報告綜述：
鐳射雷達是實現高級別自動駕駛的核心感測器。
高精度和3D建模能力是 鐳射雷達相較於其他感測器的核心優勢，我們認為以攝像頭主導的純視覺 方案在精度、穩定性和視野存在侷限性，無法達到L4/L5級自動駕駛需要 的安全冗餘。對於特斯拉之外無法透過AI彌補硬體缺陷的汽車廠商而言， 鐳射雷達是必要選擇。Waymo、Uber、Aurora等頭部自動駕駛公司，和 一度以視覺為核心的Mobileye，也明確採用鐳射雷達主導的強感知方案。
需求端：Robotaxi商業化加速，ADAS市場即將爆發。1）我們認為 Robotaxi將顛覆傳統汽車產業盈利模式，是自動駕駛領域的高成長賽道， 也是鐳射雷達的主戰場。Waymo、百度等頭部玩家正加速商業化落地， 預計到2025年應用在Robotaxi鐳射雷達市場規模將達到35億美元；2） 2021年是ADAS鐳射雷達爆發元年，長城、小鵬、蔚來和理想新車都將配 置鐳射雷達，隨著華為、Innoviz等車規級高效能鐳射雷達釋出，市場擔 憂的量產成本瓶頸有望打破，預計到2025年鐳射雷達在ADAS領域規模達 到46.1億美元。
供給端：MEMS和稜鏡方案有望率先落地，行業格局尚不清晰。1）技術 方面，固態方案將成為主流，短期內低成本、高可靠性的MEMS、稜鏡方 案或率先落地，中長期看，OPA、FLASH、FMCW效能更高，有望得到 突破；2）市場上主要玩家各有優勢，Velodyne等海外企業具備先發優勢， 但並非不可追趕，禾賽、華為、Livox等瞄準車規級半固態技術的後發者， 依然有望實現彎道超車。
鐳射雷達賽道未享受估值溢價，Luminar現階段最被看好。對比同樣受益 於高級別自動駕駛爆發的計算平臺和視覺方案公司（英偉達、Mobileye）, 和Tesla、Nikola、Plug Power、CREE等創新類玩家，已經和計劃上市 的5家鐳射雷達公司尚未享受估值溢價，橫向對比，Luminar估值遠高於 其他鐳射雷達公司，這也反映市場現階段看好1550nm MEMS車載鐳射雷 達的技術路線。
一、鐳射雷達是實現自動駕駛的必要路徑1.1、自動駕駛提速，硬體配置先行
全球自動駕駛玩家主要包括四類：1）由 ADAS 切入自動駕駛的傳統主機廠；2）跨越式 發展的造車新勢力（直接佈局 L3 級以上自動駕駛）；3）Waymo、百度、華為等頭部科技 公司；4）英偉達、Mobileye 等定位 Tier2、Tier1 的晶片公司，融合 AI 技術切入自動駕駛 計算平臺，進而幫助車企實現自動駕駛。新勢力和科技公司在自動駕駛產業鏈佈局深入， 技術路徑選擇上也更激進。2020 年是智慧汽車量產元年，自動駕駛感測器在汽車上的應 用大幅增長，隨著自動駕駛提速，單車智慧化升級趨勢將更加明顯。
1.2、鐳射雷達是實現L4/L5的核心感測器
1.2.1、自動駕駛感測器各有優劣
自動駕駛感測器主要包括攝像頭和雷達：1）攝像頭：利用計算機視覺判別周圍環境與物 體，判斷前車距離；2）雷達：分為毫米波雷達、鐳射雷達、超聲波雷達三類，利用發射 波和反射波之間的時間差、相位差獲得目標物體的位置和速度等資料。當前 L2 級自動駕 駛感知系統主要由超聲波雷達、毫米波雷達、攝像頭等感測器組成。
效能方面：鐳射雷達探測距離遠，測量精度是毫米波雷達的 10 倍，可以對物體 3D 形狀 精準刻畫，毫米波雷達和超聲波雷達受限於精度，區分不了緩慢移動的人和其它靜止物體。 成本方面：攝像頭與毫米波雷達成本單價通常在 200 美元以內，鐳射雷達價格在 8000-75000 美金不等，遠遠高於其他感測器，這也是掣肘鐳射雷達邁向商業化的瓶頸。
