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Table_Title 电子设备行业深度研究 汽车电子系列报告 1： 激光雷达从 0到 1，投资将走向业绩驱动 2022 年 08 月 01 日 Table_Summary 【投资要点】 激光雷达迎来高速增长期。 近年来电动车渗透率快速提升，为 L3 及以上自动驾驶技术推广 奠定 基础。 2022 年成为 L3 普及落地的元年，其带来的最大变化就是激光雷达产品大范围实装量产车型。由此推动的激光雷达市场将迎来高速增长期，最终有望形成超千亿市场规模。 现阶段技术路线收敛于 MEMS 方案，未来格局未定。 目前激光雷达技术仍处于高速发展 期 ，在乘用车市场批量落地的核心问题是成本和性能的平衡。现阶段行业技术路线基本收敛于 MEMS+905nmEEL+ToF方案，相关产业链公司最先迎来业绩释放。然而技术路线仍在演进，需关注产品代际更迭时技术路线切换的风险。比较有潜力的技术包括 OPA 纯固态扫描方案、 1550nm+VCSEL 激光器、 FMCW 测距原理等。 产业链公司即将迎来业绩释放，投资逻辑聚焦核心能力。 考虑到车企新车型研发周期、乘用车产品销售周期，现阶段市场广泛采用的 MEMS方案很可能成为未来 3 年的主流放量产品方案。随着新车上市放量，产业链公司即将迎来业绩释放期，投资逻辑将聚焦业绩释放节奏。背后是相关公司的核心能力。该阶段，最受益的是助力降本增效的上游元器件公司，包括 BOM 成本结构里占比较高的激光器环节，占比较高的光学元器件环节等。系统集成商的产品技术路线选择将指引上游元器件的市场空间，但现阶段其产品性能无法对客户车型销量产生决定性影响，因 此系统集成商现阶段业绩主要取决于客户车型放量情况。 海外激光雷达公司提示技术发展方向。 海外激光雷达公司纷纷上市，相比国内公司，其更加重视前瞻性技术研发，因此具有提示技术发展方向的意义。但是其量产落地能力较差，均处于投入期，估值参考意义有限。值得注意的是，海外市场给与了合作落地车型最多的 Luminar最高估值，体现了现阶段对业绩释放预期的关注。 【配置建议】 激光雷达迎来全面量产落地，逐步形成千亿市场，我们认为将成为未来 3 年电子行业增速最高的细分板块 之一 ，行业公司将逐步进入业绩释放阶段。 上游元器件环节 最能体现中国制造优势，助力激光雷达成本下行的， 谨慎 看好 激光芯片公司长光华芯、炬光科技，光学元器件公司蓝特光学、永新光学 ，建议关注 舜宇光学。同时， 建议 关注系统集成商的产品放量情况，包括速腾聚创、禾赛科技、图达通等。 【风险提示】 搭载激光雷达技术车型出现重大安全风险。新技术研发进展缓慢导致性能提升和成本下降低于预期。主流技术方案出现重大变化。汽车整体消费受宏观经济形势压制。 Table_Rank 强于大市 （维持） Table_Author 东方财富证券研究所 证券分析师：周旭辉 证书编号： S1160521050001 联系人：夏嘉鑫 电话： 021-23586316 Table_PicQuote 相对指数表现 Table_Report 相关研究 半导体材料系列之二：电子气体，集成电路的血液 2022.05.23 半导体材料研究报告之一：硅片景气持续，国产替代加速 2022.05.12 消费电子系列报告之一：折叠屏从1 到 N，业绩驱动结构性机会 2022.05.09 连接器行业前景广阔，国产化迎来发展良机 2022.04.22 光 学 光 电 子 系 列 报 告 之 一 ：MiniLED 背光技术掀波澜，助力 LCD面板冲击中高端 2022.04.13 -39.94%-30.55%-21.17%-11.78%-2.39%7.00%7/29 9/29 11/29 1/29 3/29 5/29 7/29电子设备 沪深 300挖掘价值 投资成长 Table_Title1 行业研究 / 电子设备 / 证券研究报告 2017 敬请阅读本报告正文后各项声明 2 Table_yemei 电子设备行业深度研究 正文目录 1. 汽车电动化走向智能化，激光雷达成最大边际变化 . 4 1.1.汽车电动化为智能化奠定基础 . 4 1.2.从 L2 迈向 L3 的最大变化是激光雷达 . 5 1.3.车载激光雷达市场高速增长 . 6 2. MEMS 半固态方案成为现阶段主流 . 7 2.1.激光雷达关键性能指标 . 7 2.2.测距原理，从 ToF 迈向 FMCW . 9 2.3.