1、汽車自動駕駛行業(yè)深度研究：千億市場群雄逐鹿1 自動駕駛技術(shù)路徑：激光雷達(dá)是否具有必要性？當(dāng)前在單車智能駕駛方案內(nèi)部，對于自動駕駛傳感器的選擇，市場上存在著兩種不同 路徑：一種是由攝像頭主導(dǎo)、配合毫米波雷達(dá)等低成本元件組成，構(gòu)成純視覺計(jì)算，典型 代表為特斯拉、Mobileye 和國內(nèi)唯一自動駕駛純視覺城市道路閉環(huán)解決方案百度 Apollo Lite（Apollo Lite 不再使用激光雷達(dá)，使用了純視覺方案）；另一種是由激光雷達(dá)主 導(dǎo)，配合攝像頭、毫米波雷達(dá)等元器件進(jìn)行融合感知，典型代表為谷歌 Waymo、國內(nèi)的 華為、百度 Apollo（除 Apollo Lite）、小馬智行、文遠(yuǎn)知行等頭部自

2、動駕駛廠商。從 2022 年開始，隨著國內(nèi)乘用車開始布局高階自動駕駛解決方案，我們看到基本所 有高階 ADAS 乘用車都選擇了包含了激光雷達(dá)的混合感知解決方案。雖然成本仍然是這套 高階解決方案的主要痛點(diǎn)，但車企仍選擇依靠提升單車售價(jià)的方式來推廣自身的智能化解 決方案，反映出了車企對依靠自動駕駛能力吸引消費(fèi)者，構(gòu)筑品牌影響力的信心。視覺算法：單目相較雙目/三目更成熟，純視覺算法應(yīng)對特定場景存在弊端攝像頭是最早的自動駕駛傳感器之一，Mobileye 是業(yè)內(nèi)最早與實(shí)力最強(qiáng)的研發(fā)者。 Mobileye 是誕生于以色列的單目視覺公司，現(xiàn)已被 Intel 收購，有著在汽車高級輔助駕駛 系統(tǒng)領(lǐng)域 12 年的

3、研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，提供芯片和計(jì)算機(jī)視覺算法運(yùn)行輔助駕駛功能。在 Mobileye 研發(fā)下，單目攝像頭已經(jīng)可以較完善的實(shí)現(xiàn)包括車道偏離警告 (LDW)、基于雷達(dá)視覺融合 的車輛探測、前部碰撞警告 (FCW)、車距監(jiān)測 (HMW)、行人探測、智能前燈控制 (IHC)、 交通標(biāo)志識別 (TSR)、僅視覺自適應(yīng)巡航控制 (ACC) 等功能；根據(jù) Mobileye 于 2019 年 統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)測算，Mobileye 的產(chǎn)品占據(jù)全球 L2 及以下市場超過 70%的份額。繼承自 Mobileye，特斯拉是攝像頭算法的另一大擁護(hù)者。自 2016 年 7 月 Mobileye 不再為特斯拉 Autopilot 提供技術(shù)

4、支持后，特斯拉的全自助駕駛 FSD（原稱 Autopilot）沿 用了與 Mobileye 合作時(shí)發(fā)展的視覺算法體系，以攝像頭作為主要感知器，特斯拉的視覺 算法的感知配件包括 8 個(gè)攝像頭后方的一個(gè)倒車攝像頭，前方的一個(gè)三目總成件，兩 側(cè)的兩個(gè)環(huán)繞攝像頭，此外還包含一個(gè)毫米波雷達(dá)。隨著單目攝像頭的發(fā)展，業(yè)內(nèi)也發(fā)現(xiàn)了其對于特殊場景處理困難的劣勢，并且 Mobileye 的壟斷地位也使得新入局玩家希望通過其他技術(shù)路徑實(shí)現(xiàn)彎道超車，雙目攝像頭、 多目攝像頭等技術(shù)在近年快速發(fā)展。而限制各種技術(shù)路徑發(fā)展的當(dāng)前主要難題是處理攝像 頭數(shù)據(jù)的芯片。Mobileye 用了十年才制造出了滿足汽車電子規(guī)范要求的芯片

5、，難度極大。 雙目、多目攝像頭當(dāng)前仍然只能使用定制化的 FPGA，因此單目攝像頭是業(yè)內(nèi)最成熟的技 術(shù)路徑。特斯拉應(yīng)用了三目攝像頭，但算法后置到 FSD 芯片上的 Autopilot。2016 年以前， Tesla 的 Model S采用的是 Mobileye 的 Eye Q3 芯片與單目攝像頭，此后特斯拉轉(zhuǎn)為自研。 Model 3 Tesla 的三目攝像頭是純 OEM 硬件，攝像頭采集完數(shù)據(jù)后發(fā)給 Autopilot 控制器。 三個(gè)攝像頭分別對應(yīng) 60m、150m、250m 覆蓋范圍。特斯拉的攝像頭模塊將所有 CMOS 傳感器嵌入到 PCB 中，而將圖像處理交給 Autopilot 的控制器完

6、成。與特斯拉不同的是， 其他車企采用的三目攝像頭多來自采埃孚這一 Tier 1 供應(yīng)商，采埃孚的三目攝像頭搭載的 是 Mobileye 的算法能力。但是在 L4 級自動駕駛傳感器選型上，純視覺方案會存在精度、穩(wěn)定性和視野等方面 的局限性，無法滿足高級自動駕駛對于傳感器的性能要求。特斯拉的幾次重大安全事故頻 繁發(fā)生在白色大型貨車相關(guān)的場景中，主要原因在于單目或三目攝像頭無法像雙目攝像頭 一樣通過視覺差判斷距離，純靠 AI 算法窮舉會在新場景上遇到 Corner case，很有可能對 距離判斷失誤。與此同時(shí)，靜止不動的物體會在算法上被毫米波雷達(dá)忽視。攝像頭和毫米 波雙雙可能遇到失效的場景，使得特斯

7、拉頻繁出現(xiàn)與白色靜止貨車相撞的事故。總結(jié)來看，純視覺方案存在部分問題難以通過單純的算法提升而彌補(bǔ)。包括如測距精 度有限，對于強(qiáng)光場景處理難度大，視野范圍有限，攝像頭機(jī)械穩(wěn)定性差等。這些問題使 得使用包括激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波在內(nèi)的多傳感器融合的方案更有優(yōu)勢。當(dāng)前較為成熟的算法方案，即使選用了多傳感器融合，也大多以攝像頭輸入數(shù)據(jù)作為 主要建模數(shù)據(jù)，其他傳感器起到補(bǔ)盲的作用。因此激光雷達(dá)等傳感器與攝像頭并不是排他 關(guān)系，激光雷達(dá)的使用，恰恰是為了解決攝像頭方案難以解決的 corner case 問題。不過 我們需要強(qiáng)調(diào)的是，自動駕駛算法的首要考慮是安全，因此遇到攝像頭處理不了的問題雖 然是小概率

8、事件，但在保護(hù)整車安全的角度來看，激光雷達(dá)的重要性十分顯著。馬斯克堅(jiān)持擁護(hù)視覺算法而排斥激光雷達(dá)技術(shù)的原因主要可能有以下幾點(diǎn)：一是商業(yè) 成本的考量，在特斯拉決定開發(fā) FSD 純視覺方案時(shí)，彼時(shí)市場上的激光雷達(dá)主要以 Velodyne 的機(jī)械式激光雷達(dá)為主，解決方案價(jià)格昂貴且難以進(jìn)行大規(guī)模量產(chǎn)，視覺算法的 硬件價(jià)格遠(yuǎn)低于激光雷達(dá)解決方案價(jià)格。即使到了 2022 年，上車的激光雷達(dá)售價(jià)仍普遍 在 800-1000 美元左右，比純視覺方案要貴不少。二是快速響應(yīng)的因素，特斯拉的自動駕 駛利用影子模式等技術(shù)實(shí)現(xiàn)小步快跑，需要大量裝車來獲取更多數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代，如果要加 裝激光雷達(dá)，對于激光雷達(dá)的規(guī)模發(fā)貨能力

