政策方面：政策端驱动高级无人驾驶落地。2024 年 8 月 27 日，在国新办新闻发布会上，公安部交通管理局介绍当前 无人驾驶和无人驾驶汽车产业的进展，特别提出公安部正在积极推动《道路交互与通行安全法》的修订，对无人驾驶汽车的 道路测试、上路通行、交通违法和事故处理相关责任追究等方面都作出了详细规定，《道路交互与通行安全法》的修订工作 已经列入了国务院 2024 年度立法计划、十四届全国人大常委会立法计划的第一类项目。
成本方面：智驾系统成本大幅度降低有望实现 20 万以上车型标配。一套支持城市 NOA 功能的高阶智驾系统典型配置包 括： 1 个智驾域控制器（包含 2 颗 OrinX 芯片）；1 颗激光雷达、3 颗毫米波雷达、11 颗高精度摄像头（2 颗前视摄像 头(8MP)、4 颗周视摄像头(3MP)、4 颗环视摄像头(3MP)，1 颗后视摄像头(2MP)）；12 颗超声波传感器。上述器件中传 感器成本不断下降，尤其是激光雷达和毫米波雷达，下降的走势非常迅猛，大算力智驾域控成本虽然走势比较平缓， 但也在保持持续下降的步伐。智驾系统成本降低之后有望实现 20 万以上车型标配，推升高阶智驾渗透率。
技术方面：大算力芯片上车为高阶智驾的规模化落地提供硬件基础，软件算法从模块化进阶到端到端。1、芯片端： 2025 年，大算力芯片头部玩家重磅新品即将登场，加速高阶智驾渗透率提升。英伟达将于 2025 年发布下一代产品 Thor，其最高算力高达 2000TOPS。高通也已发布驾舱融合系列新产品，Snapdragon Ride Flex（SA8775P）舱驾融合平 台，将于 2025 年二季度正式量产上车；特斯拉方面，下一代车载平台直接改名为 AI5，较 HW4.0 能耗提升 5 倍，算力 提升 10 倍。国内方面，地平线TOPS，预计将于 2025 年第四季度交付首款量产合作车型，引领国产芯片拓局城市 NOA。2、算法端：2025 年，高阶智驾系统将从传统的模 块化架构进阶到端到端架构，相对于传统模块化架构，端到端架构全局优化、更高计算效率、更强泛化能力等优点。 城市 NOA 等高阶智驾经过 24 年的大规模的落地应用后，在端到端大模型技术的加持下，有望在 2025 年从“能用”迈 向“好用”，高阶智驾将成为 toC 乘用车市场之间的竞争的重要手段。
根据亿欧智库统计，2023 年中国 L2+智驾功能渗透率逐步提升，其中高速 NOA 渗透率为 4%，城区 N0A 渗透率为 0.1%。 2024 年 L2+智驾功能预计将达到 8.5%，2024 年后，城区 NOA 功能也将迎来快速的提升，2025 年高速 NOA 渗透率预计将 达 15%，城区 NOA 将达 1%。
1.1.2 NOA 方案比较，纯视觉 VS 多传感器融合（激光雷达），采取了激光雷达占据主流
从感知路线类型可大致分为纯视觉路线多传感器融合两种方式。纯视觉路线和多传感器融合路线，核心在于是否配置激 光雷达，要不要激光雷达的高精度点云信息。纯视觉路线以特斯拉为代表，仅通过摄像头的视觉感知，实现对环境 的精准识别，目前国内也有部分主机厂开始尝试此方案；国内多数主机厂采用多传感器融合的技术路线，核心原因为 国内主机厂视觉算法研发经验较少，选择具备鲁棒性高、星系互补以及系统冗余的多传感器方案，更加有助于实现全场 景的 NOA 功能。
激光雷达是摄像头、毫米波雷达与超声波雷达的有效补充。激光雷达的环境感知精度高，激光雷达发射的光波频率比 微波高出 2-3 个数量级，具有极高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率。激光雷达可直接获取目标的距离、角度、 反射强度、速度等信息，生成目标的三维图像。激光雷达抗干扰的能力较强，可弥补摄像头在强光或黑夜等场景下性能 劣化的缺陷以及微波雷达对金属物体敏感在人车混杂的场景中不易识别出行人的缺陷。
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。仅部分车企在效仿特斯拉探索去掉激光雷达的视觉方案，依靠毫米波雷达和摄 像头等传感器实现感知。
