激光雷达提供安全冗余，多传感器融合方案仍是主流
在自动驾驶领域，围绕“纯视觉”方案与“多感知融合”，（特别是视觉+激光雷达 +毫米波）的路线之争由来已久，形成了技术流派和商业战略上的两大阵营。 纯视觉方案是一种基于摄像头感知系统的技术路线，其核心思路是利用摄像头 捕捉环境的 RGB 图像数据，通过深度学习算法提取语义特征，完成对车辆周围 环境的感知、识别和决策。这一方案的最大特点在于其以算法为核心驱动，通 过模拟人类的视觉系统实现对复杂驾驶场景的理解。随着计算机视觉和深度学 习技术的快速发展，纯视觉方案的感知能力显著提升，尤其是在物体检测、目 标跟踪和路径规划等关键任务上取得了突破性进展。从方案部署角度，纯视觉 方案主要依靠摄像头这一单一硬件，降低了系统集成难度和硬件成本。但纯视 觉方案依赖的算法对场景的高效感知与理解，特别是在恶劣天气（如大雾、大 雨或积雪环境）和受光照条件影响较大的复杂工况下，如何确保可靠性仍是其 核心挑战之一。而增加毫米波雷达、激光雷达等传感器，可补充视觉传感器不 足，扩大自动驾驶可用范围，对于安全性和提升驾驶体验尤为重要。
从目前车企的选择来看，除了特斯拉坚定纯视觉路线外，配置激光雷达的“多 感知融合”方案仍然是主流，主要是因为激光雷达在自动驾驶中能够提供安全 冗余，在自动驾驶感知系统中，多个传感器可以在彼此失效或误判时提供备 份，从而保证系统在关键时刻依然可靠运行。2025年以来汽车大厂发布的智驾 方案中，多数也是将激光雷达作为标配，例如比亚迪发布的天神之眼智驾方 案，天神之眼 B/C 搭载了激光雷达；吉利千里浩瀚 H5/H7/H9 均搭载了激光雷 达。
智驾平权加速落地+激光雷达成本下降，激光雷达渗透率显著提升
激光雷达搭载量正迎来快速增长，主要受益于两大核心驱动因素：一方面，随 着芯片化、平台化技术持续推进，激光雷达的制造成本大幅下降，使其从高端 车型加速向中低端车型普及；另一方面，“智驾平权”趋势加快推进，整车厂 纷纷将 L2+至 L3 级智能驾驶功能下沉至主力车型，激光雷达作为高阶智驾感知 系统的重要组成，也随之加速上车。
激光雷达步入“千元时代”，为智驾平权奠定硬件基础
早期的机械式激光雷达由于价格昂贵，难以实现大规模装车应用，因此多数车 企选择了成本更低的纯视觉方案，或者毫米波雷达+超声波+摄像头融合方案。 近年来，随着激光雷达在发射接收模块及扫描机构方面的技术简化，以及制造 规模的持续扩大，其成本持续下降，已基本突破大规模装车的成本瓶颈。以两 家头部厂商为例，2020 年至2024 年，速腾聚创的激光雷达平均售价由1.8 万元 降至2800 元，降幅约84%；禾赛科技的平均售价则从8.2 万元下降至3900 元， 降幅达 95%。受益于价格的快速下探，2024 年中国乘用车激光雷达标配数量达 到136.2 万辆，整体搭载率也由此前的低位提升至6.0%。激光雷达已从“高不可 攀”的前沿配置，逐步转变为具备成本效益的大众化技术，为中低价位乘用车 引入高阶智能驾驶能力提供了可能。
智驾平权加速落地，带动对激光雷达的需求
2025 年初以来，多家车企加速推动智驾落地。长安汽车发布智能化战略 “北斗 天枢 2.0” 计划 ，根据规划，长安汽车从今年起不再开发非智能化新产品，未 来3年将推出35款数智新汽车。2026年天枢智驾将实现全场景L3级自动驾驶， 2028 年进一步实现全场景 L4 级功能。其天枢智驾系统将于 2025 年 8 月率先在 10万元级别车型搭载激光雷达。比亚迪正式推出了“天神之眼” 高阶智驾系统， 并宣布全系车型都将搭载智驾技术，覆盖车型7 万至20 万元价格，首次将高阶 智驾功能下探至10 万元以下市场。吉利汽车推出“浩瀚智驾”方案，已实现高阶 智能驾驶（NOA）城市/高速全覆盖，加速推进吉利智能驾驶量产落地的战略目 标。新势力品牌零跑15万以内车型B10也搭载了激光雷达。随着高阶智驾系统 的大规模落地，汽车对环境感知精度和可靠性的要求日益严苛，激光雷达凭借 高分辨率、强抗干扰能力，成为实现安全智驾的关键传感器，其市场需求随之 激增。
