在自動化駕駛的 5 級標準中，L3 級標準下的 ADAS 高級輔助駕駛市場與 L4、L5 級標準下的無人駕駛市場都對激光雷達技術產品擁有著較高的需求，隨著中國自動駕駛領域的政策和規范的不斷成熟，激光雷達行業將迎來廣闊的發展空間。

根據 Velodyne 預測，2022 年激光雷達市場規模將達到 119 億美元，其中約 72 億美元來自汽車領域的應用，占比約 60%。在自動汽車領域中，機械式和固態式激光雷達的技術發展方向之爭也將在未來深刻的影響著激光雷達市場的發展走向。因此，本文希望從激光雷達的發展歷程入手，對激光雷達市場當前的發展現狀與發展脈絡進行梳理，并對當前機械式與固態式激光雷達并存的市場格局的發展走向進行分析，最后對產業鏈上下游環節的公司進行詳細梳理。

2005 年，Velodyne 首次將 64 線激光雷達應用于 DARPA 挑戰賽，2007 年 Velodyne 生產出首臺商用 3D 動態掃描激光雷達，成為該行業的重要時刻。此后，Ibeo、Valeo、Luminar 等公司相繼推出各自的激光雷達產品，技術上各有優勢，機械式產品逐漸轉變為固態產品，產品成本逐漸降低，到 2020 年，Velodyne 的新款固態激光雷達售價已達到 100 美元（公司官網），可以說正式進入實用區間。

國內激光雷達產業發展也相當迅速，從人工智能與自動駕駛產業快速發展后，我國涌現出北科天繪、速騰聚創、鐳神智能、禾賽科技、Innovusion 等一大批優秀公司，產品性能也不斷提升，從 16 線到 128 線乃至 300線產品都有，探測距離也達到 500m量級。

綜合來看，激光雷達產業一直朝向遠距離、大范圍、高分辨率、低成本的方向發展，如今的商用激光雷達已經遠超早期產品。

無人駕駛領域將成為未來激光雷達最主要的應用市場，在此基礎上，當前的機械式激光雷達技術較為成熟，具有一定的應用可行性，但固態式激光雷達將憑借成本低、小型化、更容易量產等特點在未來市場中占據優勢。

01

激光雷達由激光發射、接收、信息處理、掃描四大基礎系統構成

激光雷達（Light Detection And Ranging，簡稱"LiDAR"）即光探測與測量，是一種集激光、全球定位系統（GPS）和 IMU（Inertial Measurement Unit，慣性測量裝置）三種技術于一身的系統，用于獲得數據并生成精確的 DEM（數字高程模型）。

這三種技術的結合，可以高度準確地定位激光束打在物體上的光斑，測距精度可達厘米級，激光雷達最大的優勢就是" 精準"和"快速、高效作業"。

激光雷達當前被廣泛用于無人駕駛汽車和機器人領域，被譽為廣義機器人的“眼睛”，是一種通過發射激光來測量物體與傳感器之間精確距離的主動測量裝置。

激光雷達通過激光器和探測器組成的收發陣列，結合光束掃描，可以對廣義機器人所處環境進行實時感知，獲取周圍物體的精確距離及輪廓信息，以實現避障功能；同時，結合預先采集的高精地圖，機器人在環境中通過激光雷達的定位精度可達厘米量級，以實現自主導航。

激光雷達可以高精度、高準確度地獲取目標的距離、速度等信息或者實現目標成像。激光雷達工作過原理：激光通過掃描器單元形成光束角度偏轉，光束與目標作用形成反射/散射的回波。

當接收端工作時，可產生原路返回的回波信號光子到達接收器，接收端通過光電探測器形成信號接收，經過信號處理得到目標的距離、速度等信息或實現三維成像。可見，光束掃描器和探測系統的實現方式便是研究重點，需求從機械式向小型化全固態方向發展。

