激光雷达-零帕网-第3页

供需角度：配置必要性具备，2022年为量产元年激光雷达是大部分主流车厂进阶到L2+/L3级别配置方案共同选择，弯道超车利器。 1）技术：从机械式向固态迁移，更易满足车规要求；2）成本：下行至1k美元附近。2022年成为规模上车元年。  市场规模预测：千亿市场，五年CAGR超90% 2025：全球车载激光雷达规模接近60亿美金, CAGR超90%； 2030：全球车载激光雷达潜在规模超千亿人民币。产业链角度：光学厂商先行确定受益，芯片等环节后续受益国产替代光学组件价

多传感器融合感知大势所趋，高等级自动驾驶中激光雷达不可或缺 尽管 Tesla 坚持纯视觉自动驾驶方案，但从安全性角度，基于摄像头的视觉方案在暗光、环境大光比以及雨水遮挡的情况下容易失效，且深度学习算法难避免长尾效应。从商业角度，大多数厂商缺乏 Tesla的数据和算法积累，跟随 Tesla 方案难免处于被动境地。目前多传感器融合感知路线已成为绝大多数厂家共识，激光雷达通过发射激光来测量物体与传感器之间精确距离，具有测距远、受环境光照影响小等特点，可弥补摄像头和毫米波雷达的缺陷，显著提升自动驾驶系

Flash 激光雷达从原理上来讲类似于摄像头，不同点在于 Flash 激光雷达接收其发射的主动光，而摄像头是接收环境反射的被动光，所以前者多了一个发射模块。由于 Flash 激光雷达没有任何扫描部件，所以相比于机械旋转和半固态激光雷达非常容易过车规。大陆集团推出的 SRL121、HFL110（搭载至丰田雷克萨斯），ibeo 推出的三款 next 长中短距激光雷达（获得长城汽车定点）、Ouster 推出的 DF 系列激光雷达均属于 Flash 激光雷达。问题一：怎样才算是性能优异的 Flash 激

迈向高阶自动驾驶，汽车之“眼”激光雷达成优中之选 特斯拉引领的电子电气架构、软件架构和通信架构的升级，使得自动驾驶升级由“累加ECU”转向算力和数据模型的迭代升级，边际成本递减推动自动驾驶在L3之后升级加速。华为入局更是推动了国内智能汽车行业的加速发展。感知作为智能汽车之“眼”，其探测精度、广度与速度直接影响行驶安全，目前主要有视觉及激光雷达两种方案。其中，视觉方案所获数据与人眼感知的真实世界更为相似，轻硬件、重软件的特性

后来者居上的核心传感器，激光雷达进入量产元年 汽车变革之际，智能驾驶将成为车企的主战场。“视觉系”使用摄像头凭借 AI 算法实现高阶自动驾驶，特斯拉 NOA 快速推向市场让“视觉系”成为当下主流。以激光雷达为代表的“雷达系”因为成本较高前期主要在 Robotaxi 领域应用。“视觉系”对数据积累、算法的要求较高，先发者优势显著。但激光雷达的高可靠性、定位能力和较低算法依赖有望成为后来者居上的核心传感

本篇报告核心想要重点阐述并分析的是以下三个问题：1）需求角度：对于下游车厂来说，自动驾驶是否进入要配置激光雷达的阶段？2）供给角度：技术和成本是否可以支撑激光雷达开始进入规模普及阶段？3）产业链角度，哪个环节是国内厂商有望率先充分受益的环节？ 需求角度：当前自动驾驶处在 L2 向 L2+、L3 过渡阶段，激光雷达作为智能化进阶之利器，是大部分主流车厂选择的配置方案。L3 与 L2 的差异更多是让车辆负责主要周边监控，L3 更强调感知层的作用，利用传感器准确传输驾驶周围信息。目前在 L3 级别感

上周，一家半导体公司的信函“惊动”业界。 作为全球主要的模拟IC、逻辑芯片和分立半导体组件供应商，安森美在发给客户的信函中提到，必须关闭在中国上海的配送中心（目前，该公司在亚洲还有三个区域配送中心），同时密切关注因疫情对供应链中断的持续影响。 不过，很快，这家公司又辟谣称，上海的全球配送中心已经在为复工作准备。“我们此前只是暂时关闭，并非外迁，目前已经申请了复工，也获得了审批。”这个配送中心此前承担深圳、苏州、乐山工厂的货物分发。 财报显

借自动驾驶东风，激光雷达迎高速发展期。我们认为 2021 年-2025 年是 L3 级别自动驾驶实现从 0 到 1 的快速发展阶段，激光雷达兼具测距远、角度分辨率优、受环境光照影响小的特点，无需深度学习算法，可直接获得物体的距离和方位信息，是L3以上自动驾驶的核心传感器，我们认为在自动驾驶发展驱动下，车载激光雷达的渗透率有望提升。行业发展现状：1）应用方面，部分厂商已获得定点订单，2022年有一批搭载激光雷达的乘用车上市，我们认为技术进步、成本下降是推动激光雷达“上车”的重要因素；2）供给方面，

全栈式研发+全领域布局，本土3D视觉传感器龙头加持全球级视野。公司构建“全栈式技术研収能力 +全领域技术路线布局”的3D视觉感知技术体系，布局结构光、iToF、双目、dToF、Lidar、工业三维测量六种主流技术路线的同时实现百万级供货能力，领域内直接对标微软、苹果、华为、索尼、三星等国际巨头。从应用视角看公司业务轨迹和成长边界：坚实基础：生物识别领域的规模化商用。公司充分把握线下刷脸支付等已大规模商用的应用场景，掌握蚂蚁、阿里、商米等优质标杄客户 。3D视觉感知技术赋能头部门锁企业多款旗舰产品

激光雷达产品成熟度持续提升，车载领域具备良好前景。激光雷达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。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，行业也迎来了长足的发展。激光雷达下游应用广泛，其中车载领域具备良好的前景，根据 Frost&Sullivan 数

四位汽车 CEO，就激光雷达的安装位置和装载数量，在线上展开了一个圆桌讨论。 先看一下四人各自表达的不同观点： 理想汽车 CEO 李想：在车顶上放一个，和在机盖或保险杠放两个，性能上没有任何区别，甚至头顶的单颗性能会更好。但是，在行人碰撞、维修成本、和震动控制（链接主车体）上，都是车顶是最优的。唯一的问题是，车顶激光雷达的造型会需要适应，因为太像机动战士-高达了。 集度汽车 CEO 夏一平：还是有差别的，120 度的 FOV 和 180 度的 FOV 还是不一样的，解决的 conr

激光雷达：2022 年有望迈入量产元年，关注上游放量机遇 随着技术持续迭代驱动成本端下行，以及自动驾驶落地应用场景逐渐明确，车载激光雷达有望于 2022 年迎来量产元年。根据我们的测算，2022 年国内车载激光雷达出货金额有望达 15 亿元，至 2025 年有望提升至 110 亿元，对应 2023~2025 年 CAGR 为 94%。全球来看，中国的工程师红利、完善的汽车上游零部件/光通信产业链为孕育激光雷达产业快速发展奠定基础。目前我国激光雷达上游核心部件如发射端激光芯片、接收端探测器芯片、处