一、激光雷達：自動駕駛感知端核心元件

激光雷達屬於(yu) 感知設備，其通過發射接收激光束，實現對外界環境的3D建模。激光雷達不斷向外發射激光束，並接收 物體(ti) 反射回的光脈衝(chong) ，根據已知光速計算出兩(liang) 者信號之間的時間差、相位差來確定車與(yu) 物體(ti) 之間的相對距離，再通過水 平旋轉掃描或相控掃描測量物體(ti) 的角度，通過獲取不同俯仰角度的信號獲得高度信息。感知到與(yu) 物體(ti) 之間的距離、角度 等信息後，再通過軟件算法去做 3D 建模，構建一個(ge) 機器能夠理解的虛擬模型。

激光雷達分類：一般分為(wei) 機械式、半固態、固態。機械式多用於(yu) 無人駕駛，其體(ti) 積大、價(jia) 格高，不適合量產(chan) 車。高級輔 助駕駛汽車上目前以轉鏡、MEMS的半固態激光雷達為(wei) 主。中長期隨固態激光雷達技術逐漸成熟，有替代半固態的可能性。

激光雷達組成：主要包括激光發射、接收、掃描、信息處理四個(ge) 子係統。從(cong) 核心零部件上看，激光雷達由發射器，接收 器，配套的芯片，以及光學掃描件構成。激光雷達廠商負責整體(ti) 設計，絕大部分零部件外購。外購的零部件有激光器 （發射器主要部件）、探測器（接收器主要部件）、芯片，光學部件由激光雷達廠商自主研發設計，再由代工廠生產(chan) 加 工。

激光器、探測器和激光雷達性能、成本、可靠性密切相關(guan) 。激光器和探測器是激光雷達的重要部件，激光器和探測器 的性能、成本、可靠性與(yu) 激光雷達產(chan) 品的性能、成本、可靠性密切相關(guan) 。而且激光雷達的係統設計會(hui) 對激光器和探測器 的規格提出客製化的需求，與(yu) 上遊供應商深入合作定製激光器和探測器，有助於(yu) 提升產(chan) 品的競爭(zheng) 力。

上遊芯片分為(wei) 主控芯片和模擬芯片，國外供應商大幅領先。激光雷達的主控芯片通常為(wei) FPGA，主控芯片也可以用MCU、 DSP替代。激光雷達係統中發光控製、光電信號轉換、電信號實時處理等關(guan) 鍵子係統需要用到模擬芯片，國外供應商的 產(chan) 品性能相比國內(nei) 供應商大幅領先。

光學部件由激光雷達公司設計，供應商加工，國內(nei) 供應商具備完全勝任能力。光學部件方麵，激光雷達公司一般為(wei) 自 主研發設計，然後選擇行業(ye) 內(nei) 的加工公司完成生產(chan) 和加工工序。光學部件國內(nei) 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，且有明顯的成本優(you) 勢，已經可以完全替代國外供應鏈和滿足產(chan) 品加工的需求。

二、市場空間：25/30年全球市場規模483/1206億(yi) 元，未來十年複合增速超過80%

2020年進入L3級別量產(chan) 元年，各大品牌相繼推出L3級別自動駕駛汽車。2020年以來各個(ge) 車企加速L3及以上功能車型的研發 和落地：具備L3功能的長安UNI-T、廣汽Aion LX、上汽MARVEL-R、小鵬P7、固定場景L4功能的長城炮等相繼上市。各車企也將更高級別自動駕駛規劃提上日程，明確了L3-L5功能車型實現或量產(chan) 時間，基本在2025年前達到完全自動駕駛功能。

中國智能網聯汽車發展目標：2030 年 L2、L3 級滲透率70%。2020年我國新車L2滲透率約15%。2020年11月11日，國汽智 聯首席科學家李克強教授發布《智能網聯汽車技術路線圖2.0》，提出了中國智能網聯汽車產(chan) 業(ye) 在發展期(2020-2025)、推廣 期 (2025-2030)和成熟期(2031-2015)的發展目標: 2025 年 L2、L3 級新車銷量占比達 50%、C-V2X 達 50%; 2030年L2、L3級新 車銷量占比達 70%、L4 級達 20%、 C-V2X 基本普及，2025年前後實現智能駕駛的規模化應用。

