从自动驾驶到具身智能，激光雷达缘何一边被嫌弃，一边被追捧？

发布时间：2026-07-11 00:19:30 来源：临沂鼎捷供应链有限公司 作者：热点

[首发于智驾最前沿微信公众号]自从自动驾驶被提出，从自激光雷达就一直处于技术讨论的动驾中央，虽然在自动驾驶技术发展过程中，具身激光也出现了关于纯视觉的智能追捧讨论，但激光雷达依然是雷达被很多厂商所采用。具身智能的缘何出现，则再一次让激光雷达成为主要感知硬件，边被边被为何激光雷达一边在被嫌弃，嫌弃但又一边被追捧？从自

激光雷达（LiDAR）其实是一种主动式传感器，通过发射激光束并接收其反射信号来感知周围环境距离。动驾可以把它想象成黑暗中用闪光灯照物体并“听”回声定位，具身激光LiDAR发射光脉冲，智能追捧然后记录激光从发出到被障碍物反射回来的雷达时间间隔（飞行时间）。因为光速已知，缘何时间越长，边被边被距离越远。就像蝙蝠发出超声波听回声定位一样，LiDAR发射的是光波。当前大多数车载LiDAR采用的“飞行时间法”（Time-of-Flight，ToF），也就是通过发射极短激光脉冲，测量脉冲返回所需时间即可算出距离。还有一种前沿技术是“调频连续波”（FMCW），它通过不断改变发射光的频率，不仅能算距离，还能直接测出物体相对速度（类似警用雷达测车速的原理）。两者各有优缺点，ToF响应速度快、精度高、应用成熟；FMCW抗干扰性好、可测速度，但技术更复杂、成本更高。

为了“看”到360°的视野，LiDAR要用不同方式扫描周围空间。目前的扫描方案主要分为机械旋转式、混合式和纯固态三大类。机械旋转式LiDAR（如早期Velodyne产品）由电机带动扫描单元旋转，实现全方位扫描，优点是角度覆盖全面，缺点则是体积大、重量重、寿命有限。混合式（半固态）LiDAR则只让部分光学部件运动，通过小范围移动的微镜（如MEMS振镜）或转镜，兼顾扫描速度与体积成本。纯固态LiDAR则完全没有活动部件，常见方案包括光学相控阵（OPA）和Flash（闪光）扫描，相控阵在单芯片上通过调节多束激光间的相位差来改变发射方向，无需机械运动；Flash则一次性发射一大片激光覆盖探测区域，再通过接收阵列一次性“拍照”整个场景。纯固态LiDAR内部没有任何运动部件，体积小、耐振性好，但目前技术要求高、尚在突破阶段。

激光雷达发展历程

激光雷达的应用始于激光发明后的20世纪60年代，并很快被应用于航空航天领域。70年代末的美国阿波罗15号月球任务就携带了激光高度计测距。然而直到80年代后期，LiDAR才开始在商业和科研领域普及，被应用到飞机和卫星对地形进行3D扫描测绘等场景中。进入21世纪，随着自动驾驶和机器人技术的兴起，LiDAR进入加速发展阶段。2005年，Velodyne公司推出了首款64线机械旋转式激光雷达，用于DARPA自动驾驶竞赛，其单台重量高达13公斤、售价约8万美元。虽然性能强劲，但如此高昂的成本和笨重的硬件也激发了业界对更小型固态LiDAR的需求。

2010年代可谓LiDAR技术的“战国时代”。2016年美国CES展会上，美国Quanergy公司发布了固态LiDAR原型S3（宣传成本仅200美元）；两年后中国的速腾聚创（RoboSense）推出了第一代半固态LiDAR M1，先后在Lucid Air和小鹏G9等车型上使用，并连续两年获得CES创新大奖。这一时期出现了大量初创公司，有的前景光明（如速腾聚创）、有的因技术或资金问题黯然退场（如押注光学相控阵但量产受限的Quanergy）。总体来看，这十年LiDAR技术路线百花齐放，MEMS振镜、微型转镜、光学相控阵、Flash直发等等各领风骚，但真正能量产落地的产品主要集中在成熟路线或过渡方案上。

