01 3D激光雷達的工作原理與(yu) 優(you) 缺點

1 工作原理

原子受激輻射的光，被稱為(wei) 激光。原子中的電子吸收能量後從(cong) 低能級躍遷到髙能級，再從(cong) 高能級回落到低能級的時候，能量以光子的形式釋放出。被引誘出來的光子束，其光子的光學特性高度一致。因此激光相比普通光源單色性、方向性好，亮度更高。

激光雷達的工作原理是向目標發射探測信號（激光束），然後將接收到的從(cong) 目標反射回來的信號（目標回波）與(yu) 發射信號進行比較，作適當處理後，就可獲得目標的有關(guan) 信息，如目標距離、方位、高度、速度、姿態、甚至形狀等參數。它由激光發射機、光學接收機、轉台和信息處理係統等組成，激光器將電脈衝(chong) 變成光脈衝(chong) 發射出去，光接收機再把從(cong) 目標反射回來的光脈衝(chong) 還原成電脈衝(chong) 。

評價(jia) 激光雷達的顯性參數主要包含測遠能力、點頻、角分辨率、視場角範圍、測距精準度、功耗、集成度（體(ti) 積及重量）。

北拓資本整理《固態激光雷達研究進展》

發射光源一般905nm半導體(ti) 激光器和1550nm光纖激光器。大多激光雷達公司都使用905nm光源，905nm方案一般采用邊緣發光（EEL）技術或垂直腔麵發射激光器（VSCEL）技術，因905nm光源可能傷(shang) 害人眼，為(wei) 滿足Class-A安全要求，905nm光源的發射功率相對受限。1550nm光源功率更大，穿透能力強，探測距離長，但受製於(yu) 成本目前未能普及，據產(chan) 業(ye) 鏈調研，905nm光源成本一般在100美元以內(nei) ，1550nm光纖激光器成本在1000美元左右。

資料來源：《禾賽科技招股說明書(shu) 》

測距方式主要為(wei) ToF和FMCW。ToF測距方式通過記錄激光發射和接收的時間差，再乘以光速計算出距離。FMCW利用發射頻率變化的連續波，利用頻率差、多普勒效應，確定物體(ti) 位置，測量物體(ti) 速度。FMCW具有探測距離遠、靈敏度高、抗幹擾能力強、成本低、功耗低等優(you) 勢，但目前技術門檻極高，對係統集成、信號處理算法方麵要求嚴(yan) 格，還未實現大規模量產(chan) 。

接收端包括APD和SPAD。APD（雪崩二極管）為(wei) 典型的光電轉換模塊，技術較為(wei) 成熟。SPAD（單光子雪崩二極管）陣列效率比傳(chuan) 統的APD高，可實現低激光功率下遠距離探測，並降低係統功耗和減小體(ti) 積，但電路設計和製造工藝方麵還有難題需要克服。

從(cong) 掃描方式來看，激光雷達可以分為(wei) 兩(liang) 大類：機械式激光雷達和固態激光雷達。機械式激光雷達采用機械旋轉部件作為(wei) ，可以實現大角度掃描，但裝配困難、成本較高。固態激光雷達目前的實現方式包括MEMS、Flash、OPA及棱鏡技術。

2 優(you) 缺點

相比於(yu) 普通微波雷達，其優(you) 點是分辨率高、隱蔽性強、抗幹擾能力強、體(ti) 積小質量輕。其缺點在於(yu) ：第一，生產(chan) 成本較高，這是製約其在車企或機器人企業(ye) 大規模部署的主要因素；第二，受天氣因素影響大，信號在大雨、濃煙、濃霧時衰減很大；第三，激光波束窄，隻能探測波束掃到的較小範圍內(nei) 搜索捕獲目標，目前主要應對措施是采用機械旋轉和動態掃描兩(liang) 種方式來增大探測範圍，機械旋轉是汽車上最受歡迎的方式，最先進的激光雷達係統則采用多光束的方式來減少移動結構。

