（報告出品方/分析師：華泰證券 黃樂平 余熠 閆慧辰 陳旭東 張宇 高名垚）

激光雷達：自動駕駛之眼，多整車廠積極布局

激光雷達是一種向被測目標發射探測信號，然后測量反射或散射信號的到達時間、強弱程度等參數，以確定目標的距離、方位、運動狀態及表面光學特征的雷達系統。

激光雷達的優點包括：

1）具有極高的距離分辨率、角分辨率和速度分辨率；

2）抗干擾能力強；

3）獲取的信息量豐富，可直接獲取目標的距離、角度、反射強度、速度等信息，生成目標的多維度圖像；

4）可全天時工作。

相比于毫米波雷達，激光雷達可實現對人體的探測，相比于攝像頭，激光雷達的探測距離更遠，對弱勢環境以及非標準靜物探測效果更好。

自動駕駛國家分級標準擬實施，奠定自動駕駛產業發展基礎

我國量產汽車自動駕駛等級正在由 L2 向 L3 過渡。我國《汽車駕駛自動化分級》于2021年 8 月正式發布，擬于2022年 3 月起實施。

該標準根據在執行動態駕駛任務中的角色分配以及有無設計運行范圍限制，將駕駛自動化分成 0~5 級：L0(應急輔助)、L1（部分駕駛輔助）、L2(組合駕駛輔助)、L3(有條件自動駕駛)、L4(高度自動駕駛)、L5(完全自動駕駛)。其中 L3 是輔助駕駛和自動駕駛的分水嶺，其定義為系統在其設計運行條件內能夠持續地執行全部動態駕駛任務。L3 以下稱之為輔助駕駛，L3 以上稱之為自動駕駛。

目前，我國量產汽車的自動駕駛等級正在從 L2 向 L3 過渡，此次《汽車駕駛自動化分級》的正式實施，也意味著中國將正式擁有自己的自動駕駛汽車分級標準，為我國自動駕駛行業的發展奠定基礎。

多主機廠積極采納以激光雷達為關鍵傳感器的自動駕駛方案

常見的車載傳感器包括：攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達和激光雷達。感知、決策與控制 是自動駕駛的三個環節，感知環節用來采集周圍環境的基本信息，是自動駕駛的基礎。自動 駕駛汽車依托傳感器實現對于周圍環境的感知。針對不同應用等級，對于傳感器的需求不同，常見的傳感器包括：攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達和激光雷達。

相較于攝像頭、毫米波雷達，激光雷達具有高分辨率、抗干擾能力強等特定優勢，市場主流感知端方案為多傳感器融合。

激光雷達具有高分辨率、抗干擾能力強、獲取目標信息快等特點，可以應用于黑暗、強光、逆光等弱勢場景，同時有效感知攝像頭和毫米波雷達無法準確定位的障礙物和道路邊界等靜態目標，可以在感知上補齊毫米波雷達、攝像頭等方案的不足，有助于提升自動駕駛感知的精度。

將多個傳感器獲取的數據、信息集中在一起綜合分析，可以使得不同傳感器在識別能力、抗惡劣/暗光環境、探測距離等不同方面的優勢相互補充，提高感知精度和系統決策的正確性。

多主機廠積極采納以激光雷達為主的自動駕駛方案，激光雷達或將成為實現自動駕駛的關鍵傳感器之一。

目前 L2 級輔助駕駛感知硬件主要包括超聲波雷達、毫米波雷達、攝像頭等車載傳感器，伴隨駕駛自動化的等級越高，對自動駕駛感知系統和車載傳感器的要求越高。

當前除特斯拉外，各大主機廠正積極布局以激光雷達為主傳感器的自動駕駛方案。

特斯拉 FSD 系統 V9.0 版本采用“純視覺識別距離”的測距計算，具有很高的技術壁壘且對算法的要求很高，需要通過收集大量數據訓練算法。

此外，攝像頭傳感器對路面狀況有較高要求，霧天、夜晚等低照度環境將影響攝像頭的使用效果，且對非標準靜態物體的識別存在困難，相比之下，激光雷達以上場景中的效果更好。

考慮到市場各主機廠的算法能力積累程度不一，且交通場景的復雜性和環境干擾對 L3~L5 中高階自動駕駛系統（探測與響應對象為駕駛系統）的要求較高，我們認為激光雷達或將成為實現自動駕駛的關鍵傳感器之一。

激光雷達性能評價：探測距離、FOV、角分辨率等為關鍵指標

激光雷達的主要性能指標包括安全等級、探測距離、FOV(垂直+水平)、角分辨率、出點數、 線束、輸出參數、IP 防護等級、激光發射方式(機械/固態)、使用壽命、波長、功率、供電電壓等。探測距離是激光雷達最核心的指標之一，足夠遠的探測距離能夠允許車輛對道路條件變化作出相應反應；寬水平視野能夠獲取更詳細的當前行駛位置的視圖，幫助車輛評估相鄰車道的行駛條件，一般機械式激光雷達水平視場角為 360°，垂直視野能夠幫助判斷車道上的物體、碎片；較高角分辨率的激光雷達能夠更精確地確定物體的大小、形狀、位置，提供更清晰的道路視覺。

激光雷達技術路徑：關注探測距離、集成度以及成本

總結來看，一個激光雷達包括四大要素：分別為測距原理、光束操縱方法、光源以及探測 器。在此基礎上，不同技術路線是以上相關元素的組合。

激光雷達的測距原理可以分為 ToF 和 FMCW，前者在產業鏈成熟度上更領先，成為當前市 場上主要采用的方法。

兩種方法具體的特點如下：

1) ToF：飛行時間法，通過直接測量發射激光與回波信號的時間差，基于光在空氣中的傳播速度得到目標物的距離信息，具有相應速度快、探測精度高的優勢。該方式需要編碼抵抗干擾，根據反射率判斷目標是否為偽目標，因此對算法層面有較高要求。

