【编者按】2022年是车载激光雷达上车“元年”，有不少国内车载激光雷达厂商不仅投入量产，且获得越来越多的车企“定点”，以及产业资本的青睐，正奋力竞逐这一赛道的领先地位。但对于这一赛道，仍难看到它的终点，而且在这些年蓄力发展的过程中，也不断有新进者上车，先行者“下车”，挑战和困难一直如影随形。

车载激光雷达这一赛道当前的发展究竟处于何种阶段？是否如预期所想？主流技术发展方向及突破口在哪？企业要从哪些方面提升核心竞争力？如何在保障技术及制造工艺的同时实现成本的管控？当前的投资回报如何？围绕上述话题，集微网推出车载激光雷达系列选题，通过与业内专家、企业以及投资机构的采访交流，以期更深入还原这一赛道的真实情况，本文是该系列选题的第二篇。

 车载激光雷达，正处于从小众走向大众的爆发前夜。上周正式登陆纳斯达克的禾赛科技正是这一变化趋势的受益者。

过去的18个月，禾赛科技是赴美上市中IPO规模最大的一家，不仅代表中概股在美国资本市场的再次破冰，而且扭转了美国投资人对激光雷达行业的悲观态度，更为国内激光雷达厂商开辟了一条可行的道路。

2022年，相比国外厂商经历着“诸神黄昏”，国内车载激光雷达厂商在这一赛道“抢跑”成功，并在定点量、上车量等方面获得了“制高点”，这也由此加速了国内厂商向纯固态技术路线的演进，亮道智能、禾赛科技、速腾聚创等都先后发布了相关产品进展，供应链上游企业也不断向光学部件、芯片等领域精进。

兼具可靠性与成本产业、资本看好

按照扫描方式来划分，激光雷达的技术演进路线可以分为机械式到半固态，再到纯固态三个阶段。

机械式激光雷达，工作原理是不断旋转发射器，将激光点变成线，并在竖直方向上排布多束激光发射器形成面，从而生成一个立体点云，实现对环境的感知扫描。其优势在于检测精度高，单台就可实现360°扫描。但由于硬件成本高，同时还存在物理上的旋转动作，因此使用寿命短，大概2-3万小时就需更换，较难通过车规验证，无法进行大规模量产。

在此之后，半固态激光雷达被认为是一大合适的过渡方案。半固态激光雷达又被分为3个技术路径：MEMS、棱镜和转镜。目前，量产上车的激光雷达主要为半固态激光雷达，MEMS、棱镜和转镜平分秋色。相比机械式激光雷达，半固态激光雷达在成本上极大地降低，量产后成本能下探到千美元甚至更低，并且兼顾车规量产与高性能的需求。

因此，业内普遍认为，没有任何运动部件，且高度集成的纯固态激光雷达，成本下探空间大，过车规更容易，才是未来的主流技术方向，纯固态又主要分为Flash、OPA等路线。

这两年，伴随中国的智能驾驶渗透率不断提升，车载激光雷达开始密集上车，成本的下探无疑将进一步加大车企的配置。

亮道智能CEO剧学铭告诉集微网，早期车载激光雷达价格从高达几十万元到十几万元、几万元，现在前装激光雷达的成本，以前向为例，单个价格在1万元以内，5000元甚至更低。未来随着价格下调到2000元以内甚至1000元以内，实际上更多的车型具备将其作为前装上车的条件，激光雷达也可以进一步更多在L2、L3车型出现。

“激光雷达作为一个产品，最终要满足车载功能的要求，真正提升安全性、舒适性。上车以后非常重要的一点就是价格，我们希望未来的车辆都能搭载激光雷达，前提条件是成本一定能够降到接受范围。从这一需求反推，因为兼具可靠性与成本，比较看好固态激光雷达。”剧学铭说。

同样坚定看好固态激光雷达赛道的，还有硬科技早期投资机构中科创星创始合伙人米磊。米磊认为，成本制约着整个车载激光雷达的发展，通过集成光学的方式可以有效解决这一问题。而从目前的落地情况来看，也符合这一趋势——从最开始的机械式，到现在落地的半固态，再到最后固态的方案，集成度越来越高，成本下降的幅度也越来越大，国内一些厂商已然将价格从万元降到千元级别。

技术百花齐放核心芯片待突破

随着国内激光雷达的装车量不断提升，在车载激光雷达市场逐渐占据有利地位，国内激光雷达产业链企业也加速发展。

一般来讲，激光雷达上游产业链可分为扫描部件、收发部件、光学部件和信息处理部件，核心元器件有半导体激光器、光电探测器、扫描镜、MEMS、数模转换部件、FPGA芯片、模拟芯片等。目前激光器、探测器、光学部件已实现国产替代，但在芯片领域仍存在差距。

剧学铭介绍，在固态激光雷达领域，以Flash技术为例，光学部分等部件，国内本身就有很好的供应商，目前看一到两年内，国内的整个供应链体系就会比较完整，甚至在某些方向上，国内一些厂商本身就是激光雷达的全球供应商，甚至是领先的供应商。

米磊认为，激光雷达上游核心的芯片环节亟待解决，所以近两年中科创星重点投资了固态激光雷达芯片相关企业，包括VCSEL芯片企业瑞识科技、3DFlash激光雷达芯片企业飞芯电子，硅光激光雷达整机供应商洛微科技和摩尔芯光等。

