1.1 三次关键决策：切入智能驾驶-收入扩容；自研芯片
大幅降本；全球化高毛利 2025 年 3 月 11 日，公司披露 Q4 财报，成为全球首家且唯一实现全年盈利的上市激光雷 达企业，也是全球首家全年经营和净现金流为正的上市激光雷达企业。我们认为，公司之 所以能够成长为如今的全球激光雷达巨头，得益于其在下游赛道、技术路线以及全球化布 局方面都做出了正确的选择。我们试图在本章解读公司创业 10 余年间的三次关键决策。
激光分析仪 or 激光雷达：从“气体检测设备生产商”“智驾之眼巨头”。公司创 业之初以激光气体分析仪为抓手布局智慧城市环境大数据平台。2016 年 10 月，公 司在国内首发面向智能驾驶的 32 线激光雷达；2017 年 4 月，公司发布“高线数” 激光雷达（Pandar40）深度布局智能驾驶赛道。我们认为，激光气体分析是一个相 对利基的小众市场（据 QYR，全球激光气体分析仪市场规模约为 5.45 亿美元，且 2025~2031 年预期 CAGR 仅为 4.7%），而全球车载激光雷达市场近年来景气度加 速向上，远期 TAM 有望超过百亿美元。智能汽车是广义机器人中的一类，目前，包 含无人机、割草机、服务机器人、机器狗、人形机器人等下游均开始搭载激光雷达实 现外界感知，激光雷达正从“智驾之眼”走向“机器人之眼”。
EEL or VCSEL：2017 年底，公司成立芯片部门自研芯片，并清晰规划多代芯片研发 路线图，激光雷达的芯片化设计极大降低了产品成本（提高集成度、降低人工装调成本、提升自动化装调良率）、推动了产品的小型化，为激光雷达在智能驾驶、广义机 器人赛道的推广普及奠定基础。2021 年，公司发布 AT128 坚定选择 VCSEL+SPAD 的 TX/RX技术路线，伴随 TX/RX芯片化架构迭代，VCSEL 集成度持续提升，VCSEL+ 一维转镜方案逐渐成为兼具性能与成本优势的主流技术方案。
立足本土 or 全球布局：公司 2013 年在硅谷创业，2014 年底归国落户上海。从激光 气体分析业务到 AM 激光雷达，再到 ADAS 激光雷达，公司始终坚持全球化业务布 局，全球布局面向全球优质客户提供性能第一梯队的产品解决方案，收入结构相对多 元，在北美、欧洲、中国大陆等全球多个国家和地区均具有规模化收入，海外业务同 时也为公司打开了更高的毛利空间。2024 年，公司北美收入占比仅为 13.5%，受关 税影响相对有限。
1.2 激光分析仪 or 激光雷达：从“气体检测设备生产商”“智驾之眼巨头”
1.2.1 入局智能驾驶：2015 年底转向车载激光雷达，2018 年拿下加州超过 1/3 L4 客户
2013 年，公司成立于硅谷圣何塞，三名创始人均为清华/交大本科+Stanford/UIUC 博士背 景，深耕精密仪器制造与激光光谱分析技术。2014 年底，三名创始人归国落户上海，彼 时的时代背景是 1）“双创”元年（2014 年 9 月达沃斯论坛上李克强总理提出“大众创 业 万众创新”）；2）智慧城市建设元年（《国家新型城镇化规划（2014—2020 年）》 发布）；3）国内雾霾问题严重（2014 年 11 月北京“APEC 蓝”）。在此背景下，公司 早期立足激光光谱分析技术，开发 PM2.5 污染地图云监测节点，后续对外发布手持式激 光甲烷遥测仪与无人机载燃气安检系统。也因此，创业之初公司一度被投资人认为是一家 “空气检测设备的生产商”。但由于激光气体分析行业的市场规模较小，且公司不希望政 府客户的收入过于集中（影响公司议价能力与独立性），因此在 2015 年底 2016 年初， 公司做出关键业务决策——研发车载激光雷达，转向智能驾驶赛道。 尽管气体检测和测距原理并不相同，但在遥测光路的设计、电子信号处理等核心问题上却 是相通的，专业人才储备也大致相同。因此，2015 年底，公司将激光气体遥测仪的结构 略作调整，结合过去积累的在光机和电路设计、器件工艺上的经验，在 2016 年 10 月国 内首发 32 线激光测距雷达 Pandar32，正式入局智能驾驶赛道。2017 年 4 月，在国内市 场仍在研发 16 线激光雷达时，公司发布 40 线高性能产品 Pandar40 打破美国 Velodyne 与德国 Ibeo 的垄断，拿下美国加州超过 1/3 的 L4 客户（2018 年数据）。2017 年 7 月， 公司成为百度 Apollo 计划 50 家战略合作伙伴之一，为百度定制开发智能驾驶环境感知套 件 Pandora。2021 年 8 月，公司发布 ADAS 前装量产半固态激光雷达 AT128，并进一步 在同年 12 月宣布拿下包括理想、集度、高合、路特斯等主机厂总计数百万台的定点。
1.2.2 入选 Apollo 计划：发布全球首套 L4 多传感器环境感知、融合与识别系统 Pandora
2017 年 4 月上海车展期间，百度宣布启动“Apollo 计划”，承诺向汽车行业提供开放的 智能驾驶平台及服务生态，相当于智能驾驶领域的安卓系统。7 月 5 日，陆奇宣布， Apollo1.0 正式开放，任意一家企业可以利用这套平台几天内搭建自己的智能驾驶系统。 公司作为“Apollo 计划”50 家战略合作伙伴之一，为其提供车载激光雷达。 2017年底，公司与百度Apollo共同发布基于Apollo平台的智能驾驶开发者套件Pandora。 Pandora 是全球第一套专为智能驾驶场景设计的多传感器环境感知、融合与识别系统。核 心硬件包括一个公司 40 线机械式激光雷达、四个广角黑白摄像头和一个彩色摄像头。 从传感器系统的选型标定，到摄像头和激光雷达的融合，再到能够输出最基本的目标物体 追踪，一般来说需要耗费一个小团队至少 6-8 个月的研发时间。基于百度 Apollo 平台的 软件算法及数据处理，Pandora 帮助智能驾驶开发机构搭建一套包括“硬件+AI”在内的 一体化解决方案，从而极大降低项目参与方的研发门槛。 2018 年 5 月，公司获 2.5 亿元 B 轮融资，由光速中国与百度领投。2019 年 9 月，搭载 Pandar40P 的百度 Apollo 车队在长沙开启首个面向普通市民的 Robotaxi 试运营。
1.2.3 入围市场决赛圈：2020 年实测产品性能最优，2021 年至今稳居 L4 激光雷达龙头
2016 年初，公司曾纠结第一款激光雷达产品，是随市场大流做一款 16 线单价约 2 万的 低端产品？还是做一款领先于市场的高线数单价约 20 万的高端产品？公司董事长孙恺认 为“应该先做高端产品，解决行业痛点，占领顶级玩家的市场”；CTO 向少卿系统性分 析了激光雷达架构和未来的技术演变，也认为“应该先做高端产品，再用这些积累去降维 打击低端市场”；CEO 李一帆认为，“做产品，从 911 到卡宴容易，从卡宴到 911 难”。 因而，在三名创始人的一致合力下，公司制定了“由高打低”的产品开发策略。 结合公司财报中对于激光雷达开发三要素“性能、质量、成本”的表述，我们认为，由于 L4 的第一性原理是“安全”，因此包括车载激光雷达在内的与 L4 相关的产品应当符合“先 问对不对 再看贵不贵”的基本原则。公司自 2016 年起领先国内市场相继发布 32 线、40 线产品，并通过 Pandar40p（40 线产品的升级版）冲破海外厂商垄断，于 2018 年拿下 美国加州超过 1/3 的 L4 客户，并于 2020 年践行“由高打低”策略自研收发模组芯片发 布 PandarXT 布局中低线市场。
2020 年 7 月，日本科学技术振兴机构 JST 下属战略创造研究推进事业小组 CREST 联合 OPERA 从市面上直接采购了 10 款 4 个品牌的激光雷达做了对比测试，其中 Velodyne占 5 款，公司占 2 款，Ouster 占 2 款，速腾聚创占 1 款。测评结果显示：1）64 线及以 上产品中，公司旗下 Pandar64 实测测距能力最远；2）40 线及以下产品中，同距离下公 司旗下 Pandar40P 实测点云数量最优，公司 L4 激光雷达产品综合性能问鼎同线数产品 最优。
2021 年开始，公司稳居全球 L4 激光雷达市场龙头位置，21/22/23/24 年市占率分别为 58%/67%/74%/61%。
1.3 EEL or VCSEL：自研芯片大幅降低激光雷达成本，押注 VCSEL 获得性能+成本双赢
1.3.1 为什么自研芯片？——TX/RX 的芯片化本质是激光雷达产品开发的技术中台
像手机、电脑一样，激光雷达也属于电子器件。一束激光，一发一收，激光雷达因此感知 到了空间中的一个点。为了更加细致地刻画外部环境，激光雷达需要每秒感知上百万个点。传统的激光雷达采用的是分立式设计，即上百个激光器和接收器和处理器都需要“分别独 立”地堆叠到一起，导致不仅结构庞大，而且零部件多，对精度要求高，非常难以装配。 早年间，由于 Velodyne 产品设计和装调工艺的限制性，严重的供求比例失调对其产能提 出了巨大的挑战。2017 年初，有客户反映 Velodyne 交货周期由付款后 3 个月后，变为 6 个月后，而且还在继续变长。 任何一款激光雷达，都包含两个核心模块：发射模块（包含激光器及其驱动电路，简称 TX）和接收模块（包含探测器及其信号放大和处理电路，简称 RX）。固态或非固态是扫 描方式，TX 和 RX 能力是不分固态还是非固态的，同一套 TX 和 RX 方案既可用于非固态 激光雷达，也可用于固态激光雷达。传统架构中，激光雷达的 TX/RX 收发元器件是分立 存在的，芯片化有助于提高模组的集成度、实现装配工艺的自动化、提高产品生产的良率：
