文章大綱

• 城市 NOA 成競爭高地，政策助力高階智能駕駛加速落地

• 成本下探+智駕升級，2030年激光雷達市場規模有望超萬億

·城市 NOA面臨工況復雜問題，激光雷達為“優選項”

·激光雷達成本下探，加速滲透至更多車型

·自動駕駛水平升級，單車搭載激光雷達需求增加

• 上游模塊升級 固態補盲開辟激光雷達新賽道

  ·發射模塊：1550nm光源及 FMCW測距方式為未來發展方向

  ·掃描模塊：半固態化 MEMS 路線為主，固態化補盲為發展趨勢

  ·接收和控制模塊：芯片國產替代進行時

激光雷達

城市 NOA 成競爭高地，政策助力高階智能駕駛加速落地

自動駕駛是指汽車在沒有人類直接干預的情況下，依靠人工智能、視覺計算、傳感器和通信定位等技術，能夠自主地感知周圍環境、決策及執行駕駛任務的能力。自動駕駛領域的科研探索最早可追溯至上世紀 80 年代，美國 DARPA 與陸軍合作，發起自主地面車輛（ALV）計劃，并于 2004 年舉辦全球首次長途無人駕駛比賽——DAPRA 挑戰賽。2009 年，谷歌啟動自動駕駛項目，標志著自動駕駛技術商業化探索的開始。近十年以來，傳統汽車制造廠商和互聯網巨頭先后布局自動駕駛，初創廠商涌入該賽道，行業呈現高速發展趨勢。2022 年開始，領先車企已實現搭載 L2/L2+功能車型的規模化量產，在優化布局高速 NOA 功能體驗的同時，爭相推動城市 NOA 規模化量產， 全球自動駕駛商業化落地進程正穩步推進。

2021 年，國際自動機工程師學會（SAE）更新的自動駕駛分級標準（SAE J3016）是目前業內最通用的參照標準，該標準按照自動駕駛程度由低到高劃分為 6 個等級。2021 年 8 月，國家市場監督管理總局及標委發布《汽車駕駛自動化分級》文件，其劃分標準與 SAE 基本保持一致，將我國汽車駕駛自動化分成 L0-L5 共六個等級。該分級體系以 L3 作為自動駕駛的分水嶺，L3 級以下被稱為輔助駕駛，系統能夠輔助駕駛員執行動態駕駛任務， 駕駛主體仍為駕駛員；L3 級別及以上被稱為自動駕駛，系統能夠持續執行全部動態駕駛任務，駕駛主體轉變為系統，其中 L3 級別駕駛員在必要條件下需要隨時進行車輛接管。

L2 及以上級別智能駕駛滲透率穩步提升。從智能駕駛乘用車銷量來看，根據佐思汽研數據，2023 年上半年，中國市場 L2 級智能駕駛乘用車銷量達 324.6 萬輛，同比增長 34.7%；L2+/L2++級智能駕駛功能乘用車銷量達 79.1 萬輛，同比增長 83.4%。從智能駕駛乘用車滲透率來看，2023 年上半年，中國市場 L2 級智能駕駛乘用車滲透率達 35.1%，同比增加 8.0pct；L2+/L2++級智能駕駛功能乘用車滲透率達 8.6%，同比增加 3.8pct，L2 及以上級別智能駕駛乘用車銷量和滲透率均穩步提升。

