AIR 041 | Velodyne COO Michael Jellen：LiDAR超越雷達+攝像頭的核心原因所在

在今天舉行的CCF-GAIR無人駕駛專場上，Velodyne的Michael Jellen分享了Velodyne的一些技術優勢和市場情況。

Velodyne從2005年開始在傳感行業涉及不同的應用領域，客戶分布非常廣泛。Michael Jellen表示，在過去的30年里面他們一直專注在傳感器的軟件集成領域，現在這種傳感器的精確度DSB能達到每秒鐘掃描160次，2016年的時候Velodyne從3D LiDAR公司分離出來了，我們現在在摩根山加利福尼亞有研發中心，同時在法蘭克福和北京都有分公司，正在飛速發展當中。

我們剛剛說到自動駕駛的車，我們LiDAR公司能夠對其提供什么樣的進步和幫助呢？在使用以前的傳感器的時候，有時在陽光非常強的刺激下或者不好的天氣狀況下是不太好來巡航的，那種強光人眼都受不了，機器要怎么處理呢？我們也在極其復雜的交叉路段幫助進行動態激光的掃描。大家想一想在這樣復雜的交叉路況上我們需要去預測所有的機動性質的物體的運行，但是如果有我們的激光雷達的話，我們就能很快地去發現這些運行狀況。

2015年2月的時候，Velodyne已經發布了最頂尖的激光雷達系統，同雷達和相機相比，其不僅在光照條件好的環境下表現的好，在一些極端天氣的情況下也能有非常好的表現。

激光雷達是一個基于激光的傳感器，通過激光進行傳感，同時能夠把這個圖象傳回傳感器。大家看，LiDAR是由兩部分組成的，LiDAR相比傳統傳感器最大的優勢就是能隨時傳回高清的3維圖片，并且還可以基本不受環境的影響。而且隨著產量的完全鋪開，它的成本還能進一步下降。

我們如何能夠使用這個激光雷達去解決我們現在需要解決的問題呢？第一個就是3D的圖象，我們是用這個高清的激光雷達來拍攝高清的3D照片，然后我們把這些照片疊加在一起就能看到這些很漂亮的3D高清圖象，我們能夠完全感知到路上所有的路障、路礦和周遭的建筑，而且現在導航系統能夠跟我們的雷達系統同時運行。

而全自動無人的駕駛的過程，首先我們會有一個高清度的地圖，精準度應該是在毫米級，然后我們也會給到3D的一個架構，而且我們會給到人或者通過人來觀察或者理解當地的路況，會知道前方的交通狀況來做出二次決定。通過這樣的雙重保險我們能夠挽救更多生命，減少車禍。謝謝！

吳甘沙：謝謝Michael Jellen你這個特別有啟發性的演講，下面如果觀眾們有什么問題可以提問。

觀眾：謝謝給我提問的機會，我的問題，因為我看到很多的初創企業他們說他們也是在做無人駕駛的雷達系統，從我的數據來看，作為一個雷達專家，你覺得我在做這方面投資的時候，作為一個投資人我應該問這樣的初創企業一些什么樣的問題呢？是大家流于表面的問題還是有什么比較獨到的問題我可以去問來判斷雷達這個行業。

Michael Jellen：謝謝你的問題，如果是無人駕駛這個領域的話，我建議你好好判斷以后是完全可以進行投資的，因為他們在未來一定能改變或者顛覆這個世界，如果不是無人駕駛領域的雷達你應該好好看他們的產品，我們現在也知道，像產品的話，在未來傳感器領域里面會更加強調成本的壓縮，并且產品的提升。如果你需要一些幫助的話，也可以找我們，我們現在每年在未來的5到7年里面，我們也有兩三百號不同型號的產品在雷達領域會問世。如今的科技一定是對未來帶來巨大挑戰和改變的，要有前瞻性的去判斷。

觀眾：我想問一下LiDAR公司對于一些極端天氣或者極端情況是怎么處理和應對的，比如像超濃霧天氣的時候是怎么弄的？

Michael Jellen：這個問題也非常地好，我們LiDAR對于特別差的極端天氣、人的眼睛都判斷不了的時候，可能也就是我們的極限了，我們講一下，比如大雪，你看到的可視度的距離只有5米或者多少的話，或者是重霧濃霧，對LiDAR來說可能這個5米也會是極限。對于LiDAR來說，不管前面有沒有障礙物，能不能撞到，它可能會有一些反應，我當然不會建議大家高速的去開車出行，比如說極度天氣特別差的天氣的時候，還是要減速慢行，這是我的建議。正常的下雨下雪或者霧的話，LiDAR就比攝像頭或者其它技術要強很多，原因就是我們可以基于這個速度來判斷，因為大家也知道，比如說你在雨點降落下來的時候，它雨速是均勻的，但是LiDAR是靠光學原理，光的精確速度是雨的非常多倍，相對來說這個雨就像靜止的一個一個點落現在，所以對于LiDAR系統來說是很好去分析的。另外我們也有非常好的回報效果，比如我們可以透過雨和水池去看，但是攝像頭就看不了了，另外我們跳出雨以外來看雨點以外的光照來進行雷達反射。所以雷達很多時候靠感應，但前面如果有擋住的東西就看不到了，但LiDAR可以穿透，可以看到一些被擋住的東西。

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