禾赛科技：走在行业前列的激光雷达新锐.pdf

禾赛 科技： 走在 行业前列的激光雷达新锐 Table_ReportDate 2021年 02月 05日 Table_CoverReportList 请阅读最后一页免责声明及信息披露 2 证券研究报告 行业研究 Table_ReportType 行业专题研究 Table_StockAndRank 电子 数据来源： Wind，信 达证券研发中心 方 竞 电子行业首席分析师 联系方式： 15618995441 执业编号： S1500520030001 邮 箱： 刘 志 来 研究助理 联系方式： 17621917725 邮 箱： 信达证券股份有限公司 CINDA SECURITIES CO.,LTD 北京市西城区闹市口大街 9号院 1号楼 邮编： 100031 Table_Title 走在行业前列的激光雷达 新锐 Table_ReportDate 2021 年 02 月 05 日 本期内容提要 : Table_Summary 走在行业前列的激光雷达新锐。 禾赛科技成立于 2014 年 10 月，是全球 领先的激光雷达厂商。公司通过自研芯片器件，实现产品性能的系统级优 化 。并且 公司 不断推出引领市场的产品，包括适用于无人驾驶领域的 Pandar128（ 128 线旗舰级激光雷达）， PandarQT（ 64 线近距盲区激光 雷达）；适用于机器人领域的 PandarXT（ 32 线中距机械旋转式激光雷达） 等。近年来，公司的新产品推出保持稳定，全面覆盖无人驾驶、 ADAS、 机器人、车联网领域的市场需求 公司营收快速增长， 2017-2020 年 Q3，公司分别实现营收 0.20 亿元、 1.33 亿元、 3.49 亿元及 2.53 亿元。毛利率高达 76.21%。同时，激光雷 达系统结构精密且复杂，研发与制造壁垒较高，公司是高线数激光雷达的 领军企业，多项产品的性能处于行业领先地位，市场认可度高，具备较强 的定价权。因此毛利率一直处于较高水平， 2017 年至 2020 年 Q3 分别为 74.52%、 75.61%、 76.21%、 71.18%。 公司三位创始人孙恺、李一帆、向少卿分别持有公司 10.23%、 9.90%、 9.90%的股份，并且设置为 A 类股份，每份 A 类股份拥有的表决权数量为 每份 B 类股份的 5 倍，三人合计持有表决权比例为 68.21%。三位创始人 还通过员工持股平台上海乐以间接控制 3.24%的表决权，合计控制的表决 权比例为 71.45%。此外，公司还获得知名汽车电子硬件及软件厂商的青 睐，如博世、百度、 ON Semiconductor 等厂商投资入股。 自动驾驶风渐起，激光雷达显身形 。 激光雷达是实现无人驾驶等技术的关 键。 在 汽车产业“电 气化、共享化、网联化、智能化”的“新四化”驱动 下， 激光雷达 市场空间广阔 。激光雷达 主要应用场景包括无人驾驶、 ADAS、 服务 机器人、车联网，目前公司产品主要应用于无人驾驶领域， 预计未来推出 更 多产品 覆盖 各个 市场 。据沙利文预测， 至 2025 年全球 激 光雷达 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 ，其中， 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 。 无人驾驶、 ADAS 浪潮推动公司迅速发展 。 随着自动驾驶 浪潮 ， 公司 迎来 快速发展 ， 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 。 与此同 时 ， 公司激光雷达销量 呈现 快速增长态势， 2017-2020 年前三季度，分别 销售 126 台、 1232 台、 2890 台、 2132 台激光雷达。 而且 主打 产品 的价 格 基本保持 稳定， 均价 大多 在 10 万元 /套以上 。 募投 项目： 公司拟发行不超过 6360 万股 ，募集资金 20 亿，投向智能制造 中心项目、激光雷达专属芯片项目和激光雷达算法研发项目 。 其中，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。 