2021智能驾驶传感器发展前景研究报告.pdf

nullnullnullnull智能驾驶传感器发展前景研究报告 摘要 市场空间：硬件预埋策略下激光雷达在 L3及以上会加速装车， 2025/ 2030年全球市场规模 483/1206亿元，未来十年 CAGR预计在 80%以上。 智能驾驶是汽车产业技术升级， 2020年我国新车 L2渗透率 15%， L2+L3 2025/2030年目标渗透率 50%/70%，且 2030年 L4目标渗透率 70%。 当前主流厂商智能升级进入硬件预埋的装备竞赛阶段，具备升级到 L4/L5能力的硬件系统在后续新车中加速装车，激光雷达是新增硬件增 长最快的子领域， 2021/2025/2030年全球市场规模 5/483/1206亿元，十年 CAGR80%以上。 技术路线：预计短中期混合固态为主， 长期纯固态 OPA渗透 提升，各参与者布局和优势不一。 考虑量产成本、车规要求、产品大小，我们 预计后续量产激光雷达短中期以半固态为主，长期预计纯固态 OPA渗透率提升。当前市场参与者布局和优势不一：机械式 Velodyne绝对龙 头，禾赛具备较强竞争实力；混合固态转镜方面，法雷奥最早量产（与 Ibeo联合开发的 Scala ），大疆和 Innovusion也即将量产；混合固态 MEMS中绝对龙头是 Luminar，技术成熟度和客户积累均处于领先位置， Innoviz、 Aeva凭借成本、 FMCW方案的优势也有一定优势；固态 Flash中 Ibeo实现量产，固态 OPA作为长期方案， Quanergy有较强积累，仍在不断优化。 FMCW方案中 Aeva是代表性公司。 未来趋势：行业从导入期到成长期，我们认为团队、技术、客户和资金成为竞争胜负手。 当前车载激光雷达逐步从导入期进入成长期，不 确定性较大，未来团队骨干的能力、技术路线的选择和研发、量产客户的开拓、融资支持的能力将左右成长期激光雷达的竞争格局，当前 时点看： 1）团队角度，当前市场参与者核心团队均有较强光电技术背景； 2）技术角度，各玩家路线和储备不一，当前 luminar在混合固 态领域领先； 3）客户角度，从与 OEM配套和合作上， Luminar、 Innoviz、 Ibeo、速腾、 Velodyne、 Aeva较为领先； 4）资金角度，率先上 市的 Velodyne、 Luminar，以及即将上市的禾赛、 Innoviz、 Aeva目前累计融资均达到数十亿人民币，在资金储备方面处于领先地位。 激光雷达是加速成长崛起的千亿智能驾驶传感器，建议关注核心激光雷达整机厂和上游材料领域龙头公司。 激光雷达领域： Luminar、 Velodyne、 Innoviz、 Aeva、 Ouster、禾赛科技、速腾聚创、镭神智能、大疆、 Innovusion、 Ibeo、 Quanergy。上游材料： OSRAM、 AMS、 Lumentum、 First Sensor、 Hamamatsu（滨松）、 ON Semiconductor、 Sony、 Xilinx（赛灵思）， Intel（英特尔），深圳瑞波光电子、常州 纵慧芯光半导体、成都量芯集成科技、深圳市灵明光子、紫光国芯、西安智多晶微电子、矽力杰半导体技术、圣邦微电子（北京）。 网联 风险提示：智能网联汽车发展不及预期、激光雷达渗透率不及预期、公司上市进度不及预期 AGENDA目录 激光雷达：自动驾驶感知端核心元件 市场空间： 25/30年全球市场规模 483/1206亿元，未来十年复合增速超过 80% 技术路线：短中期半固态长期固态，整体趋向芯片化集成化 竞争趋势：团队、技术、客户、资金是关键因素 投资机会：关注激光雷达领域和上游零部件龙头 1.1、激光雷达：实现环境 3D建模的感知设备 激光雷达属于感知设备，其通过发射接收激光束，实现对外界环境的 3D建模。 激光雷达不断向外发射激光束，并接收 物体反射回的光脉冲，根据已知光速计算出两者信号之间的时间差、相位差来确定车与物体之间的相对距离，再通过水 平旋转扫描或相控扫描测量物体的角度，通过获取不同俯仰角度的信号获得高度信息。感知到与物体之间的距离、角度 等信息后，再通过软件算法去做 3D 建模，构建一个机器能够理解的虚拟模型。 