美国的消费电子展(CES)每年都会推出一些新产品 , 有的如炮灰 , 流进历史的尘埃;有的如初升的太阳 , 拉动初创企业成为明日之星 。 2022年CES展览上 , 激光雷达被很多投资人视为“初升的太阳” , 包括法雷奥、lbeo、禾赛科技、图达通等相关企业 , 目前虽名不见经传 , 但有望借助激光雷达 , 走向“全球明星”之行列 。 正因如此 , 各路资本蜂拥而至 , 他们要赶在这些公司爆红之前 , 拿下其中的合理份额;况且 , 对于一个持续火热的赛道 , 投资者并不担心盈利的前景 , 毕竟 , 明星项目总不会缺“接盘侠” 。 如此心态在某种程度上也会造成资本市场的癫狂:大家总喜欢先奔跑起来 , 然后再寻找方向 , 以至于 , 连公司的优缺点都疏于考察 。 显然 , 风口总伴随着泡沫 。
一般来讲 , 技术创新会先于社会认知 , 而社会认知又早于行业规范 。 现在 , 激光雷达正处于技术创新阶段 , 需要持续突破 , 同时要加快推进工程体系搭建 , 依靠大批量生产来提高社会的认知 , 而当产品逐渐趋于稳定 , 相应的行业标准、法律规范就会逐步健全 。 这其中任何一个节点 , 都伴随着风口和泡沫 。
大风口 , 什么是激光雷达?
新技术的前景 , 不在于高深的逻辑和晦涩难懂的代码 , 而在于能让普通人理解和应用 。 显然 , 激光雷达在成为风口之前 , 首先要让普通用户理解什么是激光雷达 , 有怎样的应用场景和其优劣的判断标准 。 事实上 , 随着自动驾驶概念日渐普及 , 背后的核心技术激光雷达也走到了镁光灯前 , 正如中美贸易战揭开芯片产业链概貌 , 激光雷达也渐渐成为普通人日常的谈资 。
简单来说 , 激光雷达就是自动驾驶汽车的大眼睛 , 承担着探测距离、勾勒障碍物图像、反馈系统算法等任务 。 硬件主要由激光发生器、receiver处理器和激光操纵单元这四个模块组成 。 运行逻辑大概是:由发射器发射出激光 , 操控单元控制射出方向 , 把激光照射到目标物体表面 , 并瞬间产生反射 , 反射的光束被receiver接收 。 处理器通过计算这束光往返的时间 , 得出汽车和这个点之间的距离 , 公式是:光速度*时间 。 当激光光束足够多 , 覆盖率足够大的时候 , 激光雷达就能清晰地“告诉”汽车:障碍物的轮廓和准确的距离 , 再配上数据算法 , 这项技术堪比王蒙的眼睛 , 就是一把好尺子 。
基于此 , 激光雷达的应用场景肯定不止于自动驾驶 , 包括工厂、仓库、港口、车联网、轨道交通等智能化场景 , 均需要一个或者多个激光雷达 。 相关产品有望取代Camera , 变得无处不在 , 俯宜皆是 , 变成日常用品
此外 , 激光雷达要想普及 , 还需要突破技术瓶颈和量产工艺 。 显然 , 探测距离的准确度、算法计算和指令传输的速度 , 都会影响用户体验 , 更有甚者会造成事故 。 所以 , 市场对激光雷达算法的灵活性、准确性 , 复杂状况的覆盖率都有苛刻的要求 。 有鉴于此 , 激光雷达依旧需要大量的工程验证和数据收集 , 更关键的是 , 大规模生产体系 , 也需要时间沉淀和搭建 。 要知道 , 实验室里的技术和工厂里的产品完全不是一个概念 , 后者看似简单 , 但需要强大的运营管理体系 , 以平衡产能、品质和成本 。 总之 , 规模经济的核心正在于Volume(订单量) , 而且要在“大量”的基础上做得稳 , 做出良好品质 , 这实在是一个讲究细节 , 讲究耐心的工作 。 雷达上车 , 任重而道远 。
大泡沫 , 资本催熟的概念技术
如前文所述 , 中国投资者总有一种急于挤出瓶子的癫狂 , 他们更喜欢奔跑起来 , 再寻找方向 , 以至于 , 每一次大型的创业浪潮都伴随着大泡沫 , 包括千团大战、特供手机、网约车、AI、无人机等等 , 血雨腥风之后 , 只留下头部企业 , 而曾经奔涌的热钱 , 都变成一具具残骸 。 如今激光雷达也处在类似的漩涡之中 , 快钱资本 , 正让这个额行业躁动起来 。
自2021年以来 , 全球激光雷达市场融资总额达到10亿美元 , 中国公司拿到了其中的90% , 一如既然的小癫狂 , 其中 , 一些佼佼者更是在准备IPO 。 同时 , 各路机构也纷纷大胆预测:到2026年 , 激光雷达市场规模将达到57亿美元 , 到2030年 , 将会增长到500亿美元 , 大家统一认为 , 中国将在其中发挥重要作用 。 如此诱人的数字和评论 , 再度撩拨起中国的投资者 。 当然 , 投资者们精明如此 , 也不会闷头闷脑地就一掷千金 , 他们如此笃定 , 正在于只需要保持“市场的热度” , 保持泡沫的绚丽颜色 , 总会有人忍不住接盘 。 这有点儿像从狼嘴里取肉 , 需要在“狼合嘴”前 , 把肉取出来 , 否则 , 自己的手就会成为狼的午餐 。 如此逻辑也证明:金融和投资天生带有原罪 。
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