0. 목차
- '라이더'란 무엇인가?
- '라이더' 산업
- '라이더' 관련 기술
- '라이더' 관련 기술 트렌드
- '라이더' 관련 기업
1. '라이더'란 무엇인가?
'라이더(LIDAR: Light Detection and Ranging)'란 고출력의 '펄스 레이저(Pulse Laser)'를 이용하여 물체에 반사되어 돌아오는 레이저 빔의 시간을 측정함으로써 거리 정보를 획득하는 기술이다. 즉, 강한 레이저 빛을 전방에 '방사(Radiation)'하고, 반사되어 돌아오는 빛을 감지하는 시간을 이용하여 사물까지의 거리를 측정하는 기술로 표현할 수 있다. 이는 Light와 RADAR의 합성어로 출발하여, 현재의 약어 'LIDAR(Light Detection and Ranging)'로 널리 사용되고 있다. '전파(대략 1 mm~100 km 파장의 전자기파)'를 이용하는 '레이더(RADAR: Radio Detection And Ranging)'과 비교하여 '전자기파(Electromagnetic Wave)' 대신 '레이저(Laser)'를 사용하므로 '레이저 레이더(Laser RADAR)'로 불리기도 한다. '라이더(LIDAR)'는 일반적으로 직진성을 가진 '레이저의 특성(고밀도, 단주기, 펄스 신호 생성 등)'을 활용함으로써, 대기 중의 '물성(온도, 물질 분포, 농도 특성 등)' 및 '거리', '방향', '속도 측정' 등을 더욱 정밀하게 하는 데 사용된다.
'라이더(LIDAR)'는 1930년대에 '탐조등(야간에 적의 항공기·선박·부대 등을 탐색하거나, 특정지역을 조명·발광 신호용으로 사용되는 대형 등화)'의 빛의 산란 세기를 통해 공기밀도의 분석 목적으로 처음 시도되었고, 1960년대 '레이저(Laser)'의 등장으로 본격적인 개발이 이루어졌다. 이후 항공기, 위성 등에서 정밀한 '대기 분석(Atmospheric Analysis)' 및 '지구환경 관측'의 중요 기술로 활용되었으며, 우주선이나 탐사로봇에서 카메라 기능을 보완하려는 목적으로도 활용되었다. 아울러 '원거리 거리 측정', '자동차의 속도위반 단속' 등을 비롯하여 '3D 리버스엔지니어링(3D Reverse Engineering)', '무인자동차용 레이저 스캐너', '3D 영상 카메라(3D Imaging Camera)', 개인용 '스마트폰(Smartphone)'의 '가상현실(VR)', '증강현실(AR)' 등에도 관련 센서 기술을 응용하여 활용성·중요성이 증대되고 있다.
'라이더(LIDAR)'는 '레이더(RADAR)'에 비하여 상대적으로 측정거리가 짧으며, 날씨 등 환경에 대한 영향이 크고, 물체를 투과하여 탐지할 수 없는 단점이 있다. 그러나 '라이더'는 정밀도가 높고 3차원 영상 구현이 가능하기 때문에, '지형고도 자료(DEM: DIgital Elevation Mode)', '자율주행 자동차', '산림 관리·계획', '홍수 피해 예측', '하천 측정 및 범람 방지', '댐 건설지역의 선정', '대기오염 분석', '지형의 3차원 해석·측량', '기상예측', '농업(비료 공급량 예측, 토양분석 등)', '쓰나미 예측', '토지조사', '유역 경계 조사', '해안·해변 조사', '건설·건축' 등에 다양하게 사용될 수 있다.
그중 항공·위성·우주·지형 등의 분야는 특수 목적용에 해당하여 개발비의 비중이 높고 소량으로 수요가 많지 않은 편이다. 하지만 중장기적으로는 자동차 외에도 비자동차 분야에 대한 관심 역시 더욱 증가할 것으로 예상된다. 한편, '라이더(LIDAR)' 기술은 '자율주행차 분야의 핵심기술(인지·분석기술, 판단 기술, 제어기술 등)' 중 하나인 인지기술의 기반으로써 각광받고 있으며, 대량생산이 가능하고, 다양한 요구 조건을 충족시킬 수 있어, 기대를 받고 있다.
