计算机行业研究：激光雷达系列三：从智驾之眼到机器人之眼

行业研究 系列第三篇集中回应车载市场的“量价疑虑”以及对机器人市场进行前瞻性分析展望。24Q3以来，激光雷达板 块关注度显著提升，主要落地场景车载市场出现拐点级变化——A面是数量端加速放量推动的15万以上新能源 车前装激光雷达渗透率“跨越鸿沟”（22/23/24年分别为3.3%/8.7%/21.6%），B面是价格端4年间连续打6折降数量级的“科技平权”。上述观点我们已分别在20240720《激光雷达系列一：迅速腾飞的激光雷达巨头-聚智驾之势，创感知先河》以及20241009《激光雷达系列二：透视智驾之眼-三重拐点验证ADAS激光雷达放量盈利在即》的公司及行业深度报告中前瞻阐明。本篇报告试图集中回应一下近期市场关注的重要问题，分为车载和机器人两个板块，结构上都从“价值-空间-格局”，分别去解决“必要性-蛋糕有多大-蛋糕如何切”的问题。 智驾之眼：2024年车载激光雷达渗透率“跨越鸿沟”，2025年受益智驾下沉“量增价平”。车载市场方面，激 光雷达具备安全价值、功能价值与情绪价值，正从“上车生存性危机”转向“帮车企卖车”阶段。价格端，我们 判断无论从降价原因还是降价能力看，本次200美金定价的千元级产品都代表了车载主视激光雷达近几年的价格底线，ADAS激光雷达价格通缩接近尾声。数量端，2024年是车载激光雷达“跨越鸿沟”元年，我国乘用车/新能源车/15万以上新能源车激光雷达渗透率分别达4.8%/10.5%/21.5%，伴随比亚迪智能化战略发布会催化，2025年激光雷达有望下沉至10-20万车型。国内L2车载TAM看1,600万辆×1.5~2×1,500元≈360~480亿元，若考虑海外市场与L4，则TAM倍增。格局方面，据高工智能汽车，2024年我国乘用车前装标配激光雷达 155.8万台，其中速腾聚创约占33.4%市场份额，稳居市场龙头。我们认为，车载激光雷达市场竞争中，“车规 级”是“入场券”，“降本”仍然是胜负手，降本的关键是更低的BOM成本（芯片化、小型化）+更多的出货 （规模效应），进一步推论，核心是长期研发投入+绑定优质车企客户。 机器人之眼：彩色3D点云有望成为终极方案，看好“硬件标准化+软件生态开放”。机器人市场方面，我们梳理了海内外30/16家人形机器人/机器狗公司的41/35款SKU，初步得出以下结论：1）深度相机为主的多传感器 融合方案是目前主流视觉技术路线；2）激光雷达是极具潜力的“机器人/狗之眼”，目前搭载率高达50+%；3）国内外头部厂商宇树科技、智元机器人、云深处科技、波士顿动力、ANYbotics旗下机器人/狗SKU激光雷达搭载率高于均值。我们认为，相较于深度相机，激光雷达具有更广的测距范围+更小的测距误差+更大的FoV，能够适配中高速运动场景、高精度操作场景与高复杂度的环境，未来伴随大批量量产交付，售价有望下探至千元级，更适合作为机器人的主传感器，或进一步与深度相机、RGB相机配合形成具备全天候广域高精度3D感知能力的超级传感器。空间方面，激光雷达在机器人行业的落地场景繁多，广义场景包括割草机、扫地机、工业AGV/AMR/叉车、无人机、物流机器人、酒店/场站服务机器人等，狭义机器人包括双足/四足/六足。仅以目前放量较快的割草机市场为例，TAM空间约为1,500万台×1,500元=225亿元，因此我们定性判断认为，机器人激光雷达TAM是一个数倍于车载的市场。格局方面，通过复盘监控摄像机的商业化发展脉络，我们认为，通用传感器行业唯一的竞争壁垒仍是“成本”，而在一个场景繁多的市场中，头部厂商可以通过“硬件标准化+软件生态开放”获得多重规模效应，巩固成本优势，进而提升行业集中度。 我们认为，1）车载方面，2024年是车载激光雷达“跨越鸿沟”元年，出货量约155万颗，25年有望翻倍至300万颗以上，智驾感知技术路线进一步收敛，价格端通缩进入尾声。