摘要：
智驾发展推动汽车用量提升，国内高阶智驾方案关键部件。伴随汽车电动化、智能化、网联化发展，预计 2029 年全球车载激光雷达市场规模将超过 36 亿美元。激光雷达价格有望从2023年的3800元降至2032年的1650元，市场规模从2023年的0.4万台提升至2032年的19.2万台。由于城市工况复杂，具备强感知能力的激光雷达成为推动城市NOA落地的关键感知设备。
激光雷达价格下降50%，规模提升超40倍
1.1. 激光雷达：智能感知关键设备，有望迎来万亿市场
汽车领域需求高增，固态激光雷达为终极选择。根据灼识咨询数据，2022 年全球激光雷达解决方案市场规模为 120 亿元，预计到 2030 年将增加至 12537 亿元。从下游应用场景看，伴随汽车电动化、智能化、网联化发展，未来汽车有望成为激光雷达第一大应用市场。根据 Yole 数据，预计2029 年全球车载激光雷达市场规模将超过 36 亿美元。而由于机械激光雷达包含旋转部件，因此结构复杂、体积庞大、价格高昂，且在极端环境中可靠性较低，相比之下固态激光雷达更可靠、尺寸更小、更经济，且能通过严格的车规级测试，未来固态激光雷达有望取代机械激光雷达，成为未来主流，预计 2030 年市场份额占比将达到 85%。
1.2 技术成熟+成本下沉带来量产前装可行性，激光雷达量产车型价格逐步下探
激光雷达具有高精度、高分辨率、探测范围广等优势，其综合性能在所有传感器中最佳。激光雷达价格有望从2023年的3800元降至2032年的1650元，市场规模从2023年的0.4万台提升至2032年的19.2万台。由于城市工况复杂，具备强感知能力的激光雷达成为推动城市NOA落地的关键感知设备。禾赛科技、速腾聚创等国内头部厂商加速迭代高线束激光雷达，产品性能不断提升，有望助力车企打造更安全的智能驾乘体验。
激光雷达价格下降50%，规模提升超40倍。伴随着激光雷达成本持续下探，激光雷达有望加速渗透到更多车型中，且扩大了智能汽车的降价空间。含有激光雷达的多传感器方案在搭载NOA功能的智能驾驶车型中已经占据主导地位，伴随着自动驾驶水平持续提升，单车所需搭载的激光雷达数量将不断增加，L3、L4和L5级别自动驾驶或分别需要平均搭载1颗、2-3颗和4-6颗激光雷达成本下降和智驾升级双驱动下，激光雷达厂商有望继续快速放量，预计2030年全球车载激光雷达市场将超万亿元。伴随技术进步规模效应，激光雷达未来每年价格同比降价20%。
激光雷达技术路线逐渐成熟，已支持车规级应用。激光雷达产品要达到车规级，需通过化学特性、机械特性、电气特性三大方面的测试。机械式激光雷达有较大的机械扫描结构，正常工作时长仅1000-3000 小时，难以达到车规级设备最低13000 小时的要求。半固态激光雷达大大缩小了机械扫描结构的体积与转动范围，相比机械式激光雷达更可靠、尺寸更小、更经济，且能通过严格的车规级测试，有望取代机械激光雷达，成为未来主流方案。
中短期看半固态激光雷达为主流路线，目前看固态激光是长期最优选择。目前的半固态激光雷达仍有机械扫描部件，因此在体积和长期稳定性上仍非长期最优解。固态激光雷达完全取消了机械扫描结构，在内部结构和体积上进一步优化，相较半固态式更有车规优势，但目前在功率密度上仍不及半固态激光雷达，仅作为辅助补盲雷达上车，未来有望在技术演进下突破功率上限。因此半固态激光雷达将在中短期内保持主流地位，固态激光雷达将在未来成为主激光雷达的最佳选择。
硬件成本进入上车合理区间，未来有望形成上车-量产-降本良性循环。由于机械式激光雷达有较多激光线数且通过机体转动收发光束，因此激光发射端与接收端成本高昂，其价格一直维持在上万美元，固态激光雷达有效简化了收发端及扫描装置，成本得以降低，根据灼识咨询数据，固态激光雷达的定价范围通常低于 1000 美元。
未来随着激光雷达应用规模扩大，激光雷达成本将进一步降低。华为智能汽车解决方案BU 前总裁王军曾表示，华为计划将激光雷达的成本降至200 美元，甚至有望降到100 美元。根据Yole 数据，2023 年国内激光雷达的平均售价约为450-500 美元，较2022年大幅下降，而全球其他地区的平均售价在 700-1000 美元之间，激光雷达上车量产的节奏一旦开始，成本将得以降低并进一步推动激光雷达渗透，形成良性循环。
搭载车型价格下探至 20 万元，激光雷达上车加速。早期机械式激光雷达价格普遍较高，难以渗透至低端车型，但伴随固态激光雷达实现量产，激光雷达售价快速下降，带动搭载激光雷达车型价格逐步下探，并推动各大激光雷达厂商规模效应显现，实现成本的进一步降低，进入上车-量产-降本良性循环。近期发布的零跑C16 纯电520 智驾版、增程 200 智驾版标配激光雷达，且顶配售价在 20 万元以内，未来激光雷达有望持续向下渗透，车规激光雷达需求量将快速上升。
