一、前言
在自動駕駛技術加速滲透與智能電動汽車產業變革的雙重驅動下,車載激光雷達作為實現高階自動駕駛的核心感知設備,正從“技術驗證期”向“規模商用期”跨越。其通過高精度三維點云數據生成能力,為自動駕駛系統提供厘米級定位精度與抗干擾能力,成為L3及以上自動駕駛車型突破復雜場景決策瓶頸的關鍵技術支撐。隨著技術迭代、成本下探與政策紅利釋放,車載激光雷達行業正經歷從“高端玩具”到“大眾標配”的蛻變,并加速向泛機器人領域延伸,構建起萬億級智能感知生態。
二、車載激光雷達行業發展現狀與趨勢
技術路線:從機械式到全固態的跨越
早期機械旋轉式激光雷達因成本高、可靠性差逐步被淘汰,當前主流方案為半固態技術(如MEMS微振鏡、轉鏡、棱鏡),通過模塊化設計實現收發單元靜止、掃描部件微動,在成本、體積與量產可行性間取得平衡。全固態激光雷達代表未來方向,分為光學相控陣(OPA)和Flash兩大路線:OPA方案通過集成化相控陣列實現光束定向輻射,Flash方案則采用面陣式激光發射瞬間覆蓋全視場。盡管OPA方案受限于硅光工藝成熟度尚未大規模商用,但Flash方案已在補盲場景中率先落地,實現分辨率從64線提升至512線,探測距離突破200米。
根據中研普華產業研究院發布《2025-2030年車載激光雷達市場深度解碼與全球競爭格局研究報告》顯示分析
應用場景:從車載到泛機器人的裂變
車載領域是激光雷達的核心應用場景,其與4D毫米波雷達、攝像頭等傳感器的深度融合,形成多模態感知系統,支撐L3及以上自動駕駛的復雜場景決策。例如,速騰聚創的WorldEngine架構實現激光雷達數據與高精地圖的實時融合,復雜場景處理效率顯著提升;華為的ADS 4.0系統采用“激光雷達+4D毫米波雷達+攝像頭”方案,在Cut-in、鬼探頭等場景下目標識別準確率大幅提升。與此同時,激光雷達的應用邊界正快速擴展至泛機器人領域:在人形機器人領域,宇樹科技H1機器人搭載禾賽超半球3D激光雷達,實現動態避障與路徑規劃;在工業檢測領域,極智嘉倉儲機器人采用速騰聚創E1固態激光雷達,定位精度大幅提升,部署成本下降。
政策驅動:全球標準博弈中的“中國方案”
中國通過“準入試點+資金扶持”雙輪驅動激光雷達普及,工信部啟動L3/L4級智能駕駛汽車準入試點,明確要求20萬元以上車型搭載激光雷達,并設立專項基金重點扶持核心技術研發。歐盟通過《激光雷達車規級安全標準》,要求產品在極端環境下平均無故障時間超2萬小時,倒逼企業提升產品可靠性;美國NHTSA要求激光雷達數據必須本地化存儲,禁止上傳至境外服務器,為本土企業提供保護屏障。政策分歧的本質是技術路線的競爭:中國聚焦復雜城市場景下的安全冗余,歐美則主攻高速公路自動駕駛,更依賴視覺+雷達方案。
三、車載激光雷達市場規模及競爭格局
市場規模:量價齊跌與滲透率提升的雙重邏輯
技術成熟與規模效應推動激光雷達價格持續下探,帶動搭載車型從豪華車向大眾市場滲透。中國作為全球最大市場,其需求占比超半數,成為行業增長的核心引擎。高階自動駕駛車型的放量與Robotaxi的商業化落地,推動市場需求指數級增長。例如,滴滴自動駕駛計劃投放大量Robotaxi,單車搭載多顆激光雷達,覆蓋多個一線城市。
競爭格局:中國企業的“全球統治力”
全球市場呈現“東升西降”態勢,禾賽科技、速騰聚創、華為、圖達通組成“中國F4陣營”,占據近九成市場份額。禾賽科技憑借ADAS激光雷達的規模化交付與Robotaxi領域的品質壁壘,蟬聯全球市占率榜首;華為通過“激光雷達+MDC平臺+鴻蒙座艙”的生態閉環,構建差異化競爭力;速騰聚創則以SPAD-SoC芯片架構實現“感算一體”,降低功耗與體積。歐美廠商受限于技術路線保守與成本劣勢,市場份額持續萎縮,全球產業鏈向中國集中的趨勢愈發明顯。
