奧比中光-3D視覺感知平臺締造者布局全固態激光雷達有望后發先至！-221109（34頁）.pdf

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1、 公司公司報告報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 1 奧比中光奧比中光（688322）證券證券研究報告研究報告 2022 年年 11 月月 09 日日 投資投資評級評級 行業行業 電子/光學光電子 6 個月評級個月評級 買入（首次評級）當前當前價格價格 29.16 元 目標目標價格價格 37.2 元 基本基本數據數據 A 股總股本(百萬股)400.00 流通A 股股本(百萬股)30.94 A 股總市值(百萬元)11,664.03 流通A 股市值(百萬元)902.32 每股凈資產(元)8.25 資產負債率(%)5.03 一年內最高/最低(元)48.90/23.

2、27 作者作者 吳立吳立 分析師 SAC 執業證書編號：S1110517010002 潘暕潘暕 分析師 SAC 執業證書編號：S1110517070005 資料來源：聚源數據 相關報告相關報告 股價股價走勢走勢 3D 視覺感知平臺締造者，布局全固態激光雷達有望后發先至！視覺感知平臺締造者，布局全固態激光雷達有望后發先至！3D 視覺傳感器龍頭廠商，積極布局智能汽車、機器人等新興領域視覺傳感器龍頭廠商，積極布局智能汽車、機器人等新興領域 公司是國內 3D 傳感器龍頭，產品包括 3D 視覺傳感器、消費級&工業級應用設備等，是全球少數擁有全棧技術能力和全面布局六大 3D 視覺感知技術的公司。公司積極把

3、握汽車智能化和 AIoT 浪潮，成立奧銳達進軍智能汽車賽道，已推出全固態激光雷達和 ToF 攝像頭，并積極拓展機器人業務。3D 視覺感光視覺感光&激光雷達：激光雷達：3D 視覺漸入佳境，固態視覺漸入佳境，固態 VCSEL+SPAD 未來可期未來可期 3D 視覺感知方面，視覺感知方面，在生物識別、AIoT、消費電子及工業等領域持續滲透，智能座艙、激光雷達及機器人場景逐漸興起，根據 Yole 預計 2025 年全球3D 視覺感光技術有望增長至 150 億美元。激光雷達方面，激光雷達方面，當前時點已是高階自動駕駛量產前夜，激光雷達是多傳感器融合方案必要一環，我們測算2025/2030 年國內乘用車激

4、光雷達市場規模為 17.76/48.96 億美元。從性能、穩定性、成本角度，短期看好半固態率先放量；從行業趨勢看，核心收發從行業趨勢看，核心收發器件芯片化是降本增效之關鍵，長期看好具備光學設計器件芯片化是降本增效之關鍵，長期看好具備光學設計&工程量產、核心工程量產、核心收發器件自研及感知算法能力的全固態收發器件自研及感知算法能力的全固態 VCSEL+SPAD 路線激光雷達廠商。路線激光雷達廠商。核心看點：核心看點：3D 視覺感光平臺雛形已現，智能駕駛視覺感光平臺雛形已現，智能駕駛&機器人打開成長空機器人打開成長空間間 3D 視覺感知領域，視覺感知領域，公司全棧式技術能力+全領域路線布局構筑核心

5、壁壘，百萬級出貨量+芯片&算法自研+頭部客戶資源+不斷開拓新興場景，3D 視覺感知平臺雛形已現，隨著 3D 視覺感知應用場景不斷涌現，公司作為行業龍頭充分享受行業增長紅利。激光雷達領域，激光雷達領域，公司在結構光、感光芯片設計、光學設計等方面 know-how 能充分復用至激光雷達領域，現已實現一款面陣 SPAD 芯片流片，并有多款在研，車規級產線亦在規劃之中；此外，公司單光子面陣固態激光雷達方案順應行業芯片化降本趨勢，亦能打破傳統激光雷達廠商在掃描模塊上建立的工程壁壘，有望后發先至。機器機器人領域，人領域，公司已與近百家機器人公司合作，有望充分受益人形機器人浪潮。盈利預測與估值盈利預測與估值

6、 公司積極把握 2D 視覺向 3D 視覺躍遷的時代契機，締造平臺型 3D 視覺感知企業，出色的產品研發能力、百萬級的產品量產保障及快速的服務響應能力有望充分受益于下游應用場景擴充。此外，公司前瞻布局全固態VCSEL+SPAD 路線激光雷達和機器人業務，有望打開公司估值空間。我們預計 2022-2024 年 營 收 分 別 為 5.18/8.25/10.96 億 元，歸 母 凈 利 潤-2.46/-0.43/0.26 億元，對應 EPS 分別為-0.62/-0.11/0.06 元?？紤]考慮到到公司作公司作為為 A 股全棧自研激光雷達探測端股全棧自研激光雷達探測端 SPAD 芯片及整機稀缺標的，我

7、們給予公芯片及整機稀缺標的，我們給予公司司 2023 年年 18 倍倍 P/S，對應目標價，對應目標價 37.2 元，首次覆蓋，給予“買入”評級。元，首次覆蓋，給予“買入”評級。風險風險提示提示：技術迭代創新風險、客戶集中度較高的風險、應用場景商業化技術迭代創新風險、客戶集中度較高的風險、應用場景商業化不及預期風險、供應鏈風險、新冠疫情持續的風險不及預期風險、供應鏈風險、新冠疫情持續的風險 財務數據和估值財務數據和估值 2020 2021 2022E 2023E 2024E 營業收入(百萬元)258.95 474.15 518.39 825.49 1,096.23 增長率(%)(56.62)8

8、3.11 9.33 59.24 32.80 EBITDA(百萬元)(372.64)122.22(292.06)(36.96)57.39 凈利潤(百萬元)(615.10)(311.28)(246.42)(42.60)25.52 增長率(%)19.14(49.39)(20.84)(82.71)(159.91)EPS(元/股)(1.54)(0.78)(0.62)(0.11)0.06 市盈率(P/E)(19.46)(38.46)(48.58)(281.00)469.06 市凈率(P/B)4.92 5.21 5.92 6.05 5.97 市銷率(P/S)46.23 25.25 23.09 14.50 1

9、0.92 EV/EBITDA 0.00 0.00(35.56)(293.27)187.01 資料來源：wind，天風證券研究所 -44%-37%-30%-23%-16%-9%-2%2021-112022-032022-07奧比中光滬深300 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 2 內容目錄內容目錄 1.奧比中光：國內奧比中光：國內 3D 視覺感知龍頭，前瞻布局智能汽車賽道視覺感知龍頭，前瞻布局智能汽車賽道.5 1.1.深耕 3D 視覺傳感器領域，成立奧銳達進軍智能汽車賽道.5 1.2.研發：光學實力雄厚，高強度投入芯片、算法及激光雷達.7 1.3

10、.財務：風物長宜放眼量，靜待收獲期到來.8 2.3D 感知：應用場景遍地開花，感知：應用場景遍地開花，3D 視覺感知技術有望視覺感知技術有望 4E0D 斷滲透斷滲透.10 2.1.萬物互聯感知先行，2025 年 3D 感知全球市場規模有望達 150 億美元.10 2.2.產業鏈：元器件+感知方案+應用算法，中游感知方案商是核心環節.11 2.3.格局：工業市場國產替代空間廣闊，消費市場格局未穩、國產大有可為.12 2.4.應用：下游應用多點開花，AIoT、智能汽車空間廣闊.12 3.激光雷達：半固態方案率先放量，全固態方案未來可期激光雷達：半固態方案率先放量，全固態方案未來可期.15 3.1.

11、自動駕駛加速發展，以激光雷達為核心的多傳感器融合路線成當下主流.15 3.2.激光雷達：多傳感器融合路線感知層核心部件，實現高階自駕之關鍵.16 3.2.1.激光雷達=發射模塊+接收模塊+掃描模塊+控制模塊.16 3.2.2.激光雷達分類及技術路線.17 3.3.短期看好半固態率先放量，固態 VCSEL+SPAD 路線未來可期.20 3.3.1.激光雷達核心要素=性能+可靠性+成本.20 3.3.2.短期：主機廠加速激光雷達上車，看好半固態率先放量.21 3.3.3.長期：芯片化降本增效趨勢清晰，純固態 VCSEL+SPAD 路線未來可期.22 3.4.乘用車激光雷達市場空間測算及競爭格局.2

12、4 3.4.1.2025/2030 年國內乘用車激光雷達市場規模有望達 17.76/48.96 億美元.24 3.4.2.看好具備工程量產經驗、自研核心收發器件及感知算法的廠商.25 4.奧比中光：奧比中光：3D 視覺感知平臺雛形已現，智能駕駛視覺感知平臺雛形已現，智能駕駛+機器人機器人業務打開成長空間業務打開成長空間.26 4.1.3D 視覺：深度+廣度技術路線構筑核心壁壘，全場景覆蓋享受行業增長紅利.26 4.2.激光雷達：VCSEL 理解深刻+SPAD 自研，布局全固態有望后發先至.28 4.3.智能座艙：座艙 3D ToF 攝像頭逐漸興起.30 4.4.機器人：與地平線聯手引領機器人

13、3D 視覺感知發展.31 5.盈利預測與估值盈利預測與估值.31 6.風險提示風險提示.32 圖表目錄圖表目錄 圖 1：公司歷史沿革.5 圖 2：公司業務包括 3D 視覺傳感器、消費級應用設備、工業級應用設備三大板塊.6 圖 3：公司產品覆蓋生物識別、AIoT、消費電子、工業測量等領域.6 圖 4：成立奧銳達進軍智能汽車賽道，拓寬 3D 視覺感知技術應用場景并打開成長空間.7 圖 5：奧比中光以研發為核心驅動，研發投入占比高于多數行業可比公司.8 圖 6：受疫情影響，近三年公司營收呈現大幅波動.9 PZdYlXhUeXhZqQ1VnUtU9PaO6MmOnNsQsQjMnMmNiNqRoO7N

14、pPwOuOsPsQNZrRqN 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 3 圖 7：產品未規?；逃茂B加高研發投入，公司利潤承壓.9 圖 8：公司營收結構持續優化，3D 視覺傳感器占比減少.9 圖 9：近年來公司各板塊毛利率有所波動，整體略有下滑.9 圖 10：行業仍處于發展早期，銷售費用率較高但具有合理性.10 圖 11：剔除股份支付后管理費用率有所提升.10 圖 12：2025 年全球 3D 視覺感知市場規模有望增長至 150 億美元.11 圖 13：3D 視覺感知分為上游傳感器硬件供應商、中游感知方案提供商、下游應用算法方案商.12 圖 14

15、：全球商務用機器人市場規模（億美元）.13 圖 15：全球工業機器視覺市場規模（億元）.14 圖 16：智能座艙、自動駕駛有望成為 3D 視覺感知新的應用場景.14 圖 17：中國高階自動駕駛（L3、L4）預計未來十年高速滲透.15 圖 18：數據閉環+百萬車隊+Dojo 視覺訓練，構造高效聯機版“AI 進化體”.16 圖 19：激光雷達由掃描模塊、發射模塊、接收模塊、主控模塊組成.16 圖 20：ToF 與 FMCW 探測原理對比.17 圖 21：按照掃描方式劃分，激光雷達可分為機械式、半固態式、全固態式三大類.18 圖 22：性能、可靠性、成本是激光雷達主要產品力.20 圖 23：可靠性是

16、上車基礎，性能&成本不斷優化是激光雷達產品迭代方向.22 圖 24：機械式激光雷達中，收發模塊占據著 60%的成本.23 圖 25：規模效應、芯片化設計和模塊化是激光雷達降本的主要驅動.23 圖 26：2021 年全球激光雷達研發制造商份額占比情況.25 圖 27：工程量產、核心收發器件自研、數據&算法是激光雷達廠商的核心競爭力.26 圖 28：公司全棧式 3D 視覺感知技術體系布局.26 圖 29：公司 3D 視覺傳感器及底層核心芯片量產時間軸.錯誤錯誤!未定義書簽。未定義書簽。圖 30：全棧式技術+尖端人才+產業鏈頭部客戶+百萬級量產能力構筑公司核心競爭壁壘.28 圖 31：基于面陣 VC

17、SEL 和 SPAD 陣列探測器的全固態激光雷達原理圖.29 圖 32：奧比中光子公司奧銳達單光子面陣固態激光雷達.30 圖 33：奧銳達激光雷達收發模塊和信息處理等核心模塊模塊化設計.30 圖 34：奧銳達可助力車企進行車規級 3D ToF 系統方案設計.30 表 1：公司創始人及團隊背景深厚，在國內外學術及業界具有一定影響力.7 表 2：3D 視覺感知包括結構光、iToF、dToF、雙目、Lidar、工業三維測量六大技術.10 表 3：3D 人臉識別、2D 人臉識別、虹膜、指紋、掌紋五類生物識別方法對比.13 表 4：相較于純視覺方案，多傳感器融合方案具備感知精確、安全冗余度高等優勢.15

18、 表 5：相較于 FMCW 探測方式，ToF 路線成熟度較高，成本優勢明顯.17 表 6：按照測距原理、發射模塊、接收模塊、掃描模塊，激光雷達可劃分為多種類型.19 表 7：國內外激光雷達廠商大多布局多種技術路線.19 表 8：無人駕駛、高級輔助駕駛、機器人三大應用場景對激光雷達要求有所不同.21 表 9：機械式、轉鏡、MEMS、OPA、Flash 五大主流技術路線對比.21 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 4 表 10：國外激光雷達廠商定點項目規劃.22 表 11：相較于分離芯片級 EEL，晶圓級 VCSEL 激光器具備低成本&高可靠性的優

19、勢.23 表 12：相較于傳統分立器件 APD 探測器，基于 CMOS 工藝的 SPAD 探測器靈敏度優勢顯著.24 表 13：2025/2030 年國內乘用車激光雷達市場規模有望達 17.76/48.96 億美元.25 表 14：奧比中光業績拆分與預測.31 表 15：同類可比公司估值對比（P/S）.32 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 5 1.奧比中光：奧比中光：國內國內 3D 視覺感知龍頭，前瞻布局智能汽車賽道視覺感知龍頭，前瞻布局智能汽車賽道 1.1.深耕深耕 3D 視覺傳感器領域，成立奧銳達進軍智能汽車賽道視覺傳感器領域，成立奧銳達

20、進軍智能汽車賽道 3D 視覺傳感器龍頭，助力智能終端感知世界。視覺傳感器龍頭，助力智能終端感知世界。奧比中光科技集團股份有限公司成立于 2013年，自成立以來專注于 3D 視覺感知技術研發，在萬物互聯時代為智能終端打造“機器之眼”，致力于讓所有終端都能更好地看懂世界。公司主營業務是 3D 視覺感知產品的設計、研發、生產和銷售，現已成為全球全球少數幾家全面布局六大少數幾家全面布局六大 3D 視覺感知技術（結構光、視覺感知技術（結構光、iToF、雙目、雙目、dToF、Lidar 以及工業三維測量）的公司，以及工業三維測量）的公司，擁有全棧式技術研發能力和全領域技術擁有全棧式技術研發能力和全領域技術

21、路線布局路線布局，于 2022 年 7 月成功登陸科創板。圖圖 1：公司歷史沿革：公司歷史沿革 資料來源：公司官網、天風證券研究所 從產品類型看，公司可根據客戶需求提供標準化與定制化的從產品類型看，公司可根據客戶需求提供標準化與定制化的 3D 視覺感知產品，包括視覺感知產品，包括 3D視覺傳感器、消費級應用設備、工業級應用設備三大類。視覺傳感器、消費級應用設備、工業級應用設備三大類。公司面向早期客戶提供標準 3D傳感器產品；同時，結合特定客戶及行業應用場景對 3D 視覺感知的測量范圍、精度、分辨率、視場角等參數的差異需求，在標準型的 3D 視覺傳感器基礎上對專用光學系統、深度引擎算法、軟硬件系

22、統等進行優化調整，提供定制的 3D 視覺傳感器?，F已形成 3D 視覺傳感器、消費級應用設備和工業級應用設備三大業務板塊。3D 視覺傳感器：視覺傳感器：可采集并輸出“人體、物體和空間”的三維矢量信息的精密光學測量系統，由深度引擎芯片、深度引擎算法、通用或專用感光芯片、專用光學系統、驅動及固件等組成。產品包括 Astra 系列 3D 視覺傳感器，客戶包括螞蟻集團、商米科技、OPPO 等。消費級應用設備：消費級應用設備：針對特定消費級場景應用的需求進行設計和開發的一體化設備產品，是基于 3D 視覺傳感器進行技術應用的自然延伸。產品包括 3D 刷臉支付設備、3D體感一體機、3D 體態儀，客戶主要為螞蟻

