【導讀】激光雷達是一種用于精確獲得三維位置信息的傳感器。激光雷達，即光學雷達、光達（LiDAR），是一種用于精確獲得三維位置信息的傳感器，其在機器中的作用相當于人類的眼睛，能夠確定物體的位置、大小、外部形貌甚至材質。
激光雷達通過測量激光信號的時間差、相位差確定距離，通過水平旋轉掃描或相控掃描測角度，并根據這兩個數據建立二維的極坐標系;再通過獲取不同俯仰角度的信號獲得第三維的高度信息。
高頻激光可在一秒內獲取大量（106-107數量級）的位置點信息（稱為點云），并根據這些信息進行三維建模。除了獲得位置信息外，它還可通過激光信號的反射率初步區分不同材質。激光雷達是產業鏈的核心，下游應用于測繪和導航
激光雷達由發射器、接收器（感光元件和長焦鏡頭）、慣導系統構成。
實際上，產業鏈的上游制造元件成本不高，不是構成成本的主要因素;且因為激光雷達是下游測繪、導航等應用的核心部件，目前產能稀缺導致供不應求，呈現賣方市場，對下游有很強的定價權，因此該產業鏈主要附加值在于激光雷達部分。
作為一種能夠獲取物體位置、形狀的信息的傳感器，激光雷達天生地適用于地形地圖測繪。常用于室內建模、道路及設施數據采集、礦山采空區測量，或搭載于飛行器上進行大范圍的電力巡線、林業普查、水利勘測等等，應用廣泛。目前該領域硬件技術較為成熟，已有室內、搭載于汽車、船舶、飛行器的解決方案，體積較大，精度較高，探測范圍較遠。該領域軟件方面是大規模發展的瓶頸，尚未有成熟的處理大量點云數據并建模的方案，目前市面上都是以非標特制軟件為主，通用平臺式尚有待發展。
近年來，激光雷達被用于導航領域，如機器人、無人機的避障，和智能車的自動駕駛（包括輔助駕駛等不同級別）。由于應用場景的不同，在導航領域要求激光雷達能夠快速掃描、動態處理數據并實時反饋，在精度方面相對要求較低，只需分辨清楚障礙物、行人、汽車等，垂直角分辨率一般在1°左右。
目前該領域高端硬件技術正在發展中，產品應用于各類智能車的原型車上，低端技術如應用于掃地機器人等低分辨慢響應已經實現量產。軟件方面，由于目前各類無人車的研發公司均為互聯網巨頭或汽車巨頭，如谷歌、百度、大眾、寶馬等，各公司均有自研算法，壁壘較高，也有少量創業公司面向市場提供了包含算法邏輯的解決方案給客戶選擇，但是非?；A，也需要客戶進行進一步開發。
近年來，受無人車和機器人需求的帶動，各激光老牌廠商（如Pioneer、北科天繪等）和創業公司（如Velodyne、速騰聚創等）均著眼于研發導航型激光雷達，集中針對該需求進行技術研發和突破。
且由于智能化是市場趨勢、汽車領域市場空間大，導航型激光雷達的未來市場空間將遠大于測量型激光雷達，因此下文將著重與對導航型激光雷達進行介紹。汽車智能化與網聯化是汽車主動安全的實現過程，主動安全的智能傳感系統（攝像頭和雷達）將進入需求爆發階段。汽車主動安全設計，通過安裝在車身各部位的攝像頭和雷達傳感器感知車身周圍信息，對危險情況進行識別，主動預警或控制，避免事故發生。
通過內部視覺傳感器可以探知駕駛員是否瞌睡，進而進行瞌睡預警提醒;通過外部超聲波雷達和視覺傳感器可以輔助駕駛員完成泊車操作;而毫米波雷達及視覺傳感器可以探測車輛前方行人和車輛，對車輛的碰撞可能性進行預警，可實現自適應巡航和自動緊急制動等功能。智能汽車的發展過程是汽車駕駛從被動安全到主動安全、從信息孤島到全面互聯的過程，而未來的無人駕駛汽車也是建立在完備的智能感知系統的基礎上。因此，主動安全的智能傳感系統（攝像頭和雷達）將進入需求爆發階段。
激光雷達發展瓶頸短期內在于成本，長期在于無人車產業的發展
目前的低級別自動駕駛，即輔助駕駛和部分自動駕駛領域中，主要的定位測距技術仍然是毫米波雷達和視覺傳感器。激光雷達與之相比成本過高，未能被車企接受。超聲波雷達目前單價約為150美元，激光雷達經過近10年來雨后春筍般的發展，價格已從Velodyne獨占時期的逾10萬美元（機械式）驟降至Quanergy等創業公司聲稱的200-300美元（固態式）。而且這些公開售價的激光雷達均是16線以上、準備運用于高級別自動駕駛的產品，而根據Ibeo、北科天繪的說法，4線激光已可滿足輔助駕駛，簡版的激光雷達系統價格將能夠做到更低，并在短期內在低級別自動駕駛領域開始對其他傳感器的替代。
