日前，谷歌将自动驾驶项目从Google X实验室剥离，成立了子公司Waymo，要走向自动驾驶商业化之路。而对于谷歌来说，商业化中一大门槛就是激光雷达。目前，无论是在改装的雷克萨斯自动驾驶车上，还是谷歌自己的豆荚车，其所使用的激光雷达成本高昂，并不具备量产条件。
激光雷达让自动驾驶汽车可以理解它周围的世界，但也因为它的成本拉远了自动驾驶汽车和普通消费者之间的距离。激光雷达传感器目前是复杂而且昂贵的，但好消息是在接下来的几年里，它会变得更便宜，更稳定，也更常见。
激光雷达扫描生成的图像
激光雷达是和雷达相似的一种传感技术，通过激光脉冲来探测物体。尽管激光雷达比常规雷达的探测范围要小（几十米相对于几百米），但它更短的波长保证了其精确率的大幅提升。激光雷达提供的可靠和高质量数据让它成为大部分自动驾驶应用首选的传感器选择。实际上，很多专家认为激光传感器是无人驾驶车辆的必需组件。
“激光雷达是无人驾驶汽车的关键传感器之一，它保证了车辆在大部分情况下的健壮及高精度定位的能力，” nuTonomy的首席执行官Karl Iagnemma这样解释道，nuTonomy是一家位于美国马萨诸塞州剑桥市的一家创业公司，目前正在新加坡测试自动驾驶汽车。他同时指出，目前这一代的激光雷达传感器的尺寸、复杂度和成本是任何依赖它们的技术商业化的巨大障碍。
目前很多自动驾驶汽车都依赖于来自硅谷的Velodyne公司出产的HDL-64E，这款激光雷达传感器可以每秒扫描它视野内的220万个数据点，并能以厘米级别的精确度定位到120米以内的物体。但是它的重量超过13公斤，成本为80,000美元。今年，Velodyne发布了VLP-32A，这款传感器以600克的重量提供了200米的扫描范围。汽车量产级别成本为500美元的VLP-32A虽然比之前的型号便宜了两个数量级，但它对目标是消费市场的无人驾驶汽车来说还是太贵了。
Velodyne在今年CES上发布的新款32线激光雷达
最近一部分学院和业内研究正专注于将激光雷达传感器变得更小、更易安装和更便宜。在2016 CES展上，来自美国加州森尼韦尔的Quanergy Systems公司展示了一个为无人驾驶汽车设计的激光雷达传感器原型。它使用了光学相控阵技术来操纵激光脉冲，而不是通过常规的由反射镜和透镜组成的旋转系统。Quanergy预计它的传感器在量产阶段的成本为250美元，并能在2017年初供应给汽车制造商。
Quanergy激光雷达路线图，最终期望将成本降低到100美元
与此同时，两家创业公司正在研究成本100美元的车载激光雷达系统。他们都称会在2018年发布产品。以色列的Innoviz公司，承诺其“高清晰度固态激光雷达”会有更高的精度和比现有市场中同类产品更大的视野范围。荷兰的Innoluce，使用了一种微电子机械反射镜系统来扫码和操纵激光光束，替代了原固态方案，其工程师宣称这种方案会在范围和精度上超越光学相控阵方案。
激光雷达技术领域最近最令人激动的进展来自于MIT。由美国国防部先进研究项目局（DARPA）下的“电子-光子混杂集成”(Electronic-Photo
nic Heterogeneous Integration，E-PHI)项目资助，MIT的研究者们成功利用硅光子将一个可运行的激光雷达系统集成到了一个0.5*6毫米的芯片上，该芯片可以装配到商业级别的CMOS中。这个原型目前只能探测数米的范围，但是MIT有着清晰的研发路线图，目标是达到100米的探测范围并将单个芯片的成本控制在10美元内。
低成本、小尺寸的固态激光雷达系统的市场是巨大的。八月份Quanergy完成了一笔9000万美元的融资，估值达到15.9亿美元。与此同时福特和中国搜索巨头百度联合投资了Velodyne 1.5亿美元。这些投资的目标是在接下来的几年中尽快制造出成本在100美元内的车载激光传感器。
现阶段，很多企业在自动驾驶路线上，大多是从不包含激光雷达的低成本路线开始切入，不过激光雷达在L4和L5级别的自动驾驶中所能起到的意义同样重大。
尽管汽车行业目前扮演了低成本激光雷达最大的市场角色，但未来低成本、小尺寸的激光雷达传感器会让更多行业受益。集成在手机中，它可以让手机拥有更好精度的手势识别功能；集成在机器人的手指上，机器人可以更好的识别和操作物体；它还能提供数据让无人飞行器得以躲避障碍，安全地完成包裹运送等任务。
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