激光雷達的市場概況：全球市場概況，激光雷達過去用于工業測繪、氣象監測等領域，未來車載領域將成為較重要細分。氣象監測、地形測繪與車載、機器人領域對激光雷達的技術要求不同，分屬不同細分市場。下游需求刺激行業快速發展，激光雷達市場規模有望達百億美元。受益于無人駕駛、高級輔助駕駛（ADAS）和服務機器人領域的需求，有望迎來高速增長期。據Velodyne預測，2022年智能駕駛將占總市場規模的60.5%，成為激光雷達產業較大的增長極，工業、無人機、機器人領域各占比24.4%、8.4%、4.2%。激光雷達在無人倉儲系統中實現貨物的精確定位。廣東二維激光雷達市價

MEMS：MEMS激光雷達通過“振動”調整激光反射角度，實現掃描，激光發射器固定不動，但很考驗接收器的能力，而且壽命同樣是行業內的重大挑戰。支撐振鏡的懸臂梁角度有限，覆蓋面很小，所以需要多個雷達進行共同拼接才能實現大視角覆蓋，這就會在每個激光雷達掃描的邊緣出現不均勻的畸變與重疊，不利于算法處理。另外，懸臂梁很細，機械壽命也有待進一步提升。振鏡+轉鏡：在轉鏡的基礎上加入振鏡，轉鏡負責橫向，振鏡負責縱向，滿足更寬泛的掃射角度，頻率更高價格相比前兩者更貴，但同樣面臨壽命問題。港口激光雷達哪家好激光雷達的高精度三維成像為地質勘探提供了有力支持。

光學相控陣激光雷達（OPA），很多特殊的Lidar使用OPA（OpticalPhasedArray）光學相控陣技術。OPA運用相干原理，采用多個光源組成陣列，通過調節發射陣列中每個發射單元的相位差，來控制輸出的激光束的方向。OPA激光雷達完全是由電信號控制掃描方向，能夠動態地調節掃描角度范圍，對目標區域進行全局掃描或者某一區域的局部精細化掃描，一個激光雷達就可能覆蓋近/中/遠距離的目標探測。優點：純固態Lidar，體積小，易于車規；掃描速度快（一般可達到MHz量級以上）；精度高（可以做到μrad量級以上）；可控性好（可以在感興趣的目標區域進行高密度掃描），缺點：易形成旁瓣，影響光束作用距離和角分辨率，使激光能量被分散；加工難度高：光學相控陣要求陣列單元尺寸必須不大于半個波長；探測距離很難做到很遠。

為了克服探測距離的限制，FLASH激光雷達的表示廠商Ibeo、LedderTech開始在激光收發模塊進行創新。車規級激光雷達鼻祖Ibeo，則一步到位推出了單光子激光雷達，Ibeo稱其為Focal Plane Array焦平面，實際也可歸為FlASH激光雷達。2019年8月27日，長城汽車與德國激光雷達廠商Ibeo正式簽署了激光雷達技術戰略合作協議，三方合作的產品基礎就是ibeonEXT Generic 4D Solid State LiDAR。從長遠來看，FLASH激光雷達芯片化程度高，規模化量產后大概率能拉低成本，隨著技術的發展，FLASH激光雷達有望成為主流的技術方案。激光雷達在智能機器人導航中發揮著至關重要的作用。

RSoft 工具，能夠支持對片上LiDAR器件進行復雜的布局設計。任何單一仿真工具都無法勝任如此復雜性質的設計問題。組合使用RSoft工具，如FullWAVE FDTD用于發射器，Multiphysics Utility用于T-O Phaser，BeamPROP BPM用于分束器，將會達成較佳布局設計。OptSim，用于設計和模擬光通信系統。光學相干斷層掃描（OCT）和光探測和測距（LiDAR）應用中接收到的射頻頻譜，得到飛行時間（ToF）的分辨率及測量結果。OptoCompiler，用于光子集成電路。光子集成電路的應用領域也在持續擴展，從數據中心中的收發器和開關到更多樣化的汽車，生物醫學和傳感器市場，如（固態）LiDAR，層析成像和自由空間傳感器。總之，隨著科技不斷進步與發展，LiDAR已經成為多個領域不可或缺且無法替代的關鍵工具之一。其普遍應用將進一步推動各行各業向著更加智能化、高效率和精確度發展，并為人類社會帶來更多福祉與便利。激光雷達數據對于城市規劃和建筑設計具有重要意義。重慶360度激光雷達

激光雷達的分辨率高，能夠捕捉到細微的目標特征。廣東二維激光雷達市價

不同車載傳感器的比較，目前，激光雷達、毫米波雷達和攝像頭是公認的自動駕駛的三大關鍵傳感器技術。從技術上看，激光雷達與其他兩者相比具備強大的空間三維分辨能力。中國汽車工程學會、國汽智聯汽車研究院編寫的《中國智能網聯汽車產業發展報告（2019）》稱，當前在人工智能的重要應用場景智能網聯汽車的自動駕駛和輔助駕駛領域中，激光雷達是實現環境感知的主要傳感器之一。報告認為，在用于道路信息檢測的傳感器中，激光雷達在探測距離、精確性等方面，相比毫米波雷達具有一定的優勢。廣東二維激光雷達市價