虽然目前自动驾驶汽车概念炒得火热，但是以当前的市场状况来看，在地图精度、感知定位、车辆决策与数据贡献等技术配合方面上顶多也就达到了半自动驾驶级别。而想要实现完全的自动驾驶汽车就需要有着更稳定的传感器（如自动驾驶的“眼睛”——激光雷达）、更强大的运算处理器和更有逻辑的决策管理程序。
作为自动驾驶汽车的“眼睛”，激光雷达通过内置激光探头可以对周围环境进行360度扫描，绘制出车辆周边环境的物理信息图，实现自动驾驶汽车的导航、定位、避障等功能。可以说它撑起了自动驾驶汽车的半壁江山。
除了比较激进的特斯拉，诸如谷歌、百度、宝马、奔驰、奥迪等巨头企业，亦或是Cruise Automation、NuTonomy、Almotive 等这样的初创公司，它们都在其自动驾驶系统中使用了激光雷达。而据 Lux Research报告显示，到2030年，激光雷达将在自动驾驶领域有近亿美元的市场收获。
那么在这么一大块的市场“蛋糕”下，无可厚非的就会有着众多的“分食者”。在2016年里我们也目睹了一些跨界大鳄的“蚕食鲸吞”——汽车零部件供应巨头采埃孚收购了Ibeo 40%的股权；传统巨头的挣扎奋进——Velodyne在近期取得了技术突破，计划将成本降至50美元；新兴企业的一马当先——TriLumina针对自动驾驶，推出3D固态激光雷达技术。
从上述的“行业动作”可以看出，目前国内在自动驾驶领域的激光雷达技术，相较国外还是稍有欠缺。那么其生产难点又在哪呢？其实从激光雷达的名字我们就可以看出，它跟雷达应该属于近亲，同属感应技术，用激光脉冲来探测周边物体，由于激光雷达的波长较短，所以分辨率也更高，它能在各种条件下满足车辆对精度和定位的需求，同时其研发难点也更大，涉及机械，电子，光学等多个领域，用到的元器件种类多而复杂，所以体积较大。
另一方面，目前无人驾驶还未完全普及，所以很难实现大规模的量产化。有数据统计，此前在整个2015年，Velodyne 出货量不到5000台，其他的激光雷达产商销售的数量更是寥寥无几。
而目前激光雷达的技术壁垒主要集中于以下几点：
1.需要超快的电子系统响应，每秒需要做超过10亿次采样分析。
2.需要极其灵敏的信号采集系统。首先，在150米开外只有10亿分之一的光能返回传感器；其次，为了保障人眼安全，激光器本身发射的激光功率极低。这就对接受光路和电路准确识别如此微弱的信号提出了极高的要求。
3.需要非常复杂的设计制造工艺。首先要解决15个光机点子系统在狭小空间内共存时不可避免产生的强电磁串扰，除此之外在光路装配上每个激光器安装精度要求要高于20微米。
4.需要车规级设计标准。在真正迈入市场之前，激光雷达还需要经过振动测试，工作温度测试（－40˚C ~ 85 ˚C），EMC（电磁兼容测试），ESD（静电放电测试）等等测试，确保激光雷达能在各种恶劣天气环境下稳定工作。
5.需要智能的数据分析软件。在成功接收反射后，底层系统需要根据不同反射面分析回波信号，识别物体的位置和速度，自动提取特征，识别物体种类（行人，助动车，车等）。
除此之外，则是在于它价格的高昂。谷歌无人车上使用的激光雷达一台售价就在7、8万美元左右，所以无人车要想在消费级领域扩展，激光雷达的价格着实是目前压着它的一座大山，称之为“拦路虎”也不为过。
所以就目前来看，在自动驾驶领域里要想实现激光雷达的普及，就需要翻过“体积大”、“价格贵”、“批量化”三座大山。而目前应用在自动驾驶汽车上的激光雷达主要分单线和多线两种。不过前者应用的相对较少，更多的还是应用在扫地机器人领域。这两者的区别主要在于识别的精度上。单线激光雷达可以获取2D数据，但无法识别目标的高度信息，一般在自动驾驶汽车里面也只是作为计算机视觉识别技术的补充。
多线激光雷达则可以识别2.5D甚至是3D数据，在精度上会比单线雷达高很多。目前在国际市场上推出的主要有4线、8线、16线、32线和64线。随着线速的提升，其识别的数据点也随之增加，这也是衡量激光雷达的主要指标。像百度的无人车配备的就是Velodyne 64线激光雷达。
针对于激光雷达在自动驾驶所面临的“三座大山”当前市场上，主要做了如下选择。
