激光雷達大洗牌：華為、大疆入局、初創玩家眼熱，誰將率先破局？互聯網+
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激光雷達大洗牌：華為、大疆入局、初創玩家眼熱，誰將率先破局？
激光雷達大洗牌：華為、大疆入局、初創玩家眼熱，誰將率先破局？
文/智能相對論（aixdlun）
作者/leo陳
2021年，自動駕駛熱潮未退去，作為“眼睛”的激光雷達同樣熱度不減。尤其是L2級別以上的自動駕駛功能邁入量產階段，讓激光雷達“上車”這一行業共識難被撼動。
目前，比如谷歌Waymo、Mobileye、Cruise等自動駕駛領域的玩家，均采用激光雷達作為核心的“感知層”硬件。
而在產業鏈中游，“智能相對論”看到，全球的新老玩家齊聚在此。各家的技術路徑存在差異，催生出機械式、MEMS、Flash、OPA等各類產品，百家爭鳴。雖然當下機械式仍為主流，但顯然市面上有著不一樣的聲音。
這可能恰恰是激光雷達市場格局未定的極好證明。身處賽道里的企業，希望憑借更前沿的技術更快實現產品的商業化落地，在未來行業競爭格局中占據一畝三分地。
激光雷達在這樣的趨勢中向前推進，走到了十字路口。此前小鵬與特斯拉的隔空互嗆，再到華為首款車規級激光雷達的發布，國內外的玩家已經躁動不已。未來，產業鏈中游將涌入更多新人，它們會共同把激光雷達產品的迭代引向何方？
激光雷達欲窮“千米”目，企業仍需更上一層樓
自動駕駛規模化和商業化的步伐變得更快，激光雷達迎來了藍海市場。此外，激光雷達作為服務機器人產業的上游，受益于后者的迅速爆發也迎來了空前的需求。
按照沙利文預計，2025年激光雷達市場規模預計將達到46.1億美元，2019年至2025年復合增長率達83.7%。
“智能相對論”了解到，目前國外知名的激光雷達公司有Velodyne、Ibeo、Innoviz、Quanergy等。德國汽車零部件供應商博世此前宣布踏入激光雷達市場，索尼也于近日趁勢“殺入”。
值得一提的是，Velodyne去年9月份已在納斯達克借殼上市，目前市值已突破35億美元大關；Luminar也以SPAC方式登陸資本市場，目前市值超過109億美元；初創公司AEye同樣效仿前輩，選擇了曲線上市。
在地球的另外一邊，國內的初創企業正在緊鑼密鼓地進場，賽道逐漸擁擠。企查查顯示，截至目前，共有445條與激光雷達相關的結果。而2020年初至今，新成立的公司就有68家。
（圖源：企查查）
“智能相對論”還了解到，目前國內有超過200家激光雷達廠商。其中，3家明星企業入局較早，融資進入中后期，包括禾賽科技、速騰聚創、鐳神智能。
此外還有不少初創公司涌現，如北醒、國科光芯、光勺計劃等等。具體到車規級激光雷達方向，有著包括華為、大疆在內的巨頭玩家。
而在激光雷達產品一端，機械式目前是自動駕駛公司采用的主流掃描方案。但在實際落地時，事情遠沒有那么簡單。
過去，Uber、Waymo的測試車清一色為頭頂碩大的多線束機械式激光雷達，是出于性能優先的考慮。因為對于自動駕駛的測試車輛來說，高階段自動駕駛發展的探索和掌握，必須依賴到更高精度的傳感器。
可在商業化量產時，情況則大有不同。機械式激光雷達存在成本難降等問題，這是下游車企們幾乎無法接受的。“智能相對論”從業內人士獲悉，一枚64線Velodyne機械式激光雷達價格就在7萬美元以上。
所以回頭來看激光雷達廠商，在注重商業化時，推出的產品終究要充分匹配下游需求，以實現收益最大化。目前國內市場整體同質化競爭異常激烈，企業尤其是初創型，需要有破局的能力，在核心技術上求得突破。
固態激光雷達渴求“上車”，華為、大疆跨界進場
“選擇激光雷達項目時，車規級、可量產、成本可控是三個主要的關鍵點”，投資人士告訴“智能相對論”。
一方面，以Velodyne為代表的機械式激光雷達早已上車，可一直難以達到量產要求；另一方面，更具性價比和車規級可靠性的半固態或全固態激光雷達的研發進展緩慢，阻礙了高級別自動駕駛功能的量產。