风险因素： 专利相关的诉讼风险 ； 产品技术路线的风险 ； 研发失败及研发 成果无法产业化的风险 ； 市场需求波动的风险 ； 行业竞争的风险 ； 毛利率 下降的风险 。 -20% 0% 20% 40% 60% 电子 (申万 ) 沪深 300 请阅读最后一页免责声明及信息披露 3 目 录 一、禾赛科技：走在行业前列的激光雷达新锐 . 5 1、全球领先的的激光雷达厂商 . 5 2、汽车智能化带动营收快速增长 . 7 3、持续加大研发投入，技术创新引领未来 . 8 4、 AB 股制度，管理层掌舵公司方向 . 10 5、管理团队功底深厚 . 11 二、自动驾驶 风渐起，激光雷达显身形 . 12 1、激光雷达技术不断迭代，应用范围逐渐拓宽 . 12 2、下游市场蓬勃发展，激光雷达有望大显身手 . 14 三、无人驾驶、 ADAS浪潮推动公司迅速发展 . 17 1、技术实力领先，推动公司快速成长 . 17 2、公司竞争优势凸显 . 20 3、上下游协同发力 . 22 4、系统芯片算法的战略规划 . 23 四、募投加码激光雷达 . 25 1、智能制造中心项目 . 26 2、激光雷达专属芯片项目 . 26 3、激光雷达算法研发项目 . 27 风险因素 . 28 表 目 录 表 1：发行前后公司股本结构 . 10 表 2：激光雷达主要测距方法 . 12 表 3：激光雷达主要技术方案 . 12 表 4：激光雷达行业发展概况 . 13 表 5：激光雷达下游产业链 . 14 表 6：激光雷达主要应用场景 . 14 表 7：禾赛科技激光雷达主要核心技术 . 18 表 8： Pandar128 与其他公司 128 线旗舰产品参数对比 . 19 表 9： PandarXT 与其他公司同类竞品参数对比 . 20 表 10：行业内主要的激光雷达公司基本情况 . 20 表 11：近两年公司向前五供应商采购情况 . 23 表 12：募投资金用途（万元） . 25 表 13：智能制造中心项目投资概算（万元） . 26 表 14：激光雷达专属芯片项目投资概算（万元） . 27 表 15：激光雷达算法研发项目投资概算（万元） . 27 图 目 录 图 1：激光雷达主要应用场景 . 5 图 2：禾赛科技可销售产品型号演变 . 5 图 3：禾赛科技主要产品板块 . 6 图 4：禾赛科技部分客户 . 6 图 5：禾赛科技历年主营收入情况（单位：亿元） . 7 图 6：禾赛科技历年主营构成（单位：亿元） . 7 图 7：禾赛科技主营业务毛利率及净利率 . 8 图 8：禾赛科技各产品毛利率情况 . 8 图 9：禾赛科技期间费用（单位：亿元） . 8 图 10：禾赛科技净利润（单位：亿元） . 8 图 11：公司员工构成比例 . 9 图 12：公司员工受教育程度 . 9 图 13：公司激光雷达核心技术 . 9 图 14：禾赛科技股权结构图 . 10 图 15：禾赛科技创始人团队 . 11 图 16：全球激光雷达市场规模（单 位：亿美元） . 15 图 17：中国激光雷达市场规模（单位：亿美元） . 15 图 18：激光雷达在自动驾驶出租车 /卡车的市场规模（单位：亿美元） . 16 图 19：全球激光雷达在 ADAS 的市场规模（单位：亿美元） . 16 图 20：全球激光雷达在移动机器人领域的市场规模（单位：亿美元） . 16 请阅读最后一页免责声明及信息披露 4 图 21：全球激光雷达在车联网的市场规模（单位：亿美元） . 16 图 22：禾赛科技激光雷达产能产量情况 . 17 图 23：禾赛科技主要激光气体传感器产能产量情况 . 17 图 24：禾赛科技激光雷达产品销量（套） . 17 图 25：禾赛科技激光雷达产品均价（万元 /套） . 17 图 26： Pandar64 及可比产品在不同距离下的点云数目 . 18 图 27： Pandar40P 及可比产品在不同距离下的点云数目 . 19 图 28：三家激光雷达领域公司营业收入比较（亿元） . 21 图 29：三家激光雷达领域毛利率比较 . 21 图 30：三家激光雷达领域公司净利润比较（亿元） . 22 图 31：禾赛科技主营业务收入按区域划分 . 22 图 32：禾赛科技近年前五大客户营收占比情况 . 23 图 33：禾赛科技 2019 年前五大客户销售情况 . 23 图 34：禾赛科技发展战略 . 24 图 35：公司激光雷达专用芯片及功能模块示意图 . 