（报告出品方/作者：安信证券，诸海滨、赵昊）
报告综述
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乘自动驾驶发展东风，激光雷达走进大众视野：激光雷达是自动驾驶与机器人产业的重要传感器类型之一，2005 年，Velodyne 首次将 64 线激光雷达应 用于 DARPA 挑战赛，2007 年 Velodyne 生产出首台商用 3D 动态扫描激光雷 达，成为该行业的重要时刻。相比毫米波雷达、摄像头、超声雷达等方案， 激光雷达在可靠度、探测距离、夜间表现等方面较为均衡，具备一定优势， 车企通常采用多类传感器融合方案。激光雷达按照技术路径细分可分为机械 式、混合固态（MEMS）、固态式（OPA、Flash）三种类别。其中机械式发展 较早，技术成熟度高；固态式在性能、成本上要优于机械式，但技术上还有 待突破。当前对于激光雷达的评判标准集中在车规级、可量产、低成本三个 方面，在车规级方面，镭神智能 CH32 混合固态激光雷达，在国内率先通过 车规级认证，在可量产与低成本方面，固态式激光雷达体积小、整体量产成 本和量产难度较低，容易在技术成熟后产生可大规模应用的市场价格。尽管 固态式在整体性能上优于机械式，但距离技术上的完全成熟还需要一段的时 间，因此短期内激光雷达市场上仍旧是机械式与固态式激光雷达并存的局面。
激光雷达市场发展迅速，整体复合增速达 64.5%：激光雷达市场广阔，根 据沙利文预测，激光雷达整体市场规模预计至 2025 年将达到 135.4 亿美元， 较 2019 年可实现 64.5%的年均复合增长率；细分市场中汽车领域市场最为广阔，据 Velodyne 预测，2022 年汽车领域激光雷达市场规模将达 72 亿美元， 占比约 60%，Luminar 则给出了 2030 年达到千亿美元量级的预测；在智慧城 市概念发展的推动下，车联网领域市场发展迅速，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%。L3 级标准下的 ADAS 高级辅助驾驶市场与 L4、L5 级标准下的无人 驾驶市场都对激光雷达技术产品拥有着较高的需求，L5 级自动驾驶标准下， 激光雷达的配臵数量不应少于 4 个，激光雷达行业将迎来广阔的发展空间。
国内产业链崛起，美股迎来激光雷达企业上市潮，禾赛科技拟登陆科创板：
①产业链方面，上游主要包括激光发射接收模块、扫描器、信息处理芯片等 部分，下游包括各类测绘和导航需求，如自动驾驶等。国外公司分布全面， 整机领域有 Velodyne、Luminar、Valeo、Ouster 等龙头，光学元件领域有意法 半导体、亚洲光学等，光源领域有 Thorlabs、飞利浦光学等，探测器领域有 SensL、飞利浦等公司，IC 领域则有赛灵思、Qorvo 等公司。国内公司在整机领域公司较多，例如禾赛科技、北醒、北科天绘、镭神智能等，近年来上游 也得到了发展，芯视界微电子、灵明光子等公司纷纷得到巨头投资。数模混 合信号龙头公司艾为电子、激光器三优光电、精密光学元件福特科等新三板 公司涉及激光雷达产业链相关环节。
②业内公司方面，Velodyne 作为激光雷 达行业龙头，于 2020 年 9 月完成 NASDAQ 上市，预计 2020 财年营收 0.94 亿 美元，市值 40 亿美元左右；Luminar 于 2020 年 12 月完成 NASDAQ 上市，预 计 2020 财年营收 0.15 亿美元，市值 100 亿美元左右；禾赛科技于 2021 年 1 月 7 日科创板受理，有望成为国内首家上市的激光雷达企业。在营收规模方 面，禾赛科技 2019 年营收增长率达到 162.3%，达到 3.48 亿元，2020 前三季 度达到 2.53 亿元。在毛利率方面，禾赛科技的毛利率 2017-2019 均高于 70%， Luminar 由于其产品仍处于研发期，2019 年毛利率为负。
1. 写在前面：激光雷达迎来上市潮，行业将呈现快速扩张新格局？