此外，根据盖世汽车数据，智驾级别越高，硬件配置也越高，激光雷达搭载数 量也升级至多台。具体来看，吉利千里浩瀚 H5 和 H7 搭载 1 台激光雷达，搭载 H9智驾的极氪9X配备了5台激光雷达；比亚迪的天神之眼C不配备激光雷达， 而更高级别的天神之眼 B 和天神之眼 A 分别搭载 1 台和 3 台激光雷达。随着智 能驾驶技术的不断成熟以及消费者对自动驾驶功能接受度的提高，NOA 功能正 在从最初的高速公路场景向更复杂的城市场景扩展。据盖世汽车数据显示， 2023 年，中国内地搭载 NOA 功能的车辆数量为 95 万辆，渗透率只有 4%，其中 高速和城区 NOA 分别为 3%和 1%。2024 年我们预测中国内地搭载 NOA 功能的车辆数量将会翻倍至 185 万辆，渗透率上升至 8%，其中高速和城区 NOA 分别 为 6%和 2%。到 2030 年，我们预测随着各家车企提升智驾能力， NOA 渗透率 有望突破 50%。随着城区 NOA渗透率提升，激光雷达单车搭载量也有望同步提 升。
激光雷达搭载车型的核心价格带不断下移
2024 年 4 月，与禾赛 AT128 同架构的产品 ATX 发布，售价低于 200 美元（约合 人民币 1447 元）。相近时间，速腾聚创推出 MX，售价同样低于 200 美元。这 两款激光雷达，分别搭载在前面提到的零跑 B10 和埃安 RT 上，价格分别探至 12.98 万元和 15.58 万元。这一变化预示着激光雷达技术将进一步走进大众市 场，不再是中高端车型的专属配置。伴随各大主机厂对 L2+及以上自动驾驶功 能的布局提速，激光雷达正逐步成为前装量产车型的标配配置之一，显著提升 整车的环境感知能力与冗余安全性。2022 年激光雷达的主要搭载区间为 40-50 万元，2023 年为 35-40 万元，2024 年 25-30 万元。随着硬件成本的继续降低以 及智能驾驶功能受到消费者的广泛青睐，我们预计 10-20 万元价格区间的车型 将成为 2025 年激光雷达竞争的重要市场。
短期内重点关注 L3 级有条件自动驾驶的落地
技术层面，端到端架构与 VLA 模型引领智能驾驶技术革命。随着 AI 与智能驾驶 深度融合，端到端架构与 VLA（视觉语言动作）模型正重塑智能驾驶技术路 径。特斯拉 FSD V13、华为 ADS 4.0 等系统采用“感知-规划-控制”一体化模型， 打破传统规则算法依赖，通过神经网络直接映像传感器数据与驾驶决策，降低 延迟并提升复杂场景适应性。华为 ADS 4.0 通过时间同步技术实现城市无保护 左转场景高成功率，展现拟人化驾驶能力。 VLA 模型成为技术升级核心，融合视觉、语言与动作，实现类人决策。元戎启 行、理想汽车等通过多模态融合，使车辆理解车道规则、推理拥堵策略，甚至 自主规划绕行路线，突破传统决策边界。传感器与算力升级同步支撑技术跃 迁：激光雷达成本降至 1,500 元以下成 L3 标配，英伟达 Thor 芯片（2,000 TOPS）与华为升腾系列提供高性能计算，配合车企自研芯片（如小鹏）降低成 本，推动 L3 功能下沉至 20 万元级车型，加速智慧驾驶普及。
法规层面，根据即将于 4 月 1 日起实施的《北京市自动驾驶汽车条例》规定， 将支持自动驾驶汽车用于个人乘用车、城市公共汽电车、出租车、城市运行保 障等出行服务。这不仅为 L3 级自动驾驶汽车的合法上路提供了法规依据，还 推动了自动驾驶技术的商业化落地、基础设施建设、数据安全管理等多个方面 的发展。我们预计未来将有更多地方政府陆续出台类似法规，推动 L3 级及以 上自动驾驶加速规模化应用。随着各地甚至国家层面相关法规的出台，自动驾 驶汽车的上路规则、事故责任认定标准和赔付主体将更加明确，网络安全、数 据安全等配套法律也会更完善。 随着L3级有条件自动驾驶法规逐步落地，安全主体可能从驾驶员转向整车厂。 面对高额事故赔偿风险，整车厂必须构建超高冗余感知系统，有望带动激光雷 达搭载量进一步提升。2025 款问界 M9 激光雷达的总数从之前的 1 台升级到了 4 台，硬件配置已经支持 L3 级别自动驾驶。
预计 2025 年全球激光雷达搭载量约 324 万台，2025-30 年 CAGR 44%
