市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局及同行業(yè)公司，國(guó)外企業(yè)發(fā)展較早，國(guó)內(nèi)廠商加碼布局崛起可期。外國(guó)廠商如法雷奧、Velodyne、Luminar、Innoviz 起步較早，在技術(shù)和產(chǎn)品具備一定的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。過去兩年通過特殊目的并購(gòu)公司（Special Purpose Acquisition Compony，SPAC）完成了上市，有望借助資本力量加速業(yè)務(wù)發(fā)展。國(guó)內(nèi)廠商在近幾年投入了大量研發(fā)后，逐步完成了技術(shù)的追趕甚至在一定范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)超越。禾賽科技、速騰聚創(chuàng)、圖達(dá)通等企業(yè)的產(chǎn)品在行業(yè)內(nèi)具備較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，各方勢(shì)力百花齊放，共同推動(dòng)我國(guó)激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)持續(xù)繁榮，縮小與國(guó)外差距。橋梁檢測(cè)使用激光雷達(dá)識(shí)別病害，保障橋梁安全通行。湖南國(guó)產(chǎn)激光雷達(dá)

激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)自誕生以來，緊跟底層器件的前沿發(fā)展，呈現(xiàn)出了技術(shù)水平高的突出特點(diǎn)。激光雷達(dá)廠商不斷引入新的技術(shù)架構(gòu)，提升探測(cè)性能并拓展應(yīng)用領(lǐng)域：從激光器發(fā)明之初的單點(diǎn)激光雷達(dá)到后來的單線掃描激光雷達(dá)，以及在無人駕駛技術(shù)中獲得普遍認(rèn)可的多線掃描激光雷達(dá)，再到技術(shù)方案不斷創(chuàng)新的固態(tài)式激光雷達(dá)、FMCW激光雷達(dá)，以及如今芯片化的發(fā)展趨勢(shì)，激光雷達(dá)一直以來都是新興技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用的表示。適用于實(shí)現(xiàn)部分視場(chǎng)角（如前向）的探測(cè)，因?yàn)椴缓瑱C(jī)械掃描器件，其體積相較于其他架構(gòu)較為緊湊。湖南國(guó)產(chǎn)激光雷達(dá)Mid - 360 升維感知，從 2D 到 3D，助力移動(dòng)機(jī)器人高效建圖定位。

在體積限制下，F(xiàn)lash激光雷達(dá)的功率密度不能很高。因此，F(xiàn)lash激光雷達(dá)目前的問題是，由于功率密度的限制，無法考慮三個(gè)參數(shù)：視場(chǎng)角、檢測(cè)距離和分辨率，即如果檢測(cè)距離較遠(yuǎn)，則需要放棄視場(chǎng)角或分辨率；如果需要高分辨率，則需要放棄視場(chǎng)角或檢測(cè)距離。Flash激光雷達(dá)采用面光源泛光成像，其發(fā)射的光線會(huì)散布在整個(gè)視場(chǎng)內(nèi)，因此不需要折射就可以覆蓋FOV區(qū)域了，難點(diǎn)在于如何提升其功率密度從而提升探測(cè)精度和距離，目前通常使用VCSEL光源組成二維矩陣形成面光源。

分類，激光雷達(dá)按結(jié)構(gòu)不同大致可以分為：機(jī)械旋轉(zhuǎn)激光雷達(dá)、混合半固態(tài)激光雷達(dá)和全固態(tài)激光雷達(dá)（Flash快閃和OPA相控陣，統(tǒng)稱為非掃描式）。（一）機(jī)械旋轉(zhuǎn)激光雷達(dá)，機(jī)械式激光雷達(dá)體積大、成本較高、裝配難。它通過旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)橫向360度的覆蓋面，通過內(nèi)部鏡片實(shí)現(xiàn)垂直角度的覆蓋面，同比有著更耐用穩(wěn)定的特點(diǎn)，所以我們看到的自動(dòng)駕駛路試車大多采用這種類型，雷達(dá)在車頂不停的在旋轉(zhuǎn)完成橫向掃描，靠增加激光束，實(shí)現(xiàn)縱向?qū)挿旱膾呙琛＃ǘ┗旌习牍虘B(tài)激光雷達(dá)。按照掃描方式分為：轉(zhuǎn)鏡、硅基MEMS、振鏡+轉(zhuǎn)鏡、旋轉(zhuǎn)透射棱鏡。工業(yè)生產(chǎn)里激光雷達(dá)檢測(cè)產(chǎn)品缺陷，高效保證產(chǎn)品質(zhì)量。

這類形體對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的表達(dá)能力有限，絕大部分目標(biāo)難以用這些形體或其組合來近似。后續(xù)研究主要集中于三維自由形態(tài)目標(biāo)的識(shí)別，所謂自由形態(tài)目標(biāo)，即表面除了頂點(diǎn)、邊緣以及尖拐處之外處處都有良好定義的連續(xù)法向量的目標(biāo)（如飛行器、汽車、輪船、建筑物、雕塑、地表等）。由于現(xiàn)實(shí)世界中的大部分物體均可認(rèn)為是自由形態(tài)目標(biāo)，因此三維自由形態(tài)目標(biāo)識(shí)別算法的研究較大程度上擴(kuò)展了識(shí)別系統(tǒng)的適用范圍。在過去二十余年間，三維目標(biāo)識(shí)別任務(wù)針對(duì)的數(shù)據(jù)量不斷增加，識(shí)別難度不斷上升，而識(shí)別率亦不斷提高。農(nóng)業(yè)植保依靠激光雷達(dá)輔助無人機(jī)，完成精確變量噴灑作業(yè)。天津軌旁入侵激光雷達(dá)價(jià)位

具備主動(dòng)抗串?dāng)_能力，Mid - 360 在復(fù)雜室內(nèi)雷達(dá)環(huán)境互不干擾。湖南國(guó)產(chǎn)激光雷達(dá)

在實(shí)際應(yīng)用中，很多時(shí)候并不知道點(diǎn)云之間的鄰接關(guān)系。針對(duì)此，研究人員開發(fā)了較小張樹算法和連接圖算法以實(shí)現(xiàn)鄰接關(guān)系的計(jì)算。總體而言，三維模型重建算法的發(fā)展趨勢(shì)是自動(dòng)化程度越來越高，所需人工干預(yù)越來越少，且應(yīng)用面越來越廣。然而，現(xiàn)有算法依然存在運(yùn)算復(fù)雜度較高、只能針對(duì)單個(gè)物體、且對(duì)背景干擾敏感等問題。研究具有較低運(yùn)算復(fù)雜度且不依賴于先驗(yàn)知識(shí)的全自動(dòng)三維模型重建算法，是目前的主要難點(diǎn)。然而，如何在包含遮擋、背景干擾、噪聲、逸出點(diǎn)以及數(shù)據(jù)分辨率變化等的復(fù)雜場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)對(duì)感興趣目標(biāo)的檢測(cè)識(shí)別與分割，仍然是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性的問題。湖南國(guó)產(chǎn)激光雷達(dá)