智能駕駛行業專題系列：高階智駕呼之欲出激光雷達投資價值凸顯-220907（33頁）.pdf

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1、20222022 年年 0909 月月 0707 日日 證券研究報告證券研究報告|行業行業研究研究|行業專題行業專題 請閱讀正文之后的信息披露和重要聲明 智能智能駕駛駕駛專題系列之專題系列之一一：同步大市同步大市 維持 作者作者 朱琳朱琳 分析師 資格證書：S0380521120001 聯系郵箱： 聯系電話：(0755)82830333-121 潘子棟潘子棟 分析師 資格證書：S0380521080001 聯系郵箱： 聯系電話：(0755)82830333-118 相關報告相關報告 行業月報-缺芯整體緩解，行業步入周期底部階段 2022-08-03 行業投資策略-逆風承壓，尋找結構性機會 20

2、22-07-08 行業月報-手機訂單消減，看好功率半導體賽道 2022-05-31 公司快評-超級結 MOSFET 龍頭，成長性與確定性兼備 2022-05-20 高階智駕呼之欲出高階智駕呼之欲出 激光雷達投資價值凸顯激光雷達投資價值凸顯 投資要點投資要點 市場概括：市場概括：激光雷達激光雷達 3D3D 感知性能優越，應用市場廣闊。感知性能優越，應用市場廣闊。激光雷達是利用激光實現 3D 感知的現代光學遙感技術，具備主動探測、高分辨率和強抗干擾的特性，通過線掃描和點陣掃描的方式可以實現三維感知，配合全球定位系統及慣性導航系統更能實現高精度定位，因而被廣泛應用在工業測量、環境測繪及智能駕駛當中。

3、產業階段產業階段：高階高階智能智能駕駛呼之欲出，激光雷達藍海開啟。駕駛呼之欲出，激光雷達藍海開啟。智能駕駛多傳感器融合成趨勢，L3+階段激光雷達能增強駕駛系統的可靠性、冗余性，并且借助差異化競爭優勢，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。2021年，車企已普遍規劃從 L2 向 L3 級別智能駕駛進階路徑，2022 年多個激光雷達廠商已經規模量產并迎來裝車小高潮。我們根據激光雷達出貨量數據，測算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。產業趨勢：產業趨勢：技術驅動階段，降本和量產是最終目的。技術驅動階段，降本和量

4、產是最終目的。當前激光雷達技術尚未收斂，路線百花齊放。我們認為“車規”是短期要義，是激光雷達從 0 到 1 階段的前提，在 2025 年之前成熟度高的 905nm 波長、ToF 測距方式的轉鏡/MEMS方案是技術主流；降本是中長期考量，是激光雷達從 1 到 N 階段的關鍵，2025 年將會是 L3 級別智能駕駛汽車大規模量產應用的時間節點，激光雷達價格有望降至 500 美元左右，屆時 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。產業格局：產業格局：產業鏈產業鏈日益成熟，國內廠商初露鋒芒。日益成熟，國內廠商初露鋒芒。激光雷達上游環節較多，收發部件國內已有布局，國產

5、化替代可期；信息處理單元由海外壟斷，國產差距較大；光學部件技術成熟疊加成本優勢，率先迎來發展機遇。中游整機廠競爭激烈，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；另一類是直接鎖定半固態或純固態的廠商，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，已有8 家知名激光雷達公司分別通過 SPAC 合并上市，國內廠商快速崛起，在車載激光雷達市場占據一定份額。目前激光雷達主機廠與 OEM 和 Tier

6、1 高度捆綁，產業鏈生態成為競爭關鍵。投資建議：投資建議：激光雷達作為 L3 級別智能駕駛的關鍵傳感器，是汽車智能化彈性較大的賽道，根據當前車廠車型規劃和激光雷達廠商進展情況，我們認為激光雷達行業具備了量產基礎并有望在 2022-2023 年迎來向上拐點，行業現階段的關注在于禾賽科技、速騰聚創、大疆 Livox、華為、Innovusion 等半固態廠商的訂單定點及實際交付情況。投資方面，產業快速成長期，上游確定性高，建議關注：1、已經涉足激光發射器、光電探測器領域并有所突破的公司，相關標的有炬光科技、長光華芯；2、光學部件方面，國內供應鏈價值量占比不低且技術水平成熟，有望借激光雷達之東風率先收

7、益，相關標的有騰景科技、永新光學、水晶光電、福晶科技。風險提示風險提示：智能駕駛推進節奏不及預期、激光雷達技術路線不確定、激光雷達需求/價格/規模測算不及預期等。行業研究報告 2 正文目錄 產業概括：激光雷達產業概括：激光雷達 3D3D 感知性能優越，應用市場廣闊感知性能優越，應用市場廣闊 .4 4（一）（一）激光雷達：利用激光實現激光雷達：利用激光實現 3D3D 感知感知 .4 4（二）（二）發展歷程：測繪起步，車載普及發展歷程：測繪起步，車載普及 .5 5（三）（三）下游應用：領域廣泛，車載前景可觀下游應用：領域廣泛，車載前景可觀.6 6 產業階段：高階智能駕駛呼之欲出，激光雷達藍海開啟產

8、業階段：高階智能駕駛呼之欲出，激光雷達藍海開啟 .7 7（一）（一）技術階段：智能駕駛需求逐級遞進，激光雷達必要性顯現技術階段：智能駕駛需求逐級遞進，激光雷達必要性顯現 .7 7（二）（二）時間節點：時間節點：20222022 年激光雷達迎來規模量產元年年激光雷達迎來規模量產元年 .1010（三）（三）市場空間：車載激光雷達市場有望達到百億級別市場空間：車載激光雷達市場有望達到百億級別 .1212 產業趨勢：技術尚未收斂，車規和成本決定發展產業趨勢：技術尚未收斂，車規和成本決定發展 .1313（一）（一）技術路徑：技術尚未收斂，路線百花齊放技術路徑：技術尚未收斂，路線百花齊放 .1313（二）

9、（二）上車節奏：車規是第一要義，優先選擇成熟度高的轉鏡上車節奏：車規是第一要義，優先選擇成熟度高的轉鏡/MEMS/MEMS 方案方案 .2020（三）（三）量產要素：成本限制大范圍推廣，中長期量產要素：成本限制大范圍推廣，中長期 Flash/OPAFlash/OPA 成發展趨勢成發展趨勢 .2424 產業格局：產業鏈日益成熟，國內廠商初露鋒芒產業格局：產業鏈日益成熟，國內廠商初露鋒芒 .2626（一）一）上游：海外廠商耕耘已久，收發模塊國產化可期上游：海外廠商耕耘已久，收發模塊國產化可期 .2727（二）（二）整機廠：百家爭鳴，產業鏈協同鑄就競爭力整機廠：百家爭鳴，產業鏈協同鑄就競爭力 .30

10、30 投資建議投資建議 .3232 風險提示風險提示 .3232 圖表目錄 圖 1 激光雷達系統構成及原理示例.4 圖 2 激光雷達測距、測速、測角.5 圖 3 激光雷達配合全球定位系統、慣性導航系統精準定位.5 圖 4 激光雷達發展歷程.6 圖 5 激光雷達下游應用領域.7 圖 6 2019-2026E 激光雷達下游應用及規模占比預測.7 圖 7 汽車傳感器在各 SAE 等級中的應用.8 圖 8 汽車智能傳感器雷達圖對比.9 圖 9 智能駕駛感知技術路徑.10 圖 10 汽車主機廠智能駕駛級別規劃路線.11 圖 11 激光雷達上車取決于性能、可靠性和成本.13 圖 12 激光的波長與人眼安全

11、.15 圖 13 機械式激光雷達內部組件.18 圖 14 速騰聚創機械式激光雷達.18 圖 15 轉鏡式激光雷達拆解圖例.18 圖 16 奧迪 A8 搭載的法雷奧四線轉鏡式激光雷達 SCALA1.18 圖 17 棱鏡激光雷達原理.19 圖 18 大疆 Livox 激光雷達.19 圖 19 MEMS 激光雷達原理.19 圖 20 MEMS 微鏡圖例.19 圖 21 OPA 激光雷達原理.20 圖 22 Quanergy S3 固態激光雷達傳感器.20 圖 23 Flash 激光雷達原理.20 圖 24 ibeoNEXT 使用 Flash 原理的激光雷達.20 圖 25 汽車產業鏈新的元器件導入項