自動駕駛向 L3 級別演進，城市 NOA 快速落地。NOA功能（高階智能駕駛輔助）的實現是智能駕駛從L2跨越到L3過程中的關鍵節點，目前多家傳統車企和新勢力車企在加速布局NOA功能。按應用場景分，NOA功能分為高速場景和城市場景，高速NOA功能是指在高速公路輔助的基礎上配置高精地圖，幫助車輛實現自動上下匝道、車道保持等功能。城市NOA是指在城市道路按照導航路徑智能輔助駕駛到達終點，除了基本導航功能外，城市NOA還包括自動泊車、智能跟車等功能。高速NOA始于2019年特斯拉向中國大陸選裝FSD的車型推送NOA功能，隨后國內蔚來、小鵬、理想等車企先后入局，在旗下部分車型中推出類似功能，2023年高速NOA已實現規模化落地。與此同時，城市NOA功能作為最貼近用戶場景的技術被視為自動駕駛通往L3級別的重要突破口，成為當前行業競爭高地。2022年9月，小鵬P5在廣州推出城市NGP（即城市NOA），正式拉開國內城市NOA大幕；2023年，小鵬、華為、理想等車企集中推出或公布城市NOA計劃，城市NOA迎來落地“元年”。根據佐思汽研數據，2023年1-9月，國內乘用車城市NOA滲透率為4.8%，同比增加2.0pct，預計全年滲透率超過6%。伴隨眾多主機廠在更多城市陸續開放該功能，2024年城市NOA有望迎來更大規模的釋放，推動國內自動駕駛產業進入快速發展階段。

政策持續加碼助力高階智能駕駛加速落地。2023年以來，我國相關部門及地方政府已發布逾百條自動駕駛產業相關政策和規定，從大方針政策引導到各細分場景的文件指導，多方面推動自動駕駛行業發展。從國家層面來看，2023年7月，工業和信息化部聯合國家標準化管理委員會修訂發布《國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）（2023版）》，提出要分階段建立適應我國國情與國際接軌的智能網聯汽車標準體系。2023年11月，工業和信息化部、公安部、住房和城鄉建設部、交通運輸部四部門聯合發布《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》，明確表明搭載L3級和L4級自動駕駛的車輛，在經過遴選后，允許在限定區域內開展上路通行試點，以政策推動高階智能駕駛發展。2023年12月，交通運輸部印發《自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）》，就自動駕駛汽車適用范圍、應用場景、人員配備、運輸車輛、安全 保障和安全監督八個方面提出明確要求。在國家政策引領下，各地方政府也紛紛出臺相應方案或細則，其中，深圳、上海、北京三地走在前列，在自動駕駛政策方面試點先行，為其他省市加快自動駕駛產業建設提供重要參考。伴隨著央地協同完善行業相關政策法規，我國高階自動駕駛功能有望加速落地。

激光雷達

成本下探+智駕升級，2030 年激光雷達市場規模有望超萬億

2.1 城市 NOA 面臨工況復雜問題，激光雷達為“優選項”

感知層是實現自動駕駛的前提。自動駕駛系統由感知層、決策層和執行層三個層級構成。具體來看，感知層是實現自動駕駛的前提，起著類似人類“眼睛”的作用，通過攝像頭、 毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達等傳感器來感知外部環境，實時檢測周圍環境變化， 對環境信息和車內信息進行采集和處理。決策層則承擔著承上啟下的作用，起著類似人類“大腦”的作用，依據環境感知的結果進行數據融合和決策判斷，制定出安全合理的路徑規劃。最終，執行層起到類似人類“手腳”的作用，負責控制車輛加速、剎車和轉向，沿著規劃好的路徑完成駕駛。

激光雷達綜合性能佳。目前主流的車載傳感器包括攝像頭和雷達，其中雷達傳感器可進一步細分為超聲波雷達、毫米波雷達和激光雷達。具體而言，攝像頭和超聲波雷達技術成熟、成本較低，但攝像頭受天氣影響較大，夜間探測效果不佳，且在物體及距離識別方面對算法和算力要求較高；超聲波雷達測量精度差、范圍小，有效探測范圍小于 10 米。毫米波雷達具有抗干擾性強、探測范圍相對較長等特點，但是其對非金屬材料探測靈敏度較弱，導致其在人、車混雜的場景下對行人的探測效果不佳。因此，僅依靠攝像頭、超聲波雷達和毫米波雷達的自動駕駛汽車，其誤報率和漏報率較高，容易引發交通安全問題。相較之下，激光雷達通過發射激光，可以獲取周圍物體的精確距離和輪廓信息，具有高精度、高分辨率、探測范圍廣、光線適應性好等優勢，其綜合性能在所有傳感器中最佳。伴隨著自動駕駛行業的發展，激光雷達在高階智能解決方案中的應用已成為一種必然趨勢，有望推動激光雷達市場快速增長。

