114网址导航国产雷达激光推出 或将改变无人驾驶产业
十一期间，国内激光雷达研发企业RoboSense(（、、）
聚创)宣布已掌握多线激光雷达的核心技术，并完成第一代多线激光雷达RS-LiDAR研发工作。该产品将在近期进行路试，尚未公布价格。国产多线激光雷达研发进程的推进，可能使得下游的无人驾驶汽车生态发生变化——更廉价高效的数据获取手段使得数据获取与数据算法竞争成为新的门槛。
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据RoboSense(速腾聚创)方面称，多线激光雷达产品可以应用于智能机器人、无人驾驶汽车、虚拟现实、建筑工程、军事巡航等领域。该产品有可能成为首个进入实际应用的国产多线激光雷达。RoboSense方面表示，而随着技术进步该产品的单台成本有望降低至500美元。多线激光雷达是无人驾驶最重要组件之一受无人驾驶概念近年走红的影响，激光雷达这一技术组件被科技行业提及的次数也渐渐频繁。激光雷达由发射系统、接收系统 、信息处理三部分组成：激光器将电脉冲变成光脉冲发射出去，光接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，最后经过一系列算法来得出目标位置（距离和角度）、运动状态（速度、振动和姿态）和形状，可以探测、识别、分辨和跟踪目标。众所周知，激光雷达扮演无人驾驶车眼睛的角色，激光雷达比更普及一些的可见光摄像头更精准看得更远，且不受外界光线影响。RoboSense此次完成多线激光雷达的核心研发，关键在于“多线”。目前国内外有许多厂商提供单线激光雷达解决方案，但多线（4线、8线、16线等等）产品匮乏。此前比较知名的多线激光雷达供应商仅有Velodyne和Ibeo。单线激光雷达在工业领域应用已有一段时间，它可以获取2D数据，但无法识别目标的高度信息，所以单线激光雷达在无人车领域的应用，通常是作为视觉系统的补充；而多线激光雷达则可以识别2.5D甚至是3D数据，而且精度也比单线更高，行业公认多线激光雷达是完全无人驾驶（L4）级别最好的传感器解决方案。激光雷达的线数与数据点数决定了其技术门槛，也是评价雷达功能强大与否的主要参数。比如谷歌与百度的无人驾驶汽车在研发初期采用的都是级别最高也是最昂贵的64线激光雷达（Velodyne出品，型号是HDL-64E）。但这一产品近十万美金的单价，甚至超过了一台车的价格。而谷歌在大量路试的第三代无人车产品（没有方向盘、油门等，外形像小面包）上，考虑到成本配置了稍微便宜的16线激光雷达。此次RoboSense完成的RS-LiDAR是一款16线激光雷达。根据官方提供的资料，它采用混合固态的形态，测量距离100米，精度2cm，水平360度，垂直30度（±15度），实时出点数32万点每秒。从数据而言，甚至略优于Veledyne的16线产品。RoboSense计划从今年10月开始与合作伙伴共同进行一系列旨在优化软件与可靠性的路试科目，如一切顺利，这将是第一个真正落地应用的国产多线激光雷达产品。国产多线激光雷达改变无人驾驶产业生态作为完全无人驾驶系统的关键组件，国内自主研发的多线激光雷达带来了大幅度降低无人车入门门槛的可能。曾有汽车厂商告诉我们，激光雷达如果降到整车价格的10%，将直接推动行业的变革。但目前巨大的研发成本和以试验、开发为目的的小额采购量，使得客观上多线激光雷达成本难以摊薄。有消息称，百度在投资Veledyne之后，可以获得其旗舰产品50万人民币每台的“优惠”供货价格。而另一方面，国内激光雷达产业受限于技术实力，在无人车这一最具希望的朝阳产业中缺乏话语权。也使得国内无人驾驶的应用研发和产业生态面临许多挑战。RoboSense的16线激光雷达产品的推出，对改变这一局面有巨大影响。甚至有可能成为国内无人驾驶产业的（、、）
