文章大纲
- 自动驾驶渐行渐近，激光雷达规模化装车前夜已至
- 技术路径快速迭代，助力激光雷达装车前行
- 产业链日益成熟，国内厂商初露锋芒
激光雷达
自动驾驶渐行渐近，激光雷达
规模化装车前夜已至
多方势力推动，高阶
自动驾驶呼之欲出
自动驾驶两种路径殊途同归，共同推动高级别自动驾驶加速落地。当前自动驾驶正沿着两种路径向我们驶来：
- 一种是以造车新势力领衔，传统车企紧跟的渐进式发展路径，从高级辅助驾驶（ADAS）逐渐实现L3 自动驾驶；
- 另一种则是以百度、谷歌等为代表的科技力量，采取跨越式的技术发展路线，直接研发L4/L5级别自动驾驶/无人驾驶。
尽管发展路径有所不同，在科技公司、造车新势力、传统车企等多方势力的助推下，自动驾驶硬件和软件技术愈发成熟，共同指向高级别自动驾驶落地。
自动驾驶发展两种路径：
渐进式车企普遍实现L2高级别辅助驾驶，向L3级别自动驾驶级别迈进。在历经几年的技术积累后，各家智能汽车车型密集发布并实现交付量产，开始步入收获期。步入2021年，L3级别自动驾驶能力的蔚来ET7、ET5，小鹏P5相继发布，满足L2-L4级别的华为极狐阿尔法S也于21年4月发布，行业开始进入L3 自动驾驶时代。
造车新势力车型迭代历程：
传统车企自动驾驶规划：
全球自动驾驶市场有望迎来高速增长期。根据IDC，全球具备自动驾驶乘用车的出货量有望从20年的2774万辆增长到2024年的5425万辆，其中L3级别及以上自动驾驶车辆出货量从20年的3.2万辆增长到24年的86.3万辆，20-24年CAGR高达128%。
全球自动驾驶汽车出货量及增长率预测（千辆）：
而在另一边，无人驾驶技术也愈发成熟。截至目前共七家企业获得加州全无人驾驶牌照，包括中国系的安途、百度、文远知行和美国系的GMCruise、Nuro、Waymo、Zoox（亚马逊旗下）。
根据加州车辆管理局2019年与2020年发布的《自动驾驶接管报告》，Waymo与GMCruise凭借着极高的总里程数以及平均每次接管里程数领先；安途（AutoX）、文远知行（WeRide）等紧随其后。对比2019与2020的测试数据，各家公司的车均接管次数明显降低，平均每次接管间的总里程显著上升。
自动驾驶车道路测试数据：
自动驾驶商业化步伐开启。经历了多年的无人驾驶技术积累后，自动驾驶已经开始在无人出租车出行服务、无人配送车以及长途货物运输等场景率先落地应用。
- 在国内，百度、安途、滴滴、文远之行、小马智行等均已推出无人驾驶打车业务，步入试运营阶段，其中百度Apollo无人驾驶Robotaxi成为中国首批“共享无人车”，正式开启常态化商业运营，向公众全面开放。
- 在海外，WaymoRobotaxi早在18年便开启商业化运营，车队规模不断扩大。
自动驾驶车企发展历程：
尽管自动驾驶仍处初步商业化阶段，离大规模商业化仍有一段距离，但随着Robotaxi从有限的测试场景逐渐走向更多元化的运营场景，从有安全员随时准备接管向完全无人驾驶演进，从免费体验发展到付费运营，自动驾驶在Robotaxi及其他场景下的应用生态将愈发成熟。
多传感器融合大势所趋，
激光雷达必不可少
摄像头技术成熟且成本低，成为率先装车且用量最大的感知硬件。车载摄像头是ADAS系统的主要视觉传感器，也是最为成熟的车载传感器之一。然而由于摄像头与人眼一样，属于被动地接收可见光，因此在逆光或者光影复杂的情况下视觉效果较差，且易受恶劣天气影响。
毫米波雷达受天气环境的影响最小，全天候性能最佳。毫米波雷达与激光雷达工作原理相似，目前车载领域常用的毫米波雷达频段为24GHz、77GHz和79GHz，分别对应短、长、中距离雷达。毫米波雷达由于波长够长，绕物能力好，受天气环境的影响最小，但同时由于波长过长，探测精度大大下降。