23、集團、阿里集團等 工業級應用設備：工業級應用設備：應用工業三維測量技術設計并開發的一體化成套設備，主要面向工業領域高精密檢測、測量需求。產品包括三維光學掃描測量、三維光學彎管測量、三維全場應變測量，客戶有南京航空航天大學等高校、研究所及企業單位。公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 6 圖圖 2：公司業務包括：公司業務包括 3D 視覺傳感器、消費級應用設備、工業級應用設備三大板塊視覺傳感器、消費級應用設備、工業級應用設備三大板塊 資料來源：公司招股書、天風證券研究所 從應用領域來看，公司產品廣泛應用于生物識別、從應用領域來看，公司產品廣泛應用于生物

24、識別、AIoT、消費電子、工業三維測量等領域。、消費電子、工業三維測量等領域。公司致力于推進 3D 視覺感知產品在“衣、食、住、行、工、娛、醫”等領域的應用，自 2015 年底量產以來，公司產品已經在生物識別、AIoT、消費電子和工業測量領域實現規模產業化應用。生物識別領域：通過搭載生物識別領域：通過搭載 3D 視覺傳感器可實現更安全、更精準的視覺傳感器可實現更安全、更精準的 3D 刷臉支付和刷臉支付和解鎖，解鎖，產品廣泛應用于線下支付終端、智能門鎖/門禁、醫保核驗支付等，其中公司為螞蟻集團定制開發應用于線下支付的 3D 視覺傳感器出貨量超百萬臺。AIoT 領域：通過搭載領域：通過搭載 3D

25、視覺傳感器實現視覺傳感器實現 2D 相機無法實現的功能，如三維重建、避相機無法實現的功能，如三維重建、避障導航等，障導航等，產品主要應用于 VR 看房、服務機器人、智能交通、智慧農牧、家庭娛樂等細分場景，目前已服務全球超過 1000 家客戶，在 3D 空間掃描、服務機器人等場景中已實現規?；瘧?。消費電子領域：通過搭載消費電子領域：通過搭載 3D 視覺傳感器實現視覺傳感器實現 3D 人臉識別解鎖、沉浸式交互、體感人臉識別解鎖、沉浸式交互、體感交互等功能，交互等功能，產品主要應用于智能手機等消費電子設備，如公司為 OPPO 旗艦機 Find X 定制開發前置結構光 3D 傳感器，助力其成為繼蘋果

26、 iPhoneX 后全球第二款量產超百萬臺搭載 3D 視覺傳感器的智能手機。工業三維測量領域：通過搭載工業三維測量領域：通過搭載 3D 視覺傳感器實現微米級的工業掃描、工業檢測等功視覺傳感器實現微米級的工業掃描、工業檢測等功能，能，產品主要用于三維光學掃描測量、三維光學彎管測量、三維全場應變測量，如公司為全球三大汽車彎管生產企業之一日本三櫻提供三維光學彎管檢測系統等。圖圖 3：公司產品覆蓋生物識別、：公司產品覆蓋生物識別、AIoT、消費電子、工業測量等領域、消費電子、工業測量等領域 資料來源：公司招股書、天風證券研究所 公司成立子公司奧銳達進軍智能汽車賽道，公司成立子公司奧銳達進軍智能汽車賽道

27、，3D TOF 攝像頭和激光雷達產品精準卡位智能攝像頭和激光雷達產品精準卡位智能座艙和自動駕駛。座艙和自動駕駛。子公司奧銳達于 2019 年 4 月成立，致力于研發與設計創新的激光雷達 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 7 和車載 3D 攝像頭底層核心元器件和新型架構，產品包括面向移動機器人和汽車行業的激光雷達和 3D TOF 攝像頭產品。其中，3D TOF 人臉識別攝像頭面向車規級前裝市場，主機廠可基于該模組開發車內物品檢測、乘客屬性分析、刷臉開門、車載 3D Face ID、駕駛行為檢測、手勢識別等智能座艙應用。同時，公司推出單光子面陣激光

28、雷達技術方案，產品基于面陣 SPAD 探測器和可尋址 VCSEL 器件設計，無任何運動部件，實現真正意義上的全固態激光雷達方案，并具備單光子級探測能力，使得探測靈敏度大幅提升，可實現低激光功率下的遠距離探測。當前公司已完成全套技術鏈路的驗證，并且成功實現了大規模固態面陣激光雷達的集成設計。公司具備豐富的公司具備豐富的 3D 視覺感知技術及感光芯片設計經驗，與智視覺感知技術及感光芯片設計經驗，與智能座艙、激光雷達等領域存在技術的底層共性，我們認為公司前瞻性布局智能座艙和激光能座艙、激光雷達等領域存在技術的底層共性，我們認為公司前瞻性布局智能座艙和激光雷達具有較強競爭力，雷達具有較強競爭力，有望有

29、望在拓寬在拓寬 3D 視覺感知技術的應用場景的同時打開公司成長空間。視覺感知技術的應用場景的同時打開公司成長空間。圖圖 4：成立奧銳達進軍智能汽車賽道，拓寬：成立奧銳達進軍智能汽車賽道，拓寬 3D 視覺感知技術應用場景并打開成長空間視覺感知技術應用場景并打開成長空間 資料來源：公司招股書、天風證券研究所 1.2.研發：光學實力雄厚，高強度投入芯片、算法及激光雷達研發：光學實力雄厚，高強度投入芯片、算法及激光雷達 公司創始人及團隊背景深厚，股權激勵確保核心技術團隊穩定。公司創始人及團隊背景深厚，股權激勵確保核心技術團隊穩定。公司擁有一支以光學測量為基礎，芯片設計、算法等多學科交叉的優秀核心團隊，

30、研發人員中博士 58 名（含 18 名博士后），廣東省珠江人才 7 名、各類深圳市高層次人才 16 名（截至 2021 年數據）。2014 年公司獲評深圳市“孔雀計劃”團隊，2018 年獲評廣東省“珠江人才計劃”本土創新科研團隊。同時，公司創始人黃源浩先生是國家級人才計劃專家、國際知名光學測量專家，公司核心團隊在光學、芯片設計方面積累深厚。此外，公司實施了多次股權激勵：2019年-2021 年股份支付費用分別為 5.5/4.6/1.1 億元，股權激勵有助于綁定核心技術人員，維護公司核心團隊穩定。表表 1：公司創始人及團隊背景深厚，在國內外學術及業界具有一定影響力公司創始人及團隊背景深厚，在國內

31、外學術及業界具有一定影響力 核心人員核心人員 學歷專業學歷專業 職務職務 技術技術背景背景 黃源浩 光學測量專業，北京大學學士學位、新加坡國立大學碩士學位和香港城市大學博士學位，曾在香港理工大學、加拿大瑞爾森大學、香港中文大學及麻省理工學院SMART 中心從事博士后研究 公司創始人，現任董事長、總經理 國際知名光學測量專家，擔任公司廣東省珠江團隊及深圳市孔雀團隊帶頭人，主持定義公司技術路線，作為負責人主持國家級、省級及市級等科研項目 10 項，參與出版專著兩部，在Optics Letters 等著名期刊發表論文 20 余篇，并多次應邀做國際學術會議報告、特邀報告，曾擔任國際學術會議分會主席、學

32、術委員會成員以及十多個國際性刊物審稿人。作為主要技術發明人累計申請專利 359 件，授權專利 142 件。肖振中 機器視覺與三維傳感技術專業，西安交通大學獲得學士、碩士及博士學位，曾在新加坡南洋理工大學從事博士后研究，2011 年公司聯合創始人，現任董事、首席技術官 攻讀博士期間，參與國家 863 項目 1 項（項目副組長），參與國家自然科學基金項目 1 項，參與制定國家標準“鍛壓制件及其模具光學三維幾何量檢測規范”，在國內外知名刊物上發表學術論文 10 余篇。作為核心人員參與國家級、省級及市級 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 8 11 月被

33、聘為西安交通大學機械工程學院博士講師 等科研項目近 10 項，作為主要技術發明人累計申請專利 328件，授權專利 129 件。梅小露 計算機專業，北京大學學士學位和中國科學院計算技術研究所碩士學位 現任高級副總、芯片研發負責人 2018 年 10 月榮獲全國十佳新銳領軍程序員，擁有超過 15 年的芯片設計開發工作經驗，主持公司 3D 視覺感知芯片研發工作，已成功量產 5 款 3D 視覺感知芯片。作為主要技術發明人累計申請專利 20 件，授權專利 7 件，作為核心成員參與國家重點研發專項、省重大專項、市級政府科研項目等 3 項。資料來源：公司招股書、天風證券研究所 持續高研發投入鞏固公司技術核心

34、競爭優勢。持續高研發投入鞏固公司技術核心競爭優勢。2019-2021 年公司研發費用率（剔除股份支付）分別為 32.46%、96.50%、72.05%。與同行業對比來看與同行業對比來看，公司剔除股份支付影響后的研發費用率高于睿創微納，低于寒武紀；其中，寒武紀研發費用中包含較大金額的流片費用等，導致其各年研發費用率均在 100%以上，但公司研發費用率高于睿創微納和云從科技，主要系公司在芯片、算法以及激光雷達等方面的前瞻性布局和投入，具體來看：芯片方面芯片方面：目前已研發出 MX 系列 3 款深度引擎芯片，同時 2019-2021 年期間投入研發的芯片包括高分辨率結構光專用感光芯片、MX6600、

35、iToF 感光芯片（待量產）、AIoT數字算力芯片、dToF 感光芯片等。算法方面算法方面：公司目前已量產結構光深度引擎算法、iToF 深度引擎算法、雙目深度引擎算法，算法均實現了芯片 IP 化，同時也布局了骨架跟蹤、圖像分割、三維重建、機器人 SLAM 等算法。激光雷達激光雷達：自研面陣 SPAD 探測器和可尋址 VCSEL 器件全固態激光雷達以及 SPAD 感光芯片等核心部件。圖圖 5：奧比中光以研發為核心驅動，研發投入占比高于多數行業可比公司：奧比中光以研發為核心驅動，研發投入占比高于多數行業可比公司 資料來源：公司招股書、天風證券研究所 1.3.財務：財務：風物長宜放眼量，靜待收獲期到

36、來風物長宜放眼量，靜待收獲期到來 商業化初期營收波動較大，公司“全棧式技術研發能力商業化初期營收波動較大，公司“全棧式技術研發能力+全領域技術路線布局”成長路徑全領域技術路線布局”成長路徑清晰。營收方面，清晰。營收方面，3D 視覺感知仍處于發展初期，下游各應用領域尚未全面進入規?；逃?，公司營業規模相對有限且波動較大。2019-2020 年公司營收從 5.97 億元下滑至 2.59億元，同比下降 56.6%，主要系公司應用于線下支付的 3D 視覺傳感器受疫情影響需求暫時承壓。2021 年公司實現營業收入 4.74 億元，同比增長 83.1%，主要系疫情影響邊際減弱后線下支付場景需求逐步恢復，同

37、時在服務機器人、智能門鎖等細分場景中加速導入。展望未來，公司基于結構光、雙目、展望未來，公司基于結構光、雙目、iToF 技術等多個系列的技術等多個系列的 3D 視覺傳感器有望逐漸起量，視覺傳感器有望逐漸起量，產品結構也將從產品結構也將從 3D 視覺傳感器向消費級應用設備、工業級應用設備等不斷擴展。同時，視覺傳感器向消費級應用設備、工業級應用設備等不斷擴展。同時，公司積極布局智能汽車、機器人等高景氣賽道，未來增長動能強勁。公司積極布局智能汽車、機器人等高景氣賽道，未來增長動能強勁。122.32%167.41%301.38%16.22%14.62%14.33%56.25%76.59%49.65%3

38、2.46%96.50%72.05%0.00%50.00%100.00%150.00%200.00%250.00%300.00%350.00%201920202021寒武紀睿創微納云從科技本公司（剔除股份支付）公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 9 圖圖 6：受疫情影響，近三年公司營收呈現大幅波動：受疫情影響，近三年公司營收呈現大幅波動 圖圖 7：產品未規?；逃茂B加高研發投入，公司利潤承壓：產品未規?；逃茂B加高研發投入，公司利潤承壓 資料來源：Wind、公司招股書、天風證券研究所 資料來源：公司招股書、天風證券研究所 營收端波動較大疊加持續高強

39、度投入研發，利潤端整體承壓。營收端波動較大疊加持續高強度投入研發，利潤端整體承壓。2019-2021 年公司主營業務毛利率分別為 59.39%、57.57%和 48.24%，整體呈小幅度下降趨勢。其中 2021 年毛利率略有下降系自建工廠在 2020 年投產后，產能利用率尚在爬坡，折舊攤銷等費用增加較大，此外，由于芯片、部分電子元件等原材料供應緊張，采購成本亦有所上升。產品結構產品結構方面方面，3D 視覺傳感器是公司拳頭產品，2019-2021 年營收占比分別為 86.84%、71.28%和 76.65%，同時公司前瞻布局具有較高毛利率的工業級應用設備，隨著高毛利業務收入占比提升，有望驅動公司

40、整體毛利率加速上行。凈利潤方面凈利潤方面，20192021 年扣非后公司歸母凈利潤分別為-163.74 萬元、-23,026.40 萬元和-30,153.48 萬元，主要系公司保持對研發的高強度投入，人員規模、研發費用持續增加，三費占營收比重較大。行業初期規?；瘧妙I域有限，同時伴隨智能門鎖、手機等低毛利場景應用滲透、自建工廠投入使用以及部分材料采購價格上升，2021 年公司毛利率有所下降，綜合使得營業收入同比增長情況下，公司仍然呈現虧損且幅度略有增加。我們認為公司當前基于發展戰略進行的經營投我們認為公司當前基于發展戰略進行的經營投入，符合當前公司所處發展階段特點，后續隨著公司入，符合當前公司

41、所處發展階段特點，后續隨著公司 3D 視覺傳感器毛利率觸底反彈和工視覺傳感器毛利率觸底反彈和工業級應用設備等高毛利業務放量，利潤端有望逐步邊際改善。業級應用設備等高毛利業務放量，利潤端有望逐步邊際改善。圖圖 8：公司營收結構持續優化，：公司營收結構持續優化，3D 視覺傳感器占比減少視覺傳感器占比減少 圖圖 9：近年來公司各板塊毛利率有所波動，整體略有下滑：近年來公司各板塊毛利率有所波動，整體略有下滑 資料來源：公司招股書、天風證券研究所 資料來源：公司招股書、天風證券研究所 3D 視覺感知行業仍處于發展早期，產品推廣、客戶培育及公司經營規模擴大等使得消費視覺感知行業仍處于發展早期，產品推廣、客

42、戶培育及公司經營規模擴大等使得消費及管理費用相對較高。銷售費用方面，及管理費用相對較高。銷售費用方面，2019-2021 年公司銷售費用率分別為 8.7%、19.7%、12.2%（剔除股份支付），近年來呈增長態勢，主要系隨公司業務布局擴大，公司銷售人員職工薪酬呈增長趨勢，以及實施股權激勵計提股份支付所致。管理費用方面，管理費用方面，2019-2021 年公司管理費用率分別為 12.2%、34.5%、22.0%（剔除股份支付），管理費用率較高主要系經營規模的擴大和外部股東的投入、公司法人治理結構和內部控制措施不斷完善，管理人員數量持續增加所致?？傮w來看，銷售費用和管理費用率與同行業可比公司平均水

43、平基本總體來看，銷售費用和管理費用率與同行業可比公司平均水平基本一致，一致，我們認為在可比公司中我們認為在可比公司中處于合理水平，公司所處行業仍處發展前期，產品推廣、客處于合理水平，公司所處行業仍處發展前期，產品推廣、客戶培育及公司經營規模擴大等因素導致戶培育及公司經營規模擴大等因素導致銷售銷售和管理費用較高，隨著未來行業發展逐漸成熟，和管理費用較高，隨著未來行業發展逐漸成熟，后續公司銷售和管理費用后續公司銷售和管理費用率率有望持續降低并加速盈利能力修復。有望持續降低并加速盈利能力修復。5.972.594.74-56.6%83.1%-80.0%-60.0%-40.0%-20.0%0.0%20.