12、目流程.22 圖 26 Velodyne 和 Luminar 量產周期范例.22 圖 27 激光雷達技術路線 2017-2025.24 圖 28 激光雷達降價趨勢.25 圖 29 激光雷達產品結構集成化降價趨勢.26 圖 30 激光雷達技術路線 2025-2030.26 圖 31 激光雷達產業鏈.27 圖 32 2019 年全球 VCSEL 市場競爭格局.28 1VPY3W1WZZnPmO8OcM7NtRqQnPnPiNpPzQlOoOxO6MmNmMwMoOuMNZpPsO行業研究報告 3 圖 33 2021 年全球 Si-APD 市場競爭格局.28 圖 34 2021 年全球 FPGA 芯

13、片市場格局.29 圖 35 2021 年全球模擬芯片市場格局.29 圖 36 舜宇光學科技激光雷達鏡頭產品.30 圖 37 福晶科技晶體元件產品.30 圖 38 2021 年車載激光雷達市場份額（按公司）.31 圖 39 2021 年車載激光雷達市場份額（按技術）.31 表 1 各類傳感器優劣對比.9 表 2 造車新勢力主要車型示例.11 表 3 全球車載激光雷達市場規模測算（按激光雷達產品出貨量）.12 表 4 激光雷達性能參數.13 表 5 測距方式.14 表 6 主流激光器對比.16 表 7 主流探測器對比.17 表 8 光電探測器性能比較.17 表 9 滿足車規級量產條件.21 表 1

14、0 激光雷達主要車規認證相關標準.21 表 11 速騰聚創從 Demo 到 SOP 各階段測試內容示范.23 表 12 主要半固態激光雷達交付進度.24 表 13 主要半固態/固態激光雷達交付進度.26 表 14 主要激光器和光電探測器供應商.28 表 15 主要激光器和光電探測器供應商.30 表 16 激光雷達海外公司上市情況匯總.31 表 17 主機廠與 OEM 和 Tier1 高度捆綁.31 行業研究報告 4 產業產業概括：概括：激光雷達激光雷達 3D3D 感知性能優越，應用市場廣闊感知性能優越，應用市場廣闊 （一）（一）激光雷達：利用激光實現激光雷達：利用激光實現 3D3D 感知感知

15、激光雷達（激光雷達（LidarLidar）是利用激光實現）是利用激光實現 3D3D 感知的現代光學遙感技術。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。構成：包含測距系統、掃描系統和控制系統三部分。1 1、測距系統，、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

16、發射的激光線束和聚焦反射回來的光線。2 2、掃描系統，、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 3、控、控制系統，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特性：激光具有高亮度性、高方向性、高單色性和高相干性的的特點，因此利用激光進行感特點，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 1、主、

17、主動探測動探測，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 2、高分辨率、高分辨率，工作于光學波段，頻率比微波高 23 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 3、強強抗干擾抗干擾，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，可以準確原理，可以準確的對的對目標物測距、測速、測角目標物測距、測速、測角，由此形成激光雷達的主要功能。，由此形成激光雷達的主要功能。1 1、三

18、維立三維立體成像體成像。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 2、高精度定位。、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。圖 1 激光雷達系統構成及原理示例 資料來源：You Li,Javier Ibanez-Guzman，Lidar for Autonomous The principles,challenges,andtrends

19、for automotive lidar and perception systems，萬和證券研究所 行業研究報告 5 圖 2 激光雷達測距、測速、測角 圖 3 激光雷達配合全球定位系統、慣性導航系統精準定位 資料來源：汽車學堂，萬和證券研究所繪制 資料來源：汽車學堂，萬和證券研究所繪制（二）（二）發展歷程：測繪起步，車載普及發展歷程：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（航天與軍事領域科研階段（19601960 年代年代19701

20、970 年代年代）：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（工業與商業測繪應用崛起（19801980 年代年代19901990 年代年代）：）：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

21、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（無人駕駛領域初步探索（20002000 年代年代20102010 年代年代）：）：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

22、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（車載應用逐步鋪開（2 2020020 年）：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

23、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。行業研究報告 6 圖 4 激光雷達發展歷程 資料來源：LiDAR for Automotive and Industrial Applications 2021-Yole D veloppement，禾賽科技招股說明書，萬和證券研究所（三）（三）下游應用：領域廣泛，車載前景可觀下游應用：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

24、載領域迅速發展，具體來看：市場規模市場規模：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：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，20

25、20 年市場規模約為 1.38 億元，占比 8.43%。市場潛力：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%。行業研究報告 7 圖 5 激光雷達下游應用領域 資料來源：LiDAR for Automotive and Industrial Applications 2021-

26、Yole D veloppement，萬和證券研究所 圖 6 2019-2026E 激光雷達下游應用及規模占比預測 資料來源：Mordor Intelligent，萬和證券研究所 注：2019、2020 為歷史數據，數據統計自市場主要參與企業 產產業階段業階段：高階：高階智能智能駕駛呼之欲出，激光雷達藍海開啟駕駛呼之欲出，激光雷達藍海開啟 （一）（一）技術階段：技術階段：智能智能駕駛需求逐級遞進，激光雷達必要性顯現駕駛需求逐級遞進，激光雷達必要性顯現 感知層是感知層是智能智能駕駛的起點，傳感器是感知層的核心駕駛的起點，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

27、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。智能智能駕駛按技術架構分為感知、決策和執行三個層次。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：在信息傳輸上歸納為三個層面：1 1、物理信息，、物理信息，包括姿態、速度、形狀、溫度、能耗等；2 2、

28、語義信息，、語義信息，辨別物體的類別；3 3、行為預測，、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。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、底盤系行業研究報告 8 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：具備兩個顯著特征：1 1）量少價高，）量少價高，與傳統傳感器相比，智

29、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 2）量）量隨級升，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。圖 7 汽車傳感器在各 SAE 等級中的應用 資料來源：半導體行業觀察，前瞻產業研究院，Global LiDAR Growth Opportunities-Frost&Sullivan，萬和證券研究所 備注：1*指 L2+階段激光雷達預計使用 1 臺激光雷達 激光雷達感知性能優越，幫助提升激光雷達感知性能優越，幫助提升智能智能駕駛安全冗余駕駛安全冗余 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

30、，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”。攝像頭攝像頭：技術成熟成本可控，成為最主要的視覺傳感器。：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。毫米波雷達毫米波雷達：全天候性能佳，但探測精度有限。：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

31、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。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。激光激光雷達：技術難度大、成本高，尚未規模量產。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

32、。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、L1：腳部自由L1：腳部自由L2：手部自由L2：手部自由L3：眼部自由L3：眼部自由L4：思維自由L4：思維自由L5：駕駛自由L5：駕駛自由單價（元）單價（元）超聲波雷達超聲波雷達4 48 88 8012012012012100100毫米波雷達毫米波雷達LRR*1LRR*1LRR*1LRR*1LRR*1LRR*1SRR*4SRR*4LRR*1LRR*1SRR*4SRR*4LRR*1LRR*1SRR*4SRR*4LRR800LRR

33、800SRR300SRR300攝像頭攝像頭前視*1前視*1前視*1前視*1前視*1前視*1環視*1環視*1bolo*1bolo*1前視*12前視*12環視*1環視*1bolo*1bolo*1前視*12前視*12環視*1環視*1bolo*12bolo*12350350激光雷達激光雷達-1*1*121224244 41000010000航位推算航位推算-1 11 11 1-動力系統動力系統1015010150傳動系統傳動系統530530底盤&安全系統底盤&安全系統10351035車身舒適系統車身舒適系統10301030智能智能傳感傳感器器3040304015201520304030402020傳統