2) FMCW：相干測距法，將發射激光的光頻進行線性調制，通過回波信號與參考光進行相干排頻得到頻率差，從而間接獲得飛行時間反推目標物距離，其中調頻連續波是相干法中面向無人駕駛應用的主要方法。FMCW 此前在毫米波雷達上已經有應用，優勢在于抗干擾性能較好，對環境強光和其他激光有抗干擾能力。

收發系統：考慮探測距離、產業成熟度以及成本

波長方面，激光雷達光源的工作波長主要為 850nm、905nm、940nm、1550nm，目前已 發布的激光雷達產品以 905nm 和 1550nm 為主。

905nm：技術和產業鏈相對成熟。

基于 905nm 的激光雷達技術以及產業鏈相對成熟，成本較低，目前仍然是整車廠的首選波長。根據 Yole《2021 年汽車與工業領域激光雷達應用報告》，截至 2021 年 9 月，全球 905nm 激光雷達 design win 數量為 20 項，占比達 69%。905nm 激光雷達技術成熟、成本較低，為當前 OEM 主流激光器波長。

1550nm：具有更高的探測距離，人眼保護更為友好，正逐步推廣。

人眼內部的晶狀體、眼角膜等，隨著波長的增長，投射性能在減弱，其中波長大于 1400nm 的光無法投射在視網膜上，因此 1550nm 的激光雷達能夠不用擔心傷害到人眼而工作在更高的功率上，以獲得更遠的探測距離。目前車規級 905nm 激光雷達探測距離（10%反射率）約為 150m，而 1550nm 激光器探測距離（10%反射率）約為 250m，探測距離更遠。由于采用 1550nm 激光雷達可以提供更多安全冗余，從而提高汽車安全性，正在逐步獲得市場認可。截至 2021 年 9 月，基于 1550 納米的激光雷達方案 design win 為 4 項。

短期內 905nm/1550nm 兩種波長或共存。

我們認為相較于 905nm 激光雷達，1550nm 激光雷達基于“人眼安全”、對煙霧穿透力更強等特點，有望在探測距離方面獲得優勢；但另一方面，因目前 1550nm 激光雷達發射端光源仍主要采用光纖激光器，以及探測端須采用銦鎵砷等成本相對高昂的器件，我們認為 1550nm 激光雷達產品大規模采用或仍需要一定時間的培育和發展，短期內 905nm、1550nm 技術路徑或保持共存。

激光器光源方面，從發射維度看可以分為兩大類：

邊發射（EEL）和垂直腔面發射（VCSEL）。據禾賽科技招股書，EEL 作為探測光源具有高發光功率密度的優勢，但 EEL 激光器因為其發光面位于半導體晶圓的側面，使用過程中需要進行切割、翻轉、鍍膜、再切割的工藝步驟，往往只能通過單顆一一貼裝的方式和電路板整合，而且每顆激光器需要使用分立的光學器件進行光束發散角的壓縮和獨立手工裝調，極大地依賴產線工人的手工裝調技術，生產成本高且一致性難以保障。

VCSEL 其發光面與半導體晶圓平行，具有面上發光的特性，其所形成的激光器陣列易于與 平面化的電路芯片鍵合，在精度層面由半導體加工設備保障，無需再進行每個激光器的單獨裝調，且易于和面上工藝的硅材料微型透鏡進行整合，提升光束質量。

傳統的 VCSEL 激光器存在發光密度功率低的缺陷，導致只在對測距要求近的應用領域有相應的激光雷達產品（通常<50 m）。

近年來國內外多家 VCSEL 激光器公司紛紛開發了多層結 VCSEL 激光器，將其發光功率密度提升了 5~10 倍，這為應用 VCSEL 開發長距激光雷達提供了可能。

結合 VCSEL 平面化所帶來的生產成本和產品可靠性方面的收益，我們認為 VCSEL 未來有 望迎來快速發展。

掃描系統：半固態/固態預計為激光雷達重點演進方向按照掃描方式劃分，激光雷達可分為機械式、半固態式（包括轉鏡、偏振鏡等）、固態式（包括 OPA、Flash 等）等。

1）機械式：通過不斷旋轉發射頭，在豎直方向上排布多束激光，形成多個面，達到動態掃描并動態接受信息的目的。根據豎直方向上發射單元的數量，機械式激光雷達可以分為不同線束，常見的包括 16 線、32 線、64 線和 128 線。機械式發展較早，技術最為成熟，但由于其具有成本較高（與激光雷達線性成正比）、無法過車規、組裝難度大、量產能力差等缺陷。

2）半固態：轉鏡式激光雷達通過一個可旋轉的鏡子能夠實現約 120°范圍的掃描，降低機械式激光雷達成本，缺點是轉軸精密度難以控制；MEMS 式激光雷達通過半導體“微動”器件 MEMS（micro-electro-mechanical-system，微機電系統）將機械部件集成化至芯片級別，具有尺寸小、成本低等優勢，缺點是 MEMS 對車輛駕駛環境要求高。

3）固態：激光雷達是指完全沒有移動部件的激光雷達，短期面臨較多工藝難點以至于其可 靠性以及良率尚未能達到車規要求。OPA 仍處于研發階段，Flash 是目前純固態激光雷達最主流的技術方案，掃描速度快，但在探測精度和探測距離上效果較差。