集成度提升：把原来传统架构中上百个分立器件，通过半导体工艺集成到小小几颗芯 片上，包括激光的发射、接收、驱动、信号处理，甚至算法等功能环节。
降低装配难度：原来当有很多独立的系统时，为了把它装在一颗激光雷达里，需要花 费大量人力去调试。当实现芯片化之后，整个系统就成了几颗芯片，它的装配工艺是 完全可以自动化的。通过生产工艺的提升加上引入高度自动化设备，可以降低激光雷 达成本构成中约 20%的人工调试成本。
产品良率提升：当实现了高度集成化和高度自动化装配工艺时，品质也更容易得到保 障，避免了在人为装配过程中很多既费时又难以进行质量控制的误差。
简单而言，同一套一维线阵 TX/RX 架构，用电机马达带着整体旋转的时候，就是 360 度 的机械旋转式激光雷达；使用转镜扫描的时候，就是一维转镜的半固态激光雷达；用微振 镜进行二维扫描的时候，就是 MEMS 振镜的半固态激光雷达。而将这套 TX/RX 架构扩展 到二维面阵的时候，就会是一个没有任何机械运动部件的“纯固态”激光雷达。 公司早在 2017 年便成立了芯片部门，并制定了激光雷达核心模块芯片化的多代发展路线， 逐步实现激光雷达收发单元从“点对点”、“线对线”到“面对面”的形态演进。通过自 研专用驱动芯片、模拟前端芯片、波形数字化处理芯片、SoC 芯片的开发与应用，实现 更优的性能、更高的集成度和更低的生产成本。此前，第 1~3 代芯片均已成功量产并经 历市场大规模量产的验证，2024 年，公司推出第 4 代芯片架构，采用了 3D 堆叠技术， 可单板集成 512 个通道，进一步降低成本。相比 10 多年前的一个典型 32 线激光雷达，2024 年公司发布的 AT512 线数提升16 倍，点云密度提升 80 倍，价格却不到当时的 1/100。
1.3.2 为什么选 VCSEL？——TX 芯片化架构迭代破局性能与成本的 tradeoff
EEL+MEMS 振镜：1）发射+扫描原理：EEL+MEMS 方案的核心是一个厘米尺度的振镜， 通过悬臂梁在横纵两轴高速周期运动，从而改变激光反射方向，实现扫描。相比传统机械 式激光雷达，MEMS 方案简化了扫描结构，通过控制微振镜的偏转角度就能改变扫描路 径，仅需少量 EEL 激光器就能达到等效机械式更多线束激光雷达的覆盖区域和点云密度。 2）存在问题：技术难点在于悬臂梁转动角度有限，使得单个振镜覆盖的视场角很小，往 往需要多台拼接才能实现大视场角覆盖，可能导致点云图像在叠加边缘出现不均匀的畸变 和重叠，加大后续算法处理的难度。3）降本路径：在保证可靠性的前提下提高 MEMS 振 动频率，从而持续精简 EEL 激光器数量（最少到 1 颗）。 VCSEL+一维转镜：1）发射+扫描原理：一维转镜通过仅在水平方向上低速转动的反射镜 来改变光线方向，获得视场角覆盖，稳定性和可靠性更高。2）存在问题：局限性在于每 一线激光都需要真实对应一颗激光器，早期在元器件分立状态下成本高企。3）降本路径： 依靠 TX 芯片化架构迭代，持续提高 VCSEL 集成度，优化自动化装调工艺。 我们认为，过去一段时间，EEL+MEMS 振镜方案的降本路径更为清晰直接，通过精简 EEL 激光器降低成本成就了千元级的 ADAS 激光雷达产品。向未来看，伴随 TX/RX 芯片 化架构迭代，VCSEL 集成度持续提升，VCSEL+一维转镜方案有望成为兼具性能与成本优势的主流技术方案。目前，公司全系半固态激光雷达以及速腾聚创 M3 型号激光雷达均 已采用 VCSEL+一维转镜方案。
据高工智能汽车，2024 年，我国乘用车前装标配 ADAS 激光雷达约 160 万台，其中公司 约占 28.7%市场份额，暂居市场龙二（2023 年为龙一），速腾聚创、华为的市场份额分 别约为 32.7%、25.6%。2024 年，公司 ADAS 出货量约为 45.6 万颗，仅次于速腾聚创 52 万颗。公司预期 2025 年有望出货 120-150 万台激光雷达，同比提升 1-2 倍。
公司 2019 年以来综合毛利率始终维持在 35%以上，历年来均高于全球范围内全部上市友 商，其中有产品结构的影响因素，同时也进一步印证了公司 TX/RX 芯片化架构与 VCSEL+ 一维转镜技术路线选择的正确性。
1.4 立足本土 or 全球布局：23 年合作全球 L4 9/10，24 年拿下欧洲顶级主机厂 ADAS 全球定点
1.4.1 激光气体分析仪：2018 年独家签约法国 Gazomat，手持激光甲烷遥测仪遍销全球
2018 年 1 月，法国 Gazomat 公司宣布与公司正式签约，成为其独家的欧洲和北美地区手持式激光甲烷遥测仪的市场合作伙伴。Gazomat 是欧洲市场占有率最高的天然气设备公 司（北美市场占有率第三）。自 2015 年正式发布以来，公司手持式激光甲烷遥测仪 HS4000 以其超高灵敏度、超远测量距离、低误报率和高可靠性，获得了国内和国际客户的一致认 可，其产品已经被分布在美国、法国、瑞士、意大利、俄罗斯、波兰等国家以及国内主要 省市等地区的客户广泛使用。
1.4.2 AM 激光雷达：2018 年签约全球首家 To C 送货无人车，2023 年合作全球 L4 9/10
2018 年 12 月，硅谷智能驾驶公司 Nuro 与生鲜连锁超市 Kroger 宣布，推出全球首个面 向大众的智能驾驶汽车送货服务，其无人送货车搭载公司旗下激光雷达产品 Pandar40P。 截至 2018 年底，在国内 L4 客户逐渐“国产替代”的同时，大量的海外客户开始选择公 司旗下的激光雷达作为“进口替代”，Pandar40 的全球出货量中，70%出口到了美国、 欧洲和东南亚。仅以硅谷为例，60 多家获得无人车测试牌照的智能驾驶公司中，超过 1/3 已经成为公司的付费客户。
2023 年，全球头部的 10 家 L4 智能驾驶公司中，有 8 家在使用公司的高性能激光雷达， 其中包括 Aurora、Zoox、Apollo 等国内外知名 L4 企业。
1.4.3 ADAS 激光雷达：定点欧洲顶级主机厂，近期上车新版奔驰 CLA
2024Q4，公司斩获至今为止海外前装量产激光雷达领域规模最大的订单，与一家欧洲顶 级主机厂达成了多年独家定点合作（合作项目跨越 2030 年），覆盖其燃油车和新能源汽 车的多款车型。据董车会，3 月 14 日，奔驰发布新版 CLA，配备了 L2++级高阶智驾系 统，据称采用的是英伟达的 Orin 智驾芯片和 Momenta 的方案，还配上了来自公司的激光 雷达。
近期公司市场关注度骤增，我们认为，主要与“智驾感知路线收敛+TAM 三重扩容预期” 有关，前者解决必要性问题，后者提供了足够广阔的市场想象空间。
智驾感知路线收敛：2024 年 11 月 26 日，公司披露三季报，Q3 收入端实现 5.4 亿元， 单季度同比增速 21.1%，大幅超出二季报指引上端（二季报指引 Q3 收入端实现 4.5~5.0 亿元，单季度同比增速 1%-12.2%），且指引 24 全年将实现 Non-GAAP 盈 利。此前 1 个月，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）对特斯拉 FSD 启动调查。 我们认为：1）中观层面：FSD 受调查标志着特斯拉“纯视觉”路线出现瑕疵，压制 激光雷达长期估值的因素逐步释放；2）微观层面：公司单季度收入大超预期，且指 引 24 全年 Non-GAAP 盈利转正，证明国内主机厂积极拥抱激光雷达感知路线（财 报披露 24Q3 收入端大幅增长主要归因于中国需求强劲），且仅依靠激光雷达业务可 以实现盈利。中观叙事与微观报表共振之下，公司市场关注度提升，核心是解决特斯 拉为什么不用激光雷达的问题。
TAM 三重扩容预期：2025 年 3 月 11 日，公司披露四季报，Q4 收入端再次超预期（三 季报指引Q4单季度7亿元收入，Q4实现7.2亿元收入），24全年如期实现Non-GAAP 盈利。公司指引 25 年预计实现 GAAP 盈利 2-3.5 亿元（Non-GAAP 3.5-5 亿元）， 大超彭博此前一致预期 1.37 亿元。我们认为，第二轮市场关注度提升的 A 面是公司 作为首家实现全年 Non-GAAP 盈利的激光雷达厂商+25 年利润指引大超彭博一致预 期，B 面是公司出货量加速上行带来的规模效应（Q4 Earnings Call 预计 25 年 OpEx 略低于 24 年）。规模持续扩容的边际三大催化是“低价+海外+油车”的增量空间进 入市场关注视野：1）低价：零跑 B10 12.98 万标配激光雷达（且预售订单中 73%是 激光雷达版本），价格段下沉速度继 BYD、广汽丰田 14.98 万后持续超预期。2）海 外：公司斩获至今为止海外前装量产激光雷达领域规模最大的订单，与一家欧洲顶级 主机厂达成了多年独家定点合作，市场开始对海外增量空间定价。3）油车：据公司 公众号，与“欧洲顶级主机厂”的独家定点合作覆盖其“燃油车”，市场开始对油车智驾配置激光雷达定价。因此，核心是搞清楚三重催化下增量 TAM 有多大的问题。
