【EV視界技術解析】“傻子才用激光雷達！就像人身上長了一堆闌尾一樣無用！”
有一天，“鋼鐵俠”馬斯克説了這樣一席話：
當他公開説出這句話的時候，我們所認知的自動駕駛領域就被分為了視覺攝像頭派和激光雷達派兩種。當然，且不説馬斯克的激光雷達無用論是否準確，但是激光雷達確實已成為現在各個車企發展的重點，前不久的2021廣州車展就是一個很好的例子，大量的激光雷達被裝配在一些新車之上。所以看來，激光雷達已經成為各大車企實現高級自動駕駛的重要一環。那麼，它真如馬斯克嘴裏説的那麼“無用”嗎？
初識激光雷達
激光雷達英文為Lidar（Light Detection and Ranging），是以激光為載體進行測距和探測的傳感器。而它也屬於雷達的一種，但有別於我們常見的毫米波雷達和超聲波雷達，激光雷達是採用激光束來進行探測。
早在激光雷達推出以前，主流的車企輔助駕駛都採用了以毫米波雷達和攝像頭為核心的感知機構。首先，毫米波雷達是一種用天線發射毫米波作為放射波的雷達傳感器，通過處理目標反射信號獲取汽車與其他物體相對距離、相對速度、角度及運動方向等物理環境信息。不過，毫米波雷達只能簡單地獲取前方是否有障礙物，但無法對障礙物的類別進行精準的識別，而這就會造成“幽靈剎車”的現象發生。
一般來説，傳統的毫米波雷達會因為系統算法的問題，自動過濾掉靜止物體，但是不同的硬件和系統方案，過濾的程度不太一樣，這也是“幽靈剎車”的來源。比如，對不具備危險的障礙物過濾得太少，當路上的一些金屬碎片產生反射時，就會出現類似的緊急剎車，因此路上的路牌、高速攝像頭的龍門架、兩側的護欄、甚至路上的一個金屬瓶子等等，諸如此類可以反射回波的物體都會被毫米波雷達識別為障礙物，因此導致在車輛開啓自動駕駛的時候，系統自動對車輛採取減速、誤剎的現象。
錯把路牌當車輛的“幽靈剎車”（圖片源於網絡）
而車載攝像頭作為輔助駕駛的必備傳感器之一，其能夠感知車輛周圍的情況並實現前向碰撞預警、車道偏離預警、行人檢測、自動泊車等自動駕駛功能，實現駕駛安全性的提升。另外，車載攝像頭也會因為其設置的位置不同，擁有一定的需求特性及應用場景，是一個非常系統的存在。其中，對於環視和後視，一般採用135度以上的廣角鏡頭，探測距離在10米以內，前置攝像頭對視距要求更大，一般採用40-70度的視角範圍，視距要求一般在120米以上，雙目攝像頭視距一般小於單目。
不過，攝像頭作為車載傳感器也存在一些不足，包括識別精度較低，容易受強光、雨幕、大霧等惡劣天氣影響等。現階段單獨依靠攝像頭識別，無法滿足自動駕駛對環境感知需求。所以激光雷達的優勢，就被體現在對物體識別低誤差這裏。
開天闢地的激光雷達
激光，它最初的中文名叫做“鐳射”、“萊塞”，是它的英文名稱LASER的音譯，是取自英文Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation的各單詞頭一個字母組成的縮寫詞。意思是“通過受激輻射光擴大”。之後，我國兩彈一星的元勳錢學森院士把它改為了現在我們所稱的激光（光受激輻射）。
其實早在1916年，愛因斯坦就發現了激光的原理，但44年後的1960年7月，美國休斯實驗室的西奧多·梅曼，發明了人類歷史上第一台激光器。為了達到“燃燒”所需要的條件，他用高強閃光燈管來激發紅寶石，最終促成了真正意義上的激光。而就在它“出道”的第二年，也就是1961年，科學家們就提出了激光雷達的設想。
西奧多·梅曼
因為激光的指向性非常的強，並且融合了光垂直的物理特性，因此作為測距工具再好不過。1967年7月，美國人進行了第一次載人登月飛行，就在月球上安裝了一個發射裝置用於測算地球和月球的距離。
按在月球上的激光反射鏡
