激光雷达的FOV，FOV指激光雷达能够探测到的视场范围，可以从垂直和水平两个维度以角度来衡量范围大小，下图比较形象的展示了激光雷达FOV范围，之所以要提到FOV是因为后面不同的技术路线基本都是为了能够实现对FOV区域内探测。垂直FOV：常见的车载激光雷达通常在25°，形状呈扇形；水平FOV：常见的机械式激光雷达可以达到360°范围，通常布置于车顶；常见的车载半固态激光雷达通常可以达到120°范围，形状呈扇形，可布置于车身或车顶。抗室外强光达 70 米 @80% 反射率，览沃 Mid - 360 适应多种光照条件。汽车激光雷达厂商
激光雷达难点：当周边环境中存在透明介质 (如洁净水体) 时，位于透明介质内部或后方的目标能够被测到。由于光线在透明介质中会发生折射，被测目标实际上位于折射光路上，而测量结果则位于直线光路上，测量出的目标位置会发生偏差，此外，雷达也可能会收到两个反射回波，一个来自于透明介质内部或后方的实际目标表面的反射，另一个来自于不完全洁净的透明介质表面的漫反射，此时的测量结果不确定，有可能是介质表面，也可能是实际目标。江西激光雷达市价览沃 Mid - 360 主动抗串扰，在室内多雷达场景中保持稳定探测。
优劣势分析，优势：MEMS激光雷达因为摆脱了笨重的「旋转电机」和「扫描镜」等机械运动装置，去除了金属机械结构部件，同时配备的是毫米级的微振镜，这较大程度上减少了MEMS激光雷达的尺寸，与传统的光学扫描镜相比，在光学、机械性能和功耗方面表现更为突出。其次，得益于激光收发单元的数量的减少，同时MEMS振镜整体结构所使用的硅基材料还有降价空间，因此MEMS激光雷达的整体成本有望进一步降低。劣势：MEMS激光雷达的「微振镜」属于振动敏感性器件，同时硅基MEMS的悬臂梁结构非常脆弱，外界的振动或冲击极易直接致其断裂，车载环境很容易对其使用寿命和工作稳定性产生影响。
如今，LiDAR经常用于创建所处空间的三维模型。自主导航是使用LiDAR系统生成的点云数据的应用之一。微型LiDAR系统甚至能够嵌入在手机大小的设备中。LiDAR 在现实世界中如何发挥作用，自主导航中的态势感知是LiDAR的一个较引人入胜的应用。任何移动车辆的态势感知系统都需要同样了解其周围的静止和移动物体。例如，雷达技术长期以来用于探测飞机。对于地面车辆，已经发现LiDAR非常有用，因为它能够确定物体的距离并且在方向性上非常精确。探测光束能够在角度上精确定向并快速扫描，据此创建三维模型点云数据。因为车辆周围的情况是高度动态的，所以快速扫描能力对这类应用至关重要。服务机器人借助激光雷达规划路径，实现室内外自主移动。
激光雷达产业自诞生以来，紧跟底层器件的前沿发展，呈现出了技术水平高的突出特点。激光雷达厂商不断引入新的技术架构，提升探测性能并拓展应用领域：从激光器发明之初的单点激光雷达到后来的单线扫描激光雷达，以及在无人驾驶技术中获得普遍认可的多线扫描激光雷达，再到技术方案不断创新的固态式激光雷达、FMCW激光雷达，以及如今芯片化的发展趋势，激光雷达一直以来都是新兴技术发展及应用的表示。适用于实现部分视场角（如前向）的探测，因为不含机械扫描器件，其体积相较于其他架构较为紧凑。激光雷达的智能化处理提高了数据解析的自动化水平。无人叉车激光雷达生产厂家
览沃 Mid - 360 实现感知升维，助力移动机器人自主完成复杂环境建图。汽车激光雷达厂商
目前，LiDAR已普遍应用于各个领域。在大气科学中，LiDAR被用于空气质量监测和污染物检测；在天文学领域，LiDAR技术可用于观察行星表面地貌特征以及太阳系内其他天体的形态结构；在工程建设方面，利用LiDAR技术可以快速获取地形数据、制作数字高程模型（DEM）以及生成精确的三维地图；而在汽车领域中，人们普遍认为LiDAR是一项关键的光学距离感知技术，在自动驾驶领域得到了普遍应用。几乎所有投入自动驾驶研发的厂商都将LiDAR视为一项关键技术，并且已经有一些低成本、小体积的LiDAR系统被应用于高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）。汽车激光雷达厂商