當前自動駕駛技術路線分為(wei) 視覺主導和激光雷達主導，前者當前成本占優(you) 、後者能實現的高階智能駕駛潛能大。自動駕駛 環境感知的技術路線主要有兩(liang) 種，一種是攝像頭主導、配合毫米波雷達等低成本傳(chuan) 感器的視覺主導方案，以特斯拉為(wei) 典型 代表；另一種以激光雷達為(wei) 主導，配合攝像頭、毫米波雷達等傳(chuan) 感端元器件，典型代表如Waymo等自動駕駛廠商。純視覺 方案精度、穩定性、視野方麵都有局限；對於(yu) 決(jue) 策端的計算要求非常高，且需要大量的數據積累，對於(yu) 神經網絡進行訓練， 使它具備判斷能力；攝像頭是二維的，因此會(hui) 存在失真，隻能依靠大量學習(xi) 和算法去彌補；但是成本更低，商業(ye) 化可行性 更高。激光雷達方案當前成本較高，但是在信息獲取上更加精準。

輔助駕駛單目為(wei) 主，激光雷達逐漸滲透；未來無人駕駛激光雷達方案勝出具有更大概率。激光雷達路線商業(ye) 化瓶頸在於(yu) 價(jia) 格；純視覺方案瓶頸在於(yu) 極高要求的算法。純視覺方案對於(yu) 數據積累和算法訓練過於(yu) 依賴，對於(yu) 進入複雜少見的道路環境時其安全性受到挑戰，未來進入無需人類接手的自動駕駛場景，必須保障100%的安全性，隨著激光雷達成本的逐漸下降， 我們(men) 認為(wei) ，激光雷達在輔助駕駛中滲透率將逐漸提升，高級別自動駕駛對於(yu) 激光雷達具有很強的需求。

乘用車激光雷達市場空間： 25/30年全球市場規模483/1206億(yi) 元，21-30年複合增速80%以上。

三、技術路線：短中期半固態長期固態，整體(ti) 趨向芯片化集成化

按照掃描方式有無機械轉動部件可以分為(wei) 機械旋轉、混合固態、純固態。混合固態分為(wei) MEMS、轉鏡，純固態分為(wei) 相控 陣OPA、Flash。按照測距原理可分為(wei) 飛行時間測距ToF和調頻連續波FMCW。ToF與(yu) FMCW能夠實現室外陽光下較遠的測程（100~250 m），是車載激光雷達的優(you) 選方案。

四、競爭(zheng) 趨勢：團隊、技術、客戶、資金是關(guan) 鍵因素

激光雷達行業(ye) 目前仍處於(yu) 導入期，許多市場參與(yu) 者當前還處於(yu) 創業(ye) 期，且技術路線尚未完全清晰。基於(yu) 此我們(men) 認為(wei) 在未來的車載激光雷達競爭(zheng) 中的關(guan) 鍵因素有以下幾點：

1）管理層以及團隊：目前激光雷達創始團隊多為(wei) 科研技術人才出身，多擁有光電領域技術背景。

2）技術路線和技術實力：目前多種技術路線並存，技術路線仍不成熟，各廠商技術路線不一，顯示差異化競爭(zheng) 形態。目 前看來，近五年主流路線為(wei) MEMS，長期維度固態激光雷達可能替代半固態大麵積上車。芯片化、集成化將推動激光雷達 價(jia) 格進一步下降，規模化可能性增強，同時推動OPA+FMCW的滲透。

3）客戶積累與(yu) 拓展：2021年處於(yu) 激光雷達量產(chan) 元年，開始向輔助駕駛汽車滲透，部分客戶已定點，將在2021-2023年相繼 量產(chan) ，但大部分車型仍並未配置激光雷達，且激光雷達向量產(chan) 車進一步滲透已相對明確，伴隨成本下降和逐步上量，激 光雷達在量產(chan) 車上的滲透率將持續提升。因此，各大激光雷達廠商均與(yu) OEM、Tier1密切合作，良好的技術交流、項目預 研和密切虎作有望給未來客戶項目落地打下堅實基礎。

4）融資和資金支持：行業(ye) 仍處導入期，技術成熟度低，未來需要大量資金支持研發投入和產(chan) 能擴張。現在的半固態和固 態激光雷達技術仍不十分成熟，未來還需要不斷優(you) 化，向著集成化、芯片化、低成本的成熟車規產(chan) 品發展，這需要投入 大量的資金進行研發投入和新的技術趨勢的布局。先行進入資本市場的公司有望在資金支持方麵具備一定的優(you) 勢。

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