1、 車載激光雷達技術與應用車載激光雷達技術與應用 研究報告研究報告 (20232023 年年)中國信息通信研究院技術與標準研究所 2023年9月 版權聲明版權聲明 本報告本報告版權屬于版權屬于中國信息通信研究院中國信息通信研究院，并受法律保護，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用轉載、摘編或利用其它方式使用本報告文字或者觀點的，應本報告文字或者觀點的，應注明注明“來源：來源：中國信息通信研究院”中國信息通信研究院”。違反上述聲明者，本。違反上述聲明者，本院院將追究其相關法律責任將追究其相關法律責任 前前 言言 按載荷平臺的不同，激光雷達可分為星載激光雷達、機載激光雷達、地基激光雷達、彈載激

2、光雷達和車載激光雷達等。其中，伴隨汽車進入智能時代，車載激光雷達引起了業界廣泛關注，其可彌補攝像頭、毫米波雷達等傳統車載環境感知傳感器的部分關鍵缺陷，被業界認為是 L3 級以上自動駕駛必備傳感器。本報告基于車載激光雷達的應用背景、技術體系、市場空間和產業體系展開研究，分析了車載激光雷達在輔助駕駛和自動駕駛等應用場景的技術需求及發展現狀，梳理總結了車載激光雷達的技術路線、產品形態、市場空間和產業鏈現狀，建議技術產業各方在技術攻關、系統研發、產業應用、生態建設、標準及測評體系建設等方面加強協作，共同推動車載激光雷達技術產業發展演進，助力我國智能駕駛持續高質量發展。目目 錄錄 一、汽車進入智能時代，

3、激光雷達作用凸顯.1(一)政策推動智能駕駛業務規模逐步擴大.1(二)感知傳感器是智能駕駛重要應用支撐.2(三)激光雷達助力智能駕駛增強安全保障.3 二、技術路線持續演進，集成能力不斷增強.5(一)器件選取分支較多，模組集成趨勢明顯.5(二)應用算法分支繁多，算法路徑尚未收斂.7(三)產品形態持續更迭，固態成為未來方向.8 三、市場空間逐步提升，投資融資較為活躍.10(一)應用規模不斷擴大.10(二)資本市場關注熱點.12(三)市場空間增速可觀.13 四、產業體系相對完備，國內企業積極布局.14(一)國內企業產業鏈各環節積極布局追趕.14(二)市場份額逐步提升核心專利仍然受限.16(三)國內外標

4、準體系亟需進一步完善構建.18 五、總結和建議.19(一)加強關鍵技術攻關，提升性能降低成本.20(二)逐步收斂技術方案，完善標準規范體系.20(三)強化產業整合能力，引導生態體系建設.21 圖 目 錄 圖 1 智能駕駛系統架構圖.3 圖 2 不同傳感器之間優劣勢互補.4 圖 3 采用激光雷達的車企、智能駕駛解決方案供應商及無人駕駛車輛運營商.5 圖 4 車載激光雷達技術路線.6 圖 5 激光雷達中游產業鏈視圖.15 圖 6 激光雷達下游產業鏈視圖.16 圖 7 全球車載激光雷達廠商市場份額統計圖（2021-2022）.17 圖 8 車載激光雷達制造商在自動駕駛領域的專利分布圖.18 表 目

5、錄 表 1 激光雷達光電系統組成分析.7 表 2 車載激光雷達應用算法.8 表 3 混合固態式激光雷達技術方案優劣勢對比.9 表 4 固態式激光雷達技術方案對比.10 表 5 2017-2023 年搭載激光雷達的乘用車型統計.11 表 6 2016-2022 年部分汽車激光雷達企業融資歷史.13 車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）1 一、汽車進入智能時代，激光雷達作用凸顯(一一)政策推動智能駕駛業務規模逐步擴大政策推動智能駕駛業務規模逐步擴大 國家政策及標準規范助推智能駕駛快速發展?！笆奈濉币巹澗V要提出提升智能（網聯）汽車核心競爭力，加快研發智能（網聯）汽車基礎技術平臺及軟硬件系

6、統、線控底盤和智能終端等關鍵部件；并且明確探索建立無人駕駛等領域的監管框架，完善相關法律法規和倫理審查規則。國家發改委等 11 部委聯合印發 智能汽車創新發展戰略，在戰略愿景中提出，展望 2035 到 2050 年，中國智能汽車體系全面建成、更加完善，安全、高效、綠色、文明的汽車強國愿景逐步實現，智能汽車充分滿足人民日益增長的美好生活需要。標準規范方面，2021 年發布的 GB/T 40429-2021汽車駕駛自動化分級推薦性國家標準對智能駕駛等級進行了劃分，為國內智能駕駛的發展提供了基礎標準依據。2022 年 9 月，工業和信息化部及相關各方修訂形成了國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯

7、汽車）（2022 年版），確定了智能網聯汽車標準體系建設新的原則、目標和發展愿景，提出了體系框架、整體內容及具體標準項目，明確了各項標準在智能網聯汽車產業技術體系中的地位和作用。智能駕駛在乘用車的滲透率持續加深。在國家及地方政府利好政策引領下，智能駕駛市場將迎來蓬勃發展。根據國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）（2022 年版）（征求意見稿），輔助駕駛是指 L0-L2 級駕駛自動化功能，自動駕駛是指 L3-L5 級駕駛自動化功能。我國國家智能網聯汽車創新中心（CAICV）發布的智能車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）2 網聯汽車技術路線圖 2.0 對智能駕駛在乘用車的滲透率

8、進行了規劃，目標是2020-2025年L2-L3 級的智能網聯汽車銷量占汽車總銷量的比例超過 50%，在特定場景和限定區域開展 L4 級車輛商業化應用；2026-2030 年，預計 L2-L3 級的智能網聯汽車銷量占比超過 70%，L4級車輛在高速公路廣泛應用，在部分城市道路規?；瘧?。(二二)感知傳感器是智能駕駛重要應用支撐感知傳感器是智能駕駛重要應用支撐 智能化、網聯化與平臺化是智能網聯汽車與傳統汽車的核心區別。智能化即汽車搭載智能攝像頭、激光雷達等感知終端及智能操作系統、人工智能芯片，實現超視距數據采集與自動駕駛；網聯化即汽車通過車載單元與人、車、路、云全面互聯，實現數據互聯互通；平臺化

9、即交通管理、信息服務等涉車業務的實現逐步向云平臺遷移。感知是智能駕駛的先決條件，其探測的精度、廣度與速度直接影響智能駕駛的行駛安全。智能駕駛實現系統分為感知層、決策層、執行層，見圖 1。感知層通過感知傳感器對環境信息和車輛信息進行采集與處理，感知信息數據提供到決策層處理分析后，執行層控制車輛完成動力供給、方向控制等動作，最終實現自動駕駛的目標。感知層包括車輛運動感知和環境感知。車輛運動感知提供車輛行駛中速度、角度及高精度定位等信息，環境感知提供車輛行駛中交通路況和車身環境等信息。運動感知的感知傳感器包括自感應傳感器和定位傳感器。環境感知的感知傳感器包括攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達和激光雷達等

10、。感知層獲取的數據可直接影響決策層的判斷與執行層的操作。車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）3 來源：中國信息通信研究院 圖 1 智能駕駛系統架構圖(三三)激光雷達激光雷達助力助力智能駕駛增強安全保障智能駕駛增強安全保障 多傳感器融合感知是智能駕駛環境感知的關鍵方案，激光雷達是攝像頭、毫米波雷達與超聲波雷達的有效補充。智能駕駛感知主要包含純視覺感知和多傳感器融合感知方案。純視覺感知方案是以攝像頭為主導感知外界信息，多傳感器融合感知方案是以攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達及激光雷達等多種傳感器協同配合來感知外界信息，不同傳感器的優劣勢可進行互補（見圖 2）。激光雷達的環境感知精度高，激光

11、雷達發射的光波頻率比微波高出 2-3 個數量級，具有極高的距離分辨率、角分辨率和速度分辨率。激光雷達可直接獲取目標的距離、角度、反射強度、速度等信息，生成目標的三維圖像。激光雷達抗干擾能力較強，可彌補攝像頭在強光或黑夜等場景下性能劣化的缺陷以及微波雷達對金屬物體敏感在人車混雜的場景中不易識別出行人的缺陷。車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）4 來源：中國信息通信研究院 圖 2 不同傳感器之間優劣勢互補 車載激光雷達被認為是 L3 級以上自動駕駛必備傳感器。在積極擁抱智能駕駛技術發展的同時，安全冗余是人們考慮的關鍵要素，含激光雷達的多傳感器融合方案是智能駕駛提速的安全保障。隨汽車自動化

