在自动驾驶时代，Velodyne 是所有激光雷达领域淘金的创业者绕不过去的一座「大山」。
得益于先发优势，Velodyne 处于激光雷达市场主导位置多年。从 16 线、32 线到 64 线激光雷达，Veldonye 拥有相对完备的产品线，能极大满足自动驾驶从业者对这一重要传感器的不同需求。
从宣布获得福特汽车和百度 1.5 亿美金融资、扩建新工厂到推出固态激光雷达，这些利好消息让这家成立 33 年的加州公司焕发了第二春。
面对这样的碾压，是不是意味着本土国产激光雷达公司在这一领域没有分庭抗拒甚至赶超的机会?速腾聚创的答案是否定的。
艰难的选择：量产多少线的激光雷达
2016 年 10 月 8 日，虽然已是凌晨三点，但位于深圳西丽大学城只有一公里之遥的速腾聚创科技楼灯火通明。包括速腾聚创 CEO 邱纯鑫博士、CTO 刘乐天、COO 邱纯潮在内的管理团队正在进行一个艰难的抉择。
就在一星期前，这家年轻的公司对外宣布已掌握多线激光雷达的核心技术。但摆在速腾聚创面前的问题让大家犯了难：到底是量产 16 线激光雷达还是量产更高线束的激光雷达?
当时的情况，因为 Velodyne 交货周期过长，加上福特和百度投资后被关联股东要求优先供应，所以一时间市场上出现了真空。
如果有任何一家公司有能力做出 16线以上甚至64 线激光雷达并实现量产，一定能碾压当时市面上所有的激光雷达公司，甚至能对 Velodyne 形成反向挤压。
这样的逻辑十分简单：当各家新创公司处在同一起跑线下，谁做的线束越高，谁在资本市场上获得的势能也就越大。
但对应的问题是：如果对手率先量产 32 线激光雷达甚至64线激光，速腾聚创该怎么办?
在此之前一个多月里，曾有众多投资人拜访邱纯鑫博士，后者每见一拨投资人，几乎都要被质疑一次：其他公司已经对外宣布做了 32 线甚至更高线束的激光雷达，你们为什么不跟进?
这样的质疑背后其实是在问：你们是不是能力不够?
一方面被质疑，另一方面做更高线束的激光雷达又如此充满诱惑力。不过，邱纯鑫和他的团队做出的决定却是——优先量产 16 线激光雷达。
事实上，到底该如何发力，邱纯鑫已经想得十分明白。在给公司高管的一封内部信中，他从市场和技术角度清晰地阐述了自己的想法。
从市场角度看，自动驾驶未来肯定是先从限定条件自动驾逐渐转变为无条件自动驾驶。
「特定场景物流车、低速园区车、特定领域公交车/货车/矿山车等会依次优先落地。对这些限定条件下的自动驾驶车辆，16 线激光雷达完全能满足需求(低速、周围环境简单)。而且这些需求是可以马上满足并提供社会价值的。更重要的是，这类车辆的数量非常庞大。」他在内部信中指出。
对高速自动驾驶来说，受限于技术、政策等因素，落地时机还未成熟。而且高线束的激光雷达价格昂贵，只是作为技术研发机构的研发器材使用。
从事高速驾驶的技术公司公司凤毛麟角——他们多数采购了 Velodyne 64 线激光雷达。由此造成的问题是，市场空间已经被挤压。如果将精力放在高线束激光雷达上，并不符合市场需求。
从技术角度看，高线束激光雷达看上去只是发射、接收的堆叠密度发生了变化，然而事情并没有那么简单——后续量产的问题将充分暴露：因为线束高，角分辨率低，64 线激光雷达在生产效率提升和质量把控要求更高。
基于这样的考量，速腾聚创决定优先量产 16 线激光雷达。
这个决定事后看来是正确的。今年 4 月，速腾聚创宣布实现 16 线激光雷达的量产。而此时 Velodyne 的缺货状态依旧持续，这给了速腾聚创「先站住」的时间窗口。
推出多激光雷达耦合方案
接下来的问题是：如果不推出高线束激光雷达，就意味着速腾聚创一段时间内将在硬件规格上落后 Velodyne。那么它在未来该如何与包括 Velodyne 在内的海内外其他公司竞争?
换句通俗的表述：如何先站住，后站高?