奧迪新款A8已經開始搭載Ibeo的Scala4線激光雷達，與毫米波雷達一起構成最新的L3級別自動駕駛系統。此則新聞說明激光雷達成本下降已經逐漸到位，并開始商業應用。相信隨著未來工藝的進一步成熟、量產帶來的規模效應能夠使成本進一步降低，將從高端至低端逐步滲透低級別自動駕駛領域。在高級別自動駕駛，即高度自動及完全自動駕駛領域中，激光雷達是目前各大無人車企（百度、谷歌、福特等）的唯一傳感器解決方案，在其競爭技術視覺神經網絡算法（主要由特斯拉開發）突破之前將持續獨占該地位。
2017年6月京東已將無人車投放至高校中進行派件，表明目前的無人車已有能力在特定環境（低速、交規較簡單）實際運作，將在一定程度上替代人力執行任務。由于對安全的高標準、嚴要求，無人車產業目前仍在技術測試期。
2017年6月，百度公司的無人車已經開上五環（交規未批準），說明目前的技術水平已有能力處理非常復雜的交通狀況。
技術并不是無人車產業的唯一瓶頸，除此以外，未來無人車的發展還將取決于多個方面，缺一不可：取得更多的路測數據、政策交規的放開、安全性能的測試、關鍵部件的成本降低等等。一旦各方面時機成熟、智能汽車才能得到普遍運用，激光雷達作為必備解決方案將迎來巨額爆發。谷歌無人車預計在2020年將實現商用，并在2025年實現量產。
固態激光雷達是解決高昂成本和極端環境適應的方案
作為汽車部件，低成本、小體積且能嵌入車身是必須的，因此未來固態激光雷達是應用趨勢，既可降成本又符合車載需求。激光雷達作為更優的技術，目前未能得到廣泛應用的主要障礙是其低下的產能以及隨之帶來的高昂的價格。激光雷達在誕生之初采用的是機械旋轉式，即通過旋轉激光束來進行水平360°的掃描，是我們在圖片中看見頂在各類無人車頭頂的部件。
這種激光雷達由于有旋轉機械結構，光學元件的精度極高，對出廠調試有很高要求，低效率地調試裝配是主要的產能釋放和成本降低的瓶頸。根據采用機械旋轉式激光雷達的龍頭公司Velodyne的介紹，該公司16年生產的激光雷達僅2萬個，交貨周期長達數月至半年。
年產2萬臺激光雷達要使用占地五千平米以上的廠房以及數十名熟練工人（培訓一個月以上）的人力，折算下來每人每天僅能生產1臺，結合美國硅谷的高地價、高工資，如此低的裝配效率自然帶來了極度高昂的人力成本。
此外，這種高精度的機械結構本身就不利于運用于汽車上，其在極端環境下的可靠性存疑。一臺汽車在行駛時可能會遇到各式極端情況，因此對其電子元件、機械元件的可靠性有更高要求：能耐受極端溫度、能在震動下保證高精度、能適應不同濕度的天氣環境等。
因此，即使企業采用更高效率的裝配方式（如機器人等）來解決產能瓶頸，機械結構本身也將成為旋轉式激光雷達大面積應用的阻礙。固態激光雷達，與機械旋轉式相對應，取消了外部的機械旋轉結構，通過采用相控陣或微機電（MEMS）和微鏡片的方式來控制激光雷達的水平掃描。
其水平掃描范圍較窄，只能通過多個雷達來完成360°水平掃描的任務。但是由于取消了外部機械結構，其重量和大小顯著降低，可以內嵌于車輛中，外型更加美觀。取消了外部機械結構后激光雷達成本顯著降低，根據Quanergy公司在2016年的介紹，該公司的S3固態激光雷達單臺成本僅約200美元左右，對比機械旋轉式激光雷達動輒數千美元的售價已是質的突破，該款激光雷達將在今年9月下線。同時根據雷鋒網的調研，Quanergy公司宣稱明年該公司的固態激光雷達的強度水平就可達到車規級，即滿足各種高強度環境下的應用。
綜上所述，固態激光雷達取消了機械結構，能夠擊中目前機械旋轉式的成本和可靠性的痛點，是激光雷達的發展方向。除了這兩大迫切解決的痛點外，目前量產的激光雷達探測距離不足，僅能滿足低速場景（如廠區內、校園內等）的應用。日常駕駛、高速駕駛的場景仍在測試過程中，相信未來的激光雷達的各類測距精度參數都將會隨成本降低和算法優化有較大的提升。
