激光雷達2025：揭開智駕與機器人未來的秘密！
1. 智駕之眼：車載激光雷達滲透率“跨越鴻溝”，受益智駕下沉“量增價平”
1.1 價值：“安全+功能+情緒”三重價值提供，智駕感知路線有望向多傳感器融合收斂
1.1.1 安全價值：自動駕駛是零容錯場景，多傳感器融合路線更勝任“全天候”駕駛環(huán)境
針對特斯拉所倡導(dǎo)的純視覺智駕路線與國內(nèi)主流的搭載激光雷達的多傳感器融合路線的 爭論已持續(xù)良久，我們也已在過去多篇報告中反復(fù)論證過激光雷達不僅是車載感知“功能 件”，更是高階智駕的“安全件”這一觀點。 2024 年 10 月 18 日，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）公開文件顯示，該機構(gòu)已 經(jīng)正式對特斯拉“全自動駕駛系統(tǒng)”（FSD）啟動調(diào)查。本次調(diào)查將對 240 萬輛配備 FSD 的特斯拉汽車展開調(diào)查，調(diào)查涉及 4 起碰撞事故——其中包括 2023 年的一起致命車禍 （2023 年 11 月，亞利桑那州里姆羅克市一名行人在被一輛特斯拉 Model Y 撞倒后身 亡）。NHTSA 認為，4 起事故都是特斯拉汽車在啟用 FSD 之后駛?cè)搿澳芤姸冉档汀钡牡?路區(qū)域時發(fā)生了碰撞，具體發(fā)生在道路能見度因陽光眩光、霧霾或塵土而受到限制的情況 下。目前，監(jiān)管部門正在評估特斯拉 FSD 在能見度降低情況下的檢測和響應(yīng)能力。 事實上，即便 AI+純視覺感知路線在未來能夠逼近甚至達到人類駕駛員的能力，作為被動 型傳感器的攝像機與人眼同樣會受限于：1）在濃霧、暴雨、暴雪等極端天氣下感知能力 較弱。2）感光動態(tài)范圍限制，難以在短時間內(nèi)適應(yīng)光線的劇烈變化，比如，在進出隧道 時人眼需要一定時間適應(yīng)光照環(huán)境的變化。由于上述兩點純視覺方案的感知劣勢而出現(xiàn)交 通事故幾乎是難以避免的。相比之下，毫米波雷達和激光雷達具有更好的“全天候”感知 能力與幾乎不受光線環(huán)境影響的感知穩(wěn)定性，且激光雷達厘米級的分辨率相較毫米波雷達 分米級分辨率在測距精度上更勝一籌。 我們認為，1）高階智駕的終點絕對不能以逼近甚至抵達人類駕駛員水平作為金線，自動 駕駛必須超越人類司機的上限，因為出行是零容錯場景。2）況且，目前國內(nèi)車廠相比特 斯拉無論是從算力儲備、數(shù)據(jù)積累還是模型水平上均有不小差距，潛在天量資源投入疊加 海外算力禁運背景下，搭載激光雷達或成為國內(nèi)車廠進軍智駕的性價比之選。
1.1.2 功能價值：AEB 安全速度上限提升 50%，地面高精度檢測提供平穩(wěn)駕乘體驗
據(jù)歐盟委員會估計，AEB 每年可以在歐盟境內(nèi)拯救 1,000 多條生命 。據(jù)禾賽微信公眾號 披露，92%的消費者在購車時會優(yōu)先考慮帶有 AEB 功能的車輛，相比無激光雷達車型， 裝有激光雷達的車型，其 AEB 速度上限具有約 50%的明顯提升：1）在無激光雷達情況 下，AEB 速度上限約為 85km/h，搭載激光雷達后提升至 140km/h；2）夜間行駛環(huán)境下， 無激光雷達情況下，AEB 速度上限約為 80km/h，搭載激光雷達后提升至 120km/h。
激光雷達高精度地面檢測提供平穩(wěn)乘車體驗。駕駛員在行駛過程中，難免會在道路上遇到 各種凹陷和凸起，此時如果車速過快，會非常影響乘車體驗的舒適性，甚至會有安全隱患。 激光雷達可基于探測到的地面高度落差，在車輛快要經(jīng)過凹凸不平的路面時，輔助駕駛員 避開坑洼或盡早減速，幫助智能汽車獲得更好的駕乘體驗。
1.1.3 情緒價值：激光雷達≈更安全、更智能、更高端、更昂貴的消費者心智逐步確立