44、0%40.0%60.0%80.0%100.0%01234567201920202021營收（億元）營收同比增長（%）-0.02-2.30-3.0259.39%57.57%48.24%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%-3.50-3.00-2.50-2.00-1.50-1.00-0.500.00201920202021扣非歸母凈利潤（億元）主營業務毛利率86.84%71.28%76.65%9.75%17.20%16.44%2.33%9.42%4.41%1.08%2.10%2.50%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90

45、%100%2019202020213D視覺傳感器消費級應用設備工業級應用設備其他62.49%62.00%50.31%31.20%28.09%33.57%66.01%77.90%64.34%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%2019202020213D視覺傳感器消費級應用設備工業級應用設備 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 10 圖圖 10：行業仍處于發展早期，銷售費用：行業仍處于發展早期，銷售費用率率較高但具有合理性較高但具有合理性 圖圖 11：剔除股份支付后管理費用：剔除股份支付后管理費用率有所提升率有所提升 資料來源

46、：公司招股書、天風證券研究所 資料來源：公司招股書、天風證券研究所 2.3D 感知：應用場景遍地開花，感知：應用場景遍地開花，3D 視覺感知技術有望視覺感知技術有望 4E0D 斷斷滲透滲透 2.1.萬物互聯感知先行，萬物互聯感知先行，2025 年年 3D 感知全球市場規模有望達感知全球市場規模有望達 150 億美元億美元 3D 視覺感知是人工智能和物聯網時代的關鍵基礎視覺感知是人工智能和物聯網時代的關鍵基礎共性共性技術。技術。與 2D 成像技術相比，3D 視覺感知技術不但能夠提供紋理（色彩）信息，還能通過掃描獲取人體、物體、空間的點云圖和精準的“1:1”還原的 3D 模型，讓終端獲取更多精準的

47、三維信息，從而助力各類終端更好地“看懂”三維世界。目前目前 3D 視覺感知技術路線主要有六種，分別為結構光、視覺感知技術路線主要有六種，分別為結構光、iToF、雙目、雙目、dToF、Lidar 以及工業三維測量以及工業三維測量，正逐步拓展更多的應用場景。表表 2：3D 視覺感知包括結構光、視覺感知包括結構光、iToF、dToF、雙目、雙目、Lidar、工業三維測量六大技術、工業三維測量六大技術 3D 視覺感知視覺感知技術技術 最佳測量距離最佳測量距離 分辨率分辨率 測量精度測量精度 主要適用場景主要適用場景 結構光 5m 高 近距：高 中遠距：低 手機前置、刷臉支付、刷臉門鎖、服務機器人、安防

48、監控、屏下 3D 結構光等 iToF 3.5m 中 近距：中 中距：高 手機前置、后置、掃地機器人、AR/VR、門禁等 dToF 5m 低 近距：低 遠距：高 手機后置、平板后置、掃地機器人等 雙目 15m 高 低 汽車側面、室外機器人、智能安防等 Lidar 200m 低 近距：低 遠距：高 汽車自動駕駛、汽車 ADAS、低速物流車自動駕駛等 工業三維測量 20mm-30m 極高 極高 高精度工業測量，材料、結構檢測 資料來源：公司招股書、天風證券研究所 注 1：表中結構光、iToF、dToF、雙目 3D 視覺感知技術對應的產品均指消費級產品。注 2：表中測量精度的對比用于反映六種技術在相同

49、距離區間上的相對比較，并非指同種技術在不同距離上的比較。3D 視覺感知技術經歷以下階段，加速從工業級向消費級拓展：萌芽期：萌芽期：3D 視覺感知技術最早應用于工業領域，視覺感知技術最早應用于工業領域，主要用于工業設備與零部件的高精度三維測量以及物體、材料的微小形變測量。但用于工業檢測的 3D 視覺測量設備一般為多種技術融合使用，具有設備成本高、體積大、功耗高，應用普及緩慢等特點。代表產品有瑞典?？怂箍担℉EXAGON）的 PrimeScan 掃描儀、德國高慕公司（GOM）的 ATOS 系列三維掃描儀和 ARAMIS 三維形變測量系統等。商業化探索期：隨著底層元器件、核心算法等技術快速發展，商業

50、化探索期：隨著底層元器件、核心算法等技術快速發展，3D 視覺感知技術逐漸視覺感知技術逐漸由工業領域向消費級領域推廣。由工業領域向消費級領域推廣。此時 3D 視覺感知產品的成本、體積、功耗都得到顯著降低并且應用聚焦于三維建模、人機交互等領域。代表產品有微軟的 3D 視覺感知產品 Kinect、英特爾基于結構光技術的產品 RealSense 以及奧比中光基于結構光技術的消費級 3D 視覺傳感器 Astra 等。4.3%9.8%18.0%3.3%3.0%3.4%28.3%36.3%26.0%8.7%19.7%12.2%0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%35.0%40.

51、0%201920202021寒武紀睿創微納云從科技奧比中光（剔除股份支付）25.3%33.4%58.5%5.6%3.7%3.7%20.4%21.8%13.8%12.2%34.5%22.0%0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%201920202021寒武紀睿創微納云從科技奧比中光 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 11 市場導入期：市場導入期：隨著 3D 視覺感知技術的不斷升級，3D 視覺感知產品的成本、功耗、體積進一步得到優化，逐步在智能手機、移動支付、AIoT 等領域落地應用。2017 年年蘋果發布的

52、蘋果發布的 iPhone X 搭載了前置搭載了前置 3D 結構光視覺傳感器，這標志著結構光視覺傳感器，這標志著 3D 視覺感知視覺感知技術在消費級領域開始規?；占?。技術在消費級領域開始規?；占??？焖侔l展期：快速發展期：2018 年以來，3D 視覺傳感器在刷臉支付、智能門鎖、3D 看房等領域加速落地。同時，基于不同技術路線的產品日益豐富：1）iToF：華為、魅族等廠商相繼推出搭載了基于 iToF 技術的后置 3D 視覺傳感器的智能手機；2）dToF：2020 年蘋果推出搭載了基于 dToF 技術的 Lidar 掃描儀的 iPad Pro 及 iPhone 12 Pro；3）雙目視覺：雙目視覺

53、：大疆創新搭載了雙目視覺系統的無人機如 Phantom Pro/Pro+、Mavic 2 Pro/Zoom 等；4）激光雷達：）激光雷達：谷歌旗下 Waymo 公司搭載激光雷達及多傳感器的無人駕駛汽車。隨著隨著 2D 成像逐步向成像逐步向 3D 視覺感知升級，市場規模迎來快速增長。視覺感知升級，市場規模迎來快速增長。據 Yole 數據，2019 年全球 3D 視覺感知市場規模為 50 億美元，預計在 2025 年達到 150 億美元，2019-2025年復合增長率約為 20%。圖圖 12：2025 年全球年全球 3D 視覺感知市場規模有望增長至視覺感知市場規模有望增長至 150 億美元億美元

54、資料來源：公司招股書、Yole、天風證券研究所 2.2.產業鏈：元器件產業鏈：元器件+感知方案感知方案+應用算法，中游感知方案商是核心環節應用算法，中游感知方案商是核心環節 3D 視覺感知產業作為新興行業，經過近十年不斷探索、研發及應用，現已形成一條包括上游、中游、下游和應用終端的產業化分工鏈條。上游：提供各類上游：提供各類 3D 視覺傳感器硬件的供應商或生產商。視覺傳感器硬件的供應商或生產商。3D 視覺傳感器主要由深度引擎芯片、光學成像模組、激光投影模組以及其他電子器件、結構件等構成。其中，光學成像模組的核心部件包括感光芯片、成像鏡頭、濾光片等核心元器件；激光投影模組包括激光發射器、衍射光學

55、元件、投影鏡頭等核心元器件。感光芯片供應商有索尼、三星、韋爾股份、思特威等；濾光片供應商有 Viavi、五方光電等，光學鏡頭供應商有大立光、玉晶光電、新旭光學等；激光發射器供應商有 Lumentum、菲尼薩（Finisar）、艾邁斯半導體（AMS）等，衍射光學元件供應商有 CDA、AMS、馭光科技等。中游：基于深度中游：基于深度引擎算法結合應用進行各類引擎算法結合應用進行各類 3D 視覺傳感器方案設計的視覺傳感器方案設計的 3D 視覺感知視覺感知方案商。方案商。代表企業有蘋果、微軟、英特爾、華為、奧比中光等。下游：根據終端的各類應用場景開發各類應用算法的應用算法方案。下游：根據終端的各類應用場

56、景開發各類應用算法的應用算法方案。目前已具備一定商業應用的算法包括：人臉識別、活體檢測算法，三維測量、三維重建算法，圖像分割、圖像增強優化算法，VSLAM 算法，骨架、姿態識別、行為分析算法，沉浸式 AR、虛擬現實算法等。產業鏈應用終端：基于產業鏈應用終端：基于 3D 視覺感知技術的各類應用場景客戶。視覺感知技術的各類應用場景客戶。包括生物識別、AIoT、消費電子、以及汽車等眾多客戶，如魅族、OPPO、螞蟻集團、惠普、優必選、凱迪仕等；此外，應用終端還包括家庭、零售、學校、醫院、藥店、政府、企業、工廠、公共運輸領域（包括不限于地鐵、公交、高鐵、飛機等）等。公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋

57、報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 12 圖圖 13：3D 視覺感知分為上游傳感器硬件供應商、中游感知方案提供商、下游應用算法方案商視覺感知分為上游傳感器硬件供應商、中游感知方案提供商、下游應用算法方案商 資料來源：公司招股書、天風證券研究所 成熟通用元器件是當下主流選擇，定制化是上游元器件必經之路。成熟通用元器件是當下主流選擇，定制化是上游元器件必經之路。3D 視覺感知行業的整體發展與上游核心元器件的升級迭代緊密相關，然而由于 3D 視覺感知行業仍處于發展前期，技術發展并不成熟，因此產業鏈上游企業難以提供專用于 3D 視覺感知技術的核心元器件，只能選擇已經成熟應用于其他行業的元器件

58、，比如光學鏡頭、感光芯片、濾光片均來自于 2D 成像行業，激光發射器則來自于光通信、激光加工行業。中游中游 3D 視覺感知方視覺感知方案商是行業核心環節，驅動上下游協同發展。案商是行業核心環節，驅動上下游協同發展。處于產業鏈中游的 3D 視覺感知方案商擁有對 3D 視覺感知技術最為全面的系統級理解能力，在深入理解客戶需求的基礎上，通過整合上游產業鏈資源開發出定制化的核心元器件，提高了 3D 視覺傳感器對于下游應用場景的適用性，能夠促進各類客戶向 3D 視覺感知智能化升級。2.3.格局：工業市場國產替代空間廣闊，消費市場格局未穩、國產大有可為格局：工業市場國產替代空間廣闊，消費市場格局未穩、國產

59、大有可為 消費級與工業級競爭格局有所不同，其中消費級未形成穩定的格局，而工業級主要由外企消費級與工業級競爭格局有所不同，其中消費級未形成穩定的格局，而工業級主要由外企所把控。所把控。消費級市場方面消費級市場方面，已開展相關技術與產品研發的主要企業包括蘋果、華為、微軟、英特爾、索尼、三星等科技巨頭企業，還包括英飛凌、瑞芯微、華捷艾米、奧比中光等企業。其中，微軟是業內最早推出消費級 3D 視覺傳感器的企業，經過多年發展，已推出結構光、iToF 技術的 3D 視覺傳感器面向市場銷售，推動了 3D 視覺感知技術的發展；蘋果、華為主要面向自主終端產品（智能手機、平板設備等）對 3D 視覺感知技術需求，自

60、研 3D 視覺傳感器以服務于自家產品；英特爾則面向開發者、機器人等多個應用場景推出了多款產品。索尼、三星借助于自身在感光芯片方面的實力，在 iToF、dToF 技術上進行發力，推出了相應的感光芯片產品，面向業內其他企業銷售。英飛凌、奧比中光、瑞芯微、華捷艾米等向市場推出了各自研發的 3D 視覺傳感器產品。3D 視覺感知行業屬于新興行視覺感知行業屬于新興行業，在消費級市場中擁有廣泛應用場景，目前處于快速發展的階段，尚未形成穩定的競爭業，在消費級市場中擁有廣泛應用場景，目前處于快速發展的階段，尚未形成穩定的競爭格局，偏向于競合關系格局，偏向于競合關系。在工業級市場方面，在工業級市場方面，已開展 3

61、D 視覺感光相關技術與產品研發的企業主要為德國 GOM 公司、美國 CSI 公司、HEXAGON 瑞典?？怂箍?、奧比中光等企業。此前工業級應用市場相關技術主要由歐美國家的大型工業生產廠商主導，但近年來隨著國內企業對高精密 3D 測量技術的不斷積累，國產設備憑借較高的性價比開始替代進口設備，且不斷拓展工業領域新的應用，國產替代空間廣闊。2.4.應用：下游應用多點應用：下游應用多點開花，開花，AIoT、智能汽車空間廣闊、智能汽車空間廣闊 生物識別領域生物識別領域 3D 刷臉支付和刷臉支付和 3D 門鎖門禁是主要應用場景。門鎖門禁是主要應用場景。生物識別是一種通過計算機、光學、聲學、生物傳感器等多個

62、技術領域密切結合，利用人體固有的生理特性，如指紋、人臉、虹膜等和行為特征如筆跡、聲音、步態等進行個人身份鑒定的方法。目前，3D 人臉識別技術主要有以下應用場景：1）3D 刷臉支付刷臉支付，3D 刷臉支付是繼二維碼支付后由 3D 視覺感知技術驅動的新一代支付方式，刷臉支付避免了攜帶支付中間介質，使用高效、便利，滿足了身份核驗的唯一性，更好實現支付安全與便捷的統一，能夠更好滿足最終用戶的根本需求，公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 13 因此成為了線下支付方式的長期發展方向，具備驅動自我發展的底層源動力。2）3D 門鎖門鎖門禁門禁，在刷臉門鎖、門禁場

63、景下，搭載 3D 人臉識別的門鎖、門禁避免了接觸式的識別過程，相較于傳統的密碼鎖和指紋鎖給用戶帶來了更好的便利性。此外，3D 人臉識別技術的特點（如較高的識別精度和穩定性）與門鎖門禁的安全性需求天然契合。隨著相關技術的隨著相關技術的不斷成熟，智能門鎖、門禁不斷成熟，智能門鎖、門禁的制造成本將逐漸下降，結合我國居民可支配收入上升帶來的的制造成本將逐漸下降，結合我國居民可支配收入上升帶來的消費升級，智能門鎖、門禁的性價比將進一步提升，引領傳統門鎖、門禁的智能化轉型。消費升級，智能門鎖、門禁的性價比將進一步提升，引領傳統門鎖、門禁的智能化轉型。表表 3：3D 人臉識別、人臉識別、2D 人臉識別、虹膜

64、、指紋、掌紋五類生物識別方法對比人臉識別、虹膜、指紋、掌紋五類生物識別方法對比 生物識別方法生物識別方法 3D 人臉識別人臉識別 2D 人臉識別人臉識別 虹膜虹膜 指紋指紋 掌紋掌紋 精度 高 一般 極高 高 高 安全系數 高 一般 高 一般，容易被仿造 較高 穩定性 穩定 一般 終生不變 易磨損 易磨損 采集成本 中 中 高 低 中 便利程度 高 高 低 一般，接觸式識別，部分人無法識別 一般，接觸式識別 常用應用場景 刷臉支付、門鎖門禁、交通、身份核驗等 門禁、安防等 目前應用場景較少 手機、考勤、金融等 目前應用場景較少 資料來源：公司招股書、天風證券研究所 AIoT 領域領域 AIoT

65、 領域應用場景眾多，包括空間掃描、服務機器人、領域應用場景眾多，包括空間掃描、服務機器人、AR、人體掃描等領域。、人體掃描等領域。1）3D 空空間掃描應用領域，間掃描應用領域，由 3D 視覺傳感器陣列組成的 3D 房屋掃描設備可快速對房屋內部進行高精度、快速地三維重建，更精準地還原房屋信息，進一步實現模擬實景的 3D 看房，提高用戶的在線看房體驗。2）服務機器人應用領域，）服務機器人應用領域，3D 視覺傳感器可以幫助服務機器人高效完成人臉識別、距離感知、避障、導航等功能，使其更加智能化。根據 IDC 的數據，2017 年全球商務用機器人市場規模為 213.2 億美元，預計 2022 年全球市場

66、規?？蛇_ 538.0 億美元，2017-2022 年復合增長率預計為 20.3%。3）AR 領域，領域，3D 視覺感知技術可幫助 AR 設備對周圍環境進行三維重建，使得虛擬的立體影像更好的疊加在現實場景中，同時 3D 視覺感知可以識別人的手勢、動作從而實現人與虛擬影像的交互。4）人體掃描領）人體掃描領域，域，針對兒童及青少年群體，3D 視覺感知技術的應用主要包括 3D 體態儀、智能體測設備等?？傮w來看，總體來看，3D 視覺感知技術在視覺感知技術在 AIoT 領域應用場景廣闊，將為行業的長期市場需領域應用場景廣闊，將為行業的長期市場需求發展奠定基礎。求發展奠定基礎。圖 14：全球商務用機器人市場

67、規模（億美元）全球商務用機器人市場規模（億美元）資料來源：公司招股書、IDC、天風證券研究所 消費電子領域消費電子領域 蘋果率先將蘋果率先將 3D 感知技術在手機端應用，未來有望不斷在中高端機型滲透普及。感知技術在手機端應用，未來有望不斷在中高端機型滲透普及。2017 年9 月以來，蘋果率先應用 3D 視覺感知技術，其公司的 iPhoneX、iPhone 11、iPhone 12 手機系列均搭載了前置結構光 3D 視覺傳感器，并在 iPhone 12 Pro 上同步搭載了基于 dToF 技術的后置激光雷達掃描儀。隨著智能手機前、后置的 3D 視覺應用的不斷探索，同時屏下結構光和前后置 iToF

