对于自动驾驶汽车来说，激光雷达的优点和缺点都非常明显。在车顶上加装一个激光发射器，汽车每秒都可以捕捉到上百万信息点，很快构成对周围环境的3D影像。 但一个根本性的问题是，激光雷达组件的价格比汽车还要喜。谷歌早期汽车上配备的高性能激光雷达价格为70000美元；激光雷达先驱Velodyne生产的光谱较短、视角较宽的设备仍必须上千美金。
实践中总有一些其他方法可以替代激光雷达。比如特斯拉的汽车就用于更为低廉的雷达、摄像机和超声波传感器。
但是今年夏天ModelS的那场可怕事故也解释，这种替代方式跟理想的状态仍然差距太远。 自动驾驶汽车制造商们确实必须的是一种低廉而可靠性强劲的传感器来替代雷达和摄像机。如今，以色列初创公司OryxVision或许能获取一种适合的方法。
Oryx的技术相干光雷达（coherentopticalradar），抹去了雷达和激光雷达之间的差异。这种雷达既像激光雷达，用于激光来观测前方道路；但它又兼备雷达的特性，将光线回去的信号当作波而非粒子来展开处置。 这种激光器归属于长波红外激光器，因为其操作者时的频率特点，也被叫作太赫兹（THz）激光器。
因为人眼无法辨识出有这种频率的光线，Oryx可以使用比激光雷达更高的功率水平。同时，长波红外光被水吸取的比率很低，也很少受到太阳辐射的影响，所以这个系统跟激光雷达系统和摄像机一样，会因为大雾或强光照射环境下过热。 Oryx的技术相对而言可能会增加成本，因为系统用于的激光不必须机械镜面或一系列地下通道来引领激光、捕猎环境。只必须收到激光束来照耀汽车前方道路才可（Oryx没解释系统的视野范围，但是如果它不像车顶的激光雷达一样具备360度视野的话，那Oryx还必须获取其他组件来仔细观察有所不同方位的情况）。
只不过最关键的一点在于光束光线返回传感器的过程，这也是目前为止没有人掌控该技术的原因。在这个过程中，第二套光学仪器能将入射光制导到大量的微型整流纳米天线中。这项技术就是Oryx合伙人DavidBen-Basat花费6年时间研究发明者的。 入射光在整流的天线中不会产生一个交流号召（ACresponse），也就是说，入射光被转化成一个直流信号（DCsignal）。
Oryx另一个合伙人RaniWellingstein说道，这个系统比传统的激光雷达系统灵敏度高达百万倍。因为天线将入射光作为波来处置，它们可以探查到多普勒频移（Dopplershift，物体电磁辐射的波长因为波源和观测者的相对运动而产生的变化），因此可以检测到道路周围高速移动的物体。 系统中每个纳米天线大约为5平方微米大小；它们最后不会通过薄膜芯片生产工艺组装入一个集成电路中。这样，它就可以使信号传输入机器学习系统中，辨识场景中的物体。
Oryx目前生产了上百万实验性的纳米天线，但要生产出有最后能输入单像素信息的传感器，并加以检验其的话，这点产品还远远不够。在未来的一到两年中，Oryx想再行生产出有300像素级别的样机，再行发展出有几十万纳米天线构成的上万像素的系统，最终目标是生产出有百万级纳米天线的十万像素级别设备，可供汽车用于。 Wellingstein说：目前，雷达可以观测150-200米的距离，但是它的像素过于低。
激光雷达具有较高的像素水平，但是视野范围只有约60米，在强光下只有30米。 他期望Oryx的相干光雷达技术可以观测到道路上60米内的碎片、100米内的行人和150米内的摩托车。这样的技术是对现今传感器系统性能的一次极大提高。
Oryx如果能超越性能提高障碍，构建量产，它将不会是在范围和像素两方面沦为最差的。 同时，Oryx系统成本也不会随之减少。如果该公司可以构建其生产工艺的规模化生产（当然目前还无法构建），或许生产一个百万级别的纳米天线只不会比生产半导体芯片的工艺简单一点点。
目前，Oryx公司宣告他们早已取得了A轮融资的1700万美元，并早已与还包括Nutonomy（该公司在新加坡公布了首个无人驾驶出租车）在内的很多无人驾驶汽车公司进行谈判。 一位曾在多家汽车创业公司展开自动驾驶研究的工程师JoeFunke说：这个点子看上去很不切实际。
更加低廉、视野范围更加甚广的传感器总有一天具有广泛应用的前景，因为它可以提升汽车运营速度。但是在他们作出样机之前，我依然维持猜测态度。
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