激光雷达行业深度报告：技术路径、行业壁垒、竞争格局、公司分析.docx

激光雷达行业深度报告：技术路径、行业壁垒、竞争格局、公司分析HYPERLINK"http://quote.eastmoney.com/SH601788.html"\h1、激光雷达(LiDAR)行业概况1.1、什么是激光？什么是激光雷达？应用的历史？激光的发明要追溯到爱因斯坦在1917年创立的受激辐射基础理论。处在高能级的粒子受到某种光子的激发会从高能级跃迁到级，同时释放一个与激励光子有着完全相同的频率、相位、传播方向以及偏振状态的光子，受激发射出的光被称为LASER，最早被翻译为镭射，如今我们翻译为激光。激光雷达被称为探测的“眼睛”，是一种通过发射激光来测量物体与传感器之间精确距离的主动测量装置。激光雷达的应用可以分成四个阶段：1960-2000诞生与科研应用阶段：全球第一台激光器诞生于1960年，早期激光雷达主要用于科研及测绘项目，进行气象探测以及针对海洋、森林、地表的地形测绘。二十世纪八九十年代，扫描结构的引入扩大了激光雷达的视场范围并拓展了其应用领域，激光雷达商用产品如激光测距仪开始起步。2000-2015商业化与车载应用初期：激光雷达从单线扫描的架构逐渐发展到多线扫描，它对环境3D高精度重建的应用优势被逐渐认可，2004年开始的DARPA大赛推动了无人驾驶技术的快速发展并将激光雷达引入了无人驾驶。2005年Velodyne推出的机械旋转式激光雷达在第二届DARPA挑战赛中得到广泛关注，第三届DARPA完赛的6支队伍中的5支都搭载了Velodyne生产的激光雷达。随后陆续有巨头科技公司及新兴无人驾驶公司投入无人驾驶技术研究，激光雷达被广泛应用于无人驾驶测试项目。HYPERLINK"http://quote.eastmoney.com/SZ300024.html"\h2016-2019无人驾驶应用蓬勃发展：国内激光雷达厂商纷纷入局，技术水平赶超国外厂商。激光雷达技术方案呈现多样化发展趋势，开始有无人驾驶车队进行小范围商业化试点，此外激光雷达在高级辅助驾驶（ADAS）和服务机器人领域的应用也得到不断发展。2019年至今技术优化引领上市热潮：技术上，激光雷达朝向芯片化、阵列化发展。2020年，境外激光雷达公司迎来通过SPAC的上市热潮，同时有华为、大疆等巨头公司跨界加入激光雷达市场竞争。1.2、智驾传感硬件之首，多器件融合大势所趋智能驾驶分为感知、决策、控制三大核心环节。要想实现智能驾驶，第一步就是让车看清楚周围的环境，也就是“感知”。进一步拆解可以分成两部分，一个是硬件部分，负责“看到”，即“感”；另一部分是软件部分，也就是算法，负责“理解”，即“知”。激光雷达位于感知层，不同传感方式的原理和功能各不相同，在车载领域各有优劣。目前主要的感知方式包括但不限于：超声波雷达、C-V2X、高精度地图、摄像头、毫米波雷达、激光雷达等。激光雷达综合性能最优，智能驾驶感知层面硬件之首。根据前瞻研究院，从可靠度、行人判别、夜间模式、恶劣天气环境、细节分辨、探测距离等方面来对比，激光雷达是三种环境传感器中综合性能最好的一种，而且，其产品优势将随着消费升级与智能驾驶需求提升而愈发凸显。1）还原三维特征：高频激光可在一秒内获取大量（约150万个）的位置点信息（称为点云），利用这些有距离信息的点云，可以精确地还原周围环境的三维特征。2）探测精度高：激光雷达的探测精度在厘米级以内，这就使得激光雷达能够准确的识别出障碍物具体轮廓、距离，且不会漏判、误判前方出现的障碍物。3）探测距离远：相比于毫米波，激光雷达使用的激光波长在千纳米级别，有更好的指向性，不会拐弯，也不会随着距离的增大而扩散。相比于摄像头，激光雷达不会受到像素和光线的制约。4）抗干扰能力强：自然界中存在诸多干扰电磁波的信号和物质，但是很少有能对激光产生干扰的信号，因此激光雷达具有较强的抗干扰能力。在安全性的要求下，多传感器融合、实现技术冗余是大势所趋，激光雷达的市场红利确定性强。在积极拥抱自动驾驶技术发展的同时，安全冗余是人们考虑的首要因素。通过上述的分析我们可以看到，单一的车载传感器难以兼顾探测精度、距离、复杂恶劣环境的灵活稳定；而应用多种类的传感器可以达到“即使某一种传感器全部出现故障，仍能额外提供一定冗余度”的效果。国际汽车工程师协会（SAEInternational）发布的工程建议将自动驾驶分为了6级，随着L0级-L5级，级别越高，车辆的自动化程度越高，动态行驶过程中对驾驶员的参与度需求越低，对车载传感器组成的环境感知系统的依赖性也越强。在L4/L5级别自动驾驶的复杂情况与安全冗余的要求下，激光雷达与毫米波雷达、摄像头等进行多传感器融合，可以得出更全面的周遭环境信息，对自动（辅助）驾驶的路径规划和安全性有着极大的帮助。1.3、以何驱动：供需两侧共发力，车载赛道前景明朗通过