单车激光雷达搭载数量将迎趋势性增加。随着激光雷达的成本不断降低、技术成熟度提升以及无人驾驶功能的提升， 未来几年车辆搭载激光雷达的数量有望增加，进一步推升激光雷达放量空间。
1.2 Robotaxi 方案有望迎来商业拐点，激光雷达占据绝对强势地位
Robotaxi 行业加速变化，在政策+技术+运营多重发力下，Robotaxi 每公里成本有望快速与网约车成本持平，规模化 运营有望引来拐点。我们判断，2026 年有望成为 Robotaxi 规模化量产元年,行业将开启快速地增长，根据弗若斯特沙利 文测算，预计到 2030 年 Robotaxi 市场规模可超过 4000 亿。
Robotaxi 车型均标配激光雷达，且普遍采用多个。第六代百度 Apollo 无人车颐驰 06 搭载 4 颗超高清远距激光雷 达（禾赛科技提供），其探测距离超过 200 米，并将高清三维感知覆盖到了 360°，助力无人驾驶车辆全方位规划路线 及安全避障，整车 成本相较于五代车直接下降 60%，据官方信息价格仅需 20.46 万元。而在其他的 Robotaxi 车型 中长距激光雷达和短距激光雷达数量也较为可观。
激光雷达的应用领域除了车之外，还包括机器人及工业领域。当前机器人方向主要面向移动机器人即配送、清扫、巡 检等场景，人形机器人市场也在尝试用激光雷达拓展感知信息。人形方面，视觉方案目前主要以结构光、双目或多目 RGB、TOF 等的组合方案为主，其中特斯拉 Optimus 采用纯视觉传感器方案，搭载了 2D 视觉传感器和与特斯拉车辆相 同的 FSD 技术和 Autopilot 相关神经网络技术，源自其强大的算法实力，而算法基础相对薄弱的厂商会选择更为更 多维度的硬件做冗余。
激光雷达头部玩家均有面向机器人方向产品布局，远期放量空间进一步打开。如 RoboSense 速腾聚创旗下 R、E 两大 平台产品满足机器人市场的多元应用场景需求。其中，R 平台为高性能机械式激光雷达平台，通过从短距到长距的多 款成熟产品，以超广视场角，大范围的应用于无人清洁、无人叉车和无人配送等工业级及商业级机器人场景；E 平台为全 固态广角激光雷达平台，契合机器人领域对大角度、近距离、高精度等探测需求，可应对室内、室外、工业设施等复 杂多元的机器人运行环境。
根据 Yole Intelligence 发布的《2023 年全球车载激光雷达市场与技术报告》，到 2029 年，激光雷达市场将到达 36.31 亿美元，CAGR10 为 39.4%；其中乘用车和轻型商用车激光雷达市场为 29.93 亿美元，CAGR10 为 65%；Robotaxi 激光雷达市场为 6.38 亿美元，CAGR10 为 19.1%。在激光雷达解决方案的众多应用场景中，预计汽车应用将占据整体市场的 最大份额。伴随激光雷达成本持续下探，渗透率有望进一步提升。
出货量方面，根据 YOLE 预测，2025 年乘用车领域激光雷达出货量将达 260 万台，robotaxi 领域将达 19 万台。
激光雷达作为智能驾驶技术发展的重要基石，其技术路线的选择不仅决定了产品的性能和适用性，更反映了行业对成 本、可靠性和量产能力的权衡。当前，ToF（时间飞行法）和 FMCW（调频连续波法）是两大主流工作原理，而激光雷 达的结构设计又围绕发射、扫描、接收和控制四大模块展开。同时，机械式、混合固态和纯固态三大技术路线则构成 了激光雷达在市场上的核心竞争格局。
激光雷达作为无人驾驶技术的重要感知组件，其核心作用是通过发射激光并接收反射信号，来生成精确的三维环境数 据。根据技术路线的不同，激光雷达可大致分为 ToF（Time of Flight，飞行时间）和 FMCW（Frequency-Modulated Continuous Wave，频率调制连续波）两种测距技术。 ToF 利用光速与时间差的关系，计算光脉冲从发射到接收的飞行时间，推算目标距离。测量激光脉冲从激光器到待测 目标之间的往返时间 T，即可得到目标距离 S=cT/2，其中 c 为光在空气中的传播速度。其实现原理相对简单，且技术 成熟，是目前车载激光雷达的主流方案，大范围的应用于量产车型。 FMCW 激光雷达技术因其独特的测距和测速能力，近年来成为激光雷达研究领域的重点方向。与 ToF 技术不同，FMCW 利用频率调制的连续波信号，不但可以实现距离的精确测量，还能获取目标的速度信息，从而为更复杂的动态环境 提供支持。
