LiDAR
激光雷达(LiDAR)行业概况
自动驾驶等级分类
当前全球汽车自动驾驶功能尚处于L2/L2+级，即将突破L3级(有条件的自动驾驶)。
在L3级的应用场景中，环境监控主体从驾驶员转变至传感器系统，驾驶决策责任方从驾驶员过渡至汽车系统信息，对应硬件传感器读取物体信息的精准度要求更高，软件/算法能力需进一步增强(3D环境构图等)。
激光雷达探测优势明显
基于L3级场景的应用存在两大技术分支，分别为:1)视觉算法(特斯拉/日产)、以及2)激光雷达+高精地图(其他车企或Tier-1供应商)。
1)智能电动车行业快速增长，L3级智能驾驶功能的推进或已迫在眉睫;2)激光雷达在读取物体信息(包括探测距离/角度分辨率等)方面优势突出且无需依赖深度算法，预计或将成为L3级传感器应用的主流趋势。
激光雷达应用场景广泛
从应用场景来看，激光雷达可适用于汽车的ADAS(高级辅助驾驶，L3级)与无人驾驶(L4/L5级)、V2X、以及服务机器人等领域;其中，汽车场景的应用是核心。
随着步入L3级对应的激光雷达逐步车规量产、性能优化/成本下降、以及L4/L5级推进，激光雷达在汽车场景的应用趋势或愈加明确。
激光雷达车企搭载一览表
全球激光雷达市场规模
ADAS和ROBO是自动驾驶的主要细分市场。根据沙利文的预测，预计2025E全球激光雷达的市场规模或近136亿美元(2020E-2025E年化增速约62%)，其中汽车ADAS与
Robotaxi/Robotruck的市场规模或近81亿美元(2020E-2025E年化增速约66%)。
自动驾驶等级不断提升，ADAS、ROBO需求逐渐释放。根据沙利文预测，2021年开始，全球基于ADAS的激光雷达需求(L2/L3)将快速提升，成为激光雷达行业主要细分市场;2023年开始，全球基于无人驾驶(Robotaxi/Robotruck)的需求将随着自动驾驶等级的不断提升(L4/L5)而开始快速增长，成为激光雷达下游的另一个重要构成部分。
国内激光雷达市场规模
根据沙利文统计预测，预计2025E国内激光雷达的市场规模或近44亿美元(2020E-2025E年化增速约64%)，其中汽车ADAS与Robotaxi/Robotruck的市场规模或近23亿美元(2020E-2025E年化增速约65%)，全球占比约30%。
从细分市场来看，国内基于ADAS的激光雷达需求自2019年起快速发展(2022E ADAS的激光雷达国内市场占比上升至约27% VS.2020E/2021E分别约16%/18%);从整车搭载规划来看,造车新势力、自主品牌车企是激光雷达下游的主要需求推动力。
LiDAR
LiDAR核心技术与发展趋势
激光雷达的分类
激光雷达(LiDAR，Laser Detecting and Ranging)，是指利用激光雷达进行探测和测距。其核心优势在于利用激光的高频特性进行大量、高速的位置及速度信息测量，形成准确清晰的物体3D建模;根据测距(Ranging)以及探测(Detecting)方法对应不同的技术分支。
LiDAR核心衡量指标
衡量LiDAR关键参数包括测远能力、测距精度、集成度、角分辨率、视场角范围、光源波长以及点频等。我们判断是否通过车规、规模量产、以及成本等因素是车企是否选配的核心。
固态化是发展主要趋势
机械式、至半固态、再至纯固态:从目前各厂商的布局来看，激光雷达正从机械式、至半固态、再至纯固态的趋势快速演进(以机械式激光雷达为代表的美国Velodyne、Luminar,国内禾赛科技等也正向固态方向积极布局)。固态式激光雷达具有可以规模化量产，可动部件较少，成本较低的特点，是激光雷达行业技术发展的主流趋势。
基于FMCW的激光雷达
FMCW(连续波调频)光源不直接测量激光的反射时间，而是通过相干探测的方法测量发射、接收信号的相位与频率，进而精确定位物体的距离、速度。目前主要使用该技术的厂商包括Aeva、Aurora等。
FMCW解决方案比当前脉冲式dToF激光雷达解决方案的峰值激光功率低四个数量级以上，在测量距离、瞬时速度、环境抑制、多用户无干扰操作等方面优势明显。
基于Flash的激光雷达
Flash(全局快内阵列成像)属于非扫描式雷达，原理上类似ToF,但Flash是一次照射成像,即在短时间内发射出大片覆盖探测区域的激光，再以高度灵敏的接收器完成对环境周围图像的绘制(国内Flash LiDAR的厂商包括镭神智能、国科光芯以及洛微科技)。
