自动驾驶系统由感知层、决策层和执行层构成，就像人的眼耳、大脑及手脚。

感知层主要传感器包含摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波传感器和卫星及惯性导航，为保证感知冗余和足够的鲁棒性，自动驾驶方案商多采用多传感器融合的配置方案。

图1：多传感器融合成为通往高级别自动驾驶的必经之路（来源：高工智能汽车）

要想真正实现安全可靠的高阶自动驾驶，一定要看得足够远、足够清晰，激光雷达拥有摄像头无法比拟的优势。大众汽车首席执行官赫伯特·迪斯(Herbert Diess)表示，激光雷达或冗余感知技术是实现L3自动驾驶不可或缺的一部分。

相比于摄像头、毫米波雷达，激光雷达兼具测距远、角度分辨率优、受环境光照影响小、抗干扰能力强等特点，可显著提升自动驾驶系统可靠性，是解决自动驾驶连续体验的关键传感器。下图是Fierce electronics对比各传感器的测量效果，激光雷达的测量深度远高于毫米波雷达，搭配使用更好探测环境，而且模拟的图像较为精确，但毫米波雷达只能模拟大致轮廓；相比于摄像头，激光雷达在100000lux的强光下，测量精度远高于搭配人工智能算法的摄像头。

图2：激光雷达精度远高于毫米波雷达（来源：fierceelectronics safetywissen 华西证券研究所）

激光雷达目前价格较高，但具有测距远、抗干扰能力强等优势，同时无需深度学习算法，被部分企业所青睐。

特斯拉是目前唯一没有使用激光雷达感知部件的自动驾驶方案商，走的是“弱感知+超强智能”的技术路线，仅用摄像头进行车周围环境的感知，搭配AI模拟人眼。但特斯拉的保有量、真实数据所带来的算法迭代速度，是其他车企所不能及的，该特殊性是其选择“弱感知+超强智能”的保障。利用激光雷达可以对反射障碍物的远近、高低甚至是表面形状有较为准确的估计，从而大大提高障碍物检测的准确度，而且这种方法在算法的复杂度上低于基于摄像头的视觉算法，更能满足无人车的实时性需求。因此，大部分车企选择“强感知+强智能”的技术路径，使用激光雷达，增强感知能力，补充AI软件算法的不足。

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标探测物发送激光光束探测信号，然后将目标反射回来的回波信号与发射信号进行比较并适当处理后，便可获取目标的距离、方位、角度、速度、姿态、形状等多种参数信息，从而对目标进行探测、跟踪和识别。

激光雷达按“测距、发射、光速操作、探测、数据处理”五个技术维度，可以分为以下22个类别，每个不同分类方式又可进一步细分为不同的技术路线，而不同的路线之间差异较大。“车载激光雷达还处在激烈的产品技术迭代过程中。”某车企资深智能驾驶技术专家表示，激光雷达仍处于发展初期，技术路径尚未定型，各厂商的技术储备以及车规化能力是决定长期格局的关键。

图3：激光雷达聚焦五大核心部件：技术分支多，尚未收敛（来源：国联证券研究所）

目前机械式激光雷达可以对周围环境进行精度高并且清晰稳定的360度环境扫描重构，技术较成熟，深受自动驾驶技术开发领域喜爱。但其机械式结构工艺复杂、组装困难、可量产性差、成本高，而且其内部含大量可动部件，在行车环境下磨损严重，可靠性差，难过车规。因此，车规级前装量产市场暂无应用机械式激光雷达，目前主要应用于自动驾驶技术的开发领域，比如百度Robotaxi、谷歌无人驾驶测试车队等。

图4：应用车型展示

而MEMS微阵镜技术、转镜式技术方向的半固态激光雷达，目前普遍被认为是最接近车规级应用的方案，有望推动量产。据公开信息，MEMS激光雷达已经有广汽埃安、威马、极氪、挚途等众多乘用车和商用车品牌前装定点，并预计2022年进入批量生产，2023年车型上市。而转镜式激光雷达也随着蔚来ET7在2022年量产上市。

半固态激光雷达的特点是收发单元与扫描部件解耦，激光器与探测器不再进行机械运动，而是扫描模块在运动，体积小、可量产性好、成本低。但是减少的激光发射和接收单元，使用其探测效果没有机械式激光雷达效果好，同时对点云拼接算法和点云稳定度提出了更高的要求。