碑。在中国制造产业链整合得最为充分的珠三角，将应用技术快速高效地落地为产品，并通过市场和金融手段降低成本，已经是成熟的套路。位于深圳的RoboSense如果能把握机会，在同等参数下推出价格远远低于国外产品的激光雷达，对国内的无人驾驶开发者、汽车上游技术厂商、汽车主机厂都有巨大的意义。降低无人驾驶研发的硬门槛，可以在试验、研发的层面就拓展激光雷达等各种组件的市场规模，并加速消费级产品的诞生。在这一技术成果产业化的路径中，廉价的多线激光雷达是个重要的导火索。除了研发、装备无人车之外，RoboSense这一产品也推动了与无人驾驶相关的数据产业的进步。激光雷达是无人车的眼睛，也可以说是无人车重要的数据采集设备。更廉价更高效的传感器带来了更多的数据，这对于推动无人驾驶相关的数据与算法研究有重要帮助。国内有许多软件团队，无论是百度、高德等大型互联网公司，还是中小技术创业团队，大都是从高精度地图以及基于位置的服务来切入无人驾驶产业生态。这一领域的创新创业都还是小众，一大门槛在于数据采集的成本太高，而基于数据输出服务产生收益的周期还很长。降低数据采集的门槛，对于打算在这一领域建立服务能力和分发能力的企业来说，是一个巨大的福音。而且激光雷达在这一领域，还是技术研发的必备工具。有许多中小研发团队受限于资源只能持币等待装备的现状，将随着多线激光雷达国产化而大大改善。对于开发者与企业服务者，将直接从类似RoboSense这样拥有自主技术的国产激光雷达厂商获益。而这些生态共同发力，结合中国原本就丰富的终端商业服务资源，2020年无人驾驶汽车的普及将不再是科幻。未来已来。总结：硬件为骨 数据为魂但值得注意的是，RoboSense这一成果，也推动国内的无人驾驶生态进入到数据深水区。当更多的上游企业解决了硬件和成本的问题之后，对数据的掌控、分析，甚至聚集和分发能力，将决定无人驾驶产业中相关企业的成败。而在这之前，这种创新的比拼还停留在概念和愿景上——谁能先组装出一辆能自动行驶的汽车，似乎谁就手握无人驾驶产业的入场券了。RoboSense亦有意协助无人驾驶产业在进入数据处理与信息应用时减少困难。据透露RoboSense也在规划与激光雷达相关的数据库工具产品，并部署与人工智能、高精度地图、以及路车互联相关的技术储备。这一切的前提是RoboSense的16线激光雷达可靠实用并能快速进入到主力汽车供应商的实验室中。接下来的动作将非常值得期待。
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责任编辑：rolandweng
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　　激光雷达与摄像头性能对比
　　在无人驾驶环境感知设备中，激光雷达和摄像头分别有各自的优缺点。
　　摄像头的优点是成本低廉，用摄像头做算法开发的人员也比较多，技术相对比较成熟。摄像头的劣势，第一，获取准确三维信息非常难（单目摄像头几乎不可能，也有人提出双目或三目摄像头去做）;另一个缺点是受环境光限制比较大。
　　激光雷达的优点在于，其探测距离较远，而且能够准确获取物体的三维信息;另外它的稳定性相当高，鲁棒性好。但目前激光雷达成本较高，而且产品的最终形态也还未确定。
　　就两种传感器应用特点来讲，摄像头和激光雷达摄像头都可用于进行车道线检测。除此之外，激光雷达还可用于路牙检测。对于车牌识别以及道路两边，比如限速牌和红绿灯的识别，主要还是用摄像头来完成。如果对障碍物的识别，摄像头可以很容易通过深度学习把障碍物进行细致分类。但对激光雷达而言，它对障碍物只能分一些大类，但对物体运动状态的判断主要靠激光雷达完成。
