電子行業(yè)激光雷達深度報告：產業(yè)化加速國產供應鏈迎來投資機遇

目錄激光雷達：從傳統(tǒng)科研、測繪應用，向自動駕駛延伸 5一種優(yōu)秀的測距傳感器 5多技術路線并行，固態(tài)和混合固態(tài)路線或成為未來主流 6智能駕駛開啟激光雷達市場加速成長 7政策推動自動駕駛商業(yè)化落地 7多傳感器融合方案成為主流 92030年全球車用激光雷達市場872億美元規(guī)模 11催化劑：2023年激光雷達密集上車，產業(yè)化加速 12產業(yè)鏈梳理 14產品拆解：發(fā)射模塊、掃描模塊、接收模塊和控制模塊四部分構成 14整機：中國激光雷達企業(yè)全球領先 14發(fā)射模塊：發(fā)射器進口替代潛力大，國內光學產業(yè)鏈具備競爭力 16接收模塊：探測器以海外廠商為主，國產供應鏈亟待發(fā)展 19掃描模塊：國內光學、電機供應鏈相對成熟 20控制模塊：整機廠商積極自研芯片 22投資建議與風險提示 23投資建議 23風險提示 24圖表目錄圖1：激光雷達結構 5圖2：激光雷達工作原理 5圖3：駕駛人因素是造成道路交通事故的主要原因 8圖4：假設美國公路90%汽車變成自動駕駛后效果 8圖5：智能聯網汽車發(fā)展目標 8圖6：自動駕駛實現系統(tǒng) 9圖7：部分場景比如逆光時會讓攝像頭“致盲” 10圖8：特斯拉的純視覺方案壁壘高 10圖9：不同傳感器可進行互補 圖10：純視覺方案AMOTA較融合方案還有差距 圖激光雷達融合感知方案已經成為眾多車企的選擇 圖12：中國、美國ADAS滲透率 12圖13：全球車載激光雷達市場規(guī)模，億美元 12圖14：2022年以來，LiDARASP下降明顯，元/臺 13圖15：搭載激光雷達的車型價格區(qū)間持續(xù)下探 13圖16：2023年激光雷達密集上車 13圖17：國內車載激光雷達出貨量快速增長，顆 13圖18：激光雷達核心模塊和零部件 14圖19：激光雷達整機成本構成 14圖20：國內企業(yè)禾賽科技激光雷達產品性能行業(yè)領先 15圖21：2022年全球激光雷達市占率 15圖22：2023年激光雷達廠商出貨量排行榜，萬顆 15圖23：激光雷達收發(fā)模塊 16圖24：激光發(fā)射器 16圖25：2023-2033年，VCSEL占比有望提升 17圖26：2027年VCSEL預計達到39億美元規(guī)模 17圖27：905nm和1550nm激光器比較 17圖28：近紅外光線NIR（0.75-1.1μm）占比超八成 17圖29：2022年VSCEL市場份額 18圖30：EEL產業(yè)鏈 18圖31：激光雷達的光學系統(tǒng) 19圖32：激光光束經過分束器DOE可以分成N束光 19圖33：禾賽科技的技術演進方向 20圖34：2023-2033，SPAD占比預計大幅提升 20圖35：混合固態(tài)激光雷達是2023年主流方案 21圖36：固態(tài)Flash激光雷達預計迎來大發(fā)展，2033 21圖37：轉鏡激光雷達方案 22圖38：MEMS振鏡激光雷達方案 22圖39：Xilinx、Altera寡頭壟斷FPGA市場，2020 23圖40：蔚來自研的主控芯片“楊戩” 23表1：激光雷達應用從科研、地形測繪等場景，向無人駕駛、機器人等領域延伸 6表2：和FMCW法的比較 6表3：激光雷達按掃描方式分類 7表4：不同探測器比較 19激光雷達：從傳統(tǒng)科研、測繪應用，向自動駕駛延伸一種優(yōu)秀的測距傳感器激光雷達（LightDetectionAndRanging，簡稱LiDAR）是一種利用激光束來計算物體到目標表面距離的傳感器。其通過向目標發(fā)射激光束，再接收反射回來的信號，測量激光束往返的時間差，計算出目標物體的距離、速度和位置信息。激光雷達探測具備精度高、抗干擾能力強、測量范圍廣、測量速度快等優(yōu)勢。圖1：激光雷達結構 圖2：激光雷達工作原理資料來源：MEMS公眾號、Schott、