1.2.2、“純視覺”or“強感知”？自動駕駛玩家如何佈局L4/5解決方案？
基於自動駕駛玩家不同的商業模式，市場上針對高級別自動駕駛主要包括純視覺和強感知 兩種方案：
1）攝像頭主導的純視覺解決方案：由攝像頭主導，配合毫米波雷達等低成本感測器組成 構成純視覺計算，典型代表為特斯拉、Mobileye 和國內唯一自動駕駛純視覺城市道路 閉環解決方案百度 Apollo Lite。特斯拉自建晶片和演算法團隊，認為透過視覺系統最佳化 自身 AI 演算法就可以達到較高的智慧駕駛水平。由於純視覺方案存在精度、穩定性和視 野等方面的侷限性，無法滿足 L3 級以上自動駕駛對於感測器的效能要求，曾經同樣 以視覺為核心的 Mobileye 在 2025 年自動駕駛汽車感測器系統發展計劃中提出了將使 用內建的鐳射雷達感測器。
2）鐳射雷達主導的強感知方案：該方案由鐳射雷達主導，配合攝像頭、毫米波雷達等傳 感器組成，典型代表企業為 Waymo、Uber、百度 Apollo 等科技和出行公司。Waymo 定位 Robotaxi，直接瞄準 L5 智慧駕駛，所以採用 5 個鐳射雷達去保證車輛安全， Waymo 針對 2B 市場，主要目的是積累運營經驗資料，隨著未來鐳射雷達成本下降可 以大規模推廣。對於特斯拉之外無法透過 AI 彌補硬體缺陷的汽車廠商而言，採用更多型別感測器是更好的選擇。奧迪之後，其他主流車廠都推出鐳射雷達方案，戴姆勒、 保時捷、寶馬、蔚來都投資了鐳射雷達公司。
1.2.3、各應用場景對鐳射雷達要求各有不同
鐳射雷達主要應用場景包括無人駕駛（Robotaxi、Robotruck）、ADAS、服務機器人、車 聯網 V2X、消費電子等。由於應用場景和搭載鐳射雷達載體有明顯差異，對鐳射雷達的性 能、價格、體積等維度均有不用需求：1）Robotaxi/Robotruck 所有者多為運營公司，對 價格及與車身的整合度要求較低；2）ADAS 所有者為個人，對鐳射雷達與車身融為一體 的美觀性和價格敏感度高；3）服務機器人場景複雜度低，對效能要求適中但對價格敏感； 4）車聯網應用對車規化和整合度要求較低，但路端應用需要基於鐳射雷達點雲實現目標 物聚類和跟蹤，因而對鐳射雷達供應商配套感知演算法能力要求較高。
1.3、技術路線：機械式、MEMS是主流，OPA、Flash、FMCW發展空間大
1.3.1、工作原理：鐳射雷達是自動駕駛汽車之“眼”
鐳射雷達是透過發射鐳射束來探測物體與感測器之間精準距離的主動測量裝置，包含發射 單元、接收單元、掃描單元以及資料處理單元。鐳射雷達透過鐳射器和探測器組成的收發 陣列，結合光束掃描，可以對廣義機器人所處環境進行實時感知，獲取周圍物體的精確距 離及輪廓，以實現避障功能；同時，結合預先採集的高精地圖，智慧汽車在環境中透過激 光雷達的定位精度可達釐米量級，以實現自主導航。
1.3.2、按測距方法：FMCW未來會得到更多應用
按測距方法，鐳射雷達可分為 ToF 法、FMCW 法及三角測距法等，ToF 和 FMCW 測距法 能夠實現室外陽光下較遠的測程（100-250m），是車載鐳射雷達的優選方案。ToF 法是目 前市場車載中長距鐳射雷達的主流方案，FMCW 探測距離遠、成本與功耗優勢明顯，但 對系統整合、訊號處理演算法方面要求嚴格，還沒有實現大規模量產。Aeva 是首個採用 FMCW 法的鐳射雷達公司，4D 鐳射雷達產品將於 2024 年在大眾汽車 ID Buzz 自動駕駛 車隊進行搭載。頭部自動駕駛公司 Aurora 收購 Blackmore，明確 FMCW 法未來將得到廣 泛應用。
1.3.3、按掃描方式：MEMS是主流，OPA、Flash潛力大
