请问：公司目前研发的激光雷达产品是2D还是3D雷达？_中海达(300177)股吧_东方财富网股吧
贵州安顺网友
请问：公司目前研发的激光雷达产品是2D还是3D雷达？
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目前市面上常见的激光雷达往往都是考量其是多少线的产品，而很少关注激光雷达产品背后的感知算法。
近些年，智能机器人、无人机和无人驾驶的持续火爆，这也让激光雷达成为了相关领域的热点。细致来看，激光雷达产品的应用其实十分广泛，包括精准3D建模、探测、无人驾驶、无人机、智能机器人等领域。
早期的激光雷达产品，往往只是应用于军工，基本没有消费级产品。而且，激光雷达的作用也仅仅是用于获取周边环境的几何结构。之后，随着无人驾驶技术的发展，作为核心部件的激光雷达也开始被人们所熟知。
那么，我们今天镁客请讲的主角就是一个早期研究激光雷达，而后自主创业的邱纯鑫，以及他创立的速腾聚创（RoboSense）。
从课题学术派转变到商业实战派，顺其自然的创业
2007年，动手能力超强的速腾聚创CEO邱纯鑫在哈尔滨工业大学本硕博连读时，课题就是野外环境下机器人三维环境感知。
速腾聚创CEO邱纯鑫
当时的课题成员们的算法能力就十分突出，不过，他们发现在当时的课题中激光雷达的硬件设备也同样十分重要。邱纯鑫说：“做课题的时候发现，精确的激光雷达可以给予算法很大的支持，另一方面，算法上的进步又能反哺激光雷达的改进。”于是乎，这帮擅长算法的哈工大课题成员决定出来做产品。
14年，速腾聚创正式成立，而在创业团队中就既有做激光雷达硬件的，又有做算法的。正所谓，硬件软件两不误。
而在创业初期，速腾聚创主要是做机器人上使用的激光雷达，而并非应用于无人驾驶的激光雷达，这又是为什么呢？邱纯鑫这样说到：“创业初期，速腾原来的激光雷达就运用在户外移动机器人上（通俗来说，无人驾驶也是户外移动机器人的一种）。但当时无人驾驶还没有火起来，特别是国内。我们当时就想，咱们这个激光雷达能用在哪些领域？最后我们先用在诸如建筑、家装等三维建模的领域，并通过算法做了一些行业解决方案。月份的时候，由于各种因素的触发，速腾开始全力做应用于无人驾驶的多线激光雷达并把之前的算法人员重新安排，做回原来无人驾驶感知算法。”
不难看出，虽然创业初期受限于激光雷达引用领域的限制，但是邱纯鑫和他的速腾聚创并没有就此打起退堂鼓。而且，镁客网后来还了解到，速腾聚创在接受融资之前，邱纯鑫已经带着公司的产品，实现了资金流水。只是，融资之后的速腾聚创可以将自己的想象空间无限放大，更快的应对市场对于技术的需求。
深耕基于激光雷达的点云算法，让速腾聚创处于全球同类产品的第一梯度
近些年随着无人驾驶行业的火爆，也带动了相关技术的飞速发展，包括计算机视觉、激光雷达、毫米波雷达等等在内的众多领域都迎来了一次爆发式的增长。那么，对于整个激光雷达领域来说，目前全球的最顶尖的激光雷达已经发展到什么水平？
邱纯鑫认为：“市场上目前用于无人驾驶的激光雷达还是机械式旋转的方式。而固态激光雷达由于符合小型化、低成本化等特别，是未来的趋势。固态激光雷达目前主要有三种技术：OPA LiDAR、MEMS Lidar、Flash LiDAR。目前三种都有公司在做，还没有成型的demo，大家还处于研发阶段。”
众所周知，现阶段全球激光雷达市场基本上是被Velodyne、Quanergy、Ibeo等几家公司所垄断。而速腾聚创的技术、产品和这些公司相比，又有哪些独到之处呢？邱纯鑫用了一句话，简明扼要的说出了最大的不同：“我们是一个软硬结合的公司，既做激光雷达硬件，又深耕基于激光雷达的点云算法。”
