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數(shù)據(jù)來源：各公司
上表為美國5月6日股市收盤時8大激光雷達上市公司市值對比，Luminar排名第一，市值達38.8億美元，遙遙領先第二名的AEye。不過從跌幅來看，AEye是最堅挺的激光雷達股票，Luminar最高股價達37.73美元，如今只有11.12美元，AEye股價最高時達10.73美元，如今還有5.28美元。大部分激光雷達股票跌幅都超過了65%，跌幅最慘的當屬Velodyne，股價最高曾達28.9美元，2021年5月初還有13美元左右，如今僅為1.77美元，跌幅超過90%。
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AEye的豪華投資團如上圖，包括了全球第五大Tier1即日本豐田旗下的愛信精機和第六大Tier1德國大陸汽車，還有全球排名前20的已與佛吉亞合并的Hella海拉。整車廠包括了斯巴魯和通用汽車，此外還有空客風投。英特爾和SK Hynix也有投資。
AEye設想的商業(yè)模式
圖片來源：互聯(lián)網
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AEye最主要合作伙伴是德國大陸汽車，2024年AEye的激光雷達將正式量產，與德國大陸汽車的近距離Flash激光雷達、域控制器、毫米波雷達和攝像頭配合，可能用于本田的L3級車型，本田雖號稱已推出全球第一個L3級車型Legend，但實際這只是噱頭，L3級Legend只租不賣，只有100輛，真正的量產車型要到2024年。本田的自動駕駛合作伙伴主要就是德國大陸汽車和日本電產。
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上圖是AEye與其他4家公司產品對比，其中A公司就是Luminar的Hydra。
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上圖為Hydra的參數(shù)，其中分辨率方面，Luminar耍了一個小花招，它寫的最小角分辨率，實際平均角分辨率是水平0.1度，垂直0.3度。幀率方面1-30可調，不過一般都是10Hz。
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AEye與Luminar技術路線近似，激光發(fā)射方面也是1550納米光纖激光，Luminar當初并非是要主動選擇1550納米，而是因為光纖激光效率最高的波段是1550納米，Luminar最主要是看中光纖激光的高功率，和905納米的激光二極管比，光纖激光可以做到其100倍的功率。光纖激光另一個好處是方便布局，可以放在后備箱里，通過車頂利用光纖將激光送到后視鏡處或者任何地方。
AEye與Luminar有幾點不同，一是AEye采用雙MEMS振鏡掃描，發(fā)射與接收光路分離設計。二是AEye不采用簡單的APD二極管做接收，而是用SiPM，將來可能用SPAD。最后，AEye采用的是和攝像頭一體的傳感器前融合設計。
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上圖為AEye激光雷達專利中的雙MEMS振鏡掃描，Luminar是用兩個電機帶動的多邊形掃描器完成，MEMS振鏡的好處是更容易過車規(guī)，體積更小，缺點是產量低的情況下價格極高。
AEye整個激光雷達光路圖
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SiPM又叫MPPC，MPPC是多像素光子計數(shù)器的縮寫，該檢測器也稱為硅光電倍增器（SiPM）。它是一種固態(tài)光電探測器，使用在Geiger模式下運行的多個雪崩光電二極管（APD）像素。MPPC的基本元素（一個像素）是蓋革模式APD和淬滅電阻的組合，并且這些像素中的大量像素被電連接并二維排列。
激光雷達光電檢測元件對比
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2006年，日本濱松公司在國際上首先實現(xiàn)了MPPC的商品化。近10年以來，意大利的ITC-irst，愛爾蘭的SensL公司（已被安森美收購）以及加拿大的Zecotek公司陸續(xù)實現(xiàn)了MPPC的商品化。
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上圖為多家MPPC公司的顯微鏡照片，日本濱松優(yōu)勢明顯。
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“MPPC”——Multi Pixel Photon Counter（多像素光子計數(shù)器），這個命名是從工作原理角度出發(fā)得來的。工作電壓（蓋革區(qū)）在蓋革模式（即單光子模式）下，光生載流子通過倍增就會產生一個大的光脈沖，而通過對這個脈沖的檢測，就可以檢測到單光子。將蓋革模式下的APD上連接一個淬滅電阻作為1個像素，就構成了MPPC的基本單元。相比APD，MPPC的增益可達到105-106，這樣在理論上，可以在更短的時間內得到更長的距離信息，探測帶寬也與APD不相上下。
另外，擁有小有效面積、更多像素結構的MPPC不僅具備較快的時間特性（上升時間僅1ns左右），還可利用其獨特的光子分辨能力，將不同表面反射率的物體識別出來，從而達到測距同時分辨物體表面特性的目的。
國內速騰聚創(chuàng)也使用了SiPM，性能比傳統(tǒng)的APD提升很多，不僅是有效距離的提升，還有信噪比的提升，也可以達到像素級圖像。
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通過圖可以看出，AEye是前融合設計，攝像頭為輔，利用攝像頭調整掃描器。
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AEye先用攝像頭鎖定大致圖像范圍，遇到大面積空洞如天空，激光雷達會跳過這些區(qū)域不掃描，遇到物體密集區(qū)域，則增加掃描密度。這樣不僅提高性能，也避免激光雷達產生空洞。所謂空洞是，激光雷達由遠及近靠近過程中，出現(xiàn)的點云“時有時無”的丟失現(xiàn)象被稱為“空洞”。障礙物原始點云的“時有時無”會讓感知軟件難以連續(xù)跟蹤，從而無法準確判斷是不是一個固定障礙物，容易導致危險的急剎車或頻繁的“減速加速”現(xiàn)象。
AEye的傳感器融合流程
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上圖就是“2D”，圖片來源：互聯(lián)網
對比消除重復點，這主要解決激光雷達的鬼影，對于高反射率物體，進入到激光雷達視場及測距范圍后，輸出的點云除了在真實位置有成像以外，還容易在其它位置形成一個形狀、大小類似的成像，而這個虛假的成像被稱為“鬼影”。不同類型激光雷達產生“鬼影”的行蹤各不相同。常見的高反射率物體包括交通指示牌、錐桶、三角指示牌、汽車牌照、尾燈等。還有就是膨脹，對于高反射率物體，另外一個異常現(xiàn)象就是“膨脹”。“膨脹”是指激光掃描高反射率物體后，輸出的點云會向四周擴散，看起來就像“膨脹”了一樣，因此稱為高反“膨脹”。
AEye的傳感器前融合是一個非常好的思路，如今多線激光雷達的算法仍然是基于BEV的PiontPillar算法，這種將3D變成2D CNN的算法，效率一流，精度不理想，同時也喪失了眾多3D信息，讓激光雷達稱為一個近似攝像頭的東西，效果反而不如單純視覺的特斯拉。激光雷達要發(fā)揮全部潛力，不能沿用深度學習這種攝像頭領域最常見的算法，必須使用傳統(tǒng)的可解釋可預測的幾何算法，否則激光雷達意義甚微，這恐怕也是激光雷達股價持續(xù)暴跌的原因之一。
