隨著掃描、攝影、衛星定位及慣性導航系統的集成，利用不同的載體及多傳感器的融合，直接獲取星球表面三維點云數據，從而獲得數字高程模型DEM、數字表面模型DSM、數字正射影像DOM及數字線畫圖DLG等，實現了激光雷達三維影像數據獲得技術的突破。

激光雷達的工作原理與雷達非常相近。簡而言之，就是以激光作為信號源，由激光器發射出的脈沖激光，打到地面的樹木、橋梁、道路和建筑物上引起散射，一部分光波會反射到激光雷達的接收器上。根據激光測距原理計算，就得到從激光雷達到目標點的距離。

激光雷達前景可期，主流的技術路線有哪些呢？從目前來看，這一市場有三大主流技術路線，即掃描式雷達、MEMS激光雷達、閃光式雷達（Flash Lidar）。就企業布局狀況而言，作為未來自動駕駛核心傳感器的代表，激光雷達核心技術主要掌握在Ibeo、Velodyne、Quanergy三家國外企業中。

美國Velodyne的機械式激光雷達起步較早，技術優勢明顯，同時與谷歌、福特、Uber、百度、通用汽車等全球自動駕駛領軍企業建立了合作關系，占據了車載激光雷達大部分的市場份額。在國內，百度、德爾福、戴姆勒、采埃孚、英特爾等在激光雷達領域均有所布局。

有分析人士指出，未來中國的自動駕駛軟硬件市場主要增量來自激光雷達，對于采用激光雷達路線的L3級別車輛而言，通常需要一個機械式或5個左右的固態雷達，且激光雷達價格較為昂貴。而與激光雷達硬件配套的技術，也正加緊迭代升級。

激光雷達技術，能夠在一定程度上解決城市建設、國土規劃、虛擬顯示、電子娛樂、災害預防與控制等方面的數據需求，并涉及測繪、電力、國土、規劃、交通等多個領域的產業部門的用戶。從分類來看，目前激光雷達的測距技術有三種，TOF、FMCW、AMCW。其中，TOF和FMCW作為被業內采用的方案已經吸引諸多廠商布局，AMCW技術應用較有限。

目前行業內主要以TOF技術為主，其具有算法簡單、成本低廉的優勢，并且已經有眾多廠家入局。隨著TOF激光雷達入局者不斷增加，性能不斷提升，價格逐漸下探，未來TOF得到更為廣泛的應用。

激光雷達技術快速進步的同時，相關設備市場也不斷擴張。一旦無人駕駛汽車進入大規模生產階段，預計激光雷達設備市場將呈快速增長趨勢。根據國際知名調研機MarketsandMarkets發布的研究報告顯示，全球激光雷達市場規模預計將從2019年的8.44億美元增長到2024年的22.73億美元，2019-2024年的復合年增長率為18.5%。

在數字經濟體系或系統架構中，貫穿始終、覆蓋各場景的就是數據。在由感知、傳輸、處理以及存儲、反饋、執行等構成的整個信息系統中，始終傳遞也是“數據”。傳感技術要想真正發揮作用，就需要結合各類數據進行綜合考慮。作為數字經濟的核心技術之一，傳感技術、裝備制造產業的發展今后將得到國內外人士的持續關注。

更為關鍵的是，隨著云計算、大數據、物聯網、工業互聯網等新技術、新應用的不斷滲透，信息安全作為國家安全的一部分，其重要性日益凸顯。傳感器作為信息采集的入口及信息安全的端口，其安全性事關個人隱私與產業健康發展?；诖耍嵘齻鞲屑夹g應用的安全性和易用性將成為其引領行業蛻變的下一個突破口。