汽車激光雷達行業(yè)市場分析

汽車激光雷達行業(yè)市場分析成長性：短期成長確定性高，長期展望百億美元空間受益于規(guī)?；慨a(chǎn)和產(chǎn)業(yè)鏈的完善，車載激光雷達成本正在持續(xù)下探。2022年作為激光雷達的上車元年，出貨量因疫情、俄烏沖突、缺芯等影響低于預期，我們估算全年全球乘用車激光雷達出貨量約15萬顆。展望后市，我們認為，短期來看，伴隨更多新車型的落地和補盲雷達的上市，車載激光雷達的快速成長具有較高確定性，2023年全球出貨量大概率突破50萬顆。中期來看，我們認為，在車企對下一輪車型的規(guī)劃中，是否會繼續(xù)搭載激光雷達將主要取決于激光雷達本身的降本速度以及車企智能駕駛功能和純視覺路線的發(fā)展情況。特斯拉憑借純視覺路線實現(xiàn)智能駕駛功能，目前在成本方面較激光雷達方案具有明顯優(yōu)勢，而特斯拉的降價或會對國內(nèi)其它車企造成一定壓力。我們認為，目前來看，其他車企在BEV、OccupancyNetwork等純視覺領(lǐng)域與特斯拉仍存在較大差距，想要實現(xiàn)相同乃至更佳的智能駕駛效果，大概率仍需要激光雷達的輔助。長期來看，我們對2030年全球車載激光雷達市場空間進行預估，中性情況下有望達168億美元，主要不確定性仍來自乘用車智能駕駛對激光雷達的需求情況。2022年：車載激光雷達出貨量低于預期，美股公司普遍承壓2022年，全球乘用車載激光雷達出貨量約15萬顆，整體不及預期。我們以自下而上的方法，對2022年全球主要的激光雷達車型進行梳理。其中，全系標配激光雷達的車型分別為蔚來ET7/ET5/ES7、理想L9/L8Max版和北汽極狐阿爾法S全新HI版，其余普遍為選配。參考產(chǎn)業(yè)鏈調(diào)研情況，我們假設(shè)，中高端車型（定價35萬元及以上）的激光雷達選配率為25%，中低端車型（定價20-30萬元）為15%。綜合計算，2022年，我們估算全球乘用車載激光雷達出貨量約15萬顆，而搭載激光雷達的乘用車銷量約10萬臺，對應(yīng)8000萬臺新車銷量滲透率約0.1%。我們總結(jié)2022年出貨量不及預期的原因主要在于：1）外圍環(huán)境影響：2022年，受俄烏沖突、東南亞疫情、內(nèi)地疫情等宏觀事件影響，全球汽車供應(yīng)鏈普遍承壓，進而影響銷量。據(jù)JustAuto2022年12月預測，2022年全球輕型車銷量預計約8160萬輛，與2021年基本持平（2021年整體表現(xiàn)不佳），較2019年下降近10%。而在中國市場，據(jù)中汽協(xié)2023年1月預測，2022年全國汽車銷量預計約2686萬輛，對比2021年12月時預測的2750萬輛下滑約2.3%。2）海外激光雷達上車不及預期：以Innoviz為例，搭載Innoviz激光雷達的寶馬最新iX車型原定于2021年秋季上市，但并未履約。據(jù)TechTimes報道，InnovizOne將搭載于寶馬新7系，預計2023年上市。在此背景下，2022年，美股激光雷達公司表現(xiàn)普遍承壓。我們認為，美股激光雷達公司的估值泡沫破裂后，行業(yè)將由預期驅(qū)動回歸基本面驅(qū)動，后續(xù)股價表現(xiàn)將主要取決于各公司實際的定點和量產(chǎn)節(jié)奏。激光雷達玩家自2020起紛紛選擇以SPAC方式“借道”二級市場，但上市后股價皆經(jīng)歷了大幅下跌，除Innoviz外2022年全年跌幅皆超70%，乃至90%。我們認為，除美聯(lián)儲加息、美股科技股泡沫破裂等市場因素外，激光雷達上車進度不及預期是最主要的原因。2022年，上述公司中僅Luminar于年底在上汽飛凡L7實現(xiàn)真正落地，其余公司在乘用車領(lǐng)域皆尚未上車。但長期來看，我們認為激光雷達助力乘用車輔助駕駛/自動駕駛已是明確趨勢。美股激光雷達公司有望于2023年陸續(xù)開啟量產(chǎn)交付，以修復投資者信心。短期：2023年全球車載激光雷達出貨量有望突破50萬顆短期來看，未來兩年落地的車型目前已基本完成規(guī)劃，我們預計2023年全球車載激光雷達出貨量有望突破50萬顆。我們對2023年有望搭載激光雷達的車型進行梳理，其中標配車型超10款，選配車型超20款。另有Cepton和通用的合作，以及速騰和比亞迪、一汽紅旗、奇瑞和極氪的合作，亦有望于2023年落地。綜合來看，2023年全球落地的激光雷達車型預計將超30款。針對車型銷量，我們參考過往銷量、車企品牌力以及定價區(qū)間，假設(shè)單車型的年銷量在1000-120000臺不等。針對選配比例，我們假設(shè)，中高端車型（定價30萬元及以上）和中低端車型（定價20-30萬元）分別約20%和10%。綜合計算，2023年，全球車載激光雷達出貨量預計超50萬顆。禾賽、速騰和Innovusion仍將是出貨主力。此外，我們預計2023年全球搭載激光雷達的乘用車銷量約40-50萬臺，對應(yīng)8700萬臺新車銷量滲透率約0.5%，蔚來、小鵬、理想仍將貢獻主要銷量。而展望2024年，我們預計全球車載激光雷達出貨量有望在2023年的基礎(chǔ)上翻倍。一方面，海外車企的激光雷達車型有望于2024年開始陸續(xù)落地，包括通用、沃爾沃等。另一方面，中國各激光雷達廠商于2022年紛紛發(fā)布補盲激光雷達產(chǎn)品，普遍將于2023年量產(chǎn)，有望于2024年開始上車。此外，從產(chǎn)能的角度，禾賽科技和速騰聚創(chuàng)2023年的規(guī)劃產(chǎn)能皆已超百萬臺。2024年，全球激光雷達產(chǎn)能預計將超300萬臺。中期：滲透率取決于降本速度和智能駕駛功能的發(fā)展情況車企在下一輪車型的規(guī)劃中，是否會繼續(xù)搭載激光雷達？我們認為，汽車智能化是中長期的確定趨勢，而激光雷達的上車進度將主要取決于：1）激光雷達本身的降本速度：性價比如何？2）智能駕駛功能的發(fā)展情況：消費者能否切實體驗到智能駕駛功能帶來的便利？3）車企純視覺路線的發(fā)展情況：能否不用激光雷達實現(xiàn)較優(yōu)的城市NOA功能？