正如眼睛是人类感知世界最重要的器官之一，传感器作为机器的眼睛，是实现智能化的 最重要部分之一。
激光雷达全称是 Light Detection and Ranging，简称 LiDAR，直译是光探 测与测距技术，是一种利用激光束来计算物体到目标表面的距离的传感器。激光雷达解决方 案与人工智能感知软件相结合，不仅能够收集信息，还能够解释和分析信息，在各种环境下 实现高效、安全的自动化。因此，激光雷达解决方案广泛应用于汽车及非汽车行业，如机器 人、智慧城市及 V2X等。在自动驾驶领域，激光雷达利用激光束发射和接收信号的时间差、 相位差来确定相对距离，再通过水平旋转扫描或相控扫描测量物体的角度，获取不同俯仰角， 从而获取高度信息。通过上述密集采样得到点云位置数据，利用 3D 建模构建数据模型，实 现对所处环境的实时感知，构建出一个完整的机器能够理解的道路场景，能极大程度解决长 尾效应带来的问题。 激光雷达优势明显。相比于摄像头，激光雷达受黑夜、雨水、阳光直射等环境光线变化 影响小，且无需深度算法学习。相比于毫米波雷达，激光雷达测量精度和分辨率更高，能探 测出物体的具体形状。综合来看，汽车环境传感器中，激光雷达在探测距离、精度、分辨率、 夜间、可靠度、轮廓检测等方面表现优异，无需深度学习算法，可直接获得物体的距离和方 位信息，显著提升自动驾驶系统的可靠性，提高识别成功率、增加系统安全冗余，能够构建 出一个完整的机器能够理解的道路场景，极大程度解决长尾效应带来的问题。
激光雷达有多重不同的分类方式。按扫描方式，激光雷达可分为机械式、混合固态和纯 固态激光雷达。按线数，激光雷达可分为 16 线、32 线、64 线、128 线等。按照测距原理分 类可以分为 ToF 和 FMCW 等。
半固态激光雷达是主流方案。机械式激光雷达的发射系统和接收系统整体 360°转动， 也就是通过不断旋转发射器，将激光点变成线，并在竖直方向上排布多束激光发射器形成面， 达到 3D 扫描并接收信息的目的。机械式激光雷达是最早应用于自动驾驶的激光雷达类型， 但内部的激光收发模组线束多，需要复杂的人工调教，制造周期长；可靠性差，导致难以量 产；体积过大，消费者接受度不高；寿命大约在 1000-3000h，而车规级规范要求至少 13000h， 因此难以形成车规级产品。
混合固态激光雷达用“微动”器件来代替宏观机械式扫描器，是收发模块（激光器、探 测器）与扫描部件解耦，收发模块静止、仅扫描器旋转，在微观尺度上实现雷达发射端的激 光扫描。旋转幅度和体积的减小可有效提高系统可靠性，降低成本。目前，混合固态激光雷 达主要包括 MEMS 振镜激光雷达、转镜式激光雷达、棱镜激光雷达。 MEMS 振镜激光雷达：核心是一个厘米尺度的微振镜，通过悬臂梁在横纵两轴高速周期 运动，从而改变激光反射方向，实现扫描。难点是悬臂梁转动角度有限，使得单个振镜覆盖 的视场角很小，往往需要多台拼接才能实现大视场角覆盖，可能导致点云图像在叠加边缘出 现不均匀的畸变和重叠，加大后续算法处理的难度。已通过车规级测试并实现量产。转镜式 激光雷达：不断旋转的多边形棱镜可以让光源实现水平扫描，同时纵轴摆镜可以改变光源的 垂直扫描方向，仅需一束光源就可以实现扫描任务，对功率要求高。率先通过了车规级测试 并实现量产，当前占比最高。棱镜激光雷达：内部包括两个楔形棱镜，激光在通过第一个楔 形棱镜后发生一次偏转，通过第二个楔形棱镜后再一次发生偏转。相比前两种方式，可以通 过增加激光线束和功率实现更高的精度和更远的探测距离，但机械结构更加复杂，体积更难 控制。
纯固态激光雷达无任何机械运动部件，仅面向一个方向一定角度进行扫描。取消了复杂 高频转动的机械结构，不仅能降低物料和量产成本，也能提升产品可靠性、生产效率和一致 性，耐久性得到了巨大的提升，结构最简单，集成度最高，体积大幅缩小。纯固态激光雷达 主要包括 OPA(Optical Phased Array)光学相控阵和 Flash 闪光激光雷达两种。
混合固态式激光雷达是目前主流的车规级前向感知激光雷达技术方案，其中以转镜式和 MEMS 振镜式占多数，短期内仍将以高性能混合固态为乘用车的车载激光雷达主流，固态激 光雷达的近距补盲能与半固态激光雷达的远距感知相组合，打造出 360°全域无盲区感知。 固态激光雷达由于没有任何旋转机构，体积更小且稳定性更高，价格更低，更容易通过车规 级相关标准，是车载激光雷达未来发展的主要方向。
