智能制造網訊 隨著掃描、攝影、衛星定位及慣性導航系統的集成，利用不同的載體及多傳感器的融合，直接獲取星球表面三維點云數據，從而獲得數字高程模型DEM、數字表面模型DSM、數字正射影像DOM及數字線畫圖DLG等，實現了激光雷達三維影像數據獲得技術的突破。

　　 激光雷達的工作原理與雷達非常相近。簡而言之，就是以激光作為信號源，由激光器發射出的脈沖激光，打到地面的樹木、橋梁、道路和建筑物上引起散射，一部分光波會反射到激光雷達的接收器上。根據激光測距原理計算，就得到從激光雷達到目標點的距離。

　　激光雷達前景可期，主流的技術路線有哪些呢？從目前來看，這一市場有三大主流技術路線，即掃描式雷達、MEMS激光雷達、閃光式雷達(Flash Lidar)。就企業布局狀況而言，作為未來自動駕駛核心傳感器的代表，激光雷達核心技術主要掌握在Ibeo、Velodyne、Quanergy三家國外企業中。

　　美國Velodyne的機械式激光雷達起步較早，技術優勢明顯，同時與谷歌、福特、Uber、百度、通用汽車等全球自動駕駛領軍企業建立了合作關系，占據了車載激光雷達大部分的市場份額。在國內，百度、德爾福、戴姆勒、采埃孚、英特爾等在激光雷達領域均有所布局。

　　有分析人士指出，未來中國的自動駕駛軟硬件市場主要增量來自激光雷達，對于采用激光雷達路線的L3級別車輛而言，通常需要一個機械式或5個左右的固態雷達，且激光雷達價格較為昂貴。而與激光雷達硬件配套的技術，也正加緊迭代升級。

　　激光雷達技術，能夠在一定程度上解決城市建設、國土規劃、虛擬顯示、電子娛樂、災害預防與控制等方面的數據需求，并涉及測繪、電力、國土、規劃、交通等多個領域的產業部門的用戶。從分類來看，目前激光雷達的測距技術有三種，TOF、FMCW、AMCW。其中，TOF和FMCW作為被業內采用的方案已經吸引諸多廠商布局，AMCW技術應用較有限。

　　目前行業內主要以TOF技術為主，其具有算法簡單、成本低廉的優勢，并且已經有眾多廠家入局。隨著TOF激光雷達入局者不斷增加，性能不斷提升，價格逐漸下探，未來TOF得到更為廣泛的應用。

　　激光雷達技術快速進步的同時，相關設備市場也不斷擴張。一旦無人駕駛汽車進入大規模生產階段，預計激光雷達設備市場將呈快速增長趨勢。根據國際知名調研機MarketsandMarkets發布的研究報告顯示，全球激光雷達市場規模預計將從2019年的8.44億美元增長到2024年的22.73億美元，2019-2024年的復合年增長率為18.5%。

　　在數字經濟體系或系統架構中，貫穿始終、覆蓋各場景的就是數據。在由感知、傳輸、處理以及存儲、反饋、執行等構成的整個信息系統中，始終傳遞也是“數據”。傳感技術要想真正發揮作用，就需要結合各類數據進行綜合考慮。作為數字經濟的核心技術之一，傳感技術、裝備制造產業的發展今后將得到國內外人士的持續關注。

　　更為關鍵的是，隨著云計算、大數據、物聯網、工業互聯網等新技術、新應用的不斷滲透，信息安全作為國家安全的一部分，其重要性日益凸顯。傳感器作為信息采集的入口及信息安全的端口，其安全性事關個人隱私與產業健康發展。基于此，提升傳感技術應用的安全性和易用性將成為其引領行業蛻變的下一個突破口。