当激光雷达成为机器的数字瞳孔|传感器|光束|发射器|探测器|数字瞳孔|毫米波雷达|激光雷达|相控阵

从纳米级的芯片到浩瀚的太空，

激光雷达已经开始重新定义“看见”的维度。

夏日微风吹拂下的武汉鹦鹉洲长江大桥上，一辆无人驾驶出租车“萝卜快跑”正以60公里时速灵巧穿行于即将横跨万里长江的车流中，车顶的圆柱体装置以每秒百万次的频率向四周发射着看不见的激光束，实时构建出厘米级精度的三维点云地图——这便是被誉为“自动驾驶眼睛”的激光雷达，其正在用硬核实力书写新的工业传奇。

从南极大陆拉斯曼丘陵的南极中山站，到河南南阳古城遗址的考古现场；从遨游于深海进行海底管线巡检的探测机器人，到距地390公里的天宫二号与神舟飞船的自主交会对接。这场由激光雷达引发的感知变革，正将机器的视野扩展到前所未有的精度与广度。

一

从实验室的新发现到汽车产业的热宠

在汽车智能化时代，只要提到智能驾驶，人们都禁不住联想到激光雷达、摄像头、毫米波雷达等在内的众多传感器。但是在60多年前激光雷达诞生之时，人们还完全没有意识到激光雷达居然还能被用于汽车驾驶上，因为，它最早压根就不是用于机器视觉的。

激光雷达（LiDAR），从字面上理解就是通过光束进行探测和测距，从而获得被测物的距离、方位、速度、高度等测量信息，它的出现可以说是激光技术在测量领域中最成功的应用之一。

1960年5月16日，休斯实验室的梅曼正在提高盘绕在红宝石棒外螺旋闪光灯的电压，一束炫目的光脉冲强得让她难以睁眼，由此诞生了世界上首台红宝石激光器，自此也拉开了激光技术应用的序幕。在随后的数十年时间里，激光雷达的应用场景主要涉及通过激光进行云层高度、大气污染物等环境参数的气象探测，地月距离精确测量的航空领域，远距离军事测距、导弹追踪等军事应用，以及地形勘测、桥梁隧道等三维建模等工程应用。

这些场景和普通消费者似乎没有什么交集，直到2004年美国国防高级研究计划局（DARPA）发起了全球首场无人驾驶沙漠挑战赛，首次将单线激光雷达引入自动驾驶领域。虽然当时没有一支车队完成比赛，但第一次让人直观地认识到激光雷达在环境感知上的应用潜力。

转机很快出现了，在2007年举办的第三届无人驾驶沙漠挑战赛上，一家名为Velodyne的公司率先推出了64线机械旋转式激光雷达，并成为比赛供应商，这一年在完赛的6支队伍中就有5支搭载了该公司生产的激光雷达，Velodyne自此一战成名，奠定了多线激光雷达在自动驾驶中的核心地位。

早期DARPA无人驾驶赛上搭载机械式激光雷达的参赛车。

彼时单台激光雷达的重量高达13公斤、售价约8万美元，让不少汽车厂商望而却步。经过这些年的技术演进，车载激光雷达价格已从最开始的近10万美元下探至200美元区间，产品厚度也从最初的近30厘米压缩了近九成，重量更是从10多公斤压缩到仅仅几百克。据研究机构Yole发布的年度报告显示，2024年全球销售了170多万颗激光雷达产品，激光雷达越来越普惠亲民，逐渐“飞入寻常百姓家”。

二

激光雷达的三大核心突破

作为动态感知的眼睛，扫描组件是激光雷达中改变光束方向的核心器件，决定了这双眼睛能看多宽的视野，可以想象下无数如萤火虫般的光点在黑暗中精准标记出它们碰到物体表面的场景。从最开始的360°旋转的大“糖果罐”外观的机械旋转式，到微振镜的芯片级半固态方案，再到完全无活动机械件的固态相控阵和面阵闪光型的纯固态架构，扫描组件正在实现着体积越做越小、成本越做越低的技术跨越。像无人出租车顶上的罐形激光雷达就是基于机械旋转式的，其发展最为成熟，但存在成本高、体积大、调试装配复杂、可靠性低等特点。