9、是一個(gè)很大的考驗(yàn)，激光雷達(dá)在 2022 年剛開 始規(guī)模交付，顯然很難滿足特斯拉大批量裝車的需求。激光雷達(dá)技術(shù)：直接提供距離信息克服視覺算法弊端，L3 以上必備傳感器與雷達(dá)工作原理類似，激光雷達(dá)通過測量激光信號的時(shí)間差或相位差來確定距離，其 最大優(yōu)勢在于能夠利用測距來創(chuàng)建出目標(biāo)清晰的 3D 圖像。激光雷達(dá)通過發(fā)射和接收激光 束，分析激光遇到目標(biāo)對象后的折返時(shí)間，計(jì)算出到目標(biāo)對象的相對距離，并利用此過程 中收集到的目標(biāo)對象表面大量密集的點(diǎn)的三維坐標(biāo)、反射率和紋理等信息，快速得到出被 測目標(biāo)的三維模型以及線、面、體等各種相關(guān)數(shù)據(jù)，建立三維點(diǎn)云圖，繪制出環(huán)境地圖， 以達(dá)到環(huán)境感知的目的。為了看清楚前方

10、障礙物的情況，我們希望激光雷達(dá)產(chǎn)生的點(diǎn)云圖 越密越好，對于傳統(tǒng)的機(jī)械式激光雷達(dá)來說，激光雷達(dá)線束（激光發(fā)射-接收器對數(shù)）越多， 點(diǎn)云越密，車輛行駛的安全性越高。相比于可見光、紅外線等傳統(tǒng)被動成像技術(shù)，激光雷達(dá)技術(shù)具有如下顯著特點(diǎn)：一方 面，它顛覆傳統(tǒng)的二維投影成像模式，可采集目標(biāo)表面深度信息，得到目標(biāo)相對完整的空 間信息，經(jīng)數(shù)據(jù)處理重構(gòu)目標(biāo)三維表面，獲得更能反映目標(biāo)幾何外形的三維圖形，同時(shí)還 能獲取目標(biāo)表面反射特性、運(yùn)動速度等豐富的特征信息，為目標(biāo)探測、識別、跟蹤等數(shù)據(jù) 處理提供充分的信息支持，降低算法難度；另一方面，主動激光技術(shù)的應(yīng)用，使得其具有 測量分辨率高，抗干擾能力強(qiáng)、抗隱身能力強(qiáng)、穿

11、透能力強(qiáng)和全天候工作的特點(diǎn)。激光雷達(dá)主要包括激光發(fā)射、掃描系統(tǒng)、激光接收和信息處理四大系統(tǒng)。首先由激光 發(fā)射系統(tǒng)中的激光光源周期性地驅(qū)動激光器，發(fā)射激光脈沖；掃描系統(tǒng)（可以是軸承、轉(zhuǎn) 鏡、MEMS 振鏡等多種形式）通過穩(wěn)定的轉(zhuǎn)速進(jìn)行旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)光線的分散發(fā)射；激光接收系 統(tǒng)中光電探測器接受目標(biāo)物體反射回來的激光，收到回饋的接收光信號；信息處理系統(tǒng)中 接收信號經(jīng)過放大處理和數(shù)模轉(zhuǎn)換，經(jīng)由信息處理模塊計(jì)算，獲取目標(biāo)表面形態(tài)、物理屬 性等特性，最終建立物體模型。由于特斯拉至今沒有采用激光雷達(dá)，因此業(yè)界對于 L3 以上自動駕駛是否需要激光雷 達(dá)仍存在爭議。但從眾多車廠實(shí)際量產(chǎn)情況來看，激光雷達(dá)將會成為主流

12、的 L3 級及以上 自動駕駛必備傳感器。相比毫米波雷達(dá)和攝像頭，激光雷達(dá)在目標(biāo)輪廓測量、角度測量、 光照穩(wěn)定性、通用障礙物檢出等方面都具有極佳的能力。因此在一些難點(diǎn)場景下，例如城 區(qū)非規(guī)范行人、非規(guī)范道路，甚至是非規(guī)范駕駛的行為，激光雷達(dá)相比其它傳感器可以更 容易進(jìn)行判斷。可以說激光雷達(dá)是解決連續(xù)自動駕駛體驗(yàn)的關(guān)鍵傳感器，可以帶來更好的 駕駛體驗(yàn)，也使得當(dāng)前大部分整車廠與 Tier 1 供應(yīng)商選擇了激光雷達(dá)為 L3 以上的必備傳 感器。激光雷達(dá)是當(dāng)前傳感器中最為昂貴的一種，但其價(jià)格也在技術(shù)改進(jìn)和規(guī)模量產(chǎn)下大 幅下降。激光雷達(dá)是解決各種駕駛 Corner Case 的一種重要手段。我們認(rèn)為，未來

13、主流自動 駕駛解決方案將會融合攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波、超聲波等多種傳感器，激光雷達(dá)的融 合將會更好的應(yīng)對各種突發(fā)情況。遠(yuǎn)距小障礙物場景：毫米波雷達(dá)的角分辨率不夠，攝像頭對遠(yuǎn)端的通用障礙物識 別不夠，而這種場景下激光雷達(dá)就可能及時(shí)識別。近距離加塞場景：毫米波雷達(dá)的角分辨率不夠，攝像頭通常來說需累計(jì)多幀，需 要幾百毫秒才可以確認(rèn)加塞，而激光雷達(dá)由于精確的角度測量能力和輪廓測量能 力，可以 2-3 幀確認(rèn)加塞，百毫秒內(nèi)做出判斷。近端突出物場景：激光雷達(dá)相較于毫米波雷達(dá)和攝像頭可以做出快速判斷。隧道場景：攝像頭在光線亮度發(fā)生突然變換的場景有致盲情況發(fā)生，而毫米波雷 達(dá)一般不識別靜止物體，如果隧道口剛

14、好有一個(gè)靜止車輛，這時(shí)就需要激光雷達(dá) 的準(zhǔn)確識別能力。十字路口無保護(hù)左拐場景：需要激光雷達(dá)的大角度全視場測量能力，同時(shí)滿足大 視場和遠(yuǎn)距測量能力。地庫場景：毫米波雷達(dá)由于多徑反射性能不佳，而光線強(qiáng)弱變化又會影響攝像頭的性能，因此激光雷達(dá)是最優(yōu)解決方案。2 市場規(guī)模分析：四大應(yīng)用場景，高速增長賽道2022 年被市場認(rèn)為是激光雷達(dá)真正的市場元年，市場規(guī)模迅速擴(kuò)張。咨詢機(jī)構(gòu) Yole 預(yù)計(jì)，激光雷達(dá)應(yīng)用是目前汽車行業(yè)增長最快的行業(yè)之一。從出貨量來看：Yole 數(shù)據(jù)顯示， 2020 年全球激光雷達(dá)出貨量約 34 萬個(gè)，預(yù)計(jì) 2025 年全球激光雷達(dá)出貨量約 470 萬個(gè)， 2030 年全球激光雷達(dá)出貨

15、量約 2390 萬個(gè)。從銷售額來看：2020 年全球激光雷達(dá)銷售額 約 12.95 億美元，2025 年全球激光雷達(dá)銷售額將達(dá)到約 61.9 億美元，2030 年全球激光雷 達(dá)銷售額將達(dá)到約 139.32 億美元。未來，隨著自動駕駛技術(shù)的進(jìn)一步普及，預(yù)計(jì)激光雷達(dá)市場規(guī)模將會進(jìn)一步擴(kuò)大，而 單車價(jià)值量下降將會進(jìn)一步有利于激光雷達(dá)的量產(chǎn)使用，預(yù)計(jì) 2030 年全球激光雷達(dá)市場 規(guī)模將超百億美金。根據(jù)應(yīng)用場景，激光雷達(dá)下游應(yīng)用領(lǐng)域可以分為 Robo-Taxi(后裝)，量產(chǎn)乘用車 ADAS （前裝）、服務(wù)機(jī)器人、車聯(lián)網(wǎng)四個(gè)下游應(yīng)用場景。其中 ADAS 料將會是長期成長空間最 大的方向。從應(yīng)用時(shí)間上來看

