市场数据(人民币）
市场优化平均市盈率
18.90 国金通信指数
5737 沪深300指数
5768 上证指数
3675 深证成指
15767 中小板综指
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分析师 SAC 执业编号：S1130520020003
luolu ＠gjzq  放量在即，激光雷达开启前装元年 投资建议 ◼ 行业策略： 随着全球自动驾驶升级，激光雷达前装市场有望提前全面铺开，2021年将成为规模量产元年。根据产业链演进规律，我们建议短中期分别把握激光雷达厂商、下游车企的投资机会，长期来看创新技术有待产业整合、上游供应链机会尚不明确，需要在价值重新分配中持续跟踪。
◼ 重点标的： Velodyne(激光雷达)、Luminar （激光雷达）、禾赛科技（激光雷达）、小鹏汽车（造车新势力）、蔚来（造车新势力）
行业观点 ◼ 预计2023年搭载车型产量突破30万， 2030年全球前装量产市场规模将超230亿美元。激光雷达乃高阶自动驾驶标配，存在显性参数、隐性指标及实测表现多个性能评价维度。整车厂从多方面提出上车要求，通过投资或合作方式积极参与，倾向于定制化或自研软件算法。经测算，我们认为已确认搭载的前装量产车型产量将于2023年突破30万台，价位集中在40万 – 80万元， 2024年全球激光雷达前装量产市场出货量将超百万个； 2028年全球前装量产市场规模将超百亿美元， 2021-2030年复合增速近90%，总体前装渗透率达45%。
◼ 众多技术路线驱动降本增效，迈过成本及车规大山，发展呈现固态化、芯片化、智能化。激光雷达在测距原理、激光发射、激光接收、光束操纵及信息处理等五个方面均存在不同路线，创新技术可组合改善性能及成本等问题。测距原理：FMCW 方案创新，长期将与飞行时间法共存。激光发射：VCSEL 发
射器推动量产降本，905nm 、1550nm 光源或将共存。激光接收：主流使用APD ，SPAD 或SiPM 替代成共识。光束操纵：机械式成熟度最高，近年来ASP 显著降低；混合固态最快上车成共识，MEMS 、转镜方案放量在即；固态成熟度低，长期有望成主流。信息处理：主控芯片标配为FPGA ，长期或与SoC 共存。
◼ 产业链上游由海外光电子巨头垄断，激光雷达厂商自研铸壁垒，2030年上游市场规模可达112亿美元。激光雷达三大核心元器件为激光发射器、光电探测器及光束操纵元件，主要由海外光电子巨头如Lumentum 、滨松、AMS 等垄断，国产替代正起步。创新技术路线的核心控制点不一，激光雷达厂商多通过内研外扩布局以铸壁垒；长期来看，创新技术有待产业整合，厂商可通过多种方式授权上游供应商代工核心器件以标准化产品、扩大规模、降低成本。
◼ 近期领先玩家纷纷上市，2021年规模生产即将铺开。2020年开启激光雷达上市潮，厂商多通过SPAC 方式上市；融资投向多在于自建工厂，以规模化生产降本增效。关注焦点从自动驾驶市场转向前装市场，不同厂商定位与策略各异。在对激光雷达厂商估值过程中，净利润率、增长率、投资效率、风险为我们关注的四大要素；性能、成本、体积、产能、车规认证、车企订单等指标助于我们跟踪厂商发展情况，对要素取值作出判断。 风险提示
◼ 智能驾驶产业发展不及预期；商业化进程不及预期；配套政策不及预期；
技术成熟不及预期；成本下降不及预期。
2021年02月21日
创新技术与企业服务研究中心
通信行业研究  买入（维持评级）
行业深度研究 证券研究报告
内容目录
一、激光雷达为高阶自动驾驶必备，前装量产元年正开启 (5)
1.1分析激光信号描绘环境点云图，激光雷达乃高阶自动驾驶标配 (5)
1.2 激光雷达存在显性参数、隐性指标及实测表现多个性能评价维度 (7)
1.3整车厂多方面提出上车要求，通过投资或合作提高参与度 (9)
1.4 2023年搭载量产车型将突破30万台，2030年全球市场超230亿美元10
二、众多技术路线驱动降本增效，未来呈现固态化、芯片化、智能化 (11)
2.1 测距原理：FMCW方案创新，长期将与飞行时间法共存 (12)
2.2 激光发射：VCSEL发射器推动量产降本，905nm、1550nm光源或将共存 (13)
2.3激光接收：主流使用APD，SPAD或SiPM替代成共识 (14)
2.4光束操纵：混合固态迎来前装量产前夜，长期FMCW或固态为主导 (15)
2.5信息处理：主控芯片标配为FPGA，长期或与SoC共存 (18)
2.6总体而言：迈过成本及车规大山，发展呈现固态化、芯片化、智能化.. 19
三、产业链上游由海外光电子巨头垄断，激光雷达厂商自研铸壁垒 (20)
四、近期领先玩家纷纷上市，2021年规模生产即将铺开 (22)
4.1 Velodyne：机械式激光雷达先驱，多元业务、工厂建设促进商业化 (22)
4.2 Luminar：主推1550nmMEMS软硬件全栈方案，PEG估值103亿美元 (23)
4.3禾赛科技：机械式自动驾驶领域已成规模，统一芯片架构启动放量 (25)
五、投资建议 (28)
六、风险提示 (29)
图表目录
图表1：SAE对自动驾驶级别的定义 (5)
图表2：激光雷达结构 (6)
图表3：激光雷达点云图 (6)
图表4：不同传感器对比 (6)
图表5：随着自动驾驶级别提高，激光雷达配备数量需求增加 (7)
图表6：激光雷达主要显性参数 (7)
