（報告出品方/作者：萬和證券，朱琳，潘子棟）

一、產業概括：激光雷達3D感知性能優越，應用市場廣闊

（一）激光雷達：利用激光實現3D感知

激光雷達（Lidar）是利用激光實現 3D 感知的現代光學遙感技術。激光雷達的工作原理類似蝙 蝠的回聲定位，只不過以激光脈沖代替聲波作為信號，通過向探測目標發射攜帶振幅、頻率、相 位等信息的激光束，分析、處理反射光束的時間差和相位差等信息，測算出目標的方位信息。

構成：包含測距系統、掃描系統和控制系統三部分。1、測距系統，由激光發射器、光電探 測器和光學元件組成，其中激光發射器負責向目標物發射調制后的光波，光電探測器負責 將經目標物反射回來的光信號處理為電信號，光學元件則用于校準發射的激光線束和聚焦 反射回來的光線。2、掃描系統，用于控制激光線數在不同方位、垂直角度的轉向變化，由 點成面從而捕獲空間內上百萬個稠密且精準的點云數據，形成激光雷達的感知范圍。3、控 制系統，由主控芯片及信息處理單元組成，負責光電信號的控制和點云數據的處理。

特性：激光具有高亮度性、高方向性、高單色性和高相干性的特點，因此利用激光進行感 測的激光雷達相較于攝像頭、毫米波雷達等環境監測傳感器具有一系列獨特的優點。1、主 動探測，能夠自主提供光源，不依賴于外界光照條件，直接獲取目標的距離、角度、反射強 度、速度等信息；2、高分辨率，工作于光學波段，頻率比微波高 2～3 個數量級以上，因此 具有極高的距離分辨率、角分辨率和速度分辨率；3、強抗干擾，激光束發散角小、波長短、 多路徑效應小。

功能：空間中的任何一點都可由距離、方位角和仰角三個坐標確認，根據激光雷達的工作 原理，可以準確的對目標物測距、測速、測角，由此形成激光雷達的主要功能。1、三維立 體成像。在單點激光測距的基礎上，通過線掃描和點陣掃描的方式，激光雷達每秒可捕獲 目標物在空間內上百萬個稠密且精準的點云數據，繼而得到目標動態的距離-角度-角度圖 像，又稱為三維圖像；2、高精度定位。激光雷達配合全球定位系統（GNSS）及慣性導航系 統（INS），可以將點云方位數據處理成高度精確的地理配準（x、y、z）坐標， 繼而實現全局的高精度定位。

（二）發展歷程：測繪起步，車載普及

激光雷達行業積累近 60 年，在功能上從測距發展到測角、測速，在設計上從單點發展到平面、 3D，在應用上從軍用延伸至商用、民用，具體來看主要歷經以下四個階段： 航天與軍事領域科研階段（1960 年代～1970 年代）：世界上第一臺激光發生器誕生于 1960 年，此后不久基于激光的探測技術開始得到發展。最早且最簡單的激光雷達就是激光測距 儀，由美國宇航局和美國軍方開發，用于月球測距；此后又擴展到研究用于對洲際導彈等 其他飛行器的瞄準和跟蹤的激光雷達，1964 年研制出用于導彈初始跟蹤測量的激光雷達， 同時測角、測距、測速，是世界上第一部完整而實用的激光雷達。

工業與商業測繪應用崛起（1980 年代～1990 年代）：激光雷達商業化技術起步，二極管系 統提高了激光雷達的緊湊性、單線數掃描結構的加入擴大了激光雷達的視場范圍并拓展了 其應用領域、GPS 民用技術精度達到了厘米的量級促進了激光雷達測量技術與定位系統結 合。這期間 RIEGL 及 FARO（法如）等廠商引入掃描式結構，專注于激光機載測繪及工業 測量；Sick（西克）及 Hokuyo（北洋）等廠商推出的 2D 掃描式單線激光雷達產品被應用 于工業測量以及早期的無人駕駛研究項目。

無人駕駛領域初步探索（2000 年代～2010 年代）：21 世紀，隨著掃描、攝影、衛星定位及 慣性導航系統的集成，利用不同的載體及多傳感器的融合，實現了激光雷達三維影像數據 獲得技術的突破，激光雷達對三維環境高精度重建的應用優勢得到了空前認可，并從政府 技術壟斷向大幅度商業化滲透。2004 年開始的美國國防高級研究計劃局無人駕駛挑戰賽 （DARPA Grand Challenge）推動了無人駕駛技術的快速發展并帶動了高線數激光雷達在無 人駕駛中的應用。車載激光雷達車規化發展也在這一時間起步，2010 年 Ibeo 同 Valeo（法 雷奧）合作進行車規化激光雷達 SCALA 的開發，并于 2017 年實現量產，此后采用轉境、 MEMS、1550nm 新型技術方案的激光雷達公司 Innoviz、Luminar 等相繼出現。

車載應用逐步鋪開（2020 年～）：隨著智能駕駛向L3階段進階，激光雷達行業也隨之進入 高速發展期，在高級輔助駕駛領域的應用得到不斷發展，激光雷達技術開始朝向芯片化、 陣列化發展，境外激光雷達公司迎來上市熱潮，同時不斷有巨頭公司加入激光雷達市場競 爭。

（三）下游應用：領域廣泛，車載前景可觀

憑借優越的三維成像和高精度定位功能，激光雷達已廣泛應用于科學研究和社會發展的各個領 域，早期主要被廣泛應用在航空航天、測繪、風電等領域，隨后受汽車智能化的驅動，在車載領 域迅速發展，具體來看： 市場規模：根據 Mordor Intelligent 數據，2019-2020 年激光雷達市場總規模為 15.35-16.37 億美元，預計到 2026 年激光雷達市場總規模將達到 57.92 億元，2019-2026 年復合增長率 高達 20.89%。應用占比：傳統的環境測繪是激光雷達最主要應用，2020 年市場規模已有 10.85 億美元， 占比高達 66.28%，用于地形測量、風速監測、農林測繪等；其次是工業測量應用，2020 年 市場規模有 4.15 億美元，占比 25.35%，用于工業自動化、物流、智能樓宇等場景；汽車應 用占比最小，但潛力可觀，2020 年市場規模約為 1.38 億元，占比 8.43%。

