超详细！关于激光雷达产业看完这篇就够了

  激光的发明要追溯到爱因斯坦在1917年创立的受激辐射基础理论。处在高能级的粒子受到某种光子的激发会从高能级跃迁到低能级，同时释放一个与激励光子有着完全相同的频率、相位、传播方向以及偏振状态的光子，受激发射出的光被称为LASER，最早被翻译为镭射，如今我们翻译为激光。

  激光雷达被称为探测的“眼睛”，是一种通过发射激光来测量物体与传感器之间精确距离的主动测量装置。激光雷达的应用可以分成四个阶段：

  智能驾驶分为感知、决策、控制三大核心环节。要想实现智能驾驶，第一步就是让车看清楚周围的环境，也就是“感知”。进一步拆解可以分成两部分，一个是硬件部分，负责“看到”，即“感”；另一部分是软件部分，也就是算法，负责“理解”，即“知”。

  激光雷达综合性能最优，智能驾驶感知层面硬件之首。根据前瞻研究院，从可靠度、行人判别、夜间模式、恶劣天气环境、细节分辨、探测距离等方面来对比，激光雷达是三种环境传感器中综合性能最好的一种，而且，其产品的优点将随着消费升级与智能驾驶需求提升而愈发凸显。

  在安全性的要求下，多传感器融合、实现技术冗余是大势所趋，激光雷达的市场红利确定性强。在积极拥抱无人驾驶技术发展的同时，安全冗余是人们考虑的首要因素。通过上述的分析我们大家可以看到，单一的车载传感器难以兼顾探测精度、距离、复杂恶劣环境的灵活稳定；而应用多种类的传感器能达到“即使某一种传感器全部发生故障，仍能额外提供一定冗余度”的效果。国际汽车工程师协会（SAE International）发布的工程建议将无人驾驶分为了6级，随着L0 级- L5 级，级别越高，车辆的自动化程度越高，动态行驶过程中对司机的参与度需求越低，对车载传感器组成的环境感知系统的依赖性也越强。在L4/L5 级别无人驾驶的复杂情况与安全冗余的要求下，激光雷达与毫米波雷达、摄像头等进行多传感器融合，能得出更全面的周遭环境信息，对自动（辅助）驾驶的路径规划和安全性有着极大的帮助。

  激光雷达下游应用领域广泛，主要涉及无人驾驶（ADS）、高阶辅助驾驶（ADAS）、服务机器人和智慧城市及测绘行业。近年来，无人驾驶车队规模扩张、高级辅助驾驶中激光雷达的渗透率增加、全球交通政策逐渐放开，车载激光雷达子赛道预计呈现高速发展形态趋势。据 Frost & Sullivan 统计及预测，2019年智慧城市及测绘是激光雷达的主要应用市场，占比约60%，至2025 年高级辅助驾驶、无人驾驶将成为下游应用主力，分别占激光雷达市场总规模的 34.64%和26.30%，乘用车前装激光雷达领域对整体市场的增长贡献达到61%。因此，我们也聚焦于车载领域的激光雷达的分析。

  汽车保有量的提升，带动驾驶安全的需求。运用高级辅助驾驶系统的车辆，能够最终靠车路协同技术在人类视觉盲区接收道路信息，或通过激光雷达在光线不佳的情况下看到人眼分辨不清的障碍物，提前规划行为决策，避免交通事故。根据特斯拉《2021年第一季度车辆安全报告》显示，安装Autopilot自动辅助驾驶系统的车辆安全水平能达到平均的8.66倍。

  老龄化的趋势，加速人工劳动与出行效率的追求。第七次全国人口普查多个方面数据显示，我国60岁及以上人口占比达到18.70%，已超越0-14岁幼儿及青少年17.95%的水平。根据国际标准，中国已经处于中度老龄化的边缘，能预见未来30年，中国社会老龄化问题将越来越严重。为了持续的经济发展，需要在减少人力支出的情况下，增加生产效率。在乘用车领域，传统出行服务中人力成本占运营总成本60%以上，无人驾驶服务能够缩减这一成本，因而相比传统的出行服务具有广泛的商业经济价值和盈利空间；在某些特定领域，例如环境艰苦的矿山运输、繁忙的港口快递物流、枯燥的园区环卫等场景，无人驾驶有着更大的发挥空间，同时也有着更急迫的市场需求。