16、，2017 年后激光雷達(dá)開始小批量的應(yīng)用于 Robotaxi 與 ADAS 場景 中，在工業(yè)上亦有小規(guī)模應(yīng)用；但無論規(guī)模還是技術(shù)成熟度，2022 年都是顯著的分水嶺。 隨著大批量的乘用車開始裝配激光雷達(dá)作為車規(guī)級 ADAS 傳感器，激光雷達(dá)的生態(tài)鏈條已 經(jīng)成熟，投資開始進(jìn)入回報(bào)周期。由于應(yīng)用場景和搭載激光雷達(dá)載體有明顯差異，其對激光雷達(dá)的性能、價(jià)格、體積等 維度均有不同需求。Robotaxi 后裝市場：低價(jià)格敏感度高毛利的穩(wěn)態(tài)市場，2025 年空間 35 億 美金Robotaxi 當(dāng)前廠商多為算法運(yùn)營公司：國內(nèi)的主要廠商如百度 Apollo、滴滴、小馬 智行等對于產(chǎn)品價(jià)格及與車身的集成度要求較

17、低，并且對使用時(shí)長并沒有車規(guī)級的要求， 但對激光雷達(dá)的精密度要求較高。Robotaxi 對于自動駕駛等級要求高，且對成本不敏感， 是目前激光雷達(dá)廠商的主要收入來源。ReportLinker 預(yù)計(jì)，2025 年全球包括運(yùn)送乘客和貨 物在內(nèi)的 L4/L5 級無人駕駛車輛數(shù)目將達(dá) 53.5 萬輛。Robotaxi 廠家加速商業(yè)化落地，支撐市場空間。2020 年 10 月，Waymo 宣布通過旗 下的叫車軟件 Waymo One 提供完全無人駕駛服務(wù)，全球領(lǐng)先。國內(nèi)百度 Apollo、文遠(yuǎn)知 行、圖森未來、智加科技等公司也在加速落地商用化，去年百度在北京開放了無人駕駛出租 車服務(wù)，乘客可免費(fèi)試乘 Ap

18、ollo GO，文遠(yuǎn)知行當(dāng)前在廣州的無人駕駛運(yùn)營及測試車隊(duì)數(shù)量 達(dá)260 臺。由于機(jī)械式激光雷達(dá)下游僅限于 Robataxi 廠商，該激光雷達(dá)本身市場空間、增速發(fā)展 有限。Robataxi 廠商采用機(jī)械式激光雷達(dá)主要是因?yàn)闄C(jī)械式激光雷達(dá)點(diǎn)云質(zhì)量高，能更好 的訓(xùn)練算法，長期來看，該種激光雷達(dá)的市場空間反而會隨自動駕駛算法趨近成熟而減少。 因?yàn)樗惴ㄒ坏┏墒欤可宪嚨臅r(shí)候就要考慮成本問題，會更多采用其它形態(tài)的車規(guī)級激 光雷達(dá)。機(jī)械式激光雷達(dá)是當(dāng)前最為成熟的激光雷達(dá)樣式，滿足 Robotaxi 場景需求。機(jī)械式 激光雷達(dá)作為技術(shù)成熟，最早量產(chǎn)出貨。由于 Robotaxi 廠商需求的激光雷達(dá)主要架設(shè)于

19、車 輛頂部，且對光路質(zhì)量要求較高，機(jī)械式激光雷達(dá)最為合適。此外，機(jī)械式激光雷達(dá)的缺點(diǎn)在 Robotaxi 廠商可以接納的范圍之內(nèi)。機(jī)械式主要問 題在于價(jià)格昂貴，且可用時(shí)間僅 2-3 年。而對于后裝形式，列裝激光雷達(dá)的 Robotaxi 廠商 是可以接受的。、穩(wěn)定性這些方面沒有太多要求，應(yīng)對的場 景就是測試這樣一個(gè)環(huán)境。2019 年前，Robotaxi 的激光雷達(dá)市場處于 Velodyne 一家壟斷的局面。壟斷性市場 地位加之產(chǎn)業(yè)鏈不成熟帶來的較高成本，使得 Velodyne 的產(chǎn)品定價(jià)極為高昂，64 線激光 雷達(dá)價(jià)格最高時(shí)接近 70 萬元。但隨著國產(chǎn)廠商迅速在 Robotaxi 市場開疆拓土，

20、機(jī)械式激 光雷達(dá)價(jià)格出現(xiàn)大幅下降。國內(nèi)廠商禾賽科技與速騰聚創(chuàng)分別從高端 64 線和低端 16 線激光雷達(dá)展開產(chǎn)品研發(fā)，產(chǎn)業(yè)鏈上下游也迅速成熟，眾多廠商開始選擇與國內(nèi)廠商合作。如 百度 Apollo 選擇與激光雷達(dá)公司禾賽科技達(dá)成合作，將與禾賽共同研發(fā)新一代激光雷達(dá)產(chǎn) 品，搭載于其第五代 Robotaxi 中。ADAS：量產(chǎn)車前裝貢獻(xiàn)未來 700 億美金以上龐大市場車載激光雷達(dá)前裝與后裝的需求差異較大：以 Robo-Taxi 為代表的后裝需求，直接應(yīng) 用于 L4L5 完全自動駕駛開發(fā)，其在全球需求量級有限，且價(jià)格普遍較高，一般都選用高 性能的機(jī)械式激光雷達(dá)；以 ADAS 乘用車為代表的前裝需求，

21、應(yīng)用于乘用車 L2+/L3 (ADAS 高級輔助駕駛/ AD 自動駕駛)的車規(guī)激光雷達(dá)，對尺寸、價(jià)格、生產(chǎn)制造性、穩(wěn)定性有嚴(yán) 格要求，性能方面則是在滿足了車規(guī)級的基礎(chǔ)上逐步迭代升級。由于其直接面向消費(fèi)者， 且作為未來自動駕駛汽車滲透率最高的零部件，市場空間最為廣闊。激光雷達(dá)最早應(yīng)用于 2017 年乘用車，但彼時(shí)法律與技術(shù)仍不成熟。2017 年，奧迪 A8 搭載法雷奧 Scala 激光雷達(dá)，雖然只有 4 線，但幫助奧迪 A8 實(shí)現(xiàn)了 Traffic Jam Pilot 的 L3 級別功能。但由于過于超前，全球?qū)τ?L3 級別汽車的上路政策仍然不完備，奧迪 A8 面臨各種法律問題，市場推廣不及預(yù)期

22、，使得此后三年內(nèi)全球車企均未裝配激光雷達(dá)。激光雷達(dá)料將在 2022 年進(jìn)入全面爆發(fā)期。在 2020CES 展會上，大部分激光雷達(dá)供 應(yīng)商新推出的激光雷達(dá)價(jià)格都已降至 1000 美元以下，標(biāo)志著激光雷達(dá)價(jià)位進(jìn)入乘用車量 產(chǎn)時(shí)代。而在整個(gè) 2021 年中，大量車企公布了搭載激光雷達(dá)的自動駕駛車型，其中大部 分計(jì)劃將在 2022 年正式量產(chǎn)，整個(gè)行業(yè)迅速走向成熟期。由于激光雷達(dá)的重要性，部分車企開始通過共同研發(fā)乃至直接入股的方式，與激光雷 達(dá)企業(yè)達(dá)成深度合作關(guān)系。如蔚來與圖達(dá)通實(shí)現(xiàn)了股份的強(qiáng)綁定，并為其提供了十萬級別 的訂單，驅(qū)動圖達(dá)通迅速成熟。由于激光雷達(dá)本身技術(shù)仍處于不成熟期，站在激光雷達(dá)廠 商