激光雷达作为环境感知的核心工具，其性能高度依赖于结构设计的协同作用。从基础功能出发，它可大致分为发射、扫 描、接收和控制四大模块。每一模块都代表着技术发展的一个方向，而它们之间的配合直接决定了激光雷达在不同应 用场景中的表现。1、发射模块：技术路径与波长选择
发射模块的任务是产生高质量的激光束，其性能直接决定了激光雷达的测距范围和精度。目前，发射模块的激光器以 边发射激光器（EEL）为主流，同时垂直腔面发射激光器（VCSEL）和光纤激光器也在特定场景中逐渐得到应用。 905nm 波长是当前主流选择。EEL 激光器使用 905nm 波长光源是当前主流方案，这一波长在成本和性能之间达到了较 好的平衡，适用于中短距离探测。光纤激光器一般会用 1550nm 波长光源，具有更高的功率输出和更长的探测距离， 但成本比较高，大多数都用在高端无人驾驶场景。
在激光雷达的发展历史中，扫描模块是最能体现技术进化的环节。从机械式到混合固态，再到纯固态，扫描技术的演 变不单单是技术的突破，更是市场需求和成本压力的博弈。
机械式：技术的起点，市场的退场者。机械式激光雷达通过旋转部件实现全景扫描，是行业技术发展的开端。其高精度、多目标检验测试能力为高精度地图采集和早期无人驾驶研发提供了有力支持。然而，随着车规级市场对成本、 体积和可靠性的要求逐步的提升，机械式逐渐显现出“体积非常庞大”“高成本”“低可靠性”的问题。当前，这一技术 主要使用在于科研测试和特定工业场景。
混合固态：性能与经济性的平衡之道。混合固态技术通过减少机械部件并结合固态扫描技术，实现了性能、可靠 性和成本的均衡。特别是一维转镜方案，凭借其稳定的性能与较低的制造成本，在 L3-L4 级别无人驾驶车型中广 泛应用。与此同时，MEMS 微振镜技术逐渐获得高端市场的青睐，其轻量化和低功耗特性为新能源车市场提供了新 的选择。 当前，混合固态激光雷达已成为 20-40 万价格区间乘用车市场的主力方案，在辅助驾驶与部分高级自动驾驶场景 中扮演重要角色。
纯固态：高级别自动驾驶的未来支柱。纯固态激光雷达通过彻底去除机械部件，实现了体积小、可靠性高的设计 目标。其核心技术包括光学相控阵（OPA）和 Flash 泛光技术，具备超高速扫描与动态目标探测能力。然而，当 前技术瓶颈主要集中在制造工艺复杂和高成本上，短期内难以进入大规模量产阶段。随着技术突破和成本下降， 纯固态激光雷达将在未来 5-10 年内逐步进入高级自动驾驶（L4-L5 级别）市场，并在机器人和无人机领域展现 潜力。
接收模块的任务是将目标反射的激光信号转化为可处理的电子信号，其灵敏度和可靠性直接影响激光雷达的探测能力。 根据信通院报告，目前的接收技术主要集中在以下几种探测器上：
雪崩光电二极管（APD）：APD 因其高灵敏度和高速响应，成为车载激光雷达的主流选择。其稳定性和性价比使其 大范围的应用于 L2-L4 级别的无人驾驶场景。
单光子雪崩二极管（SPAD）：SPAD 能够探测单个光子信号，在极低光条件下表现突出，但其高成本限制了其在量 产产品中的应用。
硅光电倍增管（SiPM）：SiPM 的灵敏度和动态范围更高，适合高性能需求的场景，但成本相对较高。 APD 探测器因其性能和成本的平衡性，仍将在车规级产品中长期占据主流地位。
控制模块作为激光雷达的“大脑”，负责信号处理、数据分析和系统控制。其核心是高性能的处理器和算法，实现对海 量点云数据的实时处理和解算，当前主要包括 FPGA、ASIC、SoC 三类：
FPGA（现场可编程门阵列）：具有高度灵活性和并行处理能力，适用于原型开发和功能验证。但 FPGA 成本较高， 功耗较大，不利于大规模量产。
ASIC（专用集成电路）：针对特定功能优化，具有高性能、低功耗的优势，适合量产应用。但开发周期长，缺乏 灵活性。
