2021.04.20

    自动驾驶给激光雷达带来新机遇。中国汽车工程学会、国汽智联汽车研究院编写的《中国智能网联汽车产业发展报告（2019）》称，当前在人工智能的重要应用场景智能网联汽车的自动驾驶和辅助驾驶领域中，激光雷达是实现环境感知的核心传感器之一。无人驾驶汽车领域庞大的车用需求以及无人驾驶技术给人类社会运行带来的潜在变革，为激光雷达带来了广阔的应用前景以及巨大的市场。

    政策密集出台，助力激光雷达行业发展。近年来密集出台包括《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年》、《智能汽车创新发展战略》以及《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》等一系列政策，不断推进智能传感器及集成电路行业的高速和高效发展。

    技术推进及场景扩展带来广阔市场空间。随着人工智能、5G技术的逐渐普及，无人驾驶、高级辅助驾驶、服务型机器人和车联网等行业发展前景广阔。全球来看，根据沙利文的统计及预测，激光雷达整体市场预计将呈现高速发展态势，至2025年全球市场规模为 135.4 亿美元，较2019年可实现64.5%的年均复合增长率。国内来看，据麦肯锡研究报告显示，中国将是全球最大的自动驾驶市场，而激光雷达是高级别无人驾驶技术实现的关键，根据沙利文的研究报告，至2025年，中国激光雷达市场规模将达到43.1亿美元，较2019年实现63.1%的年均复合增长率，其中车载领域即无人驾驶和高级辅助驾驶是主要组成部分。

    国内企业在激光雷达市场勇立潮头。目前，激光雷达行业内主要的公司包括美国的 Velodyne、Luminar、Aeva、Ouster，以色列的 Innoviz，德国的 Ibeo，以及国内的禾赛科技和速腾聚创。2020 年下半年国外激光雷达公司迎来上市的热潮，2021年禾赛科技预计将作为国内第一家激光雷达领域上市公司。禾赛科技进入激光雷达领域后，凭借优秀的产品性能建立了良好的口碑，销售数量及营业收入均实现较快增长，使得国外厂商的市场占有率不断降低。与此同时，华为于2020年底首次面向行业正式发布车规级高性能激光雷达产品和解决方案，正式进军激光雷达市场。

1.     自动驾驶给激光雷达带来新机遇
    激光雷达LiDAR（LightLaser Detection and Ranging）被广泛用于无人驾驶汽车和机器人领域，被誉为广义机器人的“眼睛”，是一种通过发射激光来测量物体与传感器之间精确距离的主动测量装置。其中广义机器人包括具有无人驾驶功能的汽车，也可称之为轮式机器人，另外还包括实现无人清扫、无人运送等功能的新型服务机器人。除了无人驾驶领域，激光雷达的应用领域也在不断拓展，包括以汽车整车厂、Tier 1为代表的前装高级辅助驾驶，以智能服务机器人为代表的避障导航系统，还有随着5G技术逐渐普及而产生的智能交通车路协同应用，都为激光雷达带来了更广阔的市场。

1.1   激光雷达原理
    激光雷达的工作原理是将电脉冲变成光脉冲发射出去，光接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，通过测量发射脉冲与一个或数个回波脉冲之间的时间差而获得距离以及物体材质和颜色等参数。
    具体来看，激光雷达由四个系统组成，分别为激光发射、激光接收、信息处理和扫描系统。激光发射系统中激励源周期性地驱动激光器，发射激光脉冲，激光调制器通过光束控制器控制发射激光的方向和线数，最后通过发射光学系统，将激光发射至目标物体；激光接收系统的工作原理是经接收光学系统，光电探测器接受目标物体反射回来的激光，产生接收信号；信息处理系统是接收信号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；扫描系统是以稳定的转速旋转实现对所在平面的扫描，并产生实时的平面图信息。

    激光雷达主要技术指标包括视场角、线数、分辨率、探测距离、测量精度、反射率和扫描帧频等。

    激光雷达是车辆安全和智能化的核心高端传感器，激光雷达也是我国智能汽车战略大力发展的关键基础技术之一。国家发改委、科技部、工信部等11部门联合印发的《智能汽车创新发展战略》中首次定义了什么是智能汽车：是指通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。在这个定义中，“搭载先进传感器”是智能汽车的重要标签。

1.2   车载传感器的比较
    根据新华网，对比《智能汽车创新发展战略》意见征集稿和正式印发版，在有关核心供应链环节的表述中，意见稿中的“重点推动传感器”被修改为“车载高精度传感器”。这一修改目标更为明确，即培育发展“高精度传感器”。产业方面，发展战略要求推进车载高精度传感器等产品研发与产业化，促进激光/毫米波雷达等自主知识产权军用技术的转化应用。可见，下一步投资建设的落地点，在传感层的机会就在于高精度、高准确度的传感器。