23、角度，同樣也希望與頭部智能化車企合作開發(fā)，幫助自身技術(shù)快速走向車規(guī)級落地。當(dāng)前單車主流的激光雷達(dá)配置數(shù)量在 1-3 個(gè)左右。全車方案中最核心的激光雷達(dá)為前 向主激光雷達(dá)，承擔(dān)了主要的前向駕駛信號感知的工作，車企會選用線束高能力強(qiáng)的激光 雷達(dá)，當(dāng)前這一主激光雷達(dá)的價(jià)格仍然高達(dá) 800-1000 美金。進(jìn)入 L4 自動駕駛等級后，部 分車企方案中加設(shè)了 1-2 個(gè)側(cè)向的激光雷達(dá)，目的為了覆蓋前向激光雷達(dá)的死角，側(cè)向激 光雷達(dá)的探測距離只需要在 100m 左右，主要用于處理側(cè)向死角的變道車輛，因此價(jià)格會 下降到 500 美金左右，是主激光雷達(dá)的一半。從長城的沙龍機(jī)甲龍來看，還有可能在尾部 加設(shè) 1-

24、2 個(gè)激光雷達(dá)，單價(jià)預(yù)計(jì)與側(cè)向激光雷達(dá)近似或略低，但是當(dāng)前主流解決方案中并 沒有采取這一設(shè)計(jì)。市場空間估算：長期來看，根據(jù) IHS 的數(shù)據(jù)，2019 年全球汽車銷量為 0.91 億輛，全 球乘用車市場空間相對已經(jīng)穩(wěn)定。假設(shè)智能汽車覆蓋率高度成熟，滲透率達(dá)到 70%，激光 雷達(dá)方案達(dá)到 80%市占率，每輛汽車平均搭載 2.5 個(gè)激光雷達(dá)，按照激光雷達(dá)單價(jià)長期下 降至 500 美元/個(gè)計(jì)算，對應(yīng)的市場空間約 679 億美元。中期來看，預(yù)計(jì)至 2025 年全球乘用車新車市場 L3 級自動駕 駛的滲透率將達(dá)約 6%，即每年將近 600 萬輛新車將搭載激光雷達(dá)。Yole 預(yù)計(jì) Robotaxi 無人駕駛

25、與 ADAS 將會在未來三年內(nèi)迅速成為激光雷達(dá)主要應(yīng)用 方向，在 2018 年工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用 83%，而到 2024 年，車載激光雷達(dá)將會占到 70%以上。機(jī)器人與車聯(lián)網(wǎng)市場：空間相對有限，性價(jià)比成為主要考量因素服務(wù)機(jī)器人場景復(fù)雜度低，對性能要求適中但對價(jià)格敏感。服務(wù)型機(jī)器人主要應(yīng)用范 圍包括無人配送、無人清掃、無人倉儲、無人巡檢等，越來越多的電商、消費(fèi)服務(wù)業(yè)巨頭及 初創(chuàng)公司投入該領(lǐng)域。當(dāng)前，服務(wù)機(jī)器人落地應(yīng)用主要集中在校園、社區(qū)和工業(yè)園區(qū)等相對 封閉場景。2019 年 12 月，美國自動駕駛送貨科技公司 Nuro 與零售巨頭 Kroger(酷樂客)合作， 在休斯頓為顧客提供無人送貨服務(wù)；202

26、0 年 7 月，京東物流無人配送車正式上線；2020 年 10 月，美團(tuán)正式發(fā)布智慧門店 MAIShop，集成了無人微倉與無人配送服務(wù)；在 2022 年 CES 展廳中，國內(nèi)初創(chuàng)企業(yè)擎朗智能等亦展示了應(yīng)用了激光雷達(dá)技術(shù)的送餐、酒店、廣告 引領(lǐng)和消毒機(jī)器人等商用服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)品。隨著全球服務(wù)型機(jī)器人出貨量快速增長，以及激光雷達(dá)在服務(wù)型機(jī)器人領(lǐng)域滲透持續(xù) 提升，IDC 預(yù)計(jì) 2025 年激光雷達(dá)在該領(lǐng)域的市場規(guī)模將達(dá)到 7 億美元，2019-2025 年的 CAGR 達(dá) 57.9%。除車側(cè)裝配激光雷達(dá)外，在交通設(shè)施裝配支持車路協(xié)同應(yīng)用的激光雷達(dá)，可以實(shí)現(xiàn)城 市交通動態(tài)精準(zhǔn)感知與智能向?qū)В瑸轳{駛者和政

27、府交管部門提供更多數(shù)據(jù)支撐。歐司朗稱 智慧交通可使車輛安全事故率降低 20%以上，交通堵塞減少約 60%，短途運(yùn)輸效率提高 近 70%，現(xiàn)有道路網(wǎng)的通行能力提高 2-3 倍。V2X 激光雷達(dá)數(shù)據(jù)也可以支撐車輛的自動駕 駛，為駕駛員提供全面的出行信息服務(wù)等應(yīng)用。車輛網(wǎng)場景的激光雷達(dá)廠商多需具備優(yōu)秀算法能力：車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對車規(guī)化和集成度要 求較低，但路端應(yīng)用需要基于激光雷達(dá)點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)目標(biāo)物聚類和跟蹤，因而對激光雷達(dá)供應(yīng) 商配套感知算法能力要求較高。由于單車智能水平與探測距離始終受限，使用單車智能疊加 V2X 信號后的混合感知 算法，有望成為 L4+級別的自動駕駛技術(shù)的落地方向。2020 年 2 月國家

28、發(fā)改委、工信部、 科技部等 11 部委聯(lián)合印發(fā)的智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，要求到 2025 年車用無線通信網(wǎng)絡(luò) LTE-V2X 實(shí)現(xiàn)區(qū)域覆蓋，新一代車用無線通信網(wǎng)絡(luò) 5G-V2X 在部分城市、高速公路逐步開 展應(yīng)用。激光雷達(dá)結(jié)合智能算法，能夠提供高精度的位置、形狀、姿態(tài)等信息，對車路協(xié)同 V2X 的實(shí)現(xiàn)至關(guān)重要。市場空間：隨著智能城市、智能交通項(xiàng)目的逐步落地，該市場對激光雷達(dá)的需求將呈 現(xiàn)穩(wěn)定增長態(tài)勢。IDC 預(yù)測到 2025 年，全球激光雷達(dá)在路測激光雷達(dá)的市場規(guī)模將超 45 億美金，2019-2025 年 CAGR 達(dá) 48.5%。但由于不同國家和地區(qū)的通信與自動駕駛路徑差 異，可能會出現(xiàn)不同

29、市場滲透率差距非常大的情況。受限于疫情影響及各國經(jīng)濟(jì)狀況等因 素，我們認(rèn)為未來三到五年，單車智能化水平提升仍將是自動駕駛實(shí)現(xiàn)的主要路徑。于國內(nèi)在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及 V2X 推進(jìn)方面領(lǐng)先全球，我們認(rèn)為路測激光雷達(dá)的主 要市場可能會在中國率先發(fā)力。根據(jù)國內(nèi)“十四五”規(guī)劃，我們假定 2025 年 V2X 能夠?qū)?現(xiàn)國內(nèi)核心路段和核心城市覆蓋，其中需要進(jìn)行改造的 AB 級路口及部分 C 級路口智慧路 口共有 25 萬個(gè)，單個(gè)路口需要至少兩個(gè)激光雷達(dá)覆蓋，路測激光雷達(dá)成本相對較低，假 設(shè)為 4000 元單個(gè)，則市場空間有望達(dá)到 20 億元人民幣。3 從技術(shù)路徑看估值差異：應(yīng)用場景與技術(shù)積累不同激光雷達(dá)技術(shù)

30、路徑不盡相同，且當(dāng)前并不存在明確的最優(yōu)解路徑。激光雷達(dá)的各 個(gè)環(huán)節(jié)幾乎都有不同的執(zhí)行方式；按照測距原理，可以分為依賴飛行時(shí)間的脈沖 ToF 型， 或是不基于時(shí)間的連續(xù)波 FMCW 型。我們常見的產(chǎn)品多為脈沖 ToF 型，依賴于探測激光 飛行的時(shí)間來確定距離長度，在硬件上由四部分構(gòu)成，分別是激光的發(fā)射器、接收器、掃 描器和數(shù)據(jù)處理芯片。激光雷達(dá)廠商設(shè)計(jì)與 Know-how，以及決定激光雷達(dá)外部形態(tài)、功能實(shí)現(xiàn)的是其掃描 系統(tǒng)。由于光發(fā)射端與接收端主為光器件產(chǎn)業(yè)鏈，而主控模塊部分依賴半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈，均 相對成熟，使得掃描系統(tǒng)成為當(dāng)前激光雷達(dá)廠商最主要的分類方向。當(dāng)前針對激光雷達(dá)的 特定需求，產(chǎn)業(yè)也在向