2）机器人方面，激光雷达与RBG相机融合的超级传感器有望成为“机器人之眼”的终极方案，通用传感器行业唯一的竞争壁垒仍是“成本”，而在机器人行 业场景繁多的市场中，头部厂商可以通过“硬件标准化+软件生态开放”获得多重规模效应在满足长尾需求的同时巩固成本优势。重点推荐全球车载激光雷达龙头+机器人Tier1速腾聚创。 自动驾驶技术路线改变的风险；乘用车销量与高级别自动驾驶渗透率不及预期的风险；机器人视觉方案出现变动的风险；国际关系端影响海外销售风险。 内容目录 1.智驾之眼：车载激光雷达渗透率“跨越鸿沟”，受益智驾下沉“量增价平”5 1.1价值：“安全+功能+情绪”三重价值提供，智驾感知路线有望向多传感器融合收敛5 1.1.1安全价值：自动驾驶是零容错场景，多传感器融合路线更胜任“全天候”驾驶环境5 1.1.2功能价值：AEB安全速度上限提升50%，地面高精度检测提供平稳驾乘体验5 1.1.3情绪价值：激光雷达≈更安全、更智能、更高端、更昂贵的消费者心智逐步确立6 1.2空间：ADAS激光雷达价格通缩接近尾声，25年激光雷达将下沉至10-20万车型9 1.2.1价格：ADAS激光雷达价格通缩接近尾声，“科技平权”之后高端化趋势初见端倪9 1.2.2数量：24年车载激光雷达“跨越鸿沟”，25年激光雷达将下沉至10-20万车型10 1.3格局：双寡头格局四分天下，竞争胜负手是在车规前提下的芯片化小型化规模化13 1.3.1市场份额：行业集中度较高，速腾聚创稳居L2车载激光雷达龙头位置13 1.3.2竞争要素：车规级严苛要求下的持续降本，芯片化小型化规模化13 2.机器人之眼：彩色3D点云有望成为终极方案，看好“硬件标准化+软件生态开放”17 2.1价值：激光雷达提供全天候广域高精度感知，超级传感器彩色3D点云有望成为终极方案17 2.1.1视觉方案梳理：多传感器融合成共识，机器人/机器狗激光雷达搭载率超50%17 2.1.2视觉方案对比：激光雷达具有更广的测距范围+更小的测距误差+更大的FoV20 2.2空间：割草机单一场景TAM约在225亿元，广义机器人有望成为数倍于车载的市场21 2.3格局：从监控摄像机发展脉络看通用传感器的“核心壁垒”与“两次进化”22 2.3.1他山之石：通用传感器厂商的核心竞争壁垒是基于“硬件标准化+软件生态开放”的多重规模效应22 2.3.2模拟转数字：数字化激光雷达采用SPAD感光，提升分辨率、探测距离及集成度23 2.3.3软件定义硬件：大模型时代“数据壁垒”仍然存在，超级传感器平台是关键24 3.投资建议：重点推荐全球车载激光雷达龙头+机器人Tier1速腾聚创25 4.风险提示25 图表目录 图表1：摄像机在极端天气与强光环境下受干扰情况显著5 图表2：搭载激光雷达后AEB安全速度上限提升约50%6 图表3：激光雷达可进行精确的地面检测，从而提供更为平稳的驾乘体验6 图表4：车载激光雷达类似智能手机后背的高端相机镜头为消费者提供情绪价值7 图表5：广汽AIONRT“激光雷达版”定价高于低配版3.6万元8 图表6：ADAS激光雷达降价进入平台期，销量加速向上10 图表7：我国10-30万新能源车型为市场基本盘10 图表8：车载激光雷达单主力SKU时代落下帷幕，高端化趋势初见端倪10 图表9：2024年是车载激光雷达“跨越鸿沟”元年11 图表10：比亚迪天神之眼发布会，2025年首批�朝、海洋上市车型激光雷达搭载情况12 图表11：海外市场部分搭载激光雷达的车型（不完全统计）12 图表12：23/24车载激光雷达四家出货量（万台）13 图表13：24年速腾聚创约占国内L2车载1/3市场份额13 图表14：车规要求高可靠低容错，AEC-Q102压力测试项目包含数十项测试14 图表15：车规级激光雷达所需的研发投入在十亿级体量14 图表16：禾赛芯片化路线图推动激光雷达大幅降本15 图表17：速腾聚创芯片化研发思路推动激光雷达大幅降本15 图表18：车载激光雷达小型化优化物料成本，解锁更多安装方式16 图表19：车载激光雷达前十大采购车企以华为智选车与新势力车企为主16 