图、激光雷达显像 图、蔚来 ET7搭载半固态激光雷达 图、 Waymo搭载机械激光雷达 1.2、 评价指标：包括测远能力、点频、分辨率等 评价激光雷达的显性参数主要包含测远能力、点频、角分辨率、视场角范围、测距精准度、功耗、集成度（体积及重量） 评价激光雷达的显性参数 参数 描述 说明 测远能力 一般指激光雷达对于 10% 低反射率目标物（标 准朗伯体反射能量的比例）的最远探测距离。 激光雷达测远能力越强，距离覆盖范围越广，目标物探测能力 越强，留给系统进行感知和决策的时间越长。 目标物反射率影 响探测距离，相同距离下，反射率越低越难进行探测。 点频 激光雷达每秒完成探测获得的探测点的数目。 点频越高说明相同时间内的探测点数越多，对目标物探测和识 别越有利。 角分辨率 激光雷达相邻两个探测点之间的角度间隔，分 为水平角度分辨率与垂直角度分辨率。 相邻探测点之间角度间隔越小，对目标物的细节分辨能力越 强，越有利于进行目标识别。 视场角范围 激光雷达探测覆盖的角度范围，分为水平视场 角范围与垂直视场角范围。 视场角越大说明激光雷达对空间的角度覆盖范围越广。 测距精度 激光雷达对同一距离下的物体多次测量所得数 据之间的一致程度。 精度越高表示测量的随机误差越小，对物体形状和位置的描述 越准确，对目标物探测越有利。 测距准度 测距值和真实值之间的一致程度。 准度越高表示测量的系统误差越小，对物体形状和位置的描述 越准确，对目标物探测越有利。 功耗 激光雷达系统工作状态下所消耗的电功率。 在探测性能类似的情况下，功耗越低说明系统的能量利用率越 高，同时散热负担也更小。 集成度 直观体现为产品的体积和重量。 在探测性能类似的情况下，集成度越高搭载于车辆或服务机器 人时灵活性更高。 1.3、 分类和组成：分为机械、半固态、固态，重点是光电元件 6 激光雷达分类：一般分为机械式、半固态、固态。 机械式多用于无人驾驶，其体积大、价格高，不适合量产车。高级辅 助驾驶汽车上目前以转镜、 MEMS的半固态激光雷达为主。中长期随固态激光雷达技术逐渐成熟，有替代半固态的可能性。 激光雷达组成：主要包括激光发射、接收、扫描、信息处理四个子系统。 从核心零部件上看，激光雷达由发射器，接收 器，配套的芯片，以及光学扫描件构成。激光雷达厂商负责 整体设计，绝大部分零部件外购 。外购的零部件有激光器 （发射器主要部件）、探测器（接收器主要部件）、芯片，光学部件由激光雷达厂商自主研发设计，再由代工厂生产加 工。 图、激光雷达主要分类 图、激光雷达上游分类 激光雷达 机械式 半固态 转镜 ME MS 固态 相控阵 Flas h 激光雷达上游 激光发射 激光器 发射光学系统 激光接收 接收光学系统 激光探测 器 扫描系统 旋转电 机 扫描镜 信息处理 放大器 软件 算法 数模转换器 1.3、产业链上游：主要是激光器、探测器、芯片、光学部件 7 激光器、探测器和激光雷达性能、成本、可靠性密切相关。 激光器和探测器是激光雷达的重要部件，激光器和探测器 的性能、成本、可靠性与激光雷达产品的性能、成本、可靠性密切相关。而且激光雷达的系统设计会对激光器和探测器 的规格提出客制化的需求，与上游供应商深入合作定制激光器和探测器，有助于提升产品的竞争力。 表、发射器和接收器主要类型和厂商 类型 优点 缺点 EEL 技术成熟、功率高、光电 效率高 生产成本高、一致性难保 障 V C S E L 无需单独装调、易于与硅 材料透镜整合、提升光束 质量，生产成本低、可靠 性高 工艺复杂、功率低，通过 多层结 V C S E L 可解决 P C S E L 成本低，坚固耐用，具有 宽波长范围和高功率 - 光纤激光器 一般应用于 155 0n m 激光雷 达，对人眼安全，轻量化 易安装、维护成本低、高 光束质量、能效更难搞、 长期稳定性强、易实现大 功率化 155 0n m 激光雷达在激光器 、探测器成本、体积、供 应链上成熟度不足 A P D 上升时间快、低电子噪声 需要较高偏置电压、较长 死区时间 S i P M 高灵敏度、低成本 受温度影响，串扰问题 S P A D 可实现单光子探测、灵敏 度最高 输出电流与入射光子数量 无关 激光器 探测器 类型 905 n m 155 0n m 安规 波长越短，光子能量 越高，对人眼伤害越 大，安规限制越严格 限制大 限制小 传感器 传感器材料决定了光 谱响应灵敏度， I n G a A s 材料价格远高 于 Si Si I n G a A s 光源器件 主要考虑成本、体积 、光束质量和功率， 目前光纤激光器的单 价约为数万元 半导体激光器 光纤激光器 日光干扰 地面日光光谱受多个 因素影响，影响背景 光水平 干扰大 干扰小 大气散射 波长越长，穿透力越 强 穿透力弱 穿透力强 表、 905nm和 1550nm光源对比 1.3、产业链上游：主要是激光器、探测器、芯片、光学部件 8 上游芯片分为主控芯片和模拟芯片，国外供应商大幅领先。 