从技术比较来看，Flash优点在于全固态、发射端方案较成熟、以及更容易通过车规级检验;缺点为探测距离较近，难以对远距离物体形成高反射率。
主要测距原理:ToF和FMCW
从测距方法来看，当前大部分激光雷达公司仍使用ToF (FMCW实现难度依然较大);但从技术比较来看，FMCW与OPA的深度结合，在远距离探测和抗干扰能力上优势更为明显。
激光雷达探测(Detecting)三大模块:发射、扫描、传感器
激光雷达发射模块:从平行光到垂直发射集成
EEL(Edge Emitting Laser,边缘发射激光器)作为探测光源具有高发光功率密度的优势，但由于其工艺步骤的复杂和繁琐，极大的依赖产线工人的手工装调技术，生产成本高且一致性难以保障。
VCSEL(Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser,垂直腔面发射激光器)发光面与半导体晶圆平行，其形成的激光阵列易于与平面化的电路芯片键合，精度层面由半导体加工设备保障，无需对激光器单独装调，易于和面上工艺的硅材料整合，提升光束质量。
从传统VCSEL到多层结VCSEL:传统VCSEL激光器存在发光密度功率低的缺陷，近些年多家激光器公司开发出多层结VCSEL激光器，将发光功率密度提升了5-10倍。凭借在成本以及可靠性方面的优势，我们预计未来VCSEL有望逐步取代EEL。
激光雷达接收传感器:从传统PIN到单光子SPAD
由于硅材料对激光雷达所采用的近红外光波段的吸收系数较弱，传统硅基CMOS的感光阵列难以有效进行激光的接收传感。单光子器件具有极强的感光能力，已经在生物医学和核磁影响领域取得了广泛应用，SPAD单光子雪崩式二极管具有极其敏感的激光探测能力。
SPAD相较于APD的优势逐渐凸显:近些年，经过国内外诸多家探测器公司不断优化，单光子器件在实际探测灵敏度方面已经逐渐超越了传统APD，未来随着设计和工艺的进步优化，单光子探测器SPAD相较于APD的优势将会更加明显。
激光雷达接收传感器:面阵化发展
面阵化的优势:收发器件面阵化及核心模块芯片化为高性能、低成本、高集成度、高可靠性的激光雷达提供了可靠的发展方向。
SiPM有望成为主流光电传感器:SiPM满足自动驾驶状态下对LiDAR在长距离上的要求，同时SiPM的集成化也将有利于集成入固态激光雷达、降低成本。
激光雷达信号处理:硬件集成化，算力、算法快速迭代
集成芯片化是信号处理端的发展趋势:针对激光雷达应用特点，定制开发VCSEL和单光子器件的专用芯片能够进一步提升系统性能、增强可靠性以及降低成本，有利于实现关键元器件的自主可控，是未来发展趋势。其中，单光子接收端芯片上集成芯片(SoC)通过片内集成探测器、前端算法、前端电路、算法处理电路、激光脉冲等控制模块，能够直接输出距离、反射率信息，而且能够逐步代替主控芯片FPGA的功能。
激光雷达信号处理:硬件集成化，算力、算法快速迭代
算法有助于激光雷达信号处理:激光雷达结合智能算法，能够提供高精度的位置、形状、姿态等信息，实现对交通状况进行全局性的精确把控，对车路协同功能的实现至关重要。
路端应用对算力提出高要求:尽管激光雷达兼具测距远、角度分辨率优、受环境光照影响小的特点，且无需深度学习算法，但是路端应用需要基于激光雷达点云实现目标物(车辆、行人、自行车等)聚类和跟踪，因而对激光雷达供应商提供配套感知算法的能力提出了较高的要求。
未来随着激光雷达产业的发展，将有更多算法提供商加入激光雷达产业链,同时将增加相应对算力的需求，算力的增长也将有助于算法实现落地。
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激光雷达产业链
LiDAR产业链中上游企业一览
主要激光雷达公司
行业内主要的激光雷达公司包括美国的Velodyne、Luminar、Aeva、Ouster,以色列的Innoviz,以及国内的禾赛科技。
截至当前，Velodyne和Luminar已经完成纳斯达克上市，其余四家均已计划上市。
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相关企业
小鹏汽车(XPEV.N)