消費者偏好決定車廠最終的配置選擇，某款車型是否要上智駕，以什么樣的感知方案實現(xiàn)智駕，歸根到底要取決于消費者的選擇。我們認為，經(jīng)過一段時間的市場教育，消費者已 漸漸形成了“激光雷達≈更安全、更智能、更高端、更昂貴”的心智。 我們觀察到，主流電商平臺中存在“激光雷達裝飾盒”一類產(chǎn)品售賣，且排名靠前的店鋪 擁有千人以上的購買記錄，考慮到目前國內(nèi)車載激光雷達年化出貨量剛破百萬顆，這一銷 量數(shù)字不容小覷。我們認為，對一部分消費者而言，激光雷達之于汽車的價值可大致類比 為高端相機鏡頭之于智能手機的價值，其可以作為“社交貨幣”為消費者提供情緒價值， 因而這部分消費者理論上會愿意為搭載激光雷達的智能汽車支付溢價。
以大眾級消費車型廣汽 AION RT 為例，同樣為純電續(xù)航里程 520km 的車型，“激光雷達 版”相比“智享版”貴出 3.6 萬元，相比“智豪版”貴出 3 萬元。我們觀察到，“激光雷 達版”相比另外兩個中低配版本除了額外多搭載了一顆激光雷達以外，從芯片到其他車載 傳感器數(shù)量也均有增配，從而能夠額外提供包括城市 NOA、高速 NOA 在內(nèi)的近十項新增 智駕功能，并在被動安全、車內(nèi)/外燈光等方面也均有軟硬件提升。 據(jù)此，我們認為：1）廣汽 AION RT 2025 款 520 激光雷達版并不單單因為額外增配了一 顆激光雷達而相比其他版本貴出 3 萬以上售價，其在各個軟硬件維度相比中低配版本均 有所提升。2）廣汽之所以愿意將全面提升之后的頂配 AION RT 版本命名為“激光雷達 版”，一定程度上是在迎合消費者心理，車企認為“激光雷達”可以作為“更安全、更智 能、更高端、更昂貴”的標簽為頂配版本提供賣點。 從銷量數(shù)據(jù)看，廣汽 AION RT 2025 款于 2024 年 11 月 6 日正式上市，上市首月銷量達 7,288 萬輛，其中“激光雷達版”銷量達 3,276 萬輛，選購率為 45%，接近一半的新款 AION RT 購車者選擇了“激光雷達版”，足見車載激光雷達即便在 10~15 萬大眾級消費 市場中依然飽受消費者青睞。我們認為，激光雷達逐漸從車企 BOM 成本中心走向收入中 心，換言之，激光雷達能夠“幫車企賣車”。
1.2 空間：ADAS 激光雷達價格通縮接近尾聲，25 年激光雷達將下沉至 10-20 萬車型
1.2.1 價格：ADAS 激光雷達價格通縮接近尾聲，“科技平權(quán)”之后高端化趨勢初見端倪
4 年時間從 2 萬塊降到 2 千塊。2020 年，速騰聚創(chuàng) ADAS 激光雷達的均價約為 20,583 元，2024 年前三季度，速騰聚創(chuàng) ADAS 激光雷達的均價約為 2,566 元，我們預(yù)計其 2024 全年 ASP 約為 2,550 元。2020-2024 年產(chǎn)品均價年均降幅約 40.7%，相當于連續(xù) 4 年以 每年打 6 折的方式實現(xiàn)了 ASP 降數(shù)量級。 均價降數(shù)量級的背后是公司出貨量的暴增。2020 年，速騰聚創(chuàng) ADAS 激光雷達出貨量約 為 300 顆，2024 年，速騰聚創(chuàng) ADAS 激光雷達出貨量約為 52 萬顆。2020-2024 年出貨 量提升了 1,700 多倍。 激光雷達采購預(yù)算約占整車售價的 1%左右。據(jù)大疆車載負責人沈劭劼，在智能駕駛還只 能緩解駕駛疲勞而非完全取代駕駛員的階段，L2+級別的智能駕駛軟硬件預(yù)算約占整車售 價的 3~5%。其中，我們預(yù)計，激光雷達約占智駕總預(yù)算的 1/4~1/5，也即對于車廠而言， 激光雷達的預(yù)算約占整車售價的 1%左右。換言之，2023 年及以前，ADAS 激光雷達均價 高于 3,000 元，因此較難滲透 30 萬元以下的車型，而 30 萬以上車型僅占我國新能源乘 用車不足 20%的市場份額。2024 年，當 ADAS 激光雷達均價進入 2,500~3,000 元區(qū)間， 使得部分 25~30 萬元的車型有預(yù)算搭載激光雷達，驅(qū)動 24 年速騰聚創(chuàng)在 23 年高出貨量 基數(shù)下依然取得了翻倍以上增長。 