市場潛力：根據 Mordor Intelligent 數據，隨著智能汽車的快速上量，輔助駕駛（ADAS）系 統市場占比快速提升，2019-2026 年復合增長率高達 111.46%，除此之外無人駕駛領域依舊 是激光雷達的車載主戰場，2019-2026 年復合增長率達 12.87%；工業及環境測繪增長較慢， 2019-2026 年復合增長率分別為 6.42%和 4.34%。

二、產業階段：高階智能駕駛呼之欲出，激光雷達藍海開啟

（一）技術階段：智能駕駛需求逐級遞進，激光雷達必要性顯現

感知層是智能駕駛的起點，傳感器是感知層的核心 美國汽車工程師學會（SAE）將智能駕駛的發展按駕駛控制權的歸屬分為六個階段：L0-L2為較 低階輔助駕駛階段，由駕駛員主導、系統輔助完成；L3-L5 為高階智能駕駛階段，駕駛決策責任 方逐步由駕駛員過度到系統。 智能駕駛按技術架構分為感知、決策和執行三個層次。感知層是汽車的“眼睛”，主要負責對環 境信息和車內信息的采集與處理；決策層是汽車的“大腦”，依據感知信息來進行駕駛決策判斷； 執行層相當于汽車的“四肢”，按照決策結果對車輛進行控制。這其中，感知層是實現智能駕駛 的基礎和前提，在信息傳輸上歸納為三個層面：1、物理信息，包括姿態、速度、形狀、溫度、 能耗等；2、語義信息，辨別物體的類別；3、行為預測，預測物體的行為。

智能傳感器是感知層的硬件核心。感知層通過傳感器實現對信息的感知，根據作用機理不同分 為傳統傳感器和智能傳感器，前者主要負責車輛對自身狀態的感知，安裝在動力總成、底盤系統等汽車關鍵部位，該類傳感器多以 MEMS 工藝生產，具有低成本、高可靠性、小體積等優勢。 后者負責從車輛外界獲取信息，是智能駕駛感知層的硬件核心，主要包括車載攝像頭、毫米波 雷達、激光雷達、超聲波雷達四大類別的硬件傳感，具備兩個顯著特征：1）量少價高，與傳統 傳感器相比，智能傳感器數量少且價格高，基本都在百元以上，占據了汽車傳感器總成本的絕 大部分；2）量隨級升，隨著汽車 SAE 等級提升，為了提高感知冗余，所需配備的智能傳感器數 量隨之增多。

激光雷達感知性能優越，幫助提升智能駕駛安全冗余

攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達以及最新出現的激光雷達特色鮮明，在探測精度、感知范圍、 環境抗干擾及成本等方面各有所長，組成了智能駕駛感知系統的“主力陣容”。攝像頭：技術成熟成本可控，成為最主要的視覺傳感器。攝像頭類似人眼，可對物體幾何 特征、色彩及文字信息進行識別，借助算法可實現對障礙物距離的探測，技術成熟成本可 控，因而成為 L2 及以下 ADAS 系統中最主要的視覺傳感器，但受光照及惡劣天氣影響大， 識別準確率在長尾場景存在安全隱患。 毫米波雷達：全天候性能佳，但探測精度有限。毫米波雷達工作原理類似激光雷達，具有 同時測距和測速的功能，有效探測距離可達 200m，由于波長較長，對煙霧、灰塵的穿透力、 抗干擾能力強，可全天候工作，但角度分辨能力通常較弱，難以判斷障礙物的具體輪廓，對 小尺寸障礙物的判斷更加模糊。

超聲波雷達：最早上車，適用近距離停車輔助。技術成熟、成本低，抗干擾能力強，但測量 精度差，測量范圍通常小于 5m，主要用于停車輔助，是最早上車且應用數量最多的智能傳 感器。 激光雷達：技術難度大、成本高，尚未規模量產。測量精度高、范圍廣，可以實時構建車輛 周邊環境 3D 模型，受限于技術難度大、成本高，目前尚未大規模量產上車。 激光雷達與對其他智能硬件傳感器不是替代而是功能的補充疊加。相較攝像頭和毫米波雷達， 激光雷達所見即所得，能夠實現三維實時感知，避開了對算法和數據的高度依賴，在探測精度、可靠性和抗干擾能力等方面具備特色優勢，能夠規避部分長尾場景存在的感知失靈情況，可顯 著提升智能駕駛系統的可靠性和冗余度，因而被大多數整車廠、Tier1 認為是 L3+智能駕駛（功 能開啟時責任方為汽車系統）必備的傳感器。

多傳感器融合成趨勢，L3+階段激光雷達后來居上

智能駕駛需要傳感器滿足成本、可靠性、距離、精度等不同維度的需求，由于各類傳感器互有優 劣，難以替代，因此多傳感器融合已成為大勢所趨。要實現高級別的智能駕駛，僅靠不同傳感器 之間簡單的堆疊和并列是遠遠不夠的，通過主次分明、有機統一的傳感器融合方案，激發核心 傳感器之間的“化學反應”，實現更優異的感知表現，并使輔助傳感器對系統整體能力做到恰到 好處的補充，才是打造智能駕駛車輛感知系統的必要之舉。目前對于智能駕駛的感知層融合配 置，市場上主要有兩大技術流派：

一類是“攝像頭主導”方案，感知系統由攝像頭主導+毫米波雷達組成，輕感知重算法，以 特斯拉為典型代表； 另一類是“激光雷達主導”方案，感知系統由激光雷達主導+攝像頭+毫米波雷達組成，重 感知輕算法，以 Waymo、百度等無人駕駛型企業和蔚來、小鵬、理想等造車新勢力為典型 代表。

