佐思汽研发布《2025-2026年激光雷达（汽车、泛机器人等）应用研究报告》。
《2025-2026年激光雷达（汽车、泛机器人等）应用研究报告》主要涵盖以下内容：激光雷达综述与发展趋势、技术结构与部件、市场数据分析、核心部件供应商研究、国内外头部激光雷达提供商、激光雷达产品参数总结、激光雷达技术对比、激光雷达不同领域应用研究（车载、泛机器人）等。
【导引】
2025年，中国乘用车激光雷达安装量共计321万颗，同比增长110.1%。
高线数化带来从“点云”到“图像”的代际突破
竞争加剧，组合式感知方案逐渐成为主流
从车载向泛机器人应用加速拓展
一、2025年，中国乘用车激光雷达安装量共计321万颗，同比增长110.1%。
2025年，以比亚迪、长安、理想等为代表的头部车企持续推进“技术平权”竞争策略，导致高阶智能驾驶功能不再是顶配车型的专属，而是向全系车型普及。在此背景下，激光雷达作为实现城市NOA等高阶功能的核心传感器之一，其搭载率随之水涨船高。许多车型为支持城市NOA，将激光雷达进行全系标配，如2026款领克08 EM-P、高山7、问界M6、东风奕境等。
此外， 2028年1月1日，中国将开始实施《轻型汽车自动紧急制动系统（AEB）技术要求及试验方法》强制性国家标准，标准号为 GB 39901-2025。届时，所有新车型必须满足该标准要求，而已获得型式批准的车型则有12至24个月的过渡期来完成技术适配。新国标对AEB性能，特别是在夜间等复杂场景下的要求更为严苛。要满足未来更严格的AEB测试标准，激光雷达成为不可或缺的感知硬件，这为激光雷达的长期装配率提供了政策预期。
随着车辆智能驾驶辅助系统推广，截至2025年中国乘用车激光雷达安装量已累计超过500万颗。其中，2025年，中国乘用车激光雷达安装量共计321万颗，同比增长110.1%。
从近三年月度数据来看，中国乘用车激光雷达装配率保持稳步上升态势。其中2025年5月，激光雷达装配率突破10%，主要受新上市车型理想L6、2025款问界M9等热销车型拉动。2025年11月激光雷达装配率突破15%，达到16.6%，主要受小米YU7、2026款问界M7等新车型放量增长影响。2025年12月，激光雷达再创新高，装配率达到18.5%，主要影响车型有方程豹钛7、2026款蔚来ES8等。
二、高线数化带来从“点云”到“图像”的代际突破
近年来，激光雷达的“线数”（垂直分辨率）已成为衡量其性能的关键指标。主流产品已从128线、192线快速向更高规格迈进，比如超高线数激光雷达有华为的896线双光路图像级激光雷达、禾赛ETX (800线)和AT1440激光雷达(1440线)、以及速腾聚创EM4支持520线至2160线定制。2026年，500线已成为旗舰智能车型的“新门槛”，而192线则下沉至20万元以下的大众车型，成为标配。
“高线数化”推动行业从“点云级”感知正迈向“图像级”感知
2026年3月4日，华为乾崑发布的新一代双光路图像级激光雷达，将量产规格推至896线，成为目前全球最高水准，并首搭于尊界S800和问界M9的焕新版本，解决了自动驾驶长尾场景（Corner Cases）中的痛点：
识别距离显著延长：896线激光雷达对低反射率目标（如黑色轮胎）的感知识别距离从42米提升至122米，对异形障碍物（如锥桶）的识别距离提升77%。这为高速行驶提供了更长的决策反应时间，从根本上提升了主动安全能力。
识别精度跨代升级：可稳定识别的最小目标高度从30厘米降至14厘米，能精准识别路面上的小纸箱、碎石、倒地锥桶等以往易被忽略的细小障碍物。在夜间场景下，甚至能看清55米外小狗摇尾巴的细节，达到“图像级”感知水准。
图源：华为乾崑
高线数直接带来角分辨率的指数级提升。传统水平，192线雷达的垂直角分辨率通常在0.2°左右，而500线以上雷达可将角分辨率压缩至0.05°甚至0.01°，(比如AT1440 0.05° x 0.0125°、AT128最佳0.1° x 0.2°、ATL 0.08° x 0.1°、EMX 0.08° x 0.10°全局分辨率、EM4 0.050°×0.025°、猎鹰K3 最高0.07°×0.03°）。
其中，禾赛科技AT1440是一款面向高阶自动驾驶的车规级超高清激光雷达，其核心特点是顶级1440线数和图像级点云输出能力，单回波点频高达3400万点/秒，搭载禾赛第四代自研芯片，采用了前沿的高效感光和超高并行处理技术，探测距离达300米@10%，主要为L4及以上自动驾驶系统设计，是“千厘眼A”感知方案的核心传感器，该方案通常采用4颗AT1440协同工作，实现360°全覆盖和零盲区感知，应用领域包括Robotaxi、Robotruck等。
再比如图达通猎鹰Falcon K3长距激光雷达系列，等效600线，角分辨率最高0.07°×0.03°，探测距离达350米，主要配套蔚来的高端车型，为L3及更高级别自动驾驶提供关键感知支撑，累计交付量已突破60万台（截至2026年1月初）。
