激光雷達源流、優勢、分類、行業現狀與趨勢分析

正如眼睛是人類感知世界最重要的器官之一，傳感器作為機器的眼睛，是實現智能化的 最重要部分之一。

激光雷達全稱是 Light Detection and Ranging，簡稱 LiDAR，直譯是光探 測與測距技術，是一種利用激光束來計算物體到目標表面的距離的傳感器。激光雷達解決方 案與人工智能感知軟件相結合，不僅能夠收集信息，還能夠解釋和分析信息，在各種環境下 實現高效、安全的自動化。因此，激光雷達解決方案廣泛應用于汽車及非汽車行業，如機器 人、智慧城市及 V2X等。在自動駕駛領域，激光雷達利用激光束發射和接收信號的時間差、 相位差來確定相對距離，再通過水平旋轉掃描或相控掃描測量物體的角度，獲取不同俯仰角， 從而獲取高度信息。通過上述密集采樣得到點云位置數據，利用 3D 建模構建數據模型，實 現對所處環境的實時感知，構建出一個完整的機器能夠理解的道路場景，能極大程度解決長 尾效應帶來的問題。 激光雷達優勢明顯。相比于攝像頭，激光雷達受黑夜、雨水、陽光直射等環境光線變化 影響小，且無需深度算法學習。相比于毫米波雷達，激光雷達測量精度和分辨率更高，能探 測出物體的具體形狀。綜合來看，汽車環境傳感器中，激光雷達在探測距離、精度、分辨率、 夜間、可靠度、輪廓檢測等方面表現優異，無需深度學習算法，可直接獲得物體的距離和方 位信息，顯著提升自動駕駛系統的可靠性，提高識別成功率、增加系統安全冗余，能夠構建 出一個完整的機器能夠理解的道路場景，極大程度解決長尾效應帶來的問題。

激光雷達有多重不同的分類方式。按掃描方式，激光雷達可分為機械式、混合固態和純 固態激光雷達。按線數，激光雷達可分為 16 線、32 線、64 線、128 線等。按照測距原理分 類可以分為 ToF 和 FMCW 等。

半固態激光雷達是主流方案。機械式激光雷達的發射系統和接收系統整體 360°轉動， 也就是通過不斷旋轉發射器，將激光點變成線，并在豎直方向上排布多束激光發射器形成面， 達到 3D 掃描并接收信息的目的。機械式激光雷達是最早應用于自動駕駛的激光雷達類型， 但內部的激光收發模組線束多，需要復雜的人工調教，制造周期長；可靠性差，導致難以量 產；體積過大，消費者接受度不高；壽命大約在 1000-3000h，而車規級規范要求至少 13000h， 因此難以形成車規級產品。

混合固態激光雷達用“微動”器件來代替宏觀機械式掃描器，是收發模塊（激光器、探 測器）與掃描部件解耦，收發模塊靜止、僅掃描器旋轉，在微觀尺度上實現雷達發射端的激 光掃描。旋轉幅度和體積的減小可有效提高系統可靠性，降低成本。目前，混合固態激光雷 達主要包括 MEMS 振鏡激光雷達、轉鏡式激光雷達、棱鏡激光雷達。 MEMS 振鏡激光雷達：核心是一個厘米尺度的微振鏡，通過懸臂梁在橫縱兩軸高速周期 運動，從而改變激光反射方向，實現掃描。難點是懸臂梁轉動角度有限，使得單個振鏡覆蓋 的視場角很小，往往需要多臺拼接才能實現大視場角覆蓋，可能導致點云圖像在疊加邊緣出 現不均勻的畸變和重疊，加大后續算法處理的難度。已通過車規級測試并實現量產。轉鏡式 激光雷達：不斷旋轉的多邊形棱鏡可以讓光源實現水平掃描，同時縱軸擺鏡可以改變光源的 垂直掃描方向，僅需一束光源就可以實現掃描任務，對功率要求高。率先通過了車規級測試 并實現量產，當前占比最高。棱鏡激光雷達：內部包括兩個楔形棱鏡，激光在通過第一個楔 形棱鏡后發生一次偏轉，通過第二個楔形棱鏡后再一次發生偏轉。相比前兩種方式，可以通 過增加激光線束和功率實現更高的精度和更遠的探測距離，但機械結構更加復雜，體積更難 控制。

