汽車激光雷達行業研究：城市NOA，自動駕駛之光

科技 07-22

（報告出品方/作者：國海證券，劉虹辰、王琭）

1、激光雷達核心關注問題

1.1 特斯拉堅持純視覺方案，其他車企普遍採用激光雷達方案

自動駕駛感知層的解決方案主要分為純視覺解決方案和激光雷達解決方案兩類：純視覺解決方案具有高技術壁壘，其探測精度易受天氣環境影響，對演算法要求極高，馬斯克認為，「純視覺感知才是通往真實世界AI的道路」；相比而言，激光雷達解決方案可在極端環境下提升自動駕駛感知精度，安全性更高。因此，考慮到國內路況的復雜性，國內自動駕駛感知層的主流路線是多感測器融合的激光雷達解決方案。

1.2 自主新車型普遍預埋L4 自動駕駛硬體，多搭載2-4顆激光雷達

激光雷達需求隨自動駕駛級別提升而提升，自主新車型普遍預埋L4 自動駕駛硬體。L3級以下自動駕駛主要配備攝像頭、毫米波雷達等低級別感測器，激光雷達是面向L3級別自動駕駛的核心感測器，單車搭載數量隨級別的提升而增加。但是，當前新款智能車型多前裝預埋L4級以上自動駕駛所需硬體，激光雷達搭載數量多為2-4顆。

1.3 激光雷達BOM成本以主板和激光單元為主

根據波長與激光器不同，Velodyne16線產品Puck為代表的機械式激光雷達BOM成本約$830-990；以法雷奧 Scala為代表的轉鏡式激光雷達，BOM成本約$300-400；基於振鏡和光源不同，MEMS激光雷達BOM成本約 $450-1200；Flash激光雷達因採用尚不成熟的高功率VCSEL和高性能SAPD，BOM成本約$700-1000。

主板、激光單元佔據激光雷達主要BOM成本。以法雷奧Scala轉鏡激光雷達為例，目前年產量十萬級規模， BOM成本約400美元；其中，主板佔45%，約180美元，主要為FPGA板、主控板等；激光單元佔33%，約130 美元，主要為發射接收組件；光學單元佔13%，約50美元；外罩佔8%，約30美元；馬達單元佔1%，約4美元。

1.4 激光雷達市場加速擴容，全球市場20 30年有望突破千億

參考《智能網聯汽車技術路線圖 2.0》，我們測算，L3和L4&L5級別自動駕駛在全球乘用車中的滲透率將於 2025達8%/1%，2030年達40%/20%，乘用車用激光雷達市場規模將在2025/2030年達217/1122億元，其中國內市場規模為155/630億元。

02 城市NOA加速落地，激光雷達正式步入量產元年

2.1 2010年起激光雷達切入自動駕駛，當前處於高速發展階段

激光雷達起源於1960年世界上第一台激光器的誕生，從2010年Ibeo與Valeo合作開發車載激光雷達起開始進入無人駕駛領域。2019年至今，激光雷達進入高速發展階段，產品性能持續優化，應用領域持續擴展，在無人駕駛、高級輔助駕駛、機器人、車聯網、消費電子等領域均有不同程度的應用。

激光雷達以激光為信號源，實時精確繪製三維結構信息

激光雷達主要由激光發射系統、激光接收系統、掃描系統和信息處理系統四部分組成。激光發射系統發射激光脈沖，將激光發射至目標物體；激光接收系統接收目標物體反射回來的激光，不斷產生接收信號；掃描系統對目標物體所在平面進行掃描，產生實時平面圖信息；信息處理系統對接收信號進行處理，最終建立目標物體3D模型。

工作原理：激光雷達以激光作為信號源，通過發射與接收激光來探測與目標物之間的距離，再根據目標物表面的反射能量大小、反射波譜幅度、頻率和相位等信息，精確繪製出目標物體的三維結構信息。

2.2 相較毫米波雷達，激光雷達精度更高

從工作原理上來講，激光雷達和毫米波類似，都是利用回波成像來顯示被探測物體。但是激光雷達發射的電磁波是一條直線，主要以光粒子發射為主要方法，而毫米波雷達發射出去的電磁波是一個錐狀的波束，以電磁輻射為主。從成像上來看，毫米波雷達檢測成像為點狀，而激光雷達通過搜集反射光束可成像三維雲點圖，精度更高。為升科科技股份有限公司CTO蔡青翰指出，4D毫米波雷達在原有的距離、速度、方向數據基礎上，加上了對目標的高度分析。這使得4D毫米波雷達有望彌補傳統毫米波雷達的短板，將第4個維度整合到傳統毫米波雷達中，更好地了解和繪製環境地圖，讓測到的交通數據更為精準。4D毫米波雷達性能方面可媲美低線數激光雷達，但與目前主流高線數激光雷達性能仍有較大差距。