68、 和 dToF 技術的應用，加上未來各項技術的不斷成熟和迭213.2253.7300.3363.1443.4538010020030040050060020172018201920202021E2022E 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 14 代所帶來的軟硬件成本下降，結構光/ToF 等技術將在中高端機型中普及，從而進一步提高在智能手機領域的滲透率。隨著 3D 視覺感知技術的不斷發展，其在消費電子領域的應用正在不斷拓展，除智能手機外，還廣泛適用于電腦、電視等多種終端設備。2020 年 3 月，蘋果推出的新款 iPad Pro 平板搭載了激光雷

69、達掃描儀，用于環境的三維檢測和三維掃描，可以實現如測量、游戲、購物、裝修等各類 AR 體驗。3D 視覺感知技術在消費電子各領視覺感知技術在消費電子各領域給用戶帶來較好的用戶體驗，未來具有較大的市場滲透空間。域給用戶帶來較好的用戶體驗，未來具有較大的市場滲透空間。工業領域工業領域 3D 視覺感知技術能夠對工業生產有效賦能。視覺感知技術能夠對工業生產有效賦能。3D 視覺感知在工業領域主要應用于三維掃描、微小形變測量、彎管角度測量分析、工業機器人的定位與導航等方面。1)工業三維掃描設備可實現非接觸式的對工業設備、零部件等表面三維數據的細致、精確、快速獲取。同時結合全局自動拼接技術，可實現幾十米超大工

70、件的快速高精度測量。2)微小形變測量通過 3D 視覺感知技術實現對設備、零部件、材料以及微小物體等變形過程中物體表面的三維坐標、位移及應變的測量。3)彎管測量儀利用工業級相機從各個角度拍攝彎管的二維圖像，通過圖像識別、立體視覺、攝影測量、多相機空間標定、三維重建等技術，快速實現彎管三維外形的智能化高效在線測量檢測，大幅提高生產制造效率、大幅降低人力和檢具成本，最終基于云端數據的分析可以實現數據追溯、智能化的工藝優化。4)工業機器人應用主要是通過搭載 3D 視覺傳感器以實現距離感知、避障導航、三維地圖重建等多項功能，從而更好地完成分揀、搬運、排障等多項服務，大幅減少人工需求。伴隨目前高精密伴隨目

71、前高精密 3D 測量測量技術需求日益增長，國內技術需求日益增長，國內 3D 視覺感知技術不斷落地，工業領域國產替代空間廣闊。視覺感知技術不斷落地，工業領域國產替代空間廣闊。圖圖 15：全球工業機器視覺市場規模（億元）：全球工業機器視覺市場規模（億元）資料來源：賽迪顧問、工業互聯說公眾號、天風證券研究所 智能汽車領域智能汽車領域 激光雷達、智能座艙等場景具有廣闊的成長空間。激光雷達、智能座艙等場景具有廣闊的成長空間。3D 視覺感知技術在汽車領域的應用主要分為車外和車內應用，其中車外應用包括自動駕駛及輔助駕駛 360 度 3D 環視、車外身份識別等，車內應用包括駕駛員檢測以及車內交互。隨著國家不斷

72、推出系列鼓勵支持智能汽車的相關法規和政策，預計未來產業鏈將不斷完善，相關應用場景關注度和認可度不斷提升，同時伴隨汽車智能化進程不斷加速，智能座艙、智能駕駛場景成長空間廣闊。圖圖 16：智能座艙、自動駕駛有望成為：智能座艙、自動駕駛有望成為 3D 視覺感知新的應用場景視覺感知新的應用場景 資料來源：蓋世汽車社區公眾號、天風證券研究所 64.2380.29117.09131.75138.77150.00165.00180.000.0050.00100.00150.00200.00201520162017201820192020E2021E2022E 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務

73、必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 15 3.激光雷達：半固態方案率先放量，全固態方案未來可期激光雷達：半固態方案率先放量，全固態方案未來可期 3.1.自動駕駛加速發展，以激光雷達為核心的多傳感器融合路線成當下主流自動駕駛加速發展，以激光雷達為核心的多傳感器融合路線成當下主流 智能化逐漸成為主機廠核心賣點，自動駕駛迎來高速發展期，出現以攝像頭為核心的純視智能化逐漸成為主機廠核心賣點，自動駕駛迎來高速發展期，出現以攝像頭為核心的純視覺路線與以激光雷達為核心的多傳感器融合路線。覺路線與以激光雷達為核心的多傳感器融合路線。當下汽車產業正發生系統性的深遠變革，消費者愈加注重智能化體驗，自動駕駛和智能座

74、艙逐漸成為消費者的核心關注點；同時主機廠也不斷搭載更多的智能化、網聯化技術，以求打造差異化賣點。根據 IHS Markit 預測，中國自動駕駛未來十年將高速增長，2025 年 L2 級別以上智能汽車滲透率有望超過 60%，2030 年高級別自動駕駛（L3/L4）滲透率有望達到 30%。自動駕駛分為環境感知、路徑規自動駕駛分為環境感知、路徑規劃、控制執行三個環節，環境感知即需要對車輛、行人、交通信號燈、障礙物等行車環境劃、控制執行三個環節，環境感知即需要對車輛、行人、交通信號燈、障礙物等行車環境做出快速準確的識別，當下環境感知有純視覺和做出快速準確的識別，當下環境感知有純視覺和視覺雷達視覺雷達融

75、合兩大技術路線。融合兩大技術路線。純視覺方案：純視覺方案：“輕感知、重算法”，即僅依靠攝像頭收集環境信息，將圖片傳輸到計算平臺訓練分析，并不斷進行算法的迭代，其優點在于低成本、更加接近人類駕駛，缺點則是依賴大量數據訓練、存在環境認知死角等，目前特斯拉堅持純視覺感知方案。多傳感器融合方案：多傳感器融合方案：“重感知、輕算法”，即通過激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達、等傳感器收集車輛周邊信息，能夠實現對物體位置、距離等信息精確的感知并具備較高的安全冗余性，缺點在于多傳感器融合存在技術挑戰、硬件成本較高等，目前國內采用多“重感知，輕算法”的傳感器融合方案主機廠有小鵬、蔚來、極狐等。圖圖 17

76、：中國高階自動駕駛（中國高階自動駕駛（L3、L4）預計未來十年高速滲透）預計未來十年高速滲透 資料來源：IHS Markit、天風證券研究所 表表 4：相較于純視覺方案，多傳感器融合方案具備感知精確、安全冗余度高等優勢相較于純視覺方案，多傳感器融合方案具備感知精確、安全冗余度高等優勢 技術路線技術路線 感知方式感知方式 特征特征 代表企業代表企業 純視覺方案 攝像頭 硬件成本低、獲取環境信息更加豐富、依賴大量數據、存在環境認知死角 特斯拉 多傳感器融合 激光雷達+毫米波雷達+超聲波雷達+攝像頭 能夠對物體精確感知、安全冗余性高、硬件成本高、多傳感器融合存在技術困難、激光雷達容易受到雨雪霧天氣的

77、影響。蔚來、小鵬、極狐等 資料來源：貿澤電子公眾號、天風證券研究所 以激光雷達為核心的多傳感器融合方案被國內主機廠廣泛采用。我們認為主要原因是：以激光雷達為核心的多傳感器融合方案被國內主機廠廣泛采用。我們認為主要原因是：以特斯拉為代表的純視覺方案難以復刻。以特斯拉為代表的純視覺方案難以復刻。特斯拉堅持采用純視覺方案底氣來自于百萬車隊采集實時數據用于訓練+強大視覺算法團隊+自研超算 Dojo 用于視覺數據訓練，其余主機廠較難復刻特斯拉獨特的視覺感知路線。降低對環境的依賴。降低對環境的依賴。純視覺方案對于光線依賴度較高，在弱光或光影復雜的地方難以使用，如特斯拉 Autopilot 在夜晚以及雨雪天

78、氣工作準確度有所降低，而多傳感器融合方案能降低傳感器對環境的依賴。降低對算力和算法的要求。降低對算力和算法的要求。激光雷達能夠彌補攝像頭僅能收集 2D 數據的缺陷，可提供周圍物體的精確距離測量，使機器能夠采集 3D 圖像（收集 2D 數據后還原成 3D 場景誤差較大，且對算法和算力要求極高）。我們認為多傳感器融合方案能夠打破特斯拉純視覺感知路線的數據和算法壁我們認為多傳感器融合方案能夠打破特斯拉純視覺感知路線的數據和算法壁壘，使得主機壘，使得主機53.10%31.40%7%26.90%23.50%11%20%35.10%51%08.50%20%01.50%11%0%10%20%30%40%50

79、%60%70%80%90%100%202120252030L4L3L2L1L0 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 16 廠能夠高效迅速的提升其自動駕駛能力，打造智能化賣點，因此以激光雷達為主的多傳感廠能夠高效迅速的提升其自動駕駛能力，打造智能化賣點，因此以激光雷達為主的多傳感器融合感知方案將有望成為大部分主機廠切入高級別自動駕駛的首選。器融合感知方案將有望成為大部分主機廠切入高級別自動駕駛的首選。圖圖 18：數據閉環：數據閉環+百萬車隊百萬車隊+Dojo 視覺訓練，構造高效聯機版“視覺訓練，構造高效聯機版“AI 進化體”進化體”資料來源：地平線

80、、天風證券研究所 3.2.激光雷達：多傳感器融合路線感知層核心部件，實現高階自駕之關鍵激光雷達：多傳感器融合路線感知層核心部件，實現高階自駕之關鍵 3.2.1.激光雷達激光雷達=發射模塊發射模塊+接收模塊接收模塊+掃描模塊掃描模塊+控制模塊控制模塊 激光雷達能夠測量物體距離、角度、高度等信息，并處理形成點云模型，為決策層提供參激光雷達能夠測量物體距離、角度、高度等信息，并處理形成點云模型，為決策層提供參考，是多傳感器融合感知層核心部件?？?，是多傳感器融合感知層核心部件。激光雷達是一種用于獲得物體精確三維位置信息的傳感器，能夠確定物體的位置、大小、外貌形狀、速度等。通過測量激光信號的時間差或相位

81、差確定距離、通過水平旋轉或相控掃描測量角度、通過不同俯仰角度的信號獲得高度信息，并基于距離、角度、高度等對周邊物體建模形成三維點云圖。激光雷達是由發射、激光雷達是由發射、接收、掃描、控制等功能模塊組成，各功能模塊有多種選擇方案接收、掃描、控制等功能模塊組成，各功能模塊有多種選擇方案：發射模塊發射模塊：負責激光源發射，不同光源及發射形式影響射出光的能量大小和可探測范圍深度，光源波長分為 905nm 和 1550nm 兩類，按照激光器驅動方式可分為邊發射激光器（EEL）和垂直腔面發射激光器（VCSEL）；接收模塊接收模塊：負責接收返回光，不同探測器影響對返回光的探測靈敏度，進而影響探測距離和范圍，

82、探測器包括 PIN PD、APD、SPAD、SiPM 等；掃描模塊掃描模塊：通過控制光的傳播方向實現對特定區域的掃描，不同掃描方式影響探測范圍廣度及激光雷達整體耐用和穩定性，按掃描方式劃分，可分為機械式、半固態、全固態等；控制模塊控制模塊：通過算法處理生成最終的點云模型，以供后續自動駕駛決策算法參考。由于不同技術和方案組合可以衍生出諸多激光雷達產品形態，不同方案優缺點有所不同，由于不同技術和方案組合可以衍生出諸多激光雷達產品形態，不同方案優缺點有所不同，當下行業仍處于早期發展階段，技術路線呈現多點開花。當下行業仍處于早期發展階段，技術路線呈現多點開花。圖圖 19：激光雷達由掃描模塊、發射模塊、

83、接收模塊、主控模塊組成：激光雷達由掃描模塊、發射模塊、接收模塊、主控模塊組成 資料來源：禾賽科技招股書、天風證券研究所 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 17 3.2.2.激光雷達分類及技術路線激光雷達分類及技術路線 按照測距方式，激光雷達主要可分為按照測距方式，激光雷達主要可分為 ToF、FMCW、三角測距法等方案、三角測距法等方案。激光雷達按照測距方法可以分為飛行時間（Time of Flight，ToF）測距法、基于相干探測的 FMCW 測距法、以及三角測距法等，其中 ToF 與 FMCW 能夠實現室外陽光下較遠的測程（100250 m）

84、，是車載激光雷達的優選方案。ToF 方案是通過測量發射激光與回波信號的時間差，并基于光的傳播速度計算目標物的距離信息，具有響應速度快、探測精度高等優勢；而 FMCW 方案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拍頻得到頻率差，從而間接獲得飛行時間反推目標物距離，具有可測量速度信息及抗干擾強等優勢。圖圖 20：ToF 與與 FMCW 探測原理對比探測原理對比 資料來源：艾瑞咨詢公眾號、天風證券研究所 905nm 光源在光源在 ToF 方案下有明顯的性價比優勢，方案下有明顯的性價比優勢，1550nm 光源更適配光源更適配 FMCW 方案。方案。從探測距離角度看，905nm 光源的

85、激光雷達最大探測距離在 150200 米之間，已接近人眼限制功率極限（無法通過提高功率來增加探測距離），而 1550nm 波長對人眼安全影響更小，可以通過使用更大的光功率來實現更遠的探測距離。從成本角度看，從成本角度看，1550nm 波長光源需要使用價格更高的激光器和 GaAs 探測器（硅材料無法探測到 1550nm 波長），而 905nm接收端則可以使用低成本、成熟的硅基 CMOS 工藝。從方案匹配性看，從方案匹配性看，1550nm 波長下 ToF方案雨霧天氣探測距離收縮問題更為嚴重，而 FMCW 方案信噪比與傳輸光子量成正比，1550nm 下 FMCW 方案信噪比更高（高信噪比代表更高的探

86、測性能），因此在 1550nm 波長下 FMCW 方案具有相對成本優勢。ToF 在在 905nm 波長下物理特性優勢顯現，能夠提供波長下物理特性優勢顯現，能夠提供低成本、較高性能的整體方案，而低成本、較高性能的整體方案，而 FMCW 方案在方案在 1550nm 下性能優勢更為明顯，方案相下性能優勢更為明顯，方案相對成本優勢能夠展現，我們判斷對成本優勢能夠展現，我們判斷 ToF+905nm、FMCW+1550nm 有望成為未來主流方案。有望成為未來主流方案。表表 5：相較于相較于 FMCW 探測方式，探測方式，ToF 路線成熟度較高，成本優勢明顯路線成熟度較高，成本優勢明顯 性能性能 FMCW

87、TOF 探測體制 相干探測 直接探測 抗干擾能力 極強 差 有效探測所需光子數 10 1000 工作距離 可實現遠距離探測 探測距離較近 人眼安全等級 高 低 精確速度信息 有 無 固態掃描兼容性 完全兼容 不適用 毫米波雷達兼容性 兼容 不兼容 技術成熟度 發展中 成熟 技術復雜度 復雜 簡單 硅光集成制造工藝 適用 適用 資料來源：維科網激光公眾號、天風證券研究所 按照掃描方式分類，激光雷達主要分為機械式、半固態（轉鏡、按照掃描方式分類，激光雷達主要分為機械式、半固態（轉鏡、MEMS）、全固態（）、全固態（Flash、OPA）三類。）三類。其中機械式激光雷達的掃描及收發模塊整體運動（水平視

88、角 360），半固態 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 18 式激光雷達僅掃描模塊運動（水平視角小于 120），而固態式激光雷達無運動模塊（水平視角小于 120），各種方案性能、優劣各不相同，具體來看：機械式：機械式：機械式雷達發射和接收模塊整體運動，激光雷達在豎直方向上排布多組激光線束，發射模塊以一定頻率發射激光線，并通過旋轉實現動態掃描，優勢在于技術成優勢在于技術成熟、掃描速度快、熟、掃描速度快、360的覆蓋范圍的覆蓋范圍。但由于機械式雷達主要由分立的收發器件組成，生產過程需要人工校準，這導致雷達成本較高、可量產性差、難以過車規，同時體積成

89、本較高、可量產性差、難以過車規，同時體積較大難以適配乘用車車體較大難以適配乘用車車體，主要應用場景為Robotaxi等領域，代表公司包括Velodyne、禾賽科技、Ouster、速騰聚創等。半固態（轉鏡）：半固態（轉鏡）：轉鏡式激光雷達主要運動部件為無刷電機，部件供應鏈體系成熟、部件供應鏈體系成熟、穩定性已有可靠性驗證穩定性已有可靠性驗證（已在工業領域運用多年），轉鏡式掃描模塊可快速應用，但由于電機為金屬機械部件小型化及降本難度較大小型化及降本難度較大，目前有棱鏡、多面鏡等不同轉鏡方案。代表公司有法雷奧、Luminar、大疆 Livox 等。半固態（半固態（MEMS）：）：MEMS 使用微振鏡

