汽車：從華為看智能汽車（三）：激光雷達性價比提升關(guān)注細分賽道投資機會

性能：激光雷達通過硬件升級、優(yōu)化振鏡、掃描器數(shù)量增加和優(yōu)化算法和信號處理技術(shù)實現(xiàn)激光雷達性能持續(xù)向上。價格：集成式方案簡化生產(chǎn)制造成本及原材料用量，并且核心組件計算芯片、激光器、光學(xué)棱鏡等核心性能上激光雷達在識別精度上領(lǐng)先。受制于單顆成本高于其他傳感器，激光雷達或成為中高價格帶車型補充傳感器存在，主要負責(zé)極端環(huán)境感知、務(wù)機器人激光雷達市場規(guī)模分別為86.3/78.16億元，同比增速分別為隨著高階智能化功能加速和機器人需求的放量，激光雷達有望迎來銷量的快速提升。價格下探幅度相對明確，激光雷達銷量內(nèi)有望高增長。我們看結(jié)合下游客戶進展和產(chǎn)品技術(shù)迭代，建議關(guān)注國內(nèi)激光雷達龍頭供應(yīng)商禾賽科技、車端增速明確的供應(yīng)商速騰聚創(chuàng)、積極布局車端激光雷達的睿創(chuàng)微納。激光雷達組件看，建議關(guān)注激光雷達光源模塊已進入量產(chǎn)階段的光庫科技、永新光學(xué)、炬光科技，激光雷達光源風(fēng)險提示：乘用車銷量不及預(yù)期；智能駕駛進度不及預(yù)期；激光雷達替代2請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明投資聚焦核心邏輯需求旺盛，激光雷達有望迎來性價比奇點，建議關(guān)注細分賽道投資機會。創(chuàng)新之處即我們認為算法推進速度會成為影響智能駕駛硬件的核心因素，Ps的成熟度會成為影響激光雷達未來出貨量的核心原因之一。投資看點元提升至2027年的1064億元，5年復(fù)合增速為27.8%，服務(wù)機器人上的低 5 6 9 4請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明 圖表1：問界M9和智界S7上市搭載192線束激光雷達圖表1：問界M9和智界S7上市搭載192線束激光雷達圖表2：問界M9搭載1顆192線束激光雷達），圖表3：華為192線束激光雷達性能更優(yōu)6請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明激光雷達發(fā)射模塊通過激光器生成并發(fā)射激光脈沖。在感知到物體后激光脈沖反射字信號。依據(jù)數(shù)據(jù)信號提取關(guān)鍵測量信息，完成對圖表4：激光雷達核心組件資料來源：中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院《車載激光雷達行業(yè)等其他半導(dǎo)體材料發(fā)出905nm波長的光，而光纖激光器則通過摻雜半導(dǎo)體激光芯片，以及快軸準(zhǔn)直鏡、慢軸準(zhǔn)直鏡、圖表5：激光器結(jié)構(gòu)示意圖圖表6：光纖激光器結(jié)構(gòu)示意圖分辨率的關(guān)鍵。光電探測器通過在光電二極管中加大反向偏壓從而實現(xiàn)光電流成倍），適用于處理多光子事件，適合中等距離測量；SPAD對單圖表7：850-1550nm光線接收方案圖表8：各類光電探測器方案性能對比中高高中長長高中中中快快中8請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明圖表9：Ouster16的主板結(jié)構(gòu)主機整體實現(xiàn)轉(zhuǎn)動，通過不斷旋轉(zhuǎn)實現(xiàn)一維動態(tài)掃描度光學(xué)信號接收。3）固態(tài)式激光雷達則利用硅光圖表10：激光雷達性能持續(xù)提升掃描模塊方案掃描模塊方案工作原理工作原理優(yōu)點優(yōu)點缺點/難點缺點/難點機械式機械旋轉(zhuǎn)（一維掃描）實現(xiàn)收發(fā)模塊宏觀意義上的轉(zhuǎn)動360°全景視場、掃描速度快、抗光干擾強成本高、尺寸大、震動敏感性高半固態(tài)式轉(zhuǎn)鏡（一維、二維掃以二維旋轉(zhuǎn)鏡激光雷達為主，多邊形棱鏡與垂直掃描振鏡分別負責(zé)水平和垂直方向掃描掃描速度快、精度高尺寸大、中等視場棱鏡（二維掃描）利用旋轉(zhuǎn)棱鏡改變光路通光孔徑大、測距遠、精度高尺寸大、成本高、視場窄MEMS（二維掃描）本質(zhì)是硅基半導(dǎo)體元器件，利用小尺寸懸臂梁實現(xiàn)反射鏡諧波頻率震蕩成本低、尺寸小、可控性好懸臂梁易受外界沖擊而斷裂、視距中等OPA（無掃描）運用相干原理，多光源組成陣列，調(diào)節(jié)發(fā)射單元相位差控制激光