1、激光雷達(dá)是一種優(yōu)秀的測距傳感器
根據(jù)觀研報告網(wǎng)發(fā)布的《中國激光雷達(dá)行業(yè)現(xiàn)狀深度分析與發(fā)展前景預(yù)測報告（2024-2031年）》顯示，激光雷達(dá)是一種利用激光束來計算物體到目標(biāo)表面距離的傳感器。其通過向目標(biāo)發(fā)射激光束，再接收反射回來的信號，測量激光束往返的時間差，計算出目標(biāo)物體的距離、速度和位置信息。激光雷達(dá)探測具備精度高、抗干擾能力強(qiáng)、測量范圍廣、測量速度快等優(yōu)勢。
1960~1970年，隨著激光器的誕生，使用激光進(jìn)行探測的激光雷達(dá)在科研及測繪項目上開始得到應(yīng)用，截止目前已經(jīng)逐漸向無人駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域延伸。
激光雷達(dá)發(fā)展歷程
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時期 |
激光雷達(dá)行業(yè)特點 |
主要應(yīng)用領(lǐng)域 |
標(biāo)志性事件 |
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1960-1970 |
激光器發(fā)明，基于激光的探測技術(shù)開始得到發(fā)展。 |
科研及測繪項日 |
1971年阿波羅15號載人登月任務(wù)使用激光雷達(dá)對月球表面進(jìn)行測繪。 |
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1980-1990 |
激光雷達(dá)商業(yè)化技術(shù)起步，單線掃描式激光雷達(dá)出現(xiàn)。 |
工業(yè)探測及早期無人駕駛項力 |
Sick與Hokuyo等光雷達(dá)廠商推出單線掃描式2D激光雷達(dá)產(chǎn)品。 |
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2000-2010 |
高線數(shù)激光雷達(dá)開始用于無人駕駛的避障和導(dǎo)航，其市場主要是因外廠商。 |
無人駕駛測試項目等 |
2010年Ibeo與法國Tier1公司Valeo開始合作開發(fā)面向量產(chǎn)車的激光雷達(dá)產(chǎn)SCALA。 |
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2016-2018 |
國內(nèi)激光雷達(dá)廠商入局，技術(shù)水平趕超國外廠商。激光雷達(dá)技術(shù)方案呈現(xiàn)多樣化發(fā)展趨勢。 |
無人駕駛、高級輔助駕駛、服務(wù)機(jī)器人等，且下游開始有商用化項目落地 |
采用新型技術(shù)方案的激光雷達(dá)公司同樣發(fā)展迅速，如基于MEMS方案的Innoviz，基于1550nm波長方案的Luminar等。 |
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2019年至今 |
市場發(fā)展迅速，應(yīng)用領(lǐng)域持續(xù)拓展。激光雷達(dá)技術(shù)朝向芯片化、陣列化發(fā)展。激光雷達(dá)公司迎來上市熱潮。 |
無人駕駛、高級輔助駕駛、服務(wù)機(jī)器人、車聯(lián)網(wǎng)等 |
2020年9月Velodyne完成NASDAQ上市，2020年12月Luminar完成NASDAQ上市。2023年2月，禾賽科技美股上市。2024年1月，速騰聚創(chuàng)港交所上市。 |
資料來源：觀研天下整理
2、智能駕駛市場越來越熱，國產(chǎn)激光雷達(dá)玩家迅速崛起
隨著智能駕駛市場持續(xù)火熱，激光雷達(dá)技術(shù)和成本不斷迭代，正逐漸成為自動駕駛和高級駕駛輔助系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分。據(jù)不完全統(tǒng)計，2023年，我國有20款以上新車型搭載激光雷達(dá)上市；2024年后，寶馬、奔馳、沃爾沃等外資品牌也將加入到激光雷達(dá)上車潮中。激光雷達(dá)密集上車帶動其出貨量的快速增長。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，2023年中國乘用車前裝激光雷達(dá)出貨57.09萬顆，同比增長341.19%；2024年全年交付有望到150-180萬顆，行業(yè)正加速成長。
我國部分主流車廠車型普遍提供配備激光雷達(dá)情況
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汽車廠商 |
車型 |
上市時間 |
價格（萬元） |
是否有激光雷達(dá)選項 |
銷量（萬輛，2023） |
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極氪 |
極氪001 |
2023年 |
26.90-32.90 |
是 |
7.62 |
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極氪007 |
2023年 |
20.99-29.99 |
是 |
0.09 |