2. '라이더' 산업
'라이더(LIDAR)'의 '가치사슬(Value Chain)'은 전자·반도체 분야를 중심으로 부품·모듈·시스템으로 이어져 최종제품의 완성 단계에 이른다. '라이더'의 부품은 라이더에 활용되는 관련 칩 외에도 '레이저 광원(Laser Source)', '영상 센서(Image Sensor)', '광 검출기(Photodetector)', '반도체 소자(Semiconductor Device)' 등이 포함되고, 이러한 부품을 결합한 '라이더 모듈(Lidar Module)'을 바탕으로 '전방 산업'인 '자동차', '항공·우주', '농업', '환경', '지형', '건축' 등의 분야로 공급되는 구조이다. 특히 부품·소자·센서와 같은 하드웨어뿐만 아니라, 이를 시스템화하고 운영하는 소프트웨어 및 서비스도 포함되어 있다. 따라서 다수의 요소·부품 기술이 복합적으로 연계된 융·복합적 산업 특징에 따라 '가치사슬'이 상대적으로 복잡한 형태를 가지고 있다. '가치 사슬(Value Chain)'별로 참여하는 기업들도 규모에서 글로벌 대기업에 이르기까지 다양해지고 있다.
이 외에도 '라이더'에 대한 경쟁 기술·유사 기술이 다양하게 개발되고 있다. 종류·방식별 단가 인하가 불가피함에 따라, 업체 간 협력에 의해 상호 기술 간의 융·복합화에 따른 시너지 효과로 향후 성장을 위한 합종연횡의 형태가 두드러지고 있다. 자율주행을 비롯한 주요 응용분야의 니즈에 맞춘 기술 개발은 라이더에 대한 기대감을 높이고 있으며, '가치사슬'에 참여하는 업체들을 확대하는 원동력이 되고 있다. 아울러 '라이더'에 의해 수집되는 다양한 데이터를 솔루션 형태로 제공하기 위한 서비스 업체의 참여도 전반적인 '가치사슬' 확대에 영향을 미치고 있다.
- 라이더 산업의 '후방 산업': '레이저 광원', '영상 센서', '광검출기(광학부품)', '반도체 소자' 등
- 라이더 산업의 '전방 산업': '자동차', '항공·우주', '농업', '환경', '지형', '건축' 등
3. '라이더' 관련 기술
라이더의 4대 핵심 기술은 '광원(Light Source)' 기술, '광검출(Photodetector)' 기술, '빔조향(Beam Steering)' 기술, '거리 측정(Distance Measurement)' 기술이다.
3-1. 광원 기술
'라이더(LIDAR)'는 '레이저(Laser)'와 같은 '액티브 광원(Active Light Source)'을 활용하여 빛의 반사 방식의 거리 등을 측정하는 원리를 가지고 있다. 이에 따라 레이저 광원은 250nm~11μm까지의 파장 영역 중 '특정 파장'을 가지거나 '파장 가변'이 가능한 레이저 광원이 사용된다. 비과학 용도의 경우 500~1000nm의 파장을 갖는 레이저 광원을 활용하는 것이 일반적이며, 사람들의 눈을 보호하기 위하여 레이저의 최대출력을 제한하거나 특정 고도에서 레이저를 끄는 자동 차단 장치를 활용하고 있다. 아울러 1550nm 파장의 레이저는 눈에 강하게 흡수되지 않아 비교적 높은 수준으로 활용되나, 검출기 기술이 이에 잘 대응되지 않아 낮은 정확도에도 불구하고 더 긴 범위를 커버하기 위해 사용된다.
특히 항공·지형용 라이더는 1063nm 파장의 'YaG 레이저'를 광원으로 활용하며, 수중용 라이더는 532nm 수준으로 물을 통과하기 위해 활용되어 '다이오드 하이브 레이저'를 광원으로 각각 활용하고 있다. 차량룡 라이더의 경우 집적화·저가격 구현을 목적으로, 실리콘 광검출기의 활용에 따라 850nm 및 905nm 파장 기반의 레이저 광원을 사용 중이다. 악천후 시 성능 저하에 의한 오작동 발생에 따른 단점도 존재하지만, 레이저가 퍼지지 않고, 해상도와 정밀도가 높은 편이며, 사물을 입체로 파악할 수 있다는 장점에 따라 널리 사용되고 있다.