34、傳統傳感傳感器器感知層：傳感器感知層：傳感器決策層：中央處理器決策層：中央處理器+算法算法執行層：電子驅動、電子制動、電子轉向執行層：電子驅動、電子制動、電子轉向行業研究報告 9 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。圖 8 汽車智能傳感器雷達圖對比 資料來源：頭豹研究院，萬和證券研究所 表 1 各類傳感器優劣對比 傳感器傳感器 優勢優勢 不足不足 激光雷達 相對測量精度高，探測距離遠 成本高 毫米波雷達 探測距離遠

35、相對于激光雷達探測角度小 超聲波雷達 成本較低 探測距離近，精度低 視覺攝像頭 成本較低，可識別文字、顏色、圖案 容易被遮擋，強光和弱光環境無法有效觀測 資料來源：蓋世汽車，萬和證券研究所 多傳感器融合成趨勢，多傳感器融合成趨勢，L L3+3+階段激光雷達后階段激光雷達后來居上來居上 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

36、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，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，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?！皵z像頭主導”方案依賴人為干預，在“攝像頭主導”方案依賴人為干預，在 L L2 2 以及下階段占據優勢。以及下階段占據優勢?！皵z像頭”方案采用“

37、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0 01 12 23 34 45 5近距離探測近距離探測遠距離探測遠距離探測分辨范圍分辨范圍探測精度探測精度成像能力成像能力成本成本尺寸尺寸檢測速度檢測速度受天氣影響受天氣影響激光雷達激光雷達0 01 12 23 34 45 5近距離探測近距離探測遠距離探測遠距離探測分辨范圍分辨范圍探測精度探測精度成像能力成像能力成本成本尺寸尺寸檢測速度檢測速度受天氣影響受天氣影響攝像頭攝像頭0 01 12 23 34 45 5近距離探

38、測近距離探測遠距離探測遠距離探測分辨范圍分辨范圍探測精度探測精度成像能力成像能力成本成本尺寸尺寸檢測速度檢測速度受天氣影響受天氣影響毫米波雷達毫米波雷達0 01 12 23 34 45 5近距離探測近距離探測遠距離探測遠距離探測分辨范圍分辨范圍探測精度探測精度成像能力成像能力成本成本尺寸尺寸檢測速度檢測速度受天氣影響受天氣影響超聲波雷達超聲波雷達行業研究報告 10 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?，F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

39、 階段便與其他新勢力拉開了差距，獨占絕對優勢?！凹す饫走_主導”方案增強感知系統冗余，助力“激光雷達主導”方案增強感知系統冗余，助力 L L3+3+智能智能駕駛的實現。駕駛的實現?！凹す饫走_”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。圖 9 智能駕駛感知

40、技術路徑 資料來源：億歐智庫，萬和證券研究所（二）（二）時間節點：時間節點：2 2022022 年激光雷達迎來規模量產元年年激光雷達迎來規模量產元年 2 2021021 年車企普遍年車企普遍規劃規劃從從 L L2 2 向向 L L3 3 級別級別智能智能駕駛進階駕駛進階路徑路徑。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 2

41、022 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；202

42、2 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。行業研究報告 11 圖 10 汽車主機廠智能駕駛級別規劃路線 區域區域 主機廠主機廠 20132013 20142014 20152015 20162016 20172017 20182018 20192019 20202020 20212021 20222022 20232023 202

43、42024 20252025 歐美 奔馳 L1 L2 L3 L4/5 寶馬 L1 L2 L3 L4/5 大眾 L1 L2 L4/5 奧迪 L1 L2 L3 L4/5 通用 L1 L2 L4/5 沃爾沃 L1 L2 L4/5 福特 L1 L2 L4/5 特斯拉 L1 L2 L4/5 日韓 現代 L1 L2 L4/5 豐田 L1 L2 L3 L4/5 本田 L1 L2 L3 L4/5 日產 L1 L2 L3 L4/5 中國 長安 L1 L2 L3 L4/5 長城 L1 L2 L3 L4/5 比亞迪 L1 L2 L4/5 一汽紅旗 L1 L2 L3 L4/5 吉利 L1 L2 L3 L4/5 廣汽

44、L1 L2 L3 北汽 L1 L2 L3 L4/5 上汽 L1 L2 L3 L4/5 奇瑞 L1 L2 L3 L4/5 東風 L1 L2 L3 L4 資料來源：佐思汽研，萬和證券研究所 2 2022022 年激光雷達有望規模量產并迎來裝車小高潮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，

45、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。表 2 造車新勢力主要車型示例 品牌品牌 車型車型 搭載數量搭載數量 激光雷達廠商激光雷達廠商 量產交付時間量產交付時間 蔚來 ET5 1 顆 預計是 Innovusion 2022 年 9 月 ET7 1 顆 Innovusion 2022 年 3 月 28 日 小鵬 P5 2 顆 大疆 L

46、ivox 2021 年 10 月 G9 2 顆 速騰聚創 2022 年 Q3 理想 理想 L9/禾賽 2022 年 Q2 威馬 M7 3 顆 速騰聚創 2022 年 哪吒 哪吒 S 3 顆 華為 2022 年底 高合 HiPhiZ 1 顆 禾賽 2022 年 愛馳/禾賽 2022 年-2023 年 集度汽車/禾賽 預測到 2023 年 小米汽車/預計是禾賽 預測到 2024 年 吉利極氪/預計是速騰聚創/路斯特 TYPE132/禾賽 2022 年亮相 長城沙龍汽車 機甲龍 4 顆 華為 2022 年上半年 長城 WEY 摩卡 3 顆 lbeo 2021 年 11 月 廣汽埃安 LXPLUS 3

47、 顆 速騰聚創 2022 年 1 月 上汽智己 智己 L7 支持 2 顆激光雷達升級 速騰聚創 2022 年上半年 智己 LS7/速騰聚創 2022 年 飛凡汽車 飛凡 R7 1 顆 Luminar 2022 年下半年 北汽極狐 極狐阿爾法 S 華為HI 版 3 顆 華為 2021 年底 行業研究報告 12 長安阿維塔 阿維塔 11 3 顆 華為 2022 年 Q3 奔馳 奔馳 S 級 1 顆 法雷奧 2022 年上半年 奧迪 A8 1 顆 法雷奧 2017 年 本田 本田 Legend 5 顆 法雷奧 2021 年 3 月 沃爾沃 Embla/Luminar 2022 年 通用/Cepton

48、 2022 年 資料來源：蓋世汽車，萬和證券研究所（三）（三）市場空間：車載激光雷達市場有望達到百億級別市場空間：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%?？紤]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

49、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“機械式

50、LidarLidar 出貨量機械式出貨量機械式 LidarLidar 均價均價+半固態半固態/固態固態 LidarLidar 出貨量半固態出貨量半固態/固態固態LidarLidar 均價均價”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。表 3 全球車載激光雷達市場規模測算（按激光雷達產品出貨量）20212021 2022E2022E 2023E2023E 2024E2024E 2025E2025E 2026E2026E 2027E2027E 出貨量（百萬臺）機械式 Lidar 0.1

51、0.6 1.8 1.8 1.4 2.1 2.8 半固態/固態 Lidar 0.03 0.12 0.63 1.42 6.99 9.32 11.94 MEMS/3D FLASH 0.03 0.12 0.63 1.42 6.85 8.94 10.99 OPA 0.07 0.19 0.36 FMCW 0.07 0.19 0.60 均價（美元）機械式 Lidar$5,500$5,500$4,500$3,500$2,500$2,500$2,500 半固態/固態 Lidar MEMS/3DFLASH$1,000$1,000$700$700$500$500$500 OPA$500$500$500 FMCW$1

52、,000$1,000$500 市場規模（十億美元）機械式 Lidar 0.55 3.30 8.10 6.30 3.50 5.25 7.00 半固態/固態 Lidar 0.03 0.12 0.44 1.00 3.53 4.75 5.97 MEMS/3D FLASH 0.03 0.12 0.44 1.00 3.43 4.47 5.49 OPA 0.04 0.09 0.18 FMCW 0.07 0.19 0.30 全球合計 0.58 3.42 8.54 7.30 7.03 10.00 12.97 資料來源：Frost&Sullivan，萬和證券研究所 注：紅色字體為 Frost&Sullivan 數