激光雷达精度最佳，满足L3-L5自动驾驶需求：
- 激光雷达以激光作为载波，波长比毫米波更短，因此探测精度高、距离远。激光雷达还能通过回收不同方向激光尺的信息，以点成线，以线成面，形成障碍物3D“点云”图像。
- 受限于技术难度大、成本高，目前还未实现大规模装车，随着未来产业链的日趋成熟，成本下探后，激光雷达产业或将迎来爆发。
感知层传感器性能比较：
感知层传感器优势比较：
多传感器融合大势所趋，激光雷达必不可少。在自动驾驶感知技术领域，目前主要形成两大阵营，以特斯拉为代表的“视觉感知”和以Waymo、蔚来、小鹏等为代表的“3D激光雷达融合感知”解决方案。
- 前者“轻感知，重算法”，采用低成本的摄像头进行环境感知，辅以高性能计算，对基于视觉的神经网络算法算力要求较高；
- 后者主要依靠激光雷达创建周围环境感知的3D环境图，形成“摄像头 毫米波雷达 激光雷达”融合冗余的感知方案。
自动驾驶感知解决方案对比：
尽管纯视觉方案具备一定的成本优势，能够满足当前L2级别ADAS感知需求，但随着自动驾驶的逐级演进，感知层数据量呈指数级增长，弱感知将对芯片的性能和算力提出更高的要求，增加实现难度。
- 此外摄像头本身性能和识别精度的欠缺（如不能直接给出距离、将三维世界降至二维成像、受制于天气等）也制约了纯视觉感知解决方案在高等级自动驾驶中的发展普及。
- 我们认为为了实现无人驾驶功能性与安全性的全面覆盖，传感器的融合与冗余将成为未来的主旋律，而激光雷达作为其中探测精度、分辨率更高的关键一环，其技术工艺的不断迭代成熟，成本的逐渐下探，也将促进其在L3及以上车型的规模化装车应用。
各类传感器需求量逐级提升：
首款激光雷达量产车问世，
拉开规模化装车序幕
Robotaxi是此前激光雷达主战场。相较于乘用车领域，Robotaxi定位于L4-L5级别无人驾驶，因而对感知层探测性能要求最高。同时由于车辆的所有者无人运营驾驶公司往往是资本实力雄厚的汽车/科技大厂，所以对激光雷达价格及与车身的集成度要求相对较低，多家运营商的Robotaxi均已配置激光雷达，是此前激光雷达的主战场。
自动驾驶车激光雷达配置情况：
乘用车迎来激光雷达装车小高潮。L3级别自动驾驶能力的蔚来ET7、ET5，小鹏P5，L2-L4级别的华为极狐阿尔法S等四款车相继发布，均配备了激光雷达，其中小鹏P5是全球首款搭载激光雷达的量产车。随着“渐进式”智能汽车企业逐步实现从L2辅助驾驶到L3自动驾驶的跨越，激光雷达装车需求迎来高潮，将步入集中装车阶段，乘用车也将成为激光雷达未来主战场。
各家车型搭载激光雷达情况：
“渐进式”、“跨越式”双轮驱动，激光雷达开启集中装车，市场规模高速增长：
- 一方面随着自动驾驶的逐级演进，传感器的融合与冗余成为解放驾驶员双手与双脚并确保其安全性的关键所在，激光雷达将成为不可或缺的感知硬件；
- 另一方面随着Robotaxi／Robotruck的商业化落地，未来该领域的车队规模将加速扩大，沙利文研究预计，至2025年新落地车队规模将突破60万辆，给激光雷达的应用带来广阔下游空间，二者将共同驱动激光雷达市场迎来繁荣。
沙利文研究预计，至25年全球激光雷达市场规模为135亿美元，19-25ECAGR65%；其中无人驾驶和ADAS领域市场规模将分别增至35/46亿美元，19-25ECAGR为81%/84%，将占激光雷达总规模的约6成。
2017-2025E全球激光雷达市场规模（单位：亿元）：
2025年激光雷达市场应用分布：
