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1、 1/31 2024 年年 4月月 22 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 行业研究报告 慧博智能投研 激光雷达激光雷达行业行业深度：驱动因素、深度：驱动因素、技术路线技术路线、产业链产业链及相关公司深度梳理及相关公司深度梳理 激光雷达可运用于智能驾驶、机器人等领域。近年来激光雷达性能持续提升，成本优势逐步凸显。随着终端车企针对高阶智能辅助驾驶（各类 NOA）布局加快，激光雷达成为了提高用户辅助驾驶使用率的重要传感器。预计 2024年激光雷达的全球乘用车端渗透率大概率将突破 1%大关，带动激光雷达行业市场规模持续扩张。同时，本土产业链上游各节点正逐步涌现出优秀的关键器件供应商，助推激

2、光雷达产业链国产化的同时也有望持续优化系统集成成本，最终强化本土厂商对市场的控制力度。本篇文章我们将介绍激光雷达的概念，分析目前驱动行业发展的因素，详细讲解激光雷达的技术路线。接着，我们将对激光雷达产业链各个环节进行梳理，结合以上内容分析行业性价比提升的方式。最后，对行业未来发展趋势进行预测，列举可能受益的相关公司。希望这些内容能够启发大家对激光雷达的了解。目录目录 一、行业概述.1 二、驱动因素.3 三、激光雷达技术路线.8 四、产业链分析.12 五、性价比提升路线.19 六、发展趋势.23 七、相关公司.26 八、参考研报.30 一、一、行业行业概述概述 1、激光雷达概念激光雷达概念 激光

3、雷达（LiDAR）是一种通过脉冲激光照射目标并用传感器测量反射脉冲返回时间来测量目标距离的测量工具。激光雷达的原理是利用 ToF（Time of Flight，飞行时间测距法），通过发射接受激光束，分析激光遇到目标对象后的折返时间，从而得到物体表面与探测主体的精确距离，进而在空间坐标系中为这束光线赋予角度信息，就能得到这个点的三维定位。随着光束的增多，探测主体便可利用所得各点的随着光束的增多，探测主体便可利用所得各点的相对位置，勾勒出三维空间中的物体细节，即点云相对位置，勾勒出三维空间中的物体细节，即点云激光雷达的三维视觉。激光雷达的三维视觉。2/31 2024 年年 4月月 22 日日 行业

4、行业|深度深度|研究报告研究报告 2、激光雷达主要应用于高阶辅助驾驶及机器人领域激光雷达主要应用于高阶辅助驾驶及机器人领域 激光雷达主要应用于以高级辅助驾驶（激光雷达主要应用于以高级辅助驾驶（ADAS）、车联网为主的车用以及机器人等领域。）、车联网为主的车用以及机器人等领域。高级辅助驾驶系统（ADAS）主要包括感知系统（感知层）、计算分析（决策层）、控制执行（执行层）三大模块，其中感知是智能驾驶的先决条件，其探测的精度、广度与速度直接影响智能驾驶的行驶安全。以各类传感器为主的感知系统采集的信息会经由决策层处理分析后给出动力供给、方向控制等操作，最终实现自动驾驶。而感知系统路线有摄像头、激光雷达

5、、超声波雷达、毫米波雷达。其中激光雷达具有更强的综合性能。根据灼识咨询的预测，激光雷达车端市场规模在 2023 年已达到百亿。车用领域所应对的场景复杂度更高，激光雷达的性能要求则会相对较高，其演进路径是从 L4 级测试车辆到高端乘用车前装搭载，待成本足够合理时向平价汽车过渡。目前激光雷达正处于高端乘用车前装搭载，这一时期重点比拼车企端交付和工程化落地，同时逐步开启价格竞争。激光雷达在机器人端的应用主要是一些应用场景相对简单的封闭园区。3/31 2024 年年 4月月 22 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 3、激光雷达的优势激光雷达的优势 激光雷达的主要优点在于探测精度高、探测范围广

6、。激光雷达的主要优点在于探测精度高、探测范围广。摄像头方案商用普及较早，能够获取到丰富的色彩和细节信息，但成像受制于环境光线。而超声波方案虽然成本较低，但由于感知距离较近且易受环境影响，因此主要用于停车辅助。而毫米波雷达虽有更强的抗干扰能力，但感知精度并不理想，不具备图像级的成像能力。综合来看，激光雷达探测精度高、范围广、稳定性强，并能够对周围环境进行实时 3D建模，因此成为当前重要的感知方案。3、发展历程发展历程 国产激光雷达厂商于国产激光雷达厂商于 2016 年开始入局。年开始入局。激光雷达诞生初期主要应用于科研及测绘项目，并随着技术发展逐步在工业探测和无人驾驶项目上试点。激光雷达的技术架