激光雷达市场需求、应用场景及竞争格局如何？

激光雷达使得人形机器人能够实时获取高精度的空间数据，实现全景扫描，从而确保在舞 蹈过程中的精准走位和与舞者的完美配合。

一、政策、商业配套逐步完善，推动激光雷达需求向上

中央出台多项政策，加强行业规范监管，完善行业政策配套。4 月 29 日，工信部发布 2025 年汽车标准 化工作要点，其中提出需要强化智能网联汽车标准供给。推动自动驾驶设计运行条件、自动泊车、自动 驾驶仿真测试等标准批准发布及实施，加快自动驾驶系统安全要求强制性国家标准研制，构建自动驾驶 系统安全基线。加快组合驾驶辅助系统和自动紧急制动系统等强制性国家标准制修订，修订车道保持辅 助系统标准，推动倒车辅助等标准研制，提升驾驶辅助产品安全水平。近年来，中央政府不断推出智能 驾驶相关政策，旨在加强行业规范监管，完善行业政策配套。 地方政府同时在积极推动 L3 自动驾驶的落地。国内首部智能网联汽车管理法规—《深圳经济特区智能 网联汽车管理条例》已于 2022 年 8 月 1 日起施行，该条例系统性介绍了 L3 及以上智驾技术的定义、市 场准入、条件豁免，首次明确相关交通违法和事故处理规定，填补自动驾驶相关立法空白，并为其他城 市提供经验标准。2024 年 12 月 31 日，《北京市自动驾驶汽车条例》通过，自 2025 年 4 月 1 日起施行。 该条例明确了 L3 自动驾驶汽车在北京市的测试和运营规则，包括测试车辆的许可条件、数据记录要求 以及事故责任划分。条例还提出，北京市将逐步开放更多道路用于 L3 自动驾驶的测试和运营。与此同 时，《武汉市智能网联汽车发展促进条例》也于 2025 年 3 月 1 日起施行，进一步推动了 L3 级自动驾驶 的落地。 新能源车企开始推出辅助驾驶相关保险，为消费者提供额外保障。4 月 28 日，小鹏推出了自己的智能 辅助驾驶安心服务，作为商业险的补充，它的服务费为 239 元/年，最高赔偿 100 万元，可覆盖行车和 泊车的全场景，赔付次数不限，而且小鹏旗下全车系均可享受该项服务。7 月 9 日，比亚迪正式宣布， “天神之眼”智能驾驶系统已实现媲美 L4 级别的智能泊车能力，并成为全球首个在量产车上对泊车场景 提供全面责任兜底承诺的车企。辅助驾驶相关保险为消费者提供了额外的安全保障，降低了消费者对辅 助驾驶功能安全性的担忧，提升消费者信心的同时明确组合辅助驾驶责任界定与风险控制，进一步激发 辅助驾驶的需求。

政策、商业配套逐步完善，多家车企规划量产 L3 级别辅助驾驶车辆，2025 年有望成为 L3 级别辅助驾 驶落地元年。多家车企已明确规划在 2025 年下半年量产 L3 级别辅助驾驶车辆。3 月 18 日，奇瑞、广 汽、极氪三家车企先后发布智驾方案并披露 L3 级自动驾驶量产时间表；奇瑞计划在 2026 年实现 L3 级 自动驾驶车辆量产，并发布了猎鹰智驾系统，涵盖多个车型，并将价格下探至 6 万元；广汽集团则计划 在今年年底推出国内首款 L3 级自动驾驶乘用车，并在 2026 年加速 L3 级车型的量产，未来还将进军 L4 级无人驾驶市场；极氪科技则发布了 H7、H9 等自研的智驾方案，搭载强大的计算硬件和感知设备， 其中 H9 支持 L3 自动驾驶，将首次搭载于极氪旗舰 SUV，并在上海车展正式亮相。6 月 11 日，小鹏汽车在北京发布其 2025 年首款全新车型小鹏 G7，这款中型 SUV 也是业内首款宣称具备 L3 级算力的超级 AI 汽车，引发资本市场和行业广泛关注。随着 L3 自动驾驶渗透率的提升，汽车零部件的市场规模也将 不断扩大，为相关企业带来新的发展机遇。

