来源：雪球App，作者： 滴水之坚，（https://xueqiu.com/8589961169/254917843）

激光雷达作为现代精确测距和感知技术的关键组成部分，在近几年里取得了令人瞩目的发展。作为自动驾驶感知层面的重要一环，相较摄像头、毫米波雷达等其他传感器具有“精准、快速、高效作业”的巨大优势，已成为自动驾驶的主传感器之一，是实现L3级别以上自动驾驶最重要的传感设备。目前国内车规级激光雷达标准逐步趋于完善，伴随半固态式、固态式等技术不断革新，未来作为自动驾驶核心配置的发展潜力巨大。除此之外激光雷达也在机器人技术、智能制造等领域广泛应用，促使激光雷达市场不断增长。

下面我们将主要介绍激光雷达的概念、发展历程等内容，并分析驱动市场增长的因素、梳理其技术发展路线。最后分析激光雷达的产业链及相关公司，展望未来发展。希望对大家了解激光雷达行业有所启发。

01

激光雷达概述

1、概念

激光雷达（LiDAR）是一种通过脉冲激光照射目标并用传感器测量反射脉冲返回时间来测量目标距离的测量工具。其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，从而对周围环境进行探测、跟踪和识别。激光雷达核心优势在于利用激光的高频特性进行大量、高速的位置及速度信息测量，形成准确清晰的物体3D建模。

2、发展历程

激光雷达21世纪初引入汽车领域，随ADAS渗透率提升迎来快速发展。激光雷达最先用于地图测绘领域，高精度要求使得激光雷达成本居高不下。Velodyne将激光雷达应用到DARPA无人驾驶汽车挑战赛，首次将激光雷达带入了自动驾驶领域。其后随着ADAS等下游应用的持续发展，激光雷达领域企业不断增多，随着研发的持续进行，激光雷达的产品性能稳步提升，成本大幅下降，行业也迎来了长足的发展。

3、激光雷达主要性能参数

激光雷达产品可以从显性参数、实测性能表现及隐性指标等方面进行评估和比较。显性参数主要指列示在产品参数表中的信息，主要包含测远能力、点频、角分辨率、视场角、精准度、功耗和集成度等。实测性能表现则主要指在实际使用激光雷达的过程中所测得的产品性能，其决定了无人驾驶汽车和服务型机器人对周围环境的有效感知距离。相比于显性参数，用户会更加关注实测性能，但激光雷达作为近年来才在市场获得较高关注度的新兴产品，能够参考的公开测试数据有限。隐性指标包含激光雷达产品的可靠性、安全性、使用寿命、成本控制、可量产性等，这些指标更加难以量化，也缺乏公开信息。

4、激光雷达对比其它汽车感知系统

汽车感知系统以摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达、GNSS（全球定位系统）等为主。传感器作为实现汽车智能化的感知端设备，随着自动驾驶技术的快速发展，其重要性愈发凸显。汽车环境监测类传感器主要包括：超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、摄像头等。监测类传感器分布于车身内外，通过获取外界环境信息，将模拟信号转化为电信号后，传递至汽车的中央处单元中，从而帮助智能驾驶决策行为。此外，基于GNSS、高精度地图和车路协同技术快速发展，进一步提升了智能驾驶的安全性、可靠性。

其中激光雷达具有综合性能优势明显的特点，如：成像质量好，信息获取全。通过发射信号和反射信号的对比，构建出点云图，从而实现诸如目标距离、方位、速度、姿态、形状等信息的探测和识别。除了传统的障碍物检测以外，激光雷达还可以应用于车道线检测。优点在于测距远、精度高，获取信息丰富，抗源干扰能力强。主要缺点是在一些极端天气条件下可能会有一定影响，目前价格相对较昂贵。

02

多因素驱动市场增长

1、ADAS+ADS双轮驱动，激光雷达上车是智能驾驶的点睛之笔

ADAS（高级驾驶辅助系统）能够利用安装在车上的各式各样的传感器（毫米波雷达、激光雷达、单\双目摄像头以及卫星导航）收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从而预先为驾驶者判断可能发生的危险，保证行车的安全性。ADAS是无人驾驶的第一步，要想实现无人驾驶需要先普及ADAS。

商业化进程有望提速。ADAS可分为6个级别，全球范围内L3级辅助驾驶量产车项目当前处于快速开发之中，未来越来越多高级辅助驾驶量产项目将实现量产；根据Forst&Sullivan的研究报告，2021-2026E、2026E-2020E全球乘用车新车市场ADAS车辆销售CAGR有望达75.5%、30.5%，其中中国增速最高，分别为92.2%/29.3%。

随着ADAS商业化进程的提速，激光雷达海内外市场规模将持续发展。2020年10月，百度在北京全面开放无人驾驶出租车服务，在13个城市部署总数测试车辆，并且与一汽红旗合作实现了中国首条L4级自动驾驶乘用车生产线建设，具备批量生产能力。根据Forst&Sullivan研究估计，2026年ADAS领域使用激光雷达产业规模有望达12.9亿美元，其中中国、美国、其他地区分别为6.7/3.5/2.7亿美元。2030年ADAS领域使用激光雷达产业规模有望达64.9亿美元，其中中国、美国、其他地区分别为32.5/13.0/19.5亿美元

