车载激光雷达老大哥破产！一度引领固态方案，量产车上唯一选择，如今工资仅够发一个月

贾浩楠 发自 副驾寺
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激光雷达的上车元年，行业鼻祖却倒在了量产的第一步。

Ibeo，刚刚申请了破产重组。

Ibeo是谁？

2017年全球首款激光雷达量产车——奥迪A8，背后就是Ibeo。

它是全球第一个瞄准车规开发Lidar（激光雷达）的公司，一度是整个赛道内唯一能量产交付产品的玩家。

智能汽车革命浪潮开端，激光雷达赛道乘风而起，勃勃生机万物竞发，先驱成了先烈，Ibeo的倒下，揭开的是激光雷达行业的洗牌序幕。

“融不到钱了”

9月30号，Ibeo向德国汉堡法院申请破产重组。

破产的主要原因，是“无法获得进一步的增长融资”。

Ibeo自1998年成立以来，公开的融资只有两轮，分别是2016年采埃孚收购40%的股份，以及2021年国内精密设备制造商瑞声科技参与的股权融资。

但金额未透露。

除此之外，Ibeo 20多年来再没透露过任何其他融资，不过从常识出发，Ibeo肯定有持续的营收和其他未公开的融资手段，否则无论如何支撑不了20多年。

今年5月开始，Ibeo管理层已经和潜在的投资人接洽，但商谈进度显然没续上最后一口气，最终只能先行申请破产重组，然后接着谈投资方。

尽管工资只能保证到11月，但400多员工目前还不会遣散，日常的运营研发仍然继续，公司管理团队也没有跑路。

申请破产的主要目的，是为了给投资谈判争取时间，尽可能保留现有团队和架构。

工资还能发一个月，但团队不遣散，有可能Ibeo的投资方已经有了眉目。

会是谁？不太好猜。

但如果从汽车供应链领域的规律，客户往往入点股，或许可以盲猜一个在中国耳熟能详的名字：长城汽车。

理由是目前Ibeo的全固态激光雷达产品，官宣过长城汽车的魏牌摩卡——需要说明的是，长城摩卡可不止它这一家固态激光雷达供应商。

所以Ibeo到底是一家什么样的公司，它的技术路线与国内的同行相比，有优势吗？

激光雷达鼻祖，从何而来

“鼻祖”的形容，毫不夸张。

成立于1998年的Ibeo，一开始走的就是专注汽车激光雷达的路线。

创始人Ulrich Lages博士，研究方向正是激光扫描器的实践应用。博士还没毕业，Lages就成立了ibeo公司，旨在将激光雷达技术应用在汽车上。

2000年，Ibeo被德国传感器巨头SICK收购，此后在2004、2005和2007年举行的DARPA自动驾驶汽车挑战赛上，有多辆参赛车辆即是使用了SICK的1线激光雷达。

这是Ibeo的产品第一次公开亮相。

多说一句，历届DARPA挑战赛引出的自动驾驶传奇故事不胜枚举。

比如谷歌无人车之父、Waymo前身发起者Sebastian Thrun当年带领的斯坦福团队，正是在传感器方案中史无前例地加入Ibeo激光雷达，才在DARPA脱颖而出。

而DARPA挑战赛也让当时的音响公司Velodyne看到自动驾驶的前景，转身投入激光雷达的行业。

说回Ibeo。DARPA挑战赛上的产品，还是单线激光雷达。不过随着2009年Ibeo从SICK独立，商业化进程走上正轨。

2010年，Ibeo和法雷奥达成合作，一起承接了奥迪的L3自动驾驶量产项目。

这时的法雷奥，还不是一个独立的激光雷达供应商，仍然以普通产业链公司身份参与智能汽车项目。

经过7年研发和量产打磨，全球第一款搭载激光雷达的量产车——奥迪A8面世。

这款专为奥迪L3级自动驾驶系统打造的激光雷达，采用4线激光收发装置+一维转镜方案，水平视场角达到145°，能够探测150m以内的目标物。

项目投入近10亿美元，一大亮点在于，当车辆在高速上堵车且时速不超过60km时，驾驶员可解放双手；而当系统检测到车速超过60km/h后，会提示驾驶员接管，并给出8-10秒缓冲时间。

不过方案在量产下线最后一秒被奥迪砍掉，最终错失“智能汽车”头把交椅的位置。

据说是奥迪出于谨慎和保守的立场，害怕一旦出事后的法律纠纷。

奥迪项目之后，Ibeo再没有其他大的车规激光雷达量产项目。

直到现在的长城汽车WEY摩卡的激光雷达版。

这也是Ibeo最重要的一款量产产品——IbeoNEXT。

不同于其他厂商的半固态激光雷达，Ibeo的技术路线一步到位：全固态激光雷达。

IbeoNEXT采用Flash全固态方案，能够在1秒内发出76.8万个点，得到25.6万个像素数据，角分辨率可达0.05 (H) x 0.07 (V)，可识别130m外的小目标物，还能感知行人、车道线等。

