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余俊通信行业首席分析师S张皓怡通信行业研究助理智能网联汽车时代的千里眼激光雷达行业报告（一）2021年12月5日杨伟松通信行业研究助理- 2 - 蔚来、长安、北汽、长城等车厂陆续发布搭载激光雷达的自动驾驶方案，2022年或将成为激光雷达量产元年。传感器是实现车辆环境感知的硬件保障，多传感器优势融合互补，激光雷达是不可或缺的重要环节。针对远距小障碍物、近距离加塞、隧道、车库等复杂场景，毫米波雷达存在角分辨率不够、无法识别静止物体，摄像头亦存在受照明条件影响等缺点，未来多传感器优势融合互补趋势不可逆转。在近期广州车展上，众多车企搭载激光雷达的新车型亮相，速腾聚创、华为、Innovusion等激光雷达厂商有望在2022年迎来多个规模量产项目。 车载激光雷达未来将向固态化、小型化发展，成本下探加速量产落地。但目前技术路径尚未定型，技术路径选择或成为雷达企业战略关键，竞争格局远未盖棺定论。目前我国激光雷达发展与海外并驾齐驱甚至有超越之势，建议重点关注国内“机械+固态”双路径布局的激光雷达领先企业【速腾聚创】、【禾赛科技】等。从技术发展方向来看，雷达类型、发射方案、测绘方案的选择均尚未有最终定论，技术方案的选择将与竞争格局紧密相关。与毫米波雷达等传统车载传感器仍由海外厂商主导不同，在车载激光雷达领域，除了海外Velodyne、Luminar和Innoviz等企业以外，我国禾赛科技、速腾聚创、华为等企业在技术层面已基本处于并驾齐驱的水平，且均已获得主流车厂定点项目，考虑未来国内工程师红利以及供应链成本优势，我国有望在激光雷达领域实现超越。 激光雷达与光模块技术同源，激光器及探测器的采购仍主要来自海外，但国内厂商在滤光片、透镜、隔离器等光学元器件环节已深度参与。激光雷达主要由发射模块、接收模块、主控模块以及扫描模块构成，其中，核心有源光电器件包括激光器和探测器等，目前主要来自于海外供应商。除此以外，激光雷达的光学设计将直接影响光斑的质量、测量距离和测距精度等性能，因此需要精密的光学组件使得激光器和探测器能够实现更好的光电转换过程。尽管激光雷达技术路径未定，但透镜、滤光片和隔离器等产品作为基础光学组件，可适用于不同的激光雷达方案中。考虑到车规要求较高，前期已与激光雷达厂商展开合作研发的光学器件厂商具备先发优势。 投资建议：激光雷达是自动驾驶感知环节重要的硬件配置，随着其成本的下探以及自动驾驶软件的发展，激光雷达装配率有望在2022-2025年之间出现明显提速拐点，打开千亿市场规模。激光雷达领域技术壁垒较高，对研发以及生产工艺都有较高要求，行业未来可能呈现寡头垄断格局。从技术领先性、量产能力、客户绑定等多方面综合考虑，建议关注【Luminar】（美股）、【禾赛科技】、【速腾聚创】等；激光雷达上游光学组件率先受益激光雷达上量，光模块产业链有望快速切入激光雷达领域，具备垂直一体化优势的平台型公司有望从光学组件切入主流市场，并逐步提供其他重要的光学组件产品以及有源器件封装服务，逐步增加单雷达的价值量，重点推荐【天孚通信】；建议关注【腾景科技】、【光库科技】、【福晶科技】、【永新光学】、【蓝特光学】等。 风险提示：技术路径选择风险、自动驾驶推进不及预期、市场竞争价格降幅加剧。核心逻辑：智能汽车时代全面来临，激光雷达新纪元开启，重点布局上游光学赛道nMpMrQoPnNoQyRwOmOtPoQ9P9R8OoMmMnPoPfQmNnPlOnNoQbRoPsMuOmRsPuOnMrR- 3 -什么是激光雷达？伪需求or真刚需？百亿甚至千亿市场空间，百家争鸣尚未定胜负 Velodyne、Luminar、禾赛、华为有何异同？目录- 4 -多款国产智能汽车搭载激光雷达亮相广州车展 近期，众多车企携带激光雷达车型亮相广州车展。 极狐ARCFOX阿尔法S正式上市，其中阿尔法S华为HI版将成为华为HI智能汽车解决方案首款量产车型，搭载3颗速腾聚创M1激光雷达，探测距离150m10%，角分辨率0.2*0.10.2。 小鹏汽车全新智能旗舰SUV小鹏G9亮相广州车展，迎来全球首发。基于全新X-EEA3.0电子电气架构，搭载2颗速腾聚创M1激光雷达，探测距离150m10%，角分辨率0.2*0.10.2。 威马汽车发布首款纯电动轿车M7（预计2022年实现交付），成为全球首搭3颗速腾聚创M1激光雷达和水平探测范围达330的车型，探测距离200m10%，角分辨率0.2*0.10.2。 