2022年激光雷达行业深度报告.docx

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1、2022年激光雷达行业深度报告1、激光雷达(LiDAR)行业概况1.1.什么是激光？什么是激光雷达？应用的历史？激光的创造要追溯到爱因斯坦在1917年创立的受 激辐射基础理论。处在高能级的粒子受到某种光子的 激发会从高能级跃迁到低能级，同时释放一个与激励 光子有着完全相同的频率、相位、传播方向以及偏振 状态的光子,受激发射出的光被称为LASER ,最早 被翻译为镭射，如今我们翻译为激光。激光雷达被称为探测的眼睛，是一种通过发射激 光来测量物体与传感 器之间精确距离的主动测量装 置。激光雷达的应用可以分成四个阶段：1960-2000诞生与科研应用阶段：全球第一台激光 器诞生于1960年，早期激光

2、雷达主要用于科研及测 绘工程，进行气象探测以及针对海洋、森林、地表的 地形测绘。二十世纪八九十年代，扫描结构的引入扩 大了激光雷达的视场范围并拓展了其应用领域，激光 雷达商用产品如激光测距仪开始起步。以上，无人驾驶服务能够缩减这一本钱，因而相比传 统的出行服务具有广泛的商业价值和盈利空间；在某 些特定领域，例如环境艰苦的矿山运输、繁忙的港口 快递物流、枯燥的园区环卫等场景，自动驾驶有着更 大的发挥空间，同时也有着更急迫的市场需求。交通政策的支持，助推自动驾驶商业化落地。随着互 联网、大数据、人工智能等技术在汽车领域的广泛 应用，汽车正加速由机械化向智能化转变。当前，全 球主要国家和地区纷纷加快

3、产业布局，制定开展战 略，各项技术标准及法规等逐渐完善。中国政府高度 重视智能网联汽车的开展并频频出台支持政策，自动 驾驶产业得到迅猛开展。美国不同情况下行车674万公里可能发生交通事故的次数比照有Autopilot自动辅助驾驶无Autopilot自动辅助驾驶参与，但有主动平安功能的驾驶活动无Autopilot自动辅助驾驶参与， 且无主动平安功能的驾驶活动NHTS砥布美国平均事故资料来源：特斯拉2021年第一季度车辆平安报告，光大证券研究所、供给端：融资支持+试驾顺利，车企纷纷布局 激光雷达资本市场看好商业前景，2021年全球激光雷达领域 融资超120亿元。早在2018年8月，Waymo 就被

4、摩根士丹利赋予高达1750亿美元的估值，被 看好其在无人驾驶出租车、无人物流和无人驾驶技术 授权三个业务领域的开展前景。据统计，2013 - 2018 年，激光雷达领域投资规模呈现出平稳增长的态势， 投资数量与投资金额保持正比例增长，投资金额在2018年到达23.87亿元，2019 - 2020年稍有回 落后，在2021年上半年迎来快速增长，15起投资 事件投资规模高达120.36亿元,尤其以5月份 Magneti Marelli成功融资12亿美元为最高。一级 资本的支持不仅表达出市场对于激光雷达前景的看 好，更为激光雷达行业的开展注入资金。自动驾驶测试工程快速扩张，无人驾驶不再遥远。早 期无

5、人驾驶出于绝对平安的考虑和法律政策限制， 运营过程中往往会设置平安员作为系统的备份，并未 实现L4/L5的真正跨越。近年来，随着研发技术的 完善成熟与商业模式的不断探索，实现真正无人驾驶 已经不再遥远。12： 2021年上半年激光雷达行业融资金额迎来高速增长302425资料来源：IT桔子，光大证券研究所 注：统计截至2021年8月11日自动驾驶车型密集发布，激光雷达成为吸睛之王。 2021年开始，国内外主机厂纷纷加速布局高级辅助 自动驾驶，装载搭配激光雷达的量产车型密集发布， 这将为激光雷达车载应用市场的普及率的提升提供 强劲的助推力量。1.4、空间：渗透率+单车搭载量双升，乘用车LiDAR

6、近60亿美元规模我们认为，智能驾驶领域呈现造车新势力与传统汽 车共同做大市场，消费者认知逐步提升并加速普及 的趋势。激光雷达作为智能汽车L3级别以上自动 驾驶传感器的关键，或将迎来行业向上拐点，预计 2025年中国乘用车LiDAR市场空间突破20亿 美元，对应21-25年CAGR为109.2% ;全球乘 用车LiDAR市场空间有望到达60亿美元左右，对 应 21-25 年 CAGR 为 113.4%。(1 )规模：造车新势力积极装配，传统车企不甘示 弱。在规模上，一方面特斯拉、蔚来、小鹏等新能源 造车势力异军突起，打造自动驾驶先进感、科技感的 核心卖点，在感知硬件的装配上高歌猛进，领衔激光 雷

