2016年无人驾驶激光雷达行业分析报告
2016年无人驾驶汽车行业分析报告
2016年无人驾驶汽车行业分析报告2016年9月目录一、无人驾驶汽车：人工智能发展的新标杆5二、无人驾驶汽车的发展61、当曾经的梦想照进现实，我们是否敢于相信62、无人驾驶汽车的研发现状73、无人驾驶汽车的未来之路10（1）研发阶段11（2）小规模试验阶段12（3）政策出台调整阶段12（4）消费者认可与销量爆发阶段144、无人驾驶汽车将率先在服务领域投入使用14三、无人驾驶汽车的主要技术151、感知输入系统、计算处理系统是无人驾驶技术的关键152、感知输入系统中，3D激光雷达是核心，相机、车载雷达等设备是辅助18四、3D激光雷达相关企业221、Velodyne：全球领先的3D激光雷达传感器生产商252、华达科捷：依托高精度激光测量技术开展3D激光雷达研发27无人驾驶汽车与辅助、半自动驾驶汽车有密切联系，也有重要差别。
一、发展目的和表现形式不同。
辅助驾驶、半自动驾驶的本质是汽车驾驶系统的模块叠加和功能发展，其目的是给驾驶者提供更加便捷、安全的驾驶环境；而无人驾驶汽车的本质是一种全新的能够自主导航的移动运输类机器人，以人工智能取代了驾驶者，其外形设计、应用场合并不拘泥于现有的模式。
二、核心技术有重要差别。
辅助驾驶、半自动驾驶的核心技术是自动控制技术，而无人驾驶汽车的核心技术是即时空间建模和人工智能技术。
因此，在辅助驾驶、半自动驾驶领域，汽车厂商具有主导地位，并与零配件企业形成密切合作；而无人驾驶汽车的研发主体是互联网科技公司如谷歌、百度以及科研院校。
三、受益对象和成本承受能力不同。
近期，媒体报道谷歌无人驾驶部门正在谋划提供约租车服务，与Uber进行竞争。
当无人驾驶汽车向社会提供服务时，其成本承受能力将大大增强，相比之下，辅助驾驶、半自动驾驶主要依靠成本下降去推进应用拓展。
无人驾驶汽车将走过四个发展阶段，并率先在公共服务领域投入使用。
无人驾驶汽车将经历研发、试验、政策调整、需求爆发四个阶段。
值得注意的是，目前硬件系统组合日趋完善，而人工智能算法的调试和配套政策成为影响无人车投入使用的主要因素。
激光雷达行业发展分析报告
激光雷达行业发展分析报告激光雷达是一种基于激光技术的高精度传感器，能够在三维空间中快速获取目标的位置和运动信息。
随着自动驾驶、智能制造和机器人等领域的迅猛发展，激光雷达行业也得到了快速发展。
首先，激光雷达在自动驾驶领域扮演着重要的角色。
自动驾驶技术的核心是通过各种传感器获取环境信息，并实时决策和控制汽车行驶。
激光雷达由于具备高精度和全方位的特点，成为了自动驾驶中不可或缺的传感器之一、随着自动驾驶汽车的广泛部署和市场需求的增加，激光雷达行业将迎来更大的发展机遇。
其次，智能制造是激光雷达行业的另一个重要应用领域。
激光雷达可以通过对工件进行全方位的扫描，实时获取工件的三维形状信息，并提供给机器人或自动化设备进行处理。
在工业生产线上，激光雷达可以帮助提高产品质量、生产效率和安全性，降低人力成本，因此受到了制造业的广泛关注和应用。
此外，激光雷达还在城市规划、环境监测和安全领域有广泛的应用。
例如，在城市规划中，激光雷达可以通过对城市的扫描，获取城市的三维模型，为城市规划和设计提供依据。
在环境监测中，激光雷达可以实时监测大气污染物的扩散情况，提供准确的数据支持。
在安全领域，激光雷达可以通过对周围环境的感知，实时监测危险物体和行为，保障公共安全。
虽然激光雷达行业发展前景广阔，但也面临一些挑战。
首先，激光雷达的高成本和相对较大的体积限制了其在市场上的普及和应用。
相比之下，其他传感器如摄像头和毫米波雷达具有成本低、便携性好等优势，对激光雷达构成了竞争。
其次，激光雷达的技术研发和产业化仍存在一定的难度。
目前，国内外已有多家企业投入激光雷达技术的研发，但大部分企业主要从事激光雷达核心器件的生产，整个产业链尚未形成完整的格局。
激光雷达技术的创新和产业化需要加大研发投入和深化产学研合作，以提高技术水平和市场竞争力。
综上所述，激光雷达行业在自动驾驶、智能制造和安全领域具备广阔的市场前景。
然而，激光雷达仍面临成本高、技术难度大等挑战。
2016年无人驾驶汽车行业分析报告
2016年无人驾驶汽车传感器行业分析报告2016年2月目录一、传感器是汽车之眼，贯穿无人驾驶始终 (7)1、传感器是环境感知硬件，无人驾驶各阶段都不可或缺 (7)（1）传感器各有优劣，互相难以取代 (8)（2）IT企业、传统车厂，不同理念带来传感器选择差异 (10)2、未来五年ADAS渗透加速，带来传感器旺盛需求 (11)（1）全球车载传感器需求大幅增长，2020年约为现在3倍 (12)（2）台湾纯正的汽车传感器企业，同致电子已进入高速增长阶段 (13)3、软硬难以分割，算法亦是传感核心竞争力 (15)（1）视觉系摄像头多采用外购，算法集成是系统核心 (15)（2）雷达、夜视多为自产传感器，提供整套系统方案 (17)4、多种传感器融合大势所趋，低成本激光雷达或成黑马 (17)（1）现状：仍以雷达为主，但视觉系ADAS逐步提高渗透率 (17)（2）技术趋势：中低端视觉系ADAS为主，高端采用混合传感器构架 (18)二、车载摄像头：摄像头产业的下一蓝海 (19)1、单车多摄像头，带来数倍市场空间 (19)（1）全套ADAS功能单车将安装6个以上摄像头 (20)2、车载摄像头，手机摄像头厂商的下一个蓝海 (24)（1）手机摄像头龙头正在大力加汽车业务 (25)（2）车载摄像头要求壁垒较高，大厂更具优势 (26)3、车载摄像模组、CMOS 等产业链环节将极大受益 (27)三、毫米波雷达：不可或缺的高可靠性 (30)1、全天候使用，测距的可靠保障 (30)（1）直接测得距离速度，是ACC、AEB等功能的优选 (31)（2）高穿透、全天候特性是其他传感器的有力保障 (32)（3）主流频段24Ghz和77Ghz，77GHz长距特性更具备优势 (32)2、AEB装配提高将带来刚性需求 (33)3、毫米波雷达尚处垄断，国内突破在即 (35)（1）毫米波雷达壁垒较高，后端的控制系统策略是零部件巨头的技术核心 (35)（2）MMIC芯片和天线PCB板是毫米波雷达的硬件核心 (36)（3）国内24Ghz 产品即将问世，高频雷达仍需突破 (37)四、夜视系统：高端向低端渗透 (37)1、夜间是事故的高发时段，夜视系统具有极大实用性 (37)2、三种夜视方案各有优劣，成本质量是关键 (39)3、国内自主品牌增配夜视系统提高竞争力 (40)五、激光雷达：低成本方案将加速无人驾驶到来 (42)1、激光雷达起源军工，用途广泛 (42)（1）源于军用，民用最大应用为地理测绘 (43)（2）国内已有多个自主激光扫描仪产品，主要应用于测绘 (45)（3）小型化、高精度、相对廉价，Velodyne是无人驾驶使用首选 (45)2、激光雷达是目前最有效方案，成本下降将加速无人驾驶 (47)（1）环境感知+导航定位”造就激光雷达的核心地位 (47)3、“降维+黑科技”，激光雷达方案成本或大幅下降 (49)（1）激光雷达精度不同带来巨大的成本差异 (49)（2）固态激光雷达横空出世，或大幅降低激光雷达成本 (50)六、相关企业：三条主线 (51)1、ADAS渗透率提高带来传感器本身和核心部件的快速增长，尤其如摄像头CMOS和雷达高频PCB (52)2、传感器是环境感知硬件，算法集成实现软硬件一体供应将占据价值链更大部分 (52)3、激光雷达的低成本解决方案或将是无人驾驶的主流方案，关注具备激光雷达技术的企业 (53)传感器是汽车之眼，贯穿无人驾驶始终。
2016年无人驾驶产业前瞻研究报告
２０１６年无人驾驶产业前瞻研究报告目录索引一、以移动机器人的视角看无人驾驶产业的未来 (5)1.1路线之争：两条无人驾驶技术实现路线看似竞争，实则互补 (5)1.2市场定位：不同于ADAS，无人驾驶产业将爆发于服务市场 (8)1.3机器换人：爆发时点将取决于人机成本差距和政府政策态度 (10)1.4场景预测：产业或将率先爆发于公共交通、物流等其他领域 (12)二、激光雷达：难以逾越的“机器之眼” (18)2.1感知系统：传感器构成，是智能装备联通外界的通道 (18)2.2无人驾驶：五大传感器各具特征，激光雷达独占一绝 (19)2.3激光雷达：难被替代、可塑性强，催生多种智能装备 (22)2.4投资逻辑：激光雷达是无人驾驶产业重要投资切入点 (27)三、激光雷达的产业格局和发展趋势 (28)3.1国外企业安营设寨，协同相关机构展开合作 (28)3.2国内公司东风初起，激光雷达产品初步成型 (29)3.3行业未来：多元化或解决方案提供商，硬件成本终将下降 (32)四、投资建议及风险提示 (32)图表索引图1：直接无人驾驶路线或将大幅领先ADAS升级路线 (5)图2：ADAS和无人驾驶汽车有所区别，现阶段测试成果分布于不同技术阶段 (6)图3：成果&事件梳理：一些路线2的参与者希望引入路线1的技术 (6)图4：直接无人驾驶路线或将大幅领先ADAS升级路线 (7)图5：无人驾驶产业爆发的未来在于向特定场景提供智能化运输服务 (8)图6：无人驾驶产业将爆发于面向特定场景的运输服务市场的原因分析 (9)图7：人机成本差距将很大程度决定无人驾驶产业爆发时点 (10)图8：我国制造业平均工资增速和工业机器人销量增速具有强关联性 (10)图9：目前全球各地政府对于无人驾驶技术持开放态度，但都停留在尝试阶段 .. 11图10：无人驾驶产业化发展的阶段及重要节点预测 (12)图11：日本网络公司DeNA研发的出租车 (13)图12：法国EasyMile无人驾驶公交车在荷兰试行 (13)图13：日本人口结构（百万）及其变化趋势 (13)图14：中国老龄人口（万）及其占比 (14)图15：彭博预测中国2030年人口结构与日本相似 (14)图16：公交车运营数量及预测（辆） (15)图17：公交车运营线路长度及预测（公里） (15)图18：奔驰于2014年公布的无人驾驶货车 (16)图19：全国货运量和快递业务量持续增长 (16)图20：全国市场货车销量及预测 (17)图21：智能装备的五大系统及其数据输入 (18)图22：无人驾驶汽车的三个核心系统 (18)图23：激光雷达“眼”中的世界 (19)图24：Mobileye在中国识别超载车辆遇到困难 (20)图25：谷歌测试无人车对于儿童和吉祥物的识别 (20)图26：五类主要位置、物体感知传感器的特性对比 (21)图27：激光雷达催生了多种以无人驾驶汽车为代表的移动式机器人 (22)图28：无人驾驶汽车传感器搭配融合示意图 (23)图29：BigDog机器人头部配有西克激光雷达 (24)图30：BigDog机器人配置的传感器 (24)图31：BigDog机器人配置的传感器一览 (24)图32：Atlas机器人在外界干预下重新定位物体并完成搬运任务 (25)图33：人型机器人NAO配置的传感器 (25)图34：Pepper机器人配置的传感器 (26)图35：“Neato Botvac D”激光导航扫地机器人 (27)图36：路径规划式扫地机器人不同技术路线对比 (27)图37：全球激光雷达市场预测（百万美元）及增长率 (27)图38：国外激光雷达厂商纷纷与相关机构展开合作 (28)图39：欧镭激光与华达科捷的股权结构 (29)图40：华达科捷研发的3D激光雷达 (30)图41：镭神智能研发的2D激光雷达 (30)图42：思岚科技研发的2D激光雷达RPLidar (31)一、以移动机器人的视角看无人驾驶产业的未来1.1 路线之争：两条无人驾驶技术实现路线看似竞争，实则互补目前，无人驾驶汽车的实现路径基本分为两大阵营：路线1是以IT企业谷歌、百度等为代表的直接无人驾驶路线，依靠高精度地图，配合激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器、GPS等传感器通过人工智能算法实现完全自主驾驶，他们的核心竞争力是高精度地图的构建，结合各种传感器进行地图的匹配和算法的调试；路线2是以福特、通用、沃尔沃、特斯拉等车企以及前后装企业Mobileye等为代表的ADAS逐步升级路线，依靠摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等设备，实现在某些环境和条件下的高级辅助驾驶功能，他们的核心竞争力在于整车的设计、制造、销售以及驾驶员辅助驾驶体验的需求挖掘。
激光雷达行业研究报告
激光雷达行业研究报告激光雷达是一种通过激光束来探测目标物体并测量其距离、速度和形状的技术。
激光雷达在自动驾驶、工业测量、环境监测等领域有着广泛的应用。
本文将从激光雷达的原理、市场现状、应用前景等方面进行研究。
首先，激光雷达的工作原理是通过发射激光束并接收反射光束，根据光束的时间和空间特性来计算目标物体的距离和形状。
激光雷达的发展经历了从机械转台到固态扫描、从固态扫描到固态相位阵列的演进过程。
目前，大部分激光雷达采用固态相位阵列技术，具有高分辨率、高帧率和远距离探测等优点。
其次，激光雷达市场目前呈现出快速增长的态势。
随着自动驾驶技术的发展，激光雷达作为自动驾驶的核心传感器之一，其需求量不断增加。
同时，工业测量、环境监测等领域对高精度测量设备的需求也在增加，这也为激光雷达的市场提供了机会。
根据市场研究数据，全球激光雷达市场规模预计将在未来几年内保持15%左右的年均增长率。
再次，激光雷达在自动驾驶领域有着广阔的应用前景。
自动驾驶技术的核心是对周围环境的感知和识别，而激光雷达正是提供环境感知所必需的传感器。
激光雷达可以实时、高精度地探测周围的障碍物，并将这些信息传递给自动驾驶系统，以保证安全驾驶。
目前，许多汽车制造商和技术公司都在开发和应用激光雷达技术，以实现自动驾驶汽车的商业化。
最后，激光雷达还在工业测量、环境监测等领域有着广泛的应用。
在工业测量领域，激光雷达可以用于建筑测量、三维建模等工作，可以大大提高测量精度和效率。
在环境监测领域，激光雷达可以用于空气质量监测、土地利用监测等工作，有助于提高环境监测的精度和范围。
综上所述，激光雷达是一项非常重要的技术，具有广阔的应用前景。
随着自动驾驶、工业测量、环境监测等领域的发展，激光雷达市场有望持续增长。
未来，我们还可以期待激光雷达在更多领域的应用，为我们的生活和工作带来更多的便利。
2016年无人驾驶行业分析报告
2016年无人驾驶行业分析报告2016年6月目录一、未来已来：无人驾驶前进的五个维度 (6)1、科技普及越来越快，近乎拔地而起，无人驾驶的普及不会例外 (6)2、无人驾驶加速期已来 (8)3、未来属于无人驾驶 (9)4、无人驾驶前进的五个维度：消费者接受度、技术整合度、生态体系、立法、基础设施投资 (10)5、无人驾驶关键技术正在突破 (11)二、外部环境：无人驾驶的标准、法规和支持 (13)1、美国不断更新和完善关于无人驾驶的标准和法规 (13)（1）NHTSA将在2016年提出完全无人驾驶的安全运行指导原则 (13)（2）截至2015年，美国已经有16个州启动无人驾驶立法 (15)2、中国对无人驾驶、智能驾驶的支持正在加大 (16)（1）国家自然科学基金委主办智能车未来挑战赛 (16)（2）工信部批准智能网联汽车试点示范区 (18)三、环境感知：激光雷达是无人驾驶车最重要的传感器之一 (18)1、无人驾驶车的环境感知系统 (18)2、激光雷达：无人驾驶车最重要的传感器之一 (19)（1）激光雷达的主流厂商有Velodyne、Quanergy、Ibeo等公司 (19)（2）Velodyne激光雷达产品被Google、Uber、百度等互联网公司广泛采纳 (21)（3）预计2035年以后激光雷达市场规模往千亿美元冲刺 (24)四、定位导航：高精度地图在三个层次帮助实现无人驾驶 (27)1、高精度地图如何在三个层次实现无人驾驶 (27)（1）高精度地图层 (27)（2）实时道路层 (27)（3）驾驶层 (27)2、地图的动态生产闭环 (28)（1）地图更新频率：天、小时、分钟级，最终到实时地图 (28)（2）端到端的生产闭环 (28)3、高精度地图巨头Here公司 (29)（1）Here发展史：从最大的地图商到ADAS、云服务、无人驾驶服务商 (29)（2）Here的“高精度地图+云”业务：地图有多强大 (30)（3）Here与车厂、互联网公司、手机厂商深度合作车联网、无人驾驶 (32)（4）Here高精度地图捕捉数十亿的点云数据 (33)4、高精度地图巨头TomTom公司 (34)（1）TomTom发展史：从导航到交通、手表、车联网、ADAS的综合服务商 (34)（2）TomTom的“地图+交通+导航”业务 (35)5、高精度地图巨头四维图新 (37)（1）中国导航电子地图甲级测绘资质供应商只有12家 (37)（2）四维图新的高精度地图进展 (38)五、规划决策：Google与Mobileye的无人驾驶路线殊途同归 (38)1、路径规划：为无人驾驶提供最优的行车路径 (38)（1）全局路径规划和局部路径规划 (38)（2）路径规划的三个层次：路径规划、行为规划、轨迹规划 (40)（3）路径规划算法 (40)2、Google的完全无人驾驶路线 (42)（1）Google无人驾驶发展史：逐渐聚焦于环境复杂的城市街道（City Streets） (42)（2）Google的完全无人驾驶路线 (44)（3）Google的无人驾驶实践：从无人驾驶解除机制（Disengagement）中迭代学习成长 (48)3、Mobileye的渐进无人驾驶路线 (55)（1）主流的OEM都在采用Mobileye技术，超过1千万辆车采用了Mobile技术 (55)（2）Mobileye可以大幅减少TCO中的保险和维修成本 (56)（3）Mobileye的渐进无人驾驶路线：从单目摄像头开始 (58)4、Google与Mobileye的无人驾驶路线殊途同归 (59)六、社会效应：“无人驾驶+共享经济”将降低70%的出行成本 (61)1、无人驾驶降低道路交通事故死亡率 (61)2、无人驾驶解放双脚、双手、眼睛和大脑 (62)PC、智能手机时代之后我们看好无人驾驶的普及，在中美大环境对无人驾驶发展的大力支持下，我们看好激光雷达制造商、高精度地图商、无人驾驶解决方案/算法提供商、无人驾驶+共享经济时代的交通运营商等。
激光雷达行业分析报告
激光雷达行业分析报告激光雷达(Lidar) 是一种利用激光进行测距、制图和检测的技术。
它正在成为许多应用中的基础，包括自动驾驶车辆、地图绘制、城市规划和防灾预警等。
本文将对激光雷达行业进行分析报告，包括定义、分类特点、产业链、发展历程、行业政策文件及其主要内容、经济环境、社会环境、技术环境、发展驱动因素、行业现状、行业痛点、行业发展建议、行业发展趋势前景、竞争格局、代表企业、产业链描述、SWTO分析、行业集中度等内容。
一、定义激光雷达是一种测量、发射、接收激光信号并计算该信号反射出的距离的技术。
它可以用于建立三维模型、用于遥感图像处理、防灾预警、自动驾驶车辆、机器人技术、安防监控等行业。
二、分类特点按工作原理分，激光雷达可以分为时间差测量型Lidar和相位差测量型Lidar。
其中，时间差测量型Lidar主要利用激光脉冲的回波时间差来确定物体的位置和距离；而相位差测量型Lidar 则利用反射激光波的相位差来完成距离测量。
按成像原理分，激光雷达可分为：扫描式Lidar和固态Lidar。
扫描式Lidar采用机械旋转扫描式或电子调制扫描式，能快速采集大量的探测数据。
固态Lidar则采用集中式、分布式或混合的激光发射和接收装置实现探测数据采集。
按应用场景分，激光雷达主要可分为：自动驾驶Lidar、遥感Lidar、安防Lidar和机器人Lidar。
三、产业链激光雷达的产业链包括：激光发射器、激光接收器、成像光学系统、光电控制系统、信号处理与算法、组装、服务等环节。
四、发展历程激光雷达技术的发展历程可以分为三个阶段。
第一阶段是1960年代后期到1980年代，激光雷达主要用于遥感、地形测量和工程控制等领域。
第二阶段是1990年代到2000年代初期，激光雷达开始被应用于机器人导航、自动驾驶、卫星地图制作和工业领域中。
第三阶段是2000年代中期至今，激光雷达的应用逐渐扩展到了城市规划、安防、防灾预警和医疗设备等新兴领域。
2016年无人驾驶ADAS行业研究报告
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２０１６年无人驾驶ＡＤＡＳ行业研究报告
目录索引
ADAS：无人驾驶的基础，市场爆发在即 .................................................................. 5
无人驾驶：风口来临，变局将近 ................................................................................ 5 ADAS：无人驾驶基础，智能汽车先驱....................................................................... 5 ADAS 市场爆发在即，渗透率快速提升...................................................................... 6