  资本市场看好商业前景，2021年全球激光雷达领域融资超120亿元。一级资本的支持不仅体现出市场对激光雷达前景的看好，更为激光雷达行业的发展注入资金。

  自动驾驶测试项目快速扩张，无人驾驶不再遥远。早期无人驾驶出于绝对安全的考虑和法律政策限制，运营过程中往往会设置安全员作为系统的备份，并未实现L4/L5的真正跨越。近年来，随着研发技术的完善成熟与商业模式的不断探索，实现真正无人驾驶已不再遥远。

  无人驾驶车型密集发布，激光雷达成为吸睛之王。2021年开始，国内外主机厂纷纷加速布局高级辅助无人驾驶，装载搭配激光雷达的量产车型密集发布，这将为激光雷达车载应用市场的普及率的提升提供强劲的助推力量。

  我们认为，智能驾驶领域呈现“造车新势力与传统汽车共同做大市场，消费者认知逐步提升并加速普及”的趋势。激光雷达作为智能汽车L3级别以上无人驾驶传感器的关键，或将迎来行业向上拐点。

  （1）规模：造车新势力积极装配，传统车企不甘示弱。在规模上，一方面特斯拉、蔚来、小鹏等新能源造车势力异军突起，打造无人驾驶先进感、科技感的核心卖点，在感知硬件的装配上高歌猛进，领衔激光雷达竞赛。另一方面，面对造车新势力的竞争冲击与全球“碳中和”趋势的双重压力，传统车厂不甘示弱，不仅积极创建自研团队进行自动驾驶布局，而且充分的利用多年制造技术的积累，与上游tier1/科技巨头协同合作，加速进行无人驾驶规划。根据佐思汽研的统计，预计2025年头部主机厂都将进阶到L4/L5级别。

  （2）渗透率：单车搭载量逐级提升。我国《智能网联汽车技术路线级的智能网联汽车销量占当年汽车总销量比例超过50%，而到2030年，这一占比超过70%。这在某种程度上预示着L2从当下的15%渗透率到50%甚至更高还有很大的成长空间。单车搭载量方面，L3级成为ADS与ADAS的分水岭，激光雷达将发挥至关重要的角色，根据Yole预估测算，其单车搭载量将随着无人驾驶等级的提升而成倍增加，L5级别将搭载4-6颗激光雷达。

  （3）ASP：规模量产+技术升级，带来ASP下降。价格这一块，我们预计量产将会带来规模经济，而随技术路线年半固态激光雷达将成为上车主流，而预计ASP也会实现迅速下降。

  关键假设：（1）各级别ADAS在新能源乘用车、燃油乘用车中渗透率不同。（2）中国智能驾驶销量占全球比例稳中向好，新能源乘用车领军世界。（3）ASP下降趋势，但自动化升级带动单车搭载量上升。

  根据Marklines对于全球主要地区乘用车销量的统计与预测，以及罗兰贝格于2021年3月发布的最新咨询报告（依据新冠疫情调整后）中2025年及以后ADAS供需情况的预测，我们按照全球地区划分的方式，预测激光雷达全球乘用车市场规模61.37亿美元，与按车型推算逻辑实现了相互验证。

  激光雷达分类维度多样。可根据测距方法和技术各环节解决方案的不同，对其进行多种方式的分类。行业厂商可基于测距原理、发射结构、光束操纵、接收结构、信息处理结构五大分类维度进行方案组合设计。

  对于ToF和FMCW这两种技术路线来说，目前以TOF为技术路线的激光雷达公司数量众多、当属主流，常见的光束操纵分类如机械式、混合固态、固态式均采用了ToF的原理进行测距。但FMCW高灵敏度（高出ToF 10倍以上）、长距离探测、低功耗、抗干扰、直接获取即时速度的优势日益明显，慢慢的受到行业的重视。我们大家都认为，未来随着FMCW激光雷达整机和上游产业链的成熟，FMCW有望逐渐改善体积大、成本高、速度慢等劣势，ToF和FMCW激光雷达将在市场上并存。