哪吒汽车带来了全新B级数字电动轿跑哪吒S，其搭载3颗华为激光雷达、探测距离150m10%，角分辨率0.25*0.26，宣称在部分场景下可以实现L4级自动驾驶。表：多款国产智能汽车激光雷达相关参数资料来源：公开资料、招商证券汽车品牌汽车型号激光雷达品牌 激光雷达数量 布局形式 测距 水平垂直视角 角分辨率 激光波长极狐 阿尔法S 速腾聚创M1 3 车顶1颗车侧前2颗 150m（10%反射率） 120*25 0.2*0.10.2 905nm小鹏 G9 速腾聚创M1 2 车前2颗车顶左右各1颗 150m（10%反射率） 120*25 0.2*0.10.2 905nm蔚来 ET7 Innovusion 1 车顶 250m（10%反射率） 110*30 0.06*0.06 1550nm智己 L7 速腾聚创M1 2 车顶左右各1颗 150m（10%反射率） 120*25 0.2*0.10.2 905nm威马 M7 速腾聚创M1 3 车顶1颗车侧前2颗 200m（10%反射率）120250.2*0.10.2（可动态调控） 905nm沙龙 机甲龙 华为 4 车前1颗车侧前2颗车后1颗 150m（10%反射率）12025 0.25*0.26 1550nmAION LX Plus 速腾聚创M1 3 车顶1颗车侧前2颗 150m（10%反射率）120250.2*0.10.2（可动态调控） 905nm哪吒 S 华为 2-6（当前为3颗） 车顶1颗车前2颗 150m（10%反射率）12025 0.25*0.26 1550nm阿维塔 11 华为 3 车前1颗车侧前2颗 150m（10%反射率）12025 0.25*0.26 1550nm飞凡 R7 Luminar 1 车顶 250m（10%反射率） 120*30 1550nm- 5 -广州车展技术新风向，多颗激光雷达成高端标配 广汽埃安AION LX Plus新车型于广州车展正式亮相，将于2022年1月正式上市。AION LX Plus定位“智行千里纯电旗舰”，搭载3颗第二代智能可变焦激光雷达+高算力智能驾驶计算平台的软硬件组合，激光波长为905nm、10%反射率下探测距离为150米以及拥有120水平视场和25的垂直视场的激光雷达，让AION LX Plus成为“高阶智驾的新起点” 。 长城旗下高端品牌沙龙汽车正式公布首款高端纯电动车机甲龙，于2021广州车展全球首发。智能配置方面，新车将作为全球首款搭载四颗激光雷达实现激光雷达360全视角覆盖的车型，还拥有全球最多的38个智能化感知元件加持，感知能力行业领先。1008km纯电续航海绵硅负极片电池技术CLTC续航达1008km200TOPS算力智能驾驶计算平台L3级别城市NDA领航辅助驾驶体验AION LX Plus：速腾聚创车规级M13颗第二代智能可变焦激光雷达测距150m（10%反射率）水平垂直视角120*25角分辨率0.2*0.10.2激光波长905nm沙龙机甲龙：全视角覆盖4颗激光雷达（华为96线混合固态激光雷达）测距150m（10%反射率）水平垂直视角120*25角分辨率0.25*0.26激光波长1550nm达芬奇架构华为双 MDC 智能驾驶计算平台NPU算力达400TOPSCPU算力达440K DMIPSAI驾驶伴侣全新交互模式图：广汽AION LX Plus和沙龙机甲龙传感方案资料来源：广汽、沙龙汽车、招商证券- 6 -传感器是自动驾驶的“眼睛”和“耳朵” 传感器是实现车辆环境感知的硬件保障，是实现自动驾驶的重要关键部件。自动驾驶技术的实现主要通过感知、决策和执行三个步骤。1）感知：通过使用多种传感器获取和搜集外界环境状况；2）决策：基于上述信息，通过算法对信息进行处理并将判断指令发送至执行层；3）执行：智能驾驶系统发出控制指令，对汽车进行控制。 从自动驾驶技术发展来看，L0-L2阶段，传感器与控制系统的革新是主要变化；L3-L4阶段，感知与决策能力的增强是主要变化。摄像头毫米波雷达激光雷达V2X数据融合 局部路线规划及控制策略电子动力转向智能刹车系统车身稳定系统横向行驶纵向行驶虚拟仪表 中控 HUD智能座舱环境感知 控制策略 执行机构图：智能驾驶涉及的三大环节资料来源：智能网联技术路线图、招商证券图：中国自动驾驶市场规模（亿元）资料来源：罗兰贝格、招商证券- 7 -多传感器优势融合互补 多传感器融合优势互补。视觉传感器的主要技术手段为图形识别技术，对环境要求高。