激光雷达的主控芯片通常为 FPGA，主控芯片也可以用 MCU、 DSP替代。激光雷达系统中发光控制、光电信号转换、电信号实时处理等关键子系统需要用到模拟芯片，国外供应商的 产品性能相比国内供应商大幅领先。 光学部件由激光雷达公司设计，供应商加工，国内供应商具备完全胜任能力。 光学部件方面，激光雷达公司一般为自 主研发设计，然后选择行业内的加工公司完成生产和加工工序。 光学部件国内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，且有明显的成本优势，已经可以完全替代国外供应链和满足产品加工的需求 。 图、禾赛科技自研多通道激光驱动芯片 图、禾赛科技自研多通道模拟前端芯片 1.3、产业链上游：各部件国内外产业能力对比 9 激光器、探测器国外发展成熟，呈寡头格局。国内已追赶至接近国外水平，且具有成本和灵活性优势 。激光器上游 企业包括国外的 OSRAM、 AMS、 Lumentum等；国内的 深圳瑞波光电子、常州纵慧芯光半导体 等。对于探测器，上 游企业包括国外的 First Sensor、 Hamamatsu（滨松）、 ON Semiconductor、 Sony等；国内的 成都量芯集成科技有限 公司、深圳市灵明光子 等。国外供应商在激光器和探测器行业耕耘较久，产品的成熟度和可靠性上有更多的实践经验 和优势，客户群体也更为广泛。国内供应商近些年发展迅速，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，元器件的车规化是车规级激光雷达实现的基础，国内供应商能 够满足这一需求。相比国外供应商，国内供应商在产品的定制化上有较大的灵活性，价格也有一定优势。 芯片主要指 FPGA芯片和模拟芯片，国外产品性能大幅度领先。 FPGA芯片通常被用作激光雷达的主控芯片，国外主 流的供应商有 Xilinx（赛灵思）， Intel（英特尔） 等。国内主要的供应商有 紫光国芯股份有限公司、西安智多晶微电 子有限公司 等。模拟芯片用于搭建激光雷达系统中发光控制、光电信号转换，以及电信号实时处理等关键子系统。国 际范围内模拟芯片供应商主要有 TI（德州仪器）， ADI（亚德诺半导体） 等。国内模拟芯片的供应商主要包括 矽力杰 半导体技术有限公司、圣邦微电子（北京）股份有限公司 等。 光学部件激光雷达公司自主研发，行业内光学巨头生产、加工，国内企业可完全替代 。光学部件具体可分为扫描镜、 旋转电机、窄带滤光片、准直镜头。扫描镜、旋转电机供应商有 知微传感、 Lemoptix、 Microvision、 Maradin、 Mirrorcle、 滨松、 STM、 Opus、 创微 ，窄带滤光片供应商有 水晶光电、 VIAVI、 Alluxa，准直镜头供应商有 Heptagon、 迈得特、福晶科技 。光学部件国内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，且有明显 的成本优势，已经可以完全替代国外供应链和满足产品加工的需求。 1.3、上游：激光器、探测器、芯片、光学部件参与公司 表、激光雷达上游供应商 国外 国内 激光器 O S R A M 、 A M S 、 L u m e n t u m 深圳瑞波光电子、常州纵慧芯光半导体 探测器 F i rs t S e n s o r 、 H a m a m a t s u （滨松）、 O N S e m i c o n d u c t o r 、 S o n y 成都量芯集成科技、深圳市灵明光子 芯片 / F P G A 主控芯片 X i l i n x （赛灵思）， In t e l （英特尔） 紫光国芯、西安智多晶微电子 芯片 / 模拟芯片 TI （德州仪器）， ADI （亚德诺半导体） 矽力杰半导体技术、圣邦微电子（北 京） 光学部件 / 扫描镜、旋转电机 光学部件 / 窄带滤光片 光学部件 / 准直镜头 知微传感、 L e m o p t i x 、 M i c ro v i s i o n 、 M a ra d i n 、 M i rro rc l e 、滨松、 S T M 、 O p u s 、创微 水晶光电、 V IA V I 、 A l l u x a H e p t a g o n 、迈得特、福晶科技 1.4、下游应用：近年开始向高级辅助驾驶汽车渗透 11 表、激光雷达发展历史 激光雷达早期应用于科研、测绘、无人驾驶测试， 2016年开始商用化，并向量产车渗透 。