按照掃描方式，鐳射雷達可以分成機械和固態鐳射，固態鐳射包括 MEMS、OPA、Flash、 稜鏡、轉鏡等，固態鐳射雷達目前主要採用 MEMS、Flash 和 OPA 方案。
1）機械式鐳射雷達：優點是線別豐富（有 64 線、32 線，16 線、8 線、4 線不同的價格 層次），效能高（可以實現 360 度高速旋轉），劣勢是體積大、成本高、驗證時間長。機械 式鐳射雷達是目前 Robotaxi 的主流方案，Waymo 自研的 Honeycomb 依然是傳統機械式 構造。海外市場以 Velydone 為主，國內玩家有禾賽、速騰。
2）MEMS（混合固態鐳射雷達）：MEMS 鐳射雷達使用微振鏡替代機械式產品中的宏觀 掃描器，將機械部件整合到單個晶片。根據 MEMS 諮詢估算，機械式雷達每組晶片成 本約 200 美元，僅 16 組晶片成本已高達 3200 美元，因此 MEMS 方案可以大幅降低 成本和體積。同時由微振鏡反射鐳射形成較廣的掃描角度和較大的掃描範圍，可以形 成更多的點雲，有效克服了機械式鐳射雷達在壽命和良品率方面的不足。MEMS 方案 是目前鐳射雷達市場的最主流方案。代表公司為 Luminar 和 Innoviz，其中 Luminar 有 Iria 和 Hydra 兩款產品亮相，Ira 預計 2022 年量產，L3+鐳射雷達售價約 1000 美 元/個。Innoviz 第一代產品 InnovizOne 最遠探測距離 250 米，已經獲得寶馬訂單，最 新發布的 InnovizTwo 比 InnovizOne 成本下降 70%。
3）OPA：OPA 取消了機械結構，鐳射控制整合在一塊 OPA 晶片，結構簡單，體積更小， 可以動態控制掃描頻率、解析度和焦距調整，同時多線多維掃描能獲得更高的資料採 集率。但另一方面，採用 OPA 路線的企業需要自主研發晶片，上游核心電子元器件、 技術支援不成熟，製造工藝複雜，短期產業化難度大。Quarnergy 是最早提出 OPA 方 案的公司，Quarnergy 的 S 系列是業內首款 OPA 架構的鐳射雷達，但目前尚未落地。
4）Flash：Flash 鐳射雷達類似數字照相機，用單次鐳射脈衝照亮目標環境，對抗震要求 極高，同時發射高功率單次鐳射脈衝，需要對光源能量、發射方式進行創新，成本較 高。Flash 鐳射以 LeddarTech 為代表，但採用 1064nm 鐳射功率，並且沒有采用昂貴 的 SPAD 方案，因此功率和靈敏度受限。
5）稜鏡：採用非重複掃描方式，類似視網膜的中央凹，透過對兩個稜鏡轉速的調整，激 光雷達會獲得不同掃描圖案，時間越長，點雲密度越高，對場景的還原度越好。大疆 獨創的雙稜鏡方案，預計明年在小鵬新車上量產。
二、需求端：智慧汽車尚在匯入期，Robotaxi和ADAS成長空間廣闊隨著 5G、AI 技術逐漸普及，無人駕駛、高階輔助駕駛、服務型機器人和車聯網等行業發 展前進廣闊。根據沙利文預測，受無人駕駛車隊規模擴張、鐳射雷達在高階輔助駕駛中滲 透率加速、以及服務機器人和智慧交通建設等領域需求推動，鐳射雷達市場將呈現高速增 長，預計到 2025 年全球市場規模達 135.4 億美元，2019-2025 年 CAGR 達 64.5%。
2.1、汽車市場空間是手機3倍，且智慧汽車尚在匯入期
從市場空間看，根據 IDC 資料，全球手機出貨量約 16 億臺，按 2000 元均價測算，全球 手機市場規模約 3.2 萬億元，而全球輕型車市場總銷量約 9000 萬臺，按均價 10 萬元計算， 市場規模約 9 萬億，接近前者的 3 倍。