“攝像頭主導”方案依賴人為干預，在 L2 以及下階段占據優勢。“攝像頭”方案采用“攝像頭” +“算法”完全模擬“人眼”+“人腦”的純視覺駕駛行為，依賴大量的數據訓練來提高感知的 準確度，在技術成熟度、成本上具備優勢，但在精度、可靠性上都有局限，尤其在應對汽車高速行駛等長尾場景時，攝像頭+毫米波的組合對于非標準靜態的物體也有一定的識別障礙，需要駕 駛員的大量干預。因此，在 L2 及以下的智能駕駛階段，“攝像頭主導”方案占據優勢。現階段 特斯拉已憑借先發銷量優勢，通過數據積累上的高墻壘筑，在 L2 階段便與其他新勢力拉開了差 距，獨占絕對優勢。

“激光雷達主導”方案增強感知系統冗余，助力 L3+智能駕駛的實現。“激光雷達”方案重感知 重算法，精度高、抗干擾能力強，配合高精度地圖更能實現精準定位。隨著智能駕駛向 L3 進階， 駕駛員的參與度會大幅度減少，單純的“眼見為實”已不再滿足車輛智能駕駛的需求。激光雷達 具備高精度、高可靠性，配合攝像頭和毫米波雷達，能增強系統的可靠性、冗余性，有望在 L3+ 階段成為汽車傳感器中不可或缺的一部分，并且借助差異化競爭優勢，也有望成為除特斯拉外 的造車新勢力實現彎道超車的有效手段。

（二）時間節點：2022年激光雷達迎來規模量產元年

2021 年車企普遍規劃從 L2 向 L3 級別智能駕駛進階路徑。自 2021 年起全球范圍內 L3 級輔助駕 駛量產車項目就處于快速開發之中：BMW（寶馬）預計在 2021 年推出具有 L3 級智能駕駛功能 的 BMW Vision iNEXT；Mercedes-Benz（梅賽德斯-奔馳）首款 L3 級智能駕駛系統將于 2021 年在新款 S 級車型上推出；Volvo（沃爾沃）預計在 2022 年推出配備激光雷達的智能駕駛量產 車型，實現沒有人工干預情況下的高速行駛；Honda（本田）計劃于 2021 年在其 Legend 車型上 提供 L3 級智能駕駛系統。

截至 2022 年上半年已經有汽車廠商已經推出具有 L3 級智能駕駛功能的車型：2021 年 3 月本田 正式發售了全球首款獲法律許可的 L3 級智能駕駛的車輛 Legend EX，可在日本本土指定路況下 使用 L3 級智能駕駛功能；2022 年 3 月長安汽車發布了全新車系“引力”下的首款車型 UNI-T， 實現 L3 級智能駕駛車型量產；2022 年 4 月，寶馬已經推出具備了 L3 級智能駕駛可能的全新 BMW 7 系；2022 年 5 月初，奔馳宣布支持 L3 級（有條件）智能駕駛功能的 DRIVE PILOT 智 能領航系統將于德國市場率先上市，涉及車型為 S 級轎車與全新純電動 EQS。除了傳統車企外， 一些造車新勢力像特斯拉的 ModelY 已經達到 L2+級別，國內蔚來的 ET7、小鵬的 P5 也已實現 L3 級別的智能駕駛。

2022 年激光雷達有望規模量產并迎來裝車小高潮。隨著乘用車逐步發展到 L3+階段，“視覺計 算”方案不再滿足智能駕駛的感知要求，乘用車市場在 2022 迎來了激光雷達裝車小高潮，像小 鵬新一代 P7 搭載大疆 Livox 激光雷達，該車型目前已經于 2021 年 3 月開始預售；2021 年 12 月 法雷奧官方宣布其第二代 SCALA 激光雷達將搭載于新款奔馳 S 級之上，可實現 L3 級智能駕駛； 蔚來 ET7 搭載 Innovusion 圖達通激光雷達在 2021 年 1 月 9 日就已經正式上市，并于 2022 年 3 月 28 日開啟交付；除此之外 Luminar、Cepton、Aeva、華為、大疆、速騰聚創、一徑科技、禾賽 科技等激光雷達公司已經拿到或正在交付前裝量產訂單。

（三）市場空間：車載激光雷達市場有望達到百億級別

參照第一部分 Mordor Intelligent 預測數據，激光雷達在輔助駕駛（ADAS）汽車+無人駕駛汽車 市場總規模將從 2019 年的 1.05 億美元增長到 2026 年的 37.90 億美元，復合增長率達到 66.72%。 考慮到激光雷達作為智能汽車 L3 級別以上自動駕駛傳感器的關鍵，即將迎來行業向上拐點，市 場增長潛力可觀，我們依據激光雷達的出貨量、價格變化數據，在 2021 年的數據基礎上，重新 測算激光雷達在在乘用車和無人駕駛車領域的市場空間。

參照 Frost & Sullivan 提供的數據，2021 年約有 10 萬臺激光雷達被用在乘用車和無人駕駛車上， 到2027年激光雷達上車數量將達到1480萬臺，按照機械式、半固態/固態（MEMS、3D Flash/OPA、 FMCW）劃分，機械式激光雷達將從 2021 年的$5,500 均價逐步下降到 2027 年的$2,500，MEMS 和 3D Flash/OPA 激光雷達將從 2021 年的$1,000 均價逐步下降到 2027 年的$500，FMCW 激光雷 達將在 2025 年首次上車，均價將從 2025 年的$1,000 下降到 2027 年的$500。我們通過“機械式 Lidar 出貨量×機械式 Lidar 均價+半固態/固態 Lidar 出貨量×半固態/固態 Lidar 均價”來測算全球車載激光雷達的市場空間，得出 2025 年全球車載激光雷達市場規模將達 到約 70.3 億美元，到 2027 年更是有望達到 129.7 億美元。

三、產業趨勢：技術尚未收斂，車規和成本決定發展

從激光雷達產業發展趨勢來看，我們認為技術決定性能，是激光雷達行業的“敲門磚”；車規認 證可靠性，是激光雷達行業的“入場券”；而成本制約量產，是激光雷達規模化量產的“催化劑”， 在產業發展的過程中主機廠商將會一直尋找性能、可靠性、成本三者可行的有效均衡。現階段 激光雷達上車早期尚處于技術驅動階段，性能是首要考量因素，隨著技術的成熟和產業的發展， 可靠性和低成本將成為接下來驗證和量產階段的角逐重心，這也是激光雷達上車和量產的決定 因素。

