激光雷达怎么连接电脑,激光雷达如何开发电脑系统

1.激光雷达数据是什么意思

2.谁说激光雷达没用 这几个App让你的iPhone成为随身工具箱

3.激光雷达的工作原理？

4.当iPad都开始装激光雷达，马斯克会被打脸吗？| 科普

5.激光雷达的应用及发展前景

6.国内有哪些消费级激光雷达厂商？做得比较好的是哪一家？

大家碎碎念的 iPhone 9，苹果迟迟不发。

结果上周冷不丁的，机哥没有一点点防备、也没有一丝顾虑，苹果直接在官网上架新一代 iPad Pro 。

而苹果更是打出一句标语：你的下一台电脑，何必是电脑。

哼哼，这句式，机哥也会造：

你的下一台手机，何必是 iPhone。

你的下一个对象，何必是女朋友。

……

So，究竟 iPad Pro 2020 有没有苹果说得那么玄乎，直接取代了电脑呢？

于是机哥花一顿早饭的钱，搞来一台新机，好好看看库克打脸了没。

首先看看，这次升级的重点是，那个用来测距的激光雷达。

简单来说就是，iPad Pro 对外发出一束光，然后通过反射回来的光，来计算距离。

而苹果官网整个页面，都写满 增强现实（AR） ，机哥动动屁股都知道， 激光雷达是给它做准备的。

机哥测试了一下，新 iPad Pro 的 AR 是真的很强。

比如说，用 iOS/iPadOS 13 自带的测距仪 App，来隔空量 Apple Pencil 2 的长度。

iPad Pro 测出的结果是 17cm ，而官网上的数据是 16.6cm 。

这说明，新 iPad Pro 的 AR 测距，已经能精确到厘米级。

男生们是不是突然有个大胆的想法！

机哥觉得嘛，如果有哪些行业的工作，需要用到 AR，可能对于他们来说，iPad Pro 就很有生产力。

不过很扎心的现实是，现在 App Store 里，能调用这枚激光雷达的 App，少之又少。

而大多数人的工作，目前也不需要用到 AR 。

或许过个一两年，这个局面会改写，但现在它可能是一个，“没有也不影响，有了就更好”的功能。

既然对镜头升级无感，那就看看这次真正的重磅升级： iPad 终于支持了键鼠、触控板操作。

这里机哥小声嘀咕一句， 由于这是 iPadOS 13.4 的功能，所以无论是 iPad Pro，还是 iPad Air，甚至是 iPad mini，只要升级系统，就能获得同样的功能。

辣么，当 iPad Pro 能够像 MacBook 一样，进行触控板、键盘、鼠标操作时，能否变成它机身背后，写着的“便携式电脑”呢？

难道这次真的能够抛弃爱奇艺，拥抱生产力？

因为跟 iPad Pro 配套的妙控键盘，要等到 5 月才发售，所以机哥今天只用普通的键盘、触控板举例子。

机哥在往下说之前，得给大家画个重点。

如果是程序猿、财务会计等，需要用到专业软件的，iPad Pro 就绝对没有生产力。

就好比上战场没有武器，赶着送人头啊？

接下来，机哥用自己的真实工作来举例子，给大家参考一下。

机哥每天的工作，基本上就是打字，有时候修个图、剪个视频什么的。

在之前，iPad Pro 没有触控板时，机哥绝对不会拿它打字。

因为有时候改个错别字、换个词语、分个行，或者框选一段话，机哥需要整只右手抬到屏幕前，才能点到某一处地方。

但机友们想想，机哥每篇文章写下来都几千字，如果不停地动右手，会多累啊？！

升级 iPadOS 13.4 之后，有了鼠标，定位到文章中的某个字，就变得很轻松啦。

而且 iPadOS 的触控板手势，跟我们已经熟知的电脑一模一样，毫无上手难度。

如果要框中某段话复制粘贴，机哥在触控板上，手指一拖就完事。

顺便说一句，现在 iPadOS 13 的左右分屏也有升级，能够同时打开两个网页、两个 Word 文档。

不过跟 Windows、Mac 比起来，它们能够同时打开好多个界面，iPad 的多任务处理还是弱了点。

说到这里，机友们最关心的，肯定是最最最基础的 Office 三件套：文档、表格、幻灯片，在新 iPad Pro 上配合触控板，体验会不会变得不一样？

机哥简单试了一下，在编辑 Word 文档时，有了触控板就可以使用桌面级的手势。

比如说，单指快速点三下，瞬间选中一段话。而配合键盘的话，Ctrl+C、Ctrl+V 走起来。

在 PPT 里，能够用触控板直接拖动、文本框。做课件简直不要更方便~

就算是表格，框中、放大缩小、编辑数字，都跟电脑一模一样。

因此，对于以文字工作为主的机友，新 iPad Pro 已经能取代 90% 的工作。

机哥要扣掉剩下那 10%，是因为 iPad 版的浏览器，无论是 Chrome、Edge，还是原生的 Safari，都不支持安装插件（扩展程序）。

像机哥在 Mac 浏览器里常用的 Downie 插件，可以一键下载网页里的视频。

但是 iPad 不能装插件，就导致机哥的工作麻烦很多。

至于修图，iPad 上已经有完整版的 Photoshop、Lightroom，而 Illustrator 也在内测当中。

如果顺利的话，Adobe 的其他生产力软件，说不定也会逐渐移植到 iPad 上。

要知道，Adobe 的软件，掌握着全世界很多很多很多人的命脉啊。

而且 iPad Pro 的接口是 USB-C，机哥用相机拍完的照片，能直接导进去 iPad，然后用 LR 修图。

或者像机哥这样写文章的，可以拖进去文章里。

而在修图软件里，终于！终于！终于！可以用触控板来控制光标抠图！

轻轻一划，就能抠出物体。桌面的 Photoshop、Affinity Photo 咋用，它就咋用。

So，机哥觉得工作当中，涉及处理的，iPad Pro 确实能谈得上一台小电脑。

而且上面谈到的很多“生产力”，其实跟 MacBook Air 的能力范围，有很大的重合。它能干的事情，iPad Pro 也基本上能干。

机哥估摸着，等 iPad Pro 再发展个三五年，MacBook Air 也许就卖不动了。

像极十几年前 iPhone 取代 iPod 时，乔布斯就说：如果 iPod 注定要死，也要死在苹果自己手上。

十几年后， 历史 可能又要重演。

说起来，前两个月，有外国黑客给 iPad 刷了 Windows 系统，这才是妥妥的生产力~

经过上面一顿分析，机哥觉得在未来一两年内，“你的电脑，还得是电脑”。只是三五年后，就不好说啦！

激光雷达数据是什么意思

华为的激光雷达，之所以让西方?懵圈?，主要是因为华为又一次做到了他们做不到的事情。西方的高科技产品，向来都是死贵死贵的，而且还不怎么好用，5G就是其中一个典型的例子。西方的5G，在市场上被华为打到落花流水，不得已之下只好政府亲自下场，来阻碍华为的攻势。

尽管华为的5G在西方的攻城略地被阻碍了，但华为现在又拿出了一项极具竞争力的高科技产品?激光雷达。这又是一项可以在西方市场攻城略地的利器，而且西方基本上没有太多应对的资本。牛逼如搞火箭的马斯克，都无可奈何。