而且，邱纯鑫在之后的聊天中，十分自豪的说到，“在全球同类产品中，速腾聚创的产品肯定属于第一梯度的。”这样的自信，源于其产品性能确实过硬。
通常用来，评价激光雷达性能有三个重要的参数，包括：
1.单线的每秒出点数。Velodyne目前可以达到18000点，速腾聚创新品可达20000点。
2.精度。Velodyne激光雷达标称精度3厘米，速腾聚创目前可以做到1.5厘米。
3.可视角。二者均为30°。
当然，除了牛气的产品，优秀的软件算法肯定不会缺席，包括图像的拼接、算法处理、路面信息识别等等。正是这样软硬件结合的技术优势，让速腾聚创处于全球同类产品的第一梯度。
面对无人驾驶市场，技术要求更高的激光雷达将更强调性价比
在谈到速腾聚创的市场定位时，邱纯鑫说：“我们就是一个传感器供应商。面对B端市场，我们当前的激光雷达主要供给无人驾驶团队。”
那么，今年速腾聚创有没有什么小目标之类的呢？“今年的小目标就是能够在产能上、品质上达到客户的预期。未来我们希望可以提供低成本的，小型化的无人驾驶的眼睛，公司的名字RoboSense就是这个含义。”邱纯鑫是这样说的。
诚然，当今的激光雷达产品依旧没有摘掉高成本的“帽子”。而且，随着2020年无人驾驶汽车上路的目标日趋临近，留给整个激光雷达行业的时间已经不多了。
与此同时，邱纯鑫还谈到创办一家实时激光雷达创业公司，其核心竞争力不仅由于硬件存在一定门槛，也包括软硬件结合以及产品迭代等相关综合能力。
所以，想要在高手林立的激光雷达领域站稳脚跟，能够量产的高性价比产品才是市场的核心需求。而这，也正是邱纯鑫和他的速腾聚创的最终目标。
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今日搜狐热点AIR 062 | 对话速腾聚创邱纯鑫：别再问激光雷达为什么这么贵了
左为邱纯鑫速腾聚创是一家做激光雷达的公司，此前其产品主要用于静态测绘，现在则专注于无人驾驶激光雷达。公司CEO邱纯鑫出席了本周的CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会，并向雷锋网谈及了无人驾驶及激光雷达等技术的发展趋势。谈及无人驾驶未来的发展，邱纯鑫的态度是谨慎乐观。他认为未来一两年内不会有突破式的改变，因为“无人驾驶除了单一车辆的自动，更涉及到交通系统的调配”，现在单车行驶都存在问题，更别说系统调配了。其他专注于无人驾驶技术的业内人士也向雷锋网表示，到2018年左右汽车市场有显著改变的话，更可能是在后装市场，比如现在已经流行起来的行车记录仪（拥有记录及提醒功能），短期内或许会出现更令人兴奋的后装产品。创业公司如何参与无人驾驶如果无人驾驶的变化不会太大，短期市场没想像的那么美好，那对创业公司来说是否是不利的局面呢？一方面，商业化的障碍或许会影响公司运营；另一方面，投资方也可能施加压力。邱纯鑫认为，“无人驾驶的大方向没有人不认可，特别是资本市场，但时间节点就没那么美好”。他的看法是，坚定的事情就是要持续做下去，所谓短期没有改变，不是指产品不会被使用，而是应用的周期会较长。实现无人驾驶的过程也不是从零到一，而是在整个过程中逐步开发相应的技术，过程中诞生的技术也存在着很多机会，有可供公司存活的应用。无人驾驶的各模块和传感器也在渐进式地改善安全问题，比如激光雷达与视觉感知技术已可以与AEB（自动制动系统）结合，这给了创业公司以生存的空间，当然过程也很痛苦。专注汽车视觉感知的Minieye CEO刘国清也对雷锋网表达了类似的观点。他认为做无人驾驶“确实要够热血才能生存下来”。
