MX 会以 200 美元左右作为基础开启第一个项目的量产，邱纯潮表示，之后会尽快争取达到 1000 人民币的水平。这对于低成本的纯视觉智驾路线是一大打击。

文丨智驾网 王欣

"MX"，这么一读，与英伟达 Orin X 有着异曲同工之妙的起名寓意。

一场激光雷达企业的新品发布会，竟然能看到英伟达的影子？

4 月 15 日，速腾聚创在深圳举办新品发布会，展示了新一代中长距离激光雷达 MX。

MX 拥有 25mm 轻薄外形、超安静的运行声音以及低于 10W 超低功耗。

其最远测距可达 200 米，视场角 120 °× 25 °，126 线（ROI 区域等效 251 线），同时智能 " 凝视 " 功能升级，ROI 全局可调。

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速腾聚创 CEO 邱纯潮称 MX 为下一代激光雷达树立了 " 高颜值、低成本、强性能 " 的新标杆。

成本会低到马斯克都折服吗？

邱纯潮在现场明确表示：

MX 会以 200 美元左右作为基础开启第一个项目的量产，之后会尽快争取达到 1000 人民币的水平。

速腾聚创向智驾网回应，这将是史上最便宜的车规级主激光雷达。

目前 MX 已斩获三个全新量产项目定点，首个定点将于 2025 年上半年实现大规模量产。

回顾激光雷达行业过去一年，进入 2024 年，激光雷达企业来到了产品放量、规模爬坡的阶段，但的追赶规模化的背后，同时涉及业务模式的调整和以价换量的策略。

不久前，速腾聚创发布了其上市后的首份财报：2023 年实现总营收 11.2 亿元，同比增长 111.2%。但仍未盈利，2023 年经调整亏损为 4.34 亿元。

亏损，是激光雷达企业过去两年都没能解决的问题。

但现实往往更残酷，还没等到各家企业账目上实现盈利数字，激光雷达的角逐赛重点就已经不再是上半场比拼规模量产，随着智能驾驶层出不穷的新方案、新技术涌现，性价比、搭载率成为下半场竞争的关键词。

在邱纯潮看来：" 在激光雷达早期，应用探索就是实力，性能是激光雷达的唯一标准，但这是从 0-1 的时代里。"

"如果想要推动产品的大规模量产，取决于如何平衡好性能、成本、体积等多维度需求的高集成化产品。"

而就在半个月前，大疆车载也推出了自己的雷视融合方案，一款集成了摄像头和激光雷达扫描器的激目方案，意在强调前前融合的概念，集成式的设计理念（详见《走进大疆车载：一个悄悄靠近智驾王位的低调团队》）。

同样作为智驾产业链中的一员，同样 Base 在深圳本地，两家不约而同地都提出了 " 集成化 " 概念，也难免被拿来一番横向比较。

于是，一则尖锐的问题从媒体席中抛给了邱纯潮——

" 邱总，你怎么看待大疆车载前不久发布的激目传感器的激光雷达，对于它们这个提法你有什么想法？"

" 我觉得他们有独特的理解，跟其他家想法也不太一样。到最后的趋势演变，不排除摄像头和激光雷达两个传感器融为一体的可能。但他们目前把激光雷达又装回去了，这意味着什么？哈哈。" 激光雷达芯片化、平台化不是速腾聚创第一个提出来的，但量产化，大规模上车，速腾聚创是先行者，激光雷达 " 芯片化 " 的趋势，对于智驾意味着什么？

01.

芯片化成为最关键的突破点

对一个新兴行业而言，在其发展的每一个阶段，技术的突破经常会起到风向标的引领作用。

在邱纯潮看来，激光雷达从 0 迈向 1 的浪潮中，大规模量产是关键词，性能是评判标准。

但通过暴力美学的方式堆砌器件去追求性能的时代终究会过去，如果想推动产品的大规模量产，则需要另一种能力。

1-100 的下半场比拼能力，邱纯潮给出的答案是，芯片化的能力是激光雷达企业最关键的突破点，来提升产品集成度的同时，拉高了性能，降低了成本。

M — Core 是速腾此次发布会的重头戏，MX 搭载的正是这款全自研的 SoC 芯片。

据悉，该款芯片是速腾历时 3 年研发，背后投入了上亿元费用，为的就是实现成本大幅下降的同时，将集成度提高。

首先是做到了处理芯片集成化。

据邱纯潮介绍，MX 搭载的 M-Core 芯片，集成 4 核 64bit APU+2 核 MCU、主频 1GHz，8M Byte 片内存储单元，运算处理能力强大。同时，M-Core 集成多阈值 TDC（时间数字转化器），使弱回波检测能力提升 4 倍，相当于将距离分辨能力提升 32 倍。

最大一个突破点是，M-Core 将整个后端电路集成至单芯片中，在控制成本的同时，MX 主板面积减少了 50%，功耗降低了 40%。

M-Core 还沿用了速腾自研的二维 MEMS 芯片扫描技术，这也是邱纯潮在现场强调最多的一点：速腾的 MEMS 芯片扫描技术被视为车企客户最认可的技术之一，因为直接关乎到车规级量产速度。

区别于市场上其他激光雷达产品通常采用的一维扫描系统，二维扫描 MEMS 扫描芯片具有较大的振镜尺寸，结合二维扫描结构，带来了更广阔的视野范围、更大的偏转角度、更远的检测距离以及更高的分辨率，同时显著简化了激光雷达的设计结构。