發(fā)布千元級低價產(chǎn)品是主動為之，意圖打入 10~30 萬大眾級車型市場。2024 年 4 月，速 騰聚創(chuàng)對外發(fā)布了售價僅為 200 美金的車載激光雷達新品 MX。不久后，禾賽發(fā)布 ATX 對標產(chǎn)品跟進 MX，并在 2024 年 11 月的三季報電話會中透露定價有望降至 200 美金。 市場有聲音認為，千元級產(chǎn)品的發(fā)布表示車載激光雷達的“價格通縮”仍在持續(xù)，“量增 價減”背景下終局市場容量可能受到損害。對此我們判斷，無論從降價原因還是降價能力 看，本次 200 美金定價的千元級產(chǎn)品都代表了車載主視激光雷達近幾年的價格底線：
降價原因：考慮到行業(yè)雙寡頭格局與早期客戶主要以 25 萬元以上車型為主，本次降 價動作并非來自競對或下游客戶的壓力，而是頭部玩家主動為之。千元級產(chǎn)品的發(fā)布 有助于公司一舉打入 10~25 萬元區(qū)間的大眾級車型市場，而 10-30 萬元的車型約占 我國新能源市場 7 成左右，降價是為了打開更為廣闊的藍海市場。
降價能力：目前純固態(tài)激光雷達測距能力依然有限，半固態(tài)產(chǎn)品仍將是未來一段時間 車載主視激光雷達的唯一選擇，目前行業(yè)頭部玩家速騰、禾賽的年化出貨量已達到 40~50 萬顆規(guī)模，且兩家在半固態(tài)技術(shù)路線的自研化程度均已達到較高水平。據(jù)此我 們判斷，在不考慮純固態(tài)產(chǎn)品技術(shù)顛覆的情況下，頭部廠商主力產(chǎn)品的自研降本與規(guī) 模放量降本空間有限，目前半固態(tài)主視激光雷達已進入降本瓶頸期，200 美金的千元 級車載激光雷達或成為未來一段時間的價格底線 日，速騰聚創(chuàng)發(fā)布全球首款千線P 的圖 像級分辨率。同月，禾賽在 2025 CES 展會上發(fā)布 AT1440，可實現(xiàn) 0.02°×0.02°超高清 角分辨率。在此之前，兩家龍頭廠商旗下也有 M3 和 AT512 等高端車載產(chǎn)品。我們認為， 假如說 2024 年 MX 和 ATX 兩款定價在 200 美金的千元級產(chǎn)品開啟了車載激光雷達“科 技平權(quán)”時代，那么 2025 開年 EM4 和 AT1440 的相繼發(fā)布則一定程度上標志著車載激 光雷達單一主力 SKU 時代落下帷幕，車載激光雷達在“科技平權(quán)”以外的高端化趨勢初 見端倪，未來不同售價區(qū)間的車型或適配不同預(yù)算和性能配置的激光雷達 SKU，長期看 車載激光雷達不會被“千元機”包打天下。
1.2.2 數(shù)量：24 年車載激光雷達“跨越鴻溝”，25 年激光雷達將下沉至 10-20 萬車型
16%滲透率是觀察早期科技產(chǎn)品是否進入大眾市場的金線。按照“跨越鴻溝”理論，一款 早期科技產(chǎn)品的滲透率曲線往往遵循類正態(tài)分布，其中，不同標準差分位點的人群特征存 在較大差異。對于像車載激光雷達這樣的早期科技產(chǎn)品而言，顛覆性產(chǎn)品創(chuàng)新（改變車載 傳感器感知方案）會要求下游用戶（主機廠/OEM）改變使用習慣（感知方案融合、車型外觀設(shè)計等），同時也要考慮汽車消費者的接受度和實際使用體驗?！翱缭进櫆稀崩碚撜J 為，早期科技產(chǎn)品的技術(shù)采用曲線中，最大的拐點在于距離均值一個標準差，也即 16%滲 透率左右的“鴻溝”，一旦滲透率突破 16%，便意味著這款產(chǎn)品從技術(shù)極客與早期嘗鮮者 的小眾客群線 年是車載激光雷達“跨越鴻溝”元年。2022 年，我國乘用車激光雷達滲透率僅為 0.5%，2024 年，我國乘用車激光雷達滲透率提升至 4.9%。假如將滲透率的分母從全部 的乘用車切換為新能源乘用車，2024 年，我國新能源車激光雷達滲透率約為 10.5%，假 如進一步將滲透率的分母替換為 15 萬以上有預(yù)算做高階智駕的新能源乘用車，2024 年 1 月，我國 15 萬以上新能源車的激光雷達滲透率約為 21.6%，環(huán)比 23 年底提升 12.9pcts， 穩(wěn)穩(wěn)突破 16%，標志著車載激光雷達“跨越鴻溝”。總體來看，我國乘用車/新能源車/15 萬以上新能源車激光雷達滲透率分別為 4.8%/10.5%/21.5%。