    根据新华网，激光雷达、毫米波雷达和摄像头是公认的自动驾驶的三大关键传感器技术。从技术上看，激光雷达与其他两者相比具备强大的空间三维分辨能力。中国汽车工程学会、国汽智联汽车研究院编写的《中国智能网联汽车产业发展报告（2019）》称，当前在人工智能的重要应用场景智能网联汽车的自动驾驶和辅助驾驶领域中，激光雷达是实现环境感知的核心传感器之一。报告认为，在用于道路信息检测的传感器中，激光雷达在探测距离、精准性等方面，相比毫米波雷达具有一定的优势。

    无人驾驶汽车的“眼睛”已成为激光雷达的代名词。在复杂场景下，激光雷达有着不可比拟的优势。针对远距小障碍物，毫米波雷达的角分辨率不够，摄像头对远端的通用障碍物识别不够，而这种场景下激光雷达就可能及时识别。对于近距离加塞，这种场景在中国道路上尤其常见，毫米波雷达的角分辨率不够，摄像头通常来说需累计多帧，需要几百毫秒才可以确认加塞，而激光雷达由于精确的角度测量能力和轮廓测量能力，可以2-3帧确认加塞，百毫秒内做出判断。同样的原因，对于近端突出物，毫米波雷达和摄像头相对不足，而激光雷达可以做出快速判断。

    在隧道场景下，摄像头在光线亮度发生突然变换的场景有致盲情况发生，而毫米波雷达一般不识别静止物体，如果隧道口刚好有一个静止车辆，这时就需要激光雷达的准确识别能力。此外，十字路口无保护左拐场景对激光雷达的大角度全视场测量能力有很大考验，需要同时满足大视场和远距测量能力。在地库场景，毫米波雷达由于多径反射性能不佳，而光线强弱变化又会影响摄像头的性能，这时激光雷达独特的优势就可以得到发挥。

1.3   激光雷达的分类
    激光雷达行业具有较高的技术水准与技术壁垒，并同时具有技术创新能力强与产品迭代速度快的特征。其技术发展方向与半导体行业契合度高，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，收发单元阵列化以及核心模块芯片化是未来的发展趋势。

    激光雷达可分成一维（1D）激光雷达、二维（2D）扫描激光雷达和三维（3D）扫描激光雷达。1D激光雷达只能用于线性的测距；2D扫描激光雷达只能在平面上扫描，可用于平面面积与平面形状的测绘，如家庭用的扫地机器人；3D扫描激光雷达可进行3D空间扫描，用户户外建筑测绘，它是驾驶辅助和自助式自动驾驶应用的重要车载传感设备。3D激光雷达可进一步分成3D扇形扫描激光雷达和3D旋转式扫描激光雷达。

    激光雷达按照测距方法可以分为飞行时间（Time of Flight，ToF）测距法、基于相干探测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激光雷达将在市场上并存。

    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。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，而半固态式和固态式激光雷达往往最高只能做到120°的水平视场扫描，且在视场范围内测距能力的均匀性差于机械旋转式激光雷达。由于无人驾驶汽车运行环境复杂，需要对周围360°的环境具有同等的感知能力，而机械旋转式激光雷达兼具360°水平视场角和测距能力远的优势，目前主流无人驾驶项目纷纷采用了机械旋转式激光雷达作为主要的感知传感器。

    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。激光雷达厂商不断引入新的技术架构，提升探测性能并拓展应用领域：从激光器发明之初的单点激光雷达到后来的单线扫描激光雷达，以及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式激光雷达、FMCW激光雷达，以及如今芯片化的发展趋势，激光雷达一直以来都是新兴技术发展及应用的代表。

1.4   激光雷达的迭代历史
    激光雷达经历了60年左右的发展历程，其技术不断进步并呈现多样化发展趋势，同时随着应用领域的不断拓展丰富，激光雷达逐步迈向商业化，其市场也于近几年迅速扩大，并迎来上市热潮。在汽车产业“电气化、共享化、网联化、智能化”的“新四化”驱动下，2016年后无人驾驶行业高速发展，激光雷达行业也随之进入迅速发展期。2019 年后激光雷达行业进入新的发展阶段，从技术方案来看，收发器件面阵化及核心模块芯片化为高性能、低成本、高集成度、高可靠性的激光雷达提供了可靠的发展方向，FMCW 原理的激光雷达技术方案受到了市场的关注。

