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不同于其他激光雷达公司，Aqronos设计制造了L4以上高精度自动驾驶用的高线数远距离激光雷达，并发明了激光雷达单点测速以及化学成分识别的功能。其研发的名为“智能光⼦雷达”的产品预计最终成本500美元。在整车探测系统构架上，Aqronos主要包括光子雷达、光电雷达和光陀螺仪，探测结果主要来自分布式Lidar系统，全⻋4⾄5个lidar的激光雷达系统成本可降⾄1000美元。

Aqronos与Velodyne公司的产品参数对比

另一家做固态激光雷达传感器的公司探维科技，团队创始于清华大学精密测量实验室，提出了新一代的固态扫描激光雷达技术方案。

据探维科技介绍，该公司目前已实现可以量产的固态扫描技术，以及完全不依赖芯片信号处理，通过简单的模拟链路板解决了数模转换中所有要解决的功能，且成本远低于市场上的芯片价格。

理论上，激光雷达主要适用于三大领域，一是L4以及更高级别的乘用车市场。不过，这取决于5G通信技术、传感器技术、智能驾驶系统算法，目前很难实现。二是特定场景下的L4商用车，比如港口到码头之间的大型搬运车和无人卡车，从港口到高速的无人场所，以及封闭物流园区配送车。区别于L3、L4乘用车的地方是，这个场景的路线简单且环境较为可控，市场需求也更加迫切。最后是工业级应用，包括工业检测设备和工业运输设备等。探维科技目前切入的正是最容易实现的L4商用车领域，目前给客户交付的产品也与此相关。

固态激光雷达传感器

与Aqronos和探维科技的产品逻辑相似，领目科技的核心产品是域控制器，这也是一款主要为L3及以上自动驾驶提供技术支持的产品。

瞿鑫表示，业内通常有两条途径可以实现边缘计算功能，一是提高算法，现在很多平台拥有几十G到上百G的算力，提高算力后就可以实现各种大规模和快速的算法，进而实现相关功能。另一条途径是减轻算法的体积和规模。现在很多算法会有500兆到1个G的规模，通过轻量化神经网络，降低算法规模可以实现对算力降低要求，进而实现相同的功能。对于领目科技来说，降低算法规模正是核心优势。

总体来看，初创公司通过高精尖人才在一些关键技术上有所收获，但目前他们面临的普遍问题仍是如何满足车规级要求和商业化落地。在大公司向自动驾驶和新能源车三电技术不断推进的当下，初创公司似乎只有凭借技术走上与车企的合作之路。

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