31、更適合的方向進(jìn)行研發(fā)迭代。掃描系統(tǒng)：半固態(tài)/固態(tài)成為 ADAS 最優(yōu)選，F(xiàn)lash 方案短期內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)ToF 激光雷達(dá)宏觀上可以分為兩類，針對是否需要改變光的傳播方向，分為需要更改 傳播方向的 beam steering（光束控制式）與不改變光傳播方向的 fixed beam（固態(tài)）。 其中 beam steering 激光雷達(dá)通常又可分為機(jī)械式激光雷達(dá)與半固態(tài)激光雷達(dá)兩種，半固 態(tài)雷達(dá)以轉(zhuǎn)鏡式、振鏡式（MEMS）、雙棱鏡式三類為代表；而固態(tài)激光雷達(dá)包括 OPA、 Flash 等技術(shù)方向。總體上，改變光傳播方向總會對光帶來損耗，因此純固態(tài)在長期來看 是激光雷達(dá)的最優(yōu)解；而在進(jìn)行光傳播方向改變時(shí)

32、，則是進(jìn)行物理動作的零部件越少則耗 損越慢，且等效線數(shù)相同的情況下，需要使用的發(fā)射/接收組件對數(shù)越少越利于控制成本。 但是實(shí)際使用上，則要考慮到技術(shù)成熟度，成本，算法成熟度，與其他傳感器的適配等多 個(gè)層面因素，才能決定哪種方案是當(dāng)下的最優(yōu)解。機(jī)械式激光雷達(dá)在上文中已經(jīng)做過闡述， 因此本節(jié)主要介紹半固態(tài)和固態(tài)激光雷達(dá)。半固態(tài)激光雷達(dá)：轉(zhuǎn)鏡/MEMS 成為當(dāng)前熱門量產(chǎn)技術(shù)路徑1) 轉(zhuǎn)鏡式激光雷達(dá)：高成熟度，落地主力轉(zhuǎn)鏡式激光雷達(dá)是當(dāng)前半固態(tài)激光雷達(dá)中最成熟的一類。原理是保持收發(fā)模塊不動， 讓電機(jī)在帶動轉(zhuǎn)鏡運(yùn)動的過程中將光束反射至空間的一定范圍，從而實(shí)現(xiàn)掃描探測，其技 術(shù)創(chuàng)新方面與機(jī)械式激光雷達(dá)類似

33、。但依靠轉(zhuǎn)鏡的表面垂直角度不同，轉(zhuǎn)鏡式激光雷達(dá)可 以將光源發(fā)出的光束路徑進(jìn)行倍數(shù)級放大，從而大幅減少光學(xué)組件的應(yīng)用數(shù)量，達(dá)到與機(jī)械式激光雷達(dá)純粹依靠堆疊激光/接受器對數(shù)近似的圖像效果。轉(zhuǎn)鏡式激光雷達(dá)技術(shù)較為成熟。Ibeo/Valeo 的 Scala 一代與二代使用的就是轉(zhuǎn)鏡掃描 方式，在 2017 年已經(jīng)應(yīng)用于 Audi L3 智能駕駛車型中，并在工業(yè)領(lǐng)域亦有應(yīng)用，是除機(jī) 械式激光雷達(dá)外快速實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)的選擇。華為應(yīng)用與北汽極狐上的 96 線激光雷達(dá)同樣屬于 這一技術(shù)路徑，轉(zhuǎn)鏡式激光雷達(dá)雖然相較于 MEMS 激光雷達(dá)應(yīng)用激光器數(shù)量較多；但是 技術(shù)路徑成熟，量產(chǎn)壓力較小，成為華為第一代量產(chǎn)激光雷達(dá)的

34、技術(shù)選擇。從 BOM 成本上來看，轉(zhuǎn)鏡式激光雷達(dá)的成本下降主要得益于產(chǎn)量提升的驅(qū)動。根據(jù) 法雷奧的測算，平均每年一百萬臺的產(chǎn)出下，單臺的 BOM 成本有望下降至 105 美金（Scala GEN 1 是 4 線激光雷達(dá)）。在 GEM1 當(dāng)中，BOM 成本中當(dāng)前 45%來自主要硬件模塊，這 一比例在更高線束的激光雷達(dá)中會更高，超過 50%以上包括發(fā)射-接收組件，F(xiàn)PGA 板，主控板與電源模組等。應(yīng)用成熟上游激光器與接收器的激光雷達(dá)廠商在該部分的成本 降低空間有限，隨著大規(guī)模量產(chǎn)預(yù)計(jì)有 20%-30%降幅；而應(yīng)用 1550nm 收發(fā)組件的廠商 仍有部分降本空間。BOM 成本排第二的是光學(xué)模塊組件由

35、反射鏡、透鏡、棱鏡、窗口玻璃等構(gòu)成的光通道，成本占比在 25%左右；除此之外的 BOM 成本包括了結(jié)構(gòu)模塊： 支撐了硬件模塊與光學(xué)模塊的支架，電機(jī)，軸承（這一部分 占比在不同類型激光雷達(dá)中差距較大）等。國內(nèi)的頭部廠商之一，禾賽科技的半固態(tài)激光雷達(dá) AT128 即為車規(guī)級的轉(zhuǎn)鏡式激光 雷達(dá)，具備 200 米10%的測距能力，而且最遠(yuǎn)地面線可以達(dá)到 70 米。通過芯片化 128 通道的固態(tài)電子掃描，實(shí)現(xiàn)了“真 128 線”的結(jié)構(gòu)化掃描，避免了二維高速機(jī)械掃描對產(chǎn)品 可靠性和壽命帶來的影響的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)云在水平和垂直方向完整視場角無拼接均勻分 布，形同攝像頭的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以給后期算法帶來非常大的便

36、利。當(dāng)前禾賽的 ATB128 產(chǎn) 品已經(jīng)接到了超過 150 萬臺的車企定點(diǎn)，預(yù)計(jì)將在 2022 年實(shí)現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)交付。除禾賽 科技外，華為當(dāng)前也采用了轉(zhuǎn)鏡式的激光雷達(dá)，為等效 96 線產(chǎn)品。2) MEMS 激光雷達(dá)：當(dāng)前落地最多產(chǎn)品，成熟度已滿足規(guī)模量產(chǎn)MEMS 激光雷達(dá)通過 MEMS 振鏡來實(shí)現(xiàn)光線偏轉(zhuǎn)，打出光面實(shí)現(xiàn)掃描過程，最大程 度地減少了例如電機(jī)、軸承等可動機(jī)械結(jié)構(gòu)帶來磨損，同時(shí)也消除了光電器件因?yàn)闄C(jī)械旋 轉(zhuǎn)可能造成故障，可以很好的解決機(jī)械式激光雷達(dá)面臨的物料成本高+量產(chǎn)成本高的問題。MEMS 激光雷達(dá)應(yīng)用 MEMS 微振鏡進(jìn)行掃描。MEMS 激光雷達(dá)通過硅基芯片上微振 鏡以一定諧波頻

37、率的振蕩，來反射激光器的光線，從而以超高的掃描速度形成高密度的點(diǎn) 云圖。由此改變單個(gè)發(fā)射器的發(fā)射角度進(jìn)行掃描，形成較廣的掃描角度和較大的掃描范圍。 其核心光束操縱元件為 MEMS 微振鏡，大大減少了激光雷達(dá)的尺寸，減少激光器和探測 器數(shù)量，極大地降低成本，具有高性能、穩(wěn)定可靠、易于生產(chǎn)制造等優(yōu)點(diǎn)，兼顧車規(guī)量產(chǎn) 與高性能的需求。MEMS 技術(shù)優(yōu)勢在于：第一，MEMS 微振鏡擺脫了笨重的馬達(dá)、多棱鏡等機(jī)械運(yùn)動 裝置，毫米級尺寸的微振鏡大大減少了激光雷達(dá)的尺寸，同時(shí)也一定程度上提高了使用壽 命限制。第二，MEMS 微振鏡的引入可以減少激光器和探測器數(shù)量，極大地降低成本。對 于 MEMS 激光雷達(dá)，發(fā)

