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但激光雷达产业的发展还存在一些核心问题亟待解决，例如激光雷达供应商如何在高性能、低成本的前提下，以及更大规模和场景下确保车规量产、交付；怎么样才可以实现激光雷达所支持的 L2、L3、 L4等更高层级的
上述都是在激光雷达2.0阶段下需要探讨的问题，未来进入激光雷达3.0，则要关注如何提升驾驶安全、使用者真实的体验、改善感知融合，以及感受激光雷达核心价值。但是从2.0向3.0过渡，激光雷达技术在助力无人驾驶技术演进的过程中还面临诸多方面的挑战。
探维科技创始人王世玮认为无人驾驶感知困局是Robotaxi传感器性能逐步的提升时，融合方案并没有正真获得很好的结果。车上传感器形态持续演进，在能够减少相关成本的前提下，厂商需要仔细考虑车规量产，并且要将硬件方案整合到量产车型的配置中，与车身进行融合设计。
例如在汽车厂商中，特斯拉在无人驾驶传感器的使用上一直在寻找最佳方案。此前，特斯拉采用的是纯视觉方案，2022年年底，4D毫米波雷达凭借成本优势，且分辨率更高，被赛灵思博世、华为等慢慢的变多厂商所关注，并且特斯拉非常有可能将其加入汽车中。4D毫米波雷达也因此被业内人士认为是激光雷达的平替产品。
可以发现，智能汽车中，传感器不单单是激光雷达。Model 3配备8个摄像头、1个毫米波雷达、12个超声波雷达。小鹏P5配备了9个摄像头、2个激光雷达、4个全景摄像头、5个毫米波雷达和12个超声波传感器。探维科技也已经与合创汽车联合打造了一款搭载激光雷达的MPV，这也是合创V09目前唯一搭载激光雷达的MPV，并且全车配备了24个传感器。
当传感器的种类数量增加，汽车厂商一定要考虑激光雷达与不同传感器之间的配合，在算法层、决策层面都要有取舍。不管是系统集成商还是主机厂，传感器之间如何配合对他们来说都是极大的挑战。那么，该如何让智能汽车的各个传感器与激光雷达实现更好地配合呢？
据了解，目前在车载端，激光雷达和其他传感器之间的配合主要是采用后融合方案，各个传感器独立做感知算法，再把结构化的数据做融合，通过系统层做综合判断和决策。但目标级图像后融合还在一些技术难题，比如融合精度低、时间同步困难，系统标定方案复杂、需要融合补偿算法等。此外，由于是后融合的架构，因此是先感知再融合，在整个决策过程中还会涉及关键信息的丢失、误检率、漏检率等，其他功能也会受到限制。
探维科技认为激光雷达 3. 0会往硬件级图像前融合发展，推出了Tanway Fusion解决激光雷达的兼容性、可靠性、适应性问题，能发挥出多传感器的优势。以其64线激光雷达为例，该产品的探测距离为200米，分辨率为0.16°*0.32°，空间同步精度能够达到为100米内3cm，时间同步精度达到微秒级。
激光雷达怎么样提高空间同步精度和时间同步精度呢？据了解，探维科技的方案把图像sensor加到既有的激光雷达硬件系统当中，内部再用同一套光源同步接收可见光、红外光，经过数据处理之后就可以拿到前融合的系统。其中融合精度是靠光学，即通过光路系统解决点对应的问题；时间同步是靠同一个硬件，探维科技用同一套时钟系统保证每一个测量点、像素，让时间同步精度保持微秒级。
从激光雷达1.0的概念，再到激光雷达2.0，再到3.0，激光雷达技术在不断迭代，并且助力无人驾驶技术的发展，未来随技术的成熟，无人驾驶感知能力也将不断提升。
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