而現在，形勢已悄然發生變化。固態激光雷達新秀Luminar憑借研發能力和市場前景在資本市場的認可度超過了Velodyne，全球前15家汽車廠商中，有12家在測試Luminar的MEMS激光雷達。
視野回到國內，企業緊跟著海外逐步向半固態和全固態覆蓋。“智能相對論”認為，“固態化”會是車載激光雷達發展的主旋律，轉鏡和MEMS將成為重要的技術路線。
MEMS激光雷達的核心光束操縱元件為微振鏡，減少激光器和探測器數量，相對降低成本，可實現較為均衡的綜合性能。
在CES 2021上，速騰聚創推出車規級MEMS激光雷達RS-LiDAR-M1的SOP版本，預計于2021年啟動定點項目量產交付；
CES 2020上，一徑科技發布首個面向車規級量產的MEMS激光雷達全套解決方案。其中包括擁有大視場角的MEMS中短距激光雷達ML-30/30s和探測距離達200米的長距激光雷達ML-X系列。
初創企業急于在技術創新上建立領先地位，部分目的是希望可以獲得如主流自動駕駛公司和車企的認可。
汽車零部件需要長時間測試，一旦測試通過采用，換部件的過程比較長。因此業務有著很強的粘性。一旦雙方合作達成，能夠幫助公司的激光雷達在客戶端積累一定的優勢。
近期，華為、大疆Livox也推出各自的車規級激光雷達產品，跨界入局汽車市場。華為的96線和大疆Livox的激光雷達均基于轉鏡半固態方案設計或優化，并且計劃分別在極狐、小鵬搭載。
華為為滿足車規級要求，不僅在器件選型、架構設計等初期研發階段投入巨大精力，還在產品成型后對產品進行海量的可靠性測試驗證。包括25億次電機可靠性測試、高低溫濕熱、
水壓、振動、鹽霧、人眼安全、EMC、碎石沖擊等各類嚴苛場景。
基于在光電子領域的技術和產業鏈能力，華為計劃將激光雷達的價格降到200美元，甚至100美元以下。
“智能相對論”不難發現，價格將會是華為切入市場的主要手段。相比于市面上一般的多線激光雷達，華為的激光雷達已經屬于“白菜價”。可能是基于這一優勢，已經吸引了長安、北汽ARCFOX與其合作。 大疆Livox和華為有著共同點，同樣可以發揮在原本業務中形成的原始積累。Livox能夠復用大疆工廠的一套生產流程和體系，借助大疆在整個電子行業供應鏈建立起來的優勢。 Livox能夠篩選出非常優秀的供應商、有著完善的供應商來料管理。此外，在對產線工人培訓、產線數據化、產品的檢測等生產經驗方面有著碾壓性的優勢。 華為、大疆Livox依托的轉鏡方案，是當前最接近真正過車規、并實現上車的方案。有著華為和大疆Livox支持，轉鏡方案還能更好地實現成本控制，并且性能滿足下游的需求。 這也完整解釋了為何轉鏡方案成為極狐、小鵬等主機廠乘用車產品實現從0到1跨越的首選方案。 在未來5年內，轉鏡、MEMS激光雷達將成為主流。進一步刺激自動駕駛推進進程，一方面在Robotaxi等領域體現經濟效益，另一方面面向普通消費者的智能駕駛吸引力也將提升，甚至成為主機廠性能競賽的重要手段。
短期MEMS、長期OPA，全固態Lidar藏著無限可能？
正如此前提及，目前固態激光雷達賽道上有著華為、大疆和一批初創企業等等。相比機械式激光雷達，越來越多的科技公司正在把目光聚焦于此。作為轉鏡方案代表的法雷奧SCALA，也將在第三代產品后轉向固態掃描方案。
可無論是轉鏡，還是MEMS激光雷達，實則為半固態產品。雖然它們解決了機械式的痛點，但是可動器件還是占據產品構成的很大部分。
車載環境面臨顛簸、震動、高低溫等嚴苛環境，尤其在高速運行時，震動等對于可活動器件的穩定運行帶來較大挑戰。長期來看，順著可動器件趨近于0的邏輯，全固態或是產品的最終答案。
具體而言，全固態激光雷達分為Flash、OPA等解決方案，設計中沒有任何運動部件，理論體積可進一步縮小、并可以進行較高程度的芯片化，因此理論成本相比半固態產品更低。
Yole表示，在ADAD領域，固態將占主導。預計固態激光雷達和Flash激光雷達出貨量從2021年起逐漸增多，2025年，固態/Flash與機械式的比例為1：5.8；從2029年開始，固態/Flash出貨量超過機械式激光雷達。