24 图 36：禾赛科技激光雷达芯片化发展路线 . 25 图 37：募集资金使用安排（亿元） . 26 请阅读最后一页免责声明及信息披露 5 一、 禾赛科技 ： 走在行业前列的激光雷达 新锐 1、 全球领先的 的激光雷达 厂商 禾赛科技成立于 2014 年 10 月，是全球领先的 3D 传感器（激光雷达）厂商。 公司 以激光气 体传感器起家。 2016 年公司在原有激光气体遥感技术的积累之上拓展了新的发展方向 无人驾驶激光雷达，公司充分利用在光路设计、电子信号处理等方面的技术积累完成了产品 的快速开发。 2017 年公司发布 40 线激光雷达 Pandar40，推出后受到行业广泛关注，被逐 步应用于世界范围内多个无人驾驶项目。 2017 年底，公司预判行业终局中激光雷达的高性能、低成本化和高可靠性将会是机器人和 量产车 ADAS 市场最重要的核心能力，因此公司成立芯片部门，部署芯片技术发展方向， 开始自主设计芯片。 2018 年 4 月公司推出性能升级的 Pandar40P， 2019 年 1 月推出 64 线激光雷 达产品 Pandar64。 这两款产品 受到了世界范围内头部无人驾驶公司的 广泛认可，至 2020 年公司客 户已遍布全球 23 个国家。美国加州 DMV 公布的 2019 年无人驾驶测试里程数排名前 15 位 的企业中，超过一半选用了公司产品作为无 人驾驶车队的主激光雷达。 图 1：激光雷达主要应用场景 资料来源：禾赛科技官网，信达证券研发中心 图 2： 禾赛科技可销售产品型号演变 资料来源：禾赛科技 招股说明书 ，信达证券研发中心 请阅读最后一页免责声明及信息披露 6 公司目前产品 包括用于无人驾驶和机器人的激光雷达，以及用于能源行业安全巡检的激光 遥测系统等 。 其中激光雷达是公司目前的主打产品。 公司近年来稳定推出 新 激光雷达 产品， 全面覆盖无人驾驶、 ADAS、机器人、 车联网领域的市场需求。此外 ， 公司通过自研芯片器 件，实现产品性能的 系统级 优化。公司推出的引领市场的产品包括： 128 线机械旋转式激光 雷达 Pandar128、 PandarQT、 PandarXT 等。 图 3： 禾赛科技 主要产品板块 资料来源： 禾赛科技 招股说明书 ， 信达证券研发中心 公司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。 图 4： 禾赛科技部分客户 资料来源： 禾赛科技 官网， 信达证券研发中心 请阅读最后一页免责声明及信息披露 7 2、 汽车智能化带动营收快速增长 近年来，得益于 自动驾驶 的 发展 趋势，激光雷达快速放量，公司实现快速成长。 2017-2020 年 Q3，公司分别实现营收 0.20 亿 元、 1.33 亿 元、 3.49 亿 元及 2.53 亿 元。 2020 上半年受 海外疫情的影响，增速有所放缓，但随疫情 缓解 ，三季度已出现明显反弹，同比增长 28.54%。 具体而言， 2017 年 4 月， 公司推出 Pandar40（ 40 线 中长距 激光雷达），当年即实现销售收 入 0.14 亿 元 ； 2018 年 4 月 ，公司推出 Pandar40P（ 40 线 长距 激光雷达） ， 较前款有 更优的 测远能力 ， 具备较强的抗干扰功能且性能稳定 ， 在该产品的推动下， 2018 年公司 40 线激光 雷达实现收入 1.15 亿 元，同比大幅增长 749.14%； 2019 年 1 月 ， 公司 正式推出 Pandar64（ 64 线长距激光雷达 ），其 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 2.24 亿 元，占激 光雷达销售收入的 68.09%； 2020 年 1 月， PandarQT（ 64 线短距激光雷达 ） 开始销售， 前三季度 实现 0.17 亿 元收入 ， 该型号将 最小可探测距离 从 过往 型号的 0.3m 降至 0.1m， 能够更好地 针对盲区 ， 功耗更低， 在自动驾驶上应用前景广泛 ；此外，公司最新款 Pandar128（ 128 线 长 距激光雷达 ）于 2020 年 9 月发布， 当月 即实现 939.23 万元的收入。 