（一）技術路徑：技術尚未收斂，路線百花齊放

激光雷達目前尚處技術驅動階段，技術路線百花齊放，需要隨著產品的量產持續驗證。按照激 光雷達的構成和原理，測距原理、激光波長、發射裝置、接收裝置、掃描方式是激光雷達的五大 技術維度，不同的維度衍生出不同的技術發展方向，下游主機廠依照這五個維度設計組合形成 特色技術方案，不同的技術路徑又導致激光雷達成品在測距、測速、測角、精度、范圍、功耗、 集成度等性能上的差異，繼而決定了各主機廠的產品能力和遠期潛力。

測距原理：測距方式分為TOF和FMCW

激光雷達主要有兩種測距方法，一種是基于時間的測量方法，通過計算發射激光脈沖和接收激 光脈沖所需的時間得到目標距離，稱作飛行時間法（TOF，time-of-flight）；另一種是基于頻率 的測量方法，將發射的激光進行調制后測量往返光波的頻率差與相位差測得目標距離，稱作連 續波調頻相干檢測法（FMCW，frequency-modulated continuous wave），結合多普勒效應還可以 同時計算出物體每個像素點的速度數據。ToF 工藝成熟、成本合理，是目前市場車載中長距激 光雷達的主流方案；FMCW 具有可直接測量速度信息以及抗干擾（包括環境光和其他激光雷達） 的優勢，未來隨著 FMCW 激光雷達整機和上游產業鏈的成熟，ToF 和 FMCW 激光雷達將在市 場上并存。

發射端：905nm半導體激光器是主流，1550nm光纖激光器是趨勢

從光源上看，市場上激光雷達最常用的波長方案是 905nm 和 1550nm。激光是一種單一顏色、 單一波長的光，根據發生器的不同可以產生紫外線（10-400nm）到可見光（390-780nm）到紅 外線（760-1000000nm）波段內的不同激光。車載激光雷達波長的選擇主要考量三個因素：

人眼安全：為避免可見光對人眼的傷害，激光雷達選用的激光波長一般不低于 850nm，905nm 激光工作于近紅外（NIR）波段，接近可見光 360nm-750nm 頻率，可穿透角膜和晶狀體， 聚焦在視網膜上，所以發射功率需先在在對人無害的范圍內。而 1550nm 激光工作于中紅外 波段（SWIR），主要被角膜上的液體吸收，無法在視網膜上聚焦成點，相對更加安全。功率上限：905nm 激光對應的器件功率受到限制，進而影響了激光雷達的探測距離和雨霧 抗干擾能力；1550nm 激光更加安全，對應的功率上限相應提高，其探測距離和抗干擾能力 也顯著提高。

適配器件：波長與發光材料物理特性有關，905nm 激光器多用砷化鎵 GaAs 作為發光材料， 配備半導體激光器即可，1550nm 多用磷化銦 InP 作為發光材料，其工作波段需配備體積較 大的光纖激光器。此外，特定的波長需要特定材料制成的探測器吸收，905nm 波長的激光 可被硅基材料吸收，1550nm 波長的激光需要銦鎵砷 InGaAs 材料才可高效率吸收。

從激光器種類上看，當前階段主要方案有邊發射激光器（Edge Emitting Laser，EEL）、垂直腔面 發射激光器（Vertical Cavity Surface Emitting Laser，VCSEL）和光纖激光器。其中，前兩者均屬 于半導體激光器，具有電光轉換效率高（最高可達到 60-70%），體積小、重量輕（常用產品體 積僅僅為立方厘米量級），壽命長、可靠性高（高功率亦可實現上萬小時），集成度高、成本低 （同一片半導體晶圓上實現大量激光二極管芯片的集成）的特點。

EEL 激光器長期占據主流。EEL 作為探測光源具有高發光功率密度的優勢，但 EEL 的激光 是沿平行于襯底表面發出，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，極為依賴產線 工人的手工裝調技術，生產成本高且一致性難以保障。

VCSEL 激光器逐步成熟。VCSEL 出光方向垂直于襯底表面，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<50m）。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。

光纖激光器配套 1550nm 發光功率要求。光纖激光器體積較大，由種子源、泵浦源、以及增 益光纖構成，所生產的激光光束質量優異，功率高、調制速度快，可以實現超遠距離感測， 但價格也較為高昂，主要取決于 1550nm 技術的突破和需求的放量。

綜合而言，905nm 半導體激光器是當下的主流選擇，1550nm 光纖激光器是未來發展趨勢。波長 為 905nm 的激光雷達采用 EEL/VCSEL 半導體激光器為發射源，具有成本較低和技術成熟的優 勢，但考慮到人眼安全要求，激光功率受到明顯限制，使得傳感器在探測距離和信噪比上物理 受限。波長為 1550nm 的激光雷達一般配備光纖激光器，其發出的激光遠離人眼吸收的可見光光 譜，安全功率達到 905 納米的 40 倍，可以發射更高的功率增加探測距離、點云分辨率和抗干擾 能力，但無法被常規的硅探測器吸收，需要外部電源、復雜的電子控制裝置以及配套的接收器， 因此體積龐大、技術面臨著更大的復雜性。

接收端：APD是當前主流，SPAD/SiPM是未來趨勢

光電探測器利用光電效應將光信號轉變為電信號。靈敏度、反應速度和抗干擾性是衡量光電探 測器的主要指標，從類別上區分，傳統探測器為 PIN 光電二極管和 APD（雪崩二極管），新型 探測器有 SPAD（單光子雪崩二極管）和 SiPM（硅光電倍增管）；從材料上區分，探測材料有 Si 基 CMOS 工藝，主要用于 905nm 波長探測，也有靈敏度較高的 InGaAs 探測器，主要用于 1550nm 波長探測。一般而言，光電探測器的選擇取決于其接收到的激光波長。