53、據，黃色字體為預估數據，黑色字體為測算結果 行業研究報告 13 產業趨勢：技術產業趨勢：技術尚未收斂尚未收斂，車規車規和和成本決定發展成本決定發展 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?；慨a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?，F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。圖 11 激光雷達上車取決

54、于性能、可靠性和成本 資料來源：九章智駕，萬和證券研究所（一）（一）技術路徑：技術尚未收斂，路線百花齊放技術路徑：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。表 4 激光雷達性能參數 參數參數 描述描述 說明說明 測遠能力

55、 一般指激光雷達對于 10%低反射率目標物（標準朗伯體反射能量的比例）的最遠探測距離 激光雷達測遠能力越強，距離覆蓋范圍越廣，目標物探測能力越強，留給系統進行感知和決策的時間越長。目標物反射率影響探測距離，相同距離下，反射率越低越難進行探測 點頻 激光雷達每秒完成探測獲得的探測點的數目 點頻越高說明相同時間內的探測點數越多，對目標物探測和識別越有利 角分辨率 激光雷達相鄰兩個探測點之間的角度間隔，分為水平角度分辨率與垂直角度分辨率 相鄰探測點之間角度間隔越小，對目標物的細節分辨能力越強，越有利于進行目標識別 視場角范圍 激光雷達探測覆蓋的角度范圍，分為水平視場角范圍與垂直視場角范圍 視場角越大

56、說明激光雷達對空間的角度覆蓋范圍越廣 測距精度 激光雷達對同一距離下的物體多次測量所得數據之間的一致程度 精度越高表示測量的隨機誤差越小，對物體形狀和位置的描述越準確，對目標物探測越有利 測距準度 測距值和真實值之間的一致程度 準度越高表示測量的系統誤差越小，對物體形狀和位置的描述越準確，對目標物探測越有利 功耗 激光雷達系統工作狀態下所消耗的電功率 在探測性能類似的情況下，功耗越低說明系統的能量利用率越高，同時散熱負擔也更小 集成度 直觀體現為產品的體積和重量 在探測性能類似的情況下，集成度越高搭載于車輛或服務機器人時靈活性越高 資料來源：禾賽科技招股說明書，萬和證券研究所 行業研究報告 1

57、4 測距原理：測距方式分為測距原理：測距方式分為 TOFTOF 和和 FMCWFMCW 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

58、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。表 5 測距方式 TOFTOF 飛行時間法飛行時間法 FMCWFMCW 連續波調頻相干檢測法連續波調頻相干檢測法 原理 使用時間來測量距離，利用光脈沖在目標物與激光雷達間的飛行時間乘以光速來測算距離。使用頻率來測量距離，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，結合多普勒效應還可以計算出速度信息。圖例 優點 1、系統簡單，成本低；2、工藝成熟，當前主流應用。1、低功率峰值，容易滿足人眼安全要求；2、調頻波加密可克服干

59、擾問題 3、除距離和反射強度信息外還能直接得到速度信息；2、FMCW 易于與 OPA 掃描結構兼容，易于更高程度芯片化。缺點 1、采用脈沖激光，短時間發射的高功率激光，影響人眼安全，限制了系統的整體功率和探測范圍；2、脈沖激光難以克服相互干擾問題；3、速度必須通過多次測量的結果來間接計算，消耗計算資源，數據質量低。1、配套要求高，需要搭配精細的數據處理和高靈敏度探測器；2、系統復雜、成本高昂；3、技術成熟度低，現階段難以大規模量產。應用 主流應用 Aurora、Aeva 資料來源：Y.Li et.Al，Lidar for Autonomous Driving:from Sensor to Pe

60、rception System，IEEE Signal Processing Magazine，2020&You Li,Javier Ibanez-Guzman，Lidar for Autonomous The principles,challenges,andtrends for automotive lidar and perception systems，萬和證券研究所 發射端：發射端：905nm905nm 半導體激光器是主流，半導體激光器是主流，1550nm1550nm 光纖激光器是趨勢光纖激光器是趨勢 從光源上看，市場上激光雷達最常用的波長方案是從光源上看，市場上激光雷達最常用的波長

61、方案是 905nm905nm 和和 1550nm1550nm。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

62、在視網膜上聚焦成點，相對更加安全。功率上限：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。行業研究報告 15 適配適配器器件：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

63、高效率吸收。圖 12 激光的波長與人眼安全 資料來源：ams OSRAM，萬和證券研究所 從激光器種類上看從激光器種類上看，當前階段主要方案有邊發射激光器（，當前階段主要方案有邊發射激光器（Edge Emitting LaserEdge Emitting Laser，EELEEL）、垂直腔面）、垂直腔面發射激光器（發射激光器（Vertical Cavity Surface Emitting LaserVertical Cavity Surface Emitting Laser，VCSELVCSEL）和光纖激光器。）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 6

64、0-70%），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。EELEEL 激光器長期占據主流。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。VCSELVCS

65、EL 激光器逐步成熟。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。光纖激光器配套光纖激光器配套 1

66、 1550550nmnm 發光功率要求。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。行業研究報告 16 表 6 主流激光器對比 EELEEL VCSELVCSEL 光纖激光器光纖激光器 結構 圖例 增益介質 InGaAs GaAs 980nm/1480nm 泵浦源/摻鉺光纖 輸出波長 905nm 905nm/904nm 1550nm 大規模生產 分離芯片級 晶圓級-發射結構 邊發射 垂直表面發射-探測距離 中 近 遠 型號性能 中 中

67、 好 綜合性能 均衡主流 低成本 高性能 優點 峰值功率高、功率密度高、較高的調制頻率、配套技術成熟 光束垂直襯底發射易于二維集成，較高的調制頻率 發光功率高、對人眼安全性更高 缺點 單點發光、橢圓光斑不利于光束整形；依賴手工裝調，生產成本高 器件未成熟，距離受限，功率密度需進一步提高 成本高、功耗高、體積大 應用 主流 禾賽科技 鐳神智能 資料來源：北汽產投，頭豹研究院，萬和證券研究所 綜合而言，綜合而言，905nm905nm 半導體激光器是當下的主流選擇，半導體激光器是當下的主流選擇，1550nm1550nm 光纖激光器是光纖激光器是未來發展未來發展趨勢趨勢。波長為 905nm 的激光雷達

68、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：接收端：APDAPD 是當前主流，是當前主流，SPADSPAD/SiPM/SiPM 是未來趨勢是未來趨勢 光電探測器利用光電效應

69、將光信號轉變為電信號。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。PINPIN PDPD：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；APDAPD：雪崩二極管，PN

70、 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；SPADSPAD：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；SiPMSiPM：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。行業研究報告 17 表 7 主流探測器對比 類型類型 優缺點優缺點 Si-PIN 成本低、信噪比低，探測速度慢 InGaAs-PIN 成本高、尺寸小、制造難度高、主要用于航天 1550nm 探測 APD 905nm 光電子

71、探測效率 PDE80%，技術成熟、成本低 SiPM 兼容 CMOS，可耦合在一個芯片上。905nmPDE20%，探測效率可進一步優化。Si-SPAD 功耗相對較低，540-900nmPDE 為 40-50%。InGaAs-SPAD 主要探測 1100m 以上，PDE 為 50-80%，后脈沖 10%。資料來源：北汽產投，和證券研究所 905nm905nm 激光器探測激光器探測 APDAPD 是主流方案是主流方案，SPAD/SiPMSPAD/SiPM 是未來趨勢是未來趨勢。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

72、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。表 8 光電探測器性能比較 MPPCMPP

73、C（SiPMSiPM）SPADSPAD APDAPD PINPIN P PD D 增益 106 106 100 無 探測距離 中長 中長 中長 短 讀出電路 簡單 復雜 復雜 復雜 成本 系統成本低（探測器成本中）系統成本高（探測器成本高）系統成本高（探測器成本高）系統成本高（探測器成本低）設計復雜度 溫度補償 信號整合和淬熄電路 信號整合和溫度補償 信號整合 光譜范圍 950nm 硅基1150nm InGaAs1700nm 硅基1150nm InGaAs1700nm 硅基1200nm InGaAs2.6m 速度 中 快 快 快 運行電壓 80V 150V 200V 10V 噪聲 探測器噪聲高

