时间：2022-12-12 10:31:01
(出让人/作者：报告兴业证券、余小丽) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
1、多利润刺激下激光雷达行业前景光明1.1、激光雷达投资本质是多传感器融合的自动驾驶方案激光雷达投资主要用于周边物体的距离和速度检测。 在激光雷达发射端，激光半导体发出高能激光束，激光撞击周围目标后被反射，由激光雷达接收端捕获并运算，获得目标的距离和速度，最终形成周围环境的点云数据。 车企可以将点云数据直接用于环境建模，解决自动驾驶的感知问题。 在多传感器融合方案中，激光雷达是保证安全冗余不可缺少的组成部分。 激光雷达行业市场规模持续高速增长的核心驱动力有：1)汽车智能化大趋势推动高端自动驾驶发展，未来全自动驾驶有望成为高端标配。 在三电部分逐渐标准化的今天，汽车OEM需要推出新的宣传点来实现产品的差异化宣传，其中高自动驾驶功能的落地成为整车厂研发的关键。 在自动驾驶领域实现飞跃性领先的汽车企业，有望借此获得更大的市场份额，行业领先格局也很可能因此出现洗牌。 考虑到辅助驾驶向完全自动驾驶的转变对软硬件的要求完全不同，L3以上的自动驾驶对传感器等核心部件的技术要求和搭载数量要求远远高于辅助驾驶，因此激光雷达在规模效应的作用下会实现价格下降的上升趋势据Yole推测，激光雷达从2020年到2026年的市场份额预计将以每年几乎两倍的速度从2600万美元激增到23亿美元，CAGR增长了94%，也反映了当前市场对汽车智能化的需求和期待之高。 消费者对汽车安全性和功能性的关注，政策力度推进新能源车快速提升量和融合传感器方案，被非特斯拉汽车企业广泛接受，整个激光雷达行业在2022年迎来了轿车市场前装量产元年。
2 )高阶自动驾驶落地需要解决“全场景”安全驾驶问题，激光雷达是保证高阶自动驾驶安全性的必备冗余。 自动驾驶赛道之争还在继续，以特斯拉为代表的纯视觉赛道在距离、精度、算法局限性(长尾效应难以解决)等方面存在先天缺陷，对“未知场景”下的判断具有很强的意义，行业是纯视觉方案安全性在搭载先进自动驾驶功能之前已成为汽车制造商最迫切需要解决的问题，通过在罕见和不为人知的场合提供更多有效的信息来辅助决策，激光雷达将提高已有的“相机毫米波雷达”方案的安全性随着激光雷达供应成本的不断探索，搭载前激光雷达的多传感器融合方案有望成为主要汽车企业的最佳自动驾驶解决方案。 3 )特斯拉纯视觉方案先发优势明显，其他车企有望通过融合方案实现弯道超车。 成熟的纯视觉方案需要很大的训练数据库和大量的专家来开发可靠的算法，而特斯拉早期进入自动驾驶领域，因此其大量量产车型为特斯拉提供了海量的实际用户行驶数据，得益于北美地区优秀半导体行业的土壤在图像处理、自动驾驶算法、自动驾驶硬件设计等领域具有其他汽车企业几乎无法超越的先发优势。 在这种情况下，许多汽车企业为了在自动驾驶领域实现弯道超车，采用多传感器融合方案，对激光雷达产生了需求。 同时，购买外部成熟方案也可以避免非特斯拉汽车企业在软硬件融合方面的劣势。 整个汽车厂一是购买NVIDIA自动驾驶平台可以实现更高的计算能力水平，二是可以采用整个激光雷达厂提供的感知辅助软件。 激光雷达已成为高阶自动驾驶的核心部件。 1.2、重磅政策助力自动驾驶行业发展，上游核心产业直接受益高速发展，目前许多整车企业已经具备L1-L2级安全辅助驾驶能力，但随着自动驾驶行业的快速发展，各厂商都在为L3以上级别自动驾驶的落地做准备在自动驾驶等级下，L1、L2被设定为驾驶辅助，L3、L4、L5属于自动驾驶。 三级自动驾驶是实现高水平自动驾驶的一大门槛，从L2/L2突破到三级自动驾驶的主要难点是责任划分问题，对于配备了三级以上自动驾驶功能的车辆，驾驶系统取代驾驶员成为主体责任人，目前仍处于国内水平但随着高等级自动驾驶落地障碍的逐渐消除，L3以上自动驾驶渗透率的快速增长将大大提高对车标级芯片、激光雷达、摄像头、软件等软硬件的需求，相关下游零部件技术的进一步迭代在国内相关政策中，为推动自动驾驶行业有序发展，工信部2021年发布的《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准为国内自动驾驶的发展提供了基础标准依据，为自动驾驶商用提供了良好的发展环境。 《汽车驾驶自动化分级》规范了运行自动化的定义、运行自动化分级原则、运行自动化分级要素、运行自动化各级的定义、运行自动化分级流程和判定方法、运行自动化各级的技术要求等， 与此前大部分汽车企业普遍采用的SAE (美国汽车工程师协会)分级制度相比，此次推出的国标分级制度将进一步明确0-2级驾驶自动化系统的边界划分，支持后续自动驾驶的法律、法规、强制性标准的制定
除国家层面政策外，以北上广深为中心的多个城市政府还在积极探索自动驾驶汽车的合法性、合规性，并已经出台多项建设性的自动驾驶相关政策，加快无人驾驶汽车市场法治化。 其中，2022年6月23日深圳市第七届人民代表大会常务委员会第十次会议通过《深圳经 济特区智能网联汽车管理条例》 (以下简称《条例》 )，成为我国第一部规范ICV管理的法规。 《条例》的上市或使深圳成为国内首个允许L3级及以上级别自动驾驶的城市，同时也为全国其他地方的L3级自动驾驶准入政策提供了标准和样板。 此外，在自动驾驶新基础设施应用场景方面，许多政企在深化合作、发展自行车智能的同时，也推动了道路合作领域的高速发展。
1.3、大型资本持续注资刺激发展、保障中上游产业链资金充裕的技术快速反复改变行业合作方式促使整车厂向上游衍生。 在L2 (含)以下的ADAS供应链中，汽车企业与供应商存在严格的分级供给关系，即软件供应商直接为汽车企业提供一站式的ADAS解决方案。 但在L2以上的高端自动驾驶产业链中，车厂、芯片、软件功能存在三方合作关系。 高阶自动驾驶需要在ADAS保障高安全性的前提下以积极决策为中心进行规划，由于感知、决策的数据结构完全不同，软硬件能力重用度较低，成熟的自动驾驶解决方案落地需要汽车OEM、软硬件近年来，在大量资本不断投资激光雷达制造商的同时，上游核心零部件制造商也受到青睐。 激光雷达行业产业链上游市场主要是激光、探测器、芯片等零部件制造商，目前市场上不仅有公、私资金、财富管理公司等投资激光雷达产业上游企业，如Luminar、Ouster等激光雷达制造商随着各大车厂基于全新一代电子电气架构推出的车型平台，国内专业投资机构和半导体CVC正在快速布局以汽车电气化和智能网络化为主题的上游汽车半导体电路。 具体投资方企业包括功能软件、领域控制器、自动驾驶芯片、激光雷达核心接收、发光、光电转换器件、高精度地图等上游核心软硬件厂商。 目前，国内半导体投资市场三大巨头分别是哈勃投资(华为)、小米产业投资及中芯集元)中芯国际)、三家CVC共同资助CMOS图像传感器芯片设计公司思特威，在激光雷达产业链中与VCSEL芯片制造商纵慧芯光此外，戈尔股份、比亚迪、上汽投资等公司也相继注资激光雷达产业链相关初创公司。 目前，国内整个激光雷达厂也成为资本热点，以草赛科技、速腾集创、天津神智能、一径科技为代表的国内激光雷达初创企业目前已获得多项融资。 1.4、随着新车的量产，2022年下半年激光雷达出货量有望在2021年10月搭载Livox激光雷达的小鹏P5上市后，激光雷达进入正式量产阶段。 根据我们的估算，2022年上半年全球搭载激光雷达的量产车约有6种，激光雷达的出货量贡献了约5.5万台。 从2022年下半年开始，全球搭载激光雷达的车型迅速爆炸，根据我们的统计，2022年下半年将追加14辆搭载激光雷达的量产车。 这将使激光雷达出货量迅速增长，特别是在第四季度，我们预计第四季度的环比出货量将增长171%。 我预测2022年下半年激光雷达出货量将达到19.8万台，年出货量将达到25万台。
