2018年智能驾驶激光雷达行业分析报告
2018中国激光产业发展报告(公开版PPT)
1.3 2017年中国激光产业区域环境
华东
山东
江苏 上海 浙江
产业规模：80-100亿元↑↑↑
激光器 激光测量
激光加工 激光医疗
激光器
半导体 激光器
光纤 激光器
激光加工
激光 标记
激光 切焊
激光显示
激光 投影
激光 电视
激光热处理
激光 淬火
激光 熔覆
代表企业 科研机构
德龙激光、嘉泰激光、天弘激光、领创激光、波 长光电、中科煜宸等 中科院上海光机所、江苏大学、中科院上海技术 物理研究所、中科院上海应用物理研究所、上海 交大、复旦大学等
出口金额（百万美元）
497.5 516.6 471.1
2014 2015 2016 进口金额（百万美元）
608.6 2017
◆ 进出口总数量和总 金额上升
◆ 进口激光元器件的 总金额创新高
核心激光元器件依赖进口 的现象未得到本质改观
◆ 我国已发展成为全球最 大的集成电路设备市场， 伴随着大量的集成电路 制造设备的引进
源电子元件及无源集成技术
范国滨 60 强激光技术
中国工程物理研究院
顾敏（澳 58 微纳米光子学、光电子学成像、物理光学、离化层 皇家墨尔本理工大学
大利亚籍）
物理、激光等离子体物理、激光物理
97.1
105.2
124.3 18.0%
130.6
20.0% 15.0%
8.0%
10.0%
40 5.0% 5.0%
20
0 2012
2013
2014
2015
2016
2012-2018年全球激光器销售收入（亿美元）
2017 增长率
智能驾驶行业研究报告
智能驾驶行业研究报告引言在人工智能技术的高速发展下，智能驾驶行业正在迎来前所未有的机遇。
智能驾驶技术的成熟将彻底改变人们对汽车的认知，使得汽车不再仅仅是交通工具，而是一种具备自主决策和操作能力的智能设备。
本文将对智能驾驶行业进行深入的研究，包括市场规模、技术应用、发展趋势等方面的分析。
1. 市场规模智能驾驶行业的市场规模正在不断扩大。
根据市场研究机构的数据，2019年全球智能驾驶行业市场规模达到了300亿美元，预计到2025年将达到1300亿美元。
这一巨大的市场潜力吸引了越来越多的企业和投资者进入该领域。
2. 技术应用智能驾驶技术在汽车行业的应用广泛，涉及到感知、决策和控制等多个方面。
2.1 感知技术感知技术是智能驾驶的基础，包括图像识别、雷达、激光雷达等多种传感器。
通过这些传感器，智能驾驶系统可以对周围环境进行实时感知，并将感知到的信息传输给决策模块进行进一步处理。
2.2 决策技术决策技术是智能驾驶系统的核心，它基于感知模块提供的信息，结合预设的规则和数据模型，对不同的驾驶场景做出相应的决策。
例如，在遇到红灯时，智能驾驶系统会自动停车等待绿灯。
2.3 控制技术控制技术用于实现智能驾驶系统的动作控制，主要包括车辆的转向、加速和制动等操作。
智能驾驶系统通过控制技术可以实现车辆的自主驾驶，例如自动跟车、自动换道等功能。
3. 发展趋势智能驾驶行业的发展呈现出以下几个趋势：3.1 产业整合与合作智能驾驶行业的发展需要各个环节的协同合作。
汽车制造商、技术供应商、互联网公司等不同的参与者之间的合作将成为未来发展的关键。
例如，一些汽车制造商与互联网公司合作开展了自动驾驶车辆的研发，以共同推动智能驾驶技术的发展。
3.2 数据驱动的智能决策随着机器学习和深度学习等技术的不断发展，智能驾驶系统将更加注重对海量数据的利用。
通过分析海量数据，智能驾驶系统可以更准确地进行决策，提高驾驶安全性和智能化水平。
3.3 业务模式创新智能驾驶不仅仅是一项技术革新，同时也将对整个交通出行产生深刻的影响。
2018年自动驾驶传感器行业分析报告