激光雷达是无人驾驶的“眼睛”，激光雷达上车是智能驾驶的点睛之笔。从自动驾驶技术发展来看，L0-L2阶段，传感器与控制系统的革新是主要变化；L3-L4阶段，感知与决策能力的增强是主要变化。L2、L3及L4级别的智能驾驶所需激光雷达台数分别为0台、1台和5台，激光雷达称为推动智能驾驶发展的重要因素。就国内市场而言，中国拥有世界最大的高级辅助驾驶和无人驾驶市场，成长空间也最为广阔。2020年11月发布的《智能网联汽车技术路线图（2.0版）》明确指出到2030年我国L2和L3级渗透率要超过70%。

2、纯视觉路线壁垒较高，车企可通过激光雷达缩短与特斯拉的差距

量产车自动驾驶领域，纯视觉路线龙头特斯拉构建行业壁垒。自动驾驶有两条路线：视觉派（重算法、轻数据）和多传感器融合（重数据、轻算法）。特斯拉基于摄像头+毫米波雷达的“纯视觉路线”，具有全球领先的研发能力和最丰富的用户数据积累。自动驾驶的算法核心是卷积神经网络和深度学习，需要通过海量的数据训练，尤其是对于摄像头获取图像的识别和处理，因此测试里程收集的数据量成为决定公司实力最重要的因素之一。根据特斯拉2022年各季度生产和交付报告显示，2022年累计交付车辆高达131万辆，新能源汽车销量稳居世界第一，其中上海超级工厂交付71万辆，占全球交付量一半以上，积累了远超竞争对手的数据量。依靠纯视觉路线，竞争者难以挑战其地位。

国内车企通过激光雷达缩短与特斯拉的差距。国内车企如果坚持走视觉这条路，在自动驾驶领域追上特斯拉很难。国内车企可以通过激光雷达高质量的数据，可以弥补与特斯拉在智能驾驶上的差距，同时增加驾驶的安全性。

3、车联网+机器人多应用场景探索，释放市场更多增量

智慧城市、车联网等场景有助于催生路侧激光雷达市场成长。世界范围来看，中国车联网发展速度最快，战略化程度最高。2020年2月，国家相关部门联合印发《智能汽车创新发展战略》，提出到2025年，车用无线通信网络（LTE-V2X等）实现区域覆盖，新一代车用无线通信网络（5G-V2X）逐步开展应用，高精度时空基准服务网络实现全覆盖。激光雷达结合智能算法，能够提供高精度的位置、形状、姿态等信息，实现对交通状况进行全局性的精确把控，对车路协同功能的实现至关重要。随着智能城市、智能交通项目的落地，未来该市场对激光雷达的需求将呈现稳定增长态势。

疫情刺激服务型机器人市场发展，2030年激光雷达该领域规模预计达到16.7亿美元。服务型机器人主要应用范围包括无人配送、无人清扫、无人仓储、无人巡检等。面对新冠疫情，无人配送能够避免人与人的不必要接触，减少交叉感染概率。2019年12月，美国自动驾驶送货科技公司Nuro宣布与零售巨头Kroger合作，在休斯顿为顾客提供无人送货服务。2020年7月，京东物流无人配送研究院项目落户常熟高新区，其无人配送车也正式上线。2020年10月，美团正式发布位于北京首钢园区的智慧门店MAIShop，集成了无人微仓与无人配送服务。根据预测，伴随全球服务型机器人出货量的增长以及激光雷达在服务型机器人领域渗透率的提升，至2026年激光雷达在该细分市场预计达到4.7亿美元市场规模，2021年至2030年的复合增长率可达71.5%。

03

激光雷达技术路线

激光雷达技术路线多样，当前仍处于多技术路线并行阶段。技术路线有四个主要的维度：测距原理、光源、探测器、光束操纵。激光雷达主要包括激光发射、扫描系统、激光接收和信息处理四大系统，四个系统相辅相成。根据这四个系统的不同特征，可以从四个不同维度来阐述激光雷达技术路线。其中光源和探测器即激光雷达的发射端与接收端，光束操纵即激光雷达的扫描方式，测距则为信息处理提供距离信息。根据四个主要的维度可以将激光雷达进行分类，每个不同分类方式又可进一步细分为不同的技术路线，不同路线之间存在较大差异。

1、测距方法

（1）按测距方法分类

根据测距方法分类，激光雷达可分为4种类型。激光雷达根据测距原理主要有四类：飞行时间法（ToF）、调频连续波（FMCW）、三角测距法和相位法。最主要的两种测量方法是ToF和FMCW。ToF测量原理是通过记录短脉冲发射到接收到反射光之间的时间来测量距离，并在测量过程中通过反射光的角度来测量物体的位置。FMCW的测量原理是将发射激光的光频进行线性调制，使回波信号与参考光进行相干拍频得到频率差来间接获得飞行时间反推目标物距离，优点是抗干扰强、可直接测量速度。

