隨著新能源汽車普及率不斷提升，ADAS輔助駕駛系統的市場需求量大增。因此，近幾年，激光雷達（LiDAR）的上車數量在高速增長，特別是在中國，電動汽車已經遍佈大江南北，越來越多的汽車搭載激光雷達。2023年，全球乘用車載激光雷達出貨量突破50萬個，2024年的出貨量有望達到100萬個。這100萬，對應的是1%左右的市場滲透率，增長空間依然很大。
自2021年以來，小鵬、蔚來、理想、極狐、智己等車企開始逐步推出搭載激光雷達的車型，單車搭載量在1~4個不等，越來越多的廠商也在計劃讓激光雷達上車。據Yole統計，截至2023年第三季度，已有36傢中國車企宣佈使用激光雷達，國內約有106款搭載激光雷達的車型上市，占全球同期搭載激光雷達新車型總數的90%。
01
汽車激光雷達簡析
ADAS可分為5級，從L1到L5，駕駛自動化程度逐步提高，相應地，各種傳感器的種類和數量也在增加。從前些年行業對ADAS系統的認知來看，L4一定需要激光雷達，而在L3階段，很多公司還是不會用激光雷達，因為它的成本非常高。
激光雷達可以生成道路的3D視圖，通過測量光傳播到物體並反射所需要的時間，來提供汽車周圍環境的3D點雲圖，能夠幫助汽車很好地識別周圍環境。盡管ADAS業界對激光雷達仍然存在不同的聲音，但由於其創建周圍環境高清3D點雲圖的能力，通常被認為是ADAS的核心傳感技術之一。
激光雷達主要分為機械式，半固態式，以及固態式。
機械式激光雷達的裝配困難、掃描頻率低；半固態方案的特點是收發單元與掃描部件解耦，收發單元（如激光器、探測器）不再進行機械運動，適用於實現部分視場角（如前向）的探測，體積相較於機械式雷達更緊湊；固態激光雷達，掃描方式主要包括MEMS、Flash和光學相控陣(optical phased array, OPA)。
激光雷達的發射模塊主要有兩種探測方式：主流的是ToF，新興的是FMCW，發射激光的激光器，主流方案是EEL，新興的是VCSEL。
在接收模塊中，主流的探測技術是APD，新興的是SPAD和SiPM。APD是雪崩光電二極管，它的缺點是體積大、功耗高、偵測距離和范圍有限、一致性不好。采用SPAD方案，可以大幅降低成本，且體積更小、性能更穩定。SiPM是矽光電倍增管，它的優勢在於增益是APD的1萬倍，靈敏度是APD的2000倍，工作電壓要求非常低，隻要30V，而APD要250V。SiPM的一致性非常好，可以較為容易地實現批量生產。
02
市場格局
在全球范圍內，激光雷達行業的主要玩傢有美國的Velodyne、Luminar、Aeva、Ouster，以色列的Innoviz，以及中國的速騰聚創、禾賽科技、圖達通、華為等。早些年，在產業發展初期，美國等國外公司主導著技術和產品市場，近幾年，隨著中國新能源汽車產業的快速發展，國內激光雷達企業投入大量資源和資金進行研發，逐步實現技術的追趕，甚至在一定范圍內實現超越，相關產品的市占率也在迅速擴張。
2022年，禾賽以近50%的市場份額連續兩年穩居全球車載激光雷達總營收榜首，其市場份額從2021年的42%擴大至47%。圖達通則依靠蔚來汽車的持續出貨，以15%的市場份額奪得第二名，法雷奧、速騰聚創分別以13%、9%的市場份額位列第三、第四。
據Yole統計，2023年，全球車載激光雷達市占率排名前五的廠商中，前三名都是中國企業，分別是禾賽、速騰聚創和圖達通，這三傢的市占率總和達到80%，剩下的20%市場份額則由法雷奧、大疆覽沃、華為、Cepton、Innoviz等公司瓜分。
03
風光的背後是高成本和虧損
目前，汽車激光雷達仍處於發展的中前期，其性能和成本是業界正在努力攻克的難題，特別是成本，目前，每臺激光雷達的價格要1000~3000美元，如果算上一些輔助材料，那麼車企僅在激光雷達這一項上的花費就高達1萬元，所以，目前市面上使用激光雷達車型的價格大多在30萬元左右。
在高成本面前，雖然看起來很火爆，各傢大廠的產品也賣得火熱，但它們的盈利表現卻不容樂觀。