图 5： 禾赛科技 历年 主 营收 入 情况（单位：亿元） 资料来源： 禾赛科技招股说明书 ， 信达证券研发中心 图 6： 禾赛科技历年 主 营 构成 （单位：亿元） 资料来源： 禾赛科技招股说明书 ， 信达证券研发中心 激光雷达 系统结构精密且复杂， 研发与制造壁垒较高，公司是 高线数激光雷达 的 领军企业， 多项产品的性能处于行业领先地位， 市场认可度高， 具备 较强的 定价权 。 公司 毛利率一直处 于较高水平， 2017 年至 2020 年 Q3 分别为 74.52%、 75.61%、 76.21%、 71.18%。 就具体产品而言， 128 线新品 Pandar128 于 2020 年 9 月 推出，目前体量较小， 毛利率 为 60.67%； 公司主打的 Pandar64 维持了较高的毛利率水平， 2020 年前三季度毛利率为 77.47%； 随着公司重心向高线数激光雷达产品转移 ， 40 线激光雷达售价整体呈下降趋势， 故其毛利率亦逐渐降低，但仍维持 64.23%的 高水平 ； PandarQT 定位于近距盲区检测，售 价较低，因而毛利率水平较其他产品亦较低。此外， 2020 年 1-9 月 的 气体检测产品毛利率 创下 75.24%的新高 。 0.19 1.33 3.48 2.53 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 2017年 2018年 2019年 2020 年 1-9 月 激光雷达产品 气体检测产品 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 2017 年 2018 年 2019 年 2020 年 1-9 月 40 线激光雷达 Pandar64 PandarQT Pandar128 其他激光雷达 请阅读最后一页免责声明及信息披露 8 图 7： 禾赛科技主营业务毛利率 及净利率 资料来源： 禾赛科技招股说明书 ， 信达证券研发中心 图 8： 禾赛科技各产品毛利率 情况 资料来源： 禾赛科技招股说明书 ， 信达证券研发中心 净利润方面， 2017-2020 年 Q3，公司净利润分别为 -0.24 亿元、 0.16 亿元、 -1.50 亿元、 - 0.94 亿元， 公司尚处于快速扩张阶段，研发投入力度较强， 2017-2020 年三季度累计投入高 达 4.23 亿，导致公司利润端出现 亏损。随着公司体量增加，预计未来规模效应会更加显著， 帮助公司盈利能力改善。而 且 公司已经在部分年份实现盈利 ， 2018 年 盈利 1611 万元 ， 2019 年因为 受到计提诉讼相关的专利许可补偿的影响，公司净利润转负 ，如果加回营业外支出， 则 盈利 为 1036.5 万元 ； 2020 年 受疫情影响， 上半年部分客户需求出现临时性放缓，而研发 投入、期间费用较高， 因此 出现 前三季度 亏损 0.94 亿元 。 图 9：禾赛科技期间费用 （单位：亿元） 资料来源： 禾赛科技招股说明书 ， 信 达证券研发中心 图 10：禾赛科技 净利润 （单位：亿元） 资料来源： 禾赛科技招股说明书 ， 信达证券研发中心 3、 持续加大 研发投入 ，技术创新引领未来 公司坚持技术导向，对研发不吝投入。 激光雷达行业处于高速发展阶段，公司 专注研发 并 持 续不断优化产品性能，积累核心模块的开发经验， 此外还 前瞻性部署 了 芯片、算法领域技术 ， 使核心功能模块芯片化 。 2017 年公司收入体量较小，故研发费用占营收比重高 达 151%；随着公司市场份额的上升， 研发占比降至 2019 年的 48%，但研发投入仍持续增加， 2019 年上升至 1.68 亿元 。 随着无 人驾驶商业化的持续高速发展，其技术上的优势已通过产品得以体现 ， 高比例的研发费用为 公司的技术创新和人才培养等机制奠定了基础。