2021年01月18日 | 车载激光雷达，黎明前的黑夜，抑或洗牌前的泡沫？

2021年伊始，和激光雷达沾边的大新闻频频传出。

1月9日，蔚来汽车在成都发布新车型ET7，首次应用了其投资的初创企业Innovusion的高精度激光雷达，而Innovusion最近又得到了均胜电子数千万元的战略投资。

1月7日，上海禾赛科技提交了招股说明书，拟在科创板上市募资20亿元。

1月1日，小鹏汽车宣布与大疆旗下的览沃科技合作，在2021年推出的全新量产P5车型上车规级激光雷达。

在再往前的2020年，Velodyne、Luminar等5家知名激光雷达公司通过与SPAC（Special Purpose Acquisition Company 即特殊目的并购公司，也称空白支票公司）合并上市，相比传统的IPO，SPAC上市的流程耗时短，费用低，并且确定性强，并购估值高。

汽车商业评论初步统计，2020年激光雷达领域投融资事件多达10起，虽然受自动驾驶商业化落地周期长，投资更理性的影响，数量远不如前两年，但禾赛科技、速腾聚创、镭神智能、一径科技等明星企业均完成新一轮融资。

另外，长城、北汽等国内车企，以及奔驰、宝马、沃尔沃、丰田、本田等国际车企都公布了在近期推出的量产新车上搭载激光雷达的消息。

在2020年8月的第十二届中国汽车蓝皮书论坛上，华为智能汽车解决方案BU总裁王军表示，华为短期内迅速开发出100线的激光雷达。

目前尚不能确定有关激光雷达量产的消息，最终是否能变为现实，但激光雷达已经成为车企针对自动驾驶的宣传点，也成为激光雷达企业吸引投资的利器。

激光雷达作为先进探测市场的重要组成部分，行业发展与应用场景深度绑定。激光雷达的应用，涵盖机器人、自动驾驶、移动设备、军事、测绘、农业、3D打印等领域。其中，机器人、自动驾驶，是目前最广泛的应用场景。

眼下，全球激光雷达行业也正在经历一轮资本热潮，但是从这些初创公司的财务情况来看，短期内盈利希望并不大。

比如，2020年9月上市的Velodyne是全球范围内营收最高的激光雷达公司，该公司2019年营收为1.014亿美元，净亏损6720万美元，最新市值为40亿美元。该公司公开表态，预计在2022财年之前都不会摆脱亏损。

2020年12月通过SPAC方式在美国上市的Luminar，目前的市值是107亿美元。去年，该公司收入为1260万美元，净亏损9470万美元。该公司接下来将面临能否将与沃尔沃汽车的合作协议转化为规模化量产的不确定性风险。

禾赛科技的招股说明书也明确写道，截至2020年9月末，禾赛科技合并层面累计未弥补亏损为3873.85万元，并预测未来一段时间保持较高的研发投入将是常态，这也就意味着将来禾赛科技可能会持续亏损。

那么，目前激光雷达行业的热热闹闹，是黎明前的征兆，还是行业洗牌前的泡沫呢？

根据ICV Tank数据，2025年全球车载激光雷达市场规模有望自2019年的4亿美元增加至69亿美元，对应2020-2025年复合增速为60.7%；中国车载激光雷达市场规模亦有望由2019年的4.5亿元增加至20.4亿元，对应2020-2025年复合增速为28.6%。

然而，激光雷达企业的主要客户——自动驾驶公司对此似乎并不乐观。通用汽车旗下自动驾驶子公司Cruise的联合创始人兼总裁凯尔·沃格特（Kyle Vogt）表示：“现在激光雷达行业正在发生一件有趣的事情。它们的价值基于完全重叠的潜在客户，以及这些客户带来的预计收入，大家对未来的预测几乎都是非常理想化。”

汽车商业评论认为，激光雷达近期广受关注，和其性能的提升、适应能力的增强及价格的大幅下降有密切关系，但车规级高性能激光雷达，是否能在短期内实现在量产车上的大规模使用，可能是决定主攻汽车领域的激光雷达公司命运的关键。

机械式激光雷达作为自动驾驶领域最早开始应用的传统激光雷达，经过数十年不断迭代，技术早已趋于成熟，但由于物理极限和成本高等因素限制，装配和调制困难，扫描频率低，生产周期长，成本居高不下，并且机械部件寿命不长（约1000-3000小时），只能用于自动驾驶的研发领域，难以满足苛刻的车规级要求（至少1万小时以上）。