2025 年，中国汽车市场在“智驾平权”趋势的驱动下，高阶智能驾驶功能正从高 端车型加速向中端市场普及。这一进程显著推动了激光雷达从选配走向标配， 装机量基础得到大幅拓宽。以华为、小鹏、比亚迪为代表的车企纷纷将城市 NOA 等先进功能引入 20-30 万元价格区间的车型；零跑更是突破性地在 15 万元 级别的 B10 车型上搭载了激光雷达。激光雷达由此逐步褪去“高端专属”标签， 向“主流标配”演进，不仅加速了高阶智能驾驶体验的普及，也为激光雷达厂商 开辟了更广阔的市场空间。 基于此，我们预计 2025-27 年间，中国内地 L2 级别及以上自动驾驶车辆的渗透 率将每年提升 5-8 个百分点，对应年度销量分别约为 534 万/717 万/878 万辆。 在激光雷达搭载方面，我们假设：L2+级别单车标配 1 台，L2++级别则提升至 1.2 台，L3 级则提升至 3 台。同时，激光雷达在不同级别智驾方案中的渗透率 存在差异：2025 年，其在 L2+级别渗透率假设为 32%，在 L2++级别为 62%（后 续年份稳步提升），而在 L3 及以上级别则达到 100%。 海外部分，在海外智能驾驶技术路线的演进中，特斯拉坚定地选择了“纯视觉” 方案，摒弃了激光雷达等传感器，依赖强大的摄像头阵列和不断迭代的神经网 络算法来实现自动驾驶功能。这一独特路线使其在技术架构和数据积累上形成 了显著的差异化优势。反观其他主要海外车企，在高级别智能驾驶（特别是城 区 NOA/FSD 级别）的研发和商业化落地方面，整体进度显得相对缓慢。这种滞 后性源于多方面因素：技术路线的摇摆（如是否融合激光雷达）、系统稳定性 和安全性的验证周期较长、法规适配的复杂性，以及成本控制压力等。因此我 们假设海外激光雷达搭载量仍然维持每年 10-15 万台左右的水平。 综上，我们预计 2025-27 年
无人驾驶出租车：商业化加速落地，激光雷达量价齐升
Robotaxi 平均搭载 5-6 台激光雷达，普通乘用车平均仅搭载 1 台。根据 SAE 自 动驾驶分级标准，目前无人驾驶网约车主要处于L4级，即高度自动驾驶阶段。 在这一等级下，车辆能够在特定的区域（例如某个城市或特定园区）内，完全 无需人类驾驶员干预，自主完成驾驶任务。虽然具备“脱离人类驾驶”的能力， 但其运行仍受限于特定场景，比如限定的地理范围内，以及良好的天气和路况 条件。因此无人驾驶网约车对激光雷达提出了极高的技术要求，除了必须达到 车规级可靠性，具备抗震、防尘、防水等能力，作为实现 L4 级高度自动驾驶 的核心感知器件，激光雷达需要具备 200 米以上的远距探测能力、高精度的测 距与角分辨率，以及高速刷新率，以应对复杂城市交通环境中的实时感知需 求。数量上，L4 级无人驾驶网约车通常配备多台激光雷达，数量明显高于一般 辅助驾驶系统所使用的激光雷达数量。例如，百度萝卜快跑第六代车型配备 8 个激光雷达（包括 4 个主雷达和 4 个补盲雷达），小马智行第六代车型配备 7 台激光雷达（包括 4 个主雷达和 3 个补盲雷达），而乘用车通常仅配备 1 台激 光雷达。
当前 Robotaxi 激光雷达单车价值量约是普通乘用车的 40-50 倍。根据 YOLE 数 据，2024 年全球乘用车平均搭载 1 台激光雷达，单车价值量约 400 美元， Robotaxi 平均搭载 5-6 台激光雷达，单车价值量约 1.5 万-2 万美元，是普通乘用 车的 37.5-50 倍，中位数为 44 倍；同时预计到 2032 年全球乘用车平均搭载 2台激光雷达，单车价值量约 1,000 美元，Robotaxi 平均搭载 5-6 台激光雷达，单 车价值量约 6,000-7,000 美元，是普通乘用车的 6-7 倍。