激光雷達由激光發射、激光接收、信息處理、掃描系統四大基礎系統構成，這四大系統相互協作，進而短時間內獲取大量的位置點信息，并根據這些信息實現三維建模。其中

① 激光發射系統：激勵源周期性地驅動激光器，發射激光脈沖，激光調制器通過光束控制器控制發射激光的方向和線數，最后通過發射光學系統，將激光發射至目標物體；

② 激光接收系統：經接收光學系統，光電探測器接受目標物體反射回來的激光，產生接收信號；

③ 信息處理系統：接收信號經過放大處理和數模轉換，經由信息處理模塊計算，獲取目標表面形態、物理屬性等特性，最終建立物體模型。

④ 掃描系統：以穩定的轉速旋轉起來，實現對所在平面的掃描，并產生實時的平面圖信息。

激光雷達的測距原理可分為三角測距法和 ToF(飛行時間法)，前者主要用于掃地機器人、工業機器人等非車載應用，而后者才是汽車激光雷達的主要測距原理。

激光雷達的光束操縱方式有 MEMS 微振鏡掃描、OPA 掃描、機械式掃描（又包括旋轉馬達掃描、平面擺鏡掃描、多棱鏡掃描等多種宏觀可見的掃描方式）、閃光式（無需掃描元件）等，光束操縱也是最復雜、最關鍵的激光雷達技術維度。

在光源方面，涵蓋 LED、EEL、VCSEL 和光纖激光器，而在探測器方面，包括 PIN PD、APD/SPAD/SiPM、CMOS 圖像傳感器、CCD 圖像傳感器。

激光雷達產品可以從顯性參數、實測性能表現及隱性指標等方面進行評估和比較。顯性參數指列示在產品參數表中的信息，主要包含測遠能力、點頻、角分辨率、視場角范圍、測距精準度、功耗、集成度（體積及重量）等。

同時，激光雷達也常以線數區分，如 4 線、8 線、16 線、32 線、128 線等。線數是指激光發射光源數，16 線產品有 16 個光源，以此類推，華為近期發布的 96 線激光雷達就是含有96 個光源的激光雷達。

02

機械式與固態式是汽車領域激光雷達的主要類別

激光雷達由于其應用范圍的廣泛與技術結構的復雜性，在實際應用中有著多種分類方式，按照功能用途、工作體制、載荷平臺、工作介質、探測技術等分類方式均可得到不同的結果。

在載荷平臺方面，地基激光雷達，通常用于單一目標或者小尺度精細三維數據的采集；機載激光雷達以飛行器為搭載平臺，通常用于區域尺度三維信息數據的快速獲取；

星載激光雷達以衛星平臺為依托進行大尺度三維信息數據的獲取。本文對激光雷達的討論分析重點集中在車載平臺上的應用的車規級激光雷達。

其中，考慮到激光雷達主要市場集中在無人駕駛領域，因此當前行業主要根據與無人駕駛技術相關的測距方法和技術架構作為分類的主流依據。

測距方法分類：ToF 法更為成熟，FMCW具有更高的抗干擾性

激光雷達按照測距方法可以分為飛行時間（Time of Flight，ToF）測距法、基于相干探測的FMCW 測距法、以及三角測距法等，其中 ToF 與 FMCW 能夠實現室外陽光下較遠的測程（100~250m），是車載激光雷達的優選方案。

ToF 是目前市場車載中長距激光雷達的主流方案，未來隨著 FMCW 激光雷達整機和上游產業鏈的成熟，ToF 和 FMCW 激光雷達將在市場上并存。

ToF 的工作原理為測量發射波脈沖與目標回波脈沖之間的時間間隔，即測量激光脈沖從激光器到待測目標之間的往返時間 T，即可得到目標距離 S=cT/2，其中 c 為光在空氣中的傳播速度。

ToF 激光雷達系統主要包括發射模塊、接收模塊、控制及信號處理模塊和掃描模塊。

FMCW，即調頻連續波。FMCW 技術和脈沖雷達技術是兩種在高精度雷達測距中使用的技術。其基本原理為發射波為高頻連續波，其頻率隨時間按照三角波規律變化。

FMCW 接收的回波頻率與發射的頻率變化規律相同，都是三角波規律，只是有一個時間差，利用這個微小的時間差可計算出目標距離。

FMCW 激光雷達由 5 部分組成：1）線性調頻窄線寬激光；2）MZI 干涉儀；3）光束掃描機構；4）平衡光電探測器；5）數字信號處理。

技術架構分類：機械式技術趨近成熟，固態式預計將成為未來主流

按照技術架構可以分為整體旋轉的機械式激光雷達、收發模塊靜止的半固態激光雷達以及固態式激光雷達。

機械式激光雷達：可實現水平 360°全覆蓋，體積較大價格較貴

機械激光雷達，是指其發射系統和接收系統存在宏觀意義上的轉動，也就是通過不斷旋轉發射頭，將速度更快、發射更準的激光從“線”變成“面”，并在豎直方向上排布多束激光，形成多個面，達到動態掃描并動態接收信息的目的。