随着自动驾驶行业发展路线日趋统一，在车规量产和高性能需求下，激光雷达量产商都在着手开发性能更好、体积更小、集成化程度更高，并且成本更低的激光雷达，由混合固态过渡到纯固态激光雷达是必然的技术发展路线。在技术上领先的企业，其车规级固态激光雷达产品，已经跨越了高级开发和研究，标准化，客户需求开发等阶段，正在展开车规级产线开发和各类测试验证。

目前主流的固态激光雷达有MEMS（Micro-Electro-Mechanical System，微机电系统）、OPA（Optical Phased Array, 光学相控阵）技术和Flash (泛光面阵)技术三种。这三种实现方式各有优势和局限性。

MEMS激光雷达通过硅基芯片上微振镜以一定谐波频率的振荡，来反射激光器的光线，从而以超高的扫描速度形成高密度的点云图。由此改变单个发射器的发射角度进行扫描，形成形成较广的扫描角度和较大的扫描范围。

其核心光束操纵元件为MEMS微振镜，大大减少了激光雷达的尺寸，减少激光器和探测器数量，极大地降低成本，具有高性能、稳定可靠、易于生产制造等优点，兼顾车规量产与高性能的需求。

但是，MEMS激光雷达并没有完全消除机械，只是将扫描单元变成了MEMS微振镜，仍然存在微振镜的振动，所以它并不能算纯固态激光雷达，而是混合固态雷达（也称类固态/半固态雷达）。

其光路较复杂，微振镜结构会影响整个激光雷达的寿命，激光功率较低，信噪比较低、有效距离较短，并且激光扫描范围受微振镜面积限制，视野相对较窄。

OPA激光雷达是运用相干原理，采用多个光源组成阵列，通过调节发射阵列中每个发射单元的相位差来改变激光的出射角度，通过控制各光源发射的时间差，可以合成角度灵活、精密可控的主光束，实现对不同方向的扫描。

这种固态激光雷达有着扫描速度快，精度高，可控性好，抗振性能好，体积小，量产一致性高，成本更低等优点。但OPA激光雷达仍有易形成旁瓣效应，光信号覆盖有限、环境光干扰、测距较短等问题，而且加工难度较高。

Flash激光雷达，指一次闪光（激光脉冲）成像的激光雷达，在发射端采用面光源，短时间发射出一大片覆盖探测区域的面阵激光，再以高度灵敏的接收器，来完成对环境周围图像的绘制，它也是目前唯一的非扫描式激光雷达，能够达到最高等级的车规要求。

这种激光雷达的缺点很明显，功率密度太低，导致其有效距离一般难以超过 50 米，分辨率也比较低。要改善其性能，需要使用功率更大的激光器，或更先进的激光发射阵列，让发光单元按一定模式导通点亮，以取得扫描器的效果。

在这三种激光雷达中，MEMS激光雷达相对成熟，能以较低的成本和较高的准确度实现成像，并且可以针对需要重点识别的物体进行重点扫描，落地快，有效地克服了传统的机械式激光雷达在寿命、成本和良品率等方面所存在的问题，将在未来五年占主导地位。

而OPA和Flash激光雷达技术，虽然前景非常美好，但由于技术本身有待完善，加上上游核心电子元器件、技术支持不成熟，要达到大规模量产，尚需时日。

在固态激光雷达领域，有的企业还会应用新技术改善性能，比如有的OPA激光雷达将光芯片、探测器芯片集成于硅光芯片内， 有专家称，600平方毫米的这种激光雷达芯片，预计成本可控制在40美元以内。

硅光技术是基于硅和硅基衬底材料(如 SiGe/Si、SOI 等)，利用现有 CMOS 工艺进行光器件开发和集成的新一代技术，结合了集成电路技术的超大规模、超高精度制造的特性和光子技术超高速率、超低功耗的优势。

虽然硅光并非新生技术，1985年由美国贝尔实验室提出，目前广泛运用于光通信领域，但在激光雷达领域，硅光尚处于萌发阶段。在设计方面面临着架构不完善、体积和性能平衡等难题；制造工艺面临着自动化程度低、产业标准不统一、设备紧缺等技术难关；封装则面临与光纤存在着不匹配的问题。