  我们认为，技术革新，即追求性能优化+成本降低是行业发展的主旋律，硬件+软件的发展路径已经清晰，各环节阶段皆可发力，在可靠性提升的基础上逐步实现量产。

  1）硬件方面四大系统皆可发力。具体体现为：①光束发射和探测环节核心器件的升级（例如EELàVCSEL；APDàSPAD/SiPD）；②扫描环节固态化（旋转机械部件的取消，将减少电机、轴承的损耗，提升寿命）；③信息处理环节片上集成化（自研SoC芯片）。总体来说，硬件呈现芯片集成化的趋势，不仅提升系统可靠性、降低装调生产所带来的成本，而且更加有助于实现关键元器件的自主可控，为大规模量产提供可能。

  2）软件方面算法持续优化。一方面，能够更好的降低对硬件的依赖，比如减少激光雷达线束的要求以此来降低总系统成本。另一方面，使得激光雷达具备思考能力、真正“看懂”场景，实现智能信息捕获，进而辅助汽车做出正确的决策。目前，头部激光雷达企业已经陆续在软件算法进行布局。

  多个核心参数评价维度，助力行业标准体系的搭建。目前行业主要是通过测远距离、点频、角分辨率、视场角范围、测距精度、功耗、集成度七个显性参数来评价一款激光雷达的硬件性能。行业初期，车规标准尚不明晰，隐形指标提出更加高的要求。相比于消费级电子，“前装量产上车”对车载零部件的安全性、美观性、稳定可靠性、常规使用的寿命、可量产性、抗干扰性等都提出了更高的要求。

  制作工艺尚未成熟，量产需要一些时间积累，生产把控能力成为关键。激光雷达作为新兴的精密传感器，尚无确定的行业标准和成熟稳定的工艺，生产环节多步，包括针对产品结构、硬件特性、软件算法的精准装调和测试工序；而且量产需要一些时间，对于车载激光雷达而言，任何新的平台设计均需要几年的时间才能从概念走向真正稳定量产阶段。因此，激光雷达厂商不仅需要对生产环节具有较强的把控能力，而且需要前瞻性布局，抢占先发优势。

  规模化生产进一步带来规模经济，实现降本增效。批量生产所带来的规模经济效应，将大幅度降低生产产品的成本，进一步缩短交付时间、提升交付能力，增强行业竞争力。

  目前市场上的无人驾驶感知技术路线大致上可以分为视觉方案（以摄像头为主导）和多传感器融合方案（以激光雷达为主导）。（1）视觉方案获取数据的方式与人眼感知的更为相似，图像模式识别为其核心流程，优势是技术成熟，具有成本优势，但是十分依赖芯片+算法。特斯拉入局无人驾驶最早，利用低成本视觉硬件+海量数据算法壁垒高筑，一枝独秀。（2）多传感器融合方案则是以激光雷达为核心，配合摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等元件达到感知环境的目的，技术进步和成本下探使得这种模式量产上车指日可待。

  视觉主导方案“轻感知、重算法”，依靠硬件设备升级提高性能。技术层面，视觉方案简单来说就是“所见即所得”，核心环节是与卷积神经网络配合实现人、动物、车辆、道路标志和各种其它障碍物的识别与匹配，运用AI学习来达到感知分析物体的目的。因此，视觉方案十分依赖强大的芯片算力，从而弥补2D图像信息的短板，回顾特斯拉近年来的硬件配置，我们大家可以清晰感受到更新迭代的趋势。

  入局最早、技术成熟，数据+算法实现正反馈机制。（1）数据积累：特斯拉作为最早入局ADAS系统的新能源车品牌，拥有全球最多的一手数据资料，这正是神经网络算法一直在优化的基础，截至2020年4月，特斯拉Autopilot累计里程已超33亿英里。（2）算法加持：特斯拉创新推出“影子模式”，这使得车机系统在ADAS功能未开启时也能够准确的通过人类驾驶者的行为进行图像识别与路径规划，进而实现算法改进。具体来讲，系统的算法在“影子模式”下做持续模拟决策，并且把决策与驾驶员的行为作对比，一旦两者不一致，该场景便被判定为“极端工况”，进而触发数据回传。数据+算法的双重优势相互促进，达到了正反馈的效果，为特斯拉高高筑起了在自动辅助驾驶视觉方案的壁垒。

