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激光雷达行业深度研究汇报

目录

TOC\o1-2\h\u22776一、激光雷达是实现自动驾驶的必要路径 4

239821.1、自动驾驶提速，硬件配置先行 4

225671.2、激光雷达是实现L4/L5的核心传感器 6

187771.3、技术路线：机械式、MEMS是主流，OPA、Flash、FMCW发展空间大 11

9374二、需求端：智能汽车尚在导入期，Robotaxi和ADAS成长空间广阔 18

215522.1、汽车市场空间是手机3倍，且智能汽车尚在导入期 18

224092.2、无人驾驶：激光雷达主战场 19

216942.3、ADAS：高级别辅助驾驶量产在即 24

202452.4、机器人：行业新增量 25

130862.5、车联网：路侧V2X建设即将铺开 27

21253三、供给端：行业成长初期，主力玩家各有优势 28

327013.1、核心壁垒：车规级、规模化、强迭代 28

171523.2、车载应用将成主流，行业格局尚不清晰 31

43233.3、国外企业起步较早，国内玩家迎头赶上 32

17510四、禾赛科技：国内激光雷达上市第一股 40

260524.1、国内激光雷达行业开拓者，机械式和半固态齐头并进 40

214174.2、实控人专业背景强大 43

171344.3、营收规模全球第二，毛利率高于同业 44

321174.4、加大芯片和算法领域研发投入，保障核心竞争力 45

233704.5、IPO募投项目：巩固制造、芯片和算法能力 46

26170五、看好禾赛科技突出重围 47

128165.1、产品端：机械式产品性能超越Velodyne 47

150525.2、产能端：IPO募投扩产，稳步扩张 50

13655.3、生产端：自主生产，降本增效 50

151535.4、价格端：持续迭代，ASP相对稳定 51

20005六、市场如何给激光雷达公司估值？ 52

227576.1、参照公司：计算平台、视觉方案供应商、汽车技术颠覆者 52

26246.2、估值指标：EV/Revenue、EV/EBITDA最常用 53

276626.3、激光雷达赛道未享受股估值溢价，Luminar现阶段最被看好 53

25846七、风险提示 55

一、激光雷达是实现自动驾驶的必要途径

1.1、自动驾驶提速，硬件配置先行

全球自动驾驶玩家重要包括四类：1）由ADAS切入自动驾驶的老式主机厂；2）跨越式发展的造车新势力（直接布局L3级以上自动驾驶）；3）Waymo、百度、华为等头部科技企业；4）英伟达、Mobileye等定位Tier2、Tier1的芯片企业，融合AI技术切入自动驾驶计算平台，进而协助车企实现自动驾驶。新势力和科技企业在自动驾驶产业链布局深入，技术途径选择上也更激进。年是智能汽车量产元年，自动驾驶传感器在汽车上的应用大幅增长，伴随自动驾驶提速，单车智能化升级趋势将愈加明显。

1.2、激光雷达是实现L4/L5的关键传感器

1.2.1、自动驾驶传感器各有优劣自动驾驶传感器重要包括摄像头和雷达：1）摄像头：运用计算机视觉鉴别周围环境与物体，判断前车距离；2）雷达：分为毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达三类，运用发射波和反射波之间的时间差、相位差获得目的物体的位置和速度等数据。目前L2级自动驾驶感知系统重要由超声波雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器构成。性能方面：激光雷达探测距离远，测量精度是毫米波雷达的10倍，可以对物体3D形状精确刻画，毫米波雷达和超声波雷达受限于精度，辨别不了缓慢移动的人和其他静止物体。成本方面：摄像头与毫米波雷到达本单价一般在200美元以内，激光雷达价格在8000-75000美金不等，远远高于其他传感器，这也是掣肘激光雷达迈向商业化的瓶颈。

1.2.2、“纯视觉”or“强感知”？自动驾驶玩家怎样布局L4/5处理方案？基于自动驾驶玩家不一样的商业模式，市场上针对高级别自动驾驶重要包括纯视觉和强感知两种方案：1）摄像头主导的纯视觉处理方案：由摄像头主导，配合毫米波雷达等低成本传感器构成构成纯视觉计算，经典代表为特斯拉、Mobileye和国内唯一自动驾驶纯视觉都市道路闭环处理方案百度ApolloLite。特斯拉自建芯片和算法团体，认为通过视觉系统优化自身AI算法就可以到达较高的智能驾驶水平。由于纯视觉方案存在精度、稳定性和视野等方面的局限性，无法满足L3级以上自动驾驶对于传感器的性能规定，曾经同样以视觉为关键的Mobileye在2025年自动驾驶汽车传感