自動駕駛技術自問世以來，從L1發展至當前的L3~L4，對傳感器的要求不斷升級。在L2級別以下的輔助駕駛時代，毫米波雷達即可滿足大部分場景的需求；然而在L3級以上自動駕駛場景中，復雜路況下自動跟車、變道等應用需求的出現，要求傳感器系統具有極高的精度與魯棒性。面對以上要求，高性能激光雷達成為了實現自動駕駛最合適的技術選擇。

另一方面，由于激光雷達尤其高線束激光雷達目前的價格仍然偏高，雖性能優異但仍無法大規模量產。以Velodyne的激光雷達為例，32線價格為4萬美元，64線價格則達到8萬美元，甚至超過了某些中高檔汽車車價本身。

因此，激光雷達成為了谷歌、通用、百度無人車等自動駕駛玩家所爭奪的主戰場。可以說，誰有能力以較低成本配備高性能激光雷達，誰就在L3~L4級自動駕駛市場占有先手。

筆者近日所接觸的「流深光電」，正是看到了國產激光雷達的這一歷史機遇。

流深光電當前的主要產品為兩類：48線激光雷達與128線激光雷達。前者主要應用于L3~L4級自動駕駛前裝市場與園區物流等，而后者目前則主要應用于L4~L5級無人駕駛運營測試。

相比于其他激光雷達供應商，流深光電在以下方面具有特色：

1）軍工背景：通過軍工標準的生產與質檢保證產品質量，并降低在過車規過程中的風險

2）自動化生產：在光學校準環節，采用全自動生產模式，提升生產效率與標準化程度、降低生產成本

3）合作渠道：與車和家進行戰略合作，共同推進車規級激光雷達上車，通過量產前裝率先實現大規模量產

那么，相比于其他傳感器，激光雷達的吸引力究竟何在？當前市場上用于環境感測的傳感器主要有四類：超聲波雷達、毫米波雷達、視覺識別系統、激光雷達。

其中，超聲波雷達技術成型較早且成本低廉，但存在作用距離短、角分辨率差等缺點，主要被應用于自動泊車等簡單場景；視覺識別系統角分辨率足夠高，但受環境影響較大，穩定性不足，較多應用于安防等領域；毫米波雷達探測距離遠、環境適應性好，但角分辨率依然不夠高，難以分辨中遠距離的典型路面目標，目前主要應用于盲點監測、變道輔助等功能；相比而言，激光雷達具有分辨率高、距離精度高、作用距離遠等技術優勢。

激光雷達，作為一款主動探測系統，其作用距離可達到數百米甚至數公里，而角分辨率可達到0.15°甚至0.03°，極易實現對遠距離、小目標的輪廓細節的探測，從而實現更早、更精確的障礙物目標分類和識別。下圖以Velodyne的幾款激光雷達產品的技術參數作為示例：

其他應用領域：除自動駕駛汽車的前裝市場與Robotic Cars測試以外，激光雷達還可應用于點對點激光測距、3D地形測繪、3D人臉識別、工業機器人、家用機器人、安防設備等各個領域，應用前景廣闊。不過，由于自動駕駛市場在體量及潛力方面遠遠超出其他應用領域，包括流深光電在內的很多激光雷達供應商仍把自動駕駛應用作為主要發力點。

受自動駕駛市場需求驅動，處于產業鏈上游的激光雷達廠商近期發展迅猛，目前國際上的代表性企業有Velodyne、Quanergy、Ibeo等,而在國內較為知名的同類廠商有禾賽、速騰等。

36氪獲悉，「流深光電」曾于2016年底獲得明勢資本與真成投資的天使輪融資，并于2017~2018年間獲得明勢資本再次增資，同時得到車和家戰略投資及雅瑞資本投資。公司創始團隊具有深厚產業與技術背景，創始人孫偉偉曾供職于中國兵器工業集團體系，期間曾主導國內“脈沖半導體激光遠距離測距技術”的首次突破。

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