  视觉方案仍有局限性，暂时不足以满足L3+要求。一方面，摄像头图像受光线影响较大，在逆光、恶劣天气时候存在失真的可能性，而且只能提供 2D信息较难还原无人驾驶所需要的3D规划场景，容易对墙面、桥梁、交通路牌等静止物体产生误报。另一方面，深度学习原理类似黑箱，随着道路交互与通行情况的变化越来越复杂，对芯片算力的需求也慢慢变得高。特斯拉完全自主研发的 FSD全无人驾驶芯片，单片单芯片算力230TOPS，已经远超市面上已经量产的其他车载芯片，但若要实现L5级完全无人驾驶，系统整体算力应至少达到500TOPS，芯片研发迭代未来仍面临较大提升空间。

  激光雷达的产业链较为清晰。上游主要为光学和电子元器件供应商，中游是以Velodyne、Luminar为代表的激光雷达企业，下游客户主要是整车厂（ADAS场景）、出行服务商（Robotaxi/Robobus）和Tier1企业等。

  目前，激光雷达系参与风格主要分成两类。一种是从机械式起步、逐渐向固态过渡风格，主要面向Robotaxi/Robotruck或者智能驾驶实验场景，产品技术方面的要求高、单价贵，客户对于价格不敏感，以Velodyne、禾赛科技、速腾聚创为代表；另一种是瞄准半固态和固态风格，直接定位乘用车ADAS应用场景，力求降本、量产、上车，以Luminar、Innoviz，和科技巨头华为、大疆为代表。

  国产厂商加码布局崛起可期，全世界充分竞争。根据2021年9月Yole的最新统计数据，目前在激光雷达市场中游，中国厂商例如速腾聚创、禾赛科技的竞争力正在加速提升，逐渐挤压头部厂商Velodyne的市场占有率，其中速腾聚创的已获客户订单数已经位居全球第二，占据所有厂商订单总数的10%。

  全球第一家激光雷达公司，开创无人驾驶的新时代。Velodyne成立于1983年，前身为一家专门从事低音炮设计和生产的音频公司，公司创始人David Hall于 2005 年发明了360°旋转式激光雷达，为参加 DARPA 挑战赛的无人驾驶汽车提供了精确的视觉系统，从而开创了无人驾驶的新时代。这项技术彻底颠覆了汽车、新移动、地图、机器人和安防领域的感知方式和自主性，Velodyne从此作为激光雷达专业生产商而名声大噪。2020年9月，Velodyne与 Graf Industrial Corp. 宣布业务合并，成功在纳斯达克上市，股票代码为VLDR。目前，Velodyne已经为全球300多家客户提供服务，这中间还包括几乎所有全球领先的汽车OEM。

  订单与量产：截止到 2021年 6月 30 日，Velodyne激光雷达产品的累计销售额已达到7亿美元，全部出货量大约 5.8万件，其中2021年Q1出货量超过2600个，这中间还包括600个固态激光雷达，35% 的产品出售给签订了多年协议的客户；2021年Q2出货量超过 3800 个，这中间还包括 260 个固态激光雷达，28% 的产品出售给签订了多年合作客户。依据公司最近公告显示，截至 21 年 8 月，多年期已签署协议已达到34个，预计将带来10亿美元收入；在手进展合作项目（包括客户初始验证、进阶软硬件验证、已签署协议）总数达到179个，预计将带来45亿美元收入。在手商用项目合计达到213个，覆盖 ADAS、无人驾驶、物流交付、地图测绘、机器人及工业应用、智慧城市多个领域。其中机器人及工业用途、ADAS、无人驾驶三大方向项目数量最大。

  深耕1550nm，市值遥遥领先。Luminar由天才少年 Austin Russell 于 2012 年创立， 2017年公司收购铟镓砷接收器生产商Black Forest Engineering（BFE），布局 1550nm 激光雷达并将接收器成本大幅度降低至3美元/个，2019-2020年相继发布两款核心产品Iris和Hydra， 并于2020年12月在纳斯达克以SPAC方式上市，成为继Velodyne全球第二家上市的激光雷达厂商。目前，Luminar已拥有超过50家商业合作伙伴，包括知名车企丰田、 戴姆勒、沃尔沃、上汽集团等。截止2021年9月30日，公司市值达到53.4亿美元，处于行业第一位置。

