评级（增持）电子行业深度报告：智能驾驶迎来风口，激光雷达乘风而起

股票代码 ：
股票简称 ：
报告名称 ：电子行业深度报告：智能驾驶迎来风口，激光雷达乘风而起
评级 ：增持
行业：

、

报告摘要

智能驾驶风起云涌，激光雷达弹性巨大。目前算法还无法完全弥补硬件感知缺陷，激

光雷达在高级别自动驾驶中不可或缺，L3/L4/L5 级别的智能车分别需要搭载 1/2/4 台

延伸下游整机组装环节的光学元件厂将具备持续成长动能。永新光学具备多类核心光

学元件供应能力，且已经切入非车规激光雷达代工环节，拥有较强竞争实力。

投资建议：激光雷达是汽车智能化弹性最大的赛道，行业爆发初期上游确定性高，建

议关注国内具备技术、成本优势，且已经获主流整机厂定点订单的标的，比如永新光

学（与 Innoviz、禾赛合作）、炬光科技（与 Velodyne、Luminar、大陆合作）、蓝特光

学（与速腾聚创合作）、长光华芯（拟上市，与华为合作）、腾景科技（与禾赛、镭神

智能合作）。

请务必阅读正文之后的重要声明部分

行业深度报告

内容目录

一、智能驾驶风起云涌，激光雷达乘风启航 ....................................................... - 5 -二、多技术路线百花齐放，OPA+FMCW 有望最终胜出................................... - 10 -2.1 发射系统：EEL 激光器占主导，未来可能转向 VCSEL 和光纤激光器 - 11 -2.2 扫描系统：混合固态为当前主流，未来看好纯固态 ............................ - 13 -2.3 测距方式：主流采用 ToF 方案，未来 FMCW 和 ToF 将并存 .............. - 15 -2.4 接收系统：探测器由 APD 逐渐向 SPAD 发展，最终有望走向 SiPM .. - 16 -2.5 路线选择：短期看重过车规，中期侧重降成本，长期比拼性能 .......... - 16 -三、激光雷达产业链蓬勃发展，车企投资整机厂实现强绑定 .......................... - 23 -四、上游高成长确定性，目标客户与定点多寡决定业绩弹性 .......................... - 27 -3.1 激光器：激光雷达核心模块，国内加速自研追赶 ................................ - 28 -3.2 探测器：海外厂商具备先发优势，国内布局高端有望弯道超车 .......... - 31 -3.3 光学元件：国内具备全球领先优势，定点释放带来高业绩弹性 .......... - 31 -3.4 信息处理芯片：海外厂商占据主导优势，国产替代加速推进 .............. - 35 -五、投资建议 .................................................................................................... - 36 -六、风险提示 .................................................................................................... - 37 -

图表目录

图表 1：L2 向 L3 跃迁窗口期，2022 年将成为智能汽车元年 ............................ - 5 -图表 2：智能驾驶系统分为感知、决策和执行三层 ............................................. - 6 -图表 3：智能汽车感知层各类传感器的感知范围 ................................................ - 6 -图表 4：不同传感器的性能对比 .......................................................................... - 6 -图表 5：激光雷达相比摄像头受到的环境干扰更小 ............................................. - 6 -图表 6：纯视觉方案和激光雷达方案的对比 ........................................................ - 7 -图表 7：部分车型的激光雷达搭载方案 ............................................................... - 8 -图表 8：激光雷达成本下行有望成为 L3 及以上级别车型的标配 ........................ - 8 -图表 9：激光雷达是汽车智能化感知层中弹性最大的赛道 .................................. - 9 -图表 10：高精地图的样例示意图 ...................................................................... - 10 -图表 11：ToF 激光雷达核心模块示意图 ........................................................... - 10 -图表 12：行业发展初期，激光雷达解决方案百花齐放 ..................................... - 10 -图表 13：VCSEL 和 EEL、LED 激光器的成像效果对比 ................................. - 11 -图表 14：相比于光纤激光器，半导体激光器的车规成熟度更高 ...................... - 12 -图表 15：905nm 和 1550nm 激光器主要性能对比 .......................................... - 12 -图表 16：905nm 激光器探测距离极限约为 200 米 .......................................... - 12 -图表 17：Velodyne 机械式激光雷达 ................................................................ - 13 -

行业深度报告

图表 18：多边形棱镜扫描原理示意图............................................................... - 14 -图表 19：MEMS 扫描原理示意图 ..................................................................... - 14 -图表 20：激光雷达根据扫描方式分类性能特点 ................................................ - 14 -图表 21：三角测距法斜射式光路图 .................................................................. - 15 -图表 22：TOF 和 FMCW 性能对比 ................................................................... - 16 -图表 23： SPAD 的探测性能具备明显优势 ...................................................... - 16 -图表 24：可靠性、性能和成本是决定激光雷达落地的三大主要因素 ............... - 17 -图表 25：RS-LiDAR-M1 从 Demo 到 SOP 各阶段需满足不同的要求 ............. - 18 -图表 26： 2022 年量产车型普遍采用易过车规的转镜/MEMS 方案（名单为部分车型梳理） ............. - 18 -图表 27：光电系统占分立式激光雷达总成本近 70% ........................................ - 19 -图表 28：探测器、激光器和芯片主要被海外厂商主导 ..................................... - 20 -图表 29：1550nm+OPA+FMCW 有望成为激光雷达的最终技术解决方案....... - 20 -图表 30：激光雷达整机厂向固态方案演进的两种路径 .................................... - 21 -图表 31：主要激光雷达整机厂的技术路线布局 ................................................ - 21 -图表 32：汽车智能化趋势下激光雷达加速上车 ................................................ - 23 -图表 33： 2021 年全球激光雷达整机厂份额占比 ............................................. - 23 -图表 34：速腾聚创 M1 参数性能行业领先 ........................................................ - 24 -图表 35：禾赛 Pandar GT 和速腾 M1 的产品性能对比 ................................... - 25 -图表 36：车企密集投资整机厂布局激光雷达.................................................... - 26 -图表 37：激光雷达内部光学元件结构图 ........................................................... - 27 -图表 38：Velodyne VLP-16 机械式 BOM 成本结构 ........................................ - 27 -图表 39：Livox Horizon 棱镜式 BOM 成本结构 ............................................. - 27 -图表 40：法雷奥 SCALA 转镜式 BOM 成本结构 ............................................. - 28 -图表 41：MEMS 微振镜激光雷达 BOM 成本结构 ............................................ - 28 -图表 42：全球激光器主要供应商的产品布局.................................................... - 28 -图表 43：炬光科技从上游元器件向中游应用延伸打开成长空间 ...................... - 29 -图表 44：炬光科技激光雷达业务收入快速增长（单位：百万元） ................... - 30 -图表 45：长光华芯是国内稀缺的高功率半导体激光芯片厂商 .......................... - 30 -图表 46：国内厂商前瞻布局 SPAD、SiPM 有望弯道超车 ............................... - 31 -图表 47：国内在光学元件领域拥有众多优势企业 ............................................ - 32 -图表 48：舜宇光学营收及增速 ......................................................................... - 32 -图表 49：舜宇光学产品结构 ............................................................................. - 32 -图表 50：永新光学主要产品为光学显微镜及光学零组件 ................................. - 33 -图表 51：永新光学主营业务营收（单位：亿元） ............................................ - 33 -图表 52：永新光学主营业务毛利率 .................................................................. - 33 -