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速腾聚创邱纯潮：一个激光雷达厂商眼中的自动驾驶产业链
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雷锋网新智驾按：4月24日，雷锋网新智驾联合MMC在上海车展期间举办了主题为『构建智能驾驶系统的关键』的沙龙，本文是速腾聚创COO邱纯潮在沙龙上的分享。
在本月中旬，速腾聚创宣布多线激光雷达量产，而随后一周内他们又很快公布将提供硬件+算法的激光雷达整体解决方案。我们来看看作为一家激光雷达解决方案提供商，他们是怎么思考自动驾驶的？以下是雷锋网新智驾整理的分享内容。
实现自动驾驶所需要的传感器很多，包括毫米波雷达、摄像头、GPS+IMU以及激光雷达等等。速腾聚创COO邱纯潮告诉我们，如果按照自动驾驶技术公司是否采用激光雷达来看，市面上开发和提供自动驾驶技术的公司可以分成两类：不使用激光雷达的保守派，以及使用激光雷达的激进派。对应地，前者对政策风险和事故风险比较谨慎，他们希望从ADAS开始逐步提升驾驶者的体验，而后者则希望很快推动高度自动驾驶落地。典型的激进派自动驾驶技术公司，比如出行服务商Uber、选择破坏性路线的车企、科技巨头以及Tier 1。
在2016年以前，关于自动驾驶技术是否要用到激光雷达还是有争议的，但随着特斯拉AutoPilot多起事故发生，激光雷达加持毫无疑问能够加码自动驾驶技术的安全性。
但激光雷达生产复杂，价格高昂也是行业普遍面对的问题。那速腾的解决办法是什么呢？速腾的答案是通过深圳在高端制造商的积累解决这个问题。4月18日，速腾宣布已经投入20多条生产线来量产多线激光雷达，并且预计1个季度后达到100条以上的产线规模。邱纯潮说，目前他们的供货周期在4周以内。
同样，因为激光雷达的制造应用在最近两年才逐渐开始成熟，研发激光雷达点云算法的人才比较稀缺，行业内算法的积累开发也处于早期。所以提供量产的硬件外，速腾本月宣布会把之前的算法积累作为解决方案向外部提供。邱纯潮举了一个例子，在往年的无人车挑战赛中，很多大学生团队的车辆经常撞到路沿。速腾随后对外提供的一部分算法里就会包含路沿检测，来解决这个问题。
而在其他的自动驾驶技术团队中，一个提供自动驾驶整体解决方案的公司很难在激光雷达点云处理一块投入大量的人力和开发资源，所以激光雷达的用户对于点云算法也有很高的需求。除了路沿检测之外，速腾在行人、车辆检测上的算法也会逐渐成熟并对外提供。邱纯潮说，近期他们就会对外公布“硬件+算法+平台”解决方案的第一个版本，整个项目叫做普罗米修斯计划。
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点击上方【车云】，关注并查看更多往期内容。“交通政策、交通安全、费用、云端安全、伦理等等，自动驾驶必须把这些问题全部解决，才能真正落地。”车云按：日-22日，由中国安全产业协会、TIAA车载信息服务产业应用联盟与车云网共同主办的2017年中国安全产业峰会暨首届交通安全产业论坛在北京召开。本文是速腾聚创联合创始人COO邱纯潮在大会上的主题演讲，他从激光雷达的角度谈了谈自动驾驶的发展。速腾聚创联合创始人COO邱纯潮以下为演讲全文：各位下午好。我今天汇报的题目叫《共享/负责/开放--从激光雷达的角度看自动驾驶》，因为自动驾驶这两年非常火，可以说波澜壮阔，因为激光雷达是自动驾驶一个重要的环境感知的传感器，我也有幸参与了这段令人激动的自动驾驶爆发期。