在工作時豎直排列的激光發射器呈不同角度向外發射，實現垂直角度的覆蓋，同時在高速旋轉的馬達殼體帶動下，實現水平角度 360度的全覆蓋。

機械激光雷達體積更大，總體來說價格更為昂貴，但測量精度相對較高。相比于半固態式和固態式激光雷達，機械旋轉式激光雷達的優勢在于可以對周圍環境進行 360°的水平視場掃描，而半固態式和固態式激光雷達往往最高只能做到 120°的水平視場掃描，且在視場范圍內測距能力的均勻性差于機械旋轉式激光雷達。

MEMS 混合固態激光雷達：半機械式構造，可實現激光雷達的小型化

MEMS 微振鏡是一種硅基半導體元器件，屬于固態電子元件；但是 MEMS 微振鏡并不“安分”，內部集成了“可動”的微型鏡面；

由此可見 MEMS 微振鏡兼具“固態”和“運動”兩種屬性，故稱為“混合固態”。可以說，MEMS 微振鏡是傳統機械式激光雷達的革新者，引領激光雷達的小型化和低成本化。

Flash 激光雷達：采用類照相機工作模式，具有 256×256 像素點探測器

Flash 激光雷達采用類似照相機的工作模式，感光元件與普通相機不同，每個像素點可以記錄光子飛行時間信息。

發射的面陣激光照射到目標上，目標對入射光產生散射，由于物體具有三維空間屬性，從而照射到物體不同部位的光具有不同的飛行時間，被焦平面探測器陣列探測，輸出為具有深度信息的“三維”圖像。

Flash 激光雷達也經歷了小型化發展歷程，所占空間從起初的車廂級到辦公桌級，再到現在的厘米級，這都得益于緊湊型激光器陣列、探測器陣列的發展。

OPA 固態激光雷達：產品小型化，無需機械掃描

高系統集成度的光學相控陣技術（OPA）能夠滿足激光雷達在無人駕駛、無人機等領域全固態、小型化的發展需求。激光器功率均分到多路相位調制器陣列，光場通過光學天線發射，在空間遠場相干疊加形成一個具有較強能量的光束。

經過特定相位調制后的光場在發射天線端產生波前的傾斜，從而在遠場反映成光束的偏轉，通過施加不同相位，可以獲得不同角度的光束形成掃描的效果，無需機械掃描。

淺顯之見：機械式已進入量產階段，固態式通過車規認證

激光雷達產業自誕生以來，緊跟底層器件的前沿發展，呈現出了迭代速度快，技術愈發多樣化的特點。

當前激光雷達廠商不斷引入新的技術架構，提升探測性能并拓展應用領域：從單點激光雷達到單線掃描激光雷達，再到無人駕駛技術中獲得廣泛認可的多線掃描激光雷達，進而技術方案不斷創新的固態式激光雷達、FMCW 激光雷達，以及如今芯片化的發展趨勢，激光雷達一直以來都是新興技術發展及應用的代表。

MEMS 激光雷達其優點在于體積小，成本低，但可靠性仍有待驗證。此外，與傳統的 ToF激光雷達相比，FMCW 激光雷達多出了不少優勢，比如對背景光線和傳統干擾的免疫、探測距離遠等。傳統ToF雷達很可能受到其它傳感器的光脈沖干擾，以及先前發出脈沖的自干擾。

而 FMCW 激光雷達通過檢測返回光和發射光的時間、頻率和波長，濾除不匹配的數據，從而實現更精確的目標檢測。但其劣勢是光學校準復雜，需要連續性強的光源，而且線性調制較為困難。

激光雷達在汽車應用上的探索仍在進行中，且多數集中在 ToF 技術上。Flash 激光雷達盡管有著不錯的特性，但 2D 光電檢測和弱光條件下仍存在較大挑戰。FMCW 的技術成熟度雖然較低，但相比之下 OPA 的成熟度更低，兩者都需要多年研究才能走向市場規模化。

兩者都需要多年研究才能走向市場規模化。而如今不少機械激光雷達的廠商都開始嘗試 MEMS 固態激光雷達、高波長、軟件定義或 AI 輔助等新方向，激光雷達仍處于較快的技術迭代期，但不可否認的是，激光雷達必將成為將自動駕駛推向 L4 及以上等級的中堅力量。

不同技術方向的激光雷達技術的成熟時間和落地時間有著很大的差異，當前機械式激光雷達技術已經趨于成熟，正處于可量產的階段，行業龍頭 Velodyne 和中國市場龍頭禾賽科技均已經擁有了較為成熟的技術；

