零跑C10，一款售价仅10万元人民币左右的车型，率先打破价格壁垒，搭载激光雷达，成为普及化的重要里程碑;极氪9X更是大胆地在一辆量产车上搭载了5颗激光雷达，覆盖前、后、左右及全景感知，展示了面向高阶辅助驾驶的感知冗余与安全冗余。这不仅是堆砌参数的竞赛，更是对用户体验与行车安全的深刻承诺。

　　在过去的五年里，激光雷达技术从实验室走向量产，经历了一场堪称奇迹的蜕变。曾经只能出现在少数豪华自动驾驶原型车上的昂贵传感器，如今已成为大量量产汽车的重要组成部分。除特斯拉之外，几乎所有有志于高阶辅助驾驶(ADAS)乃至完全自动驾驶(L4、L5)的车企，都选择了在量产车上搭载激光雷达。这一趋势，已毋庸置疑。

　　与汽车行业的飞速普及形成鲜明对比的是，在机器人领域，激光雷达的普及速度却略显迟缓。尽管仓储机器人、配送机器人、服务机器人等应用早已采用2D激光雷达进行基本导航和避障，但相比汽车行业日新月异的三维环境感知升级，大多数机器人仍停留在依赖低成本视觉或简单2D激光感知的阶段。

　　问题来了：

　　当激光雷达的价格迅速下降、尺寸与重量不断缩小、固态化程度持续提高，当它能以更加亲民的形态提供毫米级的环境感知能力时，机器人，是否也应该像汽车一样，全面拥抱激光雷达?

　　答案显而易见。事实上，这样的转变，正在悄然发生。未来，搭载Flash固态激光雷达的机器人，将不仅在感知精度和避障能力上实现质的飞跃，更将在智能化、自主性乃至成本效益上，开启一轮新的革新。

　　激光雷达为何能在汽车领域迅速普及

　　在科技飞速发展的今天，激光雷达(LiDAR)正以前所未有的速度，成为汽车行业不可或缺的重要零部件。

　　曾几何时，激光雷达还只是自动驾驶原型车上昂贵而稀有的存在，动辄上万美金的成本和巨大的体积限制了它的普及。但进入2024-2025年，随着技术进步和规模化量产，激光雷达迎来了真正意义上的全民时代。

　　在现实世界中，激光雷达以毫米级的高精度探测能力，补足了传统视觉系统在雨雾天气、夜晚、复杂光影条件下的短板，极大提升了环境感知的稳定性与可靠性。其丰富的环境数据与即时三维建图能力，使车辆能够更准确地识别障碍物、行人乃至复杂道路结构，为避障决策与路径规划提供坚实基础。

　　对于车企而言，全面拥抱激光雷达，归根结底是为了一个关键词——安全。

　　在高阶自动驾驶逐渐下放到量产车型的今天，激光雷达已经从一个“可选升级项”，转变为提升整车安全性能、赢得市场竞争力的关键配置。它不再只是炫技的噱头，而是与安全气囊、ABS刹车系统一样，成为保障驾驶安全的“标准装备”。

　　正如上海车展所呈现的趋势：无论是传统车企，还是新势力品牌，都在用实际行动宣告——

　　在汽车行业，激光雷达的普及，已经是不可逆转的潮流。

　　机器人需要“看清世界”，但现有感知方式远远不够

　　机器人的发展，正在经历从简单执行器向智能自主体的蜕变。

　　无论是仓储机器人、配送机器人、清洁机器人、安防机器人，还是更高阶的服务机器人、工业协作机器人，它们都在朝着“自主感知、决策、自主行动”的方向演进。而“感知”，作为智能化的第一步，直接决定了后续所有行为的上限。

　　然而，目前机器人普遍采用的感知方式——如视觉传感器、超声波传感器、红外传感器——存在明显局限：

　　· 视觉传感器(摄像头)：受光照条件影响大，夜间、逆光、雾霾环境下效果骤降;二维图像缺乏准确深度信息，导致障碍物距离和轮廓估计偏差大。

　　· 超声波传感器：探测范围极短(通常仅2米以内)，分辨率低，无法识别细小或复杂障碍物。

　　· 红外传感器：局限于近距离，且对环境温度变化敏感，误报率高。

　　对于复杂、动态、开放的实际应用场景，这些传统传感器越来越难以胜任。机器人需要的不仅是“看到”，更是精准测量、理解空间结构、预测环境变化。

　　在这样的背景下，激光雷达的价值愈发凸显。

　　激光雷达：为机器人打造高精度

　　“环境感知神经系统”

　　激光雷达通过发射激光束，精确测量目标物体的距离和形状，生成高精度、高分辨率的三维点云数据，赋予机器人对环境的立体理解能力。

　　具体而言，激光雷达在以下几方面为机器人解决了核心痛点：

　　1. 室内外高精度建图与定位(SLAM)