SoC（系统级芯片）：将处理器、存储器和接口集成在单一芯片上，实现高集成度和低功耗。SoC 的应用有助于降 低系统复杂度和成本。
激光雷达的四大模块相互关联，共同决定了整机性能和应用效果。905nm 波长的激光器与一维转镜扫描方案的组合， 在当前技术条件下，实现了性能、成本和可靠性的最佳平衡，成为主流的技术路线选择。 然而，随着无人驾驶技术的发展，对激光雷达性能的要求不断提升，各模块仍有巨大的改进空间。发射模块需要在功 率和成本之间取得更好的平衡；扫描模块期待纯固态技术的突破；接收模块需要提升探测器性能并降低成本；控制模 块则需要更强大的数据处理能力和智能化水平。 未来，激光雷达技术的升级将更多地依赖于各模块的协同创新。只有在整体架构上实现优化，才能满足高级无人驾驶 对高性能感知系统的需求，引领行业发展。
分辨率、探测距离、扫描频率和视场角（FOV）四大参数，直接决定了激光雷达的感知能力、场景适配性和市场定位。 不同供应商在技术参数上的差异，也塑造了当前激光雷达市场的竞争格局。1、分辨率：点云密度与细节还原能力
分辨率是一项极具市场敏感度的参数，消费者可能并不了解点云密度的具体技术细节，但他们能感受到激光雷达对物 体轮廓和细节的还原能力。高分辨率的激光雷达往往能够更精准地捕捉行人、车辆以及路面的微小细节。 禾赛科技的 AT128 凭借 128 线的高分辨率在高端市场脱颖而出，其细腻的点云输出为理想 L7、L8 等车型的复杂场景 感知提供了精确支持。而速腾聚创的 M1 系列则以 64 线 等中端市场对性价比的需求。 相比之下，图达通的 Falcon 虽然以 120°的宽视场著称，但其点云密度在分辨率上表现一般。 高分辨率的激光雷达在动态场景中表现优异，但对于某些高速场景，点云密度的提升可能因计算成本的增加而受到限 制。未来，分辨率的竞争将逐步从“线数的堆叠”向“点云优化分布”演进，为更高效的环境感知提供支持。
探测距离不仅影响无人驾驶系统的提前响应能力，也决定了其是否适合高速场景和复杂环境感知。特别是在高速公路 场景下，探测距离的不足可能直接导致安全隐患。 当前，混合固态激光雷达已经能够稳定实现 200 米以上的探测距离。例如，速腾聚创的 M1P 在问界 M7 和极氪 001 等 车型中的应用，验证了其在高速场景中的可靠性能。与此同时，禾赛科技的 AT128 将探测距离提升至 250 米（见上 表），为 L4 级自动驾驶的提前预判提供了更高的安全冗余。 300 米以上探测范围将是下一阶段的重点突破方向。这一目标的实现不仅依赖于光源功率的提升，还需要在信号接收 灵敏度和环境干扰解决能力上取得进展。
一维转镜技术的扫描频率通常在 10-20Hz 之间，适用于主流辅助驾驶场景。而 MEMS 技术凭借其高频扫描能力（可达50Hz），在动态目标检测中更具优势。例如，禾赛科技的高频 MEMS 方案在城市道路的动态测试中表现优异。而纯固态 Flash 技术通过全视场同步扫描，将频率与覆盖范围结合，展现了更高的理论潜力。 高频扫描需要克服硬件功耗和热管理问题，同时在快速动态响应中保持点云质量。未来可能通过与其他传感器（如毫 米波雷达）的数据融合，缓解单一设备性能的局限性。
视场角决定了激光雷达对环境的覆盖范围，尤其在城市路口和狭窄道路等复杂场景中，广视场角有助于减少感知盲区。 禾赛科技的 AT128 提供了 120°水平视场和 25°垂直视场的设计，兼顾了感知广度与点云密度，在城市道路和高速场 景中表现良好。 未来，激光雷达可能通过动态调节视场角的技术，实现宽视场和聚焦视场的智能切换。例如，在车辆转弯或进入交叉 路口时，扩大水平视场以增强安全性；而在直线路段，则集中点云密度于前方目标。
