激光雷达市场专题报告

激光雷达市场专

题报告

市场分析2018

1 激光雷达（LiDAR）--竞争激烈的前沿科技产品，2018年是量产车使用激光雷达元年 (4)

1.1 2018新款奥迪A8将搭载激光雷达，实现L3级自动辅助驾驶 (4)

图表1：2018新款奥迪A8众多传感器帮助实现L3 (4)

图表2：美国汽车工程师协会（SAE）自动驾驶分级 (5)

1.2 谷歌兄弟公司Waymo即将推出无司机的士服务，搭载激光雷达 (5)

图表3：Waymo 公司在美国凤凰城推出的无司机出租车 (5)

1.3 百度宣布和金龙合作的无人车2018年7月量产 (5)

图表4：百度无人车 (6)

1.4 Velodyne2017年11月推出VLS-128TM，设立高性能激光雷达行业标杆 6

图表5：Velodyne公司全新高性能激光雷达VLS-128 (7)

1.5 Innovusion 300线激光雷达发布，分辨率可以和相机比拟 (7)

图表6：Innovusion公司300线激光雷达 (7)

图表7：Innovusion公司激光雷达的高清晰成像 (8)

1.6 业界首款能够量产的3D固态激光雷达芯片LeddarCore LCA2将在CES

2018展出 (8)

图表8：Leddar CORE集成电路逻辑 (9)

2 激光雷达是高级别自动驾驶（L4和L5）必须装置 (9)

2.1 无人驾驶技术逐渐成熟，将成为汽车产业业绩爆发点 (9)

图表9：完全自动驾驶汽车销量预计将在2035年爆发 (10)

2.2 无人驾驶技术需要不同种类传感器互相配合 (10)

图表10：安装在汽车上的激光雷达对周围物体进行3D测绘 (11)

图表11：激光雷达的优点、缺点统计 (12)

图表12：毫米波雷达的优点、缺点统计 (12)

图表13：近距离物体探测——激光雷达和毫米波雷达对比 (13)

图表14：超声波声纳的优点、缺点统计 (13)

图表15：超声波声纳在泊车中用于探测近距离物体 (14)

图表16：相机图像识别的优点、缺点统计 (14)

2.3 激光雷达是无人驾驶必需设备 (15)

图表17：毫米波雷达、声纳和相机相结合，互相取长补短 (15)

2.4 激光雷达应用痛点——价格和体积问题将很快得到解决 (16)

图表18：激光雷达市场预测 (17)

图表19：激光雷达的价格下降预测 (17)

3 激光雷达硬件竞争——价格、体积和芯片 (17)

3.1 Velodyne作为行业龙头，其机械旋转式激光雷达是无人车研发测试首选

(18)

图表20：Velodyne HDL-64 激光雷达 (19)

图表21：机械旋转式激光雷达原理图 (20)

图表22：Velodyne机械式激光雷达产品线 (20)

3.2 Velodyne混合固态式激光雷达，降低成本同时提高设备可靠性 (20)

图表23：Velodyne ULTRA PUCK （VLP-32C）混合固态激光雷达 (21)

图表24：基于MEMS扫描镜的混合固态激光雷达原理图 (21)

3.3 Quanergy固态激光雷达横空出世，产品体积和价格有望大大缩小 (21)

图表25：Quanergy固态激光雷达S3 (22)

图表26：S3采用光学相控阵（OPA）技术 (22)

3.4 LeddarTech公司提出全新固态激光雷达概念----闪烁式（flash）激光雷达

(22)

图表27：LeddarTech公司闪光激光雷达示意图 (23)

图表28：LeddarTech全固态激光雷达架构 (23)

图表29：LeddarTech混合固态激光雷达架构 (24)

图表30：LEDDARVU固态2D激光雷达 (24)

3.5 Ibeo的SCALA激光雷达实现量产，可以满足自动辅助驾驶（ADAS）需求

(24)

图表31：Valeo和ibeo公司联合推出的SCALA激光雷达 (25)

3.6 光电探测器等核心器件，助力激光雷达应用 (25)