截至 2020 年 9 月 30 日，公司共拥有 167 -140% -100% -60% -20% 20% 60% 100% 2017年 2018年 2019年 2020年 Q3 销售毛利率 销售净利率 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 2017 年 2018 年 2019 年 2020 年 1-9 月 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 2017年 2018年 2019年 2020年 1-9月 销售费用 管理费用 研发费用 财务费用 -1.6 -1.4 -1.2 -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 2017年 2018年 2019年 2020年 1-9月 请阅读最后一页免责声明及信息披露 9 项中国境内专利，其中 38 项为发明专利、 88 项为实用新型专利、 41 项为外观设计专利； 在中国境外公司及其子公司共拥有 10 项专利。 公司十分重视技术研发工作，研发管理团队一直保持稳定，具有丰富经验。截至 2020 年 9 月 30 日，公司研发人员 270 人，占员工总数比例高达 53.78%，已培养了覆盖公司 研发各 领域的专业技术人才。并且 50%左右的工作人员拥有硕士及以上学位， 81%的员工本科及 以上。 高学历员工及高占比研发人员，为公司产品创新提供了足够的技术人才及知识储备。 图 11：公司员工构成比例 资料来源： 禾赛科技 招股说明书，信达证券研发中心 图 12：公司员工受教育程度 资料来源： 禾赛科技 招股说明书，信达证券研发中心 公司的 激光雷达系统开发经验丰富，处于行业前沿。 公司积极开发机械、半固态、固态式激 光雷达技术以适应不同场景的差异化需求， FMCW 激光雷达技术也作为未来产品的技术储 备正在不断开 发 当中。此外，公司牢牢把握技术的前瞻性， 通过核心模块芯片化使激光雷达 高性能、低成本、高集成度，真正与竞争对手拉开技术代差。目前 芯片化技术的开发 成果有： 芯片化 V1.0 多通道激光驱动芯片及多通道模拟前端芯片已完成量产，并应用于多个激光雷 达研发项目和 PandarXT 的量产项目 ； 此外 高精度数字化技术已应用于公司产品，模拟数字 转换芯片已进入开发后期，公司在 SoC 芯片方面已有技术储备。 图 13：公司激光雷达核心技术 资料来源： 禾赛科技招股说明书， 信达证券研发中心 管理人员 15% 研发人员 54% 营销人员 10% 生产人员 19% 财务人员 2% 博士 12% 硕士 38%本科 31% 大专及以下 19% 请阅读最后一页免责声明及信息披露 10 4、 AB股制度，管理层掌舵公司方向 公司 实际控制人为孙恺、李一帆、向少 卿 ，本次发行前， 三人股权比例分别为 10.23%、 9.90%、 9.90%，合计持有 公司股份 1.08 亿 股 ，并且 设置为 A 类股份，每份 A 类 股份拥有的表决权 数量为每份 B 类股份拥有的表决权数量的 5 倍。 因此三人 合计持有表决权比例为 68.21%， 此外三人还通过员工持股平台上海乐以间接控制比例为 3.24%的表决权，共同合计控制的 表决权比例为 71.45%。 公司 还获博世 、 百度、 ON Semiconductor 等 知名汽车电子硬件及软件厂商的 青睐 ， 百度作 为第二大 机构投资者， 持股 7.88%，其 自动驾驶技术部总经理王云鹏 ,出任 了 禾赛科技的董 事。 此外，为激励员工、增强公司凝聚力，公司还设立上海乐以作为员工持股平台，持股比 例为 7.13%。 图 14：禾赛科技股权结构图 资料来源： 禾赛科技 招股说明书 ， 信达证券研发中心 公司原有股本 36000 万股， 拟上市发行的 股票数量不超过 6360 万 股 的 B 类股份， 发行前 后公司股权结构如下 ： 表 1：发行前后公司股本结构 序号 股东姓名 /名称 本次发行前 本次发行后 持股数量（股） 持股比例（ %） 持股数量（股） 持股比例（ %） 1 孙恺 36,844,672 10.23 36,844,672 8.70 2 李一帆 35,637,747 9.9 35,637,747 8.41 3 向少卿 35,637,747 9.9 35,637,747 8.41 4 百度中国 28,372,158 7.88 28,372,158 6.70 5 博世中国 27,551,709 7.65 27,551,709 6.50 6 上海乐以 25,675,462 7.13 25,675,462 6.06 7 ON Semiconductor 617,630 0.17 617,630 0.15 8 其他 169662875 47.14 233262875 55.07 本次发行流通股 - - - 63,600,000 15.01 合计 360,000,000 100 423,600,000 100 资料来源： 禾赛科技 招股说明书，信达证券研发中心 请阅读最后一页免责声明及信息披露 11 5、 管理团队 功底深厚 公司高管及核心技术人员均有国内外一流高校背景，且曾供职于国内外知名公司，具备扎实 的研发功底、前瞻的战略眼光和敏锐的市场嗅觉。