图表7：日本JST下属CREST联合OPERA测试对象的参数 (8)
图表8：日本JST下属CREST联合OPERA激光雷达感知性能测评结果 (8)
图表9：日本JST下属CREST联合OPERA激光雷达实测点频数量 (9)
图表10：整车厂多通过投资积极参与到激光雷达领域中 (9)
图表11：整车厂已宣布搭载激光雷达量产车型价格区间、产量预测（台） (10)
图表12：确定搭载激光雷达的量产车型价格预测（元） (10)
图表13：全球激光雷达前装量产出货量预测 (11)
图表14：全球激光雷达前装量产市场规模预测 (11)
图表15：激光雷达多种技术路线分类一览 (11)
图表16：飞行时间法测距示意图 (13)
图表17：FMCW测距示意图 (13)
图表18：飞行时间法与FMCW法对比 (13)
图表19：半导体激光器发光面示意图 (13)
图表20：不同半导体激光器对比 (13)
图表21：1550 nm与905 nm激光的人眼安全对比 (14)
图表22：1550nm与905nm激光的性能对比 (14)
图表23：不同激光探测器原理示意 (15)
图表24：激光探测器种类对比 (15)
图表25：激光雷达光束操纵分类对比 (15)
图表26：机械式激光雷达机械结构复杂 (16)
图表27：机械式激光雷达定价 (16)
图表28：MEMS激光雷达原理 (17)
图表29：MEMS激光雷达结构 (17)
图表30：多边形棱镜转镜激光雷达结构 (17)
图表31：双楔形棱镜转镜激光雷达结构 (17)
图表32：OPA激光雷达原理 (18)
图表33：OPA激光雷达芯片 (18)
图表34：Flash激光雷达原理 (18)
图表35：Flash激光雷达 (18)
图表36：激光雷达专用芯片及功能模块示意图 (19)小鹏汽车上市
图表37：FPGA与SoC对比 (19)
图表38：禾赛科技芯片化发展路径 (19)
图表39：各部件创新方案相结合 (19)
图表40：激光雷达产业链上下游 (20)
图表41：激光雷达产业链上游代表厂商 (20)
图表42：2019年全球十大模拟芯片供应商营收（百万美元） (21)
图表43：国内厂商激光雷达上游布局 (21)
图表44：激光雷达厂商上市情况 (22)
图表45：Velodyne总营收及ASP预测 (23)
图表46：Velodyne自动驾驶营收占比下降至四分之一 (23)
图表47：Velodyne收入多样化 (23)
图表48：Velodyne长期订单收入预测（百万美元） (23)
图表49： Luminar 1550nm光源创新方案 (24)
图表50： Luminar软件占收入比例预测 (24)
图表51： Iris计划于2022年Q3开始量产 (24)
图表52：Luminar提供软硬件全栈解决方案 (24)
图表53： Luminar50余个多领域合作伙伴 (25)
图表54： Luminar总营收及增速预测 (25)
图表55：Luminar估值敏感性分析（美元） (25)
图表56：禾赛科技财务情况 (25)
图表57：禾赛科技2017-2020年产能及产量 (26)
图表58：禾赛科技IPO募资投向（亿元） (26)
图表59：激光雷达厂商对比一览表 (26)
图表60：激光雷达厂商主力产品对比一览表 (28)
一、激光雷达为高阶自动驾驶必备，前装量产元年正开启
“智能化”是我们投资智能汽车大时代的核心关键词和主线，而智能驾驶系统是智能汽车区别于传统汽车
最核心的增量部分，按功能可划分为感知-决策-执行三层。
目前，感知层主要分为两派：1）以摄像头+毫米波雷达为主、注重人工智能视觉算法的视觉主导派，以特斯拉为代表(视觉先驱Mobileye已投入激光雷达研发)；2）以激光雷达为主、毫米波雷达、摄像头等为辅的激光雷达派，以Waymo、百度为代表。
L3为自动驾驶的分水岭，代表着主动权从人到车的转变，目前还存在监管和消费者教育等问题；在整车厂推出具有L3级功能的车型时，仍倾向于在宣传中定位为L2.5 - L3 级别。作为“所见即所得”的传感器，激光雷达可增强感知系统的冗余性，补充毫米波雷达、摄像头缺失的场景，与高精地图配合发挥定位作用。在L3及以上级别的自动驾驶系统中，激光雷达的作用从辅助走向主导，配备个数也将增加。
图表1：SAE对自动驾驶级别的定义
来源：SAE，国金证券研究所
我们认为，随着自动驾驶级别的提高和激光雷达技术的进步，激光雷达将成为不可或缺的部件；未来两派将走向融合，自动驾驶感知层将深化体积缩小、控制集成、成本降低、感知多元等趋势。
1.1分析激光信号描绘环境点云图，激光雷达乃高阶自动驾驶标配
激光雷达可分为激光发射、激光接收、光束操纵和信息处理四大系统，通过分析激光信号描绘三维点云图，实现环境实时感知及避障功能。激光雷达（LiDAR，Light Detection And Ranging），采用激光发射器及光束扫描技术发射介于红外线与可见光之间的激光，通过测量激光信号的时间差及相位差描绘周围物体的三维点云图，从而获取精确距离、轮廓信息。
激光雷达最早发明于1960s，早期主要用于太空探测、气象监测、地形勘测、军事测距、武器制导等，自2005年美国DARPA挑战赛起首次搭载于自动驾驶车辆，目前广泛应用于自动驾驶、物流运输、高精地图、智慧交通、机器人、工业自动化、无人机、测绘等领域。