從發展階段看，全球智慧手機出貨量已經連續兩年下滑，智慧手機滲透率達到 80%，處於 成熟階段。L1/L2 級以下智慧駕駛新車滲透率接近 45%，相當於 2012 年全球智慧手機的 滲透水平，隨著更高級別自動駕駛技術的突破和應用，單車智慧的提升空間廣闊。
2.2、無人駕駛：鐳射雷達主戰場
2.2.1、Robotaxi顛覆了傳統汽車產業盈利模式
傳統出行服務中人工成本佔運營總成本的 60%以上，Robotaxi 可以省去人力成本，並減 少車輛閒置時間。對於消費者，根據 Ark Investment 測算，傳統計程車服務的平均收費為 3 美元/英里，私人用車為 0.7 美元/英里，而駕駛一輛 Robotaxi 的費用可將成本降低至 0.25 美元/英里。對於主機廠，特斯拉預計每輛 Robotaxi 每年帶來超過 3 萬美元的毛利潤，並 且可以連續載客 11 年，相比之下，傳統汽車廠商單車利潤不足 1000 美元。Robotaxi 有 望重塑未來整個汽車和出行領域的競爭格局。
2.2.2、Robotaxi頭部玩家商業化加速
Robotaxi 商業化的關鍵要素包括以下方面：1）成本：為保證使用者體驗，在運營城市投放 Robotaxi 服務，自動駕駛車輛需要達到一定密度，再加上車輛改裝成本（滴滴 Robotaxi 車輛造價在 100 萬以上），佈局一個城市的前期成本在 40 億元左右，資金門檻高；2）技 術和政策：國內路況、車況複雜，目前國內沒有無駕駛員的 Robotaxi 上路，而可以實現 完全無人駕駛打車服務的全球僅 Waymo 一家；3）平臺：平臺運營效率可以確保自動駕 駛車輛的空載率儘可能的低，從而提升 Robotaxi 的商業化效率。
Robotaxi 商業化意味著擁有可量產的自動駕駛車輛、可無人和可收費。2020 年 10 月， Waymo 宣佈透過旗下的叫車軟體 Waymo One 提供完全無人駕駛服務，全球領先。國內 百度、文遠知行等公司也在加速落地商用化，去年百度在北京開放了無人駕駛出租車服務， 乘客可免費試乘 Apollo GO，文遠知行當前在廣州的無人駕駛運營及測試車隊預計 2021 年車達 260 臺。Robotaxi 頭部玩家正加速商業化落地。
2.2.3、預計2025年全球無人駕駛領域鐳射雷達市場規模達到35億美元
Robotaxi 對於自動駕駛等級要求高，且對成本不敏感，是鐳射雷達的主戰場。根據 ReportLinker 預計，2025 年全球包括運送乘客和貨物在內的 L4/L5 級無人駕駛車輛數目 將達 53.5 萬輛。根據沙利文研究預測，預計到 2025 年，全球無人駕駛領域鐳射雷達市場 規模將達到 35 億美元，2019-25 年 CAGR 達 80.9%。
2.3、ADAS：高級別輔助駕駛量產在即
2021 年是 L3 級自動駕駛車型量產元年，鐳射雷達成標配。長城汽車宣佈將在 2021 年推 出國內首個全車冗餘 L3 級別自動駕駛車型，採用 Ibeo 最前沿的 FLASH 技術方案，可實 現 0.05 度角解析度，識別 130 米範圍內安全隱患；2021 年 1 月 9 日，蔚來發布首款自動 駕駛車型 ET7，該車型配備了 1 臺 Innovusion 的超遠距離鐳射雷達，擁有 120 度超廣視 角、等效 300 線的超高解析度，最遠可達 500 米的超遠探測距離；2021 年初，小鵬釋出 了第三款車型 P5，該車型搭載 2 臺 Livox 車規級鐳射雷達。此外，智己汽車、本田、奔 馳、豐田、長安等將陸續在 2021 年上市搭載鐳射雷達的自動駕駛車型。高級別輔助駕駛 的實現，鐳射雷達不可或缺。根據沙利文研究預測，預計到 2025 年鐳射雷達在輔助駕駛 領域的市場規模將達到 46.1 億美元，2019 至 2025 年 CAGR 達 83.7%。
