激光雷达产业链分析：激光雷达产业深度研究
激光雷达产业链分析：激光雷达产业深度研究资本市场给予了激光雷达的相关公司较高的估值，我们认为这跟激光雷达远期（比如 2030 年或 2035 年，跟 L4 级自动驾驶落地时间有关）的市场空间有较强的相关性。美股 上市的各家激光雷达公司对 2030 年的市场空间都抱有很高的预期。市场空间：远期千亿美金空间，2027 年中国市场空间预计超过 50 亿美金价值辨析：激光雷达是 L4 收敛 Corner Case 的关键手段激光雷达领域投资第一个遇到的挑战就是特斯拉为什么不用激光雷达？当前全球的 自动驾驶（包括特斯拉）应当说都还处于 L2 的水平，遇到无法处理的 Corner Case，还 是交给人来解决。到了 L4 之后，不再有人接管的选项就意味着 L4 系统处理 Corner Case 的能力要大大的提升。众所周知，对于自动驾驶或者辅助驾驶算法而言，难点首先在感知， 多数时候搭载 ADAS 算法的车出现安全事故，主要原因都是对于相关
（报告出品方/作者：中信证券，丁奇、杨泽原）
创新之处1、直观展示了激光雷达的关键结构。投资人对各家激光雷达的扫描方式、激光器、 以及其它核心零部件缺乏系统、直观的认知，为此我们拆解了五款激光雷达，包含镭神智 能 C16（机械式）、镭神智能 CH32（转镜式，主要用于路侧和物流车）以及三款车规级产 品，即图达通 falcon（转镜 振镜二维扫描，搭载在蔚来 ET7、ET5、ES7 上）、速腾聚创 M1（MEMS，搭载在小鹏 G9、智己 L7、长城 Wey 等一系列车型上）、大疆览沃 HAP（双 楔形棱镜，搭载在小鹏 P5 上）。对于无法用肉眼看清楚的激光发射芯片、APD 接收芯片、 微透镜、MEMS 镜片等结构我们采用了高倍电子显微镜放大，以期让投资人有更直观、更 清晰的认知。
2、深入解答了投资人的多个疑问。 a) 集中度问题：针对投资人担心激光雷达市场参与者众多，行业集中度会比较分散， 我们在第三章通过和摄像头、毫米波雷达的对比，分析了激光雷达的车规难度，认为激光 雷达壁垒高于另外几类传感器，预计将有较高的集中度，国内 CR5 的稳态集中度可能在 80%以上。 b) 毛利率问题：针对投资人关心的激光雷达毛利率问题，我们复盘了过去三年国内 主要汽车零部件的毛利率、净利率区间，以及海外功率芯片、大算力芯片的毛利率区间，结合我们预计激光雷达的车规、算法和整机耦合、头部厂商会进行垂直一体化 的观点，给出激光雷达在完成不同价值量工作时可能对应的毛利率。 c) 供应链投资问题：正因为我们认为激光雷达整机将有较高的集中度，我们提出激光 雷达产业链的投资应该围绕头部激光雷达公司的供应链展开，而不是围绕什么公司做了什 么产品展开。由于激光雷达目前处于发展早期，供应链的变化具有很大的不确定性，寻找 头部激光雷达公司供应链的变化或将成为未来几年激光雷达投资的重点。
d) EEL 和 VCSEL 格局问题，TEC 是否需要应用问题：针对投资人不理解为什么欧 司朗在 905nm 的 EEL 光源方面有极高的市占率，后续发展趋势会怎样，以及激光雷达后 续是否需要 TEC 进行降温，我们在第四章第一节指出，根据欧司朗的专利《WO 2021/214174 Al》，其在 905nm EEL 低温漂光芯片的专利极难绕过，预计很难有厂商能够 颠覆欧司朗在 EEL 上的地位。随着各激光雷达厂商在光源侧纷纷开始选择 VCSEL 光源（比 如禾赛科技、华为），我们判断国内 VCSEL 厂商长光华芯、纵慧光芯将迎来发展良机。我 们同时指出，由于 EEL 的温漂问题已被欧司朗解决，VCSEL 芯片又天然具有低温漂的特 性，TEC 后续在激光雷达上将难有用武之地。 e) 接收端问题：由于当前二级市场没有 APD、SiPM、SPAD 标的，接收端的研究长 期被忽视。实际上，当前 905nm 都开始逐步采用 SiPM、SPAD，相关产品有较高的技术 壁垒，目前激光雷达基本采用的是索尼、滨松等海外产品。随着国内激光雷达的发展，接 收端相关公司预计将迎来投资机遇。
激光雷达：远期想象空间带来高估值，明年有望放量 迎来投资时间窗价值辨析：激光雷达是 L4 收敛 Corner Case 的关键手段
激光雷达领域投资第一个遇到的挑战就是特斯拉为什么不用激光雷达？当前全球的 自动驾驶（包括特斯拉）应当说都还处于 L2 的水平，遇到无法处理的 Corner Case，还 是交给人来解决。到了 L4 之后，不再有人接管的选项就意味着 L4 系统处理 Corner Case 的能力要大大的提升。众所周知，对于自动驾驶或者辅助驾驶算法而言，难点首先在感知， 多数时候搭载 ADAS 算法的车出现安全事故，主要原因都是对于相关目标物体没有有效识 别。那么后续什么零部件对于提升 ADAS 算法对不常见物体的感知最为有效，能够大幅减 少 Corner Case 对于安全的影响呢？我们认为安装激光雷达是最为直接有效的手段。 L4 要真正到来，业界普遍认为需要比人驾驶有更高的安全性。
目前高级驾驶辅助系统中普遍应用的传感器有摄像头和毫米波雷达。在物体的拍摄上， 摄像头主要缺点是在暗光环境切换至亮光环境时易出现过曝光、在逆光条件下或摄像头被 污渍遮挡便会严重影响其信息采集效果。同时，在物体识别上，由于智能汽车 ADAS 前置 摄像头的主流产品是单目和三目摄像头，其测距原理都是先通过图像匹配进行目标识别 （各种车型、行人、物体等），再通过目标在图像中的大小去估算目标距离。在估算距离 之前，首先要求准确识别目标，是车、行人、卡车、SUV 还是轿车，因此正确识别是正确 估计距离的第一步，为此，需要建立并持续维护巨大的示例特征数据库以确保它包含要识 别的所有特征数据。在此背景下，遇到未训练过的场景，摄像头很难对距离进行有效判断， 从而容易发生事故。
市场空间：远期千亿美金空间，2027 年中国市场空间预计超过 50 亿美金
资本市场给予了激光雷达的相关公司较高的估值，我们认为这跟激光雷达远期（比如 2030 年或 2035 年，跟 L4 级自动驾驶落地时间有关）的市场空间有较强的相关性。美股 上市的各家激光雷达公司对 2030 年的市场空间都抱有很高的预期。