激光雷达按照线数可以分为 16 线、32 线、64 线、128 线等。激光雷达线数是激光雷达 系统中能够同时发射和接收激光脉冲的激光线的数量，是能够衡量激光雷达性能的重要参数， 它直接影响到激光雷达的测量精度、分辨率和覆盖范围。激光雷达产品的线数越高，激光器 的数量就越多，激光雷达的综合性能也就越强。 在 2025 年 CES 展上，速腾聚创展示了最新产品 EM4，收发通道达到 1080 线，探测距 离达到 300m@10%反射率，最远测距 600m，视场角 120°*27°，角分辨率 0.05°*0.025°； 禾赛科技最新发布的产品 AT1440，具备 1440 个收发通道，角分辨度达到 0.02°，搭载了 第四代的自研芯片。激光雷达即将进入千线时代。
激光雷达按发射器的波长可分为 885nm、905nm、1064nm、1550nm 等，波长越长， 激光穿透力越强，适用范围更广，效果更好，但同时波长越长的光子能量越高，对人眼伤害 大，安规限制也就越严格，使用的传感器材料光谱响应灵敏度高，价格也更高。综合二者优 缺点，目前波长适中的 905nm 最为常见。
L3 使用激光雷达的必要性：城市 NOA/城市领航辅助驾驶指用户在导航设定好目的地后， 车辆在行驶过程中可以实现自动跟车、超车、变道、转弯与识别反应红绿灯等功能。城区内 部路况条件复杂，对城市 NOA 的感知能力提出了极高要求。与毫米波雷达、摄像头相比， 激光雷达在目标检测、距离测量、轮廓检测等关键指标上仍有压倒性优势。激光雷达针对城 市 NOA 场景的主要优势在于高检测置信度、高距离精度、低延迟三方面。 高检测置信度：激光雷达可以获得极高的角度和距离分辨率，分辨率高就能创建出目标 清晰的 3D 点云图像，使其能够在城区环境内识别更加复杂的物体，从而提高不规则物体和 Corner Case 的感知置信度。 高距离精度：激光雷达可以实现高精度的测距能力，最远探测距离可达 300 米以上，探 测精度达到±3cm 水准。 低延迟：激光雷达直接输出距离信息，可以让感知系统更迅速地对目标运动状态、意图 进行识别和判断，从而提前做出路径规划。 城市 NOA 渗透率提升推动激光雷达行业爆发。从功能上说，城市 NOA 可以在复杂的城 市道路中实现点到点的“导航辅助驾驶”功能，用户在导航上设好目的地，车辆可在无需人为 接管的情况下，全程辅助驾驶到达终点，其难度远远大于高速 NOA，接近 L3 级辅助驾驶。
国内多个智能化领先品牌新款车型持续推出，小鹏、华为已在 2022年成功实现城市 NOA 的落地，理想、蔚来、极越在 2023 年实现开通，智己、极氪、小米等车企于 2024 年内陆 续开通城市 NOA 功能。2023 年国内高阶智能驾驶的渗透率仅为 4.7%，2025 年 1-4 月渗透 率为 10.1%，行业加速向上。 NOA 功能逐渐成为消费者决策因素。根据亿欧智库调查，在体验过或使用过高速 NOA 和城市 NOA 功能的用户中，分别有 41.1%和 28.1%的用户将其视为影响购车的主要参考因 素。智能驾驶在消费者决策中的重要性正逐渐提升，例如，截至 2024 年底，理想汽车智能 驾驶总用户达到 100 万+，30 万元以上车型的 AD Max 销售占比 70%，40 万元以上车型 AD Max 的销售占比已经达到 80%。相比 24 年初，AD Max 的销量占比涨幅达到 26%。
2025 年我国乘用车激光雷达行业规模达 916 亿元。随着高级别自动驾驶渗透率不断提 升，假设：（1）2025-2030 年国内汽车和乘用车销量每年分别增长 1%、2%；（2）25 年、 30 年国内乘用车 L0、L1、L2、L2+、L2.5、L2.9/L3、L4+渗透率分别为 24.5%、0、45%、 0%、20%、10%、0.5%；0、0、10%、0、0、85%、5%；（3）24、25、30 年 L3 激光雷 达单车用量为 1、2、3 颗，L4+激光雷达单车用量为 8 颗。预计到 2025 年，国内车用激光 雷达市场规模有望达 147 亿元，24-25 年复合增速为 111%，2030 年达 916 亿元，24-30 年 复合增速达 61%。