38、射和接收激光器大幅度減少，即使做到等效上百線，有些只有幾 個(gè)發(fā)射，接收可以用單線的 SiPM，也可以用陣列，比較靈活。BOM 成本大幅度降低，其 主要成本集中在 MEMS 振鏡上，大規(guī)模量產(chǎn) MEMS 振鏡可以降低到 30-50 美元，基于振 鏡和光源不同，MEMS 激光雷達(dá) BOM 成本目前約 300-1200 美元。Innoluce 曾發(fā)布一款 MEMS 激光雷達(dá)設(shè)計(jì)方案，采用 MEMS 微振鏡，并將各種分立芯片集成設(shè)計(jì)到激光雷達(dá)控制芯片組，將激光雷達(dá)的成本控制在 300 美元以內(nèi)。從國內(nèi)當(dāng)前廠商來看，速騰聚創(chuàng)的 最新產(chǎn)品基于 MEMS 振鏡的 M1 激光雷達(dá)的售價(jià)在 5000 元左右。第

39、三，MEMS 在投影顯示領(lǐng)域商用化應(yīng)用多年，技術(shù)較為成熟。車規(guī)級的 MEMS 芯 片對抗振動、工作溫度、尺寸等都有要求，需要針對車規(guī)級需求的定制化研發(fā)。但是 MEMES 仍有缺點(diǎn)：其光路較復(fù)雜，微振鏡結(jié)構(gòu)較為脆薄，影響整個(gè)激光雷達(dá)的壽命；激光掃描范 圍受微振鏡面積限制，視野相對較窄。針對這些缺點(diǎn)，振鏡廠商正在做出進(jìn)一步的改良， 電磁式 MEMS 振鏡相較靜電式，體積大，懸臂強(qiáng)度高，可以做到 300G 以上的抗沖擊， 遠(yuǎn)超車規(guī)要求的 50G。國內(nèi)在 MEMS 技術(shù)當(dāng)中最領(lǐng)先的玩家是速騰聚創(chuàng)，這也使得它成為了當(dāng)前最受自主 品牌歡迎的國內(nèi)激光雷達(dá)廠商。速騰聚創(chuàng)在 2016 年即開始布局 MEMS 技

40、術(shù)，在 2018 年 CES 推出 MEMS 雷達(dá) M1 的早期版本，2021 年 3 月宣布落成國內(nèi)首條車規(guī)級固態(tài)激光雷 達(dá)產(chǎn)線。除了落地進(jìn)度領(lǐng)先外，速騰聚創(chuàng)在 MEMS 技術(shù)基礎(chǔ)上，研發(fā)了基于 MEMS 二維 掃描芯片技術(shù)的可智能變焦的“凝視”功能，使得 M1 可以任意改變橫向和縱向的掃描速 度從而改變掃描形態(tài)，且在收到指令后的下一幀即可完成切換，幫助車輛聚焦于重點(diǎn)感知 區(qū)域，提升自動駕駛性能。這一特性使得速騰聚創(chuàng)產(chǎn)品在一般的 MEMS 產(chǎn)品外更具備自 身特色。除國內(nèi)的速騰聚創(chuàng)外，應(yīng)用 MEMS 技術(shù)的頭部廠家包括了海外的 Luminar、Innoviz。3) 雙棱鏡式激光雷達(dá)：成本最優(yōu)，

41、優(yōu)劣勢均突出除了轉(zhuǎn)鏡式和振鏡式，較為獨(dú)特的雙棱鏡式激光雷達(dá)主要應(yīng)用者為大疆 Livox。掃描 系統(tǒng)采取兩個(gè)棱鏡來改變光路，光電發(fā)射組件不進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，因此歸為混合固態(tài)激光雷達(dá)。 技術(shù)路徑的優(yōu)勢在于其易過車規(guī)（旋轉(zhuǎn)部件較少，不易損）、性價(jià)比高（實(shí)現(xiàn)等效線數(shù)需 要的激光/接收組件比 MEMS 式更少）。Horizon 等效為 64 線激光雷達(dá)，Tele-15 等效為 128 線以上的激光雷達(dá)。大疆?dāng)埼值膬?yōu)勢使其成為所有問世的激光雷達(dá)當(dāng)中價(jià)格最為低廉的， 最早的 MID 系列即以 4000 元售價(jià)出售，新款產(chǎn)品價(jià)格與此類似，也使其成為最早在國內(nèi) 上車上路的激光雷達(dá)產(chǎn)品之一。（裝配于小鵬的 P5 系列當(dāng)中

42、）雙棱鏡式的缺點(diǎn)同樣較為明顯。一是非重復(fù)掃描的幀率較低，點(diǎn)云密度需要較長的掃 描時(shí)間，對于注重反應(yīng)時(shí)間的 ADAS 場景來說存在較大缺陷；二是雙棱鏡下點(diǎn)云會呈現(xiàn)出 與其他方式均不同的“萬花筒”式結(jié)構(gòu)，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等 AI 技術(shù)的自動駕駛公司若想使用 該類激光雷達(dá)，需要使用新的算法，并與其他傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。固態(tài)激光雷達(dá)：或?yàn)殚L期趨勢，但短期內(nèi)落地難度大在激光雷達(dá)技術(shù)演技路線層面，基于轉(zhuǎn)鏡和 MEMS 方式的固態(tài)激光雷達(dá)是最有希望 快速落地的成熟方案，OPA 與 Flash 則是明日之星，但落地進(jìn)度持續(xù)不及此前業(yè)內(nèi)的期 望，發(fā)展進(jìn)度緩慢。基于 OPA 的固態(tài)激光雷達(dá)主要利用光的干涉原理，通過改

43、變不同縫 中入射光線的相位差即可改變光柵衍射后中央明紋的位置，盡管有著掃描速度快、精度高、 可控性好的優(yōu)點(diǎn)，但其生產(chǎn)難度較高。OPA 激光雷達(dá)：這種固態(tài)激光雷達(dá)有著掃描速度快、精度高、可控性好、抗振性能好、 體積小、量產(chǎn)一致性高、成本更低等優(yōu)點(diǎn)。但仍有易形成旁瓣效應(yīng)、光信號覆蓋有限、環(huán) 境光干擾、測距較短等問題，而且加工難度較高。Flash 激光雷達(dá)也被稱為深度相機(jī)。其原理是通過短時(shí)間直接發(fā)射出一大片覆蓋探測 區(qū)域的激光，再以高度靈敏的接收器完成對環(huán)境周圍圖像的繪制。Flash 雷達(dá)雖然穩(wěn)定性 和成本不錯(cuò)，但由于其功率密度太低，導(dǎo)致有效距離一般難以超過 50 米。要改善其性能， 需要使用功率更

44、大的激光器，或更先進(jìn)的激光發(fā)射陣列，讓發(fā)光單元按一定模式導(dǎo)通點(diǎn)亮， 以取得掃描器的效果。Flash 長期優(yōu)勢顯而易見，受到廠商追捧，包括：最容易通過嚴(yán)格車規(guī)、體積最小、 安裝位置最靈活、全芯片化、成本最低（單價(jià)可輕松做到 100 美元以下）、性能挖掘潛力 最大（深度相機(jī)不僅可以用于車載領(lǐng)域，也可以用于其他固態(tài) 3D 感測領(lǐng)域，還有 AR/VR）。發(fā)射端（VCSEL）和接收端（SPAD）設(shè)備都已經(jīng)做成了芯片級部件，再加上一個(gè)驅(qū) 動器和主板即可做成雷達(dá)本體，因?yàn)閮?nèi)部沒有了精密的旋轉(zhuǎn)部件，且收發(fā)端實(shí)現(xiàn)了芯片級 設(shè)計(jì)，所以又解決了過車規(guī)以及成本的問題。在這些原因推動下，全球科技巨頭紛紛選擇了直接投入這

