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2019年智能驾驶激光雷达行业报告(PDF)。

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简介：
为了促进激光雷达产业的进步，并充分把握当前该行业所蕴含的机遇与挑战，CIOE与麦姆斯咨询合作开展了《智能驾驶雷达行业白皮书》的调研工作。CIOE与麦姆斯咨询共同致力于深入了解激光雷达市场的动态发展趋势以及相关的技术解决方案。此次调研持续了二十个自然日，最终收到了1224份有效问卷的反馈。参与本次问卷调查的主要对象包括整车厂、激光雷达制造商、以及关键元器件供应商，例如光电探测器、激光探测器、激光MEMS、自动驾驶系统和透镜等企业。

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  • 2019年智能驾驶激光雷达行业白皮书.pdf
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    本白皮书深入分析了2019年智能驾驶激光雷达行业的现状与趋势，涵盖了技术发展、市场动态及未来展望等内容。 为了推动激光雷达行业的发展并充分理解当前该行业发展中的机遇与挑战，《智能驾驶激雷达业白皮书》调研由CIOE中国光博会和麦姆斯咨询联合发起。此次调研内容涵盖了市场趋势和技术方案等多方面信息，历时20个自然日，共收集了1224份有效问卷。参与调查的人员主要来自整车厂、激光雷达厂商以及核心元器件供应商（如光电探测器、激光探测器、激光MEMS元件和自动驾驶系统制造商）等领域。
     
  • 汽车智能驾驶中多光谱激光雷达波段详解
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    本文章详细介绍在汽车智能驾驶领域中使用的多光谱激光雷达技术及其不同波段的应用特点和优势。 在汽车智能驾驶系统领域内，激光雷达因其卓越的三维成像能力而成为环境感知传感器群组中的重要组成部分之一。为了增强单一波长激光雷达在物体识别与状态检测方面的性能，研究借鉴了多光谱探测技术物性分析的优点，并对适用于车载智能驾驶系统的多光谱激光雷达进行可行性评估。 通过主成分分析法计算并分析典型目标的光谱特性后发现，在结合光源特性和光电探测器特点的基础上，选择808nm、905nm、1064nm和1310nm作为适合汽车智能驾驶应用的多光谱激光雷达波长是可行且有效的。同时，该研究还验证了所选波段的有效性。 国内外学者为了更好地利用激光雷达技术进行环境观测能力的研究中，主要集中在融合单波长回波信号强度与三维信息以实现数据分类上。然而，在智能驾驶应用中的现有激光雷达仍受限于单一工作模式的限制，并且单纯增加点云密度虽能提升基于几何特征的目标识别准确性，但同时也带来了递减效应及额外系统需求： 1. 场景识别算法复杂化加剧计算硬件负担； 2. 激光雷达能耗、体积与成本上升阻碍其大规模商业化应用； 3. 仅依赖三维信息不足以有效应对复杂的环境感知挑战。 尽管激光雷达在获取空间信息方面表现出色，但单一波长探测能力的局限性仍限制了对环境中物体属性和状态的有效识别。鉴于此，借鉴多光谱及高光谱测量技术具备物性检测的特点，开展针对智能驾驶场景中利用多光谱激光雷达进行环境感知的研究具有重要的理论价值与应用前景。
     
  • 激光雷达行业发展报告：支撑高级别自动驾驶的关键（27页）.zip
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    本报告深入分析了激光雷达行业的发展趋势与市场动态，重点探讨其在实现高级别自动驾驶中的关键作用。通过详实的数据和案例，揭示技术进步、竞争格局及未来前景，为从业者提供全面洞察。 激光雷达行业报告：实现高级别自动驾驶的核心（27页）；另一个资源名称为：新三板激光专题：激光雷达，实现高级别自动驾驶的核心-20171127-广证恒生-27页.pdf.zip。
     