資料來源：濱松中國官網、激光雷達應用從科研、地形測繪等場景，向無人駕駛、機器人等領域延伸。1960~1970年，隨著激光器的誕生，使用激光進行探測的激光雷達在科研及測繪項目上開始得到應用；1980~1990年，激光雷達商業(yè)化技術起步，Sick與Hokuyo等激光雷達廠商推出單線掃描式2D激光雷達產品，應用領域擴展到工業(yè)探測及早期無人駕駛領域；2000~2010年，高線數激光雷達開始用于無人駕駛的避障和導航，2010IbeoTier1開始合作開發(fā)SCALA；2016~2018年，國內激光雷達廠商入局，激光雷達在無人駕駛、高級輔助駕駛、服務機器人等領域開始有商用化項目落地；2019年至今，激光雷達市場發(fā)展迅速，在無人駕駛、高級輔助駕駛、服務機器人、車聯網等市場加速應用，行業(yè)內公司迎來上市潮。表1：激光雷達應用從科研、地形測繪等場景，向無人駕駛、機器人等領域延伸時期 激光雷達行業(yè)特點 主要應用領域 標志性事件時期 激光雷達行業(yè)特點 主要應用領域 標志性事件1960-1970 術開始得到發(fā)展。

科研及測繪項日 1971年阿波羅15號載人登月任務使用激光雷達對月球表面進行測繪。1980-1990 掃描式激光雷達出現。高線數激光雷達開始用于無人駕

工業(yè)探測及早期無人駕駛項力

SickHokuyo2D2010年Ibeo與法國Tier1公司Valeo開始2019今

駛的避障和導航，其市場主要是因外廠商。國內激光雷達廠商入局，技術水平趕超國外廠商。激光雷達技術方案呈現多樣化發(fā)展趨勢。市場發(fā)展迅速，應用領域持續(xù)拓展。激光雷達技術朝向芯片化、陣列化發(fā)展。激光雷達公司迎來上市熱潮。