PIN PD：針狀光電二極管，由 P-I-N 結組成，工作于反偏壓，無增益，探測距離較短；APD：雪崩二極管，PN 結加大反向電壓后會產生 雪崩 現象，在低于擊穿電壓的偏置電 壓下工作，對微弱光電流產生放大作用，但工作電壓較大，噪聲也被放大；SPAD：單光子雪崩二極管，工作在蓋革模式（遠高于擊穿電壓的反向偏置電壓）下的雪崩 二極管，具有單光子檢測的能力；SiPM：硅光電倍增管，由 APD 陣列組成，具有增益高、工作偏置電壓低、受溫度影響小、 對磁場不敏感、能夠實現高度集成化的優勢。

905nm 激光器探測 APD 是主流方案，SPAD/SiPM 是未來趨勢。APD 采用分立器件模式，技術 較為成熟，在 905nm 探測的 PDE 可優化達到 80%，成為目前使用最為廣泛的光電探測器件。單 光子雪崩二極管（SPAD）和硅光電倍增管（SiPM）在增益能力、大尺寸陣列的實現和易用性上 較 APD 更加優越：1）SPAD 或者 SiPM/MPPC 是工作在蓋革模式下的 APD，理論上增益可達 到 APD 的 100 萬倍以上，但系統成本與電路成本均較高；2）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，具 備規模量產的成本優勢；3）由于 SiPM 工作電壓較低，不需要高壓系統，易于與主流電子系統 集成，內部的百萬級增益也使 SiPM 對后端讀出電路的要求更簡單。

掃描方式：半固態率先上車，純固態為最終趨勢

從線束轉向（或稱掃描）方式來看，激光雷達技術路徑正朝著機械式-半固態-純固態的方向不 斷迭代。其中，機械式激光雷達產品已經在無人駕駛領域得到了廣泛應用；半固態式激光雷達 式是機械式和純固態式的折中方案（較機械式只掃描前方一定角度內的范圍；較純固態式仍有 一些較小的活動部件），是目前階段量產裝車的主流產品，具體包括微振鏡方案、轉鏡、棱鏡方 案；純固態激光雷達工藝級別最高，具體包括相控陣（OPA）方案、Flash 方案等，有望成為終 極方案。

純機械旋轉式：高性能與高成本并存，最早上車的激光雷達。原理：通過不斷旋轉發射頭，將速度更快、發射更準的激光從“線”變成“面”，并在豎直方向 上排布多束激光，形成多個面，從而達到動態掃描并動態接收信息的目的。 性能：機械雷達是研發最早、發展最成熟的激光雷達，由于帶有機械旋轉結構，可以通過 360° 物理旋轉進行 3D 掃描，而缺點也很明顯，一是高頻的轉動和復雜的機械結構致使其平均的失效 時間僅 1000-3000 小時，難以達到車規級設備最低 13000 小時的要求；二是機械式激光雷達復 雜的結構也不易控制成本，高昂的售價也是影響其廣泛裝備量產車型的一大因素。

應用：機械旋轉多線激光雷達的主要供應商有 Velodyne、速騰聚創、禾賽科技，產品主要面向 無人駕駛和服務型機器人市場。Velodyne 在這個領域具有先發優勢，在 2006 年到 2017 年一度 是機械旋轉激光雷達市場的最主要提供方，其在 2007 年便推出了 64 線機械式激光雷達產品， 成為首個商業化大規模量產的 3D 激光雷達。

轉鏡方案：最早實現車規級應用，有望階段性率先起量。原理：轉鏡方案將激光收發模組固定，在前方布置兩面可旋轉的鏡子，讓電機在帶動轉鏡運動 的過程中將光束反射至空間的一定范圍，從而實現限定范圍內的探測掃描。在轉鏡方案中，存 在一面掃描鏡（一維轉鏡）和一縱一橫兩面掃描鏡（二維轉鏡）兩種技術路線。一維轉鏡線束與 激光發生器數量一致，而二維轉鏡在一維轉鏡的基礎上增加了俯仰的轉動，可以實現等效更多 的線束，在集成難度和成本控制上存在優勢。 性能：轉鏡方案在功耗、散熱等方面有著更大優勢，但是存在信噪比低，有效距離短，FOV 視 場角受限等問題。

應用：2017 年 7 月，奧迪 A8 搭載的法雷奧四線轉鏡式激光雷達 SCALA1 是業內首款車規級激 光雷達產品，華為的等效96線激光雷達用的就是二維轉鏡技術。目前轉鏡方案代表品牌有華為、 法雷奧、禾賽、Innovusion 等。

棱鏡：大疆一枝獨秀，綁定小鵬 P5。原理：棱鏡激光雷達也稱為雙楔形棱鏡激光雷達，內部包括兩個楔形棱鏡，激光在通過第一個 楔形棱鏡后發生一次偏轉，通過第二個楔形棱鏡后再一次發生偏轉，累積的掃描圖案形狀若花 朵，而并非一行一列的點云狀態。性能：相比 MEMS 微振鏡和轉鏡方案，棱鏡激光雷達可以通過增加激光線束和功率實現更高的 精度和更遠的探測距離，不過也存在中心區域點云密集，兩側點云相對稀疏的情況，機械結構 也相對更加復雜，體積較前兩者更難以控制，存在軸承或襯套的磨損等風險。 應用：目前發力棱鏡激光雷達的主要有大疆旗下的 Livox 覽沃，從車規級應用來看，小鵬 P5 配 備 2 顆大疆 Livox 車規級棱鏡式激光雷達，另外大疆 Livox 也獲得了一汽解放量產項目的定點。

微振鏡：現階段量產上車主流。原理：MEMS（Micro-Electro-Mechanical System）微振鏡方案通過控制微小的鏡面平動和扭轉 往復運動，將激光反射到不同的角度，以此達到等效機械式更多線束的掃描覆蓋。 性能：MEMS 將掃描單元變成了毫米級尺寸 MEMS 微鏡，具有尺寸小、可靠性高、成本可控、 分辨率高等優勢，但也存在信噪比低、有效距離短、壽命短等問題。 應用：Luminar、Innoviz、速騰聚創、雷神科技等。