  • 自动驾驶中激光雷达的应用
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    本文章探讨了自动驾驶技术中激光雷达（LiDAR）的关键应用与作用，分析其在环境感知、距离测量及安全驾驶决策等方面的重要价值。 ### 激光雷达在自动驾驶中的应用 #### 一、激光雷达技术原理 激光雷达（LiDAR）是一种重要的遥感技术，在测绘领域得到了广泛应用，并随着自动驾驶的发展成为车辆自主驾驶不可或缺的关键部件之一。根据不同的工作原理和技术特点，可以将激光雷达分为以下几种类型： 1. **三角法激光雷达**：这类设备利用三角测量方法确定目标距离。具体而言，通过发射器发出的光束在接收器上形成的位置变化来计算目标与传感器之间的距离。这种类型的激光雷达成本较低，常用于扫地机器人和服务机器人等领域，并且部分车厂尝试将其应用于车辆自动泊车系统中。 2. **TOF（Time of Flight）激光雷达**：这是目前主流的技术路线之一，其工作原理是通过测量光束从发射到反射回所需的时间来计算距离。根据结构的不同，可以分为机械旋转式和固态激光雷达两大类。单线激光雷达因其成本优势，在汽车市场中有望率先实现商用，并主要服务于辅助驾驶系统。 3. **相位法激光雷达**：这种类型的设备通过比较发射光与接收光之间的相位差来计算距离，具有较高的测量精度（达到毫米级）。然而由于其在单位时间内能够测量的点数有限，制作多线激光雷达较为困难，限制了它在自动驾驶领域的广泛应用。 #### 二、激光雷达在自动驾驶的应用 在自动驾驶技术中，激光雷达扮演着至关重要的角色。根据不同的线数配置，可以用于不同级别的驾驶任务： - **多线激光雷达**：这类设备能够提供高密度的点云数据，适用于三维空间重构和精确环境感知，帮助车辆完成高级别自动驾驶功能如障碍物检测、路径规划等。 - **单线激光雷达**：虽然在点云密度上不如多线产品，但因其成本较低而通常用于辅助驾驶系统中实现前向碰撞预警、盲区监测等功能，提高行车安全性。 #### 三、激光雷达面临的挑战及应对策略 尽管激光雷达展现出巨大潜力，在自动驾驶领域仍面临不少挑战： 1. **工作场景局限性**：例如在雾天和夜间无光照条件下，其性能会受到限制。 2. **高昂的成本**：目前高端产品的价格非常昂贵。 为解决这些问题，行业内采取了多种措施： - **多传感器融合**：通过结合激光雷达与其他设备（如摄像头、毫米波雷达）的数据来提高系统的鲁棒性和适应性； - **技术创新降低成本**：一方面优化机械旋转式设计以集成电子元件并降低生产成本；另一方面研发固态技术路线，特别是3D Flash激光雷达因其高分辨率和低成本被视为最具前景的方向之一。 总之，作为自动驾驶的核心组件，未来需要持续的技术创新与跨领域合作来克服现有局限，并通过多传感器融合等方式推动其更广泛的应用。
     
  • 汽车电子行业深度研究报告：激光雷达——汽车智能化提速，激光雷达市场或将进入爆发期.pdf
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    本报告深入分析了汽车智能化背景下激光雷达行业的机遇与挑战，预测随着技术成熟和成本降低，未来几年内该市场将迎来快速增长。 1. 激光雷达产品成熟度不断提高，在车载领域展现出良好前景。 2. 随着汽车电动化与智能化的持续推进，ADAS市场的快速发展为激光雷达市场带来了增长机会。 3. 当前市场上存在多种技术路线，MEMS+905nm方案成为主要应用方向之一。 4. 作为自动驾驶的关键传感器之一，随着行业的发展，激光雷达降价和出货量增加之间形成了相互促进的关系。 5. 国外的激光雷达产业起步较早，在技术和客户群体方面占据一定优势。然而国内厂商凭借庞大的国内市场可能会实现后来居上。 6. 投资建议：鉴于激光雷达行业的快速发展趋势，相关产业链企业有望从中受益。推荐关注东山精密、万集科技、炬光科技、长光华芯、舜宇光学、永新光学、蓝特光学、宇瞳光学、水晶光电和福晶科技等公司。 7. 风险提示：
     