無人駕駛測試項目等無人駕駛、高級輔助駕無人駕駛、高級輔助駕等

合作開發(fā)面向量產車的激光雷達產SCALA。采用新型技術方案的激光雷達公司同樣發(fā)展迅速，如基于MEMS方案的Innoviz，基于1550nm波長方案的Luminar等。20209VelodyneNASDAQ202012LuminarNASDAQ202322024月，速騰聚創(chuàng)港交所上市。資料來源：禾賽科技招股書、多技術路線并行，固態(tài)和混合固態(tài)路線或成為未來主流FMCW技術有望并存。按照測距方法，激光雷達可以分為飛行時間（TimeofFlight，ToF）測距法、基于相干探測的調頻連續(xù)波（FrequencyModulatedContinuousFMCW）FMCW100~250米的測程，被廣泛認為是車載激光雷達的優(yōu)選方案。目前市場上，是車載中長距激光雷FMCWFMCW激光雷達并存的情況，為自動駕駛技術的發(fā)展提供更加全面的解決方案。表2：ToF和FMCW法的比較測距方法主要特點優(yōu)點缺點ToF通過直接測量發(fā)射激光與回波信號的時間差，基于光在空氣中的傳播速度得到目標物的距離信息技術成熟、成本低、功耗低測距準確性受限、容易受太陽光子干擾FMCW將發(fā)射激光的光頻進行線性調制，通過回波信號與參考光進行相干拍頻得到頻率差，從而間接獲得飛行時間反推目標物距離抗干擾能力強、測距準確的高、能夠直接測量速度制造成本高、功耗大資料來源：禾賽科技招股書、3dtof公眾號、固態(tài)和混合固態(tài)激光雷達未來有望成為主流。根據掃描方式的不同，激光雷達可以分為固態(tài)激光雷達、混合固態(tài)激光雷達、機械式激光雷達。其中，混合固態(tài)激光雷達包括轉鏡式、色散棱鏡式、MEMS，固態(tài)式激光雷達包括Flash、光學相控陣（OPA）式激光雷達。相比機械式激光雷達結構復雜、體積龐大、價格昂貴、在極端的環(huán)境中可靠性較低等特點，固態(tài)和混合固態(tài)激光雷達更可靠、尺寸更小、更經濟，更能滿足客戶對感知性能的需求。根據灼識咨詢報告，固態(tài)（Flash）和混合固態(tài)（轉鏡式、MEMS）激光雷達預期在許多應用場景中會逐步取代機械式激光雷達，成為未來的主流。表3：激光雷達按掃描方式分類類別子類技術原理優(yōu)點缺點應用場景機械式激光雷達機械旋轉（一維掃描）360360成熟制造周期長；可靠性大；壽命較短。機器人、智慧城市及V2X混合固態(tài)激光雷達轉鏡式（一維掃描）發(fā)射器發(fā)射激光照射鏡面，鏡面不斷旋轉完成掃描工作可靠性高，利于車規(guī)級量產；成本低；功耗低；長期運行后穩(wěn)定性和準確度下降；探測角度有限；探測距離短。汽車、機器人、智慧城市及V2X色散棱鏡式（二維掃描）色散棱鏡圍繞同一軸旋轉產生花狀掃描圖案點云密度高、探測距離遠、可靠性高、利于車規(guī)級量產；單個雷達視場角較??；對電機軸承等部件的可靠性提出了挑戰(zhàn)。汽車、機器人、智慧城市及V2XMEMS（二維掃描）MEMS光反射到不同的角度運動部件少；體積小；成本低。探測距離和視場角有限；壽命較短。汽車、機器人、智慧城市及V2X固態(tài)激光雷達Flash（無掃描）再一時間點發(fā)射出激光束來探測整個周邊區(qū)域信息量大、技術成熟。功率密度低；分辨率低；探測距離短。汽車、機器人光學相控陣（OPA）（無掃描）緊密間隔的光學天線陣列在寬角度范圍內輻射相干光精度高、掃描速度性能好；體積小?？弓h(huán)境干擾性差；光信號覆蓋有限；加工難度大；成本較高，處于早研狀態(tài)。汽車資料來源：速騰聚創(chuàng)招股書、灼識咨詢、CAICT《車載激光雷達技術與應用研究報告2023》、智能駕駛開啟激光雷達市場加速成長政策推動自動駕駛商業(yè)化落地自動駕駛可以提升駕駛體驗和道路交通安全。WHO萬人因道路20005000萬人受到非致命傷害，其中許多因此而殘疾。道路交通事故造成的損失占大多數國家國內生產總值的3%。CIDAS81.5%的交通事故由駕駛人因素造成。自動駕駛可以有效減少由于駕駛員疲勞駕駛、酒后駕駛、分神、操作不當、情緒影響及不遵守交通規(guī)則等人為錯誤原因引起的道路交通風險。據國外機構EnoCentreforTransportation研究顯示，如果美國公路上90%的汽車變成自動駕駛汽車，每年交通事故數量將從600萬起降至130萬起，死亡人數從3.3萬人降至1.13萬人。圖3：駕駛人因素是造成道路交通事故的主要原因圖4：假設美國公路90%汽車變成自動駕駛后效果資料來源：《自動駕駛汽車交通安全白皮書》、