以禾賽和速騰聚創這兩傢大廠為例。
2022年，禾賽營收12.03億元，同比增長66.86%，激光雷達全年累計出貨超過80400個，增幅達到創紀錄的467.5%，他們的營收和交付量超過8傢國際同行的總和。但是，禾賽的凈虧損也比前一年擴大22.85%至3.01億元，毛利率也從2019年的70%一路下降至39%。
2023年第二季度，禾賽營收增長108.5%至4.4億元，交付量的同比增幅高達946.5%，至5.21萬個，凈虧損收窄37.4%。2023上半年，禾賽的交付量超過2022全年，但毛利率卻下滑到歷史最低點的29.8%。
速騰聚創的招股書顯示，2020~2022年，該公司分別銷售出300、4000、3.69萬個ADAS用激光雷達，相應的營收為617.5萬元、4008.9萬元、1.60億元。盡管出貨量持續走高，但盈利卻很慘淡，單個激光雷達平均售價從2.05萬元下降至4346元，2020~2022年，該公司的經調整凈虧損分別為5993萬元、1.08億元、5.63億元。2020年的毛利率為44.1%，2021年為42.4%，2022年則下滑到-7.4%。
也就是說，速騰聚創采取的是以價換量的策略，中短期寧可虧損，也要保證足夠的出貨量。截至2023年3月，速騰已取得21傢整車廠的52款車型的前裝訂單，位居全球第一。
速騰聚創和禾賽呈現的是這兩年激光雷達制造商以價換量、增收不增利的尷尬局面。
對於中國車企而言，由於競爭異常激烈，整體經濟情況也不景氣，降低成本就成為不二選擇，這種狀況對激光雷達是不友好的。
2023年，很多車企從以前將高精地圖作為高級智能駕駛的賣點，逐漸轉向由BEV+Transfomer引領下強調的輕地圖模式。
從一些新近上市的產品來看，除超高端車型外，其它產品幾乎都在減少激光雷達的用量。目前，單LiDAR和雙LiDAR逐漸成為業界主流。華為、理想、蔚來都使用單LiDAR方案，小鵬和長城系的藍山等則使用雙LiDAR方案。3個及以上的多激光雷達方案基本消失。
為解決成本問題，各傢公司，特別是相關芯片廠商正在固態激光雷達的三條技術路線上各施所長，都希望將價格拉低到幾百美元，甚至100美元以下。
04
國際大廠壓力山大
中國本土激光雷達企業市占率如此之高，它們的盈利能力依然如此慘淡，市占率不高的國際大廠的日子就更不好過。
雖然沒有多少利潤，但以上提到的幾傢中國本土企業仍在擴大出貨量。2024年開年，中國幾傢頭部廠商紛紛發出報告，單月、全年交付量再創新高。
禾賽科技宣佈，2023年12月的激光雷達交付數量突破5萬大關，2023全年交付量超越先前22萬個的指引；速騰聚創官宣，2023年12月，激光雷達單月銷量破7萬，2023年第四季度，銷量達到15.1萬個，同比大增545.30%，超過前三季度總和；圖達通宣佈，2023年車端激光雷達交付量超15萬個，增長率超100%。
按這些頭部廠商披露的銷量數據計算，2023全年，中國激光雷達銷量突破60萬個。
這樣一來，海外大廠不得不收縮車載激光雷達戰線。
2023年9月，已在激光雷達領域投入研發近3年的博世，突然宣佈放棄自研激光雷達。
Ouster在2023年第二季度的營收超過1900萬美元，同比增長88%，但是，毛利率僅為1%，而2022年第二季度的毛利為27%，這主要是因為Ousterr和Velodyne合並後對公司利潤產生較大的負面影響，造成當季凈虧損1.23億美元。
Luminar在2023上半年營收增長3000多萬美元，同比增長83%，但仍然處於虧損狀態，去年第二季度虧損約1.4億美元，虧損同比擴大49%。為扭轉不利局面，Luminar在墨西哥的自動化工廠進行全面的優化和工藝驗證，力求滿足下遊車企的要求，同時，宣佈與TPK合作，在亞洲建立一座工廠。
5月初，Luminar宣佈，將裁員20%。