激光雷达最早在 1960年代应用 于科研测绘， 2000年代开始应用于无人驾驶。 2016年开始，激光雷达开始应用于商用化项目，如高级辅助驾驶和机器人。 激光雷达在量产车市场广阔，目前处于选配，未来渗透率将持续提升。 激光雷达属于自动驾驶感知层元件，感知层是处于 整个自动驾驶领域最上层的步骤，感知端准确与否对于后续的决策以及执行起了决定性的作用。 激光雷达对于自动驾驶感 知层准确性有显著提升作用，目前由于成本和技术的成熟度，处于选配阶段。随着自动驾驶等级的提升和自动驾驶渗透 率的提升，以及激光雷达技术进一步成熟、价格进一步降低，激光雷达在量产车上市场非常广阔，渗透率将持续提升 。 图、激光雷达主要的下游应用场景 时期 行业特点 主要应用领域 标志性事件 1960 年代 - 197 0 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 - 199 0 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 S i c k （西克）与 H oku y o （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 - 201 0 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 D A R P A 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 V e l ody n e 深耕高线数激光雷达市 场多年。 I be o L U X 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 I be o 与法国 T i e r 1 公司 V a l e o （法雷奥）开始合作开发面向量产车的激 光雷达产品 S C A L A 。 2016 年 - 201 8 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 P a n da r 40 。 采用新型技术方案的激光雷达公司同样发展迅速，如 基于 M E M S 方案的 I n n ov i z ，基于 155 0n m 波长方案的 L u m i n a r 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 入激光雷达市场竞争。 无人驾驶、高级辅助 驾驶、服务机器人、 车联网等 O u s t e r 推出基于 V C S E L 和 S P A D 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 V e l ody n e 完成 N A S D A Q 上市， 2020 年 12 月 L u m i n a r 完成 N A S D A Q 上市。 无人驾驶 高级辅助驾驶 机器人 低 / 中（封闭园区，应 用较多） 高（城市道路，应用 较少） 中（城市道路） 中（城市道路） 低（封闭园区） 高（高速场景） 高（高速场景） 中（城市道路） 最远测距要求 远 中 / 远（取决于 ADAS 功能） 中 / 远（取决于应用场 景） 与承载装置的外观 集成度 低 高 中 价格敏感度 低 高 中 / 高 对激光雷达供应商 的算法需求度 低 高 低 车规化要求 中（当前） / 高（预期） 高 低 对激 光雷 达的 要求 比较条目 应用场景说明 场景复杂度 高（ L 4/ L 5 ） 中（ L 2/ L 3 ，功能开 启场景有限） 承载装置行驶速度 AGENDA目录 激光雷达：自动驾驶感知端核心元件 市场空间： 25/30年全球市场规模 483/1206亿元，未来十年复合增速超过 80% 技术路线：短中期半固态长期固态，整体趋向芯片化集成化 竞争趋势：团队、技术、客户、资金是关键因素 投资机会：关注激光雷达领域和上游零部件龙头 2.1、 2020年 L3量产元年， 2030年 L2/L3目标渗透率 70% 表、各大车企智能网联发展规划 2020年进入 L3级别量产元年，各大品牌相继推出 L3级别自动驾驶汽车。 