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2022年激光雷达行业报告

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2022年激光雷达行业报告2022年激光雷达行业报告一、智能驾驶风起云涌,激光雷达乘风启航2022年将是L2向L3/L4跨越窗口期,智能汽车产业链迎来风口。受益政策驱动和产业链持续推动,汽车智能化发展如火如荼。根据我们的测算,2022年L2级智能车的渗透率迈入20-50%的快速发展期,L3级别的智能车有望实现小范围落地。2020年12月10日,奔驰L3级自动驾驶系统获得德国联邦交管局的上路许可,率先吹响了汽车智能化的冲锋号。此外,CES2022展会上,索尼高调官宣全面进军智能汽车;英伟达、高通、Mobileye持续升级自动驾驶平台,车企合作...

2022年激光雷达行业报告
2022年激光雷达行业报告一、智能驾驶风起云涌,激光雷达乘风启航2022年将是L2向L3/L4跨越窗口期,智能汽车产业链迎来风口。受益政策驱动和产业链持续推动,汽车智能化发展如火如荼。根据我们的测算,2022年L2级智能车的渗透率迈入20-50%的快速发展期,L3级别的智能车有望实现小范围落地。2020年12月10日,奔驰L3级自动驾驶系统获得德国联邦交管局的上路许可,率先吹响了汽车智能化的冲锋号。此外,CES2022展会上,索尼高调官宣全面进军智能汽车;英伟达、高通、Mobileye持续升级自动驾驶平台,车企合作进一步深化;Mobileye宣布将与极氪合作于2024年发布全球首款L4级汽车。随着针对汽车智能化的业务布局和产业投资加速推进,汽车智能化时代悄然而至,2022年将成为全球汽车智能化的元年。智能驾驶感知层先行,多种传感器互为补充。智能驾驶涉及感知、决策和执行三层:感知层负责对汽车的周围环境进行感知,并将收集到的信息传输至决策层进行分析、判断,然后由决策层下达操作指令至控制层,最后控制层操纵汽车实现拟人化的动作执行。感知层是汽车获取驾驶环境信息并做出有效决策的重要模块,由多类传感器组成,包括车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达以及惯性导航设备(GNSSandIMU)等。不同传感器在感知精度、感知范围、抗环境干扰及成本等多方面各有优劣。1)摄像头:成本较低,可以通过算法实现大部分ADAS功能,探测距离在6-100米;缺点是易受环境干扰,在光照情况不佳(强光/逆光/夜晚/恶劣天气)的情况下作用受限,且摄像头获取的是2D图像信息,需要通过算法投影至3D空间实现测距功能,对算法的要求高。2)激光雷达:可绘制3D点状云图,具备高探测精度,可以精准地得到外部环境信息,探测距离在300米以内;缺点是成本高昂,目前单台价格在1000美元左右,且在大雾、雨雪等恶劣天气下效果差。3)毫米波雷达:技术成熟、成本较低,且不受天气影响,可实现全天候工作,有效探测距离可达200米;缺点是角分辨率低、较难成像,无法对道路上的小体积障碍物及行人进行有效探测。4)超声波雷达:成本极低,但感知距离较近,有效探测距离通常小于5米,主要用于停车辅助。智能驾驶 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 分为纯视觉方案和多传感器冗余融合方案。1)摄像头主导的纯视觉方案:完全模范“人眼+大脑”的信息感知和处理方式,以摄像头作为感知层的主导传感器,并辅以毫米波雷达进行距离探测,通过算法弥补摄像头感知精度的缺陷,典型代表是特斯拉。2)激光雷达主导的多传感器冗余融合方案:以具备高精度探测能力的激光雷达作为主导传感器,通过和车载摄像头、毫米波雷达等其他传感器进行冗余融合,实现对周围环境的精准感知。在算力还无法完全弥补硬件感知缺陷的情况下,激光雷达在高级别自动驾驶中具备不可替代的优势。激光雷达是目前精度最高的传感器,精度达到毫米波雷达的10倍,且相比摄像头受到的环境干扰更小,可以精准地得到外界的环境信息并进行3D建模,在对信息精度具备苛刻要求的高级别自动驾驶中具备不可替代的优势。