图表32：全球激光雷达产业链 (25)

1 激光雷达（LiDAR）--竞争激烈的前沿科技产品，2018年是量产车使用激光雷达元年

1.1 2018新款奥迪A8将搭载激光雷达，实现L3级自动辅助驾驶

2017年7月，在巴塞罗那的展会上，奥迪宣布2018新款A8将通过率先搭载激光雷达实现L3等级自动驾驶，标志着激光雷达首次在量产车型上应用。

按照美国汽车工程协会（SAE）的自动驾驶分级标准（见图2），L3意味着驾驶员的双手可以离开汽车方向盘，但是注意力依然需要集中在道路状况。

截至目前，量产车中自动驾驶等级最高的系统为特斯拉配置的Autopilot，驾驶员的手在行驶过程中不可离开方向盘，属于L2辅助驾驶等级。

图表1：2018新款奥迪A8众多传感器帮助实现L3

图表2：美国汽车工程师协会（SAE）自动驾驶分级

1.2 谷歌兄弟公司Waymo即将推出无司机的士服务，搭载激光雷达

2017年11月9日，与谷歌同属于Alphabet公司的Waymo，展示了位于美国亚利桑那州凤凰城的无司机的士项目。乘客可以通过提前申请来体验无司机的士服务，此外Waymo和打车应用Lyft达成合作协议，无人车的叫车服务指日可待。

该款出租车的车型是克莱斯勒Pacifica，在图中可以看到车顶搭载的激光雷达。该款激光雷达是Velodyne公司的HDL-64，在激光雷达的帮助下，Waymo出租车实现了L4等级自动驾驶。

图表3：Waymo 公司在美国凤凰城推出的无司机出租车

1.3 百度宣布和金龙合作的无人车2018年7月量产

2017年12月3日，第四届世界互联网大会在乌镇开幕，百度公司董事长

兼首席执行官李彦宏在接受采访时表示，明年7月份，百度和金龙的量产无人车就会面世。此前百度总裁张亚勤在接受福布斯杂志采访时就曾表示，搭载百度Apollo系统可以在高速公路上自动驾驶的无人车将在2019年向消费者发售，百度的L4级无人车将在2021年推出。

与Waymo公司无人车一样，目前百度无人车也搭载了Velodyne公司的HDL-64激光雷达。

图表4：百度无人车

1.4 Velodyne2017年11月推出VLS-128TM，设立高性能激光雷达行业标杆

Velodyne公司一直是激光雷达行业的领跑者，在时下新技术频出、量产近在眼前的关键时期，推出一款行业标杆产品意义重大。

新推出的VLS-128TM是128线激光雷达，其探测距离相较于其64线产品提升了1倍，探测精度提升了10倍，体积却减少了70%。可以对现有路测无人车的激光雷达实现逐步替代，使得量产车的外观设计在早期就可以实现。

图表5：Velodyne公司全新高性能激光雷达VLS-128

1.5 Innovusion 300线激光雷达发布，分辨率可以和相机比拟

2017年12月12日，在硅谷的华人初创企业Innovusion宣布推出300线激光雷达，在探测清晰度(高分辨率)方面取得重大进展。

高分辨率带来的益处是，可以对车辆前面的行人及障碍物返回更多扫描点，能够更准确识别被测物体。高分辨率激光雷达在远距离成像上具备相机不可比拟的优势，有助于高速行驶无人车的应用场景。

图表6：Innovusion公司300线激光雷达

图表7：Innovusion公司激光雷达的高清晰成像

1.6 业界首款能够量产的3D固态激光雷达芯片LeddarCore LCA2将在CES 2018展出

随着自动驾驶技术走向更高级别，对车载和激光雷达用芯片的需求逐步提高，除了传统芯片厂如英特尔和英伟达加速自动驾驶专用芯片研发，激光雷达等厂商也开始尝试自己研制专用ASIC芯片，以求降低成本和抢占市场领先地位。