激光雷達可以彌補現有傳(chuan) 感器的不足，融合多類型傳(chuan) 感器，高階自動駕駛必須要做多傳(chuan) 感器的融合，3D激光雷達技術可以做到3D數據的輸入輸出，包括距離、位置、寬度等數據，且精度高。雖然目前價(jia) 格昂貴，但是50家獲加州DMV路測牌照AV公司中，96%認為(wei) 激光雷達是必需的零部件。

02 3D激光雷達應用場景

激光雷達的應用場景較多，主要集中在車輛（L4和L5自動駕駛）、港口、封閉式碼頭、礦區、物流園區、工業(ye) 車輛、智慧農(nong) 業(ye) （國家重點關(guan) 注）、機械（自動化）、機器人、測繪等領域。

▌車輛

上海現有一條綠化出來的路線專(zhuan) 門用於(yu) 自動駕駛，北京、長沙、深圳陸續都會(hui) 出現這樣的區域來運用自動駕駛技術。這會(hui) 吸引眾(zhong) 多做激光雷達的車廠、供應商、零部件廠商。

資料來源百度，禾賽科技，北拓資本整理

▌安防

美國與(yu) 墨西哥邊境牆中運用了激光雷達。

資料來源：北拓資本整理

▌智慧家居

別墅、辦公樓入口檢測融入了激光雷達技術。

資料來源：鐳神智能，北拓資本整理

▌機器人

激光雷達小型化後，可以運用到機器人、無人機、可穿戴設備，VR等方麵。

資料來源：京東(dong) 科技，北拓資本整理

03 3D激光雷達的主要技術路線及特點

1 機械式激光雷達

優(you) 點：性價(jia) 比高，線別豐(feng) 富（有32線、16線、8線、4線等不同價(jia) 格），360度視角廣。

缺點：體(ti) 積大，昂貴，笨重。

通過機械式旋轉來實現激光掃描。多束激光縱向排列，縱向疊加後呈現出三維立體(ti) 圖形。機械式激光雷達作為(wei) 自動駕駛領域最早開始應用的傳(chuan) 統激光雷達，曆經多年迭代技術已較為(wei) 成熟，可實現量產(chan) ，預計會(hui) 長期是Robotaxi的主流方案，但由於(yu) 裝配困難、光源較多導致成本較高。

資料來源：MEMS，北拓資本整理

2 固態激光雷達

優(you) 點：在汽車logo下方，保險杠下方，擋風玻璃後方以及車的側(ce) 麵任何部位都可以隱藏式安裝，分為(wei) MEMS, FLASH, OPA，棱鏡及其他。

1. MEMS

通過微振鏡代替機械式旋轉裝置，由微振鏡反射激光形成較廣的掃描角度和較大的掃描範圍。相比機械式，MEMS（微機電係統）激光雷達具有芯片化方案、無機械組件等等優(you) 點，兼顧車規量產(chan) 與(yu) 高性能的需求。但MEMS激光功率較低，有效距離較短，且激光掃描範圍受微振鏡麵積限製，視場角（FOV）相對較窄。MEMS有效克服了機械式激光雷達在壽命、成本和良品率等方麵的問題，將在未來五年占主導地位。2019年到2020年期間市場上的激光雷達大部分都是MEMS。

資料來源：innoluce，北拓資本整理

*圖示翻譯：Transmission channel 發射通道；Receiver channel 接收通道；Laser driver 激光驅動器；MEMS driver ASIC MEMS驅動器芯片；LIDAR controller chip雷達控製發器芯片；Transimpedance amplifiers 跨阻抗放大器；APD sensor array 雪崩光電二極管陣列

2. FLASH

類似相機，利用冷光閃的方式，短時間發射出一大片覆蓋探測區域的麵陣光，再以高度靈敏的接收器，來完成對環境周圍圖像的繪製，屬於(yu) 非掃描式雷達。因為(wei) 光源的能量被分散到整個(ge) 麵，能量相對較少，需要對光源能量、發射方式進行創新，部分方案采用

CMOS接收。其特點是穩定性高、成本低，不必耗費巨量的人工校準時間。在量產(chan) 成本與(yu) 量產(chan) 時間上，都有巨大的優(you) 化。但主要問題在於(yu) 其探測距離較短，視場角受限，掃描速率較低，能耗高，主要應用在機器人場景。

