1、激光傳感器種類繁多
根據觀研報告網發布的《中國激光傳感器行業現狀深度研究與投資前景分析報告(2025-2032)》顯示,激光傳感器是一種利用激光束測量物體參數的儀器設備。與其他類型的傳感器相比,激光傳感器可在不接觸或不干擾目標物體的情況下進行測量,具有響應速度快、精度高、測量速度快、測距長、抗光電干擾能力強、適用范圍廣等優點,但也有生產成本高、對被測物體表面要求高等缺點。隨著生產技術逐漸進步,激光傳感器的種類逐漸增多。
激光傳感器種類
分類方式 |
種類 |
激光類型 |
光纖激光傳感器、氦氖激光傳感器等 |
工作原理 |
光譜傳感器、光電傳感器等 |
功能 |
距離傳感器、形狀傳感器、位置傳感器、速度傳感器等 |
資料來源:觀研天下整理
2、激光傳感器呈現出產業鏈整合的趨勢
目前,激光傳感器產業鏈涵蓋從上游原材料供應到中游產品制造,再到下游應用的多個環節。具體來看,激光傳感器產業鏈上游主要包括激光器、光學元件、電子元件等原材料,其中激光器作為激光傳感器的核心部件,其性能直接影響傳感器的測量精度和可靠性,常見的激光器有固體激光器、氣體激光器、半導體激光器等;光學元件如透鏡、反射鏡等,用于控制激光束的傳播和聚焦,而電子元件則負責信號的處理和傳輸。
激光傳感器產業鏈中游為激光傳感器設計、生產和銷售企業,這些企業將上游的原材料進行整合和加工,通過研發和創新,生產出滿足不同應用需求的激光傳感器產品。
激光傳感器下游是激光傳感器的應用領域,包括工業自動化、智能制造、智能交通、環境監測、醫療、航空航天等眾多行業。不同應用領域對激光傳感器的性能要求各異,例如工業自動化和智能制造領域對傳感器的精度、穩定性和可靠性要求較高;智能交通領域則更注重傳感器的遠距離探測、高速響應和抗干擾能力;醫療領域對傳感器的安全性和生物相容性有嚴格要求。
激光傳感器產業鏈圖解
資料來源:觀研天下整理
隨著各應用領域的不斷發展和技術升級,對激光傳感器行業需求也在持續增長,推動著產業鏈上游和中游企業的發展。近年來,激光傳感器產業鏈上下游企業之間的合作日益緊密,呈現出產業鏈整合的趨勢,以提高產業整體競爭力和協同創新能力。
激光傳感器產業鏈合作模式與案例
合作模式 |
案例 |
技術協同研發 |
禾賽科技與理想汽車聯合開發車規級LiDAR,針對ADAS場景優化抗振動性能;華中科技大學與銳科激光共建“超快激光聯合實驗室”,推動皮秒激光器國產化。 |
供應鏈深度綁定 |
大族激光與福晶科技簽訂長期供貨協議,確保光學晶體穩定供應;華為海思向多家傳感器廠商提供定制ASIC芯片。 |
定制化開發 |
速騰聚創為小鵬G9開發可嵌入車頭的薄型LiDAR,結構設計深度適配車型。 |
產業聯盟 |
中國光學工程學會牽頭成立“智能傳感創新聯盟”,成員包括長光華芯、奧比中光等,推動MEMS激光雷達標準制定。 |
資本合作 |
比亞迪戰略投資速騰聚創,占股5%,確保LiDAR供應優先級;萬集科技收購光學企業OptoFlux,補足光學設計能力。 |
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3、激光傳感器市場發展前景十分廣闊
激光傳感器應用領域十分廣泛,多應用于工業自動化、航空航天、自動駕駛汽車、機器人、測繪、環境監測、醫療等領域。例如,在工業自動化生產線中,激光傳感器用于物體檢測、定位、計數等環節,幾乎成為標配設備;在智能交通領域,激光傳感器在自動駕駛、輔助駕駛系統中發揮著關鍵作用,隨著自動駕駛技術的逐步推廣,其市場滲透率也在不斷提高。然而,在一些新興領域,如智能家居、醫療健康等,激光傳感器的市場滲透率仍相對較低,存在較大的發展空間。隨著技術的不斷進步和成本的逐漸降低,激光傳感器有望在這些領域實現更廣泛的應用,進一步提高市場滲透率。
整體來看,激光傳感器行業正處于從成熟向更高水平發展的過渡階段,不僅在現有應用領域持續深化和拓展,提升產品性能和市場份額;另一方面積極探索新興應用領域,尋求新的增長點,以實現行業的持續發展。未來隨著技術不斷進步,激光傳感器性能逐步提升,應用領域不斷拓寬,市場發展前景十分廣闊,預計到2025年行業市場規模將達到200億元,2019-2025年復合增長率達到15%以上。
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4、國家政策支持激光傳感器行業發展
此外,2024年2月1日起施行的《產業結構調整指導目錄(2024年本)》,對傳感器產業的發展有著重要導向作用。在鼓勵類方面,涵蓋了多個行業的眾多傳感器產品,如在智能制造、農業機械裝備、數控機床等行業大類中,對激光傳感器相關的高精度測量、智能感知等技術及產品給予鼓勵。這使得企業在投資決策時,會更傾向于加大對這些領域的投入,推動激光傳感器向智能化、高精度方向發展。
目前,一些企業開始研發具有人工智能算法集成的激光傳感器,能夠自動識別和分析測量數據,提高生產效率和質量控制水平。
我國激光傳感器行業代表企業研發產品與技術
代表企業 |
產品與技術 |
禾賽科技 |
產品:FT120超薄固態LiDAR,集成自研AI算法,可實現120°水平視場內微小障礙物(如寵物、兒童)的實時分類,誤報率降低至0.1%。 |
合作案例:與蔚來合作開發ET7車型,AI算法可識別30cm高度的低矮路緣石,提升自動泊車安全性。 |
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華為 |
技術突破:發布“激光雷達+AI云訓練”方案,通過云端大數據訓練模型,定期OTA更新端側傳感器算法(如優化雨霧天噪點過濾)。 |
應用場景:用于智慧城市路側感知,AI算法實時分析激光點云數據,檢測交通違規行為(如占道停車)準確率達99.3%。 |
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大疆Livox |
創新點:HAP激光雷達搭載自研“鷹眼”AI系統,通過非重復掃描技術結合深度學習,5秒內完成復雜地形建模(如建筑工地)。 |
奧比中光 |
醫療領域:研發AI激光內窺鏡,集成3D結構光與病灶識別算法,可實時標注息肉位置并計算尺寸(精度±0.5mm),已在協和醫院試用。 |
資料來源:觀研天下整理(WYD)

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