激光雷達（LiDAR）是AI人工智能時代最具想象力的傳感器，LiDAR主動探測，不受外界環境光影響，實時感知環境信息，獲得精確可靠三維數據，賦予機器人超越人類視覺的能力。
隨著人工智能時代的來臨，激光雷達被廣泛應用于自動駕駛、機器人、安防監控、無人機、工業機器人、地圖測繪、物聯網、智慧城市等高新科技領域。
根據沙利文的統計及預測，受無人駕駛車隊規模擴張、激光雷達在高級輔助駕駛中滲透率增加、以及服務型機器人及智能交通建設等領域需求的推動，激光雷達整體市場預計將呈現高速發展態勢，至 2025 年全球市場規模為 135.4 億美元，較 2019 年可實現 64.63%的年均復合增長率。
資料來源：沙利文研究
2020~2021年，這兩年激光雷達產業進入了劃時代的時期。隨著激光雷達技術的落地成熟，激光雷達產品逐步被應用到自動駕駛中，激光雷達的量產上車幾乎已經成為未來的確定項，國內北汽極狐、小鵬、蔚來、上汽R汽車先后宣布將在即將量產的車型上搭載激光雷達，國外福特、寶馬、奔馳、本田、沃爾沃等整車廠也早早通過戰略投資、技術合作等方式布局車載激光雷達，下游應用市場火熱。
資本市場也反映出了對這一趨勢的熱情，美股六大激光雷達公司Velodyne、Luminar、Ouster、Aeva、Innoviz、AEye通過SPAC（Special Purpose Acquisition Company，即特殊目的收購公司）方式上市，國內激光雷達公司禾賽科技、速騰聚創、圖達通、鐳神智能等完成不同程度的融資進程，同樣備受資本關注。
激光雷達的“高光時刻”正在到來。
激光雷達產業鏈構成
激光雷達上游主要包含激光發射、激光接收、掃描系統和信息處理四大部分，這四大部分中大量的光學和電子元器件，構成了激光雷達的基礎。中游可分為車用激光雷達和物流運輸激光雷達兩大類。
Yole預計，激光雷達應用是目前汽車行業增長最快的行業之一。從出貨量來看，Yole預計2030年全球激光雷達出貨量約2390萬個，市場前景廣闊。其下游應用廣泛，主要可以分為無人駕駛行業、ADAS行業、服務機器人行業、車聯網行業等。
圖來源：汽車人參考
激光雷達的工作原理
激光雷達由發射系統、接收系統 、信息處理三部分組成。激光雷達的工作原理是利用可見和近紅外光波（多為950 nm波段附近的紅外光）發射、反射和接收來探測物體。
激光光源作為激光雷達的核心部件之一，激光光源的選擇需綜合考慮實際應用環境、激光雷達技術方案、性能需求以及成本需求，需要多種類型的激光光源來適應不同的道路環境。
目前業內主流采用905 nm和1550 nm兩種波長，905 nm波長適用的光電探測器比1550 nm的更便宜，但1550 nm對人眼安全閾值功率更高。其中，最常用的是InGaAs/GaAs應變量子阱脈沖激光二極管(PLD, Pulsed laser diode)，波長以905 nm最為流行。905 nm方案一般采用邊緣發光（EEL）技術或垂直腔面發射激光器（VCSEL）技術。
激光雷達幾種主流技術路線
下面我們將從激光雷達幾大主要類別，簡述激光雷達的技術路線及產業化格局，帶大家一起看看炙手可熱的 LiDAR“炸子雞們”走向何方。
激光雷達分類表（光電匯制）
1、測距原理
從測距方法的原理來分，目前主要有飛行時間法（TOF）、連續波型（FMCW）與三角測距法。
1）TOF
TOF通過脈沖方式發射的光子遇到反射物反射回來的時間計算與物體之間的距離，FMCW通過連續方式發射激光來達到同樣的效果，業內主流的激光雷達企業技術原理的布局方向集中在飛行時間法上。ToF激光雷達可以提供非常高的激光發射頻率，與其它激光雷達系統相比，效率提高2~4倍。我們常見的產品多為脈沖ToF型，在硬件上由四部分構成，分別是：激光發射、掃描器、反射光接收、數據處理。
2）FMCW
FMCW的激光雷達又分相位調變和頻率調變兩種，其中頻率調變即FMCW比較常見。FMCW 激光雷達發射調頻連續激光，通過回波信號與參考光進行相干拍頻得到頻率差，從而間接獲得飛行時間反推目標物距離，同時也能夠根據多普勒頻移信息直接測量目標物的速度，其技術發展方向為利用硅基光電子技術實現激光雷達系統的芯片化。
目前已有的以TOF為技術路線的激光雷達公司數量眾多當屬主流，但FMCW也以其優勢備受期待，甚至被認為是下一代激光雷達技術。從國外企業來看，目前以FMCW為技術路線，或將FMCW技術應用到車載激光雷達領域的企業包括Insight、Aeva、Blackmore（被Aurora收購）、SiLC等，國內蘇州摯感光子不久前也已完成了A輪融資，禾賽科技也在其招股書中表示公司也打算涉略FMCW 激光雷達芯片化解決方案。
3）三角法
三角法，入射光和反射光構成一個三角形，對光斑位移的計算運用了幾何三角定理，故該測量法稱為激光三角測距法，適合短距離測量，多用于單線二維激光雷達。思嵐科技的RPLIDAR A3三角測距激光雷達已能達到25米的測距范圍，突破了曾經業內曾認為三角測距雷達因為自身原理難以突破20米以上的實用化測距。