74、(系統噪聲低)探測器噪聲高 探測器噪聲低(系統噪聲高)探測器噪聲低(系統噪聲高)應用-Ouster、ibeo 主流-資料來源：濱淞面向自動駕駛 Lidare 的核心半導體器件介紹，和證券研究所 掃描方式：半固態率先上車，純固態為最終趨勢掃描方式：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、

75、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：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：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

76、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。行業研究報告 18 應用：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。圖 13 機械式激光雷達內部組件 圖 14 速騰聚創機械式激光雷達 資料來源：You Li,Lidar for

77、 Autonomous，萬和證券研究所 資料來源：新智駕，萬和證券研究所 轉鏡方案：最早實現車規級應轉鏡方案：最早實現車規級應用，有望階段性率先起量用，有望階段性率先起量 原理：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：性能：轉鏡方案在功耗、散熱等方面有著更大優勢，

78、但是存在信噪比低，有效距離短，FOV 視場角受限等問題。應用：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。圖 15 轉鏡式激光雷達拆解圖例 圖 16 奧迪 A8 搭載的法雷奧四線轉鏡式激光雷達 SCALA1 資料來源：SYSTEMPlus，萬和證券研究所 資料來源：汽車之心，萬和證券研究所 棱鏡：大疆一枝獨秀，綁定小鵬棱鏡：大疆一枝獨秀，綁定小鵬 P P5 5 原理：原理：棱鏡激光雷達也稱為雙楔形棱鏡激光雷達，

79、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。行業研究報告 19 性能：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：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

80、解放量產項目的定點。圖 17 棱鏡激光雷達原理 圖 18 大疆 Livox 激光雷達 資料來源：太平洋汽車網，萬和證券研究所 資料來源：大疆 Livox 官網，萬和證券研究所 微振鏡：微振鏡：現現階段階段量產量產上車上車主流主流 原理：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：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：應用：Lu

81、minar、Innoviz、速騰聚創、雷神科技等 圖 19 MEMS 激光雷達原理 圖 20 MEMS 微鏡圖例 資料來源：IDTechEx，萬和證券研究所 資料來源：汽車之心，萬和證券研究所 OPAOPA 光學相控陣光學相控陣：工藝難度極高，尚處實驗室階段：工藝難度極高，尚處實驗室階段 原理：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：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

82、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：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。行業研究報告 20 圖 21 OPA 激光雷達原理 圖 22 Quanergy S3 固態激光雷達傳感器 資料來源：IDTechEx，萬和證券研究所 資料來源：麥姆斯咨詢，萬和證券研究所 FlashFlash 閃光：閃光：目前純固態激光雷達目前純固態激光雷達的主流技術的主流技術方案方案 原理：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

83、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：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：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。圖 23 Flash 激光雷達原理 圖 24 ibeoNEXT 使用 Flash 原理的激光雷達 資料來源：汽車之心，萬和證券研究所 資料來源：ibeo 官網，萬和證券研究所（二）（二）上車節奏：上車節奏：車規車規是第一要義，是第一要義

84、，優先選擇成熟度高的轉鏡優先選擇成熟度高的轉鏡/MEMS/MEMS 方案方案 “車規級”認證是激光雷達從“車規級”認證是激光雷達從 0 0 到到 1 1 階階段的前提段的前提 車規是短期要義，是進入汽車行業的門檻。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業內主要相關的車規認證標準標準有有 IAT

85、F 16949IATF 16949、ISO 26262ISO 26262、AECAEC-QQ 系列等，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，行業研究報告 21 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。表 9 滿足車規級量產條件 類別類別 消費級消費級 工規工規 車規車規 管理 質量體系 ISO9001 ISO

86、9001 ISO9001 IATF 16949 質量審核 VDA6 產品 使用環境-20 度60 度-40 度85 度-40 度105 度 壽命 35 年 10 年 15 年 可靠性標志 JESD47 JESD47 AEC-Q 系列 失效率 500PPM 200PPM 0 資料來源：Cepton，萬和證券研究所 表 10 激光雷達主要車規認證相關標準 標準標準 制定組織制定組織 聚焦方向聚焦方向 內容內容 范例范例 IATF 16949 國際汽車專責小組（IATF）成員包括以下主流汽車制造商和汽車制造商各自的行業協會 只適用于汽車整車廠和其直接的零備件制造商，已成為世界范圍內共同和唯一的汽車行

87、業質量管理體系的基本要求 IATF16949 標準是以 ISO9001 標準為基礎，補充汽車工業的特殊要求而形成，2016 年 10 月 1 日發布，認證的評估包括 5 個階段 113 項任務，評估的五大工具為：統計過程控制（SPC）、測量系統分析(MSA)、失效模式和效果分析(FMEA)、產品質量先期策劃(APQP)、生產件批準程序(PPAP）。2018 年 7 月 30 日，Quanergy 宣布其固態激光雷達生產線獲得 IATF 16949 認證；速騰聚創于2019 年 12 月宣布通過IATF 16949 認證。ISO 26262 國際標準化組織(ISO)是全球公認最權威的汽車功能安全

88、標準，主要有兩方面，一是生產流程認證；二是產品功能認證 ISO 26262 覆蓋產品全部生命周期，包含功能安全管理、概念階段、系統階段、硬件開發、軟件開發、生產運行、支持流程、安全分析等所有環節。并根據對人身安全的重要性要求安全機制符合 ASIL（汽車安全完整性）各等級認證，從低到高分為 A、B、C、D4 個等級。2021 年 9 月 17 日禾賽科技 Pandar128 激光雷達成功通過 ISO 26262 ASIL B功能安全產品認證。AEC-Q 汽車電子委員會(AEC)最初由克萊斯勒、福特和通用汽車聯合成立 屬于元器件級標準（不包括零部件），側重點是器件的可靠性及長期供貨的一致性 AEC

89、Q 包含 37 個標準和子標準，其中 AEC-Q102為汽車應用的光電半導體應力測試標準，在 2020年 4 月 6 日正式發布版本中，專門針對激光器件制定標準，可靠性測試起步 1000 小時。歐司朗 2019 年 9 推出了一顆應用于激光雷達的激光器件SPL S1L90A_3，滿足 AEC-Q102 標準 資料來源：eeworld，360doc，禾賽科技等，萬和證券研究所 激光雷達技術差異大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，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還需要經過下游汽

90、車廠商長時間的測試和認證，才算達到“車規級”標準才算達到“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，Tie

91、r 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。參照參照以上流程，以上流程，我們我們可以將激光雷達產品的車規級定義為可以將激光雷達產品的車規級定義為滿足如下四個條件滿足如下四個條件：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

92、要求；4、產品實現批量前裝。行業研究報告 22 圖 25 汽車產業鏈新的元器件導入項目流程 資料來源：九章智駕，萬和證券研究所 全產業鏈深度合作加快激光雷達上車進程。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?。㏑FI（信息獲?。㏑FQ（報價獲?。㏄roduction 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 D

93、emo 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

94、 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。圖 26 Velodyne 和 Luminar 量產周期范例 資料來源：Velodyne，Luminar，萬和證券研究所 行業研究報告 23 表 11 速騰聚創從 Demo 到 SOP 各階段測試內容示范 產品版本產品版本 DemoDemo A A-SampleSample B1B1-SampleSample B2B2-SampleSample SOPSOP 產品完成度 原型 30%50%70%100%硬件 光機設計 原型 原型 架構凍

95、結 尺寸優化、設計優化 尺寸優化、設計優化 DFA 優化完成 產品性能驗收完成 硬件設計 原型 原型 核心器件選型 方案凍結 產品問題整改完畢 DFM 優化完成 系統固件凍結 產品認證 人眼安全認證 Class-1 ROHS 人眼安全認證 Class-1 ROHS/FCC/CE/REACH 點云質量 產品功能（點云）基于機械式 know-how 完成度：40%完成度：80%完成度 100%道路測試 累計里程（KM）：10K 累計里程（KM）：200K 累計里程（KM）：1M 覆蓋國家：4 個 軟件 產品功能（配套功能）贓污檢測（Demo）性能檢測（Demo）自動標定（Demo）窗口片加熱、臟污