行业深度报告

图表 53：蓝特光学主营业务营收（单位：亿元） ............................................ - 34 -图表 54：蓝特光学主营业务毛利率 .................................................................. - 34 -图表 55：腾景科技主营业务营收（单位：亿元） ............................................ - 34 -图表 56：腾景科技主营业务毛利率 .................................................................. - 34 -图表 57：福晶科技主营业务营收（单位：亿元） ............................................ - 34 -图表 58：福晶科技主营业务毛利率 .................................................................. - 34 -图表 59：激光雷达信息处理芯片国内外主要厂商 ............................................ - 35 -图表 60：2020 年全球 FPGA 竞争格局 ............................................................ - 35 -

行业深度报告

一、智能驾驶风起云涌，激光雷达乘风启航

2022 年将是 L2 向 L3/L4 跨越窗口期，智能汽车产业链迎来风口。受 益政策驱动和产业链持续推动，汽车智能化发展如火如荼。根据我们的 测算，2022 年 L2 级智能车的渗透率迈入 20-50%的快速发展期，L3 级 别的智能车有望实现小范围落地。2020 年 12 月 10 日，奔驰 L3 级自 动驾驶系统获得德国联邦交管局的上路许可，率先吹响了汽车智能化的 冲锋号。此外，CES 2022 展会上，索尼高调官宣全面进军智能汽车；英伟达、高通、Mobileye 持续升级自动驾驶平台，车企合作进一步深 化；Mobileye 宣布将与极氪合作于 2024 年发布全球首款 L4 级汽车。随着针对汽车智能化的业务布局和产业投资加速推进，汽车智能化时代 悄然而至，2022 年将成为全球汽车智能化的元年。

图表 1：L2 向 L3 跃迁窗口期，2022 年将成为智能汽车元年

来源：世界汽车工业协会，EV Tank，中泰证券研究所

智能驾驶感知层先行，多种传感器互为补充。智能驾驶涉及感知、决 策和执行三层：感知层负责对汽车的周围环境进行感知，并将收集到的 信息传输至决策层进行分析、判断，然后由决策层下达操作指令至控制 层，最后控制层操纵汽车实现拟人化的动作执行。感知层是汽车获取驾 驶环境信息并做出有效决策的重要模块，由多类传感器组成，包括车载 摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达以及惯性导航设备（GNSS and IMU）等。

行业深度报告

图表 2：智能驾驶系统分为感知、决策和执行三层

图表 3：智能汽车感知层各类传感器的感知范围

优劣。

1）摄像头：成本较低，可以通过算法实现大部分 ADAS 功能，探测距 离在 6-100 米；缺点是易受环境干扰，在光照情况不佳（强光/逆光/夜 晚/恶劣天气）的情况下作用受限，且摄像头获取的是 2D 图像信息，需 要通过算法投影至 3D 空间实现测距功能，对算法的要求高。

2）激光雷达：可绘制 3D 点状云图，具备高探测精度，可以精准地得 到外部环境信息，探测距离在 300 米以内；缺点是成本高昂，目前单 台价格在 1000 美元左右，且在大雾、雨雪等恶劣天气下效果差。3）毫米波雷达：技术成熟、成本较低，且不受天气影响，可实现全天 候工作，有效探测距离可达 200 米；缺点是角分辨率低、较难成像，无法对道路上的小体积障碍物及行人进行有效探测。

4）超声波雷达：成本极低，但感知距离较近，有效探测距离通常小 于 5 米，主要用于停车辅助。

图表 4：不同传感器的性能对比

图表 5：激光雷达相比摄像头受到的环境干扰更小

行业深度报告

1）摄像头主导的纯视觉方案：完全模范“人眼+大脑”的信息感知和 处理方式，以摄像头作为感知层的主导传感器，并辅以毫米波雷达进行 距离探测，通过算法弥补摄像头感知精度的缺陷，典型代表是特斯拉。2）激光雷达主导的多传感器冗余融合方案：以具备高精度探测能力的 激光雷达作为主导传感器，通过和车载摄像头、毫米波雷达等其他传感 器进行冗余融合，实现对周围环境的精准感知。

图表 6：纯视觉方案和激光雷达方案的对比

来源：特斯拉官网，中泰证券研究所

在算力还无法完全弥补硬件感知缺陷的情况下，激光雷达在高级别自 动驾驶中具备不可替代的优势。激光雷达是目前精度最高的传感器，精 度达到毫米波雷达的 10 倍，且相比摄像头受到的环境干扰更小，可以 精准地得到外界的环境信息并进行 3D 建模，在对信息精度具备苛刻要 求的高级别自动驾驶中具备不可替代的优势。鉴于当前还无法通过自动 驾驶算法完全弥补硬件在环境感知方面的缺陷，采用以激光雷达为主导 的多传感器融合方案收集海量信息，是目前提高汽车感知精度和可信度 的主流方案。

