2022年汽车激光雷达行业专题研究报告

2022年汽车激光雷达行业专题研究报告1、激光雷达：精确测量传感器，智能驾驶为主要驱动力1.1、发展五十余载，智能驾驶应用推动技术革新激光雷达是结合了光学、电子、机械、软件、芯片、器件等技术，可以进行环境探测、数据处理和传输的智能传感器。激光雷达由发射系统、接收系统、信息处理系统和扫描系统组成。发射系统中的激励源周期性地驱动激光器，发射激光脉冲，激光调制器通过光束控制器控制发射激光的方向和线数，最后通过发射光学系统，将激光发射至目标物体；经接收光学系统，光电探测器接收目标物体反射回来的激光，产生接收信号；接收信号经过放大处理和模数转换，经由信息处理模块计算，获取目标表面形态、物理属性等特性，最终建立物体模型。扫描系统对所在的平面扫描，并产生实时的平面图信息。激光雷达自诞生以来经历了五个发展阶段：（1）1960年代-1970年代：激光器诞生，基于激光的探测技术开始发展，这一时期激光雷达主要用于科研及测绘，1971年阿波罗15号载人登月任务使用激光雷达对月球表面进行测绘。（2）1980年代-1990年代：激光雷达商业化起步，开始用于工业探测和早期无人驾驶项目，这一时期西克和北洋等厂商推出单线扫描式2D激光雷达产品。（3）2000年代2010年代早期：高线数激光雷达开始用于无人驾驶的避障和导航，激光雷达主要应用于无人驾驶测试项目等。此时市场内主要为国外厂商。（4）2016年-2018年：国内厂商入局，激光雷达技术方案多样化发展。此时激光雷达主要用于无人驾驶、高级辅助驾驶、服务机器人等，且下游开始有商用化项目落地。（5）2019年至今：市场发展迅速，产品性能持续优化，应用领域持续拓展。激光雷达技术朝向芯片化、阵列化发展。境外激光雷达公司迎来上市热潮，同时有巨头公司加入激光雷达市场竞争。激光雷达产业链上游主要为激光器、探测器、扫描器和光学芯片等组件，中游市场按照所生产激光雷达在扫描系统所使用不同技术路线可分为机械式激光雷达、MEMS激光雷达、Flash激光雷达和OPA激光雷达等，下游应用市场主要分为智能驾驶、服务型机器人和测绘等领域。1.2、智能驾驶为主要驱动力，市场空间广阔1.2.1、智能驾驶不断发展，多重优势促进使用智能驾驶采用不同类型的传感器实现车辆对周边道路、行人、障碍物、路侧单元及其他车辆的感知，在不同程度上实现车辆安全、自主、智能驾驶，是激光雷达的重要应用场景，可根据驾驶员与自动驾驶系统参与程度分为五个等级。典型的智能驾驶系统包括环境感知、决策规划和控制执行三大部分。其中环境感知系统主要包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达等传感器。激光雷达性能好、精度高，或为智能汽车核心传感器。激光雷达常应用于高精度电子地图和定位、障碍物识别、可通行空间检测、障碍物轨迹预测等方面，具备分辨率高、探测范围广、信息量丰富等优势，或为实现汽车智能驾驶的核心装置。智能汽车激光雷达需求有望随驾驶自动化水平提升不断增加。当前驾驶自动化水平正处于不断提升的过程中，据ICVTank，全球高级别自动驾驶渗透率呈上升趋势，即搭载激光雷达的智能汽车销量有望提升。据麦姆斯咨询，L3、L4和L5级别自动驾驶则分别需要搭载1颗、2-3颗与4-6颗激光雷达，随驾驶自动化水平提升单车激光雷达搭载数量不断增加。自2020年年底开始，各大车企陆续宣布激光雷达装车，2021年起激光雷达开始规模化进入汽车前装市场，2022年车载激光雷达有望迎来放量元年。1.2.2、移动机器人、智慧城市与测绘为典型应用，与车载领域相比性能需求不同服务型机器人、智慧城市及测绘是激光雷达的典型应用场景，对激光雷达性能有不同要求。例如应用于工业领域的YDLIDAR激光雷达测距最远为30米，应用于测绘等领域的华测导航激光雷达最远测程可达1350米，与禾赛科技车载领域典型产品Pandar128测距能力200米完全不同。据沙利文，2019年国内和全球智慧城市与测绘领域在激光雷达市场份额中占比最高，分别达70%和61%。政策支持机器人行业发展，移动机器人有望受益。借助强大的内置感知系统及控制系统，移动机器人能够完成多种无人作业，从而减轻对人力的依赖，提高生产效率。为推进我国机器人产业发展，有关部门相继制定发布了一系列政策，例如2021年12月，工信部等部门发布《“十四五”机器人产业发展规划》，争取2025年我国成为全球机器人技术创新策源地、高端制造集聚地和集成应用新高地，2035年我国机器人产业综合实力达到国际领先水平。技术不断成熟与人力成本上涨共同促进服务机器人发展，2026年全球市场规模有望达到2126亿美元。