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　　在多传感器体系中，激光雷达（LiDAR）是实现三维空间建模的 关键组件，是摄像头、毫米波雷达与超声波雷达的有效补充。其 通过主动发射与接收激光脉冲，以厘米级精度生成点云信息，在 距离、形态与动态检测中表现出远超其他传感器的分辨能力。相 较于摄像头、毫米波雷达和超声波雷达，激光雷达在空间精度与 几何确定性方面优势显著，且无需依赖大规模深度学习模型即可 直接输出物理维度的“真值感知”结果，为决策层提供稳定、可 验证的环境输入。

　　当前感知方案主要分为纯视觉方案与多传感器融合方案，多传感器仍是主流方案，L2-L4核心为强调“安全冗余”优先。 纯视觉方案：以特斯拉、小鹏为代表，依赖高性能摄像头与深度学习算法进行环境建模，具有较高的算法要求与算力负担；多传感器融合方案：大多数车企更倾向于采用多传感器融合架构，通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头及超声波雷达的协同感知， 实现对环境的全天候、高可靠、高安全的感知能力。这一方案具备冗余特性，可在单一传感器失效时保持系统的稳定性，符合高 级自动驾驶对安全冗余的核心要求。

　　激光雷达 - 智驾传感器安全件、作为智驾“安全底座”，车企配置意愿与消费者接受度同步提升。 车企：政策推动+商业模型下的‘必选项’ 。L2：政策推动。在自动紧急制动AEB功能中，相比无激光雷达车型，装有激光雷达的车型AEB速度上限能够提升约50%。工信部的政策 推动将加速自动驾驶系统安全要求的标准化，政策提升自动驾驶系统、以及消费者对自动驾驶功能的安全性和可靠性关注增加，激光雷 达作为核心传感器的重要性日益凸显。 L3+：高线束+固态补盲，背后是责任主体转移带动的硬件升级。L3以上智能驾驶带来最直接的是责任主体的转移，责任主体从辅助驾 驶人转移到车企与供应商时，投入更高成本的感知硬件，远比承担事故责任更为经济。主视角的高线+补盲激光雷达，可以达到「全域、全向、全时」无盲区的感知方案。

　　硬件降本核心来自设计，芯片化推动激光雷达显著降本。激光雷达正如半导体芯片一般，呈现出性能持续提升、成本不断下降的趋势， “摩尔定律”式的发展。近年来，头部厂商纷纷采用芯片级集成和数字化的技术路线，以大幅降低激光雷达成本并提升性能。相较早 期机械式激光雷达，禾赛AT128已经实现了99.5%的降本，按照禾赛在招股书中披露的数据，其自研芯片让发射端驱动电路 成本降低了70%，接收端模拟电路成本降低了约80%。