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      行業新聞

      激光雷達產業鏈全景解析

             激光雷達是一種利用激光來實現精確測距的傳感器,在廣義上可以認為是帶有3D深度信息的攝像頭,被譽為“機器人的眼睛”。

      激光雷達產業自誕生以來,緊跟底層器件的前沿發展,呈現出了技術水平高的突出特點。

            從激光器發明之初的單點激光雷達到后來的單線掃描激光雷達,以及在無人駕駛技術中獲得廣泛認可的多線掃描激光雷達,再到技術方案不斷創新的固態式激光雷達、FMCW激光雷達,以及近年來朝向芯片化、陣列化持續發展,激光雷達一直以來都是新興技術發展及應用的代表。

      2020年,國家發改委首次官方明確“新基建”七大板塊,激光雷達作為終端傳感器設備,在自動駕駛、車路協同等智能交通、智慧城市領域的作用不斷凸顯。中國政府對自動駕駛的支持,也將對全球激光雷達產業發展起到積極的推動作用。        根據沙利文的統計及預測,至2025年激光雷達全球市場規模為135.4億美元,較2019年可實現64.5%的年均復合增長率。至2025年,中國激光雷達市場規模將達到43.1億美元,較2019年實現63.1%的年均復合增長率。

      01、激光雷達產業鏈

              從產業鏈的角度來看,激光雷達所處環節積聚了大量價值,具有很強的產業附加值。        激光雷達技術作為近年來高熱度的新興雷達技術,系統結構精密復雜,設備設計要求靈敏精準,多模塊在工作運行中注重高度配合,生產過程需要高精密度機械設備。在這樣的高標準規格下,激光雷達的生產制造研發對進入企業有很大的技術壁壘,前期投入不易產生較明顯的成效。        激光雷達是下游導航、繪測等應用的核心部件,目前產能稀缺導致供不應求,呈現賣方市場,對下游有很強的定價權,因此該產業鏈主要附加值在于激光雷達部分,行業整體盈利空間較大。



           激光雷達帶動了相關產業鏈的競爭。

            目前,全球激光雷達核心元器件有激光器(如固體激光器、半導體激光器、氣體激光器等)、掃描器(如掃描鏡、旋轉電機等)、光電探測器(如硅光電倍增管、雪崩光電二極管、CCD/CIS等)及接收器IC(如放大器、模數轉換器、FPGA等)、位置和導航系統(GPS、IMU)。其中,領先的元器件供應商主要集中于歐美地區。




      激光雷達上游

              激光雷達上游主要包含激光發射、激光接收、掃描系統和信息處理四大部分,這四大部分中大量的光學和電子元器件,構成了激光雷達的基礎。        上游的核心元器件廠商,無論是光學元器件還是電子元器件,涉及精密儀器、芯片的加工和制造,目前基本被國外大的廠家所壟斷。        近年來國內廠商也通過自研在上游核心元器件領域取得了突破性進展,如掃描系統、激光器和光源接收器等領域涌現出一批中國創業型企業。        此外,中國市場上的激光雷達芯片,特別是信號處理所需的元器件主要依賴進口,這在一定程度上抬高了激光雷達的生產成本,因此多家國內的芯片企業都在爭取通過各自的優勢技術填補上國內市場在此領域的空白。


      激光雷達上游主要廠商:


      資料來源:汽車人參考


      激光雷達中游

          激光雷達中游可分為車用激光雷達和物流運輸激光雷達兩大類,Yole預計,激光雷達應用是目前汽車行業增長最快的行業之一。從出貨量來看,Yole預計2030年全球激光雷達出貨量約2390萬個,車用激光雷達的供應商眾多,包括Velodyne LiDAR, Vales, Ibeo,Continental等。產業與物流運輸激光的廠商有SICK, Hokuyo, OMRON, VelodyneLiDAR, Konica Minolta等。



      激光雷達下游


              激光雷達下游應用廣泛,主要可以分為無人駕駛行業、ADAS行業、服務機器人行業、車聯網行業等。在汽車產業“電氣化、共享化、網聯化、智能化”的“新四化”驅動下,各行業高速發展。        激光雷達是無人駕駛技術實現的關鍵。對比毫米波雷達和超聲波雷達,其測量精度最高,反應速度快,操作性能具備絕對的優勢。        

              無人駕駛服務的落地有賴于激光雷達提供的高精度感知信息。而且,激光雷達的環境感知能力能夠拓展已有的輔助駕駛功能,提升車輛安全性,為面向整車廠以及Tier1公司的高級輔助駕駛產業提供了重要的支撐。        

              盡管在L2、L3的汽車中的使用尚不如超聲波雷達和毫米波雷達廣泛,但是大多數車廠和Tier1均認為激光雷達將成為L3級以上自動駕駛汽車的必備傳感器,并最終在L4級以上自動駕駛汽車中成為核心傳感器。        同時,激光雷達技術也促進了服務型機器人產業以及車聯網產業的興起,服務型機器人通過賦予機器人智能感知的能力實現無人配送、無人清掃等功能,車聯網通過車與車、車與路、車與云平臺等的互聯實現更為安全、舒適、智能的交通服務。


