激光雷达（LiDAR） 的十年（2015–2025），经历了从“科研实验室的昂贵教具”到“量产车的安全标配”，再到“机器人具身智能之眼”的工业奇迹。

这十年是技术路径大洗牌的十年，也是中国厂商主导全球供应链、将价格从数万美元打掉 99% 的十年。

一、 演进三大阶段：从“转动”到“芯片化”

1. 机械式统治期 (2015–2018) —— “头顶全家桶”

• 特征： 以 Velodyne 为代表的机械旋转式雷达，外观像个“大花盆”。
• 技术逻辑： 内部集成了 16 到 128 组激光发射和接收器，通过电机带动整个机头 360° 旋转。
• 痛点： * 贵： 64 线雷达曾高达 7 万美元。
• 脆： 内部运动部件极多，难以通过严苛的车规级振动和寿命测试。
• 厚： 只能顶在车顶，风阻大。

2. 半固态/MEMS 爆发期 (2019–2022) —— “嵌入车身”

• 特征： 内部旋转改为“转镜”或“振镜（MEMS）”，外部不再转动。
• 技术逻辑： 激光器固定，利用微小的反射镜片快速摆动来改变光路。
• 里程碑： 中国厂商（禾赛、速腾聚创、图达通）崛起，将单价降至 500–1000 美元。
• 意义： 激光雷达首次大规模进入乘用车（如小鹏 P5、蔚来 ET7、理想 L9），实现了城市领航辅助（NOA）的普及。

3. 芯片化与全固态时代 (2023–2025) —— “消失的雷达”

• 2025 现状：
• Flash 与 OPA： 纯固态技术路线成熟。Flash 像闪光灯一样一次性照亮前方，OPA（相控阵）则通过芯片调节波形改变方向。
• 补盲雷达： 出现了专门负责近场感知的“小雷达”，最小探测距离低至 ，装在车侧或车后。
• FMCW 崛起： 不同于传统的脉冲测距（ToF），FMCW（调频连续波）能直接测量目标的速度，且不惧干扰。

二、 核心维度十年对比表 (2015 vs 2025)

三、 2025 年的技术巅峰：大模型与内核级实时审计

在 2025 年，激光雷达不再只是输出“点云”，而是深度参与 AI 认知：

1. 费米级芯片化 (Laser-on-Chip)：
   2025 年，禾赛等厂商推出了高度集成的 SoC 芯片。原本需要复杂电路处理的点云，现在在传感器内部就完成了点云特征提取。这意味着传给智驾大脑的不再是原始数据，而是高价值的语义信息。
2. 补盲雷达与 Occupancy 融合：
   环绕车身的多个补盲雷达与 Occupancy（占用网络） 深度结合。即便是在雨雪雾天，激光雷达也能利用其物理特性的穿透力，修正视觉感知的误判。
3. eBPF 内核级数据链路审计：
   由于 2025 年的点云数据量极其庞大（每秒数百万点），系统部署了 eBPF 监控器。它在内核层实时监控点云从网卡到 NPU 处理的每一毫秒时延。

• 安全守护： 若检测到激光雷达数据流出现异常跳变（如受光干扰或硬件故障），eBPF 会毫秒级切断受损数据流并切换至冗余感知链路。

四、 总结：从“传感器”到“数字基础设施”

过去十年的演进，是将激光雷达从**“精密光学仪器的堆砌”打造成了“高可靠性的半导体消费品”**。

• 2015 年： 它是极少数科研人员才能把玩的昂贵“黑科技”。
• 2025 年： 它是每一辆智能汽车的“安全底座”，也是每一台走进家庭的机器人理解物理世界的基石。