不同技術路徑的應用場景不同。

需要指出的是，并不是每種應用場景都要用 Flash 或 OPA 的固態激光雷達，當前固態雷達主要應用于乘用車的高級輔助駕駛。

另一方面，機械式激光雷達也擁有很多應用場景。激光雷達的應用場景主要可從兩個維度來劃分：

1）激光雷達需要感知的環境；

2）載體行駛的速度。

下面我們對 Robotaxi/Robotruck、ADAS、機器人、智慧城市等不同應用場景下對激光雷達所需性能做探討：

1、Robotaxi 和 Robotruck：

針對 Robotaxi 和 Robotruck 等場景，由于其在城市道路上行駛場景復雜度比較高，對激光雷達的測距能力要求較高；另一方面，Robotaxi 和 Robotruck 對外觀并無過高要求，故激光雷達的集成度要求可有放低，此外相較于乘用車要求成本優先，Robotaxi 和 Robotruck 對于價格敏感度較低，故目前高線束的機械式激光雷達可以滿足要求，例如滴滴、阿波羅等多采用機械旋轉式的激光雷達。

2、ADAS：

L2/L3 級別的場景復雜度相對 L4/L5 較低，但對價格的敏感度較高，此外對外觀的集成度要求較高，需要結構緊湊、體積小、重量輕等，故衍生出對芯片化的半固態/固態激光雷達需求。

3、機器人：

由于機器人使用場景相對封閉、單一（如礦區、園區等），且速度相對較慢，低線束機械式激光雷達已可以滿足目前要求，且價格敏感度相對于 ADAS 較低，故機械式低線數激光雷達在機器人領域有望較大應用空間。

4、車聯網（智慧城市）：

在車聯網領域，激光雷達主要安裝在路端，主要為：1）實現高精地圖的采集，2）對路面交通進行實時監控，對集成度要求相對較低，而對算法要求較高。作為一種路端感知器，需要對道路使用者進行監測感知。

我們認為車聯網、智慧城市對于激光雷達市場需求廣闊，目前以機械旋轉式激光雷達需求為主。半固態/固態預計為激光雷達重點演進方向。盡管激光雷達的技術類型越來越多，傳統的機械激光雷達仍被整車廠廣泛使用，方案數量為 19 項，占方案總數的 66%。

同時，MEMS/Flash 激光雷達正在興起，分別為 5/3 項，占方案總數的 17%/10%。和機械式相比，半固態激光雷達具有結構簡化、可靠性高、量產成本低、掃描速度快等特性，更適合車載，我們認為短期將成為主流搭載方案。

根 據 SAE International 數據 ， 以 Velodyne 為例，HDL-64E/VLP-16 機械式激光雷達分別為 75000/4000 美元，而 Velarray H800 固態激光雷達不到 500 美元。雖然半固態/固態存在一定的工藝與技術難點，但國內外激光雷達廠商正陸續發布半固態量產產品。

在 2022 CES 展上，速騰聚創宣布其第一代半固態已于 1H21 完成車規級量產并成功交付客戶，禾賽科技，Innovusion，Luminar 等在這次會上都發布了各自的半固態產品，并預計于 2022 年迎來量產。

長期來看，我們認為半固態/固態激光雷達在技術成熟后易通過車規認證，有望實現前裝量產與規模化商用。

量產有望加速落地，預計 23~25 年國內市場規模 CAGR 達 94% 廣州車展激光雷達車型先行，2022 年或為激光雷達加速落地元年 2021 年 11 月廣州車展上，多款車企發布了搭載激光雷達的車型：其中小鵬 G9 搭載 2 顆速騰聚創激光雷達；長城機甲龍搭載 4 顆華為 96 線混合固態激光雷達；極狐阿爾法 S 華為版搭載 3 顆華為激光雷達；威馬 M7 搭載 3 顆速騰聚創半固態激光雷達；智己 L7 搭載 2 顆速騰聚創半固態激光雷達。

單車配置激光雷達顆數增長，2022年激光雷達行業有望迎來加速發展。

目前國內外各大廠商紛紛布局激光雷達上車，速騰聚創、華為、圖達通、禾賽科技等國內激光雷達廠商有望在 2022 年迎來多個落地項目，我們認為車企加速引入激光雷達技術，對于產業鏈的成熟將產生重要的推動。

此外，我們觀察到本次車展發布車型較此前 L2 級輔助駕駛汽車相比，激光雷達數量明顯增長，出現多款 2~4 顆激光雷達車型。

隨著技術持續迭代驅動激光雷達成 本下行，2022 年激光雷達行業有望迎來加速發展。

CES 2022：多廠商激光雷達新品亮相

美國西部時間 1 月 5 日~1 月 7 日，CES 2022（國際消費電子展）在美國內達華州拉斯維加 斯會議中心舉辦，速騰聚創、禾賽科技、Innovusion 等國內激光雷達廠商，以及 Velodyne、 Luminar、Ibeo 等海外廠商均攜帶最新激光雷達產品參展。

根據各激光雷達廠商于本屆 CES 展會中披露量產計劃，速騰聚創宣布其發布的 RS-LiDAR-M1 型號激光雷達已于 2021 年上半年經過一系列嚴格的車規測試，完成了 SOP 版鎖定和車規級量產，并成功交付客戶，成為全球唯一實現車規前裝量產交付的第二代智能固態激光雷達；禾賽科技發布的 AT128、Innovusion 發布的獵鷹、Luminar 發布的 Iris 等新品均預計于 2022 年迎來量產；此外禾賽科技發布的 QT128、法雷奧發布的 SCALA 3 也預計分別于 2023、2024 年迎來量產。

國內激光雷達市場規模定量測算

乘用車方面，預計 2022 年我國乘用車載激光雷達市場規模約為 14.4 億元，預計至 2025 年將達 96.9 億元，對應 2023~2025 年 CAGR 為 89%。