純固態激光雷達無任何機械運動部件，僅面向一個方向一定角度進行掃描。取消了復雜 高頻轉動的機械結構，不僅能降低物料和量產成本，也能提升產品可靠性、生產效率和一致 性，耐久性得到了巨大的提升，結構最簡單，集成度最高，體積大幅縮小。純固態激光雷達 主要包括 OPA(Optical Phased Array)光學相控陣和 Flash 閃光激光雷達兩種。

混合固態式激光雷達是目前主流的車規級前向感知激光雷達技術方案，其中以轉鏡式和 MEMS 振鏡式占多數，短期內仍將以高性能混合固態為乘用車的車載激光雷達主流，固態激 光雷達的近距補盲能與半固態激光雷達的遠距感知相組合，打造出 360°全域無盲區感知。 固態激光雷達由于沒有任何旋轉機構，體積更小且穩定性更高，價格更低，更容易通過車規 級相關標準，是車載激光雷達未來發展的主要方向。

激光雷達按照線數可以分為 16 線、32 線、64 線、128 線等。激光雷達線數是激光雷達 系統中能夠同時發射和接收激光脈沖的激光線的數量，是能夠衡量激光雷達性能的重要參數， 它直接影響到激光雷達的測量精度、分辨率和覆蓋范圍。激光雷達產品的線數越高，激光器 的數量就越多，激光雷達的綜合性能也就越強。 在 2025 年 CES 展上，速騰聚創展示了最新產品 EM4，收發通道達到 1080 線，探測距 離達到 300m@10%反射率，最遠測距 600m，視場角 120°*27°，角分辨率 0.05°*0.025°； 禾賽科技最新發布的產品 AT1440，具備 1440 個收發通道，角分辨度達到 0.02°，搭載了 第四代的自研芯片。激光雷達即將進入千線時代。

激光雷達按發射器的波長可分為 885nm、905nm、1064nm、1550nm 等，波長越長， 激光穿透力越強，適用范圍更廣，效果更好，但同時波長越長的光子能量越高，對人眼傷害 大，安規限制也就越嚴格，使用的傳感器材料光譜響應靈敏度高，價格也更高。綜合二者優 缺點，目前波長適中的 905nm 最為常見。

L3 使用激光雷達的必要性：城市 NOA/城市領航輔助駕駛指用戶在導航設定好目的地后， 車輛在行駛過程中可以實現自動跟車、超車、變道、轉彎與識別反應紅綠燈等功能。城區內 部路況條件復雜，對城市 NOA 的感知能力提出了極高要求。與毫米波雷達、攝像頭相比， 激光雷達在目標檢測、距離測量、輪廓檢測等關鍵指標上仍有壓倒性優勢。激光雷達針對城 市 NOA 場景的主要優勢在于高檢測置信度、高距離精度、低延遲三方面。 高檢測置信度：激光雷達可以獲得極高的角度和距離分辨率，分辨率高就能創建出目標 清晰的 3D 點云圖像，使其能夠在城區環境內識別更加復雜的物體，從而提高不規則物體和 Corner Case 的感知置信度。 高距離精度：激光雷達可以實現高精度的測距能力，最遠探測距離可達 300 米以上，探 測精度達到±3cm 水準。 低延遲：激光雷達直接輸出距離信息，可以讓感知系統更迅速地對目標運動狀態、意圖 進行識別和判斷，從而提前做出路徑規劃。 城市 NOA 滲透率提升推動激光雷達行業爆發。從功能上說，城市 NOA 可以在復雜的城 市道路中實現點到點的“導航輔助駕駛”功能，用戶在導航上設好目的地，車輛可在無需人為 接管的情況下，全程輔助駕駛到達終點，其難度遠遠大于高速 NOA，接近 L3 級輔助駕駛。