向未來看，我們認為，一方面自上而下看，依據(jù)“跨越鴻溝”理論模型，在 2024 年 15 萬 以上新能源車載激光雷達滲透率突破 16%之后，2025 滲透率有望加速向上；另一方面自 下而上看，包括比亞迪、吉利、廣汽等在內(nèi)的頭部車企的多款激光雷達車型預(yù)計將在近期 相繼發(fā)布，多款 10~20 萬價格帶中低線車型將搭載激光雷達。 僅考慮國內(nèi)乘用車 ADAS 激光雷達市場，終局看，我們判斷國內(nèi)乘用車新能源滲透率仍 將提升，預(yù)計將達到年化 2,000 萬輛新能源乘用車銷量，其中，剔除掉占比不到 20%的 10 萬以下價格帶車型，其余 1,600 萬輛以上的車型都將有極大可能配置激光雷達用于智 駕。我們遠期預(yù)估單車搭載顆數(shù)約在 1.5~2 顆，遠期 ASP 約在 1,500 元，粗略匡算國內(nèi) ADAS 激光雷達終局市場約為 1,600 萬輛×1.5~2×1,500 元≈360~480 億元，若考慮海 外市場，則終局規(guī)模倍增。
海外市場方面，德系和日系車企上車激光雷達相對積極，其中奧迪早在 2019 年 4 月就選 配法雷奧的激光雷達上車 A8L，日系車企本田、豐田也相繼在 21、22 年跟進。向 25 年 看，包括奔馳、寶馬、奧迪、豐田在內(nèi)的海外頭部汽車均有激光雷達車型發(fā)售計劃。
1.3 格局：雙寡頭格局四分天下，競爭勝負手是在車規(guī)前提下的芯片化-小型化-規(guī)模化
1.3.1 市場份額：行業(yè)集中度較高，速騰聚創(chuàng)穩(wěn)居 L2 車載激光雷達龍頭位置
據(jù)高工智能汽車，2024 年，國內(nèi)乘用車前裝標配激光雷達 155.8 萬臺，其中速騰聚創(chuàng)約 占 33.4%市場份額，穩(wěn)居市場龍頭，禾賽、華為的市場份額分別約為 27.3%、26.1%。 我們認為，全球僅有約 8 家企業(yè)具備前裝量產(chǎn)車規(guī)級主視激光雷達的能力，其中，國內(nèi) 5 家，分別為速騰聚創(chuàng)、禾賽科技、華為、圖達通、大疆覽沃；海外 2 家，分別為法雷奧和 Innoviz?？紤]到大疆覽沃已于 23 年放棄車規(guī)級市場，法雷奧與 Innoviz 車載產(chǎn)品成本高 企，因此真正具備市場競爭力的主流玩家僅有速騰、禾賽、華為、圖達通 4 家。進一步分 析，圖達通截至目前僅有蔚來一家車企定點，華為更多依托 ADS 全家桶對生態(tài)車型一站 式輸出方案，真正具備多家車企客戶認可、產(chǎn)品具備性價比的頭部玩家僅有速騰和禾賽 2 家。
車載競爭入場券：車規(guī)級產(chǎn)品需經(jīng)過 1 萬小時以上數(shù)十項車規(guī)測試。激光雷達產(chǎn)品達到車 規(guī)級，需在化學(xué)特性、機械特性、電氣特性三大方面進行數(shù)十項試驗，包括備受業(yè)界關(guān)注 的車規(guī)級沖擊振動和高低溫檢測。機械式激光雷達技術(shù)已趨于成熟，但由于物理極限和成 本高等因素限制，裝配和調(diào)制困難，掃描頻率低，生產(chǎn)周期長，成本較高，并且機械部件 壽命不長（約 1000-3000 小時），只能用于 L4 研發(fā)領(lǐng)域，難以滿足苛刻的車規(guī)級要求（至 少 1 萬小時以上），因此 ADAS 量產(chǎn)方案均以半固態(tài)激光雷達為主。