2.1 特斯拉为什么不用？——价格、美观与技术分歧均已得到解决
早在 2019 年，特斯拉 CEO Elon Musk 就在首个特斯拉智能驾驶开放日上直言“任何依 赖激光雷达的人都注定失败”。2021 年 7 月，特斯拉 FSD V9 彻底放弃了雷达信号输入。 Elon Musk 曾多次公开强调——智能驾驶使用纯视觉方案就够了，激光雷达“又贵、又丑、 还没用”(expensive, ugly and unnecessary)。因而，在过去很长一段时间，市场对于“纯 视觉”智能驾驶感知路线更为青睐，以激光雷达为主的多传感器融合方案长期处于“非共 识”位置，一定程度上压制了两家激光雷达全球头部厂商公司和速腾聚创的市场关注度。 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“全智能驾驶系统”（FSD）启动调查。调查涉及已报告的 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 Model Y 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。“纯视觉”所带来的安全问题开始进入公众视野。
2.1.1 “贵”：作为不再昂贵且长期“通胀”的智能驾驶“安全件”
L2+辅助驾驶背景下，激光雷达采购预算约占整车售价的 1%左右。据大疆车载负责人沈 劭劼，在智能驾驶还只能缓解驾驶疲劳而非完全取代驾驶员的阶段，L2+级别的智能驾驶 软硬件预算约占整车售价的 3~5%。其中，我们预计，激光雷达约占智驾总预算的 1/4~1/5， 也即对于车厂而言，激光雷达的预算约占整车售价的 1%左右。 2017-2024 年公司车载激光雷达（包含 AM 和 ADAS）产品降价 95%以上，2020-2024 年速腾聚创 ADAS 激光雷达产品降价 85%以上。2024 年，速腾聚创一颗 ADAS 激光雷 达的单价已降至 2,550 元。2025 年，公司与速腾聚创均会量产交付千元级 ADAS 激光雷 达产品（ATX 与 MX），报价约 200 美元（约 1,400 元人民币）。 对于一台定价在 20~30 万元的特斯拉电车而言，2019 年一颗动辄 10 万元的激光雷达的 确是“不可依赖”的，2021 年数万元的报价也依然是“贵”的。但是当 ADAS 激光雷达 的报价在 2025 年降至千元级，我们认为“昂贵”已经不再构成包括特斯拉在内的智驾主 机厂拒绝激光雷达上车的阻碍因素。
在 20250212《激光雷达系列三：从智驾之眼到机器人之眼》行业深度报告中，我们曾分 析指出“ADAS 激光雷达价格通缩接近尾声”，“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”。 本节中，我们试图换一个视角，从智能驾驶“安全件”的视角，以安全气囊类比，进一步 论证长期视角下激光雷达单车价值量的“通胀逻辑”。一段时间以来，车载激光雷达的 ASP 叙事为降本为主，令市场不断追问其通缩的尽头。对此我们认为，近期发生的 SU7事故引发的全民广泛讨论有望重新唤醒“安全是最大的豪华”这一理念，而车辆“安全件” 长期具备“通胀逻辑”。 以安全气囊类比：从量的逻辑看，最初单车只安装 1 个主驾安全气囊，后来开始为副驾配 置安全气囊。如今，6 个安全气囊成为中高端车型的标配，甚至已有部分车型开始安装 8-12 个安全气囊/气帘。据华经产业研究院测算，单车安全气囊平均安装量从 2009 年的 3.6 个增加至 2019 年 5.7 个。从价的逻辑看，安全气囊从早期的“平织气囊带”逐渐升 级为“OPW 一次成型气囊带”，气囊价值量显著提升。 反观激光雷达，目前 L2++主要以 1-2 颗为主，L3/L4 车型单车配置颗数则大幅提升至 4-6 颗；激光雷达均价也有望随高线数产品的推出得到提升，比如公司旗下 AT128→512→ 1440；速腾聚创旗下 M1P→M2→M3→EM4。
2.1.2 “丑”：作为“社交货币”的高配车型标准件，海外小型化嵌入式需求已得到满足
自车载激光雷达问世以来，有关安装在车顶的激光雷达是否“丑”的问题便始终存在。我 们认为，审美是一种主观判断，站在当下时间点看：1）国内消费者已渐渐能够接受车顶 鼓包状的激光雷达，且进一步建立了“车顶鼓包≈更安全、更智能、更高端、更昂贵”的 心智——从早期嫌弃激光雷达影响车辆外观设计到如今主动网购“激光雷达装饰盒”。2） 海外市场对于车辆美学的追求更甚，更不希望车载激光雷达影响车辆外观设计、加大风阻。 对此，公司分别在 23 年 4 月与 24 年 4 月发布了集成在舱内与前照灯内的激光雷达方案。 因此，无论是偏好“科技外露”的国内消费者，还是偏好“锦衣夜行”的海外消费者，今 时今日的激光雷达在持续芯片化、小型化的趋势下均可满足上述多样的安装诉求。
在 20250212《激光雷达系列三：从智驾之眼到机器人之眼》行业深度报告中，我们曾分 析指出，消费者偏好决定车厂最终的配置选择，某款车型是否要上智驾，以什么样的感知 方案实现智驾，归根到底要取决于消费者的选择。我们认为，经过一段时间的市场教育， 国内的消费者已渐渐形成了“激光雷达≈更安全、更智能、更高端、更昂贵”的心智。
我们观察到，主流电商平台中存在“激光雷达装饰盒”一类产品售卖，且排名靠前的店铺 拥有千人以上的购买记录，考虑到目前国内车载激光雷达年化出货量刚破百万颗，这一销 量数字不容小觑。我们认为，对一部分消费者而言，激光雷达之于汽车的价值可大致类比 为高端相机镜头之于智能手机的价值，其可以作为“社交货币”为消费者提供情绪价值， 因而这部分消费者理论上会愿意为搭载激光雷达的智能汽车支付溢价。
2023 年 4 月，公司发布超薄远距主激光雷达 ET25，可直接装在座舱内部、前挡风玻璃 下方，且进一步降低了功耗和运行噪声以适配舱内的环境要求。传统的汽车玻璃会导致激 光雷达发射出的近红外激光在遇到玻璃时产生严重的信号衰减，无法满足对测距和分辨率 的需求，公司这套方案需要对挡风玻璃进行特殊的涂层处理。ET25 发布当天，公司也宣 布了与福耀玻璃的战略合作。 2024年 4 月，公司与马瑞利达成合作，将马瑞利的前照灯与公司 ATX激光雷达进行集成， 在不影响车辆外观和空气动力性能的同时还可降低成本。
2.1.3 “没用”：作为“安全冗余”的高阶智驾必选项，端到端算法与激光雷达并不冲突
车载激光雷达作为主动型传感器服务于智能驾驶系统，为智驾算法输入重要的感知层数据。 因而，要判断激光雷达是否是高阶智驾必选项的前提是搞清楚智能驾驶算法的发展脉络与 现今所处的阶段。我们认为，智能驾驶算法自 2014 年开始共经历三大发展阶段：
2014-2016 年，以 Mobileye 为代表的规则驱动算法主导智驾领域。这一阶段，以 Mobileye 为代表的主流厂商通过人工编写代码定义驾驶场景（如物体识别、路径规 划），模块化分割感知、决策与控制环节。核心问题在于：1）长尾场景覆盖不足：依赖有限规则库，难以应对复杂动态环境（如特斯拉 Model S 2016 年因算法无法识 别白色拖车导致致命事故）；2）误差累积与延迟：多模块串联导致信息传递效率低， 决策延迟显著；3）开发成本高企：需海量人工标注与代码编写，难以规模化迭代。 2016 年 5 月，全球首例配备 Autopilot 的 Model S 发生致命事故，事故原因在于算 法无法区分白色拖车和天空（事故车辆车载传感器为毫米波雷达+摄像头），导致同 年 9 月特斯拉和 Mobileye 终止合作。
2017-2022 年，感知模块引入 BEV+OCC 架构实现“端到端”。端到端本质上是使 用一个独立系统进行驾驶，通过训练一个深度神经网络从感官输入直接映射到驾驶动 作，这一阶段，“端到端”主要体现在感知模块对于规则算法的颠覆。2017 年，特 斯拉首先引入 CNN 网络进行图像识别。2021 年，特斯拉提出 BEV 将传感器输入转 换到统一的俯视角度下进行处理，实现 BEV 算法背后使用的是 Transformer 架构。 在现实驾驶情景中，存在大量长尾问题——例如路面的不规则物体和数据集以外的情 况，导致视觉系统无法识别所有物体，进而引发安全事故。而人类司机在真实行驶过 程中其实并不需要认识所有路面物体，只需要意识到不能过直接绕行即可。参照这个 理念，特斯拉在 2022 年推出 Occupancy 占用网络，从识别检测进化到识别占用。 OCC 将世界划分为网格单元，然后定义单元是空闲还是被占用，不以认识分类为第 一优先级，而以空间占用作为第一测量目标，将 BEV 融合空间从 2D 升维至 3D，同 时大大提升了系统的泛化能力。
