Mise à l'échelle des RoboTaxis : Pourquoi le LiDAR numérique haute performance à semi-conducteurs est non négociable

Le développement du LiDAR et des robotaxis est étroitement lié. Leur progression conjointe constitue un exemple parfait de la manière dont les avancées technologiques et l'adoption commerciale se renforcent mutuellement dans le secteur de la conduite autonome. Le LiDAR perçoit l'environnement en émettant des faisceaux laser, permettant l'acquisition haute précision des distances et des informations de contour des objets environnants pour construire des cartes environnementales tridimensionnelles fiables. Cette capacité en a fait un capteur central dans les systèmes de perception des robotaxis.

Dans les systèmes de conduite autonome de niveau L4 et supérieur, le LiDAR se distingue par sa haute précision et sa fiabilité. Il complète les caméras, les radars millimétriques et autres capteurs pour former un système de perception complet permettant aux véhicules de prendre des décisions sûres dans des scénarios de trafic complexes. particulièrement dans l'application critique pour la sécurité qu'est le Robotaxi, les données environnementales tridimensionnelles précises fournies par le LiDAR sont un facteur clé pour parvenir à une véritable conduite sans chauffeur.

Ces dernières années, avec l'introduction progressive de réglementations sur la conduite autonome dans le monde, l'industrie du Robotaxi entre dans une phase accélérée de commercialisation. Cet article retrace l'évolution technologique et l'histoire de l'application du LiDAR dans le secteur du Robotaxi. Il révèle comment ces deux domaines se sont mutuellement stimulés et analyse les tendances futures vers une commercialisation à grande échelle.

Phase 1 : Émergence technologique et exploration précoce (2004–2015)

L'évolution du LiDAR et du Robotaxi est passée de la validation technique à des projets pilotes, puis à un déploiement commercial.

L'application du LiDAR dans la conduite autonome est initialement apparue grâce à la recherche académique et à des défis compétitifs :

•L'effet catalyseur des défis DARPA : Les trois défis de véhicules autonomes organisés par la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) entre 2004 et 2007 ont servi de catalyseur technologique clé. Lors du deuxième événement, l'équipe de Stanford fut la première à utiliser le LiDAR et à terminer le parcours. Lors du troisième défi en 2007, cinq des six équipes arrivées à l'arrivée utilisaient le LiDAR mécanique de Velodyne, établissant ainsi le rôle fondamental de cette technologie dans la conduite autonome.

•Domination du LiDAR mécanique : Le LiDAR mécanique rotatif à 64 faisceaux de Velodyne (tel que le HDL-64E) est devenu le capteur standard pour la recherche et les tests précoces en conduite autonome. Bien que sa capacité de balayage horizontal à 360 degrés ait été révolutionnaire, cette technologie présentait trois limitations majeures : une taille encombrante, un coût élevé (jusqu’à 80 000 dollars par unité), ainsi qu’une durabilité et une fiabilité limitées par rapport aux produits de qualité automobile.

•La ruée vers l’or des Robotaxis : De 2009 à 2015, des pionniers tels que le projet de conduite autonome de Google (devenu Waymo), Cruise et Zoox ont été fondés, établissant le développement des robotaxis comme une frontière technologique mondiale. Leurs flottes d’essai ont atteint des centaines de véhicules, avec comme objectif principal le développement technologique — où les exigences de performance du LiDAR primaient largement sur les considérations de coût.

Phase 2 : Opérations pilotes et optimisation des solutions (2016–2024)

Durant cette période, les Robotaxis sont passés de la pure recherche et développement à des opérations pilotes régionales. Parallèlement, la technologie LiDAR a connu une diversification significative, tandis que la rentabilité est devenue un défi critique.

•Lancements pilotes mondiaux : 

En 2016, Uber a lancé un projet pilote de Robotaxi à Pittsburgh, et NuTonomy a introduit des services à Singapour. En décembre 2018, Waymo a déployé le premier service commercial de taxi autonome au monde, « Waymo One », à Phoenix. Les entreprises chinoises ont rapidement émergé, avec Baidu Apollo, Pony.ai, WeRide, DiDi et Enjoy de SAIC menant des tests et programmes pilotes dans plusieurs villes mondiales.

•Amélioration des performances et besoins de couverture des angles morts : 

Les opérations pilotes exigeaient des performances supérieures du LiDAR. Le nombre de faisceaux est passé de 64 à 128 (par exemple, Hesai Pandar128, RoboSense Ruby Plus), avec des portées de détection maximales dépassant 250 mètres. Les LiDAR de couverture des angles morts (par exemple, RoboSense RS-Bpearl) ont été largement adoptés pour éliminer les zones aveugles de proximité, avec des configurations typiques comprenant « 1 LiDAR principal + 4 LiDAR d’angles morts ».

•Avènement des solutions semi-solides et optimisation des coûts : 

Pour répondre aux coûts élevés et aux limitations de fiabilité des LiDAR mécaniques, les LiDAR semi-solides de qualité automobile (par exemple, Hesai AT128, RoboSense M1) sont entrés sur le marché. L’adoption massive du LiDAR dans les systèmes ADAS des véhicules particuliers après 2021 a significativement amélioré sa rentabilité et sa durabilité. Cette avancée a permis aux développeurs de Robotaxi de remplacer un LiDAR mécanique unique par un ensemble de quatre unités semi-solides, réalisant ainsi des économies de coûts substantielles.

Phase 3 : Commercialisation à grande échelle et révolution numérique (à partir de 2025)

2025 marque le début de la commercialisation en masse des Robotaxis, où les avancées dans les cadres politiques et technologiques ont collectivement propulsé l'industrie dans une phase de déploiements de dizaines de milliers de véhicules.