（2）ToF测距方法当前为主流，FMCW具备良好前景

激光雷达测距方法中ToF与FMCW能够实现室外阳光下较远的测程（100~250m），是车载激光雷达的优选方案。

ToF是目前车载中长距激光雷达市场的主流方案，有非常高的激光发射频率，具备高精度探测优势，但ToF激光雷达最大激光功率受到限制，探测距离存在瓶颈，在白天会受到阳光干扰，在接收信号过程中产生噪音。而FMCW激光雷达具有可直接测量速度信息以及抗干扰、远程性高的优势，视距可以扩展至1,000米或者2,000米，但FMCW的激光雷达对激光器的要求非常高，同时信号解算又相当复杂，设计和制造使成本较高，因此技术上仍具有挑战。未来随着FMCW激光雷达整机和上游产业链的成熟，其占比有望获得提升，预计FMCW激光雷达在2024年左右可以实现量产，成为和ToF并存的主要测距方式。

2、发射单元

（1）按激光波长将激光器分类

激光雷达的激光器可以分为以光纤激光器为代表的1550nm（远波红外，SWIR）激光器和以半导体激光器为代表的905nm（近红外，NIR）激光器。其中，近红外激光器依据发光原理的不同，又可分为边发射激光器（EEL），垂直腔面发射激光器（VCSEL）和固体激光器。

光纤激光器与半导体激光器不同的地方主要在谐振腔。半导体激光器使用不同介质的分界面作为反射面，从而形成谐振腔。而光纤激光器直接使用光纤作为谐振腔。大气穿透能力强，人眼安全性高，峰值功率可达上百甚至上千瓦，单色性好是激光光源的显著特点，但是激光雷达在光源及探测器成本、体积、温度稳定性以及供应链成熟度上还有明显的不足。其更新频率约在10赫兹，但是汽车高速行驶状态至少要达到25赫兹，影响成像的实时性。

（2）905nm器件较为成熟，1550nm是未来发展方向

传统的905nm可以使用廉价的硅基CMOS作为接收端，其光噪声和控制信号比较平稳，但是905nm测距受限在150米以内。由于出于安全角度要选用一级的能量（只能实现150m)，近红外波段仅适用于乘用车。商用车至少需要300米探测距离，就需要用到1550nm的光源。远波红外激光在空气中的衰減性更弱，进入人的视网膜之后无法聚焦不会伤害眼睛晶体，可以在保证安全基础上人为增加能量，增大探测距离。但是，远波红外光源必须使用较为昂贵的铟镓砷（InGaAs）作为接收端，其具有生产工艺难，激光器价格高的缺陷。此外探测距离远意味着功率大，这也对芯片散热能力以及封装提出了更高要求。

（3）对905nm工艺而言，EEL制作工艺复杂，VCSEL未来有望迎来快速发展

目前，成熟的近红外工艺（905nm等）主要的激光发射器为边发射激光器（EEL）和垂直腔面发射激光器（VCSEL）。据禾赛科技招股书，EEL作为探测光源具有高发光功率密度的优势，但因为其发光面位于半导体晶圆的侧面，使用过程中需要进行切割、翻转、镀膜、再切割的复杂工艺步骤，而且每颗激光器极大地依赖产线工人的手工装调技术，生产成本高且一致性难以保障。而VCSEL因为发光面与半导体晶圆平行，其所形成的激光器阵列易于与平面化的电路芯片键合，无需再进行每个激光器的单独装调，且易于和面上工艺的硅材料微型透镜进行整合，能有效提升光束质量。近年来国内外多家VCSEL激光器公司纷纷开发了多结VCSEL激光器，使得VCSEL光功率密度得到有效提升，VCSEL得以被运用在长距激光雷达领域。从生产成本和产品性能可靠性看，VCSEL未来将有望逐渐取代EEL。

3、接收单元

激光雷达里的探测器即光电探测器可分为PINPD（PIN光电二极管）、APD（雪崩式光电二极管）、SPAD（单光子雪崩二极管）、SiPM（硅光电倍增管）四类。APD为当前主流。

SPAD相对雪崩二极管（PAD），灵敏度和工作效率更高。APD和SPAD工作机制的差异，主要在于不同电场下的载流子行为不同。APD工作在击穿电压附近（＜击穿电压），表现出有限的增益。SPAD工作在击穿电压以上，表现出无限的增益（理论增益为∞），可以实现单光子触发。因此，SPAD具有比APD更高的灵敏度。激光强度更高的EEL可以配合APD使用，而VCSEL可以搭配更灵敏的SPAD。基于SPAD可以检测到单个光子，因此可以做成光子计数器，集成了TDC的SPAD不需要再进行点云处理，直接可以输出深度图像。