2、掃描方式
根據光束操作的掃描方式分，包括機械式激光雷達、固態激光雷達（MEMS、OPA、Flash）。按照目前產業發展情況來看，MEMS和Flash技術更受激光雷達廠商的青睞，有望逐步取代機械式激光雷達。
機械式激光雷達通過電機帶動收發陣列進行整體旋轉，實現對空間水平360°視場范圍的掃描。測距能力在水平360°視場范圍內保持一致。最早布局機械式激光雷達的是Velodyne公司，就是借此獲得先發優勢的。
由于傳統機械式激光雷達在整車廠前裝量產環節難以滿足車規，固態激光雷達技術路線開始被重視，布局了新技術路線的企業開始得到整車廠的青睞，如國外的Luminar，國內的速騰聚創、禾賽科技、圖達通以及覽沃科技均得到了主機廠的前裝定點項目。
Robosense供圖
1）MEMS
固態激光雷達技術中，第二代激光雷達的核心光束操縱元件為MEMS微振鏡，大大減少了激光雷達的尺寸， 減少激光器和探測器數量，極大地降低成本，具有高性能、穩定可靠、易于生產制造等優點，兼顧車規量產與高性能的需求。但同時存在激光功率較低、有效距離較短、擺動角度相對較窄等技術難點。
近期，車規級MEMS激光雷達解決方案提供商一徑科技完成了億元B輪融資，而且更早布局MEMS激光雷達的速騰聚創已經獲得包括北美車企在內的多家車企定點訂單。MEMS的成熟，逐漸成為目前市場的主流。
2）FLASH
Flash激光雷達具有低時延、高分辨率顯著特點，特別適合于高速行駛路況下中遠距離的激光雷達探測，是目前唯一的非掃描式激光雷達，能夠達到最高等級的車規要求，被視為最終的主流技術路線。但功率密度太低，導致其有效距離一般難以超過50米，分辨率也比較低。
Flash 激光雷達的激光發射端是 VCSEL 陣列，其功率密度遠不如傳統的激光二極管，致使產品性能太差，一旦突破這個瓶頸，Flash 激光雷達即可橫掃市場。目前市場公開報道能夠提供車規級固體激光光源的是西安炬光科技的AL01系列光源，可實現1064 nm/1.5 mJ/3 ns/單脈沖能量輸出，重復頻率30-50H。
3）OPA
OPA激光雷達無需任何機械部件就可可以實現對光束的操縱，具有掃描速度快、精度高、可控性好、抗振性能好、體積小、量產一致性高、本更低等優點，一度被業界看好。但易形成旁瓣效應，光信號覆蓋有限、環境光干擾、測距較短，且加工難度較高。最近專注固態 OPA 技術的國外激光雷達公司Quanergy 與中信資本收購公司（NYSE:CCAC）達成最終業務合并協議，合并完成后， Quanergy將成為上市公司。在此之前也曾不斷地修正產品的量產時間和最遠測距范圍。
FMCW 激光雷達需要昂貴的飛秒級激光發生器，成本太高，目前技術成熟度不高，但隨著激光雷達朝固態發展，FMCW或將異軍突起。
3、探測器
按照探測器來分，有雪崩光電二極管APD、單光子雪崩二極管SPAD、硅光電培增管 SiPM以及單點/線陣/面陣。
APD為典型的光電轉換模塊，技術較為成熟。SPAD陣列效率比傳統APD高，可實現低激光功率下的遠距離探測能力。目前，SiPM和SPAD正成為新興的激光雷達探測器。SiPM和 SPAD可探測距離超過200 m、5%的低反射率目標，在明亮的陽光下也能工作，分辨率極佳，且盡可能小的光圈和固態設計實現緊湊的系統集成到汽車中，并極具成本優勢。
4、線束
根據雷達線束，可分為單線激光雷達和多線激光雷達。
多線激光雷達是由多個發射器和接收器組成，通過電機的旋轉，獲得多條線束，線數越多物體表面輪廓越完善，所以處理的數據量越大，硬件要求更高。一般多線激光雷達設計為2的指數級，可分為4線、8線、16線、32線、64線和128線之分，不同的線束采集到的信息不同，對應的工作場景也不同。
從技術路線上看，多線激光雷達主要有MEMS、flash面陣、OPA等不同流派，且不同技術路線的產品在可靠性、量產難度、成本、成熟度、工藝難度上均不同。自動駕駛廣泛使用的激光雷達產品屬于車載多線成像激光雷達。
相較于多線激光雷達，單線激光雷達出現更早，技術也相對成熟，是服務機器人中不可或缺的重要傳感器，相較于圖像和超聲波測距，具有良好的指向性和高度聚焦性，是目前最可靠、穩定的定位技術。單線激光雷達在角頻率及靈敏度上反應更快捷，其掃描速度快、分辨率強、可靠性高。所以，在測試周圍障礙物的距離和精度上都更加精準。
RoboSense(速騰聚創)MEMS固態激光雷達實時高精度三維點云圖
目前，激光雷達產業的競爭還遠未達到終局，技術路線的演進會不斷改變產業的格局。當下第一批即將搭載在主流量產車型上市的激光雷達基本是905 nm/1550 nm激光器+MEMS/雙軸轉鏡+InGaAs APD+ASIC技術路線。未來， Flash、OPA等全固態技術路線也在逐漸成熟，其產品也在邁向量產，又將推動自動駕駛商業化運營大規模普及。
RoboSense供圖：激光雷達室內建圖，高精度三維模型