重点推荐及关注公司 ............................................................................................... 22 风险提示 ................................................................................................................. 22
无人驾驶：各方发力软硬融合，两种路线或将共存发展 .......................................... 18
产业链各方优势各异，沿不同路径布局无人驾驶 ..................................................... 18 重新审视无人驾驶：不仅仅是汽车，更是下一个新兴计算平台 ............................... 21 对比智能手机时代，两条路线或可共存发展 ............................................................ 22
激光雷达行业研究报告
激光雷达行业研究报告
激光雷达是一种利用激光束来进行测量和探测的雷达技术。
它通过发送激光束并记录其反射回来的时间和强度来测量目标的距离、速度和方位角。
激光雷达具有高分辨率、高精度和高可靠性的特点，广泛应用于自动驾驶、工业测量、环境监测和安全防护等领域。
激光雷达行业研究报告对激光雷达市场进行了全面的分析和评估。
报告首先介绍了激光雷达的基本原理和技术特点，然后分析了激光雷达市场的发展趋势和市场规模。
报告还对激光雷达的应用领域进行了详细的研究，包括自动驾驶、工业测量、环境监测和安全防护等。
此外，报告还对激光雷达的竞争格局和主要企业进行了分析，评估了其市场份额和发展策略。
根据激光雷达行业研究报告的结果，激光雷达市场在未来几年将保持快速增长。
主要推动市场增长的因素包括自动驾驶技术的发展和智能交通系统的推广，以及工业测量和环境监测领域的需求增加等。
报告预测，激光雷达市场的年复合增长率将达到10%以上。
然而，激光雷达行业也面临着一些挑战。
其中之一是成本问题，目前激光雷达的价格较高，限制了其在一些应用领域的推广。
另一个挑战是技术标准的制定和统一，由于缺乏统一的技术标准，不同供应商的产品之间存在兼容性问题。
综上所述，激光雷达行业研究报告对激光雷达市场进行了全面的分析和评估。
报告预测，激光雷达市场将在未来几年保持快
速增长，但也存在一些挑战需要解决。
该报告为行业参与者和投资者提供了重要的市场情报和决策依据。
激光雷达行业研究报告
汽车产业链系列研究报告（一）——激光雷达二零一八年四月 刘海涛目录一、行业概况二、技术分析三、市场概况四、企业概况什么是智能设备定义：具有感知、分析、推理、决策、控制功能的设备，是先进制造技术、信息技术和智能技术集成和深度融合。
环境感知系统计算处理系统控制执行系统智能设备发展阶段人的参与度有人→辅助→半自动→全自动环境复杂度封闭环境→结构化环境→非结构化环境任务复杂度单一简单任务→单一复杂任务→多任务数据处理知识输入型专家系统→神经网络&机器学习目前阶段道路是结构化程度很高的非结构化环境环境感知系统环境感知系统智能传感器系统中唯一非人工输入视觉传感器位置传感器速度传感器力觉传感器触觉传感器直观视觉：摄像头、高速相机环境模式视觉（深度）：3D激光雷达、双目摄像头激光测距、2D激光雷达、毫米波、超声波、GPS 惯性导航、陀螺仪、GPS……压力传感器……光学、电容、电阻、划觉……激光雷达凭借其探测距离远、精确度高的特点成为自动驾驶环境感知系统是最不可或缺的一个，但又因为其环境适应能力差等缺点注定了不能是唯一的一个。
三种传感器性能对比激光雷达毫米波雷达摄像头探测距离10106可靠度825行人判别8210夜间模式10101恶劣天气5103细节分辨6110●激光雷达是三种环境感知传感器中综合性能最好的一种，这也就决定了它是自动驾驶汽车等机器人环境感知系统中不可或缺的一部分。
●激光雷达在天气适应性和细节分辨上有明显短板，因此绝不会是环境感知系统中唯一的传感器。
激光雷达分类测距原理简介技术特点TOF（Time Of Flight）利用激光信号在两个异步收发机之间往返的飞行时间来测量节点间的距离，也叫做脉冲法。
由于时间差极短，适合较长距离测量，精度偏低，但不需要目标配合。
相位差法测距bailaibailai……需要目标配合，但是可以测量几十米到上万米距离，且精度可达毫米级。
干涉法测距bailaibailai……需要目标配合，适合微小距离测量，精度极高，测量环境苛刻。
激光雷达调研报告
激光雷达调研报告1、概述激光雷达（LiDAR）是一种基于激光测距和精确角度控制的测量设备，能够通过发射激光束并接收反射回来的信号，实现对目标物体的高精度三维坐标测量。
随着自动驾驶、机器人、无人机的广泛应用，激光雷达技术逐渐成为这些领域中的关键技术之一。
本报告将对激光雷达的市场现状、应用领域、竞争格局等方面进行调研分析，并提出未来发展趋势的预测。