實現高速 NOA 功能所需硬件水平有限，激光雷達非必選項。高速NOA因結構化封閉道路的特性，面臨的場景較為單一、復雜程度較低，因此，實現該功能所需要搭載的硬件水平有限，基本上只需要攝像頭與部分超聲波雷達或毫米波雷達即可。此外，在目前具備高速NOA功能的車型當中，除了特斯拉以外，均采用高精地圖的方案。高精地圖包含了道路的寬窄、坡度、交通標識等詳細信息，可以提前為車輛獲取大量信息數據，降低車輛運行時的負擔。并且，高精地圖不受距離、環境影響，能夠有效彌補傳感器性能邊界，助力高速NOA功能順暢實現。因此，在實現高速NOA功能的硬件需求中，激光雷達并非必要選項。

城市工況復雜，激光雷達成推動城市NOA落地的關鍵感知設備。與高速NOA相比，城市NOA面臨的工況復雜得多，可能會面臨人車不分流、道路標識不清晰、鬼探頭等多種不確定性挑戰。在夜晚場景中，還要面臨光線不足帶來能見度降低的問題，造成行車危險的corner case 數量急劇上升。因此，從高速NOA拓展至城市NOA的所需要的技術難度大幅增長，對車輛的感知能力也提出了更高的要求，具備強感知能力的激光雷達成為推動城市NOA功能落地的關鍵感知設備。自動駕駛汽車中搭載激光雷達，一方面可以實現對長尾場景的覆蓋，解決城市NOA場景中面臨工況復雜的問題。例如在面臨夜間行駛視野差、進入隧道光線突變等情況會對攝像頭帶來挑戰，但是對于主動發光的激光雷達來說，外界光線變化并不會影響其感知成像能力，激光雷達能夠輔助汽車做出穩定的行駛決策。另一方面，激光雷達的搭載可以降低感知算法的開發難度，使高階智能駕駛功能更易實現。感知算法的一個重要任務是進行語義目標檢測跟蹤，其中，衡量評價目標檢測有一個重要指標是“平均精準度”（mAP），用以評估感知算法對目標位置、尺寸、姿態的檢測水平。根據行業權威數據集Nuscenes感知算法評測顯示，“激光雷達+攝像頭”的組合方案mAP（平均精準度）分數相比純視覺算法的數值平均從57%提升至73%，增加了16個百分點。

國外激光雷達廠商式微，國內廠商快速崛起。北美和歐洲地區激光雷達產業起步較早，發展過程中涌現一批領先的激光雷達制造廠商，包括Velodyne、Luminar、Aeva、Ouster、 Valeo、Innoviz、Ibeo等。伴隨著激烈的市場競爭，部分海外激光雷達廠商面臨衰退，2022 年，曾經的全球激光雷達巨頭Velodyne和Ouster確認合并，Ibeo、Quanergy相繼宣布破產。而國內激光雷達廠商在政策支持和市場需求雙重驅動下快速發展，代表企業包括禾賽科技、圖達通、速騰科技、大疆覽沃、萬集科技等。伴隨著國內智能駕駛行業快速發展，國內頭部廠商加大布局力度，產品性能和價格優勢逐漸凸顯，帶動國內車載激光雷達在全球市占率不斷攀升。根據Yole Intelligence數據統計，2022年中國車載激光雷達企業占據全球市場份額突破75%。其中，2022年禾賽科技以47%的市占率穩居全球車載激光雷達總營收榜首，同比提升5個百分點；圖達通依靠著蔚來汽車持續出貨，以15%的市占率奪得第二位；Valeo、速騰聚創、大疆覽沃分別以13%、9%、5%市占率位列第三、四、五位。2022年全球營收前五的激光雷達廠商中，中國廠商占據四席，國內激光雷達產業高歌猛進。

