汽车激光雷达遭遇尴尬

自2021年以来，小鹏、蔚来、理想、极狐、智己等车企开始逐步推出搭载激光雷达的车型，单车搭载量在1~4个不等，越来越多的厂商也在计划让激光雷达上车。据Yole统计，截至2023年第三季度，已有36家中国车企宣布使用激光雷达，国内约有106款搭载了激光雷达的车型上市，占全球同期搭载激光雷达新车型总数的90%。

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汽车激光雷达简析

ADAS可分为5级，从L1到L5，驾驶自动化程度逐步提高，相应地，各种传感器的种类和数量也在增加。从前些年行业对ADAS系统的认知来看，L4一定需要激光雷达，而在L3阶段，很多公司还是不会用激光雷达，因为它的成本非常高。

激光雷达可以生成道路的3D视图，通过测量光传播到物体并反射所需要的时间，来提供汽车周围环境的3D点云图，能够帮助汽车很好地识别周围环境。尽管ADAS业界对激光雷达仍然存在不同的声音，但由于其创建周围环境高清3D点云图的能力，通常被认为是ADAS的核心传感技术之一。

激光雷达主要分为机械式，半固态式，以及固态式。

机械式激光雷达的装配困难、扫描频率低；半固态方案的特点是收发单元与扫描部件解耦，收发单元（如激光器、探测器）不再进行机械运动，适用于实现部分视场角（如前向）的探测，体积相较于机械式雷达更紧凑；固态激光雷达，扫描方式主要包括MEMS、Flash和光学相控阵(optical phased array, OPA)。

激光雷达的发射模块主要有两种探测方式：主流的是ToF，新兴的是FMCW，发射激光的激光器，主流方案是EEL，新兴的是VCSEL。

在接收模块中，主流的探测技术是APD，新兴的是SPAD和SiPM。APD是雪崩光电二极管，它的缺点是体积大、功耗高、侦测距离和范围有限、一致性不好。采用SPAD方案，可以大幅降低成本，且体积更小、性能更稳定。SiPM是硅光电倍增管，它的优势在于增益是APD的1万倍，灵敏度是APD的2000倍，工作电压要求非常低，只要30V，而APD要250V。SiPM的一致性非常好，可以较为容易地实现批量生产。

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市场格局

在全球范围内，激光雷达行业的主要玩家有美国的Velodyne、Luminar、Aeva、Ouster，以色列的Innoviz，以及中国的速腾聚创、禾赛科技、图达通、华为等。早些年，在产业发展初期，美国等国外公司主导着技术和产品市场，近几年，随着中国新能源汽车产业的快速发展，国内激光雷达企业投入大量资源和资金进行研发，逐步实现了技术的追赶，甚至在一定范围内实现了超越，相关产品的市占率也在迅速扩张。

2022年，禾赛以近50%的市场份额连续两年稳居全球车载激光雷达总营收榜首，其市场份额从2021年的42%扩大至47%。图达通则依靠蔚来汽车的持续出货，以15%的市场份额夺得第二名，法雷奥、速腾聚创分别以13%、9%的市场份额位列第三、第四。

据Yole统计，2023年，全球车载激光雷达市占率排名前五的厂商中，前三名都是中国企业，分别是禾赛、速腾聚创和图达通，这三家的市占率总和达到80%，剩下的20%市场份额则由法雷奥、大疆览沃、华为、Cepton、Innoviz等公司瓜分。

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风光的背后是高成本和亏损

目前，汽车激光雷达仍处于发展的中前期，其性能和成本是业界正在努力攻克的难题，特别是成本，目前，每台激光雷达的价格要1000~3000美元，如果算上一些辅助材料，那么车企仅在激光雷达这一项上的花费就高达1万元，所以，目前市面上使用激光雷达车型的价格大多在30万元左右。

在高成本面前，虽然看起来很火爆，各家大厂的产品也卖得火热，但它们的盈利表现却不容乐观。

以禾赛和速腾聚创这两家大厂为例。

2022年，禾赛营收12.03亿元，同比增长66.86%，激光雷达全年累计出货超过80400个，增幅达到创纪录的467.5%，他们的营收和交付量超过8家国际同行的总和。但是，禾赛的净亏损也比前一年扩大22.85%至3.01亿元，毛利率也从2019年的70%一路下降至39%。