除了做到高效的扫描性能之外，M 平台的每个收发器都采用了模块化设计，可以独立生产和装配，这种设计使得 M 平台非常适合大规模量产。

原理在于，通过对收发模组进行模块化平台设计，上游供应链通用芯片器件的迭代，仅 pin-to-pin 升级收发模组中激光收发芯片器件，即可完成探测性能提升，实现以最小设计变更成本带来最大性能提升收益的迭代。

总结而言，通过扫描、处理、收发系统的全栈芯片重构，让 MX 芯片可以相较于 M1 Plus 数量减少 69%，其主板面积大幅度缩减了一半。

目前，速腾聚创的激光雷达产品线涵盖了 R、M、E 和 F 等多个平台，形成了丰富的产品矩阵。

速腾聚创的 M 平台是专为 ADAS 应用而设计的车规级固态激光雷达的核心产品线，广泛应用于 ADAS 系统中。M 平台激光雷达作为车辆的主要雷达，负责日常的激光雷达功能。

2022 年，M1 激光雷达产品销量达到约 36600 台，M1 Plus 的销量达到约 4300 台。

2024 年初，速腾在 CES 上，发布了 M 平台的第四款产品 M3。M3 采用 940nm 激光收发方案，可实现 300m@10% 超远测距能力与 0.05 ° x0.05 ° 角分辨率的超高清三维成像能力。

此次，速腾发布的 MX 又被视为 M 平台承上启下的新一代产品，重要程度不言而喻。

MX 会以 200 美元左右作为基础开启第一个项目的量产，邱纯潮表示，之后会尽快争取达到 1000 人民币的水平。

02.

速腾：迈入千元机时代

据邱纯潮估计，在 2024 年的北京车展，将会有 68 款车型搭载激光雷达，其中搭载速腾聚创产品的车型数预计有 38 款。

速腾对 MX 的规划是，将会在 15 万元的车型上作为选配，20 万元的车型上会是标配。

速腾的野心是，要引领激光雷达行业集体进入千元机时代。

" 搭载在 15 万元以下车型，我还不太敢展望，我现在展望的是 15-20 万元的区间。" 邱纯潮在回答速腾面临的最大竞争问题时如此回复。

高阶智驾常常面临的不可能三角是：高质量、低成本与大规模，几乎不可兼得。目前，市面上绝大多数城区智驾方案都需要搭载至少 1 颗以上激光雷达、数颗毫米波雷达。蔚来、小鹏、理想、华为等高阶智驾车型价格基本超出 20 万元。

智驾网在《激光雷达启示录：熬过漫长的季节丨回望 2023》一文中曾分析过：

究其成本高的原因，激光雷达是一个精密的光学仪器，需要专家级的工程师耗费大量时间调试校正，并且调试校正的时间随着雷达线束的增加，呈几何级数增长。例如校正一个 16 线的雷达需要耗费数小时，而校正一个 32 线的雷达则需要耗费近两天的时间，而校正 64 线的时间以周为单位，所以如市场上所闻那样，64 线激光雷达产量非常低，对于一家厂商而言一周只生产几台，单价高达几万美金也合乎常理。而同为传感器的摄像头售价区间仅在几百元左右，恰逢车企们如今正在打激烈的价格战，除了减少像激光雷达这样高昂冗余的传感器部件别无他法，因此摄像头成为性价比更高的平替部件。

当前，除了 M 平台，目前速腾聚创的激光雷达还有 R、M、F 等平台产品。

R 平台产品为传统的机械激光雷达，主要用于机器人及其他非汽车行业。

M 及 E 平台产品是目前主要用于 ADAS 应用的车规级固态激光雷达，E 平台产品专门设计用于短距离检测，并安装在用于盲点检测的主要激光雷达外，与 M 平台产品相配合，为汽车提供零盲区。

F 平台激光雷达产品仍在开发中，将支持超长检测范围，预期将用于商用车、铁路运输等其他需要较长检测距离的场景。

在今年 CES 上，大部分激光雷达厂商宣传都是围绕超长距、高性能、性价比来搏取关注，伴随 L4 级自动驾驶势微，借鉴上述玩家当下着重的发力点来看，高性能激光雷达和补盲激光雷达或许正成为 L3 的关键拼图。

目前，布局 L3 智能驾驶功能的头部车企基本都配备了激光雷达，从某种意义上来说，它的确是助力车企量产落地城市 NOA 的最佳武器。

邱纯潮表示，不希望用具体的产品高低定义，来限制激光雷达在高阶智驾上搭载出现的不同可能性。

而未来，速腾可能会朝技术向上、科技平权两个道路方向进而研发不同路线的激光雷达。而按照邱纯潮的回应，MX 会走科技平权的路线，主要使命是把速腾在激光雷达在高阶智驾的搭载渗透率赶上。

进入 2024 年，纯视觉路线在 L3 以下，城市高阶智驾阶段表现出强大的生命力，百度与吉利联合打造的极越推动了这一技术的量产落地，华为赋能的智驾 S7 也将推出纯视觉高阶智驾，同时广汽、大众系都将在纯视觉的路线下推动高阶智驾落地。‍‍‍‍‍

这一趋势会不会影响激光雷达的规模会增长？邱纯潮没有直面回答这一问题，但激光雷达的 " 科技平权 " 在实现了降本之后，激光雷达与纯视觉技术路线则越来越没有必要陷入 " 二选一 " 的难题。

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