頭部廠商加速迭代高線束激光雷達，產品性能不斷提升。衡量激光雷達核心性能的參數包括線束、分辨率、視場角FOV、點頻等，各參數之間的差異將會直接影響激光雷達的測距能力和感知精準度。其中，線束是最為直觀衡量激光雷達性能的指標之一，激光雷達線束越多，可以更清晰完整收集到各類物體的3D輪廓，即測量精準度越高，能夠有效提升智能駕駛的安全性。2017年，激光雷達首次被搭載在量產車型奧迪A8上，選裝的是由Valeo提供的4線轉鏡掃描激光雷達；到 2021 年底，小鵬P5成為首選搭載激光雷達的量產電動車型，搭載的是由覽沃提供的等效144線激光雷達。此后速騰聚創推出125線的M1和禾賽科技推出的128線的AT128幾乎平分車載激光雷達市場。2023 年底，華為發布的問界M9搭載行業首顆量產192線激光雷達遙遙領先于同行。不久之后，北醒光子就官宣旗下256線激光雷達投產；2024年1月，CES2024 大會上，禾賽科技更是推出了 512 線激光雷達——AT512，該款雷達可實現300米標準測遠，最遠測距能力可達400米，為系統安全決策增加 40%以上反應時間，樹立了行業性能標桿。高線束激光雷達市場發展進程加速，有望助力車企打造更安全的智能駕乘體驗。

激光雷達成本下探，有望滲透到更多車型中。近年來，在激光雷達加速規模化量產主導 下，激光雷達成本快速降低。從2021年單顆售價1萬元左右，到2022年降至6000元以下，2023年更是已進一步壓縮至3000元以下。根據Frost&Sullivan報告，車載激光雷達成本預計將在2021年至2030年間每年下降約9%。國內頭部激光雷達廠商圖達通亦表示，預計未來3-5年內，激光雷達成本將下降20%-30%，在5-10年左右降至1000元以下。根據灼識咨詢報告，以往因激光雷達價格高昂，僅建議售價超過40萬元的車型選擇搭載激光雷達產品，受益于激光雷達快速降本，2023年，建議售價約20萬元的車型可考慮將激光雷達作為可選配置或標準配置。根據佐思汽研統計，2023年國內有超過20款新車型搭載激光雷達上市；2024年后，寶馬、奔馳、沃爾沃等外資品牌也將加入到上車潮中。此外，近期比亞迪宣布，將在2024年推出多達10余款搭載激光雷達的智駕車型，未來將為20萬元以上車型提供高階智能駕駛系統選裝服務，而30萬元以上車型將全面標配高階智能駕駛系統。伴隨著激光雷達成本持續下探，激光雷達有望加速滲透到不同價格區間、不同品牌的車型中，并逐漸成為標配。

2.3 自動駕駛水平升級，單車搭載激光雷達需求增加

伴隨自動駕駛水平升級，單車激光雷達需求增加。冗余設計是指在系統或設備的關鍵部 分增加額外的功能通道、工作元件或部件，以確保在部分出現故障時，系統或設備仍能 正常工作，提高系統可靠性。隨著自動駕駛程度提升，駕駛主體從駕駛員轉為車輛系統，為確保車輛始終處于正常運行狀態，冗余設計變得必不可少，對于L3及以上自動駕駛冗余系統將成為標配。目前，高階自動駕駛冗余設計涵蓋了感知冗余、控制器冗余、執行器冗余、通信冗余等。其中，感知冗余是指采用“攝像頭+超聲波雷達+毫米波雷達+激光雷達”多源異構傳感器融合方案，以實現感知硬件能力互補，從而強化自動駕駛的感知能力。根據蓋世汽車統計數據顯示，2023年1-10月，在搭載NOA功能的車型中，采用11V1R1L方案（11個攝像頭+1個雷達+1個激光雷達）的車型占據最大市場份額，達到27%。其他包含激光雷達的11V5R1L方案和11V5R2L方案分別占比17%和3.4%，含有激光雷達的多傳感器方案在搭載NOA功能的智能駕駛車型中占據主導地位。同時，伴隨著自動駕駛水平持續提升，單車所需搭載的激光雷達數量將不斷增加。據中國信息通信研究院報告，L3級別以上車輛單車搭載量將隨著自動駕駛等級的提升而成倍增加，L3、L4和L5級別自動駕駛或分別需要平均搭載1顆、2-3顆和4-6顆激光雷達。