加拿大激光雷达厂商LeddarTech将在CES 2018 （2018年1月9~12日在美国拉斯维加斯）推出LeddarCore LCA2芯片，将以前激光

雷达使用的多个分立芯片集成到单个芯片里，有助于激光雷达的汽车嵌入式应用，并且大大提升激光雷达系统开发效率以及帮助解决现有的功耗和散热等问题。

应用LeddarCore LCA2芯片，可以有效控制激光脉冲收发，并且对接收的脉冲信号进行模/数转换。紧接着的信号处理模块会提高信号的分辨率，并且给出脉冲收发时间和由此计算出的被测物距离。

图表8：Leddar CORE集成电路逻辑

2 激光雷达是高级别自动驾驶（L4和L5）必须装置

2.1 无人驾驶技术逐渐成熟，将成为汽车产业业绩爆发点

自动驾驶技术在加速来到所有人的身边，并且将多层次的改变众多人的生活方式。自动驾驶技术的迅猛发展是诸多因素共同促进的结果。据世界卫生组织（WHO）估计，2013年世界范围内因车祸造成的意外死亡事故多达125万人，错误驾驶和注意力分散是导致这些事故的主要原因，而自动驾驶技术可以避免这些因素。自动驾驶技术也将大大节省人们的时间，根据美国人口普查数据，美国人一生平均有500天时间花在上下班的交通上，如果乘坐无人车可以节省下来这些时间。自动驾驶技术还可以帮助没有驾驶资格的人拥有自己的汽车，比如未成年人、老年人以及行动不便的人。无人车的大量应用也会降低人们的交通开支，因为整体交通运行将更加有效率，并且共享汽车将大大增加也会进一步降低大众购车成本。除去这些客观需求，传感器技术的进步和人工智能技术尤其是机器学习的长足进步，使得无人车的实现有了客观的技术可行基础。

时下，99.9%的汽车并没有自动驾驶技术，美国财富杂志预测，以目前发展速度，在2020年之前自动驾驶汽车不会成为路上汽车的主流。但是杂志同时认为，在2040年时，新生产的汽车中95%也就是9630万辆将实现自动驾驶——这是一个3.6万亿美元的市场。

波士顿咨询的预测相对保守一些，认为可以完全自动驾驶的无人车（L4、L5等级）

将在2025年上路，在2035年有自动驾驶技术的新车占据总销量的25%。

而从业的科技公司非常乐观，提供自动驾驶核心计算芯片的英伟达公司CEO黄仁勋认为2022年，L4或L5等级的无人车将实现量产。特斯拉的创始人马斯克甚至表示公司的Autopilot系统在2018年就可以实现L4、L5等级自动驾驶。

无人驾驶技术除了带来汽车、半导体和传感器领域的革新，又可以带动保险、货运、共享汽车和停车场服务等领域，这些服务拥有一个巨大的增量市场。美好的市场前景吸引了高强度的竞争，像上文中讲述的，无论是传统车企还是互联网巨头抑或芯片厂商，都迅速集结资金和人力在无人驾驶技术的研发。

图表9：完全自动驾驶汽车销量预计将在2035年爆发

2.2 无人驾驶技术需要不同种类传感器互相配合

如图表1所示，L3级自动驾驶汽车已经在其四周布置了许多个不同种类传感器，包括激光雷达、毫米波雷达、超声波声纳还有相机，这些传感器共同配合对路况、车辆和行人进行全面检测，来指导自动驾驶系统有效的控制车量。

激光雷达（Light Detection And Ranging，简称为LiDAR）在短时间内向周围环境发射大量光子，通过测量反射回来光子的飞行时间（TOF, Time of Flight），计算与周围物体的距离。

按线束数量的多少，激光雷达又可分为单线束激光雷达与多线束激光雷达。顾名思义，单线束激光雷达扫描一次只产生一条扫描线，其所获得的数据为2D数据，因此无法区别有关目标物体的3D信息。多线束激光雷达细分可分为2.5D激光雷达及3D激光雷达。2.5D雷达与3D激光雷达最大的区别在于激光雷达垂直视野的范围，前者垂直视野范围一般不超过10°，而后者可达到30°甚至40°以上。