OPA 光學相控陣：工藝難度極高，尚處實驗室階段。原理：OPA（optical phased array）光學相控技術運用相干原理，采用多個光源組成陣列，通過控 制各光源發光時間差，合成具有特定方向的主光源，并在在程序的控制下可使一束或多束高強 度光束按設計指向特定空域掃描。 特性：采用純固態器件，具有體積小、耐久度高的優點。但是，對激光調試、信號處理的運算力 要求很大，同時對材料和工藝的要求都極為苛刻，因此成本也相應的居高不下。 應用：多處于實驗室或初步測試階段，Quanergy 于 2021 年發布的 S3 型固態激光雷達是業內第 一款使用相控陣技術的產品。

Flash 閃光：目前純固態激光雷達的主流技術方案。原理：Flash 激光雷達的原理類似于黑夜中的照相機，不是通過掃描的方式，而是在短時間內直 接向前方發射出一大片覆蓋探測區域的激光，通過高度靈敏的接收器實現對環境周圍圖像的繪 制，最終生成包含深度信息的 3D 數據。 性能：結構簡單，能快速記錄整個場景，但在探測精度和探測距離上會受到較大的影響。 應用：主要用于較低速的無人駕駛車輛，例如無人外賣車、無人物流車等，對探測距離要求較低 的智能駕駛解決方案中，代表品牌包括 Ibeo、大陸、Ouster 等。

（二）上車節奏：車規是第一要義，優先選擇成熟度高的轉鏡/MEMS方案

“車規級”認證是激光雷達從0到1階段的前提

車規是短期要義，是進入汽車行業的門檻。車規級是指能夠通過車企的一系列認證測試，拿到 項目定點資格。對于車載應用，汽車電子元件需要在極其嚴苛的環境下長時間地工作，加上汽 車的車型生命周期較消費級產品要長得多，單個器件的失效率疊加上汽車較大的銷量及長期的 使用便會急劇放大，因而衍生出各類電子元器件有關生產制造和性能的特定行業標準。 業內主要相關的車規認證標準有 IATF 16949、ISO 26262、AEC-Q 系列等，從功能、質量、穩 定性等各個維度采取鐵腕級標準，要求各個部件能夠在多樣化的壓力及動態環境下保持長期穩 定、高效的工作狀態。其中，AEC-Q 系列認證是車規元器件的通用測試標準和基本門檻，ISO26262 是全球公認最權威的汽車功能安全標準，IATF16949 則是世界范圍內共同和唯一的汽 車行業質量管理體系的基本要求，像 Quanergy、速騰聚創等已獲得其認證。

激光雷達技術差異大，暫無標準化且量化的車規級準入標準，新進入企業即使通過車規級認證， 還需要經過下游汽車廠商長時間的測試和認證，才算達到“車規級”標準。一般而言，一個車 規級元器件從發布到量產需經歷器件規劃→工程樣片→量產→停產的生命周期。從器件規劃到 工程樣片階段，Tier 2 制定規劃（Roadmap），并經與 Tier 1 及 OEM 調研后進行產品開發設計， 一般需 1 年以上時間；從工程樣片到量產階段，Tier2 廠商一方面需獲取車規認證，滿足量產基 準要求，此過程約 1 年以上時間，另一方面需同步推進下游驗證，Tier 2 先向 Tier 1 提供免費工 程樣片滿足其預研（advance）項目設計導入，此階段需要 1 年以上時間，接著 Tier 2 提供量產 芯片/元件，Tier 1 用其進行 DV（Design validation 設計驗證），最后采用新器件的 Tier 1 的項目 SOP（Start Of Production，代表具有大批量成熟生產工藝的產品件），OEM 采用此 Tier 1 產品的 車型也同步量產，此過程也需 1 年以上時間；從量產到停產階段，一般能夠保持 10-15 年的穩 定供貨時間。

參照以上流程，我們可以將激光雷達產品的車規級定義為滿足如下四個條件：1、產品所采用的 所有電子元器件獲得車規級認證（AEC-Q 系列認證）；2、產品滿足汽車電子設計開發要求；3、 產品滿足大型車企測試要求；4、產品實現批量前裝。

全產業鏈深度合作加快激光雷達上車進程。從激光雷達的實際上車流程來看，參照 Velodyne、 Luminar 和速騰聚創梳理，激光雷達廠商需經歷 Pre-RFI（提前信息獲取）→RFI（信息獲取） →RFQ（報價獲取）→Production Contract（生產訂單）四個階段，僅考慮 Pre-RFI 到 Production Contract 階段，激光雷達廠商需提供 Demo、A 樣、B 樣、C 樣…、SOP 等多次樣品迭代，一般 而言 Demo 和 A 樣屬于原型樣件，主要是用于基本功能的驗證和工程測試，B 樣屬于產品研發 主要階段，持續時間長，決定產品絕大部分功能設計，一般并引入樣板線，C 樣代表采用量產工 藝的試生產樣件，已通過相應的可靠性驗證，將對生產工藝持續改進；SOP 代表具有大批量成 熟生產工藝的產品件。

Velodyne 預測整個流程可能會長達兩年多，若加上前期調研及立項，還有 4 月-1 年的時間； Luminar 規劃的 IRIS 激光雷達從工程研發到批量生產也歷時兩年半。而要完成這樣的流程，傳 統的整車廠、Tier1、Tier2 這樣鏈式的供應商關系已經不足滿足，激光雷達產業鏈正走向深度合 作，比如 Innovusion 與上游供應商之間是在產品研發環節就進行不斷的磨合，與下游整車廠蔚 來在整個開發過程中，就互相進行了資金以及資源的協調，使得激光雷達的產品性能與上車速 度提升更快。

關注實際交付進度，優先選擇成熟度高的905nm波長、ToF測距方式的轉鏡/MEMS方案

初期上車階段，優先選擇成熟度高的轉鏡/MEMS 方案。Yole 預測從 2018 年到 2025 年，在硬件 配置上 ToF-905nm 激光雷達是技術主流，大部分 ToF 激光雷達產品采用分立器件，即發射端 使用邊發射激光器（Edge Emitting Laser，EEL）配合多通道驅動器、接收端使用線性雪崩二極管 探測器（Avalanche Photodiode，APD）配合多通道跨阻放大器（Trans-Impedance Amplifier，TIA） 的方案；在掃描方式上，小范圍上車主要考量能否過車規，轉鏡和 MEMS 是選擇度最高的方案。