1.0 ?什么是激光雷达？它有何用？

想说明白华为的激光雷达为何让西方?懵圈?，就必须和大家扯一扯什么是激光雷达。激光雷达，是激光技术和雷达技术结合的高科技产品。它在障碍物规避、三维测绘、导弹制导、海洋探测等方面，有着非常广泛的应用。不过，今天不讨论以上这些高精尖领域，只讨论我们普通人有机会使用的自动驾驶领域。

在自动驾驶业内，有这么一个共识：激光雷达是车载传感器领域中，综合优势最强的产品。相对于其它传感技术，譬如摄像头等，激光雷达可以克服阴天、浓雾、下雨等不利条件的影响，更好的探测到周围的物体。它在精度、广度、敏感度等方面，都有优越的表现。

不过，尽管激光雷达非常的牛逼，但它有两个很大的缺点，一个是技术难度高，另外一个是生产成本高。据悉，目前全球能量产车载激光雷达的企业仅有一家，价格最低的都要数千美元。目前只有豪车品牌才会采用激光雷达，相关资料显示，价格低于80万的车子，都见不到真正的激光雷达。

基于激光雷达的高效，西方社会可谓重金投入，希望可以垄断这一领域。因为未来肯定是自动驾驶的天下，市场空间异常巨大，绝对不比手机、5G的市场空间小。但强如特斯拉者，都没有办法搞定。自动驾驶领域，特斯拉说第二，估计没人敢说第一。但他们都搞不定激光雷达，没办法之下，他们只好放弃激光雷达，改用摄像头+AI算法的方案。

2.0 ?华为的激光雷达，为啥让西方?懵圈?

华为的激光雷达，目前可以做到人无我有，人有我优，人优我价廉的水平。面对这样的状况，西方社会不得不 ?懵圈?。因为他们发现，和5G的竞争一样，他们再一次拿华为没有办法，处于一种被动挨打的状况，自己连防守的力气都没有，搞不好又要政府下场，采用一些下三滥的手段来打压。

华为的激光雷达，很好的解决了上面所说的技术难和成本高两大难题。在技术性能不差于西方产品的情况下，华为把西方企业数千美元的造价，直接降到200美元左右，未来造价很有可能进一步下探至100元。这样的超低成本，必然吸引诸多车企采用华为的激光雷达，放弃西方企业的产品。

华为的激光雷达发布之后，不怎么关注华为的马斯克不得不对华为重视起来。华为的激光雷达让他压力山大，他甚至吐槽了一番华为。马斯克的特斯拉最引以为傲的东西，是自动驾驶系统。早年因为技术和成本的原因，马斯克放弃激光雷达，采用摄像头+AI算法的方案。

在所有摄像头+AI算法的方案中，特斯拉的方案无疑是最成功的。如果没有新技术诞生，特斯拉的方案完全可以遥遥领先，傲视群雄。但华为的激光雷达却可以让特斯拉多年积累的优势毁之一旦。华为的激光雷达，一定程度上，让许多车企在自动驾驶领域处于同等的位置，至少不会像现在落后得那么多。

在之前，小鹏、蔚来等车企宣布要搞激光雷达车型，西方人士（包括马斯克）认为不可能，不以为然。华为的激光雷达出来之后，他们不得不高度重视。不过，不管他们怎样的重视，都改变不来国内激光雷达蓬勃发展的事实。正所谓?吃一亏长一智?，华为以及国内其它企业研发时，都尽可能的避开西方的专利壁垒。譬如华为这一次的96线半固态激光雷达，就避开了西方的专利壁垒。

谁说激光雷达没用 这几个App让你的iPhone成为随身工具箱

激光雷达数据是指通过激光雷达设备采集到的物体的属性信息，其中包括物体的位置、形状、大小、距离等多种参数。通过将这些数据处理并转化为数字信号，可以为各种应用提供有效的空间信息，如地图绘制、自动驾驶、机器人感知等。激光雷达数据具有高精度、高可靠性、高稳定性等特点，被广泛应用于工业生产、智能交通、军事防务等领域。

激光雷达数据的获取过程通常需要使用专业的激光雷达设备，如扫描式激光雷达、固态激光雷达等。在采集过程中，激光雷达设备向目标物体发射激光束，通过接收回波信号来获取物体的属性信息。在数据处理方面，通常使用电脑对原始数据进行滤波、分割、配准等处理，以得到更加准确和可靠的空间信息。

激光雷达数据的发展，将为各个领域的智能化和自动化提供了支持和保障。不仅有助于实现智能制造、优化交通运输、提高公共安全等重要目标，还为科学研究、文化保护等领域的发展带来更多机会和可能。未来，随着激光雷达技术的不断创新和应用，激光雷达数据的应用领域将会越来越广泛，推动人类社会不断向前发展。

激光雷达的工作原理？

说起来，iPhone的Pro系列与普通版在相机上的差别，除去大家都知道的那一颗长焦镜头外，其实还有一个不那么显眼的区别——LiDAR激光雷达。

早在2020年3月，苹果就率先在iPad Pro上加入了一颗LiDAR激光雷达，当时的宣传是"为将来的AR 游戏 做准备"。可过了这么久，AR 游戏 仍然不温不火。那么iPhone上的这颗LiDAR难道就只是个摆设？

其实通过这几款App，我们就能让它发挥作用，帮助我们的iPhone变身为实用工具，下面就来和我一起看看吧。

相信对iPhone有所了解的用户基本都知道这一功能，打开手机中自带的测距仪App，进行简单的打点操作后即可快速获得两点之间的距离。为了测试其实际效果，我选择了自己的电脑对其进行长度测量。

31cm的结果与我们实际测量得到的31.5cm有一丁点的误差，可能是定点的位置有些许误差，或许是由于iPhone本身不显示小数点后的长度数值，整体来看还是比较精准的。

人物检测功能对普通人来说可能并没有什么用，而且普通手机也可以通过算法实现类似的效果。但iPhone 的区别在于，它能够通过语音表达出手机持有者与检测人物之间的距离。

这一功能并不在测距仪中，而在iOS自带的放大器App中。放大器的5个细分功能中，最右侧图标人物检测功能，点击即可开启人物检测功能。除去屏幕显示数值外，还可以在设置中开启声音与触感提示，针对视障人士还有语音提示可以选择。

根据我的实测，iPhone能检测人物的最远距离达到10m；语音提醒的最长距离可以达到6m，包括未检测到人物时，它也会进行语音提示。有了它，视障人士就可以根据手机提示来辨别身前这部分空间有没有人，可以在排队、行走、乘坐交通工具、餐厅就餐的时候提供一定的帮助。

得益于LiDAR对周围环境的快速扫描，原本难度很高的3D建模工作如今也能通过iPhone轻松实现。不过这一功能本身需要使用第三方的3D建模App进行操作，这里我们使用的是3D Scanner App。