2023 年至今，追求“一段式端到端”。2022 年后“端到端”算法受到智驾业界广泛 追捧，2023 年 8 月，特斯拉发布 FSD V12，将 FSD 原本 30 多万行的 C++代码砍 到 3,000 行，进一步展现出“端到端”算法的效率优化幅度。“端到端”算法目前主 要分为“一段式”和“两段式”两大流派：1）“一段式”方案是将感知、决策、规 划等模块整合到一个模型中，从传感器输入外部环境信息，直接输出自车的行驶轨迹。 一段式端到端本质是一个黑盒系统，缺乏透明度，工程师很难去 debug 下限很低的 问题，因为不知道问题出在哪里。2）“两段式”方案通常由两个部分组成，即感知模 型和规控模型。信息在经过感知模型过滤后，再到规控模型。两段式的好处在于从感 知到规控不是完全黑盒，可以进行 debug 系统在决策时的逻辑，因而有更好的可解 释性、安全性。但两段式的方案信息经过感知模型过滤后，再到规控模型，损失较多， 同时还会面临无法全面理解整个复杂场景、泛化能力和解决 corner case 的能力比较 弱等问题。 为应对“一段式端到端”的黑盒难题，理想发布自研的 MindVLA 模型，基于端到端 +VLM 双系统架构。此前理想的 VLM 模型引入了快系统和慢系统的概念——系统 1 主要负责应对驾驶车辆时 95%的常规场景，系统 2 由 VLM 视觉语言模型实现，具备 逻辑推理、复杂分析和计算能力，在驾驶车辆时用于解决复杂甚至未知的交通场景， 占日常驾驶的约 5%，其接收传感器输入后，经过逻辑思考，输出决策信息给到系统 1，系统 1 和系统 2 相互配合，分别确保大部分场景下的高效率和少数场景下的高上 限。Momenta 则是引入一个“短期记忆、长期记忆”的概念——“短期记忆天级迭 代 ，好的数据和方法得到验证后，再进入到长期记忆模型学习，达到更好的效果”。 元戎启行则在“一段式端到端”模型以外增设了“安全兜底策略”。 智能驾驶算法模型发展脉络复盘至此，我们能够看到 BEV+OCC 感知模块的端到端算法 大幅提升了车载 2D 摄像机的感知能力。同时，基于一段式端到端技术原理以及理想汽车 端到端模型架构图，我们也清晰可知端到端模型与激光雷达并不冲突。
在 20250212《激光雷达系列三：从智驾之眼到机器人之眼》行业深度报告开篇，我们曾 论证过激光雷达作为主动型传感器在光致盲与雨雾天气中相对于被动型2D摄像机的显著 优势。不言自明，出行是零容错场景，我们认为纯视觉与激光雷达方案之争并非技术路线 分歧，而是对安全性的不同考量。我们认为，国内的路况环境相对美国更加复杂，且未来 L3 及以上的智驾事故责任大概率交由车企承担的背景下，激光雷达作为“安全冗余”必 将成为未来高阶智驾的必选项。
2.2 三重催化下增量 TAM 有多大？——从 600 亿元 TAM 向上看 3 倍以上扩容
此前我们曾预估国内 ADAS 激光雷达终局市场约为 1,600 万辆 10 万以上新能源车×2.5 颗单车搭载量×1,500 元 ASP≈600 亿元，考虑到我国 10 万以下新能源车约占 20%，远 期新能源车渗透率或达 80%（燃油车占比 20%），则国内 ADAS 激光雷达终局或提升至 2,000 万辆 10 万以上乘用车×2.5 颗单车搭载量×1,500 元 ASP≈750 亿元。海外市场乘 用
1.1 三次关键决策：切入智能驾驶收入扩容；自研芯片
大幅降本；全球化-高毛利 2025 年 3 月 11 日，公司披露 Q4 财报，成为全球首家且唯一实现全年盈利的上市激光雷 达企业，也是全球首家全年经营和净现金流为正的上市激光雷达企业。我们认为，公司之 所以能够成长为如今的全球激光雷达巨头，得益于其在下游赛道、技术路线以及全球化布 局方面都做出了正确的选择。我们试图在本章解读公司创业 10 余年间的三次关键决策。
激光分析仪 or 激光雷达：从“气体检测设备生产商”-“智驾之眼巨头”。公司创 业之初以激光气体分析仪为抓手布局智慧城市环境大数据平台。2016 年 10 月，公 司在国内首发面向智能驾驶的 32 线激光雷达；2017 年 4 月，公司发布“高线数” 激光雷达（Pandar40）深度布局智能驾驶赛道。我们认为，激光气体分析是一个相 对利基的小众市场（据 QYR，全球激光气体分析仪市场规模约为 5.45 亿美元，且 2025~2031 年预期 CAGR 仅为 4.7%），而全球车载激光雷达市场近年来景气度加 速向上，远期 TAM 有望超过百亿美元。智能汽车是广义机器人中的一类，目前，包 含无人机、割草机、服务机器人、机器狗、人形机器人等下游均开始搭载激光雷达实 现外界感知，激光雷达正从“智驾之眼”走向“机器人之眼”。
EEL or VCSEL：2017 年底，公司成立芯片部门自研芯片，并清晰规划多代芯片研发 路线图，激光雷达的芯片化设计极大降低了产品成本（提高集成度、降低人工装调成本、提升自动化装调良率）、推动了产品的小型化，为激光雷达在智能驾驶、广义机 器人赛道的推广普及奠定基础。2021 年，公司发布 AT128 坚定选择 VCSEL+SPAD 的 TX/RX技术路线，伴随 TX/RX芯片化架构迭代，VCSEL 集成度持续提升，VCSEL+ 一维转镜方案逐渐成为兼具性能与成本优势的主流技术方案。
立足本土 or 全球布局：公司 2013 年在硅谷创业，2014 年底归国落户上海。从激光 气体分析业务到 AM 激光雷达，再到 ADAS 激光雷达，公司始终坚持全球化业务布 局，全球布局面向全球优质客户提供性能第一梯队的产品解决方案，收入结构相对多 元，在北美、欧洲、中国大陆等全球多个国家和地区均具有规模化收入，海外业务同 时也为公司打开了更高的毛利空间。2024 年，公司北美收入占比仅为 13.5%，受关 税影响相对有限。
1.2 激光分析仪 or 激光雷达：从“气体检测设备生产商”“智驾之眼巨头”
1.2.1 入局智能驾驶：2015 年底转向车载激光雷达，2018 年拿下加州超过 1/3 L4 客户
2013 年，公司成立于硅谷圣何塞，三名创始人均为清华/交大本科+Stanford/UIUC 博士背 景，深耕精密仪器制造与激光光谱分析技术。2014 年底，三名创始人归国落户上海，彼 时的时代背景是 1）“双创”元年（2014 年 9 月达沃斯论坛上李克强总理提出“大众创 业 万众创新”）；2）智慧城市建设元年（《国家新型城镇化规划（2014—2020 年）》 发布）；3）国内雾霾问题严重（2014 年 11 月北京“APEC 蓝”）。在此背景下，公司 早期立足激光光谱分析技术，开发 PM2.5 污染地图云监测节点，后续对外发布手持式激 光甲烷遥测仪与无人机载燃气安检系统。也因此，创业之初公司一度被投资人认为是一家 “空气检测设备的生产商”。但由于激光气体分析行业的市场规模较小，且公司不希望政 府客户的收入过于集中（影响公司议价能力与独立性），因此在 2015 年底 2016 年初， 公司做出关键业务决策——研发车载激光雷达，转向智能驾驶赛道。 尽管气体检测和测距原理并不相同，但在遥测光路的设计、电子信号处理等核心问题上却 是相通的，专业人才储备也大致相同。因此，2015 年底，公司将激光气体遥测仪的结构 略作调整，结合过去积累的在光机和电路设计、器件工艺上的经验，在 2016 年 10 月国 内首发 32 线激光测距雷达 Pandar32，正式入局智能驾驶赛道。2017 年 4 月，在国内市 场仍在研发 16 线激光雷达时，公司发布 40 线高性能产品 Pandar40 打破美国 Velodyne 与德国 Ibeo 的垄断，拿下美国加州超过 1/3 的 L4 客户（2018 年数据）。2017 年 7 月， 公司成为百度 Apollo 计划 50 家战略合作伙伴之一，为百度定制开发智能驾驶环境感知套 件 Pandora。2021 年 8 月，公司发布 ADAS 前装量产半固态激光雷达 AT128，并进一步 在同年 12 月宣布拿下包括理想、集度、高合、路特斯等主机厂总计数百万台的定点。
1.2.2 入选 Apollo 计划：发布全球首套 L4 多传感器环境感知、融合与识别系统 Pandora
2017 年 4 月上海车展期间，百度宣布启动“Apollo 计划”，承诺向汽车行业提供开放的 智能驾驶平台及服务生态，相当于智能驾驶领域的安卓系统。7 月 5 日，陆奇宣布， Apollo1.0 正式开放，任意一家企业可以利用这套平台几天内搭建自己的智能驾驶系统。 公司作为“Apollo 计划”50 家战略合作伙伴之一，为其提供车载激光雷达。 2017年底，公司与百度Apollo共同发布基于Apollo平台的智能驾驶开发者套件Pandora。 Pandora 是全球第一套专为智能驾驶场景设计的多传感器环境感知、融合与识别系统。核 心硬件包括一个公司 40 线机械式激光雷达、四个广角黑白摄像头和一个彩色摄像头。 从传感器系统的选型标定，到摄像头和激光雷达的融合，再到能够输出最基本的目标物体 追踪，一般来说需要耗费一个小团队至少 6-8 个月的研发时间。基于百度 Apollo 平台的 软件算法及数据处理，Pandora 帮助智能驾驶开发机构搭建一套包括“硬件+AI”在内的 一体化解决方案，从而极大降低项目参与方的研发门槛。 2018 年 5 月，公司获 2.5 亿元 B 轮融资，由光速中国与百度领投。2019 年 9 月，搭载 Pandar40P 的百度 Apollo 车队在长沙开启首个面向普通市民的 Robotaxi 试运营。