那么中期的发货量和市场规模会是怎样呢？根据 Yole 的数据，从出货量来看： 2018-2021 年，与 ADAS 有关的激光雷达出货量总共约 15.6 万件，Yole 预计 2022 年出 货量约 19.4 万件，2027 年达到 446.1 万件，2022-2027 年复合增长率 87.1%。从市场规 模来看：2021 年全球激光雷达市场规模约 20.7 亿美元，其中 ADAS 市场约 1.1 亿美元。 Yole 预计到 2027 年全球激光雷达市场规模约 63.1 亿美元，其中 ADAS 和自动驾驶汽车 会分别以 73%和 28%的年复合增长率增长至 20.1/7.0 亿美元。
从实际落地情况来看，据我们统计，至 2022 年底，全球预计共有 32 款车型发布并搭 载激光雷达，其中售价或预计售价在 35 万以上的为 26 款，25-35 万为 5 款，25 万以下仅 1 款，其中有近三分之二方案由国内激光雷达厂商提供。同时，激光雷达已成为国内新能 源品牌高端车型的普遍配置，平均搭载价格随着国内激光雷达厂商的崛起已有明显下探。 我们认为，随着智能化浪潮的进一步深化，激光雷达的渗透率将得以迅速提升。我们通过 拆分价格区间，以汽车销售量 X L2 级以上 ADAS 渗透率 X 激光雷达在 ADAS 方案中渗 透率 X 单车价值量的方法，测算得出 2022/2023/2024/2025/2026/2027 年国内激光雷达 市场规模分别对应 2.26/11.37/15.65/21.26/33.92/53.42 亿美元。
我们预测的渗透率及市场空间高于 Yole 的预期：1）由于激光雷达主要用于智能驾驶， 所以我们首先估算所有乘用车中 L2 以及 L2 级别辅助驾驶的渗透率；2）然后在配备 L2 及以上级别辅助驾驶的车辆中估算激光雷达的渗透率，从而算出激光雷达在乘用车整体中 的渗透率；3）根据乘用车整体出货量数据以及激光雷达渗透率数据即可得到激光雷达预 期出货量；4）最后，量价相乘，根据激光雷达预期售价和预期出货量，测算预期市场空 间。我们主要采用以下五点核心假设：
1. 价格方面，根据 Yole 的 ASP 数据（包含 905nm 前向雷达与补盲雷达）与我们 产业调研数据（1550nm 前向雷达），2022 年前向 905/前向 1550/补盲三种雷达 ASP 分别为 600/1150/300 美金。随着 VCSEL 光源逐步替代 EEL 光源带来成本 下降，以及激光雷达大规模量产带来的成本摊薄，我们预计三种激光雷达价格将 逐步下降至 2027 年的 476/780/228 美金。
2. 数量方面，首先预测 L2 及以上级别辅助驾驶渗透率。根据高工智能研究院 2022H1 的数据，我们假设 2022 年 L2 以及 L2 渗透率与上半年保持稳定，预计 2022 年价位在 10 万以下/10-15 万/15-20 万/20-25 万/25-35 万/35 万以上 L2 及 L2 ADAS 渗透率分别为 0.85%/ 20.41%/ 32.55%/ 53.24%/ 49.53%/ 27.41%， 我们根据近年来 ADAS 渗透率提升速度，假设 2027 年达到 25%/ 45%/ 65%/ 82.5%/ 82.5%/ 55%，总体渗透率从 2022年的 26.64%增长至 2027年的 55.75%。
3. 更进一步估算激光雷达在搭载L2以上辅助驾驶车型中的渗透率。根据我们统计， 2022 年以来，国内新能源厂商 35 万以上新车型基本做到标配激光雷达或提供激 光雷达选项，蔚小理等新势力和北汽、上汽、广汽等厂商均是如此；而国外厂商 如 BBA、大众、通用、日产等厂商激光雷达量产上车规划集中在 2024、2025 年。 因此我们预计 2025 年左右，在配备 L2 的中高端车型中，激光雷达会接近成为标 配。我们预计 2023 年，10-15 万/15-20 万/20-25 万/25-35 万/35 万以上 L2 及 L2 ADAS 方案中激光雷达的渗透率分别为 0%/0%/5%/30%/60%，2027 年达到 10%/25%/50%/85%/90% ， 对 应 全 部 乘用车 中 激 光 雷 达 分 价 位 渗 透 率 4.5%/16.3%/41.3%/70.1%/49.5%，总体乘用车渗透率从 2022 年的 0.70%增长 至 2027 年的 23.61%。
4. 数量方面除了渗透率，还需要估算单车配备激光雷达的数量。我们预计，到 2027 年，ADAS 雷达方案根据市场定位将主要分为单前向雷达、1 前向 2 补盲雷达两 种方案。
5. 最后，乘用车总销量近年来保持相对稳定。中信证券研究部汽车组预计随着疫情 与经济情况改善，乘用车整体销量和价格区间将有小幅上升，预计销量将从 2021 年的 2148.2 万辆增长至 2027 年的 2507.4 万辆。
随着固态雷达方案的持续发展以及部件集中度的提高，单车价值量将会进一步下降， 有利于激光雷达的量产使用，同时，随着 L2 渗透率的提升以及 L3 方案的逐渐渗透，我 们预计 2030 年全球激光雷达市场规模将逐步扩大。
时间节奏：2022 年是上车元年，2023 年开始集中放量
我们认为激光雷达行业拐点已至，从定点订单、车型上市量、预计发货量来看，今年 较以前均有较大提升，可以说 2022 年为激光雷达上车元年。根据 Yole 的统计，从定点订 单来看：2018-2021 年激光雷达公司共收获 29 个定点，2022 年截至目前已有 26 个新定 点。从搭载车型上市情况来看，从奥迪 A8 搭载车载激光雷达算起，截至 2021 年底共有 13 款上市车型搭载激光雷达。2022 年预计有 22 款搭载激光雷达的新车上市。同样根据 Yole，从 ADAS 发货量来看，截止 2021 年底，全球共有 15.6 万台 ADAS 激光雷达发货， Yole 预计 2022 年有 22.1 万台。
我们认为当前搭载激光雷达的驾驶方案正处于降本过程的第一个节点。激光雷达产业 链逐渐成熟，各雷达厂商生产良率提升，并随着发射、接收模组成本下降而逐步实现更优 性能、更低价格，激光雷达 ASP 也迅速下降，超出 2020 年美股激光雷达厂商 IPO 时的整 体预期。根据 Yole 咨询，2022 年截至 9 月，ADAS 功能相关的激光雷达平均价格约 579 美元，包括前向主雷达和短距离补盲雷达，其中前向主雷达约 662 美元，短距离补盲约 220 美元，预计会在 2027 分别降至 475 美元和 158 美元。
结合 IHS Markit 对于原材料的成本预测，即 2025 年，一方面由于 SPAD 和 VCSEL 的快速降本，另一方面由于扫描结构相对简单，悲观/乐观情况下激光雷达成本会降至 305.1/182.2 美元，35%毛利率对应单价 469/280 美元。
