汽车用激光雷达激烈竞争市场.docx

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1、汽车用激光雷达激烈竞争市场目录?激光雷达参数详解21. 1.概述21.2. 探测距离31.3. 探测精度31.4. 线束31.5. Fc)V(水平垂直)41.6. 角分辨率51.7. 出点数61.8. 小结62. 1.概述7?Ve1e)dyne廉颇老矣？8?擅长理财的1Uminar10?进展神速，擅长控制成本的OUSter12?乏善可陈的AeVa13?低迷的Innoviz15?小结16?全球15家顶级激光雷达公司大乱斗163. 1.概述17?还有空间吗？17?AEye18?Aeva18?ArgoAI18?Aurora19?Cepton19?Hesai19?Innoviz19?1uminar20

2、?Mobi1eye20?OpsysTech20?Ouster21?SensePhotonics21?Va1eo21?Ve1odyne22?Waymo22激光雷达参数详解1.1. 概述新势力造车在近两年得到飞速发展，国内的蔚来、理想、小鹏等都在资本市场上融到了大量的资金,早期的新势力汽车是从新能源电动车入手，因为自动驾驶门槛较高，但是随着技术的发展和客户潮流的需要，自动驾驶不得不提上日程，尽管特斯拉的马斯克对激光雷达不屑一顾，但是还是有除特斯拉以外的大部分厂商都在使用激光雷达，而且是作为主要的传感器。因此，激光雷达是自动驾驶中绕不过去的坎，本文对激光雷达的参数进行详细解读。激光雷达在自动驾驶中的

3、作用，主要是3D/4D环境感知，探测车辆行驶过程中的路况和障碍物，把数据和信号传递给自动驾驶的大脑，再做出相应的驾驶动作。激光雷达可以说是自动驾驶中无形的眼睛，一辆车上大大小小的激光雷达可能数个或者数十个。激光雷达参数很多：激光的波长、探测距离、FOV（垂直+水平）、测距精度、角分辨率、出点数、线束、安全等级、输出参数、IP防护等级、功率、供电电压、激光发射方式（机械/固态）、使用寿命等。和用户直观感受很大的包括六大参数：探测距离、测距精度、线束、FOV（垂直+水平）、角分辨率、出点数。下图就是华为激光雷达的几个参数：探测距离220米，水平FOV140。，垂直角分辨率小于0.1。如果您对激光雷

4、达不了解，看着肯定会晕。华为激光雷达1.2. 接下来我们就对和用户直观感受相关的参数逐一说明:1.3. 探测距离探测距离很好理解，就是激光雷达能够探测的范围，或者说半径。激光雷达的测距能力与被测物体的反射率相关。反射率就是射到目标物的激光能够被反射回来的比率。目标反射率越高，雷达能够检测到的有效回波就越多，所以能测量的距离越远。所以探测距离一般和反射率一起出现，比如150米10%,就是指在目标反射率为10%的情况下探测距离为150米。说探测距离不说反射率就是耍流氓！当然上图中华为的参数没有反射率，估计写胶片的时候该产品还没最终定型。1. 3.探测精度探测精度是指探测距离的精确度，一般以厘米计，

5、探测精度越高，3D景深刻画的越准。1.4. 线束激光雷达分为单线束和多线束。单线束激光雷达只有一个激光发射器，随着雷达转动形成一条水平扫描线，所以只能检测前方有没有障碍物。多线激光雷达在垂直方向有多个激光发射器，随着雷达转动形成多条水平扫描线，这样就能够扫描一个平面。举个例子，单线束就像我们用一个手指头去触摸物体，而多线束就像我们用整个手掌甚至是双手触摸物体。显然，线束越多，对目标物的刻画越详细，当然价格也就越贵。1. 5.FoV（水平垂直）这是探测视野，包括水平和垂直两个方向，就像是我们打开手电筒照一面墙，光能覆盖的范围一样。机械式激光雷达能够360旋转，所以水平FoV是360。固态激光雷达