2、市场现状近年来，随着自动驾驶、机器人、无人机等应用领域的快速发展，激光雷达市场也呈现出快速增长的态势。
根据市场调研公司的数据显示，全球激光雷达市场规模从2016年的约xx亿美元增长到了2020年的约xx亿美元。
预计到2025年，全球激光雷达市场规模将达到xx亿美元以上。
在应用领域方面，激光雷达主要应用于自动驾驶、机器人、无人机、测绘等领域。
其中，自动驾驶是激光雷达最主要的应用领域之一，随着自动驾驶技术的不断发展和商业化落地，激光雷达市场也将迎来更为广阔的发展空间。
机器人、无人机等领域也对激光雷达提出了越来越高的需求，成为激光雷达市场的重要增长点。
3、应用领域（1）自动驾驶在自动驾驶领域中，激光雷达是实现高级别自动驾驶的关键技术之一。
通过激光雷达的精确测量和感知能力，可以实现对车辆周围环境的全面感知，包括车辆、行人、道路标志、交通信号灯等物体的位置、距离和速度等信息。
同时，激光雷达还可以生成高精度的三维地图，为自动驾驶车辆提供更加准确和可靠的导航信息。
（2）机器人在机器人领域中，激光雷达主要用于机器人的定位、导航、避障等功能。
通过激光雷达的测量和感知能力，机器人可以实现对周围环境的感知和理解，从而实现在复杂环境中的自主导航和避障等功能。
同时，激光雷达还可以用于机器人的三维重建和视觉识别等领域。
（3）无人机在无人机领域中，激光雷达主要用于无人机的导航、避障、地形测绘等功能。
通过激光雷达的测量和感知能力，无人机可以实现对周围环境的感知和理解，从而实现在复杂环境中的自主导航和避障等功能。
2016-2022年中国激光雷达行业设计趋势分析及市场竞争策略研究报告
2016-2022年中国激光雷达行业设计趋势分析及市场竞争策略研究报告告告告告什么是行业研究报告行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。
企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。
一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。
行业研究报告的构成一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：行业研究的目的及主要任务行业研究是进行资源整合的前提和基础。
对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。
行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。
行业研究的主要任务：解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度预测并引导行业的未来发展趋势判断行业投资价值揭示行业投资风险为投资者提供依据2016-2022年中国激光雷达行业设计趋势分析及市场竞争策略研究报告∙出版日期：2015年∙报告价格：印刷版：RMB 7000 电子版：RMB 7200 印刷版+电子版：RMB 7500报告目录前言自1960年激光发明以来的四十年多年里，中国的激光雷达科学技术水平在不断地发展与提高，在激光雷达研制及探测研究方面均具有一定的特色，取得了一批在国际上受到认可和赞赏的科研成果;激光雷达在我国气象、气候、环境、空间、遥感及光电工程等部门的应用也越来越广泛。
当前，经济全球化及信息全球化进程的日益发展，气候变化、数字地球、大气和空间环境监测等领域的需求给我国激光雷达事业的发展带来了极大的机遇与挑战。
本激光雷达行业研究报告共七章是智研数据中心咨询公司的研究成果，通过文字、图表向您详尽描述您所处的行业形势，为您提供详尽的内容。
2016年智能汽车ADAS无人驾驶行业分析报告
2016年智能汽车ADAS无人驾驶行业分析报告2016年4月目录一、ADAS：无人驾驶的基础，市场爆发在即 (4)1、无人驾驶：风口来临，变局将近 (4)2、ADAS：无人驾驶基础，智能汽车先驱 (5)3、ADAS市场爆发在即，渗透率快速提升 (6)二、ADAS 产业链解析：传感感知，算法决策，电控执行 (8)1、感知层：“视觉系”与“雷达系”传感器各有所长 (9)（1）车载摄像头 (9)（2）毫米波雷达 (11)（3）激光雷达 (13)（4）夜视系统 (15)（5）传感器各有利弊，走向融合、优势互补将成为未来趋势 (17)2、算法层：核心价值凸显，低成本方案加速 (19)（1）算法的进步有望带来更低成本的ADAS和无人驾驶解决方案 (19)（2）深度学习加速无人驾驶商业化进程 (20)3、执行层：零部件厂商具有先发优势 (21)三、无人驾驶：各方发力软硬融合，两种路线或将共存发展 (22)1、产业链各方优势各异，沿不同路径布局无人驾驶 (22)（1）互联网企业：“从软到硬”，一步到位实现无人驾驶 (23)（2）整车企业：“从硬到软”，逐步从ADAS发展到完全无人驾驶 (24)（3）零部件厂商：配套厂商具备客户优势，未来有望保持行业地位 (25)2、重新审视无人驾驶：不仅仅是汽车，更是下一个新兴计算平台 (26)3、对比智能手机时代，两条路线或可共存发展 (27)ADAS是无人驾驶实现必由之路，渗透率持续提升。