有的固态激光雷达，没有采用主流的ToF（时间飞行法）测距方式（即记录激光发射和接收的时间差，再乘以光速计算出距离），而是采用FMCW（调频连续波）测距方式，即发射频率变化的连续波，利用频率差、多普勒效应，确定物体位置，测量物体速度。

FMCW具有探测距离远、灵敏度高、抗干扰能力强、成本低、功耗低等优势，据称灵敏度比ToF高10倍，功耗仅有其1/1000。但目前FMCW因其技术门槛高，对系统集成、信号处理算法方面要求严格，还没有实现大规模量产。

还有的固态激光雷达会在发射端和接收端下功夫，比如在发射端不再采用最常用的边发射激光器PLD（Pulsed laser diode，脉冲激光二极管），而是采用VCSEL（Vertical Cavity Surface Emitting Laser，垂直腔面发射激光器），激光束垂直于顶面射出，体积小，成本低，易控制，但目前功率比较低。在接收端使用SPAD（ Single Photon Avalanche Diode Single Photon Avalanche Diode，单光子雪崩二极管）阵列，效率比传统的APD（单点雪崩光电二极管）高大约10万倍，可实现低激光功率下的远距离探测能力，并降低整体系统功耗和减小体积，但目前电路设计和制造工艺方面还有难题需要克服。

根据法国Yole Developpement的研究报告，到2025年全球乘用车新车市场L3级自动驾驶的渗透率将达6%，即每年将近600万辆新车将搭载激光雷达。激光雷达在高级辅助驾驶领域的市场规模将在未来5年里保持高速增长。

截至目前，全球激光雷达赛道领域共有144个创业项目，最近国外比较活跃的，有Velodyne，Luminar、Aeva、Ouster、Innoviz等，它们共同的特点是都已经或多或少地转向固态激光雷达，而且不少已经签订了前装项目协议。

国内激光雷达领域目前有近50家入局，开发方向也不局限在汽车行业。玩家的身份比较复杂，有禾赛、速腾、镭神等明星初创企业，也有跨界而来的华为、大疆，有资格较老的，如北醒、北科天绘、国科光芯，还有一些后起之秀，如洛微、探维、光勺等。很多初创公司后面都有科技巨头和国际Tier1的影子。

虽然在激光雷达领域，国外企业具有先发优势，走在前沿，但目前有些国产企业在技术上并不落后，并与自动驾驶公司及汽车车企、Tier1有了广泛的合作，而在性能指标上和价格上，与国外同档次产品相比，甚至拥有某些优势。

现在固态激光雷达已经成为公认的车载激光雷达优选技术路线，但目前整个产业链的技术都不太成熟，没有十全十美的量产方案，所以不管先来后到，名气大小，大家基本上是齐头并进，尤其是中国企业在这方面布局较为积极，各种路线都有涉及，未来极有可能赶超先驱们，在全球范围内率先将车规级固态激光雷达搭载在量产车型上。

Innovusion

2020年1月12日，刚因登上蔚来量产车引起关注的Innovusion（图通达），又获得全球第二大汽车安全产品供应商均胜电子的战略投资。

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Innovusion2016年11月成立于美国硅谷，2019年在苏州成立子公司，该公司主要开发应用于自动驾驶及其它行业的激光雷达产品及传感器融合技术，致力于提供一套满足自动驾驶量产需求的软硬件解决方案。

创始人、CEO鲍君威北京大学毕业后，在加州大学柏克莱分校获电子工程硕士及博士学位。2014年担任百度硅谷研发中心计算基础设施负责人，2015年出任百度自动驾驶事业部总监。2016年11月，他创立了Innovusion。公司研发团队成员毕业于北大、清华、复旦、加州伯克利、MIT等名校，并拥有丰富的从业经验。

从成立至今，Innovusion经历过三次融资，第一次在2017年10月，获得高榕资本和汽车圈投资人参投的几百万美元种子轮投资；第二次在2018年10月，A轮融资是由蔚来资本、斯道资本和美国F-Prime Capital以及其他一些公司投的约 3000 万美元；第三次，就是刚刚来自均胜电子的数千万元战略投资。

Innovusion的团队在设计阶段就考虑到要易于生产，产品所用的元器件也是成熟部件。鲍君威曾向汽车商业评论介绍，Innovusion的混合固态激光雷达只有一套光路，通过两组旋转的多面镜组进行二维扫描，横向和纵向各有一组镜子进行扫描，这样很容易就把扫描线数做高了。