雷达传感器测距精度相对较高，参数各异，对应于物体探测能力、识别分类能力、三维建模、抗恶劣天气等特性优劣势分明。 随着自动驾驶等级提升，所需传感器类型和数量有所差异。以L5级别自动驾驶为例，摄像头个数在8-12个，超声波雷达在8-12个，毫米波雷达为5-10个，激光雷达在3-6个。技术类型 优势 劣势 成本 成熟度摄像头技术成熟；角分辨率高；成本低受环境影响较大；探测距离有限；依赖深度学习算法低 高毫米波雷达受环境影响小，探测精度高，可同时测距测速频段易受干扰；角分辨率较低，对行人探测效果不佳中 中激光雷达探测精度高；可绘制3D地图成本高；受环境影响 高 低数据来源：头豹研究院、招商证券012345成本尺寸检测速度受天气影响近距离探测远距离探测分辨范围探测精度成像能力激光雷达 毫米波雷达 超声波雷达等级 L1 L2 L3 L4 L5摄像头前视 1 3 3 3 3环视 - - 4 4 4后视 1 4 - - -驾驶员监控 - - 1 1 1超声波雷达 6 8 8 8 8毫米波雷达SRR - - 4 4 4LRR 1 1 1 1 1激光雷达 - - 1 2-3 4-6总计 9 16 22 23-24 25-27实现自动驾驶不同等级需要的传感器类型及其个数数据来源：麦姆斯咨询、招商证券三种雷达各有所长数据来源：招商证券主流车载传感器对比- 8 -激光雷达是否是自动驾驶的“必选项”？ 针对部分复杂场景，激光雷达具有不可替代的优势。针对远距小障碍物、近距离加塞、隧道、车库等复杂场景，毫米波雷达存在分辨率不够、无法识别静止物体，摄像头亦存在受照明条件影响等缺点，激光雷达的优势能够充分发挥。 摄像头+毫米波雷达的组合对非标准静态物体的识别存在困难（尤其是高速场景），需要激光雷达进行补充。摄像头对物体的识别精度受天气、照明、车速等条件影响，而毫米波雷达空间分辨率较差，在算法上只能通常忽略相对于路面不移动的雷达回波（无法区分路牌和静止的汽车）。数据来源：华为、招商证券交通感知巡航控制系统可能不会为避让静止的车辆而刹车或减速司机要始终注意前方的道路，随时准备好采取紧急纠正措施。完全依赖交通感知巡航控制系统可能会导致严重的伤亡事故发生。奥迪A8传感器方案 特斯拉在用户手册中明确写道- 9 -主流车企多选择激光雷达方案提升安全性 以摄像头为主方案瓶颈在于场景数据需求量大，且感知精度较低，识别算法仍需优化；以激光雷达为主方案的瓶颈在于感知信息的数据级融合算法，尤其在点云数据量大的前提下。 除特斯拉以外，当前主流车企通常选择搭载激光雷达以提升对环境的感知能力。特斯拉拥有海量的路跑视觉数据，通过强大的算力能够解决不同场景下的物体识别问题，因此采取了摄像头+毫米波雷达方案。但其他厂商大多无法同时具备上述两方面能力。造车新势力小鹏、蔚来亦选择了搭载激光雷达的传感方案。 单车激光雷达个数通常在1-6个，根据自动驾驶等级不同有所差异。例如，Waymo的drives方案（L5级别）采用5个激光雷达（1个64线+4个32线）；百度推出的Apollo系统传感器方案（L4级别）和奥迪A8传感器方案则选用1个激光雷达作为辅助。数据来源：搜狐、招商证券奥迪A8传感器方案 Waymo传感器方案数据来源：Waymo、招商证券- 10 -什么是激光雷达? 激光雷达：点云分割创造三维立体图像，分辨度精准度高。激光雷达主要通过发射和接收激光束，计算时间和相对距离，快速目标三维模型以及线、面、体等各种相关数据，建立三维点云（Point Cloud）图，最大的优势在于能够创建出目标清晰的3D图像。其测量分辨率高，抗干扰能力强、抗隐身能力强、穿透能力强和全天候工作的优势，促使激光雷达成为L4级以上ADAS系统必不可少的一环，未来有望向L4级别以下智能汽车渗透。机械旋转式激光雷达技术细节示意图 激光雷达四大核心模块数据来源：禾赛科技、招商证券数据来源：Velodyne、招商证券激光雷达技术方案激光雷达类型 发射方案 测绘方案机械式 激光二极管 TOF混合固态式 MEMS 激光二极管/光纤激光器 TOF固态式激光二极管型FLASH 激光二极管 TOFVCSEL型FLASH VCSEL TOF相控阵OPA 硅光芯片/VCSEL芯片 FMCW数据来源：招商证券- 11 -激光雷达的关键参数 激光雷达的性能参数较多，包括激光波长、探测距离、FOV(垂直+水平)、测距精度、角分辨率、出点数、线束、安全等级、输出参数、IP防护等级、功率、供电电压、激光发射方式(机械/固态)、使用寿命等。 