零跑C10，一款售價僅10萬元人民幣左右的車型，率先打破價格壁壘，搭載激光雷達，成為普及化的重要里程碑;極氪9X更是大膽地在一輛量產車上搭載了5顆激光雷達，覆蓋前、后、左右及全景感知，展示了面向高階輔助駕駛的感知冗余與安全冗余。這不僅是堆砌參數的競賽，更是對用戶體驗與行車安全的深刻承諾。

　　在過去的五年里，激光雷達技術從實驗室走向量產，經歷了一場堪稱奇跡的蛻變。曾經只能出現在少數豪華自動駕駛原型車上的昂貴傳感器，如今已成為大量量產汽車的重要組成部分。除特斯拉之外，幾乎所有有志于高階輔助駕駛(ADAS)乃至完全自動駕駛(L4、L5)的車企，都選擇了在量產車上搭載激光雷達。這一趨勢，已毋庸置疑。

　　與汽車行業的飛速普及形成鮮明對比的是，在機器人領域，激光雷達的普及速度卻略顯遲緩。盡管倉儲機器人、配送機器人、服務機器人等應用早已采用2D激光雷達進行基本導航和避障，但相比汽車行業日新月異的三維環境感知升級，大多數機器人仍停留在依賴低成本視覺或簡單2D激光感知的階段。

　　問題來了：

　　當激光雷達的價格迅速下降、尺寸與重量不斷縮小、固態化程度持續提高，當它能以更加親民的形態提供毫米級的環境感知能力時，機器人，是否也應該像汽車一樣，全面擁抱激光雷達?

　　答案顯而易見。事實上，這樣的轉變，正在悄然發生。未來，搭載Flash固態激光雷達的機器人，將不僅在感知精度和避障能力上實現質的飛躍，更將在智能化、自主性乃至成本效益上，開啟一輪新的革新。

　　激光雷達為何能在汽車領域迅速普及

　　在科技飛速發展的今天，激光雷達(LiDAR)正以前所未有的速度，成為汽車行業不可或缺的重要零部件。

　　曾幾何時，激光雷達還只是自動駕駛原型車上昂貴而稀有的存在，動輒上萬美金的成本和巨大的體積限制了它的普及。但進入2024-2025年，隨著技術進步和規模化量產，激光雷達迎來了真正意義上的全民時代。

　　在現實世界中，激光雷達以毫米級的高精度探測能力，補足了傳統視覺系統在雨霧天氣、夜晚、復雜光影條件下的短板，極大提升了環境感知的穩定性與可靠性。其豐富的環境數據與即時三維建圖能力，使車輛能夠更準確地識別障礙物、行人乃至復雜道路結構，為避障決策與路徑規劃提供堅實基礎。

　　對于車企而言，全面擁抱激光雷達，歸根結底是為了一個關鍵詞——安全。

　　在高階自動駕駛逐漸下放到量產車型的今天，激光雷達已經從一個“可選升級項”，轉變為提升整車安全性能、贏得市場競爭力的關鍵配置。它不再只是炫技的噱頭，而是與安全氣囊、ABS剎車系統一樣，成為保障駕駛安全的“標準裝備”。

　　正如上海車展所呈現的趨勢：無論是傳統車企，還是新勢力品牌，都在用實際行動宣告——

　　在汽車行業，激光雷達的普及，已經是不可逆轉的潮流。

　　機器人需要“看清世界”，但現有感知方式遠遠不夠

　　機器人的發展，正在經歷從簡單執行器向智能自主體的蛻變。

　　無論是倉儲機器人、配送機器人、清潔機器人、安防機器人，還是更高階的服務機器人、工業協作機器人，它們都在朝著“自主感知、決策、自主行動”的方向演進。而“感知”，作為智能化的第一步，直接決定了后續所有行為的上限。

　　然而，目前機器人普遍采用的感知方式——如視覺傳感器、超聲波傳感器、紅外傳感器——存在明顯局限：

　　· 視覺傳感器(攝像頭)：受光照條件影響大，夜間、逆光、霧霾環境下效果驟降;二維圖像缺乏準確深度信息，導致障礙物距離和輪廓估計偏差大。

　　· 超聲波傳感器：探測范圍極短(通常僅2米以內)，分辨率低，無法識別細小或復雜障礙物。

　　· 紅外傳感器：局限于近距離，且對環境溫度變化敏感，誤報率高。

　　對于復雜、動態、開放的實際應用場景，這些傳統傳感器越來越難以勝任。機器人需要的不僅是“看到”，更是精準測量、理解空間結構、預測環境變化。

　　在這樣的背景下，激光雷達的價值愈發凸顯。

　　激光雷達：為機器人打造高精度

　　“環境感知神經系統”

　　激光雷達通過發射激光束，精確測量目標物體的距離和形狀，生成高精度、高分辨率的三維點云數據，賦予機器人對環境的立體理解能力。

　　具體而言，激光雷達在以下幾方面為機器人解決了核心痛點：

　　1. 室內外高精度建圖與定位(SLAM)