2022 年多款可支持 L3/L4 级别的自动驾驶车型开启交付，推动激光雷 达实现量产上车。2022 年是 L2 向 L3/L4 跨越窗口期，包括奔驰 S、宝 马 ix、蔚来 ET7、小鹏 G9、理想 L9 等多款搭载激光雷达的高级别智 能车开启交付。

高级别智能车落地加速激光雷达上车，CES 2022 多款激光雷达产品重 磅亮相。

1）禾赛科技：首次亮相已获全球数百万台定点的车规级半固态激光雷 达 AT128，将于 22H2 交付，并发布将于 23Q1 交付的全新近距超广角 激光雷达 QT128，可应用于 L4 级 robotaxi 和 robotruck。

2）法雷奥：推出第三代扫描激光雷达，由微转镜方案转为 MEMS，可 检测 200 米开外肉眼、摄像头和雷达所看不到的物体，预计 2024 年投 放市场。目前法雷奥激光雷达出货已达 16 万只。

行业深度报告

3）速腾聚创：第二代智能固态激光雷达 RS-LiDAR-M1 完成车规级量 产，获得比亚迪、广汽埃安、威马汽车、极氪等众多知名车企的定点订 单，并推出全新款 128 线机械式激光雷达 RS-Ruby Plus。

4）Innovusion ：推出图像级超远距激光雷达猎鹰（Falcon），探测距 离最远可达 500 米，将首搭于蔚来 ET7，于 22Q1 交付。

5）Luminar：宣布与沃尔沃深度合作，其 Iris 激光雷达将搭载于沃尔 沃一款纯电概念车上。

图表 7：部分车型的激光雷达搭载方案

来源：AutoLab，中泰证券研究所

随着智能驾驶级别提升加上成本下行，激光雷达有望成为 L3 及以上智 能车的标配。目前激光雷达的单台成本约为 1000 美元，由于成本高昂，激光雷达在 L1/L2 级别车型中属于选配，随着 L2 向 L3、L4 跃迁，激 光雷达的探测优势开始凸显，L3/L4/L5 分别需要 1/2/4 台激光雷达。同 时，出货量增加形成规模效应，以及技术成熟后制造成本降低，激光雷 达的价格将持续下行。据 Livox 预测，到 2025 年当整机厂的激光雷达 出货量达到百万台/年时，成本有望下降到 500 美金以内。因此，随着 成本持续下行推高性价比，激光雷达有望成为高级别智能汽车的标配传

感器。

图表 8：激光雷达成本下行有望成为 L3 及以上级别车型的标配

来源：：Livox，中泰证券研究所

激光雷达 2021-2030 年市场规模的 CAGR 达到 79%，在所有感知层传

感器中弹性最大。结合此前提到的 ADAS 渗透率、激光雷达单台成本

以及不同级别智能车的激光雷达搭载方案，我们测算出激光雷达的市场

规模将从 2021 年的 5 亿元，增长至 2030 年的 1042 亿元，CAGR 高

达 79%，成为汽车智能化感知层中弹性最大的赛道。

图表 9：激光雷达是汽车智能化感知层中弹性最大的赛道

车载激光雷达全球市场规模预测（亿元）

1200
1,042

1000

833

252

0

来源：世界汽车工业协会，EV Tank，Livox，中泰证券研究所

行业深度报告

二、多技术路线百花齐放，OPA+FMCW 有望最终胜出

激光雷达属于主动测量装臵，结合高精地图可以实现厘米级的定位精 度。激光雷达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 主动测量装臵，通过激光器和探测器组成的收发阵列，结合光束扫描，借助激光点阵获取周围物体的精确距离及轮廓信息，实现对周围环境的 实时感知和避障功能。同时，激光雷达可以结合预先采集的高精地图，达到厘米级的定位精度，以实现自主导航。从结构上来看，激光雷达可 以分为光发射系统、光接收系统、扫描系统和信息处理系统。

图表 10：高精地图的样例示意图

来源：曼孚科技，中泰证券研究所

图表 11：ToF 激光雷达核心模块示意图

来源：禾赛招股说明书，中泰证券研究所

发展初期阶段，激光雷达多种技术路线百花齐放。2022 年伴随 L2 向 L3/L4 跨越，激光雷达实现量产上车。但从渗透率来看，搭载激光雷达 的 L3 及以上级别的智能车渗透率才刚起步，激光雷达仍处于发展初期。

出于对性能和成本的权衡考量，目前市场上的激光雷达方案百花齐放，

多种技术路线并行。在分类上，可以按照激光器、探测器、扫描方式以

及测距方式进行区分。

图表 12：行业发展初期，激光雷达解决方案百花齐放

来源：汽车人参考，九章智驾，中泰证券研究所

2.1 发射系统：EEL 激光器占主导，未来可能转向 VCSEL 和光纤激光器

按发射激光器分，目前主要采用 EEL 激光器，未来可能转向 VCSEL 和光纤激光器。半导体激光器主要包括 EEL（边发射激光器）和 VCSEL（垂直腔面激光器），主要发射激光波长为 905nm。EEL 激光 器具备高发光功率密度，缺点是工艺复杂带来成本高企、产品易碎，因 此半导体激光器逐渐转向可靠性和生产成本都大幅盖上的多结 VCSEL 激光器。光纤激光器以半导体激光器为主要泵浦源，通过玻璃光纤作为 增益介质，主要发射激光波长为 1550nm，可以获得更高功率和质量的 光束，但成本也更加高昂。

图表 13：VCSEL 和 EEL、LED 激光器的成像效果对比

来源：麦姆斯咨询，中泰证券研究所

图表 14：相比于光纤激光器，半导体激光器的车规成熟度更高

来源：炬光科技招股说明书，中泰证券研究所

按发射系统的光源波长分，905nm 激光为当前主流方案，长期来看 1550nm 激光更占优。

1）905nm 激光：产业链成熟，且可以使用 Si 探测器，成本较低，因 此成为目前的主流选择。但由于可见光波长约为 390-780nm，905nm 属于近红外激光，容易被人体视网膜吸收并造成视网膜损伤，因此 905nm 方案只能以低功率运行，基本 200 米已经是探测距离极限。2）1550nm 激光：远离人眼可见光波长，大部分光在到达视网膜之前 就会被眼球的透明部分吸收，同等功率下 1550nm 激光对人眼的安全 性是 905nm 激光的 10 万倍以上，安全功率上限是 905nm 的 40 倍，探测距离可以提升至 250 米甚至是 300 米以上。但 1550nm 无法被 Si 探测器探测，需要使用成本更高的 Ge 或者 InGaAs 探测器，且因为滤 光片镀膜等技术难度更高，导致良率较低抬升整机成本。