而OPA路徑最明顯的特點是其在可量產性、可靠性、成本方面具備優勢，但技術的成熟度不足。這意味著，一旦突破技術環節，該路徑大概率會成為終極形態。
“Flash和OPA的技術發展成熟，還有著很遠的路要走。”業內人士告訴“智能相對論”，“從產業鏈上游來看，因為上游核心的一些電子元器件、技術支持不成熟，短期內不會有產品落地”。
理想很美好，可現實是殘酷的。業內人士還指出，“國內有一些走固態技術路徑的團隊，他們做出來的demo令人眼前一亮，但離產品化還比較遠，有些樣品經過試驗、人工優化和干預，才達到一個不錯的效果。”
可以預見的是，中短期內其研發將處于緩慢爬坡期，商業化仍需時日。在這個過程中，智能化和軟件感知算法是廠商需要同步跟進的點。
激光雷達產業鏈中，海外廠商在上游和中游都存在著領跑的優勢，在技術和客戶群等方面都領先于國內廠商。但國內廠商近年來奮起直追，取得了許多突破性的進展，中國勢力正在逐步崛起。
過去產業鏈中強上弱的局面已經發生改變，未來中游延續強勢，上游則努力彌補技術的不成熟。行業整體向著“低成本化”、“量產化”、“固態化”、“智能化”發展。屆時，全固態激光雷達可能會呈現在大眾眼前。
*本文圖片均來源于網絡 深挖智能這口井，同好添加vx：zhinengxiaoyan 此內容為【智能相對論】原創， 僅代表個人觀點，未經授權，任何人不得以任何方式使用，包括轉載、摘編、復制或建立鏡像。 部分圖片來自網絡，且未核實版權歸屬，不作為商業用途，如有侵犯，請作者與我們聯系。 智能相對論（微信ID:aixdlun）： ?AI產業新媒體; ?今日頭條青云計劃獲獎者TOP10; ?澎湃新聞科技榜單月度top5; ?文章長期“霸占”鈦媒體熱門文章排行榜TOP10; ?著有《人工智能 十萬個為什么》 ?【重點關注領域】智能家電（含白電、黑電、智能手機、無人機等AIoT設備）、智能駕駛、AI+醫療、機器人、物聯網、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云計算、開發者以及背后的芯片、算法等。
2021年，自動駕駛熱潮未退去，作為“眼睛”的激光雷達同樣熱度不減。尤其是L2級別以上的自動駕駛功能邁入量產階段，讓激光雷達“上車”這一行業共識難被撼動。
目前，比如谷歌Waymo、Mobileye、Cruise等自動駕駛領域的玩家，均采用激光雷達作為核心的“感知層”硬件。
而在產業鏈中游，“智能相對論”看到，全球的新老玩家齊聚在此。各家的技術路徑存在差異，催生出機械式、MEMS、Flash、OPA等各類產品，百家爭鳴。雖然當下機械式仍為主流，但顯然市面上有著不一樣的聲音。
這可能恰恰是激光雷達市場格局未定的極好證明。身處賽道里的企業，希望憑借更前沿的技術更快實現產品的商業化落地，在未來行業競爭格局中占據一畝三分地。
激光雷達在這樣的趨勢中向前推進，走到了十字路口。此前小鵬與特斯拉的隔空互嗆，再到華為首款車規級激光雷達的發布，國內外的玩家已經躁動不已。未來，產業鏈中游將涌入更多新人，它們會共同把激光雷達產品的迭代引向何方？
激光雷達欲窮“千米”目，企業仍需更上一層樓
自動駕駛規模化和商業化的步伐變得更快，激光雷達迎來了藍海市場。此外，激光雷達作為服務機器人產業的上游，受益于后者的迅速爆發也迎來了空前的需求。
按照沙利文預計，2025年激光雷達市場規模預計將達到46.1億美元，2019年至2025年復合增長率達83.7%。
“智能相對論”了解到，目前國外知名的激光雷達公司有Velodyne、Ibeo、Innoviz、Quanergy等。德國汽車零部件供應商博世此前宣布踏入激光雷達市場，索尼也于近日趁勢“殺入”。
值得一提的是，Velodyne去年9月份已在納斯達克借殼上市，目前市值已突破35億美元大關；Luminar也以SPAC方式登陸資本市場，目前市值超過109億美元；初創公司AEye同樣效仿前輩，選擇了曲線上市。