國內頭部激光雷達廠商交付量不斷攀升。國內激光雷達頭部廠商量產交付量競賽已經進入到白熱化階段。2022年9月，禾賽科技成為首個單月激光雷達交付量超過1萬顆的車載激光雷達廠商；2023年8月，速騰聚創單月交付量超2萬顆；2023年10月，速騰聚創實現單月銷量近3萬顆，再次刷新紀錄。2024年1月2日，禾賽科技宣布2023年12月激光雷達交付量突破5萬顆，僅 6日后，速騰聚創宣布2023年12月交付量達到72200顆，成為車載激光雷達行業中首個單月交付量超過7萬顆的激光雷達廠商。根據高工數據統計，2023年，中國乘用車前裝標配激光雷達交付量超過60萬顆，主要是由禾賽科技、速騰聚創和圖達通為代表的國內第一梯隊激光雷達廠商所貢獻。其中，2023年，速騰聚創激光雷達銷量約為25.6萬顆，同比增長超過300%；禾賽科技預計全年銷量突破22萬顆，同比增長超過173%。當前，頭部廠商快速放量，激光雷達產業或迎來商業化臨界點。

激光雷達市場規模快速增長，2030年或超萬億元。目前，激光雷達的主要下游應用場景包括汽車、機器人（包括自動駕駛汽車及自動駕駛卡車）、3D測繪等，根據灼識咨詢報告，汽車行業為激光雷達發展的主要驅動力。在汽車應用領域，隨著自動駕駛汽車需求日益提升，激光雷達持續降本加速滲透到更多車型，同時自動駕駛等級升級帶動單車所需搭載的激光雷達數量增加，車載激光雷達廠商有望繼續快速放量。根據灼識咨詢報告，2022年全球車載激光雷達解決方案市場規模為34億元，后續預計將以103.2%的復合年增長率增長至2030年的10003億元。屆時，車載激光雷達市場將占據激光雷達整體解決方案市場的近80%。中國作為全球車載激光雷達方案最大的市場，預計2030年市場規模將達到3466億元，占比全球市場34.6%。從2022年至2030年，中國車載激光雷達市場規模的年復合增長率預計高達104.2%，顯示出強勁的增長勢頭。此外，在機器人應用領域，采用配備激光雷達的機器人可提高工作環境的安全性，并有效降低勞動成本。為了提高機器人感知準確性，配備多個激光雷達的高度智能機器人已成為趨勢。受機器人出貨量提升及單臺機器人激光雷達安裝數量增加所推動，預計全球機器人激光雷達解決方案市場將快速增長，到2030年市場規模有望達到2162億元市場規模，其中，中國市場預計占據31.8%的市場份額。

激光雷達

上游模塊升級，固態補盲開辟激光雷達新賽道

激光雷達上游主要可以拆解為發射模塊、掃描模塊、接收模塊和控制模塊四大模塊。發射模塊負責激光源的發射，光源及發射形式的不同影響射出的光的能量大小，從而影響探測范圍。掃描模塊通過掃描器的機械運動控制光的空間投射方向，實現對特定區域的掃描。接收模塊則負責捕捉反射回來的光，探測器的選擇將影響對返回光子的探測靈敏度，繼而影響激光雷達探測距離和范圍。控制模塊通過算法處理生成點云模型并進行處理，最終完成探測任務。