1）激光雷達的降本速度：激光雷達想要大規(guī)模上車（滲透率超50%），單車價值量或需控制在500美元以內(nèi)，且需提供超出純視覺智駕系統(tǒng)的額外體驗。目前，乘用車激光雷達的平均單車價值量在1000-1500美元區(qū)間，盡管對比此前動輒上萬美元的單價已大幅下降，但作為汽車零部件仍十分昂貴，對比毫米波雷達單價在100美元以內(nèi)，攝像頭單價僅約25美元。特斯拉目前正在陸續(xù)嘗試取消銷售車型上的傳統(tǒng)毫米波雷達和超聲波雷達，僅配備8個攝像頭，總成本僅約200美元。目前，國內(nèi)905nm主激光雷達的定價普遍在500-800美元左右，1550nm路線在1000美元以上，補盲激光雷達定價約為主激光雷達的1/2至1/3。我們認為，激光雷達想要大規(guī)模上乘用車（滲透率超50%），仍需要繼續(xù)大幅降本，且需提供匹配額外成本的更佳體驗，單車價值量或需控制在500美元以內(nèi)。我們總結(jié)激光雷達未來降本的核心路徑在于：1）生產(chǎn)：制造流程的高度自動化；2）供應(yīng)鏈：大規(guī)模量產(chǎn)帶來的規(guī)模效應(yīng)；3）設(shè)計：激光雷達電芯片的自研及SoC整合以及系統(tǒng)集成度的提升。2）智能駕駛功能的發(fā)展情況：此前消費者對智能駕駛的認知尚有不足，但我們認為，隨著城市NOA的逐步落地，智能駕駛功能帶給消費者的體驗感將日益顯著。此前，消費者對于乘用車智能駕駛的認知更多集中于高速路段，而部分車企有能力在不使用激光雷達的情況下，以純視覺路線實現(xiàn)高速路的智能駕駛功能。因此，消費者在購車時，對于激光雷達的需求并不強烈，或仍抱以觀望的態(tài)度。但展望后市，我們認為，汽車智能化是中長期的高確定趨勢。通過特斯拉FSD對市場進行教育，以及國內(nèi)車企在2023年開始逐步落地城市NOA，消費者將對智能駕駛功能有更好的認知，從而以供給推動需求，強化激光雷達的選配比例。目前，已有多家國內(nèi)車企公布了城市NOA的上線計劃。小鵬P5于2022年9月開始在廣州向部分車主推送城市CNGP；極狐阿爾法SHI版也在同月開始在深圳、上海落地城區(qū)NCA；理想CEO李想在今年1月28日發(fā)給員工的全員信中提到，理想的城市NOA功能將在2023年底開始落地；長城旗下的毫末智行也將于2023年上市搭載城市NOH功能的新車型。此外，小馬智行、文遠知行等L4Robotaxi玩家也開始切入乘用車市場，相關(guān)產(chǎn)品預計也將于2023年下半年開始落地，以較強的自動駕駛技術(shù)能力對城市NOA功能進行進一步催化。3）車企純視覺路線的發(fā)展情況：特斯拉的純視覺路線目前在成本方面有明顯優(yōu)勢，但我們認為，目前大部分搭載激光雷達的車型和特斯拉Model3/Y并不處于同一價格帶，特斯拉降價對價格帶在25萬上下車型的激光雷達搭載率影響較大，對30萬以上車型的影響相對可控。且目前來看，純視覺路線在技術(shù)和數(shù)據(jù)方面皆存在較高壁壘，中國車企與特斯拉仍有較大差距。特斯拉是純視覺方案的擁護者，馬斯克的目標在于實現(xiàn)大規(guī)模工業(yè)化量產(chǎn)，追求的是極致的性價比，而非極致的性能。因此馬斯克曾明確表示不會使用激光雷達，而是希望通過機器學習挖掘視覺感知潛力，以提高整個駕駛系統(tǒng)的容錯能力。我們認為，特斯拉此前不使用激光雷達的主要原因是：國外造車周期普遍較長，而在特斯拉決定自動駕駛技術(shù)方案時，當時的激光雷達在成本和技術(shù)上確實不適用于乘用車。另外，特斯拉自動駕駛最初是沿用Mobileye的方案，而該方案以視覺為主，盡管后來改用英偉達以及自研芯片，但視覺路線已較根深蒂固。特斯拉憑借亮眼的銷量表現(xiàn)，在過去幾年累積了相當多視覺感知數(shù)據(jù)、算法和經(jīng)驗。而目前來看，特斯拉在感知算法層面確實走在行業(yè)前列，目前不使用激光雷達也能夠達到較好的智能駕駛效果。事實上，特斯拉已于2021和2022年開始嘗試放棄搭載傳統(tǒng)毫米波雷達和超聲波雷達，最新的傳感器方案僅8個攝像頭。特斯拉通過BEV、Transformer、柵格網(wǎng)絡(luò)等一系列新技術(shù)，能夠較好地彌補因沒有搭載激光雷達而導致無法還原周圍3D場景的不足，縮小與多傳感器方案間的感知差距。2021年的AIDay上，特斯拉分享了BEV（Bird’sEyeView）感知方案的大量技術(shù)細節(jié)。BEV可將攝像頭提取到的圖像信息輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以提取特征，再利用基于自注意力機制的Transformer算法將結(jié)果進行拼接，最終形成一張俯視的鳥瞰圖。據(jù)42號車庫網(wǎng)介紹，BEV感知的核心思路是將多個傳感器生成的特征轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的坐標系下，再將其合并到一起。相較于傳統(tǒng)的攝像頭圖像，BEV提供了一個更貼近實際物理世界的統(tǒng)一空間，為后續(xù)的多傳感器融合以及規(guī)劃控制模塊開發(fā)提供了更大的便利和更多的可能。Transformer是GoogleBrian團隊在2017年提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，起初用于機器翻譯。隨著技術(shù)的發(fā)展進軍圖像視覺領(lǐng)域，目前已成功涉足分類、檢測和分割三大圖像問題。據(jù)汽車之心微信公眾號介紹，傳統(tǒng)的CNN模型的原理是通過卷積層構(gòu)造廣義過濾器，從而對圖像中的元素進行不斷地篩選壓縮，因此其感受域一定程度上取決于過濾器的大小和卷積層的數(shù)量。而Transformer的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)借鑒了人腦的注意力（Attention）機制組成，在處理大量信息時能夠只選擇一些關(guān)鍵信息進行處理，以提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率。