一、采用在车前车后各部署毫米波雷达加上用于先进驾驶辅助系统的摄像头。特斯拉就是其中典型的代表。其价格的确是能比激光雷达便宜很多。但是毫米波雷达比激光雷达精度低、可视范围的角度也偏小。因此，它在远距离物体的识别、3D成像和识别准确性上都有明显缺陷。低成本的感知系统这就意味着需要自动驾驶汽车本身有着很强的计算跟反应能力。所以就需要强大的计算机视觉识别技术来配合。
二、采用固态激光雷达。这种激光雷达最早是由Quanergy研发出的。众所周知，激光雷达里最贵重的就是其机械旋转部件，固态激光雷达则是把这一部件换成了电子设备代替。但是由于固态激光雷达没有旋转部件，所以其水平视角并不能达到机械式激光雷达所能够达到的360°，因此需要同时搭载多个共同使用。
虽然目前激光雷达有着极高的技术壁垒，但它的应用前景却是十分广阔。激光雷达因为智能机器人和自动驾驶被人熟知，然而在最早的时候，它首先被应用于工业的安全监测领域；其后慢慢被政府和军事领域广泛应用。彼时激光雷达的应用范围包括各类复杂地形的地图测绘，基础设施项目和道路规划等。范围囊括采矿，林业，考古学，地质学，地形测量，土木工程，和大气环境监测等领域。
而现在，汽车行业正在经历一场类似于移动通讯行业从诺基亚到苹果的巨变。激光雷达将成为触发它的关键。不论是新兴互联网企业还是传统车企都在积极寻求向自动驾驶转变的契机。其中激光雷达就是里面的核心支柱之一。
目前国内外的激光雷达供应商主要有：Velodyne、Quanergy、Ibeo、Innoviz、TriLumina、LeddarTech、Blackmore、Oryx Vision、速腾聚创、雷神智能、北科天绘、思岚科技、北醒光子等多家企业。
Velodyne
Velodyne在激光雷达领域可以说是鼻祖级公司，目前拥有16，32，64线三种规格的激光雷达。最高规格的64线激光雷达测量范围可达到120m，测量精度在20毫米左右。在2016年末，Velodyne宣布，已经在固态激光雷达的设计上取得突破，未来在大规模生产应用之后，可以将成本降低至50美元一台。在2016年8月份获得了百度和福特联手为其注资的 1.5亿美元融资。
Quanergy
Quanergy这是一家专注于激光雷达研发的初创公司,发布了号称全球第一款固态激光雷达产品S3。这款激光雷达采用的是相控阵方式，对于相关组件的尺寸要求很大。制造出如此大规模的器件以及是他们能有效的融合成为一个系统，将是Quanergy将要面临的最大的难题。在2016年8月初，获得了由森萨塔科技领投，德尔福、三星风投等多家公司跟投的近 1亿美元融资。
Ibeo
Ibeo 成立于 1998 年，2000年被传感器制造商 Sick AG 收购。2009 年公司脱离 Sick AG 独立，2010 年和法雷奥合作开始量产可用于汽车的产品 ScaLa。其目前主要供应 4 线和 8 线的激光雷达。此前已被汽车零部件供应巨头采埃孚收购了 40%的股权。
TriLumina
TriLumina 是美国新墨西哥州一家半导体激光照明产品企业，成立于 2013 年。它致力于开发芯片产品，与此同时降低激光雷达的尺寸及成本。在近日的CES中会携其3D固态雷达技术参展。该公司投资方包括Cottonwood Technology Funds、Stage 1 Ventures 和 Sun Mountain Capital。
Innoviz
Innoviz是一家以色列的雷达传感器公司，他们表示要在 2018 年前推出高精度固态激光雷达InnovizOne（HD-SSL） ，整体尺寸将缩减为 5cm*5cm*5cm 大小，能适配不同的光线条件，还要将价格控制在 100 美金以下。在2015年获得了900万美元的A轮融资。
LeddarTech
LeddarTech于2017年成立于加拿大。目前 Leddar已经获得了独家激光雷达专利，能为用户提供高敏感度、识别率高且即时的识别算法。在近日的CES 2017 展中也会亮相其2D 及3D 高精度激光雷达应用方案。另外值得一提的是，其前身为加拿大国家光学研究所的子研究项目。
Blackmore
Blackmore相对较为特别，他们主要研究的是用镶嵌于汽车前杠的单个半导体替代传统激光雷达。用于帮助汽车检测与另一辆车的空间距离、细节及车速等。在2016年获得了，350万美元的融资。