96、檢測 性能監控、自動標定 狀態機控制 網絡管理/電源管理 軟件開發 軟件架構搭建完畢 時間同步 PPS 通訊（自研）診斷（自研）時間同步 PPS+PTP AutoSAR 4.X w/gPTP BootLoader OTA 系統測試 測試用例覆蓋度：30%測試用例覆蓋度：65%測試用例覆蓋度：100%功能測試 測試用例覆蓋度：10%測試用例覆蓋度：50%測試用例覆蓋度：100%功能安全 功能安全 認證 功能安全啟動 功能安全覆蓋度：60%功能安全覆蓋度：100%功能安全認證：ASIL-B（D）可靠性 可靠性測試 摸底測試完成 Pre-DV 完成 DV/PV 完成 資料來源：速騰聚創，萬和證券研究

97、所 關注實際交付進度，關注實際交付進度，優先選擇成熟度高的優先選擇成熟度高的 905nm905nm 波長、波長、ToFToF 測距方式的轉鏡測距方式的轉鏡/MEMS/MEMS方案方案 初期上車階段，初期上車階段，優先選擇成熟度高的轉鏡優先選擇成熟度高的轉鏡/MEMS/MEMS 方案。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，

98、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

99、方式的轉鏡/MEMS 方案為主，已經在量產上車階段顯現優勢。行業研究報告 24 圖 27 激光雷達技術路線 2017-2025 資料來源：Lidar for Automoive Industrial Applications，yole2021，萬和證券研究所 表 12 主要半固態激光雷達交付進度 廠商廠商 產品產品 類型類型 計劃交付計劃交付 時間時間 預期預期 價格價格 備注備注 部分意向合作廠家部分意向合作廠家 Luminar Iris MEMS 半固態 2022Q3$1,000 1550nm 飛凡汽車 Innoviz InnovizONE MEMS 半固態 2021 年$1,000 90

100、5nm*4 寶馬 Velodyne H800 共振鏡 未知$500 專有 MLA 陣列架構 福特、FF 速騰聚創 M1 MEMS 半固態 2021Q2$1,898 二維 MEMS，已過車規 Lucid 鐳神智能 LS20D MEMS 半固態 未知$999 同時擁有 905nm 和 1550nm 產品 東風 禾賽科技 AT128 微轉鏡半固態 2022 年 H2 未知 已獲百萬臺定點 搭載嵌入 VCSEL 自研車規級芯片 理想、集度、高合、路特斯 華為 未命名 微轉鏡半固態 2021 年$500 已過車規 極狐、長安 Livox 浩界 HAP 三棱鏡半固態 2021 年 7999 已量產上車 小

101、鵬、一汽 Innovusion Falcon 獵鷹 微轉鏡半固態 2022 年 Q1 未知 1550nm 激光器，已量產上車 蔚來 法雷奧 SCALA 2 微轉鏡半固態 2021 年 未知 已量產上車 奔馳 資料來源：AutoLab，萬和證券研究所（三）（三）量產要素量產要素：成本限制大范圍推廣，中長期：成本限制大范圍推廣，中長期 FlashFlash/OPA/OPA 成發成發展趨勢展趨勢 “降本”是激光雷達“降本”是激光雷達從從 1 1 到到 NN 階段的關鍵階段的關鍵 價格限制激光雷達上車，“降本”是中長期考量核心。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

102、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

103、品才有望突破。行業研究報告 25 圖 28 激光雷達降價趨勢 資料來源：LIVOX，萬和證券研究所 降本路徑清晰，核心在于產品結構的集成化。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?；膫€方向：系統結構的集成

104、化：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：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

105、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：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?；河唵涡枨蟮囊幠；杭す饫走_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

106、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?；a將會帶來其成本的大幅下降。行業研究報告 26 圖 29 激光雷達產品結構集成化降價趨勢 資料來源：汽車之心，禾賽科技招股說明書，萬和證券研究所 大規模量產階段，大規模量產階段，1550nm1550nm 波長、波長、FMCWFMCW 測距方式的固態激光雷達成發展趨勢測距方式的固態激光雷達成發展趨勢 20252025 年年后后激光雷達有望實現大規模量產。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

107、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。圖 30 激光雷達技術路線 2025-2030 資料來源：Lidar for Automoive Industrial Applications，yole2021，萬和證券研究所 表 13 主要半固態/固態激光雷達交付進度 廠商廠商 產品產品 類型類型 計劃交付時間計劃交付時間 預期價格預期價格 備注備注 意向合作廠家意向合作廠家 Ouster

108、ES 2 FlLASH 純固態 2024 年批量生產$600 VCSEL+SPAD 1550nm 激光器 未知 lbeo NEXT FlLASH 純固態 2021 年 未知 VCSEL+SPAD 長城 WEY Quanergy S3 OPA 純固態 未知$250 S3 號稱是全球首款固態 LiDAR 未知 資料來源：AutoLab，萬和證券研究所 產業格局：產業鏈日益成熟，國內廠商初露鋒芒產業格局：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。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、

109、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。行業研究報告 27 圖 31 激光雷達產業鏈 資料來源：汽車人參考，萬和證券研究所整理 注：藍色字體為海外公司，紅色字體為國內公司，黃色字體為國內已上市公司（一）（一）上游上游：海外廠商耕耘已久，收發模塊國產化：海外廠商耕耘已久，收發模塊國產化可期可期 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、FP

110、GA），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。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，

111、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 20

112、28 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。行業研究報告 28 圖 32 2019 年全球 VCSEL 市場競爭格局 圖 33 2021 年全球 Si-APD 市場競爭格局 資料來源：華經產業研究院，萬和證券研究所 資料來源：QYResearch，萬和證券研究所 表 14 主要激光器和光電探測器供應商 公司名稱公司名稱 產品技術方案產品技術方案 技術研發資質技術研發資質 客戶資源客戶資

113、源 激光器激光器 II-VI EEL、VCSEL、光纖激光器 貳陸集團是一家工程材料和光電器件生產商，主要從事高功率半導體激光芯片、器件、模塊及直接半導體激光器的生產 中興、騰訊、康寧。全球 VCSEL 公司市占率約 37%Lumentum EEL、VCSEL、光纖激光器 Lumentum VCSEL 是全球唯一通過 AEC-Q102 認證的 VCSEL 封裝 華為、Ciena、蘋果。全球 VCSEL 市場集中度極高，Lumentum 市占率約 42%OSRAM EEL、VCSEL 曾是西門子全資子公司，核心競爭力體現在傳感技術和光源技術上 客戶遍布全球近 150 個國家和地區 長光華芯（68

114、8048.SH）VCSEL 公司成立 VCSEL 事業部，已建立 VCSEL 產品包含外延生長、條形刻蝕、端面鍍膜、劃片裂片、特性測試、封裝篩選和芯片老化的完整工藝線 創鑫激光、銳科激光。長光華芯單管芯片市占率全國第一 炬光科技（688167.SH）EEL、VCSEL；905nm、1550nm 炬光科技重點進行激光雷達發射模組（包含面光源、線光源）、激光雷達光源光學組件的研發生產 已與 Velodyne LiDAR、Luminar、駕駛公司 Argo AI達成合作意向或建立合作項目，并與大陸集團簽訂約 4 億元框架協議 銳科激光（300747.SZ）光纖激光器 光纖激光器領域位列全國第一、全球

115、第二。公司已掌握包括泵輔源、特種光纖、光纖耦合器、傳輸光纜、功率合束器、光纖光柵等核心原材料的自制能力 比亞迪。銳科激光與下游客戶也建立了緊密的合作關系，公司服務客戶數量已達 1600 多家 創鑫激光 光纖激光器 國內首批成立的光纖激光器制造商之一，也是國內首批實現光纖激光器、光學器件兩類核心技術上擁有自主產權并進行垂直整合的國家高新技術企業之一 創鑫激光 2021 年在國內光纖激光器市場份額18.3%，排名第三 杰普特（688025.SH）VCSEL，光纖激光器 杰普特公司的硅光晶圓測試系統和 VCSEL 激光模組系統于 2018年底研發成功，是國產 MOPA 脈沖激光器領軍者 意法半導體、