APD相较SPAD受噪声影响较小，性能更加稳定。1）如果背景光噪声较强，SPAD会由于频繁的误触发而处于一种“疲劳”的状态，点云噪点会明显增多；2）高温会进一步影响SPAD的噪声水平，在原有的暗计数、后脉冲效应、串扰等不利因素的基础上，加剧性能的恶化。因此，在夜晚等没有太强背景光的场景下，高性能SPAD的表现优于APD，但在太阳光强烈、极端温度的环境下，现有SPAD的综合表现却是显著低于APD的。

集成后的SiPM可以有效应对强光，但工艺尚不成熟。光电倍增管SiPM是多个SPAD的集成为一个像素，能够产生强度效果，可以获得更高的动态范围以应对强光场景。但像素单元较大，较难做集成化，会导致芯片面积增大、工艺难度增加等问题。

4、扫描单元

（1）按扫描方式分类

扫描单元按照技术架构可以分为整体旋转的机械式激光雷达、收发模块静止的半固态激光雷达以及固态式激光雷达。其中，半固态激光雷达具有微机电系统（MEMS）、转镜和棱镜三种方案。固态激光雷达包括光学相控阵（OPA）和闪光激光雷达（FLASH）。

（2）机械式+半固态较为成熟，纯固态式前路可期

长期来看，固态激光雷达由于不存在可活动部件，在成本和稳定性方面都有较大潜力，是技术上的最优解。而目前三种技术路线中，机械式最为常用，已经广泛应用于Robotaxi等领域；半固态激光雷达是机械式和纯固态式的折中方案（较机械式只扫描前方一定角度内的范围；较纯固态式仍有一些较小的活动部件），是目前阶段乘用车量产装车的主流产品。

1）机械式雷达发展较为成熟，但因成本和部件冗杂难以实现车规级量产

机械式激光雷达的技术方案主要是高线数机械式方案。通过电机带动光机结构整体旋转的机械式激光雷达是激光雷达经典的技术架构，其技术发展的创新点体现在系统通道数目的增加、测距范围的拓展、空间角度分辨率的提高、系统集成度与可靠性的提升等。相比于半固态式和固态式激光雷达，机械旋转式激光雷达的优势在于可以对周围环境进行360°的水平视场扫描，在视场范围内测距能力更强。但旋转部件体积和重量庞大，且高频转动和复杂机械结构让其内部的旋转部件容易损坏，使用寿命相对较短，难以满足车规的严苛要求。此外它靠增加收发模块的数量来实现高线束，使得成本较高，亦限制了其大规模使用。目前，国内外主流厂商包括Velodyne、镭神智能、速腾聚创等。

2）MEMS已经成为未来发展的重要方向，也是最有优势的细分领域之一

微机电系统（MEMS），是指尺寸在几毫米乃至更小的高科技装置，其内部结构一般在微米甚至纳米量级，是一个独立的智能系统。基于MEMS的微振镜利用半导体工艺生产，不需要机械式旋转电机，而是以电的方式来控制光束。其核心是一个微米尺度的振镜，通过一个纤细的悬臂梁在横纵两轴高速周期震动，从而改变激光反射方向并实现扫描。

MEMS激光雷达由于仅有单个光源而大大减小了器件体积和功耗。其光路结构简单，运动部件减少，可靠性相较机械式激光雷达提升很多。同时减少了激光器和探测器数量，成本大幅降低。其寿命在10000至12000小时以上，可以通过车规级认证。其缺点在于振镜会造成产品的不稳定性：支撑振镜的悬臂梁角度有限，覆盖面很小，所以需要多个雷达进行共同拼接才能实现大视角覆盖，这就会在每个激光雷达扫描的边缘出现不均匀的畸变与重叠，不利于算法处理。另外，悬臂梁很细，机械寿命也有待进一步提升。

3）转镜、棱镜技术：结构简单相对低功耗，寿命长可靠性高

转镜激光雷达最早应用于车规级产品，目前是最主流的半固态方案。转镜方案固定了收发模组，用360°高速旋转的多面棱形反射镜来反射光束，完成激光雷达视野范围内全视场角扫描。转镜的优点在于棱镜、电机和发射器有更好的耐热性和耐用性，因此更容易过车规，当前Valeo的运用转镜方案的Scala1已经通过车规认证。转镜被视为机械式向纯固态进军的必经之路，是短期上车主流，且未来很长一段时间半固态和纯固态都将并行。

棱镜技术原理为将两个有斜面的柱状镜头组合，可以利用光的折射控制激光的扫描方向，最终扫描出一个花瓣状的区域。调整两个棱镜的转速就可以控制扫描的区域，其扫描路径不会重复，理论上如果扫描时间足够久，棱镜激光雷达可以扫描出前方每一个点的距离，具有高于其他技术路径的视场覆盖率和等效线数。但是棱镜技术点云分布中央密集，边缘稀疏，且控制棱镜转动难度较高。目前仅大疆览沃实现量产。

