不久前，全国首家车载激光雷达测试联合实验室在上海正式揭牌，拉开了车载激光雷达量产点云质量测评的序幕。
这是目前国内第一家专项提供激光雷达点云质量测评的测试实验室，由上海机动车检测认证技术研究中心有限公司与亮道智能在上海联合成立，面向国内外主机厂商和激光雷达厂商，为客户输出专业的第三方评测报告。
车载激光雷达测试联合实验室的成立，将为激光雷达硬件厂商提供更具公信力的第三方检测结果，更好的帮助激光雷达硬件厂商验证产品质量，加速实现激光雷达系统的量产上车。
高工智能汽车研究院发布预测数据，随着2022-2023年国内新车搭载L2级比例继续保持快速增长，高阶智能驾驶搭载激光雷达进入第一轮增长周期，预计到2023年国内乘用车前装激光雷达规模将超过150万颗。
激光雷达大规模量产趋势的背后，伴随着激光雷达点云性能测试需求的兴起，激光雷达行业标准、测试标准的制定成为了全行业的迫切需求。
一、践行激光雷达测试标准落地
据介绍，该实验室将基于中国汽车行业团体标准的评价方法，可开展车载激光雷达点云基础性能的30余项技术测评，包括探测概率、垂直与水平FOV、垂直与水平角分辨率、最大最小探测距离、不同距离的测距精度等，同时，还可以提供不同天气环境的环境模拟条件，为客户输出专业的第三方评测报告。
去年开始，有关激光雷达的测试方法的国家标准与团体标准均在陆续推进落地，本次国字头检测机构联手高科技企业成立第三方车载激光雷达测试联合实验室，正是践行激光雷达测试标准落地的举措。据介绍，该实验室同时还承担了多项团体标准的落地任务。
激光雷达量产上车的趋势清晰且规模化量产已经开启，但是产品开发中的测试标准与验收指标，还缺乏实际可参考的国家标准与行业标准，为大规模前装量产提供参考基准。
由于当前激光雷达功能范围要求的模糊性，导致激光雷达供应商、主机厂都没有办法横向“比较”产品，行业缺乏透明度。这无形中增加了车企选配激光雷达的综合难度，同时也增加了激光雷达的量产成本。
而根据亮道智能多年来在激光雷达测试以及量产项目经验来看，当前行业内包括主机厂和激光雷达供应商在进行激光雷达硬件测试与评估的过程中还存在诸多难题。
现阶段，全球激光雷达技术路径呈现出百花齐放的局面，技术更新迭代速度快，还未实现大规模量产验证，导致行业中对激光雷达的测试方法和测试指标存在很大差异，得出的测试结论也有很大差别。
另一方面，从产业发展角度来讲，感知系统是实现自动驾驶的前提和基础，开展对感知系统的精确测试是智能驾驶技术落地的技术保障。由于激光雷达测试技术和手段上的缺失，行业内还未形成统一的测试方法，都将在一定程度上制约着智能驾驶技术发展与高阶自动驾驶量产落地的进程。
据介绍，该联合实验室的合作模式还将在未来进行复制推广，聚集产业内更多的技术龙头企业，有针对性的深入开展感知系统领域内的计量测试技术研究，力争将计量测试技术和方法融入智能网联汽车的全产业链、全生命周期中，携手解决感知系统这一关键环节的测试难题，充分发挥测试技术对智能网联汽车产业的支撑和引领作用。
二、激光雷达上车需要专业点云质量评测
车载激光雷达量产大潮开启，催生激光雷达点云质量评测需求兴起。
在今年广州车展亮相的新车当中，已量产或者计划在2022年量产的激光雷达车型有10多款。接下来从L2到L2+L3的升级，已经成为智能汽车市场制高点争夺战的关键。
激光雷达被视作安全冗余理想的高性能补充传感器，主机厂在进行感知方案配置与激光雷达选型时，需要对激光雷达的硬件进行较为充分的摸底与测试。
一方面，是对激光雷达硬件各项参数指标在实际应用场景下的真实表现进行有效评估，可充分保证激光雷达系统量产上车后的安全可靠性。
毕竟激光雷达研发过程测试不等于产品性能测试，且激光雷达量产不能单纯看理想环境下的性能表现。
除了 “鬼影”现象、“高低反”这类在激光雷达硬件点云层面较为常见的问题。从实际产品开发的测试过程来看，主机厂商与激光雷达硬件厂商在激光雷达参数与性能的表现上关注点也存在差异。
激光雷达硬件厂商偏向于底层基础性能指标的测试，而主机厂商既关注点云在标准环境下的参数指标，同时也关注结合功能场景下的动态测试。
以点云的最远探测距离为例，激光雷达硬件厂商在产品开发过程中，尤为关注标准目标物的最远探测距离；而主机厂商关注的最远探测距离，不仅仅包括理想状态下的点云质量，同时也希望了解不同天气与光照条件下的点云表现。
另外，有经验的主机厂商还希望进一步了解点云的探测概率POD(Probability of Detection) 。换言之，主机厂更关心行人、轿车、骑车者以及轮胎等驾驶场景中较为常见的目标物的点云密度与距离之间的关系，点云过于稀疏，则很难通过算法提取感知目标物的信息。
另一方面，主机厂需要针对量产应用场景和功能需求，来筛选配对更适合的高性价比硬件方案。
目前市面上各家激光雷达供应商基于不同的技术方案，推出了不同参数指标，适配多种功能场景的产品。
主机厂的需求也逐渐从原先单一的前向远距离探测的感知能力，转化为多种功能场景下的感知能力需求，从单一的HWP感知支撑，到如自主泊车、城区混行场景避障、高速场景等多元化具象功能的感知支撑。
综上所述，车载激光雷达点云质量评测尤为关键。
可以说，无论是从智能汽车行业发展需求以及自动驾驶市场发展趋势，又或者是车企辅助驾驶升级需求而言，基于标准的激光雷达专业点云质量评测都势在必行。
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