汽车电子行业：智能驾驶迎来风口，激光雷达乘风而起

智能驾驶风起云涌，激光雷达弹性巨大。目前算法还无法完全弥补硬件感知缺陷，激光雷达在高级别自动驾驶中不可或缺，L3/L4/L5级别的智能车分别需要搭载1/2/4台激光雷达。2022年包括奔驰S、宝马ix、蔚来ET7、小鹏G9、理想L9等多款搭载激光雷达的高级别智能车开启交付，平均激光雷达搭载量约为2颗，加速激光雷达量产上车。目前激光雷达的单台成本约为1000美元，预计2025年下降到500美元以内，届时激光雷达的市场规模将超过250亿元，2021-25年的CAGR高达162%，是汽车智能化浪潮下弹性最大的赛道。 多技术路线百花齐放，车企投资整机厂弱化路线不确定性。目前激光雷达产业链仍不成熟，多种技术路线百花齐放，半固态（905nm+转镜/MEMS+ToF）的扫描方案相对成熟，最易通过车规认证，成为车企短期加速上车的主流选择。法雷奥SCALA转镜式激光雷达是全球第一款过车规的激光雷达，2018年搭载于奥迪A8，2022年开启交付的车型也基本都是转镜 /M EMS方案。固态方案（1550nm+OPA+FMCW）的机械部件最少，性能稳定、可靠性高，是激光雷达迈向小型化、高性能、低成本的未来发展方向。市场普遍担心激光雷达搭载的必要性，以及技术路线变化带来的不确定性，我们看到：一方面，高算力要求的纯视觉路线短期难以得到有效突破，硬件预埋趋势下激光雷达已经成为车企的主流选择，激光雷达短期高成长性无虞；另一方面，车企、Tier 1纷纷投资激光雷达整机厂，产业联合既能加快激光雷达先进技术的研发突破，弱化车企在面对技术路线不确定性时的被动性，也有助于产业链快速降低制造成本，提高激光雷达未来搭载的性价比。 行业爆发初期上游确定性高，光学元件厂商迎来业绩高增甜蜜期。不同技术路线下激光雷达对元件的使用具有共性，因此国内具备显著优势或稀缺性的上游元件厂商迎来高成长确定性。1）收发模块成本占比高达50-60%，目前主要被海外厂商所主导，主因其布局较早，技术领先、产品成熟度高，国内厂商在国产替代趋势下亦呈现加速追赶态势，比如长光华芯逐渐实现高功率半导体激光芯片的国产化。2）光学元件分布在收发模块和扫描模块中，成本占比（10-15%）仅次于收发模块，我国厂商具备全球领先优势，成本优势突出，与主流整机厂合作并收获定点的厂商将显著受益激光雷达行业的高弹性，炬光科技预计23年激光雷达收入约为20年的19倍。长期来看，在轻量化趋势下扫描方式逐渐由半固态向固态方案转变，具备多元件供应能力，且能够纵向延伸下游整机组装环节的光学元件厂将具备持续成长动能。永新光学具备多类核心光学元件供应能力，且已经切入非车规激光雷达代工环节，拥有较强竞争实力。 投资建议：激光雷达是汽车智能化弹性最大的赛道，行业爆发初期上游确定性高，建议关注国内具备技术、成本优势，且已经获主流整机厂定点订单的标的，比如永新光学（与Innoviz、禾赛合作）、炬光科技（与Velodyne、Luminar、大陆合作）、蓝特光学（与速腾聚创合作）、长光华芯（拟上市，与华为合作）、腾景科技（与禾赛、镭神智能合作）。 风险提示：智能车渗透率不及预期；技术路线变化下相关公司无法维持竞争优势；研报使用的信息更不及时；需求/规模测算不及预期等。 一、智能驾驶风起云涌，激光雷达乘风启航 2022年将是L2向L3/L4跨越窗口期，智能汽车产业链迎来风口。受益政策驱动和产业链持续推动，汽车智能化发展如火如荼。根据我们的测算，2022年L2级智能车的渗透率迈入20-50%的快速发展期，L3级别的智能车有望实现小范围落地。2020年12月10日，奔驰L3级自动驾驶系统获得德国联邦交管局的上路许可，率先吹响了汽车智能化的冲锋号。此外，CES 2022展会上，索尼高调官宣全面进军智能汽车； 英伟达、高通、Mobileye持续升级自动驾驶平台，车企合作进一步深化；Mobileye宣布将与极氪合作于2024年发布全球首款L4级汽车。 