45、個(gè)可能是激光雷達(dá)“終局” 的賽道，全球科技界在全局 Flash 領(lǐng)域的研發(fā)投入遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他類型的激光雷達(dá)：包括博 通（特斯拉的合作伙伴，在 2020 年 11 月 EPIC 在線會議上推出車載 Flash 激光雷達(dá) 用 SPAD 或 SiPM 陣列芯片）、蘋果（iPhone12 Pro 的超廣角鏡頭的上下兩部分構(gòu)成了激 光雷達(dá)的 VCSEL+SPAD 設(shè)計(jì)）、索尼、三星、意法半導(dǎo)體、英飛凌、AMS、Lumentum、 東芝、松下、佳能、濱松、安森美、電裝以及豐田都在開發(fā) Flash 車載激光雷達(dá)。較為成熟的固態(tài)激光雷達(dá)廠商包括 Quanergy、ibeo 等。其中 Quanergy 的新產(chǎn)品

46、S3 自稱為全球首款全固態(tài) LiDAR，可廣泛應(yīng)用于無人機(jī)、智能機(jī)器人、安防、智能家居 及工業(yè)自動化應(yīng)用。Ibeo 在與法雷奧合作的機(jī)械式激光雷達(dá)產(chǎn)品 SCALA 系列大獲成功后， 于 2016 年被 ZF 收購 40%股份，開始著力研發(fā)固態(tài)激光雷達(dá)產(chǎn)品，Ibeo 預(yù)計(jì)于 2022 年 實(shí)現(xiàn)成熟的固態(tài)激光雷達(dá)量產(chǎn)。傳統(tǒng)的以機(jī)械式為主要路徑的廠商均開始嘗試發(fā)力固態(tài)雷 達(dá)，以小型化、低成本、可靠性高作為未來發(fā)展方向。Flash 激光雷達(dá)的最大痛點(diǎn)是短期內(nèi)難以順利落地量產(chǎn)。核心原因在于 Flash 技術(shù)需 要的 VCSEL 芯片功率難以順利提升。作為這一賽道的頭部廠商，Quanergy 的產(chǎn)品推進(jìn)進(jìn)

47、 度持續(xù)不及預(yù)期，一定程度上降低了市場對于純固態(tài)激光雷達(dá)快速投入使用的期望。總結(jié)來看，機(jī)械式激光雷達(dá)雖然是當(dāng)前主流且技術(shù)成熟，但預(yù)計(jì)不會成為未來車廠 OEM 的量產(chǎn)產(chǎn)品；轉(zhuǎn)鏡式以及 MEMS 振鏡成本較低，技術(shù)也相對成熟，較適合大規(guī)模應(yīng) 用；Flash 激光雷達(dá)不再需要掃描設(shè)備，避過了各類掃描設(shè)備的所有缺點(diǎn)，但由于當(dāng)前技 術(shù)受到激光器功率限制，未來隨著激光器技術(shù)演進(jìn)可能是主流技術(shù)。當(dāng)前量產(chǎn)下，轉(zhuǎn)鏡和 MEMS 量產(chǎn)較多。在車規(guī)量產(chǎn)和高性能需求下，固態(tài)激光雷達(dá)技術(shù)快速發(fā)展。目前，激光雷達(dá)正從機(jī)械 旋轉(zhuǎn)式到混合固態(tài)，再到純固態(tài)方向演進(jìn)。但由于純固態(tài)受限于上游材料學(xué)因素，當(dāng)前市 場主流選擇為混合固態(tài)

48、的激光雷達(dá)。雖然當(dāng)前 ADAS 領(lǐng)域，混合固態(tài)占主導(dǎo)，長期來看，固態(tài)更有優(yōu)勢：Yole 預(yù)計(jì)固態(tài) 激光雷達(dá)和 Flash 激光雷達(dá)出貨量將從 2021 年起逐漸增多，到 2025 年，固態(tài)/Flash 出貨 量約為 50 萬個(gè)，機(jī)械式約 290 萬個(gè)，比例為 1：5.8；從 2029 年開始，固態(tài)/Flash 出貨 量將超過機(jī)械式激光雷達(dá)，到 2030 年，固態(tài)/Flash 出貨量約為 1200 萬個(gè)，機(jī)械式約 730 萬個(gè)，比例為 1.64：1。在 Robotic Cars 領(lǐng)域，機(jī)械式占主導(dǎo)，前期以機(jī)械式激光雷達(dá)為主，Yole 預(yù)計(jì)固態(tài) 激光雷達(dá)和 Flash 激光雷達(dá)出貨量在 2023

49、年起逐漸增多：2025 年，固態(tài)/Flash 出貨量約 為 5 萬個(gè)，機(jī)械式約 120 萬個(gè)，比例為 1：24；到 2030 年，固態(tài)/Flash 出貨量約為 54 萬個(gè)，機(jī)械式約 400 萬個(gè)，比例為 1：7.4；從銷售額的角度，2025 年固態(tài)/Flash 約為 7300 萬美元，機(jī)械式約 45.82 億美元；到 2030 年，固態(tài)/Flash 銷售額約為 6.46 億美元，機(jī)械 式約 58.94 億美元。總的來看，根據(jù) Yole 預(yù)測，固態(tài)激光雷達(dá)的銷售額占比將會從 2025 年的 4.78%增 加到 2030 年的 37.25%，銷量占比將會從 2025 年的 11.83%增加到 20

50、30 年的 52.6%。激光器劃分差異：1550nm 安全性優(yōu)于 905nm，EEL 開始向 VCSEL 過渡VCSEL（垂直腔面發(fā)射激光器）芯片的消費(fèi)者級生產(chǎn)線已經(jīng)非常完備。自從 2017 年 蘋果將 VCSEL 應(yīng)用在前置結(jié)構(gòu)光方案實(shí)現(xiàn)人臉識別功能之后，VCSEL 開始在消費(fèi)電子領(lǐng) 域得到廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。2020 年，蘋果在新款 iPad Pro 和 iPhone 12 Pro 上先后采用 后置激光雷達(dá)方案，依然采用了 VCSEL 作為核心的激光光源。激光雷達(dá)廠商也開始從 EEL 激光器（邊發(fā)射激光器）向 VCSEL 激光器過渡，從發(fā)光 角度而言，EEL 是邊發(fā)光的，因此需要使用分立的光

51、學(xué)器件進(jìn)行光束發(fā)散角的壓縮和獨(dú)立 手工裝調(diào)，極大地依賴產(chǎn)線工人的手工裝調(diào)技術(shù)，生產(chǎn)成本高且一致性難以保障。VCSEL 發(fā)射的是平行光，采用面發(fā)光，無需再進(jìn)行每個(gè)激光器的單獨(dú)裝調(diào)，且易于和面上工藝的 硅材料微型透鏡進(jìn)行整合，提升光束質(zhì)量。擁有窄脈沖寬度，更小光束發(fā)散角的大功率 VCSEL 二極管成為固態(tài)激光雷達(dá)的最優(yōu)選擇。VCSEL 面臨的主要問題在于光功率密度不足，傳統(tǒng)做法是憑借增大陣列發(fā)光點(diǎn)個(gè)數(shù) 來增加光功率。但是在激光雷達(dá)應(yīng)用中，通過增加面積的方式增加光功率，對系統(tǒng)帶來的 收益并不大，只有更高的光功率密度才能讓激光的探測距離更遠(yuǎn)。2020 年，各大 VCSEL 廠商紛紛發(fā)布多結(jié) VCSEL

52、 技術(shù)方案。多結(jié) VCSEL 技術(shù)就是通過增多發(fā)光量子層部分來 提升單位電流下的光功率，從而提高器件的光功率密度。當(dāng)前，無論是 EEL 激光器還是 VCSEL 激光器，適合的波長仍是 905nm。業(yè)界目前普遍認(rèn)為，1550nm 將是未來激光雷達(dá)的必要選擇。1550nm 的優(yōu)勢主要在于人眼安全性， 由于 905 納米與可見光范圍的最高波長接近（850nm 光通常可以被視為暗紅色），如果需 要增加激光雷達(dá)的探測距離，需要增加 905 納米激光雷達(dá)的能量，這將會對人眼有一定的 損害。400-1400nm 波段內(nèi)激光穿過玻璃體，聚焦在視網(wǎng)膜上，視網(wǎng)膜溫度上升 10就會 造成感光細(xì)胞損傷。低于 400n