資料來源：法雷奧，北拓資本整理

*圖示翻譯：Scanning

LIDAR 掃描式雷達；Scanning path 掃描路徑；Flash LIDAR 泛光麵陣式雷達；Side view

側(ce) 視圖；Severalsmall laser spot 幾個(ge) 小激光光斑；One large laser spot 一個(ge) 大激光光斑

3. OPA

通過波的幹涉判斷被測物體(ti) 的距離和速度，有的方向互相增強，有的方向抵消，增強方向即激光掃描方向。相比MEMS，OPA完全取消機械結構，結構更加簡單，體(ti) 積更小，激光控製全部集成化在一塊光學相控陣（Optical

Phased Array,

OPA）芯片上。其上遊核心電子元器件、技術支持不成熟，幾乎沒有零部件供應商，需要做OPA路線的企業(ye) 自己研發，而OPA製造工藝難度大，產(chan) 業(ye) 化尚待時日。

資料來源：MEMS，北拓資本整理

4. 棱鏡

發射和接收端固定，通過旋轉調整兩(liang) 塊棱鏡實現特定軌跡的非重複掃描，掃出來一個(ge) 3D激光雷達的多線的狀態，並擅長波束賦形掃描。如果時間足夠，它可以檢測一個(ge) 視場角。傳(chuan) 統機械掃描是發射器和接收器360度重複掃描，大疆覽沃實現非重複掃描（每次光線軌跡不重複）。優(you) 勢在於(yu) 視場角豐(feng) 富，但仍需電機驅動，會(hui) 引入波動。

資料來源：livox，北拓資本整理

5. 轉鏡

固定發射和接收端，激光通過旋轉鏡麵係統進行掃描，通過較少光源的機械光路實現收發。該技術路線為(wei) 最早過車規的路線（Scala1），華為(wei) 、Innovusion也使用類似方案。此方案可以控製掃描區域，提高關(guan) 鍵區域的掃描密度，但電機驅動的方式具有一定不穩定性，光源能量分散也對光源功率提出一定要求，部分廠商采用了量產(chan) 進度相對靠後的1550nm光源方案和SPAD方案。

資料來源：法雷奧，北拓資本整理

03 3D激光雷達主要算法

北拓資本整理

04 全球主要的激光雷達廠商及產(chan) 業(ye) 化進度

（截止至2021年3月）

據產(chan) 業(ye) 鏈調研，激光雷達將在2025年逐步實現批量化交付，且由於(yu) 汽車行業(ye) 的design trip時間特別長，量產(chan) 會(hui) 延後很多年，企業(ye) 需要盡早切入其供應體(ti) 係。在此背景下，世界上主要激光雷達企業(ye) 、汽車OEM和零部件供應商均在大力布局該領域。

1 全球各國主要激光雷達廠商

美國：Velodyne,

Luminar, Quanergy, Quster, Aeva, Ouster, Innovusion, Cepton

中國：禾賽，華為(wei) ，鐳神，大疆Livox，速騰聚創RoboSense，北醒光子Benewake， 一徑科技Zvision，飛芯電子ABAX Sensing，歡創科技Camsense，嶺緯智能Neuvition

德國：Ibeo/法國 Valeo-Scala, Bosch, Blickfeld, Hella

以色列：Innoviz

日本：Hokuyo, Pioneer

2 汽車OEM/零部件廠家的布局情況

OEM廠家偏向進行一些投資性的工作，而不是成立自己的事業(ye) 部或者收購（內(nei) 部排他性約束），如豐(feng) 田沃爾沃投資Luminar，通用收購Strobe，現代Mobis投資Velodyne，

