市場競爭格局及同行業公司，國外企業發展較早，國內廠商加碼布局崛起可期。外國廠商如法雷奧、Velodyne、Luminar、Innoviz 起步較早，在技術和產品具備一定的先發優勢。過去兩年通過特殊目的并購公司（Special Purpose Acquisition Compony，SPAC）完成了上市，有望借助資本力量加速業務發展。國內廠商在近幾年投入了大量研發后，逐步完成了技術的追趕甚至在一定范圍內實現超越。禾賽科技、速騰聚創、圖達通等企業的產品在行業內具備較強的競爭力，各方勢力百花齊放，共同推動我國激光雷達產業持續繁榮，縮小與國外差距。橋梁檢測使用激光雷達識別病害，保障橋梁安全通行。湖南國產激光雷達

激光雷達產業自誕生以來，緊跟底層器件的前沿發展，呈現出了技術水平高的突出特點。激光雷達廠商不斷引入新的技術架構，提升探測性能并拓展應用領域：從激光器發明之初的單點激光雷達到后來的單線掃描激光雷達，以及在無人駕駛技術中獲得普遍認可的多線掃描激光雷達，再到技術方案不斷創新的固態式激光雷達、FMCW激光雷達，以及如今芯片化的發展趨勢，激光雷達一直以來都是新興技術發展及應用的表示。適用于實現部分視場角（如前向）的探測，因為不含機械掃描器件，其體積相較于其他架構較為緊湊。湖南國產激光雷達Mid - 360 升維感知，從 2D 到 3D，助力移動機器人高效建圖定位。

在體積限制下，Flash激光雷達的功率密度不能很高。因此，Flash激光雷達目前的問題是，由于功率密度的限制，無法考慮三個參數：視場角、檢測距離和分辨率，即如果檢測距離較遠，則需要放棄視場角或分辨率；如果需要高分辨率，則需要放棄視場角或檢測距離。Flash激光雷達采用面光源泛光成像，其發射的光線會散布在整個視場內，因此不需要折射就可以覆蓋FOV區域了，難點在于如何提升其功率密度從而提升探測精度和距離，目前通常使用VCSEL光源組成二維矩陣形成面光源。

分類，激光雷達按結構不同大致可以分為：機械旋轉激光雷達、混合半固態激光雷達和全固態激光雷達（Flash快閃和OPA相控陣，統稱為非掃描式）。（一）機械旋轉激光雷達，機械式激光雷達體積大、成本較高、裝配難。它通過旋轉實現橫向360度的覆蓋面，通過內部鏡片實現垂直角度的覆蓋面，同比有著更耐用穩定的特點，所以我們看到的自動駕駛路試車大多采用這種類型，雷達在車頂不停的在旋轉完成橫向掃描，靠增加激光束，實現縱向寬泛的掃描。（二）混合半固態激光雷達。按照掃描方式分為：轉鏡、硅基MEMS、振鏡+轉鏡、旋轉透射棱鏡。工業生產里激光雷達檢測產品缺陷，高效保證產品質量。

這類形體對現實世界的表達能力有限，絕大部分目標難以用這些形體或其組合來近似。后續研究主要集中于三維自由形態目標的識別，所謂自由形態目標，即表面除了頂點、邊緣以及尖拐處之外處處都有良好定義的連續法向量的目標（如飛行器、汽車、輪船、建筑物、雕塑、地表等）。由于現實世界中的大部分物體均可認為是自由形態目標，因此三維自由形態目標識別算法的研究較大程度上擴展了識別系統的適用范圍。在過去二十余年間，三維目標識別任務針對的數據量不斷增加，識別難度不斷上升，而識別率亦不斷提高。農業植保依靠激光雷達輔助無人機，完成精確變量噴灑作業。天津軌旁入侵激光雷達價位

具備主動抗串擾能力，Mid - 360 在復雜室內雷達環境互不干擾。湖南國產激光雷達

在實際應用中，很多時候并不知道點云之間的鄰接關系。針對此，研究人員開發了較小張樹算法和連接圖算法以實現鄰接關系的計算。總體而言，三維模型重建算法的發展趨勢是自動化程度越來越高，所需人工干預越來越少，且應用面越來越廣。然而，現有算法依然存在運算復雜度較高、只能針對單個物體、且對背景干擾敏感等問題。研究具有較低運算復雜度且不依賴于先驗知識的全自動三維模型重建算法，是目前的主要難點。然而，如何在包含遮擋、背景干擾、噪聲、逸出點以及數據分辨率變化等的復雜場景中實現對感興趣目標的檢測識別與分割，仍然是一個富有挑戰性的問題。湖南國產激光雷達