1.2.3 入围市场决赛圈：2020 年实测产品性能最优，2021 年至今稳居 L4 激光雷达龙头
2016 年初，公司曾纠结第一款激光雷达产品，是随市场大流做一款 16 线单价约 2 万的 低端产品？还是做一款领先于市场的高线数单价约 20 万的高端产品？公司董事长孙恺认 为“应该先做高端产品，解决行业痛点，占领顶级玩家的市场”；CTO 向少卿系统性分 析了激光雷达架构和未来的技术演变，也认为“应该先做高端产品，再用这些积累去降维 打击低端市场”；CEO 李一帆认为，“做产品，从 911 到卡宴容易，从卡宴到 911 难”。 因而，在三名创始人的一致合力下，公司制定了“由高打低”的产品开发策略。 结合公司财报中对于激光雷达开发三要素“性能、质量、成本”的表述，我们认为，由于 L4 的第一性原理是“安全”，因此包括车载激光雷达在内的与 L4 相关的产品应当符合“先 问对不对 再看贵不贵”的基本原则。公司自 2016 年起领先国内市场相继发布 32 线、40 线产品，并通过 Pandar40p（40 线产品的升级版）冲破海外厂商垄断，于 2018 年拿下 美国加州超过 1/3 的 L4 客户，并于 2020 年践行“由高打低”策略自研收发模组芯片发 布 PandarXT 布局中低线市场。
2020 年 7 月，日本科学技术振兴机构 JST 下属战略创造研究推进事业小组 CREST 联合 OPERA 从市面上直接采购了 10 款 4 个品牌的激光雷达做了对比测试，其中 Velodyne占 5 款，公司占 2 款，Ouster 占 2 款，速腾聚创占 1 款。测评结果显示：1）64 线及以 上产品中，公司旗下 Pandar64 实测测距能力最远；2）40 线及以下产品中，同距离下公 司旗下 Pandar40P 实测点云数量最优，公司 L4 激光雷达产品综合性能问鼎同线数产品 最优。
2021 年开始，公司稳居全球 L4 激光雷达市场龙头位置，21/22/23/24 年市占率分别为 58%/67%/74%/61%。
1.3 EEL or VCSEL：自研芯片大幅降低激光雷达成本，押注 VCSEL 获得性能+成本双赢
1.3.1 为什么自研芯片？——TX/RX 的芯片化本质是激光雷达产品开发的技术中台
像手机、电脑一样，激光雷达也属于电子器件。一束激光，一发一收，激光雷达因此感知 到了空间中的一个点。为了更加细致地刻画外部环境，激光雷达需要每秒感知上百万个点。传统的激光雷达采用的是分立式设计，即上百个激光器和接收器和处理器都需要“分别独 立”地堆叠到一起，导致不仅结构庞大，而且零部件多，对精度要求高，非常难以装配。 早年间，由于 Velodyne 产品设计和装调工艺的限制性，严重的供求比例失调对其产能提 出了巨大的挑战。2017 年初，有客户反映 Velodyne 交货周期由付款后 3 个月后，变为 6 个月后，而且还在继续变长。 任何一款激光雷达，都包含两个核心模块：发射模块（包含激光器及其驱动电路，简称 TX）和接收模块（包含探测器及其信号放大和处理电路，简称 RX）。固态或非固态是扫 描方式，TX 和 RX 能力是不分固态还是非固态的，同一套 TX 和 RX 方案既可用于非固态 激光雷达，也可用于固态激光雷达。传统架构中，激光雷达的 TX/RX 收发元器件是分立 存在的，芯片化有助于提高模组的集成度、实现装配工艺的自动化、提高产品生产的良率：
集成度提升：把原来传统架构中上百个分立器件，通过半导体工艺集成到小小几颗芯 片上，包括激光的发射、接收、驱动、信号处理，甚至算法等功能环节。
降低装配难度：原来当有很多独立的系统时，为了把它装在一颗激光雷达里，需要花 费大量人力去调试。当实现芯片化之后，整个系统就成了几颗芯片，它的装配工艺是 完全可以自动化的。通过生产工艺的提升加上引入高度自动化设备，可以降低激光雷 达成本构成中约 20%的人工调试成本。
产品良率提升：当实现了高度集成化和高度自动化装配工艺时，品质也更容易得到保 障，避免了在人为装配过程中很多既费时又难以进行质量控制的误差。
简单而言，同一套一维线阵 TX/RX 架构，用电机马达带着整体旋转的时候，就是 360 度 的机械旋转式激光雷达；使用转镜扫描的时候，就是一维转镜的半固态激光雷达；用微振 镜进行二维扫描的时候，就是 MEMS 振镜的半固态激光雷达。而将这套 TX/RX 架构扩展 到二维面阵的时候，就会是一个没有任何机械运动部件的“纯固态”激光雷达。 公司早在 2017 年便成立了芯片部门，并制定了激光雷达核心模块芯片化的多代发展路线， 逐步实现激光雷达收发单元从“点对点”、“线对线”到“面对面”的形态演进。通过自 研专用驱动芯片、模拟前端芯片、波形数字化处理芯片、SoC 芯片的开发与应用，实现 更优的性能、更高的集成度和更低的生产成本。此前，第 1~3 代芯片均已成功量产并经 历市场大规模量产的验证，2024 年，公司推出第 4 代芯片架构，采用了 3D 堆叠技术， 可单板集成 512 个通道，进一步降低成本。相比 10 多年前的一个典型 32 线激光雷达，2024 年公司发布的 AT512 线数提升16 倍，点云密度提升 80 倍，价格却不到当时的 1/100。
1.3.2 为什么选 VCSEL？——TX 芯片化架构迭代破局性能与成本的 tradeoff
EEL+MEMS 振镜：1）发射+扫描原理：EEL+MEMS 方案的核心是一个厘米尺度的振镜， 通过悬臂梁在横纵两轴高速周期运动，从而改变激光反射方向，实现扫描。相比传统机械 式激光雷达，MEMS 方案简化了扫描结构，通过控制微振镜的偏转角度就能改变扫描路 径，仅需少量 EEL 激光器就能达到等效机械式更多线束激光雷达的覆盖区域和点云密度。 2）存在问题：技术难点在于悬臂梁转动角度有限，使得单个振镜覆盖的视场角很小，往 往需要多台拼接才能实现大视场角覆盖，可能导致点云图像在叠加边缘出现不均匀的畸变 和重叠，加大后续算法处理的难度。3）降本路径：在保证可靠性的前提下提高 MEMS 振 动频率，从而持续精简 EEL 激光器数量（最少到 1 颗）。 VCSEL+一维转镜：1）发射+扫描原理：一维转镜通过仅在水平方向上低速转动的反射镜 来改变光线方向，获得视场角覆盖，稳定性和可靠性更高。2）存在问题：局限性在于每 一线激光都需要真实对应一颗激光器，早期在元器件分立状态下成本高企。3）降本路径： 依靠 TX 芯片化架构迭代，持续提高 VCSEL 集成度，优化自动化装调工艺。 我们认为，过去一段时间，EEL+MEMS 振镜方案的降本路径更为清晰直接，通过精简 EEL 激光器降低成本成就了千元级的 ADAS 激光雷达产品。向未来看，伴随 TX/RX 芯片 化架构迭代，VCSEL 集成度持续提升，VCSEL+一维转镜方案有望成为兼具性能与成本优势的主流技术方案。目前，公司全系半固态激光雷达以及速腾聚创 M3 型号激光雷达均 已采用 VCSEL+一维转镜方案。
据高工智能汽车，2024 年，我国乘用车前装标配 ADAS 激光雷达约 160 万台，其中公司 约占 28.7%市场份额，暂居市场龙二（2023 年为龙一），速腾聚创、华为的市场份额分 别约为 32.7%、25.6%。2024 年，公司 ADAS 出货量约为 45.6 万颗，仅次于速腾聚创 52 万颗。公司预期 2025 年有望出货 120-150 万台激光雷达，同比提升 1-2 倍。
公司 2019 年以来综合毛利率始终维持在 35%以上，历年来均高于全球范围内全部上市友 商，其中有产品结构的影响因素，同时也进一步印证了公司 TX/RX 芯片化架构与 VCSEL+ 一维转镜技术路线选择的正确性。
1.4 立足本土 or 全球布局：23 年合作全球 L4 9/10，24 年拿下欧洲顶级主机厂 ADAS 全球定点
1.4.1 激光气体分析仪：2018 年独家签约法国 Gazomat，手持激光甲烷遥测仪遍销全球
2018 年 1 月，法国 Gazomat 公司宣布与公司正式签约，成为其独家的欧洲和北美地区手持式激光甲烷遥测仪的市场合作伙伴。Gazomat 是欧洲市场占有率最高的天然气设备公 司（北美市场占有率第三）。自 2015 年正式发布以来，公司手持式激光甲烷遥测仪 HS4000 以其超高灵敏度、超远测量距离、低误报率和高可靠性，获得了国内和国际客户的一致认 可，其产品已经被分布在美国、法国、瑞士、意大利、俄罗斯、波兰等国家以及国内主要 省市等地区的客户广泛使用。
1.4.2 AM 激光雷达：2018 年签约全球首家 To C 送货无人车，2023 年合作全球 L4 9/10
2018 年 12 月，硅谷智能驾驶公司 Nuro 与生鲜连锁超市 Kroger 宣布，推出全球首个面 向大众的智能驾驶汽车送货服务，其无人送货车搭载公司旗下激光雷达产品 Pandar40P。 截至 2018 年底，在国内 L4 客户逐渐“国产替代”的同时，大量的海外客户开始选择公 司旗下的激光雷达作为“进口替代”，Pandar40 的全球出货量中，70%出口到了美国、 欧洲和东南亚。仅以硅谷为例，60 多家获得无人车测试牌照的智能驾驶公司中，超过 1/3 已经成为公司的付费客户。