4）OPA尚处于起步阶段，制造难度和成本较高

光学相控阵技术(OPA)通过施加电压调节每个相控单元的相位关系，利用相干原理实现发射光束的偏转，从而完成系统对空间一定范围的扫描测量。雷达精度可以做到毫米级，且顺应了未来激光雷达固态化、小型化以及低成本化的趋势，但难点在于如何把单位时间内测量的点云数据提高以及投入成本巨大等问题，目前OPA产业链尚处于起步阶段，真正投入使用的主要是美国的Quanergy公司。

5）Flash激光雷达能快速记录场景，但探测距离短板导致其应用受限

FLASH闪光激光雷达原理类似照相机，但感光元件与普通相机不同，每个像素点可以记录光子飞行时间信息。通过在短时间内直接向前方发射出一大片覆盖探测区域的激光，通过高度灵敏的接收器实现对环境周围图像的绘制。其具有结构简单、尺寸压缩空间较大和数据丰富的特点，是目前纯固态激光雷达最主流的技术方案。然而受限于需要在有限功率下发射大面积的激光，其不得不降低单位面积上激光的强度，势必会影响到探测精度和探测距离。因此还无法完成全路况的辅助驾驶，仅在较低速的无人外卖车、无人物流车等领域应用。代表品牌包括Ibeo、大陆、Ouster、法雷奥等。

5、信息处理单元

集成化方向发展，SoC替代FPGA是行业趋势。激光雷达接收的信号需要在处理系统经过放大处理和数模转换，经由信息处理模块计算，获取目标表面形态、物理属性等特性，最终建立物体模型。现阶段主控芯片FPGA为行业主流，远期企业自研SoC有望逐步替代。目前FPGA主控芯片市占率较高，但随着主流厂商对于性能及整体系统需求的提升，下一步的发展方向逐步向片上集成芯片（SoC）迁移。将探测器、前端电路、算法处理电路、激光脉冲控制等几个不同模块集成在一块芯片内，能够同时进行数据的采集与处理，甚至直接输出点云图像。国内外的SoC玩家主要包括禾赛科技、Mobileye、英特尔等。伴随计算规模与存储容量的增长，未来SoC将具备更高的集成度和更清晰的点云质量，或将逐步代替主控芯片FPGA。

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产业链及竞争格局

激光雷达产业链可以分为上游（光学和电子元器件）、中游（集成激光雷达）、下游（不同应用场景）。其中上游即激光发射、激光接收、扫描系统和信息处理四大部分，主要包括激光器、探测器、扫描镜、FPGA芯片、模拟芯片，以及光学部件生产和加工商，是激光产业的基石，准入门槛较高。中游为集成的激光雷达产品，产业链下游主要为各类激光雷达的应用领域，包括无人驾驶汽车、高级辅助驾驶、服务机器人、测绘、高精度地图等。

激光雷达成本中激光收发模块成本占比大，后续随着量产推进的整体成本有望进一步下探。

1、光学和电子元器件

当前我国激光雷达上游核心器件仍以进口为主。发射端激光芯片、接收端光子探测芯片是激光雷达上游核心器件，其性能决定了激光雷达的可靠性、探测距离等核心指标。供应格局方面，二者仍以海外龙头厂商主导，例如发射端激光芯片方面，905nmEEL主要由amsOsram等厂商主导，VCSEL芯片则主要被Lumentum、II-VI（现Coherent公司）等海外厂商垄断；光子探测芯片方面，国产厂商在1550nmAPD芯片已取得积极进展，根据C&C统计，2022年全球激光雷达APD芯片市场格局中，国内厂商芯思杰占据27%居第二；而在SPAD/SiPM芯片方面（多用于905nm激光雷达），我国仍依赖滨松、索尼、安森美等海外厂商。

近年来长光华芯、纵慧芯光、源杰科技等国产光芯片厂商均已在发射端激光芯片领域取得持续突破；接收端光子探测芯片（如SPAD/SiPM）方面，我国厂商如灵明光子、南京芯视界、阜时科技等亦在不断取得积极进展。随着我国激光雷达上游核心元器件厂商技术的持续完善，以及激光雷达整机厂降本增效诉求驱动下，能够认为发射端激光芯片、接收端光子探测芯片等环节进口替代步伐有望迎来提速。

2、激光雷达整机厂商

国外企业发展较早，国内厂商加码布局崛起可期。外国厂商如法雷奥、Velodyne、Luminar、Innoviz起步较早，在技术和产品具备一定的先发优势。过去两年通过特殊目的并购公司（Special Purpose Acquisition Compony，SPAC）完成了上市，有望借助资本力量加速业务发展。国内厂商在近几年投入了大量研发后，逐步完成了技术的追赶甚至在一定范围内实现超越。禾赛科技、速腾聚创、图达通等企业的产品在行业内具备较强的竞争力，各方势力百花齐放，共同推动我国激光雷达产业持续繁荣，缩小与国外差距。