固态激光雷达还有助于简化传统激光雷达供应链。飞芯电子CEO雷述宇对集微网表示，传统激光雷达是光机电一体集成方案，所以在系统和上游配套等方面都比较复杂，这也体现出传统激光雷达的一大弊端。为大幅简化方案及解决上游配套问题，飞芯电子从2016年入局就坚定地选择Flash+iToF的全固态方案。

在雷述宇看来，目前上游的代工厂商及下游的光电模组厂商都十分成熟和完备，唯一备受考验和挑战的就是国内的芯片设计厂商，因为要同时满足车规量产+强抗干扰能力两大指标，因此6年来飞芯电子一直沿着这一方向努力研发。

“现在，一些汽车前后装的客户已经在试用我们的产品，今年就可以逐渐上量。”雷述宇说。

现阶段，固态激光雷达技术路线的最终形态尚未确定，如上所言，纯固态主要分为Flash、OPA，主要是以扫描方式区分，而以测距方式则分为ToF和FMCW，因此目前技术也呈现百花齐放的状态。例如，洛微科技为提升未来在这一赛道的核心竞争力，从2018年创立以来就自研OPA+FMCW芯片，今年也将推出首款产品，将于2025年左右正式上市。

放眼当下，目前国内部分整机车载激光雷达供应商已抢跑成功，洛微科技等晚入局者是否有后发优势？

对此，洛微科技CEO冯宁宁表示：伴随着2022年一部分车型开始使用第二代激光雷达（混合固态/半固态），车企对激光雷达的性能、价格、尺寸等需求会逐渐明朗清晰，而这些信息则会传导到洛微科技，融入到下一代产品研发当中，真正解决客户在自动驾驶中的痛点难点。届时，洛微科技作为第三代固态激光雷达的产品也将呼之欲出。

“在固态激光雷达领域，洛微科技站在了行业技术的第一梯队，我们的技术研发非常快速有效，研发进度也与市场紧密相连。从中长期来看，我相信洛微科技在固态激光雷达领域将会成为一个领先者。”冯宁宁说。

两年后规模上车资本持续助力是关键

产业界虽对激光雷达技术大方向已达成共识，但对于这一赛道的企业而言，随着技术的演进和产品落地，其中仍面临不少挑战。

行业普遍预计，固态激光雷达真正量产的时间点在2025年左右，对于这一高壁垒的技术，上述受访者均表示，落地之前还需要大量投入，资本的持续助力至关重要。

以“中国上市激光雷达第一股”禾赛科技为例，其产品在截至2022年底已累计交付量超过10万台。禾赛科技的招股书显示，,2019年、2020年、2021年和2022年前九个月,公司研发投入分别为1.5亿元、2.3亿元、3.68亿元和3.76亿元,分别占同期营收的43%、55%、51%和47%，研发投入庞大。

而从近几年的全球经济大环境来看，全球经济和商业都处于比较艰难的时期，那么量产尚早的车载固态激光雷达领域的投融资情况是否会受到影响？

在雷述宇看来，尽管这两年随着全球经济大环境的变化，围绕固态激光雷达的投融资稍微往下走了一些，但整体而言这个领域发展形势依然向好。目前最大的问题是，大部分资本并不清楚到底什么叫未来的激光雷达技术，所以他们更偏好于投资一些与国外技术品比较类似的国内公司，即“国产替代”，投资逻辑并未跟随行业与产业变化而调整。

同时，雷述宇、冯宁宁均表示，在固态激光类纯芯片方案领域，国内外厂商的起跑线基本相同，若国内在该领域取得突破，就很难被“卡脖子”。

冯宁宁表示：“对于初创公司而言，选择难度高、挑战大但是正确的事情，需要长周期去实现，资本的加持至关重要。这其中，阶梯性的战略规划也十分重要，要把一个长期的比较有难度的目标分成几个小的目标去循序渐进完成，即可通过研发过程去生产一些初级、中级的一些产品让它尽快落地，解决部分客户的一些功能问题，这样每年都进行一个产品技术的迭代，逐步地落地一些产品，同时技术也在向前演进，这也是洛微科技现在的策略，而且要把这些信息传递给投资人。”

米磊表示：“作为一家投早、投小、投硬的科技投资机构，我们对于未来的判断仍是乐观的，短期波动的不确定性很大，不用特别在意，只要判断对了长期趋势，然后坚持去做，始终朝着对的方向去努力就一定会成功。同时，投硬科技要坚决反对走捷径，中科创星更倾向于投资固态激光雷达芯片这类有着较高技术壁垒的领域，越难攻克的才越有价值。”

更重要的是，固态激光雷达还未进入商业验证阶段，还需要和产业链上下游各方进行长期地摸索，这些都非一日之功。

另外，虽然几乎国内头部的主机厂都将激光雷达上车做成了一个确定性的决定，但目前车载激光雷达尚处于“硬件先行”阶段，消费者感知层面还未有具体的功能实现。

剧学铭表示，市场车辆并没有真正应用超大量的应用激光雷达功能，同时最近也有一些测评反馈，搭载了激光雷达的车辆对于自动驾驶安全性体验的提升还不明显。但真正在L3或者L3+的具体功能开发过程中，除了硬件的成熟，规模化以后实际上还要基于硬件去做可靠感知的开发及后续的迭代升级。

如果激光雷达功能体验与车企功能宣传上的“裂缝”越来越大，终端消费者对激光雷达的耐心或逐渐变少。所以，时间窗口既是朋友，也是敌人。对于固态激光雷达上下游企业而言，要坚定下去并突出重围，不确定性仍然很多。（校对/张轶群）