发射模块，从 905nm+EEL 迈向 1550nm+VCSEL . 9 2.4.接收模块，从 APD 迈向 SPAD . 10 2.5.扫描模块，从 MEMS 迈向全固态 . 11 3. 业绩释放前夜，投资逻辑聚焦公司核心能力 . 14 3.1.产业即将进入业绩释放阶段，投资逻辑迎变化 . 14 3.2.上游元器件公司体现中国制造的降本增效能力 . 15 3.3.系统集成商业绩依赖绑定整车厂的销量情况 . 17 4. 相关公司梳理 . 19 4.1.上游元器件上市公司 . 19 4.1.1.长光华芯（ 688048.SH）：高功率激光芯片领先企业 . 20 4.1.2.炬光科技（ 688167.SH）：综合型激光器 +光学系统龙头 . 21 4.1.3.芯视界（未上市）：专注 SPAD 的探测器企业 . 21 4.1.4.灵明光子（未上市）： 3D 传感 探测器企业 . 22 4.1.5.舜宇光学科技（ 2382.HK）：综合型光学领军者 . 22 4.1.6.蓝特光学（ 688127.SH）：玻璃非球面透镜 +微棱镜 . 22 4.1.7.永新光学（ 603297.SH）：滤光片、窗口、反光镜、棱镜等 . 23 4.1.8.腾景科技（ 688195.SH）：合作禾赛科技 . 23 4.1.9.福晶科技（ 022222.SZ）：配合华为开发光学元件 . 24 4.2.系统集成商 （均未上市） . 24 4.2.1.速腾聚创 RoboSense . 24 4.2.2.禾赛科技 Hesai . 25 4.2.3.图达通 Innovusion . 26 4.3.海外代表公司 . 27 4.3.1.Luminar . 28 4.3.2.Aeva . 28 4.3.3.Ouster . 29 4.3.4.Cepton . 30 4.3.5.Innoviz . 30 5. 风险提示 . 31 图表目录 图表 1：中国新能源车新车销售渗透率 . 4 图表 2：中国 L2 级自动驾驶渗透率 . 4 图表 3： 国标驾驶自动化 等级和划分要素 . 5 2017 敬请阅读本报告正文后各项声明 3 Table_yemei 电子设备行业深度研究 图表 4：多传感器冗余方案发展趋势 . 5 图表 5：全球激光雷达市场（亿美元） . 6 图表 6：全球无人驾驶激光雷达市场（亿美元） . 6 图表 7：全球 ADAS 激光雷达市场（亿美元） . 7 图表 8： Yole 测算全球激光雷达市场 . 7 图表 9：中国激光雷达市场空间（亿美元） . 7 图表 10：激光雷达线数 . 8 图表 11：主流激光雷达技术路线划分 . 8 图表 12： ToF 原理（左）对比 FMCW 原理（右） . 9 图表 13：激光波长与人眼安全性关系 . 10 图表 14： EEL 与 VCSEL 激光器结构对比 . 10 图表 15： 机械式激光雷达原理 . 11 图表 16： MEMS 微振镜激光雷达原理 . 12 图表 17：棱镜式激光雷达原理 . 13 图表 18：振镜 +转镜式激光雷达原理 . 13 图表 19： OPA 激光雷达原理 . 14 图表 20： Flash 激光雷达原理 . 14 图表 21：激光雷达成本对比乘用车平均售价（估算） . 16 图表 22： Velodyne VLP16 激光雷达结构拆解 . 16 图表 23：法雷奥 SCALA 激光雷达结构拆解 . 17 图表 24：禾赛科技产品成本拆分（ 2019 年度数据） . 17 图表 25：激光雷达系统集成商设计中标统计（截至 2021 年 Q3） . 18 图表 26：国内系统集成商的激光雷达产品实装上车情况 . 18 图表 27：行业重点关注公司（截止 2022 年 4 月 19 日） . 19 图表 28：激光雷达的系统结构 . 20 图表 29：长光华芯收入结构（亿元） . 20 图表 30：长光华芯 分业务毛利率（ %） . 20 图表 31：炬光科技收入结构（亿元） . 21 图表 32：炬光科技汽车业务收入预期（万元） . 21 图表 33： 2021 年舜宇光学收入结构（ %） . 22 图表 34： 舜宇光学收入和毛利率情况（亿元， %） . 22 图表 35：蓝特光学收入结构（亿元） . 23 图表 36：蓝特光学分业务毛利率（ %） . 23 图表 37：永新光学收入结构（亿元） . 23 图表 38：永新光学 分业务毛利率（ %） . 23 图表 39：腾景科技收入结构（亿元） . 