7、达竞赛。另一方面，面对造车新势力的竞争冲击与 全球碳中和趋势的双重压力，传统车厂不甘示弱， 不仅积极创立自研团队进行自动驾驶布局，而且充分 利用多年制造技术的积累，与上游tierl/科技巨头协 同合作，加速进行自动驾驶规划。根据佐思汽研的统 计，预计2025年头部主机厂都将进阶到L4/L5级 别。(2 )渗透率：单车搭载量逐级提升。渗透率方面， 国际汽车工程师学会(SAE )将自动驾驶分为6个等级，L0到L2为辅助驾驶，L3到L5属于自动 驾驶。目前L2级别的高级辅助驾驶技术上基本实 现，渗透率正在逐步提升，自动驾驶技术已经开始向 L3级别迈进，实现从辅助驾驶(ADAS )到自动驾驶 (ADS

8、 )的飞跃。我国智能网联汽车技术路线图2.0已明确表示,到2025年，L2-L3级的智能网 联汽车销量占当年汽车总销量比例超过50% ,而到 2030年，这一占比超过70%。这意味着L2从当 下的15%渗透率到50%甚至更高还有很大的成长 空间。单车搭载量方面，L3级成为ADS与ADAS 的分水岭，激光雷达将发挥至关重要的角色，根据 Yole预估测算，其单车搭载量将随着自动驾驶等级 的提升而成倍增加，L5级别将搭载4-6颗激光雷 达。15：全球主机厂加速进行智能化革新安城年红利汽汽汽想来鹏风长长向汽吉广北上理蔚小东资料来源：佐思汽车研究预测，光大证券研究所整理(3 ) ASP :规模量产+技术

9、升级，带来ASP下降。价格方面，我们预计量产将会带来规模经济，而随着 将成为上车主流，而预计ASP也会实现迅速下降。技术路线的不断升级，未来3-5年半态激光雷达1.4.1,按车型推算：全球乘用车激光雷达市场规模为58.16亿美元关键假设:(1)各级别ADAS在新能源乘用车.燃油乘用车 中渗透率不同：2020年我国智能网联汽车市场(L2+级别)渗透率 约为15% , 2021年第一季度L2智能网联汽车的市场渗透率到达17.8% ,新能源汽车中L2智能网 联汽车市场渗透率达30.9%。我们认为：新能源 车追求科技属性加成，ADAS渗透率高于燃油乘用 车；随着ADAS持续加码,2021年全年新能源

10、+燃油车全车型综合L2级别渗透率将略高于一季 度水平，到达19.2%水平;随着搭载智能驾驶系 统的车型密集发布，L2、L3级别ADAS渗透率将 持续提升；由于造车新势力的崛起以及消费者认 知与接受度的提升，L3级别渗透率的增速将快于L2 增速。预计到2025年，我国L2、L3级别智能网联汽车 销量将占全部汽车销量的50% , L4智能网联汽车 开始进入市场。我们认为：受到本钱和研发的制约， 3-5年内量产L4&L5级别的乘用车自动驾驶整车 系统还存在一定难度，但是考虑硬件作为软件的载 体，一般硬件会先行于软件系统的搭载进度，我们预 计2023年将陆续实现L4&L5局部功能，但2023-25年渗

11、透率将处于1-2%的较低水平,长期 L4&L5将有广阔增长空间。(2)中国智能驾驶销量占全球比例稳中向好，新能 源乘用车领军世界： 中国燃油乘用车销量占比自2016年开始基本稳 定，假设全球乘用车格局无显著变化，中性情境下， 我们预测趋于稳定；自2015年开始,中国新能 源乘用车在全球市场的占比强劲，虽然2020年受 到政策环境和疫情等影响，全球碳排放压力，叠加海 外疫情下欧美新能源车政策支持力度较强，导致中 国新能源车销量占比有所下降，但是2020年7-12 月中国新能源车市场已开始逐步恢复，2021年前二 季度增速提速明显；乘联会根据一、二季度实际 销量数据预测得出，2021年中国新能源车

12、销量占 比 到达46.5%，考虑到中国造车新势力国内销量节节攀 升，中国新能源车开展全球领先，中性情境下，我们 以每年增长0.5%的渗透率外推，至2024年稳定。(3 ) ASP下降趋势，但自动化升级带动单车搭载量上升： 目前激光雷达ASP逐年下探趋势明确，目前价格 最低的激光雷达低至百美元。搭载激光雷达颗数估 算：L0-L2 级。颗；L3 级 1.5 颗；L4/L5 级 3.5 颗(考虑到2025年高等级自动驾驶技术尚不成熟, 未来单车搭载率仍有望增加)2000-2015商业化与车载应用初期：激光雷达从单 线扫描的架构逐渐开展到多线扫描，它对环境3D 高精度重建的应用优势被逐渐认可,2004