資料來源：《自動駕駛汽車交通安全白皮書》、EnoCentreforTransportation、政策推動自動駕駛商業(yè)化落地。在相關產業(yè)政策引領下，自動駕駛市場迎來了蓬勃發(fā)展。2020年11月，CAICV發(fā)布《智能網聯汽車技術路線圖2.0》，其規(guī)劃了國內智能駕駛目標，2020-2025L2-L350%L4級車輛商業(yè)化應用；2026-2030L2-L3級汽車銷量占比超過70%，L420%。IDC預測，2024L259.8%。圖5：智能聯網汽車發(fā)展目標資料來源：CAICV、多傳感器融合方案成為主流感知是自動駕駛先決條件，其探測的精度、廣度與速度直接影響自動駕駛的行駛安全。智能駕駛實現系統(tǒng)分為感知層、決策層、執(zhí)行層。感知層，通過感知傳感器對環(huán)境信息和車輛信息進行采集與處理；決策層，對感知信息數據進行處理分析；執(zhí)行層，控制車輛完成動力供給、方向控制等動作，最終實現自動駕駛的目標。感知層包括車輛運動感知和環(huán)境感知。車輛運動感知提供車輛行駛中速度角度及高精度定位等信息，感知傳感器包括自感應傳感器和定位傳感器。環(huán)境感知提供車輛行駛中交通路況和車身環(huán)境等信息，感知傳感器包括攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達和激光雷達等。圖6：自動駕駛實現系統(tǒng)資料來源：CAICT《車載激光雷達技術與應用研究報告2023》、智能駕駛感知方案主要分為純視覺感知和多傳感器融合感知兩條技術路線。純視覺感知方案以攝像頭為主導感知外界信息，通過單個或多個相機實現對人眼睛的模擬，希望模仿人開車時候的感知過程，特斯拉主要采用純視覺方案。多傳感器融合感知方案是以激光雷達為核心，同時輔以攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達等多種傳感器協(xié)同配合來感知外界信息，不同傳感器的優(yōu)劣勢可進行互補，國內電動車廠商普遍采用多傳感器融合方案。純視覺方案有其局限性，且壁壘較高。視覺方案優(yōu)勢在于采集信息相對較全，硬件成本較低。攝像頭不僅可以快速識別車道線，還能識別道路中的限速等交通標志、其他車輛和行人等。但該方案也有其明顯的缺點。一是攝像頭感知環(huán)境有其局限性，如果遇到會暗光、逆光等影響“視線”的情況，攝像頭會像人眼一樣看不清從而丟失目標。二是隱性成本高，包括算法、路測、云計算、數據標注、仿真訓練和系統(tǒng)軟件等都需要巨大成本投入。特斯拉不僅自研FSD芯片和自建數據中心，還有海量的數據支撐，自動駕駛系統(tǒng)每天可以接收到車隊回傳的1600億幀視頻數據，支持其神經網絡訓練，其他廠商很難模仿特斯拉的方案。圖7：部分場景比如逆光時會讓攝像頭“致盲”圖8：特斯拉的純視覺方案壁壘高資料來源：禾賽科技公眾號、 資料來源：汽車之心公眾號、多傳感器融合方案成為當前眾多車企的選擇。車載超聲波雷達，成本低，但有效探測距5m，無法對中遠距離物體進行測量；毫米波雷達，具有同時測距和測速的功能，200m，然而單顆車載毫米波雷達的角度分辨能力通常較弱。激光雷達，通過主動發(fā)射激光光束去確定物體的位置、距離、角度、反射強度、速度等信息，生成目標的三維圖像，同時不易受光線影響。多傳感器融合感知方案中，激光雷達、攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達等不同傳感器的優(yōu)劣勢可進行互補，可顯著提升自動駕駛系統(tǒng)的可靠性，有2023H1，純視覺方案和融合方案（激光雷達+攝像頭）對目標物追蹤準確度20個百分點（56%S753級及以上自動駕駛的選擇。圖9：不同傳感器可進行互補 圖10：純視覺方案較融合方案還有差距資料來源：禾賽科技公眾號、 資料來源：汽車之心公眾號、圖11：激光雷達融合感知方案已經成為眾多車企的選擇資料來源：CAICT《車載激光雷達技術與應用研究報告2023》、2030872億美元規(guī)模自動駕駛汽車滲透率提升推動激光雷達市場規(guī)模持續(xù)擴大。Frost&Sullivan數據顯示，ADAS20236.3%203087.9%ADAS滲透率有望從20234.9%203069.9%。ADAS和自動駕駛汽車的快速滲透，預計將提升單車激光雷達搭載數量。中國信通院發(fā)布的《車載激光雷達技術與應用研究報告》認為，L3、L4L51顆、2-34-6顆激光雷達。Frost&Sullivan預計，2026247億美元，其中，ADAS（L3以下）預計129億美元規(guī)模，自動駕駛（L4、L5）億美元規(guī)模。2030年全球車用激光雷達市場規(guī)模有望進一步增長到872億美元，其中ADAS649億美元，自動駕駛223億美元規(guī)模。圖12：中國、美國ADAS滲透率 圖13：全球車載激光雷達市場規(guī)模，億美元 資料來源：Frost&Sullivan、禾賽科技美股招股書、