  • 2019年超声波雷达行业概况精编报告（2020版）.pdf
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    本报告全面分析了2019年中国超声波雷达行业的市场现状、发展趋势及竞争格局，并对关键技术与应用领域进行了深入探讨。 超声波雷达是一种利用超声波技术进行距离测算的传感器，在倒车、泊车等领域得到广泛应用。2019年的一份报告详细分析了中国超声波雷达行业的发展状况，并预测了未来几年的趋势。根据该报告，从2014年至2018年间，中国的市场规模持续增长，由35.3亿元人民币增至44.9亿元人民币，复合年增长率达到了6.2%。自动泊车需求的上升是推动超声波雷达行业发展的主要因素之一，并预计到2023年该行业的规模将达到62亿人民币。 报告指出，随着自动驾驶技术的应用日益广泛，自动泊车成为其商业化落地的重要场景，市场需求的增长带动了对超声波雷达的需求。由于超声波雷达具有成熟的技术和供应链支持以及较高的性价比，在低速驾驶环境中可以提供可靠的性能保障，因此在自动泊车系统中占据重要位置。 不过，超声波雷达行业也面临来自毫米波雷达及激光雷达的竞争压力，后者在某些方面具备优势可能会侵蚀其市场份额。此外，由于产品同质化和下游客户对成本的严格控制等原因的影响，当前行业的净利润率已经降至10%以下。尽管如此，在低速驾驶场景中，超声波雷达仍具有不可替代的优势。 报告预测自动泊车用超声波雷达将成为核心产品，并指出行业将会形成两级分化竞争格局：普通倒车雷达市场可能会随着中国汽车销量的放缓而增长缓慢；相反地，与自动及智能泊车需求上升相关的市场则有望出现显著的增长。由于具备较高的附加值，自动泊车超声波雷达系统预计会成为行业的主打产品。 此外，报告还对推动和限制中国超声波雷达行业发展的因素进行了分析，并预测了未来几年的发展趋势。“超声波雷达+视觉”的融合方案被认为是主流技术路线之一，而高级的超声波传感器将逐步取代传统的倒车用设备。在产业链方面，上游包括原材料供应商等环节；下游则涉及到汽车制造商及其他最终用户。 报告还推荐了几家值得关注的投资目标企业如航盛电子、辉创电子和辅易航，并强调了它们的技术实力及市场地位的重要性。总体而言，这份研究报告为中国超声波雷达行业提供了全面的视角，涵盖了市场规模、产品分类、技术路线选择以及未来发展趋势等方面的内容。对于希望在该领域寻找投资机会或进行技术研发的专业人士来说，这是一份宝贵的参考资料。
     
  • 2018年自动驾驶及人工智能研究报告.pdf
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    本报告深入分析了2018年自动驾驶与人工智能领域的最新进展、技术挑战和市场趋势，为行业提供战略参考。 2018年《自动驾驶与人工智能研究报告》是AMiner发布的第七期报告。该报告涵盖了无人驾驶关键技术、应用情况以及学者分布，并探讨了未来的发展趋势。
     
  • 2022年中国自动驾驶行业发展报告（70页）.pdf
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    该报告深入分析了2022年中国自动驾驶行业的现状与趋势，涵盖政策环境、技术进展及市场前景等方面，并提供了详实的数据和案例。 2022年中国自动驾驶行业研究报告.pdf是一份详细分析中国自动驾驶行业发展现状、趋势及未来前景的文档。报告涵盖了技术进步、政策环境以及市场动态等多个方面，为读者提供了全面而深入的信息资源。该研究不仅探讨了当前的技术挑战和解决方案，还展望了自动驾驶在中国市场的潜在机遇与发展方向。
     
  • 2018年人工智能与自动驾驶研究报告
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    本报告深入分析了2018年人工智能技术在自动驾驶领域的应用进展、市场趋势及未来挑战，为行业提供全面洞察。 自动驾驶技术依赖于人工智能的发展。《自动驾驶与人工智能研究报告（2018年）》深入探讨了这两者之间的关系以及它们在交通领域的应用前景。报告分析了当前的技术趋势、面临的挑战及未来可能的发展方向，为相关行业提供了重要的参考依据。