智能驾驶行业深度报告：激光雷达的应用跃迁：从驰骋公路到赋能万物

行业投资评级：强于大市|维持 付秉正S1340524100004中邮证券研究所汽车团队 中邮证券 发布时间：2025-11-09 投资要点 ➢激光雷达从“功能件”切换至“安全件”，为高精度感知的必要传感器。智能驾驶从辅助向自动驾驶演进的过程中，对高精度感知要求提升，激光雷达是感知层面实现三维空间建模的关键组件，具备不可替代性。同时为自动驾驶系统提供了至关重要的安全冗余，因此以激光雷达为核心的多传感器融合方案仍是主流。 ➢量升价平，市场扩容：价格通缩近尾声，智驾平权+高阶智驾+机器人多场景应用扩容。价：硬件降本的核心来自设计，芯片集成化已推动激光雷达显著降本，我们判断当前价格通缩已接近尾声。量：1）成本下降&智驾平权影响下，激光雷达覆盖车型价格带下沉，20-25万车型成为激光雷达销量主力，10–15万元价位车型开始具备“可买可配”。2）高阶智驾：L3&L4因技术、法规、商业模式等因素，单车配置激光雷达数量提升，L3配套4-5颗、L4配套7-10颗激光雷达。3）机器人：开启感知新时代，割草机等机器人应用场景有望带来百亿市场空间。 ➢国内企业后发先至，马太效应加速，龙头格局稳健。受益于国内智驾平权发展，芯片化&规模效应下持续降本，激光雷达快速上车，国内主机厂实现份额赶超。汽车智驾的行业变革机会下，不论是从市场份额还是能力角度，国内四巨头”-禾赛、速腾、华为、图达通格局逐渐清晰。龙头格局稳固，前四位中国车企24年CR4近100%。 ➢投资建议：激光雷达作为感知层的必要传感器，同时具备安全冗余属性，在高阶智驾、机器人的双轮驱动下，渗透率有望加速提升，市场空间不断扩容，建议关注国内头部厂商禾赛科技、速腾聚创。 ➢风险提示：汽车销量不及预期风险；机器人发展不及预期，智能驾驶渗透率不及预期等风险。 Why激光雷达？高精度感知的必要传感器，具备确定性上车需求 智能驾驶：价格通缩近尾声，智驾平权+高阶智驾+机器人多场景应用扩容 目录 竞争格局：国内企业后发先至，马太效应加速，龙头格局稳健 Why激光雷达？高精度感知的必要传感器 1.1技术路径：激光雷达为高精度感知的必要传感器1.2标配意愿：从“功能件”切换至“安全件” 1.1技术：激光雷达为高精度感知的必要传感器 ◼智能驾驶从辅助决策（L2）向自动决策（L3及以上）演进，车辆的环境感知系统从“可行”到“可靠”转变。传统的摄像头与毫米波雷达虽构成了当前ADAS系统的主流组合，但二者在复杂环境下的感知局限日益显现：摄像头对光照、天气敏感，夜间与逆光场景下识别能力显著衰减；毫米波雷达虽具穿透性，却难以精确刻画障碍物轮廓和静态场景特征。这种感知缺陷成为自动驾驶‘安全冗余’体系中的关键瓶颈。 资料来源：盛泰精密光学，中邮证券研究所 1.1技术：激光雷达为高精度感知的必要传感器 ◼在多传感器体系中，激光雷达（LiDAR）是实现三维空间建模的关键组件，是摄像头、毫米波雷达与超声波雷达的有效补充。其通过主动发射与接收激光脉冲，以厘米级精度生成点云信息，在距离、形态与动态检测中表现出远超其他传感器的分辨能力。相较于摄像头、毫米波雷达和超声波雷达，激光雷达在空间精度与几何确定性方面优势显著，且无需依赖大规模深度学习模型即可直接输出物理维度的“真值感知”结果，为决策层提供稳定、可验证的环境输入。 1.1智驾方案对比：多传感器融合方案仍是主流 ◼当前感知方案主要分为纯视觉方案与多传感器融合方案，多传感器仍是主流方案，L2-L4核心为强调“安全冗余”优先。 ✓纯视觉方案：以特斯拉、小鹏为代表，依赖高性能摄像头与深度学习算法进行环境建模，具有较高的算法要求与算力负担； ✓多传感器融合方案：大多数车企更倾向于采用多传感器融合架构，通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头及超声波雷达的协同感知，实现对环境的全天候、高可靠、高安全的感知能力。