2、激光雷达核心零部件分析与技术趋势目前激光雷达行业主要公司产品在多个维度上存在显著差异，技术尚未收敛。 激光雷达主要由发射模块、接收模块、控制和处理模块及扫描模块(如有)组成，其中发射模块组件主要包括激光驱动集成电路、激光、激光调制器和发射光学系统。 激光发射模块的工作原理是采用激励方式周期性驱动激光发射激光脉冲，利用激光调制器控制激光的发射方向和线数，最后通过发射光学系统将激光发射到目标物体。 接收模块接收回波，并将该回波反射回探测器的探测器将光信号转换成电信号。 控制模块和处理模块是目前产生最终点云数据以进行时序控制、波形算法处理和计算的ASIC芯片及相关联的驱动电路。 2.1、激光雷达模块(1)发射模块激光雷达发射模块中，可按激光波长、激光器件结构及测距原理三种方式进行分类。 通过发射模块(1)波长分类，期望1550nm方案成为未来激光雷达行业的发展趋势。 激光发射模块中的激光是主要的成本来源和重要的技术壁垒。 根据激光波长的分类，应用于汽车激光雷达系统的激光主要分为850nm、905nm及1550nm三种方案，不同波长方案的选择主要应从安全性、性能及成本三个维度进行考虑。 850nm: 850nm方案是主流技术途径中水蒸气渗透性最好的方案，因此最大功率有限，产品检测距离近。 受安全功率限制，850nm方案的有效检测距离相对较近，例如，Ouster的OS1产品的最远距离检测距离为120米，小于行业平均水平200米。 但由于波长较短，850nm的激光难以被空气中的水蒸气吸收，有助于提高潮湿场景下自动驾驶的可靠性。 905nm :目前市场上主流的激光雷达产品波长多为905nm，这主要是905nm方案技术成熟度高带来的低制造成本优势。 作为应用最普遍、生产成本最低的探测器，硅基探测器对波长小于1000nm的可见光和近红外光具有较高的灵敏度，因此激光雷达制造商往往选择905nm方案。 1550nm:1550nm波长激光对人眼的安全阈值、有效探测距离和测距灵敏度更高，但在材料选择上比较苛刻，1550nm方案有望成为未来激光雷达行业的发展趋势。 850nm、905nm、940nm激光可以直接通过眼睛晶状体、角膜和房水到达视网膜，激光能量被视网膜吸收可能造成永久性损伤。 超过1400nm波长的激光被角膜和晶状体强烈吸收，因此对视网膜的影响更小。 另外，由于SWIR具备可见光所没有的很多特性，例如对烟、水蒸气甚至硅基材料的物体的透射性高，能够在可见光环境下检测出很多肉眼无法区别的颜色，所以采用1550nm方式的激光雷达的性能也很出色。 但1550nm激光对材料要求很高，目前商业化阶段只能发射磷化铟的EEL或光纤激光。 此外，硅基光电探测器在1000nm以上波长工作时的光敏性极低，采用1550nm方案的制造商需要克服使用铟砷镓( InGaAs )新材料制造的光电探测器的高制造成本和低合格率问题。
发射模块(2)根据激光器件的结构分类，期望提出一种可构成固态激光雷达的VCSEL方案。 根据器件结构，应用于汽车激光雷达系统的激光为EEL (边缘发射)、VCSEL (光纤激光)、泵浦固体激光)、DPSSL )。 这里，EEL除了可以作为“直接”激光器使用外，还可以与光纤和晶体结合制造光纤激光器和DPSSL (泵浦固体激光器)。 由于固态激光器和光纤激光器在短波红外波段具有更高的脉冲能量和人眼安全系数，以Luminar为代表的一些激光雷达厂商选择了光纤激光器的方案。 得益于半导体材质所具备的高电光转换效率和低生产成本，目前汽车激光雷达市场的主流方案仍然是EEL和VCSEL方案，VCSEL比EEL有更宽的工作温度、更高的温度稳定性、更高的寿命、更低的成本，有望成为未来的主流路线El总称边缘发光激光器，是激光发光方向与晶片表面平行的半导体激光器。 适用于不同的传输距离和速度，EEL包括FP激光器(光纤端口激光器、法布里-珀罗激光器)、DFB激光器(分布式反馈激光器)、分布式反馈激光器。 和EML激光器)电聚焦模式)的FP激光器是以FP腔为谐振腔，发出多纵模相干光的半导体发光元件，主要适用于1310nm/1550nm波段的低速短程通信DFB激光器在FP激光器的基础上采用光栅滤波器件，器件只有一个纵模输出，一般采用1310nm、1550nm两种波长，主要用于高速中长距离传输。 EML是通过在DFB中添加EAM (电吸收片)作为外部调制器，目前实现50G以上单通道速度的主要光源。 由于技术成熟，具备较高的发光功率密度，950nm的EEL方案是目前激光雷达制造商的主流选择。 VCSEL (垂直腔面激光发射器，vertical-cavity surface-emitting laser )，激光束呈圆形对称，是一种有前途的新型光电器件。 VCSEL采用MBE (分子束外延)或MOCVD (金属有机物气相沉积)工艺制备，原始结构复杂，磊晶技术要求较高。 与EEL不同，VCSEL激光发射自与基板垂直的表面，具有光电转换效率高、可靠性高、制造成本低、功耗低等优点。 缺点是，由于传统的VCSEL激光器的发光密度功率低，所以传统的搭载VCSEL发射机的激光雷达只能用于测距要求较近的应用领域(通常小于50米)。 目前VCSEL方案的使用场景多是中近距离盲雷达的补充，有望成为未来强大的主雷达激光优胜方案。 近年来，国内外许多VCSEL厂家成功研制出了具有更高功率密度和斜率效率的多结VCSEL激光器，与单节VCSEL相比，多节VCSEL更能提高电光转换效率和功率密度。 另外，Ibeo和Ouster两家公司也成功开发并批量生产了使用VCSEL维发光阵列技术的闪存方案激光雷达。 随着自动驾驶技术的快速发展和激光雷达成本的预见，VCSEL方案的能量密度和发光效率逐年提高，未来VCSEL方案将取代EEL成为行业主流。
光纤激光器( Fiber Laser )是以添加了活化粒子的光纤为激光介质的激光器，通常激励来自半导体激光器的光(从光纤增益介质产生光)，是固体激光器的一种但由于光纤激光器增益介质形状特殊，具有典型的技术和产业优势，业内一般与其他固态激光器分开研究。 使用光纤激光的激光雷达具有优良的探测性能，但产业链尚不成熟，制造原材料昂贵，需要在大规模上车前大幅降低成本。 具体来说，光纤激光器的优点是：1)重量轻，柔软度高。 光纤体积小，可弯曲，集成时可通过光纤传输光束，实现灵活封装。 2 )可以实现大功率)光纤几何形状表面积/体积比大，散热快，工作功率更高，提高了有效检测距离和精度； 3 )光束质量高)光纤的波导结构使得光纤激光器容易获得单模输出，且受外界因素影响小，理论上输出光束的质量接近高斯光束。 缺点是半导体激光器只需要电激励就可以直接实现电光转换，而光纤不能直接实现电光转换，需要在激励增益介质中使用光，光纤激光器的电光转换效率自然低于半导体激光器。 另外，光纤激光器需要与InGaAs探测器组合使用，这将提高激光雷达的制造成本。 从激光的市场供应结构来看，目前全球激光市场主要被欧美国家的大型行业所垄断，国产替代有望逐步实现。 国外公司较早进入激光市场，占据先发优势，行业龙头公司具体包括滨松hotsu、Lumentum、II-VI等。 在国内，众多国际大厂商的专家回国与本土人才一起掀起创业热潮，VCSEL元件供应链中的国内企业数量日益增多，产业链的许多环节都存在具备一定实力的国内创业型公司，同时近年来国内VCSEL相关发明专利的数量也有所增加国内企业在光学元件(准直镜、漫射片、分束器等)领域已经实现了较高的国产替代率，但对于激光芯片这样高势垒核心部件，国内企业仍与行业巨头存在一定差距。 目前，中国领先的半导体激光器制造商包括火炬光技术、纵慧芯光、长光华芯、睿熙技术等，光纤激光器制造商包括铩科激光器、创鑫激光器、海创光电等。 国内公司多年来积极拓展至以激光雷达发射模块为代表的激光行业中游新业务领域，中长期内国内激光企业有望推出更先进、可靠、稳定的激光发射模块，最终在多个核心零部件上实现更高的国产替代率发送模块(3)根据测距原理分类，以中短期ToF为主流，关注FMCW。 根据测距原理，激光雷达可分为三角测距、tof (飞行时间)测距和FMCW (调频连续波)测距三种，目前， 可实现阳光下远距离( 100-250米)的三角测距方式成本较低，但探测精度有限，多用于对精度要求不高的商用和民用场景，如室内短距离扫描扫地机器人。 激光测距法的基本原理为，激光照射到物体上后，由CCD(charge-coupleddevice，电荷耦合器件)接收其反射光，通过光学路径在CCD上的不同位置成像，并根据三角式进行计算
但根据测距分辨率公式，随着测量距离的增加，三角法测距的分辨率会恶化为二次指数形式，使得三角测距法的远距离测距精度差，难以被定位中远距离探测的激光雷达方案所采用。
tof(timeofflight )是飞行时间测距法，目前该方案技术成熟度和测量精度较高，是目前整个激光雷达机械厂的主流选择。 ToF方案的基本原理是，ToF传感器向光源驱动芯片发出调制信号，调制信号控制激光器发出高频调制的近红外光，遇到物体的漫反射后，接收端根据发出光和接收光的相位差或时间差来计算深度信息。 根据发射光的调制方法，将ToF技术分为使用脉冲调制器的直接飞行时间测量( dToF )和使用连续波或脉冲调制器的相位差测量的间接飞行时间测量( iToF )。 dToF方案比iToF方案具有更高的成本，但由于远程探测场景下的dToF方案在测量精度、功耗、信号处理等方面具有明显的优势，随着设备硬件的不断发展，dToF正在取代iToF技术。 ToF方案的测距原理非常直观，但为了保证高精度探测，实际应用所需的工作条件较高。 高性能的ToF方案测距系统需要具备高脉冲发射峰值、弱脉冲回波、窄脉宽的特点，以减少太阳光子和其他激光雷达的干扰。 早期的ToF模块存在体积大、成本高的问题，因此多用于工业领域。 此外，由于ToF激光雷达采用的直接探测方式对进入探测器的所有光都有响应，ToF方案厂商需要投入大量资金研究开发抗干扰技术，例如每个激光脉冲单独编码，往往会导致信噪比降低，进而产生抗干扰技术近年来，集成电路和传感器技术的突破有力地推动了ToF模块的小型化发展，具体实现了行业在CMOS芯片上实现光脉冲相位的测量，有望提高未来ToF方案的性能。 