　　多线激光雷达----多少线合适？
　　目前，国外和国内做激光雷达的厂商并不多。比如 Velodyne 推出 16 线、32 线和 64 线激光雷达产品。Quanergy 早期推出的 8 线激光雷达产品 M-8（固态激光雷达在研）。Ibeo 主要推出的是 4 线激光雷达产品，主要用于辅助驾驶。速腾聚创（RoboSense）推出的是 16 线激光雷达产品。
　　到底多少线的激光雷达产品才能符合无人驾驶厂商，包括传统汽车厂商、互联网造车公司的需求？
　　多线激光雷达，顾名思义，就是通过多个激光发射器在垂直方向上的分布，通过电机的旋转形成多条线束的扫描。多少线的激光雷达合适，主要是说多少线的激光雷达扫出来的物体能够适合算法的需求。理论上讲，当然是线束越多、越密，对环境描述就更加充分，这样还可以降低算法的要求。
　　业界普遍认为，像谷歌或百度使用的 64 线激光雷达产品，并不是激光雷达最终的产品形态。激光雷达的产品的方向肯定是小型化，而且还要不断减少两个相邻间发射器的垂直分辨率以达到更高线束。
　　激光雷达产品参数包括四方面：测量距离、测量精度、角度分辨率以及激光单点发射的速度。我主要讲分辨率的问题：一个是垂直分辨率，另一个是水平分辨率。
　　现在多线激光雷达水平可视角度是 360 度可视，垂直可视角度就是垂直方向上可视范围。分辨率与摄像头的像素是非常相似的，激光雷达最终形成的三维激光点云，类似于一幅图像有许多像素点。激光点云越密，感知的信息越全面。
　　水平方向上做到高分辨率其实不难，因为水平方向上是由电机带动的，所以水平分辨率可以做得很高。目前国内外激光雷达厂商的产品，水平分辨率为 0.1 度。
　　垂直分辨率是与发射器几何大小相关，也与其排布有关系，就是相邻两个发射器间隔做得越小，垂直分辨率也就会越小。可以看出来，线束的增加主要还是为了对同一物体描述得更加充分。如果是不通过减少垂直分辨率的方式来增加线束，其实意义不大。
　　如何去提高垂直分辨率？目前业界就是通过改变激光发射器和接收器的排布方式来实现：排得越密，垂直分辨率就可以做得很小。另一方面就是通过多个 16 线激光雷达耦合的方式，在不增加单个激光雷达垂直分辨率的情况下同样达到整体减小垂直分辨率的效果。
　　但是，这两种方法都有一定的缺陷。
　　第一种方法，如果在不增加垂直可视范围情况下增加线束，是有一定天花板的。因为激光发射器的几何大小很难进一步再缩小，比如说做到垂直 1 度的分辨率，如果想做到 0.1 度，几乎不可能。
　　第二种方法，多传感器耦合，即多个激光雷达耦合，因为它不是单一产品，那么对往后的校准将会有很高的要求。
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不好我反对
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( 发表人：方泓翔 )
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第十八届上，禾赛科技首次发声便拿出了32线，且在媒体上公开其路测视频，并在大型展会上现场展示扫描效果，这在国内多线激光雷达生产商中均属首次，瞬时轰动业界。展区位于大疆旁边，在100平米的明亮展区中，陈列着禾赛科技成立以来的历代产品，其中包括其首次对外公布的无人驾驶及辅助驾驶可用的32线（）。该产品采用混合固态设计，水平360°，垂直视场角30°，可实现150米探测距离，已完成大量公开路测。禾赛科技的无论是汽车还是人都可以准确识别到
按照有些人的习惯，这一定是吹牛逼的企业，一定是为了骗投资人钱的企业，对不对？