蔚来即将于2022年推出的首款旗舰轿车NIO ET7，将搭载Innovusion与蔚来合作开发的超远距离高精度激光雷达。这款混合固态激光雷达使用穿透力更强且不伤人眼的1550nm激光，等效分辨率300线，拥有120度水平视角，最远可达500米的超远探测距离。

它最大的特色是可以根据系统感知需要，移动高密聚焦的探测区域，以便定向处理聚焦点数据，这意味着激光雷达的动态感知成为可能，能以更快的速度关注并收集有关特定区域的更全面的数据。

据称它可以识别687米外的车辆，262米外的雪糕筒以及223米外的人，蔚来表示这是“目前世界上看得最远、最清晰的量产激光雷达”。鲍君威告诉汽车商业评论，这款激光雷达的成本将控制在1000美元左右。

禾赛科技

禾赛科技2013年成立于美国硅谷圣何塞，2014年将总部搬迁至上海。公司主营业务为研发、制造、销售高分辨率3D激光雷达以及激光气体传感器产品。其中，面向广义机器人应用的激光雷达为公司核心产品。

禾赛科技公司创始人兼董事长孙恺毕业于斯坦福大学机械和电子系，创始人兼首席执行官李一帆为清华大学学士和美国伊利诺伊大学博士；创始人兼首席技术官向少卿拥有斯坦福大学电子工程和机械工程双硕士。

自成立以来，禾赛科技历经5轮融资，融资金额累计接近15亿元，最近一次融资总额1.73亿美元（约11.3亿元人民币），刷新了激光雷达行业的最高单笔融资记录。

投资方包括百度、光速中国、启明创投、德同资本、博世集团、真格基金、安森美半导体、启明创投、德同资本、新加坡Axiom等，其中中国光速、百度和博世分别持有7.98%、7.88％和7.65％的股份。

禾赛科技的产品包括面向无人驾驶领域的Pandar40、Pandar40P、Pandar64、PandarQT、 Pandar128，以及多传感器融合感知套件 Pandora；面向高级辅助驾驶领域的PandarGT；面向车联网应用的PandarMind；面向机器人市场的PandarXT等。

其产品获得了全球超百家顶尖自动驾驶及机器人公司的青睐，60%以上出口到欧洲和美国，已经为美国加州 2019年 DMV 路测里程前 15 名中半数的自动驾驶公司，以及大多数中国领先的自动驾驶企业提供过相关的服务，包括Aurora、博世、百度、Lyft、图森未来、文远知行、地平线等自动驾驶领域知名玩家。

可能是在欧美自动驾驶研发领域的成功，2019年8月起，禾赛科技与Velodyne发生专利纠纷，双方相互提起诉讼。2020年6月，双方签署《诉讼和解和专利交叉许可协议》，否认对另一方的专利存在侵权行为，并约定在全球范围内交叉许可双方现有和未来的专利。

截至2020年9月30日，禾赛科技及其下属子公司拥有专利权177项，其中国内专利167项，境外专利10项。国内的167项专利中，38项为发明专利、88项为实用新型专利、41项为外观设计专利。

禾赛科技的新品MEMS固态激光雷达PandarGT，采用了ZOLO技术（Zoomable Light Oscillator），在不牺牲性能的前提下，将整个激光雷达总零件数由超过1000件降低到少于100件，据说成本在量产时可以做到数百美元，

尽管在产品研发和技术迭代方面，禾赛科技已经取得了突出的成就，多项产品的性能在国内外处于领先地位， 但由于目前无人驾驶和激光雷达市场并未真正进入爆发，该公司目前仍存在未弥补亏损。

据禾赛科技招股书信息显示，2017年至2020年1-9月，由于研发费用较高，加上向美国Velodyne公司支付的专利许可补偿费用，公司净利润合计亏损2.52亿元。禾赛科技预测，未来一段时间保持较高的研发投入将是常态。

览沃科技

览沃科技（Livox）是大疆（DJI）创新内部孵化的独立子公司，成立于2016年，总部位于广东深圳。该公司聚焦于能够大规模量产的高性价比激光雷达技术方案的研发与产品化。