12、水平的提升，單車激光雷達搭載數量將不斷增加，L3、L4 和 L5級別自動駕駛或分別需要平均搭載 1 顆、2-3 顆和 4-6 顆激光雷達。早期車載激光雷達成本高達幾萬美元，近期已下探至幾百美元水平，為車載激光雷達的規模商用奠定了基礎。目前，已有部分車企、智能駕駛解決方案供應商及無人駕駛車輛運營商選擇含激光雷達的多傳感器融合感知作為智能駕駛的核心方案，其中國內車企及無人駕駛運營商數量占優，見圖 3。據 YOLE Group 統計，截止 2023 年第三季度，已有 36 家中國車企宣布使用激光雷達，預計國內將有高達 106款搭載激光雷達的車型上市，占全球同期預計發布搭載激光雷達新車型總數量近 90

13、%，國內激光雷達車企的數量和規模將在未來一段時間車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）5 長期領跑。來源：公開資料整理，中國信息通信研究院 圖 3 采用激光雷達的車企、智能駕駛解決方案供應商及無人駕駛車輛運營商 二、技術路線持續演進，集成能力不斷增強(一一)器件選取分支較多，模組集成趨勢明顯器件選取分支較多，模組集成趨勢明顯 車載激光雷達可按多種維度進行分類，技術路線眾多。從工作原理上看，激光雷達分為時間飛行法（TOF）和調頻連續波法（FMCW）兩種測距方式；從結構上看，車載激光雷達由四部分組成，即發射激光的發射模塊、對特定區域進行掃描的掃描模塊、探測回光的接收模塊和對點云數據進行處理

14、并反饋的控制模塊，其中各部分結構也細分不同的技術方案:發射模塊的激光器按結構可分為邊發射激光器（EEL）、垂直腔面發射激光器（VCSEL）及光纖激光器；掃描模塊的掃描部件按結構可分為機械式、混合固態式和固態式。當前混合固態式主要有轉鏡式、棱鏡式和 MEMS 式（振鏡式）三種技術方案，固態式主要有掃描式的光學相控陣（Optical Phased Arrays,OPA）和泛光面陣式（FLASH）兩種技術方案；接收模塊按探測器類型可分為 PIN型光電二極管（PIN）、雪崩光電二極管（APD）、單光子雪崩二極管車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）6 （SPAD）和硅光電倍增管（SiPM）等；

15、控制模塊的信息處理芯片可分為 FPGA、ASIC 和 SoC 等，分類見圖 4。不同技術路線各有優缺點，技術路徑持續拓寬，各廠家對不同技術路線都有布局，技術方案尚未統一。來源：中國信息通信研究院 圖 4 車載激光雷達技術路線 光學芯片及其配套元器件集成化助推激光雷達降低成本。激光雷達光電系統的成本約占激光雷達整機成本約 70%，由激光發射模組、激光接收模組、測時模組（TDC/ADC）和控制模組四部分構成，從表1 可知，激光收發模組在成本、體積及重量方面遠高于測時模組和控制模組。通過將分立光學芯片及其配套元器件高度集成，可帶來產品形態及生產工藝的躍遷、大幅度降低生產成本、快速擴充產能，完成從分立

16、式激光雷達向集成式激光雷達的進化。隨著激光雷達線數的增加，光學芯片集成化帶來的優勢會更加明顯。車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）7 表 1 激光雷達光電系統組成分析 激光雷達光電激光雷達光電 系統組成系統組成 激光發射模組激光發射模組 激光接收激光接收 模組模組 測時模組測時模組 控制模組控制模組 主芯片類型 光學芯片 光學芯片 電學芯片 電學芯片 對應分立器件模組在整機中的占比 成本 30%30%2%5%體積 35%35%2%3%重量 35%35%1%1%來源：公開資料整理，中國信息通信研究院(二二)應用算法分支繁多，算法路徑尚未收斂應用算法分支繁多，算法路徑尚未收斂 車載激光雷

17、達算法眾多，針對同一功能類別存在多種算法。應用算法按不同功能類別可分為點云分割算法、目標跟蹤與識別算法和即時定位與地圖構建算法三類，見表 2。點云分割算法依據數據點間距和密度等特性將點云劃分為獨立子集，理想情況下，每個子集均將用于一個實際存在的目標物體，且包含物體的幾何與位姿特征。目標跟蹤與識別算法是從點云數據中解算出探測目標的尺寸、速度、方向和類別等信息，是智能駕駛汽車進行自主路徑規劃與安全避障的關鍵技術。目標跟蹤是檢測具有特定特征的目標并對其跟蹤；目標識別是將具有相似特征的點云歸為一類，并根據此特征識別其具體類別。即時定位與地圖構建算法是車輛搭載特定傳感器的、在未知環境中運動時，同時完成對