隨著訓練數(shù)據(jù)量的增長，CNN模型的收益會呈現(xiàn)過飽和趨勢，而Transformer的飽和區(qū)間很大，因此更適宜于大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練的需求。GoogleBrainTeam2021年發(fā)表的論文“ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE”中也指出，Transformer算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓練中相較于傳統(tǒng)CNN模型有明顯優(yōu)勢。為了更好地將攝像頭的二維圖像重建成三維空間，特斯拉在2022年的AIDay上又進一步提出了柵格網(wǎng)絡(luò)（OccupancyNetwork）的概念。此前，BEV感知描述的是2D柵格，而OccupancyNetwork在BEV的基礎(chǔ)上再添加了Z軸（高度）的信息，將BEV的2D柵格變?yōu)?D，從而更好地描述車身周圍的3D場景。此前，純視覺方案最為人詬病的一點，就是需要依賴數(shù)據(jù)庫中的標注情況來進行物體識別。對于數(shù)據(jù)庫中未被標注過的物體，例如異形車、散落的紙箱、側(cè)翻的大卡車等，純視覺方案很難準確識別，也就是常說的cornercases的處理能力。為了更有效地識別這些數(shù)據(jù)庫中沒有的障礙物，業(yè)界的主流做法是獲取物體的幾何信息（深度或者高度），例如激光雷達就可以通過點云數(shù)據(jù)得到障礙物的空間位置和尺寸，繪制出3D環(huán)境地圖。而OccupancyNetwork所實現(xiàn)的也是3D空間的重建。簡單來說，OccupancyNetwork將感知到的周圍場景劃分為一系列微小的體素（voxel），再預測每個體素被占用的概率，從而獲得一種簡單的3D空間表示，同時給出被占據(jù)體素相應(yīng)的語義信息，而即使在不確定物體具體是什么的情況下，也能夠判斷物體的位置和接下來可能的運動。而與激光雷達相比，OccupancyNetwork的主要優(yōu)勢在于不需要和攝像頭進行時間同步、外參對齊等工作，同時賦予了障礙物速度信息。特斯拉視覺模型負責人表示，在天氣正常、高速移動的場景下，OccupancyNetwork的純視覺方案識別能力甚至可以超過激光雷達方案。特斯拉純視覺方案成本優(yōu)勢明顯，但特斯拉降價對激光雷達車型或不會造成太大影響。2023年1月6日，特斯拉宣布全系車型調(diào)價，銷量主力車型Model3起售價從26.59萬元降至22.99萬元，ModelY起售價也從28.89萬元降至25.99萬元。我們認為，特斯拉大幅降價會對國內(nèi)其他車企造成一定成本壓力。但目前搭載激光雷達的車型仍以30萬元以上的中高端車型為主，與特斯拉Model3/Y并不處于同一價格帶。針對中高端車型，智能化是車企打造差異化競爭優(yōu)勢和樹立品牌的重要抓手，特斯拉降價不會改變車企對于智能化和激光雷達中長期投入的戰(zhàn)略和決心。且目前來看，中國車企在純視覺領(lǐng)域與特斯拉仍存在較大差距。一方面，特斯拉已經(jīng)構(gòu)建了一套完整的工業(yè)化數(shù)據(jù)訓練流程，從數(shù)據(jù)收集、訓練、標注、做黑白測試，以及服務(wù)器dojo中的離線模型訓練。就目前來看，國內(nèi)車企在大規(guī)模處理數(shù)據(jù)方面的技術(shù)積累和儲備方面仍與特斯拉相比存在明顯距離。另一方面，純視覺路線對于圖像的處理更依賴大量的數(shù)據(jù)采集和模型訓練，而中國車企中智能駕駛自研能力相對突出的造車新勢力，在汽車銷量和車隊規(guī)模方面目前仍遠不及特斯拉。據(jù)北醒科技CEO李遠在第20屆中國汽車供應(yīng)鏈大會上的介紹，在視覺專利技術(shù)方面，日本和美國合計占全球?qū)＠麛?shù)的近8成，中國只有7.6%；而在激光雷達領(lǐng)域，中國的專利數(shù)在全球的占比達到15.9%，約為美國的一半，更有超車的可能。長期：至2030年，全球車載激光雷達市場中性情況下有望達168億美元我們對未來全球車載激光雷達（輕型車輛）市場規(guī)模進行預測，并基于重要假設(shè)：乘用車智能駕駛級別將以L2+/L3為主，而無需進一步升級至L4/L5，而商用車自動駕駛（即Robotaxi）則需實現(xiàn)L4/L5才有價值。綜合計算，我們預計至2030年，全球車載激光雷達市場空間中性情況下有望達168億美元（悲觀情況下約91億美元，樂觀情況下約242億美元）。乘用車方面：我們預計，2030年全球乘用車載激光雷達市場規(guī)模悲觀/中性/樂觀情境下分別約84/150/213億美元。我們在前文提到，2022/2023/2024年，全球激光雷達出貨量預計分別約10-15/50-100/~150萬顆。2025年后，我們認為乘用車中激光雷達的滲透率將主要取決于激光雷達的降本情況和純視覺路線的發(fā)展情況。悲觀情境下，我們假設(shè)至2030年高性能主激光雷達的平均價格約450美元，而相對低性能的補盲雷達價格約200美元，“1主2副”配置下單車激光雷達價值在850美元，較當前的下降幅度約30%，作為汽車零部件價格仍相對高昂。此外，我們再假設(shè)部分領(lǐng)先車企屆時純視覺路線已相對成熟，因此激光雷達只會配置在相對高端或強調(diào)安全性能的車型上。假設(shè)激光雷達車型滲透率僅10%，對應(yīng)市場規(guī)模84億美元。中性情境下，我們假設(shè)至2030年高性能主激光雷達的平均價格約400美元，而補盲雷達價格約180美元，“1主2副”配置下單車激光雷達價值在760美元，較當前的下降幅度約37%。此外，我們再假設(shè)少數(shù)領(lǐng)先車企屆時純視覺路線已相對成熟，但大部分車企仍需配置激光雷達以實現(xiàn)較優(yōu)的智能駕駛功能。