我們基于如下假設：

1) 根據中汽協數據，2020 年我國乘用車銷量約 0.202 億輛，考慮到目前國內乘用車已步 入穩定增長階段，因此我們預計 2021 年至 2025 年國內乘用車銷量將平穩增長，我們預計2022年國內乘用車銷量為0.229億輛，2025年有望達0.241億輛，對應2023~2025 年 CAGR 達到 1.72%；

2) 在自動駕駛各等級滲透率方面，因目前 L3 級別尚未放量，而部分廠商（如特斯拉、蔚 來、小鵬、理想等）陸續推出 L2.5 級別（高于 L2 級但低于 L3 級）車型，我們預計 2022 年國內乘用車中 L2.5/L3/L4 及以上銷量占比分別為 7%/0%/0%，隨著自動駕駛技術的不斷成熟以及相關法律法規的進一步完善，我們認為 L2.5 級別乘用車有望快速放量，在滲透率方面保持快速提升趨勢；但另一方面，由于高等級 L4 及以上級別自動駕駛技術仍待成熟且法律法規仍存在不確定性，我們預計到 2025 年較難進行規模化生產，在此基礎上我們預計 2025 年 L2.5/L3/L4 及以上銷量占比分別為 15%/7%/0%；

3) 在自動駕駛各等級乘用車搭載激光雷達數量方面，自動駕駛等級越高的車型有望搭載更多數量的激光雷達，以滿足高級別自動駕駛對于傳感器的要求，我們假設 L3 級車輛平均搭載 2 個激光雷達，L4 及以上車輛平均搭載 4 個激光雷達；L2.5 級方面，部分車輛搭載 1 個激光雷達，部分車輛（例如特斯拉等）則不會搭載激光雷達。

隨著激光雷達技術不斷成熟以及成本的持續下探，我們認為將來 L2.5 中搭載激光雷達的乘用車占比有望逐步提升，而根據上文梳理，蔚來 ET7、小鵬 P5 等車型億宣布將搭載激光雷達并計劃于 2022 年量產，在此基礎上我們預計 2022 年 L2.5 級別中搭載激光雷達車型的占比有望快速提升，假設 2020~2025 年該占比分別為 0%/5%/30%/45%/55%/65%

4) 激光雷達單價方面，考慮到半固態成本及性能或率先滿足乘用車規要求，我們假設搭載于乘用車上的激光雷達為半固態式，半固態激光雷達銷售單價目前為 3000 元，我們認為在未來規模化量產、技術突破以及上游零部件供應鏈成熟驅動下，價格有望持續下行，假設 2023/2024/2025 年價格年降為-20%/-17%/-15%，則對應價格分別為 2400/1992/1693 元。

基于以上數據及假設測算，2022 年我國乘用車載激光雷達銷量有望達 48 萬個，至 2025 年 有望達 572 萬個，對應 2023~2025 年 CAGR 為 128%；2022 年乘用車載激光雷達市場規 模約為 14.4 億元，預計至 2025 年達到 96.9 億元，對應 2023~2025 年 CAGR 為 89%。

商用車方面，預計 2022 年國內自動駕駛商用車載激光雷達市場規模約為 0.65 億元，預計 至 2025 年達到 13.40 億元，2023~2025 年 CAGR 為 174%。

此處我們測算的商用車包括出租車、LCV、公交車、末端配送車等車型，我們基于如下假設：

1) 2022 年國內自動駕駛商用車總銷量預計為 812 輛，隨著百度等公司陸續在國內進行自動駕駛出租車試點，因此我們認為在 2022 至 2025 年無人駕駛技術的不斷成熟將推動自動駕駛公交車、自動駕駛出租車等自動駕駛商用車銷量的快速增長，2025 年自動駕駛商用車總銷量有望達 29773 輛，對應 2023~2025 年 CAGR 達到 174%；

2) 在細分車型方面，我們假設 2022 年國內自動駕駛商用車中 LCV/自動駕駛公交車/自動 駕駛出租車/末端配送車銷量分別為 0/63/588/161 輛。

隨著“智慧公交”模式的推進，有望加速無人駕駛公交的落地；百度等公司陸續在國內進行自動駕駛出租車試點；同時末端配送成有利于解決當前人力成本上升導致的配送成本上升的問題，經濟效益明顯，因此有較為廣闊的增長空間。

在此基礎上我們預計 2025 年各車型銷量有望達 20821/294/4182/4476 輛。

3) 激光雷達單價方面，當前商用車激光雷達采用的激光雷達為機械式，單價較高，根據禾賽科技數據，2020 年機械式激光雷達單價約為 10 萬元，我們認為在未來規模化量產、技術突破以及上游零部件供應鏈成熟驅動下，價格有望持續下行，2021~2025 預計價格分別為 9/8/6.5/5/4.5 萬元。

基于以上數據及假設測算，2022 年我國自動駕駛商用車載激光雷達銷量有望達 812 個，至 2025 年有望達 29773 個，2023~2025 年 CAGR 為 232%；2022 年自動駕駛商用車載激光 雷達市場規模約為0.65億元，預計至2025年達到13.40億元，2023~2025年CAGR為174%。

綜上，我們測算 2022 年國內車載激光雷達出貨量有望達 48 萬個，至 2025 年有望提升至 575 萬個，對應 2023~2025 年 CAGR 為 129%；2022 年國內車載激光雷達出貨金額有望 達 15 億元，至 2025 年有望提升至 110 億元，對應 2023~2025 年 CAGR 為 94%。

激光雷達競爭格局：群雄逐鹿，國產廠商加速布局

群雄逐鹿，速騰、華為、禾賽等國產廠商亦具備競爭實力

從競爭格局來看，我們觀察到隨著激光雷達應用的滲透，整體激光雷達產業競爭格局呈現集中到分散的趨勢，目前全球激光雷達市場參與者較多，但具備核心競爭力的廠商主要集中在中美歐三地，百家爭鳴尚未定勝負。