2023 年，全球头部的 10 家 L4 智能驾驶公司中，有 8 家在使用公司的高性能激光雷达， 其中包括 Aurora、Zoox、Apollo 等国内外知名 L4 企业。
1.4.3 ADAS 激光雷达：定点欧洲顶级主机厂，近期上车新版奔驰 CLA
2024Q4，公司斩获至今为止海外前装量产激光雷达领域规模最大的订单，与一家欧洲顶 级主机厂达成了多年独家定点合作（合作项目跨越 2030 年），覆盖其燃油车和新能源汽 车的多款车型。据董车会，3 月 14 日，奔驰发布新版 CLA，配备了 L2++级高阶智驾系 统，据称采用的是英伟达的 Orin 智驾芯片和 Momenta 的方案，还配上了来自公司的激光 雷达。
近期公司市场关注度骤增，我们认为，主要与“智驾感知路线收敛+TAM 三重扩容预期” 有关，前者解决必要性问题，后者提供了足够广阔的市场想象空间。
智驾感知路线收敛：2024 年 11 月 26 日，公司披露三季报，Q3 收入端实现 5.4 亿元， 单季度同比增速 21.1%，大幅超出二季报指引上端（二季报指引 Q3 收入端实现 4.5~5.0 亿元，单季度同比增速 1%-12.2%），且指引 24 全年将实现 Non-GAAP 盈 利。此前 1 个月，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）对特斯拉 FSD 启动调查。 我们认为：1）中观层面：FSD 受调查标志着特斯拉“纯视觉”路线出现瑕疵，压制 激光雷达长期估值的因素逐步释放；2）微观层面：公司单季度收入大超预期，且指 引 24 全年 Non-GAAP 盈利转正，证明国内主机厂积极拥抱激光雷达感知路线（财 报披露 24Q3 收入端大幅增长主要归因于中国需求强劲），且仅依靠激光雷达业务可 以实现盈利。中观叙事与微观报表共振之下，公司市场关注度提升，核心是解决特斯 拉为什么不用激光雷达的问题。
TAM 三重扩容预期：2025 年 3 月 11 日，公司披露四季报，Q4 收入端再次超预期（三 季报指引Q4单季度7亿元收入，Q4实现7.2亿元收入），24全年如期实现Non-GAAP 盈利。公司指引 25 年预计实现 GAAP 盈利 2-3.5 亿元（Non-GAAP 3.5-5 亿元）， 大超彭博此前一致预期 1.37 亿元。我们认为，第二轮市场关注度提升的 A 面是公司 作为首家实现全年 Non-GAAP 盈利的激光雷达厂商+25 年利润指引大超彭博一致预 期，B 面是公司出货量加速上行带来的规模效应（Q4 Earnings Call 预计 25 年 OpEx 略低于 24 年）。规模持续扩容的边际三大催化是“低价+海外+油车”的增量空间进 入市场关注视野：1）低价：零跑 B10 12.98 万标配激光雷达（且预售订单中 73%是 激光雷达版本），价格段下沉速度继 BYD、广汽丰田 14.98 万后持续超预期。2）海 外：公司斩获至今为止海外前装量产激光雷达领域规模最大的订单，与一家欧洲顶级 主机厂达成了多年独家定点合作，市场开始对海外增量空间定价。3）油车：据公司 公众号，与“欧洲顶级主机厂”的独家定点合作覆盖其“燃油车”，市场开始对油车智驾配置激光雷达定价。因此，核心是搞清楚三重催化下增量 TAM 有多大的问题。
2.1 特斯拉为什么不用？——价格、美观与技术分歧均已得到解决
早在 2019 年，特斯拉 CEO Elon Musk 就在首个特斯拉智能驾驶开放日上直言“任何依 赖激光雷达的人都注定失败”。2021 年 7 月，特斯拉 FSD V9 彻底放弃了雷达信号输入。 Elon Musk 曾多次公开强调——智能驾驶使用纯视觉方案就够了，激光雷达“又贵、又丑、 还没用”(expensive, ugly and unnecessary)。因而，在过去很长一段时间，市场对于“纯 视觉”智能驾驶感知路线更为青睐，以激光雷达为主的多传感器融合方案长期处于“非共 识”位置，一定程度上压制了两家激光雷达全球头部厂商公司和速腾聚创的市场关注度。 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“全智能驾驶系统”（FSD）启动调查。调查涉及已报告的 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 Model Y 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。“纯视觉”所带来的安全问题开始进入公众视野。
2.1.1 “贵”：作为不再昂贵且长期“通胀”的智能驾驶“安全件”
L2+辅助驾驶背景下，激光雷达采购预算约占整车售价的 1%左右。据大疆车载负责人沈 劭劼，在智能驾驶还只能缓解驾驶疲劳而非完全取代驾驶员的阶段，L2+级别的智能驾驶 软硬件预算约占整车售价的 3~5%。其中，我们预计，激光雷达约占智驾总预算的 1/4~1/5， 也即对于车厂而言，激光雷达的预算约占整车售价的 1%左右。 2017-2024 年公司车载激光雷达（包含 AM 和 ADAS）产品降价 95%以上，2020-2024 年速腾聚创 ADAS 激光雷达产品降价 85%以上。2024 年，速腾聚创一颗 ADAS 激光雷 达的单价已降至 2,550 元。2025 年，公司与速腾聚创均会量产交付千元级 ADAS 激光雷 达产品（ATX 与 MX），报价约 200 美元（约 1,400 元人民币）。 对于一台定价在 20~30 万元的特斯拉电车而言，2019 年一颗动辄 10 万元的激光雷达的 确是“不可依赖”的，2021 年数万元的报价也依然是“贵”的。但是当 ADAS 激光雷达 的报价在 2025 年降至千元级，我们认为“昂贵”已经不再构成包括特斯拉在内的智驾主 机厂拒绝激光雷达上车的阻碍因素。
在 20250212《激光雷达系列三：从智驾之眼到机器人之眼》行业深度报告中，我们曾分 析指出“ADAS 激光雷达价格通缩接近尾声”，“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”。 本节中，我们试图换一个视角，从智能驾驶“安全件”的视角，以安全气囊类比，进一步 论证长期视角下激光雷达单车价值量的“通胀逻辑”。一段时间以来，车载激光雷达的 ASP 叙事为降本为主，令市场不断追问其通缩的尽头。对此我们认为，近期发生的 SU7事故引发的全民广泛讨论有望重新唤醒“安全是最大的豪华”这一理念，而车辆“安全件” 长期具备“通胀逻辑”。 以安全气囊类比：从量的逻辑看，最初单车只安装 1 个主驾安全气囊，后来开始为副驾配 置安全气囊。如今，6 个安全气囊成为中高端车型的标配，甚至已有部分车型开始安装 8-12 个安全气囊/气帘。据华经产业研究院测算，单车安全气囊平均安装量从 2009 年的 3.6 个增加至 2019 年 5.7 个。从价的逻辑看，安全气囊从早期的“平织气囊带”逐渐升 级为“OPW 一次成型气囊带”，气囊价值量显著提升。 反观激光雷达，目前 L2++主要以 1-2 颗为主，L3/L4 车型单车配置颗数则大幅提升至 4-6 颗；激光雷达均价也有望随高线数产品的推出得到提升，比如公司旗下 AT128→512→ 1440；速腾聚创旗下 M1P→M2→M3→EM4。
2.1.2 “丑”：作为“社交货币”的高配车型标准件，海外小型化嵌入式需求已得到满足
自车载激光雷达问世以来，有关安装在车顶的激光雷达是否“丑”的问题便始终存在。我 们认为，审美是一种主观判断，站在当下时间点看：1）国内消费者已渐渐能够接受车顶 鼓包状的激光雷达，且进一步建立了“车顶鼓包≈更安全、更智能、更高端、更昂贵”的 心智——从早期嫌弃激光雷达影响车辆外观设计到如今主动网购“激光雷达装饰盒”。2） 海外市场对于车辆美学的追求更甚，更不希望车载激光雷达影响车辆外观设计、加大风阻。 对此，公司分别在 23 年 4 月与 24 年 4 月发布了集成在舱内与前照灯内的激光雷达方案。 因此，无论是偏好“科技外露”的国内消费者，还是偏好“锦衣夜行”的海外消费者，今 时今日的激光雷达在持续芯片化、小型化的趋势下均可满足上述多样的安装诉求。
在 20250212《激光雷达系列三：从智驾之眼到机器人之眼》行业深度报告中，我们曾分 析指出，消费者偏好决定车厂最终的配置选择，某款车型是否要上智驾，以什么样的感知 方案实现智驾，归根到底要取决于消费者的选择。我们认为，经过一段时间的市场教育， 国内的消费者已渐渐形成了“激光雷达≈更安全、更智能、更高端、更昂贵”的心智。
我们观察到，主流电商平台中存在“激光雷达装饰盒”一类产品售卖，且排名靠前的店铺 拥有千人以上的购买记录，考虑到目前国内车载激光雷达年化出货量刚破百万颗，这一销 量数字不容小觑。我们认为，对一部分消费者而言，激光雷达之于汽车的价值可大致类比 为高端相机镜头之于智能手机的价值，其可以作为“社交货币”为消费者提供情绪价值， 因而这部分消费者理论上会愿意为搭载激光雷达的智能汽车支付溢价。