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極氪X |
2023年 |
20.00-22.00 |
是 |
2.24 |
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極氪009 |
2023年 |
50.00-78.90 |
否 |
1.92 |
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極氪001FR |
2023年 |
76.9 |
是 |
/ |
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蔚來 |
蔚來ET5T |
2023年 |
29.80-35.60 |
是 |
2.14 |
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蔚來ET7 |
2023年 |
42.80-51.60 |
是 |
0.56 |
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小鵬 |
小鵬G6 |
2023年 |
19.99-27.69 |
是 |
4.45 |
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小鵬X9 |
2024年 |
35.98-41.98 |
是 |
/ |
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理想 |
理想L6 |
2024年 |
24.98-27.98 |
是 |
/ |
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理想L7 |
2023年 |
30.18-35.98 |
是 |
13.41 |
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理想MEGA |
2024年 |
52.98 |
是 |
/ |
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比亞迪 |
海鷗 |
2023年 |
6.98-8.58 |
否 |
28.02 |
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秦PLUSDM-I |
2023年 |
7.98-12.58 |
否 |
32.74 |
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秦PLUSEV |
2023年 |
10.98-13.98 |
否 |
12.85 |
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秦LDM-I |
2024年 |
9.98-13.98 |
否 |
/ |
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海豹06DM-I |
2024年 |
9.98-13.98 |
否 |
/ |
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元UP |
2024年 |
9.68-11.98 |
否 |
/ |
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宋PLUSEV |
2023年 |
14.98-18.98 |
否 |
9.38 |
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海豹dmi |
2023年 |
14.98-21.98 |
是 |
4.30 |
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唐dmi |
2023年 |
17.98-21.98 |
否 |
12.40 |
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宋L |
2023年 |
18.98-24.98 |
否 |
1.00 |
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海獅07EV |
2024年 |
18.98-23.98 |
否 |
/ |
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騰勢N7 |
2024年 |
23.98-32.98 |
是 |
/ |
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騰勢D9 |
2023年 |
33.98-44.98 |
是 |
11.92 |
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方程豹豹5 |
2023年 |
28.98-35.28 |
否 |
0.57 |
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哪吒 |
哪吒L |
2024年 |
12.99-17.89 |
是 |
/ |
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哪吒AYA |