而目前主流车企在智能辅助驾驶方案上纷纷采用半固态激光雷达作为核心传感器，其在体积、功耗和生产成本上显著优于机械式，也更易于车规级认证，2025年7月24日上市的零跑B01就搭载了一颗禾赛科技的128线激光雷达，一举使得B01成为市面上最便宜的激光雷达车型，一时间在汽车圈吸引了极大关注。当前随着硅基光电子集成技术的加速成熟，在一个芯片上可以集成成千上万个光电子器件，或为未来大规模量产的固态相控阵激光雷达提供更多落地的可能。

作为距离感知的底层核心，测距原理是激光雷达进行感知的基石。就如蝙蝠发出声波并计算回声返回时间来确定昆虫的距离一样，目前激光雷达主流测距技术采用时间飞行法（以下简称TOF），在光束传输速度已知的条件下，通过“掐秒表”精确计算光束在空中传输的时间从而获得距离信息，它能在短时间内发射大量脉冲光束，保证对周围环境的快速扫描，同时测量精度高，而且技术成熟度最高、成本最低。

目前市面上绝大多数的激光雷达都属于TOF类型，但它也存在不能直接获取速度信息，易受雨雪天气和阳光、车灯、其他激光雷达等杂散光干扰，发射光脉冲的功率高易造成人眼不安全以及回波信号对探测器要求高等问题。

除了TOF路线，另一条路线就是频率调制连续波（以下简称 FMCW）。如果说TOF是通过时间测量距离，那么FMCW则是通过频率测量距离，它通过比较发射和接收信号之间的“音调”高低来计算目标的距离和速度，就如一辆迎面而来鸣笛的警车我们会感受到音调变高，而远离时则音调变低。因此，这种发射频率经过特殊调制的“音调”的方案使得其具有无与伦比的天然优势，即直接获取更多一维的速度信息，正因为这种特性，FMCW激光雷达也被称为4D激光雷达，从而为决策端提供更多额外信息以便于做出更合理高效的决定。

此外，独特的测距原理还赋予它更强的抗干扰能力、高灵敏度、高精度以及低功率带来的人眼安全性，“FMCW+全固态扫描”也被业内寄予厚望，然而鉴于当下其技术门槛、成本均明显高于TOF的现状，未来融入日常场景仍需要各大厂商持续努力。

作为智能感知的决策中心，算法赋予了激光雷达的最强大脑，在短短一瞬间，成千上万个萤火虫般的光点被捕获时就会汇聚成一片密密麻麻的点云，这片点云就像用无数小光点勾勒出的周围环境的“素描轮廓图”，虽然原始但包含了丰富的位置信息。面对一堆散点的原始点云，机器需要“看懂”它，就需要靠算法来解密这些散点背后的信息。算法首先像筛子一样，把通常最密集、位置最低大概率是地面的点分离出来，如用“地面模型”去拟合，从而感知到哪里是地面哪里不是地面。

当剔除掉地面点后，剩下的点就是各种非地面物体了。算法会像玩“找不同”和“连连看”游戏一样把不同类型的物体分门别类，把位置靠近的点归成一堆，认为它们属于同一个物体，比如把代表一辆车的所有点聚成一个簇。基于各种不同类型簇的形状、大小、速度等特征，算法就能精准猜出它是什么，并持续追踪它的移动轨迹，而这就需要复杂的模式识别和机器学习模型。

当激光雷达一边移动一边扫描时，算法能像拼拼图一样，将当前扫描的点云与之前扫描的点云进行精细匹配。通过匹配结果，精确推算出自身此刻的位置和朝向从而实现定位，同时更新和完善周围环境的高精度地图。这就像在黑夜中，你一边走路，一边用手电筒照亮周围，不断在脑子里更新位置和地图。

激光雷达算法，就是让机器通过精准测量光的飞行时间，获得海量的环境“点坐标”，再运用智能的“分拣”“归类”“识别”“匹配”等数学和逻辑魔法，把这堆原始的光点数据“翻译”成机器能理解的“周围有什么障碍物？它们在哪？在动吗？我自己现在在哪儿？环境地图长啥样？”等关键信息。这套“翻译”能力，是机器在复杂世界安全行走的核心秘密武器。随着人工智能大模型的深入应用，深度学习与硬件加速的融合，使得数据处理的时间延迟正朝着前所未有的更低数值迈进。