调频( frequencymodulatedcontinuouswave，调频连续波)可以直接测量物体速度，但对激光雷达硬件要求极高，目前仍处于试水阶段。 与ToF路由不同，FMCW主要接收连续激光束，使返回光与本地光发生干涉，利用混合检测技术测量收发的频率差，换算频率差到目标物的距离。 作为优点，搭载了FMCW方式的激光雷达与容易受到环境光干扰的ToF方式相比，只对自己发出的光脉冲产生反应，因此FMCW方式的抗干扰性极强。 另外，FMCW方式的信噪比高于ToF方式。 ToF方案仍然必须解决“加性噪声”问题。 也就是说，ToF需要基于反射率判断探测方接收到的信号是否是“假目标点”。 相反，在FMCW方案中，由于只对自己发出的光脉冲反应，所以可以过滤不匹配的返回光，理论上具有更高的信噪比。 但是，FMCW方式并不被认为是替代dToF方式的更好的选择。 主要原因有：1) FMCW技术成熟度远低于dToF，研发和制造成本高)与上游零部件供应链比较成熟的dToF方案相比，FMCW方案对光学零部件要求极高，而且市场上能够提供这种高性能零部件的供应商数量2 ) FMCW方案无法一次性测量横向速度。 FMCW方式利用多普勒效应检测半径速度而不是横向速度，由于FMCW方式比dToF方式的点数低，所以对横向目标的FMCW检测能力比dToF方式弱。 目前，ToF激光雷达已成功上车，中期ToF与FMCW激光雷达共存，未来FMCW方案有望成为优胜方案。 ToF方案的产品性能随着收发模块技术的更新而稳步提高，有望大大缩小本空间，因此将成为中短期市场的主流测距方案。 反过来看FMCW方案，虽然在理论上灵敏度等指标性能更优，但其核心零部件的生产能否实现产业化仍然存在较大的不确定性。
2.2、激光雷达模块(2)收发模块与信息处理模块同属激光雷达核心器件，核心模块的高昂成本是制约激光雷达骑行的一大瓶颈，这也是激光雷达的特点根据实际产品细分，Valeo Scala 1选择将激光和光电探测器集成在单个模块中，作为首批通过车规级认证并装车批量生产的激光雷达，主板(配备信息处理模块)与收发模块一起使用770 激光、光电探测器及芯片作为激光雷达的三大核心部件直接影响着产品的性能、成本及可靠性。 相比之下，光学部件是比较成熟的部件，虽然可能会降低空间，但对整体成本的影响有限。 具体地，接收模块中最重要的部分是光电探测器，其主要原理是通过光电效应将光信号转换为电信号以实现对光信号的检测。 激光探测仪主要由PD(photodiode，光电二极管)、APD (雪崩光电二极管)、SPAD ( singlephotonavalanchediode，单光子晶体) PN结由一个n型杂质区域和一个p型杂质区域紧密接触构成，但PN二极管的扩散运动仅在PN结附近发生，在远离PN结的地方不存在电场，因此PN光电二极管的光电转换效率非常低，决定响应速度慢PIN-PD是由一个P-I-N结组成的半导体器件，PIN-PD在p型n型半导体之间添加了本征层，达到比一般的P-N结光电二极管更高的灵敏度。 但由于PIN-PD对光电流没有增益效应，目前仅适用于技术尚不成熟的FMCW方案激光雷达。 APD雪崩光电二极管技术比较成熟，其工作原理类似于光电倍增管，施加高反向偏压后，利用电离碰撞(雪崩击穿)效应使光电流倍增。 目前激光雷达主要利用APD的线性增益区间实现比PN/PIN光电探测器更远的探测距离，通过对Hamamatsu的产品比较，APD的线性增益效应通常可达100倍。 另外，与PD和PINPD相比，APD光电探测器具有量子效率高、响应时间快、暗电流低等特点，是目前激光雷达行业应用最广泛的单光子探测器。 但在高自动驾驶使用场景下，APD方案的增益效果仍然不能满足远距离探测所需的精度要求。 为了解决APD增益效应不足的问题，单光子雪崩二极管( SPAD )是被设计为在比破坏电压高得多的反向偏置电压下动作的产品，因此可以将SPAD认为是在破坏电压下动作的APD。 APD偏置电压低于雪崩电压的特性对入射光电子发挥线性放大作用，即APD处于反向电压更大、增益也更大的线性模式。 相比之下，SPAD的工作状态为偏置电压高于雪崩电压的盖革模式。 盖革模式下的单光子可以开启APD的工作状态，实现关断之间的转换，形成陡峭的回波脉冲信号，因此具备单光子成像的能力，因此SPAD对极弱的光学信号的检测效果更好。 此外，SPAD探测器与CMOS工艺兼容，受益于硅基CMOS技术的快速发展，SPAD方案在小型化、低成本及规模化生产方面具有优势。 总的来说，SPAD具有优良的单光子探测能力和高时间分辨率，但(1)需要性能优良的淬火电路设计来提高光子探测能力； 2 )暗电流较大；3 )无法像APD那样获取目标灰度信息。
SIPM(siliconphotomultiplier，也称为硅光电倍增管、MPPC ) )由多个具有猝灭电阻的SPAD并联连接而构成，由于每个SPAD单元独立，所以输出的信号的幅度发生变化进行远距离检测时，SiPM可以实现比其他传感器更高的信噪比，主要优点有高增益、低电压操作、高灵敏度等。 然而，采用SiPM技术方案的整个激光雷达设备厂仍需解决SiPM方案光子探测效率低的问题。 考虑到技术成熟度和成本问题，目前激光雷达行业普遍采用APD作为探测器方案，但随着制造技术的不断改进，激光雷达探测器中长期发展趋势将由APD转向SPAD/SiPM，其中SPAD阵列( SiPM 同时实现了高采集速度、高时间和空间分辨率的关键性能参数，有望长期成为行业最终定型的技术途径2.3、激光雷达组件(3)扫描模块根据扫描方式根据有无机转部件激光雷达，采用机械激光雷达、半固态由于机械式激光雷达技术与半固态及固态式方案相比，发展最快且成熟，因此目前激光雷达行业使用机械式方案的产品数量最多。 据Yole统计，截至2021年Q3，合作成功的所有29款产品中，有19款激光雷达产品使用的是机械式方案。 但是，机械式方案由于体积大、价格高，不适合搭载在量产车上，目前多用于价格灵敏度相对较低的测绘领域。 短期内，高级辅助驾驶汽车主要采用半固态激光雷达方式，扫描方式为集成度高、成本显著下降的反射镜方式或MEMS微镜器件方式。 随着固态激光雷达技术的长期成熟和成本的降低，预计固态激光雷达将成为行业的最佳解决方案。 机械激光雷达可360扫描，常用于主流无人驾驶测试项目。 机械激光雷达的优势在于可以对周围环境进行360的水平视场扫描，而半固态和固态激光雷达往往只能进行最高120的水平视场扫描，且视场范围内测距能力的均匀性不如机械旋转式激光雷达由于机械旋转式激光雷达兼具360水平视角和测距能力远的优势，目前主流的无人驾驶测试项目采用机械旋转式激光雷达作为主要探测传感器。 由于存在可移动部件，且所需精密部件数量多，机械激光雷达难以满足许多苛刻的车规级要求，再加上其较高的平均售价，目前机械激光雷达正逐步退出轿车领域的激光雷达市场，Robotaxi的其他细分由于机械激光雷达多采用分立元件组装( 64线产品需要64个发射和接收通道)，组装、调试和装配过程复杂，导致生产周期长，成本长期高。 例如，激光雷达行业的鼻祖Velodyne推出的HDL-64E产品，实现了水平视角360的扫描，点云质量优良，但每条收发信道的材料成本超过100美元，需要手工调整，因此2020 此外，由于机械方案中的激光雷达收发模块随扫描模块一起旋转，零部件容易受损，机械零部件寿命长，因此车的标准难以验证。 半固态激光雷达方式的特点是收发单元与扫描单元的解耦，根据扫描模块的运动方式具体可细分为棱镜式、反射镜式和显微镜( MEMS )三种方式。 截至目前，已有三种半固态方案均成功上车量产车的案例。 棱镜式激光雷达的代表是大疆Livox采用的双楔形棱镜方案，由于其技术方案来源于测绘雷达，实际轿车存在水土不服的表现。
在双楔形棱镜方式中，可以用较少的发送接收信道实现较高的等价点群密度，但在Livox HAP中只有6个发送接收信道，可以实现同等的144线。 然而，为了获得更高的点云密度，需要牺牲扫描时间。 对于高速行驶的轿车来说，由于探测系统的反应速度和精度是同样重要的指标，Livox HAP采用的棱镜方式提供的45万点/秒的点频比其他竞争产品上百万的点频参数更为不利。 作为最早在量产机型上搭载的激光雷达之一，小鹏与Livox的合作还停留在小鹏P5这一机型上，最新的小鹏G9机型搭载了采用MEMS方案的速腾聚创的M1激光雷达。 因此，我们认为棱镜式方案在车载激光雷达市场的发展空间有限，未来类似的棱镜式方案多面向测绘、工业、安防这类低速对扫描精度要求较高的使用场景。