所谓激光雷达的“固态化”，指的是其中的机械移动部件逐渐减少，直至完全没有移动部件，即为“全固态”。

Flash固态激光雷达的成像原理类似于快闪相机，在短时间内向前方发射大面积的激光照亮整个场景，再依靠高灵敏度的探测器收集回波信号，从而绘制成像。

但由于发光面的分散，导致单位功率下的探测距离过短，难以用作车辆前向的主激光雷达。

Ibeo的解决方案，除了在产品本身的扫描形式、接收器灵敏度等等方面创新，主要还是通过3颗布置在不同方案的激光雷达满足探测的距离、范围需求。

当然这也造成了量产成本高、冗余系统难做、维护成本高的缺点。

但作为车载激光雷达行业的鼻祖，Ibeo的贡献不可磨灭。

首先是最早认识到激光雷达在自动驾驶上的重要性和前景，并开创了“车规”激光雷达这个新品类。

其次，Ibeo从奥迪项目7年磨一剑开始，在“量产”这个挑战中不断踩雷排雷，给所有后来者摸索出一条道路。

最后，Ibeo在全固态激光雷达的技术研发、降本、量产，走在了最前沿。

出发时间早，步子迈得大，这就是Ibeo的一句话总结。

但可能这也是它如今申请破产的重要原因。

激光雷达，分水岭来了

很容易就能看出来，Ibeo其实踩中了车载激光雷达行业的两个点。

一个是行业刚刚出现的“胚胎期”，前景有，但不是很清晰。产业下游的意愿又不是很强烈，大多都在观望。

另一个点，是激光雷达技术发展的“未来”——纯固态激光雷。短期可以量产，但难度大、成本高，性能也没和友商拉开“代差”优势。

唯独，Ibeo漏掉了现在“乘风而起”的半固态激光雷达量产热潮。

车载激光雷达，大概分为机械式、半固态、纯固态三个形式。

不同的阵营对应了不同的业务产品路线。

从产品形态上看，机械式激光雷达一般都供给Robotaxi项目，或自动驾驶量产的前期研发，本身很难通过车规验证。

而半固态或固态激光雷达，则是奔着通过车规验证，量产上车的最终目标去的。

这样就能把所有激光雷达玩家分成两个路线。

一种是像Ibeo这样，做激光雷达就是为了乘用车，产品的形态、设计、技术路线都以实现规模量产为原则。

其他类似的玩家还包括国内的速腾聚创、大疆Livox、华为。

另一条路线，则是从专用激光雷达（测绘、安防）起家，然后转向Robotaxi，再逐渐进入乘用车量产领域的玩家。

比如禾赛、Velodyne等。

△ 来自国信证券，蓝底为已量产产品

但是现在，车载激光雷达赛道现在呈现的趋势是：走得早不一定走得快。

比如这两年来，在车载、固态激光雷达量产落地上，走得更快的是大疆Livox、禾赛、Luminar……以及汹涌的新势力探维、图达通，而不是国内最早把车载喊得响亮的速腾聚创，后者呈现的往往也都是只听楼梯响不见人下来，据称已经拿下40多家车企客户定点，但上车节奏上差强人意。

甚至最近还因为造车新势力两款新车的交付，再度让激光雷达量产上车的供应问题受到关注。

一款是理想新车L9，一款是小鹏G9，两款都是年度旗舰SUV，两款都带激光雷达。

虽然发布时间相隔1个月，但理想L9首月（今年9月）交付破万之后，同样的小鹏G9带激光雷达的车型最早要12月才能交付，预估交付时间最晚的甚至排到了明年3月——而非激光雷达车型最快10月就能交付。

于是一时间，关于理想L9供应商禾赛和小鹏G9供应商速腾聚创的量产供应对比，被不断放大。更有意思的是，禾赛还在理想L9宣布月交付过万后，饶有深意地紧跟着官宣激光雷达月交付破万——这是行业的一大步。

当然，这种借势上热度对于禾赛来说也能理解，更早之前因为主要供应面向的是L4、Robotaxi市场，一度在量产车的上车进程中显得被动，还有友商不断传递认识：禾赛点错科技树了。

总之，从行业先驱Ibeo的破产，到国内智能车竞速中供应商的白热化，也都在反映激光雷达的上车，量产不仅是方案、制造这么简单，背后还有整个软硬件耦合和共振，这也是智能车厂商与激光雷达供应商越来越深度绑定的核心原因，也是当前激光雷达行业格局和排名在重新洗牌的原因。

爆款的车带动爆款供应商，爆款供应商才能持续稳定帮助形成爆款车，个中循环，从一开始就种下了。

实际上，Ibeo创始人对这种深度耦合也并非没有过感悟，他之前就表达过：

激光雷达上车要经历功能定义、系统设计、软件开发、测试验证和系统集成等步骤，其间对每个环节的诸多细节的打磨，需要时间积累。

比如安装公差的问题。一方面，需要开发专用软件模块定义安装参数和安装公差。反复调试、迭代才能确保激光雷达满足车辆全生命周期的工况要求；另一方面，还要与客户之间形成紧密配合，深度参与激光雷达的集成设计。

但怎么个“紧密配合”法？集成设计有没有公式？Ibeo认为“很遗憾，现在还没找到”。

熟知车规要求，量产能力成熟，这只是车载激光雷达量产的第一道考验。

而当激光雷达“固态化”程度越来越高时，量产能力的竞争将转化为基于精密光学设计能力的芯片生产能力，包括相关的供应链能力。

车用激光雷达还没演化出大一统的技术路线，现在的竞速，考验的是企业的综合实力，没有谁拿稳了车票，先发也可能成先烈，后发也可能会先至。

Ibeo的破产正是这种现状的展示，激光雷达这个赛道，正在驶入全新的分水岭。

重新估值、重新洗牌，重新发放下一个擂台的通行证。

— 完 —

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