服务机器人执行除工业自动化应用外的多种任务，随科技进步服务机器人不断融入智能语音、AI算法、通讯、大数据、物联网等新技术，能力逐步提升的同时生产成本不断下降；同时人力成本的上升进一步降低了服务机器人的应用成本，因此在许多领域服务机器人替代人工已成为新的发展趋势。据MordorIntelligence预测，2026年全球服务型机器人市场规模有望达到2126.2亿美元，2021-2026年CAGR达44.9%。据中商产业研究院，2022年我国服务型机器人市场规模有望达到542.3亿元，同比增长38.4%。激光雷达是自主移动机器人实现建图、定位、导航、避障等功能的核心部件，2025年全球移动机器人领域激光雷达市场规模有望达到7亿美元。服务机器人环境感知、定位建图、导航避障等解决方案采用的环境感知传感器主要是激光雷达和深度摄像头，典型产品如YDLIDARTG30激光雷达测距半径可达30米，Intel深度摄像头D455测距半径为6米，或对应不同的应用场景。据沙利文预计，2025年全球移动机器人领域激光雷达市场规模有望达到7亿美元。激光雷达在智慧城市与测绘领域应用包括实景三维城市、大气环境监测和智能交通等，2025年全球市场规模有望超过45亿美元。测绘方面，通过激光雷达采集三维空间数据并处理得到具有坐标信息的影像数据，进而实现实景三维建模已成为主流发展方向。大气环境监测方面，可通过激光雷达探测气溶胶、云粒子的分布、大气成分和风场的垂直廓线，进而有效监控主要污染源。智能交通方面，可通过激光雷达对道路进行连续扫描并获得实时动态的车流量点云数据并处理得到车流量等参数，进而实现智能交通控制。据沙利文预测，2025年全球智慧城市与测绘领域激光雷达市场规模有望超过45亿美元。2、车载应用：当前处于发展期，技术路线多样2.1、测距方式：ToF为当前主流，FMCW仍处于发展期ToF(TimeofFlight)与FMCW(FrequencyModulatedContinuousWave)能够实现室外阳光下较远的测程（100~250m），是车载激光雷达的优选方案。ToF是目前市场上车载中长距激光雷达的主流方案，FMCW激光雷达整机和上游产业链仍处于发展期。ToF即飞行时间测距方法，通过测量光等信号在发射器和反射器之间的“飞行时间”来计算出两者间距离。ToF激光雷达系统主要包括发射模块、接收模块、控制及信号处理模块和扫描模块，通过激光器发射激光并利用二极管检测目标物体反射的激光回波，通过高精度计时器测量激光发射与接收到目标物体反射回波的时间差，进一步用时间差乘以光速即可得到目标物体的相对距离。ToF测距方法又可分为脉冲式激光测距（directTimeofFlight,dToF)和相位式激光测距（indirectTimeofFlight,iToF）。dToF采用直接测量飞行时间的方式测距，发射模块向周围环境发射脉冲波并通过接收模块接收目标物体反射回波，记录发射脉冲和接收脉冲之间的时间间隔，并对多次记录的飞行时间做直方图统计，即可采用频率较高的飞行时间计算测量的距离。FMCW测距方法通过发送和接收连续激光束，把反射光和本地光做干涉并利用混频探测技术来测量发送和接收的频率差异，再通过频率差换算出目标物的距离。激光束击中目标物后被反射，当发射模组与目标存在相对速度时，反射光会附加相应的多普勒频率，将反射光和本地光做干涉并利用混频探测技术测量出频率差之后，可以结合发射信号的调频斜率计算出物体的距离信息。FMCW与ToF技术相比具备灵敏度高、探测距离远、抗干扰能力强、能够直接测速的优点，FMCW激光雷达的硅光芯片化或为发展趋势。在短期很难达到较高集成度的情况下，FMCW激光雷达成本较高。FMCW使用相干探测，要求光学器件表面的公差在/20以内，光学元件成本较高。FMCW对ADC转换速率的要求是ToF系统的2~4倍，同时要求FPGA能够接收数据并进行高速FFT转换。即使使用ASIC，FMCW系统所需的处理系统复杂度和成本也是ToF系统的几倍。FMCW激光雷达芯片化有望推动成本下降，光勺科技预计2025年可达1500元。国外企业包括AEVA、Aurora、mobileye、Strobe、Scantinel等，国内企业包括洛微科技、禾赛科技、北京光勺科技等对FMCW激光雷达有所布局：AEVA预计2023年量产；Mobileye预计2024年量产、2025年左右实现芯片化；光勺科技预计2025年实现FMCW激光雷达芯片化，成本达1500人民币。