后视镜方案是目前汽车轨距水平量产可能性最高的方案之一，目前半固态后视镜方案已从一维后视镜发展到二维后视镜。 采用反射镜方式的激光雷达电机在运行扫描模块时，收发模块保持固定，具体实现方案可分为一维反射镜方式和二维反射镜方式。 一维反射镜方式只有通过旋转的多面反射镜将激光向不同方向反射来进行检测的单面扫描反射镜。 一维镜方式虽然部分克服了收发模块旋转对产品性能的负面影响，但由于一维镜线束需要与激光发生器的数量匹配，一维镜式激光雷达在成本控制方面存在一定的劣势。 因为二次元反射镜内部集成了纵、横两面的扫描反射镜，所以用一根激光就可以复盖横、纵两方向的扫描。 二维反射镜方式的具体实现原理是激光通过第一楔形棱镜发生第一次偏转后，通过第二楔形棱镜后发生第二次偏转，通过控制双面棱镜的相对转速实现对激光扫描形貌的控制。 与一维扫描方式相比，二维反射镜方式可以在相同数量的收发信道中实现更高的等效线数。 但由于二维镜扫描系统集成度较低，二维镜激光雷达方案仍需进一步改进其光学系统控制机制，提高转轴精度。 由于MEMS技术成熟，且具有减少机械结构部件、光学素质、功耗等优势，MEMS方案被认为是目前轿车市场的最佳激光雷达方案。 MEMS检流计反射镜是基于MEMS、微机电系统( MicroElectro-Mechanical System )技术制成的微驱动反射镜，在激光发生器自身固定的情况下，通过控制微小的镜面平移和扭转往复运动，使激光管向不同角度反射采用MEMS、二维反射镜、棱镜等二维扫描方式的激光雷达除了在收发模块成本方面具有明显的优势外，还具有体积小、可靠性高、未来成本降低空间大等优点。 由于MEMS方案取消了电机、多棱镜等重型机械运动设备，激光雷达内部毫米级显微系统在增强整体鲁棒性的同时，进一步减小了激光雷达的尺寸，意味着更高的集成度更容易坐车。 从成本上看，激光器数量的减少意味着整个发射模块成本的降低，同时用于MEMS检流计反射镜整体结构的硅基材料已经商用多年用于投影显示领域，由于上游产业链比较成熟，对于未来的MEMS激光雷达尚有在实现更大规模的乘坐之前，目前主流的MEMS方案必须克服零部件的工作稳定性和可靠性问题。 用于MEMS检流计反射镜的镜面直径通常为数mm，其核心结构是尺寸极小的悬臂梁。 双轴MEMS悬臂梁分为细而长的慢轴(垂直、纵轴)、短而粗的快轴)、水平、横轴)，悬臂梁结构十分脆弱，车辆行驶时产生的振动和冲击容易影响微检流计的寿命和动作稳定性。 另外，MEMS显微系统的尺寸和性能存在不可调节的矛盾。 以AEye为首的公司所采用的1mm大小的镜子，能够承受激光雷达更强的冲击和振动，但在基于MEMS的设计中，孔径与镜面尺寸成正相关，太小的镜面尺寸能够检测到的目标反射光束越少然而，如果使用直径较大的镜子，对驱动振动镜的振动快轴、慢轴的负担将变大，MEMS显微镜的可靠性将成为巨大的挑战。 另外，MEMS方式采用的半导体方式使线圈密集在镜面的背后，对于固定在密闭壳体内的硅基MEMS来说，需要解决热传导性差的问题。
但总的来看，尽管存在一定的未解决问题，但在全固态激光雷达方案实现车规格水平验证和批量生产之前，MEMS方案仍然依靠成熟的光学元器件供应链和相对稳定的机械性能，受到整个激光雷达机械厂的青睐
纯固态激光雷达不含任何机械运动部件，天生架构紧凑且可靠性强， 将成为行业主流方案。固态式激光雷达方案的特点是其不再包含任何机械运动部件，目前主流的固态激光雷达技术路线包括Flash 方案、 OPA 方案等。Flash 方案是非扫描式的全固态激光雷达方案，具备体积小、结构简单、易过车规等优点，但同时也存在探测距离较短等劣势。Flash 闪光激光雷达的工作原理为短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，再以高度灵敏的接收器完成对环境周围图像的绘制。该方案的领跑者之一Ibeo 在其Flash 方案产品IbeoNext 上采用了区域扫描技术， 即一次只有一个区域在发射激光，从而实现把发射器的能量集中在一起让每一束激光都射得更远。同时因为使用了高增益可探测单光子的SPAD 作为接收器，探测距离得到明显的提升，该雷达实现最远250 米的探测距离。目前Flash 方案的发展趋势为将发射端和接收端做成芯片级部件，在此之上再加上一个驱动器和主板即可做成雷达本体。因为Flash 方案内部不存在精密的旋转部件且于收发端实现了芯片级设计，Flash 激光雷达过车规的难度较低且受益于CMOS 制造工艺未来可以实现产品性能的进一步提升。由于Flash 方案是在极短时间内发射大面积的激光以实现探测，且由于使用VCSEL 发射器而带来的光功率密度较EEL 方案低的特点， Flash 激光雷达存在探测距离及探测精度有限的问题，目前Flash 方案更多适用于较低速且对探测精度不存在高要求的无人外卖车、仓储机器人等领域。除去CMOS 工艺的技术升级外，未来进一步提升Flash 方案性能的解决方案包括提高功率、牺牲扫描角度以强化探测距离、 采用更先进的激光发射阵列三种方法，其中由于Flash 方案需要使用硅单光子探测器，使用硅基材料的探测器对800-900nm 波段附近的光最为敏感，因此提高功率对于提升Flash 方案性能的帮助较为有限。相对而言，牺牲扫描角度及实现可变扫描角设计这两个方案对提升Flash 激光雷达的性能有明显帮助。牺牲一定扫描角度可以使Flash 激光雷达实现更远的探测距离，推动Flash 激光雷达从补盲雷达向主雷达的转变。 采用更先进的激光发射阵列可以使得Flash 激光雷达的发射单元按一定模式导通点亮，以取得扫描器的效果。例如IbeoNEXT 使用的“Sequential Flashing”技术可以在每个扫描周期内实现上百次的行对行扫描，且行对行扫描的先后顺序可以根据自动驾驶功能的实际需求而决定。OPA (Optical-Phased-Array，光学相控阵)方案理论上在扫描速度、可量产性、可靠性、成本等方面具备相对优势，但在技术突破前商业化前景仍较为渺茫。OPA 技术目前已广泛运用于军工相关领域，但在激光雷达领域的推广应用多得益于2012 年创立的Quanergy 公司，目前绝大多数OPA 创业公司都是采用基于硅基半导体的集成光波导型相控阵。OPA 激光雷达主要利用光学相控阵（OPA）技术来实现光束扫描，具体技术原理为激光光源经过光分束器后进入光相位控制阵列， 通过在相位控制阵列上外加控制的方式改变光波的相位，利用光波相位差来实现光束扫描，其原理类似于多缝干涉。具体优点包括通过使用电光调制OPA 方案以轻松达到MHz 甚至GHz 的点扫描速度，此外由于采用的阵列光栅收发结构是很好的准直光学结构、光学接收结构、窄带滤波和自对准结构，OPA 激光雷达的生产制造在省去部分昂贵光学原件的同时还免去了后期生产中的对准工艺。
此外，OPA 激光雷达探测系统的集成可以利用成熟的CMOS 工艺及硅光技术，叠加FMCW 的探测原理，OPA 激光雷达可以大幅降低外界的干扰以实现更高的信噪比。
小型化、低功耗、易量产的OPA 方案过于理想，实际产品制造存在较大技术瓶颈。目前OPA 激光雷达的产业链不成熟，中短期落地可能性较低，具体体现在：1）小型化难度高：长距离、高性能的OPA 需要一个大的波束发射区域以密集地分布着数千个有源相控、耗电的发光元件，大规模相控阵在保证OPA 激光雷达性能的同时也限制了其小型化的空间；2）功耗大：目前OPA 的可见光应用受到设备体积的限制，像素宽度较大，视野有限。因此为扩大扫描空间需使用多个OPA 阵列，功耗也因此增大。此外采用热光效应的调制器及硅光方案本身在与自由空间光有耦合的应用场合（例如激光雷达）会引入较大损耗这两个因素也对OPA 激光雷达的整体功耗有负面影响；3）旁瓣问题：光的干涉效果易形成旁瓣。光栅衍射除了中央明纹外还会形成其他明纹，这会导致激光在最大功率方向以外形成旁瓣，分散激光的能量。2.4、激光雷达组件（4）：信息处理模组激光雷达信息处理模组正向高集成度、高良品率的趋势发展，自研SoC 有望取代FPGA/ASIC 成为未来主流。激光雷达信息处理系统主要包括主控芯片和模拟芯片，其中由于目前激光雷达行业仍处于技术研发环节，因此目前主控芯片多采用FPGA 芯片，模拟芯片多采用ADC 模数转换芯片。激光雷达信息处理系统经常需要处理超过100 万个数据点/秒的点云数据，因此激光雷达产品需要拥有一个高性能、低功耗、可靠性强的信息处理系统。FPGA 全称为现场可编程门阵列（Field-programmable gate array）， 最初被用作加速器器件以强化基于CPU 的SoC 的性能，FPGA 的优点主要包括灵活性、差异化及产品上市周期短。与CPU 和GPU 中的串行架构不同，FPGA 和基于FPGA 的MPSoC 受益于并行处理架构， 其所具备的灵活性使其适用于需要频繁修改和升级的应用与设备。 Xilinx 赛灵思为目前激光雷达主控芯片行业中当之无愧的巨头，赛灵思所提供的不同类型的解决方案包括：1）FPGA：Artix-7 系列、 Kintex-7 系列；2）SoC：Zynq-7000 系列；3）MPSoC：Zynq UltraScale+ MPSoC；4）RFSoC：Zynq UltraScale+ RFSoC。ASIC 全称为专用集成电路（Application-specific integrated circuit），具体指代应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计、 制造的集成电路。由于目前激光雷达行业仍不够成熟，即使产品量产后内部软件也难以固化，ASIC 方案当下仅被极少数公司采纳，但考虑到激光雷达需求量有望在近年间迎来爆发式增长，ASIC 更低的单位成本将成为推动行业从FPGA 转换至ASIC 的重要因素。此外在大多数情况下，ASIC 还可以实现更优的性能、更低的功耗、更好的热性能和辐射抗扰度。因此，相较于更适用于原型验证的FPGA，ASIC 则更适用于技术已经相对定型的激光雷达雷达产品中。