2023年 |
6.58-8.08 |
是 |
1.47 |
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哪吒GT |
2023年 |
18.88-22.68 |
是 |
0.86 |
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哪吒X |
2023年 |
9.98-15.18 |
是 |
0.71 |
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零跑 |
零跑C16 |
2024年 |
15.58-18.58 |
是 |
/ |
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零跑C11 |
2023年 |
14.88-20.98 |
是 |
8.06 |
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零跑C10 |
2024年 |
12.88-16.88 |
是 |
/ |
資料來源：觀研天下整理
市場潛力下，激光雷達(dá)作為智能汽車的關(guān)鍵零部件之一，逐漸被消費(fèi)者接受。競爭方面，2022年國內(nèi)激光雷達(dá)市場主要玩家是Innovusion（圖達(dá)通）、Valeo（法雷奧）、Hesai（禾賽科技）和RoboSense（速騰聚創(chuàng)）。不過，隨著國產(chǎn)激光雷達(dá)廠商相繼入局，以及主流新能源車企與激光雷達(dá)廠加速推進(jìn)激光雷達(dá)的商業(yè)化落地，帶動國內(nèi)車載激光雷達(dá)在全球市占率不斷攀升，國內(nèi)廠商快速崛起。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，2024年1-5月，我國激光雷達(dá)供應(yīng)商裝機(jī)量超44.5萬顆，其中速騰聚創(chuàng)以43%市占率位居首位。
數(shù)據(jù)來源：觀研天下整理
具體來看，截至2024年6月30日，速騰聚創(chuàng)已獲得22家汽車整車廠及一級供應(yīng)商的80款車型的量產(chǎn)定點訂單，并為其中12家客戶的29款車型實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)落地；在2016年，華為開始研發(fā)激光雷達(dá)產(chǎn)品，并于2018年開始進(jìn)入汽車領(lǐng)域，2023年華為和賽力斯力推的問界系列車型的銷量爆發(fā)，華為的車載激光雷達(dá)產(chǎn)品出貨量也開始跟著爆發(fā)，截止2024年上半年，鴻蒙智行全系累計交付了194207輛，即半年時間實現(xiàn)了超越去年全年的交付量。
目前，外資激光雷達(dá)企業(yè)已經(jīng)無法在國內(nèi)市場占據(jù)較大份額，開始逐漸退出自研技術(shù)。例如，2023年，德國零部件巨頭博世集團(tuán)完全放棄開發(fā)自動駕駛激光雷達(dá)；采埃孚已經(jīng)退出激光雷達(dá)市場，日本先鋒電子Pioneer也放棄了。
而在國內(nèi)市場，部分車企也逐漸加入激光雷達(dá)市場，現(xiàn)有傳統(tǒng)玩家開始采用低成本作為銷售手段，車企可能會進(jìn)一步壓價，行業(yè)競爭將進(jìn)入真正白熱化階段。比亞迪董事長兼總裁王傳福曾公開表示：“我們還有很多技術(shù)會陸續(xù)投入應(yīng)用，比如激光雷達(dá)，如果市場行情3000元一顆，我們可能只需要900元的成本?！?
在此背景下，技術(shù)升級成為另一條路。例如，2024年4月，速騰聚創(chuàng)發(fā)布的新一代中長距激光雷達(dá)MX，搭載速騰聚創(chuàng)全自研專用SoC芯片M-Core，還沿用M平臺同款二維MEMS掃描芯片，同時實現(xiàn)收發(fā)系統(tǒng)的芯片迭代升級，是其激光雷達(dá)芯片化設(shè)計的集大成之作，首次將激光雷達(dá)的價格打到了200美元以內(nèi)，引領(lǐng)行業(yè)進(jìn)入“千元機(jī)”時代。
3、多技術(shù)路線并行，固態(tài)和混合固態(tài)路線或成為激光雷達(dá)行業(yè)未來主流
近幾年，激光雷達(dá)技術(shù)也一直在演進(jìn)，朝向遠(yuǎn)距離、大范圍、高分辨率、低成本的方向發(fā)展。按照測距方法，激光雷達(dá)對物體的測距方式主要分為飛行時間（ToF）和調(diào)頻連續(xù)波（FMCW）兩種方式。其中，ToF和FMCW方法在室外陽光下能夠?qū)崿F(xiàn)100~250米的測程，被廣泛認(rèn)為是車載激光雷達(dá)的優(yōu)選方案。目前，ToF是車載中長距激光雷達(dá)的主流方案，隨著FMCW激光雷達(dá)技術(shù)的成熟，未來市場上可能會出現(xiàn)ToF和FMCW激光雷達(dá)并存的情況。
ToF和FMCW法的比較
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測距方法 |
主要特點 |
優(yōu)點 |
缺點 |
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ToF |