鉴于当前还无法通过自动驾驶算法完全弥补硬件在环境感知方面的缺陷,采用以激光雷达为主导的多传感器融合方案收集海量信息,是目前提高汽车感知精度和可信度的主流方案。2022年多款可支持L3/L4级别的自动驾驶车型开启交付,推动激光雷达实现量产上车。2022年是L2向L3/L4跨越窗口期,包括奔驰S、宝马ix、蔚来ET7、小鹏G9、理想L9等多款搭载激光雷达的高级别智能车开启交付。高级别智能车落地加速激光雷达上车,CES2022多款激光雷达产品重磅亮相。1)禾赛科技:首次亮相已获全球数百万台定点的车规级半固态激光雷达AT128,将于22H2交付,并发布将于23Q1交付的全新近距超广角激光雷达QT128,可应用于L4级robotaxi和robotruck。2)法雷奥:推出第三代扫描激光雷达,由微转镜方案转为MEMS,可检测200米开外肉眼、摄像头和雷达所看不到的物体,预计2024年投放市场。目前法雷奥激光雷达出货已达16万只。3)速腾聚创:第二代智能固态激光雷达RS-LiDAR-M1完成车规级量产,获得比亚迪、广汽埃安、威马汽车、极氪等众多知名车企的定点订单,并推出全新款128线机械式激光雷达RS-RubyPlus。4)Innovusion:推出图像级超远距激光雷达猎鹰(Falcon),探测距离最远可达500米,将首搭于蔚来ET7,于22Q1交付。5)Luminar:宣布与沃尔沃深度合作,其Iris激光雷达将搭载于沃尔沃一款纯电概念车上。随着智能驾驶级别提升加上成本下行,激光雷达有望成为L3及以上智能车的标配。目前激光雷达的单台成本约为1000美元,由于成本高昂,激光雷达在L1/L2级别车型中属于选配,随着L2向L3、L4跃迁,激光雷达的探测优势开始凸显,L3/L4/L5分别需要1/2/4台激光雷达。同时,出货量增加形成规模效应,以及技术成熟后制造成本降低,激光雷达的价格将持续下行。据Livox预测,到2025年当整机厂的激光雷达出货量达到百万台/年时,成本有望下降到500美金以内。因此,随着成本持续下行推高性价比,激光雷达有望成为高级别智能汽车的标配传感器。激光雷达2021-2030年市场规模的CAGR达到79%,在所有感知层传感器中弹性最大。结合此前提到的ADAS渗透率、激光雷达单台成本以及不同级别智能车的激光雷达搭载方案,我们测算出激光雷达的市场规模将从2021年的5亿元,增长至2030年的1042亿元,CAGR高达79%,成为汽车智能化感知层中弹性最大的赛道。二、多技术路线百花齐放,OPA+FMCW有望最终胜出激光雷达属于主动测量装臵,结合高精地图可以实现厘米级的定位精度。激光雷达是一种通过发射激光来测量物体与传感器之间精确距离的主动测量装臵,通过激光器和探测器组成的收发阵列,结合光束扫描,借助激光点阵获取周围物体的精确距离及轮廓信息,实现对周围环境的实时感知和避障功能。同时,激光雷达可以结合预先采集的高精地图,达到厘米级的定位精度,以实现自主导航。从结构上来看,激光雷达可以分为光发射系统、光接收系统、扫描系统和信息处理系统。发展初期阶段,激光雷达多种技术路线百花齐放。2022年伴随L2向L3/L4跨越,激光雷达实现量产上车。但从渗透率来看,搭载激光雷达的L3及以上级别的智能车渗透率才刚起步,激光雷达仍处于发展初期。出于对性能和成本的权衡考量,目前市场上的激光雷达方案百花齐放,多种技术路线并行。在分类上,可以按照激光器、探测器、扫描方式以及测距方式进行区分。2.1发射系统:EEL激光器占主导,未来可能转向VCSEL和光纤激光器按发射激光器分,目前主要采用EEL激光器,未来可能转向VCSEL和光纤激光器。半导体激光器主要包括EEL(边发射激光器)和VCSEL(垂直腔面激光器),主要发射激光波长为905nm。EEL激光器具备高发光功率密度,缺点是工艺复杂带来成本高企、产品易碎,因此半导体激光器逐渐转向可靠性和生产成本都大幅盖上的多结VCSEL激光器。