汽车及汽车零部件行业深度研究：激光雷达行业深度，高阶智驾最强β之一，业绩步入兑现期

需求：高阶智驾从1-N，Robotaxi从0-1，激光雷达市场迎爆发。 高阶智驾从1-N，Robotaxi从0-1。1、高阶智驾渗透率预计25年达到15%。在政策松绑、成本下探、大算力芯片上 车、软件进阶端到端趋势下，24年高阶智驾渗透率达到5%，随着20万附近车型集中装车，25年有望达到15%。2、 Robotaxi方案有望迎来商业拐点。Robotaxi行业加速变化，在政策+技术+运营多重发力下，Robotaxi每公里成本有 望快速与网约车成本持平，规模化运营有望引来拐点。 激光雷达成为主流方案，目前绝大部分国内高阶智驾车型配有激光雷达，robotaxi普遍标配多颗激光雷达。激光雷 达对环境感知精度高、可直接获取目标的距离、角度、反射强度、速度等信息且抗干扰能力较强。国内多数主机厂采用多传感器融合的技术路线，无其面向高阶NOA功能的车型普遍有搭载激光雷达。仅个别车企在效仿特斯拉探索去掉 激光雷达的视觉方案，依靠毫米波雷达和摄像头等传感器实现感知：随着激光雷达的成本不断降低、技术成熟度提升以及自动驾驶功能的提升，未来几年车辆搭载激光雷达的数量有望增加，进一步推升激光雷达放量空间。 激光雷达装机量高增长期，市场空间广阔。预计到2029年，激光雷达市场将到达36.31亿美元，CAGR1039.4%。其 中乘用车和轻型商用车激光雷达市场为29.93亿美元，CAGR1065%；Robotaxi激光雷达市场为6.38亿美元，CAGR10 为19.1%。激光雷达的应用领域除了车之外，还包括机器人及工业领域。激光雷达头部玩家均有面向机器人方向产品布局，远期放量空间进一步打开。 技术路线：905nm+一维转镜方案是当前最优解。 ToF（时间飞行法）和FMCW（调频连续波法）是两大主流工作原理，而激光雷达的结构设计又围绕发射、扫描、接收和控制四大模块展开。同时，机械式、混合固态和纯固态三大技术路线则构成了激光雷达在市场上的核心竞争格局。 在发射模块中，905nm波长是当前主流选择。EEL激光器使用905nm波长光源是当前主流方案，这一波长在成本和性 能之间达到了较好的平衡，适用于中短距离探测。光纤激光器通常采用1550nm波长光源，具有更高的功率输出和更 长的探测距离，但成本较高，主要用于高端自动驾驶场景；在扫描方案上，一维转镜方案，拥有稳定的性能且较低的制造成本。激光雷达的四大模块相互关联，共同决定了整机性能和应用效果。905nm波长的激光器与一维转镜扫描方案的组合，在当前技术条件下，实现了性能、成本和可靠性的最佳平衡，成为主流的技术路线选择。 景气爆发龙头公司最先受益，关注整机及供应链龙头公司 整机端：市场集中度较高，成本陡峭性显著，龙头公司盈利在即。后发先至，国产企业迅速崛起。据YOLE的数据， 同时行业成本曲线陡峭，后续伴随着产品交付量攀升，采购降本、生产工艺优化效率提升、规模效应摊薄固定成本以及研发及销售人员趋于稳定，盈利能力将有显著改善。价格端通缩放缓，毛利率趋势性回升，龙头公司盈利拐点在即。 因此，整机赛道我们优选激光雷达领先厂商禾赛科技和速腾聚创，依托更强研发实力、更广泛的下游客户、规模化交付带来的持续降本空间，龙头公司将赢得更大的市场蛋糕。 供应链：光电系统B0M成本占比高，建议关注永新光学和舜宇光学。激光器与光学器件成本占比超60%，激光雷达上 器、扫描器及光学组件、光电探测器及接收芯片等，核心关注光学器件。 投资建议与估值 基于我们的分析，推荐重点关注整机龙头禾赛科技，建议关注速腾聚创、永新光学、舜宇光学等公司。 风险提示 汽车行业竞争加剧、法规进展不及预期、自动驾驶技术进展不及预期、产品价格超预期下行等。 ..16 行业深度研究 FMCW激光雷达原理图. 