从自动驾驶技术发展来看，L0-L2阶段，传感器与控制系统的革新是主要变化；L3-L4阶段，感知与决策能力的增强是主要变化。L2、L3及L4级别的智能驾驶所需激光雷达台数分别为0台、1台和5台，激光雷达称为推动智能驾驶发展的重要因素。就国内市场而言，中国拥有世界较大的高级辅助驾驶和无人驾驶市场，成长空间也较为广阔。2020年11月发布的《智能网联汽车技术路线图（2.0版）》明确指出到2030年我国L2和L3级渗透率要超过70%。但激光雷达的技术路线仍然有其他的选项尚未成熟，市场目前依然处于群雄逐鹿的状态。伴随着在汽车行业的不断渗透与工业自动化的发展，激光雷达的投资机会可不断给到我们想象空间。激光雷达的工作原理基于光的传播速度和反射原理，实现高精度测距。北京隧道激光雷达
发射端与预定目标之间的大气杂质会产生虚假回波——这些大气杂质产生的虚假回波可能会非常强烈，以至于无法可靠的检测到来自预定目标物的回波信号。可用光功率限制——更高功率的光束可以提供更高的精度，但也更加昂贵。扫描速度——激光光源的工作频率可能对人眼造成危害并引发安全问题，然而我们可以通过其他方法来缓解这个问题。例如，固态LiDAR能够在不威胁人眼安全的波长下运行，并且还能照亮更广阔的区域。来自附近其他LiDAR装置的信号串扰可能会干扰目标信号。河北激光雷达规格在航海领域，激光雷达为船舶提供了安全导航保障。
LiDAR还能够用于确定测量目标的速度。这可以通过多普勒方法或快速连续测距来实现。例如，可以使用LiDAR系统测量风速和车速。另外，LiDAR系统能够用于建立动态场景的三维模型，这是自动驾驶中会遇到的情形。这可以通过多种方式来实现，通常使用的是扫描的方式。LiDAR 技术中的挑战，在可实现的LiDAR系统中存在一些众所周知的挑战。这些挑战根据LiDAR系统的类型有所不同。以下是一些示例：隔离和抑制发射光束的信号——探测光束的辐射亮度通常远大于回波光束。必须注意确保探测光束不会被系统自身反射或散射回接收器，否则探测器将会因为饱和而无法探测外部目标。
新思科技提供的多个光学和光子学工具，可用于支持LiDAR的系统级和元件级设计：CODE V 光学设计软件，用于在LiDAR系统中设计光学接收系统。光学设计应用：在 LiDAR系统中优化接收器上的圈入能量。使用CODE V优化LiDAR中的接收光学系统，LightTools 照明设计软件能模拟雨滴、雾霾等大气环境对光信号探测造成的影响，并能获取返回光程数据以解决飞行时间计算问题。用于 LiDAR 和激光光源的功能。使用LightTools模拟LiDAR光学系统，Photonic Solutions光子方案模拟工具，能够对LiDAR系统中的多个组件进行优化设计。10cm 小盲区，Mid - 360 配合小巧体积，实现移动机器人无死角感知。
对于激光的波长，目前主要使用使用波长为905nm和1550nm的激光发射器，波长为1550nm的光线不容易在人眼液体中传输。故1550nm可在保证安全的前提下较大程度上提高发射功率。大功率能得到更远的探测距离，长波长也能提高抗干扰能力。但是1550nm激光需使用InGaAs，目前量产困难。故当前更多使用Si材质量产905nm的LiDAR。通过限制功率和脉冲时间来保证安全性。技术原理，激光雷达探测的具体技术可以分为TOF飞行时间法与相干探测方法。其中ToF方法可以进一步区分为iToF和dToF方法；飞行时间（ToF）探测方法，通过直接计算发射及接收电磁波的时间差测量被测目标的距离；相干探测方法（如：FMCW），通过测量发射电磁波与返回电磁波的频率变化解调出被测目标的距离及速度。激光雷达的智能化处理提高了数据解析的自动化水平。深圳多线激光雷达
激光雷达的扫描速度快，提高了数据处理效率。北京隧道激光雷达
目前，由于MEMS上游供应链已经相对成熟，比如Luminar的MEMS半固态激光雷达已将制造成本降低到了500-1000美元，使规模量产成为了可能。国内方面，速腾聚创和广汽埃安、威马、极氪等11家车企建立了合作，同时其产品「RS-LiDAR-M1」已于2020年12月开始批量出货，成为全球头一款批量交付的车规级MEMS激光雷达。海外方面，Luminar在全球范围内已拥有50多位行业合作伙伴，其中包括沃尔沃、上汽飞凡汽车、小马智行等。半固态—转镜式激光雷达，转镜式激光雷达与MEMS激光雷达差异在于，前者的扫描镜是围绕着圆心旋转，后者则是围绕着某条直径上下振动。相比之下，转镜式激光雷达的功耗更低，散热难度更低，因而也更容易拥有比较高的可靠性。北京隧道激光雷达