根据App内的提示即可开始对周围环境进行建模，App在扫描物体的时候会以多种风格（自行选择）来记录物体，要保证建模的精细度可以选择重复、多次扫描，避免出现遗漏。

生成的建模图根据类型的不同，有些直接就是原来物体的模样；有些则是像3D打印机里的建模图案，只有基本轮廓，不过也可以着色进行还原。建模效果取决于扫描过程是否有遗漏，以及扫描物体在景深上的获取难易程度，越复杂的越容易出现细节缺失等情况，不过部分区域的细节保留得还是很到位。

其实从应用场景来看，3D扫描目前能够做到的效果已经足够了。例如装修房屋这一场景，刚到手的新房大多处于毛坯状态，基本上只有基础的线条，内部也没有其它物体遮挡，很容易就能做到完整的3D扫描。

从实际体验来看，借助于上面的三款App，LiDAR确实能发挥作用，提供不少实用功能，同时在效果上也要好于2D摄像头和3D ToF摄像头。不过LiDAR所能提供的功能远不止于此，有了如此强大的硬件作为基础，希望开发者们未来能够继续努力，为我们带来更多新奇实用的有趣玩法。

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当iPad都开始装激光雷达，马斯克会被打脸吗？| 科普

激光雷达　　激光雷达

LiDAR(LightLaser Deteetion and Ranging)，是激光探测及测距系统的简称。

用激光器作为辐射源的雷达。激光雷达是激光技术与雷达技术相结合的产物 。由发射机 、天线 、接收机 、跟踪架及信息处理等部分组成。发射机是各种形式的激光器，如二氧化碳激光器、掺钕钇铝石榴石激光器、半导体激光器及波长可调谐的固体激光器等；天线是光学望远镜；接收机采用各种形式的光电探测器，如光电倍增管、半导体光电二极管、雪崩光电二极管、红外和可见光多元探测器件等。激光雷达采用脉冲或连续波2种工作方式，探测方法分直接探测与外差探测。　　

[编辑本段]激光雷达的历史

自从1839年由Daguerre和Niepce拍摄第一张像片以来，利用像片制作像片平面图(X、Y)技术一直沿用至今。到了1901年荷兰人Fourcade发明了摄影测量的立体观测技术，使得从二维像片可以获取地面三维数据(X、Y、Z)成为可能。一百年以来，立体摄影测量仍然是获取地面三维数据最精确和最可靠的技术，是国家基本比例尺地形图测绘的重要技术。

随着科学技术的发展和计算机及高新技术的广泛应用，数字立体摄影测量也逐渐发展和成熟起来，并且相应的软件和数字立体摄影测量工作站已在生产部门普及。但是摄影测量的工作流程基本上没有太大的变化，如航空摄影-摄影处理-地面测量(空中三角测量)-立体测量-制图(DLG、DTM、GIS及其他)的模式基本没有大的变化。这种生产模式的周期太长，以致于不适应当前信息社会的需要，也不能满足“数字地球”对测绘的要求。

LIDAR测绘技术空载激光扫瞄技术的发展，源自1970年，美国航天局（NASA）的研发。因全球定位系统（Global PositioningSystem、GPS）及惯性导航系统（InertialInertiNavigation System、INS）的发展，使精确的即时定位及姿态付诸实现。德国Stuttgart大学于1988到1993年间将激光扫描技术与即时定位定姿系统结合，形成空载激光扫描仪（Ackermann-19）。之后，空载激光扫瞄仪随即发展相当快速，约从1995年开始商业化，目前已有10多家厂商生产空载激光扫瞄仪，可选择的型号超过30种（Baltsavias-1999）。研发空载激光扫瞄仪的原始目的是观测多重反射（multiple echoes）的观测值，测出地表及树顶的高度模型。由于其高度自动化及精确的观测成果用空载激光扫瞄仪为主要的DTM生产工具。

激光扫描方法不仅是军内获取三维地理信息的主要途径，而且通过该途径获取的数据成果也被广泛应用于资源勘探、城市规划、农业开发、水利工程、土地利用、环境监测、交通通讯、防震减灾及国家重点建设项目等方面，为国民经济、社会发展和科学研究提供了极为重要的原始资料，并取得了显著的经济效益，展示出良好的应用前景。低机载LIDAR地面三维数据获取方法与传统的测量方法相比，具有生产数据外业成本低及后处理成本的优点。目前，广大用户急需低成本、高密集、快速度、高精度的数字高程数据或数字表面数据，机载LIDAR技术正好满足这个需求，因而它成为各种测量应用中深受欢迎的一个高新技术。

快速获取高精度的数字高程数据或数字表面数据是机载LIDAR技术在许多领域的广泛应用的前提，因此，开展机载LIDAR数据精度的研究具有非常重要的理论价值和现实意义。在这一背景下，国内外学者对提高机载LIDAR数据精度做了大量研究。

由于飞行作业是激光雷达航测成图的第一道工序，它为后续内业数据处理提供直接起算数据。按照测量误差原理和制定“规范”的基本原则，都要求前一工序的成果所包含的误差，对后一工序的影响应为最小。因此，通过研究机载激光雷达作业流程，优化设计作业方案来提高数据质量，是非常有意义的。

激光雷达的应用及发展前景

撰文?|?熊宇翔?编辑?|?周长贤

总是被调侃创新枯竭的苹果，终于再一次挑起了人们的好奇心。

3月18日，苹果官方一则消息，惊动了自动驾驶行业。消息并非苹果宣告其自动驾驶项目取得突破，而是在其全新iPad?Pro上，搭载了一枚激光雷达。

近几年，激光雷达几乎已经成为自动驾驶的代名词。作为关键传感器，它保障着无人驾驶汽车对周边环境的感知能力，但如何将其体积做小、性能做高并且规模量产，一直是困扰业界的难题。

在iPad?Pro如此“寸土寸金”的消费电子产品上，如何容纳下体积并不小的激光雷达？苹果在这一领域的突破，是否能对车载激光雷达形成启发乃至推动力量？又是否是对马斯克“激光雷达无用论”的打脸？

激光雷达：从太空到手机

激光雷达，激光+雷达，听起来就像是一种高大上的装置，但其基本工作原理每个人都不会陌生：距离=速度X时间。如果我们将激光雷达极度化简，那么它就是一把用光来进行测量的尺子——光线由激光光源射出，“撞上”物体后反射，经传感器接收，再由数字电路处理得到往返时间，光速X时间/2（注：高精度应用中并非除以2），便是它量出的长度。

这把尺子最先用于天文领域。比如NASA（美国国家航空航天局）会在航天飞机与空间站对接时用它来测量误差，也会用它来监测大气。

其实，在测绘领域也常能看到它的身影。施工现场的激光测距仪，某种程度上就是一种激光雷达的基础形态，它通过精准地测距有效避免施工误差，是人类工程建设中不可缺少的一环。

但激光雷达如今最为人熟知的领域，还是无人驾驶汽车。

激光雷达怎么从天上来到地下，又是如何从工地来到车上，历史要往回翻一会儿。

2007年，美国莫哈维沙漠，Darpa(Defense?Advanced?Research?Projects?Agency，美国国防高级研究计划局）举行的一场无人驾驶挑战赛正在进行，参赛队伍需要自行改装一台车辆，使其可以在严苛的沙漠环境中自行驾驶数十公里来到终点。这场比赛要考验的一个关键技术，叫做避障。