我可什么都没说
看看风向再说
没见着北京的雾霾，在北京雾霾天就是瞎
素有光电领域之称的美国棱镜奖（Prism Awards 2017 Finalist），在得奖名单中，赫然看见禾赛科技的名字，这是国内首家获得这个奖项的公司。今年的2月份还将有一个颁奖典礼。得奖名单还有莱卡的激光测绘产品，而莱卡也有跟DJI大疆合作开发专业的测绘。而禾赛科技也正正是跟DJI大疆合作开发了全世界首套载天然气安全巡检系统。在50米外百万分之几的极微小的天然气泄漏，都可以被它很快地检测到，拥有全世界最高级别精度的同时又能做到非常的轻，看到这个产品被震惊到了，所以提名了棱镜奖。激光遥测方面的宝贵经验，同时也是构成了的主要壁垒，这就是为什么禾赛科技正式进军无人驾驶领域后，在激光雷达的开发速度上能做到一日千里。
那么问题来了····都无人驾驶了还买车干嘛····难道买车就是为了自动开车然后堵着···
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禾赛惊人的速度更来自于华丽的创始人团队： 董事长兼首席科学家孙恺，曾在师从国际激光诊断大师汉森教授，完成了博士学位后在斯坦福担任副研究员，入选第十一批国家；2013年初，孙恺在实验室做激光吸收光谱方向的研究，成功把气体检测精度提高了1000倍。这个惊人的发现，激发了3个年轻人的创业热情。，毕业于精密仪器本科，博士毕业于，研究方向为只能行走的姿态控制。曾就职于LAM机器人部门，帕克集团的新战略投资部，做到集团任首席工程师。CTO向少卿，毕业于，之后获电子工程和机械工程双硕士学位，在“禾赛科技”成立之前，向少卿在担任下一代产品开发的产品架构师，主攻手机电路系统设计，这是他硕士毕业后的第一份工作。他负责过5代产品的电路系统研发。禾赛科技三位创始人在办公室开发出的第一款激光气体分析产品（2013）禾赛科技开发的近30位工程师，大都是在光电领域有深厚积累的博士和硕士。他们不仅毕业于、清华、交大、浙大等名校，同时具备了在苹果、、联影、泰克、光机所、中科院、等知名科技公司和研究所丰富的研发经验。同时，禾赛开发机器视觉导航的原班人马，又接过了开发摄像头和激光雷达数据融合及特征识别的重任。
禾赛科技李一帆：国产如何改变无人车格局提起无人车技术，许多人的第一反应都是“人工智能”, “深度学习”等酷炫的词。但吃瓜群众也许没想到，很多业内人士一致认为，这些都不是自动驾驶技术的最大的瓶颈，而是一个叫做的传感器。从来没有一个元器件的成本如此之高（其成本占到一辆谷歌无人车近一半），能够生产它的公司如此少（真正在大量供货的全世界只有两家），而且货源如此紧缺（下单后往往要等待数个月才能拿到第一批货）。可以说，成了无人车大战中名副其实的必争之地。而今年开始，国内开始出现自主品牌的激光雷达，目标是在低成本的前提下实现高性能和高产能。禾赛科技作为这其中的领军人物，屡屡拿出让业内惊艳的产品现场demo和实测结果，极大增加了国产品牌的信心，受到国内外自动驾驶行业的密切关注。2012年 美国2012年临近尾声时，李一帆在自驾游途中，顺道拜访了在读书的好友孙恺，几杯酒下肚，两人晕晕乎乎地聊起了那些已经功成名就的学长学姐。再喝两杯，想法就更多了，「我们要不然也搞一个billion dollar company吧？」酒醒之后，创业的梦想没有随之被忘却，他们又找来了另一位大牛向少卿，真的将创立一家billion dollar company的事提上了日程。
哪个地方的企业？深圳的？
