车载摄像头和激光雷达在国内发展怎么样？读此文就能知道

今年是谷歌I/O大会第十年，按照惯例发布会的主角应该是手机系统的更新，然而从一开始谷歌就告诉我们一句“mobile first to AI first”。与去年AI成为隐形主角不同的是，今年AI被谷歌“扶正”，甚至相比去年的VR，分量更加突出。

与去年AI深度植入在手机系统各个侧面不同的是，今年谷歌将AI作为贯通生态与平台的接口，手握海量数据的谷歌将自身在AI领域的优势水平地铺洒在各个领域，无论智能家居的语音入口还是VR/AR，乃至入侵苹果iOS，谷歌试图让自家的AI产品成为任何平台都摆脱不了的刚需工具，这才是谷歌今年AI战略背后的野心。

同时谷歌强化了自身在生态层面的布局。无论我们听到谷歌在各个平台上的突破，乃至软件商的下载量的突破，其实都无法与谷歌在细节上的修补来得关键。

因此在这场发布会，我们没有那么关心Android 8.0到底有哪些具体的优化，而是去看看，谷歌想将AI怎么植入我们的生活，另外，谷歌的生态又将如何去与苹果抗衡。

AI first的背后：谷歌突破平台的武器

去年谷歌I/O乃至下半年硬件发布时，AI就曾贯穿在发布会的背后，无论是翻译能力的提升或是场景需求的智能识别，AI都成为Android系统背后迭代的关键，最终甚至成为与iOS相比更具前瞻性的优势。目前谷歌选择的AI的切口依然是语音和图片两大部分。

在今年，谷歌进一步对各个平台中AI的运用加以深化与拓展，首先令人惊艳的是谷歌助手(Google Assistant)登陆iPhone。在谷歌输入法登陆iPhone之后，谷歌助手在iOS上的植入意味着全球最大的两大手机系统平台都可以使用谷歌的语音助手，背后蕴藏着巨大的数据价值。对于谷歌而言，这也是平台壁垒的一次突破。

其实是AI在Google Home上的进一步应用，当然主要依然通过Google Assistant实现。谷歌希望Google Assistant并不仅仅停留在语音搜索层面，而能够为用户做更多的事情。Google Home关联了更多的家居物联，同时还具备语音指令拨打电话的能力，这些都将AI向更加实用主义的方向迈进。

当然全新的AI功能在于Google Lens，你可以将其理解为AI版的智能识图，可以对已拍摄图片中的内容进行识别，而使得用户可以进行进一步的操作，包括识别图片中的物体提供信息，或者识别网址或号码等等。值得注意的是三星最近发布的S8中Bixby的入口也有类似的功能，大家的殊途同归其实显示了AI在目前可以稳定应用的场景依然存在局限。

与去年不同的是，AI并没有再次作为系统内部深刻的变革出现，而是成为个别的功能性产品存在在这场发布会当中，但是谷歌的口号喊得很响亮，同时布局也非常之广。相比VR，谷歌用Google Assistant、Google Lens、Google Home这样极为贴近用户的入口成为在AI领域攻城拔寨的巨头，背后海量的数据和逐渐培育的用户使用习惯，相信不久的将来，AI领域的马太效应也将显现。

生态：缝缝补补，营造壁垒

如果你看了发布会现场，你或许会不明白现场的观众为何会为一个早已应该有的功能欢呼鼓掌甚至沸腾。但是好在你看了发布会，我们或许能从这样的差异上看到国内外安卓系统生态上的差异。

生态上补全的的一环来自媒体领域，Spotify登录Google Home，YouTube加了个Super Chat(打赏)。前者或许你比较陌生，后者你一定在国内的直播软件中接触过。另外，YouTube发布360度TV APP，支持360度视频直播。这些都是为了增强其用户交互性和用户粘性而做出的改变。YouTube其实是谷歌一大隐形的现金牛，日观看数超过10亿，背后的广告价值和生态价值不言而喻。在视频流量持续增长的未来，YouTube还将为谷歌提供更大的想象空间。

另外与打赏处境颇为类似的还有谷歌Action支持支付，用户可以用语音下单。

另一大非常重要的生态补全来自双系统：Android O和Android Go。前者尽管没有正式提出，但是就是最新的大版本Android迭代，而后者则是从低端切入，更低的存储占用和无线流量使得低端硬件产品能够有更好的使用体验。这难免让人联想到最近微软发布的Windows 10S，尽管平台属性完全不同目标也不同，但是这种同归推出轻量版系统以拓展特定市场的思路颇为相似。