激光雷达遵循“性能优化+降本增效+下游需求旺盛”三大逻辑，前装量产指日可待。随着厂商不断加大研发投入和技术升级，激光雷达产品性能不断提升。华为、大疆跨界入局转镜/棱镜式半固态方案推动了整个产业的发展，为激光雷达持续加码。随着制造工艺的升级和规模经济逐步显现，未来激光雷达有望下探至商业化量产水平。

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相关公司

1、整机厂商

（1）Velodyne

Velodyne成立于1983年，总部位于加利福尼亚州圣何塞。公司成立之初主营业务为音响，随后逐步将业务拓展至激光雷达领域。2016年Velodyne将核心业务激光雷达部门剥离，成立新公司Velodyne LiDAR。Velodyne Lidar凭借其机械式激光雷达的开发，成为了激光雷达行业主要企业之一。通过多年的深耕和发展，公司与谷歌、通用汽车、福特、Uber、百度等全球自动驾驶领军企业建立了合作关系。

公司产品在基于定制化芯片基础上，提供“硬件+软件”的一体化解决方案。Velodyne为自动驾驶汽车、驾驶辅助、送货解决方案、机器人、工业、基础设施、导航、测绘等领域提供智能、强大的激光雷达解决方案。

公司产品主要为包括环视混合固态激光雷达和定向固态激光雷达，其中环视混合固态激光雷达量产的产品包括HDL-64E/32E、Puck、Ultra Puck和Alpha Prime等系列；定向固态激光雷达量产的产品为Velarray。另外公司还提供软件解决方案。

（2）Luminar

Luminar于2012年在美国硅谷创立。2020年底，Luminar通过与壳公司Gores Metropoulos合并，在纳斯达克上市。截至2022年12月28日，Luminar市值达18亿美元。Luminar通过与Black Forest Engineering合作，解决了铟镓砷成本昂贵的问题，从而让其以低成本激光雷达传感器技术而著名。通过多年的发展，公司已获得丰田、奥迪、大众、沃尔沃、Mobileye等合作客户的认可。2021年Luminar实现营收3194万美元，同增129%，净利润-2.38亿美元。

Luminar的产品包括硬件传感器、软件系统，以及向OEM厂商提供完整的解决方案。硬件方面，公司目前主要产品为Iris和Hydra，两者均为采用ToF测距原理，1550nm波长激光光源的产品。其中Hydra是一种用于测试和开发项目的高性能激光雷达，主要针对在阳光直射、雨、雪、雾和其他具有挑战性的天气条件下的高精度激光雷达的研究和开发。公司车规级产品Iris于2019年投产，其L1-L2级别的产品售价能够下探至500美元，L3-L5级别的产品单价约至1000美元。软件方面，公司提供的配套软件可以覆盖高速公路上夜间或恶劣环境下的感知和识别，为自动驾驶的路径规划和决策提供额外的信息。解决方案方面，Luminar致力于提供一站式解决方案，公司推出的软件产品套件Sentinel是首款用于量产的全栈自动驾驶解决方案，能够为每个OEM提供高速公路自动驾驶和主动安全功能。

（3）速腾聚创

速腾聚创成立于2014年8月，总部位于深圳，是全球领先的激光雷达企业。速腾聚创产品技术包括：MEMS与机械式激光雷达硬件、硬件融合技术、AI感知算法等。公司致力于通过激光雷达硬件、AI算法与芯片三大核心技术闭环，为市场提供具有信息理解能力的智能激光雷达系统，颠覆传统激光雷达硬件纯信息收集的定义，赋予机器人和车辆超越人类眼睛的感知能力。截止2022年，全球布局激光雷达相关专利超过900项，获得多次创新型奖项。

公司主营产品可分为激光雷达和感知方案。2016年公司开始布局激光雷达业务，早期产品主要为机械式激光雷达。公司先后推出了RS-LiDAR-16、RS-LiDAR-32、RS-Bpearl、RS-Ruby RS-Rubylite等多款机械式雷达，同时也积极发展MEMS技术，2020年发布车规级固态激光雷达RSLIDAR-M1并于2020年12月批量出货发往北美。公司AI感知算法RS-LiDAR-Algorithms积累深厚，配合性能优越的激光雷达硬件产品可以为车路协同、中低速自动驾驶等应用场景提供优质一体化解决方案。

公司主要客户包括上汽、吉利、一汽、AutoX、小马智行等。2021年速腾聚创发布了车规级固态激光雷达RS-LiDAR-M1的SOP版本。公司第二代智能固态激光雷达RS-LiDAR-M1获得大量车企定点，包括L3重卡方案科技企业、北美新能源车企、中国造车新势力车企、传统主机厂、顶级超跑品牌等，覆盖了从超跑到家用车、从乘用车到商用车的多种车型。其中，广汽埃安已于2021年7月官宣将在多款车型上搭载M1。2020年12月，M1样件批量出货给北美车厂，成为全球首款批量交付的车规级MEMS固态激光雷达。