（1）市场格局：禾赛、速腾聚创占据绝大部分份额后发先至，国产企业迅速崛起。北美和欧洲地区激光雷达产业起步较早，发展过程中涌现一批领先的激光雷达制造厂 商，包括 Velodyne、Luminar、Aeva、Ouster、Valeo、Innoviz、Ibeo 等。伴随着激烈的市场竞争，部分海外激光雷 达厂商面临衰退，而国内激光雷达厂商在政策支持和市场需求双重驱动下快速发展，代表企业包括禾赛科技、图达通、 速腾科技、大疆览沃等。根据 YOLE 的数据，全球车载激光雷达供应商格局来看，2023 排名靠前厂商分别为：禾赛科 技（29%）、速腾聚创（Robosense，29%）、Seyond（图达通，原 innovusion,21%）、Valeo（法雷奥，10%）、华为（9%） 以及其他（2%）。其中，中国厂商占据了主导地位，合计取得全球车载激光雷达市场的 88%的份额。相较 2022 年，禾 赛科技和速腾聚创的全球市占率均有明显提升，背后主因为国内 OME 智能化进展领先，其中禾赛主要得益于理想汽车 等车企的放量，速腾聚创则依靠小鹏、问界和极氪等车企，展望后续，截至 2024 年上半年，禾赛科技获得全球 19 家 车企 70 余款车型定点，速腾聚创已获得全球 22 家车企及 tier1 客户的 80 款车型量产定点，大量在手定点将继续巩 固甚至扩大二者行业份额。
成本曲线陡峭，规模化降本空间大。当前禾赛科技、速腾聚创均处于亏损状态，核心原因为当前处于行业放量初期， 后续伴随着产品交付量攀升，原材料规模化采购降本、生产工艺优化效率提升、规模效应摊薄固定成本以及研发及销 售人员趋于稳定，盈利能力将有显著改善。以速腾聚创为例，公司 2022 年各项开支收入占比高达 213%，其中主要构 成原材料和员工成本占比分别为 103%和 87%，2024 年上半年总开支收入占比大幅回落至 149%。
价格通缩放缓，毛利率趋势性回升。以速腾聚创 ADAS 激光雷达产品示例，2020/2021/2022/2023/24H1 销售均价分别 为 22.5/10/4.3/3.2/2.6 千元，其中 24H1 价格较 2022 年下滑近 40%，但是公司 ADAS 激光雷达产品的毛利率 2022/2023/24H1 分别为-101.1%/-5.9%/+11.2%显著回升，意味着过去几年激光雷达产品价格的显著下探对公司盈利 的影响，可以由规模化、平台化、集成化等降本完全对冲覆盖。展望后续，我们认为激光雷达产品价格的通缩节奏将 会放缓，毛利率将趋势性回升，原因如下：1、针对已定点车型，激光雷达厂商普遍约定 SOP 后每年产品价格下调幅度介于 1%至 5%；2、格局优化，行业向头部集中，如 Mobileye、博世放弃研发激光雷达；3、智驾功能升级支撑高性 能产品需求。
龙头公司盈利拐点在即。根据禾赛科技2024年三季度财报公告，公司预计在第四季度将实现2000万美元盈利（GAAP）， 成为全球首家季度盈利 2000 万美元的车载激光雷达企业（GAAP），同时禾赛也有望成为全球首家实现全年盈利的车载 激光雷达企业（NON-GAAP）。
从现金流角度，国内两家龙头公司是全球上市激光雷达企业中目前现金流情况最好的企业，其中禾赛科技已经实现正 向经营性现金流。
以波长来区分激光雷达，目前主流的波长有两种 905nm 和 1550nm。905nm 和 1550nm 都是光的波长，每一种波长都有 其特性，例如收发特性、扰特性、对人眼影响特性等，本身并没有优劣之分，但在应用到激光雷达产品中时，在 不同侧面会呈现出各自的优劣势。905nm 波长：当下最主流的激光雷达所选用的波长-可以用硅做接收器，成本低且产 品成熟，是大多数激光雷达厂商更倾向的选择；同时，砷化镓材料已经在消费类电子和汽车电子领域得到验证，产业 链相对成熟；905nm 波长分辨率更高，同时也或有利于进一步提高点频。1550nm 波长：高功耗、低敏感以及成本更高， 1550 波段硅没有办法探测，需要用 Ge 或者 InGaAs 探测器，波长越长，滤片的难度越大，因为需要膜层太厚比较难 镀，良率会下降，成本也会更高。1550nm 波长的激光器和接收器组件普遍存在高功耗、光纤激光器成本比较高以及基于 砷化镓铟微光显微镜接收器灵敏度低等问题。目前国内的主流激光雷达厂商禾赛、速腾聚创均专注于 905nm 的产品， 也是当前出货量最大的波长。 禾赛科技采用 905nm 波长，或更具优势。禾赛科技作为全球激光雷达行业的领导者，于 2024 年 1 月发布了新品 AT512， 采用 905nm 方案，在测距、点频、分辨率等方面取得显著突破，全面超越 1550nm。AT512 拥有 512 线、超高点频和全 局高清分辨率，为激光雷达综合性能的提升树立了全新标杆。AT512 可实现 300 米标准测远（@10%反射率），相比 AT128 提升了 50%。最远测距达到 400 米，是市场同类远距激光雷达的 2 倍。