激光雷达的信息处理系统目前逐步向企业自研专用单光子接收端Soc 迁移发展，通过片内集成探测器、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。根据禾赛科技的预测，未来随着线列、面阵规模的不断增大，逐步升级CMOS 工艺节点，单光子接收端SoC 将实现更强的运算能力、更低的功耗和更高的集成度，因此中长期来看企业自研SoC 有望取代FPGA/ASIC 的使用。整体而言，目前激光雷达核心芯片领域的国产替代率仍较为有限，市场主要仍被首创FPGA 技术的Xinlinx 赛灵思所垄断，但国内以紫光同创为首的企业也已推出性能一定程度上可以满足激光雷达需求的千万门级FPGA 产品，未来有望依仗国内广阔的市场以实现技术的快速迭代，推动激光雷达制造成本的进一步下探。
3、激光雷达整机厂核心竞争力：短期看产品能力、长期看技术水平短期的量产能力决定企业能否进入下游客户供应链，并产生规模效应从而在激烈的竞争中存活下来；长期考察公司技术路线的选择是否正确，着重观察该技术方向的降本潜力。这两个维度共同决定了一家激光雷达企业短长期分别能否紧跟行业发展趋势并在盈利的前提下持续扩大市场份额。3.1、短期来看，产品能力决定企业能否进入下游客户供应链下游企业在筛选潜在合作激光雷达厂商时主要考量一家公司的产品矩阵是否能满足“有得选、性能好、降本空间大”的需求。因此产品维度下应重点关注产品矩阵丰富性、旗舰产品性能以及产业链成熟度，这三个因素共同影响激光雷达公司的可获取市场规模以及中短期盈利能力两个重要指标。 横向比较八大激光雷达企业的10 款主打ADAS/自动驾驶的旗舰产品，目前除Aeva 及AEye 外其他六家企业已基本实现车规级量产能力这六家企业有望成为中短期内激光雷达市场的主要竞争者。Aeva 的第一代按产品Aeries I 虽已宣布将在2023 年Q4 实现量产，但由于该产品主要用于产品测试以及为后续的研发提供支持，其并不能满足车规级的可靠性要求，因此下图并未包含Aeries I。而其第二代产品Aeries II 目前公开数据有限，具体能否实现预期的性能仍有较大的不确定性。AEye 主打AI 驱动的智能传感平台4Sight，其单独的激光雷达产品目前是通过汽车零部件供应商大陆集团完成汽车级标准的制造、验证和测试，预计将于2024 年实现量产。综合对比激光雷达企业当前旗舰产品参数与量产进度。 我们的判断一：国内企业已经打入下游客户供应链，短期竞争力领先。禾赛科技、速腾聚创、图达通三家国产企业与下游客户合作较为顺利。自2021 年开始，速腾聚创的激光雷达便搭载于Lucid Air、上汽智己L7、小鹏G9 等车型；图达通则与蔚来汽车深度绑定，蔚来2022 年发布的ET7、ES7、ET5 均会标配图达通激光雷达；禾赛科技则与理想汽车建立合作，半固态激光雷达AT128 将会搭载在理想2022 年旗舰车型理想L9 上。
我们的判断二：Luminar 产品综合性能最强且即将实现量产。激光雷达产品的优异性能是帮助Luminar 成为目前最受资本市场青睐车载激光雷达公司的关键因素，在10%反射率下高达250 米的探测距离以及正负1 厘米的探测精度使得多家下游大型车企与其达成战略合作协议。Luminar 产品的高性能需要依仗高成本的1550nm 光纤激光器以及InGaAS 探测器，先前市场对于Luminar Iris 的降本空间以及规模量产能力仍存有一定疑虑，但Luminar 目前正在如火如荼进行中的产业链垂直整合正在帮助实现大幅降本，未来有望实现100 美元的BOM 目标。量产进度方面，Luminar 计划在2022 年底量产其旗舰产品Iris，并在2023 年搭载于量产车型沃尔沃XC90 与Polestar 3，并更进一步计划在2023 年下半年将产能提升至25 万台。我们的判断三：AEVA Aeries II 和Ouster DF 系列量产将开启技术之争。 采用FMCW 技术的AEVA Aeries II 预计在2024 年量产，Ouster DF 系列产品将于2025 年量产。预计中期2025 年的激光雷达市场将以全固态Flash 方案以及成熟FMCW 方案的竞争作为主旋律。3.2、长期来看，技术水平决定企业能否长期保持竞争力量产能力及技术优越性共同决定企业盈利能力，中长期时间线下各激光雷达企业面临技术路线统一的发展趋势，无法实现向全固态式激光雷达方案转变的企业将逐渐退出车用激光雷达市场。尽管目前已经实现量产或即将实现量产的激光雷达产品皆为机械式或半固态产品，当下主流半固态主激光雷达方案在未来将无法满足车企对于优异探测性能以及稳定工作能力的超高要求，因此以Flash 为首的纯固态方案将会是成为激光雷达市场主流。具体收发模组方面，以Luminar 为典型代表的“1550nm 光纤激光器+InGaAs 探测器”方案在即将实现量产的同时还具备了行业领先的技术壁垒，叠加对多家上游核心零部件厂商的纵向收购，Luminar 已经具备一定的成本把控能力，因此有望在行业内持续保持强竞争力。相较而言，850/865nm 波长技术方案虽凭借成熟的硅光技术拥有先天的制造成本优势，但由于受人眼安全功率限制所带来的有限探测距离缺陷使得其较难赢得汽车OEM 的定点。但Ouster 及禾赛科技在激光雷达发射端所采取的的VCSEL 技术行业向全固态激光雷达方案发展的不可逆趋势，未来重点关注VCSEL 方案激光器在更高波段的使用以及OPA 激光雷达的商业化进程。此外，FMCW 相较于dToF 方案在探测精确性以及实时速度检测方面的优势有望助力其在未来发展成为主流测距原理。综上所述，我们认为未来激光雷达行业的竞争本质上是技术优劣性的竞争，产品优异的综合性能将成为推动成本进一步下探的关键因素。3.3、中长期两个决定激光雷达企业发展的因素，我们认为国产激光雷达产业链将高速发展并带动国产激光雷达品牌实现弯道超车，具体三点理由如下：1） 国内企业靠近下游市场且对激光雷达接受度高，2022 年下半年即将大规模上量。在汽车智能化及大力推广新能源汽车的大环境下， 为提高产品的竞争力，相较于国外老牌汽车企业，国内新老车企对于激光雷达这类“新事物”的接受程度更高。2022 年开始逐渐有配备图达通的ET7、配备Livox 的小鹏P5 等车型上市，2022 年下半年还有配备禾赛科技产品的理想L9 等车型上市，2022 年下半年装机的激光雷达数量将成倍提高。在中短期内我们认为华为
在阿维塔、 极狐、长城等车企的订单将帮助华为成为国内出货量最大的激光雷 达企业，其次是拥有较多客户的速腾聚创、图达通、禾赛科技。 国外企业 Luminar 出货量相对较高，但与国内企业相比依然差距巨 大。2）产学研一体化打通行业上中下游，国内企业研发能力日益增强。目 前国内激光雷达头部企业多将中心放在前瞻性的半固态及全固态激光 雷达技术路线上，企业与科研机构及学校的一体化协作为技术创新提 供源源不断的动力。据 2020 年底佐思汽研的统计，在激光雷达专利数 量最多的 28 家的机构中，中国企业和大学的上榜数量达 13 家。根据 车用激光雷达 2018 至 2021 年的专利地图也可以发现禾赛科技、速腾 聚创、文远知行、舜宇光学科技等企业依然成为行业的 IP 挑战者以及 潜在 IP 挑战者。具体企业专业方面，禾赛科技凭借自主研发的微振镜 和波形加密技术引领传感器创新的发展方向，公司在全球范围内均有 专利布局，客户遍布全球 23 个国家和地区的 70+座城市；速腾聚创， 获得得超过 600 项专利，其产品技术的领先建立在多学科多层级的技 术积累之上；华为激光雷达专利累计 67 个（2016 年-2020 年末），包 括激光发射与接收、扫描系统和信息处理。3）国内车企与国内激光雷达厂家配合度更高。制造具备优异性能的激 光雷达与提供配套融合方案自动驾驶解决方案是两种截然不同的工 作，高性能的激光雷达提供的是感知端的系统，然而有效处理来源于激光雷达巨量数据对于大部分车企而言并不是一件易事。一套完善的 自动驾驶解决方案重点需要解决决策层的多传感器数据的融合问题以 及通过芯片及算法实现行为规划和运动规划，这部分功能的实现需要 车企与激光雷达整机厂进行深度合作以最大能力发挥激光雷达的性 能。目前国外激光雷达企业较难为中国车企提供这类定制化的服务支 持，因此中国车企如希望采用外国企业的软件则需要花费额外的时间 及金钱开销。而中国激光雷达企业的可提供的定制化服务能力有利于 它们与国外公司竞争。 4、国内外激光雷达整机厂重点企业分析