13、年开始的 DARPA大赛推动了无人驾驶技术的快速开展并将激 光雷达引入了无人驾驶。2005年Velodyne推出的 机械旋转式激光雷达在第二届DARPA挑战赛中得 到广泛关注，第三届DARPA完赛的6支队伍中的 5支都搭载了 Velodyne生产的激光雷达。随后陆 续有巨头科技公司及新兴无人驾驶公司投入无人驾 驶技术研究，激光雷达被广泛应用于无人驾驶测试项 目。2016-2019无人驾驶应用蓬勃开展：国内激光雷达 厂商纷纷入局，技术水平赶超国外厂商。激光雷达 技术方案呈现多样化开展趋势，开始有无人驾驶车队 进行小范围商业化试点，此外激光雷达在高级辅助驾 驶（ADAS ）和服务机器人领域的应用也

14、得到不断发 展。2019年至今技术优化引领上市热潮：技术上,激光 雷达朝向芯片化、阵列化开展。2020年，境外激光 雷达公司迎来通过SPAC的上市热潮，同时有华为、 大疆等巨头公司跨界加入激光雷达市场竞争。表8：中国/全球乘用车载激光雷达市场规模有望到达20.78亿美520202021E 2022E2023EASP（美元）ASP（美元）1000100000560YoY-20%-30%中国市场中国乘用车激光雷达数（万颗）L0-L310.8461.36175.10.846136124.54L4/L5L4/L50.000.0051.34中国乘用车激光雷达市场中国乘用车激光雷达市场规模（亿美元）1.0

15、4.919.85全球市场全球市场全球乘用车激光雷达数（万颗）L0-L328.0616646489.1828.06166.46349.69L4/L5全球乘用车激光达市场规模（亿美元）中国占比L4/L5全球乘用车激光达市场规模（亿美元）中国占比0.000.00139.5013.3227.3938.6%36.9%36.0%资料来源：光大证券研究所预测1.4.2.按地区推算：全球乘用车激光雷达市场规模为 6137亿美元根据Marklines对于全球主要地区乘用车销量的统 计与预测，以及罗兰贝格于2021年3月发布的 最新咨询报告（依据新冠疫情调整后）中2025年及 以后ADAS供需情况的预测，我们按照

16、全球地区划 分的方式，预测激光雷达全球乘用车市场规模61.37 亿美元，与按车型推算逻辑实现了相互验证。关键假设：L2级别：由于世界范围内ADAS L2级功能已有 一段时间积累，目前已处于快速普及阶段，产业应用 角度越来越多车型已配备L2 +功能，因此我们使用各 地区CAGR线性外推得到2021-2025年L2级 别渗透率；L3级别：我们认为随着汽车智能化将 迅速普及,2022年开始L3级渗透率将进入快速 增长阶段，至2025年渗透率增加逐年提升。L4+ 级别：L4-L5受到本钱和研发的制约，3-5年内量产 L4&L5级别的乘用车自动驾驶整车系统还存在一 定难度，但是考虑硬件作为软件的载体，一

17、般硬件会 先行于软件系统的搭载进度，预计2023年各国家陆 续实现局部功能，但2023-25年渗透率将处于 1-2%的较低水平。2、技术路径：详拆结构，把握趋势2.1、 原理：ToF开展成熟，FMCW备受期待 按照测距原理的不同，激光雷达可以划分为飞行时间 测距法、基于相干探测的FMCW测距法、以及三 角测距法等。其中ToF与FMCW可实现室外阳光 下 较远的测距，是目前市场车载中长距激光雷达的 主流方案。(1 ) ToF飞行时间法,全称Time of Flight ,能够 根据发射和接收的时间差直接算出距离，具有响应 速度快、探测精度高的特点，在激光雷达传感器领域 应用多年。(2 ) FMC

18、W，全称为 Frequency Modulated Continuous Wave，使用三角波进行调制，利用相干 光学检测技术，通过在时间上调制激光频率并检测发 射与回波间的拍频信号，完成对目标的距离及速度(多普勒频移)的同时探测。ToF开展成熟，FMCW备受期待。对于ToF和FMCW这两种技术路线来说，目前以TOF为技术 路线的激光雷达公司数量众多、当属主流，常见的光束操纵分类如机械式、混合固态、态式均采用了ToF的原理进行测距。但FMCW高灵敏度（高出ToF 10倍以上）、长距离探测、低功耗、抗干扰、 直接获取即时速度的优势日益明显，越来越受到行业 的重视。我们认为，未来随着FMCW激光雷