24 图表 40：腾景科技分业务毛利率（ %） . 24 图表 41：福晶科技收入结构（亿元） . 24 图表 42：福晶科技 分业务毛利率（ %） . 24 图表 43：速腾聚创车规级产品 M1 性能参数 . 25 图表 44：禾赛科技车规级产品 AT128 性能参数 . 26 图表 45：图达通车规级产品猎鹰主要性能参数 . 27 图表 46： 激光雷达行业海外代表公司（截至 2022.3.28） . 27 图表 47： Luminar 主力产品 Iris 即将实装上汽飞凡 R7 . 28 图表 48： Aeva 主力产品 Aeries II . 29 图表 49： Ouster 现有主要产品 OS 系列 . 30 图表 50： Cepton 主要车规产品 Vista X 系列、 Nova 系列 . 30 图表 51： Innoviz 高性能产品 Innoviz360 . 31 2017 敬请阅读本报告正文后各项声明 4 Table_yemei 电子设备行业深度研究 1. 汽车电动化走向智能化，激光雷达成最大边际变化 1.1.汽车电动化为智能化奠定基础 过去几年乘用车市场最大变化来自电动车的高歌猛进，其在新车销售量中的渗透率快速提升， 2022 年二季度 ，已经达到 28%水平左右。对照当年智能手机渗透率提升曲线，考虑到短期乘用车新能源渗透率上限低于智能手机的上限（ 90%+），我们认为电动车渗透率提升最快的阶段或将过去。市场开始寻找下一个增速最高的细分方向。 伴随电动车同步放量的是自动驾驶技术， 2022 年是 L3 落地元年。 根据最新国标，将自动驾驶技术划分为 L0 至 L5 六个等级。目前 L2 级别的自动驾驶技术已经在电动车平台广泛搭载，其渗透率提升节奏类似电动车。根据各大厂商量产车型发布信息总结，从 2022 年开始，将进入 L3 自动驾驶技术批量上车的新阶段。 根据 3 月 1 日最新实施的国标驾驶自动化分级标准 GB/T 40429-2021。 L3 级自动驾驶最大的变化在于对目标和事件的探测与响应要素，从 L2 的由驾驶员和系统共同完成，转变为 L3 的由系统独立完成，这就对自动驾驶系统的目标探测能力提出了更高要求。目前主流自动驾驶技术路线有： 1）渐进演化路线 ，从先进驾驶人辅助系统（ ADAS）产品开始生产并逐步研发到无人驾驶阶段，大部分传统车企和零部件企业一般采用这种相对保守的路线。 2）革命性路线 ，一开始就研发 L4 或者 L5 级自动驾驶，如谷歌、福特、通用（ GM）、 Momenta 等公司。 3）特斯拉路线 ，坚持纯视觉自动驾驶硬件，首先应用辅助自动驾驶功能，不断积累测试数据，通过软件升级深度学习完善自动驾驶统，最终实现无人驾驶。 图表 1：中国新能源车新车销售渗透率 图表 2：中国 L2 级自动驾驶渗透率 资料来源：乘联会，东方财富证券研究所 资料来源：中国电动汽车百人会，东方财富证券研究所 2017 敬请阅读本报告正文后各项声明 5 Table_yemei 电子设备行业深度研究 1.2.从 L2 迈向 L3 的最大变化是激光雷达 不同传感器各有擅长领域。 当前 L2 级自动驾驶感知系统主要由超声波雷达、毫米波雷达、摄像头等车载传感器组成。车载超声波雷达成本低，但有效探测距离通常小于 5m；毫米波雷达具有同时测距和测速的功能，有效探测距离可达200m，然而单颗车载毫米波雷达的角度分辨能力通常较弱，无法辨识物体的细节，且毫米波雷达对金属的探测灵敏度远高于非金属材料，导致其在人、车混杂的场景下对行人的探测效果不佳；摄像头具有优异的角度分辨率，然而其受光照影响大，黑夜和强光下的探测效果不佳，此外摄像头对物体及其距离的识别依赖深度学习算法，无法做到完全准确。 现阶段激光雷达 重要性凸显。 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，且无需深度学习算法，可直接获得物体的距离和方位信息。这些相较于其他传感器的优势，可显著提升自动驾驶系统的可靠性，因而被大多数整车厂、 Tier1 供应商 认为是 L3 级及以上自动驾驶（功能开启时责任方为汽车系统）必备的传感器。 仅特斯拉凭借其行业优势地位和多年的纯摄像头深度学习算法积累，坚持纯视觉方案，但也面临较多的安全问题挑战。激光雷达规模上车，成为了自动驾驶从 L2 迈向 L3 阶段最大的边际变化。 