2020年以来各个车企加速 L3及以上功能车型的研发 和落地：具备 L3功能的长安 UNI-T、广汽 Aion LX、上汽 MARVEL-R、小鹏 P7、固定场景 L4功能的长城炮等相继上市。各车 企也将更高级别自动驾驶规划提上日程，明确了 L3-L5功能车型实现或量产时间，基本在 2025年前达到完全自动驾驶功能。 中国智能网联汽车发展目标： 2030 年 L2、 L3 级渗透率 70%。 2020年我国新车 L2渗透率约 15%。 2020年 11月 11日，国汽智 联首席科学家李克强教授发布 智能网联汽车技术路线图 2.0 ，提出了中国智能网联汽车产业在发展期 (2020-2025)、推广 期 (2025-2030)和成熟期 (2031-2015)的发展目标 : 2025 年 L2、 L3 级新车销量占比达 50%、 C-V2X 达 50%; 2030年 L2、 L3级新 车销量占比达 70%、 L4 级达 20%、 C-V2X 基本普及， 2025年前后实现智能驾驶的规模化应用。 主机厂 时间 对应产品 未来规划 长城 2 0 2 0 / 9 / 2 6 固定场景下可实现 L4 功能的长城炮发布 2025 年，完全实现 L5 级别自动驾驶 长安 2 0 2 0 / 3 / 1 0 具有 L3 功能的自动驾驶车型长安 U N I-T 首秀 2025 年， L4 级别车型实现量产 吉利 2 0 2 0 / 9 / 2 3 具备完全驾驶能力的领克 Z E RO c o n c e p t 首次亮相，并将于 2021 年量产 上市 个人车辆方面， 2021 年在结构道路实现高度自动驾驶； 2023 年之前，在开放道路实现高度自动驾驶。公共交通工具方面， 2022 年在结构道 路实现完全自动驾驶； 2022 年亚运会核心区域，提供智能出行服务； 2025 年之前，在开放道路上实现完全自动驾驶。 比亚迪 2 0 2 0 / 6 搭载 D i P i l o t 系统的汉 EV 正式上市 2020 年推出 L3 级自动驾驶量产车 广汽 2 0 1 9 / 1 0 2 0 2 0 / 8 / 2 2 具备 L3 功能的 A i o n L X 发布 发布国内首个量产的 L3 自动驾驶系统 A D IG O 3 . 0 2020 年，实现 L3 高速公路自动驾驶 2022 年， L4 自动驾驶产品将率先量产 2023 年，实现 L4 级自动驾驶的区域示范运营 一汽 2 0 2 0 / 6 L 2 . 5 级智能驾驶奔腾 T 9 9 运动版上市 2020 年， L4 级别红旗 E 1 1 5 投入量产 上汽 2 0 2 0 / 5 / 1 0 具备 L3 功能荣威 M A RV E L -R 亮相，预计年内上市 2024 年，实现结构化和部分非结构化道路的自动驾驶； 2029 年，实现全环境下的自动驾驶 北汽 2 0 2 0 / 9 / 2 6 高端智能纯电动 S U V -A RC F O X T 开始预售 2022 年， L 3 / L 4 级自动驾驶产品测试、示范和量产 特斯拉 2 0 2 0 / 4 L 2 . 5 级别 M o d e l 3 / Y 量产 2 0 2 0 / 7 / 9 ，马斯克以视频形式参加了在上海举行的 2020 世界人工智能大会。他表示，特斯拉有信心在今年完成 L5 级自动驾驶的基本功能。 理想 2 0 2 0 / 9 / 2 2 理想宣布和英伟达及德赛西威合作 L3 级别 2021 到 2022 年实现 NOA 功能（根据地图导航辅助驾驶），到 2023 年该公司会推出全新车型 X 0 1 ，标配支持 L4 级别自动驾驶能力的硬件，预 计 2024 年将会开始通过 O T A 的方式让旗下车型具备 L4 级别自动驾驶能力 小鹏汽车 2 0 2 0 / 1 0 / 1 8 小鹏汽车 L3 功能车型 P7 上市 小鹏汽车董事长兼 CE O 何小鹏表示 2022 年实现 L4 威马 2 0 2 0 / 5 / 1 0 L4 功能威马 M a v e n 亮相， L2 级别威马 E X 5 -Z 上市 2020 年，发布 L3 功能车型 奔驰 2 0 2 0 / 9 / 2 新一代梅赛德斯 - 奔驰 S 级轿车在最核心的驾驶性及智能科技方面，在 驾驶条件允许的场景下可实现 L e v e l 3 级别的自动驾驶功能。 