激光雷达行业分析简报：城市NOA渗透率提升，激光雷达行业爆发

城市NOA元年到来，推动激光雷达行业爆发。2021年国内车用激光雷达仅交付0.8万台，随着爆款车型逐渐上市及成本持续下降，2022年共交付13万台，是激光雷达量产元年，2023年国内激光雷达交付57万台，成为激光雷达爆发元年。2024激光雷达交付超150万台，交付137万辆车，同比+212%，前装搭载率升至6%，12月单月交付量首次突破20万台大关。 需求端来看，2023年是城市NOA元年，L3试点政策终落地，各大车企陆续开启城市NOA布局，2025年是汽车智驾平权爆发的一年，也有望成为L3元年，年2月特斯拉FSD入华落地，将加快国内自主车企高阶智驾布局，L3立法有望提速。相比于摄像头、毫米波雷达，激光雷达具备高检测置信度、高距离精度、低延迟等优势，从高速NOA到城市NOA，融合激光雷达成为当前的主流方案。此外，智能驾驶在消费者决策中的重要性正逐渐提升，智驾车型选配率持续上升，激光雷达正在成为提升辅助驾驶使用率必不可少的传感器，市场进入爆发期。 供给端来看，2023年激光雷达在中国的平均价格低于500美元，较22年大幅下降，而全球其他地区的平均售价在700-1000美元，预计未来价格将持续下降。随着供应链持续国产化及规模效应提升，激光雷达成本及售价有望继续下降，进一步推动渗透率提升。相比于国外供应商，国内供应商在产品定制化上有较大灵活性，价格也有一定优势，国内厂商具备较大市场空间。 预计到2025年，国内车用激光雷达市场规模有望达105亿元，23-25年复合增速为63%，2030年达336亿元，23-30年复合增速达36%。 相关标的：整机板块头部标的，如禾赛科技、速腾聚创等。 1激光雷达的概念 激光雷达/LightDetection andRanging（LiDAR）：光探测与测距技术，指利用激光束发射和接收信号的时间差、相位差来确定相对距离，再通过水平旋转扫描或相控扫描测量物体的角度，获取不同俯仰角，从而获取高度信息通过上述密集采样得到点云位置数据，利用3D建模构建数据模型，实现对所处环境的实时感知，构建出一个完整的机器能够理解的道路场景，能极大程度解决长尾效应带来的问题。 2激光雷达的分类 激光雷达按扫描方式可分为机械式、混合固态和纯固态激光雷达。 机械式激光雷达的发射系统和接收系统整体360°转动，也就是通过不断旋转发射器，将激光点变成线，并在竖直方向上排布多束激光发射器形成面，达到3D扫描并接收信息的目的。 机械式激光雷达是最早应用于自动驾驶的激光雷达类型，但内部的激光收发模组线束多，需要复杂的人工调教，制造周期长； 可靠性差，导致难以量产；体积过大，消费者接受度不高；寿命大约在1000-3000h，而车规级规范要求至少13000h，因此难以形成车规级产品。 2激光雷达的分类 混合固态激光雷达用“微动”器件来代替宏观机械式扫描器，是收发模块（激光器、探测器）与扫描部件解耦，收发模块静止、仅扫描器旋转，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。目前，混合固态激光雷达主要包括MEMS振镜激光雷达、转镜式激光雷达、棱镜激光雷达。 MEMS振镜激光雷达：核心是一个厘米尺度的微振镜，通过悬臂梁在横纵两轴高速周期运动，从而改变激光反射方向，实现扫描。 难点是悬臂梁转动角度有限，使得单个振镜覆盖的视场角很小，往往需要多台拼接才能实现大视场角覆盖，可能导致点云图像在叠加边缘出现不均匀的畸变和重叠，加大后续算法处理的难度。已通过车规级测试并实现量产。 转镜式激光雷达：不断旋转的多边形棱镜可以让光源实现水平扫描，同时纵轴摆镜可以改变光源的垂直扫描方向，仅需一束光源就可以实现扫描任务，对功率要求高。率先通过了车规级测试并实现量产，当前占比最高。 棱镜激光雷达：内部包括两个楔形棱镜，激光在通过第一个楔形棱镜后发生一次偏转，通过第二个楔形棱镜后再一次发生偏转。