政策持续优化，全球 Robotaxi 商业化加速落地。中国内地在 Robotaxi（自动驾 驶出租车）政策方面持续优化，整体方向聚焦于“放宽准入、加强监管、加快 商业化”。2024 年，北京、深圳、广州等一线城市相继出台更具支持性的无人 驾驶政策，武汉则在二线城市中进展领先。目前，北京、广州、深圳、武汉均 已在政策层面允许 Robotaxi 企业开展收费和对外运营服务，小马智行、文远知 行、萝卜快跑等头部企业已在这些城市完成布局。其中，北京在行业发展中扮 演着重要角色。2024 年 12 月 31 日，北京市第十六届人大常委会第十四次会议 通过了《北京市自动驾驶汽车条例》，并于 2025 年 4 月 1 日正式施行。这一条 例的实施标志着北京高级别自动驾驶示范区建设进入新阶段，计划到 2030 年 实现超 3,000 平方公里的覆盖范围。作为目前中国内地 Robotaxi 落地最积极的 城市，北京正成为行业发展的战略高地，对全国范围内的技术推广和商业化具 有显著带动作用。
预计 2025-30 年全球 Robotaxi 产量 CAGR 35%。目前 Robotaxi 正处于由技术验 证走向商业化落地的关键转折期，全球范围内呈现出强劲的发展势头。 Robotaxi（自动驾驶出租车）行业正迈入爆发式增长阶段，全球主要市场纷纷 从试点走向商业化运营，技术成熟度和用户接受度显著提升。行业内的企业主 要包括中国的萝卜快跑（百度 Apollo）、Pony.ai（小马智行）、WeRide（文远 知行），以及海外的 Waymo（美国 Waymo）等。2025 年以来美国 Robotaxi 玩 家 Waymo、特斯拉以及中国内地厂商小马智行、文远知行等均持续推进自身 业务进展并加快布局全球其他市场。其中 Waymo 在 2025 年 5 月 Robotaxi 保有 量约 1,500 辆，周度付费订单达 25 万单，并计划 2026 年再增加 2,000 辆 Robotaxi。百度萝卜快跑 2025 年 1 季度提供自动驾驶订单超 140 万单，较 2024 年同期增长 75%。2025 年 5 月 6 日小马智行和文远知行分别宣布与 Uber 的最 新合作，小马与 Uber 的合作将于 2025 年在中东市场率先开启。根据 Yole 预 测，2025-30 年，全球无人驾驶出租车产量从 15,082 台增至 65,000 台，CAGR 35%，而激光雷达由于单价下滑，市场规模从1.8亿美元增至2.9亿美元，CAGR 10%。
中国企业占据领先地位。全球前十大无人驾驶出租车企业中，Waymo 为了打 造性能更强、成本更低、可深度集成的专属传感器体系，选择自供激光雷达。 其它企业均选择与第三方激光雷达企业合作，作为中国激光雷达的代表， 2024 年禾赛科技和前十中的八家达成合作，而速腾聚创与其中的六家达成合 作。2024 年全球无人驾驶出租车激光雷达市场中，禾赛的市场份额为 61% （2023 年：74%），速腾聚创市场份额为 12% （2023：7%）。
激光雷达开启机器人感知新时代，市场潜力加速提升
头部企业加速布局机器人激光雷达，2025 年 1 季度表现亮眼
随着车载激光雷达市场竞争格局逐步稳定，激光雷达厂商正将目光转向机器人 领域，寻找新的增长机会。从 ADAS 到机器人，对激光雷达产品的要求各有不 同，但车规级激光雷达的技术积累能够复用，甚至可以算是一种能力的下放。 汽车有车规要求，对激光雷达可靠性要求高，机器人工作环境相对不恶劣，对 可靠性要求没那么苛刻。车载激光雷达对测距要求高，一般需看到 200 米左 右，机器人测距 30-40 米即可。为了实现更广泛的环境感知，自动驾驶车辆通 常配备尺寸更大、线数更高的激光雷达。 但机器人激光雷达对体积要求更高，通常采用小型、轻量化、功耗低的激光雷 达，以适应室内环境和移动平台的空间限制。例如，服务机器人常使用直径约 5-10 厘米、高度约 3-8 厘米的二维或低线数三维激光雷达，便于安装在机器人 顶部或前部。同时机器人需要更大的视场角来感知周围，因此 360 度激光雷达 在机器人领域是趋势。 头部企业推出机器人激光雷达，相关业务高速增长。如禾赛科技、速腾聚创在 车规市场拥有丰富的配套经验和技术储备，技术研发方面具有较强优势，推出 了多款适用于机器人的激光雷达产品，产品技术指标和可靠性均处于行业领先 水平，占据了较大市场份额。根据 OFweek 维科网产业研究中心数据，2024 年 禾赛科技、速腾聚创在机器人领域的市场份额为 24%/15.8%。2025 年 1 季度， 禾赛在机器人领域交付量为 49,731 台，同比+649.1%。速腾聚创适用于机器人 的激光雷达产品包括 E1R 和 Airy。2025 年 1 季度，速腾聚创机器人业务激光雷 达产品销量约 11,900 台，同比+183.3%，同时实现收入 7,340.3 万元，同比 +87.0%。
