占据一辆无人驾驶汽车成本40%的激光雷达，以精准和无死角的空间探测能力，成为是无人驾驶领域不可或缺的存在。

但和汽车相比，似乎激光雷达在无人机上更有用武之地：成像精度要求不高、行动自由范围大、成本更低、应用领域广泛。

更重要的是，与传统的无人机摄像头相比，激光雷达不受光线限制，在任何光线条件下效果都不错。原本需要大量人力物力搞定的测绘工作，激光雷达飞一飞，分分钟就能完成。

听起来，激光雷达和无人机，完全可以组合出道成为科技圈新的“流量担当”。事实也正是如此。

激光雷达上天现状：为地球加特效的神仙CP

为无人机装上激光雷达，可以说解决了一个人类自古以来的执念：怎样才能站得更高、望得更远？

激光雷达最初就是由美国国家航空航天局于上世纪70年代开发的太空探索工具。1971年阿波罗15号所绘制的月球表面地形图，就是由早期的激光雷达仪器来完成的。人类甚至还发明了卫星这种可以从太空俯视整个地球的大杀器。

但视野变大了，使用成本也变得极其高昂。 于是，又将主意打到了无人机身上。

原本无人机的摄像头只能摄录平面数据，再合成地图。但激光雷达的应用，让它对复杂环境的立体感知成为可能。

通过激光雷达传感器，无人机可以向地面发射激光脉冲，通过回波讯号来精准检测距离和平面高度，从而进行三维立体构图。更重要的是，很多人类难以抵达的地方，无人机都可以轻松搞定。

左手无人机，右手激光雷达，于是，一个强悍且成本低的“空中之眼”诞生了。

2016年，美国国防部旗下专门研发军事用途高科技的DARPA（国防高级研究计划署），就公布了自己最新的轻型无人机。搭载了激光雷达的导航模块之后，无人机可以通过多次微调成功避障，让自动巡航成为可能。

我国也有很多突破。南方电网就将激光雷达应用于电力巡线，通过云端服务器将巡航轨迹发送给现场作业的无人机，再通过传感器实现设备的高精度巡视，实时进行缺陷分析。预计到2025年，南方电网的无人机将全部由手工遥控变为自动驾驶。

纵观无人机激光雷达组CP的过程，不难发现，在大小、成本、性能之间取得了最佳值之后，不仅可以为地球加上3D特效，而且应用场景远远比我们想象的广泛。不夸张地说，甚至比无人驾驶还要来的更超前。

无人机+激光雷达：性感CP，在线巡逻

相对于无人驾驶汽车来说，激光雷达技术与无人机的组合，很快就成功出道，撬动了一大批真实的商业价值，并且很多都已经投入使用。

除了前面我们提到的电线巡航，还能轻松carry以下领域：

1、遗迹、废墟探测

其中最值得称道的，就是和帮助考古学家发现新的古文化遗址。在不需要进行任何挖掘甚至实地勘探工作的前提下，就能了解遗址的全貌和具体构造。

比如去年早些时候，就通过激光雷达扫描，观测到了危地马拉丛林深处的玛雅遗址，并对延伸430英里的埃尔米拉多（El Mirador）盆地进行了勘察。

2、农业生产观察

空中激光雷达还能帮助农民发现生产中的一些不合理现象，改变“靠天吃饭”的现状。

通过建立激光信息图层，可以建构出农田高程地图，从数据中可以发现那些肥料使用过度的区域，帮助农民节约肥料。

甚至在一些农业保险定损时，无人机正在大规模取代了人拿着测损仪器去受灾地测量的古老方式，在那些工作人员无法进入的受灾地块，通过激光测绘来获得受灾数据。

3、工业测绘与勘探

激光雷达也常常与摄影测量相互补充，应用于矿石勘探、自然资源追踪、测量交通道路、森林或水域的地图绘制和建模。

长沙市就引入了具有3D可视激光雷达的无人机，作为空气质量监测仪在各个街道辖区的楼顶巡逻，并进行数据分析，实时反馈城市空气质量。

4、辅助无人驾驶

当谈及无人驾驶时，车辆顶部激光雷达的“视觉盲区”一直是事故风险的高危区。

将激光雷达装到天上，能更好的观测并对车辆进行巡航引导，及时通报道路故障和交通风险。在一些难以快速进行车路协同建设的偏远地带，使用带有激光雷达模块的无人机进行交通指引，显然是一个好选择。

