文/佐溪 沈小花

激光雷达是机器的眼睛，无论是自动驾驶汽车、增强现实应用、面部识别软件、机器人还是无人机，都需要它来和现实世界互动。一个尴尬的局面是，当前所需技术的成本和性能不能两全，成了激光雷达在商业场景中落地的最大障碍。

来自旧金山的一家创业公司正在解决这个问题。最近，这家名叫Pointcloud的3D成像技术创业公司和南安普敦大学光电研究中心（ORC）的研究团队在《自然》杂志上联合发表了文章，展示了一种新的3D激光雷达成像系统的原型测试结果：在75米的距离内，其测量的精度可以达到3.1毫米。

一个直观的可以拿来比较的数据是，在2.5米距离开外，iPhone 12 Pro的激光雷达传感器，测量精度在厘米计级别。

简而言之，Pointcloud所研发的这款高精度“微型照相机”，可以嵌入在无人驾驶汽车、头盔、工业机器人、医疗器械等设备上，帮助这些机器“看”到一个更真实的世界。

Pointcloud的首席执行官雷穆斯·尼古拉斯库（Remus Nicolaescu）近日在接受加美财经专访时表示，该公司技术结合了成本和性能两大因素，使得紧凑型、高性能的3D成像摄像机得以批量生产，应用在无人驾驶、增强现实、工业、建筑、医疗等领域，都会有很大的想象空间。

小身材、高精度的机器之眼

Propel(x)联合创始人、牛顿深科技风险投资基金管理合伙人王黎晟告诉加美财经，目前普遍使用的车载雷达系统大而笨拙，不是一个固态的部件，而是由不同的移动固件合成，而移动的固件越多，制造成本就越高，损坏率也越高。

这也造成了当下激光雷达的几个问题：制造成本高，精度不高，没有办法按照像半导体这样的工业标准化生产的方式来制造。

尼古拉斯库表示，现存的激光雷达成像技术不是在规模化方面存在限制，就是在性能上表现不佳，可规模化的固态激光雷达解决方案往往性能比较差，例如iPhone 12 Pro的激光雷达摄像头虽然可以规模化生产，但是距离较近，只有2.5米，精度也只有几厘米。

“我们提供的是第一个固态的可规模化方案，不需要牺牲性能。”尼古拉斯库说，他们研发的新成像技术距离可以达到100米，并且精度在毫米级别。

Pointcloud提出的解决办法，是把此前用于制造光纤的技术（硅光）用于激光雷达。

“硅光技术在通讯和数据传输领域已经证实了它的技术优势和生产规模化能力，但在机器识别(machine perception)领域虽然开始有所尝试，但由于光源设计、集成及工艺等技术瓶颈，既要可以高精度低功耗识别，又要实现能够低成本量产一直是一个全球性的技术难题。” 王黎晟说。

Pointcloud正是解决了这个问题，其技术保证了激光雷达高精、低成本、能源消耗小。“不但使车载激光雷达更廉价更普及成为可能性，其精度和大型雷达相近甚至更好。”王黎晟说。

尼古拉斯库告诉加美财经，如果在智能驾驶汽车中运用这一技术的话，最终呈现的形式将类似于一个可以完全整合进车身的照相机，而不再是当下不同部件组成的笨重激光雷达系统。

其发布在《自然》杂志上的文章写道，3D成像技术存在很多种，但每种都只在不同程度上解决了细分市场的应用问题，而并没有一个具有广泛应用性和影响力的技术，能够满足所有不同用途的需求。

但Pointcloud团队开发的硅光子学系统则既可以实现自动驾驶汽车、无人机等苛刻3D成像应用的需求，保证范围、精度、深度和视野，又可以实现在移动设备和增强现实等领域应用需要的低功耗和便携性。

在此前的激光雷达成像集成系统中，由于在向每个像素提供电和光子连接方面存在困难，这些系统被限制为少于20个像素。而在Pointcloud团队的新3D成像系统中，是由512个像素组成的大规模相干探测器阵列组成的。

目前，研究团队正在努力扩展像素阵列，以使这一系统更适合实际应用，进一步提高性能。同时，他们还可使用标准的商业制造工艺，以最小的成本进行批量生产。

尼古拉斯库向加美财经透露，目前Pointcloud已经为一些战略客户提供开发工具包，大规模生产有望在2023年实现。

技术路线能否重塑行业格局？

尼古拉斯库此前曾在麦肯锡、诺基亚等公司从事技术交易及战略咨询工作。2017年，他成为Pointcloud的联合创始人和CEO, 开发3D成像解决方案。他在自己的Linkedin中表示，他“热衷发现高潜力的技术和创新”。

对于当前无人驾驶汽车的激光雷达系统来说，有很多肉眼可见的设备，较为笨拙。尼古拉斯库表示，Pointcloud对此提供的是相同性能（远距离和人眼安全要求）的技术，却是以一个平面照相机的形式整合进汽车里，变成了无形的设备，而成本能做到和普通的照相机相差无几。

虚拟现实和增强现实领域或也将就此改变。“对于增强现实和移动应用来说，我们的技术相较原来的在性能上有了质的提升：10倍的距离，10倍的精确度，不受日光照射的影响，却是一样的可靠性和价格。”尼古拉斯库说。

他认为，更重要的是，一些在以前无法使用激光雷达的行业也得以产生变化。

例如，此前机器人探测对障碍物和噪音等环境的要求非常高，工厂里不能用。而Pointcloud开发的激光雷达技术精度非常高，信号噪音影响不大，而且成本大为降低。这一技术在建筑行业也很有用，可用激光雷达高精准扫描建模、进行建筑工地制图。

在医疗领域，Pointcloud也在探索该技术应用于生命体征监测、救援等高速准确度的远程行为。还有医学成像，现在都是用照相机或者显微镜绑在仪器上，以后可以用激光雷达得到高像素的图像。

“这次是一个革命性的发现，使得激光雷达的生产工艺可以标准化、大规模制造并降低成本。”王黎晟认为，Pointcloud的产品有巨大的商业价值。“目前激光雷达市场的主要公司的产品还都是以集成为主，不是半导体的制造工艺。这些公司去年以来争相上市证明市场还是很大的，而且随着无人汽车和各类工业机器人的高速发展，这个市场会更大。”

尼古拉斯库谈到，目前的3D成像行业非常碎片化，有大量的技术在不同的细分市场存在。“他们各自都可以做得还可以，但不能做全部，这也是为什么我们要进入这个市场，因为我们有传感器，可以做所有的领域。”

他看到，当下有大量的公司，包括Luminar，想要商业化所谓的过渡性技术，“但他们可能只是未来技术的垫脚石，很难实现一步到位”。

“我们会看到行业的整合，未来有能力规模化并进一步发展的技术路线是有限的，其他技术路线会被降级到细分领域，或者直接消失。”他说。