我们认为，激光雷达的上车会首先集中在新能源厂商。传统主机厂如奔驰、宝马、奥 迪、大众、通用、日产等节奏相对较慢，除在高端车型进行一定试点外，目前量产规划都 在 2024、2025 年。而目前国内新能源厂商在 35 万以上的高端车上已经做到了普及，如 蔚来、理想近年上市的车型 ET7、ES7、ET5、L9 等都全线标配激光雷达。小鹏、上汽、 北汽、广汽的高端车型也都具有搭载激光雷达选项，我们预计这部分市场会在 2023 年开 始集中兑现，并随着传统主机厂的加入在 2024-2025 年持续增长，参考毫米波雷达以及 L2 方案的渗透过程，接下来有望下沉到 20-35 万价格区间，并预计在 2025 年在该区间达 到约 31.2%的渗透率。 根据高工智能研究院的数据，2022 年上半年，中国市场（不含进出口）乘用车搭载 前向 ADAS 上险量为 416.7 万辆，前装搭载率达到 46.8%，L2 级上险量 237.0 万辆，前装搭载率达到 26.6%。2019-2022H1，L2 渗透率从 3.5%增长至 26.6%，主要由其价格区 间的快速下探导致。根据高工智能研究院的预测，L2的渗透率会在 2025年至少达到 50%， 我们保守估计约 43.71%。届时，激光雷达会成为高价格区间内 L2 级 ADAS 的标配。
从拆机看整机：整机是最有价值的投资方向，行业将 有较高集中度虽然目前激光雷达行业参与者众多，格局看起来非常分散，但是在整个产业链条里， 我们依然认为整机是最有投资价值的方向。除了整机的单车价值量高以外，我们还认为长 期来看整机的集中度会相对集中，国内 CR5可能会高达85%，毛利率可能会达到 35%-40%， 虽然参与厂商众多，但预计会逐步走向集中化。
第一，激光雷达的上车难度远高于另外两类传感器和众多零部件。第二，由于光学路 径设计的非标，激光雷达的算法和整机是一个耦合的关系。第三，头部公司在进行电芯片的 SoC 整合，长期来看会通过 SOC 构筑竞争壁垒。 投资价值：高壁垒带来高集中度，软硬件耦合预计毛利率区间 35%-40% 无论是车规难度，还是算法耦合、芯片自研，从投资的视角它们有一个共同的属性， 即什么会形成激光雷达行业的壁垒。我们希望通过和其它汽车零部件尤其是摄像头、毫米 波雷达、超声波雷达等几类传感器的对比来判断激光雷达未来可能的行业集中度和毛利率 区间。 对比不同的传感器，我们发现，从摄像头到毫米波雷达，产品复杂度提升，壁垒越来 越高，市场集中度也越来越高。在毫米波雷达市场内部也有类似现象，难度较高的前向毫 米波雷达市场集中度明显高于角雷达。与之对应，壁垒越高毛利率也越高，例如 4D 毫米 波雷达技术难度和壁垒比普通毫米波雷达更高，对应领域的 Arbe 公司毛利率也达到了 70% 附近。
激光雷达与这些传感器对比有更高的技术壁垒和车规级难度，因此我们认为长期来看， 激光雷达整机将具有比毫米波雷达和摄像头模组更高的市场集中度，也应当有更高的毛利 率。关于激光雷达和毫米波雷达、摄像头的对比，我们会在接下来三节里详细地阐述。 如果将视野扩大到整个汽车产业链，激光雷达又应当处于何处？我们对汽车产业链上 的 A 股上市公司以及部分海外公司分行业进行了统计。将公司聚类为 20 余个行业，制作 气泡图，横轴为三年加权平均毛利率，纵轴为三年加权平均净利率，气泡大小为三年行业 营收总和（由于海外公司规模较大，业务范围较广，汽车业务通常仅为营收的一部分，我 们仅统计了部分汽车业务占比较高的公司）。 对比结果呈现的规律仍旧是高壁垒带来高毛利，例如功率半导体、车灯控制等。此外， 汽车芯片和算力芯片则有高毛利率。在整个汽车产业链中，我们认为激光雷达整机的壁垒 比当前 A 股大多功率半导体产品（芯片产品较少，模组封装公司占比更高）更高，且也应 当高于车灯控制等行业。我们认为，激光雷达的毛利率区间可能在 35%-40%左右，净利 率约为 12%-15%。
此外，如果激光雷达公司能够进一步提供上层算法或 ADAS 解决方案，其毛利率可能 更高。根据各家公司投资者交流会，多数美股激光雷达公司展望未来毛利率处于 50%-60% 区间。我们理解其毛利率可以拆分为软件和硬件两部分。硬件可以参考 Velodyne 传感器 业务的毛利率，预期在 45%左右；软件则主要包含高级 ADAS 功能，毛利率可以参考经 纬恒润的智能驾驶软件方案和 Mobileye 的芯片加算法方案，分别约为 80%和 75%。但这一预期的主要问题在于，主机厂未必乐于使用激光雷达厂商提供的 ADAS 解决方案或算法 方案，如果车企更倾向于自己掌握智能驾驶核心算法，则来自于算法的高毛利或难以实现。
车规壁垒：由于复杂的光学和机械结构，激光雷达的 DV、PV 有着高门槛
要做一款车规级的激光雷达是殊为不易的。厂商的第一款车规级激光雷达，总历时可 能接近四年半到五年时间，具体而言可以分为“2 2 1”。第一个“2”，是指概念设计到原 型机“A 样”出来，大约需要 2 年时间。第二个“2”，是指从 B1 样接洽开始，一直到经 过车企的 DV、PV 认证到 SOP，大约需要 2 年时间。第三个“1”，是指 SOP 之后，继续 解决产能、良率、返修率等各种问题。厂商的第二款车规级激光雷达，由于吸取了第一款 的经验教训，这个过程有望缩短到 3 年左右。
激光雷达产业发展尚处于早期阶段，除了开发周期长以外，激光雷达还是一个集光学、 电子、机械为一体的设备，器件的认证和整机的认证有较高的门槛。如器件要满足 AEC-Q102（汽车光电半导体相关测试）、AEC-Q103（汽车传感器相关测试）等标准要求， 整车厂的 EMC（电磁兼容）、NVH（噪声、振动与声振粗糙度）要求，以及功能安全 ASIL-B(D） 等要求。整机测试要满足 IATF16949 质量管理体系、IEC60825 激光产品安全要求，能经 受住-40℃至 125℃工作温度，满足 OEM 厂的 DV/PV 试验（电子电气试验)等要求。