图表 15：905nm 和 1550nm 激光器主要性能对比

来源：LEDinside，中泰证券研究所

图表 16：905nm 激光器探测距离极限约为 200 米

来源：速腾聚创官网，中泰证券研究所

2.2 扫描系统：混合固态为当前主流，未来看好纯固态

按扫描系统分，激光雷达方案分为机械式、混合固态（半固态）和固

态三种。

1）机械式激光雷达：研发最早，技术最为成熟，特点是竖直方向排列 多组激光束，通过 360°旋转进行全面扫描。扫描速度快，抗干扰能力 强，因此最早应用于自动驾驶测试研发领域，但高频转动和复杂机械结

构使机械式激光雷达使用寿命过短，易受损坏，难以符合车规，不适合

量产上车。

图表 17：Velodyne 机械式激光雷达

来源：Velodyne 官网，中泰证券研究所

2）混合固态分为转镜、MEMS 和棱镜三种
a）转镜式：激光发射模块和接收模块不动，只有扫描镜在做机械旋转，可实现 145°的扫描。优势是容易通过车规认证，成本可控，可以量产。

全球第一款通过车规认证的法雷奥 SCALA 转镜式激光雷达于 2018 年

行业深度报告

搭载于奥迪 A8。

b）棱镜式：用两个楔形棱镜使激光发生偏转，通过非重复扫描，解决 了机械式激光雷达的线式扫描导致漏检物体的问题。点云密度高，可探 测距离远，可实现随着扫描时间增加，达到近 100％的视场覆盖率。但 机械结构更加复杂，零部件容易磨损。

c）MEMS：通过控制微振镜以一定谐波频率振荡发射激光器光线，实 现快速和大范围扫描，形成点云图效果。机械零部件集成化至芯片级别，减少激光器和探测器数量，尺寸大幅下降，提高稳定性同时量产后成本 低、分辨率高，是目前市场的主流选择。但有限的光学口径和扫描角度 限制了测距能力和 FOV，悬臂梁长期反向扭动，容易断裂导致使用寿 命缩短。因此我们认为，MEMS 是过渡期的暂时选择。

a）Flash：利用快闪原理一次闪光成像，发射端采用 VCSEL，接收端 短距离探测可用 PIN 型光电探测器，远距离探测可用雪崩型光电探测 器。短时间发射出一大片面阵激光，再借助高度灵敏的接收器，来完成 对环境周围图像的绘制。Flash 因其芯片级工艺，结构简单，易过车规，成为目前纯固态激光雷达最主流的技术方案。但功率密度低，导致其有 效距离一般难以超过 50 米，分辨率也较低。

b）OPA：利用相干原理，采用多个光源组成阵列，通过调节发射阵列 中每个发射单元的相位差，来控制输出激光束的方向。优势是完全由电 信号控制扫描方向，无任何机械元件，体积小，扫描速度快，精度高，一个激光雷达就可能覆盖近/中/远距离的目标探测。但是该技术对材料 和工艺要求极为苛刻，易形成旁瓣影响光束作用距离和角分辨率，技术 壁垒高，目前尚处于实验室阶段，距离真正落地还需时间。

图表 20：激光雷达根据扫描方式分类性能特点

来源：禾赛科技，中泰证券研究所

2.3 测距方式：主流采用 ToF 方案，未来 FMCW 和 ToF 将并存

测距方式主要分为 TOF、FMCW 和三角测距法三种。

1）ToF（飞行时间）：根据发射激光与回波信号的时间差计算得到目标 物的距离信息，具有响应速度快、探测精度高的特点，在激光雷达传感 器领域应用多年。

2）FMCW（调频连续波）：通过回波信号与参考光根据相干原理得到 频率差，从而间接获得飞行时间反推目标物距离。

3）三角测距法：由激光器发射激光，线性 CCD 接收反射光，不同距 离的物体成像在 CCD 上不同的位臵。根据三角公式进行计算，推导出 被测物体的距离。独特的测距方式决定了其精度低，测距短，应用较少。

图表 21：三角测距法斜射式光路图

来源：思岚科技官网，中泰证券研究所

目前市场主要采用 ToF 方案，如机械式、混合固态、固态等常见扫描 方式均采用 ToF 原理进行测距。但 FMCW 具有灵敏度高（高出 ToF 10 倍以上），抗干扰能力强，可长距离探测，功耗低等优点，越发受到

行业深度报告

激光雷达产业链重视，我们认为随着未来技术迭代，FMCW 将与 ToF 在市场并存。

图表 22：TOF 和 FMCW 性能对比

来源：驭势资本，中泰证券研究所

2.4 接收系统：探测器由 APD 逐渐向 SPAD 发展，最终有望走向 SiPM

按接收系统的探测器类型分，逐渐由 APD 向 SPAD 发展，最终有望走 向 SiPM。探测器根据增益能力不同，可以分为 PIN PD、APD、SPAD（单光子雪崩二极管）和 SiPM（光电倍增管）四类。

1）PIN PD（光电二极管）：成本较低，缺点是探测速度较慢，适用于 不需要增益的 FMCW 激光雷达。

2）APD（雪崩光电二极管）：技术成熟，缺点是探测器噪声较高，是 目前主流 ToF 激光雷达的主要选择。

3）SPAD（单光子雪崩二极管）：具备单光子探测能力，灵敏度高，可 实现低激光功率下的远距离探测能力，但过于敏锐的接收特征也提升了

电路设计等工艺的难度，抬高了制造成本。

4）SiPM（硅光电倍增管）：集成了成百上千个 SPAD，增益可达 APD 的一百万倍以上，由于 SiPM 易于集成到阵列，在激光雷达阵列化和小 型化的趋势推动下，有望成为最终的探测器类型。

