在大力研发和推进自动化汽车普及过程中，汽车厂商和科技企业都在寻觅传感器和摄像头之间的最佳搭配组合，有效控制成本且可以大批量生产的前提下，最大限度的提升对周围环境的感知和视觉能力。

激光雷达（LiDAR）领军企业Velodyne在公告中表示，已经成功设计出可应用于自动驾驶汽车上的全新固态技术版激光雷达。在提供优质可靠的3D成像同时，当大规模投产后能够让产品单价降至50美元以下。这无疑是商用自动驾驶汽车上重要一步，要知道目前在自动驾驶汽车原型上所使用的机械环形激光雷达设备，成本就高达8000美元。

公司创始人兼首席执行官David Hall在声明中写道：「全新设计创造了真正意义上的固态激光雷达传感器，同时显著提高了我们对激光雷达传感器在成本、尺寸和可靠性方面的未来预期。」

Velodyne的设备不仅成功做到了这点，而且在这个外形像大型应急车辆抢修灯的设备内，环绕着圆形无刷电机整合了多达64枚激光传感器，提供稳定的360度全景3D图片。

Velodyne总裁Mike Jellen表示前期设计成本超过70000美元，而且结果是非常难以量产。

Velodnye的激光雷达设备订单正在飞速增长，Jellen在一次采访中曾预言，近年来自动驾驶汽车数量只有数千辆，但是伴随着越来越多的车辆实现半自动或者全自动驾驶能力，2020年规模有望达到百万级。公司目前已经同10家高科技企业和9家汽车厂商开展紧密合作，共同推进19项自动驾驶汽车项目。

「通过量产曲线，我们看到订单数量的提升大幅降低了成本。」Jellen在采访中说道：「激光雷达的成本主要是电子元件、镜头和包装件，量产曲线上可以看到成本明显下降。」

今后，那些为按需乘车服务设计的自动驾驶汽车，Velodnye继续提供旋转「冰球」式的激光雷达装置；而今天发布的非旋转固定芯片，则主要装备在传统车辆外部使用。

和总部位于洛杉矶的Efficient Power有限公司（简称EPC）的共同努力下，使用了单片氮化镓集成电路进一步降低了芯片尺寸，每个单元只有4平方毫米。（只能遮住一美元硬币上华盛顿的眼睛。）

「氮化镓的传输速度明显更快，是目前激光雷达应用中硅元素的100甚至1000倍。」EPC首席执行官兼创始人Alex Lidow在一次采访时说道：「这样的速度意味着拍摄照片的速度，照片的锐度以及精准度。」

Velodyne在迁移部署固态激光雷达的进程中，意味着降低了成本，取消了移动组件，帮助减少了震动和其他降低机械单元性能的因素对设备的影响。与此同时，这也大大提高了公司同Quanergy Systems的市场竞争力，后者也是一家硅谷企业，致力于在未来两年内大批量生产固态激光雷达。

基于相机的传感器，同雷达和激光雷达不同之处在于能够为自动驾驶汽车提供非常重要的可视化数据——检测颜色。距离和各种光线条件。

应用于自动驾驶汽车上相机传感器，相比较雷达和激光雷达能够提供非常重要的视觉数据--检测颜色，但是存在距离和各种光线环境的短板和限制。雷达对于检测对象非常有用，但是缺乏激光雷达能够生成精细三维图像的能力。

Elon Musk就为特斯拉电动汽车装备了视觉系统，由多个相机、雷达和声纳传感器组成，能够提供非常详细的图像，但到目前为止还没有使用激光雷达。Google和很多汽车厂商则采用了传感器组合方式，通过雷达、激光雷达和相机来整合视觉信息，是确保全地形自动驾驶的最佳选择。

RAND公司的高级信息科学家、不确定性决策研究中心联系总监Nidhi Kalra表示，每个传感器都有各自的优势和短板，通过传感器组合能够很好的弥补彼此的不足。

「让我们描述道路前方的事物和变道的颜色预警。激光雷达能检测前方路段是否有障碍物存在。通过激光雷达你能够更全面地了解地形变化，一些你无法看到的地形，」她说道，「我们发现单纯的使用相机或者雷达都无法胜任这项工作，因为两者各自身上都有短板和不足。」

为了能够赶超上文提及的Quanergy、相机传感器厂商Mobileye和其他自动驾驶汽车供应商，Velodyne正考虑在未来几年内IPO，从而筹集更多资金扩大产能。

Jellen在接受采访中表示：「我们当然努力在2018或者2019年创造这样的可能性。我们认为有利于加速推进产品发展。」