4.1.1、Luminar(LAZR.O)：1550nm高性能方案助力激光雷达前装上车，上游不断垂直整合促进成本下探，下游绑定吉利控股集团拥有稳定客户Luminar 成立于 2012 年，其主要技术路线为 1550nm+磷化铟光纤激光 器+砷化铟镓（InGaAs）探测器+半固态激光雷达。其核心产品 Luminar Iris 在激光器上的创新使其获得了主流汽车 OEM 的认可，具 体表现在 1550nm 波段的选择使得激光能够在保障人眼安全的前提下 以更高的功率发射。通过配套使用技术要求更高的 InGaAs 探测器， Luminar Iris 激光雷达拥有测距距离远、测距精度高等优异性能。在行 业仍在探索最优技术路线之时，Luminar 在激光器及探测器方面的技术 创新是对几乎所有激光雷达收发模组核心零部件的技术创新，无论最 终选择何种技术路线，功率的提升都将帮助实现更强的探测性能，因 此“1550nm+InGaAs 探测器”方案帮助 Luminar 在行业内建立了较高的 技术壁垒。Luminar 已经实现对激光雷达上游核心组件产业链的垂直整合。公司 于 2017 年收购上游定制信号处理芯片设计厂商 Black Forest Engineering (BFE)，后又于 2021 年及 2022 年完成了对上游接收器及激 光器企业 Optogration 及 Freedom Photonics 的收购。通过收购长期合作 的关键上游公司，Luminar 希望以此最大程度地降低创新材料及技术对 于产品高昂的制造成本。产能方面，公司计划在 2023 年下半年达到 25 万台/年的产能。公司客户众多并吉利控股集团组成联盟，2023 年产品即将落地，前景 广阔。截至当下，Luminar 已与丰田、沃尔沃、奔驰、日产等大型车企 建立了研发合作关系，未来有望借助在合作项目数量上的优势实现企 业高速发展。在众多的客户中， Luminar 与吉利控股集团合作尤为密切。在 2023 年初，Luminar Iris 将会在沃尔沃下一代旗舰 SUV XC90 和 Polestar 的旗舰 SUV Polestar 3 上量产，同时 Luminar 还投资了吉利 旗下的汽车智能化公司亿咖通。
4.1.2、Aeva(AEVA.N)：专注芯片化FMCW方案激光雷达Aeva 成立于 2017 年，公司致力于通过使用 FMCW 技术路线为自动驾 驶汽车及其他领域开发下一代传感和感知技术，公司产品包括 Aeries I 及 Aeries II。Aeva 的 FMCW 芯片级激光雷达(LiDAR-on-chip)技术是汽 车行业首个提供远距离探测性能和即时测速的技术，其中公司第一代 产品 Aeries I 是全球首个可以满足汽车及工业领域感知需求的 4D 激光 雷达感知系统，通过采用非市场主流但技术更为超前的 FMCW 测距原 理，Aeva 的感知系统将激光雷达、相机及其他电子器件集成到单个系 统中以产出极其丰富的感知数据。与摄像头、毫米波雷达及传统 3D TOF 技术激光雷达相比，Aeva 的 4D 激光雷达是理论上唯一能满足所 有感知要求的传感器方案。FMCW 激光雷达可根据多普勒效应直接判断动态物体，未来有可能颠 覆行业。Aeva 选择的 FMCW 路线目前仍存在技术路线难度高以及生 产制造成本高的问题，但方案本身具备的长有效探测距离、可获取速 度维数据以及抗干扰能力强的优势有望提升 FMCW 方案未来的渗透 率。而 Aeva 也有望凭借在 FMCW 方案提前布局的优势在激光雷达市 场的竞争中胜出一筹。FMCW 硅光芯片化有利于减小尺寸、降低成本，提升性能、集成度、 一致性与可靠性。相较于 ToF 测距法，当前市场 FMCW 激光雷达大 多处于概念机的阶段，且大多采用分立的光学组件，分立组件通常尺 寸较大，随之而来的还有系统可靠性、生产成本、功耗等诸多问题。 比起 ToF 激光雷达，FMCW 激光雷达在抗干扰、灵敏度、动态范围、 信息获取等方面有一定的优势。当前基于成熟 CMOS 工艺的硅基光电 子技术已广泛应用于通信系统，将硅基光电子技术应用到 FMCW 系统 可以很大程度减小光学信号处理模块的尺寸并降低功耗，提升系统的 性能、集成度、一致性与可靠性。目前 Aeva 的 4D 激光雷达芯片模组 已经实现将激光发射器、光学元件和接收器等核心组件集成到单颗硅 光子芯片上。与多家产业链上游企业深度合作，Aeva 第二代产品已于 2022Q2 交付 验证。目前 Aeva 已与先进精密光学和电子制造服务领先供应商 Fabrinet 及全球最大的汽车 Tier 1 之一采埃孚（ZF）建立生产合作伙伴关系。根据协议，Aeva 将使用 Fabrinet 在泰国的一条产线以生产 Aeva 第三代的 4D 激光雷达芯片模组，Fabrinet 同时将帮助 Aeva 的芯片模 组实现产能爬坡。根据 Aeva 与采埃孚的合作协议，Aeva 负责其激光 雷达感知系统的核心传感功能、性能及算法，采埃孚负责生产符合汽 车主机厂要求的车规级传感器。此外 Aeva 也已宣布与尼康达成战略合 作，此举有望帮助具有微米级测量能力的调频连续波（FMCW）4D 激 光雷达（LiDAR）应用于高精度工业自动化以及计量应用，加快 Aeva 产品向工业应用领域的扩张。目前 Aeva Aeries II 的首个单元已成功制 造，初步系统及性能验证也已完成。根据公司第二季度最新的信息， 首个 Aeries II 单元已于第二季度成功向客户交付。
4.1.3、Innoviz (INVZ.O)：车规级MEMS方案先行者，大规模上车即将实现Innoviz 成立于 2016 年，四位联合创始人均来自以色列国防军情报部 队精英技术部门，其发展得到了顶级战略合作伙伴和投资者的支持， 包括软银风险投资(SoftBank Ventures Asia)、三星(Samsung)、麦格纳 国际(Magna International)等。 Innoviz 采取的主要路线为 MEMS 半固态路线，产品包括 InnovizOne、 InnovizTwo、Innoviz360 及感知软件。目前 Innoviz 的主打产品 InnovizTwo 主要聚焦 L2+级别的自动驾驶，InnovizTwo 与前代产品使 用了同样的 950nm 激光器技术以及专利 ASIC，不同之处在于探测器 的光子探测效率更高、扫描模组有所改进以及激光发射器数量减少， 经过结构及制造过程简化后的 InnovizTwo 激光雷达可以在提高性能的 同时降低 70%的成本。由于硬件支持 L3 甚至 L4 级自动驾驶，因此 Innoviz 计划未来通过软件升级的方式帮助车辆实现 L3 级自动驾驶。作为业界首家将 MEMS 激光雷达推向汽车消费市场的公司，Innoviz 激光雷达性能强且制造成本相对低的特点使得其较早地就与大型汽车 OEM 达成了合作。早在 2018 年 Innoviz 便已宣布通过 Tier1 麦格纳与 宝马达成了合作拿到了宝马 iX 定点，然而 Innoviz 与宝马的合作并非 一帆风顺。虽然宝马 iX 已顺利于 2021 年发售，但原先计划部署的 InnovizOne 激光雷达并未出现在宝马 iX 的配置单上。根据目前宝马今 年 4 月份公布的最新消息，Innoviz 的激光雷达将被部署在宝马新 7 系 的前格栅上，这将是宝马首台搭载激光雷达的量产车型，目前全新一 代宝马 7 系/i7 近期已在德国丁戈尔芬工厂量产下线，预计今年 10 月起 陆续交付。从 2018 年宣布达成合作到 2021 年上车宝马 iX 车型的推迟 再到计划于新 7 系上车，Innoviz 与宝马合作的波折也反映了拿到 OEM 定点与实际交付间仍存在较大的未知数。Innoviz 于季报中列举的风险 中也提及了与宝马 L3 项目的合作顺利与否将对公司的业务有重大影 响。为规避过度依赖单一汽车市场的不确定风险，Innoviz 目前也正在 研发针对汽车及非汽车市场的全视角激光雷达产品 Innoviz360，未来 有望以此提升公司非汽车业务板块的市场份额。4.1.4、AEye(LIDR.O)：软件定义商业模式下的多传感器融合方案先驱自适应高性能激光雷达解决方案供应商 AEye 由具备国防领域背景的 现 CTO Luis Dussan 于 2013 年在加州创立，公司旨在打造一个比人眼 和视觉皮层表现更好的人工智能驱动传感系统。公司创建初期 Aeye 便 创新性地提出了 iDAR（Intelligent Detection and Ranging，智能探测及 测距）系统，iDAR 在设计时便采用了国防产业中的自动锁定技术以及 仿生学技术。AEye 目前的主要产品为 AI 驱动的智能传感平台 4Sight，4Sight 基于 完整的 iDAR 软件平台，旨在利用 AI 技术对多传感器信息进行优化融 合以解决独立传感器融合困难的问题。总体而言，相较于传统激光雷 达方案，AEye 搭载自适应激光雷达的 4Sight 平台具备以下优点：1） 单颗雷达可以通过软件设定为客户提供多种特定的集成及封装方案， 在不影响激光雷达性能的同时赋予整车厂更高的灵活性，2）AEye 的 软件平台可对多传感器数据进行前融合处理，例如除处理激光雷达的 点云数据外还能同时融合高精地图数据、摄像头图像数据以及 IMU 数 据，3）使用收发分置架构，通过分离发射与接收光路以避免同轴光干 扰问题，叠加高功率 1550nm 光纤激光器，进一步提升光学性能，4） 采用直径为 1mm 的 MEMS 振镜，远小于竞品 3-10mm 的平均水平， 相较同业公司的 MEMS 方案在高谐振频率、低惯性等指标上具备明显 优势。
