国产激光雷达唯一参展，图达通押注车外增量

经观感知

4月北京国际汽车展览会期间，激光雷达企业图达通（02665.HK）携猎鹰、灵雀、蜂鸟三大平台产品亮相，展示其在智能驾驶、智慧交通、无人配送、工业机器人等领域的感知方案。

图达通是本次北京车展上国产激光雷达企业中唯一参展商。近几个月，图达通在前装激光雷达市场中的份额逐步提升，车端量产存在感正在增强。在端到端、大模型和纯视觉路线讨论升温的背景下，图达通此次展示猎鹰、灵雀、蜂鸟三大平台，也是在重新强调三维感知硬件在智能驾驶和物理AI场景中的价值。

在汽车智能化竞争进入新阶段后，感知硬件的角色正在发生变化。过去，激光雷达更多被视为高阶辅助驾驶系统中的一项关键配置，用于提升车辆对远距离目标、复杂路况和极端场景的识别能力。现在，随着物理AI、泛机器人、无人配送和智慧交通等场景加速发展，三维感知能力开始从车端向更多移动智能体扩散。

图达通此次车展展示的重点，已经不再停留在单一产品迭代上。猎鹰、灵雀、蜂鸟三大平台分别面向不同距离、不同视场和不同应用场景，背后指向同一个变化：激光雷达正在从车载传感器，走向更广泛的空间感知基础设施。

车端感知继续升级

从产品结构看，图达通此次展出的猎鹰、灵雀、蜂鸟三大平台，分别覆盖高阶自动驾驶、主视及补盲感知、近场超广角感知等不同需求。

其中，猎鹰平台仍是图达通面向高阶自动驾驶的核心产品。据图达通方面介绍，猎鹰平台已完成75万台量产交付验证。最新一代猎鹰K3激光雷达在探测距离、分辨率和集成度上进行了升级，最远探测距离提升至900米，角分辨率较上一代猎鹰K2提升超过300%，体积则较上一代缩减50%。在160米外，猎鹰K3可识别15厘米高的小型物体。

这类性能提升，对高阶辅助驾驶和更高等级自动驾驶具有现实意义。城市NOA、高速NOA以及未来L3级自动驾驶逐步进入规模化落地阶段后，车辆对远距离、小目标和复杂动态场景的识别要求不断提高。激光雷达企业的竞争，也从“有没有”转向“看得多远、看得多细、能否稳定量产”。

过去几年，激光雷达曾经是智能电动车高阶配置的代表。车顶或车身上是否搭载激光雷达，一度成为车企区分辅助驾驶能力的重要传播点。但随着激光雷达装车规模扩大，行业竞争正在回到更具体的产品能力上。探测距离、角分辨率、体积、功耗、成本和车身集成方式，都会影响车企最终选择。

猎鹰K3的升级，正是围绕这些指标展开。更远探测距离可以为高速场景预留更长决策时间，更高角分辨率有助于识别远处小目标，更小体积则关系到整车造型和集成便利性。对主机厂来说，激光雷达不再只是“加一个传感器”，而是要进入整车电子电气架构、车身设计和辅助驾驶算法体系。

灵雀平台则更接近当下车企推动智驾普及的需求。图达通此次展示的新一代灵雀产品矩阵，涵盖远距离主视和中距广角等产品。其中，第二代增强性能主视激光雷达灵雀E1X Plus已获得车企定点；高分辨率数字化主视激光雷达灵雀E2具备千线级高清扫描与像素级点云感知能力，最高可支持3400线方案定制；中距广角激光雷达灵雀W则以120°×70°视场角和150米探测距离，补充车辆侧向、近场等感知盲区。

这组产品矩阵对应的是激光雷达装车逻辑的变化。早期高阶智驾更强调前向主视雷达，用来解决高速、城市主干道等场景下的远距离感知问题。随着城区NOA体验继续下探，车辆在路口、窄路、泊车、掉头、汇入汇出等场景中，对侧向、近场和广角感知的需求明显增加。单颗主视雷达很难覆盖所有盲区，多个位置、不同视场、不同性能梯度的雷达组合开始进入更多车型方案。

对主机厂而言，高性能主视雷达、侧向补盲雷达和近场感知雷达的组合，决定了不同价位车型辅助驾驶体验的上限。对供应商而言，如何在性能、成本、体积和车身集成之间取得平衡，正在成为量产竞争的关键。

这也是灵雀平台的现实意义。它不是单纯追求最高性能，而是试图覆盖更多车型和更多安装位置。中国智能电动车市场正在经历智驾配置下探，车企既希望把高阶辅助驾驶做成卖点，也必须控制整车成本。激光雷达如果不能在性能和成本之间形成更灵活的产品组合，很难进入更大规模的车型平台。

从猎鹰到灵雀，图达通试图覆盖两类需求：一类是高阶自动驾驶继续向上，对远距、高分辨率、高可靠性感知提出更高要求；另一类是智驾功能向主流车型扩散，对成本、体积、平台适配和量产效率提出更高要求。

