作為交通工具的終極夢想，一臺無人駕駛汽車，成本要多少錢?
2012年，谷歌曾對外宣稱自己的無人駕駛車輛成本高達30萬美元，當時特斯拉Model S的售價為4.99萬美元。如果是這樣的成本，那么大規模普及幾乎是不可能的。
在無人駕駛技術發展的這些年里，無論是傳統主機廠還是科技公司，一直在努力平衡成本與性能，雖然在本來被預測為無人駕駛汽車爆發之年的2019年，各大主流公司并沒有給出一個完全成型的解決方案，無人駕駛看起來還很遙遠，但好在，“激光雷達+定位組合+高精度地圖”的基礎架構已成為共識。
并且，沿著這條路徑，在各方力量的努力下，無人駕駛汽車的成本正在迅速降低。
昂貴的“感知”
要了解無人駕駛汽車的成本構成，就要先了解其基本構造。
從定義上來講，無人駕駛汽車是通過車載傳感系統感知道路環境，自動規劃行車路線并控制車輛到達預定目的地的智能汽車。
無人駕駛系統的核心可以概述為三個部分：感知、規劃和控制。
首先，感知是指無人駕駛系統從環境中收集信息并從中提取相關知識的能力。例如障礙物的位置，道路標志的檢測等等。一般來說，定位也是感知的一部分，是無人車確定其相對于環境的位置的能力。
其次，規劃是無人車為了某一目標而作出一些有目的性的決策的過程，這個目標通常是指從出發地安全到達目的地。
最后，控制則是無人車精準地執行規劃好的動作的能力，屬于執行層面。
在以上三個部分中，感知層面的硬件和軟件，可能要占到一臺無人車成本的大部分。這也是無人車普及路上的最大瓶頸。
要想無人車加速普及，啃下這塊硬骨頭是當務之急。
繞不過去的激光雷達
在感知層面，無人駕駛系統通過融合激光雷達，毫米波雷達，攝像頭等多種傳感器的數據來獲取環境信息，我們可以理解為無人車的“眼”。
這只“眼”有多貴?
據了解，初代車用級激光雷達的成本高達10萬美元。可以說，無人車之所以貴，激光雷達是“罪魁禍首”。
激光雷達是一類使用激光進行探測和測距的設備，它能夠每秒鐘向環境發送數百萬光脈沖，它的內部是一種旋轉的結構，這使得激光雷達能夠實時的建立起周圍環境的3維地圖。
激光雷達雖然貴，但線數多的激光雷達成像十分清楚。目前，Velodyne LiDAR的激光雷達產品售價在8,000-75,000美元。
毫米波雷達目前成本比較低，受天氣影響比較小，不受雨霧影響，同時晚上也可以正常工作。但毫米波弱點是其波束比較寬，對物體的角度分辯率很差，一些細節是分辨不出來的。
在性能與成本的抉擇中，大家的選擇不同。
比如，馬斯克就宣稱：“任何使用激光雷達方案的人都是大傻X，注定失敗。”特斯拉研究無人車，堅持使用毫米波雷達+攝像頭的模式。
有意思的是，有報道說特斯拉也有車頂著Velodyne的激光雷達在做測試，說明他們也認識到單靠攝像頭和毫米波雷達可能不是最終的解決方案，還是需要加上激光雷達。
突破技術還是擴大規模?
目前來看，降低激光雷達的成本主要有兩個手段：一是在技術層面實現突破，二是擴大生產規模。
第一種方案是將機械激光雷達發展為固態激光雷達，后者體積小，成本低;第二種方案是盡快將激光雷達規模化，這也是非常值得期待的：谷歌給出的數據是，它所采用的激光雷達成本從2009年7.5萬美金降至2017年的7500美金，這個數字下降了十倍!也有很多初創公司，致力于將固態激光雷達成本縮減到100美金。
總之，目前無人車之“眼”——激光雷達的成本約為$90-$8000美元。請注意，這只是單只的價格，每臺無人車大概需要6-8個，蘋果無人車就是6個。
除了雷達，無人駕駛汽車上的其他部件成本如何呢?
根據波士頓咨詢團隊的一項研究顯示(2015年)，一套無人駕駛系統(不完全)的成本構成大致如下：
GPS：車用GPS比手機GPS精度高幾十倍，作用是導航定位。($80-$6000)
攝像頭：監控路面環境，記錄環境狀況。(單向$125-$150/全方位$150-$200)
測距傳感器：輔助GPS。($80-$120)
超聲傳感器：感應車輛周圍的近距離物體。($15-$20)
雷達傳感器：監控路面環境。(近程$50-$100/全方位$150-$200)
中央電腦：像大腦中樞一般，分析傳感器的各項數據，根據交通規則控制車輛行駛。
需要說明的是，以上各部件成本都存在區間，這是根據不同性能劃分的。如通過每種零部件你只選擇價格最低的，那么你得到的也只是一臺非常初級的無人駕駛汽車。
大眾汽車集團戰略負責人托馬斯·塞德蘭稱，僅僅目前的L3級智能駕駛(距離L5有很大距離)的傳感器、處理器和軟件已經花費了大約5萬歐元。他希望降成本降低至6,000至7,000歐元左右，但前提是“這需要激光雷達技術創新的巨大飛躍。”
而這還不是一臺半/全無人駕駛車的全部成本。在試用階段，高精度地圖和云計算預計將增加數億歐元的年度成本，這部分成本是分攤給企業、政府，還是消費者?如果沒有明確的商業模式，可能很難長期保持這種支出。