90、替代機械激光雷達的掃描儀，將機械部件集成到單個芯片上，微振鏡核心結構是尺寸很小的懸臂梁，通過旋轉的微振鏡反射激光器的光線從而實現掃描。硅基 MEMS 微振鏡可控性較好，可實現快速掃描，其等效線束較高，同樣點云密度下，MEMS 激光發射器數量相較于機械式少很多，因此 MEMS整體優勢在于體積較小、系統可靠性較高、具有一定的降本空間體積較小、系統可靠性較高、具有一定的降本空間。但缺點則在于 MEMS測距能力和測距能力和 FOV（傳感器覆蓋角度）性能較不夠高（傳感器覆蓋角度）性能較不夠高，大視場角需要進行拼接（對點云拼接算法及穩定性要求較高），同時同時 MEMS 抗沖擊可靠性存疑抗沖擊可靠性存疑（振

91、鏡及懸梁臂抗沖擊性差）。代表公司包括 Innoviz、速騰聚創等。全固態（全固態（Flash）：）：Flash 類似相機工作原理，即每個像素點可記錄光子飛行時間，通常Flash 發射模組采用 VCSEL 激光器+SPAD 探測器，未來性能提升進程取決于 VCSEL 和SPAD 器件發展。Flash 優勢在于集成度高、芯片級工藝易于量產、穩定性強易車規，優勢在于集成度高、芯片級工藝易于量產、穩定性強易車規，劣勢在于受功率限制探測距離近、抗干擾能力差等劣勢在于受功率限制探測距離近、抗干擾能力差等。代表公司包括 Ibeo、LeddarTech、Ouster 等。全固態（全固態（OPA）：）：OPA

92、運用相干原理，采用多個光源陣列，能夠動態調節角度范圍，能夠進行精細化掃描。OPA 方案優勢在于體積小易車規、掃描速度快、精度高等，方案優勢在于體積小易車規、掃描速度快、精度高等，缺點在于加工難度高、探測距離難以做到很遠缺點在于加工難度高、探測距離難以做到很遠。代表公司包括 Quanergy、Lumotive、洛微科技等。圖圖 21：按照掃描方式劃分，激光雷達可分為機械式、半固態式、全固態式三大類：按照掃描方式劃分，激光雷達可分為機械式、半固態式、全固態式三大類 資料來源：艾瑞咨詢公眾號、天風證券研究所 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 19 表

93、表 6：按照測距原理、發射模塊、接收模塊、掃描模塊，激光雷達可劃分為多種類型按照測距原理、發射模塊、接收模塊、掃描模塊，激光雷達可劃分為多種類型 測距原理測距原理 Tof 測距法（飛行時間測距）主流方向、大多數廠商采用 FMCW 測距/測速法（連續波調頻測距）代表公司：Mobileye、Aeva、Blackmore（Aurora）發射模塊（激光器）發射模塊（激光器）按激光器波長劃分 905nm 主流方向、大多數廠商采用 1550nm 代表公司：Luminar、圖達通等 按集成度劃分 EEL（邊發射激光器）VCSEL（垂直腔面發射激光器）PCSEL（光子晶體結構表面發射激光器）接收模塊（探測器）

94、接收模塊（探測器）APD（雪崩光電二極管）SPAD（單電子探測雪崩二極管）SiPM（硅光電倍增管）掃描模塊掃描模塊 機械式激光雷達（整體旋轉）代表公司：Velodyne、禾賽、Ouste 速騰聚創等 半固態激光雷達（收發模塊固定）轉鏡方案 一維轉鏡 代表公司：法雷奧、華為、禾賽等 二維轉鏡 代表公司：Luminar、圖達通等 微振鏡方案（MEMS）代表公司：Innoviz、速騰聚創 棱鏡方案 代表公司：大疆、Livox 固態激光雷達（無機械運動部件）相控陣（OPA）方案 代表公司：Quanergy、Lumotive、洛微科技 Flash 方案 代表公司：Ibeo、LeddarTech、Oust

95、er 等 資料來源：九章智駕公眾號、天風證券研究所 車載激光雷達仍處于技術和產品的商業化探索期，不同技術路線各有優劣，激光雷達廠商車載激光雷達仍處于技術和產品的商業化探索期，不同技術路線各有優劣，激光雷達廠商基于提高技術路線容錯率的角度考量，大多同時布局多種技術方案?；谔岣呒夹g路線容錯率的角度考量，大多同時布局多種技術方案。一般而言，激光雷達廠商布局整體較為成熟的機械式、半固態式激光雷達有利于廠商快速將產品推出落地，并在與主機廠合作的過程中不斷積累工程及相關經驗，以幫助后續固態雷達在產品設計及工程量產方面能夠更好的與主機廠需要契合；同時布局固態激光雷達、FMCW 等方案保障未來的技術和產品的

96、領先性。當下半固態成熟度更高，是激光雷達廠商的首選方案，例如法雷奧、Luminar、速騰聚創、禾賽科技、華為等主流激光雷達廠商均布局 MEMS 或轉鏡的半固態激光雷達方案；同時法雷奧、速騰聚創等廠商也均在布局全固態 Flash 方案。表表 7：國內外激光雷達廠商大多布局多種技術路線國內外激光雷達廠商大多布局多種技術路線 企業企業 機械機械 MEMS 轉鏡轉鏡 OPA Flash FMCW 其他其他 國外激光雷國外激光雷達廠商達廠商 法雷奧 盧米納爾 大陸 （投資 AEye）(收購 Advanced Scientific Concepts）Cepton （MMT 技術）因諾維茲 Ibeo 威力登

97、 （固態）國內激光雷國內激光雷達廠商達廠商 華為 （96 線）大疆 （HAP）禾賽科技 （AT128）速騰聚創 （M1）圖達通 （Falcon）鐳神科技 （CX 128）萬集科技 （2022 計劃）（2024 計劃）資料來源：佐思汽車研究公眾號、天風證券研究所 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 20 3.3.短期看好半固態率先放量，固態短期看好半固態率先放量，固態 VCSEL+SPAD 路線未來可期路線未來可期 3.3.1.激光雷達核心要素激光雷達核心要素=性能性能+可靠性可靠性+成本成本 產品性能、可靠性及成本是主機廠選擇激光雷達時關注的核心

98、要素。產品性能、可靠性及成本是主機廠選擇激光雷達時關注的核心要素。具體來看：性能：性能：對于主機廠而言，激光雷達產品性能意味著車輛行駛中對周圍車輛、行人、障礙物等目標物體的探測精度、范圍等，優異的產品性能能夠提供更加精確、覆蓋范圍更廣的環境感知數據，有利于決策層做出更合理正確的決策。激光雷達性能指標通常包括測距能力、精度、視場角、刷新幀率、功耗、體積、點云規整度等，其中測距距離、精度、視場角、點云規整度等為核心指標。1）測距能力：）測距能力：即激光雷達探測的距離，通常激光收發效率越高探測距離越遠；2）精度：）精度：即探測精確度，精度越高對目標物體刻畫越準確，通常與收發模塊相關；3）視場角）視場

99、角&分辨率分辨率&刷新幀率：刷新幀率：以上三個參數相互影響，視場角（FOV）即為對水平和垂直兩個方向的覆蓋范圍，而分辨率和刷新幀率越高代表精準度越高；4）點云規整度：）點云規整度：點云規整度主要由掃描部件決定，影響點云算法適配難度，當下機械式、一維轉鏡效果較好?？煽啃裕嚎煽啃裕簩τ谥鳈C廠而言，激光雷達可靠性意味著產品的使用壽命、穩定性、耐用性以及能否通過車規級認證，而是否過車規則是早期進入主機廠供應鏈的基礎條件，同時亦是大規模量產的關鍵。相較于消費級產品，車載產品性能必須滿足車規要求，需要進行車規振動、EMC、溫度循環等測試，例如在-40-85的工作溫度范圍、振動以及沖擊等苛刻環境下，零部件能

100、否保持正常性能，激光雷達從研發到量產需要通過ISO16750、IATF 16949、ISO26262 三個關鍵認證。從收發模塊看，主流主流 905nm 方案方案電子元器件供應鏈成熟容易過車規，電子元器件供應鏈成熟容易過車規，但 1550nm 方案供應鏈體系仍處于早期，通過車規認證存在一定的難度；從掃描模塊看，精密機械部件在抗沖擊、使用壽命方面存在劣勢，機械部件越多則通過車規難度越大，例如當下轉鏡方案已過車規，但機械式、MEMS 等需要時間證明其可靠性。成本：成本：對于主機廠而言，激光雷達成本意味著產品能否運用到乘用車 ADAS 領域，以及產品是否有足夠的經濟性向中低端車型滲透進而擴大激光雷達目

101、標市場空間，同時也是各技術路線后期能否勝出的決定性因素。不同應用場景對激光雷達有著不同的偏好和要求，例如 Robotaxi 對性能要求較高，因此一般使用成本較高的高線束高性能激光雷達，而低速封閉自動駕駛場景（港口、碼頭、礦山等）一般使用成本較低的低線束激光雷達產品。此外，ADAS 乘用車領域對激光雷達價格敏感度較高，雖然當下激光雷達已經在高端車型中成功運用，但大規模放量并向中低端車型滲透則需要進一步的降本。對于乘用車對于乘用車 ADAS 場景，場景，我們認為我們認為測距、精度、視場角等性能指標是激光雷測距、精度、視場角等性能指標是激光雷達產品力的基礎，決定激光雷達能否“看得清、看得遠、看得廣”

102、；產品的達產品力的基礎，決定激光雷達能否“看得清、看得遠、看得廣”；產品的性能性能性、性、可靠性決定著能否可靠性決定著能否通通過車規，是過車規，是實現實現規模落地量產的關鍵；而當下的成本以及未來成規模落地量產的關鍵；而當下的成本以及未來成本的下降空間決定著方案的經濟性，是各技術路徑后期能否勝出的決定性因素。本的下降空間決定著方案的經濟性，是各技術路徑后期能否勝出的決定性因素。圖圖 22：性能、可靠性、成本是激光雷達主要產品力：性能、可靠性、成本是激光雷達主要產品力 資料來源：九章智駕公眾號、天風證券研究所 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 21

103、 表表 8：無人駕駛、高級輔助駕駛、機器人三大應用場景對激光雷達要求有所不同無人駕駛、高級輔助駕駛、機器人三大應用場景對激光雷達要求有所不同 無人駕駛無人駕駛 高級輔助駕駛高級輔助駕駛 機器人機器人 應用場景說明 場景復雜度 高（L4/L5）中（L2/L3，功能開啟場景有限）低/中（封閉園區，應用較多）高（城市道路，應用較少）承載裝置行駛速度 中（城市道路）中（城市道路）低（封閉園區）高（高速場景）高（高速場景）中（城市道路）對激光雷達的要求 最遠測距要求 遠 中/遠（取決于 ADAS 功能）中/遠（取決于應用場景）外觀集成度 低 高 中 價格敏感度 低 高 中/高 對激光雷達供應商算法需求度

104、 低 高 低 車規化要求 中（當下）/高（預期）高 低 資料來源：禾賽科技招股書、天風證券研究所 3.3.2.短期：主機廠加速激光雷達上車，看好半固態率先放量短期：主機廠加速激光雷達上車，看好半固態率先放量 從性能、可靠性、成本三大角度對比當下五種主流技術路線，短期看好半固態率先放量。從性能、可靠性、成本三大角度對比當下五種主流技術路線，短期看好半固態率先放量。機械式激光雷達發展較早，性能方面表現優異，但機械零部件較多，產品可靠性及過車規難以保證，同時機械式價格高昂，下游主機廠難以接受。轉鏡方案性能方面存在對功率要求較高等缺點，但目前已通過車規認證并實現量產裝車，同時轉鏡式方案供應鏈體系成熟，

105、短期性價比較高，但成本下降空間較小。MEMS 方案性能方面存在視場角較窄等問題，但零部件成熟度較高，具備較高的可靠性，成本方面有較大的下降空間。Flash 固態方案性能方面存在探測距離近等問題，但全固態沒有精密機械部件，具備可靠性高、易過車規等天然優勢，同時固態 Flash 方案以 VCSEL 激光器和 SPAD 探測器為核心收發器件，其“芯片化”特點具備充足降本空間，隨著 VCSEL 多節設計提高功率密度+SPAD 陣列提高像素分辨率來解決探測距離這一問題，未來固態 Flash 方案有望成為主流之一。OPA 方案當下仍處于早期，技術及供應鏈成熟度仍不足，成本高昂使得短期商業化困難，但 OPA

106、 方案能夠在保證性能的同時提供更低的價格，未來發展空間廣闊，但預計需要多年發展時間。對比來看對比來看，我們認為當下轉鏡、，我們認為當下轉鏡、MEMS 方案性能較為優異、產品成熟，同時方案已有量產方案性能較為優異、產品成熟，同時方案已有量產上車的成功案例，產品穩定性已經過考驗，半固態方案有望率先放量。上車的成功案例，產品穩定性已經過考驗，半固態方案有望率先放量。表表 9：機械式、轉鏡、機械式、轉鏡、MEMS、OPA、Flash 五大主流技術路線對比五大主流技術路線對比 掃描方式掃描方式 機械式機械式 轉鏡（半固態式）轉鏡（半固態式）MEMS（半固態式）（半固態式）固態式（固態式（OPA）固態式（

107、固態式（Flash）優點 掃描速度快、抗光干擾能力強等，是最成熟的方案 唯一真正通過車規并實現上路的方案，具有體積小等優勢 可靠性高、批量生產后成本低、分辨率高等 體積小、掃描速度快、精度高、可控性好、易過車規 成像速度快、芯片級工藝、適合量產、易過車規 缺點 成本高、裝配調制困難、掃面頻率長、機械零部件壽命不長 不穩定、對光源功率要求較高 激光掃描范圍受微振鏡面積限制，視野 FOV 相對較窄 光信號覆蓋有限、環境光干擾、探測距離近 功率受限，可探測距離短、抗干擾能力差、角分辨率低 技術難點 標定矯正 光學系統控制機制和轉軸精度 如何利用 MEMS，實現超遠測距和較大 FOV 初創技術壁壘高

108、增加探測距離 量產及應用進展 Robotaxi、Robobus及智能駕駛實驗室 當前主流的 ADAS 場景技術路線，已過車規 寶馬 BMW iNEXT搭載MEMS激光雷達 該方案尚在理論階段，預計 2023 年實現量產 長城計劃在 WEY SUV中適用Ibeo的Flash 技術 降本空間 結構較復雜，降本空間小 難以集成化再度降低成本 有一定的降本空間 當下成本較高，降本空間廣闊 成本較低，降本空間較大 代表廠商 Velodyne、法雷奧、禾賽等 法雷奧、大疆 Livox Innoviz、一徑科技 Quanergy、力策 Ibeo、ouster 資料來源：高工智能汽車公眾號、智能汽車情報局公眾

109、號、蓋世汽車社區公眾號、天風證券研究所 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 22 根據主機廠當下已推出量產和規劃的車型來看，半固態已成為當前時點主機廠的首選方案。根據主機廠當下已推出量產和規劃的車型來看，半固態已成為當前時點主機廠的首選方案。Luminar、法雷奧、圖達通、禾賽科技、速騰聚創、華為等頭部激光雷達廠商均為多個主機廠或者車型提供了半固態上車方案，例如理想 L9 等爆款車型均采用禾賽科技的半固態方案。但從行業需求端來看，激光雷達的當下重要的科技賣點，短期激光雷達產品性能指標和能否上車量產是主機廠核心訴求，但隨著行業發展和技術成熟度的提升

110、，成本因素將變得愈發重要；因此，從激光雷達產品發展方向看，激光雷達則有望由過去的機械式轉變為當下的半固態并不斷向全固態方向發展。整體來看，我們認為可靠性是激光雷達的基礎，整體來看，我們認為可靠性是激光雷達的基礎，選擇具備足夠可靠性的技術方案，并不斷優化性能、降本成本則是激光雷達升級迭代的必選擇具備足夠可靠性的技術方案，并不斷優化性能、降本成本則是激光雷達升級迭代的必經之路?；谶@一思路，考慮到當下經之路?；谶@一思路，考慮到當下 MEMS 性能和穩定性的優異表現、全固態方案產品性能和穩定性的優異表現、全固態方案產品技術的日趨技術的日趨成熟及其可觀的降本空間，我們短期看好以成熟及其可觀的降本空間

111、，我們短期看好以 MEMS 為主的半固態率先放量，為主的半固態率先放量，長期關注全固態長期關注全固態 VCSEL+SPAD 方案性能提升進程。方案性能提升進程。圖圖 23：可靠性是上車基礎，性能：可靠性是上車基礎，性能&成本不斷優化是激光雷達產品迭代方向成本不斷優化是激光雷達產品迭代方向 資料來源：九章智駕公眾號、高工智能汽車公眾號、艾瑞咨詢公眾號、天風證券研究所 表表 10：國外激光雷達廠商定點項目規劃國外激光雷達廠商定點項目規劃 激光雷達供應激光雷達供應商商 車企車企 車型車型 技術路線技術路線 搭載數量搭載數量 規劃量產時間規劃量產時間 Velodyne 福特 Ostosan 機械 Ve