图表 23： SPAD 的探测性能具备明显优势

来源：与非网，中泰证券研究所

2.5 路线选择：短期看重过车规，中期侧重降成本，长期比拼性能

包括激光雷达的测距范围、探测精度、体积、功耗等指标，可靠性决定 激光雷达能否过车规，而成本是决定激光雷达能否大规模量产的关键。

从不同应用场景的需求来看：
1）港口、矿山等低速封闭式场景对成本和可靠性的要求较高，性能要 求相对较低；
2）Robotaxi 对性能和可靠性具备极高要求，成本要求相对较低；3）ADAS 场景对性能、可靠性和成本都有非常高的要求。

图表 24：可靠性、性能和成本是决定激光雷达落地的三大主要因素

来源：九章智驾，中泰证券研究所

短期：小范围上车主要考量能否过车规（可靠性），优先选择成熟度高 的转镜/MEMS 方案。智能化已经成为车企打造产品差异化的重要手段，为了实现激光雷达产品的快速上车，满足车规级认证要求是目前车企的 主要考量。激光雷达的可靠性主要由收发系统和扫描系统决定，相应模 块的供应链越成熟，越易通过车规认证。参考速腾聚创 MEMS 固态激 光雷达 RS-LiDAR-M1，从 Demo 到 SOP 需要满足不同阶段的可靠性 需求，每个阶段通过给主机厂提供测试样品会有一定的营收贡献，一款 激光雷达产品从概念到走向稳定量产大概需要几年的时间。目前 905nm+转镜/MEMS+ToF 的方案最为成熟，是下游车企的主流选择，法雷奥 SCALA 转镜式激光雷达于 2018 年搭载于奥迪 A8，成为全球第 一款过车规的激光雷达。此外，法雷奥计划于 2024 年推出第三代扫描 激光雷达，由微转镜方案改为 MEMS 方案。

行业深度报告

图表 25：RS-LiDAR-M1 从 Demo 到 SOP 各阶段需满足不同的要求

来源：速腾聚创官网，中泰证券研究所

图表 26： 2022 年量产车型普遍采用易过车规的转镜/MEMS 方案（名单为部分车型梳理）

来源：各公司官网，中泰证券研究所

前激光雷达的单车成本约为 1000 美元，要实现百万台/年的出货量，单 车成本至少要降到 500 美元以内（约 3000 元）。因此，中期来看激光 雷达厂商要实现规模化量产，必须首先解决激光雷达的成本问题。

光电系统占分立式激光雷达总成本近 70%，成为主要的降本方向。激 光雷达本质是由多种部件构成的光机电系统，从成本占比来看，光电系 统的成本占比最高（67%），涵盖了发射模组、接收模组、测时模组（TDC/ADC）和控制模组；此外，人工调试（按照设计光路进行元件 对焦等）成本占 25%，机械装臵等其他部件成本占比 8%。由于光电系 统占据半数以上的成本，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。

图表 27：光电系统占分立式激光雷达总成本近 70%

机械装置等其他部
件, 8%

接收模块, 30%
人工调试, 25%

发射模块, 30%

来源：汽车之心，中泰证券研究所

降本路径一：提高收发模块集成度或自研 SoC 芯片替代 FPGA，有助 于系统集成度提升，从而降低制造难度，并提高生产良率。

1）对发射和接收模块进行高度集成化：方向上发射模块可以集成多光 学通道，接收模块可以利用 CMOS 工艺集成探测器和电路功能模块，实现探测器的阵列化。收发模块高度集成化，不仅可以在产品形态上大 幅减少非机械部分的体积和重量，还能在工艺上用集成式的模组替代需 要逐一进行通道调试的分立式模组，进而大幅降低物料成本和调试成本，同时提高产品的稳定性、可靠性和一致性。

2）自研 SoC 集成 FPGA 和前端模拟芯片。SoC 可以集成探测器、前 端电路、算法处理电路、激光脉冲控制等模块，能够直接输出距离、反 射率信息。激光雷达厂商通过自研 SoC 替代 FPGA 提高系统集成度，既有利于缩小整机尺寸与体积，也能降低制造难度方便规模化量产，从 而提高生产良率、降低制造成本。

降本路径二：采购更低成本的国产芯片或自研芯片实现垂直一体化。

由于海外厂商布局领先，产品成熟度和可靠性较高，目前激光器、探测 器、信息处理模块中的模拟芯片和主控芯片均主要由海外厂商所主导。

随着国内厂商逐渐积累 know how 突破关键技术并提高产品成熟度，未 来国内整机厂通过采购更低成本的国产芯片，或通过自研芯片等方式实

行业深度报告

现垂直一体化布局，有望明显降低原材料采购成本，助力激光雷达成本 下行。

降本路径三：提高生产自动化水平，减少人工调试成本并提高生产效 率。随着激光雷达内部模块的集成化程度提升，对人工调试的依赖度降 低，标准化程度提升，使得借助机械设备实现大规模的自动化生产成为 可能，从而进一步提高生产效率和良率，降低制造成本。

图表 28：探测器、激光器和芯片主要被海外厂商主导

来源：艾邦智造，中泰证券研究所

长期：性能将成为终极考量，1550nm+OPA+FMCW 的固态技术路线 有望占领市场。混合固态方案各有优劣，当前混合固态为市场主流是实 现车规量产的暂时性选择，性价比高低和车企需求是关键，但预计都不 是最终成熟的车规级激光雷达解决方案。固态激光雷达去掉了大部分的 机械部件，是激光雷达产品迈向小型化、高性能、低成本的重要一环。长期来看，随着技术成熟和成本下行，1550nm+OPA+FMCW 有望成 为较完美的技术方案。

图表 29：1550nm+OPA+FMCW 有望成为激光雷达的最终技术解决方案

来源：思岚科技官网，中泰证券研究所

两条路径实现激光雷达向固态方案演进。Flash、OPA 等纯固态设计中 无任何运动部件，相比目前主流的半固态方案体积可进一步缩小，并最 终实现芯片化和集成化，理论成本可降至 100 美元以下。为了实现向 固态化演进，一种路径是从机械式起步，逐渐向固态过渡，产品技术要 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；另一种路径是直接对准半固态和固态方案，定位乘用车 ADAS 应用场景，力求过车规、降本、量产上车，以 Luminar、Innoviz 以及科技巨头华为、大疆为代表。