2018年自动驾驶传感器行业分析报告2018年9月目录一、自动驾驶多传感器融合的发展趋势 (6)1、激光雷达：3D环境建模使其成为核心传感器，但恶劣天气下性能下降、且无法识别图像及颜色是其短板 (7)2、毫米波雷达：全天候工作使其不可或缺，但分辨率低，同样难以成像 (8)3、摄像头：自动驾驶的眼睛识别标识、物体，但无法点阵建模、远距测距 9二、激光雷达：核心传感器，固态趋势、降成本、小型化、集成化 (10)1、将是自动驾驶传感器的核心部分 (11)2、激光雷达工作原理 (12)3、固态激光雷达技术路线 (13)（1）MEMS激光雷达 (14)（2）光学相控阵OPA-Optical Phased Array激光雷达 (15)（3）3D Flash激光雷达 (16)4、短期MEMS方案较快落地，中长期OPA和3D Flash方案有望突破 (17)5、发展趋势：小型化、软件化、ASIC集成化 (18)6、供应商和Tier1抱团，国内企业技术量产同时发力 (19)（1）Velodyne (20)（2）Quanergy (21)（3）IBEO (23)（4）巨星科技 (24)（5）速腾聚创 (25)（6）禾赛科技 (26)（7）镭神智能 (26)二、毫米波雷达：全天候服务、不可或缺 (27)1、自动驾驶传感器不可或缺的一部分 (28)2、毫米波雷达工作原理 (28)3、毫米波雷达应用 (31)4、市场格局及本土化优势 (31)（1）华域汽车 (33)（2）德赛西威 (34)（3）行易道 (34)（4）承泰科技 (34)（5）苏州豪米波 (35)（6）纳雷科技 (36)三、车载摄像头：ADAS主流传感器、自动驾驶的眼睛 (36)1、车载摄像头概述 (37)2、摄像头产业链 (38)（1）舜宇光学科技 (39)（2）欧菲科技 (40)四、主要车企和造车新势力多传感器解决方案 (40)1、主要车企多传感器方案：积极布局、以最合理的方案量产装车为目标 .. 40（1）L2级方案：特斯拉Autopilot (41)（2）L3级方案：奥迪A8AI (42)（3）L4级方案：通用Cruise AV (43)（4）其他代表车型智能驾驶方案 (44)2、造车新势力方案：ADAS标配、扩展向自动驾驶进发 (44)（1）蔚来汽车ES8 (45)（2）拜腾汽车K-Byte (46)（3）小鹏汽车G3 (47)（4）奇点汽车IS6 (47)（5）零跑汽车S01 (48)（6）小康汽车SF5 (49)3、造车新势力Vs. 知名车企 (50)4、长期形成“闭环运营”和“软件系统”两类自动驾驶供应商 (51)（1）未来的闭环自动驾驶车运营商：谷歌Waymo (52)（2）自动驾驶的安卓系统：百度Apollo (53)五、主要风险 (55)本文主要分析以激光雷达、毫米波雷达和摄像头为代表的传感器在当前ADAS的应用情况，未来L4/L5自动驾驶系统中的展望以及多传感器融合解决方案的趋势。
ADAS系统市场分析报告
ADAS系统市场分析报告1.引言1.1 概述概述：ADAS系统（Advanced Driver Assistance Systems）是指在汽车驾驶过程中，通过各种传感器和智能算法技术，为驾驶员提供实时信息和辅助功能，以提高驾驶安全性和舒适性。
随着汽车工业的发展和科技进步，ADAS系统已成为汽车行业的重要发展方向之一。
自动驾驶、智能停车、车辆碰撞预警、盲区检测、车道偏离提示等功能已经成为ADAS系统的常见应用，为驾驶员提供了更加全面、准确的信息，并辅助驾驶员做出更加安全、合理的驾驶决策。
本报告将对ADAS系统市场进行详细分析，包括市场规模、市场趋势、现状和未来发展等方面进行全面解析，为相关行业和企业提供参考和决策依据。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括整篇文章的章节安排和主要内容概述。
具体可以包括“本文将从ADAS系统的概述、市场规模分析、市场趋势分析三个方面对ADAS系统市场进行深入剖析，以全面了解该市场的现状和发展趋势。