Oryx Vision
Oryx Vision主要研发的是一种“相干光雷达系统”，传统的激光雷达主要是通过电感应器来检测，Oryx Vision 的激光雷达主要是采用“纳米天线”技术来接收电磁波，从而能获得更多的额外信息。在2016年获得了1700万美元的A轮融资。
速腾聚创
速腾聚创是一家的提供专业级三维激光扫描设备及服务的企业，速腾聚创研发的激光雷达产品意在覆盖实时性激光雷达和非实时性激光雷达。目前已上线的seeker系列属于非实时性激光雷达，多用于室内，大型建筑，隧道，桥梁等逆向工程。在实时性激光雷达领域，16线的RS-LiDAR激光雷达可以为机器的定位，避障，导航等提供有力的保障。
镭神智能
镭神智能成立于 2015年初，是一家提供机器人导航避障激光雷达、激光灭蚊炮和激光灭蚊机器人、中远距离脉冲测距激光雷达等产品及解决方案的公司。在2018年4月份，该公司也宣布获得亿元人民币的B轮融资，由达晨创投领投，天津仁爱智汇、上海易津资本、深圳市嘉信元德股权投资基金、独立投资人粟昱跟投。
北醒光子
北醒光子在 2015 年该公司入驻清华启迪科技园，公司目前的产品有三大系列：单线环境雷达 DE-LiDAR1.0、多线长距雷达DE-LiDAR 2.0和固态雷达DE3.0系列（多线长距雷达目前正在研发，可做到8到32线）。在融资方面，在2018年2月份该公司已获得凯辉基金的B轮投资。
思岚科技
思岚科技 成立于2013年，是一家提供消费级产品领域的高性能机器人定位导航解决方案及相关核心传感器的公司。目前主要的产品有：激光测距扫描雷达、即时定位与地图构建导航系统和通用型商业机器人平台。其研发的主要是应用在服务机器人领域的三角测距雷达。目前，思岚科技已完成数1.5亿人民币的C轮融资。
北科天绘
北科天绘是一家做测绘型雷达出身的企业，在2016年5月份北科天绘发布了导航避障型激光雷达R-Fans 16线，主要用于出行和无人驾驶传感器领域。并于2017年9月，相继发布了32线束的R-Fans-32和面向车辆前装市场的64线产品C-Fans系列。2018年1月获亿元人民币A+轮融资，由云晖资本领投，StarVC跟投。
禾赛科技
禾赛科技成立于2014年，在2016年11月，推出了一款准固态32线激光雷达（业界普遍称之为混合固态激光雷达），产品的检测距离为150米，测距精度为厘米级，能实现全景360度扫描、垂直30度视场，采样频率为640kHz。2018年5月份禾赛科技宣布完成B轮融资2.5亿元，由光速中国和百度领投。
此外，还包括上市公司中海达、巨星科技、四创电子、大族激光、国睿科技等在激光雷达上也都有布局。
整体来看，国内的激光雷达技术在自动驾驶这个高端领域的确有待突破，但是相对于2015年多线激光雷达的零突破，在目前已经有多家企业研发成功，着实也有着不小的进步。而激光雷达作为自动驾驶和机器人的“眼睛”一直被寄予厚望。但是其高昂的售价，称之为自动驾驶汽车的“拦路虎”也不为过。目前市面上主要是以特斯拉为代表的毫米波雷达+摄像头方案配合计算机视觉识别技术，另外一种则是以谷歌为代表的采用多线激光雷达。
从当前测试公布的事故率来看，的确是激光雷达占据着优势。激光雷达的使用环境限制较小，在相对恶劣的条件下可以正常使用。能极大的提高无人驾驶的安全系数。但是体积大、价格贵，导致其不可能实现大规模的普及。而新出现的固态激光雷达则是能有效的解决体积和成本两大问题并且还易在车内集成，应该是未来最有效的发展方向。
随着该领域企业的逐步伸入，其价格和可靠性应该都会朝着我们希望的方向发展，未来的机器“眼睛”还是很值得期待的。这是将不仅仅推动无人驾驶领域的进步，更会是机器人产业和人工智能领域跨出的一大步。
以下是相关激光雷达产品发布参考：
1、宣布进军无人驾驶，做千米测距测绘雷达出身的“北科天绘”做了一款16线避障型雷达
2、国内第三家，禾赛科技推多线激光雷达
3、中国独角兽推出首个国产多线激光雷达，速腾聚创让无人驾驶产业迈出了一大步
以下是激光雷达相关产业技术分析文章
1、2016年中国激光雷达市场现状分析及发展趋势预测
2、未来五年激光雷达潜力市场
3、“行业爆点可期，成本过高仍然是难题”年终盘点之激光雷达
閱讀更多 連線Insight 的文章