資料來源：Frost&Sullivan、禾賽科技美股招股書、催化劑：2023年激光雷達密集上車，產業(yè)化加速成本大幅降低，激光雷達車型價格區(qū)間持續(xù)下探ASP在過ASP1Q2235869元/臺4Q236394元/臺。成本的下降推動了越來越多的車企推出搭載激光雷達的車105萬美元以下的普通車型。圖14：2022年以來，LiDARASP下降明顯，元/臺 圖15：搭載激光雷達的車型價格區(qū)間持續(xù)下探資料來源：禾賽科技官網、、 資料來源：Yole《AutomotiveLIDARMarket:CompetitiveDynamics,TechnologyEvolution,andRevenueTrends》、2023年激光雷達密集上車，產業(yè)化加速。根據佐思汽研調研，國內車企陸續(xù)落地多款激ET5、ET7、ES7、ES8、ES6L9、L8P5、G9、G6等；據不完全統(tǒng)計，202320款以上新車型搭載激光雷達上市；2024年后，寶馬、奔馳、沃爾沃等外資品牌也將加入到激光雷達上車潮中。激光雷達密集上車帶動了其出貨量的快速增長。高工智能汽車研究院統(tǒng)計，202357.09341.19%；2024150-180萬顆，行業(yè)正加速成長。圖16：2023年激光雷達密集上車 圖17：國內車載激光雷達出貨量快速增長，顆資料來源：佐思汽研公眾號、《2023年汽車激光雷達產業(yè)研究報告》、