半固態式激光雷達與 Flash 全曝光激光雷達技術成熟度較高，但在具體應用上還存在這一定的限制；技術性能最高的 FMWC 與 OPA 固態激光雷達當前依舊面臨著技術突破上的問題。

03

當前激光雷達項目技術的評判集中在車規級、可量產、低成本這三個方面

首先是車規級，激光雷達產品達到車規級，需在化學特性、機械特性、電氣特性三大方面進行 38 項試驗，包括備受業界關注的車規級沖擊振動和高低溫檢測。

機械式激光雷達技術已趨于成熟，但由于物理極限和成本高等因素限制，裝配和調制困難，掃描頻率低，生產周期長，成本較高，并且機械部件壽命不長（約 1000-3000 小時），只能用于自動駕駛的研發領域，難以滿足苛刻的車規級要求（至少 1 萬小時以上）。

而固態激光雷達中較為成熟的 MEMS激光雷達能以較低的成本和較高的準確度實現激光掃描，但受限于較小的光學口徑和MEMS振鏡，其測距能力尚存在一定瓶頸。當前，Valeo（法雷奧）的 SCALA 激光雷達是國外非常受到市場認可的一款產品，通過車規并實現前裝量產的激光雷達產品。

在 2020 年 11 月，鐳神智能 CH32 混合固態激光雷達，在國內率先通過車規級認證。這表明在當前市場中，固態式激光雷達已率先在車規認證方面取得了突破。

在可量產與低成本方面，固態激光雷達具有體積小、量產成本和量產難度較低的優點，預計將是未來的發展方向。其中 MEMS 將占據一定的主導地位，它有效的克服了傳統的機械式激光雷達在壽命、成本和良品率等方面所存在的問題。

而同屬于固態式技術的 OTA 激光雷達雖然在性能上具有優勢，但要達到長距離的探測還有很長的路要來走，從產業鏈上游來看，因為上游核心的一些電子元器件、技術支持不成熟，短期內產品落地難度大。

雖然固態式激光雷達在性能上優于機械式激光雷達，但由于機械式激光雷達技術已經趨于成熟，正處于可量產的階段，而固態式激光雷達距離技術上的完全成熟還需要一段時間。

暫時將 MEMS、OPA 等固態激光雷達流派統一來看，固態激光雷達整體相比傳統的機械旋轉式產品集成度更高，更有利于降低成本，也更便于使用，優勢明顯。根據 Yole 的統計和預測，目前旋轉式激光雷達仍然占據較大份額，一段時間來看我們認為大概率會是機械式與固態式激光雷達并存的局面，但未來固態激光雷達將占據主導地位。

固態化的趨勢也有力推動了成本下降，當前推動激光雷達市場發展的核心因素之一就是成本，迅速下降的成本使得激光雷達能夠在汽車和機器人行業得到普遍應用。根據中國產業信息網數據，在 2007 年 Velodyne 剛剛推出 HDL-64E 之時，其價格還在 8 萬美元，且直到 2014年其價格仍然維持在如此高位。

而如今激光雷達成本已經大幅降低，根據 Velodyne 的最新財報， 2020 年出貨量已經達到 1.15 萬臺，收入 9400 萬美元，根據這兩個數字可以計算得出平均每臺收入 8173 美元，這其中有低端產品的貢獻，也有價格下降的因素。

在 CES 2020期間，Velodyne 發布了 100 美元的 Velabit，并且探測距離 100 米，與早期的 HDL64E 相仿，足以說明價格下降的趨勢。

從其他公司的產品數據也可以得出產品成熟、價格下降的趨勢。根據 Yole 數據，2017 年發布的 SCALA 將價格定在 600 美元，比早期激光雷達產品有明顯降低。歷年 CES 展會上各家激光雷達公司往往會展示自家產品，CES 2021 期間，速騰聚創展示了已量產出貨的車規級激光雷達；

CES 2020 期間大疆發布了 Livox 激光雷達，根據大疆官方商城數據可見，Livox系列產品定價普遍在數千人民幣，也就是 1000 美元量級，而性能則比早期的 HDL64E 還有一定提升，探測距離達到了 260 米（80%反射率），20%反射率物體的探測距離也達到了 130米，角度精度達到 0.1 度。由此可見，如今的激光雷達價格相比十年前已經有了數量級上的下降，而這將進一步推動激光雷達的產業應用。