激光雷达和无人机，曾经是风马牛不相及的两个东西，正在快速来到现实世界。

技术链条渐渐完备：令人期待的无人机未来

无人驾驶，看起来很近，其实很远，很多技术问题在当前条件下几乎无解。比如说高达10万美元的汽车激光雷达，就让汽车造价很难被普遍商用。

而激光雷达无人机，则是看起来很近，实际上也真的很近。因为禁锢它的技术锁链，正在被一一拆除：

1、成本问题。精度要求越高，激光雷达的成本就越大。但空中探测并不需要和地面交通一样的高精度，而且大量的微型激光雷达感应器厂商，正在想方设法解决这方面的不足。

比如DARPA推出的专为自动驾驶而设计的小型激光雷达SWEEPER，就能达到小型化、低成本、高可靠的要求。

2、续航问题。无人机的稳定性决定了它的有效使用时间和工作效率，尤其是工业上使用的大功率设备，波士顿无人机制造商CyPhyWorks新发布了一款无人机，在执行巡航任务时，由一条“微丝”连接，既可以传输数据也可从外部发电机、车辆或其他设备获得电力，理论上说可以永不着陆充电，长续航工作正在成为可能。

3、算力问题。无人机的有限算力，导致自主执行和完成复杂任务在现实情况下异常困难。比如利用激光雷达的实时监测实现避障，目前还不是非常流畅和成熟。而通过地面通讯基站和云服务器的协同作业，就让无人机有了一个强大的计算外挂，也就降低了复杂任务的难度。

4、多模态问题。目前自动无人机还面临的一大症状就是硬件“大拼盘”带来的数据不互通。

激光雷达的3D数据，与高清摄像头、声纳、感应器等零件的多模态混合作用，要投射到云处理器来进行识别处理。利用多模态AI算法，就可以读取、对比和分析二维、三维等复杂环境中的多重数据，来合并生成更精准的高维地图。

这或许是个好消息，低成本、高续航、多模态算法的激光雷达无人机，目前看来大规模商用甚至民用，仅仅只是时间问题。

永不消逝的烦恼：为什么这对CP只能是“创可贴技术”？

当然，很快到来并不意味着没有不足。尤其是激光雷达+无人机这样看起来威力极大的事物。

最核心的一个问题是，如何防止无人机在数据采集中进行隐私窥探？

地面取景的信息后置，可以对一些不恰当的数据展示进行处理。比如谷歌地图就设置了一个面部识别并自动打码的功能，用户也可以要求谷歌对他们的房子或车进行永久性打码。甚至曾经为了保护一头牛的隐私而对其脸部进行了虚化。

对大多数企业来说，理解和建立技术伦理要比技术本身难度大多了，而且成本更高。

也就是说，拥有激光探测功能的无人机，注定很难直面大众用户。

与有限的商业场景所对应的，将是它的吸引力进一步减小，为它做过多的投入是没有意义的。失去了商业价值之后，还会有人愿意投入铺设基站、建立频谱等基础设施建设吗？

我们固然可以画出一张商业上无限美好的大饼，但缺少了基础设施这些后端硬件的支撑，关于激光雷达无人机的想象力，始终只能停留在“备胎”层面。

综合来看，激光雷达和无人机所带来的商业想象力，注定了是一个带着镣铐的“创可贴技术”，作为其他地理信息系统的补偿方案，它会带来不少惊喜。但越是耳聪目明，越是会被众人所警惕。

在技术已经不成问题的当下，要跨越心理的迷障，真可以算是一道天堑了。