激光雷达
技术路径快速迭代，助力
激光雷达装车前行
激光雷达类型多样，
技术发展日新月异
激光雷达是利用激光来实现精确测距的传感器，在广义上可以认为是带有3D深度信息的摄像头，被誉为“机器人的眼睛”。激光雷达产业自诞生以来，紧跟底层器件的前沿发展，呈现出了技术水平高的突出特点。
从在无人驾驶技术中获得广泛认可的多线扫描激光雷达，再到技术方案不断创新的固态激光雷达、FMCW激光雷达，以及近年来朝向芯片化、阵列化持续发展，激光雷达一直以来都是新兴技术发展及应用的代表。
激光雷达结构精密且复杂，主要由激光系统、接收系统、信号处理单元和扫描模块四大核心组件构成。激光器以脉冲的方式点亮发射激光，照射到障碍物后对物体进行3D扫描，反射光线经由镜头组汇聚到接收器上。信号处理单元负责控制激光器的发射，并将接收到的模拟信号转为数字信号，最后进入主控芯片进行数据的处理和计算。
激光雷达工作原理及构成模块：
由于激光雷达各个功能模块均有多种技术实现方式，在各个分类依据的不同组合下激光雷达种类繁多，技术路线正处于快速发展迭代阶段。
激光雷达按照不同依据分类：
按测距方式：
- 激光雷达可以分为飞行时间(TimeofFlight，ToF)测距法、基于相干探测的调频连续波（FMCW）测距法、以及三角测距法等。其中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是目前市场车载中长距激光雷达的主流方案，未来随着FMCW激光雷达整机和上游产业链的成熟，ToF和FMCW激光雷达或将在市场上并存。
激光雷达按照不同依据分类：
按扫描方式：激光雷达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和固态式激光雷达，区别在于有无活动组件。
- 机械式激光雷达：通过机械旋转实现激光扫描，在电机驱动下持续旋转，竖直面内的激光光束由“线”变成“面”再形成多个激光“面”，从而实现探测区域内360°3D扫描。
- 半固态方案：包括MEMS、转镜式、棱镜式三种，其特点是收发单元与扫描部件解耦，收发单元不再进行机械运动，体积小、成本低，是目前主流选用方案。
- 固态激光雷达：主要包括光学相控阵(OPA)和闪光(Flash)型两种实现方式，其完全取消了机械扫描结构，内部没有任何运动部件，水平和垂直方向的激光扫描均通过电子方式实现，大幅减少了激光收发器件，从而降低成本，微型化的结构也提升了性能稳定性，未来有望凭借更优的性价比占据主导地位。
激光雷达按扫描方式分类：
各类激光雷达产品：
扫描模块：半固态、
固态后来居上
对于整车厂或方案商而言，车规级、可量产、成本可控是激光雷达大规模装车的主要考量。
- 激光雷达技术路线差异大，同源性低，目前来看车载激光雷达正沿着机械式—半固态—固态的发展路径不断迭代，机械式激光雷达由于成本高昂，更适用于无人驾驶等研发测试类项目，在量产车、乘用车领域仍待检验，短期内半固态有望率先上车，主导中远距离激光雷达，长远来看，待技术工艺级别最高的固态Flash、OPA成熟后，或将成为主流技术方向。
激光雷达性能比较：
激光雷达发展迭代路径：
汽车激光雷达发展路线图：
机械式激光雷达：高精度伴随
高成本、难量产瓶颈
性能：机械式激光雷达是研发最早、技术最成熟的产品，凭借其原理简单、易驱动、易实现水平360°扫描等优点成为无人驾驶项目传感器的首选。
成本：成本高昂，降价空间小。机械式激光雷达内部结构精密，零件数多，组装工艺复杂，尤其对于高线束激光雷达而言，线束越多，需要相应地增加发射与接收模块的数量，叠加后期维护费用，致使成本高居不下，高线束激光雷达成本难低于3000美元。
