1、全球車載激光雷達(dá)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(wǎng)發(fā)布的《中國車載激光雷達(dá)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(dǎo)致電子躍遷釋放輻射能量而產(chǎn)生的具有同調(diào)性的增強(qiáng)光子束，具有發(fā)散度小、功率高等特點。激光雷達(dá)則是一種利用激光上述特性進(jìn)行距離測量和速度檢測的遙感設(shè)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(jì)以來激光雷達(dá)經(jīng)歷了從科研測繪到量產(chǎn)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(chǎn)車輛奧迪A8問世，搭載法雷奧SCALA激光雷達(dá)。同年，禾賽發(fā)布40線激光雷達(dá)Pandar40，經(jīng)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(dá)。2020 年，鐳神智能推出 CH32 線混合固態(tài)激光雷達(dá)，成為國內(nèi)首個、全球第二個獲得正式認(rèn)證報告的車規(guī)級激光雷達(dá)。2021 年，速騰聚創(chuàng)開始量產(chǎn)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(chǎn)及交付的第二代智能固態(tài)激光雷達(dá)。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(wù)）。
目前，激光雷達(dá)的主要下游應(yīng)用場景包括車載、移動機(jī)器人、工業(yè)測繪：
車載：具有場景開放且復(fù)雜，移動速度快的特點。應(yīng)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(wù)提供商。車載激光雷達(dá)是當(dāng)前激光雷達(dá)最主要的應(yīng)用場景。
移動機(jī)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(jī)器人公司和消費服務(wù)企業(yè)，具體應(yīng)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(yīng)用場景包括勘探測繪、安防、軍事等。
激光雷達(dá)主要應(yīng)用領(lǐng)域
資料來源：公開資料整理
據(jù)預(yù)測，2025年激光雷達(dá)在車載領(lǐng)域應(yīng)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(dá)持續(xù)擴(kuò)容，預(yù)計到2029年全球車載激光雷達(dá)市場規(guī)模將達(dá)到36.32億美元。國內(nèi)市場上，目前國內(nèi) L2+級別自動駕駛汽車普遍配備 1 或 2 顆激光雷達(dá)， L4、L5 級別自動駕駛汽車?yán)碚撋享毰鋫涓鄶?shù)量的激光雷達(dá)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(jìn)需求提升激光雷達(dá)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(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá) 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(dá)是通過發(fā)出機(jī)械波（需要通過介質(zhì)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(zhì)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(biāo)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(dá) | 毫米波雷達(dá) | 超聲波雷達(dá) |
| 感知方式 | 電磁波-可見光 | 電磁波-近紅外 | 電磁波-微波 | 機(jī)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(biāo)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(biāo)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(fēng)影響 |
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2、車載激光行業(yè)走向高集中度，產(chǎn)品價格體系持續(xù)下探有望帶動滲透率進(jìn)一步提升
車載激光雷達(dá)行業(yè)主要包括上游的光學(xué)和電子元件制造商、中游的集成激光雷達(dá)和軟件系統(tǒng)供應(yīng)商以及下游的輔助駕駛、自動駕駛相關(guān)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(zhuǎn)電機(jī)、鏡頭和濾光片等)及信息處理(FPGA 芯片、模擬芯片、數(shù)模轉(zhuǎn)換器等)。
中游：主要包括集成激光雷達(dá)和軟件系統(tǒng)。其中，激光雷達(dá)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(fù)責(zé)處理這些數(shù)據(jù)，實現(xiàn)環(huán)境感知、導(dǎo)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(yīng)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(yīng)商、出行服務(wù)提供商、輔助駕駛服務(wù)提供商及車聯(lián)網(wǎng)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(dá)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(dá)，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(shù)是一項涉及人身安全的超低容錯的智能應(yīng)用，目前技術(shù)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(nèi)廣泛推廣。激光雷達(dá)和視覺算法應(yīng)該是相輔相成的關(guān)系，激光雷達(dá)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(jīng)歷近年的迭代演進(jìn)，在汽車智駕的行業(yè)變革機(jī)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(dá)通）格局逐漸清晰。據(jù)統(tǒng)計，2024年單年激光雷達(dá)裝機(jī)量首次突破百萬臺?！八木揞^”（禾賽、速騰、華為、圖達(dá)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(dá)的不斷成熟，行業(yè)產(chǎn)品均價也在逐漸下降，以速騰聚創(chuàng)為例，其ADAS 激光雷達(dá)產(chǎn)品價格通縮幅度收窄，預(yù)計到2025年產(chǎn)品均價約為2千元。
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車載激光雷達(dá)行業(yè)發(fā)展風(fēng)險：
（1）自動駕駛技術(shù)路線改變的風(fēng)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(shù)路線的主流方案，將會對車載激光雷達(dá)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(yù)期的風(fēng)險。如果全球及中國乘用車銷量不及預(yù)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(yù)期，將會對車載激光雷達(dá)的銷量帶來較大沖擊。
（3）激光雷達(dá)降本速度不及預(yù)期的風(fēng)險。如果激光雷達(dá)降本幅度與節(jié)奏不及預(yù)期，或?qū)⒓す饫走_(dá)上車節(jié)奏與車載激光雷達(dá)盈利能力產(chǎn)生擾動。（YM）
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