聪明的工程师们很快可以找到激光和这项赛事的连接——既然激光测距仪可以标出一个距离准确的点，那么，在一个设备上多装几个测距仪，根据“三点成面”的原理，岂不是可以绘出物体的大致轮廓，从而避开障碍？——斯坦福大学的自动驾驶团队，当年就是这么想的。他们在Darpa自动驾驶挑战赛上的参赛车辆，头上顶着的就是一个个“测距仪”。

不幸的是，这个天才的想法，并没有帮助他们的车辆跑完全全程，一个个单线测距仪组合起来，性能仍然不够看。

对这场比赛深感兴趣的美国声学公司Velodyne总结了这些经验，跳出了自己的本行，针对性地开发出了线激光雷达，就是这个像大花盆一样的东西。它相当于在车头顶了个同步旋转的测绘仪，在经过处理后，其输出的信号，已经可以相当程度上还原物体的三维特征?。

Velodyne这枚激光雷达，通过激光测距的基础原理，获得了足够多的深度信息，帮助自动驾驶实现了3D视觉。

事实证明，它的确是有效的。在第二届无人驾驶挑战赛上，在装上了Velodyne的线激光雷达后，斯坦福的无人车跑完了全程。遗憾的是，斯坦福不敌卡耐基梅隆大学屈居第二，因为后者的车也装上了同款激光雷达。

后来，激光雷达凭借其更精准的环境感知能力，逐渐成为无人驾驶的标配。只有一个例外——特斯拉CEO马斯克认为，用激光雷达是愚蠢的。

不过，虽然马斯克在一边唱反调，但并没能阻止激光雷达的进步，车载激光雷达发展得精度更高、体积更小、更可靠、更便宜。这些特质，我们可以用小型化、集成化两个词来概括，而这两个词正是本文想要讲述的关键词，也代表着激光雷达的发展趋势。

多年前的Darpa参赛者们大概不会想到，技术发展催生的结果如此有趣，有一天激光雷达会被用在平板电脑或者手机上。

在苹果新款iPad?Pro的文案上，明明白白写着它要支持的功能——AR（Augmented?Reality，增强现实）。

在此之前，AR的思路多是依靠手机的处理器驱动AI算法，把物体从手机摄像头拍到的画面中“抠出来”，再叠加到相应的地方（比如各种短视频中常见的动态贴图），这样的好处是成本低，实现难度小，但摄像头的传感器本身并不输出“距离”信息，因此深度信息通常是估算，并不准确。对于一些要求“高精度深度信息”、“高还原度三维建模”的AR应用，比如AR试衣、AR家装乃至体验更好的AR游戏，摄像头在硬件上的先天不足，成为了它们发展的绊脚石。

而苹果无疑是将AR作为下一代核心技术推动的先驱。为了扫除AR发展的障碍，苹果大刀阔斧地启用了激光雷达。至于如何将原本硕大的激光雷达塞进体积娇小的iPad?Pro中，综合公开材料以及激光雷达行业人士的分析，苹果方面应是在发射端使用了VCSEL（垂直腔面发射激光器）光源，而在信号接收端使用了SPAD（单光子雪崩二极管），两者的共同特征是，在小巧的半导体上，也可以实现大花盆式激光雷达的部分职能。

而随着激光雷达引入iPad，我们也可以期许，激光雷达小型化、集成化的发展趋势，让其很有可能出现在未来的iPhone，乃至传说中的苹果AR眼镜中。

有趣的一点是，苹果官方对iPad?Pro上“激光雷达扫描仪”的描述也引起了激光雷达业内人士的讨论。通常，成为激光雷达的一个必要条件是，激光光源可以转动或者激光光束可以改变发射角度。

而从iPad?Pro的形态和作用来看，既无空间容下一个活动装置，更无必要向摄像头视野外发射激光，因此行业人士推测iPad?Pro上的“激光雷达”并无扫描之实，只是借了“扫描仪”这个人们更常见的概念便于宣传。

苹果再创历史背后

其实，苹果在iPad?Pro上使用激光雷达，尽管有些出人意料，但却并非毫无根据。因为激光雷达在三维重建上的显著作用，苹果其实很早就应该接触到激光雷达——比他们开始自动驾驶研发还要早。早在十余年前苹果地图开始开发3D地图时，激光雷达就被用于还原城市图景了。

再回过头看消费电子领域，当3D视觉再度因为人脸识别、AR、VR的兴盛成为热门技术时，一条最终通往激光雷达的技术演进路线或许已经提前铺就。

2017年，当苹果推出名噪一时的Face?ID时，这项功能便已经有了3D视觉——结构光技术的加持。当时结构光的技术不仅为Face?ID提供支持，其实也衍生出了苹果用户通过自拍创建个性化表情的animoji。尽管animoji不温不火，但苹果要为AR技术提前打好基础的用意已经开始显现。

2018年，华为、三星、LG、Vivo等手机企业同样瞄准AR的机会，先后开始应用ToF（Time?of?Flight）技术，其原理和激光测距大体相同，都是靠红外激光作为探测手段。因此，相比只有摄像头的手机，ToF加持的手机有更强的三维视觉能力，也能为AR应用提供更好的支持。

不过，此时开始应用的ToF技术属于iToF（indirect?Time?of?Flight，间接飞行时间法），它并不直接利用光线飞行时间来算出距离，而是通过计算频率经调制后的连续光波所产生的相位差，来间接地算出距离。采用iToF的一大好处是和传统的图像传感器CMOS/CCD技术衔接较好，能够降低技术方案的成本，功能模块也容易小型化、塞进消费电子产品中。

但iToF方案也有其不足——这一方案采用的间接计算相位差的方法，本质上是为了补偿图像传感器响应时间不够快（ns，纳秒级别，1纳秒等于1亿分之1秒，光1纳秒走过的距离约为0.3米）。因为条件限制，iToF技术不仅在探测精度上（厘米级）受限，且探测精度会随距离的拉长而衰减。

而苹果在iPad?Pro文案上标明的dToF（direct?Time?of?Flight，直接飞行时间）技术，分明是iToF的升级。顾名思义，相较于iToF，dToF则是直接测量光线飞行时间来算出距离，其传感器响应时间可以达到ps（皮秒，1皮秒等于1万亿分之1秒）级别，探测精度不仅可以达到毫米乃至亚毫米级别，而且造成这一技术差异的关键，正是两种方案不同的传感器——dToF技术使用了SPAD。

SPAD(?Single?Photon?Avalanche?Diode，单光子雪崩二极管)，是一种经过特别设计的光电二极管，相较于传统的光电传感器（比如CMOS、CCD），有着高达百万倍的增益、极高的灵敏度，还拥有对单个光子进行探测的能力。它的性能，在理论基础上抬高了激光雷达的探测距离上限以及探测精度等指标。然而此前，SPAD却有一个难以忽视的特点：小型化困难。

我们知道，典型的电子成像系统，比如摄像机，其关键就在于内置的图像传感器——CMOS/CCD。在小小的一枚芯片中集成了大量的成像单元，排布成了密集的传感器阵列，才让各种相机有了上千万的像素（分辨率）。