图表16： 图表17: 图表18: 图表19: 图表20： 图表21 图表22: 图表23 图表24： 图表25： 图表26 图表27： 图表28: 图表29： 图表30： 图表31： 图表32: 图表33： 图表34： 图表35: 图表36： 图表37： 图表38: 图表39： 图表40： 图表41： 图表42: 图表43： 图表44： 图表45： 图表46： 图表47: 图表48: 图表49： 图表50： 行业深度研究 一、需求：高阶智驾即将爆发，激光雷达方案占主流 1.1高阶智驾渗透率有望提升到15%，激光雷达方案占据主流 1.1.1政策、成本、技术三者齐发力，城市NOA迎来爆发前夜 政策方面：政策端驱动高级自动驾驶落地。2024年8月27日，在国新办新闻发布会上，公安部交通管理局介绍当前 无人驾驶和自动驾驶汽车产业的进展，特别提出公安部正在积极推动《道路交通安全法》的修订，对自动驾驶汽车的 道路测试、上路通行、交通违法和事故处理相关责任追究等方面都作出了详细规定，《道路交通安全法》的修订工作 图表1：无人驾驶与自动驾驶相关政策 成本方面：智驾系统成本大幅降低有望实现20万以上车型标配。一套支持城市NOA功能的高阶智驾系统典型配置包括：1个智驾域控制器（包含2颗0rinX芯片）；1颗激光雷达、3颗毫米波雷达、11颗高精度摄像头（2颗前视摄像 头（8MP）、4颗周视摄像头（3MP）、4颗环视摄像头（3MP），1颗后视摄像头（2MP））；12颗超声波传感器。上述器件中传 感器成本不断下降，尤其是激光雷达和毫米波雷达，下降的走势非常迅猛，大算力智驾域控成本虽然走势比较平缓，但也在保持持续下降的步伐。智驾系统成本降低之后有望实现20万以上车型标配，推升高阶智驾渗透率。 行业深度研究 图表2：智驾部件成本大幅下行 技术方面：大算力芯片上车为高阶智驾的规模化落地提供硬件基础，软件算法从模块化进阶到端到端。1、芯片端：大算力芯片头部玩家重磅新品即将登场，加速高阶智驾渗透率提升。英伟达将于2025年发布下一代产品 2025年， Thor，其最高算力高达2000TOPS。高通也已发布驾舱融合系列产品，SnapdragonRideFlex（SA8775P）舱驾融合平 台，将于2025年二季度正式量产上车；特斯拉方面，下一代车载平台直接改名为A15，较HW4.0能耗提升5倍，算力 提升10倍。国内方面，地平线于2024年4月发布了“征程6”系列产品，其中J6P算力高达560TOPS，预计将于2025 年第四季度交付首款量产合作车型，引领国产芯片拓局城市NOA。2、算法端：2025年，高阶智驾系统将从传统的模 块化架构进阶到端到端架构，相对于传统模块化架构，端到端架构全局优化、 更高计算效率、 更强泛化能力等优点。 城市NOA等高阶智驾经过24年的大规模的落地应用后，在端到端大模型技术的加持下，有望在2025年从“能用”迈向“好用”，高阶智驾将成为toC乘用车市场竞争的重要手段。 图表3：软件算法从模块化向端到端发展 根据亿欧智库统计，2023年中国L2+智驾功能渗透率进一步提升，其中高速NOA渗透率为4%，城区NOA渗透率为0.1%。 2024年L2+智驾功能预计将达到8.5%，2024年后，城区NOA功能也将迎来飞速发展，2025年高速NOA渗透率预计将 达15%，城区NOA将达1%。 行业深度研究 图表4：高阶智驾渗透率将快速提升 1.1.2NOA方案比较，纯视觉VS多传感器融合（激光雷达），采用激光雷达占据主流 从感知路线类型可以分为纯视觉路线多传感器融合两种方式。纯视觉路线和多传感器融合路线，核心在于是否配置激光雷达，是否需要激光雷达的高精度点云信息。纯视觉路线以特斯拉为代表，仅通过摄像头的视觉感知，实现对环境 的精准识别，目前国内也有部分主机厂开始尝试此方案；国内多数主机厂采用多传感器融合的技术路线，核心原因为国内主机厂视觉算法研发经验较少，选择具备鲁棒性高、星系互补以及系统余的多传感器方案，更有利于实现全场 景的NOA功能。 