04

分析優勢：激光雷達探測精度高、探測范圍最高可達 360°

一開始激光雷達只是在軍事方面應用，后來才應用在生活中，其中無人駕駛領域使用最為廣泛。目前谷歌、百度、奧迪、福特、寶馬等企業都在逐漸使用激光雷達的感知解決方案，已經成為了無人駕駛技術中的最基本的配置。目前自動駕駛的傳感器主要有LiDAR 系統、毫米波雷達、視覺（照相機）系統等。

不同級別的自動駕駛技術的應用對于各類傳感器的數量的要求也是不同的，隨著自動駕駛技術標準的提高，對于車載激光雷達所要求的數量就越高，L5 級自動駕駛標準下，激光雷達的配置數量不應少于 4 個。

在汽車領域，不同的傳感器各有優勢。不同傳感器的原理和功能各不相同。從可靠度、行人判別、夜間模式、惡劣天氣環境、細節分辨、探測距離等方面來對比，激光雷達是三種環境傳感器中綜合性能最好的一種，這也就決定了其是自動駕駛汽車等機器人環境感知系統中不可或缺的一部分。

在當前的自動駕駛領域，特斯拉采取的解決方案是“傳統攝像頭+計算機視覺技術”，由鏡頭采集圖像后，攝像頭內的感光組件電路及控制組件對圖像進行處理并轉化為電腦能處理的數字信號，進而通過神經算法網絡進行決策。

但當前大部分的車企更看好激光雷達在自動駕駛領域的應用，激光雷達具有探測精度高、探測范圍廣及穩定性強等優點，在精確度方面，毫米波雷達的探測距離受到頻段損耗的直接制約（想要探測的遠，就必須使用高頻段雷達），也無法感知行人，并且對周邊所有障礙物無法進行精準的建模。

攝像頭等光學成像設備屬于被動式的感知設備，它的應用必須要結合視覺感知技術才能在自動駕駛應用中發揮作用，而這種技術對于大多車企存在著很高的應用門檻。激光雷達和毫米波雷達的工作原理基本類似，都是利用回波成像來構顯被探測物體的。

不過激光雷達發射的電磁波是一條直線，主要以光粒子發射為主要方法，頻域在100000GHz 左右，波長為納米級；而毫米波雷達發射出去的電磁波是一個錐狀的波束，這個波段的天線主要以電磁輻射為主，頻域在 10～200GHz 之間，波長為 1～10mm。由于毫米波的波長介于厘米波和光波之間，因此毫米波兼有微波制導和光電制導的優點。

目前，車載傳感器中，單顆攝像頭的價格在幾十到幾百人民幣，價格較為低廉；毫米波雷達根據探測距離和波段等指標不同，價格在數百到上千人民幣；而激光雷達目前成本還略高，普遍處于數百到上千美元級別，雖有 Velabit 等低價格產品，但高端產品仍是必不可少。

根據 Velodyne 預期 2020 出貨量和收入，其平均售價仍達到 8000 美元左右。但考慮到激光雷達行業目前整體出貨量還未放開，以及產品固態化等趨勢，未來隨著產銷量逐步上升，價格有望延續當前下降趨勢，從而逐步具備成本優勢。

05

需求視角，行業規模將迎來快速擴張期？

行業規模與發展趨勢：激光雷達行業迎來無人駕駛行業發展新機遇

激光雷達市場規模較大且處于快速發展期，根據 Velodyne 預測，2022 年激光雷達總市場規模將達到 119 億美元。

根據應用分類，激光雷達將分別應用于自動駕駛汽車、工業、無人機、機器人和 3D 繪圖等終端市場之中。其中，自動駕駛領域的市場規模占比最大，2022 年將達到 72 億美元，占比約為 60.5%。

同時，自動駕駛領域的激光雷達市場發展迅速，Velodyne 預計至 2026 年自動駕駛領域市場規模將增長到 168 億美元，年復合增速將達到 24%。

激光雷達領域的另一家國際龍頭Luminar則根據不同細分領域上的需求空間和不同應用場景的速度、探測距離對激光雷達的細分市場規模進行劃分。

其中適配場景運動速度快、探測距離要求高的高速公路自動駕駛市場的市場規模最大，預計 2030 年將達到 1800 億美元。其中商用卡車規模為 600 億美元，消費級轎車規模為 1200 億美元。

此外諸多專業研究咨詢機構也對激光雷達市場給出了預測。根據 Allied Market Research 估計，2026 年全球無人駕駛技術市場規模將達到 5,566.7 億美元，較 2019 年可實現 39.47%的年均復合增長率。