6、的水平FOV会小一些，比如华为这款120。已经算是大视角了。水平FOV越大，能够探测的范围越广。垂直FOV只对多线束激光雷达有用。是指最上面一束激光和最下面一束激光形成的夹角。垂直FOV的视野一般偏向地下一些，比如水平为0。，那么向上15。，向下25。，这样垂直FOV就是40。，如下图所示。这样的好处是能够让车辆更多的探测到地面车辆和行人。1.6. 角分辨率角分辨率和FOV一样，也分为水平和垂直两个方向。水平分辨率是指左右两个扫描的激光点形成的夹角；由于激光雷达旋转，而激光发射器是脉冲，所以射到目标物上面的是一个一个点o激光脉冲是固定频率的，所以水平方向的分辨率只和雷达旋转速度有关，只要速度足

7、够慢，分辨率就可以很高，现在做到0.01。也是很正常。但是扫描速度慢也会影响信息采集的速率。所以水平分辨率要和确定的扫描速度对应，扫描速度一般用频率来表示，即1秒扫描来回扫描多少次。垂直分辨率是指上下两个线束形成的激光点的夹角。线束在垂直方向上不是均匀分布的，而是中间密集，上下稀疏，如下图所示。这也很好理解，因为中间更有可能探测到行人或者是障碍物。一般厂家宣称的垂直分辨率，显然是最密集那部分的分辨率。比如64线的产品，垂直FOV40。，如果线束均匀分布，那么垂直分辨率是0.625。可实际上厂家都是按密集那部分算，宣称垂直分辨率0.2oo华为胶片上面的垂直分辨率0.1,也是指最密集那部分。1.7

8、. 出点数也叫周期采集点数，举个例子，一个64线的激光雷达，水平FoV是120。，水平分辨率在IOHZ的扫描频率下是0.2。我们可以知道，激光一次打出64个点，扫描一次120。能打出64x120/0.2=38400,1秒扫描10次，一共有384000pts/s。显然，出点数越多，扫描的效果越好，这就和机枪扫射是一样的道理。1&小结掌握了上面这6个核心参数，也就掌握了激光雷达的精髓。再举个例子整体解释一下，拿一个学生的学习来做比较： 探测距离就是学习的深度，学的越深，掌握的知识越好； 探测精度就是学习的好坏，学到越好，将来考试成绩越好; 线束就是能同时学习几个学科，语文数学物理化学历史地理啥都行

9、就是线束多； FOV视角就是学习的广度，学的越广，知识越丰富； 角分辨率就是学习的精细度，学习的越细，考试遗漏的越少； 出点数就是学习的结果，点数越多，考试成绩越好。大激光雷达上市公司一季度市场竞争格局2.1.概述目前美国有5家激光雷达上市公司，还有几家中国本土激光雷达公司欲在美股上市，虽然中美关系紧张，但美元资本还是倾向于美股上市，资本似乎没有国界。这5家除了VeIOdyne,其余都可算新股。1市值方面，不大可能过车规但性能最强的1uminar市值最高，有80亿美元。1uminar在2023年12月8日时曾达到142亿美元，2023年4月19日，市值最低57亿美元。宝马供应商InnOViZ市

10、值最低，显然市场并不认同宝马光环，MEMS各方面性能平平。FMCW激光雷达虽然技术成熟度最低，最快也要2025年才可能量产，但性能比较突出，因此AeVa也比较受追捧。全半导体工艺制造，能达到最严苛的车规，成本最低，性能稍差的OUSter市值比较稳定，略低于Aeva,与老牌厂家VeIodyne基本一致。Ve1odyne在固态领域进展缓慢，内部还有纷争，市值下滑较严重。只有Ve1odyne将产品和专利与授权费分开,其他4家应该都没有此方面的收入,Ve1odyne持有360度旋转激光雷达的专利。1Uminar的收入分为两个类型，一是零部件，二是整体解决方案，其中零部件大约占15%的收入，整体解决方案