除了所采用的零部件应当满足 AEC 车规标准外，主机厂的 DV/PV/PPAP 认证也必不 可少。DV 指设计验证（Design Validation），是主要用于检验汽车电子零部件产品硬件 设计质量的一种测试手段，DV 的测试项目及等级依据 OEM 企业标准（没企标的按国标或 ISO 标准）进行，产品通过试验后才能进入量产阶段。根据我们的了解，车厂的 DV 测试 周期三个月到半年不等，一般需要至少两轮 DV 才能满足认证要求。 PV 指产品验证（Product Validation），是用于检验产品量产质量的一种测试手段， 一般测试项目来自于 DV，但较 DV 要少得多，侧重于检验产品大批量生产的质量稳定性 及一致性。一般一条产线工艺稳定，下来一批产品，经过 PV 之后验证了产线工艺的性能， 后续一般只有工艺或者产品做了修改，才会再针对性的进行相关的 PV。
极高的上车门槛也使得各厂商在当前没有能力并行开发多款车规级激光雷达。从其它 两类传感器来看，前向传感器的规格和性能会远高于侧向和后向传感器，如毫米波雷达， 车的正前方一般会搭载 LRR（Long Range Radar，覆盖距离约 200-250 米），而在侧向会 搭载 MRR（Middle Range Radar，覆盖距离约 100 米）或 SRR（Short Range Radar， 覆盖距离小于 30 米）；又如摄像头，特斯拉的前摄达到 130 万像素，而侧向翼子板和 B 柱的摄像头仅为 30 万像素。 然而我们在激光雷达上看到了不一样的配置。比如长城的沙龙机甲龙上搭载了 4 颗华 为的激光雷达，前向、侧向、后向为完全相同的规格；广汽埃安上搭载了 3 颗速腾聚创的 激光雷达，前向和两个侧向激光雷达的规格也完全一样。这从侧面也验证了当前车规级激 光雷达确实有着很高的门槛。
算法壁垒：光学路径设计非标使得激光雷达整机和算法必须是耦合的关系
投资者比较关心的一个问题是摄像头模组没有高毛利率，激光雷达与摄像头模组有多大区别，会不会和摄像头模组一样没有高毛利？ 应该说两者的本质差异比较大。摄像头的封装比较简单，标准化程度很高。
那么激光雷达包含了哪些算法呢。首先是点云生成的一系列算法，这个与硬件以及光 学设计是强耦合的关系，也称为嵌入式算法，包含以下四个方面。（1）光源生成：由 FPGA、 Laser Driver 及相关算法生成，同时由 FPGA 形成抗干扰编码等；（2）光源扫描：电机、 MEMS 等相关部件的扫描算法、ROI 区域形成由 DSP 等器件来完成；（3）光源接收：信 号检测、放大、噪声滤除、近距离增强由 DSP 算法完成；（4）信号处理：点云生成、状 态数据、消息数据等。 点云生成后，有的车企会需要激光雷达厂商提供目标识别算法，有的则不需要。目标 识别需要的算力比较大，如果 FPGA 算力不够的话，通常需要到驾驶域控制进行计算，比 如到 Orin 或者地平线 J5 平台上进行计算。 类似 Luminar 这样的企业会走得更为靠前，会基于点云和目标识别做 ADAS 算法，比 如 ACC、AEB、LKA 乃至 L4 算法等。因此，Luminar 在财报里对 2025 年的毛利率也有 比较乐观的估计，预计平均能到 60%。
芯片壁垒：头部的激光雷达公司将在电芯片层面进行垂直一体化
随着激光雷达自身的不断发展，算法不断成熟，其算法演进也比以前更加稳定。随着 大量车型开始搭载，激光雷达也开始从实验性质的产品逐渐转变成工业产品，客观上软件 的变动也变得更小。在这样的情况下，用 SoC 的形式将相对成熟的算法固化在电路中， 提升集成度，降低成本成为当前激光雷达厂商的考量。而且，随着出货量增加，为其专门 设计一款 SoC 也成为了可行的选择。在可见的未来，诸多固化在 FPGA 中的算法、用于 电机控制的 DSP 等都可能集成到 SoC 中，从而减少 FPGA 的使用量，降低成本。 在毫米波雷达中，SOC 化的过程早已完成。
由于 FMCW 激光雷达面临激光器成本高、窄线宽线性、光波导器件表面公差难控制 等一系列问题，我们认为 3-5 年之内难以成为实际落地方案，因此在供应链的探讨中，我 们只讨论 TOF 激光雷达，不对 FMCW 的激光器、调制器等部件展开论述。 如上一章所述，我们认为激光雷达整机将有较高的集中度，因此供应链投资应当围绕 头部激光雷达公司的供应链中有核心壁垒的器件展开。由于激光雷达目前处于发展早期， 供应链的变化具有很大的不确定性，因此寻找头部激光雷达公司供应链的变化或将成为未 来几年激光雷达投资的重点工作。
发射端：国产激光芯片从 VCSEL 开始突破，快慢轴准直有较高壁垒
在激光雷达中，发射端是价值量最高、壁垒最高的环节之一。在发射端中，随着国内 产业链崛起以及产业的整体技术路线调整，905nm VCSEL 激光芯片等产品有望在市场实 现突破。此外，1550nm 光源也具备独特优势，与主流的 905nm 形成错位竞争，未来随着 FMCW 测距路线的逐步发展，预计其份额还有进一步增长的空间。
光源：905nm 走向 VCSEL 大势所趋，1550nm 实现错位竞争
发射端的“心脏”就是光源。目前，决定光源技术路线的主要可以归纳为发光波长、 激光器结构两大指标。按照波长划分，最主流的是 905nm 波长和 1550nm 波长。按照结构来划分则主要分为 EEL（边发射激光器）、VCSEL（垂直腔面发射激光器），以及 1550nm 使用的光纤激光器。 光源的选择制约因素主要有性能、成本、产业链成熟度、人眼安全四大要素。光源选 择完之后，需要解决光源校准、温漂、无热化三大问题。接下来我们将从一些重点关注的 问题出发，分析不同技术路线的优劣势与特点，以及对应产业链环节的壁垒和价值。 本节主要回答以下问题。1、为什么激光雷达会选择在 905nm 和 1550nm 发光；2、 905nm 和 1550nm 各有什么优势，各自的应用场景是什么？3、为什么欧司朗在 905nmEEL 的一家独大的局面难以动摇；4、为什么 905nm VCSEL 会成为产业趋势；5、 为什么 TEC 在激光雷达里不再被需要；6、为什么激光器里需要加快慢轴准直。
1、为什么是 905nm 与 1550nm？自然传播窗口与产业链成熟度共同决定
首先，为何有 905nm 与 1550nm 两条路线，而不是其他波长？这首先受到激光传播 窗口的限制。大气吸收谱限制了哪些激光波长能够在空气中使用，比如 300nm 以下的短 波会被臭氧吸收，1 微米以上的红外波长又经常会被水蒸气吸收，所以激光器通常只能在 少数特定窗口工作。
2、选择 905nm 还是 1550nm？允许的峰值功率高使得 1550nm 有探测优势， 材料体系使得 905nm 有成本优势