割草机器人渗透率仍有很大提升空间，且可拓展至更多品类
目前激光雷达在机器人领域的新增应用主要集中在消费级机器人（例如割草 机）和 L4 级自动驾驶卡车等领域。消费级机器人激光雷达出货量在 2025 年加 速， 2025年4月禾赛科技与追觅生态链可庭科技达成战略合作，未来一年内， 禾赛科技将为可庭科技提供 30 万台 JT 系列激光雷达，赋能追觅割草机器人； 速腾聚创则凭借E1R获得库犸120万台订单，用于割草机。根据雨果跨境数据， 2020-24 年全球割草机器人渗透率从 4.3%提升至 7.5%，随着无边界割草机等智 能化产品的普及，未来割草机渗透率仍有很大提升空间。 激光雷达还可以拓展至更多品类：工业机器人（例如无人叉车、AGV）目前以 国外厂商为主，未来有望实现国产替代。同时，服务机器人（包括清洁机器 人，酒店送餐机器人、餐厅送餐机器人等）的规模同样可观。
预计 2035 年人形机器人出货量 1,000 万台，激光雷达需求同比提升
人形机器人方面，随着工业、服务、特种等多类机器人应用持续拓展，运行环 境日益复杂，对环境感知能力提出更高要求，激光雷达与深度相机的融合，正 在成为机器人视觉感知的主流方案。深度相机擅长近距离高精度 3D 感知，而 激光雷达则提供远距离和全天候的环境感知能力，两者互补，能显著提升机器 人在复杂场景下的导航、避障与任务执行能力。尤其在人形机器人执行户外任 务（如搜救、安防、工业巡检等）时，受限于 RGBD 相机测距短、抗干扰差， 激光雷达成为关键传感器，有效支持高精地图构建与路径规划，推动机器人智 能化水平加速跃升。从各家机器人的硬件配置来看，激光雷达正逐渐成为标 配。
据高工产业研究院测算，2024 年全球人形机器人市场规模约为 10 亿美元，对 应年出货量 1.19 万台。在我们此前的报告中《产业跃迁：政策驱动、技术拐点 与场景革命的三重共振》中，我们预测至 2030 年，市场规模扩容至 151 亿美 元，对应年度销量 68 万台。2031 年之后，随着中国人形机器人产业链加快降 本，和大模型的泛化能力飞跃提升，我们预计行业进入爆发式增长。这一增长 曲线背 后，既有工业场景从试点到规模复制的纵向深化，也涵盖新兴应用场景 持续涌现带来的增量空间。基础假设下，我们预计到 2035 年，全球人形机器 人出货量达 400 万台，对应 2024-35 年 CAGR 70.6%。乐观情况下，我们假设 2035 年人形机器人的 BOM 成本下降更快，由 2025 年的 6 万美元下降到 1.3 万 美元，以及大模型的泛化能力快速上升，赋予人形机器人处理复杂家庭任务的 能力，人形机器人在制造业/服务业渗透率分别为 0.4% / 0.5%，对应 2035 年人 形机器人出货量 1,000 万台，2024-35 年复合增长率 84.9%。其中，我们认为全 球服务人形机器人的占比将会由 2024 年的 57%上升至 2035 年的 84%。假设每 个机器人标配一台激光雷达，2031/35 年，机器人领域激光雷达搭载量将达到 119 万/1,028 万台。
激光雷达技术路径已经逐步收敛，固态化和集成化是发展方向
激光雷达主要包括激光发射、扫描系统、激光接收和信息处理四大系统，四个 系统相辅相成。近年来，激光雷达的技术路径正逐步从“多路线并行探索”走向 “主流架构收敛”，行业共识日益清晰。这一变化背后，是前装量产需求的快速 增长、车规落地标准的统一化，以及核心厂商在实战中对不同技术路线优劣的 深刻验证。早期激光雷达市场曾同时存在多种技术流派，包括机械旋转式、 MEMS 微振镜、棱镜扫描、Flash 面阵雷达、光学相控阵（OPA）等，每种方案 各有优势与局限。但随着大批产品进入车企前装体系，稳定性、可靠性、集成 性与成本成为比纯性能更重要的选型标准。目前，TOF 测距方式、905nm 光 源、VESEL 激光雷达、半固态转镜+混合扫描、SiPM 等是短期内的主流。 从发展趋势看，激光雷达产品的技术趋势注定是向远距离、大范围、高分辨 率、低成本的方向演进，我们认为整体可归纳为：芯片化、集成化和固态化。