三

“隐形”的科技战场

根据研究机构Yole发布的激光雷达年度报告显示，2024年中国激光雷达制造商供应了全球乘用车市场92%的激光雷达，其中高级驾驶辅助系统ADAS领域同比增长68%，出货量排名前五位的激光雷达厂商，分别是速腾聚创（RoboSense）、禾赛（HeSai）、华为（Huawei）、图达通（Seyond）、法雷奥（Valeo），中国企业稳居前四强，在激光雷达应用市场上表现卓越。然而，谁能想到在十多年前的激光雷达市场上却鲜见中国玩家的身影。

当时全球激光雷达市场几乎是Velodyne公司一家独大，甚至出现激光雷达一颗难求需要漫长排队等待供货的局面，或许我们从另一个视角能够找到一些答案。

早在Velodyne公司一赛成名的前一年（2006年），其创始人大卫·S·霍尔就敏锐地察觉到知识产权的重要性，于是向美国专利局提交了一件名为“高精度激光雷达系统”的临时专利申请，次年又以PCT国际专利申请的形式在中国、美国和欧洲提交了申请，最终这件机械式激光雷达基础专利US7969558B2在美国获得授权，这就是激光雷达领域知名的“558专利”。

该专利核心要保护的是一种基于激光雷达的三维点云系统，将多个激光发射器和多个光电探测器设置在该系统的支撑结构上，通过旋转部件带动发射器和探测器以至少200转/分的速度旋转。由于它几乎已经覆盖了机械旋转式激光雷达通过旋转实现360°实时立体感知的核心思想以及基本硬件架构，被视为早期激光雷达厂商难以逾越的护城墙。也正是凭借这件专利，Velodyne公司在2019年前后因专利侵权先后起诉过禾赛、速腾聚创以及美国的Quanergy公司、Ouster公司，并让竞争对手为此付出过沉重代价。在很长一段时间内这件专利成了一把悬在众多竞争对手头上的“达摩克里斯之剑”。

然而，技术的发展以及市场的变幻总是出人意料。就当Velodyne公司仍在为垄断竞争的城墙舔砖盖瓦时，新技术的到来为这场激烈的竞争带来了转机。由于机械旋转式激光雷达体积大、成本高，高速旋转的机械件在恶劣环境中很难通过车规级验证，产业界更需要一种足够成熟更加稳定的方案来代替它。

各大初创公司在模仿跟随多年之后也开始自己新一轮的创新之路，半固态、固态激光雷达的技术研发一时间兴起。而Velodyne由于技术布局迟缓以及管理经营不善，在2023年年初与另一家激光雷达公司Ouster合并后江湖再也无Velodyne，其在激光雷达舞台上独领风骚的垄断时代也宣告终结。

最新数据显示，国内两大激光雷达巨头速腾聚创和禾赛在全球均已经申请了超过1000多件专利，位列全球前列，专利布局方向涵盖了从基础原理、系统架构、制造工艺到应用算法等多个维度。在产品应用上，激光雷达也从最开始的自动驾驶场景延伸到配送机器人、割草机器人和清洁机器人等服务机器人及物流仓储等工业场景，以及自动泊车、自动制动等高级辅助驾驶场景中。一张无形的知识产权防护网正在加速构建并为其开拓全球市场保驾护航。2025年3月份美国专利局公布了三份专利无效挑战的结果，其中禾赛科技成功使两件激光雷达专利失效，而这些专利的所有者正是美国激光雷达巨头Ouster公司。

不难预见当各种技术路线加速收敛，主流技术路线逐渐形成行业共识，量产产品如雨后春笋般涌现时，专利战的硝烟必将愈演愈烈。然而在这场没有终局的竞赛中，唯有持续创新才能让激光雷达企业始终立于浪潮之巅——这既是行业生存法则，更是驱动技术革命的永恒动力。