激光雷達是高級別無人駕駛技術實現的關鍵，根據沙利文的統計及預測，受無人駕駛車隊規模擴張、激光雷達在高級輔助駕駛中滲透率增加、以及服務型機器人及智能交通建設等領域需求的推動，激光雷達整體市場預計將呈現高速發展態勢，至 2025 年全球市場規模為 135.4 億美元，較 2019 年可實現 64.5%的年均復合增長率。

在非汽車領域的激光雷達市場中，工業領域的市場需求最為廣闊，根據 Velodyne 預測，2022年工業領域總激光雷達需求量為 510 萬臺，市場規模達到 28 億美元。

工業領域的需求主要來自全球市場的履帶式拖拉機，傾卸機，挖掘機，平地機，非公路卡車等工程機械設備，將成為僅次于自動駕駛市場的第二大需求市場。

而就中國來看，汽車與工業等下游行業的發展，將帶動國內激光雷達市場的發展。從無人駕駛領域來看，據麥肯錫研究報告顯示，中國將是全球最大的自動駕駛市場，到 2030 年中國自動駕駛乘用車數量將達到 800 萬輛，自動駕駛將占到乘客總里程（Passenger Kilo Meters Travelled，PKMT）的約 13%，基于自動駕駛的出行服務訂單金額將達 2,600 億美元；

從高級輔助駕駛領域來看，中國已經成為全球最大的新車銷售市場。根據沙利文的研究報告，至2025 年，中國激光雷達市場規模將達到 43.1 億美元，較 2019 年實現 63.1%的年均復合增長率，其中車載領域即無人駕駛和高級輔助駕駛是主要組成部分。

以下按照激光雷達當前激光雷達的下游應用市場進行分別介紹，主要可分為無人駕駛、高級輔助駕駛、服務型機器人和車聯網等細分行業。

06

汽車激光雷達市場：2025 年汽車領域激光雷達市場規模預計將超 80 億美元

L4/L5 級無人駕駛市場：2025 年市場規模預計達到 35億美元

全球范圍來看，無人駕駛測試項目及車隊規模處于快速擴張之中：Waymo 已與 Fiat Chrysler（菲亞特克萊斯勒）簽訂了 6.2 萬輛 Pacifica Hybrid 的購買合同，與 Jaguar（捷豹）簽訂了 2 萬輛 I-Pace 的購買合同，并在底特律與 Magna（麥格納）聯手建立世界上第一個只制造無人駕駛汽車的 AAM 工廠，改造購置車輛用于車隊擴張，該工廠當前已經進入量產狀態。

根據加州車輛管理局數據，2019 年 GM Cruise 月均路測車輛數目排名第一，測試里程總數僅次于 Waymo，當前 GM Cruise 已經拿到取消安全員進行完全無人駕駛測試的許可。GM Cruise 位于底特律 Hamtramck 的工廠將基于 GM 電動車平臺生產不帶方向盤、剎車和油門的 Origin 車型。

根據 Report linker 研究估計，2025 年全球包括運送乘客和貨物在內的 L4/L5 級無人駕駛車輛數目將達到 53.5 萬輛。

隨著無人駕駛商業模式的逐步確立，該領域的全球激光雷達市場也將隨之實現高速增長，據沙利文測算，至 2025 年該領域激光雷達市場規模預計達到 35億美元，2019 年至 2025 年的年均復合增長率達 80.9%。

L3 級高級輔助駕駛市場：2025 市場規模預計將達到 46.1 億美元

高級輔助駕駛市場主要服務于整車廠及 Tier1 公司，激光雷達在性能滿足要求的基礎上，成本及車規要求是量產車項目關注的重點。世界各地交通法規的修訂為 L3 級自動駕駛技術商業化落地帶來機會。2019 年，日本《道路交通法案》修正案獲得通過，允許 L3 級自動駕駛車輛在公共道路上使用。

2020 年 1 月，韓國國土交通部發布《自動駕駛汽車安全標準》（修訂版），制定 L3 級自動駕駛安全標準和商用化標準。2020 年 6 月聯合國的歐洲經濟委員會通過《ALKS 車道自動保持系統條例》，這是全球范圍內第一個針對 L3 級自動駕駛具有約束力的國際法規。

激光雷達在高級輔助駕駛領域的市場規模將在未來 5 年里保持高速增長，按照沙利文預計，2025 年激光雷達市場規模預計將達到 46.1 億美元，2019 年至 2025 年復合增長率達 83.7%。