邱纯鑫给出的答案是——多激光雷达耦合方案(是指多个混合固态激光雷达经过合理设计布局，通过激光雷达联合标定以及数据同步处理，达到自由组合混合固态激光雷达点云密度变化的目的)。
这是一种既能满足量产 16 线激光雷达，又能满足高速自动驾驶车的测试需求的思路。
*图片依次为福特、通用、Drive.ai、图森的多激光雷达耦合方案
这一方案的优势是，速腾聚创可以专注将 16 线激光雷达做到极致，并且做到产品稳定。
多个 16 线激光雷达从生产的角度看，成本比单个 64 线激光雷达低，而且出货速度更快。这对急缺高速驾驶场景激光雷达的企业来说，是极具诱惑力的——速腾聚创在早期的调研也印证这一观点：多家互联网、主机厂对这一方案的需求也非常明确。
基于对中国市场的了解以及对产业趋势的预判，邱纯鑫坚信未来会有更多自动驾驶公司将选择这一方案。
如今回过头来看大半年前所做的决定，最终的结果在一定程度上证实了他的想法： 福特汽车、通用汽车、Drive.ai等公司都相继选择了多个激光雷达耦合的方案。
推出普罗米修斯计划形成赶超
众所周知，激光雷达领域的「老大哥」Velodyne 并不提供点云数据算法，最终的数据处理还是要交到汽车厂商手上。
Velodyne之所以这么做很大程度上是因为其一开始最主要与谷歌合作。谷歌本身有足够多的算法人才储备，但对于后续如过江之鲫的新玩家而言，几乎都不具备也没有必要投入类似谷歌一样的算法团队。
一个段子是，当 BAT 的某位高管得知速腾聚创有近 50 人的点云算法团队时，「大吃一惊」，他评价这是中国最大的点云算法团队。
这很大程度在于速腾聚创从创办之初就是一家以算法立命的技术公司。速腾聚创首席科学家朱晓蕊是哈工大深圳研究生院的博士生导师，她也曾是大疆的首席科学家。
邱纯鑫是朱晓蕊的第一个博士生，而 CTO 刘乐天在创办速腾聚创时也是朱晓蕊的博士生。速腾聚创最开始的十个人基本上都是邱纯鑫、刘乐天同校未毕业的师弟们以及已经毕业，后被重新召唤回来参与创业的师兄弟们。
邱纯鑫、刘乐天虽然因为种种原因没有去大疆，但因为朱晓蕊曾很长时间担任大疆首席科学家的原因，朱晓蕊实验室里也有不少学生去了大疆。在那种环境下，朱晓蕊实验室的这些年轻人积累了从实验室到工业化产品能力的跨越和技术训练。
在这之后，朱晓蕊也将其实验室海内外交流合作所产生的诸多成果和经验与速腾聚创进行分享。于此，速腾聚创逐渐打造了一支业内领先的点云算法团队。
今天回头看，邱纯鑫做出先量产 16 线激光雷达方案的选择，不仅仅是基于当时内外部环境实际情况下的做出的冷静判断，很大程度也是这家公司在点云算法领域的长期投入和持续建设带来的底气。
在邱纯鑫看来，不做算法的 Velodyne 阉割掉的环节正是激光雷达的关键环节。
激光雷达是自动驾驶非常重要的传感器，基于激光雷达的感知算法很大程度依赖于传感器输出的原始点云数据。只有软、硬件高度配合，才能充分发挥自动驾驶这双“眼睛”的能力，把产品做到极致。
通俗讲，没有点云算法，激光雷达硬件条件再好也没法为后面的决策提供支持；如果激光雷达没有输出理想的点云数据，靠算法去填补硬件的坑，不仅会增加计算量，结果稳定性也无法保证。
今年 4 月 20 日，速腾宣布发布普罗米修斯计划：将他们过去 10 年在实验室的算法积累开放给行业的合作伙伴。
「普罗米修斯计划」核心是基于激光雷达点云的物体识别、分类、跟踪等算法为自动驾驶提供支持，旨在一站式提供激光雷达的感知技术。
速腾希望通过提供「硬件+算法+平台」的解决方案，帮助合作伙伴快速建立使用激光雷达感知环境的能力，尤其在自动驾驶行业，这将有可能加速自动驾驶技术的开发。
这一计划的推出，吸引了大量的自动驾驶团队的加入。据;">*搭载速腾聚创16线激光雷达的京东无人配送车
在今年「618」上，除了忙着促销卖货，京东还做了一项赚足眼球的测试：京东无人配送车在中国人民大学、清华大学、长安大学进行包裹配送。其中部分车辆上搭载的正是速腾聚创的 16 线激光雷达。
经过长达一年时间的潜心研发，今年 4 月，速腾聚创宣布已经为 16 线激光雷达的量产做好了充分准备，可以向无人驾驶测试和研发机构及时供应激光雷达及配套设备，供货周期在四周以内，远低于同行的 3 到 6 个月。据了解，这是国内首个宣布量产的激光雷达厂商。
通过量产 16 线激光雷达、推出多激光雷达耦合方案、提出普罗米修斯计划，速腾聚创通过一系列的组合拳找准了自己的节奏和发力点。
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