2023 年 4 月，公司发布超薄远距主激光雷达 ET25，可直接装在座舱内部、前挡风玻璃 下方，且进一步降低了功耗和运行噪声以适配舱内的环境要求。传统的汽车玻璃会导致激 光雷达发射出的近红外激光在遇到玻璃时产生严重的信号衰减，无法满足对测距和分辨率 的需求，公司这套方案需要对挡风玻璃进行特殊的涂层处理。ET25 发布当天，公司也宣 布了与福耀玻璃的战略合作。 2024年 4 月，公司与马瑞利达成合作，将马瑞利的前照灯与公司 ATX激光雷达进行集成， 在不影响车辆外观和空气动力性能的同时还可降低成本。
2.1.3 “没用”：作为“安全冗余”的高阶智驾必选项，端到端算法与激光雷达并不冲突
车载激光雷达作为主动型传感器服务于智能驾驶系统，为智驾算法输入重要的感知层数据。 因而，要判断激光雷达是否是高阶智驾必选项的前提是搞清楚智能驾驶算法的发展脉络与 现今所处的阶段。我们认为，智能驾驶算法自 2014 年开始共经历三大发展阶段：
2014-2016 年，以 Mobileye 为代表的规则驱动算法主导智驾领域。这一阶段，以 Mobileye 为代表的主流厂商通过人工编写代码定义驾驶场景（如物体识别、路径规 划），模块化分割感知、决策与控制环节。核心问题在于：1）长尾场景覆盖不足：依赖有限规则库，难以应对复杂动态环境（如特斯拉 Model S 2016 年因算法无法识 别白色拖车导致致命事故）；2）误差累积与延迟：多模块串联导致信息传递效率低， 决策延迟显著；3）开发成本高企：需海量人工标注与代码编写，难以规模化迭代。 2016 年 5 月，全球首例配备 Autopilot 的 Model S 发生致命事故，事故原因在于算 法无法区分白色拖车和天空（事故车辆车载传感器为毫米波雷达+摄像头），导致同 年 9 月特斯拉和 Mobileye 终止合作。
2017-2022 年，感知模块引入 BEV+OCC 架构实现“端到端”。端到端本质上是使 用一个独立系统进行驾驶，通过训练一个深度神经网络从感官输入直接映射到驾驶动 作，这一阶段，“端到端”主要体现在感知模块对于规则算法的颠覆。2017 年，特 斯拉首先引入 CNN 网络进行图像识别。2021 年，特斯拉提出 BEV 将传感器输入转 换到统一的俯视角度下进行处理，实现 BEV 算法背后使用的是 Transformer 架构。 在现实驾驶情景中，存在大量长尾问题——例如路面的不规则物体和数据集以外的情 况，导致视觉系统无法识别所有物体，进而引发安全事故。而人类司机在真实行驶过 程中其实并不需要认识所有路面物体，只需要意识到不能过直接绕行即可。参照这个 理念，特斯拉在 2022 年推出 Occupancy 占用网络，从识别检测进化到识别占用。 OCC 将世界划分为网格单元，然后定义单元是空闲还是被占用，不以认识分类为第 一优先级，而以空间占用作为第一测量目标，将 BEV 融合空间从 2D 升维至 3D，同 时大大提升了系统的泛化能力。
2023 年至今，追求“一段式端到端”。2022 年后“端到端”算法受到智驾业界广泛 追捧，2023 年 8 月，特斯拉发布 FSD V12，将 FSD 原本 30 多万行的 C++代码砍 到 3,000 行，进一步展现出“端到端”算法的效率优化幅度。“端到端”算法目前主 要分为“一段式”和“两段式”两大流派：1）“一段式”方案是将感知、决策、规 划等模块整合到一个模型中，从传感器输入外部环境信息，直接输出自车的行驶轨迹。 一段式端到端本质是一个黑盒系统，缺乏透明度，工程师很难去 debug 下限很低的 问题，因为不知道问题出在哪里。2）“两段式”方案通常由两个部分组成，即感知模 型和规控模型。信息在经过感知模型过滤后，再到规控模型。两段式的好处在于从感 知到规控不是完全黑盒，可以进行 debug 系统在决策时的逻辑，因而有更好的可解 释性、安全性。但两段式的方案信息经过感知模型过滤后，再到规控模型，损失较多， 同时还会面临无法全面理解整个复杂场景、泛化能力和解决 corner case 的能力比较 弱等问题。 为应对“一段式端到端”的黑盒难题，理想发布自研的 MindVLA 模型，基于端到端 +VLM 双系统架构。此前理想的 VLM 模型引入了快系统和慢系统的概念——系统 1 主要负责应对驾驶车辆时 95%的常规场景，系统 2 由 VLM 视觉语言模型实现，具备 逻辑推理、复杂分析和计算能力，在驾驶车辆时用于解决复杂甚至未知的交通场景， 占日常驾驶的约 5%，其接收传感器输入后，经过逻辑思考，输出决策信息给到系统 1，系统 1 和系统 2 相互配合，分别确保大部分场景下的高效率和少数场景下的高上 限。Momenta 则是引入一个“短期记忆、长期记忆”的概念——“短期记忆天级迭 代 ，好的数据和方法得到验证后，再进入到长期记忆模型学习，达到更好的效果”。 元戎启行则在“一段式端到端”模型以外增设了“安全兜底策略”。 智能驾驶算法模型发展脉络复盘至此，我们能够看到 BEV+OCC 感知模块的端到端算法 大幅提升了车载 2D 摄像机的感知能力。同时，基于一段式端到端技术原理以及理想汽车 端到端模型架构图，我们也清晰可知端到端模型与激光雷达并不冲突。
在 20250212《激光雷达系列三：从智驾之眼到机器人之眼》行业深度报告开篇，我们曾 论证过激光雷达作为主动型传感器在光致盲与雨雾天气中相对于被动型2D摄像机的显著 优势。不言自明，出行是零容错场景，我们认为纯视觉与激光雷达方案之争并非技术路线 分歧，而是对安全性的不同考量。我们认为，国内的路况环境相对美国更加复杂，且未来 L3 及以上的智驾事故责任大概率交由车企承担的背景下，激光雷达作为“安全冗余”必 将成为未来高阶智驾的必选项。
2.2 三重催化下增量 TAM 有多大？——从 600 亿元 TAM 向上看 3 倍以上扩容
此前我们曾预估国内 ADAS 激光雷达终局市场约为 1,600 万辆 10 万以上新能源车×2.5 颗单车搭载量×1,500 元 ASP≈600 亿元，考虑到我国 10 万以下新能源车约占 20%，远 期新能源车渗透率或达 80%（燃油车占比 20%），则国内 ADAS 激光雷达终局或提升至 2,000 万辆 10 万以上乘用车×2.5 颗单车搭载量×1,500 元 ASP≈750 亿元。海外市场乘 用车销量约为国内的 2.5 倍，若将国内 ADAS 测算逻辑线性推广至全球，则全球 ADAS 激光雷达终局或达 2,600 亿元以上，从 600 亿元 TAM 向上看 3 倍以上扩容空间。 假设 1：国内每年 2,500 万辆乘用车销量维持稳定； 假设 2：中远期（预计 5-8 年）国内 10 万以上乘用车 2/3 配置 2 颗，1/3 配置 4 颗； 假设 3：车载激光雷达中远期 ASP 约为 1,500 元； 假设 4：海外 ADAS 远期参考国内的配置结构。
2.2.1 低价：2025 年以来价格段下沉节奏持续超预期，10 万级首搭+20 万内搭 3 颗
2025 年 2 月 10 日，比亚迪发布全民智驾战略，王朝与海洋品牌的多款 20-25 万车型搭 载激光雷达。
3 月 6 日，广汽丰田铂智 3X 正式上市，新车共推出 7 款车型，售价区间 10.98-15.98 万 元。其中，带激光雷达全场景高阶智驾版本下探至 14.98 万，权益后价格仅为 13.98 万。 3 月 10 日，零跑首款 B 级车 B10 开启预售，新车型共分为 5 个版本，售价区间 10.98-13.98 万元。其中，510 激光雷达智驾版售价下探至 12.98 万，正式上市售价仅为 11.98 万，预 售期间 73%的订单是激光雷达智驾版。4 月 2 日，北汽极狐阿尔法新 6 系上市。其中， 三激光智驾版将搭载 3 颗激光雷达，补贴后售价为 19.58 万元。
2.2.2 海外：拿下欧洲顶级主机厂定点意味着中国激光雷达真正进入全球汽车工业的核心 供应链
海外市场方面，德系和日系车企上车激光雷达相对积极，其中奥迪早在 2019 年 4 月就选 配法雷奥的激光雷达上车 A8L，日系车企本田、丰田也相继在 21、22 年跟进。 在本次公司取得欧洲顶级主机厂全球定点以前，中国激光雷达整机企业鲜少取得海外 OEM 定点（速腾聚创 2021 年取得北美新能源主机厂 Lucid 定点）。这一方面由于海外 OEM（除特斯拉以外）智能化进展较慢，偶有搭载激光雷达的车型上市也多以“尝鲜” 为主，因而海外 OEM 过去对于激光雷达产品的性能要求不高，且成本敏感性较低，采购 厂商多以法雷奥、Innoviz 为主。另一方面，海外 OEM 巨头也面临供应商选择上的困境 ——在性能卓越、售价较低的中国激光雷达与性能一般、售价昂贵的老牌 Tier1 的产品之 间做选择，有时甚至由于过分注重 reputation 选择后者的产品。因此，公司本次取得欧洲 顶级主机厂全球定点意味着中国激光雷达真正进入全球汽车工业的核心供应链，打开了市 场对于中国激光雷达厂商出海销售的定价空间。
2.2.3 油车：“油电同智”风起，燃油平台对于激光雷达的采购需求有望释放
