在智能驾驶的浪潮推动下，激光雷达成为2024年汽车电子领域高速发展趋势。
自动驾驶技术的不断进步，为激光雷达市场提供了巨大的成长空间。
目前，激光雷达已成为售价30万元以上车型的“标配”。据不完统计，截至2023年第三季度，我国已有21款车型配备了激光雷达，其中大部分主机厂的高端车型都已将激光雷达作为标准配置。随着激光雷达性价比的不断提升以及L3级别以上自动驾驶技术的快速渗透，其普及速度将进一步加快。
根据市场研究机构Yole的预测数据，到2028年，全球高级驾驶辅助系统（ADAS）激光雷达市场规模将从2022年的3.17亿美元大幅增长至44.7亿美元，成为激光雷达行业的一个重要应用领域。同时，乘用车和轻型商用车（PC&LCV）领域的激光雷达市场规模也将从2022年的1.69亿美元增长至2028年的39.2亿美元，年复合增长率高达69%。
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资料来源：yole
激光雷达行业概览
传感器作为机器的“视觉”器官，是实现智能化感知周围环境的关键。
激光雷达作为一种重要的传感器，通过发射激光并接收反射回来的信号，能够精确获取周围环境的三维信息。
激光雷达通过连续地测量和反射激光，能够获取三维空间内物体的详细距离、位置和形状信息，从而实现高度精确的三维环境感知能力。
在车载应用领域，激光雷达根据扫描方式的不同，主要可以分为机械式、混合固态式和纯固态式三种类型。每种类型都有其独特的优势和局限性。
机械式激光雷达以其快速的扫描速度和360度的全方位扫描能力而著称，但由于其结构复杂、体积庞大以及高昂的制造成本，使得其在实际应用中受到了一定的限制。
混合固态激光雷达则采用了转镜、棱镜、MEMS微振镜等多种技术方案，相较于机械式激光雷达，其成本有所降低，但在扫描范围上可能稍逊一筹。
纯固态激光雷达则完全摒弃了移动部件，使得其结构更为紧凑和可靠。此外，由于其装配和调试过程可以实现自动化，因此在大规模生产时有望显著降低制造成本。
当前车载激光雷达的发展趋势正朝着高性能、低成本、轻量化以及全固态的方向迈进。
激光雷达产业链
激光雷达的产业链上游涵盖了多个核心组件，包括用于发射激光束的激光器、负责接收反射信号的探测器、进行信息处理的芯片，以及实现扫描功能的模块和其他必要的结构部件。这些组件是激光雷达能够正常工作的基础。
产业链的中游有各种形态的车载激光雷达产品；产业链的下游则主要是各大Tier1供应商以及整车制造商，将这些激光雷达产品集成到ADAS辅助驾驶系统和高级自动驾驶系统中，以实现车辆的智能化和自动化。
按照应用领域来划分，激光雷达主要被应用于无人驾驶、高级辅助驾驶、服务机器人以及车联网等行业。
从成本构成来看，激光雷达的主要成本包括电学芯片（如集成芯片和FPGA）、光学部件（如准直镜、分束器、扩散片、透镜和滤光片等）以及收发部件（如激光器和探测器）。
布局激光雷达产业链上游各组件的主要厂商：
激光雷达格局和龙头厂商梳理
国内厂商在车载激光雷达领域已展现出强大的竞争力。
据盖世汽车的报道，2023年全年，禾赛科技、图达通、速腾聚创以及华为技术等公司的激光雷达搭载量（不含进口和选配）均位居市场前列，仅前三名厂商的市场份额总和超过了80%。
从全年总体来看，速腾聚创的表现尤为突出，其2023年全年销量达到了约256,000台。其中，应用于ADAS（高阶驾驶辅助系统）的产品交付量更是高达约24万台，占比超过90%，相较于2022年实现了550.41%的同比增长。
随着元器件国产替代进程的加速推进，车载激光雷达的成本有望进一步降低，从而提高其市场渗透率并扩大国产厂商的竞争优势。
资料来源：盖世汽车
激光雷达市场近年来呈现出迅猛的增长势头，主要得益于多传感器融合的高阶智能驾驶方案的广泛流行，以及国内激光雷达企业在降低成本方面所取得的显著成效。
目前，激光雷达的成本已大幅降低至数百美元级别，这一进展极大地激发了各大汽车制造商对激光雷达感知融合方案的热情，陆续将其作为打造智能驾驶系统的首选方案。
这一点从众多激光雷达企业所获得的合作车企数量和订单规模上得到了有力的印证。
以2023年前三季度为例，速腾聚创针对ADAS应用的激光雷达产品的平均售价已降低至3500元，相较于2022年同期的4800元，降幅达到了近三成。这一降价趋势不仅提升了激光雷达的市场竞争力，也为更多车企采用激光雷达技术提供了经济上的可行性。
目前，市场上已经出现了多款搭载激光雷达的新能源车型，其售价已经下探至20多万元的区间。
随着智能驾驶技术的不断发展和市场需求的持续增长，预计车企对于车载激光雷达的需求将会进一步攀升。
各车型搭载激光雷达情况统计：
资料来源：数据来源：高工智能汽车、各公司官网、东北证券
结语
随着智能驾驶技术的飞速发展，众多车企势力都雄心勃勃地瞄准了2024年这一关键时间点，计划在50-100座城市内实现NOA（导航辅助驾驶）的广泛应用。
在当前的技术方案中，BEV+Transformer等感知层面的神经网络大模型被寄予厚望。这些模型通过纯感知和融合感知路线，以“重感知+新地图”的方式彻底摆脱了对成本高且鲜度低的高精地图的依赖。这一转变不仅提升了智能驾驶系统的灵活性和适应性，更将带来对以激光雷达为代表的传感器的大量需求。#汽车##智能驾驶##新能源汽车##科技##财经#
随着智能驾驶技术的不断进步和市场需求的持续增长，激光雷达等传感器将会迎来更加激烈的市场竞争。
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