根據 Yole《2021 年汽車與工業領域激光雷達應用報告》，截至 2021 年 9 月，在全球公開的 29 個 design win（設計中標）中，有 8 項來自法雷奧，占方案總數的 28%。

中國廠商共有 7 項激光雷達設計方案，占方案總數的 23%。其中速騰聚創 3 項，占方案總數的 10%；覽沃科技 2 項，占方案總數的 7%；華為和禾賽科技各 1 項，各占方案總數的 3%。

海外激光雷達公司通過 SPAC 登陸美股，資本市場推動產業加速成熟 海外從事激光雷達的公司主要包括法雷奧（Valeo，FR FP）、Velodyne（VLDE US）、Luminar （LAZR US）、Innoviz（INVZ US）、Aeva（AEVA US）、Ouster（OUST US）等，過去兩 年中，相關公司相繼通過 SPAC（Special Purpose Acquisition Company）方式上市，海外激光雷達公司有望借助資本市場力量加速自身業務發展，推動產業成熟。

Velodyne（VLDR US）：車載激光雷達的鼻祖

Velodyne 是車載激光雷達行業的鼻祖，公司創始人最早從事音響研發生產，后開辟激光雷 達產線，并成立 Velodyne LiDar 獨立發展激光雷達業務。

Velodyne 第一次大范圍受到市場關注受益于谷歌無人車的推出，2010 年谷歌首測的無人汽車使用的激光雷達便由 Velodyne 提供。2020 年 9 月，Velodyne 與 Graf Industrial Corp. 宣布業務合并，成功在納斯達克 上市。

根據 Velodyne 公司 2021 年三季報，2021 年前三季度公司實現收入 4438.2 萬美元，同比減少 42.7%，2021 年營收指引為 6000 至 6300 萬美元，同比降低 33.94-37.08%。其中車載激光雷達收入約占收入的 32%，單季度激光雷達出貨量達到 4400 臺，固態激光雷達出貨量達 630 臺，預計 2021 全年總出貨量將超過 15000 臺，預計較 2020 年增長 28%。

公司的產品開發策略可以分為：技術路線和市場路線兩種。

技術路線上，公司在 64 線產品 HDL-64E 基礎上，推出了 128 線且體積更小的 Alpha Prime VLS-128 產品。公司加速開發 MCLM 系列芯片級激光雷達，滿足大規模、低成本與高性能需求，符合產業發展趨勢。此外，公司于 2021 年推出用于構建自主解決方案的 Vella 開發套件。

市場路線上，公司在機械式激光雷達產品線上，推出車規級產品 Ultra Puck VLP-32C。面向 ADAS 應用，公司發布固態激光雷達產品 Velarry，該產品定目前以 32 線為主，后期會推出 16 線和 8 線產品，其中 Velarray H800 將實現量產，但時間尚未明確。此外，在 Velarry 系列中，公司于 2021 年推出第二代 Velabit 傳感器。

Luminar（LAZR US）：車載激光雷達的創新者

Luminar 成立于 2012 年，并于 2020 年 12 月在納斯達克上市，成為繼 Velodyne 后全球第 二家上市的激光雷達廠商。借助創新的產品架構設計，Luminar 實現了激光雷達的小型化以 及成本的有效改善。

Luminar 產品的優勢在于：

1）采用 1550nm 光源避免了眼睛的傷害，在汽車中應用時，容易獲得監管通過；

2）采用光纖激光器作為光源，可以獲得更高的激光脈沖峰值功率，拓展了探測的范圍；

3）二維掃描鏡大大降低了光源和接收端器件的數目，有效的降低了成本。

在此推動下，Luminar 受到了廣大車企的青睞，其合作伙伴包括：豐田（7203 JP）、沃爾沃（未上市）、日產（7201 JP）、奧迪（未上市）、福特（F US）、上汽集團（600104 CH）等。在公司經營方面，根據公司 2021 年三季報，2021 年前三季度公司營業收入為 1960 萬美元，同比增長 70.2%，凈虧損為 1.64 億，同比增虧 9177.3 萬，公司 2021 年營收指引為 3000 萬-3300 萬，同比增長 115.04%-136.54%。

Innoviz（INVZ US）：MEMS 激光雷達領先者

Innoviz 成立于 2016 年，四位聯合創始人來自以色列國防軍情報部隊精英技術部門。Innoviz 于成立當年發布其第一款 MEMS 激光雷達 Innoviz One，Innoviz 預計將于 2022 第二季度 于寶馬量產車型中獲得首次批量應用。

Innoviz 持續深耕 MEMS 路線，于 2020 年推出第二代產品 Innoviz Two，在性能得到顯著提高的同時，將成本降低 70%，預計將在 2023 年第三季度開始實現量產。

Innoviz的合作伙伴以汽車 Tier1 廠商為主，包括：麥格納（MGA US）、安波福（APTV US）、恒潤科技（未上市）、哈曼國際（HAR US）等。在公司經營方面，根據公司 2021 年三季報，2021 年前三季度公司營業收入為 381.1 萬美元，同比增長 3.6%，凈虧損為 1.2 億，同比增虧 7083.7 萬，公司 2021 年訂單指引為 24 億。

Ouster（OUST US）：Flash 激光雷達先驅

Ouster 成立于 2015 年，由激光雷達領域內獨角獸 Quanergy 的前聯合創始人 Angus Pacala 創立。Ouster 以研發數字激光雷達為戰略導向，于 2018 年推出第一代產品 OS1；2020 年 1 月于 CES 上，Ouster 推出第二代產品超廣角激光雷達 OS0 和遠距離激光雷達 OS2，前者適用于卡車環視和盲區檢測，后者適用于自動駕駛和無人機遠程高速感知。

