仿生雷达才是自动驾驶的最优解？
根据罗兰贝格的预测数据，2020年全球自动驾驶车端系统的市场规模预计达到1138亿美元，到2030年市场规模将达到5000亿美元。另外根据ihs markit发布的《中国自动驾驶市场和未来出行市场展望》报告，仅中国市场的共享出行市场到2030就将达到2.25万亿元，其中自动驾驶出租车将占到共享出行市场一半以上，市场规模预计超过1.3万亿元。
可以看出，各项预测对于自动驾驶的未来都抱有很大的期望。从目前厂商的实现路径来看，自动驾驶在硬件架构上主要分为两派，一方是以特斯拉为首的纯视觉派；另一方则是大多数厂商在走的传感器融合派。
特斯拉创始人兼ceo马斯克此前曾表示，特斯拉发布了基于纯视觉系统的全自动驾驶fsd beta v9.0改进版本，从2021年6月开始，特斯拉北美市场的model 3和model y车辆的辅助驾驶autopilot系统中，将放弃使用雷达传感器，转而聚焦摄像头视觉为中心的autopilot解决方案。
对于特斯拉的方式，很多厂商都认为太多于激进，因此还是坚持继续走传感器融合这条路，在这其中一个重要的器件就是激光雷达。
从工作原理上看，激光雷达和传统无线雷达没有区别，即由雷达发射系统发送一个信号,打到地面的树木、道路、桥梁和建筑物上，引起散射，经目标反射后被接收系统收集，通过测量反射光的运行时间而确定目标的距离。
激光雷达在自动驾驶中的作用，主要是3d/4d环境感知，探测车辆行驶过程中的路况和障碍物，把数据和信号传递给自动驾驶的大脑，再做出相应的驾驶动作。
从产品类型来看，当前的激光雷达主要分为机械式、固态式(mems)、光学相控阵式(opa)和泛光面阵式（flash）。其中，泛光面阵式是当前全固态激光雷达中最主流的技术，其原理也就是快闪，它不像mems或opa的方案会去进行扫描，而是短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，再以高度灵敏的接收器，来完成对环境周围图像的绘制。
不过，在美国汽车雷达系统解决方案供应商spartan radar看来，无论是何种方式实现的激光雷达，应用到自动驾驶领域都像是“分心的司机”。即将加入spartan radar董事会的david siminoff指出：“遗憾的是，我们看到有证据表明，基于激光雷达的自动驾驶系统可能表现得像分心司机，这无法让乘客放心。”
为此，spartan radar提出了一种仿生雷达的概念。仿生是指科学家通过对生物的认真观察和研究，模仿生物的某些结构和功能来发明创造各种仪器设备，有的是模仿动物，有的是模仿植物。从某种意义上将，当前的雷达也是一种仿生设计，仿照的是蝙蝠的回声定位。
不过，spartan radar的做法显然是更进一步的，该公司基于人工智能算法及仿生感知模型应用，模拟人类的感知过程，以强化聚焦和情境感知，进而提升驾驶安全。
在具体的实现过程中，spartan radar认为，为了利用仿生工程的力量，重要的是要超越有机材料以及它们的代表性的设计方案。雷达的有机设计原则是回声定位。蝙蝠和海洋哺乳动物发出声波，并利用反射回来的回声来确定路径中物体的范围、大小、形状、运动和速度。
spartan radar创始人兼首席执行官nathan mintz表示，“虽然激光雷达在初期展现出非常喜人的发展前景，但市场仍对高分辨率雷达系统有较多需求。系统处理能力十分必要，通过利用实时超分辨率等先进算法，将使雷达成为汽车制造商更好的选择。”
图源：spartan radar
根据spartan radar的介绍，仿生雷达是使用机器学习和边缘处理来优化像人类规避危险和做决策的洞察力，只关注那些对安全导航至关重要的关键环境细节，如位置、接近度、方向和速度。因此，仿生雷达，就像人类感知一样，能够只关注重要的事情。
并且，spartan radar认为，动态自适应雷达技术多年来一直是航空航天和国防领域的科学事实。虽然在adas领域的应用是新的，但基本技术都是成熟的，经过了严苛的验证和优化，可满足航空航天和国防应用的严格要求。而这里改变游戏规则的大部分内容实际上是在软件方面。spartan radar的专利算法大大加快了处理速度，并减少了雷达的缺点，包括低分辨率和错误检测。这为l2级及以上的高级驾驶辅助系统（adas）的安全性和商业化道路奠定了基础。
凭借着仿生雷达技术，spartan radar近来在融资方面进展迅速，在极短的时间里相继完成了 1000万美元种子轮和1500万美元的a轮。该公司的解决方案计划在明年上市。
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对于特斯拉的方式，很多厂商都认为太多于激进，因此还是坚持继续走传感器融合这条路，在这其中一个重要的器件就是激光雷达。
从工作原理上看，激光雷达和传统无线雷达没有区别，即由雷达发射系统发送一个信号,打到地面的树木、道路、桥梁和建筑物上，引起散射，经目标反射后被接收系统收集，通过测量反射光的运行时间而确定目标的距离。
激光雷达在自动驾驶中的作用，主要是3d/4d环境感知，探测车辆行驶过程中的路况和障碍物，把数据和信号传递给自动驾驶的大脑，再做出相应的驾驶动作。
从产品类型来看，当前的激光雷达主要分为机械式、固态式(mems)、光学相控阵式(opa)和泛光面阵式（flash）。其中，泛光面阵式是当前全固态激光雷达中最主流的技术，其原理也就是快闪，它不像mems或opa的方案会去进行扫描，而是短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，再以高度灵敏的接收器，来完成对环境周围图像的绘制。
不过，在美国汽车雷达系统解决方案供应商spartan radar看来，无论是何种方式实现的激光雷达，应用到自动驾驶领域都像是“分心的司机”。即将加入spartan radar董事会的david siminoff指出：“遗憾的是，我们看到有证据表明，基于激光雷达的自动驾驶系统可能表现得像分心司机，这无法让乘客放心。”
为此，spartan radar提出了一种仿生雷达的概念。仿生是指科学家通过对生物的认真观察和研究，模仿生物的某些结构和功能来发明创造各种仪器设备，有的是模仿动物，有的是模仿植物。从某种意义上将，当前的雷达也是一种仿生设计，仿照的是蝙蝠的回声定位。
不过，spartan radar的做法显然是更进一步的，该公司基于人工智能算法及仿生感知模型应用，模拟人类的感知过程，以强化聚焦和情境感知，进而提升驾驶安全。
在具体的实现过程中，spartan radar认为，为了利用仿生工程的力量，重要的是要超越有机材料以及它们的代表性的设计方案。雷达的有机设计原则是回声定位。蝙蝠和海洋哺乳动物发出声波，并利用反射回来的回声来确定路径中物体的范围、大小、形状、运动和速度。
spartan radar创始人兼首席执行官nathan mintz表示，“虽然激光雷达在初期展现出非常喜人的发展前景，但市场仍对高分辨率雷达系统有较多需求。系统处理能力十分必要，通过利用实时超分辨率等先进算法，将使雷达成为汽车制造商更好的选择。”
图源：spartan radar
根据spartan radar的介绍，仿生雷达是使用机器学习和边缘处理来优化像人类规避危险和做决策的洞察力，只关注那些对安全导航至关重要的关键环境细节，如位置、接近度、方向和速度。因此，仿生雷达，就像人类感知一样，能够只关注重要的事情。
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