随着针对汽车智能化的业务布局和产业投资加速推进，汽车智能化时代悄然而至，2022年将成为全球汽车智能化的元年。 图表1：L2向L3跃迁窗口期，2022年将成为智能汽车元年 智能驾驶感知层先行，多种传感器互为补充。智能驾驶涉及感知、决策和执行三层：感知层负责对汽车的周围环境进行感知，并将收集到的信息传输至决策层进行分析、判断，然后由决策层下达操作指令至控制层，最后控制层操纵汽车实现拟人化的动作执行。感知层是汽车获取驾驶环境信息并做出有效决策的重要模块，由多类传感器组成，包括车载摄像头 、毫米波雷达、激光雷达、 超声波雷达以及惯性导航设备（GNSS and IMU）等。 图表2：智能驾驶系统分为感知、决策和执行三层 图表3：智能汽车感知层各类传感器的感知范围 不同传感器在感知精度、感知范围、抗环境干扰及成本等多方面各有优劣。 1）摄像头：成本较低，可以通过算法实现大部分ADAS功能，探测距离在6-100米；缺点是易受环境干扰，在光照情况不佳（强光/逆光/夜晚/恶劣天气）的情况下作用受限，且摄像头获取的是2D图像信息，需要通过算法投影至3D空间实现测距功能，对算法的要求高。 2）激光雷达：可绘制3D点状云图，具备高探测精度，可以精准地得到外部环境信息，探测距离在300米以内；缺点是成本高昂，目前单台价格在1000美元左右，且在大雾、雨雪等恶劣天气下效果差。 3）毫米波雷达：技术成熟、成本较低，且不受天气影响，可实现全天候工作，有效探测距离可达200米；缺点是角分辨率低、较难成像，无法对道路上的小体积障碍物及行人进行有效探测。 4）超声波雷达：成本极低，但感知距离较近，有效探测距离通常小于5米，主要用于停车辅助。 图表4：不同传感器的性能对比 图表5：激光雷达相比摄像头受到的环境干扰更小 智能驾驶方案分为纯视觉方案和多传感器冗余融合方案。 1）摄像头主导的纯视觉方案：完全模范“人眼+大脑”的信息感知和处理方式，以摄像头作为感知层的主导传感器，并辅以毫米波雷达进行距离探测，通过算法弥补摄像头感知精度的缺陷，典型代表是特斯拉。 2）激光雷达主导的多传感器冗余融合方案：以具备高精度探测能力的激光雷达作为主导传感器，通过和车载摄像头、毫米波雷达等其他传感器进行冗余融合，实现对周围环境的精准感知。 图表6：纯视觉方案和激光雷达方案的对比 在算力还无法完全弥补硬件感知缺陷的情况下，激光雷达在高级别自动驾驶中具备不可替代的优势。激光雷达是目前精度最高的传感器，精度达到毫米波雷达的10倍，且相比摄像头受到的环境干扰更小，可以精准地得到外界的环境信息并进行3D建模，在对信息精度具备苛刻要求的高级别自动驾驶中具备不可替代的优势。鉴于当前还无法通过自动驾驶算法完全弥补硬件在环境感知方面的缺陷，采用以激光雷达为主导的多传感器融合方案收集海量信息，是目前提高汽车感知精度和可信度的主流方案。 2022年多款可支持L3/L4级别的自动驾驶车型开启交付，推动激光雷达实现量产上车。2022年是L2向L3/L4跨越窗口期，包括奔驰S、宝马ix、蔚来ET7、小鹏G9、理想L9等多款搭载激光雷达的高级别智能车开启交付。 高级别智能车落地加速激光雷达上车，CES 2022多款激光雷达产品重磅亮相。 1）禾赛科技：首次亮相已获全球数百万台定点的车规级半固态激光雷达AT128，将于22H2交付，并发布将于23Q1交付的全新近距超广角激光雷达QT128，可应用于L4级robotaxi和robotruck。 2）法雷奥：推出第三代扫描激光雷达，由微转镜方案转为MEMS，可检测200米开外肉眼、摄像头和雷达所看不到的物体，预计2024年投放市场。目前法雷奥激光雷达出货已达16万只。 3）速腾聚创：第二代智能固态激光雷达RS-LiDAR-M1完成车规级量产，获得比亚迪、广汽埃安、威马汽车、极氪等众多知名车企的定点订单，并推出全新款128线机械式激光雷达RS-Ruby Plus。 