上汽投資Robosense，奔馳投資Quanergy，百度投資Velodyne。

3 主要3D激光雷達品牌的量產(chan) 進度

▌Velodyne

2020年通過與(yu) SPAC

GRAF合並實現借殼上市，成為(wei) 激光雷達第一股。投資方包括福特、百度、尼康、現代Mobis，擁有500+客戶，客戶類群最多，2010年起累計出貨約4萬(wan) 台。其Velabit小型最低價(jia) 型號為(wei) 100美金。人們(men) 對其的關(guan) 注度在淡化，百度也降低了投資量，但Velodyne依然是行業(ye) 的先鋒者。

▌Velodyne和Ibeo

Valeo和Ibeo合資生產(chan) 出Scala，目前已生產(chan) 出Scala2（16線，145度）且已經交付了 10萬(wan) 台，之後的奧迪A8/A7/A6/Q7/Q8，奔馳，長城和本田都會(hui) 進行量產(chan) 。

▌Luminar

2020年通過與(yu) SPAC

GoresMetropoulos

Inc.合並借殼上市。主要路線是MEMS，Luminar采用1550納米波長InGaAs傳(chuan) 感器，比傳(chuan) 統傳(chuan) 感器更靈敏，波長更長，產(chan) 品可以做到等效300線，成本比較低，可測250米120°，為(wei) 車規級。2018年獲得沃爾沃投資2020年5月正式官宣和沃爾沃合作，會(hui) 在沃爾沃的兩(liang) 款車型上（XC90和極星3）搭載與(yu) 大眾(zhong) 、福特等13家OEM廠商合作。其成本低於(yu) 1000美元/個(ge) 。

▌Innoviz

2016年成立於(yu) 以色列，2020年通過與(yu) SPAC

Collective Growth合並借殼上市。較早提出MEMS方案，而且最為(wei) 活躍。使用MEMS與(yu) 905納米波長傳(chuan) 感器。寶馬iX、iNext

SUV於(yu) 2021年開始搭載Innoviz1，並與(yu) 寶馬有2023年的量產(chan) 計劃，其中L3級別自動駕駛汽車的數量在一到兩(liang) 台。

▌Aeva

2017年成立於(yu) 矽穀，2021年通過與(yu) SPACInterPrivate

Acquisition合並借殼上市。早期獲得了保時捷的投資，包括奧迪和大眾(zhong) 也有相關(guan) 計劃。2020年宣布和政府合作研發自動駕駛汽車LiDAR，2023-2024年投產(chan) 。產(chan) 品使用低成本的半導體(ti) 工藝製造，售價(jia) 在500美元以下。

▌Quanergy

2012年成立於(yu) 矽穀。采用OPA技術，905納米波長的全固態激光雷達。Quanergy最早提出來把基片式激光雷達小型化，成本最優(you) 化。2013年提出要把幾萬(wan) 美金的激光雷達傳(chuan) 感器做到單價(jia) 為(wei) 200美金以下的決(jue) 斷，使業(ye) 界一片嘩然。投資方為(wei) 戴姆勒奔馳、德爾福、三星、森薩塔。森薩塔車用激光雷達S3會(hui) 在森薩塔常州工廠代工，並且要在國內(nei) 建研發基地和工廠。

▌Innovusion

2016年成立於(yu) 矽穀，並在蘇州成立子公司圖達通，由百度智能駕駛事業(ye) 部前高管團隊創建，投資方包括高榕資本、蔚來資本、斯道資本、F-PrimeCapital、均勝電子等。該公司將為(wei) 蔚來ET7提供超遠距離高精度激光雷達，該激光雷達擁有120度超廣視角，等效

300線的超高分辨率，最遠探測距離可達500米。

▌Ouster

2016年成立於(yu) 舊金山，2021年通過與(yu) SPAC colonnade合並借殼上市。Ouster的主要優(you) 勢：

內(nei) 部隻有激光發射（VCSEL）與(yu) 激光接收（SPAD）兩(liang) 顆芯片，大大提升了可靠性，降低了價(jia) 格；

輸出結構化數據，確保高分辨率，且每18個(ge) 月分辨率將提升一倍，而不會(hui) 引起成本、體(ti) 積、重量、功耗的任何變化；

獨有的係統結構（特殊的FLASH），保證更高的穩定性，帶給用戶更大的成本優(you) 勢；

2D與(yu) 3D數據的完美對應，大大提高了機器學習(xi) 的效率，減少了數據標注的時間。

▌CeptonTechnologies

2016年成立，投資方包括汽車照明係統開發商Koito。其獲得專(zhuan) 利的智能激光雷達技術(MMT)可實現無反光鏡、無摩擦且無需旋轉的激光雷達解決(jue) 方案，從(cong) 而提高了產(chan) 品的可靠性和批量生產(chan) 的可行性。