第三方测试检验产品性能，四项关键性能指标远超当下主流产品。根 据专注于主动安全和自动控制技术的应用研究公司 VSI Labs 对 AEye iDAR 平台的性能测试结果，AEye iDAR 实现了其所宣传的四个激光雷达关键性能指标的数据，具体测试结果如下：距离（于 1018 米 10Hz 帧速率的情况下识别货车及 SUV、分辨率（在 200 米的距离下实现水 平及垂直 0.025的分辨率，即点云密度为 1600 点每平方度）、扫描速 度（最高帧速率可超过 200Hz）、传感器集成灵活性（安装于例如挡 风玻璃的第一表面后仅会导致小于 10%的性能降低）。根据研究结 果，VSI Labs 验证了相较于市场上的主流激光雷达产品，AEye 的 iDAR 平台可以实现“超过 4 倍的探测距离，超过 5 倍的分辨率，扫描 速度超过目前市场上激光雷达设备 10 倍”的惊艳数据。4.1.5、Ouster(OUST.N)：“VCSEL+SPAD”全固态Flash方案推广者Ouster 成立于 2015 年，是全球首家研发并量产数字激光雷达的公司， 公司致力于打造高可靠性、小体积、低成本的激光雷达产品。Ouster 开创性地采取了近似于 Flash 的技术路线，并通过全集成、全半导体的 设计使得 Ouster 仅用两颗芯片便取代了传统激光雷达中堆积的上百个 激光发射器和接收器。具体产品架构方面，Ouster 激光雷达的发射端 （VCSEL）和接收端（SPAD）都已做成芯片级部件，再加上一个驱 动器和主板便可组装成激光雷达整机。简化的结构使得过车规的难度 大幅降度，激光雷达的成本控制问题对于 Ouster 方案而言也不再是个 难题。苹果背书“VCSEL+SPAD”技术路线加快产业链发展，专利技术帮助 Ouster 改善探测性能不足。苹果在 Ipad Pro 产品上也使用了“VCSEL + SPAD”方案的激光雷达以提供更精确的环境 3D 深度信息以改善 AR 体 验。相较于苹果采用的相对较基础及简单的“VCSEL+SPAD”方案（探 测距离最远仅 5 米），Ouster 在同样的技术基础上研发了一个更加先 进的、自有专利的光学系统使得探测性能大幅提升。苹果对于 VCSEL 和 SPAD 的应用是对 Ouster 技术路线的强有力背书，同时也将刺激产 业链企业加大投入，这将直接利好处于产业链中游的 Ouster 持续降 本。VCSEL 激光器受功率限制无法实现远距离探测，产品有效探测距离低 是束缚 Ouster 产品实现乘用车前装上车的核心因素。不同于市面上常 见的 905nm 及 1550nm 方案，Ouster 选择 850nm 方案的主要原因为850nm 波段 VCSEL 商用化程度最为成熟且接收端使用的硅基材料对近 红外光更为敏感。但受限于 850nm 方案较低的人眼安全功率，目前 OS 系列产品的最远探测距离为 240 米，且根据 2020 年 Ouster 公布的 第二代激光雷达数据，公司目前等效线数最高的 OS1-128 激光雷达的 有效探测距离为 50m，即最远可以在 50m 的距离接收到来自一个身高 1 米 8 的行人的 4 行点云反馈，因此我们认为有效探测距离有限是限制 Ouster 激光雷达作为前向激光雷达上车的根本原因。目前 Ouster 产品 性能的提升主要依靠硅基 CMOS 技术的快速发展、等效线数的提升以 及 SoC 及固件的更新，具体体现在自 2015 年 Ouster 首次设计了数字 激光雷达之后其 VCSEL 和 SPAD 的性能已提升了十倍，因此 Ouster 产品可以在不改变核心技术的前提下实现性能增长也是其创新方案的 一大优点。此外，如能在收发端采用如 905nm 的更高波长的芯片化方 案，Ouster 产品也将受益于更高功率激光所带来的的性能提升。目前 Ouster 所发布的 5 个硬件版本中仅有 2017 年 12 月首次发布的 OS1 系 列激光雷达所搭载的第一代硬件是采用 855nm 波长，此后的 Rev C、 Rev D、Rev 05、Rev 06 四代硬件都使用 的 865nm 波长。
产品降维推动技术验证及量产，多下游领域同时发力，毛利率维持在 30%。Ouster 虽志在生产全固态 Flash 激光雷达，但由于全固态产品的 落地仍存在一定难度，目前宣布已实现全型号量产的 OS 系列激光雷 达本质上还是其全固态方案的降维产品，即采用 Flash 技术的旋转式激 光雷达。产品降维帮助 Ouster 快速实现了产品的量产并率先抢占对距 离及探测精度要求相对较低的采矿、仓储等细分领域的市场，在产品 及技术得到市场验证的同时还维护了企业现金流的健康。自公司成立 以来激光雷达出货量已经突破 10,000 台，同时自 2021 年第四季度以来，公司毛利率一直维持在 30%以上，是美国第一家毛利为正的激光 雷达企业。此外，Ouster 拥有多样化的客户群体且目前的营收对于单 一客户的依赖性小，截至 2022 年第一季度 Ouster 已达成 72 个战略客 户协议（Strategic Customer Agreements、SCAs）。此外，根据 2021 年 的财报，Ouster 2021 年全年共向超过 50 个国家的 600 个客户出售了传 感器，且其中不存在任何一个收入占比超 10%的客户。这意味着 Ouster 相对其他公司而言更不容易受到与下游大公司合作更改或延期 所带来的负面影响。公司核心产品线是 DF 系列全固态激光雷达，预计上市时间在 2025 年。 DF 系列激光雷达由 5 个激光雷达组成，分位短距、中距、长距三 种规格，可配置在整车前后左右，预计价格在 SOP 时可降至 1000 美 金，可在 1 秒钟之内生成 1300 万个点云数据。4.1.6、Velodyne(VLDR.O)：汽车激光雷达领域领先者，转型似乎不顺Velodyne 成立于 1983 年，在汽车激光雷达市场具有明显的先发优 势，目前公司的主要营收来源于机械式激光雷达的销售，截至 2022 年 Q2 公司已经成功向客户发出超过 73000 个传感器。根据 Yole 于 2021 年发布的报告， Velodyne 占车用激光雷达市场最高份额。然而， Velodyne 虽最早涉足自动驾驶，但由于其主打产品为机械式结构， Velodyne 2020 年第二季度在自动驾驶汽车板块的营收占比已下滑至总 收入的四分之一。公司正在谋求技术路线转型，但截止 2022 年 8 月暂 时没有量产项目与公司合作。4.1.7、禾赛科技：“VCSEL+一维转镜”方案收获多家车企定点禾赛科技成立于 2014 年 10 月，是全球自动驾驶及高级辅助驾驶 (ADAS)激光雷达的领军企业，同时也是国标 GB/T《车载激光雷达性 能要求及试验方法》的唯一牵头单位（百度为联合牵头单位），为激 光雷达行业的规范化发展奠定了坚实的根基。 2016 年前禾赛科技的主要产品为激光气体传感器，2016 年后公司在原 有激光气体遥感技术的积累下向无人驾驶激光雷达新领域拓展，坚持 “长、中、 短距兼备，机械、固态方案并进”的产品矩阵，目前已推出 AT、Pandar、QT、XT 四个系列的激光雷达产品，应用场景涵盖无人 驾驶、高级驾驶辅助、机器人以及车联网等，目前最新一代产品为车 规级半固态激光雷达 AT128。产品性能突出拿下多家车企定点，自建工厂实现大规模量产。公司在 创业初期走机械旋转的技术路线，推出多款 Pandar 系列机械旋转方案 的激光雷达。但中期认知到机械方案的不足后迅速切换技术方向，于 2018 推出 MEMS 方案的 Pandar GT，并在 AT128 中采用“多激光器+一 维转镜”的技术路线，技术路线的转换可以认为是禾赛科技对转镜式方 案更易过车规的考虑。