车规：较难满足车规级。高频的转动和复杂的机械结构致使其旋转部件易磨损，对探测精度产生影响。当前大多产品平均的失效时间仅1000-3000小时，难以达到车规级设备最低13000小时的要求。
量产：机械式对于成本不敏感的Robotaxi/无人驾驶企业来说是可选项，但对于整车厂和方案商而言，大规模量产有较大难度。领军企业Velodyne2007年便推出了64线机械式激光雷达产品，2010年谷歌首测的无人驾驶汽车便采用了Velodyne激光雷达方案，如今产品方案广泛应用于百度、Uber等自动驾驶的测试车型中。
机械式激光雷达结构图：
VelodynePuckVLP-1616线BOM约950美元：
半固态激光雷达：率先
上车，是当下之选
半固态式激光雷达收发模块静止、仅扫描器发生机械运动，由转镜、MEMS微振镜等替代此前机械式当中的旋转扫描仪。体积更小、集成度更高、成本更低，适合前装量产车型需求，是当下部分主流车厂的选择。
半固态转镜式：一维转镜技术向二维发展，成为主流激光雷达产品。
- 性能：转镜式激光雷达功耗比较低，散热难度低，因此可靠性较高，而劣势在于难以集成化来进一步降低成本，且一维转镜扫描线数较少，扫描角度无法达到360°，通过二维转镜实现少发射器多线束功能。
- 成本/价格：以图达通（Innovusion）即将量产、搭载于蔚来ET7的图像级超远距激光雷达猎鹰为例，其大规模量产后价格约在500-1000美元。
- 车规&量产：法雷奥在2017年量产的第一代SCALA是全球首个通过车规级认证的激光雷达，同年被首发搭载在奥迪A8上，因而成为第一个过车规、成本可控，可满足车企性能要求，且实现批量供货的技术方案，SCALA系列目前出货量已超15万颗，客户包括宝马、奔驰等；20年10月，镭神智能CH32成为全球第二个获得车规认证的激光雷达。21年，华为自研的96线激光雷达也已在极狐阿尔法S华为HI版率先装车。
转镜式激光雷达结构图：
华为96线中长距离激光雷达：
半固态MEMS微振镜：已满足车规要求，落地进程加速。
- 采用半导体“微动”器件代替宏观机械式扫描器作为激光光束扫描元件，通过控制微小的镜面平动和扭转往复运动，改变单个发射器的发射角度进行扫描，形成较广的扫描角度和较大的扫描范围，从而以超高的扫描速度形成高密度的点云图。
- 性能：体积小，集成度更高。MEMS微振镜帮助激光雷达摆脱了笨重的马达、多棱镜等机械运动装置，毫米级尺寸的微振镜大大减少了激光雷达的尺寸，极大的简化了扫描器结构，使其具有高性能、稳定可靠、易于生产制造等优点。但MEMS微振镜激光雷达会出现信噪比低，有效距离短等问题。
- 成本/价格：减少激光器和探测器数量，降低成本。传统的机械式激光雷达要实现多少线束，就需要多少组发射模块与接收模块。而微振镜精确控制偏转角度，通过控制扫描路径达到等效机械式更多线束激光雷达的覆盖区域和点云密度，极大地降低成本。MEMS微振镜在投影显示领域商用化应用多年，上游供应链相对成熟，Luminar的MEMS半固态激光雷达将制造成本降低到500-1000美元，使规模量产成为可能。镭神智能MEMS激光雷达LS20B系列20年售价999/1299。
- 车规&量产：国产品牌率先落地。MEMS激光雷达能够兼顾车规量产与高性能的需求，速腾聚创的MEMS激光雷达RS-LiDAR-M1于20年12月批量出货，成为全球首款批量交付的车规级MEMS激光雷达，和广汽埃安、威马、极氪等11家车企建立合作。海外方面，Luminar全球范围内已拥有50多位行业合作伙伴，包括沃尔沃、上汽飞凡汽车、小马智行等。