芯片化、集成化是降本的主要途径，SPAD-SOC 正加速落地
为了降低成本，芯片化和集成化是降本的主要方式之一，通过将传统激光雷达 系统中分立的组件（如发射控制、信号处理、扫描控制、功放、信号调理）通 过专用芯片（ASIC/SoC）集成，实现体积更小、功耗更低、成本更低、性能更 稳定。以速腾的 MX 为例，MX 之所以能下探到千元级别，是因为其实现了扫 描、处理、收发系统的全栈芯片化重构，相较于 M1P 产品，MX 的印制电路板 数量减少 69%、主板面积降低 50%，光学器件减少 80%，功耗降至 10W 以下。 SPAD-SoC（单光子雪崩二极管系统级芯片）正成为接收端降本的关键器件。传 统的 SiPM 方案本质是模拟方案，尽管其内部仍由多个 SPAD 单体组成，但输出 的是模拟电流信号，需配套 TIA（跨阻放大器）+多路比较器+ADC+FPGA 等复杂 模拟链路来还原信号。由于受限于模拟结构，很难将前端接收与后端处理整 合，导致系统分散、连线复杂。这种架构存在几个明显的弊端：成本高、系统 大、抗干扰差。SPADs 阵列天然工作在盖革模式（Geiger mode），每个像素只 输出 0 或 1（二值），通过统计直方图（如 TCSPC）完成距离恢复。SPAD-SoC 进一步将 TDC（时间-数字转换器）和信号处理集成在芯片内部，直接输出纯数 字信号，采用背照式 3D 堆叠工艺，将感光阵列与数字电路堆叠为一台系统级 芯片（SoC），实现真正意义上的“芯片级雷达接收器”。 因此 SPAD-SoC 具有高 集成、高分辨率、低功耗等优势。
中国内地头部激光雷达企业正逐步将SPAD-SOC技术作为未来发展的核心方向。 其中，速腾聚创率先实现自研 SPAD-SOC 并实现量产，覆盖 Flash 与机械旋转两 大产品架构，具备较强的技术先发优势。禾赛则通过并购瑞士 Fastree3D 快速 切入SPAD领域，并将其核心技术应用于FTX系列产品中，加快固态雷达布局。 华为当前采用索尼 IMX459 作为过渡方案，同时积极推进自研 SPAD 芯片，技术 路径正逐步向自主可控方向演进。图达通也已明确规划，未来产品将全面向 SPAD 技术架构转型，以提升系统集成度与探测性能。整体来看，SPAD-SOC 正 成为激光雷达行业技术升级的重要方向。
纯固态多维度体现优势，但受限于技术，目前主要用于补盲
为了实现更高的可靠性、更小的体积、更低的成本，以及更适应车规量产的传 感器方案，目前半固态激光雷达是机械式和纯固态式的折中方案（较机械式只 扫描前方一定角度内的范围，是目前阶段乘用车量产装车的主流产品。 相比于传统的机械旋转式或半固态激光雷达，纯固态激光雷达完全取消了可动 部件，采用如 OPA（光学相控阵）、Flash（面阵）等电子扫描方式进行视场覆 盖。Flash 雷达通过二维面阵一次性发射与接收全部视场数据，实现更高帧率 和紧凑封装，适用于中近距环视或泊车场景；而 OPA 则以电子方式控制光束方 向，具有极强的可编程性和无机械结构的极致集成特性，是未来机器人与多雷 达系统的理想方案。尽管纯固态雷达当前在探测距离、产能和成本上仍存在瓶 颈，但其技术优势已成为行业公认的终极形态。这种无机械结构的设计天然具 备更强的抗震动性和环境稳定性，避免了转动部件长期使用后的磨损、校准偏 移、散热问题等，显著提升了产品的生命周期与车规级可靠性。 当前行业对全固态激光雷达的评判标准，已从早期强调“无机械结构、小体积” 逐步提升到对其性能匹配度与工程可行性的双重考量。在性能层面，优质产品 需具备与智能驾驶场景相匹配的视场角、探测距离和分辨率：主雷达强调远距 高精度感知，补盲雷达则侧重大视角覆盖与近距识别能力。Flash 技术路线因 其发射面广、功率密度受限，在体积受约束下难以同时兼顾远距与广角，因此 目前多用于补盲场景。OPA 路线则面临视场角受限、旁瓣干扰、信噪比偏低等 挑战，在量产和车规可靠性上仍有不小难度。从当前产业进展来看，全固态激光雷达正加快从概念验证迈向实际应用，短距补盲已成为最先实现落地的场 景，而中远距主雷达的全固态化仍在持续攻克关键技术与工程瓶颈之中。
