车载激光雷达行业概述及市场特点

一、车载激光雷达行业基本概述

1、车载激光雷达定义

激光雷达，是利用激光、全球定位系统GPS 和惯性测量装置三者合一，获得数据并生成精确的数字高程模型。简而言之，就是激光束探测目标的位置、速度等特征量的高精度雷达系统。原用于军事领域，目前已延伸至汽车无人驾驶领域。激光雷达和毫米波雷达的主要区别是激光雷达发射的是可见和近红外光波而毫米波雷达使用的是无线电波。

在无人驾驶架构中，传感层被比作为汽车的“眼睛”， 包括车载摄像头等视觉系传感器和车载毫米波雷达、车载激光雷达和车载超声波雷达等雷达系传感器。其中激光雷达已经被大部分人认为是实现自动驾驶的必要基础，毕竟传统雷达无法识别物体细节，而摄像头在暗光或逆光条件下识别效率明显降低。

——激光雷达是一种感知外界环境的传感器

传感器指的是能够将感受到的被测量信息按一定规律变换后再输出的检测装置，是感受外界环境的重要硬件，主要分为视觉、位置觉、速度觉、力觉、触觉等，例如高速相机、摄像机等直观视觉输入系统及3D激光雷达、激光扫描仪等环境型视觉输入系统。在智能装备中，传感器相当于无人驾驶汽车或机器人等装备的感觉器官，作为除人工设置参数以外的唯一自主式输入，决定了装备与外界环境的交互能力以及装备信息输入的准确性与丰富性。

传感器是智能装备中的唯一非人工输入

资料来源：立鼎产业研究中心

——激光雷达已从最初的军工延伸至移动机器人等民用领域

激光雷达（LiDAR-Light Detection and Ranging）是一种采用非接触激光测距技术的扫描式传感器，通过发射激光束探测目标获取数据，经成像处理后就可得到精确的三维立体图像，可实时获取所在地环境的高精度轮廓信息，测距精度可达厘米级，具有精准度高、作业速度快和效率高等优势，是汽车自动驾驶、机器人定位导航、空间环境测绘、安保安防等领域必不可少的核心传感器。

——激光雷达的民用应用维度也从一维上升到三维

民用领域中，激光雷达可分为一维激光雷达、二维激光雷达、三维激光扫描仪和三维激光雷达。其中，一维激光雷达主要用于距离测量等；二维激光雷达主要用于轮廓测量、区域监控等；三维激光扫描仪主要用于静态三维建模，可用于测绘、城市建模等；三维激光雷达则主要用于动态三维建模，可用于移动机器人及无人驾驶领等，与三维激光扫描仪的区别主要是增加了GPS和惯性测量装置。

各类型激光雷达应用场景及主要供应商

资料来源：立鼎产业研究中心

在移动式机器人大量使用前，民用领域激光雷达主要用于测绘，相对于传统的摄影测量技术，激光雷达在地理测绘以及高程数据采集等领域的表现更为出色。激光雷达的优势不仅停留在数据采集方面，由于激光雷达直接提供地表的点云坐标数据，使得后续数据处理具备了更高的全自动化处理的潜力。

据Grand View Research报道，2014年全球激光雷达市场在各传统应用领域（机载，地面，移动，短程）规模总计超过2.6亿美元，北美市场规模在2013年达1.339亿美元，预计2022年将达到5.356亿美元。

2、车载激光雷达工作原理

——第一种是较为传统的扫描式激光雷达，这种设备被架在汽车的车顶上，能够用多束激光脉冲绕轴旋转360°对周围环境进行距离检测，并结合软件绘制3D图，从而为自动驾驶汽车提供足够多的环境信息。

这种激光雷达最初是在11年前的Darpa无人车挑战赛上，由美国Velodyne公司开发并被参赛团队使用（当时采用的是64线的激光雷达方案）。由于那时的成本高达7万美元，未被市场接受。后来为了降低成本，有公司推出了32线、16线的激光雷达。但是成本的降低带来的是分辨率的下降，这就容易在车辆驾驶过程中检测障碍物时产生盲点，带来安全隐患。

在今年CES 2017上，Quanergy 公司发布了号称全球第一款固态激光雷达传感器。该雷达在技术上另辟蹊径，抛弃了360度机械扫描的方式，而是采用了基于电子部件进行数据读写的方案，去除了机械旋转部件，采用集成电路上的感应晶片扫描各个方向，然后输出车辆周围的3D图像。

——在今年CES 2017上，Quanergy 公司发布了号称全球第一款固态激光雷达传感器。该雷达在技术上另辟蹊径，抛弃了360度机械扫描的方式，而是采用了基于电子部件进行数据读写的方案，去除了机械旋转部件，采用集成电路上的感应晶片扫描各个方向，然后输出车辆周围的3D图像。