在 905nm 与 1550nm 光源中如何做选择？主要还是取决于需求。激光雷达用户对激 光雷达的首要需求就是看得远（发光功率大）、看得清（分辨率高，激光器点频高）。激光 雷达需要看多远？主要取决于制动距离。在通常的柏油路面上，120km/h 条件下，制动距 离接近 130 米，所以需要确保探测距离在制动距离之上，才能在高速场景下保障安全。
那么是否现有的 905nm 和 1550nm 激光雷达都能做到足够长的探测距离？其实不然。 1550nm 激光器由于采用光纤能够放大激光，因此其功率更大，几毫瓦功率的种子光源经 过光纤放大，瞬时发光功率可达 1kW 级别（905nm 激光器则只有 100W 级别）。大功率带 来的好处是探测距离更远，根据目前各家产品参数，1550nm 激光雷达对 10%反射率物体 的探测距离通常能够达到 250m 以上（905nm 大多在 150m@10%左右）。对 10%反射率 物体具备 150m 探测距离有些时候是不够的，其原因在于有大量低反射率物体，比如动物 毛皮、轮胎等，这些物体同样会影响驾驶安全，但激光雷达对其探测距离往往会大幅缩减， 在这种情况下，1550nm 激光雷达会有更高的安全系数。
既然探测距离主要跟激光的功率有关，那么 905nm 激光雷达为什么不通过增加功率 来提升探测距离呢，这里遇到的主要挑战是人眼安全。所谓人眼安全就是激光雷达不能明 显加热人的眼球结构，不能烧坏视网膜、晶状体、玻璃体、角膜等重要的光学结构。视网 膜是视神经的延伸，如果损坏将直接导致视力永久性损失。晶状体、玻璃体等前部光学部 件如果损坏，则可能导致白内障等病症，同样会导致视力严重损失。
而要保证不损伤人眼，需要满足何种功率限制？这方面 ANSI 和 IEC 等权威组织已经 有了较为明确的结论。由于红外激光对人眼的损伤通常属于加热效应，因此需要保证激光 照射不导致明显的温升。由于发热等于功率和时间的乘积，因此要满足尽量不发热，只需 要激光照射的时间足够短，或者连续照射功率足够小即可。 由于 905nm 更接近可见光，视网膜对其更敏感，同时液态水对其吸收也更少，因此 这种光线更容易直达视网膜。相比而言，1550nm 容易被水吸收，因此在抵达视网膜之前 已经被玻璃体等前部结构进行一轮吸收，抵达视网膜的较少。同时 1550nm 光折射率更大， 即便是抵达视网膜，也不容易聚焦成很小的光点，能量相对分散，进一步减小了损伤。
基于以上原因，在连续波情况下，1550nm 激光的人眼安全功率达到 905nm 的 10 倍 ，如果是瞬间发光则倍数更多，如果发光控制在纳秒级别（激光雷达通 常一个脉冲只有几个纳秒），那么 1550nm 激光人眼允许的强度可以更高。
所以，905nm 激光功率不能再大幅增加的原因在于人眼安全，1550nm 的探测距离优 势将继续保持。然而，1550nm 激光器的短板是其成本更高。 905 体系近红外激光器发展较早，是基于 GaAs 材料体系的（其他近红外激光器如 850/865nm、1064nm 等也使用 GaAs 类材料），最早的 LED（半导体发光二极管）、最早 的半导体激光器都是基于 GaAs 开发的，可以说产业十分成熟，成本已经很低。 而另一条路线 1550 所使用的激光器种子光源材料为 InGaAsP，需要基于 InP 体系开 发，一方面其发展比 GaAs 要晚一些，另一方面 In 元素本身也更稀有，成本也更高。根据 Chemical Book 网站的数据，铟的地壳丰度只有百万分之 0.05，与银相近，其稀有性决定 了其价格必然较高。Yole 对 InP EEL、GaAs VCSEL、GaAs EEL 的成本进行了对比（由 于反射效率、散热效率等物理层面问题，InP 体系目前没有实用的 VCSEL 激光器）。橙色 部分显示的是晶圆基片的成本，从中可见，虽然 6 寸晶圆的面积是 4 寸晶圆的 2.25 倍， 但是 4 寸的 InP 晶圆基片成本却比 6 寸 GaAs 晶圆基片贵 3 倍多，如果换算成单位面积成 本，那么差距就更大了。
1550nm 激光器的成本受到材料因素与激光器类型因素的限制，并非是通过大规模生 产就能够降低到 905nm 激光器同一水平的。 综上所述，受到人眼限制，1550nm 路线的探测距离优势明显，而受到材料限制， 905nm 路线的成本优势也同样明显，因此二者构成错位竞争。预计 1550nm 激光雷达将 主要用于以安全性为核心卖点的车辆（如沃尔沃等）、价位和品牌定位较为高档的车辆（如 蔚来、奔驰、上汽飞凡 R 等）、重卡（刹车距离较长，奔驰重卡采用 1550nm 激光雷达） 等特殊定位的车辆。其余车辆受限于成本，则更适合采用 905nm 激光雷达。 不过 1550nm 和 905nm 的功率特性也对其成本有所影响。通常 1550 路线的激光器 较少，一般只需要一个光纤激光器（包含一个泵浦光源和一个种子光源），之后还可以对 光纤中的激光进行分束，1 个激光器就能同时打出多个光点，例如图达通 falcon 采用 1 分 4 设计，1 个激光器可同时产生 4 条光束进行扫描。而 905nm 路线的激光器由于功率有限， 通常无法分束，需要的激光器数量更多，比如速腾 M1 就采用了 5 个收发模组同时发光， 5 个激光器同时发光进行扫描。禾赛 AT128 则配置更为豪华，直接采用 128 个 VCSEL 激 光器来实现 128 线扫描。可以说 1550nm 激光的高功率特性在一定程度上缩小了与 905 的成本差距。
3、905nm EEL，欧司朗一家独大局面暂难改变
905nm 路线又分为 EEL 和 VCSEL，目前全球和国内的 905nm EEL 的光芯片基本采 用了欧司朗的光芯片。除了有先发优势外，另一大原因就是欧司朗后来在低温漂 EEL 上通 过专利构筑了自己的优势，而温漂是激光雷达的一个很大的挑战。
4、低成本，VCSEL 取代 EEL 大势所趋
虽然目前激光雷达领域的光源还是以 EEL 为主，但在 905nm 波长上，随着多结工艺 提升了发光功率，VCSEL 替换 EEL 的趋势越来越明显，国内激光芯片企业迎来发展机遇。 VCSEL 取代 EEL 的首要原因是成本，由于 VCSEL 是上表面发光而不是侧面发光， 不需要在侧面进行太多加工，只需要按照正常的半导体加工工艺批量处理即可。而 EEL 是侧面发光，所以在形成晶圆后还需要进行切割，分别对每个激光器的侧表面进行处理、 镀膜，无法按照现有半导体工艺来一次性处理整个晶圆的激光器，成本较高。按照 Yole 的统计，EEL的后道处理工序成本比VCSEL高了一倍以上。如果再考虑给EEL增加DBR， 就需要在 EEL 侧面沉积多层晶体，成本会进一步提高。
