隨著智能汽車近年來的快速發展，激光雷達熱度居高不下，尤其是特斯拉與其他車企對于激光雷達的不同看法與爭議，更是引發了極大關注。在工業制造激光雷達也體現了廣闊的應用空間。

目前主流廠商走的應用在智能汽車領域的激光雷達均采用面陣閃光，在移動機器人領域應用的激光選型目前以單線為主，但不排除隨著移動機器人智能化需求提成開始采用面陣。

今年六月，日本東芝（Toshiba）發布了新款固態激光雷達。通過受光技術和安裝技術，此款激光雷達尺寸縮小至350cc。在體積變成傳統產品三分之一的同時，該款雷達分辨率高打1200×80，約為傳統產品4倍。這是目前業內最小的固態激光雷達。

在此款雷達中，SiPM芯片具有比同類產品更小的晶體管模塊，并消除了緩沖層，使SiPM芯片的尺寸縮小了75%。同時利用溫度補償，調整光接收單元的電壓輸入，減少外部溫度變化的影響，提供了所有天氣狀況下穩定工作的耐久性，從理論上說即使在有嚴重振動、風壓和溫度變化的環境中這款產品也能保持高性能。

LightWare新款最小、最輕的SF45掃描microLiDAR

僅重59克的SF45是LightWare面向自動駕駛汽車和無人機器所設計和制造的雷達傳感器，主要應用在無人機以及無人地面車輛上。SF45有效掃描距離為50米，可以檢測到明亮陽光下的障礙，讓自動駕駛儀或操作員能夠清晰地了解機器所處的環境。

microLiDA系列與標準自動駕駛（Ardupilot/PX4）兼容，同時開放適用于RaspberryPi和Arduino等定制控制器的API。

Velarray H800是Velodyne Lidar為面向汽車行業設計的固態激光雷達，集遠程感知和廣視場角于一體，用于ADAS和自動駕駛交通應用中的安全導航和防撞，同時實現駕駛輔助功能，如ACC、LKA和(PAEB。在該款雷達上，Velodyne采用了突破性的專有微型激光雷達陣列架構(MLA)，MLA匯集了激光雷達工作的核心要素：光學芯片和 Velodyne的ASIC技術，8個激光雷達通道縮小到一美分大小構成了激光雷達傳感器的“引擎”。

M1600則是應用在移動機器人領域的固態激光雷達，同樣采用了突破性的專有微型激光雷達陣列架構(MLA)。在感知范圍上國內移動機器人采用國產雷達大多可以掃描20m左右，M1600可以感知到30m，這個硬性指標上M1600較國產還是有較大的領先。掃描范圍上的擴大會讓移動機器人在全局規劃算法上起到優化作用。32度的廣闊垂直視野支持在面對擁擠的機器運行環境下會讓機器人更加平穩。

Sense Photonics的全球首款940nm全局快門閃光激光雷達適于汽車應用。通過革新性的架構改換，該產品使數據輸出小型化，解決了激光雷達飽受詬病的功能不足問題。
Sense在此架構中，讓15000個VCSEL陣列同時閃光，照亮SPAD接收器上的140000像素，輸出千瓦的峰值光功率，同時平均功率非常小。

國產激光雷達行業發展迅速，助推了國內機器人和智能汽車的快速發展。國產品牌有專注于單個行業賽道的廠商，還有在機器人與無人駕駛里多賽道共同發力的廠商。如思嵐科技就瞄準移動機器人市場，而禾賽科技、速騰聚創這樣的行業大佬則多線發力。

在這款Slamtec Mapper產品上，除了常規的定位功能外，內置了基于激光SLAM的建圖功能。一般來說，不管是基于激光-SLAM還是V-SLAM，都是各家移動機器人本體廠商自己在做的事情，每一家都會有基于SLAM框架的不同構圖軟件。由于目前國內移動機器人行業里激光選型還較為混亂，不同的激光雷達和構圖軟件繪制出的地圖會有差異。

在官方數據上，這款雷達給出了2m/s的建圖移動速度，這在移動機器人建圖移動速度上是很快的了。應該與Slamtec Mapper內置了9自由度慣性導航系統有關，不內置慣導的情況下以2m/s的建圖移動速度極大可能會出現定位錯亂。思嵐科技將本體廠商的工作前置到激光雷達上也是不錯的嘗試。

禾賽Pandar系列均采用dToF測距原理。在128線的雷達系列上，擁有最小的垂直角分辨率0.125°，在相同距離下，能獲取更多的點云信息。在同線程的激光系列上，禾賽的車輛點云密度近乎壓倒國內外廠商。128系列能呈現出圖像級點云表現，單回波點頻可達3,456,000點/秒，反射率準度在±15%。

探測距離可達200m，1m范圍內探測誤差不超過5cm，在1-200m探測范圍內誤差不超過2cm（平均值），精度上與全球領先的廠商技術水平不分伯仲。在信號回傳上采取了加密發射與加密接受，保證不會因為其他雷達信號干擾而產生噪點。

速騰聚創RS-LiDAR-M1車規級MEMS固態激光雷達已就緒

RoboSense的RS-LiDAR-M1不到傳統64線機械式激光雷達體積的十分之一，達到108mm x 110mm x 45mm，精簡準確的設計將額定功耗控制在15w以內，平均溫升<15℃，適配主機廠對能耗長久以來的訴求。

探測距離同樣可達200m，對于近場物體的探測能力也很出色。一米內的高反物體也能做到迅速識別。在探測同時加入的AI感知算法，能在輸出障礙物檢測的同時，進行障礙物分類，動態物體跟蹤，以及可行駛區域檢測等感知結果。雖然垂直視場角上稍遜于禾賽，但分辨率占據上風且可以動態調控。

當前，激光雷達融合高精地圖方案可以彌補視覺方案環境對依賴度高、算力需求大、探測距離短的缺陷，十分貼合整車廠追求高階自動駕駛的需求。激光雷達的發展也推動了移動機器人導航技術的更迭。在技術逐漸趨同的背景下，激光雷達的發展趨勢無疑是高性能、低成本、芯片化和固態化。