4）Innovusion：推出图像级超远距激光雷达猎鹰（Falcon），探测距离最远可达500米，将首搭于蔚来ET7，于22Q1交付。 5）Luminar：宣布与沃尔沃深度合作，其Iris激光雷达将搭载于沃尔沃一款纯电概念车上。 图表7：部分车型的激光雷达搭载方案 随着智能驾驶级别提升加上成本下行，激光雷达有望成为L3及以上智能车的标配。目前激光雷达的单台成本约为1000美元，由于成本高昂，激光雷达在L1/L2级别车型中属于选配，随着L2向L3、L4跃迁，激光雷达的探测优势开始凸显，L3/L4/L5分别需要1/2/4台激光雷达。同时，出货量增加形成规模效应，以及技术成熟后制造成本降低，激光雷达的价格将持续下行。据Livox预测，到2025年当整机厂的激光雷达出货量达到百万台/年时，成本有望下降到500美金以内。因此，随着成本持续下行推高性价比，激光雷达有望成为高级别智能汽车的标配传感器。 图表8：激光雷达成本下行有望成为L3及以上级别车型的标配 激光雷达2021-2030年市场规模的CAGR达到79%，在所有感知层传感器中弹性最大。结合此前提到的ADAS渗透率、激光雷达单台成本以及不同级别智能车的激光雷达搭载方案，我们测算出激光雷达的市场规模将从2021年的5亿元，增长至2030年的1042亿元，CAGR高达79%，成为汽车智能化感知层中弹性最大的赛道。 图表9：激光雷达是汽车智能化感知层中弹性最大的赛道 二、多技术路线百花齐放，OPA+FMCW有望最终胜出 激光雷达属于主动测量装臵，结合高精地图可以实现厘米级的定位精度。激光雷达是一种通过发射激光来测量物体与传感器之间精确距离的主动测量装臵，通过激光器和探测器组成的收发阵列，结合光束扫描，借助激光点阵获取周围物体的精确距离及轮廓信息，实现对周围环境的实时感知和避障功能。同时，激光雷达可以结合预先采集的高精地图，达到厘米级的定位精度，以实现自主导航。从结构上来看，激光雷达可以分为光发射系统、光接收系统、扫描系统和信息处理系统。 图表10：高精地图的样例示意图 图表11：ToF激光雷达核心模块示意图 发展初期阶段，激光雷达多种技术路线百花齐放。2022年伴随L2向L3/L4跨越，激光雷达实现量产上车。但从渗透率来看，搭载激光雷达的L3及以上级别的智能车渗透率才刚起步，激光雷达仍处于发展初期。 出于对性能和成本的权衡考量，目前市场上的激光雷达方案百花齐放，多种技术路线并行。在分类上，可以按照激光器、探测器、扫描方式以及测距方式进行区分。 图表12：行业发展初期，激光雷达解决方案百花齐放 2.1发射系统：EEL激光器占主导，未来可能转向VCSEL和光纤激光器 按发射激光器分，目前主要采用EEL激光器，未来可能转向VCSEL和光纤激光器。半导体激光器主要包括EEL（边发射激光器）和VCSEL（垂直腔面激光器），主要发射激光波长为 905nm 。EEL激光器具备高发光功率密度，缺点是工艺复杂带来成本高企、产品易碎，因此半导体激光器逐渐转向可靠性和生产成本都大幅盖上的多结VCSEL激光器。光纤激光器以半导体激光器为主要泵浦源，通过玻璃光纤作为增益介质，主要发射激光波长为 1550nm ，可以获得更高功率和质量的光束，但成本也更加高昂。 图表13：VCSEL和EEL、LED激光器的成像效果对比 图表14：相比于光纤激光器，半导体激光器的车规成熟度更高 按发射系统的光源波长分， 905nm 激光为当前主流方案，长期来看1550nm 激光更占优。 1） 905nm 激光：产业链成熟，且可以使用Si探测器，成本较低，因此成为目前的主流选择。但由于可见光波长约为390- 780nm ， 905nm 属于近红外激光，容易被人体视网膜吸收并造成视网膜损伤，因此905nm 方案只能以低功率运行，基本200米已经是探测距离极限。 2） 1550nm 激光：远离人眼可见光波长，大部分光在到达视网膜之前就会被眼球的透明部分吸收，同等功率下 1550nm 激光对人眼的安