在结论部分，将总结ADAS系统市场的现状，并展望其未来发展前景，给出结论性观点。
”1.3 目的本报告旨在全面分析ADAS系统市场的现状、发展趋势以及未来预期，为相关企业、投资者以及行业机构提供决策参考。
通过对ADAS系统概述、市场规模分析、市场趋势分析等内容的系统性分析和总结，旨在帮助读者深入了解ADAS系统市场，把握市场动向，制定相应的发展策略和规划。
同时，通过对市场现状的总结和未来发展的展望，也可以为行业相关企业提供市场竞争优势和商业机会的价值指引。
1.4 总结在本文中，我们对ADAS系统市场进行了深入的分析和研究。
首先，我们对ADAS系统进行了概述，介绍了其在汽车行业中的重要性和作用。
其次，我们分析了ADAS系统市场的规模，包括市场的规模和增长趋势。
最后，我们对ADAS系统市场的未来发展进行了展望，并总结了当前市场的现状。
通过本文的分析，我们可以清晰地看到ADAS系统在汽车行业中的重要性和发展前景。
无人驾驶技术发展研究报告
无人驾驶技术发展研究报告近年来，无人驾驶技术在汽车行业中迅速发展。
随着人工智能和传感器技术的不断进步，无人驾驶车辆已经成为现实。
本文将对无人驾驶技术的发展进行研究，分析其应用前景和挑战。
一、无人驾驶技术的定义和分类无人驾驶技术，简而言之，就是指车辆在没有人类驾驶员的情况下自动驾驶。
根据驾驶员的参与程度，无人驾驶技术可分为五个级别，即Level 0到Level 5。
Level 0表示完全由人类驾驶，而Level 5则表示完全无需人类干预的自动驾驶。
二、无人驾驶技术的关键技术1. 传感器技术：无人驾驶车辆依靠传感器收集周围环境信息，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。
这些传感器将输入到车辆的自主系统中，用于判断行驶路径和识别障碍物。
2. 人工智能：人工智能技术在无人驾驶技术中起着重要作用。
深度学习和神经网络等人工智能算法能够处理传感器输出的数据，并作出智能的决策。
3. 软件系统：无人驾驶车辆还需要强大的软件系统来管理各种任务和功能。
这些软件系统包括路径规划、交通信号处理、车辆控制等。
三、无人驾驶技术的应用无人驾驶技术有广泛的应用前景。
以下是一些主要领域的应用：1. 物流和货运：无人驾驶车辆可以用于物流和货运，提高运输效率，减少人力成本。
2. 出行服务：无人驾驶车辆可以为人们提供便利的出行服务，减少交通拥堵和事故发生。
3. 农业：无人驾驶技术可以应用于农业，实现自动化的农业生产和作业。
4. 公共交通：无人驾驶车辆可以改善公共交通系统，提高运输效率和减少碳排放。
四、无人驾驶技术的挑战虽然无人驾驶技术有许多应用前景，但仍面临一些挑战。
1. 安全性：无人驾驶技术需要确保车辆的安全性，防止意外事件的发生。
这需要完善的安全系统和对各种复杂道路情况的应对能力。
2. 法律法规：无人驾驶技术的应用还需要符合相应的法律法规。
尚未解决的问题包括道路交通规则的适应和责任的界定。
3. 数据隐私：无人驾驶技术需要收集和处理大量的数据。
清华-2018人工智能之自动驾驶研究报告-2018.07-43页
concept
概述篇
1 概念篇
自动驾驶汽车（AutomatedVehicle；IntelligentVehicle；AutonomousVehicle；Self-driving Car；DriverlessCar）又称智能汽车、自主汽车、自动驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通 过计算机实现自动驾驶的智能汽车。
图 2 无人驾驶技术
3
（5）自动驾驶技术的价值 无人驾驶汽车之所以受到各国政府前所未有的重视，国内外各院校、研究机构都投入了