各大车企相继布局L3+，政策推动高阶智驾实现落地
汽车智能化+网联化+平台化趋势确定，各大车企相继布局 L3+高阶智驾。智能化、网联化与平台化是智能网联汽车与传统汽车的核心区别。智能化即汽车搭载智能摄像头、激光雷达等感知终端及智能操作系统人工智能芯片，实现超视距数据采集与自动驾驶，网联化即汽车通过车载单元与人、车、路、云全面互联，实现数据互联互通，平台化即交通管理、信息服务等涉车业务的实现逐步向云平台迁移。
20-50 万车型L2 占比维持高位，2024 年NOA 放量上车。根据灼识咨询数据，2022年全球智驾渗透率达到 42.7%，预计在 2030 年达到 84.6%。根据盖世汽车数据，2022-2023 年国内 L2 级别（含L2+、L2++）标配占比在各个价格段车型均有显著提升，其中40-50 万车型占比提升最为显著，同比提升 24pcts。2023 年 20-40 万车型 L2 占比较高，均大于85%。
根据盖世汽车数据，2023 年国内城市 NOA 搭载量为23.8 万辆，高速NOA 搭载量为 70.7 万辆，预计 2024 年城市 NOA 搭载量达到 53 万辆，高速 NOA 搭载量达到 132万辆，同比增长 123%/87%，预计 2030 年城市 NOA 搭载量达到 274 万辆，高速 NOA搭载量达到 579 万辆，2024 年为NOA 上车元年，未来搭载量将快速增长。
纯视觉方案与多传感器混合方案各有优势，包含激光雷达在内的多传感器混合方案将是车企普遍选择。特斯拉引领的纯视觉感知方案仅需要处理摄像头感知的信息，因此在硬件要求、成本及实时算力要求上更有优势，但纯视觉感知方案必须有全面深入的算法支持，这就需要厂商有巨量的行车数据进行算法训练迭代，如特斯拉在 20Q2 已累计160 亿公里行驶数据，建立深厚算法及数据壁垒，对于其它车企来说具有不可复制性，同时纯视觉方案在L3 及以上级别仍具有Corner Cases（行驶中不可预测场景），因此我们认为，车企会普遍选择包含激光雷达在内的多传感器混合方案。
自动驾驶向高阶发展，单车激光雷达搭载数亦将提升。结合已推出的自动驾驶传感器搭载方案及 Yole 的估测，L3 自动驾驶汽车单车平均需要 1-2 个激光雷达，L4 为 2-3个，L5 则需要 4-6 个。
FSD 入华激励国内车企加速智驾布局。2024 年4 月28 日，中国汽车工业协会、国家计算机网络应急技术处理协调中心发布了《关于汽车数据处理 4 项安全要求检测情况的通报(第一批)》，比亚迪、理想、路特斯、合众新能源、特斯拉、蔚来等 6 家企业的76款车型符合汽车数据安全4 项合规要求，特斯拉入华指日可待。
2024 年国内车企陆续迭代智驾方案，比亚迪年初推出璇玑整车智能架构，预计 2024 年推出 10 余款搭载激光雷达的高阶智驾车型，而华为4 月发布ADS3.0，小鹏5 月21 日开始正式推送端到端智驾方案，理想 8 月30 日发布基于端到端模型、VLM 视觉语言模型和世界模型的全新架构并开启万人体验团招募。我们认为国内厂商紧跟特斯拉推出各类智驾方案，但感知层面将选择多传感器融合的方案：
1） 根据NuScenes 数据，20H1-23H1 尽管纯视觉方案精度呈现上升趋势，但经过近3 年追赶仍未达到多传感器融合方案20H2 的精度水平，国内厂商此时布局纯视觉方案，不仅难以获得足够的真实驾驶数据，并且需要至少 3 年的时间进行精度提升，在新能源车竞争激烈的环境下难以胜出。
2） 相比于纯视觉方案，激光雷达安全性和可靠性更高且对算法要求更低，早期致命缺陷是较高的硬件成本，但伴随固态激光雷达推出以及各大激光雷达厂商降本逐步推进，激光雷达价格快速下降，多传感器融合方案性价比优势突出。
禾赛、速腾聚创、图达通三足鼎立，速腾聚创份额提升显著
禾赛、速腾聚创、图达通占据全球市场，速腾聚创份额快速提升。根据Yole 数据， 2023 年全球车规激光雷达市场前四大供应商为禾赛、速腾聚创、图达通和法雷奥，分别占据37%/21%/19%/10%的市场份额，市占率同比分别-9pcts/+12pcts/+4pcts/-3pcts。根据盖世汽车数据，2024H1 速腾聚创国内市占率高达 40%，其次为华为、禾赛、图达通，市占率分别为 25%/20%/15%，速腾聚创市占率快速提升。
3.1. 性能+成本优势显著，具身智能发展核心部件