这一方案具备冗余特性，可在单一传感器失效时保持系统的稳定性，符合高级自动驾驶对安全冗余的核心要求。 1.1智驾方案对比：多传感器融合方案仍是主流 ◼目前国内支持城市NOA的车型普遍都配备有激光雷达。国内多数主机厂采用多传感器融合的技术路线，尤其面向高阶NOA功能的车型普遍有搭载激光雷达。2025年1-8月，单颗主激光雷达方案占比高达97.1%；补光雷达聚焦车身周边与近距离感知，与其他传感器共同构建更加安全的冗余感知网络。 1.2标配意愿：激光雷达从“功能件”切换至“安全件” ◼激光雷达-智驾传感器安全件、作为智驾“安全底座”，车企配置意愿与消费者接受度同步提升。 ✓车企：政策推动+商业模型下的‘必选项’ -L2：政策推动。在自动紧急制动AEB功能中，相比无激光雷达车型，装有激光雷达的车型AEB速度上限能够提升约50%。工信部的政策推动将加速自动驾驶系统安全要求的标准化，政策提升自动驾驶系统、以及消费者对自动驾驶功能的安全性和可靠性关注增加，激光雷达作为核心传感器的重要性日益凸显。 -L3+：高线束+固态补盲，背后是责任主体转移带动的硬件升级。L3以上智能驾驶带来最直接的是责任主体的转移，责任主体从辅助驾驶人转移到车企与供应商时，投入更高成本的感知硬件，远比承担事故责任更为经济。主视角的高线+补盲激光雷达，可以达到「全域、 全向、全时」无盲区的感知方案。图表8：补盲激光雷达能够探测到致密的点云，增强近车身区域的感知能力 ✓消费者：激光雷达从“创新卖点”转变为“安全标配” -对于消费者而言，无论是城市拥堵场景中的识别冗余，还是高速行驶时的防御冗余，都被视为智能驾驶的“隐形安全气囊”，消费者更愿意为安全买单。 智驾：量升价平，激光雷达成为感知架构标准配置 2.1价：技术&规模带来的摩尔定律，价格通缩接近尾声2.2量：高阶智驾爆发，激光雷达从选配-标配2.3市场空间：车载激光雷达市场持续扩容 2.1价：技术&规模下的摩尔定律，价格通缩接近尾声 ◼硬件降本核心来自设计，芯片化推动激光雷达显著降本。激光雷达正如半导体芯片一般，呈现出性能持续提升、成本不断下降的趋势，“摩尔定律”式的发展。近年来，头部厂商纷纷采用芯片级集成和数字化的技术路线，以大幅降低激光雷达成本并提升性能。相较早期机械式激光雷达，禾赛AT128已经实现了99.5%的降本，按照禾赛在招股书中披露的数据，其自研芯片让发射端驱动电路成本降低了70%，接收端模拟电路成本降低了约80%。 禾赛科技 摩尔芯光 Sony 采用背照式SPAD像素阵列+Cu-Cu互连逻辑芯片的3D堆叠设计。通过垂直连接实现像素级信号处理，提升光子检测效率至约22%，最大测距300m，测距精度15cm，体积更小、功耗更低。 AT128激光雷达采用128个VCSEL阵列集成方案，实现高密度、均匀化的光束发射，同时显著减少分立光学器件的使用，实现了99.5%的降本。 摩尔芯光基于硅光芯片的OPA（光相控阵）技术，实现了发射与接收一体化设计，在保持毫米级测距精度的同时，大幅提升系统集成度。 相较于传统EEL方案，VCSEL的芯片化发射结构使功耗降低约30%，制造与装配成本下降约50%，为激光雷达在中端车型中的量产应用提供了关键支撑。 得益于硅基工艺的高可制造性，该方案相比传统FMCW系统可实现约70%的成本降低，为高性能激光雷达的量产化奠定了基础。 兼容CMOS工艺，支持晶圆级测试与封装，显著降低制造与封装成本。 2.1价：技术&规模下的摩尔定律，价格通缩接近尾声 2.1价：技术&规模下的摩尔定律，价格通缩接近尾声 ◼价格：芯片的集成化是激光雷达降本的主要途径，当前ADAS激光雷达价格通缩已接近尾声。行业产品均价在逐渐下降，供给端优化SoC、VCSEL、SPAD等芯片化平台实现降本，使激光雷达方案在主机厂BOM成本中占比下降至2–3%。 ◼价格拐点基本形成：禾赛把主力ADAS激光雷达价格推向<$200，通过自研芯片与工厂效率优化来实现，意在拉动中低价位车型采用；速腾聚创其ADAS激光雷达产品价格通缩幅度收窄，预计到2025年产品均价约为2千元。 