至于去年谷歌I/O大会上的重点VR则在这一场发布会上显得不再那么核心，实际上这是一个阻力非常大的领域，至今我们依然很少见到支持Daydream VR的手机产品，甚至平台内部的应用也少到难以置信这是一个平台级的产品。而在发布会上谷歌表示将Daydream VR与持续与高通合作，HTC VIVE和联想将率先推出Daydream VR设备。以及Tango这个已经持续颇有一段时间的项目，从与联想合作推出第一款令人尴尬的硬件设备后，谷歌似乎依然有将其继续的打算，或许实验性远高于市场价值。

第十年，谷歌I/O大会给出了一个相较去年更加务实也更加具有想象空间的方向，那就是AI。实际上AI已经成为国内外众多公司押注的下一个风口，无论是亚马逊、Facebook乃至苹果，或是国内的腾讯、百度，AI已经成为各个场合各个发布会中背后的核心议题。

然而除开算法以外，海量的数据支撑才是AI发展的关键，谷歌拥有天然的优势，又在这一次发布会上将AI入口进一步拓展，这将成为搅局的关键因素。

另一方面，谷歌在生态上的完善依然成为这一场发布会背后的另一条主线，从去年开始提出的“谷歌苹果化”的状况在今年依然延续，然而不同的是，谷歌将生态完善的重心切入在了不同平台上的协同上，在不同平台都挤占用户使用时间与空间时，生态的壁垒价值会更加凸显。

光雷达可以分为一维光雷达、二维光雷达、三维光扫描仪、三维光雷达等。 其中一维光雷达主要用于测距测速等，二维光雷达主要用于轮廓测量、物体识别、区域监控等，三维光雷达可以实现实时三维空间建模。车载三维光雷达一般安装在车顶，可以高速旋转，以获得周围空间的点云数据，从而实时绘制出车辆周边的三维空间地图;同时，光雷达还可以测量出周边其他车辆在三个方向上的距离、速度、加速度、角速度等信息，再结合 GPS 地图计算出车辆的位置，这些庞大丰富的数据信息传输给 ECU 分析处理后，以供车辆快速做出判断。

不同类型激光雷达的功能及应用场景

三维激光雷达逐渐发展为自动驾驶的标配。三维激光雷达功能强大，是无人驾驶的最佳解决方案，从最早的谷歌豆荚车到层出不穷的车企测试案例，激光雷达已经逐渐发展为标配。不难发现，随着企业自动驾驶方案的选择和规划，车用激光雷达的商业化正悄然发生。

Velodyne 64 线激光雷达成为无人驾驶的标志性特征。 2012 年 5 月，谷歌改装版丰田普锐斯自动驾驶汽车在内华达州上路测试，出场时头顶转个不停的 Velodyne 64 线，很快就成了自动驾驶汽车的标志性特征。与此同时，谷歌对外宣布项目研究目标——实现无人驾驶并且量产。从正面看，拆解后的 Velodyne 64 线整个激光收发器可以视为上下两部分，每部分都有三个并排透镜，两侧透镜是激光发射处，中间是接收处。转到产品背后会发现，两侧凸镜后各有 16 个一组的二极管，中间透镜对应 32 个接收器，可以把光信号变成电信号。

在保证质量的前提下，成本的降低将反推智能驾驶的产业进程。 激光雷达凭借其超高精准度，被认为是无人驾驶的必然选择; 2016 年以来，激光雷达巨头 Velodyne 与 Quanergy纷纷表态未来其激光雷达成本将大幅度降低，以此来满足无人驾驶汽车量产的需要。

Velodyne 车用激光雷达产品未来有望将成本控制在 200 美元以内。Velodyne 的激光雷达输出的是原始数据，需要经过二次处理，以 64 线激光雷达，每秒的点云数据量是 130 万，这需要桌面级显卡支持才能流畅工作。而桌面级显卡字眼需要昂贵的显存和散热设计，而且价格昂贵，高达 7 万美元。2016 年 1 月， CES 期间 Velodyne 与福特揭晓了最新产品 Solid-State Hybrid Ultra PuckTM Auto，范围为 200 米，可以满足车企 ADAS 和全自动驾驶需要。目前供给车企的 Pack1.5 投放寿命为 6-8 个月，车企测试后 Velodyne 会根据反馈重新调整设计。明年初推近改良后的 pack2.0 进行第二轮测试，在 18 年初或年中推出 pack3.0 作为正式商用版本。公司对这款产品 2020年目标产量定价为每个 500 美元， 2025 年将成本控制在 200 美元以内。

Quanergy 激光雷达量产后售价有望接近 100 美元。Quanergy 在今年 CES 展出了一款固态激光雷达 S3 约为一盒名片大小，而且单个售价初步定在 250 美元左右，其展台工作人员表示上量生产后有可能 100 美元搞定。未来几年里，小型专用激光雷达将会在汽车行业争夺市场。