1969年7月21日，乘坐“阿波羅11號”登月的宇航員尼爾·阿姆斯特郎和巴茲·奧爾德林在月球上的“寧靜海”登陸後，將月球激光反射鏡留在了月球上，而在20世紀60年代末70年代初，人類送上月球的“隅角鏡”（月球激光反射鏡）共有5面。其作用可以讓地球上的天文學家向它發射激光，並捕捉到反射回來的光束。
不過，真正將激光雷達作為民用量產傳感器來使用的，是在一個掃地機器人之上。
2002年，美國的軍用機器人公司iRobot嘗試將機器人技術與掃地功能相結合，其首款量產的掃地機器人Roomba 400就這麼出現了。一經投入市場之後即大受歡迎，當年就銷售出去將近10萬台。但是，在當時的機器人由於感知設備不完善，所以在工作狀態時產生出“走位不準”的現象。於是，在2010年，另一家名為Neato的公司把激光雷達安在了掃地機器人上面，推出了Neato XV-11。
它通過一個可以360度旋轉的激光發射裝置，實時對地面障礙物進行測距來完成地面建模，之後在配合SLAM（simultaneous localization and mapping，同步定位與建圖）算法，可以實現對地面的“全局規劃式”清掃。可以説這個革命性的配備，正式拉開了掃地機器人普及。
其實明眼人一下子就能看出，這個掃地機器人就是一個低配版的自動駕駛，那既然掃地機器人吃了“螃蟹”，那自動駕駛汽車是不是也可以配個激光雷達呢？20世紀80年代末，美國卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）由一輛雪佛蘭廂式貨車改造成了世界上第一輛自動駕駛車輛Navlab 1，它安裝了激光雷達和 GPS 接收器。貨車內部則看上去有些像電視台的監視車，堆滿了監控路況和控制空調機組的電腦，其中包括了一個Warp 超級計算機、3個SUN 工作站以及視頻硬件等。
Navlab 1
不過由於當時技術的限制，支配這款車自動駕駛的設備非常的龐大，包含攝像機、激光測距儀，20千瓦的車載電源，Wrap超級計算機和幾台Sun 3和4工作站，陀螺儀，慣性導航系統以及衞星定位系統等，並且還搭載了幾個英特爾386實時處理器，用於處理傳感器信息和生成車輛運動指令。可以説這輛車是帶了一個“計算機房”參與工作，幾乎佔滿了車廂的空間。
Navlab 1內部
在之後的十幾年中，隨着技術的不斷髮展，一些更為接近實用的自動駕駛車輛被相應推出，直到2014年，自動駕駛車輛開始步入正軌，而激光雷達也逐漸的迎來了新一輪的發展。
認知激光雷達
那麼，激光雷達究竟是什麼呢？那我們就先從它的原理説起。
一般在家庭裝修的時候，設計師要測量屋內的尺寸面積時，往往會拿着一個激光測距儀來進行探測，比如這個：
其實激光雷達的原理也和其相像，可以看做是拿多個激光測距儀工作，再比如這個：
細緻來講，激光雷達通過測量激光信號的時間差和相位差來確定距離，並利用多譜勒成像技術繪製出目標清晰的3D圖像。激光雷達通過發射和接收激光束，分析激光遇到目標對象後的折返時間，計算出到目標對象的相對距離，並利用此過程中收集到的目標對象表面大量密集的點的三維座標、反射率和紋理等信息，快速得到出被測目標的三維模型以及線、面、體等各種相關數據，建立三維點雲圖，繪製出環境地圖，以達到環境感知的目的。
由於光速非常快，飛行時間可能非常短，因此要求測量設備具備非常高的精度。從效果上來講，激光雷達維度（線束）越多，測量精度越高，安全性就越高。
利用能探測到單光子的超高速攝像機，科學家首次捕捉到了激光在空氣中飛行的畫面（圖片源於網絡）
在系統結構上，激光雷達 = 激光發射+激光接收+信息處理+掃描系統。這些機構各司其職，共同輔佐來完成整個探測的工作。
具體來看，首先激光發射系統中激勵源週期性地驅動激光器，發射激光脈衝，激光調製器通過光束控制器控制發射激光的方向和線數，最後通過發射光學系統，將激光發射至目標物體。而這需要掃描系統的支持，以穩定地轉速旋轉起來實現對所在平面的掃描，併產生實時的平面圖信息。