MEMS激光雷达工作原理图：
MEMS微振镜工作示意图：
半固态棱镜：Livox一枝独秀，自建产能绑定小鹏。
- 采用双楔形棱镜结构，激光在通过两个楔形棱镜后发生两次偏转，只要控制两面棱镜的相对转速便可以控制激光束的扫描形态。
- 性能：点云密度高，可探测距离远。棱镜激光雷达扫描轨迹呈花瓣状，在扫描转速控制得当的情况下，同一位置长时间扫描几乎可以覆盖整个区域，从而避免了传统旋转激光雷达的多次校准。
- 价格：LivoxHorizon官网定价7199元。
- 车规&量产：Livox自21年起为小鹏量产的新车型提供车规级激光雷达技术，LivoxHoriz（Horizon定制版）于21年开始在其自有汽车级制造中心量产，年均产能达10万台级别，并可基于前装量产客户的增长需求在3个月之内实现扩线。新产品HAP已与小鹏汽车和一汽汽车建立合作伙伴关系,于21Q4量产。
大疆Livox转镜式激光雷达结构图：
Livox和小鹏合作量产汽车级激光雷达：
固态激光雷达：技术待
成熟，是未来之选
从性能看，固态激光雷达内部没有任何移动部件，可靠性有很大提升。同时，因部件可以IC化，能够进行高度自动化的组装和调校，相比之下也更容易实现批量化生产，并大幅降低量产成本，因此也被公认为是激光雷达实现大规模车载化的主流演进路线。
从技术角度看，固态激光雷达对零部件要求高，整合制造工艺难度大，目前两种技术路线Flash和OPA尚不成熟，还需要匹配大功率的激光器、高性能的光电探测器等部件，离真正落地仍有一段差距。
纯固态Flash：一次闪光全局成像，达成全球首个固态激光雷达车规量产合作。
- Flash激光雷达指利用快闪原理达成一次闪光（激光脉冲）成像的激光雷达，在发射端采用垂直腔面发射器（VCSEL），短时间发射出一大片覆盖探测区域的面阵激光，再以高度灵敏的接收器，来完成对环境周围图像的绘制。
- 性能：瞬时记录，集成度高，但探测距离近，分辨率低。Flash激光雷达的优势在于没有扫描器件，能够快速记录整个场景，避免了扫描过程中目标或激光雷达自身运动带来的误差，并且集成度高，体积小，具有芯片级工艺，适合量产。但是Flash激光雷达的功率密度低，导致其有效距离一般难以超过50米，分辨率也比较低。
- 成本：目前Flash技术还不成熟，价格相应较高，未来有下探空间。以Ouster2020年公布的Flash激光雷达ES2为例，其面向车规量产项目的初始价格将为600美元，目标是降至100美元，计划于2024年实现大批量生产。
- 车规：体积小、高稳定，不含任何机械组件，技术成熟后有望满足高等级车规要求。
- 量产：由于探测距离受限，Flash方案主要用于较低速的无人驾驶车辆，例如无人外卖车、无人物流车等对探测距离要求较低的自动驾驶解决方案中。长城汽车WEY品牌系列下的摩卡车型确定将搭载IBEO的Flash激光雷达IbeoNEXT，成为全球首个纯固态激光雷达的车规量产合作。
固态Flash激光雷达结构图：
大陆Flash激光雷达：
纯固态OPA：高系统集成度的光学相控阵技术。
- OPA激光雷达利用相干原理（类似两圈水波相互叠加后，有的方向会相互抵消，有的会相互增强），采用多个光源组成阵列，通过调节发射阵列中每个发射单元的相位差来改变激光的出射角度，控制各光源发射的时间差，从而合成角度灵活、精密可控的主光束，实现对不同方向的扫描。
- 性能：体积小、扫描速度快、精度高。OPA实现一种无任何机械元件的光束扫描，调控速度可以非常快，容易达到MHz甚至GHz的点扫描速度，同时功耗很小。其次，OPA采用阵列光栅收发结构，避免了后期对准工艺，也可以采用半导体工艺实现探测系统的集成，进一步缩小体积、降低成本。