在地球的另外一邊，國內的初創企業正在緊鑼密鼓地進場，賽道逐漸擁擠。企查查顯示，截至目前，共有445條與激光雷達相關的結果。而2020年初至今，新成立的公司就有68家。
（圖源：企查查）
“智能相對論”還了解到，目前國內有超過200家激光雷達廠商。其中，3家明星企業入局較早，融資進入中后期，包括禾賽科技、速騰聚創、鐳神智能。
此外還有不少初創公司涌現，如北醒、國科光芯、光勺計劃等等。具體到車規級激光雷達方向，有著包括華為、大疆在內的巨頭玩家。
而在激光雷達產品一端，機械式目前是自動駕駛公司采用的主流掃描方案。但在實際落地時，事情遠沒有那么簡單。
過去，Uber、Waymo的測試車清一色為頭頂碩大的多線束機械式激光雷達，是出于性能優先的考慮。因為對于自動駕駛的測試車輛來說，高階段自動駕駛發展的探索和掌握，必須依賴到更高精度的傳感器。
可在商業化量產時，情況則大有不同。機械式激光雷達存在成本難降等問題，這是下游車企們幾乎無法接受的。“智能相對論”從業內人士獲悉，一枚64線Velodyne機械式激光雷達價格就在7萬美元以上。
所以回頭來看激光雷達廠商，在注重商業化時，推出的產品終究要充分匹配下游需求，以實現收益最大化。目前國內市場整體同質化競爭異常激烈，企業尤其是初創型，需要有破局的能力，在核心技術上求得突破。
固態激光雷達渴求“上車”，華為、大疆跨界進場
“選擇激光雷達項目時，車規級、可量產、成本可控是三個主要的關鍵點”，投資人士告訴“智能相對論”。
一方面，以Velodyne為代表的機械式激光雷達早已上車，可一直難以達到量產要求；另一方面，更具性價比和車規級可靠性的半固態或全固態激光雷達的研發進展緩慢，阻礙了高級別自動駕駛功能的量產。
而現在，形勢已悄然發生變化。固態激光雷達新秀Luminar憑借研發能力和市場前景在資本市場的認可度超過了Velodyne，全球前15家汽車廠商中，有12家在測試Luminar的MEMS激光雷達。
視野回到國內，企業緊跟著海外逐步向半固態和全固態覆蓋。“智能相對論”認為，“固態化”會是車載激光雷達發展的主旋律，轉鏡和MEMS將成為重要的技術路線。
MEMS激光雷達的核心光束操縱元件為微振鏡，減少激光器和探測器數量，相對降低成本，可實現較為均衡的綜合性能。
在CES 2021上，速騰聚創推出車規級MEMS激光雷達RS-LiDAR-M1的SOP版本，預計于2021年啟動定點項目量產交付；
CES 2020上，一徑科技發布首個面向車規級量產的MEMS激光雷達全套解決方案。其中包括擁有大視場角的MEMS中短距激光雷達ML-30/30s和探測距離達200米的長距激光雷達ML-X系列。
初創企業急于在技術創新上建立領先地位，部分目的是希望可以獲得如主流自動駕駛公司和車企的認可。
汽車零部件需要長時間測試，一旦測試通過采用，換部件的過程比較長。因此業務有著很強的粘性。一旦雙方合作達成，能夠幫助公司的激光雷達在客戶端積累一定的優勢。
近期，華為、大疆Livox也推出各自的車規級激光雷達產品，跨界入局汽車市場。華為的96線和大疆Livox的激光雷達均基于轉鏡半固態方案設計或優化，并且計劃分別在極狐、小鵬搭載。
華為為滿足車規級要求，不僅在器件選型、架構設計等初期研發階段投入巨大精力，還在產品成型后對產品進行海量的可靠性測試驗證。包括25億次電機可靠性測試、高低溫濕熱、
水壓、振動、鹽霧、人眼安全、EMC、碎石沖擊等各類嚴苛場景。
基于在光電子領域的技術和產業鏈能力，華為計劃將激光雷達的價格降到200美元，甚至100美元以下。