      激光雷達下游產業鏈主要企業:


      數據來源:禾賽科技招股說明書,信達證券

      激光雷達競爭格局

              激光雷達全球市場近來年逐漸開放,海外廠商在上游和中游都存在著領跑的優勢,在技術和客戶群等方面都領先于國內廠商,但國內廠商近年來奮起直追,取得了許多突破性的進展,中國勢力正在逐步崛起。

              國外激光雷達技術早在2010年前就開始嘗試應用于ADAS輔助避障和導航項目。        作為未來自動駕駛核心傳感器的代表,激光雷達核心技術主要掌握在Velodyne、Quanergy、Ibeo三家國外企業中。        美國Velodyne成立于1983年,其機械式激光雷達起步較早,技術領先,同時與谷歌、通用汽車、福特、Uber、百度等全球自動駕駛領軍企業建立了合作關系,占據了車載激光雷達大部分的市場份額。        

             Quanergy成立于2012年,2014年推出其第一款產品M8-1,并在奔馳、現代等公司的實驗車型上得到應用,M8之后Quanergy相繼發布的產品都開始走固態路線,采用了OPA光學相控陣技術,規模量產后將大幅降低傳感器價格。Ibeo成立于1998年,是全球第一個擁有車規級激光雷達的企業,其于2017年推出了全固態激光雷達A-Sample樣機。        

      近年來興起自動駕駛浪潮后,國內激光雷達廠商逐步入局,國內玩家早期分為兩個流派,一類研發機械式激光雷達與Velodyne等老牌玩家搶市場,另一類則直接鎖定固態激光雷達產品,目標是在2020年之后登上前裝市場。        

             速騰聚創、禾賽科技、北科天繪、鐳神智能等國產企業先后崛起,國內市場競爭激烈,呈現出百花齊放的市場格局。    


      車載激光雷達產業鏈:


      數據來源:彭博資訊、中金公司

      比較禾賽科技和速騰聚創這兩家公司,其產品定位也存在較大差別。在高速自動駕駛領域(相對低速無人車來說),禾賽市場占有率較高,百度、文遠知行、AutoX、元戎啟行等公司都在使用。

              而在低速自動駕駛領域,速騰聚創則是主要玩家,新石器、京東、菜鳥物流、高仙機器人等公司都主要使用速騰的16線激光雷達產品,同時其16線、32線產品也被圖森未來、嬴徹科技、AutoX等部分高速自動駕駛公司采用。        而另一方面,隨著2020年起將逐步量產L3級自動駕駛乘用車,市場對車規級固態激光雷達的需求將迎來一個小的高潮,大疆、華為等消費電子硬件巨頭相繼拿出了自己的激光雷達新品,直接加入了前裝量產裝車的戰局。        2020年8月大疆宣布公司首個實現了車用自動駕駛激光雷達價格降到千元級別,而且能量產供應,大疆旗下孵化品牌覽沃科技在美國CES也發布了兩款高性能激光雷達傳感器。
              2021年4月17日,新一代智能豪華純電轎車ARCFOX 極狐阿爾法S在上海正式發布。根據發布會官網介紹,北汽藍谷ARCFOX極狐αSHBT車型采用三顆激光雷達搭載方案,同步搭載6個毫米波雷達,12個攝像頭,13個超聲波雷達,同時搭載算力可達352Tops的華為芯片,形成L3級以上的自動駕駛解決方案。        華為激光雷達“爬北坡戰略”里程碑:2016年華為進行激光雷達的技術預研,2017年做原型驗證,2019年華為與TOP車企簽訂戰略合作協議,2020年實現量產。
      激光雷達產業鏈代表廠商:
       
             

      資料來源:麥姆斯咨詢


              未來激光雷達技術主要基于ToF和FMCW原理,對于基于ToF原理的激光雷達,芯片化架構的激光雷達是未來的發展方向,發射端逐漸采用平面化的激光器器件,接收端逐漸采用CMOS工藝的單光子探測器,為VCSEL和單光子器件開發的模擬、數字芯片;硅光芯片化的FMCW激光雷達是未來發展的一大趨勢。        

              激光雷達的發展將促進汽車行業無人駕駛技術和ADAS發展,也將提高服務型機器人的應用范圍和普及度。
              未來隨著自動駕駛技術的進一步普及,激光雷達市場規模將會進一步擴大,而單車價值量下降將會進一步有利于激光雷達的量產使用。隨著人工智能、5G技術的逐漸普及,無人駕駛、ADAS、服務型機器人和車聯網等多方面的需求推動,激光雷達整體市場預計將呈現高速發展態勢。

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