19、达整 机和上游产业链的成熟，FMCW有望逐渐改善体积 大、本钱高、速度慢等劣势，ToF和FMCW激光雷 达将在市场上并存。2.2、 技术：四大系统相辅相成 激光雷达主要由激光发射、激光操纵（扫描系统）、 激光接收、信息处理四大系统要素构成。四大系统 相辅相成，进而短时间内获取大量的位置点信息，并 根据这些信息实现三维建模。221、激光发射：EEL 向 VCSEL. 905nm 向 1550nm开展激光的产生来自于激光发射器。激励源周期性地驱动 激光器，发射激光脉冲，激光调制器通过光束控制 器控制发射激光的方向和线数，最后通过发射光学 系统，将激光发射至目标物体。发射端从EEL向 VCSEL开展

20、。目前车载激光雷达大多采用半导体激光器，具体分为激光由边缘发出的边发射激光器 (EEL )和激光垂直于顶面的垂直腔面 发射激光器(Vertical-CavitySurface-Emitting Laser ,简称VCSEL) oEEL激 光器的发光面位于半导体晶的侧面，具备高光输出功率、散热性好等优势，但 往往生产本钱 高且一致性难以保障；VCSEL激光器的发光面与半 导体晶圆平行，更容易与平面化的电路芯片键合， 同时能够提高光调制的效率。与EEL相比，VCSEL 具备本钱低、效率高、寿命长的优势，传统的VCSEL 激光器存在发光密度功率低、测距距离缺乏50m 的缺陷，近年来国内外多家VCSE

21、L激光器公 司纷 纷开发了多层结VCSEL激光器，将其发光功率密度 提升了 5-10倍，这 为应用VCSEL开发长距激光 雷达提供了可能。22： VCSEL具备本钱低、效率高的优点EELVCSEL发射方向侧视顶视功率密度高中低电光转化效率45%35%光束质量非对称/中发散度对称/低发散度温漂系数0.25nm/K0.07nm/K光谱宽度3-8nml-2nm切换时间高速（几纳秒）高速（几纳秒）本钱较高较低资料来源：陈良惠，杨国文,刘育衔.半导体激光器研究进展J.中国激光,2020,47（05）:13-31, 光大证券研究所目前主流的激光雷达发射光主要有905nm和 1550nm两种波长。其中，90

22、5nm激光接收器可 以直接选用价格较低的硅材质，本钱更加可控，最终 产品的尺寸也相对较小，因此成为当下最主流的激 光雷达所选用的波长；但是为了防止对人眼造成伤 害，其发射功率和探测距离会受到限制（400-1400nm波段内激 光都可以穿过人眼玻璃 体，聚焦在视网膜上，而人眼视网膜温度上升10 就会造成感光细胞损伤）。1550nm的激光不会对视网膜产生伤害，因此可以发射更 大功率，探测距 离也更远；同时1550nm的光线远离可见光谱，不 容易受到日 光干扰。但是，需要使用高价的锢钱碑 (InGaAs)作为探测器的衬底材料，生产本钱相对较 高。目前已经有局部厂商例如Luminar.华为、 Inno

23、vusions北醒(Benewake )、图达通等选择 1550nm激光,未来有望随着量产的增进进一步降 低本钱。发射光学系统由扩散片、准直镜、分束器组成，作用 不可小觑。由激光器 发射的原始激光本身为不均匀 的点状光，其存在的热点会烧毁被照射的器件和 物体，同时存在光斑形状不规那么(例如一般是椭圆形 或长条形)、发散角不同等缺点，并不能直接发射， 而发射光学系统通过扩散片、准直镜、分束器的相互 配合，可以将原始激光转化为均匀的光束，作用不可 小觑。24： 905nm和1550nm两种波长比照比照项比照项905nm1550nm安规安规波长越短，光子能量越高，对人 眼伤害越大，安规限制越严格限制

24、大限制小传感器传感器材料决定了光谱响应灵敏 度,InGaAs材料价格远高于SiSiInGaAs主要考虑本钱、体积、光束质量 光源器件和功率，目前光纤激光器的单价 约为数万元主要考虑本钱、体积、光束质量 光源器件和功率，目前光纤激光器的单价 约为数万元半导体激光器光纤激光器日光干扰日光干扰地面日光光谱受多个因素影响, 影响背景光水平干扰大干扰小大气散射波长越大，穿透能力越强穿透力弱穿透力强代表厂商多数选择Luminar、华为等资料来源：Lumina官网，光电信息门户，光大证券研究所光束操纵：转镜最快上车，Flash. OPA长期方向扫描技术的不同决定关键技术参数，可分为机械式、 操纵，实现对所探