公司的合作廠商有高通（QCOM US）、智加科技、輕舟智航、慧拓智能等。在公司經營方面，2021 年前三季度公司營業收入為 2172.6 萬美元，同比增長 73.4%，凈虧損為 6563.7 萬，同比增虧 1601.7 萬，毛利率為 25.38%，2021 年營收指引為 3300 萬至 3500 萬美元，毛利率指引為 25%至 27%。

Aeva（AEVA US）：FMCW 4D 激光雷達開拓者

Aeva 成立于 2017 年，兩位創始人為蘋果和尼康的前工程師。Aeva 于 2019 年發布首款 FMCW 芯片激光雷達，是首家 4D 激光雷達芯片制造商。

與傳統激光雷達依靠的 ToF 技術不同，Aeva 采用 FMCW 技術來測量速度、深度、反射率和慣性運動，在降低所消耗功率的同時，打破了最大探測距離和點云密度之間的相依性的技術痛點。Aeva 目前獲得了保時捷的投資，并與奧迪達成了戰略合作。

在公司經營方面，2021 年前三季度營業收入為 639.2 萬美元，同比增長 55.5%，凈虧損為 7013.6 萬，同比增虧 5357.9 萬。

中國激光雷達公司快速發展，造車新勢力加速產業成熟

速騰聚創（未上市）

速騰聚創創立于 2014 年 8 月，是全球領先的智能激光雷達系統科技企業，服務于自動駕駛 車輛及專業機器人，賦予機器超越人類眼睛感知能力，曾獲得來自阿里巴巴集團旗下物流 行業領軍企業菜鳥網絡、上汽、北汽、宇通的戰略投資。

公司于 2016 年完成多線激光雷達 RS-LiDAR-16 Demo 和 RS-LiDAR-32 的設計；2017 年 實現 RS-LiDAR-16 和 RS-LiDAR-32 的量產，并于同年發布 MEMS 固態激光雷達 RS-LiDAR-M1 Pre Demo；2020 年 RS-LiDAR-M1 正式發售；在 CES 2022 上，速騰聚創宣布其發布的 RS-LiDAR-M1 型號激光雷達已于 1H21 經過一系列嚴格的車規測試，完成車規級量產并成功交付客戶，成為全球唯一實現車規前裝量產交付的第二代智能固態激光雷達。

根據速騰聚創官網，公司的合作伙伴包括上汽集團、吉利汽車、中國一汽、廣汽埃安、比亞迪、威馬汽車、宇通、地平線、斑馬智行、阿里巴巴、京東、嬴徹科技、Webasto、Balyo、 AutoX、現代摩比斯等。

據 TechWeb 報道，2021 年 12 月 23 日，比亞迪股份有限公司與速騰聚創正式達成戰略合作。

禾賽科技（未上市）

禾賽科技于 2014 年創立于中國上海，是全球自動駕駛及高級輔助駕駛激光雷達的領軍企業。

禾賽在光學、機械、電子、軟件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，同時，禾賽具備強大的車規級規模化生產能力，年產能百萬臺的“麥克斯韋”超級智造中心將于2022年全面投產。

公司累計獲得包括小米、美團、博世、百度、光速、高瓴、 CPE、啟明等機構超過 5 億美元的融資。

公司成立之初以機械式激光雷達產品為主，于 2017 年 4 月首次發布機械式激光雷達 Pandar40；2019 年 1 月發布 PandarGT，開始切入半固態激光雷達產品線；在 CES 2022 上禾賽科技發布半固態激光雷達 AT128，其作為業界首個基于 VCSEL 打造的遠距 ADAS 半固態激光雷達，該新品基于 Lumentum 提供的嵌入芯片 VCSEL 平面化光源，替代了傳統激光雷達龐大的分立式器件光源，有效降低激光雷達的制造成本。

AT128 已經獲得超過全球數百萬臺的主機廠前裝量產定點，包括理想、集度、高合、路特斯等，公司預計于 2H22 全面量產交付。

禾賽的客戶包括全球主流自動駕駛公司和頂級汽車廠商、一級供應商、機器人公司等，公司產品已服務的客戶包括：北美三大汽車制造商中的兩家、德國四大汽車制造商之一、美國加州 2019 年 DMV 路測里程前 15 名中過半的自動駕駛公司，和大多數中國領先的自動駕駛公司。

這其中包括了全球最大的三家移動出行服務公司中的兩家、全球最大的汽車零部件供應商博世集團、全球最大的自動駕駛卡車公司之一，和全球最大的自動駕駛配送公司之一等知名公司。

華為（未上市）

華為激光雷達產品于 2016 年開始預研，并于 2020 年 12 月首次向公眾正式發布車規級高 性能激光雷達產品和解決方案。

華為針對 MEMS 激光雷達功率較低的問題，采用多線程微振鏡激光測量模組技術做了改進，在提升功率和控制成本之間實現了平衡。

華為基于該種技術模式可以快速推出多種用途的激光雷達，適應不同的市場需求。

得益于 ICT 領域光學設計、信號處理、整機工程等長期積累，華為重構了激光雷達的核心部件，包括發送模塊，接收模塊和掃描器，例如華為選擇微轉鏡掃描器架構，通過解構電機、軸承等關鍵部件，以及精準的掃描控制，提升點云精度的穩定性與一致性。

華為激光雷達的下游廠商包括長安、北汽 ARCFOX 等，其中極狐 HBT 為首個搭載華為激光雷達的車型。

極狐阿爾法 S HI 版搭載了三顆華為的內置旋轉棱鏡式激光雷達，單顆雷達分辨率為 96 線，水平測距角度 120 度，垂直角度 25 度，最遠測距距離 150 米。