其中： 孙恺先生， 1985 年 6 月出生，中国国籍，无境外永久居留权。 2007 年毕业于上海交通大学 热能与动力工程专业，获学士学位， 2009 年毕业于美国斯坦福大学机械工程系，获硕士学 位， 2013 年毕业于美国斯坦福大学机械工程系，获博士学位（同时获得电子系博士辅修学 位， PhD Minor）。 2014 年 1 月至 2014 年 6 月在美国斯坦福大学进行博士后研究， 2014 年 7 月至 2014 年 10 月在美国斯坦福大学担任 Academic Staff-Research: Physical Science Research Associate。 2014 年 10 月至今任公司（包括前身上海禾赛光电科技有限公司）董 事、首席科学家； 2015 年 12 月至 2018 年 2 月获聘兼任同济大学汽车学院教授；现任公司 董事、首席科学家。 李一帆先生， 1986 年 3 月出生，中国国籍，无境外永久居留权。 2009 年毕业于清华大学精 密仪器与机械学系，获 学士学位， 2009 年毕业于美国伊利诺伊香槟分校机械工程系，获硕 士学位， 2013 年毕业于美国伊利诺伊香槟分校机械工程系，获博士学位。 2013 年 8 月至 2014 年 9 月在西部数据公司（美国）公司担任 Principal Engineer， 2014 年 10 月至今担任 公司董事、总经理兼首席执行官。 向少卿先生， 1985 年 3 月出生，中国国籍，无境外永久居留权。 2007 年毕业于清华大学精 密仪器与机械学系，获学士学位， 2009 年毕业于美国斯坦福大学机械工程系，获硕士学位， 2011 年毕业于美国斯坦福大学电子工程系，获硕士学位。 2011 年 6 月至 2014 年 11 月担 任苹果公司（美国） iPhone Hardware Systems Integration Engineer， 2014 年 12 月至今 担任公司董事、首席技术官。 杨彩莲女士， 1990 年 11 月出生，中国国籍，无境外永久居留权。 2012 年获学士学位。 2012 年 11 月至 2014 年 9 月在上海浦东发展银行担任客户经理， 2014 年 10 月至 2014 年 12 月 在花旗银行担任客户经理， 2014 年 12 月至 2020 年 8 月担任公司运营副总裁， 2017 年 11 月至今担任公司董事， 2020 年 8 月至今担任公司高级副总 裁、董事会秘书。 颜璞先生， 1981 年 12 月出生，中国国籍，无境外永久居留权。 2003 年毕业于复旦大学计 算机科学与技术专业，获学士学位。 2003 年 8 月至 2013 年 10 月在德勤华永会计师事务所 （特殊普通合伙）担任经理， 2013 年 11 月至 2014 年 10 月在众华会计师事务所（特殊普 通合伙）担任高级经理， 2014 年 11 月至 2018 年 11 月在中准会计师事务所（特殊普通合 伙）担任合伙人， 2018 年 12 月至今担任公司财务总监。 图 15：禾赛科技 创始人团队 资料来源： 禾赛科技招股说明书， 信达证券研发中心 请阅读最后一页免责声明及信息披露 12 二 、 自动驾驶风渐起， 激光雷达 显 身形 1、 激光雷达技术 不断 迭代 ， 应用范围 逐渐 拓宽 激光雷达是一种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 。 激光雷达发出激光脉冲，这些脉冲遇到周围物体会被反射 回来，通过测量激光到达每个物体和返回物体所需的时间，可以计算出物体的精确距离。激 光雷达每秒发出成千上万个脉冲，通过收集这些距离测量值，可以构建三维环境模型。 