束方向成本低、尺寸小、全局掃描或局部精細掃描短期內(nèi)技術(shù)不成熟Flash（無掃描）根據(jù)飛行時間，輸出深度信息三維圖像成本低、尺寸小探測距離較短資料來源：中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院，灼識咨詢，速騰聚創(chuàng)招股說明書，《固態(tài)激光雷達研究進展》，浙江大學(xué)現(xiàn)代HashimFH,HuddinAB,IbrahimMF,Hussaincontrolsystemforself-drivingcartowardsurbanchallenges"，國聯(lián)證券研激光雷達性能持續(xù)向上，國內(nèi)供應(yīng)商實現(xiàn)產(chǎn)品性能和迭代速度的反超。發(fā)展歷圖表11：車載激光雷達性能持續(xù)提升資料來源：速騰聚創(chuàng)官網(wǎng)，威力登官網(wǎng)，禾賽科技官網(wǎng)，圖達通10激光雷達對的感知精準(zhǔn)度越高、探測范圍越廣，圖表12：激光雷達核心參數(shù)指標(biāo)拆分參數(shù)距離分辨能力主要相關(guān)模塊√√發(fā)射模塊，掃描模塊視場角√發(fā)射模塊，掃描模塊分辨率√發(fā)射模塊，接收模塊，信號處理幀率√發(fā)射模塊，接收模塊√發(fā)射模塊，接收模塊功率√發(fā)射模塊圖表13：激光雷達性能參數(shù)868648升級分析中，我們聚焦如何提升激光雷達線束數(shù)量從而提升感知精準(zhǔn)度。圖表14：flash方案通過集成實現(xiàn)收發(fā)線束提升圖表15：OPA方案通過增加分束器實現(xiàn)線束提升資料來源：北京摩爾芯光半導(dǎo)體專利CN11595圖表16：速騰聚創(chuàng)M1內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖表18：MEMS激光雷達工作原理所圖表17：速騰聚創(chuàng)M1輸出等效126線束圖表19：速騰聚創(chuàng)M1工作效果圖12性能升級方案三：掃描器數(shù)量增加并分工實現(xiàn)接收端等效線束升級。半固態(tài)雷圖表20：Luminar激光雷達內(nèi)部框架圖表21：禾賽科技二維旋轉(zhuǎn)鏡結(jié)構(gòu)圖性能升級方案四：同時通過優(yōu)化算法和信號處理技術(shù)提升激光雷達性能。優(yōu)化圖表22：通過軟件實現(xiàn)激光雷達探測距離的提升波的多傳感器融合算法研究》李杰、張洛維等，本均保持快速下探，速騰聚創(chuàng)ADAS/機器人及其他激光雷達成本分別從2020年的130.99/1.10萬元下探至2023H1的0.50/0.63萬元；圖表23：速騰聚創(chuàng)激光雷達成本下探（萬元）——ADAS機器人及其他圖表24：禾賽科技激光雷達成本下探（萬元）——平均成本粗算（萬元）圖表25：激光雷達SoC芯片結(jié)構(gòu)號處理部件，實現(xiàn)系統(tǒng)簡化和成本控制，可以提供14圖表26：速騰聚創(chuàng)產(chǎn)品平臺對比圖表27：E平臺產(chǎn)品結(jié)構(gòu)圖資料來源：速騰聚創(chuàng)官網(wǎng)，騰訊網(wǎng)（易車原創(chuàng)國聯(lián)證券研究所圖表28：光學(xué)組件成本有望持續(xù)下探中國進口價格指數(shù)：光學(xué)儀器及設(shè)備中國進口價格指數(shù)：激光器圖表29：光學(xué)組件成本有望持續(xù)下探中國進口價格指數(shù)：集成電路15圖表30：激光雷達成本持續(xù)下探，2024年降價節(jié)奏逐步放緩攝像頭+毫米波雷達+超聲波雷達的組合基本滿足感知需求。傳感器性能對比來測距離及夜間環(huán)境的補充傳感器。圖表31：智能駕駛傳感器性能對比圖表32：“攝像頭+毫米波雷達+超聲波雷達”的組合基本滿足感知需求16圖表33：攝像頭+毫米波雷達+超聲波雷達的組合基本滿足感知需求圖表34：高分辨率4D雷達可以識別出每個物體圖表35：4D雷達實現(xiàn)了探測范圍和距離的雙提升VehicleSector》DavidE.Zoia，國聯(lián)證券研究所17圖表36：激光雷達在點云密度、反饋時間等性能參數(shù)上保持領(lǐng)先感知、距離測量等方面的數(shù)據(jù)獲取，具備傳感器性融合算法：通過多傳感器多輪數(shù)據(jù)融合，保證識數(shù)據(jù)。（3）數(shù)據(jù)初步融合：將激光雷達采集的信息投影到攝像頭采集到的圖像上，成自適應(yīng)對模型中信息的抽取，增強對物體識別的精準(zhǔn)度。