图表 4： 多传感器冗余方案发展趋势 资料来源： Yole，东方财富证券研究所 图表 3： 国标驾驶自动化等级和划分要素 分级 名称 持续性车 辆控制 目标和事件探 测与响应 动态驾驶任 务后援 设计运行 范围 L0 应急辅助 驾驶员 驾驶员和系统 驾驶员 有限场景 L1 部分驾驶辅助 驾驶员和 系统 驾驶员和系统 驾驶员 有限场景 L2 组合驾驶辅助 系统 驾驶员和系统 驾驶员 有限场景 L3 有条件自动驾驶 系统 系统 系统，接管后 为驾驶员 有限场景 L4 高度自动驾驶 系统 系统 系统 有限场景 L5 完全自动驾驶 系统 系统 系统 无限制 资料来源： GB/T 40429-2021，东方财富证券研究所 2017 敬请阅读本报告正文后各项声明 6 Table_yemei 电子设备行业深度研究 多传感器融合方案更稳妥。 特斯拉具有独特的行业领导地位和舆论优势，而其他汽车品牌则面临更复杂的局面，出了任何事故都需要谨慎应对，稍不注意就会演变成一场对品牌造成沉重打击的舆论风波。因此即使成本不低，为了驾乘人员的安全，车企早早地就开始规划以激光雷达为主传感器的感知路线。激光雷达能够强化远距离静态目标的感知，并能有效弥补摄像头在夜晚、光线变化等特殊场景下感知跳变、受限的问题。依靠激光雷达和多传感器（高精度地图、V2X 都可以算作另类的传感器）冗余的技术路线，才是现阶段最稳妥的技术路线，也是最适合中国路况的技术路线。 1.3.车载激光雷达 市场高速增长 根据 Allied Market Research 估计， 2026 年全球无人驾驶技术市场规模将达到 5566.7 亿美元，较 2019 年可实现 39.47%的年均复合增长率。激光雷达是高级别无人驾驶技术实现的关键，根据沙利文的统计及预测，受无人驾驶车队规模扩张、激光雷达在高级辅助驾驶中渗透率增加、以及服务型机器人及智能交通建设等领域需求的推动，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 （超过 1000 亿人民币） ，较 2019 年可实现 64.5%的年均复合增长率。 主要包括面 向 Robotaxi/Robotruck 的无人驾驶市场、面向普通消费者的高级辅助驾驶（ ADAS）市场、面向商业运营的服务型机器人市场以及面向政府需求的智慧城市和测绘市场。 其中主要机会来自车载领域，即无人驾驶市场和高级辅助驾驶市场。据沙利文测算，至 2025 年无人驾驶激光雷达市场规模预计达到 35 亿美元， 2019 年至2025 年的年均复合增长率达 80.9%。而高级辅助驾驶市场，根据 Yole 的研究报告，至 2025 年全球乘用车新车市场 L3 级自动驾驶的渗透率将达约 6%，即每年将近 600 万辆新车将搭载激光雷达。按照沙利文预计， 2025 年高级辅助驾驶激光雷达市场规模预计将达到 46.1 亿美元， 2019 年至 2025 年复合增长率达83.7%。此外，在 Yole 的测算中，对激光雷达的应用场景拆分更细， 对市场总规模预计更加保守，然而仍然看好 ADAS 市场的爆发增长， 2021 年至 2025 年复合增长率高达 94%。 我们认为，车载激光雷达市场将会成为未来 3 年电子行业增速最高的细分领域之一。 图表 5：全球激光雷达市场（亿美元） 图表 6：全球无人驾驶激光雷达市场（亿美元） 资料来源：禾赛科技招股说明书 、沙利文研究 ，东方财富证券研究所 资料来源：禾赛科技招股说明书 、沙利文研究 ，东方财富证券研究所 2017 敬请阅读本报告正文后各项声明 7 Table_yemei 电子设备行业深度研究 图表 7：全球 ADAS 激光雷达市场（亿美元） 图表 8： Yole 测算全球激光雷达市场 资料来源：禾赛科技招股说明书 、沙利文研究 ，东方财富证券研究所 资料来源： Yole，东方财富证券研究所 中国将成为激光雷达增速最快的市场。 根据沙利文的研究报告，至 2025 年，中国激光雷达市场规模将达到 43.1 亿美元，较 2019 年实现 63.1%的年均复合增长率，其中车载领域即无人驾驶和高级辅助驾驶是主要组成部分。 从行业微观角度，我们也的确观察到 2022 年起，中国市场上的国内外车企推出的搭载激光雷达的量产车型，其推进节奏显著领先全球市场。 图表 9：中国激光雷达市场空间（亿美元） 资料来源：禾赛科技招股说明书 、沙利文研究 ，东方财富证券研究所 2. MEMS 半固态方案成为现阶段主流 2.1.激光雷达关键性能指标 为车载市场设计的激光雷达，其关键指标包括： 1） 线数，线数主要影响的是针对远距目标返回的点云数量。 