一维转镜：禾赛激光雷达采用的一维转镜方案是一种高效、可靠且紧凑的扫描技术。相比传统的 360°旋转式机械雷 达，一维转镜方案在可靠性上更高，同时能够减小雷达的体积和重量，提高生产效率。一维转镜通过在一个固定角度 内旋转的镜面上投射光束，实现对该角度内的环境进行扫描。保证了雷达的性能，同时显著减小体积，使得雷达更易 于集成到车辆中。在禾赛的激光雷达产品中，AT128 采用了这种一维转镜方案。AT128 激光雷达通过集成数百个元器 件在芯片上，实现了单个电路板嵌入 128 个激光器通道的设计。这种设计不仅保证了雷达的性能，还显著减小了体积，使得雷达更易于集成到车辆中。此外，一维转镜方案还采用了芯片化工艺，将多个激光通道集成在一个芯片上，从而 简化了生产工序，提高了自动化产线的速度，并降低了成本。这种工艺能力的提升使得禾赛激光雷达在性能和成本之 间取得了良好的平衡。
2）技术端：自研 ASIC 激光雷达芯片-收发模组集成化，精简元器件显著降本
自研芯片：2017 年起布局自主研发激光雷达专用芯片（ASIC），当前已发布第四代，芯片化设计使激光雷达元器件数 量大幅减少，简化的结构带来了显著的成本降低。禾赛基于半导体的 TX/RX 系统使用专用集成电路(ASIC), 集成大量 通道及波束控制系统，AT 系列等激光雷达产品在性能、质量和成本方面都表现优异。禾赛平台化自研芯片，收发模块 集成化，持续提高雷达集成度。2017 年，禾赛科技在公司内部建立了一个专门的团队来开发内部 ASIC（专用集成电 路）。目前，其内部专用 ASIC 仍处于相对早期的开发和生产阶段，禾赛科技已将 1.0 版和 1.5 版 ASIC 批量应用于其 激光雷达产品，当前已发布 4.0 版 ASIC。据公司官网，公司有 1100 余名员工，其中研发和制造工程师占总员工的 70%。 同时，公司在全球有 550 项已授权专利和 1150 申请中专利，已覆盖 90 个城市 40 个国家，涵盖的关键技术包括激光 雷达技术和应用、ASIC 技术和激光气体传感器技术。
平台化自研芯片&雷达集成度持续提升，技术优势驱动降本。禾赛积极推动芯片化设计及专用芯片（ASIC）的自主研 发助推激光雷达降本。在 ASIC 架构下，禾赛的 AT 和 ET 产品系列 70%的零部件和元器件是可共享，这有效降低了 供应链管理成本。对激光雷达而言，芯片化设计能够通过将激光雷达各个复杂的控制、转化及处理电路进行高度集成， 实现对上百个激光发射/接收通道的高质量控制和运算，最终实现元器件数量的减少和结构简化，助推降本；且由于 更加简化的结构带动的装配步骤减少、光学校准更具整体性，使得在生产时能够提高自动化程度和生产效率，进一步 降低生产成本。
禾赛整线%，规模效应带来降本空间。23 年上半年，禾赛全新的自有量产工厂赫兹制造中心也正式投 产，规划年产能为 150 万台。其高自动化的激光雷达生产线采用业内先进的智能制造技术。该中心整线 秒下线一台激光雷达的生产节拍，为客户提供大规模、高质量的激光雷达产品生产与交付。在生产制 造方面，禾赛“麦克斯韦”智造中心，占地面积约 40 亩，总建筑面积近 7 万平方米，包含一栋研发生产大楼、辅助 用房、景观绿化及室外附属工程、配套道路等，总投资超 10 亿元，自建工厂核心生产工序自动化率达到 90%，生产节拍达到 45s/台，2025 年产能预计 100 万台。近年来禾赛科技推出了三款新的产品，其中 1 款已量产，其他预计 25 年 开始量产。禾赛 2023 年乘用车激光雷达搭载量第一。禾赛科技拥有强大的制造能力，以及大规模、高质量的交付能 力。禾赛在全球前装量产市场已获得来自 18 家主机厂的近 70 款车型定点，其中包括一家国际顶级汽车品牌的全 球量产车型。