車企量產落地的搭載激光雷達車型項目代表著不同激光雷達廠商的車規級能力和供應鏈成熟程 度，因此需要關注相關供應商交付情況，從量產現狀來看，Valeo 的 Scala 系列已經搭載奔馳車 型量產落地，Innovusion 的獵鷹激光雷達也在 2022 年 1 月搭載蔚來 ET7 量產，Luminar、Ibeo、 速騰聚創、禾賽科技、華為、大疆 Livox 均已具備乘用車項目定點訂單，這些企業多以 905nm 波 長、ToF 測距方式的轉鏡/MEMS 方案為主，已經在量產上車階段顯現優勢。

（三）量產要素：成本限制大范圍推廣，中長期Flash/OPA成發展趨勢

“降本”是激光雷達從1到N階段的關鍵

價格限制激光雷達上車，“降本”是中長期考量核心。早期成熟的無人駕駛技術方案都采用了 64 線機械式激光雷達，成本約在 7.5 萬美元，第一款滿足車規級的激光雷達 SCALA，第一代時的 價格也達到 2 萬美元級別，對應的車型都是百萬級豪車的級別，對價格的寬容度很高，而由終 端消費者買單的大量私家車，對價格敏感度則很高。根據蓋世汽車行業調研，激光雷達要大規 模量產，94%的被調研者接受的價格在 5000 元以下，可接受價格控制在 500 元以下的占比 25%， 在 500-1000 元之間的占比 39%，在 1000-5000 元之間的占比 30%。當前 MEMS、轉鏡、棱鏡類 型激光雷達的成本普遍已降至 1000 美元左右，離規模量產仍有一定距離，預計到 2025 年部分 固態產品才有望突破。

降本路徑清晰，核心在于產品結構的集成化。激光雷達是由多部件構成的光機電系統，拆解激 光雷達成本結構，其中光電系統成本約占激光雷達整機成本的近七成，由激光雷達收發模組、 測時模組、控制模組四部分構成。除此之外，人工調試和機械裝置等其他部件分別占據總成本 的 25%和 8%。光電系統是激光雷達的主要成本，也是激光雷達降本的主要落腳點，我們總結激 光雷達廠商的降本路徑，主要分為系統結構的集成化、產業生態的國產化、產線生產的自動化 和訂單需求的規模化四個方向：

系統結構的集成化：主要表現為收發端采用 VCSEL 光源+單光子探測器的組合方式，形成 易于與平面化的電路芯片鍵合的收發陣列；掃描端固態化，采用 MEMS/Flash/OPA 方法不 斷減少電機、軸承帶來的高昂成本；信息處理端使用集成芯片（SoC）逐步代替主控芯片 FPGA 的功能，基于成熟的 CMOS 工藝最終實現探測器、前端電路、算法處理電路、激光 脈沖控制等模塊結構的集成化、芯片化，以達到顯著降低系統的尺寸和成本的目的。

產業生態的國產化：目前激光雷達的上游玩家基本為海外廠商，像信息處理模塊中的模擬 芯片、主控芯片和收發端的激光器、探測器均主要由海外廠商所主導。在芯片端，以禾賽科 技為代表的國內企業通過自研專用芯片和 SoC 片上系統芯片，實現更優的性能、更高的集 成度、更低的生產成本；在接收端，國內已有廠商在激光器和探測器領域積極布局，未來可 以通過產業生態的合作采購更低成本的國產化部件。

產線生產的自動化：激光雷達生產精密度要求很高，大量生產時人工裝調面臨成本高、效 率低的問題，通過對生產工序進行優化、并對生產工站進行自動化或半自動化改造，可以 提高了生產效率并降低生產成本。 訂單需求的規模化：激光雷達最主要的舞臺便是 L3 及更高階的智能駕駛，現階段激光雷達 廠商訂單規模在 10 萬臺左右，圖達通預測過，當圖達通年出貨量在 10 萬臺時，成本將會 下降到 1000 美金左右，速騰聚創也曾披露，如果訂單規模達到 10 萬-100 萬臺，則硬件價 格可下探至 200-500 美元。由此可以預測到激光雷達的規模化生產將會帶來其成本的大幅 下降。

大規模量產階段，1550nm波長、FMCW測距方式的固態激光雷達成發展趨勢

2025 年后激光雷達有望實現大規模量產。2025 年將會是 L3 級別智能駕駛車大規模量產應用的 時間節點，屆時激光雷達價格有望降至 500 美元左右，并最終推動激光雷達在乘用車上的大規 模配置。Yole 預測 2025 年后，隨著激光雷達的大規模量產和技術的逐步成熟，1550nm 波長、 FMCW 測距方式的固態激光雷達方案將成為最終發展趨勢。

四、產業格局：產業鏈日益成熟，國內廠商初露鋒芒

產業鏈上下游共振，生態模式逐步成熟。車載激光雷達上游為光學和電子元器件，中游為激光 雷達整機廠，下游主要由整車廠（ADAS 車企、Robotaxi/Robobus 自動出行服務商）和 Tier1 廠 商組成。上游光電器件廠商的產品性能和成本不斷改進，中游激光雷達主機廠技術路徑快速迭 代，共同推進激光雷達在車載市場的蓬勃發展。

（一）上游：海外廠商耕耘已久，收發模塊國產化可期

激光雷達上游環節較多，按光電器件可分為掃描部件、收發部件（激光器、探測器）、光學部件 （準直鏡、分束器、擴散片、透鏡、濾光片）和信息處理部件（模擬芯片、FPGA），決定著激光 雷達的性能、成本與可靠性。盡管當前整機廠商的激光雷達的路線方案各有不同，但在光電器 件的選擇上具備共性，因此能夠與主流整機廠定點合作的上游光電器件廠商具備較高的成長確 定性。 收發部件：國內已有布局，國產化替代可期。激光器和探測器是激光雷達重要收發部件，常年 由海外大廠主導，近年來國內廠商開始布局。