一颗 100 线垂直角分辨率为 0.2的激光雷达打到 150米远的目标上，其返回的点云只有三线。下图是 LakiBeam128L 针对 50 米、 100 米和 150 米外车辆返回的激光雷达点云示意图。可以看到在 150 米远处，其返回的激光雷达线数依然有至少 5 线。 2017 敬请阅读本报告正文后各项声明 8 Table_yemei 电子设备行业深度研究 图表 10：激光雷达线数 资料来源：锐驰智光，东方财富证券研究所 2） 点频， 指的是每秒钟激光打到障碍物上反射回来被探测器接收到的激光雷达点数。点频越高则原始感知数据越准确详细。 3）探测距离 ，主要是针对低反射率物体（如 10%反射率）探测距离。在高速场景中，一般要求做到针对 150 米内，对黑色车辆这样的低反射率物体依然能做到稳定的探测识别。 4）水平与垂直视场角（ FOV）， 视场角越大，则盲区越小。同时，视场角的数据与线数结合，将直接影响水平和视场角的角分辨率，角分辨率越高，则激光打到远处反射回的点云越多，有利于算法做进一步的分类和识别。针对 100 米以上距离物体的感知，通常要求垂直角分辨 率 0.2。 5）尺寸， 车企对于外观的要求极高，激光雷达需要和车体完美整合。目前激光雷达比较普遍的安装位置是在车辆的前格栅、前脸两侧左右翼，也有公司安装在前挡风玻璃位置。车企都希望激光雷达越薄越小越好，更加易于整合。 图表 11：主流激光雷达技术路线划分 资料来源：九章智驾，东方财富证券研究所 2017 敬请阅读本报告正文后各项声明 9 Table_yemei 电子设备行业深度研究 技术路线尚未稳定，百家争鸣各有机会。 目前，市场上各家公司基于自身能力禀赋，在平衡性能和成本的考虑下，广泛探索各个技术路线，以满足车载市场需求。目前主流技术路线可以从测距原理、发射模块、接收模块、扫描模块这四个维度划分为不同排列组合方案。 2.2.测距原理，从 ToF 迈向 FMCW 目前激光雷达的测距原理，主要包括 ToF 法和 FMCW 法： 1） ToF 法， 此类激光雷达发射激光脉冲，击中目标后被反射回探测器，测量光脉冲在目标物与激光雷达间的飞行时间乘以光速来测算距离。具有响应快，精度高的特点，是目前广泛应用的方法。 2） FMCW 法， 此类激光雷达发射调频连续激光，其频率不断变化。激光束击中障碍物被反射，反射会影响光的频率，当反射光返回到探测器，与发射时的频率相比，就能测量两种频率之间的差值，从而计算出物体的位置信息。 FMCW 的反射光频率会根据前方移动物体的速度而改变，结合多普勒效应即可计算出目标的速度。其技术发展方向为利用硅基光电子技术实现激光雷达系统的芯片化。 图表 12： ToF 原理（左）对比 FMCW 原理（右） 资料来源： FMCW Lidar: Scaling to the Chip-Level and Improving Phase-Noise-Limited Performance，东方财富证券研究所 FMCW 方法理论上具有人眼安全性强、抗环境光干扰能力强、信噪比高、可额外获取速度信息、灵敏度高等优点，但是目前技术尚未成熟，综合考虑成本限制，并非现阶段适合的技术路线。未来研发降本进度值得持续关注。 2.3.发射模块，从 905nm+EEL 迈向 1550nm+VCSEL 激光雷达的发射模块主要是激光器作为光源，根据波长可以分为 905nm 和1550nm 波长的激光器。 1） 905nm 光源 ，发射的激光波长 905nm，产业链成熟，使用硅基探测器成本低，成为目前主流方案。但由于 905nm 接近可见光波长范围，容易被人体视网膜吸收产生损害，因此限制了 905nm激光光源的功率，导致其探测距离很难超过 200m。 2） 1550nm 光源， 发射的激光波长 1550nm，产业链不成熟，需要使用 InP 材料的激光器和 InGaAs 材料的探测器成本高，从材料上就限制了其理论最低成本，因此未能得到广泛认可。其最大的优点在于更远离可见光波长范围，同等功率下人眼安全性强于 905nm 光源，因此可以通过提升功率来提高探测范围。还应 2017 敬请阅读本报告正文后各项声明 10 Table_yemei 电子设备行业深度研究 注意到 1550nm 光源存在容易被雨雾吸收的风险，与 ToF 法配合不佳，更适合FMCW 方法。 图表 13：激光波长与人眼安全性关系 资料来源： SENSING-AIOT，东方财富证券研究所 发射端激光器根据原理可以划分为， EEL（边发射激光器）和 VCSEL（垂直腔面激光器）。 