2026年，激光雷达产业技术上有哪些变化？

[首发于智驾最前沿微信公众号]过去几年，自动驾驶行业争论最多的是需不需要激光雷达，而到2026年，争论点应该变为，激光雷达还能做些什么？最近关注激光雷达产业，可以发现芯片替代了光学堆叠、点云开始带颜色、单颗雷达的线数从一百多跳到了近千等报道一个接着一个的出现。那站在2026年，再看激光雷达产业，这个领域的技术上有哪些变化？

感知维度在发生什么变化？

激光雷达的主要任务就是测量距离，其通过发射激光脉冲并计算反射时间，便可生成三维点云，这个坐标系里的每个点都带有X、Y、Z坐标，但缺少颜色信息。因此，想让自动驾驶系统理解前方物体是什么，需要将激光雷达的点云与摄像头图像进行算法层面的融合。这个过程需要复杂的标定，也存在时间同步上的困难。

禾赛科技在2026年4月17日发布的毕加索（参数丨图片）SPAD-SoC芯片就提供了一个不同的方案，其在芯片硬件层面将RGB色彩感光与TOF测距进行像素级原生融合，便可直接输出带有颜色的彩色点云。毕加索芯片的光子探测效率突破了40%，达到了国际顶尖水平。

图片源自：禾赛科技

光子探测效率是衡量SPAD芯片感知能力的核心指标，它直接决定了激光雷达能看得多远、看得多清。在同等发射功率下，光子探测效率更高的芯片能够探测更远的距离、更小的目标，并看清更暗的环境。搭载该芯片的ETX系列激光雷达支持1080线、2160线和4320线全彩4K超高清感知，最远测距600米，在10%反射率下为400米，可清晰识别300米内120x60厘米的水马、280米内的小动物以及150米内15x25厘米的小木块。

这套系统不再需要后端的色彩拟合，感知模型可以直接从点云中识别红绿灯、车道线等语义信息。此外，毕加索芯片还完整支持禾赛自研的波形解码引擎与编码抗干扰技术，降低了误报和漏报的概率。

除了能让激光雷达看到色彩外，2026年激光雷达的线束也越来越卷，所谓线数，就是指激光雷达的垂直扫描通道数量，通道越多，点云越密集，理论上感知精细度越高。过去几年行业内普遍认为128线、192线已经足够，但在2026年，更高线数正在成为新的技术门槛。

华为的896线双光路图像级激光雷达于2026年3月4日发布，是目前全球量产最高规格的车载激光雷达产品。与传统激光雷达采用单组接收单元不同，华为在雷达内部集成了两套接收单元，广角单元覆盖120°视场角，负责城区多车道和复杂盲区；长焦单元聚焦30°视场角，负责高速远距离精细识别。两路单元可以独立控制，算法会自动适配不同场景，比如只开广角或广角长焦同时打开。

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与鸿蒙智行此前推出的192线激光雷达相比，新一代896线激光雷达的成像分辨率提升了四倍。有实测数据显示，可识别的最小目标高度从30厘米降至14厘米，接近一般轿车的底盘离地间隙。对于30厘米高度障碍物的最远识别距离从100米提升至162米；黑夜无光环境中，针对轮胎等低反射率目标的最远识别距离从42米提升至122米。

896线双光路架构的单帧点云量相当于128线的7倍，对倒地轮胎等低反射率目标的感知识别距离提升190%，对横倒锥桶等异型障碍物的感知识别距离提升77%。华为特别强调，这套系统解决了传统雷达在120公里/小时高速工况下对小物体检测到了但不敢信的痛点。此外，该雷达采用业界首创的钢化膜玻璃视窗，视窗硬度提升25%，耐久能力提升2倍，在一定程度上解决了激光雷达视窗在实际使用中容易磨损的问题。

其实从禾赛科技和华为的技术路线里，我们可以看到禾赛试图让激光雷达自己看见颜色，从而替代部分后融合工作；而华为则用高分辨率和双焦架构让点云本身足够精细，使算法可以直接从中提取特征，不再依赖大量后处理。

芯片正在成为竞争的核心

过去人们谈论激光雷达时会关注机械结构是旋转式还是固态，或者波长是905纳米还是1550纳米。但到了2026年，芯片化已经变成了更受关注的议题。行业内对于激光雷达的趋势也趋于统一，那就是激光雷达正在经历从模拟架构向数字化架构的迁移，未来的竞争将围绕芯片能力展开。

速腾聚创是最早将数字化理念产品化的企业之一，其EM4是全球首款实现量产的千线级超长距数字化产品，搭载了SPAD-SoC芯片和VCSEL芯片，集成了串扰消除、全工况光电信号处理、数据无损压缩等技术。依据平台化设计，EM4可根据车企需求精准定制520线、720线、1080线、2160线等不同规格方案。

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以1080线版本为例，其角分辨率达到0.050°×0.025°，最远测距600米，点频为2592万点/秒。实测中可以清晰探测180米外的轮胎、250米外的黑色纸盒以及300米内的交通锥桶等目标。相较于目前主流激光雷达产品，EM4最多可让系统响应时间增加70%。配合全固态补盲雷达E1（视场角120°×90°），这套组合能在130米距离内清晰识别13x17厘米的小型目标，覆盖近场低矮障碍物检测。速腾聚创的全固态补盲雷达E1是目前行业内唯一可量产的车规级全固态补盲雷达，两者配合形成了从远距精准识别到近距盲区消除的全向感知方案。