아래 그림에서 나타난 바와 같이 항공용은 주로 532~1064nm 파장의 광원을 활용하여 라이더에 적용하고 있으며, 자동차용은 905~1550nm 파장의 광원을 적용하고 있다. 자동차용의 경우 905nm 광원 및 1550nm 광원 간의 장단점이 뚜렷하여 '인체에 대한 유해성·안정성 여부(시각안전)', '라이더의 범위', '집적화(소형화)', '저가격화', '해상도·정밀도' 등 다양한 특성에 기인한 제품 개발에 따라 광원의 종류·파장 영역을 전략적으로 선택하고 있다.
3-2. 광검출 기술
일반적으로 '라이더(LIDAR)'의 기본 구성은 '레이저 송신부', '레이저 검출부', '신호 수집·처리',와 '데이터의 송수신부' 등으로 '레이저 검출부'의 중요한 역할을 담당하는 '광검출(Photodetector)' 기술은 영상에 대한 '센서 기술(Sensor Technology)'로 대변되고 있으며, 라이더를 구분하는 주요 요소로도 볼 수 있다.
'광검출'과 관련하여 가장 기본적인 '레이저 레인지파인더 기술'은 '1차원 스캐너(1D Scanner)' 기술로서, 물체로부터 반사되는 레이저 빔의 수신 시간을 측정하여 거리를 측정하는 가장 간단한 형태의 기술이다. '2차원 레이저 스캐너(2D Laser Scanner)' 기술은 회전방식을 이용하여 '단일 레이저', '단일 수신 소자', '회전을 위한 모터' 등으로 구성된다. 반면, '2D 레이저 스캐너'를 차량에 탑재하고, 공간 정보를 스캔한 후 컴퓨터를 통해 3D 영상을 구현할 수 있으나 실시간으로 3D 영상을 구현하기 위해서는 빠른 데이터 수집이 요구된다.
이를 위해 회전 방식의 '3D 스캐너(3D Scanner)' 기술에서는 다수의 레이저 및 수신소자를 이용하여 특정 방향의 '시야각(FOV: Field of View)'에 대하여 동시 측정이 가능하도록 하고, 회전 스캐닝을 통해 구현한다. 또한 넓은 시야각을 확보하기 위하여 많은 수의 '레이저'와 '수신 소자'를 필요로 하며, 고난도의 패키징 기술을 요구하나 현재 사용화된 소자를 활용하여 구현할 수 있다는 장점이 있다.
3-3. 빔조향 기술
'빔조향 메커니즘(Beam Steering Mechnism)'은 '광검출 기술(Optical Detection Technology)'과도 연관성이 높다. 기존 라이더의 '기계식 스캐닝'은 송수신부가 360도 회전을 해야만 전 영역을 커버할 수 있었으며, '고정식 스캐닝'은 '레이저(Laser)' 및 '광검출 소자(Photodetector Element)'를 고정시키고 거울 등을 회전시켜 시야각이나 해상도를 확보하였다.
이에 비해 비기계식 스캐닝은 '광위상배열(OPA: Optical Phased Array)' 방식으로 빛의 간섭 원리를 이용하여 기계식으로 움직이는 부분이 없이 빛이 나아가는 방향을 전기적으로 조절하도록 한다. 이에 따라 '빔조향(Beam Steering)'은 'OPA 방식'에서 수십~수백 채널의 회절격자 배열로 레이저 빛이 방출되며, 격자 간 위상 차이에 따라 Far-Field의 특정 강도로 빔이 진행되고, '위상각(Phase Angle)'를 변화시켜 빔의 '조향각(Steering Angle)'을 제어하는 점에서 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 최적의 OPA 구조를 갖추게 되면 고속 동작이 가능한 라이더용 센서 확보가 가능해질 전망이다.
3-4. 거리 측정 기술
레이저를 통한 거리 측정 기술은 기본적으로 레이저를 발생시킨 후 목표물에서 되돌아오는 레이저의 파장을 측정하여 목표물까지의 거리를 원격으로 측정하는 기술이다. 군사용으로 사용되던 '거리 측정 기술'은 자동화 산업현장의 '무인화 시스템', 선박의 접안 시 배의 파손을 막기 위한 '거리 측정', '무인 과속 감지기', '차량 충돌 방지 시스템' 등으로 다양하게 응용되고 있다. '군사용'의 측정거리는 수 km~수십km 수준이고, 측정오차가 5~10m 수준이다. 한편, '산업용'의 측정거리는 1km 이내, 측정오차 1~10mm 이내를 만족하고 있다.