自动驾驶功能升级促进了感知硬件需求的增长。更高级别的系统可能配备更多激光雷达，以增强安全冗 余与环境感知能力。作为 L3 级以上自动驾驶的核心传感器，激光雷达市场伴随自动驾驶渗透率提升持 续扩容。根据观研天下的数据，2023 年全球车载激光雷达市场规模为 5.26 亿美元，到 2024 年增长至 7.26 亿美元，至 2029 年，预计全球车载激光雷达市场规模或将实现倍数级的增长，达到 36.32 亿美元。

二、激光雷达其他应用场景

1.机器人

人形机器人：激光雷达使得人形机器人能够实时获取高精度的空间数据，实现全景扫描，从而确保在舞 蹈过程中的精准走位和与舞者的完美配合。此外，机器人还能精准地做出转手绢等复杂动作，这同样得 益于激光雷达技术提供的精准定位和环境感知能力。 机器狗：在电力巡检领域，机器狗可以代替人工进行高风险的巡检作业，大大提高了运维效率和安全性。 在消防救援领域，机器狗可以携带救援物资进入危险区域，为救援人员提供有力支持。此外，机器狗还 可以在教育、农业、工业等领域发挥重要作用。激光雷达能够提供超广角感知能力，超低盲区，最小探 测距离低至 0.05m，可帮助机器狗实现全地形感知。

2.消费类

割草机：根据 Statista 数据预测，从 2022 年到 2032 年，欧洲割草机器人市场将以 10.3%的年复合增长 率快速扩张。激光雷达使得智能割草机器人在户外作业时不受夜间或强光等光线条件限制，大幅提升了 智能割草机的三维环境感知能力，助力智能割草机器人实现建图、定位、避障等多项功能。 扫地机：扫地机激光导航的原理是通过激光雷达测距感应扫描整个房间，触碰到障碍物时机器内置的传 感器能依照像素序号进行房间地图构建，并实时建图定位清扫。目前激光雷达相比视觉传感器更具优势， 受环境光影响较小、测距精度更高、不存在累计误差，构建的室内地图可直接用于路径规划。因此，业 内公认激光雷达更适合做扫地机机器人的“眼睛”。

吸尘器：通过激光探测形成的绿色矩形光带能看到很多肉眼无法看到的灰尘和颗粒物，与很多自带 LED 白光照明的吸头相比，绿色光束有更好的可见性，能将灰尘、颗粒物与地面分离，清晰的显现，同时覆 盖范围大，指向性也更为精准。

3.工业和物流

无人配送车：通过激光雷达实现小盲区，保障高分辨率及远距离探测，无人车可获得精准感知数据信息， 提前规划安全、高效的行驶路径，提高末端配送的自动化水平，确保货物运输过程的稳定性；可支持全 天 24 小时的运营，有效缓解物流行业人力短缺，显著提升物流配送效率，降低运营成本。 无人清扫车：当前，劳动强度大、重复性高且技能提升有限的传统行业如环卫，普遍遭遇了用工成本攀 升与招聘难题加剧的困境，无人清扫车迎来商业化应用崭新阶段。激光雷达在内的多传感器融合感知技 术实现了对周围环境的实时、高精度、无盲区的全面监测，确保了清扫车在灵活行驶过程中能够准确感 知并应对各种环境状况。 AGV（Automated Guided Vehicle，自动导向车）：激光雷达辅助导航可使 AGV 小车沿规定路径 行驶，实现物料的自动搬运和上下料，同时兼备安全保护以及多种移载功能。 物料监视：在仓储物流系统中，激光雷达可以用于识别并追踪货物的运动轨迹，并通过无线通信系统将 数据传输给后台数据库，实现对物流过程的实时监测和管理。这将有助于提高物流运输的效率和准确性， 降低物流成本。