此前由于 VCSEL 发展较晚，而且更多用于消费电子，对大功率没有需求，所以此前 的 VCSEL 大多都是单层结的，功率较小。而激光雷达的发展对大功率激光器提出了需求， 做出多层结的 VCSEL 并不存在原理上的困难，只是需要时间进行工艺开发，因此随着近 年来 VCSEL 结数的不断增加，最后一块短板已经被补齐，在激光雷达领域替代 EEL 已经 完全可行。
5、为什么激光雷达里不需要加装 TEC
另一种解决温漂的思路就是主动对激光器进行温度调节，正如现在的新能源车往往会 对锂电池进行热管理。但这一思路更加凸显了 VCSEL 路线的优越性。在需要维持光波长 精确的场合主动进行热管理往往需要增加 TEC（半导体制冷器，Thermo-Electric Cooler）。 针对激光雷达进行冷却，然而加装单个 TEC 的功耗往往在 2-3W 的水平，多个激光器这一 功耗水平对于平均功耗只有十几瓦水平的激光雷达来说是一个不小的负担。此外，增加 TEC 本身也会带来额外的成本开支，由于目前 EEL 激光器已经解决了温漂问题，VCSEL 激光器天然温漂就比较小，因此与光模块不同，在激光雷达里不再需要加装 TEC。
6、快慢轴准直：单激光器配备 1-2 个准直镜，市场规模有望媲美手机镜头
发射端除了光源以外，另一类重要部件就是光学器件，其中最重要的一类就是用于对 激光器的光路进行校准的器件，在激光雷达整机中的价值量通常能够达到 10-20 美金的水 平，市场空间也较为广阔。 为什么需要对激光器发出的光进行校准？因为真实的激光并不是许多人想象当中的 笔直的光束，而是存在着发散角的，尤其是半导体激光器，发散角非常大。由于半导体激 光器体积小，谐振腔小，对光束的筛选作用比较弱，而且发光面积小，发出的光线会发生 衍射，所以对于 EEL 来说通常射出的都是椭圆锥形光束，如果对着墙面照射则会打出一个 椭圆形光斑，其中椭圆形长轴通常称为快轴，短轴通常称为慢轴，快轴方向发散角可能达 到 25-50 度左右，慢轴方向发散角也可能有十几度到二十度。VCSEL 激光器的光束也会 呈现圆锥形发散，发散角可以达到 20 度左右。如果采取这样的光束直接照射，则能量会 很快分散殆尽，无法进行有效探测。
另外，半导体激光器由于谐振腔的筛选能力不够强，还存在光束质量问题，也就是光 斑的强弱分布不均（存在多横模），且在主要光斑周围还有少量剩余能量（拖尾效应），所 以有时也需要进行调整。针对拖尾问题，经常采用光阑将主光斑之外的少量光束舍弃。
镭神智能的一款激光雷达发射模组中采用 8 个 EEL 激光器，在每个激光器的出光口直 接安装 1 个快轴准直镜，体积更小，仅有亚毫米尺度，肉眼基本无法直接分辨。
而针对光学校准，1550nm 路线再次展现了其优势。由于 1550 激光雷达使用光纤激 光器，而光纤（通常使用单模光纤）本身就具有极强的光学校准能力，因此 1550nm 激光 器的光束质量较高，输出的几乎是完美的圆形高斯光斑。同时其发散角也较小，根据武汉 理工大学张睛等人的研究，圆光纤的发散角只有 6 度多，通常只需要在光纤后加一个普通 的球面凸透镜即可。
此外，对于绝大多数激光雷达，在接收光路上通常都需要用凸透镜进行光线汇聚，将 从目标处反射回来的平行光汇聚在接收器所在的较小面积上。对于部分短距离 flash 激光 雷达，准直需求将变为光场强度均匀化以及光束视场角扩大的需求，因此会对光场匀化器、 光束扩散器等光学元件产生需求。 随着激光雷达行业发展，预计对光学器件的需求将稳定持续增长。快轴准直镜将有较 大需求，此外慢轴准直镜、快慢轴准直一体化透镜、球面透镜等也将有较多市场需求。未 来若激光雷达达到较高渗透率，按照单车 1 前向 2 侧向的配置，单台激光雷达光学元件价 值按照 10 美元计算，则全球市场规模有望超过百亿人民币，与手机镜头相近。
散热与无热化设计：避免产生光路变化，保障激光器高点频
发射端除了发光、校准光之外，还需要保障持续可靠工作，最主要的就是尽量避免发 热的影响。如果发热得不到有效控制，则温度上升，不仅会导致激光器温漂，还会导致其 他元件变形，对光路产生影响。由于功耗原因，通常不在激光雷达中进行主动降温，因此 就需要考虑散热设计与无热化设计。所谓无热化，主要是指补偿设计，当温度发生改变， 光学器件发生形变，但系统中不同部件的形变效果几乎恰好抵消，使得光学系统的效果几 乎不受温度影响。 在激光雷达中，通常主要的发热部件就是芯片和激光器，针对芯片，通常采用导热胶 或导热硅脂等方式进行充分散热，以免热量影响自身以及其他部件工作。
实现良好的散热对于提高激光器点频具有重要意义，从而能够打破帧率、分辨率、视 野构成的不可能三角。针对大功率激光器主要是采用热沉进行散热，此处热沉（heat sink） 通常是指一些能够持续吸收热量或者将热量传导走而又保持温度稳定的物体，在激光器当 中通常指散热材料。 无热化的方法不尽相同，例如可以采取径向折射率不同的材料制作透镜来减弱温度的 影响，或者采用带有记忆特性的材料来让光学元件之间产生相对位移，从而抵消形变的影 响等。
接收端：905nm 走向 SiPM，1550nm 使用 APD，PDE 与可靠性是关键
目前激光雷达所用的接收端主要分 APD、SPAD/SiPM 两大路线，这两种路线其实同 根同源，都是利用二极管的雪崩击穿效应。 众所周知，二极管具有单向导电性，在反方向几乎不导电，除非施加较大的反向电压， 直接强行让二极管击穿。雪崩击穿就是二极管击穿的一种，想象一块从山顶滚落的石块， 如果其速度够快，它就能够撞碎沿途的树木和其他石块，并且这些碎块将伴随初始的石块共同加速滚下山坡，在途中不断造成更大的破坏，最终越来越多石块将加入这一过程，造 成巨大破坏，这一过程与雪崩极为类似。二极管的雪崩击穿中，石块换成了电子，强大的 反向电压导致少量电子高速运动，并将其他原子中的电子击飞出来成为自由电子，这些自 由电子又将更多的电子击飞成为自由电子，导致反向电流迅速扩大，二极管击穿。 雪崩击穿与光子探测的关系就在于，光子能够激发电子使其成为自由电子，在合适的 条件下能够诱发雪崩击穿。只需探测到二极管反向电流的突然增大，就意味着有光子存在。 最初利用光子激发电子原理的是光电二极管 PD（Photo-Diode），光子能够增大反向电流， 但无法导致击穿，反向电流仍然很小，因此探测灵敏度不高。APD（Avalanche Photo-Diode， 雪崩光电二极管）其实就是光电二极管的升级版，直接给光电二极管加上反向电压，这个 反向电压十分接近击穿电压，如此只需有少量光子就可以诱发雪崩击穿，导致电流剧增， 真正实现了高灵敏度的光探测。SPAD（Single Photon Avalanche Diode，单光子雪崩二 极管）则是在 APD 的基础上更进一步，直接施加反向电压使其处于击穿状态，此时甚至 只需要 1 个光子击中二极管中的电子就能够诱发大规模的雪崩击穿，所以 SPAD 能够实现 单个光子的探测。由于 SPAD的单光子探测功能，光电子大厂滨松也将其称为 SPPC（single pixel photon counter，单光子计数器）。