相比前两种方式，可以通过增加激光线束和功率实现更高的精度和更远的探测距离，但机械结构更加复杂，体积更难控制。 半固态二维转镜式激光雷达 半固态MEMS激光雷达 2激光雷达的分类 纯固态激光雷达无任何机械运动部件，仅面向一个方向一定角度进行扫描。取消了复杂高频转动的机械结构，不仅能降低物料和量产成本，也能提升产品可靠性、生产效率和一致性，耐久性得到了巨大的提升，结构最简单，集成度最高，体积大幅缩小。纯固态激光雷达主要包括OPA(Optical PhasedArray)光学相控阵和Flash闪光激光雷达两种。 OPA光学相控阵激光雷达由数个发光单元组成发射阵列，其中各光源的发光时间可控，通过调节发射阵列中各个单元的相位差，来改变激光光束的发射角度。该技术的难点在于扫描速度和数据记录速度的控制。 Flash激光雷达在短时间内同时发射出多束覆盖待测目标及区域的光束，然后通过高灵敏度接收器接收信号来对周围环境进行成像。由于结构简单，是目前纯固态激光雷达最主流的技术方案。但是由于短时间内发射大面积的激光，因此在探测精度和探测距离上会受到较大的影响，主要用于对探测距离要求较低的自动驾驶解决方案中例如速度较低的无人外卖车、无人物流车等。 禾赛科技固态激光雷达 Quanergy光学相控阵（OPA）固态激光雷达 2激光雷达的分类 混合固态式激光雷达是目前主流的车规级前向感知激光雷达技术方案，其中以转镜式和MEMS式占多数，短期内仍将以高性能混合固态为乘用车的车载激光雷达主流，固态激光雷达的近距补盲能与半固态激光雷达的远距感知相组合，打造出360°全域无盲区感知。固态激光雷达由于没有任何旋转机构，体积更小且稳定性更高，价格更低，更容易通过车规级相关标准，是车载激光雷达未来发展的主要方向。 固态和混合固态激光雷达结合 调试、装配工艺复杂，生产周期长；成本下降困难；体积大；机械部件寿命短，不适合量产车 能够进行360°水平视场扫描，高于其他方式FOV（120°）；测距能力远；技术成熟度高成本较低；功耗较小； 雷达整体360°旋转扫描 收发模块不动，通过电机带动转镜旋转扫描 机械部件寿命短；测距能力短 体积较小；可靠性高，利于车规级量产 MEMS材料对温度敏感，稳定性较差；测距能力短；依旧存在机械部件 收发模块不动，通过 MEMS微振镜旋转扫描，驱动方式有静电、电磁等 成本低；准确度高；体积较小 类似于手电筒，短时间发射出一大片覆盖探测区域的激光，再进行图像绘制 探测距离和精度限制大；能耗高；抗干扰能力差 成本低；体积小；耐用性高 采用多个光源组成阵列，通过往复控制各光源发射的相位差实现扫描效果 测距能力远；体积小； 技术成熟度低；当前成本高 分辨率高；耐用性高 2激光雷达的分类 激光雷达按按照线束可以分为16线、32线、64线、128线等。 激光雷达线数是激光雷达系统中能够同时发射和接收激光脉冲的激光线的数量，能够衡量激光雷达性能的一个重要参数，它直接影响到激光雷达的测量精度、分辨率和覆盖范围。激光雷达产品的线数越高，激光器的数量就越多，激光雷达的综合性能也就越强。 在2025年CES展上，速腾聚创展示了最新产品EM4，收发通道达到1080线，探测距离达到300m@10%反射率，最远测距600m ，视场角120°*27°，角分辨率0.05°*0.025°；禾赛科技最新发布的产品AT1440，具备1440个收发通道，角分辨度达到0.02°，搭载了第四代的自研芯片。激光雷达即将进入千线时代。 千线雷达EM4点云效果 不同线束激光雷达点云效果 2激光雷达的分类 激光雷达按照测距原理分类可以分为ToF和FMCW等，能够实现室外阳光下较远的测程（100-250米）。 ToF(TimeofFlight）:飞行时间法，通过直接测量发射激光与回波信号的时间差，基于光在空气中的传播速度得到目标物的距离信息。具有响应速度快、探测精度高的优势，但可能受到其他激光雷达或环境光的干扰，在高反射率目标上可能出现信号饱和的问题。