一般来说，我们主要关注六大参数：探测距离、测距精度、线束、FOV(垂直+水平)、角分辨率、出点数。随着近年来激光雷达行业的高速发展，各大性能参数也实现了大幅提升。参数 参数注解 速腾聚创M1参数探测距离 激光雷达能探测的距离，与反射率相关性很大。 200m(150m10% NIST)测距精度 探测距离的精确度，测距精度越高，3D景深刻画的越准。 5cm(1sigma)线束 激光器的个数，在垂直方向上分布，若存在多个激光器则称之为多线束，线束越多，刻画越详细，价格越贵。 125FOV（垂直+水平） 探测视野，包括水平和垂直两个方向，机械式水平FOV为360，垂直FOV仅适用于多线束。 水平FOV：120垂直FOV：25角分辨率 也分为水平和垂直两个方向，分别指左右/上下两个相邻扫描激光点形成的夹角。分辨率越高，采集到信息越丰富。 平均0.2出点数 周期采集点数，单位点数/秒。出点数越多，扫描效果越好。出点数=线束数*水平FOV/水平角分辨率*扫描频率 750,000pts/s(单回波模式) 1,500,000pts/s(双回波模式) 数据来源：电子工程专辑、招商证券激光雷达六大参数的具体释义激光雷达FOV参数示意图- 12 -MEMS微振镜激光器激光雷达的分类：从机械式到固态化 机械式激光雷达技术成熟度较高，供应链成熟，但由于固有缺陷（机械部件寿命短、成本高、体积大、调试装配复杂等），目前车企宣布的L3量产车项目均选用固态/混合固态激光雷达方案。 目前混合固态激光雷达技术已初步成熟，2021年将开始有量产项目陆续落地。数据来源：科创中国、Innoluce、Velodyne、速腾聚创、招商证券原理：将激光线束竖向排列形成一个面，通过械旋转部件转动这个面，扫描周围环境呈现出三维立体图形。16 线、32 线、64 线就是竖向排列线束的数量，数量越多-密度越大-精度越高-计算机处理信息量更大。 优点：环形扫描，多线激光器设计，供应链成熟。缺点：体积大；调试、装配工艺复杂，生产周期长，成本高；机械部件寿命不长（约1000-3000小时），难以满足车规级要求（至少1万小时以上）。￥价格：大几千至十几万不等主要厂商：Velodyne、禾赛科技、速腾聚创等机械式激光雷达混合固态激光雷达原理：通过MEMS微镜/转镜替代传统机械式选准装置，实现垂直方面的一维扫描。 优点：体积小、成本低、装调效率高、分辨率高。缺点：信噪比低、有效距离短、FOV 窄。￥价格：部分厂商目标量产价格下探至千元人民币级别主要厂商：Luminar、Innoviz、Velodyne、禾赛科技、速腾聚创等- 13 -激光雷达的分类：从机械式到固态化 固态激光雷达技术方案包括光相控阵（OPA）和FLASH两种，具有数据采集速度快、分辨率高、成本低等特点，但目前技术成熟度较低。数据来源：汽车之心、Ouster、Quanergy、招商证券原理：无须扫描，短时间内发射出一大片覆盖探测区域的激光，再以高度灵敏的接收器来完成对于环境图像的测绘。 优点：成本低缺点：有效距离短、分辨率低价格：Ouster 的32线固态激光雷达起步在3500-16000美元不等。主要厂商：Ouster、大陆、Sense Photonics等固态激光雷达（FLASH）固态激光雷达（OPA）原理：采用FMCW测距方式，激光器功率均分到多路相位调制器阵列，光场通过光学天线发射，在空间远场相干叠加形成一个具有较强能量的光束。通过施加不同相位，可以获得不同角度的光束形成扫描的效果，无需机械扫描。相控阵利用的是波的干涉效应，多个波相互叠加时，有的方向增强，有的方向抵消，通过天线的相位差控制主光束的角度，进而实现扫描的功能。 优点：尺寸小、指向灵活、扫描速度快、功耗低、成本低、精度高等缺点：技术难度大价格：部分厂商目标量产价格下探至千元人民币级别主要厂商：Quanergy等- 14 -激光雷达产业链 激光雷达主要由发射模块、接收模块、主控模块以及扫描模块（如有）构成。从成本结构来看，激光器、探测器、激光驱动芯片以及模拟前端芯片占据核心。数据来源：讯石光通信、招商证券激光雷达软件系统地图测绘地形勘测导航避险智能驾驶上游 下游中游激光器（如EEL、VCSEL等）探测器（如APD、SiPM、SPAD等）激光驱动芯片（驱动激光器发射激光脉冲）模拟前端芯片（通道选择及模拟信号放大）扫描器及光学组件（如微振镜、透镜、反射镜、滤光片等）- 15 -激光雷达产业链激光器 目前常见的几种光源主要包括边发射激光器(EEL)、垂直腔面发射激光器(VCSEL)、以及光纤激光器等，主要由海外厂商主导。 