基本面持续改善趋势有望延续，智能驾驶驱动业绩与估值湓价:2020小鹏全年总交付量约2.7万辆(P7约1.5万辆)。我们判断，1)鉴于3Q20小鹏已实现新车毛利率转正，预计销量爬坡/规模效应有望带动新车毛利率持续改善(vs. 3Q20约3.2%)，研发费用率/SG&A费用率或持续下降。2)小鹏的发展路径与特斯拉更为相近(2021E首款搭载激光雷达的量产车型有望上市，预计或通过基于中国路况/全栈自研的智能驾驶系统进行差异化竞争;其中，预计L3+级的激光雷达/高精地图技术路径在自动上下匝道方面存在短期超越特斯拉的可能性)，我们预计小鹏长期业绩/估值湓价或在于自动驾驶对应的软件部分(XPilot选装率与售价)。
维持“增持”评级:我们预计1Q21E软件收入结转的开启或逐步提振业绩;综合考虑新车型爬坡(2021EG3平台A+级轿车、以及2022E P7平台B级SUV)、以及补贴退坡等因素(2023E补贴正式取消)，预计2H23E小鹏或将实现Non-GAAP经营层面扭亏为盈。我们维持2020E/2021E/2022E Non-GAAP归母亏损分别约人民币31.9亿/31.5亿/19.0亿(预计4Q20E Non-GAAP归母亏损约人民币9.1亿);维持目标价US$56.97(对应约20.0x 2021EPS)，维持“增持”评级。
核心风险:供应链产能/年降幅度不及预期;销量/毛利率爬坡不及预期;市场竞争加剧(特斯拉进一步降价);成本费用控制不及预期;新车型上市不及预期;Capex/产能利用率不及预期;服务收入增长/毛利率改善程度不及预期;持续融资与市场风险等。
蔚来(NIO.N)
全新技术与首款轿车ET7亮相:2021/1/9 Nio Day亮相首款轿车ET7(规划1Q22E交付)，配有AQUILA超感系统(包括1个超远距离高精度激光雷达)、ADAM超算平台(配置4颗英伟达Orin芯片)、以及按月付费制的NAD自动驾驶服务功能等。
蔚来差异化定位路径愈发清晰，维持“增持”评级:2020蔚来全年交付量约4.4万辆(ES6约2.8万辆)。我们判断，蔚来为当前市场定位、平台与车型规划、业务模式与运营管理、以及技术储备等最清晰的新势力之一;1)已通过ES6爬坡，明确其偏向于国内中高端智能电动车的市场定位;2)已通过Nio Day公布的全新技术/ET 7亮相，明确其在核心智能领域的技术储备能力;3)已通过4Q19以来的有效成本费用控制，明确其管理机制/运营效率的改善;4)已通过BaaS(车电分离)、以及二手车业务规划，明确其产业链业务延伸对应的非整车收入/毛利率改善前景。鉴于其车型较高的市场定位、以及销量爬坡/规模效应，我们预计2H22E蔚来或将实现Non-GAAP经营层面扭亏为盈。我们维持2020E/2021E/2022 Non-GAAP归母亏损约人民币48.2亿/29.5亿/7.6亿;维持目标价至US$65.25(对应约22.7x2021EPS)，维持“增持”评级。
核心风险:供应链产能/交付量不及预期;毛利率爬坡不及预期;行业与市场竞争加剧;成本费用控制不及预期;Baas/换电业务不及预期;服务收入增长/毛利率改善程度不及预期;持续融资/摊薄风险;市场与金融风险等。
禾赛科技
全球无人驾驶激光雷达“隐形冠军”追求极致:目前公司芯片化V1.0成果多通道激光驱动芯片及多通道模拟前端芯片已完成量产，并已经应用于多个激光雷达研发项目和PandarXT的量产项目。目前公司产品已实现高线数与低线数、高端和中低端市场全覆盖,并且产品各方面指标处于市场前列。
卧“芯”尝胆，先高端渗透，再低维打击:2020年10月推出针对中低端市场的搭载自有芯片的PandarXT,128线产品高端产品性能全市场领先。2020年1-9月，禾赛激光雷达销量达5022套，2017年/2018年/2019年/2020年1-9月销售均价11.38/10.42/11.36/8.94万元，2017年/2018年/2019年毛利率分别为74.52%/75.61%/76.21%，毛利率保持较高水平，相较国际龙头具有价格优势。1)发展路径从高端切入，从进入激光雷达初始公司便选择针对远距离的高端激光雷达产品入手，打入高端市场，客户已经覆盖无人驾驶行业多个龙头2)高端渗透后向低维打击，PandarXT瞄准中低端市场，客户选择更多，有利于覆盖
多元客户，随着公司激光雷达芯片化程度发展，有利于产品规模化生产并进一步降低成本。
核心风险:行业/市场竞争加剧;客户拓展失败;国际政治/贸易政策变化;研发失败及研发成果无法量产;核心技术人才流失等。
参考资料来自：光大证券、驭势资本研究所
END
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