    从应用领域来看，激光雷达应用范围进一步得到拓展，“新基建”中的车联网为激光雷达带来了新的应用场景，同时，依据应用领域的不同，激光雷达呈现性能及价格分层的发展趋势。此外，2020年境外激光雷达公司迎来通过特殊目的并购公司（Special Purpose Acquisition Company，SPAC）完成上市的热潮，Velodyne、Luminar已完成 NASDAQ上市，Aeva、Innoviz预计2021年第一季度完成，Ouster预计2021年上半年完成。

1.5   激光雷达核心应用场景
    除了无人驾驶，面向乘用车的前装高级辅助驾驶（ADAS）、服务型机器人、车联网（V2X）等领域也是激光雷达当前或者近期的重要市场。因使用场景和搭载激光雷达的载体（无人驾驶汽车、乘用车、机器人等）具有明显差异，这些市场对激光雷达的性能、价格、体积等维度提出了不同的需求。车联网应用起步最新，使用场景具有多样性，对无人驾驶、高级辅助驾驶、机器人领域的激光雷达都会有相应需求。

    无人驾驶与高级辅助驾驶领域通常将自动驾驶技术按照国际汽车工程师协会（SAE International）发布的工程建议J3016进行分类。从L0级（纯由驾驶员控制）至L5级（完全自动驾驶），级别越高，车辆的自动化程度越高，动态行驶过程中对驾驶员的参与度需求越低，对车载传感器组成的环境感知系统的依赖性也越强。其中，L3级是自动驾驶等级中的分水岭，其驾驶责任的界定最为复杂：在自动驾驶功能开启的场景中，环境监控主体从驾驶员变成了传感器系统，驾驶决策责任方由驾驶员过到了汽车系统。

L4/L5级无人驾驶应用的实现，有赖于激光雷达提供的感知信息。该级别应用需要面对复杂多变的行驶环境，对激光雷达性能水平要求最高，在要求360°水平扫描范围的同时，对于低反射率物体的最远测距能力需要达到200m，且需要更高的线数以及更密的点云分辨率；同时为了减少噪点还需要激光雷达具有抵抗同环境中其他激光雷达干扰的能力。

    对于L2/L3级高级辅助驾驶，覆盖前向视场（水平视场角覆盖60°到120°）的激光雷达通常为优选方案，实现自动跟车或者高速自适应巡航等功能，但在测远和角度分辨率等性能上的要求和无人驾驶是一致的；此外，整车厂及Tier 1公司更看重激光雷达的形态与尺寸是否容易嵌入车身，保险杠、前挡风玻璃后视镜等易于隐藏的地方是放置激光雷达的优先选择，这些位置往往空间狭小因而限制了激光雷达的体积；该领域客户也要求激光雷达通过电磁兼容、可靠性（包括振动及冲击、防水防尘）等一系列严格的车规测试；因为面向消费者的乘用车采购数量大，该领域客户对激光雷达的价格敏感度相较于无人驾驶领域也更高。

    机器人应用范围包括无人送货小车、自动清扫车辆、园区内的接驳车、港口或矿区的无人作业车、执行监控或巡线任务的无人机等，这些场景的主要特点是路线相对固定、环境相对简单、行驶速度相对较低（通常不超过30km/h）。因而相比无人驾驶应用，机器人应用对激光雷达测远及分辨率等探测性能的要求相对较低，但对价格更敏感。

    车路协同采用先进的无线通信和新一代互联网技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，其主要应用场景包括：盲区预警、多车协同换道、交叉口冲突避免、行人非机动车避撞、紧急车辆优先通行、车速引导、车队控制、车队协同通过信号交叉口等。人、车、路的有效协同需要准确识别和追踪交通参与者，并对其路线进行有效预测，采用基于激光雷达点云数据的目标聚类及追踪算法能够满足这一要求。
    
1.6   激光雷达产业链
    激光雷达行业的上游产业链主要包括激光器和探测器、FPGA芯片、模拟芯片供应商，以及光学部件生产和加工商。激光雷达下游产业链按照应用领域主要分为无人驾驶、高级辅助驾驶、服务机器人和车联网行业。
    整体而言，激光雷达整个产业链表现出发展速度快、科技水平高、创新能力强、市场前景广的突出特点。从国外产业链与国内产业链比较的角度而言，国外激光雷达上游公司由于起步更早，积累更为深厚，尤其在底层光电器件以及芯片领域。国外激光雷达下游企业在商业化进度方面也更成熟。然而，国内激光雷达行业的上游供应商、下游客户近几年均发展迅速，有望实现逐步赶超。