之後，激光接收系統的光電探測器接受目標物體反射回來的激光，便會產生接收信號傳輸到信息處理系統將信號放大處理和數模轉換，在由信息處理模塊計算，獲取目標表面形態、物理屬性等特性，最終建立物體模型。
作為“非專業小白”的我們，在面對市場上琳琅滿目的激光雷達產品，該怎麼去認知性能的好壞呢？一般來講，激光雷達注重的參數很多，包括激光的波長、探測距離、FOV(垂直+水平)、測距精度、角分辨率、出點數、線束、安全等級、輸出參數、IP防護等級、功率、供電電壓、激光發射方式(機械/固態)、使用壽命等。
但是作為我們，只要專注想數即可。那他們又分別是什麼呢？我們來一個一個説。
激光波長
波長是指波在一個振動週期內傳播的距離，激光的波長越大，其繞射的能力就越強，對於遠處的不規則物體的識別就越清晰。目前在市面上所搭載的激光雷達波長分為905nm和1550 nm兩種。其中，波長為 905nm 的激光雷達採用硅基光電探測器為發射源，且具有成本較低和技術成熟的優勢。不過它也有缺點，就是905nm激光源對於人眼有一定傷害。雖然它屬於不可見光源，但是在一定的能量下，該波長的激光照射人類眼球時，會灼傷視網膜，所以在被用作激光雷達發射源時要降低功率，因此其抗天氣干擾能力卻偏弱，對雨霧的穿透力不足。
而1550 nm激光雷達採用銦鎵砷(InGaAs)近紅外探測器為發射源，它的激光遠離人眼吸收的可見光光譜，相比於905 nm激光, 同等功率的1550 nm激光人眼安全性提高40倍，具有較高的安全性。因此完全可以全功率運行，在對於極端天氣環境有着較高的穿透性（1550nm的透過率為0.65，905nm的透過率僅為約0.51）。不過，它的缺點也很明顯，就是整體的價位要高於905nm激光雷達，並系統的體積尺寸也高於前者，因此無法安裝在車頭位置，只能安裝在車頂之上。
探測距離
激光雷達的測距與目標的反射率相關，反射率就是射到目標物的激光能夠被反射回來的比率，目標反射率越高，雷達能夠檢測到的有效回波就越多，所以能測量的距離越遠。 所以在激光雷達產品的參數表中，200m@10%反射率的意思就是激光束在200m的距離中能夠識別最低 10%光線反射率的物體（白紙），所以如果一家激光雷達廠商在發佈產品的時候，只提最遠探測距離而不提小於10%的反射率，那絕對是不負責任的行為。
測距精度
這裏是指探測距離的精確度，一般以釐米計，探測精度越高，3D景深刻畫的越準。
一般來説，激光雷達的距離探測原理有兩種，一種是三角測距法，另一個就是TOF測距法。
首先，三角測距法的原理是：當激光源發射出的激光信號以一定的入射角照射到了一個物體表面之後，產生了一個反射的現象。而反射出來的光斑經過了一個光學透鏡後成像在CCD傳感器上。而當要被測量的物體沿激光方向發生移動時，CCD上的光斑就會產生移動，並通過光斑移動距離來計算出被測物體與基線的距離值。所以，整體的測量需要由入射光、反射光構成一個三角形來算出目標物體與雷達的距離值、相對方位角度值。
而TOF測距法就是激光器在發射一個激光脈衝的同時，由計時器來記錄下發出的時間，回返光由接收器接收並距離下時間，兩個時間相減，得到“飛行時間”，再由光速計算出距離。
兩者雖然都是根據光的傳播來確定目標的距離，但三角雷達只有在近距離的時候其精度最高，如果探測遠距離目標後，隨着探測距離原來越遠，目標圖像在CCD傳感器上的位置差和角度也越來越小，當測量值超過某一距離後，CCD幾乎無法分辨，因此不適合遠距離測量。而TOF採用脈衝激光采樣，依賴飛行時間，時間精度並不會隨着長度增加而變化，同時TOF能嚴格控制視場以減少環境光的影響。相比三角測距法，TOF雷達可以測量的距離更遠，並且可以在長距離範圍內保持較高精度。
激光線束
在我們去了解激光雷達的時候，往往聽的最多參數就是這個款激光雷達是多少線束的，那麼線束的多少與其關係究竟是什麼呢？