分辨率跃迁的背后，体现的是从模拟架构到数字芯片的范式转变，从模拟信号（APD）架构向数字信号（SPAD-SoC）架构的演变。SPAD（单光子雪崩二极管）芯片与相机CMOS同源同构，采用像素阵列，使得提高线数如同相机提高像素一样，不再受模拟通道数量和复杂电路的物理限制。
以速腾聚创的EM4芯片为例，采用VCSEL SPAD-SoC芯片，融合了数字化架构、串扰消除、全工况光电信号处理、数据无损压缩等多项先进技术，依据平台化设计，EM4支持可定制520线、720线、1080线、2160线等技术方案。目前，定制开发的520线版本，凭借成熟可量产的断代优势，已在智己LS9、智己LS6、极氪9X等多款车型实现量产应用。
EM4能为汽车提供1080P的高清三维感知能力，点频达2592万点/秒成像能力，不仅测距最远600米，而且可精确识别远处的轮胎、锥桶、纸盒等远处小物体。相较目前主流的激光雷达产品，EM4最多可以使智能驾驶系统的响应时间增加70%，让系统决策响应更加从容，让智驾体验更加安全舒适。
图源：速腾聚创
车载激光雷达的高线数化将自动驾驶的安全边界从“大概率可见”拓展到“极小概率细节可见”，提供更佳的“安全冗余”。这一跃迁是L3及以上高阶自动驾驶从“可用”走向“可靠”的关键基石。
三、竞争加剧，组合式感知方案逐渐成为主流
当前，全球智能驾驶正处在从L2 向L3过渡的关键期，同时中国汽车在2026年整体销量承压的背景下，激光雷达作为智驾感知核心部件之一，其行业竞争已从比拼单一雷达性能，升级为提供“硬件组合 算法协同 场景适配”的整体解决方案能力。
对于不同智驾级别的安全标准，以禾赛为例，其在L2市场以ATX产品（约200美元的成本）为主，推动激光雷达从“高端配置”向“安全标配”转变；在L3/L4市场，则通过高性能组合定义更高的安全上限，例如L3激光雷达组合ETX*1 FTX*2，L4激光雷达组合AT1440*4 FTX*4。
图源：禾赛
其他组合式感知方案还有：
图达通「1 2激光雷达组合」方案：搭载1颗猎鹰（Falcon）超远距主视激光雷达 2颗灵雀W（Robin W）广角激光雷达组合方案。这三颗激光雷达集成在蔚来全新ES8车身，构建了一个从远距到近场、从主视到补盲的全场景感知矩阵。
万集科技WLR-760 WLR-750 自动驾驶感知体系：目前落地九识智能Z5，其感知系统由前向2颗WLR-760和侧后向2颗WLR-750激光雷达组成，实现了全方位、高精度的环境感知。Z5面向城市物流配送，具备灵活货箱配置与多模式配送能力。
MicroVison三激光雷达架构,1颗MAVIN 2颗 MOVIA S：借助Tri-Lidar架构，MicroVision提供多个激光雷达(例如两个短程(MOVIA S)和一个远程(MAVIN))集成到一个统一的开放式平台设计中。这种设计允许远程雷达（如简化的 Mavin）聚焦于更远的探测，而角激光雷达负责覆盖视野边缘，协同工作以实现全面的环境感知。
速腾的EM4 E1组合，成为新一代Robotaxi的首选感知方案之一，并与全球8家头部客户完成产品量产验证。在其他领域，举例来看，2025年9月15日，速腾聚创与佑驾创新达成战略合作，佑驾创新全新一代小竹无人车T5及T8，将搭载3颗速腾聚创数字化激光雷达，包括1颗车规级 192 线 EMX和2颗全固态补盲激光雷达E1R，可大幅提高无人车在复杂交通场景下的感知精度与安全冗余。
图源：速腾聚创
四、从车载向泛机器人应用加速拓展
除车载应用之外，激光雷达在各类机器人场景中正大规模落地，为AGV、AMR以及四足与人形机器人提供精确感知能力，其中割草机器人、无人配送机器人成为主要应用场景。目前有代表性的产品包括览沃MID-360、蓝海光电LDS-M300、速腾Airy/E1R、禾赛JT系列等。
例如，速腾聚创2025年机器人领域激光雷达产品销量高达303,000台，广泛应用于智能割草机器人、无人配送、人形机器人等场景。相较2024年，速腾机器人领域产品销量同比强劲增长1141.8%。
再以禾赛JT系列3D激光雷达为例，产品于2025年1月发布后，凭借出色性能，在机器人市场取得了爆发式增长，发布后至2025年5月迅速实现10万台的交付里程碑，并在2025年年底实现累计交付超过20万台，解锁的机器人应用场景，包括农业（Agtonomy无人农机）、清洁（高仙机器人）、割草（追觅）、机场（Boenic智慧机场）、智慧量房（如视）、游戏建模（黑神话：悟空）、工厂自动调度（德国宝马工厂）等。在物流机器人领域，禾赛也在助力美团无人机、九识无人车、新石器等为城配物流带来创新解决方案。
向“泛机器人”拓展，激光雷达头部企业不仅可以复用其平台化技术至机器人赛道，支撑“ADAS 机器人”双线增长，而且可以分散业务风险并寻找新的增长极。
激光雷达机器人部分应用场景及落地案例
图源：佐思汽研
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