一段时间以来，汽车智能化与电动化高度绑定，彷佛只有电动车才能做智能化。通过梳理 汽车电子电气架构 EEA 的发展逻辑，并结合近年来国内外燃油主机厂的“油电同智”相 关动作，我们认为内燃机与智能化二者并不冲突，燃油车也可以进行智能化迭代。 传统汽车的电子电气架构（EEA）是分布式的，主要负责信息交互和复杂操作，由几十个 散落在车身各处的 ECU（电子控制单元）构成，由此带来两个问题：
硬件管理难度大：不同 ECU 往往来自不同的供应商，适配不同的嵌入式软件和底层 代码，缺乏中央统一调度。随着汽车智能化的发展，分布式 EEA 中 ECU 的数量不 断增多，布线愈发复杂，使得架构难以持续拓展，加剧管理难度。
通讯带宽有限：传统 ECU 之间是通过 CAN 网络或者是 LIN 总线进行数据传输，带 宽相对有限（CAN 的上限一般为 10Mbps）。随着汽车智能化的发展，车载传感器 的数量与种类增多，功能和场景越来越丰富，车辆对于数据传输和处理的要求越来越 高，传统的通讯结构已经难堪重负。
因此，在传统 EEA 分布式架构下，燃油车的 OTA 极其受限，要做到整车 OTA 非常困难， 只有将 ECU 化零为整成域控或者是中央集中式架构，才更便于 OTA：
硬件化零为整：集中式 EEA 将各功能子系统/模块交由集中式电子器件（域控制器）统一控制，从而简化硬件的物理空间布局、连接与布线。智能汽车的软件复杂度提高， 需要更大的算力来支撑软件运行，因此以异构 SoC 为核心的计算平台将替换 ECU 成为主要的计算节点。
通讯带宽扩容：智能汽车要求软件能够灵活调用硬件，需要更大的通信带宽和更灵活 的通信机制，因此车载以太网将取代 CAN 网络成为新的主干网。计算节点和通信网 络的升级将进一步促进 EEA 的集中化。 至此，我们得到第一个结论：无论是域控还是中央计算架构，对于油车和电车都是可行的， 市场对于燃油车智能化的疑虑更多是由传统 EEA 架构所带来的。
相对于燃油车，电动车的结构更加简单，核心是电池、电机、电控组成的三电系统，车控、 驱动系统的参数较少，而且数据种类、接口简单、清晰，因而适配成本较低。同时，以电 为主的架构延迟较小、冗余相对好做。反观油车，燃油车的动力结构更为复杂，涉及到油 箱、变速箱、发动机以及传动系统。同样是智驾系统中控制加减速这一场景，电车体系内 智驾系统直接控制电机转速，但油车体系内需要控制喷油量、变速箱，并进行档位匹配， 系统复杂度更高。 因此，近期“油电同智”的浪潮中，无论是上汽奥迪 A5L、奔驰 MMA 平台还是吉利中国 星，上述车企均针对燃油平台的车型适配了一套独特的域控架构，比如奥迪 PPC 平台中 的 E³ 1.2 电子电气架构、奔驰自研的 MB.OS 架构以及吉利 CMA 架构下的“千里浩瀚智 驾系统”。同时，由于智能驾驶的感知模块不涉及规控层，通用性更强，因此本次欧洲顶 级主机厂旗下的燃油平台定点公司的激光雷达开发智能驾驶功能，进一步证明无论是油车 还是电车都可以且需要搭载激光雷达实现智能驾驶。 至此，我们得到第二个结论：燃油车配置智能驾驶的系统复杂度更高，因而需要适配更有 针对性的域控底座，而激光雷达作为车载感知部件的通用性较强，无论是油车还是电车都 会有采购需求。
车销量约为国内的 2.5 倍，若将国内 ADAS 测算逻辑线性推广至全球，则全球 ADAS 激光雷达终局或达 2,600 亿元以上，从 600 亿元 TAM 向上看 3 倍以上扩容空间。 假设 1：国内每年 2,500 万辆乘用车销量维持稳定； 假设 2：中远期（预计 5-8 年）国内 10 万以上乘用车 2/3 配置 2 颗，1/3 配置 4 颗； 假设 3：车载激光雷达中远期 ASP 约为 1,500 元； 假设 4：海外 ADAS 远期参考国内的配置结构。
2.2.1 低价：2025 年以来价格段下沉节奏持续超预期，10 万级首搭+20 万内搭 3 颗
2025 年 2 月 10 日，比亚迪发布全民智驾战略，王朝与海洋品牌的多款 20-25 万车型搭 载激光雷达。
3 月 6 日，广汽丰田铂智 3X 正式上市，新车共推出 7 款车型，售价区间 10.98-15.98 万 元。其中，带激光雷达全场景高阶智驾版本下探至 14.98 万，权益后价格仅为 13.98 万。 3 月 10 日，零跑首款 B 级车 B10 开启预售，新车型共分为 5 个版本，售价区间 10.98-13.98 万元。其中，510 激光雷达智驾版售价下探至 12.98 万，正式上市售价仅为 11.98 万，预 售期间 73%的订单是激光雷达智驾版。4 月 2 日，北汽极狐阿尔法新 6 系上市。其中， 三激光智驾版将搭载 3 颗激光雷达，补贴后售价为 19.58 万元。
2.2.2 海外：拿下欧洲顶级主机厂定点意味着中国激光雷达真正进入全球汽车工业的核心 供应链
海外市场方面，德系和日系车企上车激光雷达相对积极，其中奥迪早在 2019 年 4 月就选 配法雷奥的激光雷达上车 A8L，日系车企本田、丰田也相继在 21、22 年跟进。 在本次公司取得欧洲顶级主机厂全球定点以前，中国激光雷达整机企业鲜少取得海外 OEM 定点（速腾聚创 2021 年取得北美新能源主机厂 Lucid 定点）。这一方面由于海外 OEM（除特斯拉以外）智能化进展较慢，偶有搭载激光雷达的车型上市也多以“尝鲜” 为主，因而海外 OEM 过去对于激光雷达产品的性能要求不高，且成本敏感性较低，采购 厂商多以法雷奥、Innoviz 为主。另一方面，海外 OEM 巨头也面临供应商选择上的困境 ——在性能卓越、售价较低的中国激光雷达与性能一般、售价昂贵的老牌 Tier1 的产品之 间做选择，有时甚至由于过分注重 reputation 选择后者的产品。因此，公司本次取得欧洲 顶级主机厂全球定点意味着中国激光雷达真正进入全球汽车工业的核心供应链，打开了市 场对于中国激光雷达厂商出海销售的定价空间。
2.2.3 油车：“油电同智”风起，燃油平台对于激光雷达的采购需求有望释放
一段时间以来，汽车智能化与电动化高度绑定，彷佛只有电动车才能做智能化。通过梳理 汽车电子电气架构 EEA 的发展逻辑，并结合近年来国内外燃油主机厂的“油电同智”相 关动作，我们认为内燃机与智能化二者并不冲突，燃油车也可以进行智能化迭代。 传统汽车的电子电气架构（EEA）是分布式的，主要负责信息交互和复杂操作，由几十个 散落在车身各处的 ECU（电子控制单元）构成，由此带来两个问题：
硬件管理难度大：不同 ECU 往往来自不同的供应商，适配不同的嵌入式软件和底层 代码，缺乏中央统一调度。随着汽车智能化的发展，分布式 EEA 中 ECU 的数量不 断增多，布线愈发复杂，使得架构难以持续拓展，加剧管理难度。
通讯带宽有限：传统 ECU 之间是通过 CAN 网络或者是 LIN 总线进行数据传输，带 宽相对有限（CAN 的上限一般为 10Mbps）。随着汽车智能化的发展，车载传感器 的数量与种类增多，功能和场景越来越丰富，车辆对于数据传输和处理的要求越来越 高，传统的通讯结构已经难堪重负。
因此，在传统 EEA 分布式架构下，燃油车的 OTA 极其受限，要做到整车 OTA 非常困难， 只有将 ECU 化零为整成域控或者是中央集中式架构，才更便于 OTA：
硬件化零为整：集中式 EEA 将各功能子系统/模块交由集中式电子器件（域控制器）统一控制，从而简化硬件的物理空间布局、连接与布线。智能汽车的软件复杂度提高， 需要更大的算力来支撑软件运行，因此以异构 SoC 为核心的计算平台将替换 ECU 成为主要的计算节点。
通讯带宽扩容：智能汽车要求软件能够灵活调用硬件，需要更大的通信带宽和更灵活 的通信机制，因此车载以太网将取代 CAN 网络成为新的主干网。计算节点和通信网 络的升级将进一步促进 EEA 的集中化。 至此，我们得到第一个结论：无论是域控还是中央计算架构，对于油车和电车都是可行的， 市场对于燃油车智能化的疑虑更多是由传统 EEA 架构所带来的。
相对于燃油车，电动车的结构更加简单，核心是电池、电机、电控组成的三电系统，车控、 驱动系统的参数较少，而且数据种类、接口简单、清晰，因而适配成本较低。同时，以电 为主的架构延迟较小、冗余相对好做。反观油车，燃油车的动力结构更为复杂，涉及到油 箱、变速箱、发动机以及传动系统。同样是智驾系统中控制加减速这一场景，电车体系内 智驾系统直接控制电机转速，但油车体系内需要控制喷油量、变速箱，并进行档位匹配， 系统复杂度更高。 因此，近期“油电同智”的浪潮中，无论是上汽奥迪 A5L、奔驰 MMA 平台还是吉利中国 星，上述车企均针对燃油平台的车型适配了一套独特的域控架构，比如奥迪 PPC 平台中 的 E³ 1.2 电子电气架构、奔驰自研的 MB.OS 架构以及吉利 CMA 架构下的“千里浩瀚智 驾系统”。同时，由于智能驾驶的感知模块不涉及规控层，通用性更强，因此本次欧洲顶 级主机厂旗下的燃油平台定点公司的激光雷达开发智能驾驶功能，进一步证明无论是油车 还是电车都可以且需要搭载激光雷达实现智能驾驶。 至此，我们得到第二个结论：燃油车配置智能驾驶的系统复杂度更高，因而需要适配更有 针对性的域控底座，而激光雷达作为车载感知部件的通用性较强，无论是油车还是电车都 会有采购需求。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
