激光雷达是军转民的高精度雷达技术。激光雷达的应用一开始主要为军事领域，受到了各国军事部门的极大关注。相比普通雷达，激光雷达可提供高分辨率的辐射强度几何图像、距离图像、速度图像。按用途和功能划分，有跟踪激光雷达、制导激光雷达、火控激光雷达、气象激光雷达、水下激光雷达等，可适应不同战场环境。在民用领域中，激光雷达因其在测距测速、三维建模等领域的优越性能也被广泛应用。

激光雷达性能精良，是无人驾驶的最佳技术路线。激光雷达相对于其他自动驾驶传感器具有非常优越的性能：

1）分辨率高。激光雷达可以获得极高的角度、距离和速度分辨率。通常激光雷达的角分辨率不低于0.1mard也就是说可以分辨3km距离上相距0.3m的两个目标，并可同时跟踪多个目标；距离分辨率可达0.1m；速度分辨率能达到10m/s以内。如此高的距离、速度分辨率意味着激光雷达可以利用多普勒成像技术获得非常清晰的图像。

2）精度高。激光直线传播、方向性好、光束非常窄，弥散性非常低，因此激光雷达的精度很高。

3）抗有源干扰能力强。与微波、毫米波雷达易受自然界广泛存在的电磁波影响的情况不同，自然界中能对激光雷达起干扰作用的信号源不多，因此激光雷达抗有源干扰的能力很强。

激光雷达可以分为一维激光雷达、二维激光雷达、三维激光扫描仪、三维激光雷达等。其中一维激光雷达主要用于测距测速等，二维激光雷达主要用于轮廓测量、物体识别、区域监控等，三维激光雷达可以实现实时三维空间建模。

车载三维激光雷达一般安装在车顶，可以高速旋转，以获得周围空间的点云数据，从而实时绘制出车辆周边的三维空间地图；同时，激光雷达还可以测量出周边其他车辆在三个方向上的距离、速度、加速度、角速度等信息，再结合GPS地图计算出车辆的位置，这些庞大丰富的数据信息传输给ECU分析处理后，以供车辆快速做出判断。

不同类型激光雷达的功能及应用场景

三维激光雷达逐渐发展为自动驾驶的标配。三维激光雷达功能强大，是无人驾驶的最佳解决方案，从最早的谷歌豆荚车到层出不穷的车企测试案例，激光雷达已经逐渐发展为标配。不难发现，随着企业自动驾驶方案的选择和规划，车用激光雷达的商业化正悄然发生。

Velodyne64线激光雷达成为无人驾驶的标志性特征。2012年5月，谷歌改装版丰田普锐斯自动驾驶汽车在内华达州上路测试，出场时头顶转个不停的Velodyne64线，很快就成了自动驾驶汽车的标志性特征。与此同时，谷歌对外宣布项目研究目标——实现无人驾驶并且量产。从正面看，拆解后的Velodyne64线整个激光收发器可以视为上下两部分，每部分都有三个并排透镜，两侧透镜是激光发射处，中间是接收处。转到产品背后会发现，两侧凸镜后各有16个一组的二极管，中间透镜对应32个接收器，可以把光信号变成电信号。

Velodyne64线激光雷达解剖图

在保证质量的前提下，成本的降低将反推智能驾驶的产业进程。激光雷达凭借其超高精准度，被认为是无人驾驶的必然选择；2016年以来，激光雷达巨头Velodyne与Quanergy纷纷表态未来其激光雷达成本将大幅度降低，以此来满足无人驾驶汽车量产的需要。

Velodyne车用激光雷达产品未来有望将成本控制在200美元以内。Velodyne的激光雷达输出的是原始数据，需要经过二次处理，以64线激光雷达，每秒的点云数据量是130万，这需要桌面级显卡支持才能流畅工作。而桌面级显卡字眼需要昂贵的显存和散热设计，而且价格昂贵，高达7万美元。

2016年1月，CES期间Velodyne与福特揭晓了最新产品Solid-StateHybridUltraPuckTMAuto，范围为200米，可以满足车企ADAS和全自动驾驶需要。目前供给车企的Pack1.5投放寿命为6-8个月，车企测试后Velodyne会根据反馈重新调整设计。明年初推近改良后的pack2.0进行第二轮测试，在18年初或年中推出pack3.0作为正式商用版本。公司对这款产品2020年目标产量定价为每个500美元，2025年将成本控制在200美元以内。

Quanergy激光雷达量产后售价有望接近100美元。Quanergy在今年CES展出了一款固态激光雷达S3约为一盒名片大小，而且单个售价初步定在250美元左右，其展台工作人员表示上量生产后有可能100美元搞定。未来几年里，小型专用激光雷达将会在汽车行业争夺市场。

（1）激光雷达三大厂商

无人驾驶给激光雷达民用开拓了全新的市场，而激光雷达的核心技术主要掌握在Velodyne、Ibeo和Quanergy三家企业手中。

三家激光雷达生产企业的主要产品对比

1）Velodyne：并不提供算法产品，而是向车企输出激光雷达原始数据。Velodyne是一家硅谷公司，在参加了两届DARPA无人驾驶汽车挑战赛后，于2007年开始专注研究激光雷达，用一款Velodyne64线激光雷达产品进入360°高性能激光雷达领域。于是就有了2011年谷歌无人驾驶汽车在湾区测试时，吸引人们目光的“大花盆”。