112、larray H800/Alpha Prime-Ibeo 長城 WEY 摩卡 固態（Flash）3（1 遠程+2 中程）2022 年 5 月 Luminar 上汽 飛凡 R7 半固態（轉鏡）1*Iris 2022 年 8 月交付 上汽 R 汽車 ES33 半固態（轉鏡）1*Iris 2022 年下半年 極星 極星 3 半固態（轉鏡）1*Iris 2022.10 上市 沃爾沃 XC90（純電動版）半固態（轉鏡）1*Iris 2023 年 Aeva 奧迪 e-tron（實驗版）FMCW 1*Aeries 2019 年 大眾 ID BUZZ FMCW 5*Aeries 2023 年 電裝/大陸集團

113、豐田 Mirai 固態（Flash）電裝第六代激光雷達/2*HFL-110 2021 年 4 月 雷克薩斯 LS500H 固態（Flash）電裝第六代激光雷達/2*HFL-110 2021 年 4 月 Innoviz 寶馬 7 系 固態 Innoviz One 2023 年 資料來源：佐思汽車研究公眾號、天風證券研究所 3.3.3.長期：芯片化降本增效趨勢清晰，純固態長期：芯片化降本增效趨勢清晰，純固態 VCSEL+SPAD 路線未來可期路線未來可期 當前激光雷達產品（機械當前激光雷達產品（機械+半固態）通常采用大量分立器件，存在生產成本高、可靠性低半固態）通常采用大量分立器件，存在生產成本高

114、、可靠性低等問題，同時堆砌通道數目已接近瓶頸。等問題，同時堆砌通道數目已接近瓶頸。當前大部分 ToF 激光雷達產品采用分立器件，即發射端采用邊發射激光器（EEL）+分立多通道驅動器，接收端采用線性雪崩二極管探測器（APD）+多通道跨阻放大器（TIA）的方案，但使用分立器件存在零部件多、生產成本高、可靠性低等問題，而激光雷達大規模普及需要滿足低成本+高可靠性兩大基礎條件。此外，當前市場對激光雷達產品的測遠能力和點頻要求不斷提升，但由于受到激光安全閾值和產 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 23 品功耗發熱的限制，目前難以通過堆砌通道數目滿足行業升

115、級迭代需求。收發器件是激光雷達核心，亦是激光雷達芯片化降本增效主戰場。收發器件是激光雷達核心，亦是激光雷達芯片化降本增效主戰場。從性能角度看，激光雷達的精度、點頻、功耗、測距、體積等性能指標主要由收發模塊決定，激光雷達的可靠性主要由掃描模塊決定（掃描模塊本質為機械）。從成本構成看，收發模組占據著分立式激光雷達 60%的成本，人工調試占據 25%的成本，機械、控制模組等其它零部件僅占據 15%的成本；對于半固態激光雷達，收發器件（激光器、探測器）及芯片占據 70%以上的成本，而光學等其他部件占比不足 30%。規模效應和收發模塊電子部件芯片化是行業降本的主要規模效應和收發模塊電子部件芯片化是行業降

116、本的主要驅動。驅動。規模效應即激光雷達廠商通過擴大量產規模來分攤研發等成本，并通過大規模采購降低上游物料成本，收發模塊及掃描模塊均遵從規模效應規律。同時，也可以通過簡化模塊設計和集成來進行結構性降本。具體來看，掃模模塊結構優化空間較小，進一步簡化可能會導致性能下降；光學鏡頭等已幾乎沒有成本下降空間；而收發器件具有可觀降本空間，即通過將激光器、探測器、激光驅動、模擬前端等收發電子部件芯片化，而芯片化能夠讓摩爾定律在激光雷達領域生效，進而大幅降低激光雷達的物料成本和調試成本。我們認為我們認為收發器件是激光雷達核心部件，亦是激光雷達芯片化降本增效主戰場，收發器件的芯片化收發器件是激光雷達核心部件，亦

117、是激光雷達芯片化降本增效主戰場，收發器件的芯片化設計和集成將是激光雷達未來重要的發展方向。設計和集成將是激光雷達未來重要的發展方向。圖圖 24：機械式激光雷達中，收發模塊占據著機械式激光雷達中，收發模塊占據著 60%的成本的成本 圖圖 25：規模效應規模效應、芯片化設計芯片化設計和和模塊模塊化化是激光雷達降本的主要驅動是激光雷達降本的主要驅動 資料來源：九章智駕公眾號、天風證券研究所 資料來源：九章智駕公眾號、天風證券研究所 發射端：發射端：VCSEL 有望逐漸取代傳統有望逐漸取代傳統 EEL 器件器件 相較于分離芯片級相較于分離芯片級 EEL，晶圓級，晶圓級 VCSEL 激光器具備低成本激光

118、器具備低成本&高可靠性的優勢，隨著發光密高可靠性的優勢，隨著發光密度的持續提升，未來度的持續提升，未來 VCSEL 激光器有望逐步取代傳統激光器有望逐步取代傳統 EEL 器件。器件。EEL（邊發射激光器）具有高發光功率密度的優勢，但由于其發光面位于半導體晶圓側面，使用過程中需要進行切割、翻轉、鍍膜等多個工藝步驟，并只能通過單顆分別貼裝的方式和電路板整合，而這需要使用分立光學器件進行光束發散角和獨立手工裝調，生產成本較高且難以保障產品一致性。而 VCSEL（垂直腔面發射激光器）發光面與半導體晶圓平行，具有面上發光的特性，在精度層面由半導體加工設備保障，無需進行激光器的單獨裝調，能夠有效降低成本并

119、保障產品穩定性，且 VCSEL 激光器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。傳統傳統 VCSEL 激光器雖存在發光密度低的缺陷，但多層結技術有望大幅提升激光器雖存在發光密度低的缺陷，但多層結技術有望大幅提升 VCSEL 性性能。能。由于傳統 VCSEL 激光器存在發光密度低的缺陷，導致當下 VCSEL 激光器只能用于短距激光雷達產品（通常50m），但近年來國內外多家 VCSEL 激光器公司紛紛開發多層級結VCSEL 激光器，將其發光功率密度提升了 510 倍，為長距激光雷達應用提供了可能?？伎紤]到慮到 VCSEL 激光器低成本激光器低成本&高可靠性的天然優勢，疊加多層結技術驅動

120、發光功率密度持續高可靠性的天然優勢，疊加多層結技術驅動發光功率密度持續提升，未來提升，未來 VCSEL 有望逐漸取代傳統有望逐漸取代傳統 EEL 器件。器件。表表 11：相較于分離芯片級相較于分離芯片級 EEL，晶圓級，晶圓級 VCSEL 激光器具備低成本激光器具備低成本&高可靠性的優勢高可靠性的優勢 性能指標性能指標 VCSEL 垂直腔面發射激光垂直腔面發射激光 EEL 邊發射激光器邊發射激光器 類型 激光器 激光器 大規模生產 晶圓級 分離芯片級 光功率密度 中 高 光束質量 對稱 圓形/發散角小 非對稱 橢圓形/發散角中 溫度漂移 0.07nm/K 0.25nm/K 60%2%5%25%

121、8%分立收、發模組測時模組控制模組人工調試機械裝置等其他部件激光雷達降本驅動規模效應（適用于收發、掃描系統）大規模出貨平攤研發等成本大規模采購降低上游物料成本核心器件芯片化設計及模塊化集成（適用于收發系統）收發系統電子部件“芯片化”設計及模塊化集成，享受摩爾定律降本紅利 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 24 光譜寬帶 1-2nm 3-8nm 激光散斑 陣列時低 高 開關速度 ns ns 封裝 簡單 復雜 成本 較低 高 資料來源：TechSugar 公眾號、天風證券研究所 接收端：接收端：SPAD 探測器靈敏度優勢顯著探測器靈敏度優勢顯著 相

122、較于傳統分立器件相較于傳統分立器件 APD 探測器，基于探測器，基于 CMOS 工藝的工藝的 SPAD 探測器靈敏度優勢顯著，同探測器靈敏度優勢顯著，同時搭配時搭配 VCSEL 使用能夠提升激光雷達探測性能。使用能夠提升激光雷達探測性能。接收系統探測器是利用光電效應將光信號轉化為電信號，進而實現對光信號的探測，雪崩二極管（APD）是當下主流激光雷達廠商采用的探測器，但單光子雪崩二極管（SPAD）芯片在性能方面具備較大優勢，目前備受關注。從性能角度看，SPAD 優勢在于：1）相較于 APD 的 10100 倍的光電增益，SPAD 光電增益在 100 萬倍以上，十分靈敏，適合遠距離下微弱回波信號的

123、探測；2）SPAD 工作電壓在 2030V 之間，能夠與各種芯片進行適配；3）SPAD 系統復雜度較低，輸出信號僅需要通過 TDC 處理，可有效減少外圍元器件數量；4）SPAD 與 Si CMOS 工藝兼容，集成度高、制作成本低。雖然相較于 APD，SPAD 存在抗環境光較弱的問題，但隨著 SPAD 探測器像素分辨率的提高將會有效的提升激光雷達的探測范圍和分辨率。此外 SPAD 陣列傳感器與 VCSEL 激光器相配合，亦能夠使得激光雷達探測靈敏度大幅提升，我們認為隨著 SPAD探測器的發展有望加速固態 VCSEL+SPAD 等方案率先在中遠距離探測中商用化落地。表表 12：相較于傳統分立器件相

124、較于傳統分立器件 APD 探測器，基于探測器，基于 CMOS 工藝的工藝的 SPAD 探測器靈敏度優勢顯著探測器靈敏度優勢顯著 性能指標性能指標 雪崩二極管（雪崩二極管（APD）單光子雪崩二極管（單光子雪崩二極管（SPAD）工作電壓 高壓 低壓 2030V 系統復雜度 高（需要近百個外圍元器件）低（比較器和 TDC）集成度 低（分立器件）高（CMOS 兼容）成本 高 低 傳感器增益 適中增益（10-100 倍）極高增益，100 萬倍 靈敏度 較低 較高 抗環境光 較強 較弱 資料來源：半導體行業觀察公眾號、天風證券研究所 定制化開發定制化開發 VCSEL 和和 SPAD 探測器專用芯片能夠進一

125、步實現“降本提效”探測器專用芯片能夠進一步實現“降本提效”。針對激光雷達應用特性，定制化開發 VCSEL 和 SPAD 探測器的專用芯片能夠進一步的提升激光雷達系統性能、增強可靠性以及降低成本，且有利于實現關鍵元器件的自主可控，是激光雷達廠商核心壁壘和競爭力的體現，具體為：1）VCSEL 多通道芯片采用 CMOS 工藝，能夠滿足激光雷達探測需求，且通過對 VCSEL 陣列和驅動芯片封裝級別的集成，能夠有效提高光電轉換效率，從而進一步提升激光雷達的測距精度和測遠能力；2）將接收系統中探測器、前端電路、算法處理電激光脈沖控制等模塊集成為 SOC 芯片，能夠逐步代替主控芯片 FPGA的功能，同時隨著

126、線列、面陣規模的不斷增大，通過 CMOS 工藝能夠實現更高運算能力、低功耗和高集成度。3.4.乘用車激光雷達市場空間測算及競爭格局乘用車激光雷達市場空間測算及競爭格局 3.4.1.2025/2030 年國內乘用車激光雷達市場規模有望達年國內乘用車激光雷達市場規模有望達 17.76/48.96 億美元億美元 我們預計我們預計 2025 年國內乘用車激光雷達市場規模有望達年國內乘用車激光雷達市場規模有望達 17.76/48.96 億美元。億美元。根據乘聯會預測數據 2022 年2025 年國內乘用車銷量分別為 2030/2160/2300/2400 萬輛，考慮到汽車市場已趨于穩定，我們假設 203

127、0 年汽車銷量為 2400 萬輛。同時根據 IHS Markit 預測數據 2025 年、2030 年 L3/L4 級別自動駕駛滲透率分別為 8.5%/1.5%，20%/11%，基于此，我們保守假設 2022-2025 年及 2030 年 L3 級別自動駕駛滲透率為 1.2%/2.1%/3.5%/5.0%/18%，2022-2025 年及 2030 年 L4+級別自動駕駛滲透率為 0%/0.01%/0.1%/1.2%/8%。此外，目前激光雷達價格較高，據艾瑞咨詢統計，2021 年激光雷達均價在 1000 美元左右，我們假設 2022年-2025 年及 2030 年激光雷達價格分別為 800/7

128、00/600/500/300 美元，對應 2025/2030 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 25 年國內乘用車激光雷達市場規模為 17.76/48.96 億美元。表表 13：2025/2030 年國內乘用車激光雷達市場規模有望達年國內乘用車激光雷達市場規模有望達 17.76/48.96 億美元億美元 2022E 2023E 2024E 2025E 2030E 國內乘用車銷量（萬輛）2030 2160 2300 2400 2400 L3 滲透率（%）1.2%2.1%3.5%5.0%18%L4+滲透率（%）-0.01%0.10%1.20%8%L

129、3 單車激光雷達數量（個）2 2 2 2 2 L4+單車激光雷達數量（個）4 4 4 4 4 激光雷達單價（美元）800 700 600 500 300 L3 激光雷達單車價值量（美元）1600 1400 1200 1000 600 L4+激光雷達單車價值量（美元）3200 2800 2400 2000 1200 國內乘用車激光雷達市場規模（億美元）3.90 6.41 10.21 17.76 48.96 資料來源：乘聯會、IHS Markit、新智駕公眾號、天風證券研究所（注：數值為預測基礎上估算）3.4.2.看好具備工程量產經驗、自研核心收發器件及感知算法的廠商看好具備工程量產經驗、自研核心

130、收發器件及感知算法的廠商 行業仍處于發展早期，國產廠商占據重要地位。行業仍處于發展早期，國產廠商占據重要地位。激光雷達國內外廠商主要有：1）國外）國外：法雷奧、Luminar、大陸、Velodyne、Ouster 等；2）國內：）國內：速騰聚創、大疆、華為、禾賽科技和圖達通等。根據 Yole Developement 發布2021 年汽車與工業領域激光雷達應用報告，法雷奧市場占比最高，達到了 28%，中國有 5 家企業躋身前十位，分別是速騰聚創、大疆、華為、禾賽科技和圖達通，市場占有率分別為 10%、7%、3%、3%、3%，其中速騰聚創以 10%排名第二。整體來看，激光雷達行業仍處于發展前期，

131、TOP2 市場份額為 38%，行業格局并未出現大幅集中的現象，同時國產廠商在行業中占據重要地位和份額。圖圖 26：2021 年全球激光雷達研發制造商份額占比情況年全球激光雷達研發制造商份額占比情況 資料來源：2021 年汽車與工業領域激光雷達應用報告、天風證券研究所 激光雷達行業壁壘高，產品迭代迅速，具備工程量產經驗、核心收發器件自研及數據處理激光雷達行業壁壘高，產品迭代迅速，具備工程量產經驗、核心收發器件自研及數據處理&感知算法等能力的廠商有望勝出。感知算法等能力的廠商有望勝出。激光雷達系統結構精密復雜，精細的光機設計和收發校準、微弱信號的靈敏探測和快速響應是實現探測目標的前提，而這需要激光

132、雷達廠商具備光、機、電等子模塊的協同設計和優化能力，并需要具備與之想匹配的高精度生產制造能力。此外，激光雷達行業仍處于發展早期，技術創新性強、產品迭代速度快，現已由最初的單點激光雷達發展到當下機械式、半固態式、固態式、FMCW 等多種技術方案，各技術路徑的選擇要綜合考慮性能以及成本，我們認為不同的技術路徑還將繼續共存；同時激光雷達系統激光器、探測器等核心器件與半導體行業契合度較高，收發單元陣列化及核心模塊芯片化繼而享受“摩爾定理”降本提效紅利是行業的發展趨勢，這也意味著收發系統的核心部件是激光雷達廠商實現降本和提升產業鏈話語權的關鍵?；谛袠I高壁壘、技術基于行業高壁壘、技術路線演進迅速、核心收

133、發器件芯片化趨勢等特性，我們看好在激光雷達領域具備豐富技術路線演進迅速、核心收發器件芯片化趨勢等特性，我們看好在激光雷達領域具備豐富技術積累和定點項目的速騰聚創、大疆、華為、禾賽科技和圖達通等行業領先廠商的持續發展，積累和定點項目的速騰聚創、大疆、華為、禾賽科技和圖達通等行業領先廠商的持續發展，同時也看好具備同時也看好具備 SPAD 探測器等核心收發器件自研能力和探測器等核心收發器件自研能力和 3D 視覺感知全棧技術優勢的奧視覺感知全棧技術優勢的奧比中光等比中光等 3D 視覺感知廠商憑借固態視覺感知廠商憑借固態 VCSEL+SPAD 路線脫穎而出。路線脫穎而出。28%10%7%7%7%7%7%

