　线数决定激光雷达的分辨率。激光雷达以旋转扫描的方式工作，一个光源扫一圈，得到一条360度的水平环形视线，这也是为什么无人车顶的“大花盆”都要不停旋转。光源越多，视线越密集，实时地图的分辨率越高。张智武以素描类比：素描由线条构成，线条越密，画越清晰。

　　早的国产16线产品于2016年推出，目前高40线。

　　制造多线数激光雷达，国内厂商普遍面临工艺繁琐的问题。以传统方式增加激光雷达线数就像拼接越来越宽的暖气片，造成产品体积成倍放大，同时极大增加量产难度。据激光雷达企业饮冰科技CEO金元浩介绍：“现有工艺条件下，提高线数需要增加印制电路板的数量，激光雷达的体积也会随之大幅增加。尺度和集成度必须兼顾。”

　　国外厂商之所以能做出64甚至128线的激光雷达，内部元件的芯片化起到决定作用：缩减激光雷达的体积、减少散热、有助于量产。

　　这需要容量大、传输速度快、信息处理的专用芯片。目前国内激光雷达企业一般购买德国osram发射器。对此，国内智能汽车研究专家黄武陵强调“核心芯片，尤其是发射器和探测器，国产化程度、抗干扰等方面需要提高”。

　　不同于手机芯片，接收芯片不追求单位面积晶体管数量多，但对分辨率有更高要求。原来需求少，一年几万片，这两年风口突然转向高分辨率的高质量传感器，接收芯片生产工艺不成熟，技术能力不足。“激光信号的接收对集成度要求很高，原来做1×1的单点传感器，现在汽车对分辨率要求高，要1064×768。”金元浩说。按自主工艺生产这个分辨率的产品，与半块汽车前挡风玻璃大小相当，用起来不现实。因此，国货正在从分辨率没那么高的芯片起步追赶。
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　　自主研发 备战量产市场

　　国内有研究所、激光雷达厂商正在自主研发发射芯片和接收芯片，但都处在初级阶段，产品尚未定型。“车载激光雷达是小众行业，近几年随着国内L2级自动驾驶的发展才有市场，行业技术储备不够，人力投入不足。”金元浩说。他所在的公司就在做16线激光雷达的发射芯片，但也是用低价产品抢占市场份额。

　　线数相同，不同产品的效果也不尽相同。据金元浩介绍，精度、稳定性、分辨率等参数与主流产品还有差异。尤其国产激光雷达的稳定性相对不足，汽车行业又对安全性要求极高，测试时间长，本来不大的市场，更难觅国货踪迹。

　　激光雷达贵，一在必需，二在紧俏。这是一个完全意义上的卖方市场。Velodyne 16线产品年初价格减半后仍达4000美元，百度智能车搭载的64线产品(也是目前市场适用的高级)约8万美元，比一般汽车都贵。价格是无人车量产和商业化的拦路虎。

　　正因如此，国产激光雷达才要攻关。据张智武介绍，北科天绘的16线产品去年卖价5万元人民币，今年不到3万元，和Velodyne 16线的折扣相当，“一旦做出来，售价就腰斩”。议价空间之外，自动驾驶一旦从测试走到量产，激光雷达市场巨大，国货不能拱手让人。

　　新的技术方案也在出现，“激光雷达正往固态化方向发展，国内厂商需要抓住新的方向，与国外同行同步发展。”黄武陵说。相对于传统的360度机械旋转激光雷达，固态激光雷达基于电子部件进行数据读写，去除了机械旋转部件，是革命性技术。这条新赛道上，国内厂商可与国外同行站上同一起跑线。
8日，李开复再次刷屏。当天，北京前沿国际人工智能研究院在京成立，创新工场董事长李开复任首任院长。

　　“当前，很多人把人工智能当做科幻中的强人工智能（简称AI），即达到人脑的能力。然而，未来十几年，大的机会一定是所谓的弱人工智能，也就是说完全不需要达到人脑的所有功能。”在“2018北京人工智能产业高峰论坛暨北京前沿国际人工智能研究院成立大会”上，李开复如是说。

　　当前，人工智能已成全球追逐的焦点，中国究竟该如何发展，机遇与挑战何在？

　　即使是弱AI 也蕴藏着巨大变革

　　人工智能要想完全达到人脑的所有功能是非常困难的，李开复表示，今天所讲的人工智能，简言之，是在某一特定领域，用大量数据来做出比人更的判断，来创造价值、创造效率，能够解放人类不必做重复性工作，而是做更有创意、更有爱的工作。

　　“今天的人工智能仅仅是一种工具，但仅仅是弱AI，也将带来巨大的变革与机会。”李开复说，有机构保守预测，中国2030年GDP约38万亿美元，其中7万亿美元是AI带来的。

　　在李开复看来，人工智能将渗透到全世界的每一个产业，其发展大概会经历四波浪潮，波是互联网浪潮，第二波是把已有数据拿来训练，让人工智能模型提升传统产业，过去讲互联网+，未来一定是AI+,因为不是每个企业都可以互联网+，但用AI+很多行业，1+1一定会等于或大于3或4。第三波是创造新的数据，第四波是自动化的AI。

　　“这四波浪潮不是一波接一波发生，而是同时发生。、二波是把已有数据，把蓝领重复性工作取代，第三、四波则是创造新的数据，把白领的重复性工作取代。”李开复说。

　　中国要发展AI 专利、人才急需提升

　　谈及中国发展AI的优势，李开复认为，主要表现在三个方面：一是学术水平提升，优质论文华人比例达42.8%；二是巨大市场和数据量；再就是国家政策的支持。然而，不容否认，中美人工智能产业落差依然很大，主要表现在人才、专利、资本方面。

　　“这其中，投资额和AI公司数量通过企业努力是可以达到的。个人担忧的是，专利数量还是远远落后美国，在专利背后隐含着的研究，所有AI论文，如《自然》《科学》 这些论文、科研专家，美国还是居上。而且，我国AI工程师的数量、科学家也不足，在这方面要力争上游。”李开复说。

　　正是基于此，北京前沿国际人工智能研究院应运而生。研究院按照“1个研究院+N个创新中心+N个科研条件平台”的三层开放式组织架构组建。首批设立3个创新中心，分别是北京人工智能基础研究创新中心、北京智慧社会创新中心和北京人工智能专利创新中心，旨在吸引更多的国际人才，广泛与国内外高校合作，打造一流的开放式科研与技术转化中心。

　　众所周知，要发展人工智能，计算能力和算法是关键。“我们都知道，人工智能中的深度学习对计算和数据需求很高。以AlphaGo等参与的‘人机大战’为例，模型的训练往往需要大量的GPU或TPU参与。”中国科学院计算机网络信息中心副主任迟学斌说。

　　为此，中科院特意为研究院搭建了人工智能计算及数据应用服务平台，目前汇聚了上万块GPU卡，很快会增加到数万块。“平台是基础设施，就像高速公路一样，提供方便的工作平台，才能使研究人员和工程师将更多的精力放在模型的调试等方面，从而促进科技成果转化和应用更快落地。”迟学斌说。