全球机器人出货量稳步增长，激光雷达为感知关键部件。机器人具备半自动或自动操作的能力，在协助或甚至取代人类处理危险、劳动密集型及复杂的任务方面发挥着至关重要的作用。根据国际机器人联合会及灼识咨询数据，2020-2022 年全球机器人出货量由18.9 百万台增加至21.4 百万台，CAGR 为6.4%，预计2030 年将达到40.6 百万台， 2022-2030 年CAGR 为8.3%。
机器人感知涉及多种传感器，包括激光雷达、超声波、深度摄像头、防碰撞、防跌落传感器等，而激光雷达是众多传感器中最重要的一种，主要安装在机器人前方，帮助机器人实时感知周围环境信息，包括障碍物的大小、尺寸、形状、位置、姿态等。根据灼识咨询，机器人目前主要行驶在封闭及半公开环境中，普遍使用 360°的机械式激光雷达。
激光雷达功能丰富，机器人领域需求高增。激光雷达可以帮助机器人实现避障、物体识别、定位和抓取、自主导航和路径规划等功能，配备激光雷达解决方案的机器人可提高工作环境的安全性，同时降低劳动力成本。同时由于机器人智能化发展、激光雷达小型化和性价比优势推动以及国家战略支持，机器人领域需求有望高速增长。
1） 伴随机器人智能化不断推进，需要更多精准环境信息来支持其决策能力。激光雷达解决方案能够提供高精度环境数据，可以帮助机器人可实时获取详细的 3D环境信息，同时结合传感器提高机器人的整体感知能力。
2） 随着激光雷达技术进步，激光雷达尺寸持续缩小，成本持续下降，但性能逐步提升。小型激光雷达能提升机器人的灵活性及适应性，在机器人市场的使用率有望持续提升。
3） 多国相继实施相关政策措施支持激光雷达及机器人行业发展。中国的《“十四五” 机器人产业发展规划》强调可视范围宽的激光雷达作为推动机器人行业发展基础的重要性，而美国已发布“国家机器人计划”，并分配大量机器人研发预算。
机器人激光雷达市场预计超 2000 亿元，速腾聚创引领高端市场。伴随机器人应用向开放环境拓展，机器人的环境识别能力重要性凸显。固态激光雷达相比机械式激光雷达成本更低，将推动激光雷达在机器人市场渗透率提升。此外，为提高机器人感知的稳健性及准确性，需要配备更多传感器以全面感知其周边环境，单台机器人配备激光雷达数量有望持续增长。根据灼识咨询数据，2022-2030 年机器人激光雷达市场规模将从 82亿元增长至 2162 亿元。
目前机器人激光雷达市场主要分为高端和低端市场。低端激光雷达是指少于 16 线的激光雷达，一般解像度及价格较低，适用于封闭环境中操作的机器人。而高端激光雷达是指 16 线或以上的激光雷达产品，解像度及成像质量较高，非常适合在半开放或开放环境操作的具有高级智能水平的机器人。
车路协同是未来重要发展方向，激光雷达为车路端关键感知设备
车路协同是指基于车与车之间（V2V）、车与路之间（V2I）、车与人之间（V2P）、车与网络之间（V2N）的信息获取、交互和共享，实现车辆和基础设施之间智能协同与配合，实现优化利用系统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵功能，主要包括智能车端、智慧路侧、通信网络和云端平台四大领域。
与单车智能相比，车路协同成本更低、实用性更强，能够有效保证交通安全、提高通行效率，是未来自动驾驶技术发展重要方向。车端硬件包括控制器、CAN 卡、全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)、感知传感器等，路侧设备包括路侧单元 RSU、高清摄像头、毫米波雷达、激光雷达、边缘服务器和交通信号机等。
车+路端市场规模有望超4000 亿元，目前华为和中国移动布局全面。根据亿欧智库数据，2021 年国内车路协同市场规模约为592 亿元，伴随国内各地项目持续推出和国家积极推动，2030 年有望达到 4960 亿元，CAGR 为 26.6%。其中激光雷达是路侧感知的重要组成部分，主要安装在高速公路和城市公路交叉路口。
结合已经推出路测激光雷达方案和苏台高速 S17 智慧高速建成项目，交叉路口通常呈斜对角安装 2 台激光雷达，每公里高速公路需要 13 台激光雷达。我们假设平均每1.5 公里会有1 个交叉路口，而2023年国内二级以上公路交叉路口数为 50.8 万个，交叉路口所需激光雷达数量为 101.6 万台，高速公路所需激光雷达数量为238.7 万台，市场规模预计为102 亿元。
目前车路协同企业主要分为以BAT 为代表的互联网科技企业、以华为为代表的 ICT企业、以千方科技为代表的车路协同集成商和以中国移动为代表的通信运营商，其中华为和中国移动在基础通信、交通系统、交通信息服务和车路协同平台均有涉及，布局较为全面。 （来源：东吴证券）
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