從自動駕駛到ADAS，市場在變，激光雷達也在變。高階ADAS拿掉激光雷達的可能性越來越小激光雷達在今年扎堆上車，反映了一個現象——ADAS需要的感知能力變強了。目前來看，幾乎所有想要實現城市NOA（導航輔助駕駛）功能的車型，都一定會搭載激光雷達。輔助駕駛的可用區域一旦覆蓋至城市，需要面對更加復雜的交通環境，也需要對更多交通參與者的安全負責。從安全角度來說，激光雷達的高精度三維感知，也并不多余。而特斯拉是個例，其提出的“視覺感知路線”，不僅否定了激光雷達的在ADAS中激光雷達存在的意義，甚至全盤否定了所有雷達。機械掃描能夠進行大視場掃描，也可以達到很高的掃描速率。貴陽大氣激光雷達電機

激光雷達產業鏈上游主要為激光器、探測器、掃描器和光學芯片等組件，中游市 場按照所生產激光雷達在掃描系統所使用不同技術路線可分為機械式激光雷達、 MEMS 激光雷達、Flash 激光雷達和 OPA 激光雷達等，下游應用市場主要分為 智能駕駛、服務型機器人和測繪等領域。根據測算，預計我國乘用車領域激光雷達市場空間在2025年將達到261億元，到2030年將達到980億元;乘用車領域激光雷達市場規模未來3年復合增速能達到200%+，2025年至2030年復合增速達到30%以上。成都車用激光雷達數據處理又要對接收機送出的信號進行處理，獲取目標的距離信息。

智能汽車激光雷達需求有望隨駕駛自動化水平提升不斷增加。當前駕駛自動化水平正處于不斷提升的過程中，據ICVTank，全球高級別自動駕駛滲透率呈上升趨勢，即搭載激光雷達的智能汽車銷量有望提升。據麥姆斯咨詢，L3、L4和L5級別自動駕駛則分別需要搭載1顆、2-3顆與4-6顆激光雷達，隨駕駛自動化水平提升單車激光雷達搭載數量不斷增加。自 2020 年年底開始，各大車企陸續宣布激光雷達裝車，2021 年起激光雷達開 始規模化進入汽車前裝市場，2022 年車載激光雷達有望迎來放量元年。

隨著科技的快速發展，汽車駕駛也越來越往智能化和自動化的方向發展，現在很多車企都在研發自動駕駛汽車。自動駕駛可以解放駕駛者的雙手雙腳，也能減少因疲勞駕駛、酒后駕駛引發的的車禍。對于自動駕駛汽車的安全性，外界一直存在著一些擔憂。據了解，研究人員發現激光可以讓自動駕駛汽車失明，看不到移動的行人和其它障礙物，并認為道路是安全的，可以繼續行駛。激光雷達的工作原理就是發射激光并捕獲反射來計算距離，就如同蝙蝠的回聲定位一樣，但如果有人用激光模擬這種反射，讓激光雷達誤以為是反射回來的激光，這就會擾亂傳感器，忽略來自真正障礙物的激光反射。對于成像激光雷達來說還要完成系統三維圖像數據的錄取、產生、處理、重構等任務。

目前,在量產車規級激光雷達領域,大多數使用的都是半固態激光雷達,半固體的激光雷達具有較好的測距能力,但由于垂直視場角不大,在用于車輛兩側進行補盲時,它們對近距離低矮物體的檢測是存在缺失的,這種情況下,補盲激光雷達通常要布置多顆,因此,使用半固態激光雷達在成本上并不劃算。100°x75°超廣角,30米@10%的測距、192,000點/秒的點頻(單回波模式下)、160(H)x120(V)的全局分辨率,作為純固態激光雷達,半固態激光雷達具有一系列硬核參數,造就了零盲區的優勢,能夠即時感知矮小物體、高處路牌、路面車道線、立體停車庫等,為智能汽車掃除四周近距離感知盲區。基于高度集成化的結構,FT120在擁有強悍性能的同時,體積極為小巧,還能夠無縫嵌入車身兩側或四周。目前激光雷達的終端信息處理系統設計采用主要采用大規模集成電路和計算機完成。云南250m激光雷達成像

其中測距單元可利用FPGA技術實現，在高精度激光雷達中還需采用精密測時技術。貴陽大氣激光雷達電機

高度信息的增加可以讓毫米波雷達不再“一視同仁”：4D毫米波雷達可通過不同高度數據識別前方物體是屬于無需避讓的路牌或者信號燈，還是一個需要緊急避讓的車輛或行人，大幅提升了毫米波在靜態物體識別上的置信度。同時，傳統毫米波雷達有分辨率低，噪點多等缺點，而4D毫米波雷達通過增加實際或虛擬的天線數，有效提升角分辨率，并生成更多的點云，在原始數據上能夠成像出目標物體的基本輪廓、邊緣、外形。通過深度學習后，毫米波雷達也能夠實現區分行人、自行車、汽車、卡車等不同目標。貴陽大氣激光雷達電機

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