1、全球車載激光雷達持續(xù)發(fā)展，多種車載傳感器融合發(fā)展
根據(jù)觀研報告網發(fā)布的《中國車載激光雷達行業(yè)現(xiàn)狀深度研究與發(fā)展前景分析報告（2025-2032）》顯示，激光是透過刺激原子導致電子躍遷釋放輻射能量而產生的具有同調性的增強光子束，具有發(fā)散度小、功率高等特點。激光雷達則是一種利用激光上述特性進行距離測量和速度檢測的遙感設備，可用于捕捉和分析高精度的三維空間數(shù)據(jù)。自1960年誕生至今，半個多世紀以來激光雷達經歷了從科研測繪到量產上車的商業(yè)化探索。
2017 年，全球第一款真正實現(xiàn) L3 級自動駕駛的量產車輛奧迪A8問世，搭載法雷奧SCALA激光雷達。同年，禾賽發(fā)布40線激光雷達Pandar40，經歷幾次迭代升級后，禾賽在 2019 年 CES（國際消費電子展）上發(fā)布 Pandar40P，此后，Nuro、Aurora、Cruise 和 Zoox 等美國自動駕駛公司的車上陸續(xù)裝上了禾賽的激光雷達。2020 年，鐳神智能推出 CH32 線混合固態(tài)激光雷達，成為國內首個、全球第二個獲得正式認證報告的車規(guī)級激光雷達。2021 年，速騰聚創(chuàng)開始量產并交付M1 給北美新能源汽車制造商，成為全球首款車規(guī)級生產及交付的第二代智能固態(tài)激光雷達。同年，禾賽拿下 Velodyne 全球最大客戶百度阿波羅（百度自動駕駛業(yè)務）。
目前，激光雷達的主要下游應用場景包括車載、移動機器人、工業(yè)測繪：
車載：具有場景開放且復雜，移動速度快的特點。應用場景包括 ADAS 輔助駕駛系統(tǒng)及無人駕駛 Robotaxi/Robotruck。輔助駕駛的下游企業(yè)包括整車廠和 Tier1；無人駕駛的下游企業(yè)包括無人駕駛公司、人工智能科技公司和出行服務提供商。車載激光雷達是當前激光雷達最主要的應用場景。
移動機器人：具有場景封閉單一，移動速度慢的特點。下游企業(yè)包括機器人公司和消費服務企業(yè)，具體應用場景包括無人配送、自動清掃、無人巡檢等。
工業(yè)測繪：具有環(huán)境穩(wěn)定，無移動速度的特點，具體應用場景包括勘探測繪、安防、軍事等。
激光雷達主要應用領域
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據(jù)預測，2025年激光雷達在車載領域應用占比超60%。高階智能駕駛滲透率的持續(xù)增長將帶動車載激光雷達持續(xù)擴容，預計到2029年全球車載激光雷達市場規(guī)模將達到36.32億美元。國內市場上，目前國內 L2+級別自動駕駛汽車普遍配備 1 或 2 顆激光雷達， L4、L5 級別自動駕駛汽車理論上須配備更多數(shù)量的激光雷達以具備更為全面且敏捷的外部環(huán)境感知能力，高階自動駕駛汽車或出于安全（冗余）或性能改進需求提升激光雷達配置數(shù)量。
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四種主流車載傳感器由于感知方式差異各具優(yōu)劣。目前主流的車載傳感器包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達 4 類。從物理屬性出發(fā)，4 類傳感器由于其感知方式的差異各有優(yōu)劣，其中，1）超聲波雷達是通過發(fā)出機械波（需要通過介質中的粒子震動傳播）探知外界環(huán)境的，而其他 3 類傳感器則是通過電磁波（不需要通過介質傳播，真空中也可以傳播）感知外部世界；2）攝像頭是通過接收可見光（拍攝畫面）來識別目標物體的，而其他 3 類傳感器都是通過發(fā)出光波、毫米波與超聲波并接收反彈、反射回來的波計算差值來感知外界世界的物理信息。
四種主流車載傳感器差異各具優(yōu)劣
| 傳感器類型 | 攝像頭 | 激光雷達 | 毫米波雷達 | 超聲波雷達 |
| 感知方式 | 電磁波-可見光 | 電磁波-近紅外 | 電磁波-微波 | 機械波-超聲波 |
| 波段或頻率范圍 | 380~750nm | 905nm/1550nm | 1~10mm | 30~80kHz |
| 檢測方法 | 通過拍攝畫面識別目標物體 | 通過光線發(fā)射和反射的時間差測量距離 | 通過發(fā)射頻率和接收頻率的差值測量距離、相對速度和方向 | 通過發(fā)射波和回波之間的時間差，測量距離 |