大疆覽沃（未上市）

覽沃科技有限公司（Livox）是大疆旗下孵化的激光雷達公司，成立于 2016 年。

Livox 效仿了大疆在無人機領域將前沿技術平民化的戰略，圍繞高性能、低成本、可量產這三個關鍵詞打造激光雷達產品，產品的性價較高。

在技術上，Livox 使用了獨特的非重復式掃描技術，在保證產品可靠性的同時，也在一定程度上降低了激光雷達的成本。

Livox 的產品屬于旋鏡式激光雷達，在原理上靠近 MEMS，二者都屬于類固態激光雷達。

Livox HAP 是 Livox 首款面向智能輔助駕駛市場研發的車規級激光雷達，HAP 于 2021 年在全新自建的車規級智能制造中心進行批量生產，可滿足 74 項嚴苛的車規可靠性要求，現已成功獲得小鵬汽車和一汽解放量產項目的定點。根據大疆覽沃官網，公司主要下游客戶有摯途科技、小鵬汽車、宇通客車、一汽南京等。

一徑科技（未上市）

一徑科技成立于 2017 年 11 月，致力于提供國際領先的全固態激光雷達解決方案。

一徑科 技是國內較早做面向車載應用的固態激光雷達的團隊，2019 年 1 月首次推出固態激光雷達 ML-30，2020 年 1 月發布 MEMS 激光雷達全套解決方案，并推出全球最大視場角 MEMS 激光雷達 ML-30s。

一徑科技的技術優勢有車規級可靠性、端到端激光雷達產品設計及研發能力和專有光電及集成電路開發能力。

目前量產落地的主攻方向為向特定區域的各種場景的相關車輛提供整體激光雷達解決方案，如 L3+ADAS、高速物流、智慧礦區、智慧港口、智慧園區、智能公交、Robotaxi 等。

一徑科技重點服務汽車主機廠、自動駕駛公司，標桿客戶有京東、元戎啟行、嬴徹，和三一等公司。

激光雷達產業鏈拆解：激光器、探測器、驅動芯片等為核心

激光雷達包含激光發射、激光接收、掃描系統、主控模塊四大組成部分。

其中激光雷達的發射模塊負責發射激光光束至外界物體；接收模塊負責接收經外界物體反射回來的激光，并產生接收信號；信號由主控模塊計算以獲取目標表面形態、物理屬性等特性；掃描模塊通過旋轉等方式對物體所在平面進行掃描。

從成本結構來看，根據汽車之心數據，激光雷達總成本中分立收發模塊占比約 60%，為最大成本項；其次人工調試成本占比約 25%。

控制模塊、機械裝置等合計占比約 15%。對激光雷達四大組成部分進行再細分，可分為激光器、探測器、發射/接收光學系統、模擬前端、電機等，可以看出激光雷達上游環節較多， 其中激光器、探測器、FPGA 等存在較高技術壁壘，為激光雷達核心組件。

激光器：國內激光芯片廠商進口替代機遇

激光器：發射模塊核心組件。

在激光雷達中，激光發射模塊負責發射激光至目標物體，是激光雷達的核心組成之一。

激光發射模塊包括激光驅動芯片、激光光源（激光器）、發射光學系統等，其中激光器的性能、成本、可靠性與激光雷達產品的性能、成本、可靠性密切相關，一般情況下激光器的輸出功率越大，激光雷達的探測距離越遠。

另一方面，激光器的輸出波長亦是關鍵指標，如上文所述，目前激光雷達主流波長包括 905nm、1550nm 兩種路徑，其中 905nm 主要由半導體激光器產生，1550nm 主要由光纖激光器產生。 EEL 為當前主流光源，VCSEL 發展潛力足。

按照發射腔面的不同分類，半導體激光器可分為邊發射激光器（EEL）與垂直腔面發射激光器（VCSEL），其中 EEL 發光面位于半導體晶圓的側面，具有高發光功率密度的優勢，目前已廣泛應用于 905nm 激光雷達光源中。但由于 EEL 在使用過程中需要進行切割、翻轉、鍍膜、再切割的工藝步驟，貼裝依賴手工裝調技術，生產成本高且一致性難以保障；VCSEL 的發光面與半導體晶圓平行，所形成的激光器陣列更容易與平面化的電路芯片鍵合，且生長結構更易于形成芯片級二維陣列，未來量產成本有望快速下行，具備較大發展潛力。

但目前 VCSEL 尚存在發光密度功率低等缺陷，導致只在對測距要求近的應用領域有相應的激光雷達產品（通常<50 m）。

多結技術有望突破 VCSEL 功率瓶頸，帶動 VCSEL 滲透率提升。

VCSEL 激光器中的多結技術是指將幾個 PN 結垂直疊在一起，以有效提升 VCSEL 發射的功率密度。

根據禾賽科技招股書，近年來國內外多家 VCSEL 激光器公司紛紛開發了多結 VCSEL 技術，將其發光功率密度提升了 5~10 倍，這為應用 VCSEL 開發長距激光雷達提供了可能。

在 CES 2022 上，禾賽科技發布基于 VCSEL 陣列光源（由 Lumentum 提供）的激光雷達新品 AT128，具備 200 米@10%的遠距離測遠能力，目前 AT128 已經獲得超過全球數百萬臺的主機廠前裝量產定點，包括理想、集度、高合、路特斯，并將于 2H22 在規劃產能百萬臺的禾賽“麥克斯韋”超級工廠實現量產交付。