（4）禾赛科技

禾赛科技于2014年创立于上海，致力于做“机器人的眼睛”，是全球自动驾驶及高级辅助驾驶激光雷达的领军企业。公司依靠500多人的团队打造出一系列创新型传感器解决方案，兼顾业内顶尖的产品性能、可量产的设计以及出众的可靠性。从2016年初开始自主研发激光雷达，经过多年深耕，公司陆续发布了多款激光雷达产品，布局500多项专利，客户遍布全球23个国家和地区的70座城市。2023年2月9日，激光雷达独角兽禾赛科技在美国纳斯达克上市，成为中国激光雷达第一股。

产品快速更新迭代，深度布局汽车领域。公司凭借在无人驾驶领域激光雷达的技术积累，针对不同场景的特点与需求，陆续开发了多个产品线，如适用于无人驾驶领域的Pandar128、PandarQT等，适用于ADAS领域的PandarGT等，适用于机器人领域的PandarXT，适用于车联网领域的PandarMind，不断丰富产品类型和应用场景。

技术储备充足，多款产品性能领先。公司以实际问题为出发点，注重通过技术创新解决业内难题，在多项产品和技术类别中实现了行业内领先的技术水平。在技术方面，公司积极发展FMCW激光雷达技术，为未来推出该方案产品做好准备。此外，产品设计通用技术、量产化通用技术、以及算法技术是公司产品设计开发、迭代优化、以及功能拓展的共同支撑。在产品方面，Pandar128是当前市场性能和集成度领先的旗舰级激光雷达，2021年9月，Pandar128成为全球首款获得ISO26262ASILB功能安全产品认证的激光雷达；PandarQT是当前市场垂直视场范围广、功耗低的近距盲区激光雷达，Pandar64是无人驾驶市场占有率最高的高线数激光雷达之一；AT128是市场上唯一同时满足远距和超高点频的车规级前装量产激光雷达。

发布的车规级混合固体激光雷达AT128吸引众多战略合作伙伴。2021年8月13日，禾赛正式公布面向ADAS前装量产的长距混合固态激光雷达——AT128，根据公司官网介绍，AT128是ADAS激光雷达的各项核心指标一次质的飞跃，也是市场上唯一同时满足远距和超高点频的车规级前装量产激光雷达。基于该款高性能车规级产品，公司与理想汽车、文远知行、地平线等知名车企和全球领先的边缘人工智能企业达成战略合作，加速推动自动驾驶激光雷达前装量产落地。

（5）图达通

图达通（Innovusion）于2016年成立，是全球领先的图像级激光雷达提供商。公司在硅谷、苏州和上海设有研发中心，在宁波和武汉拥有高度工业化的车规级激光雷达制造基地。图达通潜心致力于激光雷达的探索与创新，不断提供高性能的激光雷达产品及多样化的应用解决方案。其图像级超远距激光雷达猎鹰（Falcon）已于2022年3月作为蔚来ET7自动驾驶超感系统的标配量产交付，这是全球首款量产的1550nm激光雷达。

图达通激光雷达产品分为猎豹、捷豹、猎鹰系列，猎豹和捷豹系列产品是300线1550nm的激光雷达，探测距离可达280米，应用于智慧城市和高速公路以及轨道和矿山领域；猎鹰系列（1550nm）为车载激光雷达，将搭载于蔚来ET7中，探测距离可达500米，是目前车载激光雷达中探测距离最远的，同时具有120°的超广视角以及300线等效分辨率。

从客户来看，公司为蔚来提供的激光雷达拥有120度的超广视角、等效300线的超高分辨率、最远可达500米的超远探测距离、采用1550mn激光，提升性能的同时兼顾了安全指标。未来，公司与均胜电子、蔚来汽车将在激光雷达感知融合、V2X数据融合、自动驾驶域控制器决策算法等方面深度合作，共同推进智能网联汽车产业化和国际化落地。

2、激光雷达+上游零部件厂商

（1）炬光科技

炬光科技成立于2007年，深耕激光行业上游领域十余年。近年来公司积极拓展汽车应用板块布局，发布了多款激光雷达发射端产品，正在拓展面向智能驾驶激光雷达（LiDAR）、智能舱内驾驶员监控系统（DMS）等汽车创新应用场景的车规级核心能力，并已通过IATF16949质量管理体系认证、德国汽车工业会VDA6.3过程审核，拥有车规级激光雷达发射模组设计、开发、可靠性验证、批量生产等核心能力，并通过首个量产项目积累了大量可靠性设计及验证经验。公司激光雷达业务收入主要系无人驾驶激光雷达（LiDAR）发射端激光雷达面光源、线光源和光源光学组件的相关产品销售收入，2018-2021年占主营业务收入的比重分别为0.63%、6.90%、8.23%和10.88%，呈现稳步增长趋势。

（2）长华光芯

长华光芯成立于2012年，公司聚焦半导体激光行业，始终专注于半导体激光芯片的研发、设计及制造，主要产品包括高功率单管系列产品、高功率巴条系列产品、高效率VCSEL系列产品及光通信芯片系列产品等，是全球少数几家研发和量产高功率半导体激光器芯片的公司。公司生产的VCSEL-TOF系列芯片具有效率高、精度高、高可靠、调制速率快、可大量生产、制造成本低等优势，是激光雷达的核心部件。在2022年3月IPO中，募投资金部分将用于VCSEL及光通讯激光芯片产业化项目，有望进一步加大VCSEL芯片的布局。