레이저를 이용한 거리 측정 프로세스는 크게 '펄스(Pulse)'의 왕복 시간을 측정하는 'Pulsed TOF(Pulsed Time of Flight)', 주파수에 변화를 준 후 주파수 차이를 통해 거리 정보를 추출하는 '주파수 변조법(FMCW: Frequency Modulated Continuous Wave)', 신호의 위상차를 통해 거리를 측정하는 '위상변이(Phase Shift)' 등이 있다. 또 최근에 개발되고 있는 '주파수 변조법(FMCW)'의 발전 형태인 '무작위 주파수 변조법(RMCW: Randomly Modulated Continuous Wave)'도 있다. '무작위 주파수 변조법(FMCW)'은 무작위로 변조된 연속파를 활용하여, 다른 라이더나 기타 광원으로부터의 간섭을 차단하는 기술이다.
- 'Pulse TOF 방식': 특히 'Pulse TOF 방식'은 시간 펄스 폭이 매우 짧은 레이저 광을 표적으로 보낸 후, 표적 표면에서 반사되어 돌아오는 시간을 측정하고, 표적 거리를 시간 값과 빛의 속도로부터 산출하는 원리이다.
- '주파수 변조법(FMCW)' 방식: '주파수 변조법(FMCW)' 방식은 FMCW 레이더와 원리가 동일하며, 표적의 거리 정보는 비트 주파수에 포함되어 있어 레퍼런스 신호와 반사된 신호를 믹서의 입력 신호로 사용하여 비트 주파수 신호를 획득하고 '푸리에 변환(Fourier transform)' 방식으로 비트 주파수를 얻게 된다. 이후 공식에 의해 표적까지의 거리를 측정할 수 있다.
- '위상변이(Phase shift)' 방식: '위상변이(Phase shift)' 방식 등은 비용을 줄이기 위해 도입되고 있으며, 빠른 '스캐닝(Scanning)'이 가능한 반면 주파수의 비선형성에 의해 시스템의 성능이 제한되어 FMCW는 수십m 정도의 거리 측정이 가능한 것이 단점이다.
| 구분 | Pulsed TOF 방식 | '주파수 변조법(FMCW)' 방식 | '위상변이(Phase shift)' 방식 |
| 레이저 광원 | Nd:YAG, CO2 | 반도체 | 반도체 |
| 파워 | 1.5mW | 3mW | 10mW |
| 파장 | 1064nm | 650nm | 1100nm |
| 검출소자 | APD(어밸런치 포토다이오드) | APD(어밸런치 포토다이오드) | APD(어밸런치 포토다이오드) |
| 측정거리 | 300~20km | 2~30m | 2~400m |
| 샘플링 레이트 | 1~20kHz | 4kHz | 52kHz |
| 최소감지 파워 | 12.7nW | 200nW | 23pW |
| 정밀도 | 5m | 36mm | 21mm |
| 오실레이터 주파수 | 30MHz | 3~60MHz | 1MHz |
| 레이저 출력형태 | 펄스 | 램프 | 사인파 |
| 비용 | 고비용 | 저비용 | 저비용 |
| 시스템 복잡도 | 간단 | 복잡 | 복잡 |
4. '라이더' 관련 기술 트렌드
4-1. 라이더의 센서 기술 세대 교체
최근 라이더 분야의 기술 진전이 두드러지는 자율주행차 분야는 라이더 센서 기술에서도 세대교체를 예고하고 있다. 차세대 기술이 '슈퍼 라이더(Super LIDAR)'로 명명됨에 따라 기존의 전통적인 의미에서의 라이더를 벗어난 '센서 기술(Sensor Technology)'의 세대교체로 나타나고 있다. '1세대 자율주행 라이더'에서는 기계적 구조를 개선하여 큰 부피와 고비용을 개선하고 '미세 전자 제어 기술(MEMS: Micro-Electro Mechanical Systems)' 등의 최소화가 이루어졌다면, '제2세대 자율주행 라이더'에서는 기존 라이더의 원리에 따른 한계를 뛰어넘어 '고해상도화', '장거리화', '고속화'를 도모하기 위한 융합 개발 등으로 이어지고 있다.