激光雷达产业链：上游技术壁垒高，中游对规模效应诉求高
激光雷达产业链包括上游的零部件（激光发射、激光接收、信息处理、扫描及 光学模块）；中游为激光雷达生产厂商（禾赛、速腾聚创、华为、图达通）； 下游则为激光雷达应用，包括无人驾驶、高级辅助驾驶以及人形机器人。激光 雷达产业链呈“金字塔型”结构，上游核心器件技术壁垒高，主要由海外厂商主 导，国产替代正加速推进，毛利率相对较高；中游整机厂商竞争相对激烈，但 市场集中度较高，禾赛、速腾、华为、图达通等形成四强格局，规模效应和技 术路线成为核心竞争力；下游应用广泛，渗透率持续提升，其中智能汽车为最 大增量市场，机器人、测绘、安防等多点开花。
中国和海外企业在技术路径选择上差异较大
从技术层面来看，海外企业多选择高性能、高精度、高复杂度的技术方案，强 调技术领先但落地节奏慢、成本高。中国企业则是更倾向于走芯片化、全固 态、小型化、低成本、可量产路径，强调市场落地，避免了早期海外企业过度 追求高性能、高价格路线所带来的落地难题。技术上的差异最终导致了商业化 路径的分化：中国企业率先实现低成本、车规化、规模量产，广泛进入如比亚 迪、理想、小鹏等新能源车主流车型；而海外企业则仍多聚焦于L4、Robotaxi、 工业检测等高精度场景，进入乘用车前装市场较为有限。 具体来看，国际龙头厂商倾向于机械旋转多线激光雷达或大功率半固态方案， 这些技术实现难度大，研发周期长，制造成本高昂，且在量产良率和系统稳定 性上存在较大挑战。例如，Luminar 采用 1550nm 波长激光器，实现远距离 （250 米以上）高精度探测，但制造复杂，激光器及光学系统成本高，芯片集 成度相对较低，量产能力有限。Innoviz 采用 MEMS 微机械镜片扫描，结构紧 凑，无旋转部件，但 MEMS 镜片寿命与扫描角度有限，制造工艺要求高。 Velodyne 采用旋转式多线激光发射与接收，覆盖范围广、分辨率高、探测距离 远，挑战在于机械部件复杂，易损耗，体积大且成本高，制造和量产难度较 大。Aeva 使用 FMCW 技术，实现同时测距和测速，抗干扰能力强，但技术复 杂，芯片及系统设计门槛极高，成本较大，尚处于小批量试产阶段。 相比之下，中国企业在技术路径选择上更加务实和市场导向，重点聚焦于芯片 化和系统集成度提升。通过降低系统复杂度，减少可动部件，实现更紧凑、低 成本、高可靠性的激光雷达产品，快速满足自动驾驶、智能安防等领域的规模 化应用需求。禾赛、镭神智能等企业积极布局基于 ASIC 芯片的全固态激光雷 达，充分发挥量产优势，缩短研发周期，提升市场响应速度。在制造能力上， 中国企业优势明显，禾赛、速腾等均已建成高自动化率产线，并将垂直整合能 力延伸至激光器、接收芯片、驱动 IC 乃至整机装测。这种高度自主可控的体 系，不仅大幅降低 BOM 成本，也使其能够满足中国新能源汽车厂快速迭代和 灵活开发的节奏。
海外激光雷达企业商业化显弱势，中国企业全球市占率 95%
中国企业和海外企业在商业化进度上差距明显。根据 Yole 数据，全球激光雷达 企业有 45 家，但由于技术路径与市场匹配度不佳、规模化不足和成本过高等 原因，真正具备激光雷达生产规模的企业并不多。无法具备规模化量产能力或 经营较差的企业面临被并购、退市等场景。自动驾驶公司 Waymo、博世和 Mobileye 在自动驾驶业务之余自研激光雷达多年，但最终却由于经济性原因放 弃自研。例如，Mobileye 选择了 FMCW 路线，但是由于第三方供应商 ToF 激光 雷达的降本效果好于预期，最终放弃自研。海外激光雷达上市企业业绩不佳， 出现了多起退市、合并案例。2023 年 Ouster 和 Velodyne 合并，Cepton 于 2025 年被日本 KOITO 收购，Quanergy 已经退市。