| 檢測距離 | 較長 | 長 | 長 | 短 |
| 優(yōu)勢 | 能夠識別目標物體、顏色 | 1)非金屬表面反射性良好；2)檢測距離最長，檢測精度最高;3)夜間、霧、雨環(huán)境下也能使用 | 1）金屬表面反射性良好；2）夜間、逆光、霧、雨、雪環(huán)境下也能使用 | 玻璃、水面也能反射 |
| 劣勢 | 夜間以及逆光、暴雨、濃霧環(huán)境下性能不佳 | 1）對玻璃本身的識別較弱；2）暴雨、暴雪及濃霧環(huán)境下性能不佳 | 非金屬表面反射不佳，對行人、紙箱等檢測困難 | 1）容易被某些物體吸收；2）容易被風影響 |
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2、車載激光行業(yè)走向高集中度，產品價格體系持續(xù)下探有望帶動滲透率進一步提升
車載激光雷達行業(yè)主要包括上游的光學和電子元件制造商、中游的集成激光雷達和軟件系統(tǒng)供應商以及下游的輔助駕駛、自動駕駛相關企業(yè)。其中，中游廠商可向上延伸自研元件，也可向下拓展提供軟件解決方案，競爭壁壘較高。
上游：主要包括激光發(fā)射(EEL、VCSEL、光纖激光器)、激光接收(APD、SPAD、SiPM)、掃描模塊(MEMS 微振鏡、掃描鏡旋轉電機、鏡頭和濾光片等)及信息處理(FPGA 芯片、模擬芯片、數(shù)模轉換器等)。
中游：主要包括集成激光雷達和軟件系統(tǒng)。其中，激光雷達為車輛行駛過程提供高精度的三維空間數(shù)據(jù)；軟件系統(tǒng)則負責處理這些數(shù)據(jù)，實現(xiàn)環(huán)境感知、導航、避障等功能。軟件系統(tǒng)方面，部分車企選擇自研，另一部分車企選擇與自動駕駛解決方案供應商合作。
下游：主要包括無人駕駛車輛運營公司智能駕駛解決方案供應商、出行服務提供商、輔助駕駛服務提供商及車聯(lián)網方案提供商等。
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目前主流車廠車型普遍提供配備激光雷達的多傳感器融合方案。市面上幾家新能源車廠的主流車型，據(jù)統(tǒng)計約2/3的新能源車型均搭載了了激光雷達，可見多傳感器融合方案仍是市場現(xiàn)行的主流路線。自動駕駛技術是一項涉及人身安全的超低容錯的智能應用，目前技術環(huán)境下的純視覺方案難以在各種路況環(huán)境下穩(wěn)定運行，且存在出現(xiàn)“幻覺”的可能性，恐難已在短期內廣泛推廣。激光雷達和視覺算法應該是相輔相成的關系，激光雷達可以大幅提升視覺算法的精度，降低視覺處理對于超高精度算法的依賴，同時在部分極端環(huán)境下為純視覺方案提供一套安全性更高的冗余支持。
經歷近年的迭代演進，在汽車智駕的行業(yè)變革機會下，不論是從市場份額還是能力角度，“四巨頭”（禾賽、速騰、華為、圖達通）格局逐漸清晰。據(jù)統(tǒng)計，2024年單年激光雷達裝機量首次突破百萬臺?！八木揞^”（禾賽、速騰、華為、圖達通）占據(jù)行業(yè)幾乎全部份額。
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隨著車載激光雷達的不斷成熟，行業(yè)產品均價也在逐漸下降，以速騰聚創(chuàng)為例，其ADAS 激光雷達產品價格通縮幅度收窄，預計到2025年產品均價約為2千元。
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車載激光雷達行業(yè)發(fā)展風險：
（1）自動駕駛技術路線改變的風險。如果以特斯拉為首的純視覺無人駕駛方案最終成為自動駕駛技術路線的主流方案，將會對車載激光雷達的需求帶來較大不確定性。
（2）乘用車銷量與高級別自動駕駛滲透率不及預期的風險。如果全球及中國乘用車銷量不及預期，或 L3 及以上高級別自動駕駛在乘用車中的滲透率不及預期，將會對車載激光雷達的銷量帶來較大沖擊。
（3）激光雷達降本速度不及預期的風險。如果激光雷達降本幅度與節(jié)奏不及預期，或將激光雷達上車節(jié)奏與車載激光雷達盈利能力產生擾動。（YM）
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