18圖表37：融合算法流程圖資料來源：華為GOD專利，《TransFusion:RobustLiDAR-CTransformers》XingeZhu、QingqiuHuang、YilunChen、Chiew-LanTai，國聯(lián)證激光雷達在場景穩(wěn)定過程中權(quán)重較低，在場景變化的過程中是最先19圖表38：融合算法權(quán)重分配方案資料來源：《無人駕駛汽車多傳感器冗余下的數(shù)據(jù)融合算法研究》視覺算法和激光雷達算法相比，融合算法將車輛檢測準(zhǔn)確率分別提升了6.47%和3.72%。行人檢測準(zhǔn)確率分別提升了20.27%和4.86%；圖表39：融合感知準(zhǔn)確度高于純視覺感知資料來源：《AdaFusion:Visual-LiDARFusionWithAdaptiveWeightsfPengYin、SebastianScherer，國聯(lián)證視覺算法：AI加持優(yōu)化圖像處理能力，Pseudo-LiDAR有望替代激光雷達20請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明圖表40：Pseudo-LiDAR點云生成方式資料來源：《Pseudo-LiDARfromVisualDepthEstimation:BridgingtheGapin3DObjectDetChao、DivyanshGarg、etal，國聯(lián)證券Pseudo-LiDAR方案信息精確程度略低于融合方案，但具且具備RGB顏色信息，即可以通過顏色區(qū)分識別物體的圖表41：Pseudo-LiDAR點云生與激光雷達、前向視覺對物體感知的識別對比資料來源：《Pseudo-LiDARfromVisualDepthEstimation:BridgingtheGapin3DObjectDetectionfoChao、DivyanshGarg、etal，國聯(lián)證券圖表42：Pseudo-LiDAR方案點云結(jié)果和真實世界情況還原對比資料來源：《Pseudo-LiDARfromVisualDepthEstimaAutonomousDriving》YanWang、Wei-LunChao、DivyanshGarg、etal，國聯(lián)證券研究所物體標(biāo)注來看，特斯拉通過地圖重構(gòu)的方式保留出Pseudo-LiDAR信息，并且通過21請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明合時序模型完成對空間內(nèi)物體行為軌跡的預(yù)測。圖表43：特斯拉視覺方案靜態(tài)物體識別資料來源：teslaAIday202圖表44：特斯拉引入Radar完成動態(tài)物體識別資料來源：teslaAIday202圖表45：特斯拉純視覺感知方案結(jié)果及規(guī)劃資料來源：teslaAIday202激光雷達仍然可以保持性能上的領(lǐng)先及上車的必要性案或逐步趨近成熟，數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度的提升疊加與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知的適配性有望逐步降低22請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明智能駕駛：高階智駕滲透率快速提升，激光雷達未來高階智能駕駛有望帶動高線束激光雷達出貨量提升。智能駕駛域控制器滲圖表46：智能駕駛滲透率持續(xù)向上（以智能駕駛域控制器滲透率為例）100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%20162017201820192020202120222023H12023E2024E2025E2030E以上方案滲透率來看，10萬以下車型滲透率為0.4%，10-15萬以上車型滲透率為主要系理想車型智能化配置較高且占據(jù)價格帶較大份額。