Velodyne目前已经量产销售的激光雷达有三款，分别是HDL-64E、HDL-32E、VLP-16。除了谷歌、百度、Uber等无人驾驶汽车使用64线产品，一些车企在车上使用32线和16线产品测试。例如2016年1月CES上，福特就展示了安装velodyneHDL-32的混动版蒙迪欧自动驾驶研究车。荷兰NAVYA的两部全自动驾驶ARMA公交穿梭车测试了VLP-16和HDL-32，最后选用了32线。

为了满足车企把激光雷达隐蔽安装到车身的要求，Velodyne带来了一款专为车企设计的小体积激光雷达。32线产品的体积过大，小体积16线产品线数不足，采集的信息颗粒粗糙，对软件运算端负担太大。因此1月借由福特公布的Solid-StateHybridUltraPuckTMAuto，线数增加到32线，但是体积和原16线一致。

Velodyne32线新款固态混合超级冰球传感范围为200米，可以满足车企ADAS和全自动驾驶需要，2025年成本将控制在200美元以内。目前供给车企的Pack1.5投放寿命为6-8个月，车企测试后Velodyne会根据反馈重新调整设计。明年初推出改良后的pack2.0进行第二轮测试，在2018年初或年中推出pack3.0作为正式商用版本。公司对这款产品2020年目标量产定价为每个500美元，2025年将成本控制在200美元以内。

2）Ibeo：与Velodyne不同，Ibeo的产品包括了硬件和软件在内的整套解决方案。成立于1998年的公司，2000年被传感器制造商SickAG收购。2000年至2008年研发了激光扫描技术、并且开始了若干自动驾驶项目的尝试。公司和欧洲委员会共同研发了十字路口安全的驾驶辅助产品，在全球范围售卖。2009年公司脱离SickAG独立，2010年和法雷奥合作开始量产可用于汽车的产品ScaLa。

目前已有的Ibeo全自动驾驶测试车上，常用的多点布局组合是miniLUX和LUX两款产品。

LUX有4线和8线两款，8线在垂直方向增加了4条激光光束，获得信息较4线产品更加丰富。两款产品可以用在高速公路自动驾驶和城市自动驾驶，功能上可用于ACC和行人检测，利用多回声技术适应不同天气的需要，绘制车辆周围360°的环境图景。

miniLUX主要用来检测车侧和车后障碍。用于车辆侧面时，主要可以在转向时用作侧面保护，车道变更时的盲点监测，以及复杂的自动停车。用于车后，可以作为全3D泊车支持和车尾传感器。

Ibeo已经成熟的产品ScaLaB2是与法雷奥合作的一款4线激光雷达，一般用于汽车紧急制动时的核心检测传感器。去年搭载法雷奥Cruise4U系统的半自动驾驶汽车完成了环法路试。车上就搭载了与Ibeo合作量产的ScaLa，ScaLa被嵌入了这辆大众车的前脸保险杠，用来取代毫米波雷达做AEB中的测距模块。

3）Quanergy：激光雷达领域的新晋创业公司。2014年5月，获得来自三星电子风险投资，特斯拉创始人及清华企业家协会天使基金的种子投资。2014年12月，完成3000万美元的A轮融资。2015年Quanergy得到了德尔福的战略投资。德尔福收购了Quanergy部分股权，两家公司的工程师正在努力研发Lidar系统。Quanergy负责技术开发，德尔福有可能负责产生。

2014年9月第一款产品M8-1投入使用，已经应用在奔驰，现代等公司的实验车型上面，在路试过程中为软件模块积累经验。当时M8-1的单个标价是1,000美元。为了覆盖车身周围的全部区域，用于展示的奔驰车一共安装了3个样品，两个位于车顶，一个位于车头前方。

2016CES上，Quanergy展示了新产品S3，大小接近名片盒。官方公布的信息并不多，8线激光雷达，探测距离10cm-150m，扫描频率30Hz。据介绍，新产品只需在车辆前后对角线各装一个，就能覆盖360度视域范围，未来售价有望减至100刀。

（2）国内企业正加速追赶

国内尚无用于ADAS的激光雷达产品。国内在激光雷达研发方面起步晚，积累尚浅，已有的激光雷达产品多用于建筑测量、地形测绘等领域，还未研制出适用于车载的激光雷达产品。但国内已有部分企业正在加速研发，未来有望推出低价的车载激光雷达产品。

巨星科技：巨星科技控股（65%）的华达科捷是专门从事激光雷达业务的公司，在高端激光测量传感设备领域有一定的技术积累，已研发出适用于AGV、巡检机器人等使用的32线束激光雷达，目前正在研发3D激光雷达，一旦成功，每台机器的成本将从10万降到3万左右。

大族激光：大族激光是一家提供激光加工及自动化系统集成的设备制造商，目前已掌握激光器的核心技术。公司先后引进激光雷达、激光传感器领域的技术人才，并成立了三家机器人关键技术公司，其中大族锐视着力研发机器人激光雷达感知系统，目前基本完成以AGV导航为代表的工业级激光雷达的研发，准备开展无人驾驶领域等前沿领域的预研工作；大族锐波正在进行激光传感器核心零部件研发，未来有望应用于物联网、可穿戴设备、智能装备等领域。

思岚科技：上海思岚科技有限公司（SLAMTEC）成立于2013年10月，团队前身是RoboPeak，拥有长达6年的机器人自主定位导航算法、激光传感器及机器人硬件系统的研发经验。主要产品包括低成本激光测距扫描传感器、基于激光的即时定位与地图构建导航系统。公司目前已获千万美元融资，估值3.6亿元。

可见，在未来的自动驾驶传感器中，国内厂商需要加倍努力。