2.4、機器人：行業新增量
服務型機器人主要應用範圍包括無人配送、無人清掃、無人倉儲、無人巡檢等，越來越多 的電商、消費服務業巨頭及初創公司投入該領域。當前，服務機器人落地應用主要集中在 校園、社群和工業園區等相對封閉場景。2019 年 12 月，美國自動駕駛送貨科技公司 Nuro 與零售巨頭 Kroger(酷樂客)合作，在休斯頓為顧客提供無人送貨服務；2020 年 7 月，京 東物流無人配送車正式上線；2020 年 10 月，美團正式釋出智慧門店 MAI Shop，集成了 無人微倉與無人配送服務。
隨著全球服務型機器人出貨量快速增長，以及鐳射雷達在服務型機器人領域滲透持續提升， 2025年鐳射雷達在該領域的市場規模預計將達到7億美元，2019-2025年CAGR達57.9%。
2.5、車聯網：路側V2X建設即將鋪開
技術與政策雙輪驅動，大規模路側 V2X 建設有望鋪開。根據 2020 年 2 月國家發改委、工 信部、科技部等 11 部委聯合印發的《智慧汽車創新發展戰略》，要求到 2025 年車用無線 通訊網路 LTE-V2X 實現區域覆蓋，新一代車用無線通訊網路 5G-V2X 在部分城市、高速 公路逐步開展應用。鐳射雷達結合智慧演算法，能夠提供高精度的位置、形狀、姿態等資訊， 對車路協同 V2X 的實現至關重要。
隨著智慧城市、智慧交通專案逐步落地，該市場對鐳射雷達的需求將呈現穩定增長態勢， 預計到 2025 年，全球鐳射雷達在該領域市場規模將超 45 億，2019-2025 年 CAGR 達 48.5%。
三、供給端：行業成長初期，主力玩家各有優勢3.1、核心壁壘：車規級、規模化、強迭代
3.1.1、從“0-1”，車規級認證是關鍵
從“0-1”，車規級認證是關鍵。鐳射雷達應用在汽車上，需要滿足嚴苛的車規級要求，如 AECQ 認證、ISO 26262 功能安全標準及 ISO/SAE 21434 網路安全標準等。根據 Velodyne 梳理，從 RFI 到獲取量產訂單的流程可能會長達兩年時間。截至目前，全球僅法雷奧的SCALA 鐳射雷達透過車規並實現前裝量產。國內鐳神智慧的 CH32 線混合固態鐳射雷達 在 2020 年 10 月正式通過了車規認證，在國家汽車質量監督檢驗中心拿到了國內首個、 全球第二個車規認證。
鐳射雷達系統結構精密且複雜，精細的光機設計和收發對準、微弱訊號的靈敏探測和快速 響應是實現探測目標的前提。在研發過程中，不僅需要光、機、電等子模組的高度配合和 協同最佳化，還需要高精度生產製造能力。此外，鐳射雷達整體效能的提升有賴於基礎元器 件與核心功能模組的晶片化，技術發展方向與半導體技術深度契合。
3.1.2、從“1-N”，規模化降本是核心
鐳射雷達包括測距、掃描系統、發射、接收以及運算單元 5 大核心技術，其中掃描系統在 鐳射雷達的成本佔比超過一半以上，掃描方式從機械到固態是有效的降本方式。而其他 4 個環節也可以透過技術最佳化實現成本降低。
從供應鏈來看，上游核心部件尚未成熟制約了鐳射雷達發展。核心晶片仍存在嚴重進口依賴，MEMS 鐳射雷達的核心元件 MEMS 微振鏡成本高昂，由海外企業主導，發射和接收 單元中，需要透過最佳化波長從 905nm 到 1550nm，APD 轉向 SPAD 能顯著最佳化鐳射雷達 效能，從而降低成本，實現規模化量產。
3.1.3、高額研發投入和人員儲備支撐技術迭代