     激光雷达技术的发展催生了新的产业链条。自美国DARPA无人驾驶挑战赛以来，全球范围内的无人驾驶行业进入了高速发展期，无人驾驶技术的实现以及无人驾驶出租车/无人驾驶卡车服务的落地有赖于激光雷达提供的高精度感知信息。此外，激光雷达的环境感知能力能够拓展已有的辅助驾驶功能，提升车辆安全性，为面向整车厂以及 Tier 1公司的高级辅助驾驶产业提供了重要的支撑。同时，激光雷达技术也促进了服务型机器人产业以及车联网产业的兴起，服务型机器人通过赋予机器人智能感知的能力实现无人配送、无人清扫等功能，车联网通过车与车、车与路、车与云平台等的互联实现更为安全、舒适、智能的交通服务。激光雷达技术促进了新产业的发展，新产业的兴起为社会带来了新的发展点。

     激光雷达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，未来20年里随着智能驾驶和服务型机器人的逐渐普及，激光雷达也会像摄像头一样成为生活中的必需品。在摄像头产业链处于头部位置的公司正逐渐开始围绕着激光雷达进行布局，如图像传感器领域的头部公司日本Sony（索尼）和美国ON Semiconductor（安森美半导体）；在摄像头视觉应用领域的人工智能公司也在基于激光雷达的测量数据开发相应的深度学习算法，如商汤科技、Waymo、百度。随着激光雷达每年出货量和市场份额的扩大，未来会有更多摄像头视觉产业链上的公司（如芯片、器件、镜头、模组、算法）融入激光雷达产业链。
    
1.7   政策密集出台
    智能传感器是智能装备感知外部环境信息的关键，对智能装备的应用起着技术牵引和场景升级的作用。近年来，随着互联网与物联网的高速发展，传感器在新兴的智能家居、智慧城市、智能移动终端（汽车、机器人等）等领域的应用突飞猛进，大幅扩展了应用空间。同时集成电路是智能传感器的重要组成部分，专用芯片的发展为智能传感器的性能提升、可靠性提升和成本控制提供了重要支撑。国家对于计算机、通信和其他电子设备制造业大力支持，出台一系列政策不断推进智能传感器及集成电路行业的高速和高效发展。

2.     技术推进及场景扩展带来广阔市场空间
    随着人工智能、5G技术的逐渐普及，无人驾驶、高级辅助驾驶、服务型机器人和车联网等行业发展前景广阔。这些技术的实现能够大幅减少人为失误带来的交通风险、提高交通运输效率、提升道路通行能力、改变汽车生产消费模式，实现交通运输安全、高效、绿色的发展愿景。同时能够缓解社会老龄化带来的劳动力短缺的问题，提高生产力水平、提升生活品质。

    根据禾赛科技招股说明书援引，Allied Market Research估计2026年全球无人驾驶技术市场规模将达到5566.7亿美元，较2019年可实现39.47%的年均复合增长率。激光雷达是高级别无人驾驶技术实现的关键，根据沙利文的统计及预测，受无人驾驶车队规模扩张、激光雷达在高级辅助驾驶中渗透率增加、以及服务型机器人及智能交通建设等领域需求的推动，激光雷达整体市场预计将呈现高速发展态势，至2025年全球市场规模为135.4亿美元，较2019年可实现64.5%的年均复合增长率。

2.1   无人驾驶市场
    无人驾驶系统具备高性能的传感系统、强大的数据分析能力和具有逻辑的决策管理程序，以反应速度快且不会疲倦的人工智能取代驾驶者，能够有效的减少交通事故数量和伤亡人数。此外，无人驾驶系统能够通过车上的传感器和通信网络，接收附近交通参与者的信息以及信号灯、限速、警示标志等信息，从而对巡航的速度进行实时调整，有效提升道路的容量及通行效率，减少交通拥堵的情况，提高社会运转效率。

    激光雷达能够对三维空间进行实时高精度重建，是无人驾驶技术实现的关键。搭载激光雷达的无人驾驶出租车、无人驾驶卡车已相继在美国、中国、新加坡等多地进行道路测试及小范围运营，开始商用化转变并带来经济效益。无人驾驶技术在互联网货运、互联网专车领域的快速推进，将极大地减少这些行业的人力支出和运营成本。麦肯锡研究报告显示，到2030年中国自动驾驶乘用车数量将达到800万辆，自动驾驶将占到乘客总里程的约13%，基于自动驾驶的出行服务订单金额将达2600亿美元。领域庞大的用车需求以及无人驾驶技术给人类社会运行带来的潜在变革，为激光雷达带来了广阔的应用前景以及巨大的市场。

