阿里巴巴認為單車智能的成本過高，所以選擇了車路協同的自動駕駛技術路線，而單車智能最重要的成本在于激光雷達，為什么繞不開激光雷達呢?這點還得從Waymo說起。

　　01 Waymo最先采用激光雷達

　　在Waymo官方網站，首頁就寫著“我們正在打造世界上最有經驗的司機”。這句話顯示的就是Waymo在自動駕駛技術的路線——單車智能。這也是目前科技巨頭、汽車巨頭、創業公司等進軍自動駕駛領域選擇最多的路線。

　　在單車智能中，不可缺少的三大塊：

　　（1）高精地圖：必須構建和維護高精地圖;

　　（2）硬件設備：設計并制造無人駕駛的激光雷達、攝像頭(超聲和視頻)、處理器(車載電腦)等;

　　（3）軟件系統：自動駕駛的操作系統，包括處理硬件設備數據，并下達指令以及云端通信等。

　　在上述三大塊中，高精地圖不同于日常使用的地圖，需要精度更高的地圖，所以Waymo是不能共享谷歌地圖的，還得自己拍出汽車去采集數據，當然了，數據采集只是其中很小的一部分，還需要處理數據并繪制高精地圖，并且要更新。

　　在單車智能中，需要的硬件設備，包括攝像頭(超聲和視頻)、激光雷達和車載電腦等，這里面成本最高的是激光雷達，這個用于感知汽車周邊環境的設備價格昂貴，在2009年，Waymo前身GoogleX實驗室無人駕駛汽車項目，使用的Velodyne制造的激光雷達產品，售價約為7.5萬美元一個，而一臺車還不止一個這樣的激光雷達。

　　至于軟件系統，其成本和地圖成本都可以通過規模化來降低單車的使用成本，而單車智能所需要的硬件設備，則那么容易通過規模化來大幅度降低成本了，畢竟每一個的生產成本是必須的，要降低成本的難度不小。

　　按照Waymo首席執行官JohnKrafcik的說法，最昂貴的激光雷達設備成本已經下降了90%，目前還在努力削減中。即便是削減90%，單一價格還是高達7500美元，這個價格還是普通的車主難以承受的價格。這也是，為何Waymo要推出自動駕駛出租車服務的原因。

　　在Waymo的帶領下，特斯拉、Uber、百度Apollo、通用Cruise等互聯網巨頭、打車應用平臺以及汽車制造商都紛紛往單車智能上發展。

　　同時，由于激光雷達的高昂，大公司和創業者想到了兩個解決方向：一是通過技術手段降低單一激光雷達的成本;而是研發替代激光雷達的技術方案。這兩個方面都不容易。

　　02 激光雷達成本降低不易

　　激光雷達屬于高精密機械，對制作工藝要求極高，這也導致了其制作成本極高，尤其是對于多線雷達，有數據顯示，64線的產品要比32線的貴4萬美元左右，更不要提128線的激光雷達 。

　　自動駕駛汽車對激光雷達的需求量極高，這對降低成本的渴望也是激光，所以，吸引了大批的大公司和創業者投身到激光雷達中去，希望降低其成本。法雷奧、Velodyne、LeddarTech、Innoviz與Quanergy都在設法降低這類傳感器的成本。

　　方向之一是固態激光雷達，在移除光學機理(optical mechanisms)相關的活動部件后，其縮減了該傳感器的尺寸。但固態激光雷達的視野通常會受限，只有120度，而早前安裝于車頂的激光雷達的視野為360度全景。為產生全方位的視野，通常需要配置6個固態激光雷達傳感器。

　　03 替代方案可靠性存疑

　　替代激光雷達的方案包括計算機視覺技術方案，或者是毫米波雷達+計算機視覺的技術方案。在選擇方案的時候，最著名的事件，莫過于特斯拉和供應商Mobileye分手。

　　激光雷達的優勢在于能夠實現精確測距和障礙物檢測，并進行空間定位，無論是毫米波雷達和計算機視覺方案，都無法做到足夠的精確度。這就讓這兩個替代方案顯得沒太大意義。

　　但是，人工智能繼續深入發展，使得計算機視覺技術足夠強大，也是可能完全取代激光雷達的，但是需要時間。不過，未來要實現真正的自動駕駛，多傳感器融合的方案才是最終的解決方案。

　　甚至，單車智能有可能會與車路協同共同發展，車路協同的基礎設施完善后，能降低單車智能的成本，這也是阿里巴巴做車路協同的初衷。