  （1）深耕1550nm激光雷达市场，建立绝对先发优势。Luminar依靠大功率光纤激光器和高敏感InGaAs探测器，在1550nm激光雷达市场建立了绝对的先发优势。1550nm激光雷达恶劣环境中的性能更优，并且对人眼损害小很多，有望成为下一代技术发展方向。

  （2）战略收购+自研芯片，铟镓砷接收器成本降至3美元。对于传统硅基材料不能接收1550nm波长、而铟镓砷接收器成本高昂的痛点，公司相继于2017年和2021年成功收购铟镓砷接收器设计生产商Black Forest Engineering和OptoGration，并通过工程优化、适配公司自研的ASIC芯片，将铟镓砷接收器成本由万美元降至3美元，确保供应链的关键部分并大幅度降低生产所带来的成本，加深公司竞争护城河。

  （3） 瞄准无人驾驶，建立良好的合作生态。Luminar定位车载领域，产品应用在乘用车、卡车和自动出租车等多个垂直行业，约占目标客户生态系统中主要参与者75%。具体来说，乘用车市场中，全球前10家OEM厂商的7家是公司的客户；商用卡车市场中，已与Ike、戴姆勒、 尼古拉、沃尔沃卡车等建立合作伙伴关系；Robo-Taxi市场，已与Cruise、 Mobileye、 英伟达等建立良好生态。

  截至 2020年 11 月， 公司有 24 家客户在验证阶段，另有9 家企业进入高级研发阶段， 3 家企业达成生产合作协议，沃尔沃的乘用车型将确定在2022年实现量产。依据公司2021年Q2最新业绩公告显示，公司订单量远超于预期，目前已经赢得了4个商业项目（年初目标为全年3个），促使全年项目预计指引更新为6个，年底订单量更新为21亿美元（比年初目标增长3亿美元），同比增长60%。量产运营方面，管理层表示，公司正按计划在今年年底前完成Iris产品的C-样品生产，目前已经取得了该产品超过85%的量产供应链/工具认证。

  国防精锐技术部队组建，最早获得量产订单。Innoviz 总部在以色列，于 2016 年 1 月由以色列国防军精锐技术部队（81部队）的前成员创立，成立当年发布产品 MEMS 激光雷达 Innoviz One，以价格低的显著优势与麦格纳建立合作伙伴关系。2017 年公司与宝马达成了系列生产协议，成为业内第一个获得系列生产合同的激光雷达企业。2020年公司推出 Innoviz Two，并在2021年通过SPAC上市。截至2021年6月，公司已获得来自德尔福、麦格纳、三星电子、软银韩国、耀途资本、高榕资本等投资机构超过2.5亿美元融资，并与汽车 Tier 1 厂商 MAGNA、 Aptiv、恒润科技、Harman 等达成战略合作伙伴关系，潜在及在手订单价值合计超过 50 亿美元。

  （1）InnovizOne显著的特点之一是性价比较高：公司通过自研MEMS振镜，信号处理ASIC芯片、探测器和计算机视觉来实现905nm的高性能，并打破1000美元成本壁垒。

  （2）产品第二个优点是认证严谨、安全可靠。公司产品组件（ASIC、探测器和MEMS）和LiDAR硬件和软件系统的早期阶段均采用并符合ISO 26262功能安全标准，同时公司在整个供应链中选择了符合IATF 16949的制造商，并在软件开发中遵循ASPICE标准，严格的安全和质量专业相关知识、安全可靠的发展意识也使公司获得头部Tier1/OEM（如麦格纳和其汽车制造商合作伙伴宝马）的密切合作。进一步的，由于Innoviz是唯一一家通过宝马的审核认证并达成系列生产协议的激光雷达厂商，我们大家都认为宝马的示范效应、密切的合作伙伴关系将成为公司独特护城河。