中国企业通过技术升级和成本下探满足车企对可靠性和低成本的追求，禾赛、 速腾、图达通和华为四家企业市场份额不断提升。2024年禾赛、速腾、图达通 和华为在全球市场份额提升至 95%，中国市场则达到 100%。速腾聚创 2024 年 车载激光雷达的定点车型数量全球第一，禾赛科技则是全球首家实现全年盈利 的激光雷达厂商，2024年交付量同比增126%至50.19万台，客户覆盖奔驰、小 米、比亚迪等全球22家顶级车企的120款车型，华为与图达通背靠车企生态布 局迅速，华为 D 系列雷达搭载问界汽车全系车型，图达通猎鹰系列进入蔚来汽 车产品线，两者均依托生态战略快速扩张，生态圈优势明显。
中国与海外激光雷达企业生存状况差距明显一部分是由于技术路径的选择不 同，另一部分是由于中国新能源汽车销量的快速增长，为本土激光雷达企业提 供了核心成长动能，这种推动作用体现在产业链协同、产品需求、技术演进、 定价机制与政策导向等多个维度。2024 年中国新能源车销量约占比全球的 70%，激光雷达搭载量占比全球的 93%。随着智能化成为新能源车的核心竞争 力，越来越多中高端车型（20 万元以上）标配或选配激光雷达。
激光雷达的马太效应较三电显著，预计行业集中度维持在高位
出于对关键零部件的自主可控，多数车企选择下场自研核心零部件，尤其是在 价值量占比较高的三电系统。电机领域，特斯拉、蔚来驱动、长安汽车产品均 实现完全自供；电控领域，特斯拉、蔚来驱动和极电电动均为自供；电池领 域，车企自研的案例包括比亚迪的弗迪电池、长城蜂巢能源、广汽埃安旗下因 湃电池。2024 年电池的 CR3/5/10 市占率分别为 78%/85%/93%，电机为 45%/53%/68%，电控为 48%/61%/76%。激光雷达市场集中度高于三电系统， 2024 年 CR3 达到 87%，四家企业几乎占据了全部中国内地市场。
考虑到激光雷达技术壁垒高、制造难度大、技术更新快、且占整车价值量比例 不大等原因，我们认为整车厂下场自研激光雷达的概率会低于三电，预计激光 雷达行业仍将维持高集中度的现状，马太效应更为显著。
从技术角度来看，激光雷达融合了光学、半导体、精密制造、信号处理和 点云算法等多个高度专业的学科领域，整车厂虽然在电子电气架构、自动 驾驶系统集成等方面具备能力，但在激光器设计、接收器芯片、光学系统 调校和扫描方式等核心技术上，缺乏深厚积累。激光雷达不像摄像头或毫 米波雷达那样易于标准化，也远不只是一个“硬件部件”，而是需要“软硬一 体”开发和高度定制化调试的系统工程。
激光雷达技术仍处于快速演进阶段，市场上存在多种架构并行（如转镜、 MEMS、Flash、OPA 等）。如果整车厂贸然投入大量资源自研某一方案， 面临的风险是技术被替代或难以跟上行业演进节奏。相比之下，与外部专 业厂商合作，可以灵活选型、快速切换，同时借助供应商已有的成熟算法 和开发工具链，显著提升研发效率和风险控制能力。
整车厂往往缺乏形成规模化生态的能力。激光雷达的定制化程度高，不同 车型对 FOV、波长、探测距离、接口形式的需求差异显著，导致自研产品 难以跨平台复用，难以摊薄开发与验证成本。而激光雷达厂商则可以通过 平台化设计同时服务多个车企和车型，形成规模效应和成本优势。
随着中国内地激光雷达产业链的快速成熟，禾赛、速腾等厂商已构建了从 芯片设计到整机交付、从 SOA 软件接口到车规级认证的完整开发体系。对 于整车厂而言，依托成熟供应商进行集成开发，不仅效率更高，而且在响 应市场需求、保证质量一致性方面更具确定性。因此，在智能驾驶系统 中，整车厂更倾向于将资源投入到具有差异化价值的感知融合、域控架构 或高阶算法中，而将激光雷达这类专业性强的传感器交由专业供应链完 成。
从零部件在整车价值量占比来看，当前激光雷达占整车价值量比重相对较 小，自研和自产对于毛利率提升影响有限。2022 年，电池、电机、电控占 整车价值量为 40%/15%/12%；根据禾赛和速腾聚创最新产品价格，按照单 台 200 美元（约合 1440 元人民币）计算，假设 15 万元乘用车搭载一台激 光雷达，30 万元乘用车搭载 3 台激光雷达，激光雷达的价值量占比不足 2%。
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