激光雷达“线”越多,自动驾驶能力就越强?

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在自动驾驶的技术发展过程中，激光雷达一直被认为是核心的感知硬件，其线束数量也被视为衡量感知能力的主要指标。从早期的16线、32线，到如今量产车型上标配的128线、192线，乃至最新发布的512线，行业内似乎陷入了一种“线束”竞赛，似乎线束越多，就代表自动驾驶的能力越强，那事实果真如此吗？

激光雷达线束的本质

激光雷达的线束也被称为通道数，它指的是激光雷达在垂直视场角（FOV）内分布的激光束数量。对于传统的机械旋转式架构或目前主流的固态激光雷达而言，线束基本等同于雷达内部集成的激光收发模块组数。每一个物理通道都代表了一个独立的测距单元，随着扫描机构的往复或旋转运动，这些线束在空间中可以绘制出密集的测距轨迹。线束增加带来的最直观红利便是垂直角分辨率的显著提升。所谓角分辨率，是指相邻两个探测点之间的角度间隔，这个间隔越小，意味着在远距离下投射到目标物体上的激光点越密集。

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在自动驾驶的感知任务中，由于激光束随距离增加会发生发散，导致单位面积内的点云密度迅速下降，因此通过激光雷达识别远距离小目标一直是行业痛点。如果一台16线雷达在探测150米外的一个远端行人，可能只有零星一两个点落在目标身上，这在后端算法眼中仅仅可能是一组无法辨识的噪声；而当线束提升到128线甚至更高级别时，同样的距离下可以投射出数十个甚至上百个点，从而勾勒出完整的人体轮廓或肢体动作。这种分辨率的跨越式增长，极大地降低了感知算法在处理长尾场景时的难度。实验数据表明，在探测10厘米大小的小目标时，16线雷达的可识别距离仅为3米左右，而当等效线束提升至300至600线级别时，有效识别距离可以飞跃至100米以上。

各线束激光雷达关键参数对比

这种性能提升在安全冗余方面也有不可替代的价值。高线束激光雷达由于拥有更多的独立发射和接收通道，在硬件层面具备天然的抗失效能力。像是禾赛AT128，内部集成了128个独立工作的激光器，即便极个别通道发生了故障，剩余的通道依然可以保证整体感知画面的连续性和完整性，不至于出现感知盲区。当然，这种“物理堆叠”的逻辑正在遭遇挑战。如果通过分立元器件在激光雷达内部塞进数百组模块，不仅会导致体积膨胀到像个“大花盆”一样难以集成进车身，更会让成本飙升到车企无法承受的地步。因此，目前自动驾驶行业正尝试芯片化方向，即利用半导体工艺将大量的发射器和探测器集成在厘米级的芯片上，通过硅光子技术实现高线束与紧凑体积的平衡。

高线束背后的系统性压力与边际成本

当激光雷达的线束越来越多，整车电子电气架构却在承受着前所未有的压力。线束的增加并不是一个孤立的参数变化，它涉及算力、带宽、功耗和热管理等一系列连锁反应。首当其冲的是数据传输带宽的挑战，一台激光雷达的数据产生速率（Mbps）可以用核心公式进行定量估算，即：

数据产生速率（Mbps）=(V×H×V×R×D)/10⁶

其中，N指线束或通道数；H指水平点数，其计算方式为，水平视角（FOV）/水平角分辨率；V指帧率（如5Hz、10Hz或20Hz）；R指回波次数；D指单个数据点的位数（Bit）。

根据这一公式，当线束从128线演进到256线或512线时，单秒产生的点云数量会从百万级激增至五百万级以上。这意味着车载以太网需要承载接近1Gbps的实时数据流，对于目前仍广泛采用千兆以太网架构的量产车而言，多激光雷达配置极易引发总线淤塞。

激光雷达线束的激增也会给计算平台带来压力。自动驾驶系统需要实时对这些乱序的三维点云进行预处理、聚类、目标检测和语义分割。主流的3D感知算法（如VoxelNet或基于Transformer的架构）的时间复杂度会随输入点数呈近线性增长。如果智驾芯片的算力储备不足，海量点云将导致处理时延超过100毫秒的闭环底线，从而引发严重的行驶安全风险。

激光雷达处理任务算力预估

在工程实践中，为了维持实时性，需被迫在感知算法的前端进行人为的“下采样”或随机丢点。这实质上会让主机厂花费高昂成本采购的高线束雷达，在软件层面通过算力去“抵消”掉这些增加的线数，导致硬件层面的线数红利无法有效转化为实际的感知精度提升，这便是显著的边际效益递减。

此外，高线束雷达由于激光脉冲发射频率极高，其峰值电流和热量堆积问题也变得异常棘手。在1550nm长波长路线上，由于其激光发生器的电光转换效率较低，高线束配置下的散热需求甚至可能逼近48V车载供电网络的功率分配极限，迫使整车厂不得不设计更复杂的液冷系统，这将进一步抬高整车的成本。