18、環境的建模和對自身運動的估計。車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）8 表 2 車載激光雷達應用算法 類別類別 算法名稱算法名稱 關鍵技術關鍵技術 點云分割算法 非模型投影法 地面投影法、虛擬像平面投影法 聚類法 K-means、DBSCAN 和 ISODATA 目標跟蹤與 識別算法 檢測與跟蹤 物體級目標檢測、柵格單元級目標檢測 分類與識別 基于全局特征提取的算法和基于局部特征提取的算法 即時定位與地圖 基于濾波器的 SLAM 擴展卡爾曼濾波器、Fast SLAM 等 基于圖優化的 SLAM 位姿圖優化等 來源：公開資料整理，中國信息通信研究院 車載激光雷達應用算法路徑尚未收斂，缺乏

19、統一的評判標準。智能駕駛的環境復雜多變，如何從龐雜的點云數據中準確快速地提取有效信息并進行分析判斷是激光雷達應用算法開發的目標。為及時準確感知周圍環境、跟蹤并識別障礙物、完成智能駕駛汽車定位和行駛路徑規劃、保證其安全高效的行駛，車載激光雷達的數據處理應滿足實時、穩定、高精度等要求。目前，應用于智能駕駛的車載激光雷達應用算法的針對性和特殊性較強，算法路徑尚未收斂，且缺乏統一的標準規范和評價體系。面對各類復雜多變的智能駕駛場景，提升算法的擴展性、可移植性和自適應性尤為重要。(三三)產品形態持續更迭，固態成為未來方向產品形態持續更迭，固態成為未來方向 機械式激光雷達掃描模塊及收發模塊在雷達工作時持續

20、運動，車規級應用受限。機械式激光雷達是由電機控制旋轉，可長時間內保持穩定線性的轉速，安裝在車頂時可以對周圍環境進行精度較高并且清晰穩定的 360 度環境重構，具有掃描速度快、精度較高、技術成熟等優勢。然而，機械式激光雷達內部的激光收發模組線束多，需要復雜車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）9 的人工調教，制造周期長；可靠性差，導致難以量產；體積過大，消費者接受度不高；壽命大約在 1000 h 到 3000 h，而車規級規范要求至少 13000 h，因此難以形成車規級產品?；旌瞎虘B式激光雷達是目前主流的車規級激光雷達技術方案?；旌瞎虘B式分為轉鏡式、棱鏡式及 MEMS 式三種技術方案。轉

21、鏡式是當前已經經過批量上車驗證的技術方案，MEMS 式能較好地實現性能與耐久性的平衡，棱鏡式激光雷達累積的掃描圖案是菊花狀，點云數據離散度高，相對速度控制得當，在同一位置長時間掃描幾乎可以覆蓋整個區域。三種方案總體上看各有優劣，如表 3 所示。目前搭載于乘用車的激光雷達以轉鏡式和 MEMS 式占多數。表 3 混合固態式激光雷達技術方案優劣勢對比 技術方案技術方案 優勢優勢 劣勢劣勢 轉鏡式 可靠性高，利于車規級量產 成本低 功耗低 長期運行后穩定性和準確度下降 探測角度有限 探測距離短 棱鏡式 點云密度高 探測距離遠 可靠性高，利于車規級量產 單個雷達的視場角較小 對電機軸承等部件的可靠性提出

22、了挑戰 MEMS 式 運動部件少 體積小 成本低 探測距離和視場角有限 壽命較短 來源：中國信息通信研究院 短期內仍將以高性能混合固態為乘用車的車載激光雷達主流，固態式是車載激光雷達未來發展的主要方向。固態激光雷達由于沒有任何旋轉機構，因此體積更小且穩定性更高，更容易通過車規級相關標準。固態式 OPA 和 FLASH 兩種方案的對比如表 4 所示。目前對 OPA車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）10 激光雷達實現車規級量產造成挑戰的技術難題主要在于其易形成旁瓣、影響光束作用距離和角分辨率，并且其采用高精度集成的微陣列芯片式設計，制作工藝難度高。對 FLASH 車載激光雷達大范圍應用

