汽車行業的智能化浪潮正在加速，各種感知設備在實現自動駕駛功能中的作用日益顯著。其中激光雷達通過高精度點云數據感知周邊環境，極大地提高了自動駕駛系統的可靠性和安全性。作為高級別自動駕駛的重要感知設備，其高精度、遠探測能力和實時3D建模特性，使其成為汽車智能化發展的黃金賽道。隨著技術路徑的快速迭代，激光雷達正從機械式向固態化、芯片化發展，為汽車行業的智能升級提供重要技術支撐。尤其是在高級別自動駕駛（L3及以上）中，激光雷達憑借優異的長尾場景感知能力，已成為多傳感器融合系統中不可或缺的組成部分。

激光雷達的技術組成與原理

激光雷達作為一種基于激光探測原理的傳感器，其核心由發射模塊、接收模塊、掃描模塊和信息處理模塊四部分組成。各模塊協同工作，實現對周邊環境的三維建模和高精度探測。

激光雷達的四個模塊

1.1激光發射模塊

激光發射模塊是激光雷達系統的核心組件，其主要任務是產生激光并將其以一定方式發射出去。激光器種類繁多，目前車載激光雷達主要使用半導體激光器，包括邊發射激光器（EEL）和垂直腔面發射激光器（VCSEL）。EEL激光器因其具有較高的發光功率密度而被廣泛采用，但其生產過程依賴手工裝配，導致成本較高且一致性難以保證。而VCSEL則通過半導體加工技術實現高精度生產，具有較低的成本和更高的可靠性。VCSEL激光器的多層結結構也可顯著提高發光功率密度，滿足車載應用中對長距離和高精度探測的需求，VCSEL激光器逐步成為主流趨勢。

EEL與VCSEL圖示

激光波長是影響激光雷達性能的重要因素。目前主流的波長有905nm和1550nm兩種。905nm激光波長適用于成本敏感的場景，且雨雪天氣適應性較好；而1550nm波長因其在人眼安全性、光束準直性及抗干擾能力方面的優勢，具有更高的探測性能。在未來的高端激光雷達中，隨著1550nm相關技術的成本下降，其應用比例預計將顯著增加。

1.2激光接收模塊

接收模塊通過光電探測器捕獲反射激光信號并將其轉化為電信號，是激光雷達感知功能的關鍵部分。當前市場上主要使用APD（雪崩光電二極管）作為探測器，其在靈敏度和增益能力方面能夠滿足目前L2/L3級別的自動駕駛需求。然而，APD在接收多點信號時靈敏度較低，難以支持更高復雜度的場景。SPAD（單光子雪崩二極管）和SiPM（硅光電倍增管）正在成為下一代探測器的研發重點。SPAD能夠實現高靈敏度的大規模陣列接收，具備更高的抗干擾能力和探測效率，是車載激光雷達發展的重要方向之一。SiPM則以其更低的噪聲和優異的信號增益性能，在低成本應用場景中展現出極大的潛力。

激光探測器對比

接收模塊還包括接收光學系統，其主要由透鏡、分束器和窄帶濾光片等元件構成。這些元件的作用是最大化地收集反射光能量，并將其聚焦到探測器的光敏面上，從而提高系統整體的信噪比和感知精度。

1.3掃描模塊

掃描模塊決定了激光雷達的探測范圍和分辨率，是系統中最重要的組成部分之一。根據掃描方式是否包含機械部件，激光雷達可分為機械式、混合固態和純固態三種類型。

激光發射系統簡單構成

機械式激光雷達通過電機驅動掃描部件旋轉，可實現全景式360°探測，但其體積大、成本高且易受振動影響，難以適應車載應用需求?；旌瞎虘B激光雷達利用MEMS振鏡或轉鏡替代部分機械部件，大幅降低了系統的尺寸和重量，同時保持較高的掃描性能，是當前量產車載激光雷達的主流選擇。而純固態激光雷達，如OPA和FLASH技術，則完全去除了機械部件，通過光學相控陣實現光束控制，具有更高的集成度和可靠性，被視為未來的技術方向。

1.4信息處理模塊

信息處理模塊的主要任務是對接收到的光信號進行分析和處理，生成高精度的三維點云數據。該模塊通常由放大器、模數轉換器和處理器芯片構成。高效算法是信息處理模塊的核心，目前廣泛應用的包括點云分割算法、目標識別與跟蹤算法以及即時定位與地圖構建（SLAM）算法。這些算法通過對大規模點云數據的快速處理，實現對周邊環境的精準建模，為自動駕駛系統提供可靠的環境感知支持。

技術路徑與發展現狀

2.1 TOF與FMCW技術

飛行時間法（TOF）是當前激光雷達的主流測距方式，其通過測量激光從發射到接收的時間差計算目標距離，具有高精度和遠探測能力。然而，TOF在信噪比和抗干擾能力方面的局限性限制了其在復雜場景中的表現。相比之下，FMCW（調頻連續波）技術通過測量激光頻率的變化來計算目標距離和速度，具有更高的信噪比和更強的抗干擾能力。FMCW激光雷達能夠直接獲取每個點的速度信息，為實現動態場景中的高精度感知提供了重要支持。隨著FMCW技術的進一步成熟，其在高端車載激光雷達中的應用將顯著增加。

2.2固態激光雷達的發展趨勢

固態化被認為是激光雷達發展的重要方向，其目標是通過消除機械部件實現更高的可靠性和更低的成本。在當前激光雷達技術路徑中，機械式和混合固態激光雷達仍占據主流地位，但純固態技術正以其獨特的優勢逐步成為行業的重點研發方向。MEMS（微機電系統）激光雷達是混合固態技術的代表，其采用振鏡替代傳統的機械旋轉部件，通過微型反射鏡的高頻振動實現激光的掃描。這種技術大幅降低了系統的體積和重量，同時提高了系統的穩定性和耐用性。盡管MEMS激光雷達在抗振動能力和掃描角度上存在一定限制，但其成熟的工藝和較低的成本使其成為目前量產車型的主要選擇。