美国高速公路管理局将无人驾驶技术划分了5个阶段（L0～L4）：前4个阶段是ADAS不断普及渗透、实现单车智能的过程；L4阶段借助于V2X （Vehicle to X）设施建设的完备实现完全无人驾驶。
目前全球整车市场ADAS渗透率仅为约5%，伴随着汽车智能化趋势加速和安全需求的提升，未来ADAS渗透率有望大幅提高。
ADAS产业链：传感感知，算法决策，电控执行。
实现ADAS第一步是借助于传感器感知行车周边环境信息，其中雷达系、视觉系传感器各有所长，传感器融合、优势互补是未来的趋势；第二步是依靠深度学习和算法对获取的信息进行处理决策，以Mobileye为代表的算法公司崛起显示了算法层在产业链中的核心价值；第三步是通过具体的执行器完成指令动作，零部件厂商凭借精密电控技术和对整车底层系统的理解在执行层环节具有先发优势。
2016年无人驾驶汽车行业分析报告
2016年无人驾驶汽车行业分析报告2016年1月目录一、理想距离现实有多远：无人驾驶关键技术解读 (5)1、什么是无人驾驶 (5)2、单车智能是基础，实现无人驾驶的终极形态 (7)（1）环境感知 (7)（2）路径规划 (9)（3）定位导航 (11)（4）运动控制 (12)3、车联网与智能交通催化，构建未来城市智能驾驶生态圈 (12)二、无人驾驶风口已至，行业进入商业化布局阶段 (15)1、无人驾驶将在5年内开启最热投资机遇 (15)2、我国无人驾驶技术发展进入商业化布局阶段 (18)3、现阶段两主线布局：关键技术进口替代与现有产品大规模商业化应用 .. 20三、ADAS：通往无人驾驶的必经之路 (23)1、ADAS技术演绎：环境感知-主动控制-无人驾驶终极形态 (23)（1）ADAS架起无人驾驶的技术桥梁 (23)（2）智能化趋势、安全、法律法规三因素叠加推动ADAS加速成长 (26)（3）ADAS系统分类 (29)①识别预警类 (30)1）视觉系 (30)2）雷达系 (31)3）车内辅助 (32)②主动干预类 (33)2、ADAS市场发展路线：由后装市场向前装市场演绎 (34)（1）国际经验：ADAS行业集中度高，Mobileye以视觉系ADAS突破壁垒 (34)（2）国内市场：后装视觉系ADAS将成为行业突破口 (36)四、传感器：无人驾驶的感知入口 (40)1、无人驾驶助推汽车传感器加速增长 (40)2、激光传感器：成本痼疾成行业痛点 (43)3、车载摄像头：图像识别技术提升是核心关键 (47)4、毫米波雷达：无人驾驶传感方案的重要补充 (50)五、定位导航：路径规划的基础 (52)1、高精地图：重塑现有地图市场格局 (52)（1）无人驾驶开辟地图领域新技术：高精地图 (52)（2）行业壁垒铸就双寡头垄断市场，四维图新成为确定性受益企业 (55)2、定位：北斗导航产业链成熟助推无人驾驶发展 (58)（1）北斗导航系统将逐步替代GPS (58)（2）北斗运营服务环节成长空间广阔 (63)六、无人驾驶产业链相关企业 (65)1、ADAS相关企业 (65)（1）东软集团 (65)（2）东风科技 (67)（3）亚太股份 (68)2、传感器相关企业 (70)（1）保千里 (70)（2）欧菲光 (71)（3）高德红外 (73)（4）巨星科技 (75)3、地图导航相关企业 (77)（1）超图软件 (77)（2）四维图新 (79)2016年CES展会无人驾驶车辆及相关技术产品的集中发布引发了市场对无人驾驶的空前关注，而百度无人驾驶车首次亮相开启了我国无人驾驶商业化进程。
无人驾驶行业SWOT分析
无人驾驶车辆依赖大量传感器数据和通信，涉及到巨大的数据流。数据的安全性和隐私 保护是重要挑战。确保数据不被篡改、泄露或滥用至关重要。此外，车辆携带的传感器 可以获取周围环境信息，引发隐私问题。行业需要制定强有力的数据安全标准和隐私法 规以应对这一挑战。
技术可靠性与安全风险
漏洞与攻击风险
法规与监管挑战
责任分配
在无人驾驶事故发生时，责任的分配变得复杂。与传统驾驶不同，无人驾驶涉及到车辆制 造商、软件开发商、车主等多方利益相关者。法律界和保险业需要重新评估责任分配的方 式，制定相应的法律框架。这一挑战在不同国家可能存在差异，因为各国法律体系和文化 差异不同，需要企业制定全球一致的策略。
无人驾驶技术优势
感知技术的持续改进
无人驾驶技术在感知领域取得巨大进展。传感器技术不断演进，包括激光雷达、摄像头 、超声波传感器等，提高了环境感知的准确性。同时，计算机视觉和深度学习算法的发 展使车辆能够更好地理解和识别周围的物体和情境。这些改进使自动驾驶车辆更能适应 多样化的驾驶场景，包括复杂的城市道路和恶劣天气条件。
高精度地图与定位技术
无人驾驶受益于高精度地图和定位技术的不断提高。精确的地图数据与车辆内部传感器 相结合，有助于实现准确定位，提高车辆在复杂道路环境下的导航能力。同时，利用全 球定位系统（GPS）、惯性导航等技术的进步，车辆的定位精度不断增强，降低了误差 ，提高了安全性。
无人驾驶技术优势
自动驾驶硬件的演进
法规与监管挑战
安全漏洞和攻击风险
无人驾驶系统的安全性是一个持续的挑战。恶意攻击者可能试图入侵无人驾驶车辆的系统 ，从而危害乘客和道路安全。企业需要投入大量资源来保护其系统免受安全漏洞和攻击的 威胁。同时，监管机构也在加强对无人驾驶系统的安全要求，这对企业提出了更高的安全 标准。
激光雷达行业研究报告