EEL（目前主流）：1）优势：高发光功率密度；2）劣势：往往只能通过单颗一一贴装的方式和电路板整合，依赖产线工人的手工装调技术，生产成本高且一致性难以保障。 VCSEL（未来有望逐渐取代EEL）：1）优势：其所形成的激光器阵列易于与平面化的电路芯片键合，由半导体加工设备保障，无需再进行每个激光器的单独装调，且易于和硅材料微型透镜进行整合，提升光束质量；2）劣势：传统VCSEL激光器存在发光密度功率低的缺陷。技术类型 图示 应用 激光雷达技术路径 主要供应商 激光雷达厂商边发射激光器(EEL)波长以905nm为主脉冲激光二极管(PLD)机械旋转式和MEMS混合固态激光雷达欧司朗、ExcelitasTechnologies、Laser Components、Wavespectrum Laser Group、瑞波光电等Velodyne垂直腔面发射激光器(VCSEL) 850nm波长固态激光雷达(Flash andOPA type)Lumentum、欧司朗、-等 Ouster光纤激光器 1550nm波长 MEMS混合固态激光雷达 Lumibird、Luminar、镭神智能等 Luminar数据来源：讯石光通信、欧司朗、招商证券激光雷达激光器的三种主要类型- 16 -激光雷达产业链探测器 激光探测的核心器件是光电探测器。按器件结构可以分为PIN光电二极管、雪崩二极管（APD）、单光子雪崩二极管(SPAD)和硅光电倍增管(SiPM)等。APD是目前使用最广泛的光电探测器件，SPAD占比未来将逐步提升。而SPAD和SiPM具有两大优势：1）增益能力。目前APD的典型增益是100倍，而SPAD或者SiPM理论上增益可达到APD的一百万倍以上；2）大尺寸阵列的实现。SiPM是多个SPAD的阵列形式，可获得更高的可探测范围以及配合阵列光源使用，更容易集成CMOS技术。 按材料分类主要包括硅探测器以及InGaAs（铟镓砷）探测器，前者成本更低。硅基探测器配合最多的是850nm、870nm、905nm、940nm等波段光源，硅材料晶圆更加成熟，在成本和可获得性上具有优势。相比之下，InGaAs APD配合其使用的光源（通常为1550nm）在人眼安全、阳光背景噪声等方面的优势，在更远距离的测量方面优势更明显，但由于工艺难度、晶圆尺寸和使用场景的限制，目前成熟度低于硅材料。数据来源：滨松官网、招商证券LiDAR类型 光源 探测器机械旋转式激光雷达 Single PLD Single Si APDMEMS混合固态激光雷达 Single PLDPLD Array1D Si APD array1D Si APD+TIA array1D Pin PD array1D SiPM+TDCFlash/OPA固态激光雷达 PLD ArrayVCSEL 2D Si APD+TIA arraySiPM array+TIA滨松为激光雷达提供的主要光电元器件- 17 -激光雷达产业链激光驱动芯片 激光驱动芯片用于驱动激光器发射激光脉冲，为了满足激光雷达探测的需求，驱动芯片需要提供数十安培的峰值电流以及纳秒级的窄脉宽驱动能力。激光器的输出特性与其驱动电源的性能密切相关，温度、电流的起伏会影响半导体激光器的光输出功率。随着温度的升高，阈值电流也升高，激光器的特性曲线随温度升高向前平移，激光输出功率下降，以至于可能不能满足仪器设备正常工作的要求。 禾赛科技、Velodyne等多家激光雷达厂商选择自研激光驱动芯片并已实现量产应用。比较项目（测试条件）禾赛科技自研多通道激光驱动芯片TI（德州仪器）UCC27611 说明通道数 4 1 与集成度相关，数值越高越好上升沿（1 nF load） 1.6 ns 5 ns与测距精准度相关，数值越低越好下降沿（1 nF load） 1.5 ns 5 ns与测距精准度相关，数值越低越好峰值驱动电流 -6/+8 A -4/+6 A与测距精准度、测远能力相关，绝对值越高越好光强调节功能 有 无特色功能，可以提升探测器动态范围、提高反射率测量精度名称 主要特点大电流窄脉冲驱动能力能够实现驱动GaN产生脉冲宽度小于3 ns、峰值电流超过30 A的电流脉冲，控制激光器产生高峰值功率窄脉宽的光脉冲信号，有利于提升激光雷达产品的测远能力和测距精度。增强编码脉冲功能能够实现脉冲编码功能，通过配置脉冲强度和脉冲宽度，增加编码种类，增强抗干扰能力。