于是，禾赛于2012年底在成立，之所以定名为禾赛，是因为公司成立于硅谷最大的城市——。博士毕业后，就在工作的同时兼职在禾赛任职。2014年 上海嘉定兼职，显然不能满足禾赛的三位创始人的梦想。虽然已经进入名企担任首席工程师，另外两位合伙人也已经获得了非常不错的职位。但是他们还是毅然回到了国内，创立了上海禾赛科技。从美国，到上海嘉定，三个满怀梦想的男人根本没打算回头。从对抗雾霾到无人驾驶禾赛科技刚刚成立的时候，正赶上「雾霾」的概念逐渐被国人所熟知的时候。禾赛的第一款产品，正是用激光进行大气监测。随后，禾赛又迅速开发出了全世界最轻的激光遥测系统，用于天然气泄漏排查等。　　这款产品的精度做到了全世界最灵敏的5ppm.m，换句话说，即便在50米外百万分之几的极微小的泄漏，都可以被它很快地检测到。不仅如此，禾赛还与全球巨头大疆创新联合开发了全球第一款搭载于无人机的天然气安全监测系统，彻底颠覆了天然气安全巡检这个相对传统的领域。禾赛HS-5000载燃气安检系统
创业不久就制造出了如此优秀的产品，理应骄傲一把。但是他们很快发现，这个市场容量有限，不足以实现他们「billion dollar company」的抱负。在激光广阔的应用前景中，他们注意到了一个正在快速成长并马上会爆发的领域——智能驾驶。彼时，已经研发无人驾驶技术多年了，谷歌的豆荚车脑袋顶上的那个「小花盆」，正是Velodyne研发的64线。然而别看区区一个小花盆，其售价达到了8万美金。由于成本的限制，很难商业化。也正因为如此，各大公司分成了两派。以优步为代表的巨头企业，都采用了昂贵的传感器，来提高自己的解决方案的可靠性；而以马斯克外加众多创业公司为代表的阵营，认为使用毫米波/超声波+摄像头的方案就可以实现高水平的智能驾驶，激光雷达并非必需品。但究其原因，并非是不好，而是因为它太贵。如果能在保证同样性能的情况下，把的价格降下来，无疑是巨大的突破。这也正是禾赛想做的事。孙恺在工博会现场展示手持式激光遥测仪的性能，用于检测天然气泄漏
「凭什么你们可以做世界一流的？」超一流的人才，世界领先的技术，和多年的经验积累。禾赛首席科学家孙恺曾在师从国际激光诊断大师汉森教授，完成了博士学位后在斯坦福担任副研究员，为后期开发打下了扎实的基础。短短两年，禾赛自主研发了两款利用激光检测天然气的产品，做到了全球最轻且精度最高，一举拿下有光电领域之称的美国棱镜奖（Prism Awards 2017 Finalist），目前还没有国内公司获得过该奖项。李一帆说，“激光遥测是一项对光、机、电系统要求极其严格的技术，你想想我们如果希望测到100米以外反射的激光，需要能够准确识别发射功率十亿分之一的能量，是极其困难的。我们在做天然气遥测设备的时候，花了超过两年的和精力优化这套系统，确保仪器在各种场景下都能稳定地检测出远处的极其微量的天然气泄漏。这也就是为什么我们的设备在保证全世界最高级别精度的同时又能做到非常的轻，可以装在无人机上。我猜美国光学学会也是看了我们这个产品被震惊到了，才会把我们提名棱镜奖吧。而比较幸运的是，这其中积累的在激光遥测方面的宝贵经验，同时又构成了的主要壁垒，这就不难解释为什么我们决定正式进军无人驾驶领域后，在激光雷达的开发速度上能做到一日千里。”公司在团队组建时极其重视对人才的选拔，面试筛选用百里挑一毫不为过。两年里集结了一批来自于苹果，泰克，联影，、、半导体所等的顶级工程师（含10名博士）。
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太长没人看
为他们点赞，填补了我们的一项空白。高技术尖端企业！看看这领导班子阵容，尼玛一帮学霸啊。。。。
需要更多这样的人才来改变社会
学霸不好喷，撤
厉害了我的哥哥
中国的未来就是要靠这些人，同时他们的成功也会鼓励更多的国外人才回国创业。
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