相较于其它自动驾驶所需的传感器，激光雷达（LiDAR）可能是发展最晚、最不成熟，但又是最重要、最热闹、被讨论最多的一个。它同时也受到了创业者和资本市场的热烈追捧。

雷锋网新智驾原创出品的《中美智能驾驶白皮书》中，一共介绍了13个关键细分领域的近100家创新公司，而其中收录公司最多的领域正是激光雷达（共17家，见下图），它甚至比做自动驾驶系统的公司还要多。

激光雷达几乎与智能驾驶是相互绑定的一对，在智能驾驶逐渐走热的近两年也同时有诸多新产品新公司涌现，出现了Velodyne这样的准巨头，以及Quanergy、LeddarTech这样的追赶者。而每当人们觉得这类公司已经足够多的时候，又会有新玩家闯入，比如在2017年12月甚至还出现了三家公司（Ouster、Innovusion、Aeye）几乎在同一天公布新产品的盛况。

这也是因为激光雷达的综合性能最为突出：与摄像头相比，它的探测结果更加直接可靠，且不易受环境的干扰；与毫米波雷达相比，它的数据密度和探测能力更为出色。随着智能驾驶的等级逐步提升，尤其是在进入到L4-L5级别的自动驾驶后，系统对传感器的要求会更加严苛，激光雷达也正是为了满足这些需求而不断进化。

该领域发展速度非常之快，已经出现了多种类别。现在用于智能驾驶的激光雷达主要分为四类，每一类均有其代表性公司：

• 机械式旋转扫描激光雷达

• MEMS激光雷达

• 相控阵列激光雷达

• Falsh激光雷达

机械式的代表是Velodyne，其在原理和结构上已经趋于固定，目前的应用范围也最为广泛。Velodyne在2017年底还推出了线束高达128线的机械式激光雷达。国内激光雷达公司目前公布的产品，也主要是机械旋转式。

MEMS系统则只需一个很小的反射镜就能引导固定的激光束射向不同方向。这种激光雷达的一大优势是，传感器可以动态调整自己的扫描模式，以此来聚焦特殊物体，采集更远更小物体的细节信息并对其进行识别，这是传统机械激光雷达无法实现的。现在研发 MEMS 激光雷达的主要有 Luminar 和 Innoviz，还有国内的速腾聚创。

相控阵技术此前主要应用于军事雷达，这类激光雷达搭载的一排发射器，可以通过调整信号的相对相位，来改变激光束的发射方向。整个过程中没有机械动作，仅靠电子元器件本身来实现扫描。但相控阵的技术门槛较高，代表公司是Quanergy。在与这家公司的投资人Motus Venture的采访中雷锋网了解到，由于技术的超前性它在2014年开始融资时并不顺利，少有投资人看好。

Flash激光雷达运行起来则更像摄像头，激光束会直接向各个方向漫射，由类似于摄像头成像的CMOS传感器采集反射回来的激光束。它可以快速记录整个场景，难点也在接收信号的传感器，所以目前在性能上相比前三种还处于劣势。代表公司有LeddarTech、TetraVue等。

总体来说，后面三种新型的激光雷达还处于百花齐放的状态，谁能实现在商业化上的突破还需要更多的资金和时间来证明。

除了主要技术路径，在具体的性能上每家公司也在大展身手。

最重要的一项性能就是探测距离。对任何用于高速自动驾驶车辆的激光雷达来说，达到200-300米的探测距离是必备的，但这并不容易，各大厂商也都使出了自己的本领来找到实现增加探测距离的方法。

Luminar公司就开发了使用 1550 纳米激光的激光雷达。这一波长的光超越了可见光的范围，对人眼来说更为安全，也因此可以通过提升激光雷达的功率来增加探测距离。但缺点也显而易见，就是激光器的成本更高。Innovusion也采用了1550纳米的激光。

增强探测器敏感性也是各公司关注的重点。比如，Princeton Lightwave就将单光子雪崩二极管这种高敏感度传感器用于激光雷达，它相当敏感，在适合频率中一个光子就能将其激活。Princeton已经在2017年底被福特旗下的Argo AI收购。LeddarTech则通过光电二极管接收反射回来的光波，原理类似于CMOS图像传感器。

可以说，激光雷达还处于群雄逐鹿的阶段，暂时无明确的主导技术方向，不同公司不同技术路线的产品，只要可以满足市场的需求都很可能进一步参与到自动驾驶的浪潮当中。很难保证，未来一段时间不会出现新的激光雷达公司。

毫无疑问，激光雷达因其自身性能的特性，必将受惠于自动驾驶车辆普及所带来的巨大红利。届时能够最终获得汽车厂商青睐，并且真正装备到消费级车辆中的激光雷达厂商，将收获丰厚的利润。

《中美智能驾驶白皮书》正是希望在这一关键时期，对激光雷达的产业现状，以及中美两国在该领域的主要玩家做深入的分析，让读者了解其现状与机遇。而且白皮书中不仅会详解激光雷达这一领域，还会深入解读其它实现智能驾驶的关键技术领域，比如模拟系统、高精度地图、全栈自动驾驶等。《中美智能驾驶白皮书》共收录了13个细分领域近100家公司，智能出行的未来必定有它们的一席之地。

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