11、占85%oVe1odyne还大方公布了激光雷达出货量为2684个，平均价格大约3.96万美元（约25.6万人民币，按一季度人民币对美元平均汇率64844折算）。在2018年曾经买过VeIOdyne的32线激光雷达，当时价格也是25万人民币，即使考虑出厂价和市场价的差异，VeIOdyne激光雷达的价格近3年变化不大。显然，VeIodyne根本不屑于价格战，同时其出货主流还是32线激光雷达。与2023年1季度比，VeIodyne产品收入下滑35%,但是专利和授权费大幅增长，增长超10倍，这部分贡献让VeIodyne整体收入和毛利都表现还凑合。上表为三大激光雷达公司收入按地域分布情况，由于Aeva和

12、Innoviz收入不足100万美元，没有什么实际意义，因此只对比这三家的。VeIodyne的亚太区收入比例从33%提高到54%,可能来自两方面，一是来自中国的专利费收入。二是2023年1季度，中国正处于疫情巅峰，基数较低。Ve1odyne廉颇老矣？车厂采购协议通常分几步走。第一步，发RF1(ReqUeStfor1nfOrmation)资讯要求书，用来取得产品、服务或供应商一般资讯的请求文件。这是一个资讯的要求，并不能成为对供应商或采购的约束，通常使用在采购之前。然后是RFP(RequestforProposa1)建议要求书，RFP用于稳固报价采购流程，或议价采购流程中，依要求的明文规定，为取得

13、报价的请求文件。建议要求书(RequestforProposa1,RFP)用于采购方要求供应商提供问题的解决方案的建议。采购方允许采购人员在没有发现最佳资源之前，还没有决定向谁采购时，可以去广泛地搜集供应商信息并进行谈判。一切OK后，进入下一步，RFQ(RequestforQuotation)报价要求书。最后就是签署采购合同了。显然Ve1odyne大部分项目连RFI还没到。Ve1odyne的价格坚挺，人们预测的价格大幅下降始终未出现，可能与Ve1Odyne的制造策略有关。VeIOdyne有三家代工厂，欧洲是Veoneer,日本是尼康，亚太地区则有泰国的Fabrinet。当然VeIOdyne也在

14、自建工厂。但量始终不大,未来16线和Ve1array会转移到泰国生产,价格可能会下降。从目前趋势看,Ve1odyne的出货量恐怕难以提高，但专利费会持续上涨，中国企业专利费贡献多多。没有专利费，VeIodyne的毛利率是负的。擅长理财的1uminar1Uminar风头很劲，还有疯传苹果造车会使用1Uminar的激光雷达，但从苹果手机和平板电脑看，苹果不会用1uminar的激光雷达，苹果肯定会选择F1ash激光雷达，因为苹果手机和平板电脑都是F1ash激光雷达，已经做了很多供应链布局，从手机跨越到汽车难度不算高，不过远距离FIaSh激光雷达难度颇高。-1来源：互联网这张照片上，特斯拉用了1Umi

15、nar的激光雷达，于是传言说特斯拉会上1Uminar的激光雷达。实际上这是视觉真值验证车，激光雷达只是提供真值(GrOUndTrUth),这个值就好比标准答案，看看视觉系统能得分多少。特斯拉不会破坏马斯克大神形象，坚决不用激光雷达，否则大神形象就崩溃了。1季度1uminar最大收获应该是得到Pe)NY小马智行的认同。1uminar手头现金充足，有6.1亿美元，预计2023年烧掉1.4亿美元。1Uminar把余钱买了不少债券，财政部证券有2.1亿美元，VeIOdyne也买过，但很快就出手了，也只有2千万美元。除了财政部，1Uminar还买了近3亿美元的短期商业票据。显然，1Uminar不仅擅长推高市值，还擅长理财。进展神速，擅长控制成本的OUSterOUSter不仅收入大涨3倍，还将毛利率从负扭转为正，有点不可思议，Ve1odyne努力多少年都未做到。上图是OUSter128线激光雷达成本分析，直接硬件成本只有587美元。要知道VeIOdyne的64