进入2020年代，自动驾驶商业化拉动了LiDAR需求暴增。据统计，自2018年以来全球已有约120款量产车型搭载了LiDAR。中国车企率先将LiDAR从高端扩展到普通乘用车，推动2024年ADAS市场规模同比增长68%。最新预测显示，2025年全球车规级LiDAR装车量将突破300万辆。中国厂商更是迅速崛起、批量化量产，2024年12月禾赛科技单月交付量首次突破10万台；速腾聚创2023年第四季度出货超过15万台，全年近25万台。市场研究报告指出，截至2024年，禾赛、速腾聚创、华为和图达通等四家中国企业已经控制了约88%的全球汽车级LiDAR市场份额。

激光雷达主要类型

按测距原理划分：飞行时间法(ToF) vs调频连续波(FMCW)

飞行时间法（ToF）是传统方法，发射极短激光脉冲并测量来回时间，计算距离，精度高、实现简单。调频连续波（FMCW）则让激光频率线性变化，测量信号频率偏移，直接算出距离和速度，类似警用雷达。目前车载LiDAR多采用ToF，部分系统在试验FMCW以获取更强抗干扰性及直接测速度的能力。

按扫描方式划分：机械旋转式vs 半固态 vs 全固态

机械旋转式LiDAR（如Velodyne早期产品）通过电机带动装置旋转，可360°扫描周围，角度覆盖广；但体积和重量大、易磨损。半固态（混合式）LiDAR仅让部分部件（如微型转镜或振镜）移动，既能保持高速扫描又大幅减小体积和成本。全固态LiDAR没有任何运动部件，通常采用MEMS微镜、光学相控阵（OPA）或Flash一次性发射整个场景的方式。OPA在单芯片上通过调节多个激光发射元件的相位来变换光束方向；Flash LiDAR则像给整个区域打一次“闪光灯”，一次性捕捉环境信息。严格意义上只有OPA、Flash及其改进版（二维可寻址闪光）才属于全固态LiDAR。

按应用场景划分：短距/中距/长距LiDAR

短距LiDAR通常指探测距离几十米、视场角宽广，用于覆盖车辆近距离盲区；中距LiDAR探测百米级，用于城市环境感知；长距LiDAR探测数百米甚至更远，常见于高速场景。不同设计通过激光功率、接收器灵敏度和镜头大小等因素来权衡探测距离和视场。随着激光器和探测芯片进步，这些分类在同一产品线中可以兼顾实现，如一套LiDAR可通过多层垂直激光源同时实现中长距探测需求。

性能参数

探测距离

与激光功率和目标反射率相关，现代汽车级LiDAR在理想条件下的远距可超过300米。955nm波长LiDAR常见于ADAS，成本低但距离有限；1550nm波长则能在雨雾中穿透更好、最长测距可达300米以上，但成本更高。

视场角（FOV）

旋转LiDAR可实现360°水平视角，垂直视角通常在30°~60°，视具体设计而定。全固态LiDAR由于无机械旋转，水平视角可设计为不连续的狭窄角度，多数覆盖正前方较宽的范围，用于前向感知。

角度分辨率与线数

水平角度分辨率受扫描频率影响，可以达到0.01°级；垂直分辨率取决于激光线数，常见16、32、64、128、192甚至更多线。线数越多，竖直方向的点云密度越高，能够采集更细腻的三维细节。

点云率

指单位时间内采集的点数量，现代LiDAR点云输出可达千万级点/秒。这一指标综合了线数、旋转速率等，直接关系到扫描更新率和环境重建精度。最新一代LiDAR分辨率高就可以达2,400万点/秒，极大提升了车辆对移动物体和复杂环境的感知能力。

