长距Lidar设计：机械式和半固态这里不再讨论，这里主要针对全固态长距Lidar进行讨论

1、架构设计

OPA+FMCW Lidar（长距）：设计目标，250m到500m，实现250m距离的点云有效覆盖（10%反射率），争取点云探测到500m（有速度信息），同时验证不同FOV镜头的外协设计，组合为多款产品。

具体设计架构如下

• Tier1以及芯片主要厂商：Quanergy、洛微科技、力策科技、Analogphotonics、光迅科技、万集科技、摩尔芯光。
• Analogphotonics提供两种不同版本的激光雷达：一种是长距离版本，安装在汽车前部，用于高速公路行驶；另一种是短距离版本，视野更广，可提供车辆周围环境的完整覆盖。这两种传感器的光子集成电路具有不同的光学相控阵，但同时共享同一个后端信号处理机制。
• 洛微科技的短距和长距产品采用了不同的技术方案，短距聚焦低成本，采用了Flash扫描的混合性方案，长距侧重性能，选择OPA方案。

2、Lidar技术指标设计

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以上长距Lidar的水平FOV和垂直FOV都会依据具体的应用场景以及车身布置位置进行调整，该调整通过Lidar的Lens以及OPA的扫描范围进行设计配置。 速度和速度分辨率，这两个指标需要通过FMCW技术完成测量。

3、主板以及收发设计

目前都是定制化的模块，还没有量产芯片上市。芯片主要是基于硅光技术，后续章节会详细介绍该技术。

4、后端算法设计

• 远距Lidar OPA+FMCW版：点云均有速度信息，可以在上面的类似于视觉感知方案基础上，同时加入Radar的算法处理，对点云进行DBSCAN距离，然后进行动态目标跟踪和静态环境刻画；这就形成了Lidar中的算法体制双冗余互补。
• 完成目标跟踪以及环境刻画输出后，进一步分别和Camera/Radar的动态目标以及静态环境进行融合；
• L2以上需要感知融合链路的多样性，尽量减少共因失效；
• 融合方案上看前融合、中融合、后融合对原始信息的保留量依次递减，但是对噪声干扰的滤除也是依次递增，所以需要最大化最优化利用雷达输出数据进行处理；
• 单纯的Lidar传感器硬件层面是这些数据融合的共因来源，硬件上无法避免共因失效，但是算法层面上，前融合、中融合、后融合的交叉使用，可以提升环境感知算法和目标跟踪算法的置信度；

5、Lidar整体技术路线图

6、整体技术可行性和风险分析

从以分析可以看到，技术具有可行性，OPA+FMCW目前行业在不断迭代，OPA+FMCW均有相应的芯片和模块推出，并且也有相关方案的Lidar推出，其技术逐步走向成熟；

同时全固态Lidar的发展方向是行业的一个共识，尤其是OPA+FMCW；

域控算力集中化，Lidar传感器低成本化，是整体行业趋势；

该方案后续从车载以太网向高速Serdes网络迭代，直接输出RawData，到中央域控进行多层融合数据处理，提升相关算法的性能；

风险项如下：

OPA+FMCW方案配套的相关设备：例如E8717A Lidar Target Simulator，标定实验室（精密的测试标定设备）等，还需要配套更新；

目前的存在功能定义与分解（设计具体技术方案的选择，包括OPA+FMCW模块规格，镜头规格等）、Lidar信号处理算法实现（未来在域控端的实现）、雷达感知算法（包含速度信息分量后）在域控端的实现、雷达多层感知融合算法（传统类视觉的点云语义分割+具有速度维信息的DBSCAN）在域控的实现等技术难题，这些技术难题需要多领域方向的协作；

• 技术问题：OPA+FMCW需要涉及到对于的硅光模块或者专用芯片采购；
• 成本问题：从成本构成看，收发模组占据着分立式激光雷达60%的成本，人工调试占据25%的成本，机械、控制模组等其它零部件仅占据15%的成本；对于半固态激光雷达，收发器件（激光器、探测器）及芯片占据70%以上的成本，而光学等其他部件占比不足30%。业界主流观点认为，OPA+FMCW是未来激光雷达的终极解决方案，兼顾易于大规模生产、高性能等优势，并受益于硅光工艺发展实现光电器件的：快速降本。但是目前这还未实现，具体实现的时间点未知。
• 适用性问题：性能不断增强需要一个演进的过程，后续OPA+FMCW会从FOV、探测距离以及信息维度（增加速度维）上全面领先。但是还需要适配自动驾驶功能和Lidar算法进行相关技术迭代，例如目前所有OEM在使用Lidar点云就没有速度信息，这直接导致Lidar Tier1宣传的探测距离远，但是OEM 算法实际使用有效的Lidar点云距离在100m以内，如果有了点云速度信息，OEM算法能比较好的进行点云的动静区分，可以很容易将Lidar的实际使用距离扩展到更远。挑战：新的架构需要突破以上的技术挑战和成本挑战。

7、FMCW+OPA对Lidar的意义

• Lidar传感器成本得到进一步降低（Flash版本、以及OPA+FMCW版本，降本幅度不同），同时带动自驾整体的硬件架构成本降低；
• 当前传感器后融合中遇到各种corner case可以通过新体制的固态Lidar解决，例如无法区分动静目标，可以通过OPA+FMCW体制解决；
• 适应并满足L2+以及L4，甚至L5的自驾发展需求，低成本下、场景适用性下的多冗余，例如城市AD场景和AVP场景下，对Lidar的远距离需要并不强烈，此时可以用低端Flash Lidar进行冗余设计，低端Flash Lidar有效覆盖50m，同时提供大FOV，完成可以满足自驾在该场景下的多冗余；高速AD场景下，OPA+FMCW能更好的进行远距离目标和静态环境的构建；

8、Lidar部件供应商再罗列

国信证券-汽车汽配行业汽车前瞻研究系列(十六)：激光雷达的市场空间、技术路线及产业链拆解-220127.pdf