光纤激光器以半导体激光器为主要泵浦源,通过玻璃光纤作为增益介质,主要发射激光波长为1550nm,可以获得更高功率和质量的光束,但成本也更加高昂。按发射系统的光源波长分,905nm激光为当前主流方案,长期来看1550nm激光更占优。1)905nm激光:产业链成熟,且可以使用Si探测器,成本较低,因此成为目前的主流选择。但由于可见光波长约为390-780nm,905nm属于近红外激光,容易被人体视网膜吸收并造成视网膜损伤,因此905nm方案只能以低功率运行,基本200米已经是探测距离极限。2)1550nm激光:远离人眼可见光波长,大部分光在到达视网膜之前就会被眼球的透明部分吸收,同等功率下1550nm激光对人眼的安全性是905nm激光的10万倍以上,安全功率上限是905nm的40倍,探测距离可以提升至250米甚至是300米以上。但1550nm无法被Si探测器探测,需要使用成本更高的Ge或者InGaAs探测器,且因为滤光片镀膜等技术难度更高,导致良率较低抬升整机成本。2.2扫描系统:混合固态为当前主流,未来看好纯固态按扫描系统分,激光雷达方案分为机械式、混合固态(半固态)和固态三种。1)机械式激光雷达:研发最早,技术最为成熟,特点是竖直方向排列多组激光束,通过360°旋转进行全面扫描。扫描速度快,抗干扰能力强,因此最早应用于自动驾驶测试研发领域,但高频转动和复杂机械结构使机械式激光雷达使用寿命过短,易受损坏,难以符合车规,不适合量产上车。2)混合固态分为转镜、MEMS和棱镜三种a)转镜式:激光发射模块和接收模块不动,只有扫描镜在做机械旋转,可实现145°的扫描。优势是容易通过车规认证,成本可控,可以量产。全球第一款通过车规认证的法雷奥SCALA转镜式激光雷达于2018年搭载于奥迪A8。b)棱镜式:用两个楔形棱镜使激光发生偏转,通过非重复扫描,解决了机械式激光雷达的线式扫描导致漏检物体的问 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 。点云密度高,可探测距离远,可实现随着扫描时间增加,达到近100%的视场覆盖率。但机械结构更加复杂,零部件容易磨损。c)MEMS:通过控制微振镜以一定谐波频率振荡发射激光器光线,实现快速和大范围扫描,形成点云图效果。机械零部件集成化至芯片级别,减少激光器和探测器数量,尺寸大幅下降,提高稳定性同时量产后成本低、分辨率高,是目前市场的主流选择。但有限的光学口径和扫描角度限制了测距能力和FOV,悬臂梁长期反向扭动,容易断裂导致使用寿命缩短。因此我们认为,MEMS是过渡期的暂时选择。3)固态激光雷达主要包括OPA和Flash两种类型a)Flash:利用快闪原理一次闪光成像,发射端采用VCSEL,接收端短距离探测可用PIN型光电探测器,远距离探测可用雪崩型光电探测器。短时间发射出一大片面阵激光,再借助高度灵敏的接收器,来完成对环境周围图像的绘制。Flash因其芯片级工艺,结构简单,易过车规,成为目前纯固态激光雷达最主流的技术方案。但功率密度低,导致其有效距离一般难以超过50米,分辨率也较低。b)OPA:利用相干原理,采用多个光源组成阵列,通过调节发射阵列中每个发射单元的相位差,来控制输出激光束的方向。优势是完全由电信号控制扫描方向,无任何机械元件,体积小,扫描速度快,精度高,一个激光雷达就可能覆盖近/中/远距离的目标探测。但是该技术对材料和工艺要求极为苛刻,易形成旁瓣影响光束作用距离和角分辨率,技术壁垒高,目前尚处于实验室阶段,距离真正落地还需时间。2.3测距方式:主流采用ToF方案,未来FMCW和ToF将并存测距方式主要分为TOF、FMCW和三角测距法三种。1)ToF(飞行时间):根据发射激光与回波信号的时间差计算得到目标物的距离信息,具有响应速度快、探测精度高的特点,在激光雷达传感器领域应用多年。2)FMCW(调频连续波):通过回波信号与参考光根据相干原理得到频率差,从而间接获得飞行时间反推目标物距离。3)三角测距法:由激光器发射激光,线性CCD接收反射光,不同距离的物体成像在CCD上不同的位臵。