核心大客户销量增速较快，带动禾赛同步增长。理想汽车为禾赛科技下游重要客户，2024 年 Q3 理想汽车销量为 15.28 万辆，同比 45.4%,环比 40.75%；零跑汽车 24Q3 销量为 8.62 万辆，同比增长 94.4%,环比增长 61.7%；24 年 Q3 汽车行 业总销量为 752.4 万辆，同比下降 3.87%。
Robotaxi 市场王者：在全球 Robotaxi 雷达领域，禾赛与海内外无人驾驶头部企业保持紧密合作。禾赛科技自 2014 年 成立以来，通过不断创新和技术积累，逐渐在 Robotaxi 市场中站稳脚跟并取得显著成就。公司早期开发的 Pandar40 激光雷达产品以其性价比优势迅速获得市场认可，特别是在Robotaxi市场中表现出色，成功赢得了Nuro和百度Apollo 等重要客户。跟 Velodyne 当时 34 线 线的主力产品不同，Pandar40 是一款 40 线 线 线产 品的优势，成为其后来能够获得厂商关注的重要一点。此外 Pandar40 相比较 Velodyne 的激光雷达产品，更具性价比 优势。基于以上两点，Pandar40 很快打开市场，并在 2017 年拿下首个无人驾驶客户 Nuro，2018 年又从 Velodyne 手 中夺得了百度 Apollo 的订单，赢下在 Robotaxi 市场站稳脚跟的关键一战。2023 年一季度，公司宣布获得了公司历 史上最大的一笔 Robotaxi 激光雷达订单。当前，禾赛与中国前五的 Robotaxi 公司都达成了独家远距激光雷达供应合 作。 在国内，第六代百度 Apollo 无人车的主激光雷达由禾赛独家供应，单车搭载 4 颗超高清远距激光雷达 AT128，探测距 离超过 200 米，并将高清三维感知覆盖到了 360°。这是国内首次将 ADAS 半固态激光雷达方案大规模应用部署在 Robotaxi 上，标志着 AT128 从前装量产领域“破圈”至 L4 级无人驾驶市场。
5）新品：ATX 性能价格优势显著，有望在下探的 10-20 万元市场赢得更大份额
ATX 是一款平台型激光雷达产品，基于禾赛第四代芯片架构研发，通过优化的光机设计，实现了小巧体积与强劲性能 的完美结合，提供更远探测距离、更高分辨率、更广阔视野，为智能汽车赋予强大三维感知力。高性能：搭载了禾赛 最前沿的第四代芯片架构，实现了更远的探测距离，最远可达 300 米、更高的分辨率和更广阔的视野（水平视场角为 120 度-140 度，垂直视场角为 20 度-25.6 度）；最高支持 256 线扫描，最佳角分辨率达 0.08°x 0.1°，是 AT128 的 2 倍以上。与 AT128 相比，ATX 整机体积缩小 60%，重量减轻一半，外露最小视窗高度仅 25 mm，实现了更为小巧和 轻量化的设计。售价：根据禾赛科技 CEO 李一帆称，ATX 将于明年上市，售价低于 200 美元，仅为当前 AT128 型号价 格的一半，具有超高价格性价比优势，有望在 10-20 万元价格带市场赢得更大份额。
激光雷达龙头企业。在技术与产品方面，具有芯片驱动的激光雷达平台、软硬件结合的解决方案、全球顶尖的技术创 新实力、AI 驱动的机器人技术，产品覆盖汽车与机器人领域。在生产制造能力方面，在全国多个城市建设了智能制造 中心，具备强大的生产制造能力。在市场销售方面，截至 2024 年上半年已经获得 80 款车型定点，并助力 29 款车型 实现大规模量产。截至 2024 年三季度，累计总销量达到 72 万台。
前瞻布局机器人业务，已取得初步成效。当前，RoboSense 速腾聚创在机器人领域上的合作伙伴已达约 2600 家，预计 2025 年公司机器人领域的出货量有望突破六位数。
业绩方面，公司营收四年增长近 7 倍，在手订单充裕有望支撑公司业绩继续保持高速增长态势。业绩方面，2023 年公 司实现营收 11.2 亿元，较 2020 年的 1.7 亿元增长 5.6 倍，2024 年前三季度增势不减。公司下游客户一流，截止 2024 年 6 月 30 日，公司共获得 22 家汽车整车厂及一级供应商的 80 款车型的量产定点订单，并与全球 290 多家汽车整车 厂及一级供应商建立了合作关系，充裕在手订单有望支撑公司业绩继续保持高速增长态势。截至 2024 年 9 月 30 日， Robosense 累计激光雷达总销量已超过 72 万台，助力 12 家整车厂和 Tier1 的 31 款车型实现量产交付。根据盖世汽 车研究院发布的装机量数据显示，Robosense2024 年 1-9 月的市场占有率达 35%，稳居榜首，持续领跑全球激光雷达 市场。