    根据禾赛科技招股说明书援引，Report Linker研究估计2025年全球包括运送乘客和货物在内的L4/L5级无人驾驶车辆数目将达到53.5万辆。随着无人驾驶商业模式的逐步确立，该领域的全球激光雷达市场也将随之实现高速增长，据沙利文测算，至2025年该领域激光雷达市场规模预计达到35亿美元，2019年至2025年的年均复合增长率达80.9%。

2.2   高级辅助驾驶市场
    高级辅助驾驶市场主要服务于整车厂及Tier 1公司，激光雷达在性能满足要求的基础上，成本及车规要求是量产车项目关注的重点。Valeo（法雷奥）的SCALA是当前唯一一款受到市场认可通过车规并实现量产的激光雷达产品，搭载在了Audi（奥迪）旗舰车型AudiA8。2020年Valeo（法雷奥）对SCALA进行升级，实现更优的传感器解决方案。

    世界各地交通法规的修订为L3级自动驾驶技术商业化落地带来机会。2019年，日本《道路交通法案》修正案获得通过，允许L3级自动驾驶车辆在公共道路上使用。2020年1月，韩国国土交通部发布《自动驾驶汽车安全标准》（修订版），制定L3级自动驾驶安全标准和商用化标准。2020年6月联合国的欧洲经济委员会通过《ALKS车道自动保持系统条例》，这是全球范围内第一个针对L3级自动驾驶具有约束力的国际法规。

    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：BMW（宝马）预计在2021年推出具有L3级自动驾驶功能的 BMW Vision iNEXT；Mercedes-Benz（梅赛德斯-奔驰）首款L3级自动驾驶系统将于2021年在新款S级车型上推出；Volvo（沃尔沃）预计在2022年推出配备激光雷达的自动驾驶量产车型，实现没有人工干预情况下的高速行驶；Honda（本田）计划于2021年在其Legend车型上提供L3级自动驾驶系统。考虑全球高级辅助驾驶项目的发展进度，2020年及2021年ADAS领域激光雷达的销售主要仍由SCALA贡献。随着激光雷达成本下探至数百美元区间且达到车规级要求，未来越来越多高级辅助驾驶量产项目将实现SOP；根据Yole的研究报告，至2025年全球乘用车新车市场L3级自动驾驶的渗透率将达约6%，即每年将近600万辆新车将搭载激光雷达。激光雷达在高级辅助驾驶领域的市场规模将在未来5年里保持高速增长，按照沙利文预计，2025年激光雷达市场规模预计将达到46.1亿美元，2019年至2025年复合增长率达83.7%。

2.3   服务型机器人市场
    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。借助强大的内置感知系统及控制系统，服务机器人能够完成多种无人作业，从而减轻对人力的依赖，提高生产效率。服务型机器人不仅仅可以实现将货物从物流中心运送到消费者家中，还可以提供大量新型的“最后一公里”服务，为整个服务社区提供便利性、安全性和健康性。2020年面对新冠疫情，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，为方便社区生活以及阻隔疫情扩散筑起了健康防线。

    当前越来越多的电商、消费服务业巨头以及初创公司投入服务型机器人的开发，相对封闭的校园、社区和工业园区是此类应用落地的优选场所，这些应用也为未来拓展智能机器人的服务半径积累了宝贵的经验。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（酷乐客）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MAI Shop，门店集成了无人微仓与无人配送服务，补充配送运力。

    随着智能服务机器人技术的成熟，其业务范围和辐射半径将不断增强，无人运送、无人清扫、无人巡检机器人在运营成本降低及服务效率提升等方面的优势将得以显现，对此类设备的需求也将不断提升。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2025年激光雷达在该细分市场预计达到7亿美元市场规模，2019年至2025年的复合增长率为57.9%。

2.4   V2X市场
    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3月，中共中央政治局常务委员会召开会议提出，加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设（即“新基建”）进度。随后4月，国家发改委首次划定“新基建”范围，主要包括信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施，其中融合基础设施中包含智能交通基础设施。车路协同（V2X）技术是智能城市、智能交通中的基础与重点，同时也与5G通讯、大数据中心和人工智能等领域的建设相互支撑、互相促进。在“新基建”政策的推动下，已有13个省市区发布了2020年重点项目投资计划，其中8个省份公布了计划投资额，共计34万亿元。

    以政府为主导作用、多元主体协作参与的车路协同产业格局正加速形成。据人民网2020年7月报道不完全统计，全国的车路协同示范区已经超过40个，13个区域入选交通强国建设试点，测试场景也在逐步从封闭走向开放、从单一走向多元。车路协同变普通道路为智能道路，赋予其与智能汽车、管理云平台交互的能力。激光雷达结合智能算法能够提供车辆、行人、非机动车等交通要素的高精度位置、运动状态、识别追踪等信息，能够对交通状况进行全局性精确把控，对车路协同功能的实现至关重要。车路协同的市场潜力也为激光雷达的规模化应用带来了广阔的机遇。