假設(shè)激光雷達車型滲透率約20%（以中高端車型為主），對應(yīng)市場規(guī)模150億美元。樂觀情境下，我們假設(shè)至2030年高性能主激光雷達的平均價格約300美元，而補盲雷達價格約120美元，“1主2副”配置下單車激光雷達價值在540美元，較當前的下降幅度約55%。此外，我們再假設(shè)除特斯拉外，純視覺路線仍存在較高技術(shù)難度，其它車企仍需配置激光雷達以實現(xiàn)較優(yōu)的智能駕駛功能。假設(shè)激光雷達車型滲透率約40%，對應(yīng)市場規(guī)模213億美元。商用車（Robotaxi）方面：我們預計，2030年全球商用車載激光雷達（Robotaxi）市場規(guī)模悲觀/中性/樂觀情境下分別約7/18/30億美元。激光雷達配置和價格方面，Robotaxi企業(yè)目前普遍搭載約5個激光雷達，以“2主3副”、“3主2副”等形式，平均價格假設(shè)略高于乘用車，悲觀/中性/樂觀情況下假設(shè)分別為300/250/200美元。銷量方面，參考各Robotaxi廠商的車輛情況，2022年全球Robotaxi車輛不到1萬臺。我們認為Robotaxi大規(guī)模商業(yè)化的時間點預計在2027年前后。至2030年，我們假設(shè)悲觀/中性/樂觀情境下，每年新車銷量中約有0.5%/1.5%/3%將搭載L4/L5自動駕駛功能，以Robotaxi的形式提供出行服務(wù)，對應(yīng)新車銷量約49萬/148萬/296萬輛，對應(yīng)市場規(guī)模7億/18億/30億美元。整機與產(chǎn)業(yè)鏈：技術(shù)路線與格局展望車載激光雷達短期有望快速上量，長期展望百億美元的市場空間。在收發(fā)端，芯片龍頭一方面紛紛由消費電子、工業(yè)等領(lǐng)域切入車規(guī)，從而打開第二成長曲線，另一方面將對Lumentum、索尼等海外巨頭形成國產(chǎn)替代。整機環(huán)節(jié)短期由于主機廠降本壓力、定點競爭激烈等原因，企業(yè)毛利普遍承壓。但行業(yè)龍頭在定點數(shù)量、量產(chǎn)經(jīng)驗、人才團隊、技術(shù)儲備和資金實力均占優(yōu)，規(guī)模量產(chǎn)后中長期有望實現(xiàn)大幅降本，打開毛利率上行空間。價值量角度，收發(fā)模組占據(jù)了激光雷達主要的BOM成本，但不同技術(shù)路線的具體結(jié)構(gòu)有所不同。根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈調(diào)研，例如Innovusion1550nm轉(zhuǎn)鏡式激光雷達，收發(fā)模組（激光器、APD等）、信息處理系統(tǒng)（主控芯片F(xiàn)PGA/ASIC）、掃描系統(tǒng)（轉(zhuǎn)鏡、反射鏡等光學件）和結(jié)構(gòu)件的成本占比分別約40%、30%、20%和10%。速騰聚創(chuàng)905nmMEMS激光雷達的電子件（激光器、MEMS芯片等）、光學件（鏡頭）和結(jié)構(gòu)件的占比則分別約50%、30%和20%。禾賽AT128據(jù)IHSMarkit預測，收發(fā)模組占據(jù)了約60%-70%的總成本。整機：禾賽科技、速騰聚創(chuàng)綜合實力強勁，圖達通、一徑科技值得關(guān)注激光雷達在2022年開啟上車元年，第一輪淘汰賽已經(jīng)開始。目前來看，禾賽科技、Innovusion和速騰聚創(chuàng)的出貨量走在行業(yè)前列。展望后市，禾賽和速騰在定點數(shù)量有一定優(yōu)勢且客戶相對分散，有望享受大規(guī)模量產(chǎn)帶來的降本潛力。Innovusion采用1550nm路線，目前對蔚來依賴度較高，后續(xù)客戶拓展情況值得期待。車載激光雷達廠商的銷量主要取決于搭載車型的銷量以及是否是標配。2022年，Innovusion和禾賽科技的車載激光雷達銷量走在行業(yè)前列（分別約5萬和6萬臺），這主要是由于兩家分別斬獲了蔚來和理想的定點且為標配。除理想外，禾賽有更多其它車企定點將在2023年陸續(xù)交付。相較之下，Innovusion在乘用車領(lǐng)域目前僅蔚來一家公開定點，后續(xù)客戶拓展情況值得期待。速騰聚創(chuàng)是當前斬獲車型定點最多的激光雷達廠商，但目前仍以選配為主。一徑科技盡管目前在乘用車領(lǐng)域進展較慢，但公司于2022年初獲小鵬（持股5.8%）、百度（持股5%）、國汽智聯(lián)（持股1%）投資，未來或有合作展開。如何評價一款激光雷達的競爭力？我們認為，應(yīng)綜合考慮性能、成本和可靠性三方面，掃描方式和收發(fā)模組同等重要。1）性能方面，收發(fā)模組的影響更大，尤其是針對探測距離和精度，重點在于激光器的數(shù)量、整體的工作效率和波長的選擇。例如采用1550nm波長的激光發(fā)射器可使用更高的功率從而提升探測距離，但同時成本也會有所增加。而點頻主要是由收發(fā)模組的數(shù)量和激光器的發(fā)射頻率決定的。2）可靠性和壽命方面，掃描模塊的影響較大，重點在于包含機械部件的多少。此外發(fā)射激光器若數(shù)量較多、功率大也可能影響使用壽命。當前，半固態(tài)激光雷達是乘用車企的主流上車選擇，即收發(fā)模塊被固定，只有掃描模塊在運動。但由于仍存在運動部件，不同的半固態(tài)技術(shù)路線在可靠性方面也仍面臨一定挑戰(zhàn)，需在實際上車過程中進行驗證。目前，激光雷達利潤空間普遍較低，長期毛利率有望在30%-35%左右。當前中國市場車載攝像頭和超聲波雷達的毛利率水平分別在20%和25%左右，考慮到激光雷達具有更高的技術(shù)壁壘，也應(yīng)當享有更高的毛利率水平。同時也可參考美股激光雷達上市公司對長期毛利率的展望，普遍在40%-60%區(qū)間，其中軟件（ADAS算法）毛利率預計在70%左右，但激光雷達出售軟件算法的商業(yè)模式仍待驗證。禾賽科技采用“905nm+一維轉(zhuǎn)鏡”技術(shù)路線，在成本、性能、可靠性三方面進行了較好的平衡，因此在乘用車領(lǐng)域表現(xiàn)亮眼。