自動駕駛系統的核心感知設備:車載激光雷達行業2025年投資分析
車載激光雷達(LiDAR)是一種通過發射激光束并接收反射信號生成高精度三維點云數據的傳感器,用于實時檢測車輛周圍環境的障礙物、路況及其他車輛,是自動駕駛系統的核心感知設備。其技術原理基于飛行時間法(ToF)或調頻連續波(FMCW),通過測量激光脈沖的往返時間計算目標距離,具備厘米級定位精度和抗干擾能力,為L3及以上自動駕駛提供關鍵環境感知支持。
一、發展趨勢預測
1. 市場規模與增速
全球市場:2024年全球車載激光雷達市場規模已達數百億元級別,預計2025年將延續高速增長。2025年裝機量預計突破300萬臺,其中L3級自動駕駛車型占比達320萬臺,Robotaxi領域約10萬臺,同比增速高達154%。
中國市場:2025年中國市場規模有望達到50億元人民幣,較2022年的16億元實現跨越式增長,主要得益于自動駕駛政策推動和車企需求激增。
2. 技術路線演進
主流方案:當前以905nm波長+轉鏡掃描方案為主流,其成本較低且技術成熟,適用于L2+/L3級車型。
前沿探索:1550nm波長及FMCW(調頻連續波)技術處于研發階段,前者探測距離更遠,后者抗干擾能力更強,但成本較高,預計2030年后逐步商業化。
固態化趨勢:固態激光雷達因結構簡化、體積小、量產成本低(已降至千美元級),成為未來技術方向。預計2025年固態產品滲透率將顯著提升。
3. 應用場景擴展
乘用車市場:L3級自動駕駛車型成為主要載體,激光雷達作為核心傳感器,與攝像頭、毫米波雷達融合,提升環境感知冗余。
Robotaxi與商用車:無人駕駛出租車和物流車加速測試,激光雷達需求從“選配”轉向“標配”,尤其在復雜城市路況中不可或缺。
4. 區域市場分化
北美與歐洲:政策先行推動商業化落地,Waymo、Cruise等企業主導Robotaxi市場。
亞太(中國為核心) :本土車企(如蔚來、小鵬)和新勢力品牌快速迭代,帶動激光雷達本土供應鏈崛起。
二、供需分析
1. 供給端
產能擴張:2025年全球頭部企業(如禾賽科技、速騰聚創)年產能預計突破百萬臺,規模化生產進一步拉低單價,推動成本降至500美元以下。
技術壁壘:核心部件(如激光器、探測器)仍依賴國際供應商(如Lumentum、Sony),國產替代進程加速,但高端芯片自給率不足30%。
2. 需求端
車企合作深化:2025年預計超20家車企將激光雷達納入新車規劃,車型覆蓋從高端(50萬元以上)下沉至30萬元區間。
政策驅動:中國《智能網聯汽車準入試點通知》等法規明確高階自動駕駛安全要求,強制提升傳感器配置標準。
3. 供需平衡
短期(2025年):需求增速快于供給,頭部企業訂單飽滿,中小廠商面臨產能爬坡壓力。
長期(2030年):隨著技術成熟和產業鏈完善,供需趨于平衡,但定制化需求(如4D感知)可能引發結構性短缺。
三、產業鏈結構
據中研普華研究院《2025-2030年車載激光雷達市場深度解碼與全球競合格局研究報告》顯示:
1. 上游
核心部件:包括激光發射器(VCSEL、EEL)、探測器(SPAD、SiPM)、光學元件(透鏡、濾光片)及芯片(FPGA、SoC),占成本60%以上。
國產化進展:光學元件(騰景科技)和探測器(靈明光子)實現突破,但高端激光器仍依賴進口。
2. 中游
整機制造:頭部企業(如禾賽、速騰)主導設計集成,采用IDM模式控制供應鏈。
技術路線競爭:機械式逐步淘汰,混合固態(MEMS、轉鏡)和純固態(OPA、Flash)并行發展。
3. 下游
主機廠:車企自研感知算法(如特斯拉FSD)推動軟硬件解耦,激光雷達廠商需提供標準化接口。
應用生態:高精地圖、智慧交通等衍生需求,帶動激光雷達在車路協同領域的擴展。
四、投資風險分析
1. 技術風險
迭代速度:FMCW等新技術可能顛覆現有方案,企業研發投入壓力大。
專利壁壘:Velodyne、Luminar等海外企業持有核心專利,國產廠商面臨訴訟風險。
2. 市場風險
價格競爭:2025年行業均價或跌破400美元,毛利率承壓,中小廠商生存空間受擠壓。
需求波動:自動駕駛政策落地不及預期,導致車企配置意愿下降。
3. 供應鏈風險
芯片斷供:地緣政治影響下,高端芯片進口受限,可能引發生產中斷。
原材料漲價:稀土元素(如鎵)供應緊張,推高激光器成本。
4. 政策風險
法規調整:數據安全與隱私保護趨嚴,限制激光雷達數據采集范圍。
補貼退坡:中國新能源車補貼轉向智能化,但具體細則不明朗。
五、結論與建議
投資機會:聚焦固態激光雷達、國產替代核心部件(如探測器)及車路協同場景。
風險規避:優先選擇技術儲備雄厚、供應鏈穩定的頭部企業,警惕低端產能過剩。
總結:2025年車載激光雷達行業進入“技術迭代加速、成本持續下探、場景多點開花”的爆發期,國產廠商憑借芯片化、固態化技術突破,在全球市場占據主導地位,行業規模有望突破千億元,成為自動駕駛與智能交通的核心支撐。
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