▌RoboSense（速騰聚創）

2014年成立於(yu) 深圳，產(chan) 品線涵蓋16線到128線，包括MEMS以及OPA，投資方包括北汽產(chan) 業(ye) 投資基金、上汽、菜鳥網絡。Robosense與(yu) LUCID有合作。LUCID是美國的一家新興(xing) 造車勢力，將在後續的量產(chan) 車輛上搭載一款采用125線MEMS技術的HFOV120°激光雷達。

▌Hesai（禾賽）

2014年落戶至上海。采用16/32/128線MEMS技術，同時涵蓋40線、64線、128線，主要市場是Robotaxi以及應用於(yu) 港口的Robotruck，在2019年價(jia) 值4200萬(wan) 美元，共占有42%的市場份額。

▌Huawei（華為(wei) ）

路線與(yu) Luminar類似，使用InGaAs銦镓砷紅外麵陣接收器，波長1550納米的傳(chuan) 感器。目前官宣的企業(ye) 為(wei) 北汽、長安汽車，會(hui) 搭載華為(wei) 的激光雷達。北汽會(hui) 在極狐ARCFOX新款HBT車型上搭載3顆，長安汽車會(hui) 在其全新的高端智能EV上搭載36個(ge) 傳(chuan) 感器，其中5顆激光雷達。

▌Livox（大疆）

采用Horiz定製版旋轉棱鏡類固態激光雷達，可以在10%反射率的情況下可以達到150米,120度，並等效144線。從(cong) 量產(chan) 的匹配的型號XPilot可以判斷出來其使用1-2隻的數量，因為(wei) 小鵬利用XPilot的方式輔助駕駛。

▌LeiShen（鐳神智能）

2015年成立於(yu) 深圳，鐳神智能大大降低了產(chan) 品的成本和價(jia) 格，投資方包括東(dong) 風。在類似於(yu) 商用車的SharingVan上搭載4LiDAR+1毫米波+16超聲波+12攝像頭。截至2020年6月已交付6台產(chan) 品。2020年8月宣布與(yu) 陝汽重卡合作研發車規級MEMS激光雷達。

▌Zvision（一徑科技）

2017年成立於(yu) 北京。與(yu) 廣汽合作搭載MEMS、160線LiDAR。一徑科技的激光雷達通過了1000Hz隨機振動和50g的機械衝(chong) 擊以及-40~85攝氏度的高低溫循環測試，完成了數十個(ge) 標準認證。

資料來源：各公司官網、中金公司研究部

05 3D激光雷達的市場規模與(yu) 上遊供應商

上遊供應商

資料來源：北拓資本整理

2020年，全球激光雷達的市場規模為(wei) 9億(yi) 美元，這9億(yi) 美元是硬件和軟件結合的市場規模。據預測，2025年全球激光雷達的市場規模將達135.4億(yi) 美元，較2019年實現64.5%的年均複合增長率。

數據來源：沙利文研究

據預測，至2025年，fun88官网平台雷達市場規模將達43.1億(yi) 美元，占全球31%，較2019年實現63.1%的年均複合增長率。

數據來源：沙利文研究

全球市場規模的增長主要受益於(yu) 以下4個(ge) 應用場景的增長。

資料來源：沙利文研究，北拓資本整理

1 無人駕駛（市場占比25.8%）

針對L4/L5級別的運送乘客Robotaxi和運送貨物Robotruck，由於(yu) 駕駛責任完全歸屬汽車本身，對激光雷達探測性能要求最高，同時車輛所有者為(wei) 運營公司，對激光雷達價(jia) 格及與(yu) 車身集成度要求較低。據預測，2025年全球Robotaxi和Robotruck的L4/L5無人駕駛汽車，數量為(wei) 53.5萬(wan) 輛，對應的激光雷達市場規模35億(yi) 美元（假設一輛車一套，單價(jia) 為(wei) 6542美元），2019年至2025年的年均複合增長率達80.9%。