從車規(guī)級進入壁壘而言，速騰與禾賽均成立于 2014 年，并相繼在 21、22 年前后實現(xiàn)車 規(guī)級產(chǎn)品的量產(chǎn)交付。2019 年到 2024 年前三季度，禾賽累計投入 27.1 億元研發(fā)費用， 2020 年到 2024 年前三季度，速騰聚創(chuàng)累計投入 16.2 億元研發(fā)費用，我們認為，保守估 計車規(guī)級激光雷達所需的研發(fā)投入至少在 10 億元以上，假設(shè)每顆車載激光雷達單價在 2,000~3,000 元，單臺毛利率 20%左右，即便不考慮產(chǎn)品迭代與客戶驗證，也至少要有 200 萬顆以上的出貨量才能回收早期的研發(fā)投入，進入壁壘較高。
車載競爭勝負手：極致的性價比，降本的關(guān)鍵是更低的 BOM 成本（芯片化、小型化）+ 更多的出貨（規(guī)模效應(yīng)），進一步推論，核心是長期研發(fā)投入+綁定優(yōu)質(zhì)車企客戶。 禾賽早在 2017 年便成立了芯片部門，并制定了激光雷達核心模塊芯片化的多代發(fā)展路線， 逐步實現(xiàn)激光雷達收發(fā)單元從“點對點”、“線對線”到“面對面”的形態(tài)演進。通過自 研專用驅(qū)動芯片、模擬前端芯片、波形數(shù)字化處理芯片、SoC 片上系統(tǒng)芯片的開發(fā)與應(yīng) 用，將實現(xiàn)更優(yōu)的性能、更高的集成度和更低的生產(chǎn)成本。目前，第 1~3 代芯片均已成功 量產(chǎn)并經(jīng)歷市場大規(guī)模量產(chǎn)的驗證，2024 年，禾賽推出第 4 代芯片架構(gòu)，采用了 3D 堆 疊技術(shù)，可單板集成 512 個通道，進一步降低成本。相比 10 多年前的一個典型 32 線 線 倍，價格卻不到 當時的 1/100。
速騰聚創(chuàng)經(jīng)過 7 年的深入研發(fā)，不僅成功自研出全球首款激光雷達專用數(shù)字化 SPAD-SoC 芯片 M-Core，而且在激光雷達的掃描、發(fā)射、接收等系統(tǒng)上也已完成芯片化布局，M-Core 相比 FPGA 版本電路板面積減少 50%，功耗降低 40%，且成本大幅降低。速騰聚創(chuàng)的全 棧芯片化布局，為 M 平臺和 E 平臺高性價比產(chǎn)品的大規(guī)模量產(chǎn)提供基礎(chǔ)支撐。
高度芯片化的研發(fā)進展為車載激光雷達提供了更為集成化的結(jié)構(gòu)設(shè)計，禾賽/速騰的新一 代產(chǎn)品 ATX/MX 的體積相較上一代分別減小了近 60%/40%，在優(yōu)化了物料成本的同時， 大大簡化了生產(chǎn)中的標定、總裝等多個環(huán)節(jié)。得益于極致小巧的尺寸和超低的功耗，ATX 能夠被靈活嵌入到車身不同位置，包括車頂、前擋風玻璃后、車燈內(nèi)等，為汽車廠商解鎖 了激光雷達安裝方式的更多可能。
據(jù) GGAI，2024 年車載激光雷達前十大采購車企以華為智選車與新勢力車企為主，其中， 速騰主要綁定吉利、鴻蒙問界、小鵬等車企；禾賽主要綁定理想、小米、零跑等車企；華 為主要內(nèi)供生態(tài)車企；圖達通獨供蔚來一家。2024 年，以上四家激光雷達廠商出貨量均 突破 20 萬顆，其中速騰突破 50 萬顆，禾賽與華為突破 40 萬顆。我們認為，綁定優(yōu)質(zhì)車 企客戶的實質(zhì)是押寶爆款智駕車型（比如極氪 001、小米 SU7、問界 M9 等）——一方面 是車企通過搭載更高性價比的激光雷達提升智駕體驗，另一方面激光雷達的外露也逐漸形 成消費者認知幫助車企賣車（比如廣汽 AION RT 2025），在此過程中，Tier 1 依托爆款 智駕車型快速提升激光雷達交付量，進而獲得規(guī)模效應(yīng)攤薄成本。
2. 機器人之眼：彩色 3D 點云有望成為終極方案，看好“硬件標準化+軟件生態(tài)開放”.