2023年第二季度，禾赛营收增长108.5%至4.4亿元，交付量的同比增幅高达946.5%，至5.21万个，净亏损收窄了37.4%。2023上半年，禾赛的交付量超过了2022全年，但毛利率却下滑到历史最低点的29.8%。

速腾聚创的招股书显示，2020~2022年，该公司分别销售出了300、4000、3.69万个ADAS用激光雷达，相应的营收为617.5万元、4008.9万元、1.60亿元。尽管出货量持续走高，但盈利却很惨淡，单个激光雷达平均售价从2.05万元下降至4346元，2020~2022年，该公司的经调整净亏损分别为5993万元、1.08亿元、5.63亿元。2020年的毛利率为44.1%，2021年为42.4%，2022年则下滑到了-7.4%。

也就是说，速腾聚创采取的是以价换量的策略，中短期宁可亏损，也要保证足够的出货量。截至2023年3月，速腾已取得21家整车厂的52款车型的前裝订单，位居全球第一。

速腾聚创和禾赛呈现的是这两年激光雷达制造商以价换量、增收不增利的尴尬局面。

对于中国车企而言，由于竞争异常激烈，整体经济情况也不景气，降低成本就成为了不二选择，这种状况对激光雷达是不友好的。

2023年，很多车企从以前将高精地图作为高级智能驾驶的卖点，逐渐转向由BEV+Transfomer引领下强调的轻地图模式。

从一些新近上市的产品来看，除超高端车型外，其它产品几乎都在减少激光雷达的用量。目前，单LiDAR和双LiDAR逐渐成为业界主流。华为、理想、蔚来都使用单LiDAR方案，小鹏和长城系的蓝山等则使用双LiDAR方案。3个及以上的多激光雷达方案基本消失了。

为了解决成本问题，各家公司，特别是相关芯片厂商正在固态激光雷达的三条技术路线上各施所长，都希望将价格拉低到几百美元，甚至100美元以下。

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国际大厂压力山大

中国本土激光雷达企业市占率如此之高，它们的盈利能力依然如此惨淡，市占率不高的国际大厂的日子就更不好过了。

虽然没有多少利润，但以上提到的几家中国本土企业仍在扩大出货量。2024年开年，中国几家头部厂商纷纷发出报告，单月、全年交付量再创新高。

禾赛科技宣布，2023年12月的激光雷达交付数量突破5万大关，2023全年交付量超越先前22万个的指引；速腾聚创官宣，2023年12月，激光雷达单月销量破7万，2023年第四季度，销量达到15.1万个，同比大增545.30%，超过前三季度总和；图达通宣布，2023年车端激光雷达交付量超15万个，增长率超100%。

按这些头部厂商披露的销量数据计算，2023全年，中国激光雷达销量突破了60万个。

这样一来，海外大厂不得不收缩车载激光雷达战线。

2023年9月，已在激光雷达领域投入研发近3年的博世，突然宣布放弃自研激光雷达。

Ouster在2023年第二季度的营收超过1900万美元，同比增长88%，但是，毛利率仅为1%，而2022年第二季度的毛利为27%，这主要是因为Ousterr和Velodyne合并后对公司利润产生了较大的负面影响，造成当季净亏损1.23亿美元。

Luminar在2023上半年营收增长3000多万美元，同比增长83%，但仍然处于亏损状态，去年第二季度亏损约1.4亿美元，亏损同比扩大了49%。为了扭转不利局面，Luminar在墨西哥的自动化工厂进行了全面的优化和工艺验证，力求满足下游车企的要求，同时，宣布与TPK合作，在亚洲建立一座工厂。

5月初，Luminar宣布，将裁员20%。

Luminar创始人兼CEO Austin Russell 在公开信中表示，尽管公司的技术、产品、工业化和商业化方面的核心业务比以往任何时候都要强大，但Luminar在资本市场面对着前所未有的挑战。迄今为止，该公司已投资18亿美元，建立了从半导体级开始的突破性技术基础，成功推出了SOP这一标准化技术。但是，当前的业务模式和成本结构已不再适合公司的需要。