激光雷达 测距方法可以分为飞行时间（ Time of Flight， ToF）测距法、 基于相干探测的 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 （ 100250m），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 有望 在 市场上并存。 两者的差别如下： 表 2： 激光雷达主要测距方法 测距方法 主要特点 ToF 法 通过直接测量发射激光与回波信号的时间差，基于光在空气中的传播速度得到目标物的距离信息， 具有响应速度快、探测精度高的优势。 FMCW 法 将发射激光的光频进行线性调制，通过回波信号与参考光进行相干拍频得到频率差，从而间接获得飞 行时间反推目标物距离。 FMCW 激光雷达具有可直接测量速度信息以及抗干扰（包括环境光和其他激 光雷达）的优势。 资料来源： 禾赛科技 招股说明书，信达证券研发中心 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。 表 3： 激光雷达主要技术方案 分类 名称 技术特点 机械式激 光雷达 高线数机械 式方案 通过电机带动光机结构整体旋转的机械式激光雷达是激光雷达经典的技术架构，其技术发 展的创新点体现在系统通道数目的增加、测距范围的拓展、空间角度分辨率的提高、系统 集成度与可 靠性的提升等。 半固态式 激光雷达 转镜方案 转镜方案中收发模块保持不动，电机在带动转镜运动的过程中将光束反射至空间的一定范 围，从而实现扫描探测。转镜也是较为成熟的激光雷达技术方案，其技术创新体现之处与 高线数机械式 方案类似。 微振镜方案 微振镜方案采用高速振动的二维振镜实现对空间一定范围的扫描测量。微振镜方案 的技术 创新体现在开发口径更大、频率更高、可靠性更好振镜，以适用于激光雷达的技术方案。 固态式激 光雷达 OPA 方案 OPA即光学相控阵技术，通过施加电压调节每个相控单元的相位关系，利用相干原理， 实现发射光束的偏转，从而完成系统对空间一定范围的扫描测量， OPA技术取消了机械 运动部件，是纯固态式激光雷达的一种发展方向。 电子扫描方 案 电子扫描方案中按照时间顺序通过依次驱动不同视场的收发单元实现扫描，系统内没有 机械运动部件，是纯固态激光雷达的一种发展方向。其架构比整体曝光所有收发单元的 Flash固态式激光雷达更先进。 请阅读最后一页免责声明及信息披露 13 FMCW 激 光雷达 连续波调频 方案 FMCW激光雷达发射调频连续激光，通过回波信号与参考光进行相干拍频得到频率差， 从而间接获得飞行时间反推目标物距离，同时也能够根据多普勒频移信息直接测量目标 物的速度，其技术发展方向为利用硅基光电子技术实现激光雷达系统的芯片化。 资料来源： 禾赛科技 招股说明书，信达证券研发中心 激光雷达 早期主要用于科研及测绘项目，但随着 系统架构得到拓展，从单线扫描逐渐发展到 多线扫描， 激光雷达对环境三维高精度重建的应用优势被逐渐认可，基于激光雷达的避障与 导航技术在无人驾驶应用中得到逐步发展。 2016 年后， 在汽车产业“电气化、共享化、网 联化、智能化”的“新四化”驱动下，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 。 这一时期激光雷达行业表现出了高线数雷达不断取得突破、技术方案创新和拓展、 应用范围不断扩大的特征 。 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 ； 激光雷 达应用范围 进一步得到拓展 ，“新基建”中的车联网技术为激光雷达带来了新的应用场景 ； 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， FMCW 原理的 激 光雷达技术方案受到了市场的关注 。 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 有望 像摄像头 一样成为生活中的必需品。 表 4： 激光雷达行业发展概况 时期 激光雷达行业特点 主要应用领域 标志性事件 1960 年代 1970 年代 随着激光器的发明，基于激光 的探测技术开始得到发展。 科研及测绘项目 1971 年阿波罗 15 号载人登月任务使用激光雷达对 月球表面进行测绘。 