大量人力、物力，各大车企、科技公司、汽车零部件供应商以及无人驾驶汽车创业公司也纷 纷在这个领域进行布局，它主要具有以下价值，如下图所示。
图 3 无人驾驶技术的价值
改善交通安全。驾驶员的过失责任是交通事故的主要因素。无人驾驶汽车不受人的 心理和情绪干扰，保证遵守交通法规，按照规划路线行驶，可以有效地减少人为疏 失所造成的交通事故。 实现节能减排。由于通过合理调度实现共享出行，减少了私家车购买数量，车辆绝 对量的减少，将使温室气体排量大幅降低。 消除交通拥堵，提升社会效率。自动驾驶汽车可以通过提高车速、缩小车距以及选 择更有效路线来减少通勤所耗时间。 个人移动能力更加便利，不再需要找停车场。 拉动汽车、电子、通信、服务、社会管理等协同发展，对促进我国产业转型升级具 有重大战略意义。
1.2 无人驾驶汽车发展图谱
图 4 国外无人驾驶汽车发展历程 4
本节内容将梳理国外无人驾驶汽车发展图谱，上图所示为重要时间节点事件。 （1）科研院校对无人驾驶技术的研究
20 世纪 70 年代，科技发达国家开始率先进行无人驾驶汽车的研究。1984 年，美国国防 高级研究计划署（DARPA）与陆军合作，发起自主地面车辆（ALV）计划，这是一辆八轮车， 在校园中能够自动驾驶，但车速并不快。
激光雷达行业研究包报告
激光雷达行业研究包报告1.激光雷达：智能化利器，迎来高速发展黄金期1.1L3进阶下，汽车智能化之利器当前汽车产业呈现出“新四化”趋势，即所谓的电动化、网联化、智能化和共享化。
在这四个趋势中，电动化为基础，网联化可实现大数据的收集，助力实现智能化出行，最终达到自动驾驶的终极目标。
所谓自动驾驶的终极形态是摆脱人的控制，通过电脑系统实现汽车的自动安全稳定运行。
从自动驾驶的硬件结构来看，可分为感知层、决策层和控制层三个层次，其中感知层是前提和基础。
L3级别是进入完全自动驾驶的开始阶段，对于车身周围环境信息感知要求将明显提高，激光雷达重要性开始凸显，是实现智能化升级的利器。
由于绝对的无人驾驶/自动驾驶在实现路径上无法在短期达到最终形态，根据美国SAE协会标准，自动驾驶根据其自动化程度的不同分为了L0-L56个等级。
L0级：即传统汽车，由驾驶员完全掌控车辆。
L1级：驾驶操控为主，系统适时辅助。
特定的时候系统会介入，如ESP电子车身稳定系统或ABS防锁死煞车系统，主要用于提高行车安全性。
L2级辅助驾驶：部分自动化，驾驶者仍需专心于路况，目前主流车厂都可以实现。
L1级别自动驾驶仪主要辅助油门和刹车，L2级别加入方向盘，可以实现高速路的快速行车和驾驶员在车内的自动泊车等新功能。
当前主流车厂均可实现L2级别自动驾驶。
L3级半自动驾驶：有条件自动控制，该系统可自动控制车辆在大多数路况下，驾驶注意力不需专注于路况，但当系统发出请求时，驾驶员必须重新取得驾驶控制权，因此驾驶员仍无法进行睡觉或者深度休息。
L4级高度自动驾驶：在某些环境和特定条件下，能够完成驾驶任务并监控驾驶环境。
L5级完全自动驾驶：全自动化，人类完全成为乘客。
根据上述分类，自动驾驶系统（ADS）通常是指L3-L5级别，当前主流车厂已经突破L2级别，陆续向L3级别进行突破，进入真正自动驾驶的初步阶段。
当前自动驾驶处在L2级向L3级别过渡阶段，激光雷达配置方案是大部分主流厂商的选择。
2019-2024年中国激光雷达行业现状深度及产业综合评估报告
2019-2024年中国激光雷达行业现状深度及产业综合评估报告目前，激光雷达已经成为了自动驾驶、智能物流、智能城市等领域中不可或缺的技术之一。
在中国，随着政府对于智能制造和交通系统等领域的投入不断增加，激光雷达行业也呈现了高速发展的态势。
根据市场研究报告，预计2019-2024年中国激光雷达市场将保持20%左右的年复合增长率，到2024年达到约250亿元。
从技术角度来看，目前国内激光雷达主要分为固态和机械两种类型。
