激光雷达：智能驾驶的视觉革命与行业标配

四五年前，当辅助驾驶技术刚刚萌芽，整个行业正围绕“车辆该如何感知世界”展开激烈争论。

一方倡导“纯视觉”路径，相信仅凭摄像头与算法就能复刻人类视觉，理解环境；

另一方则坚持多传感器融合，认为缺乏激光雷达，就无法获取稳定、精确且可量化的三维空间信息。

特斯拉 FSD 始终坚持纯视觉方案

时至今日，这场技术辩论仍未终结，但市场已迅速给出答案。

随着高阶智能驾驶方案逐步商业化，激光雷达正演变为智能驾驶的主流解决方案与系统标配。

高工智能汽车数据显示，2025年1–7月，中国市场（不含进出口）标配激光雷达的新车累计交付104.84万辆，同比增长69.73%。其中，20–30万元价位车型的标配率一度接近30%。

高工智能汽车制图

部分车型为提升智驾能力，已不再满足于单一雷达方案。比亚迪仰望U7和U8L采用3激光雷达配置，尊界S800、享界S9T、问界M9搭载了4颗，近期发布的极氪9X更配备了1颗520线长距雷达加4颗高精度固态雷达，实现360°激光雷达全覆盖。

尊界 S800 搭载了1个192线激光雷达和3个高精度固态激光雷达

从“是否安装”到“安装几颗”，激光雷达在辅助驾驶系统中的角色日益重要。

半固态：量产车的性能与成本平衡

然而，激光雷达本身也存在技术等级之分。

近年来，车企发布会中频繁出现一个新术语——“固态激光雷达”。

“固态”一词可能略有误导，它并非指内部有类似电解液的介质，而是区分于有无宏观上的“旋转部件”。

在一线城市，Robotaxi路测车如“小马智行”、“萝卜快跑”已不罕见，其标志性车顶旋转装置就是机械式激光雷达。

它的工作原理简单直接：整个光机结构持续360°旋转，发射并接收激光，完成环境全景扫描。

在Robotaxi测试浪潮中，这类雷达曾是性能王者：它能捕获全方位点云数据，测距远（约200米）、精度高，被视为感知系统的“黄金标准”。

但高性能伴随高成本，单颗机械激光雷达售价达数万元，装配复杂、难以量产。

此外，持续旋转导致机械磨损，电机和轴承易损，寿命较短；其庞大体积和重量也难以集成到车辆内部，难以满足车规级抗震与耐高温要求。

真正推动激光雷达从测试走向量产的，是半固态技术路线。

它仅让反射镜或棱镜等组件进行微幅扫描，而非整机旋转，从而兼顾性能、成本与可靠性。结构更紧凑、寿命更长，易于嵌入车顶或格栅。

半固态方案是车企在性能、成本和车规可行性间找到的平衡点，已成为量产车的主流选择。

随着技术成熟，半固态激光雷达成本逐年下降。根据性能差异，目前单颗成本约在1400元至4000元之间。

但由于扫描组件运动有限，其探测角度通常较窄，横向约120°，垂向约20°，因此车企常将其置于车头，用车侧和车尾的毫米波雷达与摄像头补盲。这是当前最常见的车载传感器布局。

