激光雷達會被智能汽車拋棄嗎？

隨著自動駕駛技術的持續進步，激光雷達（LiDAR）在智能汽車中的地位愈發重要。作為一種高精度的環境感知傳感器，激光雷達能夠提供比傳統傳感器（如毫米波雷達和攝像頭）更細致、更精確的三維感知，尤其在復雜環境下的長尾場景識別方面，展示了其獨特優勢。因此，激光雷達在未來智能駕駛的廣泛應用中，無疑將成為核心技術之一。但激光雷達應其成本高昂等一系列原因，在越來越多車企的智駕方案中被拋棄，更有很多車企，從激光雷達的陣營中轉投至純視覺感知的陣營，激光雷達真的會被智能汽車拋棄嗎？

2025-03-03 15:22:26

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激光雷達技術

1.1激光雷達的工作原理與系統組成

激光雷達通過發射激光束，測量其從目標物體反射回來的時間差，進而計算出目標的距離和位置，形成高精度的三維點云數據。這些點云數據為自動駕駛系統提供了準確的空間信息，從而有效地進行環境建模和障礙物檢測。

激光雷達系統的主要組成部分包括：

激光發射系統：激光發射系統由激光器和發射光學系統組成。激光器負責生成激光束，發射光學系統將激光束準直并控制發射方向。現階段，激光器主要使用邊發射激光器（EEL）和垂直腔面發射激光器（VCSEL）。VCSEL因其較高的光束控制精度和較低的生產成本，成為未來發展的趨勢。

EEL與VCSEL示意圖

激光接收系統：該系統由光電探測器和接收光學系統組成，負責接收從物體反射回來的激光信號，并將其轉化為電信號。目前常用的探測器包括雪崩光電二極管（APD）和單光子雪崩二極管（SPAD）。SPAD因其高靈敏度，能夠在低光環境下依然進行高精度探測，成為未來激光雷達發展的重點。

掃描系統：掃描系統的作用是控制激光束的發射角度，從而擴大掃描范圍。激光雷達的掃描方式主要有機械掃描、MEMS（微機電系統）掃描和固態掃描。傳統的機械掃描系統依賴于旋轉部件，盡管精度較高，但存在成本高、耐用性差的問題。相較之下，MEMS掃描系統采用微型振動鏡，體積小、可靠性高，逐步成為主流選擇。

信息處理系統：接收到的激光信號經過放大和轉換后，通過信息處理模塊進行實時計算，生成三維點云數據，用于自動駕駛的環境感知。隨著技術進步，激光雷達的處理模塊從傳統的FPGA（現場可編程門陣列）向更高集成度的SoC（系統級芯片）發展，以降低功耗和成本。

1.2激光雷達的技術演變與未來趨勢

激光雷達技術經歷了從早期的脈沖式激光雷達（TOF）到調頻連續波激光雷達（FMCW）的演變。TOF激光雷達通過測量激光發射和接收之間的時間差來計算目標物的距離，應用廣泛且成熟。但其在復雜場景下的抗干擾能力和數據處理速度方面存在一定的限制。

車載激光雷達應用算法

FMCW激光雷達則通過調制激光的頻率來測量距離，具有更高的信噪比、抗干擾能力強，并且可以同時獲得目標物的速度信息。因此，FMCW技術在高速行駛、復雜氣候等條件下的表現更為優越，預計將成為未來的主流技術。

此外，激光雷達的掃描方式也在不斷優化。從傳統的機械掃描到MEMS和固態激光雷達的逐步發展，激光雷達的體積逐漸縮小，成本大幅降低，性能卻不斷提升。MEMS激光雷達由于其較高的可靠性和較低的成本，預計將在未來5年內成為市場主流。

1.3激光雷達的多傳感器融合技術

激光雷達與其他傳感器（如毫米波雷達、攝像頭、超聲波雷達）的融合，成為智能駕駛系統的核心技術之一。通過多傳感器融合，激光雷達彌補了其他傳感器在精度、探測范圍和環境適應性方面的不足。

例如，激光雷達在長尾場景中能夠精準識別遠距離的障礙物，而毫米波雷達和攝像頭在低光照和惡劣天氣條件下表現不佳。通過多傳感器融合，系統可以利用不同傳感器的優勢，在復雜環境中提供更穩定和可靠的感知能力，從而提升自動駕駛的安全性和可靠性。