資料來源：高工智能汽車公眾號、產業(yè)鏈梳理產品拆解：發(fā)射模塊、掃描模塊、接收模塊和控制模塊四部分構成激光雷達產業(yè)鏈主要包括上游零部件、中游整機制造和下游機器人、自動駕駛汽車等應用。激光雷達整機一般由發(fā)射模塊、掃描模塊、接收模塊和控制模塊四部分組成。中國信通院預計，發(fā)射模塊、接收模塊、測時模塊（TDC/ADC）和控制模塊，四大光電系統(tǒng)約占激光雷達整機成本的70%。圖18：ToF激光雷達核心模塊和零部件 圖19：激光雷達整機成本構成資料來源：禾賽科技招股書、 資料來源：CAICT《車載激光雷達技術與應用研究報告2023》、整機：中國激光雷達企業(yè)全球領先整機領域，中國企業(yè)在技術水平和全球市占率方面都保持領先。中國企業(yè)激光雷達產品性能處于第一梯隊。20207JST下CRESTOPERA共同支持的激光雷達測評組發(fā)表測評文章，測評中國內激光雷達企Pandar64Pandar40P在實際測遠及目標物點云數目、全距離范圍精準度、全距離范圍內對不同反射率目標的探測一致性、噪點和丟點控制、反射強度分離度等方面表現突出。HDL-6485m，OS1-6435m，Pandar64從角分辨率來看，Pandar64比線數為其兩倍的VLS-128表現更好。圖20：國內企業(yè)禾賽科技激光雷達產品性能行業(yè)領先資料來源：禾賽科技招股書、中國激光雷達企業(yè)全球市占率超過七成。當前激光雷達市場競爭力較強的廠商主要集中數據，202247%的市場份額連續(xù)兩年穩(wěn)居全球ADAS和自動駕駛激光雷達領域均保持了全球領先地位；圖達通（InnovusionSeyond）15%的市場份額奪得第二名；法雷奧（lo、速騰聚創(chuàng)（Robosnse、覽沃（ivox）13%、9%、5%的市場份額位列三、四、五名。中國激光雷達企業(yè)全球市占率合計超過七成。圖21：2022年全球激光雷達市占率 圖22：2023年激光雷達廠商出貨量排行榜，萬顆 資料來源：、禾賽科技公眾號、山西證券研究所

資料來源：蓋世汽車社區(qū)公眾號、發(fā)射模塊：發(fā)射器進口替代潛力大，國內光學產業(yè)鏈具備競爭力激光發(fā)射模塊主要包括激光器發(fā)射器、光學系統(tǒng)，是激光雷達的核心系統(tǒng)。激光發(fā)射器為整個激光雷達提供激光光源。光學系統(tǒng)主要對激光器的輸出光束進行準直整形，通過改變光束的發(fā)散度、波束寬度和截面積，改善輸出光束質量。光學系統(tǒng)一般由準直鏡、分束器、擴散片等組成。圖23：激光雷達收發(fā)模塊 圖24：激光發(fā)射器 資料來源：新車新技術Cartek、 資料來源：禾賽科技招股書、激光發(fā)射器VCSEL占比有望提升，202739億美元。按結構分，激光發(fā)射器可以分為邊發(fā)射激光器（EEL）和垂直腔面激光器（VCSEL）及光纖激光器。EEL優(yōu)勢在于輸出功VCSEL較高。VCSEL優(yōu)點包括體積小易于集成、易于規(guī)?；a、成本低、可靠性較高等優(yōu)勢，不足之處是輸出功率及電光EEL低。光纖激光器復雜度較高，在激光雷達領域應用占比較小。近年來國內外廠商VCSELVCSEL開始代替部分傳EEL方案。預計，2033年，VCSEL202339%45%；EEL43%。市場規(guī)模方面，2027年，VCSEL39億美元，EEL74億美元。圖25：2023-2033年，VCSEL占比有望提升 圖26：2027年VCSEL預計達到39億美元規(guī)模資料來源：Yole《AutomotiveLIDARMarket:CompetitiveDynamics,TechnologyEvolution,andRevenueTrends》、

資料來源：Yole、集微網、905nm光源預計仍將占主導地位。激光器波長選擇主要兼顧性能和對人眼安全性，目前905nm1550nm兩種波長。905nmGaAs材料體系，產業(yè)成熟，成本低；缺點是發(fā)射功率受到對人眼安全性限制，探測距離較短。1550nm優(yōu)點是對視網膜更加友好，可以發(fā)射更大功率，探測距離可以做到更遠；不足是其無法采用常規(guī)的硅吸收，而需要更加昂貴的銦鎵砷（InGaAs）905nm技術持續(xù)升級（905nm25250米10%1550nm相當，1550nm成本偏高，預計未來905nm激光器預計仍將占主導地位。數據顯示，2033年NIR（0.75-1.1μm905nm940nm）202384%86%。圖27：905nm和1550nm激光器比較 圖28：近紅外光線NIR（0.75-1.1μm）占比超八成 資料來源：佐思汽研公眾號、《2023年激光雷達核心部件產業(yè)研究報告》、