數據來源：沙利文研究

2 高級別自動駕駛ADAS（市場占比34%）

針對L2/L3級別的自動駕駛乘用車，直接麵向用戶，因此，激光雷達與(yu) 車身融為(wei) 一體(ti) 的美觀性要求和價(jia) 格敏感度都較高。據預測，2025年全球乘用車新車L3滲透率6%，即每年近600萬(wan) 輛新車將搭載激光雷達，對應的市場規模為(wei) 46.1億(yi) 美元（單價(jia) 768美元），2019年至2025年複合增長率達83.7%。

數據來源：沙利文研究

3 服務機器人（市場占比5%）

非汽車應用的服務機器人，包括了無人配送、清掃、倉(cang) 儲(chu) 、巡檢，移動速度慢、場景複雜度低，對激光雷達的性能要求適中，但對價(jia) 格比較敏感。據預測，2025年激光雷達在該細分市場規模為(wei) 7億(yi) 美元，2019年至2025年的複合增長率為(wei) 57.9%。

數據來源：沙利文研究

4 車聯網（市場占比33%）

在智慧城市和測繪領域，使用激光雷達完成高精地圖數據采集，或安裝在路端用於(yu) 實時交通監控，該領域對激光雷達的車規化和集成度要求較低，但對其感知算法要求更高。據預測，至2025年，激光雷達在該領域的市場規模為(wei) 45億(yi) 美元，2019年至2025年複合增長率為(wei) 48.48%。

數據來源：沙利文研究

06 3D激光雷達的投資考量點

根據標的公司發展階段不同，投資的側(ce) 重點分為(wei) 兩(liang) 大方向：對於(yu) A輪及以前階段的公司，主要看技術先進性；對於(yu) B輪及以後階段的公司，主要看量產(chan) 可行性。下表統計了2016年至2020年激光雷達領域融資事件數量。

數據來源：企名片pro

1 A輪及以前階段公司的考量點：產(chan) 品先進性

產(chan) 品先進性，主要指是否提升了分辨率、幀率、探測距離、探測精度等綜合性能，是否降低成本。矽光集成、FMCW作為(wei) 新的解決(jue) 方案，受到廣泛關(guan) 注。

▌矽光集成：從(cong) IC到PIC的演進

矽光方案，將複雜的光學器件，集成在一顆矽光芯片，采用CMOS工藝加工。運用該技術的激光雷達，具有2大優(you) 勢：體(ti) 積小、成本低。矽光方案的價(jia) 值之一在於(yu) 大幅度降低成本。據鬆禾資本數據，若光芯片大小為(wei) 600平方毫米，則基於(yu) 矽光的OPA固態激光雷達成本可控製在40美元以內(nei) 。據國科光芯數據，目前技術可將整個(ge) 模組的IC部分也集成在矽光芯片，或分開兩(liang) 片加工，用Flip

Chip、BSI、TSVs等成熟工藝貼合，實現小型化、成本最低化。矽光方案的配合也可解決(jue) 其它技術路徑本身的困境。早期OPA發展中，陣列數較小，旁瓣、發散角、掃描角度等問題嚴(yan) 重，結合矽光技術，增加陣列數，可大幅改善以上問題。

矽光方案的實現原理：在發射端，采用CoC工藝，將激光器集成於(yu) 矽光芯片，利用光柵等結構實現光束整形，發射準直光、特定角度和能量分布的線、麵光源，也可用OPA技術實現1維、2維的掃描；在接收端，同樣可采用光柵、PD/APD等結構，實現信號收集。如采用相幹接收，可把混頻器、平衡探測器等機構，集成於(yu) 矽光芯片。