2.1 價值：激光雷達提供全天候廣域高精度感知，超級傳感器彩色 3D 點云有望成為終極 方案
25 年 1 月 28 日，2025 年春節(jié)聯(lián)歡晚會《秧 BOT》節(jié)目，登臺的宇樹科技 H1 機器人， 頭部搭載了速騰聚創(chuàng)自主研發(fā)的激光雷達 Helios，讓機器人在舞臺上能夠?qū)崿F(xiàn)精準定位、 走位，引發(fā)市場對于“機器人之眼”的關(guān)注。 我們梳理了海內(nèi)外 30 家人形機器人公司的 41 款人形機器人 SKU，初步得出以下結(jié)論： 1）深度相機為主的多傳感器融合方案是目前主流視覺技術(shù)路線）激光雷達是極具潛力 的“機器人之眼”，目前搭載率高達 53.7%；3）國內(nèi)頭部廠商宇樹科技、智元機器人旗 下 SKU 均搭載激光雷達。
我們梳理了海內(nèi)外 16 家機器狗公司的 35 款機器狗 SKU，初步得出以下結(jié)論：1）深度相 機為主的多傳感器融合方案是目前主流視覺技術(shù)路線）激光雷達是極具潛力的“機器 狗之眼”，目前搭載率高達 51.4%；3）海外頭部廠商波士頓動力、ANYbotics 旗下產(chǎn)品 均配備激光雷達，國內(nèi)頭部廠商宇樹科技、云深處科技、蔚藍智能旗下 SKU 激光雷達搭 載率較高。2.1.2 視覺方案對比：激光雷達具有更廣的測距范圍+更小的測距誤差+更大的 FoV
深度相機是目前人形機器人與機器狗的主流視覺方案，深度相機包括結(jié)構(gòu)光、ToF、多目 視覺三類，其中結(jié)構(gòu)光和 ToF 屬于主動型相機，多目視覺屬于強算法+被動型攝像機。三 類深度相機中，結(jié)構(gòu)光方案較為成熟，分辨率較高，軟件復(fù)雜度適中；ToF 方案分辨率較 低，軟件復(fù)雜度低，測量精度較高；多目視覺分辨率與測量精度最高，但對算法要求最高。 目前機器人搭載的深度相機以結(jié)構(gòu)光方案為主。 以宇樹科技人形機器人全系搭載的深度相機 Intel RealSense D435i 為例，該產(chǎn)品采用雙 目+結(jié)構(gòu)光技術(shù)路線，包括兩顆紅外相機，一顆紅外點陣投射器以及一顆 RGB 2D 相機。
據(jù)官網(wǎng)信息披露，Intel RealSense D435i 深度相機的官方報價為 334 美元，理想測距范 圍為 0.3m-3m（激光雷達為 30m 以上），測距精度在 2m 處小于 4cm（激光雷達為 1cm）， 視場角為 87°×58°（激光雷達水平 FOV 360°無死角）。 我們認為，相較于 Intel RealSense D435i，激光雷達具有更廣的測距范圍+更小的測距誤 差+更大的 FoV，能夠適配中高速運動場景、高精度操作場景與高復(fù)雜度的環(huán)境，未來伴 隨大批量量產(chǎn)交付，售價有望下探至千元級，更適合作為機器人的主傳感器，與深度相機、 RGB 相機配合形成全天候廣域高精度 3D 感知能力。
Active Camera 超級傳感器有望成為“機器人之眼”的終極方案。2025 年 1 月 3 日，速 騰聚創(chuàng)召開“Hello Robot”2025 AI 機器人全球發(fā)布會，發(fā)布一系列激光雷達新品、機器人 通用零部件及開發(fā)平臺，推出機器人時代“全家桶”，其中包括 Active Camera 機器人之 眼。
在軟件層面，依托于 RoboSense 超級傳感器平臺，ActiveCamera 可以通過功能豐 富的 SDK 滿足不同場景任務(wù)需要，避免重復(fù)造輪子。開發(fā)者可以通過 SDK 直接調(diào) 用建圖、定位、避障等能力，節(jié)省傳感器驅(qū)動開發(fā)，數(shù)據(jù)標定、數(shù)據(jù)融合的時間。超 級傳感器平臺支持多種傳感器配置組合，滿足不同的測距、精度、分辨率、抗環(huán)境光 干擾等需求。開發(fā)者也可以選擇不同等級的算力消耗、功耗等，實現(xiàn)不同原理的傳感 器在各個場景下的取長補短。 我們認為，大批量工業(yè)化出貨的前提是硬件的標準化，目前機器人和機器狗的視覺方案繁 雜，傳感器類型與數(shù)量均未形成定局，不同的傳感器所采集的感知數(shù)據(jù)類型不同，所需的 算法也不同。與車載場景類似，機器人和機器狗場景也面臨數(shù)據(jù)融合和算法統(tǒng)一的問題。 Active Camera 超級傳感器為代表的，融合了 2D 彩色圖像與激光雷達深度信息的彩色 3D 點云有望成為“機器人之眼”的終極方案。