23、造成挑戰的主要原因在于其探測距離小，當探測目標距離過大時返回的光子數有限，導致探測精度降低，無法準確感知目標方位。而混合固態式激光雷達目前已有較為成熟的技術方案和商用產品，通過不斷的技術改進，有望占有穩定市場份額。表 4 固態式激光雷達技術方案對比 技術方案技術方案 優勢優勢 劣勢劣勢 OPA 精度高 掃描速度快 可控性好 抗震性能好 體積小 抗環境干擾性差 光信號覆蓋有限 對材料和工藝要求苛刻，加工難度大 目前成本較高，處于早研狀態，短期較難大規模應用 FLASH 體積小 結構簡單 信息量大 技術相對成熟 功率密度低 分辨率低 探測距離短 來源：中國信息通信研究院 在現階段多技術路徑并行發展

24、的態勢下，全國汽車標準化技術委員會（TC114）電子與電磁兼容分技術委員會（SC29）已啟動車載激光雷達的細分領域汽車行業標準如 QC/T MEMS 型車載激光雷達、轉鏡型車載激光雷達及機械旋轉型車載激光雷達的研制，目前處于在研狀態。三、市場空間逐步提升，投資融資較為活躍(一一)應用規模不斷擴大應用規模不斷擴大 激光雷達應用于輔助駕駛的規模呈增長態勢，2021 年起已有多車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）11 種乘用車搭載，實際應用效果仍需市場的持續驗證。隨著車規級激光雷達在性能、成本、可靠性等方面優勢的提升，從 2021 年開始，激光雷達應用于乘用車的規?？焖僭鲩L，見表 5，覆蓋

25、了“蔚小理”等國內造車新勢力車企、長城吉利等國內傳統車企及寶馬奔馳等國際巨頭。從應用需求來看，輔助駕駛對激光雷達的外觀集成度要求較高，價格相對敏感，對激光雷達供應商的算法需求高，車規化要求高。目前車載激光雷達成本較高，多搭載于中高端商用車，數量在 1 到 4 顆，但商業應用時間較短，部分車型仍處于概念車狀態，并且目前“上車”的激光雷達多數處于預埋狀態，未完全啟用，激光雷達對汽車智能化起到的實際效用及可靠性等相關問題仍需至少 3 年的驗證時間。表 5 2017-2023 年搭載激光雷達的乘用車型統計 2017 年年 2021 年年 2022 年年 2023 年年 奧迪 A8 蔚來 ET5、蔚來

26、ET7、小鵬 P5、長城 WEY 摩卡、北汽極狐 阿爾法S 華為 HI 版、奔馳 新款 S 級、豐田 雷克薩斯新款 LS、豐田 新款Mirai、寶馬 iX、威馬 M7、小鵬 G9、高合 HiPhi Z、長城沙龍機甲龍、吉利路特斯、長安 阿維塔 11、上汽飛凡 R7、上汽智己 L7、上汽 R-ES33、廣汽傳祺EMKOO、理想L9、蔚來 ES7、蔚來 EC7、哪吒 S、奧迪 A8 2022 款、奧迪 e-tron、奧迪問界 M5、星紀元 STERRA ES、星紀元STERRA ET、紅旗 E001、紅旗E202、小鵬G6、小鵬 P7i、魏牌藍山、魏牌新摩卡、埃安Hyper GT、領克08、仰望

27、U8、吉利睿藍 7、合創V09、騰勢 N7、上汽飛凡 F7 車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）12 廣汽 Aion LX Plus A7L、大眾 ID BUZZ、本田 雷克薩斯 LS、本田 Mirai、沃爾沃 XC90、沃爾沃EX90 Lucid Air、極星 3、本田 Legend Hybrid EX 來源：中國信息通信研究院 激光雷達在無人駕駛出租車、無人駕駛卡車等 L4、L5 級別自動駕駛場景正逐步深化應用。搭載激光雷達的無人駕駛出租車、無人駕駛卡車已相繼在美國、中國、新加坡等多地進行道路測試及小范圍運營，開始商用化轉變并帶來經濟效益。從應用需求來看，因尚處于技術試點階段，相

28、比于輔助駕駛，自動駕駛相關應用對激光雷達的外觀集成度要求較低，價格相對不敏感，對激光雷達供應商的算法需求低，車規化要求不高。(二二)資本市場關注熱點資本市場關注熱點 車載激光雷達受到資本市場廣泛關注。據 IT 桔子投融資數據庫統計結果顯示：2020 年，全球激光雷達投融資的數量超 16 起，國內超 12 起；2021 年，全球激光雷達投融資的數量超 30 起，國內超 23起；2022 年截至 8 月，全球激光雷達投融資的數量超 16 起，國內超12 起。據公開資料顯示，2017 至 2021 年間中國激光雷達企業融資總額超 120 億元人民幣，其中 2021 年全年激光雷達領域的投資金額達56