大疆希望可以自研在行业无人机上搭载的激光雷达，而在研究的过程中，团队发现自动驾驶行业显然是一个更广阔的市场，于是车载激光雷达成为了览沃现在的研究主线。

2020年1月的CES上，览沃科技就正式对外推出了两款面向L3/L4级别自动驾驶的高性能、低成本激光雷达产品：Horizon的价格为800美元，Tele-15的价格为1200美元，开创了激光雷达性价比的新高。

览沃科技在初期产品设计时，研究了很多其他厂商的技术路径，在对比了多线旋转式、MEMS、Flash、OPA等在内的激光雷达技术方案后，览沃科技最终决定采用非重复式扫描技术的旋镜式类固态激光雷达技术路线。

其原理与MEMS激光雷达靠近，将光源部分的电子元器件固定下来，只有部分机械部件进行转动或振动以扫描，可以减少视场内物体被漏检的概率，增加了传感器视场角内探测到物体和其他细节的可能性，在成本上比机械式激光雷达更有优势。

其光学结构有很强的抗热变形能力，能够通过车规级（VW 80000 / ISO 16750等）温度耐久可靠性测试，满足10年车规寿命要求，MTTF达40000小时。高密度的点云性能和可靠性等级等综合指标，也能够满足L3/L4级别自动驾驶车辆的使用需求。

在2021年推出的全新量产小鹏P5车型上，将搭载基于浩界Horiz车规级激光雷达的小鹏定制版车规级激光雷达。这款产品首次提出并实现了全新的“超帧率”激光雷达技术概念，可在10赫兹帧率下升维获取20赫兹的点云效果，在没有增加额外激光发射成本的情况下将点云线束效果提升至等效144线，极大提升整车应对侧方车辆加塞等场景的能力。这款激光雷达探测距离将达到150米，水平视野达到120°。

除了产品和技术上的独特性，价格和可实现大规模量产是览沃科技的最大竞争优势。得益于大疆的背书，览沃科技在采购、供应链、生产包括售后等部分都与大疆共享一个体系，可较快实现量产出货，而览沃科技团队只需主攻技术与营销，形成一个创新型公司的良好循环便可。

除了小鹏，览沃科技还与部分Tier 1、主机厂以及整体解决方案商进行了合作：L4乘用车方面与自动驾驶公司AutoX进行了合作；L4商用车方面与智能重卡公司希迪智驾（CiDi）进行了相关合作；在低速无人驾驶机器人，览沃科技与深度战略合作伙伴高仙机器人（Gaussian Robotics）达成逾万台激光雷达的采购合作。

它的合作伙伴还包括上汽通用五菱、东风汽车公司、图森未来等，产品已销往包括美国、加拿大、中国、日本和欧盟在内的 26 个国家和地区。

华为

华为在智能联网电动汽车市场，主要是聚焦ICT（信息、通讯技术）技术，目标是成为面向智能网联汽车的“增量部件供应商”。

华为进入激光雷达生产领域应该算是无心插柳，原本在这块华为只是想和供应商合作硬件，自己进行软件系统的开发，但一是国内供应商技术不成熟，二是国际厂商不卖最先进的产品，因此改为了自研硬件。

华为激光雷达项目起步于2016年，历经4年多的调研、场景分析、明确需求、设计开发、车规级验证， 96线激光雷达已经被推到了生产线上，年产能达10万套/线。

华为智能汽车解决方案BU总裁王军表示，华为在武汉有一个光电技术研究中心，总计有1万多人，该中心就正在研发激光雷达技术，目标是短期内迅速开发出100线的激光雷达。未来计划将激光雷达的成本降低至200美元，甚至是100美元。

为满足其全栈式自动驾驶解决方案的量产上市，华为选择了半固态MEMS微振镜技术路线，其核心技术重点在发射、扫描、探测三个层面，这样设计的优势在于，其在光电领域产业庞大，规模效应突出，采购激光发射器和接收器的成本远比传统激光雷达要低。

华为针对MEMS激光雷达功率较低的问题，将多线程微振镜激光测量模组技术做了改进。华为借鉴了机械激光雷达的做法，采用了多个发射和接收组件，利用MEMS振镜的垂直扫描密度易于控制的优点，使同线数下的华为产品所含有的激光发射接收模组的数量处于机械激光雷达和MEMS激光雷达之间，在提升功率和控制成本之间实现了平衡。