Percées politiques et réglementaires : 

• La Chine a introduit des réglementations sur la conduite autonome pour ouvrir la voie à une commercialisation de masse. Par exemple, le Règlement sur les véhicules autonomes de Pékin, mis en œuvre en avril 2025, fournit une base légale pour que les véhicules autonomes de niveau L3 circulent sur les routes publiques.

• Le département américain des Transports a publié un nouveau cadre réglementaire pour les véhicules automatisés en avril 2025, assouplissant davantage les restrictions et rationalisant les processus d'approbation.

Changements dans la demande : De la performance d'abord à des considérations holistiques : 

Suite au passage à une commercialisation à grande échelle, les Robotaxis sont désormais gérés comme des actifs opérationnels. Les exigences pour le LiDAR ont évolué vers une triade de haute performance, faible coût et haute fiabilité. Les opérateurs doivent éviter les interruptions de service ou les accidents dus à des défaillances matérielles. Les améliorations de performance se sont concentrées sur les mises à niveau de perception, avec une fiabilité de qualité automobile (ou supérieure) émergeant comme une exigence clé.

Itération technologique numérique et à l'état solide : 

Une nouvelle génération de LiDAR de qualité automobile basée sur des architectures numériques de puces SPAD-SoC est entrée en production de masse. Le nombre de faisceaux a augmenté à plus de 500, améliorant significativement la capacité de détection des petits obstacles et ceux au ras du sol (par exemple, imager clairement une pierre de 13x17 cm depuis 130 mètres). Les LiDARs entièrement solides pour angles morts (par exemple, RoboSense E1) remplacent progressivement les LiDARs mécaniques, offrant une plus grande fiabilité, une taille plus réduite et des réductions de coûts jusqu'à environ deux cents dollars américains.

Évolution des solutions principales :

La combinaison d'un « LiDAR principal numérique de qualité automobile avec plus de 500 faisceaux et un LiDAR numérique entièrement solide pour angles morts » émerge comme la nouvelle configuration de perception principale pour la commercialisation à grande échelle des Robotaxis, remplaçant les configurations précédentes. Les principaux acteurs mondiaux tels que Waymo, Cruise, Baidu et DiDi adoptent déjà cette solution pour moderniser leurs flottes.

Tendances et perspectives d’avenir

Le développement futur du LiDAR et du Robotaxi présentera les caractéristiques suivantes :

Technologie : La technologie solide et la numérisation sont des tendances claires. Le LiDAR entièrement solide, sans pièces mobiles, offre des avantages significatifs en termes de fiabilité, de taille et de potentiel de coûts, le positionnant comme l’orientation principale à l’avenir. Les fabricants leaders adoptent des technologies comme SPAD-SoC pour réaliser une intégration au niveau du chip, réduisant le nombre de composants et diminuant le temps de production de 95 %, ce qui réduit considérablement les coûts et améliore la fiabilité. En outre, la numérisation permet aux systèmes LiDAR principaux d’atteindre des résolutions dépassant 500 faisceaux, améliorant la détection des petits objets et renforçant la sécurité des actifs véhiculaires.

Coût : Une réduction continue favorise une adoption plus large. Les fabricants chinois mènent une « révolution des coûts » dans le domaine du LiDAR, avec des solutions haute performance annoncées autour de 200 dollars et prévues pour une production de masse d’ici 2025. Cela accélérera davantage l’adoption du Robotaxi et des fonctionnalités ADAS.

Applications : Entrée dans une nouvelle ère « à double voie ». Le LiDAR trouve une application étendue dans les secteurs automobile et de la robotique générale. Des marchés émergents tels que la livraison sans pilote, les tondeuses robotiques et les robots humanoïdes deviennent une deuxième courbe de croissance pour les entreprises de LiDAR. Cela fournit au Robotaxi un écosystème technologique plus large et un potentiel de réduction des coûts accru. En substance, le Robotaxi bénéficie d’une croissance synergique de l’industrie, alimentée par les voies automobile et robotique.

Conclusion : Un avenir partagé grâce à un renforcement mutuel 

Le développement du LiDAR et du Robotaxi a été stimulé par une synergie puissante entre l’innovation technologique et l’application commerciale.

Le LiDAR en tant que « yeux » des Robotaxis : Il fournit une redondance de sécurité critique et des capacités de perception précises pour l’autonomie complète multi-scénarios, servant de capteur indispensable pour atteindre l’autonomie de niveau 4.

Les Robotaxis en tant que « catalyseur » pour le LiDAR : Les exigences à grande échelle et rigoureuses des applications de Robotaxi ont stimulé une itération technologique rapide du LiDAR, accélérant l’amélioration des performances et la réduction des coûts tout en élevant les normes de fiabilité (de niveau automobile, entièrement solide) et de capacité (architecture numérique à haut faisceau).

En rétrospective, depuis les premières applications dans les défis de la DARPA, en passant par l'optimisation technique et la maîtrise des coûts durant la phase pilote mondiale, jusqu'à l'essor des solutions numériques et à semi-conducteurs à l'ère de la commercialisation à grande échelle—les fabricants chinois de LiDAR sont devenus des acteurs mondiaux dominants, réalisant un bond remarquable de retardataires à leaders industriels.

À l'avenir, alors que le LiDAR suivra la loi de Moore pour atteindre des gains exponentiels de performance et des réductions de coûts au niveau des puces, il ne facilitera pas seulement une commercialisation plus large des Robotaxi et ne transformera pas seulement la mobilité humaine, mais servira également de composant de perception central permettant la transformation intelligente de diverses industries. Le LiDAR deviendra une infrastructure fondamentale de la société intelligente de demain.