- 技术发展：加工工艺、扫描角度、距离等问题尚待突破。光束经过光学相控阵器件后的光束合成实际是光波的相互干涉形成的，易形成阵列干扰，使得激光能量被分散（旁瓣效应）。当前OPA激光雷在减小旁瓣效应、加工工艺、探测距离等技术难题上还不成熟。
- 成本：当前OPA技术水平壁垒高，未来成本下降空间大。OPA激光雷达前期研发成本较高，未来技术成熟后将带动激光雷达产品价格向下。2016年CES展上，Quanergy发布了“全球第一款OPA固态激光雷达”S3，尺寸仅为90*60*60mm，体积小、功耗低，成本低，每台成本仅需200美元，但公司尚未量产。
- 车规：体积小、高稳定，不含任何机械组件，技术成熟后有望满足高等级车规要求。
- 量产：技术尚未成熟，量产仍需时日。虽然OPA技术相当先进，但对于相关组件的尺寸和精度要求很高，例如激光雷达的波长在1微米左右，为了弱化旁瓣带来的影响，阵列相邻单元间距需要小于500nm，整合制造难度大，预计真正落地还需5年左右。
OPA激光雷达原理图：
QuanergyS3OPA激光雷达：
激光雷达各个技术路线总结：
收发模块：核心硬件集成化、
芯片化架构势在必行
发射端平面化，从边缘发射到垂直发射：
- 半导体发射器可分为EEL（边缘发射激光器）和VCSEL(垂直腔面发射激光器)。此前VCSEL激光器存在发光密度功率低的缺陷，导致只能应用于对测距要求近的场景(通常<50m)。
- 近年来随着多层结VCSEL激光器的开发，将其发光功率密度提升了5~10倍，这为应用VCSEL开发长距激光雷达提供了可能。结合其平面化所带来的生产成本和产品可靠性方面的收益，VCSEL未来将有望逐渐取代EEL。
发射端逐渐采用平面化的激光器器件：
- EEL作为探测光源具有高发光功率密度的优势，但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、再切割的工艺步骤，往往只能通过单颗一一贴装的方式和电路板整合，而且每颗激光器需要使用分立的光学器件进行光束发散角的压缩和独立手工装调，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。
- VCSEL发光面与半导体晶圆平行，具有面上发光的特性，其所形成的激光器阵列易于与平面化的电路芯片键合，在精度层面由半导体加工设备保障，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，提升光束质量。
EEL与VCSEL发光面示意图：
VCSEL光束质量更高：
接收端采用CMOS工艺的单光子探测器：
- APD（雪崩式光电二极管）和SPAD（单光子雪崩二极管）是两种将光能转换成电流的光电探测器，SPAD阵列化工艺成熟，有望取代APD。和APD相比，SPAD具有单光子探测能力，在生物医学的荧光探测领域和核磁影像领域广泛应用。
- 但SPAD因其输出信号幅值相同，所以无法测量光强，而APD则输出模拟信号，能够获得目标的灰度信息，且动态范围较大，导致SPAD在激光雷达接收端的测量灵敏度不及当前在激光雷达中广泛使用APD。
近年来，国内外多家探测器公司不断优化单光子器件在近红外波段的量子效率，在实际探测灵敏度方面已经逐渐超越了APD。此外SPAD的CMOS阵列化工艺则较为成熟且易于配置，APD则由于需要专门的技术较难实现阵列化。未来随着设计和工艺的进一步优化，SPAD对APD性能的优势将越发明显。
SPAD&APD性能比较：