同样，3D视觉也需要足够高的分辨率，还原出来的世界才会尽可能真实。因此，SPAD如果要具备成像的能力，也需要形成阵列，业内将多个SPAD组合的阵列称为SiPM（硅光电倍增管）。

CMOS阵列示意

尽管SPAD/SiPM上个世纪九十年代便已诞生，但因为产业成熟度、工艺等原因，SPAD的体积下不来，因此SiPM也无法在一个较小的体积内堆叠足够的SPAD，分辨率自然上不去。

而近两年，在行业需求增长、业界技术进步后，SPAD的集成度被大大提高，生产得以被纳入传统的半导体制造范畴。比如，松下今年就展出过1200X900（108万像素）的大规模SPAD阵列，其像素密度已经接近更成熟的iToF传感器。

除了松下，日本的索尼、欧洲的意法半导体、美国的安森美半导体，都在消费电子或汽车领域研发、力推SPAD传感器阵列。外媒有消息称，苹果iPad?Pro使用的SPAD阵列，其分辨率可能达到320X240或0X480，即最多可能超过30万像素。

而回到我们关注的汽车领域，在激光雷达上使用SPAD阵列，并不是一件新鲜事。2018年，美国激光雷达初创公司Ouster便公开表示，其新型激光雷达使用了VCSEL的光源和SPAD传感器阵列，由此实现了其产品的低成本、高探测精度。

因此，苹果在iPad?Pro上一石激起千层浪的激光雷达，背后其实是整个产业界的进步在做支撑，甚至不排除不同行业不同应用场景在方法论上的相互学习。

不过，激光雷达业内人士也表示，尽管行业内激光雷达元器件的小型化、集成化已经进步明显，但要把其发射光源、传感器阵列以及数字处理电路塞进消费产品仍不是一件易事。在这个过程中，苹果应联合其供应商进行了深层次的定制化、集成化工作，而且不排除使用了3D?IC的技术，将激光雷达的各单元进行堆叠以节省空间。

马斯克会被打脸吗？

对激光雷达的从业者来说，苹果在iPad上应用这一技术无疑令人兴奋。因为，工程创新能力极强的苹果，在iPad上使用激光雷达，无疑是对这一技术探测能力的肯定。

2018年，同样以工程创新能力极强著称的特斯拉CEO马斯克，公然开怼激光雷达，认为它是自动驾驶的“拐杖”，业界使用激光雷达是技术不够强的体现。他类比人类的驾驶模式，认为AI+摄像头的纯视觉智能组合，足以胜任无人驾驶任务。

不过，苹果的自动驾驶项目，就是激光雷达技术路线的拥趸。如今，激光雷达在iPad?Pro上的应用，能否推导到自动驾驶领域，证明其技术的优越性？又能否通过iPad?Pro的大量生产，进一步催熟产业链，使激光雷达在车载领域迎来更多应用机会？

尽管这是激光雷达企业给自己“打广告”的绝佳机会，但行业人士在向路由社分析时，仍表示了克制——隔行如隔山，激光雷达在iPad?Pro这类消费电子产品上的规模应用，一时半会儿还无法对车用激光雷达形成直接利好，也并不能全然证明特斯拉的纯视觉路线走不通。原因在于，消费电子与汽车自动计时场景不同、需求不同，难以简单类比。

以iPad?Pro为例，其采用激光雷达，并非只是看中了激光雷达的测量精度，而是在产业链成长起来时，努力“踮了踮脚”，通过这个方案在性能、体积、成本、生产难度、可靠性等多方面达成了一个平衡，在5米距离内的精准探测上得出了一个“局部最优解”。

而在车载激光雷达领域，其对探测距离、实时性（动态探测能力）、分辨率、抗干扰性以及可靠性（车轨）等指标都有更加严苛的要求。至少到目前为止，激光雷达业界还没有找到一个成本够低而性能又足够靠谱的、让自动驾驶下游企业可以坦然接受的方案。

不过，激光雷达行业正在尝试“融会贯通”。北醒光子联合创始人郑凯称，从2019年开始，激光雷达的从业者不再局限在此前框定的某一条技术路线中研发，而是从机械/固态，Flash面阵光/OPA相干光/MEMS微震镜的技术分立中跳脱出来，将原本属于各阵营的底层技术糅合起来，去解决激光雷达量产所要应对的具体问题。

而马斯克推崇的依靠纯视觉智能实现自动驾驶的路线，早年在业界不甚受欢迎的一大原因是该技术对算力消耗过高，AI算法不完善。近些年随着车载芯片算力的提升以及算法的进步，这一路线正被越来越多的企业关注。

因此相比较而言，无论是激光雷达，还是AI纯视觉，都有着各自的成长曲线。苹果iPad?Pro上使用激光雷达，暂时还轮不到车载激光雷达欢呼，也不能形成对马斯克的“打脸”。

但参考苹果过去多年的“禅宗”、“极简”设计理念引领的工程设计风潮，车载激光雷达的工程师们在拆了一台iPad?Pro后，没准儿能把激光雷达做得更符合美学。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

国内有哪些消费级激光雷达厂商？做得比较好的是哪一家？

军事领域激光雷达应用

激光雷达，作为新型先进的雷达装置将助力军事变革，已经受到各国的重视。目前军用激光雷达的研究和发展工作已取得长足进展，多种不同体制和不同应用的激光雷达已先后走出实验室进入实用阶段。目前军事领域激光雷达主要应用包括战场侦察、大气环境探测、跟踪及火控、水下探测、综合辅助应用等方面。

未来激光雷达在军事领域研究工作的重点将集中于以下几个方面：继续探索新体制激光雷达，不断增大激光雷达作用距离，多传感器集成和多功能一体化设计以及发展全固态化高效激光辐射源等。

测绘领域激光雷达应用

激光雷达测绘技术是一种集激光应用技术、光电探测技术、信息处理技术、全球定位技术(GPS)、惯性导航技术州(INS)等技术于一体的综合技术，激光雷达完成对探测区域的三维坐标信息获取(距离、角度、角度)，GPS实现激光雷达的定位与定高，INS实现对平台姿态的测量，经数据融合、处理生成测绘产品。激光雷达在测绘领域的应用包括基础测绘、精密工程测量及数字城市建设。

无人机领域激光雷达应用

机载激光雷达由于作业效率高、观测精度高、机动灵活、不受云雾遮挡、作业范围广、自动化程度高等优点，已逐渐成为对地观测的重要技术手段之一。为满足各种规模的项目和数据需求，可以对机载激光雷达进行合理应用，如输电线路巡检与地质灾害调查等方向。

无人驾驶领域激光雷达应用

激光雷达可以实现超远距离的探测，只需分析反射光即可完成。有单线激光雷达和多线激光雷达两种形式，多线雷达在单线激光雷达的二维测量基础上增加了一定角度的俯仰能力，可以实现对三维立体空间的扫描。在无人驾驶汽车上面，结合两种激光雷达是通常使用的办法，以此来准确实现障碍物的探测和完成保证汽车安全通过预定行程的功能。