根据三角 公式 小学单位换算公式大全免费下载公式下载行测公式大全下载excel公式下载逻辑回归公式下载 进行计算,推导出被测物体的距离。独特的测距方式决定了其精度低,测距短,应用较少。目前市场主要采用ToF方案,如机械式、混合固态、固态等常见扫描方式均采用ToF原理进行测距。但FMCW具有灵敏度高(高出ToF10倍以上),抗干扰能力强,可长距离探测,功耗低等优点,越发受到激光雷达产业链重视,我们认为随着未来技术迭代,FMCW将与ToF在市场并存。2.4接收系统:探测器由APD逐渐向SPAD发展,最终有望走向SiPM按接收系统的探测器类型分,逐渐由APD向SPAD发展,最终有望走向SiPM。探测器根据增益能力不同,可以分为PINPD、APD、SPAD(单光子雪崩二极管)和SiPM(光电倍增管)四类。1)PINPD(光电二极管):成本较低,缺点是探测速度较慢,适用于不需要增益的FMCW激光雷达。2)APD(雪崩光电二极管):技术成熟,缺点是探测器噪声较高,是目前主流ToF激光雷达的主要选择。3)SPAD(单光子雪崩二极管):具备单光子探测能力,灵敏度高,可实现低激光功率下的远距离探测能力,但过于敏锐的接收特征也提升了电路 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 等工艺的难度,抬高了制造成本。4)SiPM(硅光电倍增管):集成了成百上千个SPAD,增益可达APD的一百万倍以上,由于SiPM易于集成到阵列,在激光雷达阵列化和小型化的趋势推动下,有望成为最终的探测器类型。2.5路线选择:短期看重过车规,中期侧重降成本,长期比拼性能可靠性、性能和成本是决定激光雷达落地的三大主要因素。性能一般包括激光雷达的测距范围、探测精度、体积、功耗等指标,可靠性决定激光雷达能否过车规,而成本是决定激光雷达能否大规模量产的关键。从不同应用场景的需求来看:1)港口、矿山等低速封闭式场景对成本和可靠性的要求较高,性能要求相对较低;2)Robotaxi对性能和可靠性具备极高要求,成本要求相对较低;3)ADAS场景对性能、可靠性和成本都有非常高的要求。短期:小范围上车主要考量能否过车规(可靠性),优先选择成熟度高的转镜/MEMS方案。智能化已经成为车企打造产品差异化的重要手段,为了实现激光雷达产品的快速上车,满足车规级认证要求是目前车企的主要考量。激光雷达的可靠性主要由收发系统和扫描系统决定,相应模块的供应链越成熟,越易通过车规认证。参考速腾聚创MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1,从Demo到SOP需要满足不同阶段的可靠性需求,每个阶段通过给主机厂提供测试样品会有一定的营收贡献,一款激光雷达产品从概念到走向稳定量产大概需要几年的时间。目前905nm+转镜/MEMS+ToF的方案最为成熟,是下游车企的主流选择,法雷奥SCALA转镜式激光雷达于2018年搭载于奥迪A8,成为全球第一款过车规的激光雷达。此外,法雷奥计划于2024年推出第三代扫描激光雷达,由微转镜方案改为MEMS方案。中期:成本限制激光雷达大范围推广,降本提效是车企主要考量。目前激光雷达的单车成本约为1000美元,要实现百万台/年的出货量,单车成本至少要降到500美元以内(约3000元)。因此,中期来看激光雷达厂商要实现规模化量产,必须首先解决激光雷达的成本问题。光电系统占分立式激光雷达总成本近70%,成为主要的降本方向。激光雷达本质是由多种部件构成的光机电系统,从成本占比来看,光电系统的成本占比最高(67%),涵盖了发射模组、接收模组、测时模组(TDC/ADC)和控制模组;此外,人工调试(按照设计光路进行元件对焦等)成本占25%,机械装臵等其他部件成本占比8%。由于光电系统占据半数以上的成本,成为激光雷达降本增效的主要方向。目前主要的降本路径有提高收发模块集成度、加快芯片国产替代和提高自动化生产水平三种。降本路径一:提高收发模块集成度或自研SoC芯片替代FPGA,有助于系统集成度提升,从而降低制造难度,并提高生产良率。