29、 億元，同比 2020 年增漲 47.3%。2022 年激光雷達領域的市場關注車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）13 度有所下滑，2022 年國內自動駕駛領域發生融資事件 92 起，披露融資額累計達 178 億元，對比 2021 年同期，融資起數和融資額分別下降約 30%和 60%。部分公司 2016 年2022 年投融資情況見表 6。表 6 2016-2022 年部分汽車激光雷達企業融資歷史 來源：Crunchbase 等 2020 年開始，多家激光雷達公司成功上市。2020 年，Velodyne、Luminar 在美股納斯達克通過 SPAC 方式完成上市；2021 年，Aeva

30、、Ouster、Innoviz、AEye 在美股納斯達克通過 SPAC 方式完成上市Quanergy 在紐交所通過 SPAC 方式完成上市；2022 年，Cepton 在在美股納斯達克通過 SPAC 方式完成上市；2023 年，禾賽科技在美國納斯達克上市。(三三)市場空間增速可觀市場空間增速可觀 車載激光雷達車市場潛力大。根據 Frost&Sullivan 的統計及預測，在 2025 年，無人駕駛領域全球激光雷達市場規模預計達到 35 億美元，2019 年至 2025 年年均復合增長率達 80.9%；高級輔助駕駛市公司公司 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

31、Velodyne$150m-$25m-$150m*-$200m Luminar-$36m$114m$100m$170m，$420m*$154m*$20m Ouster-$30m-$60m$42m$300m*-Aeva-$4m$45m 未披露-$320m*$200m AEye$3m$16m$40m 未披露$30m$455m*-Innoviz$9m$73m-$170m-$350m*-速騰聚創 未披露-$45m$38m-$340m 禾賽科技$16m$40m-$135m$370m$300m 圖達通-$30m-$130m-*通過 SPAC 公開募資 車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）14 場

32、全球激光雷達市場規模預計達到 46.1 億美元，2019 年至 2025 年年均復合增長率達 83.7%。根據 Yole Intelligence 預計，到 2028 年全球汽車激光雷達（LiDAR）市場將從 2022 年的 3.17 億美元增長到 44.77億美元，年復增長率為 55%。中國激光雷達市場處于高速發展階段。據麥肯錫研究報告顯示，中國將是全球最大的智能駕駛市場，到 2030 年中國智能駕駛商用車數量將達到 800 萬輛。根據 Frost&Sullivan 的研究報告，2021 年中國激光雷達行業市場規模達 6.3 億元，較 2020 年增加 2.9 億元，同比增長 85.29%，

33、2022 年國內激光雷達市場規模達到 26.4 億元，同比增長超 300%，預計 2025 年我國激光雷達市場規模將達到 43.1 億元。四、產業體系相對完備，國內企業積極布局(一一)國內企業產業鏈各環節積極布局追趕國內企業產業鏈各環節積極布局追趕 上游元器件國外企業優勢明顯，國內廠家積極追趕。車載激光雷達行業的上游產業鏈主要包括激光發射（EEL、VCSEL、光纖激光器）、激光接收（APD、SPAD、SiPM）、掃描模塊（MEMS 微振鏡、掃描鏡旋轉電機、鏡頭和濾光片等）及信息處理（FPGA 芯片、模擬芯片、數模轉換器等），這些光學和電子元器件構成了激光雷達的基礎。上游產業鏈以歐美日大廠商為主

34、，國外領先廠商布局較早，產品成熟度和可靠性更高，而國內廠商起步較晚，產業規模和產品性能仍有較大提升空間，國內廠商要通過加強技術研發來加速追趕國外領先廠商。中游激光雷達國外企業率先發展，國內廠商積極布局。車載激光雷達行業的中游產業鏈為集成激光雷達和軟件系統提供商。激光雷達車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）15 在自動駕駛領域興起之初，市場基本被美國的 Velodyne 壟斷，且價格昂貴，隨著技術的不斷成熟，越來越多的中國廠商進入這個領域，當前的中游產業鏈視圖見圖 5。在軟件系統方面，部分車企選擇自研開發，另一部分車企選擇與自動駕駛解決方案供應商合作。來源：中國信息通信研究院 圖 5