如果说半固态解决了“能否上车”的问题，固态激光雷达则代表“彻底消除机械结构”的未来方向。

它完全无运动部件，扫描由电信号实现，是激光雷达的“纯电子化”形态，依靠半导体技术完成光束发射、扫描和接收。

禾赛科技 FT120 固态激光雷达

通俗而言，半固态激光雷达像“摇头电风扇”，通过镜面高频摆动探测；而全固态激光雷达则像“中央空调”，无机械运动，纯电子控制让激光均匀覆盖，更安静、稳定、耐用。

因此固态雷达可靠性极高，理论寿命远超半固态。扫描速度快、响应延迟低，天然契合未来高算力融合系统。

目前，全固态激光雷达主要有Flash和OPA两种技术路线，OPA被视为未来3–5年的高端路径，而Flash方案较成熟，量产固态雷达多采用此方案。

然而，受技术成熟度限制，全固态雷达在10%反射率下探测距离仅25–30米，难以胜任主前向探测，多用于车侧、车尾补盲。

部分车企工程师对全固态激光雷达的应用做了取舍，例如增大垂向探测角度至75°甚至90°，以便识别近距离低矮障碍物如台阶、桩桶等。

目前固态激光雷达技术尚未完全成熟，单颗价格约1500元，比毫米波雷达和摄像头成本高，因此多配备于高端车型。

线数：激光雷达的性能分水岭

即便同为主流的半固态激光雷达，也存在显著的等级差异。

我们提到，根据性能不同，单颗半固态激光雷达成本在1400元至4000元不等。

在激光雷达选型中，最常提及的技术指标之一是“线数”。

“线数”指雷达一次能同时发射和接收的激光束数量。每束激光扫描环境并返回信号，形成一个测距点；所有点组合成“点云”。

线数越多，点云越密集，车辆感知的世界越清晰。

这好比手机摄像头从“百万像素”升级到“亿级像素”——低线数如低分辨率图像，仅见轮廓；高线数则是超清画面，细节毕现。

3D 点云图

在经典机械式雷达中，如早期64线型号，工程师在圆周结构上堆叠64组激光发射器与接收器。每对模块固定于不同垂直角度，组成完整扫描阵列。

进入半固态技术后，行业转向集成扫描系统，核心思路是用更少激光器，通过高速扫描“复用”出更多线。

这衍生出行业概念：真实线数指物理独立通道数；等效线数指通过扫描复用形成的“视觉效果”线数——数据表现类似高线雷达，但依赖高频扫描和精确时序。

禾赛 128 线激光雷达的探测模块，来源 B 站 @ 绿芯频道_ECC

或许可类比英伟达显卡的DLSS功能，这种技术路径让车规级激光雷达成为现实，也使128线、300线甚至500线雷达成本显著下降。

高线数相比低线数有何优势？

在感知系统中，线数提升不仅是“点更多”，更是点云质量和系统置信度的跃迁。

如同在浓雾中观察物体。低线数（如16线）像几支稀疏手电筒，光束偶获局部，难辨全貌；高线数（如192线）则像巨大探照灯阵，瞬间照亮场景，物体形状、姿态乃至细节一目了然。

64 线固态激光雷达点云图

例如在150米外，行人在16线雷达点云中可能仅1–2个反射点，算法易误判；而在128线雷达点云中，行人被十几个点勾勒轮廓，算法可清晰识别形状与移动方向，置信度大增。

再如64线雷达仅知前方有物体；128线雷达能区分“横向卡车”；500线雷达可进一步识别“卡车朝右停靠，尾部外伸30厘米”。

不同线束的激光雷达点云对比

对自动驾驶系统，这种细节差异意味着感知从“避让物体”到“理解场景”的质变。

更高线数也带来探测距离提升：64线半固态雷达测距约150–200米，128线约200–250米，500线则可超300米，能更早发现障碍物。

此外在垂直角度上，低线数雷达垂直角分辨率通常高于0.5°，地面与路缘近距离内可能被视为同一平面；而高线数雷达可将角分辨率压缩至0.1°或更低，区分几厘米高度差细节——如井盖、减速带、低矮障碍物。

这不仅提升感知精度，也让车辆路径规划更平滑、安全。

高精度激光雷达能够检测到负向障碍物

但高线束激光雷达也有缺点。

除了价格昂贵，点云数据量与线数成正比，128线雷达每秒数据点可能是16线的8倍，这对数据接口带宽、主控芯片处理能力及感知算法计算效率构成巨大挑战。若计算平台跟不上，高线数优势无法发挥，反成系统负担。

目前搭载500线以上激光雷达的量产车型仅极氪9X——采用双英伟达Thor-U芯片，售价55.99万元起。

极氪 9X 传感器方案

然而，我们可能即将看到另一款车型：预计11月上市的岚图泰山，将搭载华为乾崑智驾ADS 4 Ultra，凭借首发超500线激光雷达，其智驾能力或比搭载192线激光雷达的问界M9更具差异化优势。

岚图泰山

激光雷达的进化，从旋转到静止、从点到面、再到空间维度拓展，本质是一场让车辆“看得更清”的竞赛。

未来几年，当固态雷达更便宜、算法更强大时，激光雷达或像安全气囊或摄像头一样，成为每辆智能汽车的标配。