图表 30：激光雷达整机厂向固态方案演进的两种路径

来源：锐观网，中泰证券研究所

图表 31：主要激光雷达整机厂的技术路线布局

来源：各公司官网，中泰证券研究所

行业深度报告

三、激光雷达产业链蓬勃发展，车企投资整机厂实现强绑定

激光雷达产业链蓬勃发展，L3/L4 功能落地实现量产上车。随着汽车智 能化加速发展，激光雷达重要性凸显，产业链蓬勃发展。2020 年海外 激光雷达企业密集上市，Velodyne、Luminar 于 2020 年实现借壳上市，Aeva、Ouster、Innoviz 于 2021 年通过 SPAC 上市，Quanergy 拟通 过 SPAC 上市，已接近达成合并上市的交易。国内有速腾聚创、禾赛 科技、镭神智能等老牌初创企业，以及跨界入局的华为、大疆、百度等 科技企业。2022 年我们将看到多款激光雷达产品量产上车，开启激光 雷达量产元年，比如奔驰 S 搭载的法雷奥 SCALA 2，理想 L9 搭载的禾 赛 AT128，蔚来 ET7/ET5 搭载的 Innovusion Falcon。

图表 32：汽车智能化趋势下激光雷达加速上车

来源：九章智驾，高工智能汽车，中泰证券研究所

全球品牌充分竞争，国内厂商实力出众。法雷奥是全球最大的汽车零 部件供应商之一，19 年从四家全球主流车企获得价值约 5 亿欧元订单，其 SCALA 1 是全球第一款量产上车的激光雷达，同时在 CES 2022 上 发布了第三代 SCALA 激光雷达，预计将于 24 年搭载在奔驰 s 上。法 雷奥已经成为全球激光雷达市占率最高的整机厂，据 Yole 统计，2021 年全球车载激光雷达领域法雷奥市场占有率第一，达 28%。同时国内 厂商竞争实力不俗，速腾聚创市占率达到 10%，仅次于法雷奥，与广 汽埃安、威马等多家车企达成合作；速腾聚创、大疆、图达通、华为、禾赛科技等 5 家国内厂商合计市场份额约 26%，在全球范围内占据较 大市场。

图表 33： 2021 年全球激光雷达整机厂份额占比

威力登

来源：Yole，中泰证券研究所

速腾聚创：车规级 MEMS 激光雷达领导者。与激光雷达老牌巨头 Velodyne 相比，速腾聚创相对较年轻，自 2014 年成立以来迄今只发展 了短短 8 年时间。公司深耕 MEMS 微振镜技术路线，其 RS-LiDAR-M1（MEMS）是全球首款车规级量产的 MEMS 激光雷达。 2018 年通 过 IATF 16949 车规认证，2020 年批量出货北美，并于 2021 年领先全 行业，实现车规级量产交付。性能方面，M1 拥有 120°×25°的超广 视场角以及最远 200m 的测距能力，突破了 905nm 光源 MEMS 激光 雷达测距极限，并且实现人眼安全的激光级别。

据 Yole 统计，2021 年速腾在全球车载激光雷达的市占率达到 10%，力压华为、大疆等厂商，高居全球第二、国内第一。速腾 M1 通过车规 认证以来，已获得 40+车企定点，和广汽、上汽、吉利、Mobileye 等 国内外知名企业建立合作关系，2022-2023 年将有威马 M7、智己 L7、小鹏 G9 等一大批新车型问世。

图表 34：速腾聚创 M1 参数性能行业领先

来源：速腾聚创官网，中泰证券研究所

禾赛科技：拥有成熟的高线数激光雷达产品。禾赛科技成立于 2014 年，于 2015-2021 年完成 5 轮融资，并分别于 2017、2019、2020 年推出 40/64/128 线激光雷达，达到国际领先水准。根据禾赛官网披露，公司 在机械式激光雷达方面拥有成熟且丰富的产品线（32/40/64/128 线）。其中禾赛科技 Pandar GT 与速腾聚创 RS-LiDAR-M1 均为 MEMS 半固 态产品。从最大扫描范围来看，Pandar GT 可达 300 米(10%反射率)，而 RS-LiDAR-M1 为 200 米。从可视角度来看，RS-LiDAR-M1 的 FOV 为 120/25 度，超过 Pandar GT 的 60/20 度。禾赛目前已布局 500 多 项专利，客户遍布全球 20 个国家和地区的 70 座城市，合作伙伴包括 理想、上汽智能重卡、百度 Apollo、小马智卡、一汽集团、BMW、美 团、Kodiak 汽车等多家企业

图表 35：禾赛 Pandar GT 和速腾 M1 的产品性能对比

来源：前瞻产业研究院，中泰证券研究所

智能驾驶、出行服务、机器人等多个领域。Innoviz、禾赛科技、速腾 聚创等几乎所有的激光雷达整机厂积极布局，实现无人配送、机器人、智能驾驶等多元化应用。同时，下游车企、 Tier 1 多通过投资激光雷达 厂商实现高度捆绑，比如蔚来投资图达通，比亚迪投资速腾聚创，小鹏 投资一径科技，安波福投资 Quanergy 等。通过投资绑定，一方面车企、Tier 1 与激光雷达整机厂加强合作，通过共同研发弱化技术路线不确定 性给车企带来的冲击，同时上下游合作可以更快推动激光雷达成本的下 行，提高激光雷达未来搭载的性价比；另一方面，激光雷达厂商通过绑 定车企股东，提前锁定下游车企订单，也可以将更多精力放在激光雷达 的技术研发上，从而在技术快速迭代的军备竞赛中获得更大的胜率。