通過直接測量發(fā)射激光與回波信號的時間差，基于光在空氣中的傳播速度得到目標(biāo)物的距離信息 |
技術(shù)成熟、成本低、功耗低 |
測距準(zhǔn)確性受限、容易受太陽光子干擾 |
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FMCW |
將發(fā)射激光的光頻進(jìn)行線性調(diào)制，通過回波信號與參考光進(jìn)行相干拍頻得到頻率差，從而間接獲得飛行時間反推目標(biāo)物距離 |
抗干擾能力強(qiáng)、測距準(zhǔn)確的高、能夠直接測量速度 |
制造成本高、功耗大 |
資料來源：觀研天下整理
根據(jù)掃描方式的不同，激光雷達(dá)可以分為固態(tài)激光雷達(dá)、混合固態(tài)激光雷達(dá)、機(jī)械式激光雷達(dá)。其中，混合固態(tài)激光雷達(dá)包括轉(zhuǎn)鏡式、色散棱鏡式、MEMS，固態(tài)式激光雷達(dá)包括Flash、光學(xué)相控陣（OPA）式激光雷達(dá)。相比機(jī)械式激光雷達(dá)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、體積龐大、價格昂貴、在極端的環(huán)境中可靠性較低等特點，固態(tài)和混合固態(tài)激光雷達(dá)更可靠、尺寸更小、更經(jīng)濟(jì)，更能滿足客戶對感知性能的需求，也更容易通過車規(guī)級相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。長期來看，固態(tài)（Flash）和混合固態(tài)（轉(zhuǎn)鏡式、MEMS）激光雷達(dá)預(yù)期在許多應(yīng)用場景中會逐步取代機(jī)械式激光雷達(dá)，成為未來的主流。
激光雷達(dá)按掃描方式分類
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類別 |
子類 |
技術(shù)原理 |
優(yōu)點 |
缺點 |
應(yīng)用場景 |
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機(jī)械式激光雷達(dá) |
機(jī)械旋轉(zhuǎn)（一維掃描） |
激光發(fā)生器垂直布置，通過360度物理旋轉(zhuǎn)掃描，全面覆蓋周圍環(huán)境 |
360度視場、掃描速度快、精度高、技術(shù)成熟 |
需要復(fù)雜的人工調(diào)教、制造周期長；可靠性差，難以量產(chǎn)；體積過大；壽命較短。 |
機(jī)器人、智慧城市及V2X |
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混合固態(tài)激光雷達(dá) |
轉(zhuǎn)鏡式（一維掃描） |
發(fā)射器發(fā)射激光照射鏡面，鏡面不斷旋轉(zhuǎn)完成掃描工作 |
可靠性高，利于車規(guī)級量產(chǎn)；成本低；功耗低； |
長期運(yùn)行后穩(wěn)定性和準(zhǔn)確度下降；探測角度有限；探測距離短。 |
汽車、機(jī)器人、智慧城市及V2X |
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色散棱鏡式（二維掃描） |
色散棱鏡圍繞同一軸旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生花狀掃描圖案 |
點云密度高、探測距離遠(yuǎn)、可靠性高、利于車規(guī)級量產(chǎn)； |
單個雷達(dá)視場角較??；對電機(jī)軸承等部件的可靠性提出了挑戰(zhàn)。 |
汽車、機(jī)器人、智慧城市及V2X |
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MEMS（二維掃描） |
基于MEMS的反射鏡將激光反射到不同的角度 |
運(yùn)動部件少；體積?。怀杀镜?。 |
探測距離和視場角有限；壽命較短。 |
汽車、機(jī)器人、智慧城市及V2X |
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固態(tài)激光雷達(dá) |
Flash（無掃描） |
再一時間點發(fā)射出激光束來探測整個周邊區(qū)域 |
體積小、結(jié)構(gòu)簡單、信息量大、技術(shù)成熟。 |
功率密度低；分辨率低；探測距離短。 |
汽車、機(jī)器人 |
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光學(xué)相控陣（OPA）（無掃描） |
緊密間隔的光學(xué)天線陣列在寬角度范圍內(nèi)輻射相干光 |
精度高、掃描速度快、可控性好、抗震性能好；體積小。 |
抗環(huán)境干擾性差；光信號覆蓋有限；加工難度大；成本較高，處于早研狀態(tài)。 |
汽車 |
資料來源：觀研天下整理
2021年8月，Quanergy Systems發(fā)布全球首款車載固態(tài)OPA激光雷達(dá)S3系列，此前市場中的純固態(tài)激光雷達(dá)多用于測繪、機(jī)器人等非車規(guī)級終端當(dāng)中。2022年11月，禾賽科技與公司先后發(fā)布車載固態(tài)Flash激光雷達(dá)產(chǎn)品。2022年以來，國內(nèi)主流車載激光雷達(dá)廠商陸續(xù)布局固態(tài)激光雷達(dá)產(chǎn)品。