激光安全保护功能具备监控和主动防护功能，在单点失效情况下也不会发出超过激光安全阈值的激光脉冲。高集成度能够集成多个通道的功能，有效减少了元器件的数量，提升激光雷达的集成度和可靠性。激光驱动芯片性能要求 禾赛自研芯片与同类产品比较数据来源：禾赛科技、招商证券 数据来源：禾赛科技、招商证券- 18 -激光雷达产业链跨阻放大器芯片比较项目（测试条件）禾赛自研多通道模拟前端芯片ADI（亚诺德）LTC6561 说明通道数 16 4 与集成度相关，数值越高越好每通道功耗（INP=INN=1.3V）10.5mW 10.5mW与功耗、工作温度范围相关，数值越低越好脉宽展宽（10mA输入峰值电流） 20ns 130ns与测距精准度、编码抗干扰功能相关，数值越低越好相邻通道隔离度 57dB 45dB 与抗通道间串扰和近距离表现相关，数值越高越好探测器电压调节 有 无 特色功能，有利于提高激光雷达接收端通道一致性名称 主要特点高动态范围能够适应不同距离、不同反射率目标物的信号强度，提高测距和反射率的准确度。高集成度能够集成多个通道的功能，有效减少了元器件的数量，提升激光雷达的集成度和可制造性。低功耗 每通道功耗仅 10.5 mW，显著降低了探测端的整体功耗。禾赛模拟前端芯片的技术先进性 禾赛自研模拟前端芯片与同类产品比较数据来源：禾赛科技、招商证券禾赛自研多通道模拟前端芯片 跨阻放大器芯片，TIA芯片，是接收端的重要电芯片。跨阻放大器的功能是将探测器产生的电流信号放大为电压信号，放大的过程中保持低噪音、高增益、低群时延等性能，以保证激光雷达接收端实现高精度图像的探测。一般来说，多通道跨阻放大器会集成到模拟前端芯片模组中，具有降低成本、提高集成度等优点。 国内供应商在模拟芯片领域起步较晚，产品丰富性和技术水平与海外厂商还存在一定差距。数据来源：禾赛科技、招商证券- 19 -激光雷达产业链光学组件 光学组件是激光雷达中关键的基础元件之一。激光雷达中核心的有源光电器件包括激光器和探测器等，因此需要光学组件使得激光器和探测器能够实现更好的光电转换过程。从激光器中出射的光斑较小，发散角较大，需要进行聚焦准直才能保证在长距离传输中光斑的大小变化较小，因此合适的光学设计将影响光斑的质量、测量距离和测距精度等重要性能。同时在接收反射回来的光束时，也需要精密的光学系统保证发射光最大程度得被探测器所接收。 大部分光学组件适用于不同激光雷达方案。虽然激光雷达目前存在多种不同的方案，但是像透镜、滤光片和隔离器等产品是基础的光学组件，可以适用于不同的激光雷达方案中。基于FMCW原理的激光雷达中光学系统示意图数据来源：公开资料、招商证券- 20 -激光雷达产业链光学组件 滤光片是光学组件中重要的元件之一，具备较高技术壁垒。滤光片作为接收端光学系统的重要元件之一，可以滤掉掺杂反射光中的自然光，保证接收端信号的准确性。滤光片即在玻璃等衬底上进行镀膜，从而实现波长选择性的增透和增反等光学性能。产品对光学镀膜工艺要求较高，技术门槛较高，我们看好在该领域深耕多年的腾景科技和天孚通信等公司。 透镜和棱镜等传统光学元器件，定制化加规模化效应有望带来行业新增量。作为传统的光学器件，透镜和棱镜等产品工艺相对成熟。但是客户侧定制化的需求旺盛，将显著增加产品附加值，同时大客户带来的出货规模化效应将进一步降低产品成本，提升竞争力。滤光片原理示意图及透镜等光学组件示意图数据来源：腾景科技、招商证券可见光激光雷达905/1050nm波长激光雷达905/1050nm波长滤光片- 21 -激光雷达产业链光学组件 光学组件的上游公司集中度将逐步提升。目前激光雷达还未达到量产阶段，单个光学组件存在多家供应商，同时激光雷达的方案众多，定制化需求较丰富，因此上游的光学组件提供厂商较多，且厂商来自多个不同的领域，包括消费电子领域、光通信领域以及光纤激光器领域，我们认为，未来量产阶段，拥有一定技术壁垒和充沛产能优势的厂商有望成为市场主流玩家。 光学平台型公司未来可以提供完整的一体化解决方案。激光雷达中包含多种元器件，而具备垂直一体化优势的平台型公司有望从个别光学组件切入主流市场，并逐步提供其他重要的光学组件产品，以及有源器件封装服务，大幅增加单雷达的价值量，进一步打开业绩空间。光学组件公司未来演进趋势数据来源：公开资料、招商证券激光器探测器透镜棱镜转镜滤光片分束器合束器无源光器件平台有源封装平台垂直一体化解决方案提供商- 22 -什么是激光雷达？