일례로 기존의 'Pulsed TOF' 방식에 따른 거리 추정 방식이 '근적외광(900~1100nm 및 1500nm 부근의 파장을 갖는 광원)'의 활용으로 태양의 파장과 겹치며 짧은 펄스의 잡음에 약하고, 악천후 시 장거리 측정이 어렵다는 등의 문제를 해결하기 위해 '주파수 변조법(FMCW)' 방식을 활용하거나, '수광부(Light Receiver)'를 'APD(Avalanche Photo Diode, 광전효과를 이용하여 빛을 전기로 변환하는 반도체 포토다이오드)'로 바꿔 감도를 높이고 있다. 또 카메라 수준의 해상도 구현을 위하여 수광부에 일반 'CMOS 이미지 센서'를 접목하는 등 다양한 시도가 이루어지고 있다. 'CMOS 이미지 센서(CMOS Image Sensor)'란 렌즈를 통해 들어온 빛을 디지털 신호로 변환해 이미지로 보여주는 반도체이다. 'CMOS'라는 구조를 가진 저소비전력형의 '촬상 소자(Image Sensor, 영상을 전기 신호로 변환하는 부품)'로 '자율주행차'뿐만 아니라 '스마트폰', '스마트TV', '의학용 소형 촬영장비', '보안시스템' 등 다양한 디지털 기기에 탑재되고 있다.
4-2. 인수합병을 통한 빠른 기술 확보에 중점
기존의 항공, 위성, 대기관측 등에 주로 사용되던 라이더는 '자율주행차', '첨단 운전자 지원 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance Systems)' 산업 성장에 힘입어 핵심부품으로써의 요구 증대에 기인한 기술 개발이 이루어지고 있다. 특히 자율주행차와 관련한 주요 기업은 라이더 관련 회사를 인수하거나 투자함으로써, 직접 개발을 통해 기술을 축적하기보다는 시장을 선점하려는 목적으로 인수·합병 등을 통해 빠르게 기술을 확보하는 데 중점을 두고 있다. 이미 자율주행차 분야의 초기인 2017년에 '인텔(Intel)'이 '모빌아이(Mobileye)'를 약 153억 달러에 인수한 사례는 이러한 트렌드를 증명하고 있다.
또한 자율주행차 분야는 대중화를 목적으로 높은 사양을 고집하지 않고 일정 사양을 확보하면서 구조의 단순화를 통해 '단가 하락', '소형화'에 더욱 집중하여 대량생산이 가능한 제품 위주로 개발이 진전될 것으로 예상된다.
5. '라이더' 관련 기업
5-1. 아우스터(Ouster)
- 국적: 미국
고해상도 디지털 '라이더(LIDAR)' 전문 기업 '아우스터(Ouster)'는 '산업 자동화', '스마트 인프라(Smart Infrastructure)', '로봇 공학(Robotics)', '트럭 운송 및 자동차' 시장에 각종 디지털 라이더를 제공한다. '아우스터(Ouster)'는 2022년 11월에 라이다 전문 기업 '벨로다인(Velodyne)'과 합병하였다. 양사는 투자자들이 기술에 대한 환상에서 벗어나면서 기업 가치가 급락하자, 자신들의 시장 경쟁력을 제고하기 위해 힘을 모으기로 한 것이다.
'아우스터'와 합병한 '벨로다인 라이더(Velodyne Lidar)'는 1983년에 설립되었으며, '구글(Google)'이 시험주행에 나서고 있는 자율주행 차량에 적용되면서 인지도를 얻었다. '벨로다인'의 초기 모델은 '기계식(몸체 회전형)' 라이더로써, 64개의 레이저·수신부를 갖고 있으며, 모터로 360도 전방위를 실시간 측정하는 장점이 있다. 하지만 대당 6만 달러의 고가로라는 단점과는 크기가 큰 단점이 존재하였다. 이를 개선하기 위해 기타 저가·소형 라이더의 개발을 지속하였으며, 2018년에는 '산호세(미국 캘리포니아 주 샌프란시스코 만 남부 지역에 위치한 도시)'에 양산을 위한 대규모 공장을 건립하였다.