1980 年代 1990 年代 激光雷达商业化技术起步，单 线扫描式激光雷达出现。 工业探测及早期无人驾驶 项目 Sick（西克）与 Hokuyo（北洋）等激 光雷达厂商推 出单线扫描式 2D 激光雷达产品。 2000 年代 2010 年代早期 高线数激光雷达开始用于无人 驾驶的避障和导航，其市场主 要是国外厂商。 无人驾驶测试项目等 DARPA 无人驾驶挑战赛推动了高线数激光雷达在 无人驾驶中的应用，此后 Velodyne 深耕高线数激 光雷达市场多年。 Ibeo LUX 系列产品包含基于转镜 方案的 4 线及 8 线激光雷达。基于 4 线版本， 2010 年 Ibeo 与法国 Tier 1 公司 Valeo（法雷奥）开始合 作开发面向量产车的激光雷达产品 SCALA。 2016 年 2018 年 国内激光雷达厂商入局，技术 水平赶超国外厂商。激光雷达 技术方案呈现多样化发展趋 势。 无人驾驶、高级辅助驾 驶、服务机器人等，且下 游开始有商用化项目落地 2017 年 4 月禾赛科技发布 40 线激光雷达 Pandar40。采用新型技术方案的激光雷达公司同样 发展迅速，如基于 MEMS 方案的 Innoviz，基于 1550nm 波长方案的 Luminar 等。 2019 年至今 市场发展迅速，产品性能持续 优化，应用领域持续拓展。激 光雷达技术朝向芯片化、阵列 化发展。境外激光雷达公司迎 来上市热潮，同时有巨头公司 加入激雷达市场竞争。 无人驾驶、高级辅助驾 驶、服务机器人、车联网 等 Ouster 推出基于 VCSEL 和 SPAD 阵列芯片技术的 数字化激光雷达。 禾赛科技应用自主设计的芯片组 （发射芯片和接收芯片）于多线机械旋转式产品。 2020 年 9 月 Velodyne 完成 NASDAQ 上市， 2020 年 12 月 Luminar 完成 NASDAQ 上市。 资料来源： 禾赛科技 招股说明书，信达证券研发中心 激光雷达下游应用广泛， 主要可以分为无人驾驶行业、 ADAS 行业、服务机器人行业、车联 网行业等。 在 汽车产业“电气化、共享化、网联化、智能化”的“新四化”驱动下， 各 行业 请阅读最后一页免责声明及信息披露 14 高速发展 。 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 ， 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 。 而且 ， 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 Tier1 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 。 表 5： 激光雷达 下游产业链 下游应用领域 主要企业 无人驾驶行业 无人驾驶公司，如国外的 GM Cruise、 Ford Argo、 Aurora、 Zoox（ 2020 年被 Amazon 收 购）、 Navya，国内的小马智行、文远知行、 Momenta、元戎启行等 人工智能科技公司，如百度、商汤科技等 出行服务提供商，如国外的 Uber（优步）、 Lyft，国内的滴滴等 高级辅助驾驶行业 世界各地的整车厂、 Tier 1 公司及新势力造车企业。激光雷达用于量产车项目。 服务机器人行业 机器人公司，如国外的 Nuro、 Deka Research、 Canvas Build、 Unmanned Solution， 国内的高 仙、智行者、优必选、新石器、白犀牛等。具体应用场景包括无人配送、无人清扫、无人仓储等 消费服务业巨头，如阿里巴巴、美团、京东等。专攻末端即时配送 车联网行业 车联网方案提供商，如百度、大唐、金溢科技、星云互联、高新兴等，通过这些公司将包括激光 雷达在内的车辆网服务整合销售给各地政府和科技园区，也存在激光雷达公司政府和科技园区直 接对接的情况 资料来源：禾赛科技招股说明书，信达证券研发中心 不同的应用场景 对激光雷达的性能、价格、体积等维度提出了不同的需求，比较结果如下 。 表 6：激 光雷达主要 应用场景 比较条目 无人驾驶 高级辅助驾驶 机器人 应用场 景说明 场景复杂度 高（ L4/L5） 中（ L2/L3，功能开启场景有限） 低 /中（封闭园区，应用较多） 高（