2022年中国新能源汽车智能驾驶之激光雷达行业报告（45页）

激光雷达开启量产元年，智能驾驶新赛道加速跑：

• 激光雷达是迈向高阶智能驾驶的不可或缺和最优解：感知层是智能驾驶的关键层级之一，一般会利用不同传感器采集并提供道路及其他交通参与者的信息，完成环境感知和车辆定位。目前主流感知方案可分为以激光雷达为主导的传感融合和以摄像头为主导的视觉感知方案，视觉感知对驾驶场景下的数据积累和对应的算法算力要求高，目前入局玩家数量极少。同时视觉感知方案存在局限性，比如摄像头测距精度以及稳定性较差，算法 Corner Cases 难以解决等，因此以激光雷达为核心的多传感器融合是短时期内实现高阶智能驾驶的最佳方案。

• 产业链上游的激光器和发射器占激光雷达成本比重最高：激光雷达成本中占比最高的为激光器和探测器，其成本、可靠性等与激光雷达成品的性能等密切相关。机械式激光雷达中，激光器和探测器占比达到 60%，半固态激光雷达中的占比略低于机械式，约为 40% - 50%。目前上游零部件，尤其激光器、发射器以及芯片等，仍呈现国外产品占主导优势的局面，国外供应商对下游激光雷达行业的议价能力较强，国内供应商如炬光科技、灵明光子等企业起步较晚，但发展迅速，逐步缩小与国外供应商的差距。

• 规模量产将促进车规化激光雷达发展，并推动 BOM 以及生产成本下降：随着产业链下游智能驾驶行业的发展，车企定点订单数量级增长将助推车规化激光雷达发展以及激光雷达成本下探。为满足车规化要求，激光雷达将向固态过渡升级。未来激光雷达降本方向主要在于寻求上游零部件的国产化替代，降低 BOM 成本，同时改善生产工艺、外协或自建生产线提高产能，进一步降低生产成本。

主要观点：

❑ 新能源乘用车智能驾驶感知层中，激光雷达是激光探测及测距系统的简称，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，能够采集反射形成点云数据建立目标对象的三维点云图。

❑ 激光雷达可按测距原理、激光器、探测器、光束操纵四终技术路线进行分类，其中按光束操纵方式为当前主流分类方法，具体可分为机械式、混合固态、纯固态以及Flash闪光激光雷达。

❑ 探测距离、视场角范围、角分辨率等是衡量激光雷达性能的核心指标，因此对收发模块的激光器和探测器的要求极高，激光器和探测器在激光雷达总成本中也占比最高。

❑ 主流感知方案可分为以激光雷达为主导的传感融合和以摄像头为主导的视觉感知方案，视觉感知是以车载摄像头为主导的解决方案，能够通过摄像头拍摄的画面结合算法建模预测，由于摄像头技术以及算法Corner Cases的影响，视觉感知在L3级别以上高级自动驾驶中存在明显局限性；同时由于数据和算法壁垒，复制纯视觉方案可能性极小，直接提供距离信息从而解决 Corner Cases 的激光雷达是未来实现高阶智能驾驶的不可或缺和最优解。