本文主要是介绍国内外激光雷达企业盘点 各领域“头号玩家”花落谁家，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
近年来，激光雷达技术在飞速发展，从一开始的激光测距技术，逐步发展了激光测速、激光扫描成像、激光多普勒成像等技术，如今在无人驾驶、AGV、机器人等领域已相继出现激光雷达的身影。随着无人驾驶、机器人等领域的兴起，国内外陆续涌现出一批激光雷达公司， 鉴于激光雷达在各领域的重要地位，本文将对多家知名激光雷达公司进行了各个维度的盘点。
据调查，目前大部分企业都以无人车、机器人及无人车领域激光雷达为主要研究方向。而传统机械式激光雷达已逐渐向固态激光雷达方向转变。在价格方面，无人驾驶领域的激光雷达少则上万，多则几十万元，普遍要高于机器人及AGV等领域价格。而机器人领域的激光雷达相对来说售价更低，国内思岚科技及玩智商等企业已低至上百元。在未来，固态、小型、低成本激光雷达将是各企业的着重发力点。
国外激光雷达企业产品概况
国内激光雷达公司产品概况
激光雷达赛道争宠 各领域“头号玩家”花落谁家
从下表中我们可以看到，目前各家公司在激光雷达研发中都有其深耕的一个或多个领域，在激光雷达群雄逐鹿的赛道中，各领域的“头号玩家”究竟花落谁家。
各企业激光雷达应用领域细分
机器人领域
机器人领域，目前所涉及的企业包括了国外的Sick 、Ibeo、Hokuyo、Trimble以及国内的思岚科技、速腾聚创、禾赛科技、北醒光子、玩智商、镭神智能。在这众多企业中，思岚科技无论是从价格、寿命还是性能上来说都具有领先优势，在服务机器人领域已占据80%左右的市场。
思岚科技成立于2013年，是一家专注机器人自主定位导航的公司，其核心研发团队在激光雷达技术方面拥有丰富的研发和实践经验。目前共推出了3款激光雷达产品：RPLIDAR-A1、RPLIDAR-A2及RPLIDAR-A3。思岚科技的激光雷达采用了自主知识产权的光磁融合技术，大幅度降低噪音，并提升激光雷达的稳定性与使用寿命。支持SLAM算法、每秒16,000的采样频率，高达0.33°(15hz情况)的角度分辨率，再一次刷新了三角测距雷达的行业标准，甚至超过了某些工业TOF激光雷达的指标。同时也是业内最轻薄的激光雷达，能够很大节省安装空间，特别是对本身空间要求就很紧凑的服务机器人。
无人车领域
说到无人车领域，业内人士都知道Velodyne 64线“大花盆”，它是自动驾驶的宠儿，HDL-32线、VLP-16线激光雷达也是原型车上的热门激光雷达。
Velodyne成立于 1983 年，做了34年音响，是一家位于加州硅谷的技术公司。后来业务拓展至激光雷达等领域。Velodyne 在无人驾驶领域的影响力最早来自于 2007 年 DARPA 无人车挑战赛。当年获得第一名和第二名的卡耐基梅隆大学和斯坦福大学使用的正是 Velodyne激光雷达。此后，该公司开发的激光雷达被谷歌、百度等涉及无人驾驶的公司广泛使用。Velodyne的激光雷达给汽车提供了360度视图，在地图上呈现为3-D点“云”。无论是白天还是黑夜，车辆都能“看到”半径为200米区域内的所有东西。这可以帮助到高速行驶的汽车检测遥远的未知的危险，从而避免车祸的发生。
无人机领域
国内外专注于无人机激光雷达领域的公司主要有Trimble、Innoviz、Riegl、leica、速腾聚创、北醒光子、镭神智能、北科天绘等。在这些企业中，生产规模最大的和研究能力最强的是Riegl公司，他向许多厂家提供了一系列无人机专用激光雷达。
Riegl是一家位于奥地利的激光测量系统公司，有着四十多年的激光产品研发制造经验，是一家成熟、专业的三维激光产品企业，强大的技术实力，使得RIEGL激光测量产品在世界各地各行各业都有着广泛的应用，为用户提供了众多专业的解决方案。
AGV领域
自各大电商巨头在仓储引用搬运机器人（AGV）搬运货物后，国内搬运机器人迎来蓬勃发展。越来越多的快递物流公司开始跟进大潮，仓储智能管理时代已经来临，在室内仓储环境下，国内搬运机器人企业一般都是采用德国西克（Sick）571、西克（Sick）511和日本北阳（Hokuyo）UST20等激光雷达产品，以保证产品的稳定性和安全性。
SICK成立于1946年，是德国传统传感器生产厂商，以工业传感器为主要业务，其中激光雷达部分主要为2D激光雷达，在AGV,港口，交通等领域有着丰富的使用经验。而Hokuyo是日本本土最大的激光雷达厂商，产品绝大部分覆盖室内短距中距市场，产品主要市场为Robot，AGV，虚拟屏幕等等，在国内无分公司，以授权代理商经营为主。
除从机械式到混合固态，再到纯固态的趋势外，我们还了解到，激光雷达的发展出现体积变小、成本变低、市场需求增大等趋势。据最新研究报显示，到2022年，全球激光雷达市场规模或将达到9.212亿美元，年复合增长率达18.5%。激光雷达除了以上应用场景，未来还可在更多的场景下得到应用，如精准农业、娱乐媒体、商业应用等。
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