25、测目标的扫描，并产生实时的平面 图信息。扫描技术直接决定了激光雷达的扫描频率、 扫描范围、采集数据量等关键技术参数。根据光束操 纵的方式，可分为扫描系统和Flash两种，其中扫半固态、态。激光 雷达的扫描系统通过对光束的描系统又包括机械式、混合固态、态，也可以根据是否发生机械运动将Flash归为态方式。（1 ）机械式：开展最早、技术成熟度最高，但是体 积大、本钱高、使用寿命短成为上车难题。自动驾驶 领域激光雷达的鼻祖Velodyne最早设计出的类型 即为旋转机械式激光雷达，其特点是激光发射器竖直 排列，通过360。旋转对四周环境进行全面的扫描。 优点是扫描速度快（5-20圈/秒）、高分辨率、抗

26、光 干扰能力强。但是高频转动和复杂机械结构致使其平 均的失效时间1000-3000小时难以到达车规级设 备最低13000小时的要求；同时面临造型不美观、 易受损、制造本钱高昂的难题，目前尚没有到达车规 并搭载在（准）量产车型的激光雷达问世。据统计， Velodyne生产的16线/ 32线/ 64线激光雷达 售价分别为4千美元/4万美元/8万美元（对应约 为2.6万/26万/52万人民币）；速腾聚创生产的 16线/32线雷达售价分别在3万/13万人民币； 镭神智能的16线/ 32线雷达售价分别为1.2万/ 3万人民币。（2 ）混合态：分为转镜、MEMES微振镜、棱镜三种，本钱大幅降低，最快上车成

27、共识。转镜是通过一个转动轴带动镜子转动，其在功耗、散热等方 面有着更大优势，全球第一个通过车规的法雷奥 SCALA就是做转镜出身，目前转镜 方案代表品牌包 括华为、法雷奥、禾赛、Luminars Innovusion等。MEMS微振镜激光雷达通过控制微小的镜面平动 和扭转往复运动，将激光管反射到不同的角度完成 少，可靠性提升 很多；同时微振镜的引入可以减少 激光器和探测器数量，本钱大幅降低。棱镜扫描 技术通过两个楔形棱镜使得激光发生两次偏转，控制 两面棱镜的相对转速便 可以控制激光束的扫描形 态。棱镜方式扫描图案形状状假设花朵，而并非一行一 列的点云状态，优点在于中心点云密度更高，但是 机械结

28、构也相对更加复杂，体积较前两者更难以控 制，存在轴承或衬套的磨损等风险，目前发力棱镜激 光雷达的主要是大疆旗下的Livox览沃，其将量产 激光雷达价格下探至9000元。扫描，激光发生器本身定不动。优点是运动部件减1.2.智驾传感硬件之首，多器件融合大势所趋智能驾驶分为感知、决策、控制三大核心环节。要想 实现智能驾驶，第一步就是让车看清楚周围的环境, 也就是感知。进一步拆解可以分成两局部，一 个是硬件局部，负责看到，即感；另一局部 是软件局部，也就是算法，负责理解，即知。激光雷达位于感知层，不同传感方式的原理和功能各 不相同，在车载领域 各有优劣。目前主要的感知方 式包括但不限于：超声波雷达、C

29、-V2X、高精度地图、 摄像头、毫米波雷达、激光雷达等。激光雷达综合性能最优，智能驾驶感知层面硬件之 首。根据前瞻研究院，从可靠度、行人判别、夜间模 式、恶劣天气环境、细节分辨、探测距离等方面来对 比，激光雷达是三种环境传感器中综合性能最好的一 种，而且，其产品优势将随着消费升级与智能驾驶需 求提升而愈发凸显。27：传统机械扫描方式开展最早，仍为目前主流（66%）7%17%机械式MEMS Flash 其他资料来源：Yole （2021.9）,光大证券研究所注：以上比例为截至2021年8月29日LiDAR已获订单按扫描技术拆分的占比（按金额）(3)全(3)全态：所有部件都是定的，包括OPA光学相

30、控阵激光雷达、FLASH闪光激光雷达。OPA 利用光源干涉技术实现光线角度偏转，通过控制阵列 中相邻发射光线的相位差实现3D空间的扫描，到达 与旋转机械式雷达一样的效果，优点是扫描速度快、 精度高，但是该技术对材料和工艺的要求都极为苛 刻，目前尚处于实验室前期产品，短期内难以实现商 业化。FLASH类似于一个照相机，在短时间内直 接向前方发射出一大片覆盖探测区域的激光，通过高度灵敏的接收器实现对环境周围图像的绘制。由于结 构简单、尺寸可以做的很小、信息量较大，Flash闪光激光雷达是目前纯光激光雷达是目前纯态激光雷达最主流的技术方案。然而由于需要短时间内发射大面积的激光，Flash 在探测精度