而 SiPM（Silicon Photo-Multiplier，硅光电倍增管，滨松也称为 MPPC，多像素光 子计数器）就是一组并联的 SPAD，用于弥补 SPAD 对光强感知能力不足的问题。由于 SPAD 只需 1 个光子就会发生雪崩，同时有 100 个光子入射和 1 个光子入射并不会带来什 么区别。为了解决这一问题，直接将大量 SPAD 并联，通过发生雪崩的 SPAD 数量即可判 断光强。如今使用SPAD探测器的激光雷达通常都会直接使用SiPM，而不是单个的SPAD。
APD：低成本高可靠仍有价值，1550 路线需使用 APD
早期由于 SPAD 技术成熟度不足，激光雷达通常使用 APD 作为接收器。本次拆解的 较早型号的镭神 CH32，其接收端芯片使用了一列 APD。
展望未来，APD 一个较为确定的应用场景是 1550 路线的激光雷达。由于硅材料的限 制，SiPM 通常只能探测波长在 1100nm 以下的光子，对于 1550nm 的光子力有不逮。探 测 1550nm 的光子通常需要 InGaAs/InP 系列材料，此类材料内部缺陷相对较多，如果制 程 SPAD，则其暗计数率（DCR，每秒在无光条件下由于材料内部热载流子自行引发雪崩 的次数）较高，所以通常采用 APD。 目前在1550nm APD领域，我国已有企业布局，例如芯思杰为镭神智能开发阵列SPAD， 也正在和国内其余头部激光雷达在合作。
SPAD/ SiPM：905nm 路线替代 APD 已成大势，关注 PDE 与可靠性
近年来 SiPM 技术成熟度日渐提高，其高灵敏度的特性已经得到业界充分认知，越来 越多的激光雷达接收端开始采用 SiPM。例如速腾 M1 的接收端就采用了滨松的 SiPM。
SPAD/SiPM路线面临的一个比较明显的问题是自然光干扰，尤其是强烈日光的干扰。 由于日光是连续谱，几乎涵盖了所有激光雷达的工作波长，所以仅靠滤光片是无法完全滤 除阳光的，强烈的阳光入射会导致 SiPM 中多个 SPAD 单元饱和，并且在恢复初始状态前 都无法吸收光子，因而有可能漏掉真正的反射信号。
所以在强烈的日光下，使用 SPAD/SiPM 的激光雷达经常会出现探测距离明显下降的 问题。虽然目前已有一些算法进行日光干扰的处理，但往往效果并不完美，有时还会引入 额外噪声，所以 SPAD 对自然光的处理仍然是一个难题。 目前 SPAD/SiPM 领域主要被索尼和滨松占据，安森美也有一定份额。国际厂商在光 子探测效率 PDE（Photon Detection Efficiency）、可靠性（包括暗计数率 DCR、后脉冲、 串扰等）方面占据领先优势，其中索尼在 PDE 和分辨率方面占据优势，推出了 100k 像素 的 IMX459，而滨松在可靠性方面积累深厚，新产品串扰发生率只有前代的不到十分之一， 暗计数也实现了减半。
扫描端：转镜的核心壁垒在时序控制算法，MEMS 振镜有较高难度
目前市面上主流的长距离激光雷达扫描方式为转镜类和 MEMS 类，我们预计在短期 内这一局面仍将持续。
转镜：简单可靠，目前最容易通过车厂认证的路线
转镜是目前应用最广的路线，包括禾赛、华为、图达通、镭神智能等大多数厂商都有 采用转镜路线的产品。转镜路线的核心要素是电机以及针对特定波长高反射率的镀膜反射 镜，通常转镜只需保证匀速旋转即可，无需变速或其他特殊控制，整体难度不高。具体方 案上，转镜可以单独工作，也可以搭配振镜，或采用线光斑扫描等方式。我国市场上，鸣 志电器、湘油泵等厂商得益于电机技术基础，在转镜领域有一定储备。
单一转镜：采用不规则棱镜方式实现多线束扫描
单个转镜是最为简单的方案，比如镭神智能的 32 线转镜雷达，就是通过 8 个 EEL 激 光器和一个四面倾角略有不同的转镜来实现的 32 线扫描。从测量数据可见，其使用的转 镜底边各个棱长略有不同，导致每一面并不是规整的矩形，四面镜子存在大小不同的倾角。
转镜 振镜扫描：改变振镜转速与激光器点频制造ROI
与单独的转镜方案不同，转镜 振镜方案灵活度较高，能够支持 ROI 设计（密集扫描 重点关注区域，其他区域保持常规扫描频率）。图达通的 falcon 激光雷达采用的就是转镜 振镜方案，转镜负责水平扫描，振镜负责垂直扫描。 根据图达通发布的专利《用于 LiDAR 系统的二维操纵系统》，光束从光源射出后打在 振镜上，并被反射到转镜上，从转镜上反射到外界，再从被测物体处原路返回，回到接收 光路中。多个光源呈现略微不同的角度，同时向振镜发光，即可实现多线扫描。实际中采 用的是光纤一分四，四线同时扫描。
图达通的此种设计的一大优势在于能够灵活调节 ROI。垂直方向上，可以设定振镜在 某一角度区间内旋转较慢，则对应的范围内扫描点将会更密集。同时在一个特定的水平视 场角内也可以设定 ROI，这是通过改变激光器点频来实现的，由于转镜的转速是恒定不变 的，因此只需周期性提升激光器点频。
转镜 线光源：华为/禾赛的新路线
转镜与线光斑的组合是一种较新的组合。华为在其新款激光雷达上采用该路线，由 8 个半导体激光器充当光源，并经过光学器件的整型成为均匀的线光斑。根据禾赛科技招股 说明书，其芯片化 V1.5 方案与当前的 AT128 较为相似，而芯片化 V2.0 产品采用的是转 镜 线光源方案，意味着禾赛科技也有意向开发线光斑产品。
线光斑路线的优势在于发射的是连续的线光斑，因此垂直方向的分辨率非常高，而且 如果需要进一步增加垂直分辨率，只需增加接收端的分辨率，无需增加激光器（发射端分 辨率约等于无限），升级成本更低。 线光斑路线的挑战在于，一方面需要全新的光学设计和算法设计，另一方面线光斑要 求较大的出入光窗口，因此受到外界自然光的干扰也相对强烈一些。由于光路的可逆性， 点光源路线的激光雷达，只有与当前发射光线角度近乎完全相同的外界光线才能进入接收 端，而对线光源激光雷达而言，当前扫描到的一条竖线上的外界光线都可以进入接收端， 显然干扰光的数量远多于点光源路线。而且由于线光斑的能力更为均匀，也就更为分散， 因此接收端往往也需要使用更为灵敏的 SPAD/SiPM，受到阳光的干扰也就更为严重，会 出现强光下探测距离下降的情况。