2.2 空間：割草機單一場景 TAM 約在 225 億元，廣義機器人有望成為數(shù)倍于車載的市場
價值：對于割草機器人而言，定位+避障是核心功能。當前市面上主要的定位技術(shù)有 RTK、激光雷達、單目視覺 Vslam 以及雙目視覺 Vslam；避障的主要技術(shù)有激光雷 達、超聲波雷達、TOF、單目深度估計以及雙目深度估計。定位方面，主流廠商過去 會采用組合方式實現(xiàn)場景最大的覆蓋率以及穩(wěn)定性，比如 RTK+雙目視覺組合，RTK 實現(xiàn)高精度絕對位置定位，雙目 VLSAM 定位做 RTK 定位失效時的補充。避障方面， 主流廠商也已經(jīng)從早期精度不高的超聲波和單目進入到 3D 深度高精度避障的時代。 激光雷達同時具備定位+避障功能，目前已出現(xiàn)視覺方案切換跡象。
案例：25 年 1 月 7 月，禾賽與 MOVA 在 CES 展會上共同展出了全新割草機器人 MOVA1000，其搭載了一顆 JT16 激光雷達，具備高精度三維環(huán)境感知能力。速騰聚 創(chuàng)、大疆覽沃等主流激光雷達廠商 25 年也均有布局。
空間：據(jù)高工移動機器人微信公眾平臺，智能割草機器人大多定價在 1199 至 2499 美元之間。據(jù)弗若斯特沙利文，全球大概有 2.5 億個私家花園。其中，美國約有 1 億個，歐洲擁有超 8,000 萬個，歐美地區(qū)合計占全球總量的 72%。據(jù) Grand View Research，2021 年全球割草機市場規(guī)模達 304 億美元，假設(shè)單價約在 2,000 美元， 則全球年化出貨量約為 1,500 萬臺左右。目前，大疆 Livox-mid360 零售價為 3,999 元，速騰聚創(chuàng) Airy 零售價為 5,499 元，假設(shè)預(yù)期放量后價格收斂至車載終局水平 1,500 元左右，則 TAM 空間約為 1,500 萬臺×1,500 元=225 億元。 由于割草機僅為廣義機器人市場中的一個細分場景，TAM 已經(jīng)達 225 億元，若進一步考 慮工業(yè)叉車/AGV/AMR、掃地機、無人機、服務(wù)機器人、機器狗、人形機器人，則 TAM 空 間至少應(yīng)大于國內(nèi) L2 車載（前述測算 360-480 億元），因此我們定性判斷認為，機器人 激光雷達 TAM 是一個數(shù)倍于車載的市場。
2.3 格局：從監(jiān)控攝像機發(fā)展脈絡(luò)看通用傳感器的“核心壁壘”與“兩次進化”
2.3.1 他山之石：通用傳感器廠商的核心競爭壁壘是基于“硬件標準化+軟件生態(tài)開放” 的多重規(guī)模效應(yīng)
市場有聲音認為，車載激光雷達市場由于“車規(guī)級”要求與較薄的毛利致使行業(yè)集中度較 高，而機器人市場在缺乏“車規(guī)級”門檻的限制下有可能呈現(xiàn)出行業(yè)集中度大幅下降的狀 態(tài)。因而，即使機器人市場潛在空間相較車載更高，也仍舊難以長出頭部公司。 對此，通過復(fù)盤監(jiān)控攝像機的商業(yè)化發(fā)展脈絡(luò)，我們認為，通用傳感器行業(yè)唯一的競爭壁 壘仍是“成本”，而在一個場景繁多的市場中，頭部廠商可以通過“硬件標準化+軟件生 態(tài)開放”獲得多重規(guī)模效應(yīng)，鞏固成本優(yōu)勢，最終實現(xiàn)自身市場份額的提升。
與機器人激光雷達市場類似，監(jiān)控攝像機下游也是一個場景繁多的市場，頭部廠商如?？?、 大華通過“軟件定義硬件”的方式變相實現(xiàn)了 SKU 升維，基于三重規(guī)模效應(yīng)在盡可能廣 域覆蓋碎片化場景的同時保證了盡可能低的解決方案成本：第一重規(guī)模效應(yīng)來自于產(chǎn)品組 件的標準化（鏡頭、CMOS、結(jié)構(gòu)件等）；第二重規(guī)模效應(yīng)來自同類產(chǎn)品通過搭載不同的 軟件算法實現(xiàn)多場景間復(fù)用（路口的車牌識別、公司門口的人臉識別等），以及依托統(tǒng)一 軟件架構(gòu)實現(xiàn)軟件算法組件的復(fù)用（測溫、計數(shù)、單一行為識別等）；第三重規(guī)模效應(yīng)來 自同類場景的客群擴充拉動同類產(chǎn)品解決方案的批量出貨（不同城市的公安交警、同一行 業(yè)的龍一龍二等）。因此我們能夠看到，即使 2016 年至今監(jiān)控攝像機頭部廠商產(chǎn)品 ASP 趨于穩(wěn)定（智能化算法加量不加價），平均成本受益三重規(guī)模效應(yīng)仍在小幅下降。