服務型機器人市場：2025 年激光雷達在機器人領域市場預計達到 7億美元

服務型機器人主要應用范圍包括無人配送、無人清掃、無人倉儲、無人巡檢等。借助強大的內置感知系統及控制系統，服務機器人能夠完成多種無人作業，從而減輕對人力的依賴，提高生產效率。

服務型機器人不僅僅可以實現將貨物從物流中心運送到消費者家中，還可以提供大量新型的“最后一公里”服務，為整個服務社區提供便利性、安全性和健康性。

隨著智能服務機器人技術的成熟，其業務范圍和輻射半徑將不斷增強，無人運送、無人清掃、無人巡檢機器人在運營成本降低及服務效率提升等方面的優勢將得以顯現，對此類設備的需求也將不斷提升。

伴隨全球服務型機器人出貨量的增長以及激光雷達在服務型機器人領域滲透率的提升，至 2025 年激光雷達在該細分市場預計達到 7 億美元市場規模，2019 年至 2025年的復合增長率為 57.9%。

車聯網市場：全球激光雷達在車聯網市場規模將超過 45 億美元

世界范圍來看，中國車聯網發展速度最快，戰略化程度最高。2020 年 4 月，發改委首次劃定“新基建”范圍，主要包括信息基礎設施、融合基礎設施和創新基礎設施，其中融合基礎設施中包含智能交通基礎設施。

車路協同技術是智能城市、智能交通中的基礎與重點，同時也與 5G 通訊、大數據中心和人工智能等領域的建設相互支撐、互相促進。

與單車智能相比，基于 5G 的車路協同可以更大限度地提升行車安全、提高交通系統運行效率、降低車載設備成本，從而促進無人駕駛的快速落地。

激光雷達結合智能算法，能夠提供高精度的位置、形狀、姿態等信息，實現對交通狀況進行全局性的精確把控，對車路協同功能的實現至關重要。

隨著智能城市、智能交通項目的落地，未來該市場對激光雷達的需求將呈現穩定增長態勢。至 2025 年，全球激光雷達在該領域的市場規模將超過 45 億美元，2019 年至 2025 年復合增長率為 48.48%。

行業技術壁壘：行業技術壁壘較高，需要應對產品的快速迭代

技術水準壁壘：作為一種新興的傳感器技術，激光雷達系統結構精密且復雜，精細的光機設計和收發對準、微弱信號的靈敏探測和快速響應是實現探測目標的前提。

為了實現最優的探測效果，激光雷達不僅在開發過程中需要光、機、電等子模塊的高度配合和協同優化，而且還需要在生產過程中具有相匹配的高精度生產制造能力。

技術創新壁壘：激光雷達行業技術創新能力強，產品迭代速度快。從最初的單點激光雷達發展到如今機械式、半固態式、固態式、FMCW 等多種技術架構，激光雷達技術架構的創新與應用范圍的拓展彼此促進。

在激光雷達公司持續的大量研發投入之下，激光雷達產品不僅測量范圍更遠，探測精準度更高，空間分辨能力更強，而且在可靠性、安全性、成本控制等方面也逐漸成熟，產品更新換代速度快。

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供給視角，激光雷達行業各個玩家的競爭格局如何？

產業鏈：國內產業鏈中游突出上游崛起，固態化趨勢推動成本降低和實用化

激光雷達巨大的產業規模之下，是一條由多個環節構成的、上下游明確的產業鏈。下游應用領域主要包括測繪和導航兩大類需求，如今，下游需求蓄勢待發，自動駕駛、高精度地圖等市場都存在大量需求。

而激光雷達上游主要分為發射、接收、掃描和信息處理等部分。激光雷達的上游環節隨著技術發展愈發成熟，上游器件的成本很大程度上指引著激光雷達的應用。

在這樣的產業鏈當中，全球分布著大量業務不同的廠家，歐姆龍、松下、意法半導體、賽靈思、飛利浦、Qorvo 等知名公司都在激光雷達產業鏈之中。

產業鏈中游，也就是激光雷達公司主要有 Velodyne、Valeo、Ouster、Innoviz、Quanergy、Luminar 等，還有不少中國國內公司已經躋身國際主要廠商之列，例如禾賽科技、鐳神智能、北醒、速騰聚創、北科天繪等。

而上游領域，國際公司積累較為深厚，例如光學器件領域的意法半導體、亞洲光學（中國臺灣），光源領域的飛利浦光學、生產光源和光學器件的 Thorlabs，光探測器領域有安森美旗下的 SensL、日本濱松等，IC 領域則有賽靈思、Qorvo 等半導體巨頭。