“智能相對論”不難發現，價格將會是華為切入市場的主要手段。相比于市面上一般的多線激光雷達，華為的激光雷達已經屬于“白菜價”。可能是基于這一優勢，已經吸引了長安、北汽ARCFOX與其合作。 大疆Livox和華為有著共同點，同樣可以發揮在原本業務中形成的原始積累。Livox能夠復用大疆工廠的一套生產流程和體系，借助大疆在整個電子行業供應鏈建立起來的優勢。 Livox能夠篩選出非常優秀的供應商、有著完善的供應商來料管理。此外，在對產線工人培訓、產線數據化、產品的檢測等生產經驗方面有著碾壓性的優勢。 華為、大疆Livox依托的轉鏡方案，是當前最接近真正過車規、并實現上車的方案。有著華為和大疆Livox支持，轉鏡方案還能更好地實現成本控制，并且性能滿足下游的需求。 這也完整解釋了為何轉鏡方案成為極狐、小鵬等主機廠乘用車產品實現從0到1跨越的首選方案。 在未來5年內，轉鏡、MEMS激光雷達將成為主流。進一步刺激自動駕駛推進進程，一方面在Robotaxi等領域體現經濟效益，另一方面面向普通消費者的智能駕駛吸引力也將提升，甚至成為主機廠性能競賽的重要手段。
短期MEMS、長期OPA，全固態Lidar藏著無限可能？
正如此前提及，目前固態激光雷達賽道上有著華為、大疆和一批初創企業等等。相比機械式激光雷達，越來越多的科技公司正在把目光聚焦于此。作為轉鏡方案代表的法雷奧SCALA，也將在第三代產品后轉向固態掃描方案。
可無論是轉鏡，還是MEMS激光雷達，實則為半固態產品。雖然它們解決了機械式的痛點，但是可動器件還是占據產品構成的很大部分。
車載環境面臨顛簸、震動、高低溫等嚴苛環境，尤其在高速運行時，震動等對于可活動器件的穩定運行帶來較大挑戰。長期來看，順著可動器件趨近于0的邏輯，全固態或是產品的最終答案。
具體而言，全固態激光雷達分為Flash、OPA等解決方案，設計中沒有任何運動部件，理論體積可進一步縮小、并可以進行較高程度的芯片化，因此理論成本相比半固態產品更低。
Yole表示，在ADAD領域，固態將占主導。預計固態激光雷達和Flash激光雷達出貨量從2021年起逐漸增多，2025年，固態/Flash與機械式的比例為1：5.8；從2029年開始，固態/Flash出貨量超過機械式激光雷達。
而OPA路徑最明顯的特點是其在可量產性、可靠性、成本方面具備優勢，但技術的成熟度不足。這意味著，一旦突破技術環節，該路徑大概率會成為終極形態。
“Flash和OPA的技術發展成熟，還有著很遠的路要走。”業內人士告訴“智能相對論”，“從產業鏈上游來看，因為上游核心的一些電子元器件、技術支持不成熟，短期內不會有產品落地”。
理想很美好，可現實是殘酷的。業內人士還指出，“國內有一些走固態技術路徑的團隊，他們做出來的demo令人眼前一亮，但離產品化還比較遠，有些樣品經過試驗、人工優化和干預，才達到一個不錯的效果。”
可以預見的是，中短期內其研發將處于緩慢爬坡期，商業化仍需時日。在這個過程中，智能化和軟件感知算法是廠商需要同步跟進的點。
激光雷達產業鏈中，海外廠商在上游和中游都存在著領跑的優勢，在技術和客戶群等方面都領先于國內廠商。但國內廠商近年來奮起直追，取得了許多突破性的進展，中國勢力正在逐步崛起。
過去產業鏈中強上弱的局面已經發生改變，未來中游延續強勢，上游則努力彌補技術的不成熟。行業整體向著“低成本化”、“量產化”、“固態化”、“智能化”發展。屆時，全固態激光雷達可能會呈現在大眾眼前。
*本文圖片均來源于網絡 深挖智能這口井，同好添加vx：zhinengxiaoyan 此內容為【智能相對論】原創， 僅代表個人觀點，未經授權，任何人不得以任何方式使用，包括轉載、摘編、復制或建立鏡像。 部分圖片來自網絡，且未核實版權歸屬，不作為商業用途，如有侵犯，請作者與我們聯系。 智能相對論（微信ID:aixdlun）： ?AI產業新媒體; ?今日頭條青云計劃獲獎者TOP10; ?澎湃新聞科技榜單月度top5; ?文章長期“霸占”鈦媒體熱門文章排行榜TOP10; ?著有《人工智能 十萬個為什么》 ?【重點關注領域】智能家電（含白電、黑電、智能手機、無人機等AIoT設備）、智能駕駛、AI+醫療、機器人、物聯網、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云計算、開發者以及背后的芯片、算法等。
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