固态激光雷达有几大优势，扫描速度快、精度高，而且该雷达的线数降低到了8线，从而缩小了成品体积。最重要的一点是，固态激光雷达能够像生产芯片一样快速，同时极大地降低了成本。该公司称如果订货量在一万台，每台激光雷达的成本有望控制在 100 美元以下。但目前技术并不成熟，例如远距离成像问题，信号强度问题等等，离产品市场化还有一段距离。还有一点， “固态”就意味着激光雷达不能进行360 度旋转，只能探测前方，貌似又回到了传统激光雷达的老路。

二、车载激光雷达行业市场特点分析

1、赢利性

大多公司未有量产，处于研发、改进阶段，整个行业还未能出现盈利。

2、成长速度

作为自动驾驶汽车最重要的传感器之一，车载激光雷达在自动驾驶“造车”大潮中扮演的角色正越来越重要，诸如谷歌、百度、宝马、博世、德尔福、大陆等企业，都在其自动驾驶系统中使用了激光雷达，带动车载激光雷达产业迅速扩大。可以看到，前几年说到车载激光雷达更多的是Velodyne、Ibeo等外资公司的产品，但这两年开始出现一些国内的科技公司研发车载激光雷达产品，打破了领域内原有的垄断局面，使车载雷达产品低成本化逐渐成为可能，间接推动无人驾驶时代的早日到来。

3、附加值的提升空间

目前车载激光雷达主要存在四个缺点，行业未来附加值的提升空间即是逐渐改进这些发展障碍。

①成本高

激光雷达造价昂贵，动辄几千甚至上万美元一台。更有甚者，当初谷歌自动驾驶汽车采用的由Velodyne 开发的 64 线激光雷达，售价高达 7．5 万美元。此外，目前多数测试车都使用了不止一个激光雷达。

②体积大

从目前自动驾驶测试车的外观上看，激光雷达体积较大，安装在测试车上显得较为笨重。这也是Alphabet子公司Waymo的测试车采用了黑色巨大弧形车顶的原因。而丰田和优步的测试车顶上则像顶了个咖啡罐。

③产能低

尽管激光雷达厂商努力提高产能以跟上市场需求，但汽车厂商还是不得不等上六个月才能买得到一台全新的激光雷达产品。虽然目前测试车的数量还非常稀少，但是对激光雷达的需求是呈上升趋势的。

④工作时受天气和大气影响大

激光雷达在大雨大雪等恶劣天气中使用效果会受到影响，比如谷歌无人驾驶汽车从未在大雨大雪等恶劣条件下测试。原因在于激光在大雨、浓烟、浓雾等坏天气里，衰减急剧加大，传播距离大受影响。如工作波长为10.6μm的co2激光，是所有激光中大气传输性能较好的,在坏天气的衰减是晴天的6倍。而且,大气环流还会使激光光束发生畸变、抖动，直接影响激光雷达的测量精度。

4、进入壁垒

目前行业仍处于研发改进阶段，进入壁垒最大的即是技术壁垒。算法是激光雷达的核心和灵魂：激光雷达的核心技术是算法，算法的优劣影响激光雷达测量的精度，首先是底层算法，然后是后端算法。

5、风险性

1. 无人驾驶法规进程低于预期

汽车智能化驾驶的最终产物是无人驾驶，除了灵敏的传感器、强大的芯片、高速的网络及高精度的地图等技术挑战外，各地政策法规的出台和完善也是其推广的一道难题，全球无人驾驶进程存在低于预期的风险。

2. 3D激光雷达成本居高不下

一般来说，激光发射器线束越多，精度越高，成本越高，目前国外主流企业用于地图测绘的汽车3D激光雷达系统成本在2-10万美元/套不等，即便是Velodyne为无人驾驶汽车量身定做的小型激光雷达Solid-State Hybrid Ultra Puck™ Auto售价达7999美元，尽管其公布2020年计划量产价为500美元，这一进程取决于大规模批量化生产，如果无人驾驶商业化推广低于预期，3D激光雷达成本仍将维持高位。

6、竞争激烈程度指标

目前，车载激光雷达的产品及生产厂商主要集中于国外，包括美国Velodyne公司、美国Quanegy公司以及德国IBEO公司等。国内的激光雷达产品主要以2D激光雷达为主，多用于地形测绘、建筑测量、家用服务机器人等领域。不过，国内以镭神智能、思岚科技等创业公司以及巨星科技、大族激光等上市公司为代表的企业也开始尝试逐步进入车用激光雷达行业。同时，由于目前昂贵的价格成为车用激光雷达市场推广的最大障碍，因此低成本化是其未来最主要的发展趋势。