2021 年下半年引入智能领航系统，首先落地德国本土市场。借助这一智能领航系统，新车或可实现无需人类操作的 L e v e l 4 级别自动代客 泊车功能。 宝马 2 0 2 0 / 1 0 / 1 3 在确定量产 i N e x t 时曾表示，新车将配备 L3 甚至更高级别的自动驾驶技 术，成为宝马首款支持全自动驾驶的汽车 2021 年 7 月开始生产 i N e x t ，预计新车可以在 2021 年年底之前上市销售。 奥迪 2 0 2 0 / 8 / 2 8 奥迪 e -t ro n 成为大众汽车第一自动驾驶出行测试项目车型 2019 年 8 月，奥迪加入奔驰宝马联盟，共同开发自动驾驶，期望在 2025 年实现 L5 自动驾驶 丰田 2 0 2 0 / 7 / 2 9 丰田 T RI-A D 即将重组，并创建一家新的控股公司 W o v e n P l a n e t H o l d i n g s ，旨在引领自动驾驶汽车、汽车计算机操作系统以及高级地 图的开发。 未来将专注于自动驾驶，并且将在联网、车载软件和高清地图等领域开创新业务。此外，目前负责丰田自动驾驶开发的丰田研究院高级 研发公司也将纳入 W o v e n Co re 。 2.2、激光雷达大概率是 L3高阶智能驾驶必须传感器 当前自动驾驶技术路线分为视觉主导和激光雷达主导，前者当前成本占优、后者能实现的高阶智能驾驶潜能大。 自动驾驶 环境感知的技术路线主要有两种，一种是摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本传感器的视觉主导方案，以特斯拉为典型 代表；另一种以激光雷达为主导，配合摄像头、毫米波雷达等传感端元器件，典型代表如 Waymo等自动驾驶厂商。纯视觉 方案精度、稳定性、视野方面都有局限；对于决策端的计算要求非常高，且需要大量的数据积累，对于神经网络进行训练， 使它具备判断能力；摄像头是二维的，因此会存在失真，只能依靠大量学习和算法去弥补；但是成本更低，商业化可行性 更高。激光雷达方案当前成本较高，但是在信息获取上更加精准。 辅助驾驶单目为主，激光雷达逐渐渗透；未来无人驾驶激光雷达方案胜出具有更大概率。 激光雷达路线商业化瓶颈在于价 格；纯视觉方案瓶颈在于极高要求的算法。纯视觉方案对于数据积累和算法训练过于依赖，对于进入复杂少见的道路环境 时其安全性受到挑战，未来进入无需人类接手的自动驾驶场景，必须保障 100%的安全性，随着激光雷达成本的逐渐下降， 我们认为， 激光雷达在辅助驾驶中渗透率将逐渐提升，高级别自动驾驶对于激光雷达具有很强的需求。 优势 劣势 毫米波雷达 探测距离远、精度高，不受天气状况影响，成本低 无法识别指示牌行人等 摄像头 有图像识别功能，可通过算法实现各项功能，成本低 受强光影响较大，无法测距 激光雷达 提供三维尺度感知信息，获取精准信息 成本高，受天气影响 超声波雷达 成本低 探测距离短 表、各类传感器优劣势 2.2、激光雷达大概率是 L3高阶智能驾驶必须传感器 15 激光雷达 具有毫米波雷达 10倍的精度 ，可以对物体 3D形状精准刻画，受限于精度，毫米波做不到对缓慢移动的人和其 它静止物体 (比如路边花坛、路牌、电线杆 )的区分 激光雷达相对摄像头 受环境干扰小 ，过饱和、阳光直射、黑暗或雨水遮挡都可能导致摄像头失效，激光雷达可以避免 表、激光雷达、摄像头、毫米波雷达比较 激光雷达 摄像头 毫米波雷达 回波成像来构显被探测物体 将光学信号转化成数字图像信号 回波成像来构显被探测物体 以光粒子发射为主要方法，发射的 为一条直线 以电磁辐射为主，发射的电磁波是锥 状波束 成像 完整绘制障碍物 3D 图像 必须根据 2D 图像判断 / 生成 3D 图像 颜色识别 无法辨别颜色 可辨别颜色 无法辨别颜色 摆放位置 必须摆放在视野毫无阻挡的地方， 所以常常放在车顶 车身四周 车身四周 成像可视化程度低 成像可视化程度高 成像可视化程度低 障碍物识别准确率高 障碍物识别准确率低 最远距离（米） 200 250 250 黑天也能看得清，影子也可识别 下雾下雨也看得清 但受天气因素影响较大 但被外界光源强度所限制 对计算机要求 很低 很高，需要将 2D 图像转为 3D 硬件成本 成本高 V e l ody n e 64 线 7 万美元，但华为 96 线可降至 200 美元。 