EEL 激光器具备高发光功率密度，缺点是工艺复杂带来成本高，而且每颗激光器需要使用分立的光学器件进行光束发散角的压缩和独立手工装调，极大地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。而 VCSEL激光器的发光面与半导体晶圆平行，具有面上发光的特性，其所形成的激光器阵列易于与平面化的电路芯片键合，在精度层面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，且易于和面上工艺的硅材料微型透镜进行整合，提升光束质量。传统的 VCSEL 激光器存在发光密度功率低的缺陷，限制了探测距离。近年来国内外多家公司开发 了多层结 VCSEL 激光器，将其发光功率密度提升了 5-10 倍， VCSEL 未来将有望逐渐取代 EEL。 图表 14： EEL 与 VCSEL 激光器结构对比 资料来源：禾赛科技招股说明书，东方财富证券研究所 2.4.接收模块，从 APD 迈向 SPAD 接收模块的激光探测器分为 PIN PD、 APD、 SPAD、 SiPM 四类。 1） PIN PD（ PIN 型光电二极管）： 在两种半导体之间的 PN 结，或者半导体与金属之间的结的邻近区域，在 P 区与 N 区之间生成 I 型层，吸收光辐射而产生光电流的一种光检测器。技术成熟，成本低，缺点是探测灵敏度有限，仅适用于 2017 敬请阅读本报告正文后各项声明 11 Table_yemei 电子设备行业深度研究 不需要增益的 FMCW 激光雷达。 2） APD（雪崩光电二极管）： 是具有内部光电流增益的半导体光电子器件，应用光生载流子在二极管耗尽层内的碰撞电离效应而获得光电流的雪崩倍增。技术成熟，适用于以微弱光信号的探测和接收，广泛应用于光通信领域，也是是目前 ToF 激光雷达的主流选择。 3） SPAD（单光子雪崩二极管）： 与光电二极管和雪崩光电二极管 (APD)属于同一家族。 SPAD 在盖革模式下运行，当一个光子被吸收时会产生一个自我持续的电荷雪崩，一旦电流流过二极管，就“熄灭”它，然后再充回偏置电压，并可用于检测后续光子。具备单光子探测能力，灵敏度更高，可实现远距离探测，但电路设计等工艺难度抬高了制造成本。 4） SiPM（硅光电倍增管）： 又称为 MPPC（多通道光子计数器）， SiPM 由密集的小型独立 SPAD 传感器阵列组成，每个传感器都有自己的猝灭电阻器。由于 SiPM探测能力最强，且便于集成为紧凑固态产品，符合激光雷达未来发展方向。 现阶段，受限于成本压力，拿到量产订单的主流企业还是选择了成本较低，探测能力尚佳的 APD 方案，如禾赛科技、 Velodyne、 Livox 等。下一阶段可能迈向探测能力更强的 SPAD 方案。 2.5.扫描模块，从 MEMS 迈向全固态 激光雷达的扫描模块目前主要分为机械式、半固态和全固态三种类型： 1、 机械式 机械式方案受空间、成本等限制最小，因此也是发展最早，技术水平最成熟的类型。主要原理是通过电机带动垂直排列的收发阵列进行整体旋转，实现对空间水平 360视场范围的扫描，测距能力在水平 360视场范围内保持一致。机械式 激光 雷达 的发射和接收模块存在宏观 尺度 上的转动。 其 优势在于可 扫描360 水平视场，而半固态和固态激光雷达往往只能 扫描 120 水平视场且测距能力的均匀性差于机械式 ，因此机械式往往用于无人驾驶的商用和科研场景。对于乘用车市场，机械式激光雷达 分立的收发组件导致生产过程要人工光路对准，费时费力，可量产性差。 且体积庞大无法满足车辆外观要求，精密的机械结构在长时间高频旋转下稳定性和寿命也难以满足乘用车需求 。 图表 15：机械式激光雷达原理 资料来源：炬光科技微信公众号，东方财富证券研究所 2、 半固态 2017 敬请阅读本报告正文后各项声明 12 Table_yemei 电子设备行业深度研究 半固态方案的特点是收发单元与扫描部件解耦，收发单元（如激光器、探测器）不再进行宏观机械运动，用微动器件（如 MEMS 微振镜、棱镜、转镜等）来代替宏观机械式扫描器，在微观尺度上实现雷达发射端的激光扫描。旋转幅度和体积的减小，可有效提高系统可靠性，降低成本。多适用于实现部分视场角（如前向 120）的探测，是现阶段乘车车自动驾驶市场的主流方案。