國內多個智能化領先品牌新款車型持續推出，小鵬、華為已在 2022年成功實現城市 NOA 的落地，理想、蔚來、極越在 2023 年實現開通，智己、極氪、小米等車企于 2024 年內陸 續開通城市 NOA 功能。2023 年國內高階智能駕駛的滲透率僅為 4.7%，2025 年 1-4 月滲透 率為 10.1%，行業加速向上。 NOA 功能逐漸成為消費者決策因素。根據億歐智庫調查，在體驗過或使用過高速 NOA 和城市 NOA 功能的用戶中，分別有 41.1%和 28.1%的用戶將其視為影響購車的主要參考因 素。智能駕駛在消費者決策中的重要性正逐漸提升，例如，截至 2024 年底，理想汽車智能 駕駛總用戶達到 100 萬+，30 萬元以上車型的 AD Max 銷售占比 70%，40 萬元以上車型 AD Max 的銷售占比已經達到 80%。相比 24 年初，AD Max 的銷量占比漲幅達到 26%。

2025 年我國乘用車激光雷達行業規模達 916 億元。隨著高級別自動駕駛滲透率不斷提 升，假設：（1）2025-2030 年國內汽車和乘用車銷量每年分別增長 1%、2%；（2）25 年、 30 年國內乘用車 L0、L1、L2、L2+、L2.5、L2.9/L3、L4+滲透率分別為 24.5%、0、45%、 0%、20%、10%、0.5%；0、0、10%、0、0、85%、5%；（3）24、25、30 年 L3 激光雷 達單車用量為 1、2、3 顆，L4+激光雷達單車用量為 8 顆。預計到 2025 年，國內車用激光 雷達市場規模有望達 147 億元，24-25 年復合增速為 111%，2030 年達 916 億元，24-30 年 復合增速達 61%。

激光雷達行業趨勢。芯片化：指把原本數量眾多、結構龐大的激光器控制電路、信號采 集轉化電路、波形處理電路等數百個電子元器件逐步集成到幾片小巧的芯片上，通過芯片實 現對于上百個激光發射/接收通道的高質量控制和運算。芯片化設計使激光雷達元器件數量大 幅減少，簡化的結構帶來了顯著的成本降低，與 2016 年相比，2023 年激光雷達的單線收發 成本僅有原來的 1/20；由于結構簡化、零部件少，裝配步驟更少、光學校準更具整體性，具 備自動化生產的優勢，由此帶來了生產效率成倍提高，生產成本大幅下降。 光學芯片及其配套元器件集成化助推激光雷達降低成本。光電系統約占激光雷達整機成 本約 70%，由激光發射模組、激光接收模組、測時模組（TDC/ADC）和控制模組四部分構 成，其中激光收發模組在成本、體積及重量方面遠高于測時模組和控制模組。通過將分立光 學芯片及其配套元器件高度集成，可帶來產品形態及生產工藝的躍遷、大幅度降低生產成本、 快速擴充產能，完成從分立式激光雷達向集成式激光雷達的進化。隨著激光雷達線數的增加， 光學芯片集成化帶來的優勢會更加明顯。 芯片化設計使得激光雷達實現“摩爾定律”：摩爾定律指每 18-24 個月芯片的性能提高 一倍，價格下降一半。不同于常規意義上的價格戰，芯片化降低價格的做法，非但沒有以犧 牲產品的性能為代價，反而帶來一系列性能上的提升：高測距精準度、高動態范圍、增強通 道一致性、增強編碼、降低功耗、增強可靠性等。例如，相比 2014 年市場上的一個經典款 車載激光雷達，2021 年禾賽發布的 AT128 點頻已經提升了 15 倍。此外，比起通用芯片， 每一代自主研發激光雷達專用芯片（ASIC）都逐漸向著更高集成度演進。隨著集成度和芯片 制程的提升，無論是提升性能還是進一步降本，激光雷達都將迎來巨大的空間。