一維轉(zhuǎn)鏡顧名思義，掃描模組只有一面轉(zhuǎn)鏡，利用多個激光器實現(xiàn)垂直方向的覆蓋，再通過電機帶動一面反射鏡進行旋轉(zhuǎn)從而實現(xiàn)水平方向的掃描。代表廠商為Valeo及禾賽科技。首個量產(chǎn)上車的激光雷達ValeoScala采用的就是一維轉(zhuǎn)鏡路線，搭載于2017年發(fā)布的奧迪A8，是全球首款量產(chǎn)的車規(guī)級激光雷達。因此，一維轉(zhuǎn)鏡已通過了傳統(tǒng)車企嚴苛的車規(guī)驗證，并已實際上車多年。但A8的L3自動駕駛功能由于監(jiān)管審批延遲等原因并未如期上線，Scala并未在奧迪A8上發(fā)揮其真正的作用。該方案的潛在風險在于轉(zhuǎn)鏡需通過電機驅(qū)動，而轉(zhuǎn)鏡重量較大，易導致電機軸承磨損、軸向偏移，從而使得鏡面?zhèn)葍A，進而影響光路；電機的油脂在1-2年后也容易溢出以干擾鏡面，上述問題皆會降低激光雷達的性能。此外，一維轉(zhuǎn)鏡能做到多少線取決于有多少個收發(fā)模組，因此集成難度很大，較難做出高線數(shù)產(chǎn)品。這也是為什么ValeoScala1和2分別只有4線和16線。主要解決方案是將收發(fā)模組芯片化，單個電路板嵌入數(shù)百個激光器通道，從而節(jié)省體積和成本。禾賽科技于2017年末成立芯片部門，研發(fā)內(nèi)容包括激光器驅(qū)動芯片、模擬前端芯片、數(shù)字化芯片和SoC芯片，通過自研激光雷達收發(fā)系統(tǒng)電芯片，把數(shù)百個激光收發(fā)通道都集成到幾顆分別負責發(fā)送和接收的芯片上，極大的提高了系統(tǒng)集成度，從而以較低的難度和成本做出了高線數(shù)產(chǎn)品（禾賽AT128為128線）。隨著芯片方案陸續(xù)迭代，禾賽的激光雷達也有望進入半導體行業(yè)“摩爾定律”的軌道。值得一提的是，禾賽十分注重打磨激光雷達核心的收發(fā)端能力，而同一套收發(fā)端電子系統(tǒng)方案，既可用于機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達，也可用于固態(tài)激光雷達，這也為禾賽未來拓展其他技術(shù)路徑打下了堅實的基礎(chǔ)。速騰聚創(chuàng)采用“905nm+MEMS”技術(shù)路線，斬獲眾多乘用車企量產(chǎn)訂單，我們認為其主要優(yōu)勢在于較高的性價比、易于量產(chǎn)的結(jié)構(gòu)設(shè)計和相對成熟的供應(yīng)鏈。而MEMS路線一直以來為人擔憂的可靠性問題有望在今明年大規(guī)模的量產(chǎn)上車中得到驗證。MEMS技術(shù)（micro-electromechanicalsystem，微振鏡）對于振動相對敏感，因此需研發(fā)隔離振動技術(shù)。MEMS技術(shù)的核心結(jié)構(gòu)是尺寸很小的懸臂梁結(jié)構(gòu)，通過驅(qū)動扭桿使得MEMS微振鏡進行振蕩扭轉(zhuǎn)，從而對激光進行反射，僅需要少量激光探測器即可完成高線束的掃描效果，因此體積較小、成本可控。MEMS并非新技術(shù)，但成熟的硅基MEMS工藝鏡面直徑僅1mm左右，難以滿足激光雷達的性能要求。微振鏡面積太小，會導致掃描角度過小，視場角難以提升。同時微振鏡的接收孔徑也與振鏡尺寸直接相關(guān)，接收孔徑過小，會導致光功率信號過低，探測距離偏近。因此，MEMS激光雷達想要提升性能，就必須增大振鏡尺寸。但鏡面尺寸變大后，成本會明顯上升，且支撐振鏡的兩根扭桿也更加容易斷裂，因此需研發(fā)隔離振動技術(shù)。Innoviz此前采用靜電驅(qū)動式MEMS路線，與寶馬的合作推進并不順利，我們認為或與車規(guī)問題有關(guān)，且需要從激光雷達廠商、車企和Tier1三方進行分析。計劃搭載Innoviz激光雷達的寶馬最新iX車型原定于2021年上市，但并未履約。據(jù)TechTimes報道，InnovizOne將搭載于寶馬新7系，預計2023年上市。鑒于MEMS激光雷達對于振動相對敏感，因此我們認為不排除InnovizOne在可靠性方面遇到了一定的挑戰(zhàn)。但與此同時，我們認為，寶馬作為德國傳統(tǒng)車企，對于汽車上各零部件的車規(guī)認證會更為嚴格，且對于激光雷達車型的推出也沒有造車新勢力那么迫切，這也會在一定程度上拖累Innoviz的上車進度。此外或也與Tier1供應(yīng)商（Magna）有關(guān)。目前，Innoviz具體采用哪種MEMS路線不詳。速騰聚創(chuàng)采用電磁驅(qū)動式MEMS技術(shù)路線，量產(chǎn)能力突出，產(chǎn)品可靠性有望在今明年量產(chǎn)上車的過程中得到檢驗。我們認為，速騰之所以能夠拿下多項定點，除產(chǎn)品本身突出的性價比外，公司的量產(chǎn)能力是另一大關(guān)鍵。其長距激光雷達M系列的結(jié)構(gòu)設(shè)計相當精簡，包括5個收發(fā)模組+5塊小鏡子（反射鏡）+1個振鏡模組，元器件的減少使M系列的裝配難度和加工時間大幅下降。同時，速騰收購MEMS供應(yīng)商希景科技，向上游整合，進一步提升量產(chǎn)能力。2023年，速騰的年產(chǎn)能預計可達百萬臺規(guī)模。而針對MEMS的可靠性問題，速騰采用了可靠性相對較高的電磁驅(qū)動方式，且獲得AEC-Q10X車規(guī)認證。電磁驅(qū)動和靜電驅(qū)動的主要區(qū)別在于驅(qū)動方式的原理不同。電磁驅(qū)動的驅(qū)動力來自于電磁或永磁體（Magnet），需要有數(shù)十微米厚度的電磁線圈，封裝需要配置永磁鐵；而靜電驅(qū)動則是利用帶電導體（電極板）間的靜電作用力。據(jù)汽車之心介紹，靜電驅(qū)動方式較為成熟，封裝簡單、體積小且功耗低，但電磁式能夠?qū)冶哿旱膹姸茸龅酶?，以提升可靠性，同時實現(xiàn)更大的掃描角度。