특히 '벨로다인'은 2020년 1월 CES2020 전시회에서 '벨라비트(Velabit)'라는 초소형 라이더 센서를 발표하였다. '벨라비트 라이다(Velabit Lidar)'는 자율주행 솔루션의 비용과 안전성 및 설계 문제를 해결하면서 최첨난 성능을 제공하는 라이더로, 2021년 6월에 출시되었다. '벨라비트(Velabit)'는 획기적인 독점 '마이크로 라이다 어레이 아키텍처(MLA: Micro-Lidar Array Architecture)'를 적용한 벨로다인 고객들이 요구한 울트라 와이드 '시야각(FoV: Field of View)'과 더 높아진 해상도를 제공한다. '벨라비트 라이다(Velabit Lidar)'는 이제 최대 수평 시야각 90도와 최대 시야각 70도를 동시에 달성할 수 있으며, 이전 모델과 비교해 초당 약 3배 더 많은 포인트를 제공한다. 또한 벨로다인의 모든 학습을 통해 구성할 수 있고, 다이내믹한 시야각과 줌 기능을 제공하는 데 이 모든 기능이 담겨 있다. 다양한 용도로 쓰이며 무게로 가벼운 '벨라비트 라이다'는 '배터리 수명'과 '주행 거리'를 극대화하는 소형 폼 팩터와 낮은 전력 소비를 특징으로 하며, 크기가 작고 비용이 저렴하기 때문에 '자동차 및 신모빌리티', '자율 이동 로봇', '산업용 지게차 및 창고', '인프라 및 스마트 시티', '자율 배송 및 라스트마일 배송', '무인 항공기 매핑 및 내비게이션' 등 다양한 애플리케이션에 최고의 성능을 제공한다.
또한 '벨라비트(Velabit)'는 벨로다인의 라이다 기반 인식 소프트웨어인 '벨라(Vella™)'와 결합돼 고객의 프로젝트를 간소화하고 광범위한 차량 안전 기능을 발전시킨다. 이 소프트웨어는 벨라비트의 고품질 포인트 클라우드 데이터를 '물체 분류 및 추적', '장애물 감지', '장면 분할', '물체 속도'를 포함해 차량 시스템에서 쉽게 활용할 수 있는 유용한 인식 출력으로 변환한다. '벨라(Vella™)'는 차량 주행 거리 측정 데이터와 결합할 경우, 충돌 측정 시간과 거리를 제공해 차량의 더 안전한 대응을 가능케 한다.
5-2. 쿼너지 시스템즈
- 국적: 미국
'쿼너지 시스템즈(Quanergy Systems)'는 2012년에 설립된 회사로, 반도체 기반의 저가·초소형 라이더 센서로서 고정형 라이더인 'S3-8' 제품으로 중심으로 기술 개발에 매진해 왔다. 그러나 자율주행차 분야에서 수요업체의 성능 요구에 대한 충족이 쉽지 않아 최근에는 신규시자응로서 산업용 분야를 탐색하고 있다. '쿼너지 시스템즈'의 '고정형 라이더'는 인식거리 등의 문제에 의해 양산형 자율주행차 적용이 늦어지면서 '회전형 라이더 센서'인 'M8' 제품을 바탕으로 '드론', '농기계', '선박', '항만', '지게차' 등 산업용의 응용 사례를 제시하고 있다. '쿼너지 시스템즈'의 회전형 센서는 자율주행 대비 낮은 성능으로도 요구사항에 대응이 가능하며, 스마트 시티 보안 분야로서 '침입탐지', '인원수 파악' 등과 같은 분야에서 기존 카메라를 대체하여 성능을 높일 수 있는 것으로 알려졌다.;
캐나다 기업 '제네텍(Genetec)'의 통합형 보안 플랫폼에도 '3D 라이더 솔루션(3D LIDAR Solution)'을 통합·상용화하여 고도의 보안 환경에 필요한 위협 감지·감시 기능을 제공하고 있다.
5-3. 이노비즈 테크놀로지스
- 국적: 이스라엘
'이노비즈 테크놀로지스(Innoviz Technologies)'는 2016년 이스라엘 국방부 소속 개발자들이 설립한 스타트업이며, 고해상도의 저가·소형 라이더의 개발·보급을 목표로 하고 있다. '이노비즈(Innoviz)'의 제품 '이노비즈 프로(Innoviz Pro)'는 항구지역에서 시속 30km 미만의 무인 트럭 자율주행을 위한 감지·맵핑·위치 기능을 제공하기 위해 활용된다.
2020년에는 중국의 '산시 헤비 듀티 오토모바일(Shaanxi Heavy Duty Automobile)'과 협력하여 무인 자율 트럭용 라이더 센서를 공급할 예정이라고 밝혔다.