占據一輛無人駕駛汽車成本40%的激光雷達，以精準和無死角的空間探測能力，成為是無人駕駛領域不可或缺的存在。

　　但和汽車相比，似乎激光雷達在無人機上更有用武之地：成像精度要求不高、行動自由范圍大、成本更低、應用領域廣泛。

　　更重要的是，與傳統的無人機攝像頭相比，激光雷達不受光線限制，在任何光線條件下效果都不錯。原本需要大量人力物力搞定的測繪工作，激光雷達飛一飛，分分鐘就能完成。

　　聽起來，激光雷達和無人機，完全可以組合出道成為科技圈新的“流量擔當”。事實也正是如此。

　　那么，激光雷達如果上了天，是否就所向披靡了呢?不妨跟著我們一起來思考。

　　激光雷達上天現狀：為地球加特效的神仙cp

　　為無人機裝上激光雷達，可以說解決了一個人類自古以來的執念：怎樣才能站得更高、望得更遠?

　　激光雷達最初就是由美國國家航空航天局于上世紀70年代開發的太空探索工具。1971年阿波羅15號所繪制的月球表面地形圖，就是由早期的激光雷達儀器來完成的。人類甚至還發明了衛星這種可以從太空俯視整個地球的大殺器。

　　但視野變大了，使用成本也變得極其高昂。 于是，又將主意打到了無人機身上。

　　原本無人機的攝像頭只能攝錄平面數據，再合成地圖。但激光雷達的應用，讓它對復雜環境的立體感知成為可能。

　　通過激光雷達傳感器，無人機可以向地面發射激光脈沖，通過回波訊號來精準檢測距離和平面高度，從而進行三維立體構圖。更重要的是，很多人類難以抵達的地方，無人機都可以輕松搞定。

　　左手無人機，右手激光雷達，于是，一個強悍且成本低的“空中之眼”誕生了。

　　2016年，美國國防部旗下專門研發軍事用途高科技的DARPA(國防高級研究計劃署)，就公布了自己最新的輕型無人機。搭載了激光雷達的導航模塊之后，無人機可以通過多次微調成功避障，讓自動巡航成為可能。

　　我國也有很多突破。南方電網就將激光雷達應用于電力巡線，通過云端服務器將巡航軌跡發送給現場作業的無人機，再通過傳感器實現設備的高精度巡視，實時進行缺陷分析。預計到2025年，南方電網的無人機將全部由手工遙控變為自動駕駛。

　　縱觀無人機激光雷達組CP的過程，不難發現，在大小、成本、性能之間取得了最佳值之后，不僅可以為地球加上3D特效，而且應用場景遠遠比我們想象的廣泛。不夸張地說，甚至比無人駕駛還要來的更超前。

　　無人機+激光雷達：性感cp，在線巡邏

　　相對于無人駕駛汽車來說，激光雷達技術與無人機的組合，很快就成功出道，撬動了一大批真實的商業價值，并且很多都已經投入使用。

　　除了前面我們提到的電線巡航，還能輕松carry以下領域：

　　1. 遺跡、廢墟探測。

　　其中最值得稱道的，就是和幫助考古學家發現新的古文化遺址。在不需要進行任何挖掘甚至實地勘探工作的前提下，就能了解遺址的全貌和具體構造。

　　比如去年早些時候，就通過激光雷達掃描，觀測到了危地馬拉叢林深處的瑪雅遺址，并對延伸430英里的埃爾米拉多(El Mirador)盆地進行了勘察。

　　2. 農業生產觀察。

　　空中激光雷達還能幫助農民發現生產中的一些不合理現象，改變“靠天吃飯”的現狀。

　　通過建立激光信息圖層，可以建構出農田高程地圖，從數據中可以發現那些肥料使用過度的區域，幫助農民節約肥料。

　　甚至在一些農業保險定損時，無人機正在大規模取代了人拿著測損儀器去受災地測量的古老方式，在那些工作人員無法進入的受災地塊，通過激光測繪來獲得受災數據。

　　3. 工業測繪與勘探。

　　激光雷達也常常與攝影測量相互補充，應用于礦石勘探、自然資源追蹤、測量交通道路、森林或水域的地圖繪制和建模。

　　長沙市就引入了具有3D可視激光雷達的無人機，作為空氣質量監測儀在各個街道轄區的樓頂巡邏，并進行數據分析，實時反饋城市空氣質量。

　　4. 輔助無人駕駛。

　　當談及無人駕駛時，車輛頂部激光雷達的“視覺盲區”一直是事故風險的高危區。

　　將激光雷達裝到天上，能更好的觀測并對車輛進行巡航引導，及時通報道路故障和交通風險。在一些難以快速進行車路協同建設的偏遠地帶，使用帶有激光雷達模塊的無人機進行交通指引，顯然是一個好選擇。