    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。至2025年，全球激光雷达在该领域的市场规模将超过45亿美元，2019年至2025年复合增长率为48.48%。

2.5   中国市场潜力巨大
    下游行业的发展，将带动国内激光雷达市场的发展。从无人驾驶领域来看，据麦肯锡研究报告显示，中国将是全球最大的自动驾驶市场，到2030年中国自动驾驶乘用车数量将达到800万辆，自动驾驶将占到乘客总里程（Passenger KiloMeters Travelled，PKMT）的约13%，基于自动驾驶的出行服务订单金额将达2600亿美元。国内企业如百度、滴滴、小马智行、文远知行等已在多个城市开展无人驾驶出租车业务的试运营，预计商业化应用后对激光雷达的需求将进一步增长；从高级辅助驾驶领域来看，中国是全球最大的新车销售市场，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%，这将对激光雷达产生巨大的需求；从服务型机器人领域来看，受无人物流、无人清洁、无人作业等需求的推动，中国市场对于服务型机器人及其搭载的激光雷达同样拥有巨大的潜力；从车联网领域来看，当前“新基建”计划总投资额高达34万亿元，其中“5G+车联网”协同发展受到国家政策大力推动，多地出台重点项目投资计划并开展智能网联示范道路的建设，例如浙江投资约707亿元建设首条无人驾驶智慧高速——杭绍甬高速公路，此外中国智慧城市项目数量约占据全球总数一半，“新基建”车联网的发展对激光雷达的需求将保持稳定增长。根据沙利文的研究报告，至2025年，中国激光雷达市场规模将达到43.1亿美元，较2019年实现63.1%的年均复合增长率，其中车载领域即无人驾驶和高级辅助驾驶是主要组成部分。

3.     激光雷达企业对比
    2020年下半年境外激光雷达公司迎来通过特殊目的并购公司（Special Purpose Acquisition Compony，SPAC）完成上市的热潮，美国已上市公司有Velodyne、Luminar，此外Aeva、Innoviz预计2021年第一季度完成上市，Ouster预计2021年上半年完成，境内尚无上市公司，禾赛科技预计将作为国内第一家激光雷达领域上市公司。

    行业内主要的激光雷达公司包括美国的Velodyne、Luminar、Aeva、Ouster，以色列的Innoviz，德国的Ibeo，以及国内的禾赛科技和速腾聚创，以下表格对上述公司从技术、发展和市场等方面进行简要比较。

从产业应用及市场占有率来看，Velodyne当前仍是市场营收总额最高的激光雷达公司；Luminar2019年的销售台数在百台量级；Aeva和Innoviz在2020年预期营业收入均为500万美元，市场占有率较低。2017年之前Velodyne几乎是市场上唯一的高线数激光雷达厂商，在禾赛科技进入激光雷达领域后，国外厂商的市场占有率不断降低。无人驾驶市场占Velodyne 2017年营收的50%以上，近期下降到约25%。禾赛科技凭借优秀的产品性能建立了良好的口碑，销售数量及营业收入均实现较快增长。

    从技术选择路径和目标市场来看，Luminar、Aeva、Innoviz、Ibeo主要面向无人驾驶和量产乘用车ADAS市场，开发相应的（半）固态激光雷达，其技术特点各有不同，Luminar选用1550nm光源和探测器而非市场主流的905nm光源和探测器，Aeva选择FMCW而非市场主流的飞行时间法，Innoviz通过采用MEMS二维微振镜来实现激光扫描和接收，通过减少激光器和探测器数量来降低成本，Ibeo则选用VCSEL和SPAD面阵的纯固态激光雷达方案。

    从生产模式来看，部分国外激光雷达公司倾向采用代工或与制造厂合作的生产模式。Velodyne已与Fabrinet、Nikon（尼康）、Veoneer（维宁尔）等签署多年代工协议，从自主生产模式逐渐转向增加欧洲及亚洲第三方工厂代工的生产模式。Innoviz与Jabi（捷普）合作进行产品代工，同时针对BMW（宝马）项目与Magna（麦格纳）开展合作。与大型代工厂或者Tier 1合作能够降低激光雷达厂商对生产资源的投入，但也会削弱激光雷达厂商对生产环节和生产成本的把控，激光雷达作为新兴的精密传感器，迭代速度快，而且尚无确定的行业标准和成熟稳定的工艺，生产环节包括多步针对产品特性的精准装调和测试工序，需要激光雷达厂商对生产环节具有较强的把控能力，规模化生产能力会逐渐成为激光雷达企业的核心壁垒之一。
    