其中，机械式激光雷达主要用于高精度测绘和3D建模，固态激光雷达则广泛应用于智能驾驶、智能安防等领域。
近年来，为满足不断增长的市场需求，国内厂商们开始研发新型激光雷达技术，如光电混合型激光雷达、毫米波雷达等。
这些技术的应用将进一步推动激光雷达在各领域的应用发展。
从市场角度来看，激光雷达行业的发展前景广阔。
目前，激光雷达在智能制造、智能城市、智能安防、智能交通、无人机等多个领域已经开始得到广泛应用。
根据市场预测，未来几年内，随着自动驾驶等新兴产业的不断升级和市场需求的持续增长，激光雷达行业将会呈现出更加广阔的市场空间。
同时，随着国内厂商们的不断发展壮大，未来中国激光雷达产业也有望由跟跑到并跑，甚至领跑全球。
然而，目前国内激光雷达行业仍然存在不少挑战。
首先，技术创新需要持续加强。
尽管国内激光雷达厂商们已经开展了大量研发工作，但在某些关键技术方面，仍然需要从国外引进、消化和吸收，才能够进一步提升产品和技术水平。
其次，行业标准体系需要进一步完善。
目前国内激光雷达行业缺乏行业标准，这也是行业发展中的一个瓶颈因素。
未来需要政府和企业共同努力，加强标准制定和实施。
综合来看，2019-2024年中国激光雷达行业将处于一个高速发展的阶段，各领域的广泛应用将进一步推动行业的发展。
同时，行业面临的挑战也需要得到积极应对，以进一步提升行业水平，实现更加可持续的发展。
据市场研究报告预测，2019-2024年中国激光雷达市场将保持20%左右的年复合增长率，到2024年达到约250亿元。
全球及中国激光雷达行业市场现状分析
全球及中国激光雷达行业市场现状分析一、激光雷达分类激光雷达是激光探测和激光测距系统的简称，是一种以脉冲激光或连续激光为光源的主动光学测量技术。
激光雷达可以精确测量从激光发射点到测量目标表面激光反射点之间的距离，再结合激光光束发射方向就可以确定反射点的空间三维坐标，其在高精度测量、快速测量以及三维成像方面有着独特的技术优势，在军事侦察、航空航天、无人驾驶、三维成像等领域有着广阔的应用范围和发展前景，近年来受到学术界、工业界以及产业界的高度关注。
根据测量的原理，可以将激光雷达分为基于脉冲飞行时间的测量和基于连续波调制的测量，其中基于脉冲飞行时间的测量又可分为直接飞行时间测量（DToF）和间接飞行时间测量（IToF）；根据扫描的方式不同，可以将激光雷达分为机械扫描式激光雷达、半固态激光雷达以及固态激光雷达；根据所采用的光源，可分为近红外（NIR）、短波红外（SWIR）、长波红外（LWIR）和混合式激光雷达；根据所采用的探测器类型，可分为单像素激光雷达、线阵激光雷达和面阵（二维）激光雷达。
二、全球激光雷达行业市场现状分析从全球激光雷达是高级别无人驾驶技术实现的关键，据统计，2019年全球激光雷达行业市场规模达到6.8亿美元，同比增长13.3%，受无人驾驶车队规模扩张、激光雷达在高级辅助驾驶中渗透率增加、以及服务型机器人及智能交通建设等领域需求的推动，激光雷达整体市场预计将呈现高速发展态势，预计至2025年全球激光雷达行业市场规模将达到135.4亿美元，2019-2025年复合增长率为64.5%。
从全球激光雷达细分市场来看，据统计，2019年激光雷达在Robotaxi/Robotruck领域市场规模为1亿美元，预计2025年将达到35亿美元，2019-2025年复合增长率为80.9%；2019年激光雷达在ADAS领域市场规模为1.2亿美元，预计2025年将达到46.1亿美元，2019-2025年复合增长率为83.7%；2019年激光雷达在移动机器人领域市场规模为0.5亿美元，预计2025年将达到7亿美元，2019-2025年复合增长率为57.9%；2019年激光雷达在智慧城市与测试领域市场规模为4.2亿美元，预计2025年将达到45亿美元，2019-2025年复合增长率为48.48%。