1)对发射和接收模块进行高度集成化:方向上发射模块可以集成多光学通道,接收模块可以利用CMOS工艺集成探测器和电路功能模块,实现探测器的阵列化。收发模块高度集成化,不仅可以在产品形态上大幅减少非机械部分的体积和重量,还能在工艺上用集成式的模组替代需要逐一进行通道调试的分立式模组,进而大幅降低物料成本和调试成本,同时提高产品的稳定性、可靠性和一致性。2)自研SoC集成FPGA和前端模拟芯片。SoC可以集成探测器、前端电路、算法处理电路、激光脉冲控制等模块,能够直接输出距离、反射率信息。激光雷达厂商通过自研SoC替代FPGA提高系统集成度,既有利于缩小整机尺寸与体积,也能降低制造难度方便规模化量产,从而提高生产良率、降低制造成本。降本路径二:采购更低成本的国产芯片或自研芯片实现垂直一体化。由于海外厂商布局领先,产品成熟度和可靠性较高,目前激光器、探测器、信息处理模块中的模拟芯片和主控芯片均主要由海外厂商所主导。随着国内厂商逐渐积累knowhow突破关键技术并提高产品成熟度,未来国内整机厂通过采购更低成本的国产芯片,或通过自研芯片等方式实现垂直一体化布局,有望明显降低原材料采购成本,助力激光雷达成本下行。降本路径三:提高生产自动化水平,减少人工调试成本并提高生产效率。随着激光雷达内部模块的集成化程度提升,对人工调试的依赖度降低, 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化程度提升,使得借助机械设备实现大规模的自动化生产成为可能,从而进一步提高生产效率和良率,降低制造成本。长期:性能将成为终极考量,1550nm+OPA+FMCW的固态技术路线有望占领市场。混合固态方案各有优劣,当前混合固态为市场主流是实现车规量产的暂时性选择,性价比高低和车企需求是关键,但预计都不是最终成熟的车规级激光雷达解决方案。固态激光雷达去掉了大部分的机械部件,是激光雷达产品迈向小型化、高性能、低成本的重要一环。长期来看,随着技术成熟和成本下行,1550nm+OPA+FMCW有望成为较完美的技术方案。两条路径实现激光雷达向固态方案演进。Flash、OPA等纯固态设计中无任何运动部件,相比目前主流的半固态方案体积可进一步缩小,并最终实现芯片化和集成化,理论成本可降至100美元以下。为了实现向固态化演进,一种路径是从机械式起步,逐渐向固态过渡,产品技术要求高、单价贵,客户对于价格不敏感,以Velodyne、禾赛科技、速腾聚创为代表;另一种路径是直接对准半固态和固态方案,定位乘用车ADAS应用场景,力求过车规、降本、量产上车,以Luminar、Innoviz以及科技巨头华为、大疆为代表。三、激光雷达产业链蓬勃发展,车企投资整机厂实现强绑定激光雷达产业链蓬勃发展,L3/L4功能落地实现量产上车。随着汽车智能化加速发展,激光雷达重要性凸显,产业链蓬勃发展。2020年海外激光雷达企业密集上市,Velodyne、Luminar于2020年实现借壳上市,Aeva、Ouster、Innoviz于2021年通过SPAC上市,Quanergy拟通过SPAC上市,已接近达成合并上市的交易。国内有速腾聚创、禾赛科技、镭神智能等老牌初创企业,以及跨界入局的华为、大疆、百度等科技企业。2022年我们将看到多款激光雷达产品量产上车,开启激光雷达量产元年,比如奔驰S搭载的法雷奥SCALA2,理想L9搭载的禾赛AT128,蔚来ET7/ET5搭载的InnovusionFalcon。全球品牌充分竞争,国内厂商实力出众。法雷奥是全球最大的汽车零部件供应商之一,19年从四家全球主流车企获得价值约5亿欧元订单,其SCALA1是全球第一款量产上车的激光雷达,同时在CES2022上发布了第三代SCALA激光雷达,预计将于24年搭载在奔驰s上。法雷奥已经成为全球激光雷达市占率最高的整机厂,据Yole统计,2021年全球车载激光雷达领域法雷奥市场占有率第一,达28%。同时国内厂商竞争实力不俗,速腾聚创市占率达到10%,仅次于法雷奥,与广汽埃安、威马等多家车企达成合作;速腾聚创、大疆、图达通、华为、禾赛科技等5家国内厂商合计市场份额约26%,在全球范围内占据较大市场。