Luminar創始人兼CEO Austin Russell 在公開信中表示，盡管公司的技術、產品、工業化和商業化方面的核心業務比以往任何時候都要強大，但Luminar在資本市場面對著前所未有的挑戰。迄今為止，該公司已投資18億美元，建立從半導體級開始的突破性技術基礎，成功推出SOP這一標準化技術。但是，當前的業務模式和成本結構已不再適合公司的需要。
裁員20%是為降低成本，作為重組的一部分，Luminar還會扁平化組織結構，並實現財務靈活性；還尋求部分或全部轉租其設施，以縮減企業規模。
該公司表示，該計劃將立即實施，到2024年底完成後，每年的運營成本將減少5000萬~6500萬美元。預計在未來5年內，將實現超過4億美元的成本節省。
05
純視覺方案的挑戰
前些年，業界普遍認為，在L3及以上級別ADAS系統當中，必須采用激光雷達，否則難以保證系統功能和安全。不過，從最近兩年的發展情況來看，情況似乎有所變化，攪動這一市場的是特斯拉。
多年來，特斯拉一直不看好激光雷達，堅持采用純視覺方案，從該公司不斷積累的數據，以及不斷迭代的AI功能和性能來看，不用激光雷達也能實現L3及以上級別ADAS是有可能的。這對激光雷達市場和相關企業顯然是利空的，會進一步加劇激光雷達大廠的盈利窘境。
就目前的車載攝像頭方案來說，主要分為視覺和多傳感融合。
視覺方案以攝像頭為主導，它對算法要求很高，這方面做的最好的是特斯拉，其搭載Autopilot 3.0系統的全系車型都未使用激光雷達，采用8個攝像頭、1個毫米波雷達和12個超聲波雷達。其中，8個攝像頭包括3個前視、4個側視和1個後視，可在250米半徑內為汽車提供360度視角。
多傳感融合方案更強調硬件系統的重要性，對算法要求相對較低。這類方案的傳感器用量不斷提升，智能化程度較高的車型攝像頭用量都在10個以上，CIS分辨率也很高，例如，蔚來ET7使用11個800萬像素高清攝像頭，極氪001使用14個攝像頭，包括7個800萬像素高清攝像頭。
目前來看，ADAS用的最多的還是CIS圖像傳感器，它的性價比也是最高的，在夜間，紅外線傳感器是必不可少的，在泊車時，超聲波雷達是必需的。以上這些是目前ADAS必用的傳感器。而隨著應用需求的發展，毫米波雷達也越來越多地出現在車上，不過，由於成本較高，這種傳感器的應用還存在爭議，以特斯拉為代表的智能電動汽車未予采用，主要靠CIS和特斯拉強大的算法能力實現ADAS。
馬斯克認為，純視覺方案有很大優勢。因為純視覺方案符合人類駕駛靠視覺感知的天性，隻要是眼睛（攝像頭）能夠看到的東西，系統就能夠直接識別其中的信息，從而做出準確的判斷，這要比那些由傳感器收集而來的抽象數據更加可靠，再配合上發展成熟的高精地圖，可以實現高水平的ADAS功能。
即便是檔次較高的攝像頭也不過幾十美元的成本。從這個角度來說，在滿足輔助駕駛功能性的前提下，與激光雷達相比，純視覺方案的成本要香得多。
當然，純視覺方案也有缺點，比如，單純依靠視覺信息，無法實現更加立體的3D建模，這意味著在感知深度上，純視覺方案難以達到更高水平。對此，特斯拉的應對策略是利用人工智能和更先進的軟件算法去解決問題。
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結語
面對高昂的成本，以及純視覺方案的競爭，激光雷達企業要想在未來有長遠發展，就必須在成本和技術兩方面做更好的優化。
如何進一步降低成本呢？可以通過優化設計，包括自研激光雷達芯片、SoC整合等，提升系統集成度。
雖然各傢激光雷達廠商的發展路線各有不同，但成本大都集中在收發器、傳感器芯片上，約占總成本的50%-70%，因此，提高相關模塊的集成度被視為降低激光雷達成本的首選方案。以發射端芯片為例，用集成模塊替代分立模塊，材料和調試成本可降低70%以上。
激光雷達廠商通過自研收發芯片，可以擴展利潤空間。同時，采用模塊化設計，可有效縮短生產校準時間，且工藝簡單，可以實現更高良率，促進規模化生產，從而降低成本。