資料來源：Yole《AutomotiveLIDARMarket:CompetitiveDynamics,TechnologyEvolution,andRevenueTrends》、海外企業(yè)領先激光發(fā)射器市場，進口替代潛力大。VSCEL市場參與者主要包括Coherent（高意、Lumentum、Ams-Osram、TrumpfOsram（歐司朗）在汽車應用（如激光雷達或車內傳感）市場相對領先。EELCoherent（高意、Lumentum、Ams-Osram、濱松光子、LaserComponents瑞波光電、縱慧芯光等。圖29：2022年VSCEL市場份額 圖30：EEL產業(yè)鏈資料來源：Yole公眾號、YoleIntelligence《VCSEL2023》、

資料來源：Yole公眾號、光學系統(tǒng)國內光學系統(tǒng)產業(yè)鏈具備競爭力。光學系統(tǒng)一般由準直鏡、分束器、擴散片等組成。準直鏡，激光器發(fā)射的光束并不是平行的直線，存在發(fā)散角度大、光斑形狀不規(guī)則等問題，準直鏡可以改變光束的發(fā)散度、波束寬度和截面積，從而改善輸出光束質量。分束器，又稱激光分光鏡、分光片，BeamSplitterDOEN束出射光，出射光的光束直徑、發(fā)散角和入射激光相同，只是傳播方向發(fā)生改變。擴散片，又稱勻化鏡、擴散器或勻化器（/M，omoenizr強度均勻的光斑。國內光學系統(tǒng)產業(yè)鏈相對成熟，炬光科技、永新光學、藍特光學、水晶光電、騰景科技、福晶科技等公司均有相關業(yè)務布局。圖31：激光雷達的光學系統(tǒng) 圖32：激光光束經過分束器DOE可以分成N束光資料來源：德國林納官網、 資料來源：海納光學官網、接收模塊：探測器以海外廠商為主，國產供應鏈亟待發(fā)展激光探測器是將光信號轉變?yōu)殡娦盘柕钠骷?。探測器類型主要有型光電二極管（PIN、雪崩光電二極管（APD、單光子雪崩二極管（、硅光電倍增二極管（MPP/SiM。PI，價格低、結構簡單，但因為不具備增益（光電探測器將光信號轉換為電子信號后，對電子信號的放大能力，探測光的靈敏度較低。D，由于“雪崩”效應（即光電流成倍地激增，使其具有高的靈敏度，可以探測微弱的光，在光纖通信、激光測距和其他光電轉換數據處理等系統(tǒng)中應用較廣。MPPC/SiPMAPD組成的光子計數型器件。APD表4：不同探測器比較參數MPPC/SiPMSPADAPDPIN增益10^610^6＜100無探測距離中遠程中遠程近近遠程讀出電路簡單復雜復雜復雜成本 系統(tǒng)成本低 系統(tǒng)成本高 系統(tǒng)成本高 系統(tǒng)成本檢測成本中 檢測成本高 檢測成本高 檢測成本光譜范圍可到950nm可到1150nm（Si）可到1700nm（InGaAs）可到1150nm（Si）可到1700nm（InGaAs）可到1200nm（Si）可到2.6μm（InGaAs）速度中快快快工作電壓＜80V＞150V＜200V＜10V噪聲 高檢測噪聲 探測器噪聲高 低檢測噪聲 低檢測噪低系統(tǒng)噪聲 高系統(tǒng)噪聲 高系統(tǒng)噪資料來源：濱松中國公眾號、APDSiPM、演進。SiPMAPD成為激光雷達主流方案。光電增益的提升能夠降低電路噪聲對系統(tǒng)信噪比的影響，SiPMAPD實現更高的能量利用率，使系統(tǒng)探測距離更遠。當前，SiPM、速騰M1PlusRobinEMPPC，SPAD是一個單像素蓋革模式的探測器，探測器尺寸較小，更容易實現集成化和高分辨率。對小型化和高分辨率的追求，加上技術的逐步FT120E1圖33：禾賽科技的技術演進方向 圖34：2023-2033，SPAD占比預計大幅提升資料來源：禾賽科技招股書、 資料來源：Yole《AutomotiveLIDARMarket:CompetitiveDynamics,TechnologyEvolution,andRevenueTrends》、探測器行業(yè)主要企業(yè)包括國外的FirstSensor、Hamamatsu（濱松、onsemi（安森美、Sony（索尼）等；國內的深圳阜時科技有限公司、成都量芯集成科技有限公司、深圳市靈明光子科技有限公司、南京芯視界微電子科技有限公司、奧比中光等。此外禾賽科技、速騰聚創(chuàng)等整機企業(yè)也在推進自研相關芯片。掃描模塊：國內光學、電機供應鏈相對成熟混合固態(tài)是主流，Flash占比有望提升。根據掃描方式的不同，激光雷達可以分為固態(tài)激光雷達、混合固態(tài)激光雷達、機械式激光雷達。其中，機械激光雷達因為結構復雜、可靠性較差、壽命低于車規(guī)要求，當前用于車載領域較少?；旌瞎虘B(tài)（轉鏡式、MEMS振鏡）較為Flash方案（無掃描模塊）車載領域占比持續(xù)提升。方案對材料和工藝的要求都極為苛刻，由于技術難度高，尚未實現產業(yè)化。預計，混合固態(tài)激光雷達（主要是轉鏡式）202368%下降203356%；MEMS202330%20337%Flash方案迎來大20232%203333%。圖35：混合固態(tài)激光雷達是2023年主流方案圖36：固態(tài)Flash激光雷達預計迎來大發(fā)展，2033資料來源：Yole《AutomotiveLIDARMarket:CompetitiveDynamics,TechnologyEvolution,andRevenueTrends》、