一般來説，激光雷達分為單線和多線兩種，而多線還可以繼續細分4線、8線、16線、32線、64線、128線。其實，這裏的線束所指的是激光雷達所發射出的激光信號，而單線激光雷達只能進行平行掃射探索而不能垂直掃射探索，因此雖然在掃描速度和分別率上有着不錯的表現，但由於無法測量物體的高度，因此在使用上有很大的侷限性，因此只能用於伺服機器人上使用，也就是掃地機器人之上等。
幾個品牌之間的50米外照射人身線束對比（圖片源於網絡）
多線激光雷達，顧名思義，它可以發射出多條激光信號，可以有效地測量出物體的高度輪廓等，並且線束越多，測量的出輪廓的精度就越高，當然，處理的數據量越大，對硬件要求也就越高，價格自然也就越貴。
FOV(垂直+水平)
這個指標如果用大白話説就是激光雷達的探索視野大小，我們常見的那種在車輛頭頂360度旋轉的激光雷達，它的水平FOV是360度。而固態激光雷達的水平FOV會小一些，其中120度已經算是大視角了，因此水平FOV越大，能夠探測的範圍越廣。而垂直的FOV一般在多線雷達上可以被體現，它所指的是最上面一束激光和最下面一束激光形成的夾角。而大部分的激光雷達的垂直FOV都會將視野偏下靠地面一些，度過水平為0度，那麼上15度，向下25度，這樣垂直FOV就是40度。這樣做最大的原因就是可以讓雷達探測到更多的地面車輛和行人目標，以保證行駛中掃描的精確性。
角分辨率
激光雷達輸出的圖像也被稱為“點雲”圖像，相鄰兩個點之間的夾角就是角分辨率，一般來説角分辨率分為兩種，一個是垂直分辨率，另一個是水平分辨率。其中，水平方向上做到高分辨率其實不難，因為水平方向上是由電機帶動的，所以水平分辨率可以做得很高。一般可以做到0.01度級別。垂直分辨率是與發射器幾何大小相關，也與其排布有關係，就是相鄰兩個發射器間隔做得越小，垂直分辨率也就會越小，垂直分辨率為0.1~1度的級別。另外，由於激光雷達的採樣率是一定的，因此幀率越高，角分辨率越低；幀率越低，角分辨率越高。
比如上圖的這款激光雷達的最小角分辨率0.08°對應的是幀率10Hz的條件下，當幀率設置為20Hz時，角分辨率自動變成0.16°。採樣率表示激光雷達每秒鐘進行有效採集的次數，可直觀理解為一秒內產生的點雲數目。採樣率可以通過角分辨率和幀率計算：角分辨率0.08°時，每一幀的點雲數目：360°/0.08°= 4500；每秒10幀，則每秒的點雲數目：4500×10=45000；所以PAVO的採樣率為45kHz。
出點數
這個就好理解了，它就是每秒激光雷達發射的激光點數。激光雷達的點數一般從幾萬點至幾十萬點每秒左右。比如，一個性能為64線，水平FOV是120°，水平分辨率在10Hz的掃描頻率下是0.2°的情況下，其換算等於：激光單次可以打出64點，掃描一次120°能打出64x120/0.2=38400，1秒掃描10次，一共有384000 pts/s。所以出點數越多，掃描的效果越好。
除了以上幾點，激光雷達還要注重的，就是對深色物體檢出率和對環境光抗干擾能力。
深色物體檢出率
在我們生活的這個世界中，萬物的顏色五彩斑斕，但這其中的深色物會吸收大部分的光能（如：被塗黑的自制太陽能熱水器），因此激光雷達的激光信號打在白色物體與深色物體的檢出率是截然不同的，何況現在生活中大部分的物體都是以深色為主，因此激光雷達對深色物體的檢出率非常重要。
目前，市場上所銷售的激光雷達都是以90%反光率的白紙（漫反射物體）作為測試參考基準，但對於深色數據的有效檢出也同樣是一個重要的性能指標。起碼正常情況下一款號稱有10米以上的激光雷達，至少能實現6米以上的深色物體的有效檢測才可以。
環境光抗干擾能力
除了對深色物體的探測外，環境光也會對激光雷達的探測產生影響，這其中就包括了太陽光或者室內的燈光等，它們都會對雷達傳感器產生影響而產生噪點，並且也會導致雷達的有效測量距離變短或者完全無法進行距離測量。所以能否區分環境光，這對激光雷達的調教與系統和算法有着很高的要求。
