01 固态激光雷达在自动驾驶汽车和电动汽车中的应用日益广泛 固态激光雷达市场的发展趋势正受到自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）快速普及的影响。与传统的机械式激光雷达不同，固态激光雷达无需移动部件，使传感器更加紧凑、可靠、耐用，并更适合集成到现代车辆架构中。这些优势促使汽车制造商将先进的激光雷达应用于支持更高水平自动驾驶的车辆中，尤其是在需要远距离和高分辨率感知的情况下。例如，Aeva 于 2025 年 1 月在 CES 2025 上推出了 Atlas Ultra 4D LiDAR，其分辨率是之前 Atlas 传感器的三倍，检测范围可达 500 米，并且设计纤薄 35%，旨在集成到乘用车中。
02 人工智能与高性能感知软件的融合日益增强 人工智能 (AI) 正成为现代激光雷达系统的关键组成部分，它能够利用三维传感器数据进行物体分类、环境解读和实时感知。激光雷达制造商正日益将传感硬件与机载处理和感知软件相结合，从而使同一传感器平台能够支持更复杂的自动驾驶和机器人应用。这种转变使得软件功能的重要性日益凸显，同时也提升了光学和半导体硬件性能的进步。例如，2025 年 7 月，Aeva 将其感知平台描述为结合了 FMCW 芯片激光雷达传感器、定制的芯片处理系统和感知软件，同时还宣布了其应用范围涵盖汽车、机器人、制造自动化和智能基础设施。
01 扩大激光雷达车辆生产项目 越来越多的车辆项目采用激光雷达（LiDAR），直接催生了对固态和其他数字控制激光雷达架构的需求。汽车制造商正从技术演示转向面向生产的开发项目，这凸显了可扩展传感平台的重要性，这些平台能够满足汽车可靠性、封装和制造方面的要求。随着越来越多的车型围绕更高水平的自动驾驶技术进行设计，激光雷达供应商也获得了更多机会，可以获得多车型生产合同。例如，2025 年 12 月，Aeva 宣布，一家欧洲顶级乘用车 OEM 厂商已选择其作为全球系列生产车辆平台的独家 LiDAR 供应商，该平台支持 L3 级自动驾驶，目标是在 2028 年开始生产，并扩展到多个车型。
01 高性能激光雷达的复杂制造工艺和成本要求 固态激光雷达在制造和成本方面仍然面临诸多限制，因为高性能传感器需要专用光学元件、半导体器件、信号处理电子器件以及严格的汽车认证。将这些技术从研发阶段扩展到大规模生产需要对制造能力、供应链基础设施和工艺可靠性进行投资。在汽车制造商对传感器系统成本高度敏感的情况下，这些要求可能会限制其应用。例如，2025 年 7 月，Aeva 宣布与 LG Innotek 达成战略合作，其中包括投资和制造能力开发，旨在加速其下一代 LiDAR 产品的规模化生产，这体现了先进传感平台商业化所需的制造基础设施。
01 激光雷达在车辆座舱和嵌入式传感应用中的集成扩展 通过将紧凑型激光雷达传感器集成到以前难以安装的位置，例如挡风玻璃后方和车辆内部，市场正在开拓更多机遇。这种集成方式可以减少激光雷达对外部封装的影响，同时为环境感知和车辆传感创造新的可能性。因此，传感器尺寸和光学集成方面的改进，为传统的车顶安装或外部暴露式激光雷达配置之外的应用提供了更多可能性。例如，在 2025 年 1 月，Aeva 和 AGC 旗下的 Wideye 在 CES 2025 上展示了集成在乘用车挡风玻璃后面的 FMCW 4D 激光雷达系统，展示了如何在保持高安装位置以实现远距离传感的同时，将激光雷达嵌入到车辆结构中。
01 在恶劣天气条件下实现可靠的激光雷达感知 激光雷达开发人员面临着持续的挑战，即如何在雨、雪、雾等低能见度条件下保持可靠的感知能力，因为这些条件会干扰光学传感。这需要改进传感器架构、信号处理、感知算法和验证方法，以便自动化系统能够区分目标物体和环境干扰。对于更高层次的车辆自动化而言，这一要求尤为重要，因为在各种运行条件下，传感性能都必须保持可靠。例如，2025 年 6 月，AEye 加入了多伦多大学的 WinTOR 项目，这是一个由通用汽车赞助的研究计划，专注于全天候自动驾驶，特别是解决暴雨和暴雪中自动驾驶车辆的感知问题。