116、蘋果、寧德時代、國巨股份 瑞波光電（A 輪）EEL 由深圳清華大學研究院、國內外技術專家共同創建的專業從事高端半導體激光器的研發和生產的高科技企業 海信、光迅科技。瑞波光電在國內部分細分市場占有率超過 30%縱慧光電 VCSEL 中國第一家擁有自主知識產權的 VCSEL 芯片公司 華為。全球 ToF 傳感器市場中，縱慧光電的 VCSEL占比達到 32.65%光電探測器光電探測器 索尼 SPAD 索尼的傳感器研發能力全球聞名，在高感能力、高容度、視頻能力上，具備優秀的性能 蘋果、華為、尼康、富士。全球智能手機攝像頭市場領頭羊 安森美 SPADSiPM 安森美的產品 80%是由自己制造的，因此對工

117、藝、制造和產能有很好的把控，可以為客戶提供長期穩定的供貨保障 安森美進入汽車領域已有 20 多年的歷史，有著較高的市場認知度。目前安森美的圖像傳感器產品在汽車市場擁有超過 50%的市占率，在 ADAS 領域市占率甚至超過 70%濱淞光子 SPAD、SiPM 在激光雷達領域，濱淞是世界上為數不多的可同時為車載激光雷達提供各類核心光學器件的企業 自 1953 年成立以來，濱淞將超過 15000 種光電產品銷往全球，多種產品以其優質質量著稱并享有高市占率 FirstSensor SPAD、SiPM 超過 30 年光電探測器制造經驗、核心競爭力在于芯片開發生產及微電子封裝 英飛凌 光特科技（B 輪追加

118、）APD 由國家級領軍人才和多名省級領軍人才創辦的高科技光芯片公司，擁有多項業內領先的專利技術 2G 高速光芯片已基本完成客戶送樣測試，有望打入華為供應鏈 阜時科技 SPAD 具有完整的芯片設計、軟硬件支持、核心算法開發等能力，已成功量產應用于一線廠商 2022 年初，公司成功拿到頭部車企激光雷達廠商的SPAD 芯片定制訂單，目前已開始向客戶批量交付芯片，也是目前全球為數不多有能力量產車規級 SPAD芯片的公司。靈明光子（C 輪）SPAD、SiPM 靈明光子總部位于深圳南山，在上海張江設有研發中心，總人數90+人，其中 10 余位擁有國外一流大學博士學位。小米、OPPO、歐菲光 芯視界（A 輪

119、）SPAD 在單光子直接 ToF（SPAD dToF）技術和應用落地上處于領先地位。華為 3D dToF 供應商，寧德時代，比亞迪，歌爾微電子戰略投資數億美元 資料來源：蓋世汽車，各公司官網，萬和證券研究所 Lumentum,49%II-VI,14%AMS,11%Trumpf,9%Broadcom,9%縱慧光電,2%其他,6%First-sensor、濱淞、日本京都半導體,62.10%其他,37.90%行業研究報告 29 信息處理：海外壟斷，國產差距較大。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

120、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。圖 34 2021 年全球 FPGA 芯片市場格局 圖

121、35 2021 年全球模擬芯片市場格局 資料來源：中商產業研究院，萬和證券研究所 資料來源：IC Insights，萬和證券研究所 光學部件：技術成熟疊加成本優勢，率先迎來發展機遇。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（68819

122、5.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

123、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。賽靈思,52%英特爾,35%Lattice,5%Microsemi,5%其他,3%德州儀器（TI）,19.0%亞德諾（Analog）,12.7%Skyworks Solutions,8.0%英飛凌（Infineon）,6.5%意法半導體（ST）,5.3%Qorvo,5.2%恩智浦（NXP）,4.7%安森美（on semi）,2.9%微芯（Microchip）,2.5%瑞薩（Renesa

124、s）,1.5%其他,31.8%行業研究報告 30 圖 36 舜宇光學科技激光雷達鏡頭產品 圖 37 福晶科技晶體元件產品 資料來源：舜宇光學科技官網，萬和證券研究所 資料來源：智福晶科技官網，萬和證券研究所 表 15 主要激光器和光電探測器供應商 公司 代碼 激光雷達相關產品 激光雷達業務 舜宇光學科技 2382.H 接收和發射鏡頭零組件、接收和發射模塊、光學視窗及多變棱鏡等核心光學零件 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 688167.SH 激光雷達面光源、激光雷達線光源、激光雷達光源光學組件（單（非）球面柱面透鏡、光束轉換器、光束準直器、光

125、纖耦合器、光束擴散器）與多家國內外知名的車載激光雷達行業頭部客戶開展了項目合作，在 2021 年成功獲得一家國內知名激光雷達客戶的項目定點，預計將于 2022 年 Q3 進入量產 永新光學 603297.SH 平面光學元件和專業成像光學部組件 在激光雷達方面，公司先后與 Quanergy、禾賽、Innoviz、麥格納、Innovusion、北醒光子等企業建立合作，2021 年度獲得定點合作項目超 10 家，激光雷達業務收入超千萬元 藍特光學 688127.SH 玻璃非球面透鏡 公司玻璃非球面透鏡產品在 2018 年開始布局激光器、激光雷達等應用領域 水晶光電 002273.SZ 車載激光雷達罩

126、（玻璃基）首家玻璃基激光雷達罩產品，走在市場前沿 福晶科技 002222.SZ 非線性光學晶體、激光晶體、精密光學元件和激光器件 與華為配合開發激光雷達用光學元件，激光雷達涉及的光學精密器件有小批量量產 騰景科技 688195.SH 光學濾光片 與下游知名企業建立了合作關系，包括光通信領域的Lumentum、Finisar、華為、光迅科技、蘇州旭創等 資料來源：Wind，各公司官網，萬和證券研究所（二）（二）整機廠：百家爭鳴，整機廠：百家爭鳴，產業鏈協同鑄就競爭力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。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

127、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。行業研究報告 31 圖 38 2021 年車載激光雷達市場份額（按公司）圖 39 2021 年車

128、載激光雷達市場份額（按技術）資料來源：yole，萬和證券研究所 資料來源：yole，萬和證券研究所 海外企業先行，國內廠商快速崛起。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

129、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。表 16 激光雷達海外公司上市情況匯總 企業企業 代碼代碼 上市時間上市時間 上市估值上市估值 Velodyne VLDR.O 2020-10-01 18 億美元 Luminar LAZR.O 2020-12-4 34 億美元 Aeva AEVA.N 2020

130、-2-27 21 億美元 Quanergy QNGY.N 2020-4-23 14 億美元 Innoviz INVZ.O 2020-6-29 14 億美元 Ouster OUST.N 2020-10-9 19 億美元 Aeye LIDR.O 2021-1-11 20 億美元 Cepton CPTN.O 2021-3-25 14 億美元 資料來源：wind，萬和證券研究所 主機廠主機廠與與 OEMOEM 和和 Tier1Tier1 高度捆綁高度捆綁，產業鏈生態成為競爭關鍵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

131、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。表 17 主機廠與 OEM 和 Tier1 高度捆綁 地區地區 公司公司 OEOEM/TierM/Tier1 1 配套合作配套合作 產業投資產業投資 中國 禾賽科技 禾賽 AT128 已經獲得超過全球數百萬臺的主機廠前裝量產定點，有理想、集度、高合、路特斯等，將于 2022 年下半年在“麥克斯韋”超級工廠量產交付 百度、博世集團 速騰聚創 2020 年 12 月全球首批車規級固態激光雷達 RS