裁员20%是为了降低成本，作为重组的一部分，Luminar还会扁平化组织结构，并实现财务灵活性；还寻求部分或全部转租其设施，以缩减企业规模。

该公司表示，该计划将立即实施，到2024年底完成后，每年的运营成本将减少5000万~6500万美元。预计在未来5年内，将实现超过4亿美元的成本节省。

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纯视觉方案的挑战

前些年，业界普遍认为，在L3及以上级别ADAS系统当中，必须采用激光雷达，否则难以保证系统功能和安全。不过，从最近两年的发展情况来看，情况似乎有所变化，搅动这一市场的是特斯拉。

多年来，特斯拉一直不看好激光雷达，坚持采用纯视觉方案，从该公司不断积累的数据，以及不断迭代的AI功能和性能来看，不用激光雷达也能实现L3及以上级别ADAS是有可能的。这对激光雷达市场和相关企业显然是利空的，会进一步加剧激光雷达大厂的盈利窘境。

就目前的车载摄像头方案来说，主要分为视觉和多传感融合。

视觉方案以摄像头为主导，它对算法要求很高，这方面做的最好的是特斯拉，其搭载Autopilot 3.0系统的全系车型都未使用激光雷达，采用了8个摄像头、1个毫米波雷达和12个超声波雷达。其中，8个摄像头包括3个前视、4个侧视和1个后视，可在250米半径内为汽车提供360度视角。

多传感融合方案更强调硬件系统的重要性，对算法要求相对较低。这类方案的传感器用量不断提升，智能化程度较高的车型摄像头用量都在10个以上，CIS分辨率也很高，例如，蔚来ET7使用11个800万像素高清摄像头，极氪001使用了14个摄像头，包括7个800万像素高清摄像头。

目前来看，ADAS用的最多的还是CIS图像传感器，它的性价比也是最高的，在夜间，红外线传感器是必不可少的，在泊车时，超声波雷达是必需的。以上这些是目前ADAS必用的传感器。而随着应用需求的发展，毫米波雷达也越来越多地出现在了车上，不过，由于成本较高，这种传感器的应用还存在争议，以特斯拉为代表的智能电动汽车未予采用，主要靠CIS和特斯拉强大的算法能力实现ADAS。

马斯克认为，纯视觉方案有很大优势。因为纯视觉方案符合人类驾驶靠视觉感知的天性，只要是眼睛（摄像头）能够看到的东西，系统就能够直接识别其中的信息，从而做出准确的判断，这要比那些由传感器收集而来的抽象数据更加可靠，再配合上发展成熟的高精地图，可以实现高水平的ADAS功能。

即便是档次较高的摄像头也不过几十美元的成本。从这个角度来说，在满足辅助驾驶功能性的前提下，与激光雷达相比，纯视觉方案的成本要香得多。

当然，纯视觉方案也有缺点，比如，单纯依靠视觉信息，无法实现更加立体的3D建模，这意味着在感知深度上，纯视觉方案难以达到更高水平。对此，特斯拉的应对策略是利用人工智能和更先进的软件算法去解决问题。

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结语

面对高昂的成本，以及纯视觉方案的竞争，激光雷达企业要想在未来有长远发展，就必须在成本和技术两方面做更好的优化。

如何进一步降低成本呢？可以通过优化设计，包括自研激光雷达芯片、SoC整合等，提升系统集成度。

虽然各家激光雷达厂商的发展路线各有不同，但成本大都集中在收发器、传感器芯片上，约占总成本的50%-70%，因此，提高相关模块的集成度被视为降低激光雷达成本的首选方案。以发射端芯片为例，用集成模块替代分立模块，材料和调试成本可降低70%以上。

激光雷达厂商通过自研收发芯片，可以扩展利润空间。同时，采用模块化设计，可有效缩短生产校准时间，且工艺简单，可以实现更高良率，促进规模化生产，从而降低成本。