53、m 或高于 1400nm 的激光會被晶狀體和角膜吸收，因此高 功率的激光會造成白內(nèi)障或晶體狀燒傷。相對于 905nm 的硅光電探測器，1550nm 的 InGaAs 安全系數(shù)和對人眼的保護(hù)程度 大大增加。在雨雪霧天，物體的反射率會降低，這導(dǎo)致激光雷達(dá)的有效探測距離縮短， 1550nm 激光雷達(dá)可以通過提高光功率解決天氣問題。Luminar 的 1550nm 產(chǎn)品能夠做到 即使 10% 反射率的物體有效探測距離達(dá)到 250 米，并具備最高 500m 的最大探測范圍； 還可以克服 MEMS 信噪比較低的缺點(diǎn)，功率密度極高。Luminar 的最新固態(tài) MEMS 1550nm 方案的產(chǎn)品 Iris 預(yù)

54、計(jì)將在 2022 年 Q3 實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。材料學(xué)方面的限制使得 1550nm 的 VCSEL 芯片較難量產(chǎn)。VCSEL 的半導(dǎo)體多層模 反射鏡 DBR 是由 GaAs/AlAs 構(gòu)成的，經(jīng)蝕刻使之成為 air-post（臺面）結(jié)構(gòu)。按照波長劃分，可以分為 340nm、640-670nm、750-780nm、850nm、980nm、1300nm、1550nm 波段 vcsel，以及可調(diào)諧 vcsel。GaAs/AIGaAS 是當(dāng)前應(yīng)用最為成熟的材料，對應(yīng)的是 850nm、980nm 的 VCSEL 芯片，而在 InP 基的 VCSEL 中，InGaASP/InP、AlGalnAs/InP 四元系材料

55、熱導(dǎo)率低，折射率差小，為獲得高的反射率就需要很多對 DBR(30 對)，給材 料的生長帶來了困難。這使得 1550nm 的 VCSEL 實(shí)現(xiàn)較為困難。其中，1550nm 的 VCSEL 芯片應(yīng)用與長距離、寬帶高速光纖通信當(dāng)中，相較于消費(fèi)級應(yīng)用，市場空間較小，技術(shù)目 前并不成熟。此外，探測器端，1050nm 需要在探測器用到 InGaAs 材料。解決材料學(xué)降價(jià)問題成 為 Luminar 核心優(yōu)勢確立來源之一。針對 InGaAs 材料的昂貴使產(chǎn)品成本居高不下的問 題，Luminar 于 2017 年收購銦鎵砷接收器生產(chǎn)商 Black Forest Engineering，通過大幅度 降低單個(gè)激光雷

56、達(dá)上銦鎵砷材料的用量，使得 1550nm 的激光雷達(dá)成本能夠得到有效控制， 用于 L3+的激光雷達(dá)的單臺售價(jià)可以控制在 1000 美元以內(nèi)，符合乘用車的選擇范圍。接收器劃分差異：APD 向 SPAD 過渡探測器指利用光電效應(yīng)將光信號轉(zhuǎn)化為電信號，實(shí)現(xiàn)對光信號進(jìn)行探測的裝置。可分 為調(diào)頻連續(xù)波類（FMCW）和飛行時(shí)間類（ToF）。前者主要包括無增益能力的 PIN PD（二 極管），后者則包括 APD（雪崩式光電二極管）、SPAD（單光子雪崩二極管）和 SiPM（硅 光電倍增管，類似 SPAD），為激光雷達(dá)領(lǐng)域常用的接收器。SPAD 替代 APD 基本達(dá)成行業(yè)共識。目前 APD 是使用最廣泛的探測

57、器，具有多元 化的應(yīng)用場景，但其在增益能力和大尺寸陣列方面均在明顯劣勢，SPAD 可以有效解決增 益能力問題，而 SiPM 為多個(gè) SPAD 集成管，可以有效解決大尺寸陣列問題，但其本質(zhì)仍為 SPAD，因此 SPAD 替代 APD 趨勢明顯。SPAD 的主要問題是敏感度過高，針對特 定天氣環(huán)境下可能出現(xiàn)誤判，這一點(diǎn)需要通過算法以及傳感器融合感知的方案來彌補(bǔ)。車載激光雷達(dá) SPAD 方面相較于 APD 方案有著增益能力強(qiáng)，更容易實(shí)現(xiàn) CMOS 大 尺寸陣列集成等優(yōu)勢。日本廠商在 SPAD 領(lǐng)域擁有壓倒性優(yōu)勢，是全球 SPAD 的領(lǐng)頭羊。 索尼在 2022 年 CES 展上發(fā)布了基于 SPAD 技

58、術(shù)的首顆車規(guī)級激光雷達(dá)接收傳感器 IMX459，且像素達(dá)到了 11 萬的級別，優(yōu)勢其一是感光能力更強(qiáng)，也就是在使用相同激 光發(fā)射端的情況下，SPAD 傳感器能感知到更微弱的光，感知距離更遠(yuǎn)；其二是計(jì)算距離 的延遲更低，索尼做到了 6 納秒。4 投資分析：技術(shù)路徑帶來估值差異，核心元器件存在投資機(jī)遇激光器：Lumentum 龍頭地位顯著，國內(nèi)公司布局已經(jīng)顯現(xiàn)VCSEL 體積小，成本低，易控制，但功率比較低。幾家 VCSEL 大廠都在努力開發(fā)高 功率 VCSEL 陣列，進(jìn)展最快的是蘋果主供應(yīng)商 Lumentum，也是全球第一大 VCSEL 廠 家，根據(jù) Yole 數(shù)據(jù)，其市場占有率大約 45%。目

59、前試驗(yàn)產(chǎn)品最高可以做到 10 瓦功率， 30-50 瓦功率就可以與非 Flash 激光雷達(dá)效果打平，屆時(shí) Flash 激光雷達(dá)將成為首選。905nm 與 1550nm 或?qū)㈤L期共存，建議區(qū)分波長關(guān)注國內(nèi)初創(chuàng)企業(yè)。905nm 與 1550nm 各具優(yōu)劣，均具有一定的提升空間。905nm 雖在車載應(yīng)用領(lǐng)域受限，但其在智能 手機(jī)應(yīng)用廣泛；使用硅作為原材料，具備成本優(yōu)勢；未來可以通過工藝改良提升性能。同 時(shí)，1550nm 可以通過批量生產(chǎn)，借助規(guī)模優(yōu)勢降低成本。我們認(rèn)為，二者或?qū)㈤L期共存， 因此建議區(qū)分波長關(guān)注企業(yè)。1、長光華芯：聚焦半導(dǎo)體激光行業(yè)。長光華芯成立于 2012 年，主要產(chǎn)品包括高功率 單

60、管系列產(chǎn)品、高功率巴條系列產(chǎn)品、高效率 VCSEL 系列產(chǎn)品及光通信芯片系列產(chǎn)品等。 公司目前已形成由半導(dǎo)體激光芯片、器件、模塊及直接半導(dǎo)體激光器構(gòu)成的四大類、多系 列產(chǎn)品矩陣，逐步實(shí)現(xiàn)高功率半導(dǎo)體激光芯片的國產(chǎn)化及進(jìn)口替代。公司產(chǎn)品可廣泛應(yīng)用于：光纖激光器、固體激光器及超快激光器等光泵浦激光器泵浦 源、激光智能制造裝備。國家戰(zhàn)略高技術(shù)、科學(xué)研究、醫(yī)學(xué)美容、激光雷達(dá)、3D 傳感、 人工智能、高速光通信等領(lǐng)域逐步實(shí)現(xiàn)了半導(dǎo)體激光芯片的國產(chǎn)化及進(jìn)口替代。經(jīng)過多年的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化積累，針對半導(dǎo)體激光行業(yè)核心的芯片環(huán)節(jié)，公司已建成覆 蓋芯片設(shè)計(jì)、外延、光刻、解理/鍍膜、封裝測試、光纖耦合等 IDM 全流