图表5：多传感器融合方案VS纯视觉方案 激光雷达是摄像头、毫米波雷达与超声波雷达的有效补充。激光雷达的环境感知精度高，激光雷达发射的光波频率比微波高出2-3个数量级，具有极高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率。激光雷达可直接获取目标的距离、角度、 反射强度、速度等信息，生成目标的三维图像。激光雷达抗干扰能力较强，可弥补摄像头在强光或黑夜等场景下性能劣化的缺陷以及微波雷达对金属物体敏感在人车混杂的场景中不易识别出行人的缺陷。 行业深度研究 图表6：不同类型传感器参数及性能对比 目前国内支持城市NOA的车型普遍都配备有激光雷达。国内多数主机厂采用多传感器融合的技术路线，尤其面向高阶NOA功能的车型普遍有搭载激光雷达。仅部分车企在效仿特斯拉探索去掉激光雷达的视觉方案，依靠毫米波雷达和摄像头等传感器实现感知。 图表7：支持城市NOA的车型普遍配备有激光雷达 单车激光雷达搭载数量将迎趋势性增加。随着激光雷达的成本不断降低、技术成熟度提升以及自动驾驶功能的提升，未来几年车辆搭载激光雷达的数量有望增加，进一步推升激光雷达放量空间。 INOLINKS CURITIES 扫码获取更多服务 行业深度研究 图表8：单车激光雷达搭载数量有大幅增长空间 1.2Robotaxi方案有望迎来商业拐点，激光雷达占据绝对强势地位 Robotaxi行业加速变化，在政策+技术+运营多重发力下，Robotaxi每公里成本有望快速与网约车成本持平，规模化 运营有望引来拐点。我们判断，2026年有望成为Robotaxi规模化量产元年，行业将开启高速增长，根据弗若斯特沙利 文测算，预计到2030年Robotaxi市场规模可超过4000亿。 图表9：2019-2030年有人驾驶出租网约车及Robotaxi的每公里成本 SINOLINKSE JRITIES 扫码获取更多服务 行业深度研究 图表10：2018年至2035年（预测）中国乘用车智慧出行（按交易额划分，单位：10亿元人民币） Robotaxi车型均标配激光雷达，且普遍采用多个。第六代百度Apollo无人车颐驰06搭载4颗超高清远距激光雷 达（禾赛科技提供），其探测距离超过200米，并将高清三维感知覆盖到了360°，助力无人驾驶车辆全方位规划路线 及安全避障， 整车成本相较于五代车直接下降60%，据官方信息价格仅需20.46万元。而在其他的Robotaxi车型 中长距激光雷达和短距激光雷达数量也较为可观。 图表11：robotaxi车型搭载的激光雷达数量及供应商 1.3机器人打开远期放量空间 激光雷达的应用领域除了车之外，还包括机器人及工业领域。当前机器人方向主要面向移动机器人即配送、清扫、巡检等场景，人形机器人市场也在尝试用激光雷达拓展感知信息。人形方面，视觉方案目前主要以结构光、双目或多目 RGB、TOF等的组合方案为主，其中特斯拉Optimus采用纯视觉传感器方案，搭载了2D视觉传感器和与特斯拉车辆相同的FSD技术以及Autopilot相关神经网络技术，源自其强大的算法实力，而算法基础相对薄弱的厂商会选择更为更多维度的硬件做允余。 图表12：国内主流人形机器人产品的视觉方案 激光雷达头部玩家均有面向机器人方向产品布局，远期放量空间进一步打开。如RoboSense速腾聚创旗下R、E两大 通过从短距到长距的多 平台产品满足机器人市场的多元应用场景需求。其中，R平台为高性能机械式激光雷达平台， 款成熟产品，以超广视场角，广泛应用于无人清洁、无人叉车和无人配送等工业级及商业级机器人场景；E平台为全固态广角激光雷达平台，契合机器人领域对大角度、近距离、高精度等探测需求，可应对室内、室外、工业设施等复杂多元的机器人运行环境。 1.4装机量步入爆发式增长阶段 根据YoleIntelligence发布的《2023年全球车载激光雷达市场与技术报告》，到2029年，激光雷达市场将到达3