2019-2024年全球与中国激光雷达行业市场调研及投资潜力研究报告
2019-2024年全球与中国激光雷达行业市场调研及投资潜力研究报告随着人工智能、自动驾驶、物联网等新技术的发展，激光雷达作为感知器件的需求不断增长，因此全球与中国激光雷达行业市场前景广阔。
据市场研究公司Statista预测，2019年至2024年全球激光雷达市场规模将从83亿美元增长至约221亿美元，年复合增长率近20%。
其中，自动驾驶领域是主要驱动市场增长的因素之一。
而中国作为世界上最大的汽车市场，自动驾驶汽车的研发和应用需求更为迫切，因此激光雷达在中国的市场潜力也十分巨大。
从市场细分看，激光雷达主要分为机载、地面和移动三种类型。
机载激光雷达是飞机和无人机等载体上的激光雷达系统，主要用于航空测绘、资源勘查、城市建设等领域。
地面激光雷达则广泛用于建筑物测量、工业检测、数字化遗产等方面。
移动激光雷达就是随时能够拆卸移动的便携式系统，主要用于人员搜救、安全检测等领域。
在全球市场竞争格局中，美国是全球领先的激光雷达研发国家，其激光雷达技术在各种领域均有应用。
欧洲也是激光雷达技术的集散地，其在机载雷达、气象雷达等方面具有优势。
而中国的激光雷达企业尚处于起步阶段，需加快技术研发和应用推广，提升自身市场竞争力。
投资方面，激光雷达行业市场前景广阔，但同时也需要注意激光技术的安全隐忧，如人眼损伤等问题。
因此，激光雷达企业应注重技术创新，强化产品品质、安全性和稳定性，才能在市场上获得更多业务机会和资本支持。
综上所述，激光雷达行业市场具有巨大的发展潜力，需要企业在技术创新和市场拓展两方面下功夫，才能在竞争激烈的市场中稳步增长。
激光雷达是一种高精准度和高分辨率的远程测距仪，其应用已经涵盖了自动驾驶、物联网、机器人、无人机等众多领域。
根据市场研究公司Statista的预测，2019年至2024年全球激光雷达市场规模将从83亿美元增长至约221亿美元，年复合增长率将近20%。
本文将列出一些相关数据并进行分析。
1. 全球激光雷达市场规模根据2019年的数据，全球激光雷达市场规模为83亿美元。
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智能驾驶激光雷达行业分析报告目录1激光雷达（LIDAR）--竞争激烈的前沿科技产品，2018年是量产车使用激光雷达元年 (4)1.12018新款奥迪A8将搭载激光雷达，实现L3级自动辅助驾驶 (4)1.2谷歌兄弟公司W AYMO即将推出无司机的士服务，搭载激光雷达 (5)1.3百度宣布和金龙合作的无人车2018年7月量产 (6)1.4V ELODYNE 2017年11月推出VLS-128TM，设立高性能激光雷达行业标杆 (6)1.5I NNOVUSION 300线激光雷达发布，分辨率可以和相机比拟 (7)1.6业界首款能够量产的3D固态激光雷达芯片L EDDAR C ORE LCA2将在CES2018展出 (7)2激光雷达是高级别自动驾驶（L4和L5）必须装置 (8)2.1无人驾驶技术逐渐成熟，将成为汽车产业业绩爆发点 (8)2.2无人驾驶技术需要不同种类传感器互相配合 (9)2.3激光雷达是无人驾驶必需设备 (13)2.4激光雷达应用痛点——价格和体积问题将很快得到解决 (15)3激光雷达硬件竞争——价格、体积和芯片 (16)3.1V ELODYNE作为行业龙头，其机械旋转式激光雷达是无人车研发测试首选 (17)3.2V ELODYNE混合固态式激光雷达，降低成本同时提高设备可靠性 (18)3.3Q UANERGY固态激光雷达横空出世，产品体积和价格有望大大缩小 (19)3.4L EDDAR T ECH公司提出全新固态激光雷达概念----闪烁式（FLASH）激光雷达 (20)3.5I