激光雷達市場發展

2.1激光雷達市場規模與增長預測

激光雷達市場的增長潛力巨大，主要受到智能駕駛技術普及的推動。根據市場研究預測，到2025年，中國激光雷達市場的規模將達到261億元，2030年將突破980億元。在全球范圍內，激光雷達市場也在迅速擴展。據預測，到2025年，全球激光雷達市場規模將達到135.4億美元，年復合增長率（CAGR）超過60%。這一增長將受到無人駕駛車隊規模擴張、高級輔助駕駛系統（ADAS）滲透率提升及智能交通建設等因素的推動。

全球激光雷達市場規模及預測（億美元）

2.2 激光雷達在智能駕駛中的重要性

激光雷達在智能駕駛領域的應用越來越廣泛，尤其在L2級到L4級的自動駕駛系統中，激光雷達的使用將成為標配。根據麥肯錫的研究，從L2到L4/L5級的自動駕駛系統，車載傳感器的數量將從8個增加到24個，激光雷達的搭載數量將顯著增加。

在L3級及以上的自動駕駛系統中，激光雷達通過提供高精度的三維環境建模，能夠實時識別行人、車輛以及其他障礙物，確保系統在復雜環境下的安全性。特別是在低光照、雨雪天氣和高速行駛情況下，激光雷達的精度和穩定性都要優于其他傳感器。

2.3激光雷達技術的競爭與挑戰

盡管激光雷達在智能駕駛中的應用潛力巨大，但其市場普及仍面臨挑戰。首先，激光雷達的高成本仍然是限制其廣泛應用的瓶頸之一。盡管隨著技術進步和生產規模化，激光雷達的成本逐漸降低，但與毫米波雷達和攝像頭相比，其價格仍然較高。

激光雷達在惡劣天氣條件下的表現仍然存在局限，尤其是在雨、霧、雪等環境下，激光信號的傳播會受到影響，導致探測精度下降。因此，未來激光雷達需要進一步優化其抗干擾能力，以適應更多復雜的駕駛環境。

激光雷達技術的未來發展趨勢

3.1激光雷達技術的未來發展方向

未來，激光雷達將繼續朝著更高集成度、更低成本、更強抗干擾能力的方向發展。

集成化與芯片化：集成化和芯片化將成為激光雷達未來技術發展的重要方向，通過降低激光雷達組件數量，減少生產工藝復雜性，提升生產效率和降低成本。預計到2030年，激光雷達的單車搭載成本將大幅降低，這將推動激光雷達在更多車型上的普及。

抗干擾與性能提升：FMCW激光雷達將成為未來的技術趨勢，其高信噪比和抗干擾能力使其能夠在復雜環境下表現優異。FMCW激光雷達不僅能提供距離信息，還能獲取目標物的速度數據，進一步提升環境感知能力。

固態激光雷達的普及：固態激光雷達技術，如MEMS和FLASH激光雷達，正在成為主流。這些技術的優點在于它們能夠去除傳統機械掃描的復雜部件，使激光雷達更加小型化、可靠且成本更低。預計未來5年，MEMS激光雷達將成為市場主流。

3.2激光雷達與智能駕駛的互相促進

隨著自動駕駛技術的不斷發展，激光雷達與智能駕駛系統的結合將更加緊密。激光雷達不僅能夠提供更為精確的三維環境建模，還能確保自動駕駛系統在復雜環境下的安全性。激光雷達的高精度、遠距離探測能力使其成為實現高級別自動駕駛的關鍵技術之一。

未來，激光雷達的廣泛應用將推動智能汽車產業的高速發展，特別是在L3級到L5級自動駕駛系統中，激光雷達的需求將持續增長。隨著技術的進步，激光雷達將在更廣泛的車型上得到應用，從高端市場逐步滲透到中低端市場，成為智能駕駛不可或缺的核心傳感器。

激光雷達市場展望

激光雷達市場的前景廣闊，隨著技術的不斷進步和成本的逐步降低，激光雷達將在未來幾年迎來快速增長的機遇。預計到2030年，全球激光雷達市場規模將突破數百億美元，中國市場也將成為激光雷達發展的重要陣地。自動駕駛滲透率的提高，智能網聯汽車的普及，以及汽車智能化進程的加快，都為激光雷達的應用和市場發展提供了強大動力。

從技術角度看，激光雷達的進步將推動自動駕駛技術的更高安全標準，實現從L2級到L5級的逐步過渡。從市場角度看，激光雷達的應用將不再局限于高端智能汽車，未來中低端市場也將成為激光雷達的增長點。隨著激光雷達技術的成熟，車企將在更多車型中搭載激光雷達系統，從而使激光雷達技術成為智能汽車領域的“黃金賽道”。

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