成本低 前视 600 元 / 套 价格低 77GH z 700 元， 24GH z 300 元 测绘和识别障碍物 适合自然环境 基本原理 穿透雾、烟、灰尘的能力强，可以在 糟糕的天气中探测 毫米波雷达 摄像头 激光雷达 角分辨率不够 对远端的通用障碍物识别不够 可能及时识别 角分辨率不够 需要累计多帧 ， 几百毫秒才可以 确认加塞 可以 2 - 3 帧确认加塞 ， 百毫秒内 做出判断 角分辨率不够 需要累计多帧 ， 需要几百毫秒才 可以确认加塞 可以做出快速判断 一般不识别静止物体 在光线亮度发生突然变换的场景 有致盲情况发生 能够准确识别 需要同时满足大视场和远距测 量能力 多径反射性能不佳 光线强弱变化会影响摄像头的性 能 独特的优势可以得到发挥 表、激光雷达与其他传感器在复杂路况表现 激光雷达成本构成：光电系统占整机成本 70%，人工调试占 25%。 激光雷达本质是一个由多种部件构成的光机电系统。 其中，光电系统包括发射模组、接收模组、测时模组（ TDC/ADC）和控制模组四部分构成。光电系统成本约占激光雷 达整机成本的 70%，光电系统尤其是光学系统是激光雷达的成本主要构成，同时人工调试也占成本的较大比例。 图、分立式激光雷达构成 2.3、价格趋势：芯片化、集成化推动成本下降 图、分立式激光雷达成本构成 分立收、发模组 测时模组 控制模组 人工调试 机械装置等其他部件 分立式激光雷达成本构成 人工调试 25% 光电系统 70% 集成发射、接收模组 集成发射模组 集成接收模组 集成测时、控制模组 集成控制模组 集成测时模组 机械装置 等部件 2.3、 价格趋势：芯片化、集成化、规模化推动成本下降 17 ToF芯片化有利于降低成本，提高可靠性 。 大部分 ToF激光雷达产品采用分立器件，即发射端使用边发射激光器（ Edge Emitting Laser， EEL）配合多通道驱动器，接收端使用线性雪崩二极管探测器（ Avalanche Photodiode， APD）配合多通道 跨阻放大器（ Trans-Impedance Amplifier， TIA）的方案，存在零部件多、生产成本高、可靠性低等问题。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。 FMCW硅光芯片化有利于减小尺寸、降低成本，提升性能、集成度、一致性与可靠性 。 当前市场 FMCW激光雷达大多处 于概念机的阶段，而且大多采用分立的光学组件，分立组件通常尺寸较大，随之而来的还有系统可靠性、生产成本、功 耗等诸多问题。当前基于成熟 CMOS工艺的硅基光电子技术已经广泛应用于通信系统，将硅基光电子技术应用到 FMCW系 统可以很大程度减小光学信号处理模块的尺寸并降低功耗，提升系统的性能、集成度、一致性与可靠性。此外，成熟的 CMOS工艺保证了集成方案可以低成本量产。 集成化有利于降低成本，提升寿命，推动车规 。集成式模组替代了需要逐一通道进行调试的分立式模组，物料和调试成 本降低，降本超过 50%，集成化后调试成本大幅度降低，预计占总成本的低个位数百分比。集成式降低了产品运动部分的 重量和体积，可以提升激光雷达的使用寿命，推动集成式激光雷达产品满足车规级要求。集成光学芯片由光刻机实现标 准化、高产能，结合其只需一次调试的优势使得高线数高点频的激光雷达量产不再困难；同时在线数和点频增加时，价 格涨幅不大，从而使高性能的车规级产品也可以具备高性价比。 规模化商用后进一步摊薄前期固定成本投入，激光雷达价格有望进一步降低。 芯片化、集成化对于成本的降低使得激光 雷达得以上车，初期主要是在高端车上选装，随着技术的进一步成熟和用量的增加，规模效应将带来激光雷达价格的进 一步降低，使其有望在更多的车型上进一步渗透。 2.3、 价格趋势：芯片化、集成化、规模化推动成本下降 18 车载半固态 /固态有望 降到 200美元以下 。 不同品质的激光雷达价位上有很大差异，车载半固态 /固态目前基本在 1000美元 以内。行业降价趋势明显：机械式上， Velodyne 64线 8万美金， 16线 4K美金，较之前价格砍半；禾赛科技的机械式激光 雷达均价也在 10万人民币左右。固态及半固态方面， Velodyne Velarray价格为 500美金； Luminar和 Aeva也将发布价格 500 美元以内的半固态激光雷达； Quanergy 预估固态大规模量产价格 250美金，最终降至 100美金；华为也表示未来激光雷达 价格将在 200美金以内。 