我國車載純固態(tài)激光雷達(dá)產(chǎn)品
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廠商 |
產(chǎn)品型號 |
產(chǎn)品類別 |
發(fā)布時間 |
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QuanergySystems |
S3系列 |
固態(tài)-OPA |
2021年8月（全球首款） |
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禾賽科技 |
FT120 |
固態(tài)-Flash |
2022年11月 |
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芯探科技 |
XT系列 |
固態(tài)-Flash |
2023年9月 |
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速騰聚創(chuàng) |
RS-LiDAR-E1 |
固態(tài)-Flash |
2022年11月 |
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力策科技 |
XT系列 |
固態(tài)-OPA |
2023年1月 |
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亮道智能 |
LDSatellite |
固態(tài)-Flash |
2022年5月（國內(nèi)首款） |
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北醒光子 |
眾多產(chǎn)品 |
固態(tài)-Flash |
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資料來源：觀研天下整理
根據(jù)相關(guān)資料預(yù)計，混合固態(tài)激光雷達(dá)（轉(zhuǎn)鏡式）占比預(yù)計將從2023年的68%下降到2033年的56%；MEMS方案從2023的30%下降到2033年的7%；固態(tài)Flash方案迎來大發(fā)展，預(yù)計將從2023年的2%大幅增長到2033年的33%。
4、激光雷達(dá)降本和技術(shù)成熟度提升下融合方案有望成為市場主流
當(dāng)前，我國激光雷達(dá)行業(yè)在漫長的資本寒冬洗牌之后，具備量產(chǎn)能力的企業(yè)逐漸上“牌桌”，市場格局趨于穩(wěn)定。未來，隨著AIGC、具身智能等浪潮襲來，我國車載激光雷達(dá)市場規(guī)模仍然在高速增長。同時，激光雷達(dá)企業(yè)開始在車載智駕領(lǐng)域之外尋找市場機(jī)會，機(jī)器人、Robotaxi成了當(dāng)下的新方向。
在技術(shù)方面，智能駕駛感知方案主要分為純視覺感知和多傳感器融合感知兩條技術(shù)路線，自動駕駛技術(shù)方案需要對每種技術(shù)路線的優(yōu)缺點進(jìn)行選擇，面對當(dāng)前自動駕駛視覺方案的技術(shù)路線之爭，無論是哪一種方案，本質(zhì)希望智駕將車開得更好。再多傳感器融合感知方案中，激光雷達(dá)、攝像頭、超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等不同傳感器的優(yōu)劣勢可進(jìn)行互補(bǔ)，能夠進(jìn)一步提升方案精度，顯著提升自動駕駛系統(tǒng)的可靠性，有效彌補(bǔ)純視覺方案的不足，可見多傳感器融合方案或?qū)⑹俏磥碇髁鞣较?。根?jù)禾賽科技數(shù)據(jù)，截止2023H1，純視覺方案和融合方案（激光雷達(dá)+攝像頭）對目標(biāo)物追蹤準(zhǔn)確度（AMOTA）上仍有較大差距，二者相差接近20個百分點（56%VS75%）。預(yù)計隨著激光雷達(dá)降本&技術(shù)成熟度的提升，融合方案有望成為市場主流。
主要智能駕駛感知方案對比情況
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方案名稱 |
簡介 |
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純視覺感知方案 |
以攝像頭為主導(dǎo)感知外界信息，通過單個或多個相機(jī)實現(xiàn)對人眼睛的模擬，希望模仿人開車時候的感知過程，特斯拉主要采用純視覺方案。 |
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多傳感器融合感知方案 |
是以激光雷達(dá)為核心，同時輔以攝像頭、超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等多種傳感器協(xié)同配合來感知外界信息，不同傳感器的優(yōu)劣勢可進(jìn)行互補(bǔ)，國內(nèi)電動車廠商普遍采用多傳感器融合方案。 |
資料來源：觀研天下整理（WYD）
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