產業鏈垂直整合:國產替代的突破
上游核心部件國產化率顯著提升:光學元件領域,中國企業在玻璃基激光雷達視窗片、非球面透鏡等環節實現全球領先;探測器環節,靈明光子的SPAD芯片突破國外壟斷,光子探測效率大幅提升;激光器領域,光庫科技布局光纖激光器,成本較傳統方案大幅下降。中游整機廠商通過IDM模式控制供應鏈,禾賽科技自建工廠實現月產能大幅增長,良品率提升至較高水平;速騰聚創自建光學元件工廠,核心部件自給率超八成。產業鏈垂直整合與國產替代的雙重突破,為中國廠商構建成本與技術護城河。
四、投資建議
關注技術領先企業
固態激光雷達因結構簡化、量產成本低,成為未來技術方向。Flash方案在補盲場景中率先落地,OPA方案需等待硅光工藝成熟。芯片化架構是降本增效的關鍵路徑,自研ASIC或SoC芯片可替代傳統分立器件,降低物料成本并提升生產效率。建議關注在固態化技術、芯片集成領域布局領先的企業。
布局泛機器人領域
激光雷達在機器人領域的應用展現出高定制化、高可靠性需求的特點。上市激光雷達公司大多在拓展機器人領域,底層技術相通性推動業務快速延伸。建議關注在機器人領域提前布局、具備技術復用能力的企業。
五、風險預警與應對策略
技術替代風險
激光雷達核心部件仍依賴國際供應商,地緣政治沖突可能導致高端芯片進口受限。企業需加強自主研發,提升核心部件國產化率,同時布局多元化供應鏈,降低單一來源風險。
數據安全與合規風險
數據安全法規趨嚴可能限制激光雷達數據采集范圍,影響功能實現;各國準入標準差異可能增加企業合規成本。企業需建立完善的數據安全管理體系,確保數據采集、存儲、傳輸符合法規要求,同時加強國際標準互認,降低合規成本。
六、車載激光雷達行業未來發展趨勢預測
技術融合:多模態感知與AI算法的深度耦合
激光雷達將與攝像頭、毫米波雷達、高精地圖等數據深度融合,形成“感知-決策-執行”的閉環系統。AI算法優化成為關鍵競爭力,通過自監督學習、4D點云處理等技術,提升復雜場景下的感知精度與決策效率。未來,激光雷達將與FMCW技術結合,通過相干探測提升抗干擾能力,并直接測量目標速度,為高速動態環境中的應用提供新可能。
應用場景:從“車載”到“泛機器人”的裂變
激光雷達的應用邊界將持續擴展:在低空經濟領域,大疆無人機搭載激光雷達后,可在復雜氣象條件下實現厘米級避障,為物流配送、空中出租車提供安全保障;在智慧城市領域,激光雷達點云數據可用于構建城市三維模型,支持應急管理、交通規劃等場景;在工業檢測領域,激光雷達可用于高精度三維測量與缺陷檢測,在半導體、航空制造等領域替代傳統檢測設備。
全球化布局:中國標準的國際輸出
中國廠商憑借技術領先與成本優勢,正加速“出海”步伐。通過在東南亞、歐洲等地建設生產基地,規避貿易壁壘并貼近客戶需求。同時,中國標準與國際標準的互認,將推動中國供應鏈成為全球激光雷達產業的核心樞紐。
車載激光雷達行業正處于技術、市場與政策的共振期,其發展軌跡不僅關乎自動駕駛的未來,更深刻影響著智能交通、智慧城市等萬億級市場的重構。在技術迭代加速、應用場景裂變與全球競爭加劇的背景下,企業需以創新為矛、以合規為盾,在變革中把握機遇,在挑戰中塑造優勢。未來,隨著全固態、FMCW技術的成熟與生態協同的深化,激光雷達將從“智能汽車之眼”升級為“廣義機器人之腦”,成為連接物理世界與數字世界的核心基礎設施。
如需獲取完整版報告及定制化戰略規劃方案,請查看中研普華產業研究院的《2025-2030年車載激光雷達市場深度解碼與全球競爭格局研究報告》。