速腾聚创:车规级MEMS激光雷达领导者。与激光雷达老牌巨头Velodyne相比,速腾聚创相对较年轻,自2014年成立以来迄今只发展了短短8年时间。公司深耕MEMS微振镜技术路线,其RS-LiDARM1(MEMS)是全球首款车规级量产的MEMS激光雷达。2018年通过IATF16949车规认证,2020年批量出货北美,并于2021年领先全行业,实现车规级量产交付。性能方面,M1拥有120°×25°的超广视场角以及最远200m的测距能力,突破了905nm光源MEMS激光雷达测距极限,并且实现人眼安全的激光级别。据Yole统计,2021年速腾在全球车载激光雷达的市占率达到10%,力压华为、大疆等厂商,高居全球第二、国内第一。速腾M1通过车规认证以来,已获得40+车企定点,和广汽、上汽、吉利、Mobileye等国内外知名企业建立合作关系,2022-2023年将有威马M7、智己L7、小鹏G9等一大批新车型问世。禾赛科技:拥有成熟的高线数激光雷达产品。禾赛科技成立于2014年,于2015-2021年完成5轮融资,并分别于2017、2019、2020年推出40/64/128线激光雷达,达到国际领先水准。根据禾赛官网披露,公司在机械式激光雷达方面拥有成熟且丰富的产品线(32/40/64/128线)。其中禾赛科技PandarGT与速腾聚创RS-LiDAR-M1均为MEMS半固态产品。从最大扫描范围来看,PandarGT可达300米(10%反射率),而RS-LiDAR-M1为200米。从可视角度来看,RS-LiDAR-M1的FOV为120/25度,超过PandarGT的60/20度。禾赛目前已布局500多项专利,客户遍布全球20个国家和地区的70座城市,合作伙伴包括理想、上汽智能重卡、百度Apollo、小马智卡、一汽集团、BMW、美团、Kodiak汽车等多家企业。下游多元布局加强合作,绑定车企提前锁定订单。激光雷达下游涉及智能驾驶、出行服务、机器人等多个领域。Innoviz、禾赛科技、速腾聚创等几乎所有的激光雷达整机厂积极布局,实现无人配送、机器人、智能驾驶等多元化应用。同时,下游车企、Tier1多通过投资激光雷达厂商实现高度捆绑,比如蔚来投资图达通,比亚迪投资速腾聚创,小鹏投资一径科技,安波福投资Quanergy等。通过投资绑定,一方面车企、Tier1与激光雷达整机厂加强合作,通过共同研发弱化技术路线不确定性给车企带来的冲击,同时上下游合作可以更快推动激光雷达成本的下行,提高激光雷达未来搭载的性价比;另一方面,激光雷达厂商通过绑定车企股东,提前锁定下游车企订单,也可以将更多精力放在激光雷达的技术研发上,从而在技术快速迭代的军备竞赛中获得更大的胜率。四、上游高成长确定性,目标客户与定点多寡决定业绩弹性随着2022激光雷达量产上车,上游迎来确定性高成长机遇。激光雷达由发射模块、接收模块、扫描模块和信息处理模块组成,对应上游的元器件包括激光器、探测器、光学元件(分布在收发和扫描模块中)以及信息处理芯片(放大器、模数转换器和主控芯片)。随着2022年多款搭载激光雷达的高级别智能车开启交付,激光雷达迎来放量增长元年。虽然下游车企选择的方案各有不同,但在元器件的使用上具有共性,因此与主流整机厂合作并拿到定点的上游元器件厂商具备高成长确定性。收发模块成本占比最高,光学元件次之。从激光雷达的BOM拆分来看,收发模块的成本占比约为50-60%,光学元件的成本占比约为10%-15%。其中:1)机械式:以VelodyneVLP-16机械式激光雷达为例,探测器+激光器的成本占比高达75%,光学元件的成本占比约为10%。2)棱镜式半固态:以大疆LivoxHorizon棱镜式激光雷达为例,其采用较少数量的收发模组实现等价100线数的效果,收发模组的成本占比降至11%,光学部件(包括扫描透镜组)的成本占比高达54%。3)转镜式半固态:以法雷奥SCALA转镜式激光雷达为例,激光单元板和激光机械部件的合计成本占比约为33%,光学元件(透镜、滤光片等)等成本占比约为13%。