3.1 發射模塊：1550nm 光源及 FMCW 測距方式為未來發展方向

激光光源：905nm具有經濟優勢，1550nm對人眼更安全。按波長來區分，目前激光雷達主要應用的是905nm波長和1550nm波長的光源。905nm激光雷達中的激光器接收端可以采用硅基探測器，其具有技術成熟及低成本等優點。相比之下，1050nm激光雷達激光器則需要使用價格較高的磷化銦（Inp）材料，并與昂貴的銦鎵砷（GaAs）探測器配對使用，因此成本相對較高。但是1550nm光源對人眼更安全，受日光和大氣散射等干擾小，且更易穿透大氣，在應用中可實現更遠的探測距離。目前，905nm激光雷達憑借經濟優勢成為出貨量最大的產品，國內頭部激光雷達廠商如速騰聚創和禾賽科技均專注于此。而圖達通生產的激光雷達獵鷹（Falcon）則應用 1550nm波長，該產品作為蔚來ET7自動駕駛超感系統的標配，是全球首款量產的1550nm激光雷達，其最遠探測距離高達500米。

測距方式：ToF 仍為主流方式，FMCW未來可期。激光雷達對物體的測距方式主要分為飛行時間（ToF）和調頻連續波（FMCW）兩種方式。ToF探測方式是根據光源發射及返回的時間差來得到與目標物的距離信息，這種方式探測精度高，響應速度快，是目前市場應用最為廣泛和成熟的測距方式。FMCW探測方式是將發射激光的光頻進行線性調制，得到發射及返回信號的頻率差，從而間接獲得飛行時間來反推出與目標物的距離。相比ToF探測方式，FMCW探測方式具有抗干擾能力更強、信噪比高、分辨率高等優勢，但目前技術成熟度較低，仍處于發展初期。

3.2 掃描模塊：半固態化 MEMS 路線為主，固態化補盲為發展趨勢

掃描模塊按技術架構，可分為機械式激光雷達、半固態式激光雷達和固態激光雷達三大類。

機械式激光雷達：360°水平視場角范圍掃描，主要用于無人駕駛領域。機械式激光雷達是最早進入市場以及最成熟的一種技術路線，主要是通過電機帶動收發陣列進行整體旋轉，實現對空間水平360°視場范圍的旋轉。由于無人駕駛汽車運行環境復雜，需要對周圍環境進行360°的水平視場掃描，而機械式激光雷達兼具360°水平視場角和測距能力遠的優勢，同時測量精度較高，目前主流無人駕駛項目包括無人汽車、無人卡車等，均采用機械式旋轉激光雷達作為主要傳感器。但因為其內部有機械式結構，所以產品尺寸大、維護成本高、使用壽命短，造成其不太適合大規模裝載在乘用車上。

半固態式激光雷達：MEMS為乘用車市場主流應用方案。半固態方案的特點是收發單元與掃描部件解耦，收發單元不再進行機械運動，整體體積相較于機械旋轉式雷達更為緊湊。半固態式激光雷達主要分為MEMS、棱鏡和轉鏡三種技術路徑，其中MEMS方案最為主流。由于MEMS方案內部只有一個運動部件微型鏡面，所以可以更好地實現性能和耐久性的平衡。目前，乘用車市場中廣泛應用的就是MEMS激光雷達。例如，速騰聚創的M1激光雷達已經上車的車型包括小鵬 G9、威馬M7、廣汽埃安LXPlus、智己L7等；禾賽科技的AT128激光雷達上車的主要車型包括理想L9/L8/L7、集度ROBO-01等；以及依靠蔚來出貨的圖達通獵鷹（Falcon）激光雷達，目前主要搭載在蔚來ET7/ET5/ES7/ES8/ES6等車型中。