2.3 激光雷達技術路線向固態式、F M CW迭代

當前激光雷達行業還處於技術迭代的發展階段，激光雷達在測距原理、激光波長、激光接收、掃描方式四個方面均存在不同技術路線，其中測距原理與掃描方式這兩方面最受關注。當前，業內對激光雷達技術路線尚未達成共識，各廠商遵循的技術路線也各不相同，例如Velodyne、禾賽科技以機械式為主，速騰聚創採用MEMS微振鏡方案，Ibeo、Ouster則採用Flash方案。

2.3.1 按掃描方式：從機械式向固態演進，混合固態佔據當前主流

在掃描方式上，激光雷達以機械式—混合固態—固態的技術路線逐次演進。機械式激光雷達在三者之中技術最成熟，兼具360°水平視場角和測距能力遠的優勢，但因成本較高、裝配困難、機械零部件壽命不長等缺陷，一直難以達到量產的要求。混合固態激光雷達在現有技術和工藝水平下更能滿足量產車型對雷達穩定性和壽命的要求，其中MEMS微振鏡方案具備可靠性高、解析度高等優勢，是當前最為主流的激光雷達量產方案。相對前兩者，固態激光雷達取消了全部運動部件，具有體積小、量產成本低的特點，但技術尚未成熟。從長期來看，固態方案是車載激光雷達的最終發展方向，在可量產性、性能、成本方面均具備優勢。

2.3.2 按測距原理：ToF是當前主流，F MCW成重要發展方向

按照測距原理，激光雷達技術路線可分為飛行時間測距法（ToF）、相干測距法（FMCW）以及三角測距法，其中ToF與FMCW能夠實現室外陽光下較遠的測程，是車載激光雷達的優選方案。ToF是目前市場車載中長距激光雷達的主流方案，但存在成本高昂、抗干擾性差等問題；FMCW在3D位置信息的基礎上增加速度信息，抗干擾性強，但其零部件仍處於實驗室驗證階段。未來，隨著FMCW整機及上游產業鏈的成熟，預計該方案也將成為市場內的主流，與ToF形成互補。

03 中游下游深度合作，激光雷達自主廠商迎量產爆發期

3.1 上游：晶元環節仍為國際廠商壟斷，其他環節實現國產替代

激光器、探測器、光學部件已實現國產替代，晶元仍為國際巨頭壟斷。激光雷達上游產業鏈主要包括激光器和探測器、FPGA晶元、模擬晶元供應商，以及光學部件生產和加工商。（1）激光器和探測器：國內供應商近些年發展迅速，產品性能已經基本接近國外供應鏈水平，且在產品定製化及價格方面有一定優勢；（2）FPGA晶元和模擬晶元：Xilinx與Intel、TI與ADI等國際巨頭各自壟斷FPGA晶元和模擬晶元市場，國內供應商跟國外相比從產品性能、產品豐富度到技術水平還普遍存在一定差距。（3）光學部件：國內供應鏈的技術水平已經完全達到或超越國外供應鏈的水準，且有明顯的成本優勢。

3.2 中游：專業集成商是主流，自主廠商初具競爭優勢

激光雷達產業鏈中游參與者眾多，以專業激光雷達集成供應商為主，也有Tier 1（法雷奧）、科技巨頭（華為）加入。據Yole統計，2021年全球車載激光雷達市場中美國Valeo以28%的份額位列第一；中國速騰聚創份額 10%，位列第二名；Luminar、覽沃科技（大疆）、日本電裝、大陸、Cepton各7%份額；Innoviz、lbeo各 4%份額；圖達通、華為、禾賽科技、Velodyne各3%份額。

3.3 下游：自動駕駛相關領域推動激光雷達市場高速發展

激光雷達產業鏈下游應用豐富，涵蓋無人駕駛(L4&L5)、高級輔助駕駛（L2&L3）、服務機器人和車聯網這四大應用領域，除機器人領域外均與自動駕駛相關。不同的應用領域在場景特點及行駛速度方面具有明顯差異，對激光雷達的性能、價格、演算法等維度提出了不同的需求。

3.4 激光雷達逐步走向標準化和規範化

由於激光雷達市場仍處發展初期，規模較小，車規標準尚未統一，各家主機廠的標準有所不同。目前，激光雷達車規級認證主要採用IATF16949、ISO26262、AEC-Q100等汽車行業通用標準，但認證難度較大，以致激光雷達上市只需要在性能方面滿足主機廠客戶的功能應用要求即可。2021年7月22日，中國科學院空天信息創新研究院牽頭編製國家標準《光電測量智能駕駛汽車用激光雷達主要參數測試方法》，這將進一步推動激光雷達行業向標準化、規範化發展。