表、代表厂家激光雷达价位 代表厂家 产品 价格 时间 64 线机械式 8 万美元 2018 32 线机械式 2 万美元 2018 16 线机械式 4000 美元 2018 固态 V e l a rra y 500 美元 2020 Lu m i n ar 半固态 500 美元 2019 I n n ov i z 半固态 400 - 500 美元 2020 A e v a 半固态 500 美元 2019 I n n ov u s i on 半固态 800 美元 2021 华为 半固态 200 美元 2021 Q u an e r gy 固态 250 美元（大规模采购），最 终 100 美元 2017 V e l od yn e 2.4、 用量趋势：单车配置数量一至五不等 由于激光雷达价格下降，其开始向非豪华车渗透，半固态、固态激光雷达 FOV（视场角）有限，故配置个数从一至五不 等。 法雷奥的 Scala 1搭载在奥迪 A8 上，这是第一款过车规级的激光雷达。搭载激光雷达的车型多为豪华品牌的旗舰车型， 如现款的奥迪 A8、 2021年上市的全新奔驰 S级、蔚来 ET7、本田 Legend等。小鹏可能将在 20万以下的车型上搭载 2颗激光 雷达。本田宣布在 2021年 3月 31日前上市的旗舰车型“ LEGEND”，将搭载五个激光雷达，这是量产车上计划搭载激光雷达 数量最多的一款车型。 表、代表车型激光雷达装配情况 图、本田 Legend激光雷达配置 车型 上市时间 整车价位 激光雷达种类 是否过车规级 个数 本田 L e g e nd 2021 年 超 40 万 - - 5 奔驰 S 级 2021 年 百万级 法雷奥 16 线 S c a l a 2 是 1 奥迪 A8 - 百万级 法雷奥 S c a l a 1 是 1 蔚来 E T 7 - 45 -5 0 万 i nn ov us i on - - 极狐 2021 年 25 -3 0 万 华为 96 线 是 3 小鹏 P5 2021 年 20 万以下 大疆 l i vo x 是 2 2.5、市场空间： 25/30年全球市场规模 483/1206亿元，十年 复合增速 80%+ 我们基于以下假设，对激光雷达市场空间做了测算： 乘用车销量：中国 2021年增速 12%， 2022年 5%， 2023-2030年 3%；全球 2021年增速 8%， 2022-2030年 1.5%。 L2/L3渗透率：根据国汽智联首席科学家对我国智能网联汽车发展的展望， 2025年 L2+L3渗透率 50%， 2030年 L2+L3渗透 率 70%,L4渗透率 20%；海外对应渗透率假设比国内低 5%。 激光雷达配置率：假设 2025年 L2/L3级别自动驾驶汽车中，配置激光雷达的比例我国和全球均为 60%； 2030年 L2/L3级别 自动驾驶汽车中，配置激光雷达的比例我国和全球均为 100%。 L4级别自动驾驶汽车中配置激光雷达的比例达到 100%。 平均单车用量：假设 L2/L3级别配置激光雷达的自动驾驶汽车中， 2025/2030年平均单车配置 1.6/2.6颗。 L4级别自动驾驶 汽车平均单车配置 3颗。 单颗价格：假设 2025/2030年激光雷达单价为 1666/780元。 得到乘用车激光雷达市场空间： 25/30年全球市场规模 483/1206亿元， 21-30年复合增速 80%以上。 2.4、市场空间测算：未来十年复合增速 80%以上 21 表、激光雷达市场空间测算 2020 2021E 2022E 2023E 2024E 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E C A G R 中国乘用车销量（万辆） 2018 2260 2373 2444 2518 2593 2671 2751 2834 2919 3006 4% L 2 / L 3 渗透率 15% 22% 29% 36% 43% 50% 54% 58% 62% 66% 70% L4 渗透率 1% 3% 5% 10% 15% 20% L 2 / L 3 销量（万辆） 303 497 688 880 1083 1297 1442 1596 1757 1926 2104 L4 销量（万辆） 26 80 138 28