3.1   禾赛科技：全球领先的激光雷达制造商
    禾赛科技创立至今，专注于激光雷达、激光气体传感器领域。禾赛科技激光雷达主要市场集中于无人驾驶领域，并逐渐向服务机器人领域拓展。公司研发针对无人驾驶领域客户的高性能激光雷达产品，并通过高效的生产工艺保障供应，取得了该领域知名客户的大量订单。针对机器人、车联网领域，公司研发多样化激光雷达产品，并逐步实现销售。此外，公司持续研发适用于高级辅助驾驶领域的激光雷达产品，通过与整车厂及其一级供应商的合作，有望实现规模化销售。

    2017年，公司推出Pandar40高线数激光雷达，当年即实现销售收入1352.01万元。2018年，公司推出Pandar40P，具备较强的抗干扰功能，且性能稳定、可靠性高、具备稳定供货能力。在该产品的推动下，2018年公司40线激光雷达实现收入11480.49万元，同比大幅增长749.14%。此外，2018年Pandar64开始销售，实现595.58万元收入。

    2019年，Pandar64在远距离物体检测性能、分辨能力、多传感器同步精度等方面的优势获得市场认可，当年产生收入22361.77万元，占激光雷达销售收入的68.09%。受到一定的替代效应影响，2019年40线激光雷达的销售收入同比下降11.97%，为10106.19万元。此外，2019年PandarQT开始销售，实现42.30万元收入。2020年1-9月，受到国外疫情的影响，上半年Pandar64、Pandar40激光雷达销售增长有所放缓，但已在第三季度出现明显反弹。

    2017年、2018年、2019年和2020年1-9月公司核心技术产品占营业收入的比例分别为98.32%、99.95%、99.86%和99.85%。2019年禾赛科技在无人驾驶市场形成的销售金额超过3700万美元，是全球无人驾驶领域销售金额最高的激光雷达供应商之一，也是极少数在全球无人驾驶产业链上批量供应核心零部件并具有影响力的中国科技公司。在美国加征25%关税的情况下，禾赛科技凭借产品上的优势，依然成为美国多家无人驾驶头部公司的激光雷达供应商，同时毛利率高于应用于该领域的其他公司的竞品。

    在研发方面，首先，禾赛科技通过持续跟踪关注市场情况，及激光雷达技术演进的趋势、并结合自身特点制定基础技术开发规划，进行预研；其次，公司基于市场需求及相关基础技术储备的情况，制定具体的产品开发计划；进而，根据产品开发计划，进行产品的概念设计、架构设计、子系统设计与测试、研发样机制作与测试等工作，完成产品开发；最后，研发与生产部门密切配合，持续提高产品的可生产性与质量，降低产品成本。

    禾赛科技处于快速发展阶段，研发投入较大，人员职工薪酬、委外开发设计测试费快速增长，导致研发费用和占比较高。激光雷达行业处于高速发展阶段，同时公司重视技术研发，因而研发投入较大。其中，2017年由于公司收入体量较小，研发费用率超过150%，2019年公司研发费用率达48.32%，2020年前三季度研发费用率上升至64.43%。未来公司将继续加大研发投入，以保持产品的市场竞争力。

    在营销方面，禾赛科技的销售模式为直接销售，并通过展会和潜在客户拜访的模式进行产品推销。销售市场以国内与北美区域为主，此外还覆盖了欧洲、亚太等地区。除针对不同地区进行客户开拓外，同时，公司还根据无人驾驶、高级辅助驾驶、机器人、车联网等不同市场应用领域中客户关注的产品需求，有针对性地开拓客户。禾赛科技产品已服务的客户包括：北美三大汽车制造商中的两家、德国四大汽车制造商之一、美国加州2019年DMV路测里程前15名中过半的自动驾驶公司，和大多数中国领先的自动驾驶公司。这其中包括了全球最大的三家移动出行服务公司中的两家、全球最大的汽车零部件供应商博世集团、全球最大的自动驾驶卡车公司之一和全球最大的自动驾驶配送公司之一等知名公司。