35、激光雷達中游產業鏈視圖 下游應用領域國內外企業差距不斷縮小。車載激光雷達的下游產業鏈是輔助駕駛、自動駕駛相關企業，包括無人駕駛車輛運營公司、智能駕駛解決方案供應商、出行服務提供商、輔助駕駛服務提供商及車輛網方案提供商等，產業鏈視圖見圖 6。無人駕駛車輛運營公司提供無人駕駛技術整套方案或系統，國外無人駕駛技術研究起步較早，從車隊規模、技術水平以及落地速度來看，相比國內仍具有一定的領先優勢。國內無人駕駛技術研究發展迅速，不斷有應用試點和項目落地。據 2023 年 6 月促進新能源汽車產業高質量發展國務院政策例行車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）16 吹風會介紹，目前全國已開放智能網聯汽

36、車測試道路里程超過 15000公里，全國范圍內共有 17 個測試示范區、16 個“雙智”試點城市、7 個國家車聯網示范區完成了 7000 多公里道路智能化升級改造，裝配路側網聯設備 7000 余套，自動駕駛出租車、無人巴士、無人物流配送等多場景應用項目正有序開展。來源：中國信息通信研究院 圖 6 激光雷達下游產業鏈視圖(二二)市場份額逐步提升核心專利仍然受限市場份額逐步提升核心專利仍然受限 我國車載雷達廠商市場份額逐步提升。根據 YOLE Group 發布的2022 年汽車與工業領域激光雷達應用報告，從 ADAS（Advanced Driver Assistance System，高級駕駛輔助

37、系統）前裝量產定點數量來看，自 2018 年以來，在全球范圍內官宣的 ADAS 前裝定點數量大約有 55 個，其中中國激光雷達供應商占其中的 50%。禾賽科技斬獲了截至目前全球 27%的前裝定點數量，排名全球第一。速騰聚創以 16%的數量排名中國第二、全球第三。YOLE Group 近期發布的2023 年全球車載激光雷達市場與技術報告顯示，在 2021 年的乘用車激光雷達領域，法國廠商法雷奧占據絕大部分市場份額（79%），中國廠商車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）17 大疆覽沃和速騰聚創分別排名第二（7%）和第三（6%）。2022 年，乘用車激光雷達市場份額發生巨大變化，中國廠商圖

38、達通、禾賽科技和速騰聚創排名分別為第一（28%）、第三（23%）和第四（14%），而法國法雷奧跌至第二名（24%），見圖 7 左側圖。該報告還預計了在 2023年全球車載激光雷達裝載量方面，國內廠商禾賽科技、速騰聚創和圖達通將以 46%、26%、12%的出貨數量占據全球市場的前三名。在自動駕駛出租車領域，國內廠商禾賽科技的市場份額由 2021 年的 58%增長至 2022 年的 67%，連續兩年蟬聯全球第一，是第二名 Waymo（美國 Alphabet 旗下自動駕駛公司）份額（分別為 22%和 18%）的兩倍以上，見圖 7 右側圖。來源：Yole Intelligence,LIDAR for

39、Automotive 2023 圖 7 全球車載激光雷達廠商市場份額統計圖（2021-2022）我國車載激光雷達廠商專利數量可觀，但部分核心專利被國外廠商掌握。根據專利分析機構 Knowmade 數據，禾賽、速騰聚創等我國激光雷達制造商專利數量相對領先，見圖 8。然而因國外廠商在激光雷達領域起步較早，率先進行了關鍵技術專利布局，如核心專利“558車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）18 專利”為美國激光雷達公司 Velodyne 所持有，以及“936 專利”為美國自動駕駛公司 Waymo 所持有。來源：KnowMade,LiDAR for Automotive Patent Land

40、scape 2022 圖 8 車載激光雷達制造商在自動駕駛領域的專利分布圖(三三)國內外標準體系亟需進一步完善構建國內外標準體系亟需進一步完善構建 車載激光雷達的國內標準規范制定尚處于初期階段。在高速增長的市場需求和產業發展態勢下，國內正積極開展車載激光雷達的標準規范研制工作，但有待加強各級技術標準的協同規劃和統一規范。除前文提及的三項 QC/T 汽車行業標準外，中國汽車工程學會、中國汽車工業協會等機構已發布或在研部分團體標準，如智能網聯汽車激光雷達點云數據標注要求及方法、智能網聯汽車激光雷達感知評測要求及方法、車載激光雷達檢測方法等；2022 年 12 月，中國質量認證中心（CQC）研發并推