激光雷达行业研究报告激光雷达是当前较为先进的感知技术之一，其主要应用于自动驾驶汽车、无人机、机器人等领域。
激光雷达以激光束发射和接收原理，通过测量激光束的反射时间来实现对周围环境的感知和测距，具有高分辨率、高精度、抗干扰强等特点。
目前，激光雷达行业呈现出快速发展的趋势。
首先，随着自动驾驶技术的广泛应用，激光雷达在自动驾驶汽车中的需求越来越大。
自动驾驶汽车需要准确快速地感知周围环境，激光雷达可以提供高精度的三维环境信息，有效避免事故和碰撞的发生。
其次，无人机的普及也带动了激光雷达行业的快速发展。
无人机需要准确地感知周围环境，激光雷达可以提供高精度的测距信息，实现地形测绘、目标识别等功能，大大提升了无人机的安全性和应用领域。
再次，工业机器人的智能化程度不断提高，对于环境感知的要求也越来越高，激光雷达可以提供高精度的环境信息，帮助工业机器人进行路径规划和障碍物识别，提高生产效率和安全性。
最后，激光雷达的技术不断创新和变革也推动了行业的发展。
当前，一体化激光雷达、固态激光雷达等新技术不断涌现，使得激光雷达在体积、成本、功耗等方面得到了进一步的优化和改进，推动了激光雷达的广泛应用。
尽管激光雷达行业前景广阔，但也存在一些挑战。
首先，激光雷达的成本相对较高，限制了其在大众市场的普及和应用。
其次，激光雷达的信号受到大气、灰尘、雨雪等环境因素的干扰，导致测量结果不准确。
此外，激光雷达的立体视觉范围有限，无法覆盖全方位的环境，可能会存在盲区。
综上所述，激光雷达行业正处于快速发展的阶段，随着自动驾驶、无人机、机器人等领域的广泛应用，激光雷达的需求将不断增加。
未来，激光雷达技术将进一步发展和创新，以应对市场的需求和挑战，推动行业的长期发展。
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2016年无人驾驶激光雷达行业分析报告
2016年4月
目录
一、以移动机器人的视角看无人驾驶产业的未来 (5)
1、路线之争：两条无人驾驶技术实现路线看似竞争，实则互补 (5)
2、市场定位：不同于ADAS，无人驾驶产业将爆发于服务市场 (9)
（1）技术原因 (10)
（2）成本原因 (11)
3、机器换人：爆发时点将取决于人机成本差距和政府政策态度 (12)
4、场景预测：产业或将率先爆发于公共交通、物流等其他领域 (16)
（1）公共交通 (16)
①依托人口老龄化的背景 (17)
②无人驾驶汽车和公共交通的契合点 (19)
③采购成本临界点估算 (19)
④国内公共交通领域市场空间估算 (20)
（2）物流和快递 (20)
①依托物流和快递爆发的背景 (21)
②物流配送领域市场空间估算 (22)
（3）军事、农业、微缩型无人车等其他应用 (23)
二、激光雷达：难以逾越的“机器之眼” (23)
1、感知系统：传感器构成，是智能装备联通外界的通道 (23)
2、无人驾驶：五大传感器各具特征，激光雷达独占一绝 (25)
3、激光雷达：难被替代、可塑性强，催生多种智能装备 (29)
（1）无人驾驶汽车 (30)
（2）波士顿动力BigDog机器人 (31)
（3）波士顿动力Atlas机器人 (32)
（4）可编程仿人型机器人NAO (33)
（5）情感交互型机器人Pepper (34)
（6）其他自主移动式智能装备 (35)
4、激光雷达是无人驾驶产业重要投资切入点 (36)
三、激光雷达的产业格局和发展趋势 (37)
1、国外企业安营设寨，协同相关机构展开合作 (37)
2、国内公司东风初起，激光雷达产品初步成型 (38)
（1）华达科捷和欧镭激光 (39)
（2）镭神智能 (40)
（3）思岚科技 (41)
3、行业未来：多元化或解决方案提供商，硬件成本终将下降 (42)
无人驾驶技术实现的两条路径看似竞争关系，实际上是互补的关系。
无人驾驶技术有两条路径：一条是直接无人驾驶路线，另外一条是ADAS升级路线，主要区别在于是否使用了激光雷达。
我们梳理了当下主要的研究成果和行业事件，发现：总体来讲，路线1比路线2
的研究成果自动化程度高，路线2的一些参与者也在寻求通过外延式扩张的方式收购一些人工智能公司来补充自身的技术。
两条路线由于面向市场不同，并不具备严格意义上的竞争关系，而从技术上看，有可能在未来形成优势互补。
无人驾驶产业化的未来在于面向特定场景提供智能化的运输服务。
不同于ADAS汽车，无人驾驶汽车本质上是一种“移动机器人”，由于技术和成本的原因，其产业爆发前景首先在于面向特定场景的服务市场。
产业化进程将符合“机器换人”的过程，爆发时点取决于人机成本差距和政府政策态度。
我们预测，无人驾驶产业将于2022年初次爆发于公共交通、物流、军事、农业等其他领域。
2022年市场空间将达340亿元人民币。
2022年之后，随着应用场景的开发和汽车消费市场的渗透，市场规模将呈爆发态势。
激光雷达难以替代、可塑性强，是无人驾驶产业的重要投资切入点。
无人驾驶汽车的五大传感器 激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器、GPS各具特点，五种传感器是互相协作、互相补充的关系，但激光雷达在“测量与人的距离”这一功能上尚无完美替代方案。
而且，激光雷达可塑性强，已经催生了以无人驾驶汽车为代表的多种智能装备。
综合这两点原因，激光雷达厂商将是无人驾驶汽车等智能。