　　機器人要想自主移動，首先必須理解自己身處何處，這就需要實時建圖與定位(SLAM)。傳統視覺SLAM容易在低光、動態環境下失效，而基于激光雷達的SLAM，依靠高精度距離測量，即使在光照極差、煙霧、灰塵等條件下，也能穩定構建環境地圖并進行定位。

　　典型應用場景：

　　· 倉儲機器人在大型倉庫內實時規劃高效揀貨路徑

　　· 安防機器人在夜間或煙霧彌漫環境中巡邏

　　Flash固態激光雷達的小型化與高刷新率特性，讓SLAM效果達到新高度，使機器人實現厘米級定位精度。

　　2. 動態避障與自主導航

　　現實世界充滿變化——行人、寵物、車輛、突發障礙物頻繁出現。傳統視覺系統易受遮擋、光照變化影響，超聲波傳感器則反應遲鈍。

　　激光雷達能夠實時掃描周圍環境，檢測并追蹤動態障礙物，通過高密度點云預測物體運動趨勢，從而支持機器人動態避障與靈活路徑重規劃。

　　實際案例：

　　· 外賣配送機器人在人行道上實時避開行人、自行車

　　· 醫療服務機器人在醫院走廊中靈活穿行，避讓病人和設備

　　3. 跨環境適應能力

　　機器人應用場景豐富，從明亮商場到昏暗地下停車場，從整潔寫字樓到塵土飛揚的工地。傳統感知方案難以做到通用。

　　工業級Flash固態激光雷達具備IP67防護等級、寬溫適應能力，無懼環境變化，可在不同亮度、不同天氣、不同地面材質下穩定運行。

　　4. 支撐多傳感器融合感知系統

　　未來機器人感知架構將是多傳感器融合的：激光雷達提供精準三維結構與障礙物檢測，視覺系統提供語義理解，IMU提供運動狀態感知，GPS/RTK提供全局定位，協同提升環境理解的豐富性與魯棒性。

　　技術演進：Flash固態激光雷達為機器人而來

　　傳統的機械旋轉激光雷達雖然感知能力強，但價格高昂、體積龐大、易損耗，這些缺陷對于機器人應用而言極為致命。

　　Flash固態激光雷達應運而生：

　　· 無機械運動部件，可靠性高、壽命長

　　· 體積小、重量輕，適配小型、輕量化機器人

　　· 功耗低，延長續航時間

　　· 成本持續下降，價格進入數百美元區間

　　2025年，亮道智能推出了專為機器人設計的迷你型Flash固態雷達模塊，尺寸接近成年人手掌，重量不到100克，最高角分辨率達0.1°，探測距離超200米，為機器人行業帶來真正可規模化應用的激光感知硬件。

　　機器人全面搭載激光雷達已是清晰趨勢

　　結合以上種種因素，激光雷達在機器人領域的普及已成大勢所趨。

　　不僅是倉儲物流機器人、配送機器人、清潔機器人、安防機器人、服務機器人等應用場景，越來越多企業也在激光雷達賦能的道路上加速探索：

　　· 北京小米機器人技術有限公司在2023年發布的CyberOne人形機器人中，采用激光雷達采集環境數據，用于訓練大范圍動態避障模型，提升在復雜環境下的自適應能力。

　　· 卓益得機器人將激光雷達的極線約束引入視覺SLAM，優化位姿估計，顯著減少累計誤差，提高自主導航精度。

　　· 智瞰深鑒科技有限公司則使用激光雷達采集室外大范圍場景的點云數據，結合PointNet++等深度學習網絡，進行障礙物(如車輛、行人、植被等)的精準分類。

　　這些案例表明，激光雷達不僅作為傳感器直接應用于導航避障，更在更高階的“智能訓練”層面，成為機器人認知與決策系統不可或缺的基礎。

　　隨著Flash固態激光雷達成本持續下降、性能持續提升，大規模機器人部署激光雷達，正在從“成本制約”轉向“標配升級”。未來三年，機器人搭載激光雷達的比例，預計將從當前的不足20%，迅速上升至50%以上。

　　激光雷達，正成為機器人智能化進階的加速器，也是機器人產業邁向大規模商用的關鍵推動力。

　　結語：激光雷達，引領機器人走向全面智能化

　　在過去五年里，汽車行業已經用實際行動告訴我們：激光雷達不是可有可無的“黑科技”，而是提升安全性、智能化的基礎設施。

　　今天，機器人領域也正站在同樣的變革門檻上。

　　隨著Flash固態激光雷達技術的成熟，小型化、低成本、高可靠性的傳感器已觸手可及。機器人不再需要在性能與成本之間艱難權衡，不再需要在智能與續航之間妥協。

　　未來，無論是城市配送、樓宇清潔、智慧倉儲，還是戶外巡邏、家庭陪護——

　　搭載激光雷達的機器人，將如今日智能手機中的多攝模組一樣，成為行業默認配置。

　　汽車已經全面擁抱了激光雷達。

　　機器人呢?

　　毫無疑問，他們也正在以加速度，奔向這個清晰可見的未來。