伪需求or真刚需？百亿甚至千亿市场空间，百家争鸣尚未定胜负 Velodyne、Luminar、禾赛、华为有何异同？目录- 23 -激光雷达发展历史时期 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与Hokuyo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年代高线数激光雷达开始用于无人驾驶的避障和导航，主要市场在国外。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。2010年Ibeo基于其4线激光雷达，与Valeo开始合作开发面向量产车的激光雷达产品SCALA。2016年2018年国产激光雷达厂商入局，技术赶超国外，技术方案开始多样化发展。无人驾驶、ADAS、服务机器人等，商用化项目开始落地禾赛科技发布40线激光雷达Pandar40，Innoviz发布基于MEMS的方案，Luminar发布基于1550nm波长的方案。2019年至今 激光雷达技术向芯片化、阵列化发展，迎来上市热潮。 无人驾驶、ADAS、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。Velodyne、Luminar相继在NASDAQ上市。 激光雷达持续的技术革新助力多产业新发展。早期激光雷达主要用于科研及测绘项目，进行气象探测以及地形测绘。随着技术的发展，激光雷达的应用领域得到拓展，包括工业测量以及早期的无人驾驶研究项目等。激光雷达产业自发展以来，不断引入新的技术架构，从单点激光扫描到多线激光，从机械旋转式到半固态、固态式，以及如今车规级、芯片化的发展。最早布局的激光雷达巨头Velodyne率先将激光雷达应用在无人驾驶测试项目中，在2020年9月完成了NASDAQ上市，市场商业成熟度越来越高。数据来源：禾赛科技招股说明书、招商证券- 24 -0.020.040.060.080.0100.0120.0140.0160.02017 2018 2019 2020E2021E2022E2023E2024E2025EADAS Robotaxi/Robotruck 智慧城市和测绘 移动机器人 随着自动驾驶级别的提升，单车激光雷达装载量在1-6个范围内，预计稳态价格能够下探至100-200美元区间。根据沙利文预测，受无人驾驶车队规模扩张、激光雷达在ADAS中渗透率增加等因素推动，激光雷达整体市场预计将呈现高速发展态势，至2025年全球市场规模为135.4亿美元。其中，中国激光雷达市场规模将达到43.1亿美元。 车载激光雷达市场占比超过50%，预计2025年全球车载激光雷达（无人驾驶+ADAS）市场规模将超过80亿美元（约合人民币518亿元）。（注：据Velodyne预测，2026年汽车领域激光雷达市场规模将达到168亿美元，若激光雷达成本快速下降，并向L3以下级别自动驾驶渗透，带动渗透率迅速提升，上述预测具有合理性）全球激光雷达千亿市场亟待开启0.05.010.015.020.025.030.035.040.045.050.02017 2018 2019 2020E 2021E 2022E 2023E 2024E 2025EADAS Robotaxi/Robotruck 智慧城市和测绘 移动机器人2017-2025年中国激光雷达市场规模（亿美元）2017-2025年全球激光雷达市场规模（亿美元）数据来源：沙利文研究、招商证券2020年市场规模12亿美元2025年市场规模135亿美元年均复合增速（2020-2025）64%2020年市场规模4亿美元2025年市场规模43亿美元年均复合增速（2020-2025）61%34%26%35%5%27%28%40%5%数据来源：沙利文研究、招商证券- 25 -技术路径尚未定型，竞争格局远未盖棺定论 目前激光雷达技术路线尚未定型，机械式、混合固态式、固态式激光雷达各有优势，且产业链成熟度参差不齐，从车企的定点项目来看，各家传感方案也各有差异，目前还处于行业发展的非常初期。 雷达类型的选择（机械式、MEMS、Flash or OPA？）、 发射方案的选择（EEL orVCSEL or 光纤激光器？）、测绘方案的选择（TOF or FMCW？）