134、4%4%3%3%3%3%法雷奧速騰聚創盧米納爾大疆電裝大陸Cepton因諾維茲Ibeo華為 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 26 圖圖 27：工程量產、核心收發器件自研、數據：工程量產、核心收發器件自研、數據&算法是激光雷達廠商的核心競爭力算法是激光雷達廠商的核心競爭力 資料來源：禾賽科技招股書、智車行家公眾號、九章智駕公眾號、天風證券研究所 4.奧比中光：奧比中光：3D 視覺感知平臺雛形已現，智能駕駛視覺感知平臺雛形已現，智能駕駛+機器人業務機器人業務打開成長空間打開成長空間 4.1.3D 視覺：深度視覺：深度+廣度技術路線構筑核心壁壘，全

135、場景覆蓋享受行業增廣度技術路線構筑核心壁壘，全場景覆蓋享受行業增長紅利長紅利 全棧式全棧式+全領域技術布局構筑核心壁壘全領域技術布局構筑核心壁壘。公司構建了“全棧式技術研發能力+全領域技術路線布局”的 3D 視覺感知技術體系。通過在深度和廣度兩個維度進行雙向布局，公司不僅具備了產品研發的系統級優化能力，而且推動了不同技術路線之間的協同發展，實現單一技術的更優發展。在深度方面在深度方面，公司深入參與系統設計、芯片設計、算法研發、光學系統、軟件開發、量產技術等核心技術的研究，加強對各個環節底層關鍵技術的掌握，實現了各環節技術的聯動優化和性能提升，從而打造出最適合不同行業需求的產品，克服通用元器件的

136、局限和不足。在廣度方面在廣度方面，公司梯次開展對結構光、iToF、雙目、dToF、Lidar 以及工業三維測量等六種主流 3D 視覺感知技術路線的全領域布局，以應對 3D 視覺感知產品在各應用場景下的不同性能要求。整體來看，整體來看，不同技術路線可以相互借鑒和促進，從而實現對 3D 視覺感知技術的深度理解和融合創新，目前，公司基于結構光、iToF、雙目、工業三維測量的相關產品已實現規模產業化應用，自有的 iToF 感光芯片也進入待量產階段，dToF、Lidar 相關產品正在研發。圖圖 28：公司全棧式：公司全棧式 3D 視覺感知技術體系布局視覺感知技術體系布局 資料來源：公司招股書、天風證券研

137、究所 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 27 圖圖 29：公司：公司 3D 視覺傳感器及底層核心芯片量產時間軸視覺傳感器及底層核心芯片量產時間軸 資料來源：公司招股書、天風證券研究所 聚焦行業頭部客戶資源推動產品迭代升級，全領域布局充分享受行業增長紅利。聚焦行業頭部客戶資源推動產品迭代升級，全領域布局充分享受行業增長紅利。公司作為3D 視覺感知行業的先行者，具備優秀的產品研發能力和百萬級規模量產能力，是全球 3D視覺傳感器的重要供應商之一，現已得到上游供應鏈的全球性知名廠商和下游頭部客戶的合作與支持。同時，公司基于自身全棧式技術研發能力設計的專

138、項產品已在一些細分行業逐步成為客戶的標配產品，并形成了一定的客戶粘性。公司與行業頭部客戶的合作能夠有公司與行業頭部客戶的合作能夠有效推動公司產品的升級迭代，加固公司核心壁壘效推動公司產品的升級迭代，加固公司核心壁壘，同時極大促進公司對各細分行業的深刻同時極大促進公司對各細分行業的深刻理解，進而定義出更適合行業需求的產品。理解，進而定義出更適合行業需求的產品。具體來看：生物識別領域：生物識別領域：公司是生物識別領域先行的硬件及解決方案提供商之一。在金融方面，公司助力支付寶率先實現了線下 3D 刷臉支付的規?；虡I應用并與中國銀聯共建“3D 視覺聯合實驗室”。在新興的 3D 人臉智能門鎖、門禁方面

139、，公司與凱迪仕、德施曼等頭部門鎖企業達成合作并實現量產上市，并針對智能門鎖的功耗、FOV、算法等需求持續優化，增強在該領域的技術和成本優勢。AIoT 領域：領域：公司已在 3D 空間掃描、服務機器人等場景形成較為成熟的規?；瘧?。在 3D 空間掃描領域，公司為 Matterport、貝殼如視的網上 VR 看房提供 3D 視覺感知技術，并為惠普 Sprout Pro 一體機提供 3D 視覺傳感器。在服務機器人領域，公司是國內主要 3D 視覺傳感器提供商，Jabil（捷普）、優必選等頭部機器人企業均是合作客戶。消費電子領域：消費電子領域：公司在 2018 年、2020 年、2021 年為 OPPO

140、 旗艦手機 Find X、魅族旗艦手機 17 Pro、魅族 5G 旗艦新機 18 Pro 提供基于 3D 結構光技術的視覺傳感器、ToF 系統解決方案和 ToF 一站式量產方案。隨著消費電子領域需求的快速增長，公司正在加快屏下 3D 視覺感知技術方案、增強型 ToF 技術方案等技術研發。工業市場領域：工業市場領域：公司擁有多項核心技術，覆蓋汽車工業、航空航天、土木工程等 10 多個學科領域的科研、教學、生產和在線檢測場景，其中 2019 年推出的 Tube Qualify 三維光學彎管檢測系統成為全球三大汽車彎管生產企業之一日本三櫻的設備供應商。智能汽車領域：智能汽車領域：產品包括 3D TO

141、F 攝像頭和激光雷達，其中基于 dToF 技術的面陣式Lidar 被認為是未來自動駕駛汽車主流 Lidar 產品之一，子公司奧銳達正積極研發創新性“VCSEL+SPAD 技術方案”的激光雷達。公司在芯片、算法等核心環節自研能夠發揮深度一體化優勢，同時布局六大視覺感知路線以滿足不同領域的特定化需求，并已在下游各領域積累了豐富的頭部客戶資源；此外，公 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 28 司基于 3D 視覺感知領域的共性技術積累，向智能座艙 3D TOF 攝像頭、激光雷達和機器人等領域不斷開拓。我們認為公司我們認為公司 3D 視覺感知平臺雛形已現

142、，有望憑借深度視覺感知平臺雛形已現，有望憑借深度+廣度布局充廣度布局充分享受分享受 3D 視覺感知行業快速發展紅利。視覺感知行業快速發展紅利。圖圖 30：全棧式技術：全棧式技術+尖端人才尖端人才+產業鏈頭部客戶產業鏈頭部客戶+百萬級量產能力構筑公司核心競爭壁壘百萬級量產能力構筑公司核心競爭壁壘 資料來源：公司招股書、天風證券研究所 科創板上市募資助力公司科創板上市募資助力公司 3D 視覺感知技術持續迭代升級。視覺感知技術持續迭代升級。2022 年 7 月 7 日，奧比中光在科創板掛牌上市，擬募集 18.63 億元資金，主要資金用于投建 3D 視覺感知技術研發項目。具體研發內容包括 3D 視覺感

143、知技術的系統設計、芯片開發、深度引擎算法及應用算法研發、軟件開發、光學系統設計等。募集資金將推動公司 3D 視覺感知技術進一步迭代升級，創新研發新技術和新產品，為拓展更多終端應用場景提供支持。目前公司雖尚未盈利，毛目前公司雖尚未盈利，毛利率低于同行大部分企業，但公司堅持“高強度研發投入利率低于同行大部分企業，但公司堅持“高強度研發投入應用場景收入增長應用場景收入增長反哺研發反哺研發投入”的良性循環商業模式，上市融資能夠一定程度上緩解奧比中光的資金壓力，募投項投入”的良性循環商業模式，上市融資能夠一定程度上緩解奧比中光的資金壓力，募投項目成功實施后，公司產能目成功實施后，公司產能有望有望進一步提

144、升，備戰下游應用。進一步提升，備戰下游應用。4.2.激光雷達：激光雷達：VCSEL 理解深刻理解深刻+SPAD 自研，布局全固態有望后發先至自研，布局全固態有望后發先至 公司對公司對 VCSEL 技術理解深刻，自研技術理解深刻，自研 SPAD 感光芯片構筑核心壁壘，瞄準純固態感光芯片構筑核心壁壘，瞄準純固態VCSEL+SPAD 激光雷達方案有望后發先至。激光雷達方案有望后發先至。公司基于 VCSEL 陣列光源發射芯片+SPAD 感光接收芯片的全固態激光雷達，其單光子面陣的掃描方式非常適合進行芯片化和小型化，且能夠最大限度的減少外圍電路的復雜程度并實現全固態掃描，目前公司已在核心部件方面實現全棧

145、自主研發：發射模塊：發射模塊：公司是最早將 VCSEL 技術引入國內并集成到手機的企業，代表產品為 Astra E 系列和 Astra P 系列（2016 年研發，2018 年上市）；2018 年公司同上游企業定制開發了用于手機前置結構光的一系列核心器件，包括 VCSEL 陣列芯片。因此公司對VCSEL 的技術、應用及產業鏈具有較為深刻的理解。接收模塊：接收模塊：公司積極自研 SPAD 感光芯片，目前已完成一款單點 SPAD 芯片以及一款面陣 SPAD 芯片的流片，同時多款 SPAD 感光芯片處于研發或準備流片狀態，公司是極少數在 dToF 感光芯片上獲得臺積電先進制程支持的企業之一。掃描模塊

146、：掃描模塊：公司基于單光子面陣技術的激光雷達采用可控的多光束掃描技術，對 VCSEL 激光器的點陣結構光源進行逐區點亮后對外發射，通過電子掃描的方式完成視場范圍內的激光雷達點云獲取。這種可控的多光束掃描光源被稱之為可尋址 VCSEL（Addressable VCSEL），其發光效率較高，相較于 Flash 方案，其發射光峰值功率密度和信號信噪比均顯著提高，因此可在相同發光功率條件下大大提升激光雷達傳感器的探測距離。我們認為公司激光雷達產品架構充分利用其在 3D 視覺感知研發中所積累的結構光光學投 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 29 影模組、

147、感光芯片設計、視差系統方案設計、標定及量產工藝等底層共性技術，在光學領域具備百萬級別光學系統經驗+SPAD 感光芯片自研+數據及感知算法等優勢，其純固態VCSEL+SPAD 激光雷達方案有望后發先至。圖圖 31：基于面陣：基于面陣 VCSEL 和和 SPAD 陣列探測陣列探測器的全固態激光雷達原理圖器的全固態激光雷達原理圖 資料來源：汽車之心公眾號、天風證券研究所 單光子面陣性能提升空間單光子面陣性能提升空間廣闊廣闊，芯片化，芯片化&模塊化設計成本優勢明顯。在性能方面，模塊化設計成本優勢明顯。在性能方面，目前奧銳達產品在戶外可實現高反物體約 100 米的探測距離，精度達到 3 厘米，但由于激光

148、器和探測器的性能仍未被充分挖掘，在未來兩到三年，技術指標仍有十幾倍的提升空間，據奧銳達披露，實現 200-300 米的探測距離的最快時間節點將是 2022 年。在成本方面，在成本方面，公司雷達產品設計簡單，無需配備電機、各種振鏡和轉鏡等，且采用模塊化設計，重構發射模塊、接收模塊、信息處理模塊等內部空間，同時采用 CMOS 工藝在批量生產下將隨著量能提升降低成本，整體 BOM 成本在批量化生產下有望降低至 200-300 美元級別。公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 30 圖圖 32：奧比中光子公司奧銳達單光子面陣固態激光雷達：奧比中光子公司奧銳達

149、單光子面陣固態激光雷達 圖圖 33：奧銳達激光雷達收發模塊和信息處理等核心模塊模塊化設計：奧銳達激光雷達收發模塊和信息處理等核心模塊模塊化設計 資料來源：汽車之心、天風證券研究所 資料來源：汽車之心、天風證券研究所 產線建設進程加速，迎接激光雷達量產浪潮。產線建設進程加速，迎接激光雷達量產浪潮。公司先后克服單光子面陣全固態激光雷達的系統方案設計、關鍵器件定義研制、量產制造和標定等多個技術難點，并在 2021 年 6 月完成了中遠距全固態激光雷達樣機的研制與發布。目前，公司正在積極推廣相關產品，與汽車產業鏈合作伙伴進行研發適配。值得指出的是，公司正加速車規級工廠和產線建設，計劃在 2022 年打

150、造一條符合 IATF 16949 標準的車規級產線，并基于自身在視覺技術方面的技術積累，搭建自動化激光雷達裝調產線，減少人工校準，提高量產效率，為全固態激光雷達量產做準備。4.3.智能座艙：座艙智能座艙：座艙 3D ToF 攝像頭逐漸興起攝像頭逐漸興起 智能座艙向智能座艙向 3D 升級，車載升級，車載 3D ToF 攝像頭陸續上車，奧銳達車載攝像頭陸續上車，奧銳達車載 3D ToF 攝像頭優勢顯著。攝像頭優勢顯著?！拔甯小钡墓δ苌壥侵鳈C廠迭代座艙功能的重要路徑，更智能的人機交互需要座艙具備高緯度的機器視覺感知能力，目前全球范圍內已有企業開始推出 3D 視覺相關車規級方案，例如理想 L9 采用

151、 ToF 立體 3D 攝像頭，打破了傳統智能座艙互動的空間限制。3D ToF 是是一種無掃描光探測和測距技術，基于持續的光脈沖，能夠從特定指向場景捕捉深度信息一種無掃描光探測和測距技術，基于持續的光脈沖，能夠從特定指向場景捕捉深度信息（通常在 12 米內的短距離）?；谑袌鲂枨筅厔?，奧銳達為智能汽車量身定制的 3D ToF 智能座艙方案于今年 9 月發布，該自研方案采用車載 ToF 領域量產經驗最為豐富的傳感器芯片廠商 Melexis 的產品，并且在高通 8155 平臺上實現 VGA 大分辨率 30fps 的高幀頻高精度的 3D 效果，可實現 3D DMS、金融安全級人臉識別、Face ID

152、和 3D 空間手勢交互等功能。此外，公司 ToF 解決方案具備系統設計、sensor 選型和應用、深度引擎算法移植、量產標定等要素，可以滿足客戶的各種定制需求。從商業模式角度看從商業模式角度看，奧銳達能夠為產業鏈攝像頭模組制造廠提供 ToF 的標定算法和設備，賦能 Tier 1 做好 ToF 模組，亦能為主機廠提供從 ToF 傳感器芯片方案、深度引擎算法到整機相關的服務，有效降低車載 3D ToF 上車門檻。我們認我們認為車載為車載 3D ToF 攝像頭是攝像頭是 3D 視覺感知技術的延續，奧視覺感知技術的延續，奧銳銳達有望憑借母公司在達有望憑借母公司在3D 視覺感知領域的技術積累和前瞻性的布

153、局，在智能座艙藍海市場中占據一席之地。視覺感知領域的技術積累和前瞻性的布局，在智能座艙藍海市場中占據一席之地。圖圖 34：奧：奧銳銳達可助力車企進行車規級達可助力車企進行車規級 3D ToF 系統方案設計系統方案設計 資料來源：高工智能汽車公眾號、天風證券研究所 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 31 4.4.機器人：與地平線聯手引領機器人機器人：與地平線聯手引領機器人 3D 視覺感知發展視覺感知發展 3D 視覺感知技術助力機器人向高維智能化方向發展，公司與地平線強強聯手，引領機器視覺感知技術助力機器人向高維智能化方向發展，公司與地平線強強聯手

154、，引領機器人人 3D 視覺感知核心應用開發視覺感知核心應用開發。3D 視覺感知技術順應了機器人向高維智能化進階的趨勢：傳統服務機器人依照設定路徑行進，無法做到感知避障與更高階的智能判斷，而 3D 視覺感知技術可以幫助機器人在復雜環境中精準定位，實現感知、避障、導航、三維地圖重建等功能，能夠助力機器人向高維智能化方向發展。為順應行業發展需求，公司入駐地平線機器人開發平臺，雙方聯合推出了適用于服務機器人、掃地機器人的 3D 視覺應用解決方案。在服務機器人場景，在服務機器人場景，公司基于自主研發的 ASIC 芯片推出高性能雙目結構光相機 Dabai Pro，賦能機器人實現感知、避障、導航等功能。20

155、21 年公司服務機器人業務實現營業收入 5,656 萬元，同比增長 240.84%。在掃地機器人場景，在掃地機器人場景，公司在研發高性能雙目相機外，還自主研發推出了小型化低成本的 3D 面陣 iToF 傳感器 FC200 模組，為掃地機器人開發提供全自研 iToF sensor、深度算法 SDK 在內的 3D 視覺系統解決方案，并通過將上述產品接入地平線旭日 X3 派，可自主開發機器人感知、避障和導航等功能。公司作為國內較早布局機器人產業的公司，基于自身 3D 視覺感知全棧技術研發實力，打造了囊括底層芯片、激光雷達、視覺模組到深度算法等機器人 3D 視覺方案；目前公司已正為優必選、普渡、高仙、

156、擎朗、云跡、獵戶星空等國內知名機器人企業合作打造 3D“慧眼”。我們認為“感我們認為“感知”是機器人必不可缺的功能之一，公司消費級知”是機器人必不可缺的功能之一，公司消費級 3D 視覺感光領域具備百萬級別的量產經視覺感光領域具備百萬級別的量產經驗，能夠為客戶提供具備高穩定性和低成本的解決方案，公司有望在機器人行業迅速發展驗，能夠為客戶提供具備高穩定性和低成本的解決方案，公司有望在機器人行業迅速發展中充分受益。中充分受益。5.盈利預測與估值盈利預測與估值 我們按照公司主營業務應用領域及其細分場景收入結構進行拆分，對收入的預測基于以下核心假設：生物識別：生物識別：自 2020 年以來，線下刷臉支付

157、受疫情影響顯著，公司生物識別業務持續承壓?？紤]到疫情影響邊際消退，下游支付場景逐季恢復，我們預計公司 2022-2024年生物識別業務營業收入分別為 2.93、4.47、5.84 億元。AIoT：隨著服務機器人在各類應用場景的普及，公司應用于服務機器人的 3D 視覺傳感器出貨實現快速增長。目前公司已與包括云跡、擎朗、普渡、高仙等在內的超過 100 家服務機器人客戶實現了業務合作，覆蓋智能工廠、倉儲物流、建筑自動化、智能巡檢、割草機、酒店配送、樓宇配送、商用清潔、ROS 教育等應用場景。在掃地機器人領域，公司推出了基于自研單點 SPAD 芯片的 dToF 單線激光雷達、3D ToF 傳感器、雙目

158、避障傳感器，目前正在同多家行業客戶進行產品測試適配。我們預計公司2022-2024 年 AIoT 業務營業收入分別為 1.88、3.39、4.71 億元。表 14：奧比中光業績拆分與預測 (RMB 百萬元百萬元)2019 2020 2021 2022E 2023E 2024E 營業收入 595.81 252.44 461.15 518.39 825.49 1,096.23 yoy -57.63%82.68%12.41%59.24%32.80%生物識別 463.2 147.0 287.8 293.0 447.3 584.1 yoy -68.26%95.73%1.82%52.66%30.57%占比

159、 77.74%58.25%62.41%56.53%54.19%53.28%AIoT 75.7 77.3 137.7 188.2 339.1 470.8 yoy 2.10%78.11%36.64%80.19%38.86%占比 12.71%30.63%29.86%36.30%41.07%42.95%消費電子 42.8 3.2 12.1 11.3 10.6 10.0 yoy -92.44%274.50%-6.54%-6.11%-5.65%占比 7.18%1.28%2.63%2.18%1.29%0.91%工業三維測量 14.1 24.00 21.45 23.60 25.96 28.55 yoy 70.