图表 36：车企密集投资整机厂布局激光雷达

行业深度报告

四、上游高成长确定性，目标客户与定点多寡决定业绩弹性

随着 2022 激光雷达量产上车，上游迎来确定性高成长机遇。激光雷达

由发射模块、接收模块、扫描模块和信息处理模块组成，对应上游的元

器件包括激光器、探测器、光学元件（分布在收发和扫描模块中）以及

信息处理芯片（放大器、模数转换器和主控芯片）。随着 2022 年多款

搭载激光雷达的高级别智能车开启交付，激光雷达迎来放量增长元年。

虽然下游车企选择的方案各有不同，但在元器件的使用上具有共性，因

此与主流整机厂合作并拿到定点的上游元器件厂商具备高成长确定性。

图表 37：激光雷达内部光学元件结构图

来源：《Rapid, High-Resolution Forest Structure and Terrain Mapping over Large Areas using Single Photon Lidar》，中泰证券研究所

收发模块成本占比最高，光学元件次之。从激光雷达的 BOM 拆分来 看，收发模块的成本占比约为 50-60%，光学元件的成本占比约为 10%-15%。其中：
1）机械式：以 Velodyne VLP-16 机械式激光雷达为例，探测器+激光 器的成本占比高达 75%，光学元件的成本占比约为 10%。

2）棱镜式半固态：以大疆 Livox Horizon 棱镜式激光雷达为例，其采 用较少数量的收发模组实现等价 100 线数的效果，收发模组的成本占 比降至 11%，光学部件（包括扫描透镜组）的成本占比高达 54%。3）转镜式半固态：以法雷奥 SCALA 转镜式激光雷达为例，激光单元 板和激光机械部件的合计成本占比约为 33%，光学元件（透镜、滤光 片等）等成本占比约为 13%。

4）MEMS 半固态：MEMS 方案用微振镜取代马达、棱镜等机械部件，使得发射模块（包括 MEMS 微振镜）的成本占比达到 30%，收发模块 合计成本占比达到 55%，其他光学元件成本占比为 10%。

来源：汽车之心，中泰证券研究所

图表 40：法雷奥 SCALA 转镜式 BOM 成本结构

来源：汽车之心，中泰证券研究所

图表 41：MEMS 微振镜激光雷达 BOM 成本结构

3.1 激光器：激光雷达核心模块，国内加速自研追赶

激光器是激光雷达的核心模块之一，国内加速自研突破国外垄断。目 前激光雷达采用的激光器方案主要分为半导体激光器（EEL、VCSEL）和光纤激光器。欧美企业艾迈斯（AMS）、Lumentum、滨松光子等由 于布局较早，产品成熟度和可靠性较高，基本主导了现阶段的激光器市 场。而国内激光器厂商起步较晚，一方面通过技术自研迭代加速追赶海 外厂商，另一方面借助性价比优势抢占市场。目前国内激光器的代表企 业包括炬光科技、瑞波光电、纵慧芯光和海创光电等，其中炬光科技、瑞波光电和纵慧芯光主要布局以 VCSEL 为主的半导体激光器，光库科 技、昂纳科技和海创光电则主要布局 1550nm 技术路线的光纤激光器。

图表 42：全球激光器主要供应商的产品布局

来源：各公司官网，中泰证券研究所

炬光科技：国内高功率半导体激光器产业先驱。炬光科技成立于 2007 年，2021 年于科创板上市，主要从事激光行业上游的高功率半导体激 光元器件（“产生光子”）、激光光学元器件（“调控光子”）的研发、生

产和销售，业务涉及半导体激光、激光光学、汽车应用和光学系统四大

块。公司是我国高功率半导体激光器的产业先驱，通过上游激光和光学

两类核心元器件积累起深厚的技术护城河，并逐渐走向中游激光雷达、

泛半导体制程和家用医美等大规模商业化应用，打开长期成长空间。

图表 43：炬光科技从上游元器件向中游应用延伸打开成长空间

来源：炬光科技招股说明书，中泰证券研究所
注：深色为公司产品覆盖范围

炬光科技具备车规级激光雷达发射端模组的批量制造能力，23 年预计 激光雷达业务实现收入约为 20 年的 19 倍。公司汽车业务布局智能驾 驶激光雷达、智能舱内驾驶员监控系统（DMS），与 Velodyne、Luminar、Argo AI（福特）、大陆集团等多家知名企业达成合作意向或 建立合作项目。2019 年，公司与大陆集团签订了 4 个亿的 5 年框架协 议，2020 年 9 月已进入批量生产阶段；同时国内客户也有合作，处于 送样和小量发货阶段。随着 2022 年激光雷达开始加速上车，公司凭借 在上游光学元器件积累的技术实力和优质的客户群体，在激光雷达业务

行业深度报告

上将实现飞速发展。据公司披露，22 年激光雷达业务提量增速，收入 体量可达 1.5 亿元；2023 年将达到 5.4 亿元，约为 2020 年的 19 倍。

图表 44：炬光科技激光雷达业务收入快速增长（单位：百万元）

500

400

300

来源：炬光科技公告，中泰证券研究所

上游半导体激光芯片主要被海外厂商垄断，我国长期面临“有器无芯”

的窘境。在半导体激光芯片上，欧洲和美国具备技术领先优势，贰陆集 团、恩耐集团、IPG 光电等国际巨头同时从事下游的广泛业务，综合实 力较强。国内相关厂商包括长光华芯（拟科创板上市）、纵慧芯光、武

汉锐晶、华光光电等。

长光华芯：国内稀缺半导体激光芯片厂商，与华为战略合作，逐渐实 现高功率半导体激光芯片的国产化。长光华芯成立于 2012 年，哈勃投 资（华为控股）直接持有公司 4.98%的股权。长光华芯主要从事半导 体激光芯片业务，可提供高功率单管、高功率巴条、高效率 VCSEL 及 光通信芯片等产品，建立了国内全制程 6 寸 VCSEL 产线（相当于硅基 半导体的 12 寸量产线）。良率是提高芯片产量、降低生产成本的重要 因素，2018 年至 2020 年公司激光芯片生产的良率不断提高，复合增 长率达 33.4%。目前公司研发的可应用于激光雷达的面发射高效率 VCSEL 系列产品已通过相关客户的工艺认证并获得量产订单。

