自动驾驶车辆想要在路上安全行驶，首要的是能够准确感知周围环境，如车辆、行人、交通标识等，需要搭载多种传感器，包括摄像头、毫米波雷达、LiDAR（激光雷达）等。
不同传感器的原理和功能各不相同，能在不同场景中发挥各自优势，目前难以相互替代。
不同传感器的功能比较
摄像头：应用场景非常丰富
摄像头为汽车加上“眼睛”，可以采集车辆周围图像信息，然后经过计算机的算法分析，实现众多预警类、识别类的功能，如疲劳驾驶预警、行人警示、车道保持、交通标志识别、交通信号灯识别等，目前在汽车高级辅助驾驶（ADAS）市场已被规模使用。汽车摄像头可分为单目、双目及多目，安装位置有前视、后视、侧视、环视，针对不同的应用场景，可组合应用。
相对于其它传感器，摄像头的应用领域广泛，技术十分成熟，价格相对低廉。面向未来的自动驾驶，摄像头也是不可或缺的存在，博世、大陆等零部件供应商都在积极研发新一代摄像头技术，使其感知能力更稳、准、快。
毫米波雷达：国产化加速进程
毫米波雷达是利用波长1~10mm，频率30GHz~300GHz之间的电磁波，通过测量回波的时间差算出距离，具备全天时全天候以及探测距离远的优势。目前市场上主流的车载毫米波雷达频段为24GHz（用于短中距离雷达，15~30m）和77GHz（用于长距离雷达，100~200m）。相比于24GHz产品，77GHz产品在性能和体积上都更具优势，其距离分辨率更高，体积也小了1/3。
近些年，随着毫米波雷达技术水平的提升和成本的下降，也开始应用于ADAS，并成为自动驾驶所需的传感器。同时，作为市场前景相对明朗的新兴产品领域，毫米波雷达在国内方兴未艾，据不完全统计，超过100多家公司或团队在做汽车毫米波雷达方面的研发，整个行业蓬勃发展，国内企业如华域、加特兰微电子等已经相继突破了毫米波雷达产品的研发。
激光雷达：自动驾驶最核心传感器
车载激光雷达又称车载三维激光扫描仪，采用光飞行时间法（TOF），通过发射和接收返回的激光束，分析激光遇到目标后的折返时间，计算出目标与车的距离。通过这种方法，搜集目标表面大量的密集点的三维坐标、反射率等信息，能快速复建出目标的三维模型及各种图件数据，建立三维点云图，绘制出环境地图，以达到环境感知的目的。目前市场上比较常见的有8线、16线和32线激光雷达，还有少量64线产品。激光雷达线束越多，测量精度越高，安全性也越高，但是成本也越高。
激光雷达是自动驾驶不可或缺的核心技术，各个车企也都看好激光雷达在无人驾驶汽车的应用前景。但其仍面临着成本高、量产难的问题。目前，法雷奥SCALA激光扫描仪是市场上首款也是唯一一款量产的车规级激光雷达。此外，激光雷达的龙头企业还有Waymo、Velodyne等，虽然其产品仍大多应用在自动驾驶测试车辆上，但更多供应商的加入势必会推动激光雷达解决方案的落地，以及成本的降低。
未来，随着自动驾驶层级的不断上升，车辆搭载的传感器类别和数量势必会越来越多。那么，传感器的发展趋势又将何去何从呢？
自动驾驶中传感器应用变化趋势
洞察：多传感器融合成为未来方向
观察主要车企的自动驾驶平台，不难发现，随着自动驾驶层级的增加，传感器应用越来越多，系统越来越复杂，多传感器融合的趋势将驱动高效的集成化架构。同时，不同传感器技术会在博弈平衡中齐头并进，但并不排除单种传感器将主导市场。
主要车企的自动驾驶平台
无论是以摄像头为主的计算机视觉方案，还是激光雷达，目前尚未拥有独当一面的能力，且信息冗余更有利于安全，因而多传感器融合成为自动驾驶产业共识。在此基础上，自动驾驶所需的传感器部件将进一步向轻量化（包括产品重量及传感器数量）、低成本方向发展。