鐳射雷達作為新興的精密感測器，產品迭代速度快，而且尚無確定的行業標準和成熟穩定 的工藝。從最初的單點鐳射雷達發展到機械式、半固態式、固態式、FMCW 等多種技術 架構，需要依靠大量高水平技術人員儲備和充足的資金支援。
3.2、車載應用將成主流，行業格局尚不清晰
目前鐳射雷達市場由傳統測繪技術公司 Trimble、Hexagon、Topcon 和 Sick 主導，但車 載將是未來鐳射雷達應用的主流方向。國外玩家中 Velodyne 起步最早，Luminar、Aeva、 Ouster、Innoviz、Ibeo 等技術相對成熟，國內近年也湧現了禾賽、速騰聚創等創業公司。 Velodyne 在隨著新興玩家的湧入，Velodyne 份額有所降低。
3.3、國外企業起步較早，國內玩家迎頭趕上
3.3.1、Velodyne：機械式鐳射雷達龍頭，先發優勢顯著
Velodyne 成立於 1983 年，最早以音箱業務起家，2007 年實現鐳射雷達商業化量產，截 至 2019 年底已經累計交付 4.75 萬件產品，是車載鐳射雷達行業先行者。近年獲得了百度 和福特的投資，2020 年公司透過 SPAC 上市。
規模方面，Velodyne 是目前營收規模最高的鐳射雷達公司，近年公司為推廣產品降價， 營收規模下挫。下游領域方面，公司產品可廣泛應用在自動駕駛、ADAS、無人配送、無 人機、高精度地圖、智慧城市等多元化場景，Velodyne 預計 2024 年收入提升至 6.84 億 美元，5 年 CAGR 為 48%。
技術方面，Velodyne 在多線機械旋轉式鐳射雷達市場先發優勢顯著，有 64 線、32 線、 16 線 3 類產品在售，官方定價分別為 8 萬、4 萬和 8 千美金。2017 年開始，Velodyne 在 Vela-系列產品上加大投入，Velodyne 希望透過 Vella 軟體+低成本固態鐳射雷達組合打進 ADAS 市場，計劃是到 2021 年下半年將開始大規模生產車規級鐳射雷達，並有望在 2022 年或 2023 年量產上車。
3.3.2、Luminar：1550nm MEMS鐳射雷達領軍者
Luminar 成立於 2012 年，由 17 歲斯坦福輟學少年 Russell，依靠 PayPal 聯合創始人 Peter Thiel 提供的 10 萬美元啟動資金創立，後續獲得沃爾沃和戴姆勒投資，目前已和 7 家主流 OEM 達成合作，3 款量產車型落地。公司還與 Mobileye 達成合作關係，Luminar 的鐳射 雷達將被整合到 Mobileye 的軟硬體系統中，應用於無人駕駛車隊。
規模方面，目前在手訂單預計 13 億美金，預計 2023 年開始釋放業績，Luminar 預計 2025 年營收超 8 億美元，毛利率攀升至 60%。
技術方面，Luminar 鐳射雷達的探測距離和解析度都達到了業內最高，核心優勢主要體現 在以下方面：1）1550nm 大功率光纖鐳射器發射功率是 905nm 的 40 倍，脈衝的峰值功 率則達到 905nm 的 100 萬倍，2）雙軸鏡面技術；3）自有的高度敏感 InGaAs 探測器； 4)自主研發 ASIC 晶片。
3.3.3、Aeva：FMCW先行者
Aeva 由此前在蘋果、尼康擔任工程負責人的 Soroush Salehian 和 Mina Rezk 在 2017 年 創立，創始人在晶片、光學感測器和鐳射方面經驗豐富。目前和大眾、奧迪、採埃孚建立 了深度合作。
規模方面，Aeva 預計 2025 年收入 8.8 億元，其中 8 成來自汽車相關，Aeva 預計 2025 年營收 8.8 億美元，毛利率攀升超過 60%，和 Luminar 規模相當。