激光雷達受到反射高光形成的“鬼影”現象（圖片源於網絡）
探知激光雷達的類別
以上説得只是激光雷達的工作方式，如果按照掃描方式的不同，它又可以分為旋轉機械式激光雷達、混合半固態雷達和全固態雷達。
機械式激光雷達
機械式激光雷達一般都採用了360度旋轉式掃描方式，可以對四周的環境進行物理旋轉3D掃描，以此形成全面的覆蓋形成點雲。
不過它也有缺點，首先高頻的轉動和複雜的機械結構致使其平均的失效時間僅1000-3000小時，難以達到車規級設備最低13000小時的要求。並且機械式激光雷達的放置位置要放在車輛的最高點，所以不僅佔地太高，還需對車輛的頂部進行加固改造，對車輛的重心安全帶來了影響，另外製約它最重要的一點就是——貴！八萬起，還必須是美刀。
純固態激光雷達
純固態激光雷達相比於前邊提到的機械式結構雷達而言，由於沒有了複雜的旋轉機構，因此在產品耐久度有巨大的提升，並且整體設備的體積大小也被有效的壓縮。目前市面上常見的固態雷達分為OPA光學相控陣和Flash閃光兩種。
OPA（Optical Phased Array）光學相控陣激光雷達
在提到這個形式的激光雷達前，我們先來了解一下什麼叫相陣控。
在我們生活中最常見的例子就是水波。比如：在一個方形的池子中，兩處因震動而產生的兩處水波會在交匯的地方產生相互疊加現象。如果有的方向兩列波互相增強，有的方向則正好抵消，就可以輕易地控制水波的方向了。
所以如果基於這個現象，將採用多個光源組成陣列，通過控制各光源發射的時間差，就能合成角度靈活，且精密可控的主光束，這就是相控陣的原理。現實中，常見運用該原理的設備就是軍事上常用的相陣控雷達了。通過控制相控陣雷達平面陣列各個陣元的電流相位，利用相位差可以讓不同的位置的波源會產生干涉，從而指向特定的方向。往復控制相位差便可以實現掃描的效果。
常見的軍用相陣控雷達如美國安放在“阿利·伯克級”驅逐艦上的AN/SPY-1D“宙斯盾”相陣控雷達和我國052C導彈驅逐艦上配置的346“海之星”相陣控雷達。
“阿利·伯克級”驅逐艦上的AN/SPY-1D“宙斯盾”相陣控雷達
我國052C導彈驅逐艦上配置的346“海之星”相陣控雷達
在激光雷達上，也同樣利用了相位差控制干涉讓激光“轉向”特定的角度，往復控制實現掃描效果，而這被稱之為光波導陣列。
光波導陣列通過加電方式來實現光束掃描，利用光波導電光效應，對波導芯層加載電壓，使每個波導芯層具有不同的附加折射率，波束得以在波導陣元輸出截面光場具有不同的附加相位差，相位差按一定規律分佈可引起輸出光速的偏轉。通過相位差按照一定規律分佈輸出，從而實現光束的掃描。
不過，這款雷達在數據上雖好，但是在工藝上有着極高的要求。首先，陣列單元尺寸必需不大於半個波長，因此每個器件尺寸僅500nm左右，對材料和工藝的要求都極為苛刻，因此成本也相應的居高不下，所以再市場的運用上不是很高。
Flash閃光激光雷達
Flash閃光激光雷達的原理是短時間向前方發射大面積覆蓋的激光，就好比連續打開的手電筒，通過高度靈敏的接收器實現對環境周圍圖像的繪製。Flash激光雷達的原理類似於拍照，但最終生成的數據包含了深度等3D數據，而它也是目前純固態激光雷達最主流的技術方案。
不過，由於是在短時間內發射大面積激光，因此在探測距離上有了一定限制，基本應在低速無人車之上。
混合固態雷達
如果將機械雷達與固態雷達的特點稍微結合一下的話，混合式固態雷達是一個不錯的選擇。因為該雷達在成本、體積等方面更容易得到控制。目前市面上常見的混合固態雷達為MEMS振鏡、轉鏡、稜鏡模式。
MEMS（Micro-Electro-Mechanical System）振鏡激光雷達