　　激光雷達和無人機，曾經是風馬牛不相及的兩個東西，正在快速來到現實世界。

　　技術鏈條漸漸完備：令人期待的無人機未來

　　無人駕駛，看起來很近，其實很遠，很多技術問題在當前條件下幾乎無解。比如說高達10萬美元的汽車激光雷達，就讓汽車造價很難被普遍商用。

　　而激光雷達無人機，則是看起來很近，實際上也真的很近。因為禁錮它的技術鎖鏈，正在被一一拆除：

　　1. 成本問題。精度要求越高，激光雷達的成本就越大。但空中探測并不需要和地面交通一樣的高精度，而且大量的微型激光雷達感應器廠商，正在想方設法解決這方面的不足。

　　比如DARPA推出的專為自動駕駛而設計的小型激光雷達SWEEPER，就能達到小型化、低成本、高可靠的要求。

　　2. 續航問題。無人機的穩定性決定了它的有效使用時間和工作效率，尤其是工業上使用的大功率設備，波士頓無人機制造商CyPhyWorks新發布了一款無人機，在執行巡航任務時，由一條“微絲”連接，既可以傳輸數據也可從外部發電機、車輛或其他設備獲得電力，理論上說可以永不著陸充電，長續航工作正在成為可能。

　　3. 算力問題。無人機的有限算力，導致自主執行和完成復雜任務在現實情況下異常困難。比如利用激光雷達的實時監測實現避障，目前還不是非常流暢和成熟。而通過地面通訊基站和云服務器的協同作業，就讓無人機有了一個強大的計算外掛，也就降低了復雜任務的難度。

　　4. 多模態問題。目前自動無人機還面臨的一大癥狀就是硬件“大拼盤”帶來的數據不互通。

　　激光雷達的3D數據，與高清攝像頭、聲納、感應器等零件的多模態混合作用，要投射到云處理器來進行識別處理。利用多模態AI算法，就可以讀取、對比和分析二維、三維等復雜環境中的多重數據，來合并生成更精準的高維地圖。

　　這或許是個好消息，低成本、高續航、多模態算法的激光雷達無人機，目前看來大規模商用甚至民用，僅僅只是時間問題。

　　永不消逝的煩惱：為什么這對cp只能是“創可貼技術”?

　　當然，很快到來并不意味著沒有不足。尤其是激光雷達+無人機這樣看起來威力極大的事物。

　　最核心的一個問題是，如何防止無人機在數據采集中進行隱私窺探?

　　地面取景的信息后置，可以對一些不恰當的數據展示進行處理。比如谷歌地圖就設置了一個面部識別并自動打碼的功能，用戶也可以要求谷歌對他們的房子或車進行永久性打碼。甚至曾經為了保護一頭牛的隱私而對其臉部進行了虛化。

　　對大多數企業來說，理解和建立技術倫理要比技術本身難度大多了，而且成本更高。

　　也就是說，擁有激光探測功能的無人機，注定很難直面大眾用戶。

　　與有限的商業場景所對應的，將是它的吸引力進一步減小，為它做過多的投入是沒有意義的。失去了商業價值之后，還會有人愿意投入鋪設基站、建立頻譜等基礎設施建設嗎?

　　我們固然可以畫出一張商業上無限美好的大餅，但缺少了基礎設施這些后端硬件的支撐，關于激光雷達無人機的想象力，始終只能停留在“備胎”層面。

　　綜合來看，激光雷達和無人機所帶來的商業想象力，注定了是一個帶著鐐銬的“創可貼技術”，作為其他地理信息系統的補償方案，它會帶來不少驚喜。但越是耳聰目明，越是會被眾人所警惕。

　　在技術已經不成問題的當下，要跨越心理的迷障，真可以算是一道天塹了。