激光雷達是全球化的市場，中短期供不應求
目前激光雷達受技術限制產量嚴重不足，世界各地的智能駕駛企業都對激光雷達有強烈需求，一旦激光雷達企業有新產品發布即會馬上收到來自全球各地的訂單。因此說激光雷達市場是全球化的市場，一旦企業產品突破即可放眼世界，獨享自動駕駛主傳感器的蛋糕。
2016年僅有Velodyne公司能夠實現自動駕駛用激光雷達的量產，公司中國區負責人翁煒在去年預計2016產量將猛增三倍，約為一萬臺，且產生量變的主要原因是用于自動駕駛的16線激光雷達的推出，此前銷量主要是用于測繪、科研。我們據此估計2016年用于自動駕駛的激光雷達銷量為5600萬美元。據HIS的預測，到2020年能夠進行自適應巡航（ACC）的ADAS系統滲透率為9%，按2020年汽車年銷量1億臺計算，該系統共生產900萬套。
該系統目前的主要實現方案是毫米波雷達，激光雷達將部分取代、與之結合構成更安全、更可靠的系統。若按每臺低配（4線或更低）激光雷達價格150美元、每套系統使用一個激光雷達計算，市場缺口達13.5億美元。因此可以替代的空間巨大，在中短期內產量將決定市場空間。長期來看，根據麥肯錫公司的預測，到2030年汽車年生產量將達到1.15億臺，其中將有15%的汽車實現高級自動駕駛，并有45%實現低級自動駕駛。
根據北科天繪CEO張智武預測，車企希望大批量生產時整套系統做到5000元/車（約750美元），在不計通貨膨脹的情況下，在2030年自動駕駛用的激光雷達市場將達到180億美元以上，年復合增速51%。
激光雷達進入壁壘高，率先低價量產企業將占據車企合作入口
目前激光雷達的硬件提供商主要是初創企業，也有部分較為成熟的激光企業從相近技術切入布局。
由于激光雷達是精密的光學儀器，且需要結合大量軟件算法、電路設計及其他自動化領域的高精尖技術，因此技術壁壘較高，難以模仿。在資金方面，激光雷達目前量產成本高、產品未能廣泛商業化，需要大量前期投資，各創業公司都已獲千萬以上級別的投資，資金壁壘也將成為進入市場的限制。各初創企業的技術團隊均實力強勁，有多年激光雷達、位置傳感的開發經驗。從周期上看，創業團隊在天使輪/種子輪獲得啟動資金，并研發出原型機，原型機獲得合作伙伴認可后再獲得A輪/B輪融資開始量產，投資方一般為車輛零部件Tier1供應商或VC、PE。
成熟的激光企業優勢在于在較早之前就開始激光技術的積累，團隊內光學方面人才積累較充足，技術團隊較大。該類企業已有能夠產生充足現金流的產品，Velodyne稱融資主要是為了進行深度合作，應下游需求進行定制開發，因此投資方是無人車的開發企業（百度、福特）。Velodyne、Ibeo和Quanergy走在前沿，國內企業旋轉式技術已經成熟
目前著眼于高級自動駕駛機械旋轉式激光雷達的領軍企業是Velodyne，固態式激光雷達的領軍企業是Quanergy;在低級自動駕駛已量產商用的企業是Valeo/Ibeo。國產企業目前主要專注于生產旋轉式激光雷達，速騰聚創、禾賽科技、北科天繪均可接單量產，并且在精度和價格上與國外同檔次產品相比擁有優勢
到2020年ADAS市場所需的激光雷達數量就達900萬個，因此企業只要技術突破能夠量產價格到位的產品就將得到應用。除目前的Ibeo/Valeo4線激光雷達可應用于L3系統以外，未來Quanergy為首的固態激光雷達企業也將預計在2022年開始大規模低價量產。由于車規級部件在實際應用前需要進行大規模測試，廠商一般不會輕易更換裝備提供商。因此在產能能夠滿足需求缺口之前將是技術突破的關鍵期，在那之前能夠低價量產搶占市場的將打開與車企合作的入口，并在未來獲得渠道優勢，與廠家合作開發應用于高級別自動駕駛的激光雷達。
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