激光雷达行业趋势。芯片化：指把原本数量众多、结构庞大的激光器控制电路、信号采 集转化电路、波形处理电路等数百个电子元器件逐步集成到几片小巧的芯片上，通过芯片实 现对于上百个激光发射/接收通道的高质量控制和运算。芯片化设计使激光雷达元器件数量大 幅减少，简化的结构带来了显著的成本降低，与 2016 年相比，2023 年激光雷达的单线收发 成本仅有原来的 1/20；由于结构简化、零部件少，装配步骤更少、光学校准更具整体性，具 备自动化生产的优势，由此带来了生产效率成倍提高，生产成本大幅下降。 光学芯片及其配套元器件集成化助推激光雷达降低成本。光电系统约占激光雷达整机成 本约 70%，由激光发射模组、激光接收模组、测时模组（TDC/ADC）和控制模组四部分构 成，其中激光收发模组在成本、体积及重量方面远高于测时模组和控制模组。通过将分立光 学芯片及其配套元器件高度集成，可带来产品形态及生产工艺的跃迁、大幅度降低生产成本、 快速扩充产能，完成从分立式激光雷达向集成式激光雷达的进化。随着激光雷达线数的增加， 光学芯片集成化带来的优势会更加明显。 芯片化设计使得激光雷达实现“摩尔定律”：摩尔定律指每 18-24 个月芯片的性能提高 一倍，价格下降一半。不同于常规意义上的价格战，芯片化降低价格的做法，非但没有以牺 牲产品的性能为代价，反而带来一系列性能上的提升：高测距精准度、高动态范围、增强通 道一致性、增强编码、降低功耗、增强可靠性等。例如，相比 2014 年市场上的一个经典款 车载激光雷达，2021 年禾赛发布的 AT128 点频已经提升了 15 倍。此外，比起通用芯片， 每一代自主研发激光雷达专用芯片（ASIC）都逐渐向着更高集成度演进。随着集成度和芯片 制程的提升，无论是提升性能还是进一步降本，激光雷达都将迎来巨大的空间。
价格下降：芯片化、集成化及技术路线的变化使激光雷达的成本极大下降。不同种类的 激光雷达价格差距较大，机械式价格在万美元以上，2007 年 Velodyne64 线机械式车载激光 雷达价格 8 万美元、2018 年 16 线固态激光雷达价格已降至 4000 美元；半固态/固态激光雷 达 22 年前基本在 1000 美元+。 相比于国外供应商，国内供应商在产品定制化上有较大灵活性，价格也有一定优势。根 据 Yole 数据，2023 年激光雷达在中国的平均价格低于 500 美元，较 22 年大幅下降，而全 球其他地区的平均售价在 700-1000 美元，预计未来价格将持续下降。 千元机时代来临：2024 年 4 月速腾发布 M 平台新一代中长距激光雷达 MX，引领行业 进入“千元机”时代，首个定点项目将于 2025 年上半年实现大规模量产。禾赛用于 ADAS 的新一代激光雷达产品 ATX预计将以不到 200 美元的价格出售，是目前 AT128 型号价格的 一半，体积更小，重量更轻，探测距离更远，精度更高。
激光雷达单车用量重新提升，部分车型激光雷达正由选配变标配。 L3 ADAS 前装量产 加速落地，市场逐渐出现单车配置多颗激光雷达的趋势。25 年 3 月上市的新款问界 M9 激光 雷达配置数量由此前的 1 颗提升到 4 颗；25 年 5 月改款的理想 L 系列激光雷达由此前的选 配变成标配；6月即将发布的小米 YU7激光雷达标配，去年上市的 SU7为选配。随着 Robotaxi 商业化进展加速，Robotaxi 正从试点逐渐全面转向大规模量产阶段，单车用量基本在 4 颗以 上，多重因素持续推动行业规模扩大。
激光雷达市场格局。根据 Yole 统计，2023 年全球车载激光雷达格局按营收统计，禾赛 科技、速腾聚创排名 TOP2，合计占比 58%，而 2021 年法雷奥占比 21%，23 年仅占比 10%， 下降明显。2024 年全球车载激光雷达格局按营收统计，禾赛科技、速腾聚创、华为排名前 三，占比分别为 33%、24%、19%，合计占比 76%，中国企业已处于绝对优势地位。 根据 Yole 统计，2022 年乘用车 ADAS 激光雷达市场规模首次超过了 L4 自动驾驶领域 激光雷达的规模。2024 年全球 L4 自动驾驶激光雷达格局按营收统计，禾赛科技、Waymo、 速腾聚创排名前三，占比分别为 61%、14%、12%，这里的 L4 自动驾驶激光雷达主要指用 于 Robotaxi 的激光雷达。
根据高工智能汽车统计，2021 年国内乘用车前装标配激光雷达交付量仅 0.8 万台。随着 爆款车型逐渐上市及成本持续下降，2022 年共交付 13 万台，是激光雷达量产元年。2023 年国内激光雷达交付 57 万台，成为激光雷达爆发元年。2024 激光雷达交付超 150 万台，交 付 137 万辆车，同比+212%，前装搭载率升至 6%，12 月单月交付量首次突破 20 万台大关。 按搭载车型排名来看，问界、理想、蔚来位列 TOP3。根据高工智能汽车统计，2024 年国内 激光雷达交付量方面，速腾聚创、华为、禾赛科技、图达通合计占有 100%市场份额，市场 集中度持续提升。