固態式激光雷達：Flash固態補盲激光雷達開辟新賽道。Flash固態式激光雷達即使MEMS方案已經減少了機械部件，但由于內部仍有“微動”的微型鏡面，這對于產品的可靠性和耐久性方面構成了挑戰。相比之下，全固態激光雷達徹底摒棄了機械掃描結構，其光發射與接收完全依賴于芯片實現，大幅提升了探測性能和產品可靠性。此外，由于其高度集成的結構特點，體積上更為緊湊，因此更適合用于車載環境。目前，純固態激光雷達主要采用OPA和Flash兩種技術路徑，由于OPA技術工藝要求較高，生產難度大，預計短時間內難以落地；而結構相對簡單、技術相對成熟的Flash方案為目前廠商主要發展方向。但是Flash方案也存在一定的局限性，由于其功率密度低，探測距離相對較短，更適用于近距離補盲。目前車載激光雷達市場上主要應用的是具有測遠優勢的半固態激光雷達，但其垂直視場角低，通常在30°以內，使得在近距離探測時會形成較大盲區，而Flash固態激光雷達正好可以彌補這一缺陷。禾賽科技推出的FT120固態激光雷達產品定位就是近距離補盲，其擁有100°x75°的超廣角FOV，能夠實現馬路邊沿、孩童、寵物、減速帶等低矮目標物的探測。2023年8月，禾賽科技FT120率先上車極石01，該車型搭載1顆AT128前向+2顆FT120側向，成為國內首個搭載固態補盲激光雷達的車型。此外，國內廠商速騰聚創、圖達通、亮道智能也均推出了相關的Flash固態補盲產品，萬集科技近期也表示Flash補盲雷達已經實現工程樣機開發，目前正在做內部測試。后續伴隨著更多廠商積極布局該賽道，Flash固態激光雷達量產落地，有望形成更完善的傳感器配置方案，進一步強化智能駕駛的感知能力。

3.3 接收和控制模塊：芯片國產替代進行時

接收模塊：SiPM/SPAD 為重要發展方向，國內SPAD芯片企業實現突破。光電探測器是接收模塊的核心元器件之一，主要用于接收返回的脈沖激光并將其轉化為電流，然后用于測距計算，屬于光芯片。按照器件結構分類，光電探測器可以分為APD（雪崩式光電二極管）、SPAD（單光子雪崩二極管）和SiPM（硅光電倍增管）三種類型。APD光電探測器受自然光和環境溫度干擾輕，是目前ToF類激光雷達接收端的主流應用方案，但同時其也存在體積大、成本高、穩定性不足等明顯局限性。SPAD在性能上明顯優于APD，APD需要幾百個光子才可以實現有效檢測，而SPAD則具有單光子檢測能力，可以實現更高的增益和更遠的探測距離，且功耗、體積相對較小、成本低。SiPM是多個SPAD陣列形式，可有效彌補SPAD對光強感知能力不足的問題。SiPM/SPAD已經成為當前光電探測領域研發創新的重要方向，未來有望逐步替代APD，有效降低激光雷達接收端成本。目前，SPAD光電探測器市場主要被安森美、濱松、博通等頭部企業壟斷，由于缺乏完整的生產加工體系，中國本土企業在光探測芯片領域的市場份額較小。當前，國內芯視界、靈明光子、阜時科技等創新型企業正在積極布局SiPM/SPAD方案，并實現了新的突破。例如，阜時科技于2022年8月發布了全固態激光雷達面陣SPAD芯片FL6031，其實際點云分辨率超過50k，滿足上車要求，現已成功獲得國內頭部激光雷達場上的SPAD芯片定制訂單。未來隨著國內相關企業在SPAD/SPiM技術上持續突破，有望推進國產芯片替代進程。

控制模塊：FPGA芯片為主流，廠商開啟自研SoC。目前，激光雷達主控芯片以FPGA為主，主要實現時序控制、波形算法處理、其他模塊控制等功能。隨著激光雷達產品對芯片集成度、運算能力等要求日益提升，部分廠商著手自研SoC芯片。SoC芯片因具有集成度高、系統復雜度和成本低等優勢，適合進行規模化批量生產。此外，相比于外購FPGA芯片，自研SoC芯片可以更精確匹配激光雷達的特征，實現信息采集、處理和分析的高效運作，進而顯著提升產品質量，簡化供應鏈，并優化產品整體性能。國內頭部激光雷達供應商禾賽科技已積極布局SoC芯片的研發工作，其最新推出的產品AT512便搭載了公司第四代自研芯片。這款芯片融合了3D堆疊、光噪抑制等前沿技術，展現了強大的垂直整合能力，實現了在體積保持不變的基礎上全面提升產品性能。

審核編輯 黃宇