除了成本和算力，物理环境对高线束雷达也同样有约束。虽然线束越多在晴朗天气下看得越清，但在强降雨、浓雾或暴雪天，激光雷达的表现会发生断崖式下跌。水滴对激光产生的米氏散射会制造大量的虚假噪点云，每秒产生的虚假目标点可能会达到2000个以上，这些噪声将瞬间淹没真实的障碍物信息。在这种极端场景下，线束的增加并不能提升变激光雷达的感知精度，相反，由于高线束雷达对弱信号更加敏感，在恶劣天气下反而可能产生更多的误报，从而引发不必要的紧急制动。

激光雷达探测架构的技术变革

既然盲目堆砌物理线束存在明显的瓶颈，自动驾驶行业开始寻求更聪明的解决方案。其中最具有代表性的趋势是从“均匀全景扫描”转向“动态感知分配”，也就是所谓的ROI（感兴趣区域）技术或“凝视”模式。这种技术的核心不再是无脑增加激光器的物理数量，而是通过算法实时控制扫描机构。

例如，速腾聚创和华为的某些技术架构允许激光雷达在车辆高速行驶时，将大部分扫描线束集中在垂直FOV的正中央区域。这就像人类的眼睛，虽然余光可以看清周围，但注意力焦点却能锁死在前方的障碍物上。这种架构使得激光雷达在物理总线束不变的前提下，局部垂直分辨率能够瞬间提升4到5倍，达到等效数百线甚至上千线的效果。这种按需分配资源的思路，不仅解决了远距离探测的分辨率难题，更避免了在不需要关注的天空或路面区域浪费昂贵的带宽和算力资源。这种改变标志着激光雷达正式进入了数字化时代。

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激光雷达中还有一个技术变量是波长的选择。目前市面上激光雷达存在905nm和1550nm两种主流路线。905nm由于兼容成熟的硅基接收器，成本优势巨大，但其受到人眼安全功率的严格限制，导致其在提高线数和增加测距距离时面临天然的“天花板”。

与之相对，1550nm波长的激光在人眼视网膜的吸收波段外，允许使用高出905nm数十倍的发射功率。这使得1550nm雷达在不增加线数的前提下，就能获得更强的穿透力和更远的探测距离，甚至能实现超远感知。虽然1550nm的激光雷达目前仍面临光纤激光器成本高、体积大、散热难等问题，但随着供应链的成熟，它在超高清感知领域的潜力被普遍看好。

905nmvs 1550nm激光雷达对比

此外，随着FMCW（调频连续波）激光雷达的崛起，将对传统的ToF（飞行时间法）进行降维打击。传统的ToF雷达只能测量物体的距离，而FMCW通过测量反射波与参考波的频率差，可以利用多普勒效应直接获取物体的瞬时径向速度。这意味着FMCW激光雷达即便线束较低，也能通过第四维的速度信息，精准地过滤掉静止噪声，识别出正在横穿马路的行人或突然加塞的车辆。这种“4D感知”能力极大减轻了后端感知算法对高密度点云的依赖，从另一个维度解开了线束竞赛的死结。

软件定义雷达与下一代感知趋势

当硬件线束的增长速度逐渐放缓，人工智能开始在软件层面接管感知的提升任务。目前，很多技术正致力于研究点云超分辨率（Super-Resolution）算法。这种技术利用深度卷积神经网络或SRMamba等模型，可对低线束雷达输出的稀疏点云进行特征学习和几何重构。通过在大规模高清点云数据集上进行训练，AI可以学习到现实世界三维结构的规律，从而将32线或64线的原始数据“补全”到等效128线甚至更高的精细度。

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随着跨模态融合技术的应用，一些先进的感知框架可以将激光雷达的稀疏三维信息与车载摄像头的二维高清图像进行深度耦合。通过图像中的边缘细节和颜色特征，算法可以为离散的点云提供“语义黏合”，生成既具备三维深度又具备图像级解析力的环境模型。这意味着，不需要在车顶装载一颗昂贵的512线雷达，而是可以通过一颗高性价比的128线雷达配合强力的AI推理引擎，就能达到超越物理极限的感知效果。这种“软硬结合”的路径，被认为是打破目前自动驾驶硬件成本瓶颈、实现“智驾平权”的必由之路。

当然，在安全性要求极高的自动驾驶领域，“确定性”一定是高于一切的。生成式算法虽然能提升画面的清晰度，但也可能产生“幻觉”，即在点云稀疏区域补全出一个并不存在的结构，或者将一个真实的小障碍物误认为背景噪声进行平滑处理。

最后的话

自动驾驶激光雷达线束的演进已经从单纯的“数量比拼”进入了“质量博弈”的新阶段。对于L2+级的量产乘用车，出于成本和算力的现实考量，128线辅以ROI动态扫描或将成为行业主流；而对于L4级Robotaxi，为了应对极端的安全性挑战，超高清线束雷达与多传感器深度融合依然是不可逾越的护城河。激光雷达的线束并非越多就越好，只有当传感器规格与整车算力平台、后端感知算法以及最终的商业逻辑达成系统性的闭环时，这样的技术才具有真正的价值。

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