41、出了車載激光雷達 CQC 標志認證業務，其依據標準是中國汽車工業協會發布的團標 T-CAAMTB 58-2021 車車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）19 載激光雷達檢測方法。在國家標準方面，2023 年 3 月，全國汽車標準化技術委員會提交的 4 項重要智能網聯汽車領域國家標準項目正式獲批立項，其中車載激光雷達性能要求及試驗方法將規范激光雷達點云性能、激光安全、車規環境可靠性等要求，目的是建立統一的測試評價方法，保障車載激光雷達系統的安全性與可靠性，為激光雷達裝車匹配提供標準依據。我國需重點加強車載激光雷達的國際標準體系構建。近期，車載激光雷達正步入國內和國際標準化協同推進的快車

42、道，有利于為汽車主機廠和激光雷達廠商在前裝量產合作上提供統一參考基準。2023年7 月，在國際標準化組織道路車輛委員會電氣、電子部件及通用系統分技術委員會(ISO/TC22/SC32)的工作會上，我國禾賽科技等企業介紹了聯合牽頭立項的 ISO/PWI 13228道路車輛激光雷達試驗方法（Road vehiclesTest method for automotive LiDAR）等三項國際標準的最新研究進展，這是我國首次牽頭汽車雷達領域的 ISO 國際標準，有利于樹立我國企業在車載激光雷達領域的國際主導地位。我國主管部門和產業各方需積極規劃并協同推動建立國內國際標準體系，全面推進我國激光雷達技術

43、和產業健康持續發展。五、總結和建議 智能（網聯）汽車是全球汽車產業發展的戰略方向，是我國實現汽車產業轉型升級的戰略舉措，是實現汽車強國的必由之路。激光雷達是智能駕駛實現環境感知的核心傳感器之一，被業界認為是 L3 級以上自動駕駛必備傳感器。目前，激光雷達處于高速發展階段，技術車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）20 路線分支多，尚未形成明顯收斂，市場空間廣闊，在產業鏈的上下游，出現了一批優秀的國內企業，產業鏈成熟度逐漸提高，產業生態逐步完善。立足“十四五”發展時機，把握智能駕駛產業發展的窗口期，加快推進智能汽車感知部件的高速發展，業界各方需在關鍵技術、標準規范、產業基礎和應用生態等多

44、個方面協同推進，持續推動車載激光雷達高質量發展。(一一)加強關鍵技術攻關，提升性能降低成本加強關鍵技術攻關，提升性能降低成本 加強車載激光雷達在核心器件、硬件平臺、應用算法、系統優化等方面的研發投入，通過對光源、探測器、掃描固件、處理算法等系列關鍵技術的攻關突破，提升車載激光雷達的探測距離、測量精度、分辨率、掃描速率、響應時間等核心參數，改善激光雷達在適應惡劣天氣、復雜路況、信號干擾等環境中的工作性能，并通過工藝優化等方式實現固件壽命提升和制造成本降低，從而推動激光雷達在車載領域的廣泛應用。(二二)逐步收斂技術方案，完善標準規范體系逐步收斂技術方案，完善標準規范體系 目前，車載激光雷達產品處于

45、多技術路線并進狀態，路線分支過多將帶來重復開發、資源浪費和市場碎片化等問題，將對形成規模優勢和統一技術標準帶來挑戰，特別是硬件設計方案、數據處理算法等需適度收斂。另一方面，車載激光雷達的標準體系尚不完善，需進一步從整機系統、硬件模塊、軟件平臺的功能性能、測試評價、安全可靠等方面健全車載激光雷達的國家和行業標準，并積極推動國內標準車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）21 與國際標準兼容接軌，以促進激光雷達產品的規范化標準化發展，保障車載激光雷達系統的安全性與可靠性。(三三)強化強化產業整合能力，產業整合能力，引導生態體系建設引導生態體系建設 車載激光雷達中的部分光電芯片器件，與光通信用

46、光電芯片器件存在交叉，可通過與光通信等領域共享我國產業鏈、協同攻關等方式，充分利用已有產業基礎，如上游半導體材料、III-V 族和硅基光電子工藝平臺等，在加快研發進度、降低產品成本的同時，補齊產業鏈短板、降低關鍵光電芯片器件的對外依存度。此外，應推動業界相關方和產業鏈上下游聚焦共識、協作創新，在應用算法等多方面打造應用生態體系，構建具有國際競爭力的產業集群，促進產業結構優化升級和協調發展。車載激光雷達技術與應用研究報告（2023 年）22 中國信息通信研究院中國信息通信研究院 技術與標準研究所技術與標準研究所 地址：北京市海淀區花園北路地址：北京市海淀區花園北路 52 號號 郵編：郵編：100191 電話：電話：010-62300112 傳真：傳真：010-62300123 網址：網址：