4.1.8、速腾聚创：机械式方案入局，高性价比MEMS激光雷达获得广泛车企青睐速腾聚创（RoboSense）成立于 2014 年，是全球领先的智能激光雷达 系统科技企业，同时也是多线机械旋转雷达产品在国内机器人市场的 主要供应商之一，目前已完成多轮拥有明星投资方参与的战略投资。 公司创立初期以研发生产旋转机械式激光雷达为主，2016 年后开始自 主研发 MEMS 激光雷达，激光雷达产品线包括车规级固态激光雷达 RS-LiDAR-M1（以下简称速腾 M1）、超高分辨率 128 线激光雷达 RSRuby、高精度近场补盲激光雷达 RS-Bpearl 等。软件方面速腾聚创目 前已推出面向 L4+激光雷达感知融合方案的 RS-Fusion-P5、面向低速 自动驾驶场景的 RS-P1 以及面向车路协同解决方案的 RS-V2X。 行业标准制定方面，速腾和万集联合牵头负责 QC/T《MEMS 型车载激 光雷达》汽车行业（推荐性）标准的制定，这也佐证了速腾聚创目前 在国内 MEMS 激光雷达领域的领先地位。打造全球首款智能可变焦激光雷达，旗舰产品率先实现车规量产交 付。速腾聚创目前的旗舰产品为采用“5 组 EEL 光源+MEMS”方案的速 腾 M1，速腾 M1 具备结构极致精简，体积尺寸极小、点云质量出色等 优点，且相较于第一代产品，第二代 M1 激光雷达具备“凝视”功能， 这使得 M1 可以实现 0.2到 0.05分辨率的智能调控以发现并精准识别 障碍物，帮助车辆完成快速响应。且得益于独有专利的核心器件设计 以及芯片化设计，速腾聚创极大地降低了 M1 的生产成本。为提升量 产能力，速腾聚创一方面在 2021 年 3 月落成了首条车规固态激光雷达 产线，其次还通过广泛发展上下游产业链合作伙伴提升交付能力，目 前已与德州仪器、立讯集团等公司达成战略合作协议。速腾聚创目前 已率先于 2021 年 6 月启动向 Lucid 的车规量产交付，此外，目前速腾 M1 激光雷达已获得比亚迪、广汽埃安、威马汽车、极氪、路特斯等多个项目 40 余款车型的定点订单，其中广汽埃安 AION LX Plus 分别于 车顶以及前轮拱中部安装了三颗速腾 M1 激光雷达。
4.1.9、华为：前瞻性战略投资叠加技术积累助力推出高性能产品提前布局相关半导体板块，光通讯领域技术多年积累助力打造激光雷 达产品。自 2019 年 4 月成立以来，华为哈勃投资主要开展半导体与集 成电路，芯片产业链的投资布局，具体投资布局包括炬光科技、长光 华芯、纵慧芯光、南京芯视界、深迪半导体等激光雷达相关企业，强 化了自身在智能汽车部件产业的地位。叠加深耕信息与通信技术领域 三十多年的经验，华为已建立了第一条车规级激光雷达的试产线，并 计划按照年产 10 万套/线的目标推进。产品定点情况方面，2020 年 12 月 21 日华为在中国汽车工业协会主办 的 T10ICVCTO 峰会上首次面向行业正式发布车规级高性能激光雷达 产品和解决方案，其中便包括已经上车极狐阿尔法 S 华为 HI 版的华为 96 线中长距激光雷达。该激光雷达的在 10%反射率下的探测距离为 150 米，且水平及垂直方向上的线数皆均匀分布，同时 25Hz 的高帧率 也助力其成为被多家车企选中的前装激光雷达。目前除极狐阿尔法 S 外，已宣布搭载华为激光雷达的车型还包括阿维塔 11、机甲龙及哪吒 S。
5、激光雷达产业链重点企业分析产业链垂直整合趋势显著，激光雷达公司往上下游布局加速。激光雷 达成本过高阻碍激光雷达渗透率，为此激光雷达企业降本需求大。加 速上下游布局成为其降低成本的重要措施。传统的激光雷达供应商关 系为元器件供应商→激光雷达整机厂→Tier 1→OEM 的链式关系，目 前激光雷达企业收购上游零部件供应商并直接向 OEM 供货，成为当前 激光雷达行业的一个发展趋势。产业整合最为彻底是 Luminar，其通过收购的方式在激光雷达最核心的 三大零部件（发射模组、接收模组、消息处理模组）领域均有布局； 同时公司还将价值量较低的组装、测试环节外包给其他合作伙伴。传统 Tier1 均胜电子也战略入股图达通，将于图达通一起设计&建立产 线。技术壁垒相对较高的激光器及探测器组件方面:虽然性能仍与国外一流 产品存在一定差距，但国内生产的零部件性能已可以满足激光雷达的 应用需求，国内公司已经具备一定的国产替代能力。5.1.1、长光华芯，领先的VCSEL研发和制造商:长光华芯成立于 2012 年，公司聚焦半导体激光行业，始终专注于半导 体激光芯片、器件及模块等激光行业核心元器件的研发、制造及销 售。紧跟下游市场发展趋势，不断创新生产工艺，布局产品线，已形 成由半导体激光芯片、器件、模块及直接半导体激光器构成的四大 类、多系列产品矩阵。公司致力于高性能 VCSEL 芯片的设计、研发、 生产及销售，先后攻克器件设计、外延生长、芯片制造等多项技术。经过多年的研发和产业化积累，针对半导体激光行业核心的芯片环 节，公司已建成覆盖芯片设计、外延、光刻、解理/镀膜、封装测试、 光纤耦合等 IDM 全流程工艺平台和 3 寸、6 寸量产线，目前 3 寸量产 线为半导体激光行业内的主流产线规格，而 6 寸量产线为该行业内最 大尺寸的产线，相当于是硅基半导体的 12 寸量产线，应用于多款半 导体激光芯片开发，突破一系列关键技术，是少数研发和量产高功率 半导体激光芯片的公司之一。同时，依托公司半导体激光芯片的技术 优势，公司业务向下游延伸，开发器件、模块及终端直接半导体激光 器，上下游协同发展，公司在半导体激光行业的综合实力逐步提升。
5.1.2、炬光科技：专注于产生光子和调控光子的激光雷达公司公司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，目前正在拓展 激光行业中游的光子应用模块和系统（“提供解决方案”，包括激光雷 达发射模组和 UV-L 光学系统等）的研发、生产和销售。公司为固体 激光器、光纤激光器生产企业和科研院所，医疗美容设备、工业制造 设备、光刻机核心部件生产商，激光雷达整机企业，半导体和平板显 示设备制造商等提供核心元器件及应用解决方案，产品逐步被应用于 先进制造、医疗健康、科学研究、汽车应用、信息技术五大领域。车载应用方面：炬光科技正在面向智能驾驶激光雷达（LiDAR）、智 能舱内驾驶员监控系统（DMS）等汽车创新光子应用领域进行产品开 发和核心能力建立。炬光科技于 2016 年起开始研发的高峰值功率固态 激光雷达面光源已与汽车客户签订供货合同，现已进入批量生产阶 段。2020 年炬光科技已通过 IATF16949 质量管理体系认证、德国汽车 工业协会 VDA6.3 过程审核，拥有车规级激光雷达发射模组设计、开 发、可靠性验证、批量生产等核心能力，并通过首个汽车量产项目积 累了大量可靠性设计及验证经验。炬光科技已与北美、欧洲、亚洲多 家知名企业达成合作意向或建立合作项目。5.1.3、德明利：VCSEL新玩家，探索产业化机会德明利成立于 2008 年 11 月，为一家专业从事集成电路设计、研发及 产业化应用的国家高新技术企业。经过 10 余年发展，公司以数据存储 业务为基础，并积极横向布局新一代信息技术产业，已将业务拓展至 以数据采集为核心应用方向的人机交互触控领域和以数据传递为核心 应用方向的光电通讯领域。 在光电通讯领域，公司通过于 2020 年 6 月成立全资子公司德明利光电 并组建光通讯产品研发团队，以 VCSEL 光芯片的设计、研发及产业化 应用为运营方向，旨在满足智能终端、无人驾驶汽车等新一代信息技 术产品快速增长的产业化应用需求，其组织实施的 VCSEL 光芯片项目 获得深圳市 2020 年度和 2021 年度重大项目立项，目前处于产业化应 用探索阶段。
5.1.4、永新光学：精密仪器切入激光雷达，有望实现5 年 5 倍的目标 永新光学主要生产光学仪器以及光学元件零组件研发生产，是精密光 学仪器及核心光学部件制造商。近年来公司积极推出液体变焦镜头、 光刻镜头等高端产品，尤其是自动驾驶激光雷达光学元组件，研发制造能力位于业内领先地位，已先后与 Quanergy、禾赛、Innoviz、麦格 纳等激光雷达领域的国内外知名企业建立合作。未来激光雷达业务有 望成为公司成长新动能。2021 年公司提出五年战略规划，计划通过 5 年时间，实现 5 倍产值规模和 5 倍效率提升。5.1.5、舜宇光学科技：车载摄像头切入激光雷达，经验丰富技术领先舜宇光学科技是全球领先的综合光学零件及产品制造商。公司专业从 事光学及光电相关产品设计、研发、生产及销售，主要产品包括三大 类：一是光学零组件，主要包括玻璃/塑料镜片、平面产品、手机镜 头、车载镜头、安防监控镜头及其他各种镜头；二是光电产品，主要 包括手机摄像模组、3D 光电模组、车载模组及其他光电模组；三是光 学仪器，主要包括显微镜及智能检测设备等。目前，公司已经形成了 手机行业、汽车行业、安防行业、显微仪器行业、机器人行业、 AR/VR 行业、工业检测行业、医疗检测行业八大事业板块。其中车载 镜头的市场占有率连续多年位居全球首位，手机镜头、手机摄像模组 市场占有率位居全球第一。 激光雷达方面公司主要负责提供汽车级光学设计和产业化专业知识， 以实现光学子系统，并为光学元件和组件提供制造服务；具体产品为 激光雷达镜头和激光雷达视窗。（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。）精选报告来源：【未来智库】未来智库 - 官方网站