　　机器人要想自主移动，首先必须理解自己身处何处，这就需要实时建图与定位(SLAM)。传统视觉SLAM容易在低光、动态环境下失效，而基于激光雷达的SLAM，依靠高精度距离测量，即使在光照极差、烟雾、灰尘等条件下，也能稳定构建环境地图并进行定位。

　　典型应用场景：

　　· 仓储机器人在大型仓库内实时规划高效拣货路径

　　· 安防机器人在夜间或烟雾弥漫环境中巡逻

　　Flash固态激光雷达的小型化与高刷新率特性，让SLAM效果达到新高度，使机器人实现厘米级定位精度。

　　2. 动态避障与自主导航

　　现实世界充满变化——行人、宠物、车辆、突发障碍物频繁出现。传统视觉系统易受遮挡、光照变化影响，超声波传感器则反应迟钝。

　　激光雷达能够实时扫描周围环境，检测并追踪动态障碍物，通过高密度点云预测物体运动趋势，从而支持机器人动态避障与灵活路径重规划。

　　实际案例：

　　· 外卖配送机器人在人行道上实时避开行人、自行车

　　· 医疗服务机器人在医院走廊中灵活穿行，避让病人和设备

　　3. 跨环境适应能力

　　机器人应用场景丰富，从明亮商场到昏暗地下停车场，从整洁写字楼到尘土飞扬的工地。传统感知方案难以做到通用。

　　工业级Flash固态激光雷达具备IP67防护等级、宽温适应能力，无惧环境变化，可在不同亮度、不同天气、不同地面材质下稳定运行。

　　4. 支撑多传感器融合感知系统

　　未来机器人感知架构将是多传感器融合的：激光雷达提供精准三维结构与障碍物检测，视觉系统提供语义理解，IMU提供运动状态感知，GPS/RTK提供全局定位，协同提升环境理解的丰富性与鲁棒性。

　　技术演进：Flash固态激光雷达为机器人而来

　　传统的机械旋转激光雷达虽然感知能力强，但价格高昂、体积庞大、易损耗，这些缺陷对于机器人应用而言极为致命。

　　Flash固态激光雷达应运而生：

　　· 无机械运动部件，可靠性高、寿命长

　　· 体积小、重量轻，适配小型、轻量化机器人

　　· 功耗低，延长续航时间

　　· 成本持续下降，价格进入数百美元区间

　　2025年，亮道智能推出了专为机器人设计的迷你型Flash固态雷达模块，尺寸接近成年人手掌，重量不到100克，最高角分辨率达0.1°，探测距离超200米，为机器人行业带来真正可规模化应用的激光感知硬件。

　　机器人全面搭载激光雷达已是清晰趋势

　　结合以上种种因素，激光雷达在机器人领域的普及已成大势所趋。

　　不仅是仓储物流机器人、配送机器人、清洁机器人、安防机器人、服务机器人等应用场景，越来越多企业也在激光雷达赋能的道路上加速探索：

　　· 北京小米机器人技术有限公司在2023年发布的CyberOne人形机器人中，采用激光雷达采集环境数据，用于训练大范围动态避障模型，提升在复杂环境下的自适应能力。

　　· 卓益得机器人将激光雷达的极线约束引入视觉SLAM，优化位姿估计，显著减少累计误差，提高自主导航精度。

　　· 智瞰深鉴科技有限公司则使用激光雷达采集室外大范围场景的点云数据，结合PointNet++等深度学习网络，进行障碍物(如车辆、行人、植被等)的精准分类。

　　这些案例表明，激光雷达不仅作为传感器直接应用于导航避障，更在更高阶的“智能训练”层面，成为机器人认知与决策系统不可或缺的基础。

　　随着Flash固态激光雷达成本持续下降、性能持续提升，大规模机器人部署激光雷达，正在从“成本制约”转向“标配升级”。未来三年，机器人搭载激光雷达的比例，预计将从当前的不足20%，迅速上升至50%以上。

　　激光雷达，正成为机器人智能化进阶的加速器，也是机器人产业迈向大规模商用的关键推动力。

　　结语：激光雷达，引领机器人走向全面智能化

　　在过去五年里，汽车行业已经用实际行动告诉我们：激光雷达不是可有可无的“黑科技”，而是提升安全性、智能化的基础设施。

　　今天，机器人领域也正站在同样的变革门槛上。

　　随着Flash固态激光雷达技术的成熟，小型化、低成本、高可靠性的传感器已触手可及。机器人不再需要在性能与成本之间艰难权衡，不再需要在智能与续航之间妥协。

　　未来，无论是城市配送、楼宇清洁、智慧仓储，还是户外巡逻、家庭陪护——

　　搭载激光雷达的机器人，将如今日智能手机中的多摄模组一样，成为行业默认配置。

　　汽车已经全面拥抱了激光雷达。

　　机器人呢?

　　毫无疑问，他们也正在以加速度，奔向这个清晰可见的未来。