2.2量：激光雷达渗透率破10%，下探至主流价格带 ◼量：2025年1-8月激光雷达装车量达156.8万颗，渗透率达8.7%，近4个月渗透率稳态在10%左右。覆盖车型价格带下沉。分价格带看，20-25万车型成为激光雷达销量主力。10–15万元价位开始具备“可买可配”属性，L2级智驾不再局限于中高端。◼自主品牌主导国内激光雷达市场。截至2025年6月，激光雷达在新能源乘用车中的渗透率已达17%，并已连续三个月保持在16%以上，正式进入主流阶段。从2022年不足5%的起点到如今近1/5新车标配，激光雷达的普及速度显著超出行业预期。激光雷达应用已从高端车型向主流市场快速扩散，成为智能驾驶配置体系中最具确定性的传感方案之一。 资料来源：盖世汽车研究院，中邮证券研究所 2.2增量：L3单车配套4-5颗激光雷达 ◼L3：从技术上升至责任层面，成为L3级感知架构的标准配置。其背后是责任主体转移带动的硬件升级，L3以上智能驾驶带来最直接的是责任主体的转移，责任主体从辅助驾驶的人转移到车企与供应商时，人为感知冗余的体系消失，这意味着系统将需要跨越量级的感知冗余，来确保智驾的安全。因此，对于车企来说，投入更高成本的感知硬件，远比承担事故责任更为经济。这种责任的转移，倒逼感知系统能力从“够用”升级到“可靠”。 ◼L3车企标配激光雷达：L3硬件安全冗余需传感器互补（非单纯依赖算法），激光雷达的核心价值正是提供安全冗余。 ✓硬件预埋成为行业主流策略。从供给侧看，L3自动驾驶商业化窗口期有望在未来两年内到来，车企通过提前搭载激光雷达、高算力芯片等硬件组件，为后续法规松绑后快速激活功能“占坑”，抢占先发优势。 ✓搭载高线束+补盲激光雷达。为了达到“全域、全向、全时”无盲区的感知方案，多款瞄准L3级智驾的豪华高端旗舰车型，已经搭载多颗高性能激光雷达。普遍采用激光雷达+前向远距+侧向补盲，达到构建全维度、无死角的感知堡垒。 2.2增量：L4单车配置激光雷达在7-10颗 ◼Robotaxi采用硬件冗余+多传感器融合，单车配置激光雷达在7-10颗。以全无人为目标的L4，要求系统的绝对安全和全程无人干预，所以感知系统必须具备超高可靠性、精准度和冗余保障。大部分L4企业选择“硬件冗余+多传感器融合“，不计成本的堆砌，以求万无一失的安全保障。 ◼国内外Robotaxi厂商普遍采用多激光雷达方案，加速激光雷达放量。Waymo第六代传感器套件拥有13颗摄像头，6颗雷达和4颗激光雷达，车上还装载了一系列外部音频接收器。小马智行最新第七代Robotaxi则装备了9颗激光雷达、14颗摄像头、4颗雷达，以及4颗麦克风、2颗涉水传感器和1套碰撞传感器，实现车周360°无盲区，650米范围内的物体和环境检测。 2.3市场空间：车载激光雷达市场持续扩容 ◼2025年激光雷达在车载领域应用占比超60%。高阶智能驾驶渗透率的持续增长将带动车载激光雷达持续扩容，预计到2029年全球车载激光雷达市场规模将达到36.32亿美元。国内市场上，目前国内L2+级别自动驾驶汽车普遍配备1或2颗激光雷达，L4、L5级别自动驾驶汽车理论上须配备更多数量的激光雷达以具备更为全面且敏捷的外部环境感知能。 资料来源：观研天下，中邮证券研究所 激光雷达第二引擎：机器人开启感知新时代 3.1割草机智能化催生激光雷达百亿市场空间3.2机器人感知新时代，市场规模持续扩容 3.1割草机智能化催生激光雷达百亿市场空间 ◼割草机智能化催生激光雷达百亿市场空间。根据灼识咨询数据，2024年全球智能割草机器人的销量约为38.35万台，市场规模达到61亿元人民币，在全球草坪修剪机械市场的渗透率不到2%。（智能割草机器人渗透率=全球智能割草机器人销量╱全球割草机械需求量）。预计2029年智能割草机器人的渗透率将达到17%，市场规模将达到约476亿元。 ◼技术：激光雷达有望替代RTK方案。目前割草机器