MEMS振鏡激光雷達是採用控制一個微小的鏡面扭轉角度來實現掃描，而激光發射器不會移動，那它具體的原理是什麼呢？
MEMS指微機電系統（Micro-Electro-Mechanical System），它可以被看做一個縮小的機械轉鏡。根據驅動分類，它可以分為電熱驅動、靜電驅動、電磁驅動 和壓電驅動四種方式。並可以平動和扭轉（x、y兩個方向）兩種機械運動方式進行掃描，可以實現非常高的掃描頻率。現在用於激光掃描投影的MEMS芯片掃描頻率可以達到40kHz，相當於一秒鐘掃描4萬次。另外，由於取消了馬達、多稜鏡等較為笨重的機械運動設備，毫米級尺寸的微振鏡大大減少了激光雷達的尺寸。
不過，雖然MEMS振鏡激光雷達有着耐久度高和成本低的優勢，但振鏡會受外界温度、振動環境影響導致諧振頻率變化導致線束紊亂，最終導致成像歪曲等問題，並且MEMS振鏡激光雷達也會有信噪比低，有效距離短等問題。雖然增大鏡面尺寸可以有效增加MEMS激光雷達的精度，但最大偏轉角度也會因此受限，FOV視場角會更加受限，這對廠家的工藝與設計能力有着很高的要求。
轉鏡激光雷達
轉鏡激光雷達則是依靠一個圍繞中心旋轉的反射鏡來進行光折射掃描，它在功耗、散熱等方面有着不錯的優勢。
它的缺點也與MEMS振鏡一樣，存在信噪比低，和有效距離短，FOV視場角受限等問題。
稜鏡激光雷達
這種激光雷達的內部一般採用雙楔形稜鏡結構，其中激光在通過第個楔形稜鏡後發生一次偏轉，之後在通過第二個楔形稜鏡後再一次發生偏轉。只要控制兩面稜鏡的相對轉速便可以控制激光束的掃描形態。
值得注意的是，稜鏡激光雷達的掃描軌跡呈花瓣狀，並非我們常見的平行掃描軌跡。這樣的優點是隻要掃描轉速控制得當，在同一位置長時間掃描幾平何以覆蓋整個區域，並且它不像傳統旋轉激光雷達一樣讓收發模塊在進行轉動，從而避免了類似傳統旋轉激光雷達的多次校準。
但稜鏡激光雷達最大的不足就是其FOV（視場角）較小，因此需要搭配多個稜鏡激光雷達來覆蓋視場補盲。
其它領域的激光雷達
激光雷達因擁有較高的識別率，分辨精度等優勢，因此除了測距功能外，還發展出激光跟蹤、激光測速、激光掃描成像等技術，並被廣泛運用到我們生活的周邊設施之上。
比如，我們常見的在3D打印裏，就包含了激光雷達，其主要用來測量和監控打印物，以此來減小製作的誤差。而在我們生活的城市中，激光雷達會被運用到測速方面，其探測的距離相比傳統的測速雷達要更遠更精準。
在海洋探索與漁業資源中，激光雷達主要被運用在漁業資源調查和海洋生態環境監測兩方面。其中，業資源調查採用藍綠脈衝光作為激發光源，通過對激光回波信號的識別提取以獲得魚羣分佈區域和密度信息，結合偏振特徵分析可對魚羣種類進行識別。而海洋生態環境監測常採用海洋激光熒光雷達，通過對激光誘導目標物發射的熒光等光譜信號的探測分析以獲得海洋浮游生物及葉綠素等物質的種類和濃度分佈信息。
編輯總結：
以上雖只是一些基礎類科普，但在筆者看來，車載激光雷達在自動駕駛的領域中，屬於提高感知力的一個增項，是為彌補毫米波雷達、視覺攝像頭和超聲波雷達等自動駕駛感知系統的不足而生，所以它不應該被神話。以現有的技術來看，有了激光雷達的加持，確實可以大幅度提高自動駕駛的感知能力，也為更高級別的自動駕駛功能豎起了至關重要的作用。
目前，汽車的新四化，即：“電動化、智能化、網聯化、共享化”發展趨勢已成為行業共識。並且擁有自動駕駛功能的智能汽車必須具備“安全、高效、舒適、節能”行駛，並最終可實現替代人來操作的新一代汽車。所以激光雷達的加入必不可少，並且據《中國自動駕駛發展報告2020》的表述，2025年後激光雷達應用會加速，屆時政策、技術、基礎設施比較完善，而L3級別車型也會較大規模推出，伴隨着激光雷達的價格因技術的成熟會大幅降低，搭載激光雷達的車型也將不再僅限於高端車型，而是下探到中高端走量車型。所以“舊時王謝堂前燕,飛入尋常百姓家”的時代終將來臨，我們可以拭目以待。