一、前言
汽车的上半场是电动化，下半场是智能化。
犹记得19底第一次跟朋友聊到新能源车的投资机会，那时候感觉懵懵懂懂，当时印象最深的是工信部说要将新能源车的5%渗透率（18年）提升到25年的25%渗透率，当时就觉得电车那么贵，里程数又这么短，但渗透率的提升速度、电车的发展真是超出了所有人的想象，最终也带来了新能源车产业链的波澜壮阔行情，那波由国内外政策共振推动的新能源汽车的快速提升，造就了一个个牛股的出现。那么站在当下节点，新能源汽车的增速慢慢趋缓，电动化相关的锂矿、锂电池产业链的投资机会已不复存在，但基于每年如此庞大的新能源汽车销量以及人们对于新能源汽车智能化的诉求，越来越多的人愿意为更加智能化、交互性能更好的新能车买单，这个从最近刚出的11月新能源汽车销量就可看出。之前有看过研报，NOA爆款特斯拉的FSD其实早有推出，但国内上路的测评其实不多，随着今年小鹏、理想、问界等车企不断的在各城市推出智驾版，汽车博主也频频去做各车型现场NOA的测评，NOA的推行过程也暂未遇到任何风险事故，大家对于NOA功能的认可度越来越高，我们也看到了新势力的带有智驾功能的车型也是频频拿到巨大订单，产品产能远远跟不上需求速度。另外，今年是AI大爆发的元年，CHATGPT的问世激发了人们对于AI的无限想象，也加快了汽车智能化的发展，特斯拉在这轮AI革命的促进下，也在不断的完善自己的智驾平台算法，基于过往这么多年在智慧驾驶领域的持续深耕，在强算法的支持下，特斯拉仅凭毫米波雷达、超声波雷达及摄像头就能实现无图的智慧驾驶的功能实现。而国内由于在智慧驾驶算法、自动驾驶数据等与特斯拉还有较大差距，国内通过叠加激光雷达等硬件的模式，也在形成特有的中国辅助驾驶模式。新能源电动化时代，大家焦虑的里程数、安全性、充电速度、性价比，智能化时代，大家更为在意的人车的交互、车路的交互和智能化的极佳体验感。上半场的电动化，0-1的增量、增效降本的细分板块总是有着非常不错的市场表现，下半场的智能化，我们依旧要将目光放在0-1的增量和增效降本的细分上，目前我所能看到的增量就是激光雷达，因为相较于毫米波雷达、超声波雷达和摄像头，这个品类在之前的电动车的渗透率几乎为0，再加上本身价值量极大，未来的市场是非常广阔的，所以今天花时间去做下梳理和研究。
二、激光雷达相关介绍
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。
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。
4、驱动销量上涨的因素
1）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。
2）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）。
特斯拉路线：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。
国内车企路线：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。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。
三、激光雷达整机厂商情况
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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