04 投資分析

4.1 炬光科技：激光器領域的領跑者

上游激光器領跑者向中游系統領域邁入。公司是固體激光器、光纖激光器生產企業和科研院所，具有先進位造、醫療健康、科學研究、汽車應用（激光雷達）及消費電子五大行業為公司發展方向。公司在激光雷達領域擁有客戶包括Velodyne、Luminar等。公司正在拓展激光行業中游的光子應用模塊和系統，包括激光雷達發射模組，目前基於EEL和VCSEL激光器發布多款發射模組產品，並為多家客戶送樣。

4.2 永新光學：積極布局激光雷達光學鏡頭

公司主要從事光學顯微鏡和精密光學組件的研發、生產和銷售。公司依託車載鏡頭前片優勢，並基於技術積累優勢進入車載激光雷達領域，先後與Quanergy、禾賽、Innoviz、麥格納、Innovusion、北醒光子等激光雷達領域國內外知名企業建立合作，並已將激光雷達客戶群體從乘用車、商用車領域擴展至軌道交通、工業自動化、智能安防、車聯網等領域，將產品從以零部件為主擴展至激光雷達整機代工。

4.3 舜宇光學科技：光學龍頭大力發展激光雷達鏡頭

全球領先的光學產品企業，光學產品覆蓋整車需求。公司是全球領先的綜合光學零件及產品生產商。公司產品三大領域分別為手機、車載、VR/AR，其中公司車載激光雷達相關光學產品主要包括發射和接收鏡頭零組件、發射和接收模塊、光學視窗等光學零件及產品。在汽車領域產品還包括車載鏡頭、車載模組（鏡頭、晶元、串列器組裝）、 HUD相關光學產品、智能車燈相關光學產品。公司為滿足全球客戶快速研發需求，在全球擁有6處生產基地。公司實施「名配角」戰略，打造全球領先的光電企業。

4.4 華陽集團：為激光雷達提供精密壓鑄部件

精密壓鑄的領先者，成功導入多家激光雷達客戶。公司業務涵蓋汽車電子、精密壓鑄、精密電子部件及LED照明等板塊。公司具有先進的精密模具技術、強大的FA能力和質量管控能力，已在精密壓鑄行業成為行業領跑者。公司依託在動力、制動、轉向系統等關鍵零部件精密壓鑄的產品優勢，成功延伸至包括HUD、激光雷達、毫米波雷達等汽車電子零部件。在精密壓鑄業務中，公司打造以市場、技術、項目結合的「鐵三角」模式，並成功導入大疆、速騰聚創等激光雷達集成廠商。

4.5 萬集科技：擁有車規級激光雷達產品

萬集科技專業從事智能交通系統（ITS）技術研發、產品製造及技術服務，為智慧高速、智慧城市提供全方面綜合的解決方案、系統、產品及服務。公司自2010年開始布局激光雷達，經過10餘年的研發及產品布局，已形成了交通用激光雷達、工業製造及商用服務機器人用激光雷達、面向多維感知的多線激光雷達等多系列產品，從智能交通領域逐步向機器人、自動駕駛及高級別輔助駕駛領域延伸。2021年12月，萬集科技發布了面向高級別輔助駕駛的混合固態128線車規級激光雷達。

4.6 禾賽科技：自動駕駛及高級輔助駕駛激光雷達領軍企業

禾賽科技專註於研發、製造和銷售高性能激光感測器，在光學、機械、電子、軟體等激光雷達核心領域有著卓越的研發能力和深厚的技術積累。公司憑藉在無人駕駛領域激光雷達的技術積累，針對不同場景的特點與需求陸續開發了多個產品線，如適用於無人駕駛領域的Pandar128等，適用於ADAS領域的PandarGT等，適用於機器人領域的PandarXT，適用於車聯網領域的PandarMind，不斷豐富產品類型和應用場景。目前，公司於2021年8 月發布的混合固態激光雷達AT128已獲得多家頂級汽車廠商總計超過150萬台的定點，將在2022年大規模量產交付。

4.7 速騰聚創：激光雷達大規模量產上車

速騰聚創自2016年開始專註研發混合固態MEMS激光雷達，推出歷經五個大版本、數十個小版本迭代的最終產品RS-LiDAR-M1，並提供多種智能激光雷達感知系統解決方案，實現激光雷達硬體、感知軟體與晶元三大核心技術閉環，截至2021年年底激光雷達專利超700項，具備軟硬體一體化的優勢。目前，公司產品已廣泛應用於自動/輔助駕駛乘用車和商用車、無人物流車、RoboTaxi、機器人、智慧交通等多個細分領域，其中前裝定點量產項目覆蓋超跑、轎跑、SUV、重卡等40多款車型。