BEO的SCALA激光雷达实现量产，可以满足自动辅助驾驶（ADAS）需求 (21)3.6光电探测器等核心器件，助力激光雷达应用 (21)4A股相关标的 (22)5风险提示 (22)图表目录图表1：2018新款奥迪A8众多传感器帮助实现L3 (4)图表2：美国汽车工程师协会（SAE）自动驾驶分级 (5)图表3：W AYMO 公司在美国凤凰城推出的无司机出租车 (5)图表4：百度无人车 (6)图表5：V ELODYNE公司全新高性能激光雷达VLS-128 (7)图表6：I NNOVUSION公司300线激光雷达 (7)图表7：I NNOVUSION公司激光雷达的高清晰成像 (7)图表8：L EDDAR CORE集成电路逻辑 (8)图表9：完全自动驾驶汽车销量预计将在2035年爆发 (9)图表10：安装在汽车上的激光雷达对周围物体进行3D测绘 (10)图表11：激光雷达的优点、缺点统计 (10)图表12：毫米波雷达的优点、缺点统计 (11)图表13：近距离物体探测——激光雷达和毫米波雷达对比 (11)图表14：超声波声纳的优点、缺点统计 (12)图表15：超声波声纳在泊车中用于探测近距离物体 (12)图表16：相机图像识别的优点、缺点统计 (13)图表17：毫米波雷达、声纳和相机相结合，互相取长补短 (14)图表18：激光雷达市场预测 (15)图表19：激光雷达的价格下降预测 (16)图表20：V ELODYNE HDL-64激光雷达 (17)图表21：机械旋转式激光雷达原理图 (17)图表22：V ELODYNE机械式激光雷达产品线 (18)图表23：V ELODYNE ULTRA PUCK（VLP-32C）混合固态激光雷达 (18)图表24：基于MEMS扫描镜的混合固态激光雷达原理图 (19)图表25：Q UANERGY固态激光雷达S3 (19)图表26：S3采用光学相控阵（OPA）技术 (19)图表27：L EDDAR T ECH公司闪光激光雷达示意图 (20)图表28：L EDDAR T ECH全固态激光雷达架构 (20)图表29：L EDDAR T ECH混合固态激光雷达架构 (20)图表30：LEDDARVU固态2D激光雷达 (21)图表31：V ALEO和IBEO公司联合推出的SCALA激光雷达 (21)图表32：全球激光雷达产业链 (22)1激光雷达（LiDAR）--竞争激烈的前沿科技产品，2018年是量产车使用激光雷达元年1.12018新款奥迪A8将搭载激光雷达，实现L3级自动辅助驾驶2017年7月，在巴塞罗那的展会上，奥迪宣布2018新款A8将通过率先搭载激光雷达实现L3等级自动驾驶，标志着激光雷达首次在量产车型上应用。
按照美国汽车工程协会（SAE）的自动驾驶分级标准（见图2），L3意味着驾驶员的双手可以离开汽车方向盘，但是注意力依然需要集中在道路状况。
截至目前，量产车中自动驾驶等级最高的系统为特斯拉配置的Autopilot，驾驶员的手在行驶过程中不可离开方向盘，属于L2辅助驾驶等级。
图表1：2018新款奥迪A8众多传感器帮助实现L3图表2：美国汽车工程师协会（SAE）自动驾驶分级1.2谷歌兄弟公司Waymo即将推出无司机的士服务，搭载激光雷达2017年11月9日，与谷歌同属于Alphabet公司的Waymo，展示了位于美国亚利桑那州凤凰城的无司机的士项目。
乘客可以通过提前申请来体验无司机的士服务，此外Waymo和打车应用Lyft达成合作协议，无人车的叫车服务指日可待。
该款出租车的车型是克莱斯勒Pacifica，在图中可以看到车顶搭载的激光雷达。
该款激光雷达是Velodyne公司的HDL-64，在激光雷达的帮助下，Waymo出租车实现了L4等级自动驾驶。
图表3：Waymo 公司在美国凤凰城推出的无司机出租车1.3百度宣布和金龙合作的无人车2018年7月量产2017年12月3日，第四届世界互联网大会在乌镇开幕，百度公司董事长兼首席执行官李彦宏在接受采访时表示，明年7月份，百度和金龙的量产无人车就会面世。