發射端激光器代表企業包括國外的 OSRAM（歐司朗）、AMS（艾邁斯半導體）、Lumentum（魯 門特姆）等，其在消費電子市場耕耘已久，并迅速延伸至新興的汽車領域并占據優勢。國內企業 主要有炬光科技（已上市）、長光華芯（已上市）、瑞波光電、縱慧光電等，相關產品性能已逐步 接近海外水平，有望加速國產替代。Yole 數據顯示，2019 年全球 VCSEL 市場 Lumentum 占據 49%的市場份額，II-VI（貳陸集團）、AMS 分別以 14%、11%的份額緊隨其后，國內企業縱慧光 電達到 2%的占比。

接收端探測器主要由 Hamamatsu（濱松）、ON Semiconductor（安森美）、Sony（索尼）等廠商布 局并主導市場。國內供應商靈明光子（未上市）、宇稱電子（未上市）、芯輝科技（未上市）已前 瞻性地布局 SPAD、SiPM 等新技術。QYResearch 數據顯示，2021 年全球 Si-APD 市場規模約 77.66 百萬美元，預計 2028 年將達到 116.99 百萬美元，復合增長率為 6.45%。其中，中國市場份 額為 5.06%，日本為 35.26%，First-sensor、濱淞和 Kyosemi Corporation（日本京都半導體）前三 大廠商占有全球 62.10%的市場份額。

信息處理：海外壟斷，國產差距較大。主要為信息處理部分的主控芯片和模擬芯片，基本由海 外廠商壟斷，國內廠商普遍還存在較大差距。 主控芯片一般采用 FPGA，由 Xilinx（賽靈思）、英特爾旗下 Altera、Lattice（萊迪思）三家海外 廠商領跑，國內主要的供應商有安路科技、紫光國微（002049.SZ）等。 模擬芯片包括模數轉換器、放大器等，用于激光雷達中的光電信號轉換和發光控制，海外的 TI （德州儀器）、ADI（亞德諾）、skyworks（思佳訊）、Infineon（英飛凌）是行業領導者，國內模 擬芯片供應商有富滿微（300671.SZ）、上海貝嶺（600171.SH）、華潤微（688393.SH）、圣邦股份 （300661.SZ）等，在車規級產品豐富度和技術水平上正在加速追趕。

光學部件：技術成熟疊加成本優勢，率先迎來發展機遇。激光雷達的光學部件主要應用于掃描 系統以及收發單元，涉及的產品包括發射端的準直鏡、擴散片、分束器，接收端的透鏡、濾光 片、分束器以及掃描端的掃描鏡等，代表性廠商有舜宇光學科技（2382.HK）、炬光科技 （688167.SH）、永新光學（603297.SH）、藍特光學（688127.SH）、水晶光電（002273.SZ）、福晶 科技（00222.SZ）、騰景科技（688195.SH）等。舜宇光學科技在激光雷達領域推出應用于收發端 的鏡頭產品和多邊棱鏡等核心零件，在 2021 年獲得超過 20 個定點合作項目，其中 2 個項目已 實現量產；炬光科技多項激光雷達發射模組和光學元器件項目正在同步進行，面光源的光束擴 散器及高峰值功率固態激光雷達光源模塊已于2020年進入量產階段；永新光學先后與Quanergy、 禾賽、Innoviz、麥格納、Innovusion、北醒光子等企業建立合作，獲得定點合作項目超 10 家， 2021 年度激光雷達業務收入超千萬元；福晶科技配合華為開發激光雷達光學元件，目前實現小 批量出貨。

光學部件方面，激光雷達公司一般為自主研發設計，然后選擇行業內的加工公司完成生產和加 工工序，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，同時具備貼近下游市 場的優勢，在成本方面也更具競爭力，已經可以完全替代國外供應鏈和滿足產品加工的需求， 有望借激光雷達之東風率先收益。

（二）整機廠：百家爭鳴，產業鏈協同鑄就競爭力

中游整機廠競爭激烈，市場格局百花齊放。當前激光雷達技術路徑尚未收斂，仍處于發展階段， 正呈現出百花齊放的競爭格局。其參與方可分為兩大類：一類是從機械式向半固態式方案過渡 的廠商，以 Velodyne、禾賽科技、速騰聚創為典型代表。早期面向 Robotaxi 或者智能駕駛實驗 場景，成為傳統機械式激光雷達的先驅者，近年來開始推出半固態激光雷達，尋求在乘用車場 景的應用；另一類是直接鎖定半固態或純固態的廠商，其中半固態的有 Valeo、Innoviz、Innovusion、 Luminar、華為、鐳神智能、大疆 Livox，全固態的有 Ouster、ibeo、大陸、Quanergy。

海外企業先行，國內廠商快速崛起。國外激光雷達產業起步較早，包括以老牌機械式激光雷達 先行者 Velodyne、法雷奧、IBEO 及半固態/固態方案后起之秀 Luminar、Ouster、Innoviz 等。 2020 年以來，隨著 Velodyne、Luminar 等 8 家海外知名激光雷達公司分別通過 SPAC 合并上市， 海外激光雷達產業隨之進入更加成熟的階段。國內激光雷達廠商后來跟上，主要有機械式激光 雷達廠商禾賽科技、速騰聚創、北科天繪、雷神科技，采用 EMES 方案的一徑科技、以及科技 型企業大疆 Livox、華為。截止 2021 年 9 月，全球汽車與工業領域激光雷達市占率前三為法雷 奧（28%）、速騰聚創（10%）、Luminar（7%），速騰聚創已獲客戶訂單數位居全球第二。此外， 國產化廠商大疆 Livox、華為、禾賽科技市占率分別為 7%、3%、3%。國內廠商快速崛起，有望 在未來趕超海外廠商。

主機廠與 OEM 和 Tier1 高度捆綁，產業鏈生態成為競爭關鍵。由于激光雷達技術不確定性高、 產品測試周期長，為保障激光雷達穩定生產，下游車企和 Tier 1 供應商多采取投資的方式，與 激光雷達廠商達成產品設計、測試、生產的高度捆綁，通過長期穩定的合作關系，形成較強的產 業鏈協同性和競爭力，主機廠借助長期穩定的合作更能提前鎖定訂單，加快激光雷達上車速度， 形成長期競爭優勢。