汽车激光雷达技术发展趋势：
硬件集成化、芯片化架构势在必行，降本增效关键所在:
- 激光雷达系统中核心的激光器、探测器、控制及处理单元均能从半导体行业的发展中受益。目前激光雷达仍存在零部件多、生产成本高、可靠性低等问题。
- 收发单元阵列化以及核心模块芯片化是未来的发展趋势芯片化架构的激光雷达可将数百个分立器件集成于一颗芯片，在降低物料成本的同时，省去了对每一个激光器进行独立光学装调的人力生产成本。
- 此外，器件数量的减少，可以显著降低因单一器件失效而导致系统失效的概率，提升了可靠性。因此核心硬件和模块的集成化、芯片化是实现激光雷达小型化、轻量化、满足车规要求的关键所在，为激光雷达降本增效，大规模应用带来质变。
激光雷达专用芯片及功能模块示意图：
激光雷达芯片化发展路线：
在发射端，定制开发VCESL专用模拟数字芯片：
- VCSEL多通道驱动芯片通过采用高压CMOS工艺，可以提供数十安培的峰值电流以及纳秒级的窄脉宽驱动能力，满足激光雷达探测的需求。
- 而且未来通过VCSEL阵列和驱动芯片封装级别的集成，能够进一步减小驱动环路的寄生电感，获得更窄的脉宽和更高的电光转换效率，从而进一步提升激光雷达的测距精度和测远能力。
在接收端和信息处理单元，实现CMOS工艺下探测器和电路功能模块的单片集成SoC：
- 单光子接收端片上集成SoC芯片，通过片内集成探测器、前端电路、算法处理电路、激光脉冲控制等模块，能够直接输出距离、反射率信息，逐步代替主控芯片FPGA的功能。
- 未来随着线列、面阵规模的不断增大，逐步升级CMOS工艺节点，单光子接收端SoC将实现更强的运算能力、更低的功耗和更高的集成度。
激光雷达
产业链日益成熟，国内
厂商初露锋芒
上下游共振，激光雷达产业链走向成熟：
- 激光雷达产业链上游厂商负责提供激光发射、激光扫描、激光接收和信息处理所需的光电零部件，由中游厂商进行整合生产，最后应用到自动驾驶、ADAS、地图勘测等多个领域，形成完整产业链。
- 在需求侧，下游产业蓄势待发。自动驾驶的快速崛起为激光雷达产业发展带来新的机遇；在供给侧，中上游企业技术不断发展。上游光电器件供应商技术工艺不断迭代升级、中游激光雷达企业技术路径快速迭代驱动产业链的日趋成熟，也推动了激光雷达产品的加速落地。
激光雷达产业链：
上游决定产品性能，海外厂商
领跑国内厂商紧跟
上游决定产品性能和成本。激光雷达本质是一个由多种光电部件组成的光机电系统，包括由光路设计、激光器、探测器、扫描模块、光学部件、光学驱动芯片及主控芯片等组成的光电系统约占激光雷达整机成本超七成，因此与激光雷达的探测性能、成本及其可靠性都息息相关。
此外，激光雷达价格昂贵很大部分原因在于校准工作上。多线束激光雷达在生产制造过程中，需要将多块发射、接收电路板安装到精密构造的金属壳体中，同时在调试过程中，工人需要调试每一束激光的发射与接收，保证其在不同的测试距离上的测距精准度，因此自动化、高精度的检测和追溯设备也至关重要。
海外厂商整体领先，国内企业初露锋芒，光学部件国内厂商具有优势。上游精密仪器、芯片等核心元器件厂商，目前基本被国外大厂所垄断，在技术和客户群等方面都领先于国内厂商，但在政策以及下游市场环境的双重驱动下，国内厂商近年来奋起直追，在细分领域取得突破。
激光雷达成本分布：
禾赛科技2020.01-2020.09原材料采购成本分布：
在芯片领域，FPGA主要由Xilinx、英特尔旗下Altera、Lattice三家海外厂商领跑，国内主要的供应商有紫光国芯等。模拟芯片供应商则由亚德诺半导体（ADI）、德州仪器（TI）主导，国内厂商如华润微、圣邦微电子积极布局，在车规级产品丰富度和技术水平上追赶。