图表 45：长光华芯是国内稀缺的高功率半导体激光芯片厂商

来源：长光华芯招股说明书，中泰证券研究所
注：加粗为公司产品覆盖范围

3.2 探测器：海外厂商具备先发优势，国内布局高端有望弯道超车

探测器是除激光器外激光雷达最核心的模块之一，国内厂商前瞻布局 高端新品有望弯道超车。探测器用于接收反射光束，并将光信号转换为 电信号以实现后端的信息处理，目前产业链主流的探测器为 Si 基的 APD 探测器。由于国外厂商布局较早，在产品成熟度和可靠性方面优 势明显，全球探测器目前主要由滨松、安森美、索尼等公司主导。国内 相对起步较晚，大多直接布局技术尚未成熟的高端产品以求弯道超车。由于探测器需要根据不同技术路线进行定制化，随着资源的不断投入和 产业链的逐渐完善，高端技术持续突破，国内前瞻布局 SPAD、SiPM 等新产品的芯视界、灵明光子等企业快速崛起，产品性能基本接近国外 供应链水平，并已经有通过车规认证(AEC-Q102)的国产探测器出现。

图表 46：国内厂商前瞻布局 SPAD、SiPM 有望弯道超车

来源：各公司官网，中泰证券研究所

3.3 光学元件：国内具备全球领先优势，定点释放带来高业绩弹性

激光雷达内部的光路设计需要用到大量的光学元件，国内厂商技术全 球领先，成本优势突出。光学元件分布在激光雷达的发射模块、接收模 块和扫描模块中，主要包括反射镜、透镜、棱镜/转镜、MEMS 微振镜、窗口、滤光片等。整机厂负责光路设计，然后向光学元件厂采购需要的 元件并进行组装。国内在光学元件领域积累多年，培养了一大批具备全 球竞争力的光学企业，成本控制能力优秀，具备激光雷达大规模量产的

行业深度报告

加工制造能力。

图表 47：国内在光学元件领域拥有众多优势企业

来源：艾邦智造，中泰证券研究所

舜宇光学：与全球主流车企和 Tier 1 厂商合作，车载业务成为增长新 引擎。舜宇成立于 1984 年，深耕光学赛道三十多年，逐步成长为手机、车载光学领域龙头，2020 年实现营收 381 亿元，10 年 CAGR 达 35.5%。公司光学产品包括手机镜头及模组、车载镜头及模组、激光雷 达、光学仪器等产品。舜宇在全球车载镜头市场占据行业领先地位，市 占率高达 32%。客户主要以 Tier 1 厂商为主，包括博世、麦格纳、法 雷奥、大陆等，与 Mobileye 等算法厂商合作密切，产品广泛应用于奔 驰、宝马、奥迪、丰田、本田等知名汽车品牌。

图表 48：舜宇光学营收及增速

来源：公司公告，中泰证券研究所

图表 49：舜宇光学产品结构

行业深度报告

等，21 年已实现小批量出货。客户方面与禾赛、Innoviz 等国内外多家激

光雷达整机厂建立合作，是麦格纳指定供应商，22 年将有多家客户进入量

产，激光雷达业务有望实现高增。

图表 50：永新光学主要产品为光学显微镜及光学零组件

来源：永新光学官网，中泰证券研究所

图表 51：永新光学主营业务营收（单位：亿元）

行业深度报告

五、投资建议

2022 年是 L2 向 L3/L4 跨越窗口期，包括奔驰 S、宝马 ix、蔚来 ET7、小 鹏 G9、理想 L9 等多款搭载激光雷达的高级别智能车开启交付，平均激光 雷达搭载量约为 2 颗，加速激光雷达量产上车。预计 2025 年激光雷达的 市场规模超过 250 亿元，2021-25 年的 CAGR 高达 162%，是汽车智能化 弹性最大的赛道。其中光学元件在激光雷达整机中的成本占比仅次于收 发模块，我国厂商具备全球领先优势，成本优势突出，与主流整机厂合 作并收获定点的厂商将显著受益激光雷达行业的高弹性。

建议关注国内具备技术、成本优势，且已经和下游主流整机厂形成合作的 光学元件厂商： 永新光学（与 Innoviz、禾赛合作）、炬光科技（与 Velodyne、Luminar、大陆合作）、蓝特光学（与速腾聚创合作）、长光华 芯（拟上市，与华为合作）、腾景科技（与禾赛、镭神智能合作）。

六、风险提示

的重要驱动力，若渗透率不及预期，或激光雷达厂商研发进度、车企新 车发布时间未符合原定计划，将对产业链公司增速造成一定影响；2）技术路线变化下相关公司无法维持竞争优势：智能驾驶快速发展背 景下，激光雷达存在多种技术路线，若未来主流技术路线变化，且相关 公司无法维持竞争优势，业绩表现可能存在不及预期风险。

3）研报使用的信息更新不及时的风险：报告中对细分行业的增速测算 基于相关机构统计的数据，存在由于数据更新不及时的风险。

4）需求/规模测算不及预期：行业规模测算是基于一定假设前提，存在 与实际情况偏差的风险。

行业深度报告

投资评级说明：

重要声明：

中泰证券股份有限公司（以下简称“本公司”）具有中国证券监督管理委员会许可的证券投资咨询业务资 格。本报告仅供本公司的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。

本报告基于本公司及其研究人员认为可信的公开资料或实地调研资料，反映了作者的研究观点，力求独立、客观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响。但本公司及其研究人员对这些信息的准确性和完整性不作 任何保证，且本报告中的资料、意见、预测均反映报告初次公开发布时的判断，可能会随时调整。本公司对 本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。本报告所载的 资料、工具、意见、信息及推测只提供给客户作参考之用，不构成任何投资、法律、会计或税务的最终操作 建议，本公司不就报告中的内容对最终操作建议做出任何担保。本报告中所指的投资及服务可能不适合个别 客户，不构成客户私人咨询建议。

市场有风险，投资需谨慎。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失 负任何责任。

投资者应注意，在法律允许的情况下，本公司及其本公司的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的 证券并进行交易，并可能为这些公司正在提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。本公司及其本公司的关联机构或个人可能在本报告公开发布之前已经使用或了解其中的信息。

本报告版权归“中泰证券股份有限公司”所有。未经事先本公司书面授权，任何人不得对本报告进行任何形 式的发布、复制。如引用、刊发，需注明出处为“中泰证券研究所”，且不得对本报告进行有悖原意的删节 或修改。