全球自动驾驶的团队不多，自动驾驶创始团队或者是技术团队，我们大部分都有接触，究竟自动驾驶现在是一个什么样的情况，我从激光雷达和这些技术团队跟我们沟通的情况做一些分享。分享分三个部分：第一个部分是自动驾驶的火爆情况；火爆背后大家都在思考的问题；还有速腾聚创怎么样去踏踏实实去做好自动驾驶团队的配角。第一个就是自动驾驶的火爆混战的情况。非常多的资本方或者是媒体都认为去年是一个爆发期，是自动驾驶的元年。我列举收集的一些比较大的事件，可以看出国外，特别是去年国外科技巨头都投入了非常多的精力做自动驾驶，包括Uber、特斯拉、百度、谷歌，其实还有更多，这是一些科技巨头或者是运营商。另外，其实汽车的厂商，他们也非常激进在做自动驾驶的事情，包括福特、大众、奔驰、宝马等等这些公司，连续竞争这个市场。这会给我们一种感觉，巨头给我们描绘的蓝图里面讲，我们坐的车，私家车全部都可以自动驾驶。是什么推动自动驾驶这么疯狂？第一，自动驾驶会让出行非常安全，自动驾驶可以90%降低交通的事故发生率。第二，自动驾驶可以非常高效率运作整个交通系统，可以减少室内空气的排放，实现汽车车辆的共享经济，根治拥堵问题，甚至满足一些特殊出行需求。最重要是，我认为这个市场非常大，能够赚很多钱。根据科技媒体的预测，从2015年到2020年，自动驾驶汽车车辆可以达到1000万辆。这里面会有一个思考，自动驾驶是不是真的可以马上下地？我接触过非常多的初创企业，或者从事自动驾驶的巨头公司，在他们看来自动驾驶是一个大的生态系统，里面包括很多部分，比如说激光雷达是传感器，传感器这块技术需要非常成熟。另外一块包括Tier，包括科技研发的一些巨头，车厂，甚至包括一些法律法规政策问题，甚至涉及到政府。它是一个非常大的系统，并不能说有一家公司非常激进，砸钱就能砸出一个完整的生态系统。做好自动驾驶里面其实很多问题，这里列举了交通政策的问题，交通安全的问题，费用问题，云端安全问题，伦理问题等等，自动驾驶必须把这些问题全部都解决了才能落地，否则会存在隐患。我接触很多自动驾驶的应用，现在看起来有两个维度：第一是从低速到高速的维度，另外是有条件的领域到无限领域里。现在正儿八经跟我们采购激光雷达量比较大的公司，集中在做低速的园区物流车、低速的园区扫地车、矿山车，这些工具车时速非常慢，每小时10公里到30公里左右，而且是在条件受限制的园区里面去跑。另外一个就是低速的园区物流车，像京东、阿里、菜鸟，还有方案供应商智行者他们都积极参与到里面去，“6·18”放出一批自动驾驶物流车。另外是低速园区的接驳车、扫地车，矿山运输车，或者是校园、景区的自动驾驶，甚至是自动驾驶的BRT，或者是特定时段高速公路自动驾驶。目前图森现在致力于矿山车和自动驾驶高速公路货车，驭势致力于城市移动空间。最后整个生态技术OK之后，才能实现完全的无人驾驶。这个分析可能有点片面，我们是基于现在激光雷达的需求，根据客户的情况得出的一些思路。根据大企业的情况来看，很难一家独大。随着自动驾驶持续火爆，很多企业都非常专注，谷歌成立Waymo之后不再造车，而是提供解决方案。百度推出阿波罗计划，希望大家都能参与到里面。这透露了一个信号——大家都要互相帮助，才能让整个行业更健康发展。大家需要互相扶持，整个生态发展到一个节点后，大家才能继续往下参与另外一步。目前很多自动驾驶只能做一个预演，并不能马上下地。特别像64线的激光雷达要大几十万，成本太高无法下地，所以我们认为自动驾驶需要尊重行业发展规律，各个公司做好自己，对速腾聚创来说，我们是自动驾驶激光雷达解决方案提供商，要做好科技团队或者是明星科技团队的配角，跟他们携手共进。