2016年10月份 ， 速腾聚创便研发出了16线的机械式激光雷达RS-LiDAR 。 2017年9月份又完成了32线的量产 ， 紧接着10月 ， 速腾聚创又发布MEMS固态激光雷达 ， 并于2018年5月 ， 联合阿里巴巴旗下的菜鸟推出了基于MEMS的无人物流车 。
2019年12月 ， 速腾聚创通过汽车行业的IATF 16949质量管理体系认证 ， 这也意味着拿到了进入全球汽车市场的“通行证” ， 完全具备了向OEM、Tier 1等公司供货的资质 。
2020年12月 ， 速腾聚创生产的全球首批车规级MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1 ， 已批量出货 ， 发往北美 。
2021年 ， 速腾聚创在全球范围内率先实现固态激光雷达SOP版的完全锁定 ， 并在Q2启动SOP后 ， 领先全行业 ， 首次实现第二代智能固态激光雷达的车规量产交付 。
如今 ， 速腾聚创作为全球唯一实现第二代智能固态激光雷达车规量产交付的企业 ， 引领激光雷达行业进入“量产元年” ， 带动智能固态激光雷达在众多汽车品牌的前装车规量产的同时 ， 邱纯鑫也将收获一个IPO 。
国产激光雷达即将迎来爆发无人驾驶的传感器路径中 ， 有摄像头、毫米波雷达、激光雷达这三种解决方案 。
摄像头成本低廉 ， 图像算法相对比较成熟 ， 但获取准确的三维信息较难 ， 受环境光限制比较大 。 而毫米波雷达对雨雾天气有穿透性 ， 但无法精准辨别目标 ， 只能应用于简单的场景中 。
激光雷达的探测距离比摄像头远 ， 能够准确的获取物体的三维信息 ， 而且探测到的数据量远超过毫米波雷达 ， 所以它成为了目前无人驾驶厂商最钟爱的环境感知解决方案 。
但是 ， 激光雷达极高的价格却成为了行业的拖累 。
谷歌、百度采用的Velodyne 64线机械式激光雷达售价70万人民币左右 ， 16线机械式激光雷达也达到5万元 ， 一台200万元的无人驾驶车辆 ， 激光雷达的成本就占到30%—40% 。
早期 ， 能够生产满足无人驾驶需要的激光雷达的企业只有Velodyne一家 ， 该公司的产品主要为机械式激光雷达 ， 由于机械式激光雷达需要通过不断旋转发射头 ， 达到动态3D扫描的目的 ， 需要配置体积以及重量大的旋转部件 ， 因而造价较高 ， 体积大 ， 寿命一般在1-2年 ， 很难应用在规模量产车型上 。
直到混合固态激光雷达的出现 ， 开始打破这一现状 。 2015年4月 ， 美国的SAE（Society Autonative Engineer）大会上 ， 创业公司Quanergy横空出世 ， 宣布将于次年推出混合固态激光雷达 ， 价格在250美元左右 。
| 分类 | 原理 | 优点 | 缺点 |
| 机械式激光雷达 | 将激光线束竖向排列形成一个面 ， 通过械旋转部件转动这个面 ， 扫描周围环境呈现出三维立体图形 ， 16线、32线、64线就是竖向排列线束的数量 ， 线束越多密度越大 ， 精度越高 | 环形扫描 | 成本较高、装配调制困难、生产周期长、机械零部件寿命短 |
| 混合固态激光雷达 | 运用相控理论 ， 仅需一束激光光源 ， 通过MEMS微镜/转镜反射光束来达到3D扫描效果 ， 替代传统机械式选准装置 。 | 体积小、成本低、装调效率高、分辨率高 | 信噪比低、有效距离短 |
| 固态激光雷达（FLASH） | 无需扫描 ， 短时间内发射出一大片覆盖探测区域的激光 ， 再以高灵敏度的接收器来完成对于环境图像的测绘 。 | 成本低 | 有效距离短 ， 分辨率低 |
| 固态激光雷达（OPA） | 采用FMCW测距方式 ， 激光器功率均分到多路相位调制器阵列 ， 光场通过光学天线发射 ， 在空间远场相干叠加形成一个具有较强能量的光束 ， 通过施加不同相位 ， 可以获得不同角度的光束形成扫描的效果 ， 无需机械扫描 ， 相控阵利用的是波的干涉效应 ， 多个波相叠加时 ， 有的方向增强 ， 有的方向抵消 ， 通过天线的相位差控制主光束的角度 ， 进而实现扫描功能 |