價格下降：芯片化、集成化及技術路線的變化使激光雷達的成本極大下降。不同種類的 激光雷達價格差距較大，機械式價格在萬美元以上，2007 年 Velodyne64 線機械式車載激光 雷達價格 8 萬美元、2018 年 16 線固態激光雷達價格已降至 4000 美元；半固態/固態激光雷 達 22 年前基本在 1000 美元+。 相比于國外供應商，國內供應商在產品定制化上有較大靈活性，價格也有一定優勢。根 據 Yole 數據，2023 年激光雷達在中國的平均價格低于 500 美元，較 22 年大幅下降，而全 球其他地區的平均售價在 700-1000 美元，預計未來價格將持續下降。 千元機時代來臨：2024 年 4 月速騰發布 M 平臺新一代中長距激光雷達 MX，引領行業 進入“千元機”時代，首個定點項目將于 2025 年上半年實現大規模量產。禾賽用于 ADAS 的新一代激光雷達產品 ATX預計將以不到 200 美元的價格出售，是目前 AT128 型號價格的 一半，體積更小，重量更輕，探測距離更遠，精度更高。

激光雷達單車用量重新提升，部分車型激光雷達正由選配變標配。 L3 ADAS 前裝量產 加速落地，市場逐漸出現單車配置多顆激光雷達的趨勢。25 年 3 月上市的新款問界 M9 激光 雷達配置數量由此前的 1 顆提升到 4 顆；25 年 5 月改款的理想 L 系列激光雷達由此前的選 配變成標配；6月即將發布的小米 YU7激光雷達標配，去年上市的 SU7為選配。隨著 Robotaxi 商業化進展加速，Robotaxi 正從試點逐漸全面轉向大規模量產階段，單車用量基本在 4 顆以 上，多重因素持續推動行業規模擴大。

激光雷達市場格局。根據 Yole 統計，2023 年全球車載激光雷達格局按營收統計，禾賽 科技、速騰聚創排名 TOP2，合計占比 58%，而 2021 年法雷奧占比 21%，23 年僅占比 10%， 下降明顯。2024 年全球車載激光雷達格局按營收統計，禾賽科技、速騰聚創、華為排名前 三，占比分別為 33%、24%、19%，合計占比 76%，中國企業已處于絕對優勢地位。 根據 Yole 統計，2022 年乘用車 ADAS 激光雷達市場規模首次超過了 L4 自動駕駛領域 激光雷達的規模。2024 年全球 L4 自動駕駛激光雷達格局按營收統計，禾賽科技、Waymo、 速騰聚創排名前三，占比分別為 61%、14%、12%，這里的 L4 自動駕駛激光雷達主要指用 于 Robotaxi 的激光雷達。

根據高工智能汽車統計，2021 年國內乘用車前裝標配激光雷達交付量僅 0.8 萬臺。隨著 爆款車型逐漸上市及成本持續下降，2022 年共交付 13 萬臺，是激光雷達量產元年。2023 年國內激光雷達交付 57 萬臺，成為激光雷達爆發元年。2024 激光雷達交付超 150 萬臺，交 付 137 萬輛車，同比+212%，前裝搭載率升至 6%，12 月單月交付量首次突破 20 萬臺大關。 按搭載車型排名來看，問界、理想、蔚來位列 TOP3。根據高工智能汽車統計，2024 年國內 激光雷達交付量方面，速騰聚創、華為、禾賽科技、圖達通合計占有 100%市場份額，市場 集中度持續提升。