测距精度

典型汽车LiDAR的距离精度可达厘米级（误差几厘米），这远优于视觉摄像头，满足安全预警所需。精度主要受激光脉冲宽度和时钟分辨率影响。

其它参数

包括激光安全等级（多为Class1级别，完全对人体安全）、功耗、寿命等。机械式LiDAR寿命通常数千小时，而固态LiDAR可达上万甚至十万小时。

激光雷达在自动驾驶与具身智能领域的应用

激光雷达在自动驾驶和智能机器人领域具有不可替代的价值。它可生成高精度的3D点云，用来识别障碍物、行人、道路标志等，并为路径规划提供基础数据。在高级驾驶辅助（ADAS）系统中，LiDAR常用于自动紧急制动（AEB）、前向碰撞预警（FCW）、自适应巡航（ACC）等功能，实现精准的距离监测和缓速减速。自2018年以来全球已有约120款量产车型搭载了LiDAR。特别是近年来中国厂商扩大了LiDAR在乘用车市场的应用范围，带动2024年ADAS领域LiDAR出货量同比增长68%。

在完全自动驾驶（Robotaxi）中，LiDAR更是核心传感器之一。由于其不受光照条件限制（夜间性能不变）且能实时提供高分辨率的立体场景，许多自动驾驶公司（如Waymo、百度Apollo）都在自动驾驶测试车上配备了多个LiDAR。业内普遍认为，要实现在城市复杂路况下的高阶自动驾驶，车辆往往需要布置多部LiDAR来覆盖全方位环境。

自动驾驶测试车配备了旋转激光雷达（顶部白色圆柱形）和摄像头。LiDAR生成的高密度点云帮助车辆“看”清前方和周围障碍物，实现全局环境感知

具身智能技术的快速发展，则让激光雷达需求更为火热。许多服务机器人、物流搬运机器人、清洁机器人（如扫地机器人）都采用LiDAR进行环境扫描和定位（SLAM），确保安全高效导航。速腾聚创指出，其产品已服务2800多家机器人客户，用在无人机航测、自动仓储、安防巡检等场景。随着成本持续下降和批量产能提升，LiDAR正从豪华车选装品向大众市场迈进。未来，LiDAR将与摄像头和毫米波雷达一起构建多传感器融合系统，通过数据深度学习提升感知能力，并扩展到更多应用场景如智慧城市、无人机测绘、自动化农业等。

中国主要激光雷达厂商发展概况

禾赛科技（Hesai）

成立于2014年，总部上海，是国内最早一批进入车载LiDAR领域的企业。2023年2月，禾赛在美国纳斯达克上市，成为“中国激光雷达第一股” 。公司产品线覆盖短中长距离LiDAR，广泛应用于ADAS和自动驾驶汽车。根据招股书数据显示，禾赛2019-2021年LiDAR出货分别为0.29万、0.42万和1.4万台；2022年其推出半固态AT128和补盲F系列后，全年销量猛增到8.04万台。2024年12月，禾赛单月交付量再次破10万台，成为全球首个月交付超过10万台的车载LiDAR公司。禾赛与20多家国内外整车厂深度合作（包括比亚迪、理想等），产品已定点数十款智能车型。值得一提的是，禾赛积极拓展海外市场，与奔驰、宝马等国际车厂也有合作。

速腾聚创（RoboSense）

2014年成立于深圳，以激光雷达和机器人感知技术为核心。公司官网称，速腾聚创已成为全球LiDAR市场占有率第一的企业，累计为2800多家机器人及相关产业客户和310多家整车厂提供传感器和解决方案。2024年1月5日，速腾聚创在香港交易所主板成功上市，股票代码2498.HK。速腾聚创产品覆盖短距到长距，如机械旋转型M系列（M1/M2/MX等）和全固态E系列（E1/E2等）。公司2023年下半年业务爆发：2023年10月单月销量首次突破3万台，第四季度累销超过15万台，全年销量近25万台。速腾聚创还自研了车规级LiDAR专用SoC芯片和大面阵探测芯片，用于其全固态产品线，代表国产进步。

总的来看，中国厂商在激光雷达领域迅速崛起，已占据全球龙头地位。据市场分析，截至2024年，速腾聚创、华为、禾赛科技、图达通等四家中国厂商合计控制了约88%的全球车载LiDAR市场。随着量产规模扩大、成本下降，中国LiDAR企业的优势将愈发明显。未来几年，预计智能汽车将标配LiDAR，行业进入“批量生产时代”，相关技术也将不断优化升级，为自动驾驶和智能机器人开辟更广阔的应用前景。

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