2.3.2 模擬轉(zhuǎn)數(shù)字：數(shù)字化激光雷達采用 SPAD 感光，提升分辨率、探測距離及集成度
數(shù)字化激光雷達，是用數(shù)字方法檢測和處理光子信息，區(qū)別于傳統(tǒng)激光雷達用連續(xù)“波” 探測，省去了“模擬-數(shù)字”轉(zhuǎn)換過程，保留了更多的檢測信息，提升了分辨率、精度、集 成度以及感知融合能力，并在系統(tǒng)層面帶來了更多增益。速騰聚創(chuàng) CEO 邱純潮在 2025 年初的發(fā)布會上表示：“激光雷達已全面進入數(shù)字化時代。在全面數(shù)字化之后，激光雷達 已經(jīng)收斂到一個成熟穩(wěn)定的架構(gòu)中，即將在汽車、機器人與無人機市場加速滲透和普及?！?數(shù)字化激光雷達的變化，可以類比照相機從膠片進化到數(shù)碼，其核心環(huán)節(jié)，在于數(shù)字化激 光雷達采用了能以“單光子”形態(tài)檢測激光的單光子雪崩二極管器件（SPAD），它讓信 號以離散狀態(tài)呈現(xiàn)在接收端，并直接輸出數(shù)字信號，達成信號感知的數(shù)字化。不僅如此， SPAD 輸出的數(shù)字信號可徑直進入處理環(huán)節(jié)，無需借助一系列傳輸器件；同時，信號的處 理、儲存、乃至激光器件的控制，均可憑借算法集成到芯片上進行，在提高運算效率的同時，降低對物理零部件的依賴。數(shù)字化的感知信息就像數(shù)字化的音樂，算法和編碼讓音質(zhì) 愈發(fā)清晰豐富的同時，播放器體積與功耗卻日趨輕小。 在數(shù)字化激光雷達中，一個 SPAD 單元對應(yīng)一個光點，當數(shù)個 SPAD 單元整齊排列時， 生成的點云圖將像計算機圖片一樣，由緊密、有序排列的像素點組成。SPAD 單元的排列 密度與數(shù)量越大，單位時間內(nèi)的采樣點數(shù)量便越多，進而提升點云圖的分辨率。此外，相 比小面陣，大面陣 SPAD 芯片在分辨率、探測距離上優(yōu)勢更顯著，但也會面臨數(shù)據(jù)量龐 大、通路復(fù)雜、發(fā)熱管控難度高等諸多挑戰(zhàn)。
2.3.3 軟件定義硬件：大模型時代“數(shù)據(jù)壁壘”仍然存在，超級傳感器平臺是關(guān)鍵
在 CNN 時代，AI 模型的調(diào)用門檻較高，泛化應(yīng)用能力較差，因此真正限制智能攝像機在 不同場景落地的核心壁壘是高質(zhì)量的私有數(shù)據(jù)，?？低暤阮^部監(jiān)控攝像機廠商通過 AI 開放平臺為中長尾場景提供了一站式的算法訓(xùn)練平臺，具備基于小樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練高精度算 法的能力，樹立了低成本軟硬一體方案化交付下游千行百業(yè)的競爭優(yōu)勢。 在 AI 大模型時代，伴隨 DeepSeek、Llama 等國內(nèi)外開源模型性價比的大幅提升，AI 模 型的算法架構(gòu)與算力成本門檻有望急劇下降，且 AI 大模型的泛化應(yīng)用能力較強，跨場景 跨任務(wù)的 2D 視覺識別精度也逐漸逼近 ToB 落地要求。
我們認為，與具身智能面臨的境況類似，互聯(lián)網(wǎng)中缺乏足夠 AI 大模型訓(xùn)練所需的 3D 空 間數(shù)據(jù)，而激光雷達 3D 點云數(shù)據(jù)同理。AI 大模型即便能夠?qū)?2D 視覺領(lǐng)域產(chǎn)生沖擊，短 期內(nèi)也較難泛化應(yīng)用于 3D 視覺傳感器。 在此背景下，掌握 3D 點云應(yīng)用場景的廠商將具備較強的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，進一步推演，未來超 級傳感器所采集的彩色 3D 點云數(shù)據(jù)將更為稀缺，AI 大模型的問世并未影響到頭部激光雷 達廠商未來在軟件層的競爭優(yōu)勢——通過超級傳感器平臺，面向開放者提供功能豐富的 SDK（建圖、定位、避障等）滿足不同場景任務(wù)需要，適配不同的測距、精度、分辨率、 抗環(huán)境光干擾等需求，從而以低成本軟硬一體化模式交付給下游場景繁多的機器人廠商。 換言之，在未來的 3D 視覺競爭中，模型與算力平權(quán)之后，“數(shù)據(jù)壁壘”仍然存在。
（本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關(guān)信息，請參閱報告原文。）