图表20：头部车载激光雷达厂商均绑定优质车企客户17 图表21：海内外41款人形机器人SKU中，多传感器融合方案占比高达73.2%17 图表22：海内外41款人形机器人SKU中，激光雷达配置率高达53.7%17 图表23：海内外30家人形机器人厂商41款SKU视觉方案一览（部分呈现）18 图表24：海内外35款机器狗SKU中，多传感器融合方案占比高达60.0%19 图表25：海内外35款机器狗SKU中，激光雷达配置率高达51.4%19 图表26：海内外16家机器狗厂商35款SKU视觉方案一览（部分呈现）19 图表27：IntelRealSenseD435i结构拆解图20 图表28：激光雷达具有更广的测距范围+更小的测距误差+更大的FoV20 图表29：ActiveCamera融合激光雷达和摄像头信息21 图表30：ActiveCamera实拍效果图21 图表31：激光雷达在广义机器人场景中应用广泛22 图表32：摄像机“模拟转数字”提升分辨率与集成度，“软件定义硬件”赋能千行百业智能化识别23 图表33：2016年至今监控摄像机头部厂商产品ASP趋于稳定，平均成本受益规模效应仍在小幅下降23 图表34：激光雷达“模拟转数字”，提升分辨率、探测距离、集成度24 图表35：海康观澜AI大模型泛化能力降低长尾场景定制需求，大幅提升识别准确率24 图表36：激光雷达光罩脏污诊断算法25 图表37：激光雷达局部高清算法25 1.1价值：“安全+功能+情绪”三重价值提供，智驾感知路线有望向多传感器融合收敛 1.1.1安全价值：自动驾驶是零容错场景，多传感器融合路线更胜任“全天候”驾驶环境 针对特斯拉所倡导的纯视觉智驾路线与国内主流的搭载激光雷达的多传感器融合路线的争论已持续良久，我们也已在过去多篇报告中反复论证过激光雷达不仅是车载感知“功能件”，更是高阶智驾的“安全件”这一观点。 2024年10月18日，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）公开文件显示，该机构已经正式对特斯拉“全自动驾驶系统”（FSD）启动调查。本次调查将对240万辆配备FSD的特斯拉汽车展开调查，调查涉及4起碰撞事故——其中包括2023年的一起致命车祸 （2023年11月，亚利桑那州里姆罗克市一名行人在被一辆特斯拉ModelY撞倒后身亡）。NHTSA认为，4起事故都是特斯拉汽车在启用FSD之后驶入“能见度降低”的道路区域时发生了碰撞，具体发生在道路能见度因阳光眩光、雾霾或尘土而受到限制的情况下。目前，监管部门正在评估特斯拉FSD在能见度降低情况下的检测和响应能力。 事实上，即便AI+纯视觉感知路线在未来能够逼近甚至达到人类驾驶员的能力，作为被动型传感器的摄像机与人眼同样会受限于：1）在浓雾、暴雨、暴雪等极端天气下感知能力较弱。2）感光动态范围限制，难以在短时间内适应光线的剧烈变化，比如，在进出隧道时人眼需要一定时间适应光照环境的变化。由于上述两点纯视觉方案的感知劣势而出现交通事故几乎是难以避免的。相比之下，毫米波雷达和激光雷达具有更好的“全天候”感知能力与几乎不受光线环境影响的感知稳定性，且激光雷达厘米级的分辨率相较毫米波雷达分米级分辨率在测距精度上更胜一筹。 我们认为，1）高阶智驾的终点绝对不能以逼近甚至抵达人类驾驶员水平作为金线，自动驾驶必须超越人类司机的上限，因为出行是零容错场景。2）况且，目前国内车厂相比特斯拉无论是从算力储备、数据积累还是模型水平上均有不小差距，潜在天量资源投入叠加海外算力禁运背景下，搭载激光雷达或成为国内车厂进军智驾的性价比之选。 图表1：摄像机在极端天气与强光环境下受干扰情况显著 传感器类型 小雨 （每小时降雨量小于4mm） 暴雨 （每小时降雨量大于25mm） 浓雾 （能见度小于100m） 薄雾 （能见度小于500m） 阴霾 （能见度大于2km） 雪天 强光 环境信号干扰 激光雷达 2 3 5 4 1 5 2