固态激光雷达是通过调节发射阵列中的每个发射单元的相位差，来改变激光的发射角度，采用相控阵原理完全取消机械结构。扫描不同角度只需要电信号，不需要任何机械结构实现机械式的扫描效果。其可以省去机械扫描结构，做到类似机械式的全景扫描，被认为是激光雷达长期维度和技术维度的最优方案。但其激光调试、信号处理的运算量很大，元器件成本高，实现难度比较大，技术壁垒最高，目前暂无车规级量产案例。

除了上述扫描方式的技术路线进化外，还有发射方式的边发射激光器（EEL）向垂直腔面发射激光器（VCSEL）和光子晶体表面发射激光器（PCSEL）的进化，接收方式的光电二极管探测器（PIN-PD）和雪崩光电二极管探测器（APD）往单光子雪崩二极管探测器（SPAD）和硅光电倍增管探测器（SiPM）方向的进化，而接收信息处理方式的主控芯片亦从目前的FPGA主流方案往SoC芯片发展，可谓技术路线百家争鸣。

车规级即能够通过车企的一系列认证测试，拿到项目定点且开始量产。量产车上的汽车电子零部件往往需要面对严苛多变的环境条件，在真正大规模应用之前需要通过一系列严格的车规级认证测试，其中最重要的三个认证为：1）功能安全：ISO 26262；2）零部件供货及供应商质量管理：IATF 16949；3）IC产品测试认证：ACE-Q100。其中ISO 26262功能安全标准尤为严苛，要求对产品整个生命周期进行评估，涵盖功能性安全需求规划、设计、实施、集成、验证、确认和配置等方面。激光雷达作为精密电子仪器，在通过车规测试上仍具有较大难度。

除了以上测试认证，汽车行业对激光雷达的评价指标还没有完全建立，特别是对激光雷达产品的可靠性、安全性、使用寿命、成本控制、可量产性等隐性指标，难以量化，目前亦缺乏公开信息，只能通过产品是否应用于行业领先企业的测试车队或量产项目中得以体现。

图5：评价激光雷达产品的显性参数（来源：禾赛科技招股说明书、国信证券经济研究所整理）

另外不同激光雷达技术参数差异较大，暂无标准化且量化的车规级准入指标，激光雷达还处于迭代中，离车规尚有距离。

阻碍激光雷达大规模量产上车的因素还有其高昂的成本：2021年激光雷达的单个成本在500-2000美元（约人民币2000-13000元之间）。根据盖世汽研调查显示，如果激光雷达要大规模装车，64%的车企接受的价格在1,000元人民币以下，当前激光雷达价格离规模量产仍有一定距离。

拆解激光雷达成本结构，我们发现收发模块成本占比最大(60%)，其次为光学部件(10%-15%)。从机械式到半固态，激光雷达收发模块的集成化程度越来越高，激光收发装置数量的减少将会带来成本的降低，价格有望下探到2000美元以下。而叠加高级别自动驾驶渗透率提升、量产规模扩大，激光雷达成本下探空间可期。

2020年8月，第十二届汽车蓝皮书论坛上，时任华为智能汽车BU总裁王军表示，未来计划将激光雷达成本降至200美元，甚至100美元。

图6：激光雷达价格趋势（来源：Livoc官网）

随着自动驾驶技术的成熟，以及新时代整车厂将自动驾驶作为汽车卖点之一，L3级以上的自动驾驶汽车渗透率预计将逐步提高。2020年11月我国政府发布的《智能网联汽车技术路线图2.0》，提出2025年L2、L3级自动驾驶汽车渗透率超50%，到2030年超70%，而L4级会达20%。

据某券商测算，预计全球乘用车激光雷达市场规模将由2021年的158亿元增至2025年的1082亿元，对应2021-2025年CAGR达62%，成长为千亿级市场。目前国外激光雷达普及率高于国内，而由于中国在政策、产业链等相关因素加持下，中国激光雷达有望率先普及。预计到2025年，中国激光雷达市场在全球市场的占比为35%，达378亿元。正所谓“大池养大鱼”，激光雷达未来市场规模有望突破千亿元，从而孕育超过百亿元乃至千亿元市值的公司，优质赛道具备较高的关注价值。

图7：中国及全球L3+自动驾驶激光雷达市场规模测算（来源：网络）

我们认为随着技术水平的提升以及产业链的成熟，激光雷达成本将明显下降，届时激光雷达除了满足智能驾驶需求外，也有望推广成为提升汽车驾驶安全的配件，一旦激光雷达开始向L2L1汽车渗透，将进一步拓宽车载激光雷达的市场，未来发展可期。

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