2.2、发射模块：VCSEL易于集成功率密度低，FMCW光源处于发展期EEL（EdgeEmittingLaser）边发射激光器具有高发光功率密度的优势，但因其发光面位于半导体晶圆的侧面，使用过程中需要进行切割、翻转、镀膜、再切割的工艺步骤，往往只能通过单颗一一贴装的方式和电路板整合，而且每颗激光器需要使用分立的光学器件进行光束发散角的压缩和独立手工装调，比较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(verticalcavitysurfaceemittinglaser)垂直腔面发射激光器具有易于二维集成、阈值低、光束质量好、调制频率高、寿命长、单模工作稳定、易于实现低温漂系数等优点。然而传统的VCSEL激光器存在发光功率密度低的缺陷，导致只在对测距要求近的应用领域有相应的激光雷达产品（通常<50m）。VCSEL激光器自上而下包括P型欧姆接触电极、P型掺杂的分布式布拉格反射镜(DBR)、氧化限制层、多量子阱有源区、N型掺杂DBR、衬底以及N型欧姆接触电极。量子阱有源区位于n型掺杂和p型掺杂的DBR之间。DBR反射镜具有大于99%的反射率。有源区的光学厚度为1/2激光波长的整数倍，通过Pcontact向有源区注入电流并产生受激辐射的光子在DBR中往复被反射并谐振放大，从而形成激光。近年来国内外多家VCSEL激光器公司纷纷开发了多层结VCSEL激光器，将其发光功率密度提升了5~10倍。2021年，Lumentum发布了新款高功率、高效率的五结和六结VCSEL阵列，每个发射孔的光功率超过2W，从而使得1平方毫米VCSEL阵列的峰值功率超过800W。功率密度提升为应用VCSEL开发长距激光雷达提供了可能，结合其平面化所带来的生产成本和产品可靠性方面的收益，VCSEL未来有望取代EEL。FMCW激光雷达的光源不同于ToF激光雷达，窄线宽的线性调频光是实现相干检测的基础。目前商用的能够实现窄线宽输出的激光器有四种类型：分布式反馈激光器（DFB）、分布式布拉格反射激光器（DBR）、外腔激光器以及通过窄线宽激光器的种子元加上外调制的方案。然而，上述四种解决方案各自存在问题，DFB激光器、DBR激光器频率功率起伏大、线性度差，外腔激光器量产困难，外调制方案各项性能最优，但成本过高难以实现商业化。同时，以上方案还共同存在功率不足的问题。FMCW激光雷达的光源解决方案仍处于发展期。2.3、扫描模块：全固态处于发展期，有望推动成本下行根据扫描系统方案，激光雷达可分为机械式、混合固态（包括转镜式、MEMS）和全固态（包括Flash和OPA）。机械激光雷达的发射系统和接收系统通常存在宏观意义上的转动，通过不断旋转发射头，将速度更快、发射更准的激光从“线”变成“面”，并在竖直方向上排布多束激光，形成多个面，达到动态扫描并动态接收信息的目的。机械式激光雷达具有技术成熟、扫描速度快、360°扫描等优点，同时也面临体积重量大难过车规、可量产性差、成本高等问题。转镜式激光雷达类似机械式，其保持收发模块不动，通过无刷电机带动转镜运动，将激光反射到不同的方向实现一定范围内激光的扫描。由于无刷电机已在工业中广泛应用多年，部件稳定性已有可靠验证，且供应链较为成熟，因此转镜式扫描模块可实现快速应用。相比纯机械式激光雷达，转镜式激光雷达结构简单、体积相对较小、易于量产、易过车规，是自动驾驶上应用较多的方案。但由于电机为金属机械部件，因此在体积的小型化发展上受限，且成本下降空间有限，目前主要依靠工程设计对转镜方案进行改进，形成如棱镜、多面镜等不同转镜方案。MEMS激光雷达使用微振镜替代机械式产品中的宏观扫描装置，将机械部件集成到单个芯片，有望成为当前主流方案之一。MEMS激光雷达具备多方面优势，如MEMS微振镜帮助激光雷达摆脱了机械装置，有效减小了激光雷达的尺寸；MEMS微振镜的使用能够减少激光器和探测器的数量，降低激光雷达的成本；MEMS微振镜在其他领域有着多年的商业化应用，商业化较为成熟。MEMS激光雷达的微振镜芯片技术门槛相对较高，且由于MEMS微振镜的尺寸和偏转角度较小，MEMS激光雷达视场角偏小。Flash激光雷达优点是无扫描器件、成像速度快，缺点是激光功率受限、探测距离近、抗干扰能力差。Flash激光雷达利用激光器同时照亮整个场景，对场景进行光覆盖，一次性实现全局成像，故也称为闪烁式激光雷达，工作原理与数字照相机类似。OPA（光学相控阵）是一种新兴技术，由紧密排列的光学天线阵列构成，并在宽角度范围内发射相干光，然后通过调节每个天线发射的光的相对相位来改变产生的干涉图样。OPA激光雷达取消了机械结构，激光控制集成在一块OPA芯片，具有体积小，结构简单，可以动态控制扫描频率、分辨率和焦距，多线多维扫描能获得更高的数据采集率等优点。但采用OPA路线的企业需要自主研发芯片，上游核心电子元器件、技术支持不成熟，制造工艺复杂，短期产业化难度较大。OPA扫描方式或与FMCW测距方式有着较好适配性。ToF激光雷达峰值功率通常在40-50W，容易导致硅光芯片受损，而FMCW对峰值功率的需求只有百毫瓦级别，远低于ToF，未