众所周知，目前的L3级自动驾驶方案主要有两种，一种是以特斯拉为代表的采用毫米波雷达+计算机视觉算法的视觉方案派，另一种则是以奥迪A8为代表的采用更加昂贵的激光雷达的方案。

但在2016年5月特斯拉开启自动驾驶模式与一辆白色重卡相撞后，人们意识到想在短时间内摆脱激光雷达迈入高级自动驾驶，似乎是一件不可能的事。

这场事故中暴露了这两种传感器(毫米波雷达、视觉传感器)的缺点：强光之下，视觉传感器未能识别卡车的白色车身；卡车车身过高，导致毫米波雷达将其误判为路面上的交通信号。

同时，"分辨率高、测量精度高、距离远并且拥有良好的稳定性和鲁棒性"等特点的激光雷达则获得了越来越多自动驾驶厂商的青睐。

激光雷达原理

激光雷达的原理简单来讲就是激光雷达的发射器发射出一束激光，激光光束遇到物体后，经过漫反射返回至激光接收器，雷达模块根据发送和接收信号的时间间隔乘以光速，再除以二，即可计算出发射器与物体的距离。同时，反馈回来的轮廓信息组成所谓的"点云"并绘制出三维环境地图，精度可达到厘米级。

目前激光雷达主要分类分为机械式激光雷达和固态激光雷达，而机械式激光雷达则成为了目前的主流应用，其主要分为1线，4线，8线，16线，32线，64线，128线等等，线数越大，激光雷达的性能就越高。

但是由于传统的机械激光雷达结构复杂，体积大，成本高的原因，想实现大规模量产变得十分困难，市面上亟需一个产品进行代替，这就是前文提到的固态激光雷达。

相较于传统的机械式激光雷达，固态雷达结构上最大的特点便是没有了旋转部件，个头相对较小，而且成本相对于上万美元的机械式激光雷达能够大幅缩减，这是能实现量产的重要因素之一。

目前固态雷达从技术方案的角度上可以分为MEMS微机电、OPA和FLASH三种，具体的原理就不过多阐述，需要了解的是目前固态雷达最主流的应用是MEMS微机电系统。

厂商对激光雷达的要求

说完激光雷达本身，在谈谈汽车厂商对激光雷达的要求。

首先第一点也是最重要的一点，便是成本可控，测试车辆安装多少线的激光雷达都可以，甚至为了测试更精确，往往都是64线、128线起步。

但想要实现量产，成本是一定要减到一个消费者能接受的程度，作为参考，目前百度和谷歌无人驾驶汽车车身上的64位激光雷达，售价高达70万元人民币，你认为消费者能接受吗？

第二点便是外形，即便是自动驾驶汽车也不能偏离大众的审美，目前安装有机械式激光雷达的测试车辆，往往都被形容为顶了一个花盆，主要原因就是因为机械式激光雷达体积太大，不能很好的融合进车内。

所以，"体积小巧，方便安装"才是未来车载激光雷达的方向，这又回到前文所说的固态激光。

知名的激光雷达厂商

其中起步最早、市场占有份额最大的，是激光雷达知名厂商Velodyne，其主攻机械式激光雷达，其机械激光雷达目前可做到128线，性能非常强悍。

德国老牌IBEO也是最早涉足车载激光雷达并提供路上物体追踪、识别的一批企业，2009年IBEO从SickAG独立出来，一年后又与法国汽车零部件制造商法雷奥合作了SCALA（没错，就是奥迪A8所搭载的四线激光雷达）

国内的也有不少，上海禾赛光电科技有限公司、深圳市速腾聚创科技有限公司都是国内比较好的激光雷达供应商。

综上：

需要注意的是，激光雷达也并非完美，由于激光雷达通过发射光束进行探测，受环境影响较大，光束受遮挡后就不能正常使用，因此在大雪、雾霾、沙尘暴等恶劣天气中会受到很大影响。

总的来说，在视觉神经网络算法尚未突破的前提下，激光雷达是帮助目前自动驾驶系统升级到高级自动驾驶级别的最佳方式。