目前，ToF法已达到较高技术成熟度，具有完整产业链，成本也相对低，因而实现了广泛应用。 FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave）：调频连续波法，采用相干检测技术，使用频率来测量距离，将发射激光的光频进行线性调制，通过回波信号与参考光进行相干拍频得到频率差，解调出被测目标的距离及速度，具有可直接测量速度信息以及抗干扰的优势。FMCW目前技术成熟度较低，对ADC、DSP等元器件的性能要求较高，进一步推高了商用成本，仍处于发展初期。 3激光雷达的市场格局 根据Yole统计，2023年全球车载激光雷达格局按营收统计，禾赛科技、速腾聚创排名TOP2，合计占比58%，而2021年法雷奥占比79%，23年仅占比10%。 根据Yole统计，2023年全球车载ADAS激光雷达格局按营收统计，禾赛科技、速腾聚创、图达通排名前三，占比分别为26%、26%、19%，合计占比71%。 根据Yole统计，2022年乘用车ADAS激光雷达市场规模首次超过了L4自动驾驶领域激光雷达的规模。2023年全球L4自动驾驶激光雷达格局按营收统计，禾赛科技、Waymo、速腾聚创排名前三，占比分别为74%、7%、7%，禾赛科技占有绝对优势。这里的L4自动驾驶激光雷达主要指用于Robotaxi的激光雷达。 全球车载激光雷达市场格局（2023） 全球ADAS激光雷达市场格局（2023） 全球L4激光雷达市场格局（2023） 3激光雷达的市场格局 根据高工智能汽车统计，2021年国内乘用车前装标配激光雷达交付量仅0.8万台。随着爆款车型逐渐上市及成本持续下降，2022年共交付13万台，是激光雷达量产元年。2023年国内激光雷达交付57万台，成为激光雷达爆发元年。2024激光雷达交付超150万台，交付137万辆车，同比+212%，前装搭载率升至6%，12月单月交付量首次突破20万台大关。按搭载车型排名来看，问界、理想、蔚来位列TOP3。 根据高工智能汽车统计，2023年国内激光雷达交付量方面，速腾聚创、禾赛科技、图达通、华为排名前四，分别交付25.6、21.1、15、7万台，合计占有95%的市场份额。2024年国内激光雷达交付量方面，速腾聚创、华为、禾赛科技、图达通合计占有100%市场份额，市场集中度持续提升。 国内乘用车前装标配激光雷达交付量（不含进出口，万台） 国内ADAS激光雷达市场格局（2023） 国内ADAS激光雷达市场格局（2024） 4不同种类环境感知传感器对比 相比于摄像头，激光雷达受黑夜、雨水、阳光直射等环境光线变化影响小，且无需深度算法学习。相比于毫米波雷达，激光雷达测量精度和分辨率更高，能探测出物体的具体形状。 综合来看，汽车环境传感器中，激光雷达在探测距离、精度、分辨率、夜间、可靠度、轮廓检测等方面表现优异，无需深度学习算法，可直接获得物体的距离和方位信息，显著提升自动驾驶系统的可靠性，提高识别成功率、增加系统安全冗余，能够构建出一个完整的机器能够理解的道路场景，极大程度解决长尾效应带来的问题。 不同传感器性能特点对比 成本适中；受天气影响小，探测稳定度较佳，穿透能力强 分辨率低，速度 受天气及光照影无法识别物体颜色；视场角慢，探测距离短，响较大；需要深较小；难以识别静止物、高受环境影响大度算法学习度和行人 5激光雷达爆发元年：L3使用融合感知的必要性 L3使用激光雷达的必要性：城市NOA/城市领航辅助驾驶指用户在导航设定好目的地后，车辆在行驶过程中可以实现自动跟车、超车、变道、转弯与识别反应红绿灯等功能。城区内部路况条件复杂，对城市NOA的感知能力提出了极高要求。与毫米波雷达、摄像头相比，激光雷达在目标检测、距离测量、轮廓检测等关键指标上仍有压倒性优势。激光雷达针对城市NOA场景的主要优势在于高检测置信度、高距离精度、低延迟三方面。 高检测置信度：激光雷达可以获得极高的角度和距离分辨率，分