激光雷达行业龙头 Velodyne 和 Luminar 于 2020 年完成在 NASDAQ 上市，Aeva 将于 2021 年第一季度完成 NYSE 上市，Innoviz 将于 2021 年第一季度完成 NASDAQ 上市，Ouster 计划 2021 年上半年完成 NYSE 上市，随着这样一波密集的上市潮的到来，资本力量正加速 入局激光雷达行业市场，这必将重塑当前激光雷达行业的发展格局。与此同时，国内市场激 光雷达企业的发展也进入了加速阶段，国内机械式激光雷达龙头禾赛科技于 2021 年 1 月 7 申请科创板上市，或成为国内首家上市的激光雷达公司，镭神智能的混合固态激光雷达产品 正式通过国家车规级认证，成为国内首个、全球第二个获得正式认证报告的车规级激光雷达。 （来源：禾赛科技招股书、镭神科技公司官网）
激光雷达是自动驾驶技术实现的关键技术设备，国家在自动驾驶领域颁布的规范化扶持政策， 也助力国内激光雷达市场进一步扩张。国家在最新颁布的《汽车驾驶自动化分级》编制说明 中指出，驾驶自动化技术是国际公认的未来发展方向和关注焦点之一。制定国家标准的意义 不仅在于汽车产品与技术的升级，更有可能带来汽车及相关产业全业态和价值链体系的重塑。 中、美、欧、日等都将驾驶自动化技术作为交通领域的重点发展方向，并从国家层面进行战 略布局。因此，国家政策、行业发展也亟需形成统一的规范性分级，促进行业的进一步发展。
在自动化驾驶的 5 级标准中，L3 级标准下的 ADAS 高级辅助驾驶市场与 L4、L5 级标准下的 无人驾驶市场都对激光雷达技术产品拥有着较高的需求，随着中国自动驾驶领域的政策和规 范的不断成熟，激光雷达行业将迎来广阔的发展空间。
根据 Velodyne 预测，2022 年激光雷达市场规模将达到 119 亿美元，其中约 72 亿美元来自 汽车领域的应用，占比约 60%。在自动汽车领域中，机械式和固态式激光雷达的技术发展方 向之争也将在未来深刻的影响着激光雷达市场的发展走向。因此，本文希望从激光雷达的发 展历程入手，对激光雷达市场当前的发展现状与发展脉络进行梳理，并对当前机械式与固态 式激光雷达并存的市场格局的发展走向进行分析，最后对产业链上下游环节的公司进行详细 梳理。
2. 思考一：刨根问底，激光雷达将迎来自动驾驶汽车发展新机遇？
2.1. 先看历史：诞生于 1960 年，2000 年后逐步应用于无人驾驶领域
激光雷达的发展历史已有数十年。从 1960 年激光器诞生后不久，激光便被应用于各种测量 场景，科技界迅速将激光应用在测距仪和激光雷达当中，早在 1971 年，激光雷达便跟随阿 波罗 15 号进行了月面测绘。但一直以来，受制于各类激光设备的技术难度，激光雷达成本 较高，商业化场景较少。但这一局面在 21 世纪得以改变，包括 DARPA、Velodyne 等政界、 军界、商界重要成员合力推动激光雷达发展，2005 年，Velodyne 首次将 64 线激光雷达应 用于 DARPA 挑战赛，2007 年 Velodyne 生产出首台商用 3D 动态扫描激光雷达，成为该行 业的重要时刻。此后，Ibeo、Valeo、Luminar 等公司相继推出各自的激光雷达产品，技术上 各有优势，机械式产品逐渐转变为固态产品，产品成本逐渐降低，到 2020 年，Velodyne 的 新款固态激光雷达售价已达到 100 美元（公司官网），可以说正式进入实用区间。
2.2. 剖析概念：激光雷达由激光发射、接收、信息处理、扫描四大基础系统构成
激光雷达（Light Detection And Ranging，简称"LiDAR"）即光探测与测量，是一种集激光、 全球定位系统（GPS）和 IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量装臵）三种技术于一 身的系统，用于获得数据并生成精确的 DEM（数字高程模型）。这三种技术的结合，可以高 度准确地定位激光束打在物体上的光斑，测距精度可达厘米级，激光雷达最大的优势就是" 精准"和"快速、高效作业"。
激光雷达当前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臵。激光雷达通过激光器和探 测器组成的收发阵列，结合光束扫描，可以对广义机器人所处环境进行实时感知，获取周围 物体的精确距离及轮廓信息，以实现避障功能；同时，结合预先采集的高精地图，机器人在 环境中通过激光雷达的定位精度可达厘米量级，以实现自主导航。
2.3. 再看分类：机械式与固态式是汽车领域激光雷达的主要类别