40萬以上價23請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明圖表47：L2及以上高階智能駕駛分價格帶滲透率 35-40萬——40-45萬45-50萬50萬以上2021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q2圖表48：2024年新車型配置激光雷達車型數(shù)量有望持續(xù)提升（款）激光雷達數(shù)量是否標(biāo)配激光雷達線束上汽飛凡飛凡R71●零跑零跑C101●極石極石013○128*1+120線*2華人運通高合HiPhiY1●高合HiPhiZ1●理想理想Mega1●吉利睿藍吉利睿藍71●廣汽埃安埃安昊鉑GT3●埃安昊鉑HT3●一汽紅旗一汽紅旗E0013●長城魏牌藍山DHT-PHEV2●魏牌摩卡DHT-PHEV2●小鵬X92●奇瑞星途星紀(jì)元ES1●24請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明星途星紀(jì)元ET1●上汽智己智己LS61●比亞迪騰勢N72○仰望U83●蔚來蔚來ET91●●智界智界S7●阿維塔阿維塔123●96線哪吒哪吒S2●96線激光雷達性價比持續(xù)提升，我們認為1）車載激光雷達滲透率有望持續(xù)提升，預(yù)計23-27年滲透率分別為2.0%/7.0%/15.0%/23.0%/29.0%2）單車平均激光雷達3）單車價值量持續(xù)下探且降幅下降，預(yù)計23-27年單顆激光雷達價格分圖表49：國內(nèi)市場乘用車載激光雷達行業(yè)規(guī)模測算2,146.82,355.02,326.82,519.92,595.52,673.32,726.82,781.341.53401.00501.25資料來源：ICVTank，IDTec25請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明機器人：應(yīng)用范圍升級，中低線程激光雷達出貨量規(guī)避。激光雷達逐步成為滿足機器人多場景環(huán)境感知的重要傳感器。圖表50：低線束激光雷達在各類機器人應(yīng)用廣泛26請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明圖表51：服務(wù)機器人產(chǎn)量逐步向上0服務(wù)機器人產(chǎn)量當(dāng)期值(套)服務(wù)機器人產(chǎn)量同比增長(%)0服務(wù)機器人有望快速擴容，低線束激光雷達圖表52：國內(nèi)專業(yè)服務(wù)機器人市場規(guī)?？焖偬嵘?國內(nèi)專業(yè)服務(wù)機器人市場規(guī)模（億元）27請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明圖表53：機器人行業(yè)激光雷達行業(yè)規(guī)模測算服務(wù)機器人產(chǎn)量911.0-28.7%42.7%11111111425.3421.6478.3950.4資料來源：IDTechEx，國際機器人聯(lián)合會雷達和服務(wù)機器人激光雷達市場規(guī)模分別為86.3/78.16億元，同比增速分別為業(yè)規(guī)模的擴容和同比增速的快速提升。圖表54：國內(nèi)激光雷達市場規(guī)模有望快速提升車載激光雷達同比增速車載激光雷達同比增速服務(wù)機器人激光雷達同比增速資料來源：IDTechEx，國際機器人聯(lián)28請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明圖表55：小鵬汽車2023年底落地50城城市NOA功能圖表57：長城汽車預(yù)計2025年完成城市NOA功能落地圖表56：特斯拉2023年落地城市NOA功能圖表58：寶馬預(yù)計2025年后完成城市NOA功能落地產(chǎn)品迭代速度和整車廠需求響應(yīng)能力充分適配功能和銷量結(jié)構(gòu)的持續(xù)變化，我們認為國內(nèi)激光雷達廠商有望進一步擴大領(lǐng)先優(yōu)勢。29請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明圖表59：速騰聚創(chuàng)平臺及產(chǎn)品矩陣圖表60：禾賽科技平臺及產(chǎn)品矩陣圖表61：2024年搭載激光雷達車型及供應(yīng)商選擇供應(yīng)商間有11211AT128AT128AT1281AT1281AT1283111-3-2-有1版有有有30請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明Pandar系列采用機械式方案?？蛻舳藖砜?，禾賽配套理想L平臺M的快速提升。量生產(chǎn)階段。永新光學(xué)：國內(nèi)光學(xué)精密儀器及核心光學(xué)部件供應(yīng)商，積極拓展業(yè)務(wù)。在激光雷達領(lǐng)域，公司與禾賽、Innoviz、Inn速增長通道。31請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明聚焦于激光雷達線光斑的技術(shù)路線，目前已獲得國內(nèi)兩家激光雷達發(fā)射端項目定點不成立、市場發(fā)展不及預(yù)期等因素導(dǎo)致市場空間測算32