此前百度总裁张亚勤在接受福布斯杂志采访时就曾表示，搭载百度Apollo系统可以在高速公路上自动驾驶的无人车将在2019年向消费者发售，百度的L4级无人车将在2021年推出。
与Waymo公司无人车一样，目前百度无人车也搭载了Velodyne 公司的HDL-64激光雷达。
图表4：百度无人车1.4Velodyne 2017年11月推出VLS-128TM，设立高性能激光雷达行业标杆Velodyne公司一直是激光雷达行业的领跑者，在时下新技术频出、量产近在眼前的关键时期，推出一款行业标杆产品意义重大。
新推出的VLS-128TM是128线激光雷达，其探测距离相较于其64线产品提升了1倍，探测精度提升了10倍，体积却减少了70%。
可以对现有路测无人车的激光雷达实现逐步替代，使得量产车的外观设计在早期就可以实现。
图表5：Velodyne公司全新高性能激光雷达VLS-1281.5Innovusion 300线激光雷达发布，分辨率可以和相机比拟2017年12月12日，在硅谷的华人初创企业Innovusion宣布推出300线激光雷达，在探测清晰度(高分辨率)方面取得重大进展。
高分辨率带来的益处是，可以对车辆前面的行人及障碍物返回更多扫描点，能够更准确识别被测物体。
高分辨率激光雷达在远距离成像上具备相机不可比拟的优势，有助于高速行驶无人车的应用场景。
图表6：Innovusion公司300线激光雷达图表7：Innovusion公司激光雷达的高清晰成像1.6业界首款能够量产的3D固态激光雷达芯片LeddarCore LCA2将在CES 2018展出随着自动驾驶技术走向更高级别，对车载和激光雷达用芯片的需求逐步提高，除了传统芯片厂如英特尔和英伟达加速自动驾驶专用芯片研发，激光雷达等厂商也开始尝试自己研制专用ASIC芯片，以求降低成本和抢占市场领先地位。
加拿大激光雷达厂商LeddarTech将在CES 2018 （2018年1月9~12日在美国拉斯维加斯）推出LeddarCore LCA2芯片，将以前激光雷达使用的多个分立芯片集成到单个芯片里，有助于激光雷达的汽车嵌入式应用，并且大大提升激光雷达系统开发效率以及帮助解决现有的功耗和散热等问题。
应用LeddarCore LCA2芯片，可以有效控制激光脉冲收发，并且对接收的脉冲信号进行模/数转换。
紧接着的信号处理模块会提高信号的分辨率，并且给出脉冲收发时间和由此计算出的被测物距离。
图表8：Leddar CORE集成电路逻辑2激光雷达是高级别自动驾驶（L4和L5）必须装置2.1无人驾驶技术逐渐成熟，将成为汽车产业业绩爆发点自动驾驶技术在加速来到所有人的身边，并且将多层次的改变众多人的生活方式。
自动驾驶技术的迅猛发展是诸多因素共同促进的结果。
据世界卫生组织（WHO）估计，2013年世界范围内因车祸造成的意外死亡事故多达125万人，错误驾驶和注意力分散是导致这些事故的主要原因，而自动驾驶技术可以避免这些因素。
自动驾驶技术也将大大节省人们的时间，根据美国人口普查数据，美国人一生平均有500天时间花在上下班的交通上，如果乘坐无人车可以节省下来这些时间。
自动驾驶技术还可以帮助没有驾驶资格的人拥有自己的汽车，比如未成年人、老年人以及行动不便的人。
无人车的大量应用也会降低人们的交通开支，因为整体交通运行将更加有效率，并且共享汽车将大大增加也会进一步降低大众购车成本。
除去这些客观需求，传感器技术的进步和人工智能技术尤其是机器学习的长足进步，使得无人车的实现有了客观的技术可行基础。
时下，99.9%的汽车并没有自动驾驶技术，美国财富杂志预测，以目前发展速度，在2020年之前自动驾驶汽车不会成为路上汽车的主流。
但是杂志同时认为，在2040年时，新生产的汽车中95%也就是。