  （3）业务拓展更加多元化：2021年之前，Innoviz涉及领域局限于车载，主要合作伙伴多为汽车Tier1 厂商， 覆盖领域较为单一；2021年开始公司新增更多元的应用市场，目前公司产品已布局于乘用车、无人驾驶出租车&班车、载货卡车、无人物流配送、无人机及重型机械领域，合作伙伴遍布日本、韩国。

  （4）管理团队来自81部队，科研能力突出：81部队是以色列国防军中最精锐的技术部队，100 位在2011-2021十年间创立了 50 家公司，目前这一些企业的累积估值已超越100亿美元。Innoviz 25%的研发力量来自于81部队，可以说从联合创始人到工程师，Innoviz 拥有质量极高的人才集中度。

  截至 2021 年8月，与 Innoviz 处于初步验证阶段的合作伙伴公司超过100个，验证期预计为3-6个月，进阶转化率预计为50%；进入高级技术验证阶段的公司数目在6月公告的 26 个的基础上增加一倍以上达到56个，验证期预计不超过 12 个月，进阶转化率预计为 40%；处于商业和需求谈判阶段的公司数目上升至8个，进阶转化率预计为 30%，该阶段潜在订单价值超过 32亿美元；公司已与3家公司获得合作认证，并参与部分高级开发项目，Innoviz在手订单价值高达 24 亿美元。

  根据Innoviz官方预测，L2 和L3级乘用车ADAS 辅助驾驶将在未来为LiDAR潜在市场提供最大增长动力，而与OEM的L2、L3级合作订单收入也将成为公司2025E营收的大多数来自；占比方面，L2级OEM收入以及软件收入的营收贡献预计将逐年提升，带动营收达到5.8亿美元。出货量方面，公司预测LiDAR出货量将从 2020 年的500 个大幅度增长至 2025 年 117.5 万个；毛利率将在未来五年持续上升，在2023年实现明显增长，我们大家都认为这是出于公司对规模量产后成本一下子就下降的预期。盈利角度，公司预测2024年EBITDA将扭亏为盈，并在2025年实现1.8亿美元的经营性流入。

  禾赛科技为中国机械式激光雷达解决方案主要厂商。2014年成立于上海，致力于开发基于激光的机器人传感技术。依靠500多人的团队打造出一系列创新型传感器解决方案，兼顾业内顶尖的产品性能、可量产的设计以及出众的可靠性。禾赛凭借自主研发的微振镜和波形加密技术，始终引领传感器创新的发展趋势。经过多年深耕，禾赛在核心元器件、自研芯片、车规级生产能力、功能安全、主动抗干扰技术和基于深度学习的激光雷达感知方面都有深厚的积累。目前公司在全世界内均有专利布局，客户遍布全球30个国家和地区的70+座城市。迄今为止，禾赛已完成累计数亿美元融资，投资方包括德国博世集团、高瓴、小米、美团、CPE、光速、百度等全球知名的行业企业和投资机构。

  目前公司激光雷达主要市场集中于无人驾驶领域，并逐渐向服务机器人领域拓展。公司激光气体传感器产品主要使用在于气体检验测试领域，最重要的包含激光甲烷遥测仪和激光氧气传感器。公司凭借在无人驾驶领域激光雷达的技术积累，针对不同场景的特点与需求，陆续开发了多个产品线，如适用于无人驾驶领域的 Pandar128、PandarQT 等，适用于 ADAS 领域的 PandarGT 等，适用于机器人领域的 PandarXT，适用于车联网领域的PandarMind，不断丰富产品类型和应用场景。2021年8月13日，禾赛正式公布面向ADAS前装量产的长距混合固态激光雷达——AT128，依据公司官网介绍，AT128是ADAS激光雷达的各项核心指标一次质的飞跃，也是市场上唯一同时满足远距（200m@10%）和超高点频（153万每秒，单回波）的车规级前装量产激光雷达。依据公司官网介绍，截至2021年8月13日，AT128已获得多家顶级汽车厂商总计超过150万台的定点订单，将在2022年大规模量产交付。