132、-LiDAR-M1 批量出貨發往北美，目前速騰聚創已獲 50 余款車型定點，定點合作伙伴包括一汽紅旗、廣汽、比亞迪、極氪、威馬、路特斯、贏徹、摯途等 比亞迪、上汽、北汽、宇通等車企投資 大疆 Livox Livox HAP 已成功為小鵬汽車、一汽解放等商乘用車項目批量供貨 Valeo,28%速騰聚創,10%Lunminar,7%Livox,7%Densa,7%Continental,7%Unknown,7%Cepton,7%Innoviz,4%lbeo,4%Innovusion,3%Huawei,3%Hesai,3%Velodene,3%機械式,66%MEMS,17%Flash,10%其他,7

133、%行業研究報告 32 華為 搭載華為 96 線激光雷達的有極狐阿爾法 S HI、阿維塔 11、機甲龍、哪吒 S，目前未實現大規模量產交付 鐳神智能 鐳神智能 CH128X1 已實現了東風悅享汽車的應用落地，同時也成為 Intel 路側感知和路側邊緣計算解決方案的傳感器硬件 美國 Velodyne 2010 年 Google（現稱 Alphabet）開始了自動駕駛車輛道路測試，首個原型車上使用了 Velodyne Lidar 公司的 HDL-64E；2012 年與 Caterpillar 簽訂合同在 off-road vehicles 上應用激光雷達；2018 年宣布與 Hyundai Mobi

134、s（現代摩比斯）合作，專為乘用車設計以激光雷達為基礎的高級輔助駕駛系統 福特、百度、尼康、現代 Luminar 2020 年 5 月,與沃爾沃汽車正式簽署多年供應協議；2021 年 3 月,與上汽集團達成戰略合作,將為 2022 年量產的 R 品牌純電動車 ES33 提供激光雷達傳感器及相應軟件系統；2021 年 5 月,與小馬智行聯合發布一體式自動駕駛傳感系統,搭載 Iris 系列激光雷達,計劃到 2023 年完成上述自動駕駛系統量產。豐田研究院、1517 Fund、Canvas Ventures 和 GVA Capital Quanergy Quanergy 目前已經和多家主要的汽車制造商

135、和 Tier 1 供應商建立了深入的合作伙伴關系，包括 Daimler AG（戴姆勒集團）、Renault Nissan（雷諾日產）、Hyundai（現代）、Delphi（德爾福）、Sensata（森薩塔）等 Delphi（德爾福）、Samsung（三星）以及 Sensata（森薩塔）等 Innovusion 其圖像級超遠距激光雷達獵鷹（Falcon）已于 2022 年 3 月 28 日作為蔚來 ET7 自動駕駛超感系統的標配量產交付。Gaorong Capital、蔚來資本和美國 F-Prime Capital 等 Valeo 2010 年與 ibeo 開始合作主導開發 SCALA1；201

136、7 年 11 月份，SCALA1 搭載全球第一款真正實現 L3 級量產車輛奧迪 A8；2021 年 12 月宣布 SCALA2 將搭載于新款奔馳 S 級之上 德國 Ibeo 2020 年 7 月，Ibeo 成為中國 SUV 和皮卡制造商長城汽車的全球首家量產固態激光雷達供應商。采埃孚 瑞聲科技 以 色列 Innoviz 2018 年被寶馬選為激光雷達供應商；2019 年與 tier1 SAMSUNG、HARMAN 建立合作關系；2022 年 8 月 Innoviz 獲大眾 40 億美元訂單，宣布 2025 年開始量產 三星、軟銀亞洲投資、360 Capital Partners、深圳市創新投資

137、集團、聯新資本等 資料來源：各公司官網，萬和證券研究所 投資建議投資建議 激光雷達作為激光雷達作為 L3L3 級別級別智能智能駕駛的關鍵傳感器，是汽車智能化彈性駕駛的關鍵傳感器，是汽車智能化彈性較大較大的賽道的賽道。根據當前車廠車型規劃和激光雷達廠商進展情況，我們認為激光雷達行業具備了量產基礎并有望在 2022-2023年迎來向上拐點，行業現階段的關注在于禾賽科技、速騰聚創、大疆 Livox、華為、Innovusion等半固態廠商的訂單定點及實際交付情況。投資方面，投資方面，產業產業快速成長快速成長期，上游確定性高，建議關注：期，上游確定性高，建議關注：1、已經涉足激光發射器、光電探測器領域并

138、有所突破的公司，相關標的有炬光科技、長光華芯；2、光學部件方面，國內供應鏈價值量占比不低且技術水平成熟，有望借激光雷達之東風率先收益，相關標的有騰景科技、永新光學、水晶光電、福晶科技。風險提示風險提示 智能駕駛推進節奏不及預期、激光雷達技術路線不確定、激光雷達需求/價格/規模測算不及預期等。行業研究報告 33 本公司具有中國證監會核準的證券投資咨詢業務資格本公司具有中國證監會核準的證券投資咨詢業務資格 證券投資咨詢業務是指取得監管部門頒發的相關資格的機構及其咨詢人員為證券投資者或客戶提供證券投資的相關信息、分析、預測或建議，并直接或間接收取服務費用的活動。證券研究報告是證券投資咨詢業務的一種基

139、本形式，指證券公司、證券投資咨詢機構對證券及證券相關產品的價值、市場走勢或者相關影響因素進行分析，形成證券估值、投資評級等投資分析意見，制作證券研究報告，并向客戶發布的行為。分析師聲明：分析師聲明：本研究報告作者具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，保證報告所采用的數據均來自合規渠道，分析邏輯基于作者的職業理解，本報告清晰準確的反映了作者的研究觀點，力求獨立、客觀和公正，結論不受任何第三方的授意或影響，特此聲明。投資評級標準：投資評級標準：行業投資評級：行業投資評級：自報告發布日后的 12 個月內，以行業指數的漲跌幅相對于同期滬深 300 指數的漲跌幅為基準，投資建

140、議的評級標準為：強于大市：強于大市：相對滬深 300 指數漲幅 10%以上；同步大市同步大市：相對滬深 300 指數漲幅介于-10%10%之間；弱于大市：弱于大市：相對滬深 300 指數跌幅 10%以上。股票投資評級：股票投資評級：自報告發布日后的 12 個月內，以公司股價漲跌幅相對于同期滬深 300 指數的漲跌幅為基準，投資建議的評級標準為：買入：買入：相對滬深 300 指數漲幅 15%以上；增持增持：相對滬深 300 指數漲幅介于 5%15%之間；中性中性：相對滬深 300 指數漲幅介于-5%5%之間；回避：回避：相對滬深 300 指數跌幅 5%以上。免責聲明：免責聲明：本研究報告僅供萬和

141、證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）客戶使用。若本報告的接受人非本公司的客戶，應在基于本報告作出任何投資決定或就本報告要求任何解釋前咨詢獨立投資顧問。本公司不因接收人收到本報告而視其為客戶，與本公司無業務關系的閱讀者不是本公司客戶，本公司不承擔適當性職責。本報告由本公司研究所撰寫，報告根據國際和行業通行的準則，以合法渠道獲得這些信息。本報告基于已公開的資料或信息撰寫，但不保證該資料及信息的完整性、準確性。本報告不能作為投資研究決策的依據，不能作為道義的、責任的和法律的依據或者憑證，無論是否已經明示或者暗示。本研究所將隨時補充、更正和修訂有關信息，但不保證及時發布。對于本報告所提供信息所導致的

142、任何直接的或者間接的投資盈虧后果不承擔任何責任。本報告版權僅為萬和證券股份有限公司研究所所有，未經書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制和發布。任何媒體公開刊登本研究報告必須同時刊登本公司授權書，且不得對本報告進行有悖原意的引用、刪節和修改，并自行承擔向其讀者、受眾解釋、解讀的責任，因其讀者、受眾使用本報告所產生的一切法律后果由該媒體承擔。本公司對于本免責申明條款具有修改權和最終解釋權。投資者應注意，在法律許可的情況下，本公司及其本公司的關聯機構可能會持有本報告中涉及的公司所發行的證券并進行交易，也可能為這些公司正在提供或爭取提供投資銀行、財務顧問和金融產品等各種金融服務。市場有風險，投資需謹慎。萬和證券股份有限公司 深圳市福田區深南大道 7028 號時代科技大廈西座 20 樓 電話：0755-82830333 傳真：0755-25170093 郵編：518040 公司網址：http:/