2022年11月，速騰公開了目前唯一獲得CNAS（中國合格評定國家認可委員會）認可的車載激光雷達實驗室，擁有激光雷達全環(huán)境應(yīng)用場景的模擬測試能力，可自主進行超過120項測試。據(jù)汽車之心微信公眾號報道，過去兩年，速騰的車規(guī)級激光雷達M系列累計完成了超36000小時高溫耐久測試、超24000小時高溫高濕測試、超21000小時的循環(huán)溫度沖擊測試以及超40000小時的獨立器件測試等，覆蓋了HALT測試、HAST測試、高低溫工作測試、EMC測試以及高海拔、鹽霧、冰水沖擊、防塵防水、溫度極限等車規(guī)級可靠性測試項目。另有一徑科技自研靜電式MEMS微振鏡，其補盲產(chǎn)品（905nm）在商用車領(lǐng)域斬獲頗豐，同時以長距離產(chǎn)品（1550nm）向乘用車領(lǐng)域繼續(xù)發(fā)力。一徑科技自研MEMS微振鏡、1550nm光纖激光器、APD陣列芯片、收發(fā)分離的系統(tǒng)架構(gòu)等多項核心部件。我們認為，MEMS微振鏡和光纖激光器是激光雷達中壁壘較高且較為關(guān)鍵的兩個零部件，而芯片化又是激光雷達未來實現(xiàn)降本增效的必由之路，因此掌握相關(guān)研發(fā)能力能夠幫助公司建立更扎實的差異化優(yōu)勢，并實現(xiàn)長期降本。具體到MEMS微振鏡，一徑科技深入晶圓、芯片、封裝等多個環(huán)節(jié)，目前已經(jīng)歷二三十個版本的迭代，我們認為這能夠幫助公司對MEMS路線的難點和挑戰(zhàn)有更深入的認知，再進行一一攻克后實現(xiàn)更高的成熟度和可靠性。針對MEMS路線連接軸易斷的問題，一徑采用收發(fā)異軸方法，以更小的擺幅實現(xiàn)更大的視場角，從而增強激光雷達的穩(wěn)定可靠性。此外，MEMS微振鏡越大，性能越高，但支撐鏡子的懸臂梁也更容易斷裂。而一徑采用1550nm波長，通過改變發(fā)射端而非掃描端來提升激光雷達的性能，也可一定程度確保產(chǎn)品的可靠性。但同時，公司也會面臨1550nm帶來的成本和功耗挑戰(zhàn)。目前，公司的長距產(chǎn)品ML-Xs暫未有公開的乘用車定點，我們認為或也和1550nm的高成本有關(guān)。但公司于2022年初獲小鵬、百度、國汽智聯(lián)投資，未來或有合作展開。Innovusion采用“1550nm+二維轉(zhuǎn)鏡”路線，性能表現(xiàn)突出，但成本和功耗偏高。乘用車企對零部件成本更為敏感，Innovusion目前除蔚來外暫無其它公開的乘用車定點。我們認為，現(xiàn)階段1550nm方案仍將主要應(yīng)用于定價較高的高端乘用車型和更強調(diào)感知距離的自動駕駛重卡等商用車型，大部分乘用車仍將采用905nm激光雷達。Innovusion的二維轉(zhuǎn)鏡有一縱一橫兩面掃瞄鏡，橫軸的多邊形棱鏡能夠?qū)崿F(xiàn)光源的水平掃描，而縱軸的掃描振鏡則改變光源的垂直方向，通過兩面鏡子的旋轉(zhuǎn)配合，二維轉(zhuǎn)鏡僅需一束光源就能夠?qū)崿F(xiàn)機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達若干個光源才能實現(xiàn)的掃描效果。作為激光雷達最常見的兩大光源，1550nm光源在人眼安全方面較905nm更有優(yōu)勢，因此可通過增大光源功率實現(xiàn)更高的性能。人眼可見光的波長范圍在380-780nm之間，905nm和1550nm同屬于不可見光，但1550nm適用的功率上限遠高于905nm。這主要是由于1400nm以上的激光在到達人眼視網(wǎng)膜前就被眼球的透明部分吸收完了，因此對人眼的傷害相對較小。這也就意味著1550nm能夠在更高的光源功率下運行，從而實現(xiàn)更高的性能。在光斑大小和脈寬條件不變的情況下，1550nm激光所允許的最大峰值光功率值比905nm高出了幾個數(shù)量級。此外，1550nm的光束發(fā)散角要小于905nm，在探測遠距離小物體時優(yōu)勢尤為明顯。激光雷達的光束發(fā)散角的單位為mrad（毫弧度），在1mrad（約等于0.057°）的光束發(fā)散角中，測距每增加100m，光斑直徑增加100mm。光束發(fā)散角越小，意味著光束照到遠距離的小物體時信息損失就越少，返回的能量也就更大，從而實現(xiàn)更佳的探測效果。這也是為何Luminar和Innovusion激光雷達的測距參數(shù)在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先位置，二者的激光雷達10%反射率下的探測距離可達250米，而905nm的產(chǎn)品普遍在150-200米的水平。但需要指出的是，1550nm波長一直被業(yè)內(nèi)詬病“容易被水吸收”，也就意味著在極端雨水天氣中，探測效果會大打折扣。為此，可通過提升功率的方式彌補這一缺陷，但這也同時意味著更高的功耗和更短的壽命。而據(jù)九章智駕微信公眾號引述Innovusion表示，普通的“雨點”對1550nm光束的影響并不大，只有成片狀的“水簾”或“水灘”才會明顯影響1550nm光波的探測能力。而激光雷達主要是進行前向探測，很少會遇到片狀“水簾”的情況，而在極端暴雨天氣中，905nm的探測效果同樣會被“致盲”。1550nm激光雷達的劣勢在于成本和功耗，且皆為物理屬性問題，較難得到根本解決。1）成本：1550nm波長需搭配光纖激光器和銦鎵砷（InGaAs）探測器使用，成本和復雜度遠高于905nm方案。即使未來經(jīng)過大規(guī)模生產(chǎn)和系統(tǒng)優(yōu)化，成本下限也高于905nm方案。一方面，光纖激光器是一套復雜的系統(tǒng)，由眾多元器件組成，價格明顯高于半導體激光器，未來需通過系統(tǒng)設(shè)計的優(yōu)化、無源器件的集成和大規(guī)模量產(chǎn)來進行降本，但價格下限仍高于EEL和VCSEL激光器。另一方面，1550nm波長無法被常規(guī)的硅材料所吸收，因此無法使用傳統(tǒng)的硅光電探測器，需配合銦鎵砷探測器使用，而銦鎵砷材料的價格顯著高于普通硅材料。