根据具体采用的微动器件方案，又可以细分为： 1） MEMS 微振镜 ，激光器发出高频率脉冲激光准直为发散角较小的光束，再控制二维 MEMS 扫描振镜的偏转角，改变出射光束方向，在 X、 Y 轴移动逐点扫描目标。目标反射的回波光束经过接收光学系统会聚到 APD 阵列探测器。控制系统基于 ToF 原理准确计算激光飞行往返路径的时间来实现距离测量。 2） 棱镜式， 收发模块的 PLD 发射出激光，通过反射镜和凸透镜变成平行光，扫描模块的两个旋转的棱镜改变光路，使激光从某个角度发射出去。激光打到物体上，反射后从原光路回来，被 APD 接收。与 MEMS 方案相比，可以做到很大的通光孔径，距离也会测得较远。解决了线式扫描导致漏检物体的问题，可实现随着扫描时间增加，达到近 100的视场覆盖率。但是单个雷达的 FOV 较小，视场覆盖率取决于积分时间，且点云分布独特，需要开发专用算法适配。 3） 转镜式， 量产的 L3 级别自动驾驶乘用车奥迪 A8 上搭载的就是旋转扫描镜激光雷达。与机械旋转激光雷达不同，其激光发射模块和接收模块不动，只有扫描镜在做机械旋转。激光单元发出激光至旋转扫描镜，被偏转向前发射（扫描角度 145），被物体反射的光经光学系统后被一侧探测器接收。在此基础上还衍生出了振镜 +转镜的类型（ Luminar 采用），分别控制 Y 轴和 X 轴的扫描。优点在于转速越高，扫描精度越高，还可以控制扫描区域， 提高关键区域的扫描密度。但是仍然存在机械构件高速转动，具有功耗和寿命问题。 图表 16： MEMS 微振镜激光雷达原理 资料来源：光学技术，炬光科技微信公众号，东方财富证券研究所 2017 敬请阅读本报告正文后各项声明 13 Table_yemei 电子设备行业深度研究 图表 17：棱镜式激光雷达原理 图表 18：振镜 +转镜式激光雷达原理 资料来源： Low-cost retina-like robotic lidars based on incommensurable scanning，东方财富证券研究所 资料来源：类星频道，东方财富证券研究所 3、 全固态 固态式方案的特点是不再包含任何机械运动部件，具体包括相控阵（ Optical Phased Array,OPA）方案、 Flash 方案、电子扫描方案等。适用于实现部分视场角（如前向）的探测，因为不含机械扫描器件，其体积相较于其他架构最为紧凑。 同时不需要进行大量激光器和光路的校准安装过程。 1） OPA 方案，即光学相控阵技术 ，通过施加电压调节每个相控单元的相位关系，利用相干原理，将需要方向的光束互相干涉叠加，将其余方向的光束干涉抵消，从而实现发射光束的偏转，从而完成系统对空间一定范围的扫描测量， OPA 技术彻底取消了机械运动部件。很多军用激光雷达使用 OPA 技术。 OPA 方案完全由电信号控制扫描方向，能够动 态地调节扫描角度范围，对目标区域进行全局扫描或者某一区域的局部精细化扫描，一个激光雷达就可能覆盖近 /中 /远距离的目标探测。但加工难度极高，要求阵列单元尺寸必须不大于半个波长。 2） Flash 方案 ，发射模组采用 VCSEL 激光器，工作模式类似相机，但感光元件不同，每个像素点均可记录光子飞行时间。由于物体具有三维空间属性，照射到物体不同部位的光具有不同的飞行时间，被焦平面探测器阵列探测，输出为具有深度信息的“三维”图像。根据激光光源的不同， Flash 激光雷达可以分为脉冲式和连续式，脉冲式可实现远距离探测（ 100 米 以上），连续式主要用于近距离探测（数十米）。优势在于能够快速记录整个场景，避免了扫描过程中目标或激光雷达自身运动带来的误差。其缺点是探测距离近。 3）电子扫描方案 ，电子扫描方案中按照时间顺序通过依次驱动不同视场的收发单元实现扫描，系统内没有机械运动部件，是纯固态激光雷达的一种发展方向。其架构比整体曝光所有收发单元的 Flash 固态式激光雷达更先进。 2017 敬请阅读本报告正文后各项声明 14 Table_yemei 电子设备行业深度研究 图表 19： OPA 激光雷达原理 图表 20： Flash 激光雷达原理 资料来源： CSDN，东方财富证券研究所 资料来源： LeddarTech 官网，东方财富证券研究所 机械式激光雷达是做 L4/L5 级别自动驾驶公司 进行技术研发和高精度测绘 的主流方案，技术 相对 成熟可靠，具备 360 度视场角，高分辨率等性能优势，但限于工艺等因素难以大规模 低成本 量产 ，由于体型、机械结构稳定性等原因很难满足车规要求。 