4)MEMS半固态:MEMS方案用微振镜取代马达、棱镜等机械部件,使得发射模块(包括MEMS微振镜)的成本占比达到30%,收发模块合计成本占比达到55%,其他光学元件成本占比为10%。3.1激光器:激光雷达核心模块,国内加速自研追赶激光器是激光雷达的核心模块之一,国内加速自研突破国外垄断。目前激光雷达采用的激光器方案主要分为半导体激光器(EEL、VCSEL)和光纤激光器。欧美企业艾迈斯(AMS)、Lumentum、滨松光子等由于布局较早,产品成熟度和可靠性较高,基本主导了现阶段的激光器市场。而国内激光器厂商起步较晚,一方面通过技术自研迭代加速追赶海外厂商,另一方面借助性价比优势抢占市场。目前国内激光器的代表企业包括炬光科技、瑞波光电、纵慧芯光和海创光电等,其中炬光科技、瑞波光电和纵慧芯光主要布局以VCSEL为主的半导体激光器,光库科技、昂纳科技和海创光电则主要布局1550nm技术路线的光纤激光器。炬光科技:国内高功率半导体激光器产业先驱。炬光科技成立于2007年,2021年于科创板上市,主要从事激光行业上游的高功率半导体激光元器件(“产生光子”)、激光光学元器件(“调控光子”)的研发、生产和销售,业务涉及半导体激光、激光光学、汽车应用和光学系统四大块。公司是我国高功率半导体激光器的产业先驱,通过上游激光和光学两类核心元器件积累起深厚的技术护城河,并逐渐走向中游激光雷达、泛半导体制程和家用医美等大规模商业化应用,打开长期成长空间。炬光科技具备车规级激光雷达发射端模组的批量制造能力,23年预计激光雷达业务实现收入约为20年的19倍。公司汽车业务布局智能驾驶激光雷达、智能舱内驾驶员监控系统(DMS),与Velodyne、Luminar、ArgoAI(福特)、大陆集团等多家知名企业达成合作意向或建立合作项目。2019年,公司与大陆集团签订了4个亿的5年框架协议,2020年9月已进入批量生产阶段;同时国内客户也有合作,处于送样和小量发货阶段。随着2022年激光雷达开始加速上车,公司凭借在上游光学元器件积累的技术实力和优质的客户群体,在激光雷达业务上将实现飞速发展。据公司披露,22年激光雷达业务提量增速,收入体量可达1.5亿元;2023年将达到5.4亿元,约为2020年的19倍。上游半导体激光芯片主要被海外厂商垄断,我国长期面临“有器无芯”的窘境。在半导体激光芯片上,欧洲和美国具备技术领先优势,贰陆集团、恩耐集团、IPG光电等国际巨头同时从事下游的广泛业务,综合实力较强。国内相关厂商包括长光华芯(拟科创板上市)、纵慧芯光、武汉锐晶、华光光电等。长光华芯:国内稀缺半导体激光芯片厂商,与华为战略合作,逐渐实现高功率半导体激光芯片的国产化。长光华芯成立于2012年,哈勃投资(华为控股)直接持有公司4.98%的股权。长光华芯主要从事半导体激光芯片业务,可提供高功率单管、高功率巴条、高效率VCSEL及光通信芯片等产品,建立了国内全制程6寸VCSEL产线(相当于硅基半导体的12寸量产线)。良率是提高芯片产量、降低生产成本的重要因素,2018年至2020年公司激光芯片生产的良率不断提高,复合增长率达33.4%。目前公司研发的可应用于激光雷达的面发射高效率VCSEL系列产品已通过相关客户的工艺认证并获得量产订单。3.2探测器:海外厂商具备先发优势,国内布局高端有望弯道超车探测器是除激光器外激光雷达最核心的模块之一,国内厂商前瞻布局高端新品有望弯道超车。探测器用于接收反射光束,并将光信号转换为电信号以实现后端的信息处理,目前产业链主流的探测器为Si基的APD探测器。由于国外厂商布局较早,在产品成熟度和可靠性方面优势明显,全球探测器目前主要由滨松、安森美、索尼等公司主导。国内相对起步较晚,大多直接布局技术尚未成熟的高端产品以求弯道超车。由于探测器需要根据不同技术路线进行定制化,随着资源的不断投入和产业链的逐渐完善,高端技术持续突破,国内前瞻布局SPAD、SiPM等新产品的芯视界、灵明光子等企业快速崛起,产品性能基本接近国外供应链水平,并已经有通过车规认证(AEC-Q102)的国产探测器出现。
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