华为2020年12月21日发布的MEMS混合固态激光雷达，采用905nm激光器，分辨率为96线，拥有全视场景150米的测距能力，大视野120° x 25°，满足城区、高速等场景的人、车测距需求；全视野中，水平、垂直线束均匀分布，不存在拼接、抖动等情况，形成稳定的点云对后端感知算法友好；小体积，满足前装量产车型需求。

在华为发布激光雷达的同日，北汽旗下ARCFOX极狐HBT谍照曝光，成为首个搭载华为激光雷达的电动车；另外，长安汽车也透露，将携手华为、宁德时代打造一个全新的高端智能汽车品牌，极有可能在首款车上搭载华为的激光雷达。

华为除了自己研发，还投资了固态激光雷达的上游芯片公司，其中纵慧芯光(主攻激光发射器VCSEL)、南京芯视界（主攻激光接收器SPAD）、裕太微电子(汽车以太网PHY芯片)和云南鑫耀（产品包括砷化镓和磷化铟单晶片，可用于VCSEL和光通信用激光器）。

由此可以看出华为在激光雷达领域的布局，投资Tier2，自己做Tier1，利用自身在制造业积累的产品、质量、成本、品牌、渠道等的优势，赋能Tier2的同时，做出高品质的产品。

对于激光雷达的成本，王军表示：“在成本方面，华为的96线激光雷达，暂时还做不到此前宣称的100美元，但是基本在几百美元左右。”

速腾聚创

速腾聚创（RoboSense）成立于2014年，总部位于广东深圳，创始人邱纯鑫创业前在哈工大机电工程与自动化学院读博士，而速腾聚创的前身，就是邱纯鑫的户外移动机器人环境感知小组。

速腾聚创围绕激光雷达环境感知方案，在芯片、LiDAR传感器、AI算法等多个核心技术领域有一定成绩。其核心产品包括MEMS固态激光雷达系统技术解决方案、机械式系列激光雷达系统技术解决方案，客户有自动驾驶科技公司、车企、一级供应商等。

自成立以来，速腾聚创经历过8次融资，投资方包括东方富海、普禾资本、昆促资本、复星锐正资本、海通新能源、北汽产业投资基金、菜鸟网络、尚颀资本、众合瑞民、信业基金、康成亨投资、国投创丰等。

速腾聚创是国内最早一批涉足汽车激光雷达市场的公司之一，最初主攻机器人市场方向，是国内低线数激光雷达的主要供应商之一。

2016年开启了固态激光雷达M1研发项目。2018年6月，速腾聚创的固态激光雷达RS-LiDAR-M1Pre将搭载在菜鸟的无人物流车G Plus上。

2019年9月，速腾与一汽集团签署合作协议，达成智能固态激光雷达车规级量产研发合作。2020年1月CES2020期间，速腾与福瑞泰克达成战略合作，推动量产级智能驾驶多传感器融合方案落地。

2020年1月CES上，速腾聚创宣布，全新125线MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1 Simple正式上市，单价1898美元。

速腾聚创公司于2019年12月通过了汽车行业的IATF 16949质量管理体系认证，获得了汽车零部件制造供应企业进入主流整车厂零部件供应链质量管理体系的一个准入门槛。

MEMS振镜是RS-LiDAR-M1中最核心的器件，速腾聚创设计了共计十组的验证测试，涵盖了温度、湿度、封装工艺、电磁兼容、机械振动/冲击、寿命等各个方面的验证。目前，所有测试样品累计测试时间已超过十万小时。

2021年1月的线上CES2021上，速腾聚创展示了其最新的车规级高性能MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1的量产版本，该款产品在2020年12月批量出货，成为全球首款批量交付的车规级MEMS固态激光雷达。

据官方介绍，该版本产品厚度和功耗再度缩减，独有专利的核心器件——光学模组已经实现高度的集成化，使得M1零件数由传统机械式激光雷达的几百个降低至数十个，极大的降低M1的成本并使加工时间缩短数个量级，同时它兼具抗强光干扰与抗多雷达对射干扰能力，拥有清洗、加入、性能诊断等功能。

目前速腾聚创已经推出了五个产品线，分别是机械式激光雷达RS-LiDAR-16、RS-LiDAR-32、RS-Ruby、RS-Bpearl和固态激光雷达RS-LiDAR-M1，面向自动驾驶乘用车、无人低速小车、RoboTaxi、车路协同等场景开发应用产品，并已与地平线、菜鸟、上汽、一汽、Sensible 4、AutoX等企业展开合作。