现在对激光雷达环境感知出现了一些问题，第一个是传感器极度缺乏，以前激光雷达只有Velodyne一家正儿八经在做，而且他们在接受了一些投资后，承诺优先给投资方供货，导致现在市场大量缺货，现在订购可能12月份可能都拿不到。另外激光雷达比较稀缺，以前并不受重视，因此算法没有跟上来，做点云算法的人才极度缺乏。造成了做自动驾驶决策的团队被迫拉长战线，团队有一到两个人专门去做激光雷达处理算法，但因为不够专注，他们的激光雷达算法多数只做了简单的聚类避障。我们是提供一站式的传感器、算法和平台，希望客户能在拿到我们激光雷达之后，直接拥有自动驾驶激光雷达的环境感知能力。速腾现在业务范围分为三个，第一个传感器硬件，第二个是算法，第三个是平台。传感器硬件量产的是16线激光雷达，可以满足现在比较低速的有条件自动驾驶，对他们来说完全够用，而且已经接到了一些大额订单。另外对于预演类的高速自动驾驶，我们推出了四个16线激光雷达耦合的方案。高速自动驾驶的激光雷达配置有两种方案，一种方案直接用64线，另外一种方案是用四个16线融合，谷歌就是用64线，通用、福特等等选择用四个16线实现。四个16线方案优势在于价格非常便宜，做到64线大概三分之一的价格，另外四个16线方案，你在使用过程中如果有一台坏的，可以马上再补一台上去。这里有一个段子，国内某高校用了64线的激光雷达，开出去的过程被刮了一下，返修超过八年，支付了8万块钱，现在还没有拿回来。而且64线产能非常有限，所以很多人愿意用四个16线方案顶替。另外就是速腾聚创在今年会推出巴掌大小的固态激光雷达，距离可以做到200米，价格做到1000美金以下。传感器硬件方面，我们从去年起在硅谷设立了办公室研究。我们的算法包括几个方面，第一个就是定位功能，第二个是车道线路检测，还有对车辆的障碍物检测、分类和跟踪。现在自动驾驶激光雷达数据非常缺乏，我们也建立了一个数据平台方便大家共享这些数据。目前传感器遇到两个问题，第一个量产，现在速腾聚创有100条生产线在量产激光雷达。第二个价格比较高，现在我们的16线产品售价是4万6，Velodyne探测距离做到100米，我们现在是150米，精度是±2cm，还是有一些竞争力的。另外是定制需求，在固态激光雷达做持续突破。我们提供的算法包括定位、车道线检测、路沿监测、障碍物识别、障碍物分类。这里面有一些展示。定位第一个定位展示，红色的线表示纵轴，青色的线表示横轴，轨迹是运动轨迹，定位的做法先把高精度地图扫出来，之后开始做匹配。现在车辆在扫的过程中，闪烁的点其实就是持续做匹配的过程，目前定位的精度可以达到20厘米以下。车道线\路沿检测车道线和路沿的检测中，偏青色的是路沿，红色是车道线。地面点检测另外是地面点的去除，去除了地面点，才能够做一些障碍物的分类。外面看到这些圈圈其实是后期加进去的，我们已经把地面点做得非常干净。点云分割路口车辆、行人检测车辆检测跟踪对车辆监测中，我们现在的算法把车分为四类，包括行人、骑行者、大车和小车，在里面提供相对准确的位置，还有速度，还有车辆的类型。16线激光雷达耦合演示效果动图刚才讲到的耦合方案，我们是提供多激光雷达参考结构设计的安装说明，另外提供多雷达标定的模块，还有数据采集平台，还提供多耦合数据融合模块。好，我今天的分享就到这里。点击下方【阅读原文】，立刻查看两日完整演讲，重磅嘉宾，满满干货。
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