激光雷达应用于汽车感知时，具有测量精度高、响应时间短、抗干扰能力强的优势。激光雷达技术在无人驾驶汽车领域十分广泛。在科技发展的基础下，随着激光雷达的性能越来越强，成本不断降低，无人驾驶汽车领域的运用将更加广泛。

虚拟现实领域激光雷达应用

虚拟现实产业链较长，目前具有使用激光雷达前景的环节为动作捕捉环节。例如虚拟现实游戏中有大量运动及射击类游戏以及虚拟现实视频转播等，需要运用动作捕捉。运用激光雷达动作捕捉系统将大大改善用户体验和捕捉精确度，全动作捕捉将是动作捕捉的发展方向，而激光雷达实现全动作捕捉显得较为容易。激光雷达动作捕捉原理实质就是要测量、跟踪、记录物体在三维空间中的运动轨迹。

动作捕捉设备作为虚拟现实的重要组成环节，具有较好的发展潜力。激光雷达动作捕捉系统的独特优势在虚拟现实潮流中的发挥，将带动激光雷达产业的发展。

总体来看，激光雷达的应用场景广泛，各领域具有较好的应用前景。下游测绘、无人机、无人驾驶等市场规模的增加，将有助于激光雷达市场需求的释放。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国激光雷达（LiDAR）行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

国产激光雷达十大供应商

激光雷达是一种利用激光来实现精确测距的传感器，在广义上可以认为是带有3D深度信息的摄像头，被誉为“机器人的眼睛”。

激光雷达产业自诞生以来，紧跟底层器件的前沿发展，呈现出了技术水平高的突出特点。从激光器发明之初的单点激光雷达到后来的单线扫描激光雷达，以及在无人驾驶技术中获得广泛认可的多线扫描激光雷达，再到技术方案不断创新的固态式激光雷达、FMCW激光雷达，以及近年来朝向芯片化、阵列化持续发展，激光雷达一直以来都是新兴技术发展及应用的代表。

2020年，国家发改委首次官方明确“新基建”七大板块，激光雷达作为终端传感器设备，在自动驾驶、车路协同等智能交通、智慧城市领域的作用不断凸显。中国政府对自动驾驶的支持，也将对全球激光雷达产业发展起到积极的推动作用。

根据沙利文的统计及预测，至2025年激光雷达全球市场规模为135.4亿美元，较2019年可实现.5%的年均复合增长率。至2025年，中国激光雷达市场规模将达到43.1亿美元，较2019年实现63.1%的年均复合增长率。

激光雷达全球市场近来年逐渐开放，海外厂商在上游和中游都存在着领跑的优势，在技术和客户群等方面都领先于国内厂商。国外激光雷达技术早在2010年前就开始尝试应用于ADAS辅助避障和导航项目。作为未来自动驾驶核心传感器的代表，激光雷达核心技术主要掌握在Velodyne、Quanergy、Ibeo三家国外企业中。

美国Velodyne成立于1983年，其机械式激光雷达起步较早，技术领先，同时与谷歌、通用汽车、福特、Uber、百度等全球自动驾驶领军企业建立了合作关系，占据了车载激光雷达大部分的市场份额。

Quanergy成立于2012年，2014年推出其第一款产品M8-1，并在奔驰、现代等公司的实验车型上得到应用，M8之后Quanergy相继发布的产品都开始走固态路线，采用了OPA光学相控阵技术，规模量产后将大幅降低传感器价格。

Ibeo成立于1998年，是全球第一个拥有车规级激光雷达的企业，其于2017年推出了全固态激光雷达A-Sample样机。

但国内厂商近年来奋起直追，取得了许多突破性的进展，中国势力正在逐步崛起。

国内玩家早期分为两个流派，一类研发机械式激光雷达与Velodyne等老牌玩家抢市场，另一类则直接锁定固态激光雷达产品。

国内激光雷达领域目前有近50家入局，开发方向也不局限在汽车行业。玩家的身份比较复杂，有禾赛、速腾、镭神等明星初创企业，也有跨界而来的华为、大疆，有资格较老的，如北醒、北科天绘、国科光芯，还有一些后起之秀，如洛微、探维、光勺等。很多初创公司后面都有科技巨头和国际Tier1的影子。总体而言，国内市场竞争激烈，呈现出百花齐放的市场格局。

高工智能汽车研究院基于国产激光雷达厂商技术储备、差异化优势、前后装量产项目进程以及市场曝光度等因素，首次综合发布年度激光雷达供应商品牌影响力TOP10企业榜单。

图源：高工智能汽车

一径科技

一径科技(zvision)成立于2017年11月，总部位于北京，是一家专注于全固态激光雷达产品和技术开发的高科技公司。

自成立开始，该公司已经进行了三轮融资，投资方包括明势资本、英诺天使基金、臻云创投、云天使基金、东科创星、复星锐正资本、松禾资本等。

作为国内首家宣布量产进程的公司之一，一径科技已经与嬴彻科技就干线物流卡车自动驾驶解决方案商业化达成战略合作，成为嬴彻科技量产MEMS激光雷达供应商，其最新的ML系列激光雷达将会供应于嬴彻科技干线物流的量产自动驾驶车型。

目前，嬴彻已经与国内头部重卡主机厂启动L3量产合作项目，并在自动驾驶卡车领域首次完成L3重卡A样车，将于2021年底率先实现L3量产。考虑到卡车领域对于车载传感器的要求高于乘用车，这也意味着国产激光雷达已经完全可以满足大规模车载应用的要求。

2020年7月，一径科技常熟工厂落地，标志着车规级规模量产正式开启。常熟工厂一期投资总额达1.02亿元，目标建成世界首条年产能5万台的车规级MEMS激光雷达。

此外，一径科技还与全球多家顶尖自动驾驶公司、汽车主机厂签订合作协议，主要客户有通用、福特、吉利和三一等公司，目前量产落地的主攻方向为向特定区域的各种场景的相关车辆提供整体激光雷达解决方案，如高速物流、智慧矿区、智慧港口、智慧园区、智能公交、Robotaxi等。

禾赛科技

近年来快速占据自动驾驶测试市场主力份额的禾赛科技，已在2021年1月7日，提交了招股说明书，拟在科创板上市募资20亿元，有望成为国内首家以激光雷达为主营业务的上市公司。

禾赛科技2013年成立于美国硅谷圣何塞，2014年将总部搬迁至上海。公司主营业务为研发、制造、销售高分辨率3D激光雷达以及激光气体传感器产品。其中，面向广义机器人应用的激光雷达为公司核心产品。

禾赛科技公司创始人兼董事长孙恺毕业于斯坦福大学机械和电子系，创始人兼首席执行官李一帆为清华大学学士和美国伊利诺伊大学博士;创始人兼首席技术官向少卿拥有斯坦福大学电子工程和机械工程双硕士。

禾赛科技的产品包括面向无人驾驶领域的Pandar40、Pandar40P、Pandar、PandarQT、Pandar128，以及多传感器融合感知套件Pandora;面向高级辅助驾驶领域的PandarGT;面向车联网应用的PandarMind;面向机器人市场的PandarXT等。

自成立以来，禾赛科技历经5轮融资，融资金额累计接近15亿元，最近一次融资总额1.73亿美元(约11.3亿元人民币)，刷新了激光雷达行业的最高单笔融资记录。投资方包括百度、博世、真格基金、安森美半导体等。