光纖激光器成本較高為當前制約 1550nm 激光雷達普及的核心矛盾之一。

根據前文所述，1550nm 激光雷達因“人眼安全”等特性有望在車載場景中可以輸出更高功率，以獲得更遠的探測距離，目前 1550nm 激光雷達主要采用光纖激光器作為激光光源。而由于當前光纖激光器生產成本較高，成為制約 1550nm 激光雷達普及的核心矛盾之一。

根據太平洋汽車網于 2021 年 9 月的報道，鐳神智能創始人胡小波在接受《極智談》欄目采訪時表示，光纖激光器成本約占 1550nm 激光雷達成本的 80%~85%。我們認為未來光纖激光器上游核心元器件隨著技術成熟、國產化率提升，有望驅動光纖激光器成本進一步下探，帶動其在激光雷達中的滲透率提升。

半導體激光器封裝環節國產廠商已取得突破；激光芯片進口替代空間廣闊。

在激光雷達中半導體激光器封裝領域，國內廠商如炬光科技等通過較為領先的封裝技術實現激光發射模組的國產化，根據炬光科技招股書，其激光雷達發射模組已與德國大陸簽署 4 億元框架協議；而激光光源中的激光芯片等核心器件存在較高技術壁壘，供應商方面目前仍以海外為主，例如 Lumentum、II-VI、Osram、濱松等仍占據優勢地位；伴隨國產廠商縱慧芯光、長光華芯和深圳瑞波等向激光芯片技術的持續探索，未來有望實現國產化替代。

發射光學系統：國內產業鏈配套完備，有望率先受益

發射光學系統：國內產業鏈配套較為完備，有望率先受益激光雷達產業快速發展。發射光學系統主要用于對激光器輸出光束進行調控，例如能有效減小發射光束的發散角，對半導體激光器發出的形狀不對稱、發散角較大、存在像散的質量較差的光束進行準直和整形，其好壞直接影響激光雷達的測量精度。發射光學系統一般包括分束器、擴散片、準直透鏡、濾光片等關鍵元器件。

技術具備同源性，光通信配套廠商有望迎接新機遇。

發射光學系統的部分核心技術與激光、光通信產業同源，可以實現技術復用，例如當前國內光模塊廠商在濾光片、透鏡、隔離器等光學元器件環節具備技術優勢，且產業鏈配套較為齊全，有望順利切入激光雷達賽道，受益于未來激光雷達產業的快速放量；另一方面，光模塊廠商此前積累的供應鏈體系以及低成本、高質量的量產交付經驗有望成為在未來行業競爭中的亮點。

接收模塊：探測器具備較高技術壁壘，目前供給端以海外廠商為主

接收模塊：探測器為核心組件。

激光雷達的接收模塊主要用途為接收發射模塊發射后經過外界物體反射回來的激光，并產生接收信號。

接收模塊包括接收光學系統和光電探測器，其中接收光學系統與發射光學系統組成類似，包括透鏡、反射鏡、濾光片等，作用為對回波光束進行過濾、匯聚等，使探測器可以更好地接收返回光束。

目前國內接收光學系統配套產業鏈已較為完備；光電探測器為接收模塊核心，其通過光電效應將入射光轉化為光電流，從而通過檢驗電信號進行光信號的探測。因為在遠距離高性能激光雷達應用中，目標的回波光信號往往十分微弱，探測器的信噪比、靈敏度、響應度等參數可以評估其對弱信號的捕獲與轉換能力，成為激光雷達的探測距離核心決定因素之一。

APD 技術 SPAD/SiPM 等探測技術路徑演進。

向按照器件結構分類，探測器可以分為 APD 探測器（雪崩式光電二極管）、SPAD 探測器（單光子雪崩二極管）以及 SiPM 探測器（硅光電倍增管，是集成了多個單光子雪崩二極管的光電探測器件）等，當前探測器以 APD 技術為主。

根據禾賽科技招股書，APD 的典型增益是 100 倍，而 SPAD、SiPM 是工作在蓋革模式下的 APD，能夠有效提升探測器增益，提高靈敏度與探測距離。SiPM 是多個 SPAD 的陣列形式，可通過多個 SPAD 獲得更高的可探測范圍以及配合陣列光源使用，更容易集成 CMOS 技術。根據濱松官網，伴隨工藝與技術發展，SPAD、SiPM 有望在性能（光子探測效率）上取得進一步優化。硅/InGaAs 探測器分別用于 905nm/1550nm 產品，其中 InGaAs 探測器成本仍較高。

激光雷達探測器按照材料分類，主要包括硅探測器以及 InGaAs 探測器等，其中硅探測器主 要適配于 905nm 激光雷達，InGaAs 探測器主要適配于 1550nm。相較于目前更為成熟的硅工藝，InGaAs 探測器生產成本仍高于硅探測器，這也是制約 1550nm 激光雷達普及的另一關鍵因素。目前美國激光雷達廠商 Luminar 深耕于 1550nm 激光雷達產品，所采用的探測器即基于 InGaAs 材料。

探測器供應仍以國外廠商為主，國產廠商持續推進進口替代進程。

國外供應商在探測器行業耕耘較久，產品的成熟度和可靠性上有更多的實踐經驗和優勢，客戶群體也更為廣泛。目前激光雷達探測器的主要供應商包括濱松、安森美半導體、索尼、Osram、AMS、First Sensor 等；國內供應商近些年發展迅速，產品性能持續提升，目前主要國產廠商包括芯視界、量芯集成、靈明光子等。

我們認為相比國外供應商，國內供應商在產品的定制化上有較大的靈活性，價格也有一定優勢，未來隨著國產探測器廠商技術的不斷突破，有望持續推進進口替代進程。

風險提示

激光雷達行業發展不及預期；自動駕駛技術路徑變更。

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