    在战略方面，禾赛科技在进入激光雷达市场的早期选择从无人驾驶市场入手，集中资源打磨高线数机械旋转激光雷达产品，积累系统设计和核心模块开发经验，凭借突出的产品性能实现较高毛利率的销售收入、占领市场份额、积累品牌口碑。通过开发无人驾驶高线数激光雷达积累了高性能激光雷达的核心技术后，预判行业终局中激光雷达的高性能、低成本化和高可靠性会是机器人和量产车ADAS市场最重要的核心能力，而实现高性能、低成本、高可靠性的关键效途径是芯片化。于是公司在2017年底部署芯片技术发展方向，成立芯片部门，根据产品上积累的系统需求定义芯片参数，自主设计芯片。

    自研芯片的使用为产品在性能、集成度和成本上带来了竞争优势。多样化的产品将服务无人驾驶、ADAS、服务机器人等海量市场。在实现激光雷达硬件系统领先的基础上，公司投入研发基于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，作为技术储备，为市场提供更深入的解决方案（如车联网）。未来公司打算进一步加大在芯片和算法领域的研发投入，强化规模化生产能力，为激光雷达的市场需求爆发打好基础。

     本次禾赛科技IPO公开发行股票募集资金主要用于投资“智能制造中心项目”、“激光雷达专属芯片项目”以及“激光雷达算法研发项目”，项目总投资额213671.34万元，拟使用募集资金投入金额200000万元。“智能制造中心项目”将帮助公司在激光雷达各产品线的生产工艺优化以及测试环境等方面，实现业内领先的生产能力，为大规模量产做好准备。“激光雷达专属芯片项目”将进一步加强公司在激光雷达芯片化技术及器件等方面的研发和产品化建设。“激光雷达算法研发项目”将提升公司激光雷达相关的算法能力，以为乘用车、车联网等领域的客户提供产品及算法的解决方案。

   
3.2   华为：“爬北坡”进入激光雷达战场
    华为激光雷达产品的研发始于2016年，该团队访问了大量的TOP车企，倾听对激光雷达产品的需求，同时遍寻产业链厂家，经过半年的调研明确了方向：要做一款高性能、车规级、能够大规模量产的激光雷达，基于此定位，激光雷达团队启动“爬北坡战略”。当前，车载激光雷达市场上存在两条“登山路”：一条是先从相对较为简单的后装测试市场切入（如Robotaxi改装），再逐步过渡到前装量产市场；另外一条则是从陡峭得多的前装量产市场切入。激光雷达初创公司基本都在走第一条路。其中，绝大部分公司都还停留在测试订单的阶段，拿到量产订单的凤毛麟角；而华为，则从一开始就选择了后者：依托30年积累，加速构建车规级前装商用的能力，从而实现规模量产。

    2020年12月21日，中国汽车工业协会主办的T10 ICV CTO峰会在上海召开，华为首次面向行业正式发布车规级高性能激光雷达产品和解决方案。华为融合感知产品部总经理段忠毅围绕高性能、车规级、规模量产，对激光雷达产品和解决方案进行了全面的阐述。华为基于场景分析，华为设计、开发了96线中长距激光雷达产品，可以实现城区行人车辆检测覆盖，并兼具高速车辆检测能力，更符合中国复杂路况下的场景。其特点有：大视野120°×25°，应对城区、高速等场景的人、车测距诉求；全视野中，水平、垂直线束均匀分布，不存在拼接、抖动等情况，形成稳定的点云对后端感知算法非常友好；小体积，适合前装量产车型需求。激光雷达是一款光机电一体化的产品，需要光机电多领域深度整合。得益于ICT领域光学设计、信号处理、整机工程等长期积累，华为重构了激光雷达的核心部件，包括发送模块，接收模块和扫描器。

     华为激光雷达产品的定位是前装量产，必然要考虑激光雷达实际安装适配问题，如安装数量、安装位置，以及在运行中碰到的环境适应性问题。目前，华为已有多个车型的配套经验，对于造型匹配、安装位置以及环境工程领域都积累了丰富的经验。

    过去两年时间，华为激光雷达完成了产品的场景需求定义、开发设计，在测试验证、生产制造也有了充分的积累。依托在光通讯领域积累的精密制造能力以及先进工艺装备实验室，华为快速建立了第一条车规级激光雷达的Pilot产线。面向百万级量产需求，华为已按照年产10万套/线在推进，以适应未来大规模量产需求。
    
4.    投资建议
    我们认为激光雷达作为实现自动驾驶的核心传感器之一，发展的重要性和优先性地位凸显，正如近年来，国家有关推动智能传感器及集成电路行业政策频出。同时，在政策的推动下，国内自动驾驶领域高速发展，也进一步为激光雷达行业创造机遇。随着科技的进步，产业链上下游互相激励、共同发展，有利于激光雷达行业的高速发展。建议关注：禾赛科技等。
    
5.    风险提示
激光雷达主流技术路线变化；无人驾驶推进节奏不及预期。