这两条线共同构成激光雷达车端市场的新阶段。过去行业关注激光雷达能否上车，现在更关心它能否在更多车型、更多价位和更多场景中持续放量。

瞄向移动智能体

更值得关注的是，图达通此次展示的重点已经不局限于乘用车智能驾驶。

在车展现场，图达通与白犀牛联合展示了搭载灵雀W的车规级无人物流车，面向快递物流和即时配送场景。纯固态超广角激光雷达蜂鸟平台，则面向智能汽车、机器人、工业AGV/AMR等自主移动平台，具备140°×100°超广视场和小于10厘米的近场盲区。图达通还展示了搭载蜂鸟D1R激光雷达的无界拍照机器人，用于线下体验、内容创作、直播和会务活动等场景。

这类展示意味着，激光雷达企业正在把自己从“车载传感器公司”的框架中拉出来。智能汽车仍然是最成熟的量产市场，但它已经不是三维感知能力的唯一落点。无人配送车、工业机器人、仓储物流设备、智慧环卫车、服务机器人，都需要在开放或半开放空间中完成定位、建图、避障和路径规划。

在智能汽车场景中，激光雷达服务于车辆对道路环境的理解；在无人配送、仓储物流、智慧环卫和服务机器人场景中，激光雷达承担的是移动智能体对周围空间的建模、避障和路径规划功能。随着物理AI概念升温，机器要理解真实世界，首先需要稳定、准确、实时的三维感知输入。

这也是图达通强调“无处不在的三维感知”的原因。相比纯软件算法，物理AI落地需要与真实世界持续交互，感知硬件的可靠性、实时性和环境适应能力，直接影响系统能否在开放场景中稳定运行。

蜂鸟平台的定位，正好对应这一变化。它强调纯固态、超广角和近场低盲区，更适合机器人、无人配送车、AGV/AMR等平台对近距离环境感知的需求。这些设备的速度通常低于乘用车，但工作环境更复杂，可能面对行人、货架、路沿、障碍物、低矮物体和不规则空间。对它们而言，远距离探测并非唯一指标，近场覆盖、视场角、体积、功耗和稳定性同样重要。

在车端之外，图达通还展示了智能交通管理平台SIMPL。该平台融合高线束激光雷达感知技术与AI算法，面向智慧路口、智慧高速和路侧收费等场景，提供全天候、高精度的实时多模态数据采集和分析能力。

这一路径将激光雷达从车端进一步推向路端。智慧交通需要对路口车流、人流、非机动车、异常停车、拥堵、事故等情况进行实时感知和分析。摄像头可以提供丰富图像信息，但在光照、隐私、遮挡和距离测量等方面存在限制。激光雷达提供的三维点云数据，可以补充道路空间关系、目标距离和运动状态，为路侧系统提供另一类感知输入。

从这一布局看，图达通试图构建的不再只是单点硬件销售，而是覆盖车端、路端和机器人端的感知网络。其商业化空间，也从智能驾驶零部件延伸至城市交通数字化和工业智能化。

这条路有吸引力，也有现实约束。

激光雷达行业仍处在成本、规模和应用场景共同挤压之下。车企推动智驾平权，要求供应商持续降低成本；L3、L4级自动驾驶尚未大规模商业化，决定了高性能产品的放量仍需等待法规、车型和用户接受度同步推进；泛机器人和智慧交通虽然空间广阔，但很多场景还处于验证和规模复制阶段。

对图达通而言，汽车仍是最明确的主战场。猎鹰平台75万台量产交付验证，说明其已经在车端市场建立了一定基础。灵雀平台进一步覆盖主视、广角和补盲需求，有助于适配更多车型平台。蜂鸟平台和SIMPL平台则把公司能力推向车外，寻找无人配送、工业移动平台、服务机器人和智慧交通等新增长空间。

判断这类布局的关键，不在于展示了多少新场景，而在于这些场景能否进入持续交付。无人配送车需要运营密度和成本模型支撑；工业机器人需要稳定可靠和维护便利；智慧交通项目则依赖城市治理、交通投资和路侧基础设施改造。激光雷达企业进入这些市场，需要的不只是硬件性能，还包括方案适配、项目交付、后期维护和生态合作能力。

北京车展上的图达通，呈现出一家激光雷达企业的转型路径。车端感知继续升级，仍然支撑其基本盘；车外场景正在打开，考验其平台化能力和跨场景适配能力。汽车仍是最大、最明确的量产市场，但不再是唯一市场。无人配送车、工业移动平台、智慧路口和服务机器人，正在成为感知硬件企业证明自身能力的新场景。

在物理AI成为行业热词的当下，激光雷达的价值也被重新放大。机器要进入真实世界，首先要看见世界、理解空间，并对变化作出反应。真正的竞争不会停留在概念表达上，而在于能否把感知能力做成可量产、可部署、可维护的产品。

对图达通而言，猎鹰、灵雀、蜂鸟三大平台的持续迭代，是其维持车端竞争力的基础；向智慧交通和泛机器人延展，则决定了它能否从汽车供应链企业，进一步进入更广义的智能化基础设施市场。

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