此外，目前車載激光雷達行業(yè)仍以905nm方案為主，這也意味著905nm方案更有可能率先享受量產(chǎn)規(guī)模擴大和產(chǎn)業(yè)鏈成熟帶來的紅利，進一步降低生產(chǎn)制造成本。2）功耗：1550nm激光雷達需以更高的功率運行，因此需解決散熱難題。1550nm方案的電光轉(zhuǎn)換效率低于905nm，因此為實現(xiàn)同樣的探測效果，必須提升發(fā)射端的功率。據(jù)九章智駕微信公眾號引用禾賽的觀點，905nm搭配VCSEL激光器在激光雷達中的電光轉(zhuǎn)換效率約20%，而1550nm僅10%出頭。這主要是由于在發(fā)射端，1550nm波長需搭配復雜的光纖激光器。相較于905nm所需的半導體激光器可直接進行電光轉(zhuǎn)換，光纖激光器還需經(jīng)歷光纖耦合和放大的過程，其中不可避免地會產(chǎn)生一定的能量損耗，因此光纖激光器的電光轉(zhuǎn)換效率要低于半導體激光器。綜上，1550nm激光雷達在發(fā)射端需以更高的功率運行，Luminar和Innovusion產(chǎn)品功耗分別為25W和28W，而采用905nm方案的激光雷達功耗多在15W左右，這也是為什么Luminar和Innovusion的產(chǎn)品都選擇搭載在車頂以便于散熱。3）可靠性：考慮到光纖激光器體積大、成本高、功耗高，目前的1550nm激光雷達只會使用1-2套光纖激光器，對比905nm可以將上百組激光器進行芯片化。依賴單一激光器在魯棒性和可靠性角度上帶來了更多挑戰(zhàn)。此外，單一激光器為實現(xiàn)更大的FOV，通常需要搭配二維轉(zhuǎn)鏡掃描架構(gòu)，與簡單的一維轉(zhuǎn)鏡相比增加了激光雷達內(nèi)部的活動部件，影響其穩(wěn)定性和壽命。905nm激光雷達的探測距離是否足夠？我們認為，其性能上限已可基本滿足常規(guī)情況下自動駕駛系統(tǒng)的需求，但針對部分極端情況仍有待商榷。汽車制動距離的公式可簡單概括為S=Vt+(V^2)/(2gμ)（S為剎車距離，V為汽車行駛速度，t為系統(tǒng)制動反應(yīng)時間，μ為路面摩擦系數(shù)，g為重力加速度即9.8m/s2）。我們在下表中列舉了不同情況下，自動駕駛汽車需要的制動距離。正常天氣和高速路面下，即使以最高限速120公里/小時行駛，自動駕駛汽車的剎車距離為111米，而當前905nm激光雷達10%反射率下的探測距離大約在150米左右，可以覆蓋正常情況下的高速行駛需求。但在部分極端情況，例如惡劣天氣和路況以及超速行駛時，車輛所需要的制動距離會超過150米，此時905nm激光雷達或難以支持自動駕駛系統(tǒng)所需要的絕對安全性。但自動駕駛系統(tǒng)也可通過控制不同情況下的行駛速度來避免上述極端情況的發(fā)生。2022年，國內(nèi)兩大Robotaxi玩家小馬智行和文遠知行都宣布與速騰聚創(chuàng)達成合作，采用速騰聚創(chuàng)905nm激光雷達M系列進行Robotaxi前裝量產(chǎn)方案的生產(chǎn)和落地。L4公司對于自動駕駛系統(tǒng)的安全性具有更高的要求，因此我們認為這也從側(cè)面體現(xiàn)了905nm激光雷達可支持常規(guī)情況下自動駕駛功能的實現(xiàn)。發(fā)射：“多結(jié)工藝+補盲雷達”推動VCSEL上量，中長期格局較優(yōu)伴隨“多結(jié)”工藝的突破和補盲雷達的落地，車規(guī)級激光雷達的VCSEL芯片出貨量有望在今明年得到快速提升，目前供應(yīng)商仍以海外龍頭Lumentum為主。國產(chǎn)玩家中，縱慧芯光和長光華芯（688048.SH）在該領(lǐng)域同樣具備強勁實力，車規(guī)級產(chǎn)品預計將于今明年陸續(xù)量產(chǎn)，我們認為兩家廠商中長期有望受益于VCSEL芯片整體較高的工藝壁壘和毛利率水平以及零部件國產(chǎn)替代的邏輯。根據(jù)激光增益介質(zhì)材料的不同，常見激光器可分為四大類：固體激光器、光纖激光器、氣體激光器和半導體激光器。其中固體和氣體激光器由于體積偏大，并不適宜于車載場景。因此，當前車載激光雷達的主流發(fā)射激光器主要包括半導體激光器和光纖激光器兩大類。光纖激光器搭配1550nm光源使用，其市場空間主要取決于1550nm激光雷達的滲透情況，在此處我們不多做討論。而半導體激光又主要包括邊發(fā)射激光器（EEL）和垂直腔面發(fā)射激光器（VCSEL）兩類。激光發(fā)射器類型的選擇主要取決于激光雷達的掃描方案和測距原理。VCSEL具有成本低、集成度高等優(yōu)點，而發(fā)光面積大導致的性能短板也有望通過“多結(jié)”工藝得到補齊，因此其應(yīng)用場景正在不斷拓寬。除激光雷達外，VCSEL亦可應(yīng)用于艙內(nèi)駕駛員監(jiān)控產(chǎn)品（DMS），同樣受益于汽車智能化的發(fā)展。針對905nm轉(zhuǎn)鏡式激光雷達，“多結(jié)”VCSEL中長期有望逐漸取代EEL。EEL稱為邊發(fā)射激光器，是過往最常用的激光雷達光源技術(shù)，光源能量密度高，供應(yīng)鏈也相對成熟，但在成本和體積方面不占優(yōu)。這主要是由于EEL激光器的激光是從芯片邊緣射出的，在形成晶圓后需再進行切割，并對每個激光器的側(cè)表面分別進行處理，因此成本較高。相較之下，VCSEL的優(yōu)勢主要在于：1）成本低：由于VCSEL激光器的光是垂直于芯片發(fā)射的，因此無需在側(cè)面進行太多加工，后道處理工序成本低于EEL，長期還有望享受消費電子產(chǎn)業(yè)鏈帶來的摩爾定律。2）更易于芯片化：VCSEL可在二維陣列中實現(xiàn)，單個芯片就能夠包含數(shù)百個獨立光源，因此較EEL更容易實現(xiàn)大規(guī)模發(fā)光陣列。針對905nmMEMS激光雷達，EEL當前或仍更為合適。這主要是由于MEMS微振鏡面積較小，直徑約1-5mm，而VCSEL發(fā)光面積較大，因此準直較為困難（VCSEL面積通常約250μm*250μm，EEL通常約250μm*10μm）。