（3）舜宇光学

舜宇光学科技创立于1984年，是全球领先的综合光学零件及产品制造商。舜宇光学依托自身在光学深厚的基础，提供激光雷达光学系统的设计及工业化解决方案。公司此前宣布与加拿大一流固态Flash激光雷达方案商LeddarTec展开合作，舜宇将提供光学系统方面的车规级设计和工业化能力，以及光学零组件方面的制造服务，合作打造一流激光雷达解决方案。根据2021年报，公司通过提供接收和发射镜头零组件、接收和发射模块、光学窗口及多边棱镜等核心光学零件，已获得超过二十个定点合作项目，其中有两个项目已实现量产，并将持续为激光雷达厂商赋能。

（4）永新光学

永新光学成立于1997年，深耕精密光学元件制造十余年，积累了丰富的光学研发经验和充足的技术储备。主要产品包括生物显微镜及工业显微镜、条码扫描仪镜头、平面光学元件、专业成像光学镜片及镜等，是光电行业多个细分领域国际知名企业的关键光学部件核心供应商。公司积极把握激光雷达量产上车的机遇，加大车载业务布局。公司开发多款应用于机械旋转式、混合固态式、固态式车载激光雷达光学镜头及光学元器件，并且已经完成了历项试制产品，具备应对客户要求的技术研发和工艺制造能力，与禾赛、Innoviz等国内外多家激光雷达方案商建立合作，并已进入麦格纳的指定产品供应商名单。

（5）蓝特光学

蓝特光学前身为创办于1995年的嘉兴蓝特光学镀膜厂，专注光学元件行业二十余年，在精密玻璃光学元件加工方面具备突出的竞争优势和自主创新能力，形成了光学棱镜、玻璃非球面透镜、玻璃晶圆等多个产品系列。在车载镜头领域，公司已经掌握了从模具生产、模压成型的精度控制等多方面的模具制造补偿技术、多模多穴热模压加工技术和镜筒一体成型技术，具备高效率、低成本、高稳定性、大批量生产玻璃非球面透镜的能力。公司将有序扩充玻璃非球面产能，应对客户镜头模组、激光雷达等的产能需求，目前已有部分供应给下游企业。

（6）万集科技

万集科技激光雷达业务始于2010年，在光学结构、激光发射、接收电路设计等方面具有多年的技术积累和储备。截至2021年12月31日，公司累计获得专利1013项，应用领域涵盖自动驾驶、智能交通、机器人等多个市场。2021年12月16日，在广州世界智能汽车大会上，万集科技发布其混合固态128线车规级激光雷达，标志着公司在前装车规级激光类的布局进一步完善。此外，除机械式激光雷达之外，在更加先进的MEMS激光雷达及硅基全固态激光雷达领域，公司同样具有深度的布局和积累。公司交通用激光雷达已经广泛在城市、高速、国省道等场景获得应用，智能装备激光雷达下游已经积累50余家机器人客户并量产交付，车载激光雷达产品已经在宇通商用车获得应用，路侧精准感知激光雷达已经在北京、雄安、苏州、重庆等多个城市智能网联示范区项目获得应用。未来，随着工业机器人及智能驾驶对激光雷达的需求增加，公司该部分业务有望厚积薄发。

06

未来展望

1、加速布局芯片化和算法垂直一体化研发，形成更高的技术壁垒

激光雷达的高性能、低成本化和高可靠性是未来行业发展的核心，实现途径主要通过芯片和算法自主设计研发，为产品在性能、集成度和成本上带来了竞争优势。

未来激光雷达公司会进一步加大在芯片和算法领域的研发投入，包括激光雷达的感知算法、即时定位与高精地图构建、感知数据管理平台等技术强化规模化生产能力，为激光雷达的市场需求增长打好基础。

2、2023年有望成为补盲激光雷达上车元年

若想实现360°全域无盲区感知，满足自动泊车、交通拥堵自动驾驶、高速公路领航驾驶等功能，需要搭载满足大视场角、近距探测、低成本、可靠性高等特点的补盲激光雷达来满足侧向及低矮物体的感知需求。

补盲雷达具有超大的垂直和水平视角，能补充前视激光雷达仅120°FOV的不足，以高性价比的方案完成汽车360°水平视场的覆盖，未来有望广泛应用于高阶自动驾驶领域。截至2023年1月，图达通、亮道智能、禾赛科技、速腾聚创、一径科技5家中国激光雷达厂商已陆续发布了补盲激光雷达产品，预计2023年有望成为补盲激光雷达上车元年。技术路径方面，纯固态方案基于更易集成、低成本、高可靠性等优势有望成为主流方案，在此背景下关注上游VCSEL芯片等环节投资机会。