供应链拆解：激光器&光学器件成本占比超 60%。根据上述第二章内容，激光雷达上游主要是光学组件和电子元件，可 从发射、探测、扫描以及处理系统四个部分进行元器件拆分，核心组件主要有激光器、扫描器及光学组件、光电探测 器及接收芯片等。从激光雷达 BOM 成本细分来看，镜头等光学器件仍然是激光雷达的重要组成部分。以法雷奥的 Scala 转镜激光雷达为例，目前年产量为 10 万台，BOM 成本约为 400 美元，其中主控板占 45%，激光发射接收组件占 33%， 光学机组占 13%，外壳占 8%，电机 1%。Livox 双楔形棱镜激光雷达的镜头模组占成本的 54%。可见光学元件是激光雷 达成本的重要组成部分。由于光电系统占据几乎半数以上的成本，成为激光雷达降本增效的主要方向，目前主要的降 本路径有提高收发模块集成度、加快芯片国产替代和提高自动化生产水平三种。按照产业链划分情况，1）上游核心供应链：长光华芯、炬光科技、OSRAM、蓝特光学、福晶科技、安森美、索尼、舜 宇光学、永新光学等。2）中游激光雷达整机厂：海外-Velodyne、Luminar、Aeva、Ouster、Valeo、Innoviz、Ibeo 等。 国内-禾赛科技、图达通、速腾科技、大疆览沃、万集科技等。
公司产品横向拓展和纵向集成并举，构建起光学整机+光学元组件业务布局，产品涵盖多个下游。公司业务起步于精 密光学的元件组件，有长达 26 年的研发制造经验，逐步横向拓展产品矩阵，目前产品涵盖条码扫描及机器视觉、车 载激光雷达、医疗光学领域。公司为激光雷达上游企业，是最早布局激光雷达光学元组件业务的光学公司之一。
公司客户优质，有望引起新的放量增长。客户方面，把握激光雷达车载应用的行业机遇，与禾赛科技、图达通、法雷 奥、Innoviz、麦格纳、北醒光子、探维科技等激光雷达领域国内外知名企业继续保持深度的合作关系。随着与客户合 作的加深以及下游需求快速提升，公司不断提高市场占有率，保持在该领域的优势地位。2024 年上半年，公司车载及 激光雷达业务实现销售收入近 7,000 万元，同比增长 120%。在车载光学方面，公司车载镜头前片销量稳健，收获数个 AR-HUD 项目定点，终端产品将应用于国外头部车企。
公司创立于 1984 ，主要产品包括光学零件、光电产品、光学仪器，覆盖手机、汽车、安防、显微仪器、机器人、AR/VR、 工业检测、医疗检测八大板块。车载镜头及摄像模组业务:主要提供前视镜头、后视镜头、环视镜头、内视镜头、智能 电子后视镜等相关镜头及对应摄像模组产品。激光雷达业务:主要提供各类激光雷达原理的光学解决方案和核心光学 部件，如光学视窗、柱面镜、整镜头等。抬头显示业务:主要提供抬头显示系统(包括 CHUD/WHUD/AR-HUD)的光学解决 方案和核心光学部件，包括图像生成单元(PGU)、投影镜头、自由曲面镜、准直透镜、复眼透镜等。汽车大灯业务:提 供汽车大灯(包括智能大灯)的光学解决方案和核心光学零部件。
积极布局激光雷达光学产品领域，定点项目逐步量产。公司聚焦激光雷达发射模块、接收模块、收发一体模块以及核 心光学元件、组件的设计加工，相关产品包括收发镜头及模块、光学视窗、多边棱镜等核心光学元组件，同时能为 不同原理激光雷达提供代工服务。2021 年，公司已获得超过 20 个定点合作项目，其中 2 个项目已实现量产;在激光 雷达方面，截止 2024 年半年报，已获得多个激光雷达产品的定点项目，并已完成长距激光雷达模组的研发。同时， 已完成全固态补盲激光雷达平台化产品的研发，具备超大视野及更小体积，并在全世界内进行推广。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