半固态激光雷达技术相对成熟，能兼顾成本、性能、车规等要求，但 集成度有限， 属于 平衡了性能和成本 过渡产品 ，也是现阶段各种量产车型搭载的主流方案。 全固态激光雷达 的核心思路是将全部结构尽可能集成化、芯片化，从而取消机械结构、微机械结构和光学结构，大幅降低体积，通过晶圆级大规模生产显著降低成本，是理论上车载激光雷达的最终形态，但是其生产工艺壁垒极高，设计难度极大，目前尚未发展成熟，在现阶段还停留在研发阶段 。例如， OPA 方案的领导公司 Quanergy 在上市后股价走势不佳，成为了激光雷达系统集成商中市值最低的公司 （截止 2022.7.25） 。 3. 业绩释放前夜，投资逻辑聚焦公司核心能力 3.1.产业即将进入业绩释放阶段，投资逻辑迎变化 我们认为车载激光雷达自 2022 年开始大规模实装量产车型，随后市场对相关公司的关注焦点会转向新产品放量带来的业绩释放，更关注业绩增速而非绝对业绩规模。激光雷达属于典型中游制造环节，其上游元器件供应商技术壁垒较高产品通用性强，竞争格局较好；下游车厂作为大客户议价能力强。进入量产期后，产品将会定期迭代性能升级，正常情况下成熟产品价格需要保持年降，只有在新一代产品推出后才能带动产品均价提升，从而进入一个个新产品周期。 因此激光雷达系统集成商在业绩释放阶段的核心竞争力有两种模式： 1、行业领导公司， 需要保证足够现 阶段性能前提下控制成本在客户可接受水平，同时保持行业领先的新产品研发节奏，从而充分享受每一代新产品推出早期，性能优势带来的红利期，在出现同等水平竞品前享受需求的量价齐升。公司的利润率受限于客户能够负担的成本增加幅度。 2、行业跟随型公司， 需要保持研发强度跟上行业的新产品研发节奏，不产生代差级的落后。同时进一步强化供应链管理和生产管理，在每一代成熟产品价 2017 敬请阅读本报告正文后各项声明 15 Table_yemei 电子设备行业深度研究 格年降的过程中通过自己领先的成本控制能力获取合理利润，主要享受的是行业需求量暴涨的红利。同时，如果公司主动寻求研发突破口，在某一轮新产品性能突破周期中，缩小了 和行业领导公司的产品性能差距甚至反超，则可能后来居上，带来巨大投资机会。 因此在众多激光雷达系统集成商中挑选投资标的，对于行业领导公司需要研判其技术和研发能力的领先优势是否可以保持，跟踪最新一代产品的研发进展，新产品在下游客户的放量节奏。风险主要在于技术路线判断失误导致无法保持研发领先。对于行业跟随型公司，则最关注其对成熟产品的成本控制能力，并捕捉其新产品研发弯道超车机会，由于采取跟随策略，技术路线风险较低。 从业绩释放确定性的角度，另外一个选股思路是优选各类技术路线都要用到的共性上游元器件供应商。 无论 技术路线和系统集成商竞争格局如何变化都可以充分受益于行业整体需求爆发趋势。同时这个环节也是最能体现中国制造低成本高效率优势的环节。参考手机产业链的投资规律，也往往是最先在上游元器件领域出现优势成长型公司。 3.2.上游元器件公司体现中国制造的降本增效能力 制约激光雷达放量的核心问题是成本。 激光雷达自 Velodyne 开始拓展车载应用阶段，其居高不下的成本就是制约其放量的核心因素。早期机械式激光雷达，除了难以满足车规要求，动辄数万元的单价也导致其无法上车，更多用于技术研发、高精度测绘等特殊场景。现阶段各个厂商推出的主流 MEMS 方案，成本控制在 3000-8000 元 /台左右，均价按 5500 元估计。在 L3 段平均单车配备 2台，未来 L4/L5 阶段需要配备更多激光雷达，可能高达平均单车 4 台、 8 台。即使不考虑其他传感器、运算芯片等成本的上升，仅考虑激光雷达，如果不显著降低成本，也会给车辆带来显著的成本提升：对 应 L3 阶段单车成本提升平均 11000 元， L4/L5 阶段单车成本提升平均 22000 元、 44000 元。根据安路勤发布的 2022 年 1 月全国乘用车市场 M.A.D.E 产业研究 价格指数走势分析报告， 2022 年 1 月全国乘用车市场成交均价 16.54 万，假设未来 L4、 L5 级时代均价上涨 5%、 10%。测算可见，仅激光雷达硬件成本的上升，从绝对额和相对额来看对消费者购车成本的提升幅度是非常明显的，如果考虑配套的软件、芯片算力也要提升，则成本更高。这严重制约了激光雷达的普及，因此可见，行业需求爆发的必要条件就是在量产上车的过程中 ，持续降本增效，提
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