矽光技術1985年由美國貝爾實驗室提出，目前廣泛運用於(yu) 光通信領域。全球在激光雷達應用矽光的玩家較少，國外有Analog

Photonics、Voyant Photonics、Scantinel

Photonics等；國內(nei) 僅(jin) 2家，國科光芯、洛微科技。其中，國科光芯於(yu) 2019年完成新一代矽基光學OPA固態激光雷達芯片流片；2020年洛微推出基於(yu) 矽光OPA的200線純固態成像級激光雷達。

材料、工藝、光源集成這3大要素，是目前全球矽光技術普遍麵臨(lin) 的難點。材料方麵，激光雷達傳(chuan) 輸距離長，要求上百mW，甚至W級的光功率，普通矽材料易發生強烈非線性效應，因此需要能承載高光功率的材料。工藝方麵，矽光芯片需要在Fab線上利用

CMOS設備進行特色工藝開發，但目前產(chan) 量小，難以得到Fab廠支持。光源集成方麵，當前光源在短時間內(nei) 難以單片集成在矽光芯片上，多采用片外耦合、混合集成的方式，但在體(ti) 積、可靠性上不如單片集成。相對更可行的片上混合集成，全球真正有能力做好的公司也屈指可數。國內(nei) 整個(ge) 行業(ye) 、入局企業(ye) 也在逐步攻克這些世界性難題，陸續打通矽光工藝平台，各地建設矽光Fab平台，如中科院微電子所、中國電科38所等，為(wei) 矽光集成激光雷達量產(chan) 打好基礎。

▌FMCW：下一代測距技術

激光雷達的測距技術，主要有2種：FMCW、ToF。ToF是當前主流方案；FMCW（調頻連續波）主要通過在掃頻周期內(nei) ，發射頻率變化的連續波，利用頻率差、多普勒效應，確定物體(ti) 位置，測量物體(ti) 速度。

業(ye) 內(nei) 普遍認為(wei) ，FMCW有4大優(you) 勢：探測距離遠、靈敏度高、成本低、功耗低。據高工智能產(chan) 業(ye) 研究院的數據，FMCW的靈敏度超ToF十倍，功耗比其低1000倍。FMCW不但能實現低成本低功耗的技術指標，還有更遠的探測距離，以及對點雲(yun) 圖中每個(ge) 點具體(ti) 速度與(yu) 方向的探測能力。因其對係統集成、信號處理算法方麵要求嚴(yan) 格，全球采用該技術的玩家不多，自動駕駛領域有Analog

Photonics、Aurora、Cruise、Aeva，消費領域有Aeva、Point

Cloud。國內(nei) 現在也僅(jin) 有3家，分別為(wei) 國科光芯、洛微科技、光勺科技。

FMCW創業(ye) 公司獲得全球巨頭青睞。2018年寶馬、豐(feng) 田投資Blackmore，2019年光學巨頭蔡司獨家投資Bridger Photonics。

2 B輪及以後階段公司的考量點：量產(chan) 可行性

隨著激光雷達應用的逐步落地，量產(chan) 可行性，成為(wei) 公司發展過程中一道不可避免的考題，具體(ti) 可分為(wei) 以下4個(ge) 維度。

第一，應用場景能否支撐足夠的市場規模。L3以上自動駕駛方案必備激光雷達，整車裝配2-4個(ge) ，單車成本800-1600元。服務機器人的起量，帶動消費級激光雷達的普及。

第二，產(chan) 能和價(jia) 格是否支持產(chan) 品普及。產(chan) 品內(nei) 部模塊在設計時，需考慮量產(chan) 的適應性，減少人工環節，並儲(chu) 備後期量產(chan) 的供應鏈廠商。

第三，能否通過車規級認證。激光雷達產(chan) 品達到車規級，需通過3個(ge) 標準認證，進行車規振動、衝(chong) 擊、溫度循環等試驗。目前，國外僅(jin) 法雷奧SCALA是量產(chan) 的車規級激光雷達；2020年，鐳神智能CH32混合固態激光雷達，在國內(nei) 率先通過車規級認證。

第四，是否綁定下遊大客戶。大型車廠在性能、價(jia) 格、車規、可靠性等層麵都有明確指標，客戶需求可使激光雷達研發企業(ye) 少走彎路，鎖定未來營業(ye) 收入。