MEMS 振镜：尺寸较小，平衡性能与体积
MEMS 振镜是另一种主流路线，具备体积较小的优势。按照驱动方式，MEMS 可以 分为静电式、电磁式、电热式、压电式，但目前市面上主要只有静电式和电磁式两类，后 两类属于实验室产品。在这两类之中，电磁式无需高电压驱动，无需升压电路，而且驱动 力明显大于静电式（可以驱动更大的镜片，使激光束可以始终完全击中大幅摆动的镜片）， 扫描范围也明显更大，所以目前电磁式 MEMS 是激光雷达的主流。
由于 MEMS 振镜振动的角度范围比较有限，通常只有 10 余度，带动光线扫过的角度 也只有二十几度，所以需要 5 个激光器各自负责 20 多度的一个扇区，拼合起来实现与转 镜路线相同的水平视场角。
MEMS 领域，国内希景科技、英唐智控、知微传感等公司都有产品发布。国际上诸如 滨松、Mirrorcle，以及被英飞凌收购的 innoluce 等都有产品发布，但滨松的产品直径较小， 频率较高，并非直接面向激光雷达场景，innoluce 产品也是小直径高频率的类型，Mirrorcle 则主要擅长静电驱动型 MEMS。国内厂商中，希景科技是速腾的全资子公司，也是其产品 提供方，根据我们的现场测量，其产品长轴直径达到 7 毫米，官网显示其快轴频率为 1.2-1.3kHz，抗 50 个 g 以上的冲击，较为适合激光雷达的需求。
双楔形棱镜：低成本设计，最有利于低价的方案
双楔形棱镜是大疆主要采用的扫描方案，其由两块同轴放置的楔形棱镜组成，随着两 个棱镜以不同速度旋转，将在前方扫出类似菊花的图样，其原理类似万花筒。这一方案最 大的优势在于成本低、节约激光器和接收器，Livox Mid-40 官网售价仅 599 美金，而其最 大的劣势在于帧率不足，外圈扫描点数不足。大疆新推出的高端车载产品 Livox HAP（官 网售价 1389/1599 美金）仍采用这一原理，不同点在于水平方向的扫描宽度明显增加了。
信号处理：LD 驱动与 TIA 属必需品，FPGA 主要进行时序控制和算法
与信号相关的部件主要包括激光驱动芯片、跨阻放大器（用来将光电传感器的电流放 大成较大的电压）、ADC/TDC、FPGA 等。在这些领域，国内相关标的较少，但其仍然具 备相当的价值量，也为我国半导体产业升级提供了市场空间。
LD Driver：越快越好，最大化利用瞬时功率的选择
LD Driver 即激光器驱动芯片，它负责在接收到主控芯片的“发光”指令后，给激光 器产生一个具体的控制信号。对于这个控制信号的主要要求就是足够快，有足够陡峭的上 升沿。通常在低速信号电路中，信号从 0 变成 1 可以看成是瞬间完成的，但在高速电路中， 从 0 跳到 1 的时间消耗就无法忽略了，所谓上升沿指的就是这个从 0 到 1 的过程，反之下 降沿就是从 1 到 0 的过程。 为什么对上升沿有较高要求？如前文所属，激光雷达功率上限受到人眼约束，然而与 探测相关的主要是瞬时功率，因此如果能够将瞬时功率做高，同时让发光时间变短，那么 就能够提高探测距离。同时，缩短发光脉冲时间对于提高激光器点频也有所帮助。因此， 尽可能缩短上升沿和下降沿时间就成为了有必要的选择。 同时激光器要达到高功率短脉冲，不仅需要快速的 LD 驱动，还需要一个能够快速响 应 LD 驱动的大功率电流源，通常是一个 GaNFET。
TIA：高速运放，SiPM 仍需使用
在接收端，APD 或 SiPM 接收到光子后产生电流，理论上通过这个电流即可获知光强， 然而实际上尽管反射光信号已经经过了 SiPM 或 APD 的放大，却仍然较小，通常需要再次 放大。而且光电传感器输出的是电流信号，不利于与数字电路相融合，如果将其转化为电 压信号，则一方面方便数字电路处理，另一方面也能够减小功耗。完成放大和电流转电压 （“跨阻抗”或“跨阻”的由来）任务的就是跨阻放大器 TIA（trans impedance amplifier）， 属于高速运放的一种。
TDC、ADC：TDC 适合低成本场景，ADC 支持更精密测量
由于反射光以及光电探测器通常输出的都是模拟信号，往往需要将其转化成数字信号 才便于核心处理器进行处理及运行后续的算法。 TDC（时间数字转换器）主要发挥计时器功能，通常用于低功耗、低成本、环境简单 的系统，此时只 TDC 需要连接到主控芯片（通常 MCU 即可）和光接收器 之间，当主控芯片发出发光信号时，也同步给 TDC 一个开始计时的信号，随后反射回来 的光经过 TIA 转换成放大的电压，再经过比较器与参考电压比较，判断是否有光入射，TDC 则将比较器的输出当做结束信号，完成计时，并将时间信息送回主控芯片。 ADC 通常用于更复杂的系统，ADC 对反射光信号进行持续采样，转 换成数字信号，并由控制芯片进行波形处理、计时等工作。
FPGA：适应算法快速迭代，专用电路设计比 CPU 高效率
FPGA 通常在激光雷达中充当主控芯片。为什么不采用 CPU 作为主控？因为激光雷 达需要进行大量的信号处理、电机时序控制等，CPU 虽然也能做，但如果采用专用的算法 以及为算法专门优化设计的电路，其效率会高得多。而作为汽车领域的新生事物，从 2007 年 Velodyne 激光雷达首次被用于 DARPA 挑战赛至今，其上车的历史也不过十五年，还 有许多硬件/算法设计尚处在探索阶段，因此采用 FPGA 有利于反复迭代修改，同时还满 足了专用电路的高效性。 举例来说，仅仅反射波的波形处理就需要消耗大量算力，而且每一束反射光都需要进 行处理，使用 CPU 既难以满足算力需求，又浪费 CPU 的通用能力，因此往往需要专门的 电路进行处理。波形需要什么处理？实际中的情形比理论中复杂许多，虽然发射端发射的 是一个短促的脉冲，但由于光束的扩散，飞行过程中会遇到多个障碍物，产生多个反射波。 如果是树木等物体，其反射波将更复杂。在 此情况下，我们如何判断反射光的返回时间，如何判断反射率，都需要算法处理。
（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。）
精选报告来源：【未来智库】。系统发生错误