镭神智能

镭神智能成立于2015年,总部位于广东深圳市，是全球唯一一家同时掌握了TOF时间飞行法、相位法、三角法和调频连续波等四种测量方法的激光雷达公司，已经打造出较全的激光雷达矩阵，以此为基础提出针对不同行业软件的整体解决方案,覆盖自动驾驶、智慧交通、轨道交通、机器人、物流、测绘、安防、港口和工业自动化等九大产业生态圈应用。

自成立以来，镭神智能前后进行过5轮融资，投资方包括北极光创投、招商资本、陕西鸿创、如山资本、达晨财智、Fortune Capital、仁爱智汇、易津资本、信业基金和同威资本等。

镭神智能是国内为数不多与主机厂达成战略合作的激光雷达公司之一，该公司已与陕汽控股达成战略合作，瞄准车规级激光雷达的研发与商用车前装量产项目。

此外，陕汽控股旗下基金也是镭神智能的投资方之一，考虑到陕汽重卡在国内重卡销量排名靠前(2019年排名第四)，未来市场想象空间巨大。

早前，该公司还成功入选国家工信部新一代人工智能产业创新重点任务开展128线混合固态激光雷达技术攻关。

目前，在MEMS、Flash以及OPA三种主流固态激光雷达技术路线上，镭神都有研发布局。

镭神智能是国内唯一一家自主研发出激光雷达专用16通道TIA芯片、激光雷达自动化及半自动化生产线、1550nm光纤激光器的激光雷达公司，目前公司产品包括车规级128线、32线和16线混合固态激光雷达。

镭神智能的MEMS固态激光雷达LS20B凭借MEMS微振镜、16通道TIA芯片等核心技术与创新工艺，内部结构部件得以大大简化，整机组装效率也大幅提升;其最远测距可至300m，拥有丰富的点云和精细的角度分辨率;采用车载前装设计，可直接嵌入车头与车身完美融合，不仅简化安装、兼顾美观，还可降低多传感器的融合算法的复杂性，大大节约了车辆的改造成本;其售价为999美元(约合人民币6998元)到1299美元(约合人民币8998元)。

此外，在车路协同市场，镭神智能目前提供的激光雷达车路协同解决方案已在北京、上海、广州、苏州、重庆、郑州、许昌等多个城市落地。

大疆Livox(览沃)

无人机巨头大疆科技孵化的Livox(览沃)成立于2016年，可以说是今年国内激光雷达领域的一匹“价格”黑马。千元级低成本激光雷达成为市场关注的焦点，Horizon的价格为800美元，Tele-15的价格为1200美元，开创了激光雷达性价比的新高。

不过，该公司创新的非重复式扫描技术还有待汽车行业验证，好处是可以最大化覆盖率，但在快速场景特征提取和匹配上与传统技术路线有所不同。

以浩界Horizon产品为例，其0.1秒的计分时间之内可以等效线的机械式激光雷达。根据市场反馈，在低速场景下，效果较好，但由于是单线扫描模式，中高速场景效果一般。

此后，Livox推出了用于近距离盲区探测的Mid-70和用于改进远程探测的Avia，后者可以在不同的扫描模式(新增重复线扫描模式)、范围和不同场景之间切换。

为了满足不同操作场景的需求，Livox Avia提供了两种扫描模式(一种是之前的非重复扫描)，都能够同时发射多个高速扫描激光束，点云数据速率为24万点/秒。

不过，背靠大树好乘凉，借助大疆强大的供应链、管理、采购及生产体系，Livox的量产降本能力毋庸置疑，尤其是非车规级产品可以通过大疆无人机渠道进行销售。而且价格和可实现大规模量产是览沃科技的最大竞争优势。

此外，考虑到下游客户对于激光雷达的点云处理以及相关软件方面的需求，硬件为先的Livox选择开放数据集及开源算法来帮助客户降低开发门槛。

览沃科技已与小鹏、部分Tier 1、主机厂以及整体解决方案商进行了合作：L4乘用车方面与自动驾驶公司AutoX进行了合作;L4商用车方面与智能重卡公司希迪智驾(CiDi)进行了相关合作;在低速无人驾驶机器人，览沃科技与深度战略合作伙伴高仙机器人(Gaussian Robotics)达成逾万台激光雷达的采购合作。在2021年推出的全新量产小鹏P5车型上，将搭载基于浩界Horiz车规级激光雷达的小鹏定制版车规级激光雷达。

它的合作伙伴还包括上汽通用五菱、东风汽车公司、图森未来等，产品已销往包括美国、加拿大、中国、日本和欧盟在内的26个国家和地区。

速腾聚创

速腾聚创(RoboSense)成立于2014年，总部位于广东深圳，创始人邱纯鑫创业前在哈工大机电工程与自动化学院读博士，而速腾聚创的前身，就是邱纯鑫的户外移动机器人环境感知小组。

速腾聚创围绕激光雷达环境感知方案，在芯片、LiDAR传感器、AI算法等多个核心技术领域有一定成绩。其核心产品包括MEMS固态激光雷达系统技术解决方案、机械式系列激光雷达系统技术解决方案，客户有自动驾驶科技公司、车企、一级供应商等。

自成立以来，速腾聚创经历过8次融资，投资方包括东方富海、普禾资本、昆促资本、复星锐正资本、海通新能源、北汽产业投资基金、菜鸟网络、尚颀资本、众合瑞民、信业基金、康成亨投资、国投创丰等。

速腾聚创是国内最早一批涉足汽车激光雷达市场的公司之一，最初主攻机器人市场方向，是国内低线数激光雷达的主要供应商之一。早期菜鸟网络、上汽、北汽的战略投资，一时风光无限。

该公司的激光雷达曾搭载到菜鸟网络无人物流车G Plus上，当时名为“驼峰”的无人物流计划号称三年内打造10万台无人设备。但此后菜鸟网络经历一轮内部调整，达摩院重新接手无人物流研发和落地，后续发展还有待观察。与此同时，该公司还在涉足巡逻机器人、AGV、智慧物流等领域，市场战线进一步拉长。

目前速腾聚创已经推出了五个产品线，分别是机械式激光雷达RS-LiDAR-16、RS-LiDAR-32、RS-Ruby、RS-Bpearl和固态激光雷达RS-LiDAR-M1。

MEMS振镜是RS-LiDAR-M1中最核心的器件，速腾聚创设计了共计十组的验证测试，涵盖了温度、湿度、封装工艺、电磁兼容、机械振动/冲击、寿命等各个方面的验证。目前，所有测试样品累计测试时间已超过十万小时。

2021年1月的线上CES2021上，速腾聚创展示了其最新的车规级高性能MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1的量产版本，该款产品在2020年12月批量出货，成为全球首款批量交付的车规级MEMS固态激光雷达。

洛微科技

洛微科技(Luminwave)成立于2018年1月，总部位于杭州，并在西安、美国洛杉矶等地设立分支机构，是一家专注于研究3D传感器和相应的硬件/软件平台支持的公司，公司通过机器学习和人工智能技术，致力于芯片级集成光子和电子集成电路的研发和生产。