31、和探测距离上会受到较大的影响，目前 主要用于较低速的无人驾驶车辆，例如无人外卖车、 无人物流车等，代表品 牌包括Ibeo、大陆、Ouster. 法雷奥等。案。然而由于需要短时间内发射大面积的激光，Flash 在探测精度和探测距离上会受到较大的影响，目前 主要用于较低速的无人驾驶车辆，例如无人外卖车、 无人物流车等，代表品 牌包括Ibeo、大陆、Ouster. 法雷奥等。机械式一半态-纯态演变，行业技术开展的主流趋势。根据Systemplus Consulting对本钱测算分拆， 可以看到机械式激光雷达中收发模组本钱约占整机势。根据Systemplus Consulting对本钱测算分拆， 可以

32、看到机械式激光雷达中收发模组本钱约占整机本钱60% ,本钱60% ,态激光雷达去掉了大局部/全部的机械部件，是产品迈向小型化、高性能、低本钱的重要 一环，更是车载激光雷达能否实现商业化量产的关键 因素之一。部件，是产品迈向小型化、高性能、低本钱的重要 一环，更是车载激光雷达能否实现商业化量产的关键 因素之一。2.2.3.激光接收：设计工艺逐步进化，SPAD优势 越显激光接收系统由接收光学系统和光电探测器两局部 组成。激光器发射的激光照射到障碍物以后，通过 障碍物的反射，反射光线会经由镜头组汇聚到接收器上，这里的镜头组即激光雷达接收光学系统，涉及到 的结构包括透镜、窄带滤光 片、分束器等。 透镜

33、: 接收光学系统利用凸透镜改变入射光的光路，使之汇 聚到探测器以降低光的损耗。 窄带滤光片：可以 控制接收光束的波长，从而 剔除和过滤掉散杂光， 确保传感器接收到的光信号准确无误。分束镜： 分光器利用光的衍射原理，实现光波能量的分路与 合路，将接收的探测光分为多束光纤射入光电探测 器阵列。激光探测的核心器件是光电探测器,未来CMOS工 艺的单光子探测器的优 势将进一步展现。光电探测 器是一种利用光电效应将光信号转化为电信号，实现 对光信号进行探测的装置，最常用的探测器有PIN 光电二极管、雪崩光电二极管(APD)、单光子雪崩二 极管(SPAD)和硅光电倍增管(SiPM)。由于线性雪崩二 极管探

34、测器APD具有高的内部增益、体积小、可靠 性好等优点，往往是工程应用 中的首选探测器件， 但是随着国内外多家探测器公司不断优化单光子器 件SPAD在近红外波段的量子效率,SPAD在实际 探测灵敏度方面已经逐渐超越了 APD。未来几年内,随着设计和工艺的进一步优化，SPAD对APD性能 的优势将越创造显。32：激光接收的过程是反射光线经由接收光学系统，最终，224.信息处理：主控芯片FPGA ,224.信息处理：主控芯片FPGA ,凯开SoC多豕布局现阶段主控芯片FPGA为行业主流，远期企业自研 SoC有望逐步替代。激光雷达终端信息处理系统的 任务是既要完成对各传动器件、激光器、扫描旗舰及 各信

35、号处理电路的同步协调与控制，又要对接收端送 出的信号进行放大处理和数模转换，经由信息处理模 块计算，获取目标外表形态、物理属性等特性，最终 建立物体模型。现阶段最常用的主控芯片是FPGA 芯片，但随着主流厂商对于性能及整体系统需求的提 升，信息处理系统开展逐步向企业自研专用单光子接 收端片上集成芯片（SoC）迁移，通过片内集成探测 器、前端电路、算法处理电路、激光脉冲控制等模块, 能够直接输出距离、反射率信息。目前禾赛科技、 Mobileye.英特尔等已率先布局SoC技术，未来 随着线列、面阵规模的不断增大，逐步升级CMOS 工艺节点，单光子接收端SoC将实现更强的运算能 力、更低的功耗、更高

36、的集成度，同时具备器件自主 可控的优势，因此更加适合大规模量产，或将逐步代 替主控芯片FPGAO图34：激光雷达专用芯片及功能模块示意模拟信号多通道模拟前蠕芯片激光器 发射激光欣冷探测器 度收回波信号多通道激光驱动芯片 翼初激光器次射激光脉冲FPGA （主控单元）时序控M 波形去处理.激光雷达其他叼影横块控制I数字信号高函酬开关塞m 以及实现根世信号放大 |放大后的 J丽信号高精度畋字化芯片ADC/TDC数字化采氟 实现 懵拟信号到数字信号的转化.甲片耽日户我字化| 等功傩.资料来源：禾赛科技招股说明书，光大证券研究所2.3、开展：硬件2.3、开展：硬件态+集成化，软件算法优化通过前文对激光雷