  5.4.2、核心优势：中国机械式领头羊，自建产线）公司推出多款性能领先的产品，是中国乃至全球领先的激光雷达生产服务商：公司以实际问题为出发点，注重通过技术创新解决业内难题，在多项产品和技术类别中实现了行业内领先的技术水平。Pandar128是当前市场性能和集成度领先的旗舰级激光雷达，2021年9月，Pandar128成为全世界首款获得ISO 26262 ASIL B功能安全产品认证的激光雷达；PandarQT 是当前市场垂直视场范围广、功耗低的近距盲区激光雷达，Pandar64 是无人驾驶市场占有率最高的高线是市场上唯一同时满足远距和超高点频的车规级前装量产激光雷达。

  （2）重视芯片化和算法感知的发展：公司于2017 年末就成立了芯片部门，开展激光雷达专用芯片的研发工作，目前芯片化 V1.0 成果多通道激光驱动芯片及多通道模拟前端芯片已完成量产，并应用于多个LiDAR研发项目和 PandarXT 的量产项目；高精度数字化技术已应用于公司产品，模拟数字转换芯片已进入开发后期，公司在 SoC 芯片方面已有技术储备。

  （4）坚持自建产线，对生产环节拥有较强把控能力：禾赛科技所销售的所有激光雷达产品，均生产自公司自有产线，积累了大量激光雷达生产经验，相比部分同行业公司依靠第三方代工厂的情况具有更强的成本及质量把控能力。此外，公司针对激光雷达生产的基本工艺的特点对生产工序进行了优化、并对生产工站进行了自动化或半自动化改造，提高了生产效率、降低了生产所带来的成本。面向未来，公司规划了占地更广、自动化水平更高的工厂，随着新工厂的落成与使用，公司的生产优势也将得到进一步提升。

  禾赛科技已与全球领先Tier1&无人驾驶公司成立合作伙伴关系，2021年向乘用车ADAS领域进军。

  速腾聚创是全球领先的智能激光雷达系统科技公司。速腾聚创总部在深圳，企业成立于2014年8月，2016 年开始布局低线束激光雷达的设计并于 2017 年发布量产式 RSLIDAR-16 产品，同时发布MEMS技术半固态激光雷达RS-LiDAR-M1 Pre Demo。2019 年公司发布 Robotaxi 感知方案 RS-Fushion-P5，在2020 年发布 80 线激光雷达 RSRuby Lite，全球首批车规级固态激光雷达 RS-LIDAR-M1 批量出货发往北美。2021年公司创建国内首条车规级固态激光雷达产线启动SOP后，领先全行业首次实现第二代智能固态激光雷达的车规量产交付。根据2021年9月2日Yole最新发布的统计，截至2021年8月29日已知的定点订单总数，速腾聚创在汽车和工业应用领域的在手定点订单数量全球市场占比10%，排名中国第一、全球第二。

  （1）MEMS激光雷达份额将迎来高速增长期。我们大家都认为，全固态OPA和Flash方案短期内难以用作车辆前向的主激光雷达，而半固态MEMS或将成为短期内车规量产的最佳技术路线。根据Yole最新报告预测，2020年后机械式（包括旋转式、转镜式等）激光雷达技术路线将逐渐式微，MEMS和Flash技术路线将由于上游元器件的成熟度和成本优势而逐渐趋于主流。另外，转镜方案也面临着成本下降空间存在限制的困难，车规级转镜LiDAR鼻祖法雷奥（Valeo）下一代长距离的 Scala3.0也选择MEMS技术。未来，更多搭载激光雷达车型量产交付后，MEMS激光雷达份额将会迎来快速地增长期。

  2021年创建国内首条车规级固态激光雷达产线，目前在手定点订单全国首位。自2020年7月份以来，公司第二代智能固态激光雷达RS-LiDAR-M1获得大量车企定点车型订单，包括L3重卡方案科技公司、北美新能源车企、中国造车新势力车企、传统主机厂、顶级超跑品牌等，覆盖了从超跑到家用车、从乘用车到商用车的多种车型。其中，广汽埃安已于2021年7月官宣将在多款车型上搭载M1。8月19日，公司宣布全世界内固态激光雷达的首次车规量产，已经交付北美车企，自6月份启动车规量产交付以来速腾聚创已完成了十余批交付。

  以上内容来自光大海外研究TMT（信息科技）：付天姿/王贇/张可，由江苏激光联盟陈长载