据麦姆斯咨询讲解，自动驾驶为基于光子学的传感器带给了机遇和挑战。自动驾驶汽车必须激光雷达（LiDAR）、摄像头、雷达和超声波等许多类型的传感器，预计每年数百万的自动驾驶汽车将为这些传感器带给极大的市场机遇。当然，与机遇伴的是，挑战也很多。
摄像头和激光雷达必需低可信地分解安全性导航系统所必须的数据，在各种温度、灯光水平和目标反射率下运营多年。并且，还必须在低成本下获取这种性能，只不过以消费类产品的价格，获取航天产品的质量。上图激光雷达图像中的颜色编码体现强度，很更容易看见车辆的黑色轮胎。
这种性能对于自动驾驶很最重要，因为道路上经常不会经常出现车辆必须拐弯的布满轮胎因此，激光雷达和摄像头供应商正在不断创新。如果自动驾驶汽车需要在近年内顺利在大众市场闪亮登场，激光雷达和摄像头技术的变革功不可没。Yole技术和市场分析师AlexisDebray认为，对多种传感器的市场需求，源自这些有所不同技术的有所不同基本功能。
“摄像头具备较好的空间分辨率，但缺少深度信息，”他说道，“雷达具备较好的深度感官，但受限于纵向空间分辨率。而激光雷达需要以中等分辨率构建两者兼备。
”Debray称之为，摄像头比起雷达可以获取100倍的空间分辨率。而落在两者之间的激光雷达，其分辨率大约为雷达的20倍，摄像头的五分之一，空缺了覆盖范围的空白。
自动驾驶用于多种类型的传感器，还有另一个原因。“那就是安全性，必须从多个传感器提供自动驾驶必须的校验信息，”Debray说道。因此，激光雷达和雷达都用作获取有关物体距离的信息，以及物体之间距离变化的速度信息。
摄像头可以捕猎物体的颜色和其他特征。这些传感数据可用作将物体分类，例如被风起的塑料袋，或者必须拐弯的行人或其他车辆，这些对于自动驾驶来说至关重要。
摄像头还可以捕猎街道交通标志、探测车道标记。激光雷达早已首次组装在量产汽车中转入大众市场，尽管目前有些系统的覆盖范围和观测距离仍受限。然而，自动驾驶应用于的激光雷达系统必须充足低的分辨率和充足近的观测距离，以准确感官车辆的周围环境。美国加州的激光雷达领导厂商VelodyneLiDAR首席技术官AnandGopalan回应，这些拒绝对激光雷达系统明确提出了挑战。
Velodyne公司参予了全球许多自动驾驶汽车项目。
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