MEMS激光雷達原理圖示

FLASH和OPA（光學相控陣）激光雷達則是純固態技術的代表。FLASH激光雷達通過面光源實現全場景掃描，無需機械運動部件，具備更高的可靠性。由于面光源的能量分散問題，其探測距離相對較短，目前主要適用于中短距離場景。OPA激光雷達則通過光學相控陣技術調節光束方向，實現動態掃描。OPA技術不僅具有高集成度，還能顯著降低系統功耗，被認為是未來激光雷達的終極形態。

2.3芯片化與集成化

芯片化被視為激光雷達降低成本、提升性能的關鍵途徑。傳統激光雷達通常由多個獨立的硬件模塊組成，復雜的裝配工藝導致生產成本居高不下。通過將激光發射模塊、接收模塊和處理模塊集成至單一芯片，整機廠商能夠顯著減少組件數量，降低裝配難度，同時提高系統的一致性和可靠性。禾賽科技等國內企業已在芯片化領域取得重要進展。其多通道發射芯片和模擬前端芯片的研發，使得激光雷達的硬件成本分別降低了70%和80%。芯片化技術還支持大規模自動化生產，為激光雷達的商業化推廣提供了有力支持。未來，隨著ASIC（專用集成電路）和SoC（片上系統）方案的普及，激光雷達的性能和成本結構將進一步優化。

激光雷達的市場潛力與產業鏈布局

3.1市場潛力分析

隨著高級別自動駕駛技術的快速發展，激光雷達的市場需求持續增長。據預測，到2030年，中國乘用車領域激光雷達市場規模將達到980億元，年復合增長率超過30%。激光雷達的廣泛應用不僅限于自動駕駛車輛，還涉及服務機器人、智能交通、安防監控等多個領域，展現出強大的市場擴展能力。在L2級輔助駕駛中，激光雷達主要用于補充攝像頭和毫米波雷達的感知能力，為系統提供更精準的距離和三維信息。隨著L3及以上高級別自動駕駛的逐步普及，對激光雷達的需求量將大幅增加。特別是在處理復雜場景和長尾場景時，激光雷達的高精度感知能力不可替代，這將進一步推動市場的快速擴容。

3.2產業鏈布局

激光雷達的產業鏈主要分為上游元器件、中游整機廠和下游應用領域。上游元器件包括激光器、探測器、掃描鏡、光學系統等，其技術水平直接決定了激光雷達的性能和成本。中游整機廠負責激光雷達的設計、集成和生產，是產業鏈中價值最高的環節。下游則涵蓋智能駕駛、機器人、安防等應用領域，為激光雷達提供了廣闊的市場空間。

激光雷達產業鏈一張圖

國內激光雷達廠商在產業鏈中已占據重要地位。禾賽科技、速騰聚創等企業通過自主研發和成本控制，不斷提升產品的市場競爭力。在上游元器件領域，國內企業也逐步實現了技術突破，如炬光科技在半導體激光器領域的技術積累，以及靈明光子在SPAD探測器領域的創新，為整個產業鏈提供了強有力的技術支撐。

激光雷達的應用前景與挑戰

4.1應用前景

激光雷達的高精度感知能力，使其在智能駕駛中具有廣泛的應用價值。作為L3及以上自動駕駛的核心傳感器，激光雷達在長尾場景的處理能力上具備顯著優勢。在城市復雜道路、高速公路合流段以及惡劣天氣條件下，激光雷達能夠提供高精度的三維環境數據，為車輛的決策和規劃提供可靠支持。激光雷達還可用于非汽車領域的智能化場景。在工業自動化中，激光雷達用于設備定位和導航；在智慧城市中，激光雷達支持交通流量監測和動態路徑規劃。這些新興應用場景的不斷涌現，將為激光雷達市場的進一步擴展注入強大動力。

4.2技術與商業化挑戰

盡管激光雷達展現出巨大的市場潛力，其高成本和技術復雜性仍然是商業化應用的主要障礙。激光雷達的硬件成本主要集中在激光器、探測器和掃描模塊上，尤其是1550nm波長激光器和SPAD探測器，其生產工藝復雜且成本居高不下。此外，激光雷達對惡劣天氣的適應性較差，在雨雪條件下探測性能有所下降，這也限制了其在全場景中的應用能力。為應對這些挑戰，行業正在積極推進技術創新和成本優化。通過研發高集成度的ASIC和SoC芯片，激光雷達的硬件成本正在快速下降。同時，多傳感器融合技術的應用也在逐步彌補激光雷達在特定場景中的感知局限性，為其商業化落地創造了更有利的條件。

結論與展望

激光雷達作為汽車智能化發展的重要技術支撐，其技術迭代與商業化進程正在加速推進。通過固態化和芯片化路徑，激光雷達的成本和性能得以顯著優化，為L3及以上級別自動駕駛的廣泛應用奠定了堅實基礎。同時，隨著FMCW、OPA等新技術的突破，激光雷達的技術瓶頸正逐步被克服，其應用場景也在不斷拓展。然而，激光雷達的全面普及仍需克服技術、成本和產業鏈協同等多重挑戰。在未來的發展中，通過加速技術創新、強化上下游合作，激光雷達將為汽車行業的智能化升級和社會的智慧化建設注入強勁動力。

審核編輯 黃宇