此外，MEMS激光雷達需要的激光器較少，例如速騰聚創(chuàng)的905nmMEMS激光雷達M系列僅使用了5個收發(fā)模組（5個EEL激光器+5個SiPM探測器），因此也可大幅避免EEL的成本和體積劣勢。針對Flash純固態(tài)激光雷達，普遍采用“VCSEL+SPAD”全芯片化方案，因此VCSEL激光器也有望受益于Flash激光雷達的活躍。Flash不像其他掃描技術(shù)使用光束實現(xiàn)掃描，而是在短時間內(nèi)發(fā)射出一大片覆蓋探測區(qū)域的激光，再以高度靈敏的接收器完成對于環(huán)境圖像的測繪。VCSEL可在二維陣列中實現(xiàn)，單個芯片就可包含數(shù)百個獨立光源，因此較EEL更適合芯片化，還為設(shè)計各種復雜結(jié)構(gòu)的點陣光源提供了可能。此外，VCSEL的發(fā)光面積更大，在Flash激光雷達中更容易實現(xiàn)大視場角，而EEL激光器配合Flash掃描方案則需要更為復雜的光學設(shè)計。目前，激光雷達的VCSEL供應(yīng)商仍以海外龍頭Lumentum為主，Lumentum同時也占據(jù)了全球VCSEL芯片市場超40%的份額，可見市場集中度之高。Lumentum是全球最大的VCSEL供應(yīng)商。據(jù)Yole統(tǒng)計，2021年Lumentum占據(jù)了全球VCSEL市場42%的份額。在消費電子領(lǐng)域，Lumentum是蘋果iPhone的供應(yīng)商。在車載激光雷達領(lǐng)域，Lumentum也于2022年宣布了與禾賽科技的合作，禾賽AT128采用的就是Lumentum的VCSEL激光器。除Lumentum外，II-VI通過2019年收購Finisar成為了目前全球第二大VCSEL供應(yīng)商，2021年市占率達37%，即前兩大玩家合計占據(jù)了近80%的市場。如此高的集中度主要是由于VCSEL芯片具有較高的工藝壁壘，Lumentum和II-VI皆采用IDM模式，覆蓋芯片設(shè)計、外延生長、晶圓制造等全流程（Lumentum由于訂單量較大，部分或代工）。國內(nèi)廠商中，縱慧芯光和長光華芯在多結(jié)VCSEL領(lǐng)域同樣具備強勁實力，車規(guī)級產(chǎn)品皆有望于2023年開始陸續(xù)量產(chǎn)，中長期有望受益于VCSEL芯片整體較高的工藝壁壘和毛利率水平以及零部件國產(chǎn)替代的邏輯?？v慧芯光成立于2015年，起源于斯坦福大學，專注于高功率、高頻率VCSEL芯片/模組的研發(fā)。公司采用Fablite模式，即自主生產(chǎn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)（外延），后續(xù)其它環(huán)節(jié)則委外代工。在消費電子領(lǐng)域，縱慧芯光的VCSEL芯片廣泛應(yīng)用于華為、榮耀、夏普、魅族等手機品牌，累計出貨超5000萬顆，積累了豐富的量產(chǎn)經(jīng)驗。而在車載領(lǐng)域，縱慧芯光自2019年開始布局，目前正與國內(nèi)外多家激光雷達廠商合作開發(fā)混合固態(tài)和固態(tài)激光雷達方案，其VCSEL產(chǎn)品已于2020年通過AEC-Q102車規(guī)級認證，2021年初通過IATF16949認證，有望于2023年開始量產(chǎn)。2022年8月，縱慧芯光獲新一輪戰(zhàn)略融資，投資者包括速騰聚創(chuàng)、禾賽科技、比亞迪等產(chǎn)業(yè)鏈玩家，國產(chǎn)替代邏輯較強。接收：905nm快速邁向SPAD/SiPMSPAD/SiPM的靈敏度優(yōu)勢明顯，越來越多的905nm激光雷達產(chǎn)品開始在接收端采用SiPM/SPAD，替代APD已成為明顯趨勢。目前，SPAD/SiPM核心廠商仍以濱松光子、索尼、安森美等海外龍頭為主。南京芯視界、靈明光子、宇稱電子、阜時科技等國產(chǎn)玩家存在國產(chǎn)替代的機會，但產(chǎn)品性能對比國際龍頭仍有進步空間。激光雷達的探測器按照器件結(jié)構(gòu)可以分為PIN二極管、APD雪崩二極管、SPAD單光子陣列和SiPM探測器。其中PIN二極管由于無任何增益效果，因此應(yīng)用不多。APD（雪崩光電二極管）技術(shù)已然十分成熟，SPAD（單光子雪崩二極管）和SiPM（硅光電倍增管）則相對新興。SPAD為蓋革模式（即偏置電壓高于擊穿電壓）下的APD，具備單光子成像的能力；而SiPM是硅基陣列模式的SPAD，由多個SPAD并聯(lián)組成。與APD相比，SPAD/SiPM的主要優(yōu)勢在于更強的增益效果和更高的靈敏度，但面臨日光干擾的問題。據(jù)安森美官網(wǎng)，APD的內(nèi)部增益大約在100x，而SPAD/SiPM的內(nèi)部增益可達百萬級。因此，使用SPAD/SiPM結(jié)構(gòu)的接收器能夠在更低的功率下實現(xiàn)更遠的探測距離，在功耗和體積方面優(yōu)勢明顯，在夜晚等弱光環(huán)境下的探測效果也更佳。目前，禾賽科技、速騰聚創(chuàng)等主要激光雷達玩家皆已開始在激光雷達接收端采用SPAD/SiPM方案。但需注意，SPAD/SiPM并非毫無缺點。SPAD/SiPM由于靈敏度極高，因此在強太陽光等背景光噪聲較大的環(huán)境下，反而會因信噪比較低而出現(xiàn)探測距離明顯下降的問題。而對比SPAD和SiPM，長距激光雷達目前多使用SiPM，F(xiàn)lash補盲激光雷達則以SPAD為主。SPAD的主要優(yōu)勢在于像素數(shù)更高，因此在相同分辨率下，陣列體積會更小。Flash固態(tài)激光雷達的角分辨率主要受限于像素數(shù)量，且作為補盲雷達對體積的要求更高，因此更適合采用SPAD方案。而SiPM的主要優(yōu)勢在于可一定程度彌補SPAD對光感知能力不足的問題。這主要是由于SPAD只需1個光子就會發(fā)生雪崩，而SiPM通過將大量SPAD并聯(lián)，可通過發(fā)