37、达四大技术构成要素的拆解和分 析，我们认为，技术革 新，即追求性能优化+本钱降 低是行业开展的主旋律，硬件+软件的开展路径已经 清晰，各环节阶段皆可发力，在可靠性提升的基础上 逐步实现量产。硬件方面四大系统皆可发力。具体表达为：光束发 射和探测环节核心器 件的升级（例如EEL VCSEL ;APDAPDSPAD/SiPD ）;扫描环节固态化（旋转机械部件的取消，将减少电机、轴承的损耗，提升寿命）； 信息处理环节片上集成化（自研SoC芯片）。总 体来说，硬件呈现芯片集成化的趋势，不仅提升系统 可靠性、降低装调生产本钱，而且更有利于实现关键 元器件的自主可控，为大规模量产提供可能。3.行业壁垒：短

38、期性能符合车规，中长期量产降本性能通过车规为核心，美观+平安指明方向多个核心参数评价维度，助力行业标准体系的搭建。 目前行业主要通过测远距离、点频、角分辨率、视 场角范围、测距精度、功耗、集成度七个显性参数来 评价一款激光雷达的硬件性能。行业初期，车规标准尚不明晰，隐形指标提出更高要 求。相比于消费级电子，前装量产上车对车载 零部件的平安性、美观性、稳定可靠性、使用寿命、 可量产性、抗干扰性等都提出了更高的要求。这些指 标更加难以量化，也缺乏公开信息，只能通过产品 是否应用于行业领先企业的测试车队或量产工程中 得以表达。以2021 Q2速腾聚创已车规量产的 RS-LiDAR-Ml为例，为了应对

39、如冰雪、泥土、沙 尘、大风、阳光暴晒、以及车载电子器件（包含激光雷 达，毫米波雷达，远程遥控模块等）干扰等给传感器 带来的影响，M1搭载了完善的配套功能，包括OTA 升级、污迹检测、智能清洗、智能加热、性能检测、 电源管理、网路管理等。据公司官网的产品介绍，开 启Ml的凝视功能，能实现将扫描帧率由10Hz提 升到20Hz ,对加塞车辆、横向穿行的电动车、行人 等障碍物的探测更频繁，帮助驾驶系统更迅速地响 应路况变化。37：相比于消费级电子，车载零部件的性能要求更高平安性资料来源：佐思汽车研究，光大证券研究所激光雷达技术壁垒高，产品迭代速度快激光雷达行业具有较高的技术水准与技术壁垒。作为 一种新

40、兴的传感器技术，激光雷达系统结构精密且 复杂，精细的光机设计和收发对准、微弱信号的灵敏 探测和快速响应是实现探测目标的前提。为了实现最 优的探测效果，激光雷达不仅在开发过程中需要光、 机、电等子模块的高度配合和协同优化，而且还需要 在生产过程中具有相匹配的高精度生产制造能力。激光雷达行业技术创新能力强，产品迭代速度快。从最初的单点激光雷达 开展到如今机械式、半最初的单点激光雷达 开展到如今机械式、半态式、态式、FMCW等多种技术架构,激光雷达技术架 构的创新与应用范围的拓展彼此促进。在激光雷达公 司持续的大量研发投入之下，激光雷达产品不仅测 量范围更远，探测精准度更高，空间分辨能力更强， 而且

41、在可靠性、平安性、本钱控制等方面也逐渐成熟, 产品更新换代速度快。38：激光雷达行业具有较高的技术水准与技术壁垒技术水准壁垒作为一种新兴的传感器技术，激光雷达系统结构精密且和半导体行业间联系密切，收发单元阵列化以及核, 化是未来的开展趋势，是激光雷达公司研发投入的重F技术创新壁垒行业涉及新一代激光雷达应用技术，产品创新能力强, 地更新迭代来适应市场的需求与更高的平安应用标准资料来源：禾赛科技招股说明书，光大证券研究所感知层感知层2：功能层面，激光雷达属于感知层传感器决策层算法/软件供应商用像视觉（君宇、麦克赛尔. 世高光.富士胶片、电产三 协）自动驾驶算法（Mobileye. 英伟达.安波福.