160、38%-10.63%10.0%10.0%10.0%公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 32 占比 2.36%9.51%4.65%4.55%3.14%2.60%其他 0.0 0.84 2.07 2.28 2.50 2.75 yoy 18145.65%146.44%10.0%10.0%10.0%占比 0.00%0.33%0.45%0.44%0.30%0.25%資料來源：公司公告、Wind、天風證券研究所 公司積極把握公司積極把握 2D 視覺向視覺向 3D 視覺躍遷的時代契機，締造平臺型視覺躍遷的時代契機，締造平臺型 3D 視覺感知企業，出色視覺感知企

161、業，出色的產品研發能力、百萬級的產品量產保障及快速的服務響應能力有望充分受益于下游應用的產品研發能力、百萬級的產品量產保障及快速的服務響應能力有望充分受益于下游應用場景場景擴充擴充。此外，公司前瞻布局全固態。此外，公司前瞻布局全固態 VCSEL+SPAD 路線激光雷達和機器人業務，有望路線激光雷達和機器人業務，有望打開公司估值空間。打開公司估值空間。我們預計 2022-2024 年營收分別為 5.18/8.25/10.96 億元，凈利潤-2.46/-0.43/0.26 億元，對應 EPS 分別為-0.62/-0.11/0.06 元。公司為公司為 A 股激光雷達探測端芯片股激光雷達探測端芯片及整

162、機稀缺標的，及整機稀缺標的，尚無完全可比的公司，我們選取激光雷達發射端 VCSEL 芯片公司長光華芯、激光雷達發射模組公司炬光科技、AI 芯片公司寒武紀作為可比公司，其 2023E 的 P/S 估值區間在 9.4-18.2 之間，平均 P/S 為 15.1。奧比中光目前估值對應 2023 年 P/S 為 14.1，估值較為合理?？紤]公司作為考慮公司作為 A 股全棧自研激光雷達探股全棧自研激光雷達探測端芯片及整機的稀缺標的，我們給予公司測端芯片及整機的稀缺標的，我們給予公司 2023 年年 18 倍倍 P/S，對應目標價，對應目標價 37.2 元，首元，首次覆蓋，給予“買入”評級。次覆蓋，給予“

163、買入”評級。表表 15：同類可比公司估值對比（同類可比公司估值對比（P/S）2022E 2023E 2024E 寒武紀 26.6 18.2 13.3 長光華芯 28.3 17.6 12.1 炬光科技 15.8 9.4 6.6 平均平均 23.6 15.1 10.7 奧比中光奧比中光 22.5 14.1 10.6 資料來源：Wind、天風證券研究所（注：截至 2022 年 11 月 8 日，除奧比中光外、其余均為 wind 盈利一致預期）6.風險提示風險提示 技術迭代創新風險。技術迭代創新風險。3D 結構光需要持續推進系統優化，以滿足各應用場景下不斷提升的性能需求，同時隨著市場成熟，也將涌現新的

164、競爭者進入，如果公司無法保持迭代創新能力，將存在被競爭對手趕超的風險?？蛻艏卸容^高的風險?？蛻艏卸容^高的風險。公司對螞蟻集團、OPPO 等大客戶銷售收入占營業收入集中度相對較高，同時螞蟻集團投資并間接持有公司部分股權，構成關聯交易。公司存在大客戶集中度及關聯交易較高帶來的依賴風險。應用場景商業化不及預期風險。應用場景商業化不及預期風險。公司先后布局了 iToF、dToF、Lidar 等 3D 視覺感知技術和產品，重點面向智能手機、汽車等場景的滲透需求，但以上場景能否如期商業化、商業化規模是否達到足夠的市場容量存在一定的不確定性。供應鏈風險。供應鏈風險。公司對外采購激光發射器、感光芯片等關鍵

165、器件，并通過委托等方式進行部分生產環節的加工，存在關鍵器件外采及委托加工模式帶來的供應鏈風險。新冠疫情持續的風險。新冠疫情持續的風險。如果新冠疫情持續，公司產品在線下支付領域應用場景預計將會繼續受到較大不利影響。公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 33 財務預測摘要財務預測摘要 資產資產負債表負債表(百萬元百萬元)2020 2021 2022E 2023E 2024E 利潤利潤表表(百萬元百萬元)2020 2021 2022E 2023E 2024E 貨幣資金 1,671.06 1,157.68 1,060.21 547.00 623.27 營業

166、收入營業收入 258.95 474.15 518.39 825.49 1,096.23 應收票據及應收賬款 22.38 120.02 59.96 195.46 143.74 營業成本 113.19 248.54 283.87 451.38 598.54 預付賬款 15.34 37.26 30.68 91.39 52.54 營業稅金及附加 2.66 2.18 2.59 4.13 5.48 存貨 190.26 150.08 386.80 584.42 578.78 營業費用 55.14 63.69 60.51 61.11 61.73 其他 311.06 410.06 315.00 357.02 3

167、64.09 管理費用 509.80 158.41 142.57 145.42 148.33 流動資產合計流動資產合計 2,210.09 1,875.11 1,852.66 1,775.28 1,762.41 研發費用 285.56 387.52 290.64 305.17 320.43 長期股權投資 77.16 19.34 19.34 19.34 19.34 財務費用(18.94)(27.18)(25.49)(18.47)(13.45)固定資產 52.23 55.99 94.53 144.85 189.23 資產減值損失(22.71)(78.63)(39.26)(46.87)(54.92)在建

168、工程 0.82 48.31 64.98 86.99 82.19 公允價值變動收益 0.00 0.00(94.59)31.28 10.68 無形資產 82.42 84.80 69.24 53.69 38.14 投資凈收益 1.24 4.18 4.73 3.38 4.10 其他 215.59 470.75 277.77 304.68 330.73 其他 0.16 93.18 179.73(69.32)(29.55)非流動資產合計非流動資產合計 428.23 679.18 525.87 609.54 659.62 營業利潤營業利潤(667.13)(377.74)(286.91)(41.73)44.8

169、7 資產總計資產總計 2,638.33 2,554.28 2,378.53 2,384.83 2,422.04 營業外收入 0.30 0.09 0.13 0.17 0.13 短期借款 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 營業外支出 1.39 20.88 9.36 10.54 13.59 應付票據及應付賬款 60.96 45.05 174.69 213.41 197.68 利潤總額利潤總額(668.23)(398.52)(296.14)(52.10)31.40 其他 90.80 130.68 129.73 133.98 157.13 所得稅(40.30)(62.98)(44.42)

170、(7.81)4.71 流動負債合計流動負債合計 151.75 175.73 304.42 347.39 354.81 凈利潤凈利潤(627.92)(335.55)(251.72)(44.28)26.69 長期借款 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 少數股東損益(12.82)(24.27)(5.30)(1.68)1.17 應付債券 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 歸屬于母公司凈利潤歸屬于母公司凈利潤(615.10)(311.28)(246.42)(42.60)25.52 其他 46.68 72.94 48.40 56.01 59.12 每股收益（元）(1.54)

171、(0.78)(0.62)(0.11)0.06 非流動負債合計非流動負債合計 46.68 72.94 48.40 56.01 59.12 負債合計負債合計 198.44 248.68 352.82 403.40 413.92 少數股東權益 4.18 9.04 3.74 2.06 3.23 主要財務比率主要財務比率 2020 2021 2022E 2023E 2024E 股本 360.00 360.00 400.00 400.00 400.00 成長能力成長能力 資本公積 2,789.11 2,890.64 2,890.64 2,890.64 2,890.64 營業收入-56.62%83.11%9

172、.33%59.24%32.80%留存收益 2,078.14 1,868.39 1,621.97 1,579.36 1,604.89 營業利潤 35.49%-43.38%-24.05%-85.46%-207.52%其他(2,791.54)(2,822.46)(2,890.64)(2,890.64)(2,890.64)歸屬于母公司凈利潤 19.14%-49.39%-20.84%-82.71%-159.91%股東權益合計股東權益合計 2,439.89 2,305.61 2,025.71 1,981.42 2,008.12 獲利能力獲利能力 負債和股東權益總計負債和股東權益總計 2,638.33 2,

173、554.28 2,378.53 2,384.83 2,422.04 毛利率 56.29%47.58%45.24%45.32%45.40%凈利率-237.54%-65.65%-47.54%-5.16%2.33%ROE-25.25%-13.55%-12.19%-2.15%1.27%ROIC-260.22%-116.78%-76.62%-11.78%3.15%現金流量表現金流量表(百萬元百萬元)2020 2021 2022E 2023E 2024E 償債能力償債能力 凈利潤(627.92)(335.55)(246.42)(42.60)25.52 資產負債率 7.52%9.74%14.83%16.92

174、%17.09%折舊攤銷 32.31 48.22 20.33 23.23 25.97 凈負債率-68.49%-49.08%-51.91%-27.02%-30.27%財務費用 3.05 5.04(25.49)(18.47)(13.45)流動比率 14.56 10.67 6.09 5.11 4.97 投資損失(1.24)(4.18)(4.73)(3.38)(4.10)速動比率 13.31 9.82 4.82 3.43 3.34 營運資金變動(111.23)(96.27)144.87(383.78)80.43 營運能力營運能力 其它 454.93 355.65(99.89)29.60 11.85 應收

175、賬款周轉率 4.47 6.66 5.76 6.46 6.46 經營活動現金流經營活動現金流(250.09)(27.08)(211.32)(395.40)126.22 存貨周轉率 1.43 2.79 1.93 1.70 1.88 資本支出 102.18 7.60 84.55 72.39 46.89 總資產周轉率 0.13 0.18 0.21 0.35 0.46 長期投資 17.05(57.82)0.00 0.00 0.00 每股指標（元）每股指標（元）其他(326.25)(228.49)49.36(211.56)(114.15)每股收益-1.54-0.78-0.62-0.11 0.06 投資活動

176、現金流投資活動現金流(207.03)(278.72)133.91(139.17)(67.26)每股經營現金流-0.63-0.07-0.53-0.99 0.32 債權融資 0.00 26.04 8.68 11.57 15.43 每股凈資產 6.09 5.74 5.05 4.95 5.01 股權融資 1,395.25 199.31(2.69)18.47 13.45 估值比率估值比率 其他 128.11(230.52)(26.04)(8.68)(11.57)市盈率-19.46-38.46-48.58-281.00 469.06 籌資活動現金流籌資活動現金流 1,523.35(5.17)(20.05)

177、21.36 17.31 市凈率 4.92 5.21 5.92 6.05 5.97 匯率變動影響 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 EV/EBITDA 0.00 0.00-35.56-293.27 187.01 現金凈增加額現金凈增加額 1,066.24(310.97)(97.47)(513.21)76.27 EV/EBIT 0.00 0.00-33.24-180.09 341.60 資料來源：公司公告，天風證券研究所 公司報告公司報告|首次覆蓋報告首次覆蓋報告 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 34 分析師聲明分析師聲明 本報告署名分析師在此聲明：我們具有中國證券業協會授

178、予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，本報告所表述的所有觀點均準確地反映了我們對標的證券和發行人的個人看法。我們所得報酬的任何部分不曾與，不與，也將不會與本報告中的具體投資建議或觀點有直接或間接聯系。一般聲明一般聲明 除非另有規定，本報告中的所有材料版權均屬天風證券股份有限公司（已獲中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格）及其附屬機構（以下統稱“天風證券”）。未經天風證券事先書面授權，不得以任何方式修改、發送或者復制本報告及其所包含的材料、內容。所有本報告中使用的商標、服務標識及標記均為天風證券的商標、服務標識及標記。本報告是機密的，僅供我們的客戶使用，天風證券不因收件人收到本報告而視其

179、為天風證券的客戶。本報告中的信息均來源于我們認為可靠的已公開資料，但天風證券對這些信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告中的信息、意見等均僅供客戶參考，不構成所述證券買賣的出價或征價邀請或要約。該等信息、意見并未考慮到獲取本報告人員的具體投資目的、財務狀況以及特定需求，在任何時候均不構成對任何人的個人推薦?？蛻魬攲Ρ緢蟾嬷械男畔⒑鸵庖娺M行獨立評估，并應同時考量各自的投資目的、財務狀況和特定需求，必要時就法律、商業、財務、稅收等方面咨詢專家的意見。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，天風證券及/或其關聯人員均不承擔任何法律責任。本報告所載的意見、評估及預測僅為本報告出具日的觀點和判斷。該等

180、意見、評估及預測無需通知即可隨時更改。過往的表現亦不應作為日后表現的預示和擔保。在不同時期，天風證券可能會發出與本報告所載意見、評估及預測不一致的研究報告。天風證券的銷售人員、交易人員以及其他專業人士可能會依據不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發表與本報告意見及建議不一致的市場評論和/或交易觀點。天風證券沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行更新的義務。天風證券的資產管理部門、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中的意見或建議不一致的投資決策。特別聲明特別聲明 在法律許可的情況下，天風證券可能會持有本報告中提及公司所發行的證券并進行交易，也可能為這些公司提供或爭取提供投

181、資銀行、財務顧問和金融產品等各種金融服務。因此，投資者應當考慮到天風證券及/或其相關人員可能存在影響本報告觀點客觀性的潛在利益沖突，投資者請勿將本報告視為投資或其他決定的唯一參考依據。投資評級聲明投資評級聲明 類別類別 說明說明 評級評級 體系體系 股票投資評級 自報告日后的 6 個月內，相對同期滬 深 300 指數的漲跌幅 行業投資評級 自報告日后的 6 個月內，相對同期滬 深 300 指數的漲跌幅 買入 預期股價相對收益 20%以上 增持 預期股價相對收益 10%-20%持有 預期股價相對收益-10%-10%賣出 預期股價相對收益-10%以下 強于大市 預期行業指數漲幅 5%以上 中性 預

182、期行業指數漲幅-5%-5%弱于大市 預期行業指數漲幅-5%以下 天風天風證券研究證券研究 北京北京 ?？诤？?上海上海 深圳深圳 北京市西城區佟麟閣路 36 號 郵編：100031 郵箱： 海南省?？谑忻捞m區國興大道 3 號互聯網金融大廈 A 棟 23 層 2301 房 郵編：570102 電話：(0898)-65365390 郵箱： 上海市虹口區北外灘國際 客運中心 6 號樓 4 層 郵編：200086 電話：(8621)-65055515 傳真：(8621)-61069806 郵箱： 深圳市福田區益田路 5033 號 平安金融中心 71 樓 郵編：518000 電話：(86755)-23915663 傳真：(86755)-82571995 郵箱：