技術方面，Aeva 是首個採用 FMCW 探測手法的鐳射雷達生產商，稱旗下產品為 4D 鐳射 雷達（詳見前文），其技術優勢體現在以下方面：1）抗干擾能力更強，Aeva 可以免於強 光致盲和其他鐳射雷達干擾；2）FMCW 對光電探測器要求不高，矽基 PIN 即可，無需雪崩二極體 APD 和 InGaAs 材料，成本更低，Aeva 售價 500 美金，比 Luminar 便宜。
3.3.4、Innoviz：905nm MEMS鐳射雷達製造商
以色列公司 Innoviz 成立於 2016 年，核心團隊來自以色列情報總隊技術部門 Unit 81。公 司第一代產品 InnovizOne2018 年拿到了寶馬 iX 定點，預計 2021 年量產。目前公司有麥 格納、安波福，恆潤科技，哈曼 4 個 Tier1 合作伙伴。
Innoviz 主打 905nm MEMS 鐳射雷達，注重價效比，第二代產品 InnovizTwo 比 InnovizOne 成本下降 70%（詳見前文），是為數不多符合車規級要求的鐳射雷達生產商之一。Innoviz 預計 2025 年營收 5.8 億美元，毛利率攀升至 50%以上。
3.3.5、華為：車規級、高線束、低價格
華為鐳射雷達專案 2016 年開始預研，定位做高效能、車規級、能夠大規模量產的鐳射雷 達，預計成本將下探至 200 美元。依託在光通訊領域累積的精密製造能力，華為在武漢建 立第一條 Pilot 產線，規劃產能 10 萬套/線。
2020 年 12 月華為釋出首款產品 96 線中長距鐳射雷達，效能優勢包括：1）測距能力遠， 高速行駛在 200 米以上；2）大 FOV，120°×25°的視場角；3）突出物處理，垂直 FOV。 首款產品將搭載到 ARCFOX 極狐 HBT，預計 2021 年內亮相。
我們認為華為入局鐳射雷達有以下優勢:1）華為在車廠的渠道影響力、經營的穩定性，優 於其他初創公司；2）華為有晶片產業鏈，具備降本基礎；3）華為未來或出售自動駕駛整 套方案，來鐳射雷達是感測器之一，利潤訴求低於單一玩家。
3.3.6、Livox：獨創非重複掃描技術
Livox 成立於 2016 年，技術路徑上採用稜鏡方案，產品架構的核心是雙楔形稜鏡掃描器 疊加獨創的非重複掃描方式（詳見前文）。此前 Livox 釋出面向 L3/L4 等效 64/128 線機械 掃描產品，Horizon（等效 64 線）目前售價 800 美元，TeLe-15（等效 128 線）售價 1200 美元，相比 Velodyne 可比產品價格低 80%，成本優勢顯著。
今年初 Livox 與小鵬正式達成合作，將基於 Horizon 產品系列為小鵬進行一系列定製化開 發，探測距離達到 150m，點雲密度實現積分時間 0.1s 下等效 144 線水平，有望實現上 車，率先起量。
四、禾賽科技分析（詳見報告原文）禾賽科技 2013 年成立於美國矽谷，2014 年總部遷至上海。公司選擇從無人駕駛領域切入， 主要考慮無人駕駛市場對成本敏感度低、效能要求高、且客戶集中於頭部科技公司，有利 於公司技術迭代，形成護城河。公司客戶遍佈全球 23 個國家，美國加州 DMV 公佈的 2019 年無人駕駛測試里程數排名前 15 位的企業中，超過一半選用公司產品作為無人駕駛車隊 的主鐳射雷達(包括百度、博世、戴姆勒、文遠知行、圖森未來等頭部公司)。
風險提示1、自動駕駛商業化進度不及預期；
2、產品技術路線風險；
3、車市價格戰加劇。
（本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關資訊，請參閱報告原文。）