3 3D激光雷達行業(ye) 之見解：技術路徑不代表產(chan) 品

隨著服務機器人的起量，激光雷達逐漸從(cong) 自動駕駛的“神壇“，走向更大眾(zhong) 化的應用場景，需求快速攀升；同時，部分車型自動駕駛方案落地，也為(wei) 該賽道帶來進一步利好。激光雷達技術路線百家爭(zheng) 鳴，傳(chuan) 統機械式、半固態激光雷達，在成本、三維點雲(yun) 技術等方麵遭遇瓶頸；而全固態激光雷達，在消費級、車規級場景持續推進，但也麵臨(lin) 著分立式、集成式兩(liang) 條技術路徑的抉擇。

行業(ye) 兩(liang) 大發展趨勢：第一，OPA、相幹探測方案嶄露頭角。雖然國內(nei) 外廠商都在重點布局MEMS，MEMS仍是激光雷達當下與(yu) 未來一段時間內(nei) 的主流方案，但2020年，OPA、相幹探測的技術取得了實質性進展，並獲得資本關(guan) 注。第二，矽光CMOS技術引領變革。矽光集成現階段向光傳(chuan) 感場景延伸，除了考驗廠商在光子集成技術方麵的積累，更注重對材料體(ti) 係、集成工藝、流片工藝、封裝工藝等全流程的把控能力。作為(wei) 芯片級的集成方案，矽光在未來超低成本、超高可靠性的全固態激光雷達方案中，也將占據重要環節。

不同激光雷達公司的技術路線、算法各不相同，在審視的時候，我們(men) 需要是從(cong) 當前繁雜的技術思維擺脫出來，從(cong) 產(chan) 品與(yu) 用戶需求的維度來理解激光雷達，從(cong) 而盡量打破認知局限。技術隻是實現產(chan) 品的手段，技術的先進性並不等同於(yu) 產(chan) 品更貼近用戶需求。從(cong) 產(chan) 品和用戶需求的契合角度來理解激光雷達，是非常有效的一種手段。隻有將更多的精力放在產(chan) 品上，才能讓廠家和用戶在同一個(ge) 話語體(ti) 係下更好的交流。評價(jia) 激光雷達主要有三個(ge) 層麵指標：性能指標，可靠性和成本。

性能指標：分辨率、幀率、探測距離、精度、視場角……

可靠性：溫度、振動、壽命……

成本：硬件成本、使用成本……

采樣率=（360/水平角分辨率）*幀率*線數。采樣率是不變的量，是該設備的采集能力上限。角分辨率和幀率負相關(guan) ，當水平角分辨為(wei) 0.1°時，掃描幀率為(wei) 5幀，當水平角分辨為(wei) 0.4°時，掃描幀率為(wei) 20幀。小角分辨率和高幀率不可兼得。

角分辨率、幀率和測量距離三個(ge) 變量是“零和博弈”的關(guan) 係，提升其中一個(ge) 變量的性能，必然損失另外兩(liang) 個(ge) 性能，而那個(ge) 不可突破的因素就是光速。在實際的測量係統中，信號的處理和解析也需要消耗大量的時間，就導致單組測量係統的采樣率大大降低。如何調節激光雷達的分辨率和準率問題，就成了在總量不變的情況下，如何在時間和空間上去分布的問題。在自動駕駛場景中，同時追求高性能：小角度分辨率，高幀率，遠距離。小角度分辨率代表了看清的能力，高幀率代表了反應敏捷度。這種零和博弈在所有的基於(yu) 單點掃描式的激光雷達係統中普遍存在。而基於(yu) MEMS振鏡的掃描式雷達，由於(yu) 收發組件減少的原因，其采樣率會(hui) 更低，這種矛盾會(hui) 更突出。

在激光雷達的評價(jia) 中，我們(men) 往往會(hui) 過度突出某一指標而忽視其它，因此我們(men) 需要綜合評價(jia) 分辨率，幀率和距離等表征識別能力的指標。