激光器和探测器是激光雷达的重要部件，往往需要满足不同技术路线的定制化需求。激光器由欧美企业艾麦斯（AMS）、Lumentum等主导，探测器主要公司包括滨松光子、安森美、索尼等，我国则有瑞波光电子（激光器）、芯视界（扫描器）、灵明光子（探测器）等企业开始崭露头角且发展迅速，产品性能已经基本接近国外供应链水平，并已经有通过车规认证(AEC-Q102)的国产激光器和探测器出现，且更具备定制化的灵活性。
光学部件方面，激光雷达光学部件主要由激光雷达公司自主研发设计，选择光学零部件制造公司完成生产和加工工序，或由头部光学企业参与相关设计。
- 光学部件的车规化是车规级激光雷达实现的基础，目前国内光学部件供应链的技术水平已经完全达到或超越国外供应链的水准，且我国制造企业有着天然的贴近下游市场的优势，本身在成本方面也更具竞争力，已经可以完全替代国外供应链和满足产品加工的需求，国内光学技艺沉淀深厚的龙头企业如舜宇光学、水晶光电、永新光学等有望长期深度受益。
中游竞争加剧，国内
市场百花齐放
中游竞争加剧，参与企业多元化。随着激光雷达产业的蓬勃发展，赛道也变得更加繁荣，新进参与者及其技术路线更加多元，海外以Velodyne、IBEO、Quanergy等品牌为代表，国内有禾赛科技、速腾聚创、镭神智能等知名初创企业，更有华为、大疆等科技企业跨界入局，国内市场呈现百花齐放之势。
激光雷达公司竞争格局：
2019全球激光雷达市场地域分布：
国外企业先行，步入上市热潮。国外激光雷达产业起步较早，包括老牌厂商Velodyne、法雷奥、IBEO及后起之秀Luminar、Ouster、Innoviz等。
- Velodyne在2005年推出360°旋转式64线激光雷达后，一跃成为全球领先的激光雷达供应商，其产品被谷歌、百度等无人驾驶领军企业广泛使用，一度占据全球80%以上的激光雷达订单，近年来也积极布局混合固态、固态激光雷达，促进产品落地量产。
- 法雷奥是全球最大的汽车零部件供应商之一，19年从四家全球主流车企获得价值约5亿欧元订单。在近期CES展上发布了第三代SCALA激光雷达，预计将于24年上市。区别于前两代微转镜方案，SCALA3开始采用MEMS技术。
- 20年以来，Velodyne、Luminar等6家海外知名激光雷达公司通过SPAC合并上市，Quanergy、Cepton也正筹备上市，标志着海外激光雷达产业有望进入更加成熟的阶段。
2021车载激光雷达市场份额：
国内激光雷达企业崭露头角：
- 据Yole统计，21年全球车载激光雷达市场中，国内企业速腾聚创/Livox/华为/禾赛科技/图达腾分别以10%/7%/3%/3%/3%份额占得一席之地，其中速腾聚创和Livox排名全球第2/4，属于国内第一梯队。
- 禾赛科技、速腾聚创主要聚焦机械式激光雷达，成功抢占部分Velodyne市场份额的同时，也已开始积极布局半固态激光雷达路径。
- 华为、大疆跨界入局转镜/棱镜式半固态方案，且产品已成功量产，科技大厂的加入也有助于我国提升技术水平、丰富技术路线。
- 固态激光雷达领域我国也有研发实力雄厚的初创企业如北醒光子（Flash）、洛微科技（OPA）、国科光芯（FMCW）等深耕细作，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。
主要汽车激光雷达企业介绍：
参考资料来自：东方证券、驭势资本研究所
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