数据来源：青铜资本、麦姆斯咨询、招商证券机械式x模拟混合固态x模拟 纯固态x数字+ 360度视角场+ 分辨率高- 机械式扫描- 笨重且体积大- 人工装配- 价格昂贵HDL 64E2015年Pandar 402017年+ 微动元件例如：MEMS微镜+ 系统尺寸减少+ 可靠性提高- 探测距离降低- 分辨率受损- 制造工艺复杂- 视场角度受损InnovizOne2017年Rs-LiDAR-M12018年+ 核心元件采用半导体工艺+ 成本快速降低+ 分辨率提升加快+ 可靠性非常高+ 覆盖从短程到长程应用+ 关键指标通过ASIC改进- 核心元件技术难度高光源：VCSEL阵列探测器：SPAD阵列ES 22020年扫描x 输出时间早期 中期 晚期激光雷达的发展路径猜想- 26 -激光雷达发展路径猜想 从激光波长来看，由于成本优势，使用EEL方案的905nm波长仍然是激光雷达的首选。尽管如此，基于1550nm的激光雷达正在逐步赢得市场。出于成本考量，基于905nm的系统将会在一段时间内保持主流，但 基 于 1550nm 的FMCW激光雷达将会在远期逐步起量。 从激光雷达技术方案来看，目前机械式激光雷达相对成熟，MEMS和FLASH的应用比例亦在迅速提升。在公开的29项设计大奖中，905nm激光占据主流905nm, 69%1550nm, 14%1064nm, 7%Unkonwn, 7%885nm, 3%在公开的29项设计大奖中，机械式激光雷达占据主流数据来源：YOLE、招商证券激光雷达的发展路径猜想2017 2018 2019 2021 2011 2023 2024 2025第二代于2020年发布 最简便且最流行的测距方式 组件成本更低MEMS和Flash激光雷达相同点905nm EEL飞行脉冲时间硅基传感器2021年宝马将开始在其车辆中运用Innoviz激光雷达2025 2030FMCW 激光雷达OPA激光雷达连续监测径向速度检测尚未实现工业应用替代机械或MEMS扫描适合于1500nmValeo ScalaValeo Scala Gen2 InnovizIbeoSOSLabBlackmoreInsight LiDARAnalog PhotonicsSILC TechnologiesVoyant Photonics机械式, 66%MEMS, 17%Flash, 10%Unknown, 7%相同点- 27 -从光模块看激光雷达技术发展趋势 光模块主要由光芯片、电芯片、光组件和其他结构件所构成。在光器件元件中，光发射模块TOSA和光接收模块ROSA成本占比较高。TOSA的主体为激光器芯片（VCSEL、DFB、EML等），ROSA的主体为探测器芯片（APD/PIN等）。根据公开资料整理分析，一般光模块中光芯片成本占比在30%-40%之间，在高端高速光模块中，这一占比可以达到50%左右。 激光雷达主要由发射模块、接收模块、扫描模块和主控模块四部分组成。在光器件元件中，光发射模块和光接收模块成本占比较高。激光器芯片一般为EEL、VCSEL、光纤激光器等；探测模块的主体为探测器芯片（APD/SPAD等）。根据产业调研，一般激光雷达中，光芯片（激光器+探测器）成本占比大于30%，与光模块的BOM成本结构相似。图：采用25G光芯片的光模块原理图 图：ToF激光雷达核心模块示意图激光器+激光驱动探测器+放大器数据来源：IMT-2020推进组、禾赛科技、招商证券- 28 -从光模块看激光雷达：硅基激光雷达 从激光雷达的发展方向来看，激光雷达须达到高性能、低成本、高集成度、高可靠性的要求，收发器件面阵化及核心模块芯片化为其提供了可靠的发展方向。 参考光模块的技术发展趋势，硅光模块体积小、成本低、功耗低的优势使其在应用中的占比不断提升，激光雷达未来有望往核心模块芯片化道路发展，有利于降低成本、缩小体积以及加速量产进程。传统光模块采用分立式结构，光器件部件多，封装工序复杂且需要较多人工成本。相对传统的分立式器件，硅光模块将多路激光器，调制器和多路探测器等光/电芯片都集成在硅光芯片上，体积大幅减小，有效降低材料成本、芯片成本、封装成本，同时也能有效控制功耗。MOD4MOD3MOD2MOD1Laser4Laser3Laser2Laser1PD4PD3PD2PD1Mgmt IC4 Channel TIA（Linear）484 Channel Driver50G PAM-100GPAM Retimer48图：Intel的400G DR4硅光模块数据来源：Intel、
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