資料來源：Yole《AutomotiveLIDARMarket:CompetitiveDynamics,TechnologyEvolution,andRevenueTrends》、國內光學、電機供應鏈相對成熟。轉鏡式激光雷達，收發(fā)模塊保持不動，發(fā)射器發(fā)射激光照射鏡面，電機帶動反射鏡面圍繞圓心不斷旋轉，使光束反射至空間的一定范圍，從而實現掃描。棱鏡式激光雷達，包括兩個楔形棱鏡，激光通過第一個棱鏡后發(fā)生偏轉，通過第二個棱鏡后再一次發(fā)生偏轉，通過控制兩面棱鏡的相對轉速實現激光束的掃描形態(tài)。MEMS微振鏡方案，在芯片上集成微振鏡，通過芯片控制鏡面往復運動，將激光管反射到不同的角度完成掃描。國內相關產業(yè)鏈相對成熟，轉鏡式激光雷達電機廠商包括湘油泵、鳴志電器、江蘇雷利等；反射鏡廠商，永新光學、宇瞳光學、富蘭光學等。MEMS微振鏡廠商包括海外ST意法半導體、博世、英飛凌、濱松電子，國內英唐智控、賽微電子、中科院蘇州納米所等。圖37：轉鏡激光雷達方案 圖38：MEMS振鏡激光雷達方案資料來源：有駕網站、 資料來源：英唐智控官網、控制模塊：整機廠商積極自研芯片激光雷達控制模塊主要功能包括時序控制、波形算法處理、收發(fā)掃描等其他功能模塊控制、生成點云數據，主要元件包括主控芯片，模擬前端芯片等。主控芯片FPGA領先，整機廠商積極自研主控芯片。主控芯片主要功能是控制發(fā)射系統(tǒng)發(fā)射激光、對接收系統(tǒng)獲得的