激光雷达由于其应用范围的广泛与技术结构的复杂性，在实际应用中有着多种分类方式，按 照功能用途、工作体制、载荷平台、工作介质、探测技术等分类方式均可得到不同的结果。
在载荷平台方面，地基激光雷达，通常用于单一目标或者小尺度精细三维数据的采集；机载 激光雷达以飞行器为搭载平台，通常用于区域尺度三维信息数据的快速获取；星载激光雷达 以卫星平台为依托进行大尺度三维信息数据的获取。本文对激光雷达的讨论分析重点集中在 车载平台上的应用的车规级激光雷达。
其中，考虑到激光雷达主要市场集中在无人驾驶领域，因此当前行业主要根据与无人驾驶技 术相关的测距方法和技术架构作为分类的主流依据。
2.3.1. 测距方法分类：ToF 法更为成熟，FMCW 具有更高的抗干扰性
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 （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。
2.3.2. 技术架构分类：机械式技术趋近成熟，固态式预计将成为未来主流
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。
2.4. 分析优势：激光雷达探测精度高、探测范围最高可达 360°
一开始激光雷达只是在军事方面应用，后来才应用在生活中，其中无人驾驶领域使用最为广 泛。目前谷歌、百度、奥迪、福特、宝马等企业都在逐渐使用激光雷达的感知解决方案，已 经成为了无人驾驶技术中的最基本的配臵。目前自动驾驶的传感器主要有 LiDAR 系统、毫米 波雷达、视觉（照相机）系统等。
不同级别的自动驾驶技术的应用对于各类传感器的数量的要求也是不同的，随着自动驾驶技 术标准的提高，对于车载激光雷达所要求的数量就越高，L5 级自动驾驶标准下，激光雷达的 配臵数量不应少于 4 个。
在汽车领域，不同的传感器各有优势。不同传感器的原理和功能各不相同。从可靠度、行人判别、夜间模式、恶劣天气环境、细节分辨、探测距离等方面来对比，激光雷达是三种环境 传感器中综合性能最好的一种，这也就决定了其是自动驾驶汽车等机器人环境感知系统中不 可或缺的一部分。
在当前的自动驾驶领域，特斯拉采取的解决方案是“传统摄像头+计算机视觉技术”，由镜头 采集图像后，摄像头内的感光组件电路及控制组件对图像进行处理并转化为电脑能处理的数 字信号，进而通过神经算法网络进行决策。
但当前大部分的车企更看好激光雷达在自动驾驶领域的应用，激光雷达具有探测精度高、探 测范围广及稳定性强等优点，在精确度方面，毫米波雷达的探测距离受到频段损耗的直接制 约（想要探测的远，就必须使用高频段雷达），也无法感知行人，并且对周边所有障碍物无 法进行精准的建模。
摄像头等光学成像设备属于被动式的感知设备，它的应用必须要结合视觉感知技术才能在自 动驾驶应用中发挥作用，而这种技术对于大多车企存在着很高的应用门槛。激光雷达和毫米 波雷达的工作原理基本类似，都是利用回波成像来构显被探测物体的，不过激光雷达发射的 电磁波是一条直线，主要以光粒子发射为主要方法，频域在 100000GHz 左右，波长为纳米 级；而毫米波雷达发射出去的电磁波是一个锥状的波束，这个波段的天线主要以电磁辐射为 主，频域在 10～200GHz 之间，波长为 1～10mm。由于毫米波的波长介于厘米波和光波之 间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点。
目前，车载传感器中，单颗摄像头的价格在几十到几百人民币，价格较为低廉；毫米波雷达 根据探测距离和波段等指标不同，价格在数百到上千人民币；而激光雷达目前成本还略高， 普遍处于数百到上千美元级别，虽有 Velabit 等低价格产品，但高端产品仍是必不可少，根 据 Velodyne 预期 2020 出货量和收入，其平均售价仍达到 8000 美元左右。但考虑到激光雷 达行业目前整体出货量还未放开，以及产品固态化等趋势，未来随着产销量逐步上升，价格 有望延续当前下降趋势，从而逐步具备成本优势。
3. 思考二：需求视角，行业规模将迎来快速扩张期？
(来源：百度 百家)
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