速腾聚创在2026年Tech Day上更是进一步明确了数字化方向，发布了名为创世的数字化架构。该架构将激光雷达的输出从稀疏点云提升至成像级水平，使得雷达本身具备更强的信息输出能力。EM4加E1的组合方案已在全球超过90%的头部Robotaxi企业中使用，并已接入NVIDIA DRIVE AGX计算平台，可与英伟达的自动驾驶开发体系直接兼容。

禾赛在芯片领域的积累同样深厚，2025年11月24日，禾赛发布了基于RISC-V架构的激光雷达专用高性能智能主控芯片费米C500。费米C500采用自主可控的RISC-V架构，单芯片集成MCU、FPGA、ADC于一体，是全球首款片上融合功能安全与网络安全双重认证的激光雷达专用主控芯片。功能安全认证在自动驾驶系统中极为关键，它保证了芯片在出现故障时能够按照预定的安全机制运行，不会导致整个感知系统的崩溃。

图片源自：禾赛科技

费米C500还内置了点云智慧引擎IPE，集成了256核心的波形处理核，能够智能滤除环境噪点，让激光雷达在雨雾、扬尘等复杂天气条件下仍能输出高精度感知数据。禾赛同时发布了光子隔离安全技术，从物理层面抑制点云的展宽伪影，实现了真实信号与噪声的精准区隔，该技术已全系搭载至禾赛ATX、ETX等主激光雷达。搭载费米C500芯片和光子隔离技术的ATX焕新版，是面向L2级智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求设计的256线远距激光雷达。

截至2025年11月，禾赛已有16款自研芯片获得AEC-Q车规认证，自研芯片和半导体器件累计交付量达1.85亿颗，位居全球第一。禾赛已完成激光器、探测器、激光驱动器、TIA芯片、ADC芯片、数字信号处理器及控制器七大关键部件的全栈自研。

对于激光雷达来说，芯片化带来的影响其实是深远的，一方面，它让激光雷达的成本结构发生了变化，过去昂贵的光学组件和分立元件被集成的半导体方案替代；另一方面，它也让不同企业之间的技术代差会被放大，有能力自研核心芯片的企业，在系统迭代速度和定制化能力上都会占据优势。

技术架构和扫描方式有哪些新选择？

激光雷达的技术路线一直存在多种选择，在波长选择上，905纳米和1550纳米作为两大主流，各有优劣，905纳米成本较低但人眼安全性略逊，1550纳米探测距离更远、抗干扰能力更强但价格更高。在扫描方式上，机械式、混合固态、全固态等方案并存，不同方案在可靠性、成本和性能之间的取舍各不相同。

图达通猎鹰K3激光雷达就是采用1550纳米波长，其基于自研核心器件的技术底座实现了性能突破，最远探测距离升级至900米，在10%反射率下标准测距提升至450米。角分辨率对比上一代猎鹰K2提升了超过300%，ROI角分辨率最高可达0.05°×0.04°，能够感知探测250米外20x30厘米的小目标物。

猎鹰K3，图片源自：图达通官网

1550纳米波长的激光雷达本身就具有优异的抗干扰能力和人眼安全特性，猎鹰K3凭借出色的动态范围及这一特性，在160米外即可精准识别15厘米高的小型物体。同时，基于自研核心器件的技术底座，猎鹰K3进一步提升了集成度，体积较上一代缩减了50%，更易适配车身一体化设计。

图达通已经构建了猎鹰、灵雀、蜂鸟三大平台。猎鹰主打1550纳米高性能路线，灵雀系列以905纳米方案实现高性价比配置（其中灵雀E2最高可支持3400线方案定制），蜂鸟则是全固态近场补盲产品。

全固态方案因为没有机械旋转部件，理论上可靠性和使用寿命更高，速腾聚创的E1就属于全固态补盲雷达，拥有120°×90°的超广视场角，专门负责消除近场盲区。EM4负责远距离高精度探测、E1负责近场大范围补盲，两者配合构成了360°全向无盲区的感知方案。速腾聚创凭借E1的量产应用，在这一方向上积累了较大优势。E1采用自研的SPAD-SoC芯片，实现了光电算一体化集成，整个发射接收系统没有运动部件，进一步降低了故障率。

华为896线激光雷达在扫描方式上则属于混合固态路线，但其双光路架构本身是一个更具原创性的设计。这种架构解决了传统雷达在看得远和看得广之间二选一的矛盾，通过两套独立接收单元的协同工作，同时获得了远距离细节和近处大视野的信息。两套单元各配独立SPAD芯片，可以独立控制，协同工作，使雷达输出点云的稠密程度在业内领先。

最后的话

从这几家企业的技术布局来看，现在的激光雷达不再单纯追求看得远，而是追求看得准、看得懂。芯片化让整机成本和性能迭代都更接近半导体行业的节奏，多维度感知（色彩、超高线数）让点云本身承载了更多语义信息，而1550纳米与905纳米、混合固态与全固态等不同架构的并存，说明行业仍未收敛到单一技术路线。但可以确定的是，激光雷达已经从要不要装的争论阶段，迈入了怎么做得更好用的阶段。