而從國內公司來看，近年來我國中游強上游弱的局面得到了一定改觀。目前，以速騰聚創、禾賽科技、鐳神智能為代表的國內激光雷達產業公司主要集中在中游位置，但上游也涌現出了一批優秀公司，例如華為哈勃投資的芯視界微電子，小米集團領投、聯想和真格基金跟投的靈明光子等。

下游主要包括測繪視覺、機器人、自動駕駛、無人機和環境監測五個應用方向，目前激光雷達主要應用在自動駕駛領域，應用領域我國公司數量較多，例如數字綠土、 EAI 等公司在各自領域內也具有較強的競爭力。

從融資方面也可以看出我國激光雷達產業發展之迅速。根據 IT 桔子數據，2017 年至今，國內激光雷達公司共發生 62 件融資事件。

從單次融資額看，在已透露融資額的公司中，有 10家公司共 13 次融資的單次融資額超過一億人民幣，其中，禾賽科技 A、B 輪融資均超過億元人民幣，并獲 1.73 億美元 C 輪融資，鐳神智能也在 A+輪和 B輪中獲得億元及以上人民幣融資。

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概況對比：Velodyne是全球行業龍頭，禾賽科技在國內市場處于領先地位

激光雷達屬于新興的高技術產業，發展早期技術與市場上主要是國外公司。國內激光雷達公司加入競爭之后投入大量研發，逐步完成了技術的追趕甚至在一定范圍內實現超越。

從公司規模來看，多數激光雷達企業為發展迅速的高科技創業公司，2020 年下半年境外激光雷達公司迎來通過特殊目的并購公司（Special Purpose Acquisition Compony，SPAC）完成上市的熱潮，美國已上市公司有 Velodyne、Luminar，此外 Aeva、Innoviz預計 2021 年第一季度完成上市，Ouster 預計 2021 年上半年完成，中國禾賽科技擬登陸科創板。

行業內在業務上具有可比性的主要的激光雷達公司包括美國的 Velodyne、Luminar、Aeva、 Ouster，以色列的 Innoviz，德國的 Ibeo，以及國內的速騰聚創、禾賽科技。

Velodyne：激光雷達行業龍頭，2020 財年預計營收 0.94 億美元

Velodyne 成立于 1983 年，最初是一家音響技術制造與研發公司，在2005 年公司開始專注于激光雷達技術的研發，推出的首款 64 線程機械式激光雷達 HDL-64E 便在第三屆 DARPA （無人駕駛挑戰賽）挑戰賽上大放異彩，六支完成比賽的隊伍中五家使用了 Velodyne 的激光雷達。

Velodyne 是車載激光雷達領域的鼻祖，在機械式激光雷達獲得成功后，于 2015 年開始研發固態激光雷達，2017 年發布固態激光雷達 Velarray，2020 初基本完成設計。

Luminar：專注于高速公路無人駕駛技術，固態式車載激光雷達技術領先者

2012 年 Luminar 由 Russel 在硅谷創立，并在之后專注于車載雷達技術的突破性研究，旗下的 Iris 激光雷達擁有著行業內較為領先的性能，在小于 10%的反射率下可以實現 250m的探測距離，并且在雨雪天氣下也可以達到 200 以上的探測距離。

Luminar 的激光雷達的性能優勢為其帶來大量的合作客戶，合作伙伴數量從 2017 年的4 個增長到了 2020 年的50 個，先后與豐田、沃爾沃等車企建立了研發合作關系，并于2020 年 11 月達成了與 Intel 旗下自駕視覺處理系統商 Mobileye 的合作訂單。

除此之外，Luminar 還進一步與戴姆勒卡車公司（Daimler Truck AG）建立合作伙伴關系，開拓自動駕駛卡車市場。

禾賽科技：擬于科創板上市，國內激光雷達行業領軍者

禾賽科技 2014 年成立于上海，依靠 500 多人的團隊打造出一系列創新型傳感器解決方案，兼顧業內頂尖的產品性能、可量產的設計以及出眾的可靠性。

禾賽憑借自主研發的微振鏡和波形加密技術，始終引領傳感器創新的發展方向，目前已布局 500 多項專利，客戶遍布全球23 個國家和地區的70 座城市。迄今為止，禾賽已完成累計數億美元融資，投資方包括德國博世集團、光速、百度等全球知名的行業企業和投資機構。