2020年8月获得中科创星、峰瑞资本的数千万元天使轮投资，将主要用于基于CMOS硅光子的纯固态成像级LiDAR芯片和LiDAR模组开发。

目前，洛微科技(Luminwave)第一代的基于OPA方案的纯固态成像级LiDAR已经开发完成并自动驾驶客户提供样品，MicroLiDAR已经进入量产并开始为消费类电子等客户批量供货。

洛微科技(Luminwave)通过自主研发的硅光OPA芯片和光学方案，分辨率高达200线，远高于目前市场上其他类型LiDAR的分辨率。同时因为采用芯片方案有效控制了LiDAR的成本，可以将整机成本降到几百美元级别。

MicroLiDAR的第一款产品，是该公司在今年初推出的全球尺寸最小的基于3D ToF原理的手势识别传感器LW-FS88系列，同时可为深度学习AI算法为手势/姿态识别应用提供支持。

纯固态LiDAR无论在自动驾驶还是消费类电子的应用都将推动新一轮智能产业升级，而洛微科技(Luminwave)两条主要产品线将同时覆盖最热门的这两大应用领域。

华为

华为是目前全球首家公开宣布涉足激光雷达领域的通讯巨头，但其实华为进入激光雷达生产领域应该算是无心插柳，原本在这块华为只是想和供应商合作硬件，自己进行软件系统的开发，但一是国内供应商技术不成熟，二是国际厂商不卖最先进的产品，因此改为了自研硬件。

华为激光雷达项目起步于2016年，历经4年多的调研、场景分析、明确需求、设计开发、车规级验证，96线激光雷达已经被推到了生产线上，年产能达10万套/线。华为在武汉有一个光电技术研究中心，总计有1万多人，该中心就正在研发激光雷达技术，目标是短期内迅速开发出100线的激光雷达。未来计划将激光雷达的成本降低至200美元，甚至是100美元，从而满足前装量产对于成本的苛刻要求。

华为2020年12月21日发布的MEMS混合固态激光雷达，采用905nm激光器，分辨率为96线，拥有全视场景150米的测距能力，大视野120°x 25°，满足城区、高速等场景的人、车测距需求;全视野中，水平、垂直线束均匀分布，不存在拼接、抖动等情况，形成稳定的点云对后端感知算法友好;小体积，满足前装量产车型需求。

在华为发布激光雷达的同日，北汽旗下ARCFOX极狐HBT谍照曝光，成为首个搭载华为激光雷达的电动车;另外，长安汽车也透露，将携手华为、宁德时代打造一个全新的高端智能汽车品牌，极有可能在首款车上搭载华为的激光雷达。

基于华为在中央域控制器MDC上的实力布局，打破了传统ECU与传感器的强耦合关系，对于国产激光雷达快速进入量产阶段是一种全新的战术打法。

同时，考虑到未来华为手机一旦也开始采用类似苹果公司搭载的消费级激光雷达，将对于车载激光雷达业务产生一定的协作效应。

此外，消息称华为计划把智能汽车BU划归消费者BG，目前整体架构和业务逻辑层面已经在规划中。这一点，未来和大疆科技非常类似，同样的产品系列可以同时覆盖工业级、消费级和车规级，最大化研发效率和产出。

万集科技

万集科技是本次榜单前十名企业中，唯一一家上市公司。该公司曾在2020年6月宣布拟定增募资不超过9亿元，其中就涉及用于自动驾驶汽车用低成本、小型化激光雷达研发及量产。

该公司从单线激光雷达入局，两年前开始8线和32线激光雷达的小批量试制。由于公司在智能交通领域的客户和项目优势，车路协同是其主要立足点之一。

同时，此前该公司在仓储、机器人领域已经拿到多个导航及避障单线激光雷达项目订单。后续，车载激光雷达和V2X是其面向智能网联汽车行业的主要市场方向。

森思泰克

森思泰克作为进入激光雷达领域的新军，此前已经在前装毫米波雷达市场实现国产份额的领先。背靠海康威视，该公司几年前开始部署激光雷达研发。

早期，海康威视旗下的安防、机器人以及智慧交通业务将成为森思泰克激光雷达业务的直接受益板块。同时，借助毫米波雷达的前装量产经验，有利于加快汽车市场导入。

此外，已经开工建设的总投资规模8亿元的海康威视石家庄科技园(其中包括森思泰克)，计划5年内将建设20条全自动生产线及装配线、年产能预计可达1000万台，建设专业毫米波及激光雷达试验室20余个。

后续，毫米波雷达和激光雷达产能将覆盖无人驾驶/车载安全、智能交通、智慧停车、平安城市/安防监控、道闸控制等领域。

探维科技

探维科技公司创始人兼CEO王世玮是清华大学精仪系博士、美国亚利桑那大学访问学者，在精密光学测量和微纳制造方面有多年研究经验，曾就职于中国信息通信研究院，参与制定多项车载设备的国家标准。

该公司从2017年成立之初就选择专攻固态激光雷达，开始研发Tensor系列激光雷达。今年4月，探维的Tensor-Pro固态激光雷达产品就已经完成量产，陆续完成交付数千台，年产量也已经达到5000台。

今年年底，探维科技计划开始给客户交付下一代的高分辨率固态激光雷达产品Scope系列，分辨率可达x1200，测距范围达300米，精度为2厘米，视场角为25x120度。

结语：

激光雷达的发展将促进汽车行业无人驾驶技术和ADAS发展，也将提高服务型机器人的应用范围和普及度。未来随着自动驾驶技术的进一步普及，激光雷达市场规模将会进一步扩大，而单车价值量下降将会进一步有利于激光雷达的量产使用。

随着人工智能、5G技术的逐渐普及，无人驾驶、ADAS、服务型机器人和车联网等多方面的需求推动，激光雷达整体市场预计将呈现高速发展态势。

与高速发展态势相对应的，眼下，全球激光雷达行业也正在经历一轮资本热潮，但是从这些初创公司的财务情况来看，短期内盈利希望并不大。

比如，禾赛科技的招股说明书也明确写道，截至2020年9月末，禾赛科技合并层面累计未弥补亏损为3873.85万元，并预测未来一段时间保持较高的研发投入将是常态，这也就意味着将来禾赛科技可能会持续亏损。

通用汽车旗下自动驾驶子公司Cruise的联合创始人兼总裁凯尔·沃格特(Kyle Vogt)表示：“现在激光雷达行业正在发生一件有趣的事情。它们的价值基于完全重叠的潜在客户，以及这些客户带来的预计收入，大家对未来的预测几乎都是非常理想化。”

对此，汽车商业评论认为，激光雷达近期广受关注，和其性能的提升、适应能力的增强及价格的大幅下降有密切关系，但车规级高性能激光雷达，是否能在短期内实现在量产车上的大规模使用，可能是决定主攻汽车领域的激光雷达公司命运的关键。

传感器专家

参考来源：

《榜单发布!国产激光雷达TOP10》，作者：高工榜单

《一文看懂激光雷达产业链、竞争格局及主要玩家》，作者：激光行业观察

《车载激光雷达，黎明前的黑夜，抑或洗牌前的泡沫?》，作者：钱亚光