42、东软.四 继图新.中科创达）芯片供应奇 CPU/GPU （英伟达、英特尔. 高通.华为.地平线）计算平台至米波雷达（大陆、博世、第费西威、华域汽车）激光雷达系统（Velodyne.LuminaR Ibe。、Innoviz 禾贵科技、速创）超声波雷达（电装、松下. 村田）车企/出行服务商造车新造车新特斯拉、前来、理本属、车和家、考吒传统车企 BBA.群众.丰田.上汽集团.广汽集团.吉利汽车.长城汽车、长安汽车等资料来源：光大证券研究所整理1）还原三维特征：高频激光可在一秒内获取大量（约 150万个）的位置点信息（称为点云），利用这些有 距离信息的点云，可以精确地还原周围环境的三维特 征。3.3、

43、规模化量产举足轻重，降本增效长期要义制作工艺尚未成熟，量产需要时间积累，生产把控能 力成为关键。激光雷达作为新兴的精密传感器，尚 无确定的行业标准和成熟稳定的工艺，生产环节多 步，包括针对产品结构、硬件特性、软件算法的精准 装调和测试工序；而且量产需要时间，对于车载激光 雷达而言，任何新的平台设计均需要几年的时间才能 从概念走向真正稳定量产阶段。因此，激光雷达厂商 不仅需要对生产环节具有较强的把控能力，而且需要 前瞻性布局，抢占先发优势。4、竞争格局：视觉方案一枝独秀，雷达方案百花齐 放特斯拉引领时代，积极布局摄像视觉方案 视觉主导方案轻感知、重算法，依靠硬件设备升 级提高性能。技术层面，视觉

44、方案简单来说就是所 见即所得，核心环节是与卷积神经网络配合实现 人、动物、车辆、道路标志和各种其它障碍物的识别 与匹配，运用AI学习来 到达感知分析物体的目的。 因此，视觉方案十分依赖强大的芯片算力，从而弥补2D图像信息的短板，回顾特斯拉近年来的硬件配置, 我们可以清晰感受到更新迭代的趋势。入局最早、技术成熟，数据+算法实现正反应机制。(1 )数据积累：特斯拉作为最早入局ADAS系统 的新能源车品牌，拥有全球最多的一手数据资料，这 正是神经网络算法不断优化的基础，截至2020年 4月，特斯拉Autopilot累计里程已超33亿英里。(2 )算法加持：特斯拉创新推出影子模式，这 使得车机系统在A

45、DAS功能未开启时也可以根据人 类驾驶者的行为进行图像识别与路径规划，进而实现 算法改进。具体来讲，系统的算法在影子模式下 做持续模拟决策，并且把决策与驾驶员的行为进行对 比，一旦两者不一致，该场景便被判定为极端工况， 进而触发数据回传。数据+算法的双重优势相互促进, 到达了正反应的效果，为特斯拉高高筑起了在自动辅 助驾驶视觉方案的壁垒。视觉方案仍有局限性，暂时无法满足L3+要求。一方 面，摄像头图像受光线影响较大，在逆光、恶劣天气 时候存在失真的可能性，而且只能提供2D信息较难 还原自动驾驶所需要的3D规划场景，容易对墙面、 桥梁、交通路牌等静止物体产生误报。另一方面，深 度学习原理类似黑箱

46、，随着道路交通情况的变化越来 越复杂，对芯片算力的需求也越来越高。特斯拉完全 自主研发的FSD全自动驾驶芯片，单片单芯片算力 230TOPS ,已经远超市面上已经量产的其他车载芯 片，但假设要实现L5级完全自动驾驶，系统整体算 力应至少到达500TOPS，芯片研发迭代未来仍面临 较大提升空间。4.1, 雷达系尚于成长期，与OEM/Tierl公司合作 紧密激光雷达的产业链较为清晰。上游主要为光学和电子 元器件供应商，中游是以Velodyne、Luminar为 代表的激光雷达企业，下游客户主要是整车厂(ADAS 场景)、出行服务商(Robotaxi/Robobus )和 Tierl 企业等。4.1

47、.1, 上游：核心元器件海外优势明显，国产自研加速追赶 激光雷达的上游组件主要包括激光器和探测器、主控 芯片、模拟芯片以及 光学部件，海外优势明显。由 于起步较早，具备一定先发优势，当前上游核心元器 件主要由海外厂商主导，产品可靠性高，技术成熟， 客户群体广泛。国内厂商奋起追赶，性能差距逐渐缩小，有望改善上 游格局。伴随技术资金和资源的不断投入，近几年 国内上游厂商正在崛起，与海外龙头企业的性能差 距逐渐缩小，同时兼具本钱优势。我们认为，在中美 贸易摩擦大背景下，供应链 风险将推动高科技零部 件本土化，加上激光雷达厂商也在布局自主研发设 计，未 来有望打破海外绝对垄断的格局，实现国产 替代。4.1.2, 中游：两种推进风格，国产势力崛起可期 激光雷达系目前仍处于成长期，尚未实现统一的标准 和技术路径，未来将呈现百花齐放的竞争格局。面 临特斯拉视觉系的先发优势壁垒以及激光雷达本钱 下降速度加快，越来越多车企、包括华为、大疆等科 技巨头选择以激光雷达作为 核心传感器的自动驾驶 感