4.智慧交通与安防

市政：在路测安装激光雷达，通过在云端自动收集数据，更准确地监测车辆、行人和骑行者的道路事件， 实现道路和路口交通信号的优化管理，改善交通流量，并提供可用于提升行人安全的数据，实现长期的智慧交通规划优化。在高速收费站口，车辆检测系统可用于车辆计数的和安全检测使用，做为一套劝返 装置，可以实时检测来往车辆轮廓，对超高超宽超长的车辆进行劝返，制止其上高速，同时系统也可兼 顾车道分离使用。 工厂：例如在汽车工厂内部安装激光雷达，新生产的车辆无需人工干预，即可自动完成从生产车间下线 至总装后处理区的全自动调度。车辆一旦离开装配车间，工厂就会自动与其建立安全连接，在激光雷达 的三维感知助力下操控车辆自动行驶，从而省去了每辆新车下线到达目的地后工人需返回生产车间的繁 琐步骤。 测绘与地理信息系统（GIS）：激光雷达在测绘领域用于地形测绘、城市建模和地理信息系统数据采集， 其高精度和高效率的特点使其成为测绘行业的有力工具。 安防：激光雷达可以辅助做到对火车月台、地铁上车点等区域的安全监控，防止行人或其他物体进入危 险区域，将激光雷达作为末端探测装置安装于轨行区站台门顶部可以有效防止夹伤等意外事故的发生， 保证地铁运行安全。

三、中国和海外企业在技术路径选择上差异较大

从技术层面来看，海外企业多选择高性能、高精度、高复杂度的技术方案，强调技术领先但落地节奏慢、 成本高。中国企业则是更倾向于走芯片化、全固态、小型化、低成本、可量产路径，强调市场落地，避 免了早期海外企业过度追求高性能、高价格路线所带来的落地难题。技术上的差异最终导致了商业化路 径的分化：中国企业率先实现低成本、车规化、规模量产，广泛进入如比亚迪、理想、小鹏等新能源车 主流车型；而海外企业则仍多聚焦于 L4、Robotaxi、工业检测等高精度场景，进入乘用车前装市场较 为有限 具体来看，国际龙头厂商倾向于机械旋转多线激光雷达或大功率半固态方案，这些技术实现难度大，研 发周期长，制造成本高昂，且在量产良率和系统稳定性上存在较大挑战。例如，Luminar 采用 1550nm 波长激光器，实现远距离（250 米以上）高精度探测，但制造复杂，激光器及光学系统成本高，芯片集 成度相对较低，量产能力有限。Innoviz 采用 MEMS 微机械镜片扫描，结构紧凑，无旋转部件，但 MEMS 镜片寿命与扫描角度有限，制造工艺要求高。Velodyne 采用旋转式多线激光发射与接收，覆盖 范围广、分辨率高、探测距离远，挑战在于机械部件复杂，易损耗，体积大且成本高，制造和量产难度较大。Aeva 使用 FMCW 技术，实现同时测距和测速，抗干扰能力强，但技术复杂，芯片及系统设计门 槛极高，成本较大，尚处于小批量试产阶段。 相比之下，中国企业在技术路径选择上更加务实和市场导向，重点聚焦于芯片化和系统集成度提升。通 过降低系统复杂度，减少可动部件，实现更紧凑、低成本、高可靠性的激光雷达产品，快速满足自动驾 驶、智能安防等领域的规模化应用需求。禾赛、镭神智能等企业积极布局基于 ASIC 芯片的全固态激光 雷达，充分发挥量产优势，缩短研发周期，提升市场响应速度。在制造能力上，中国企业优势明显，禾 赛、速腾等均已建成高自动化率产线，并将垂直整合能力延伸至激光器、接收芯片、驱动 IC 乃至整机 装测。这种高度自主可控的体系，不仅大幅降低 BOM 成本，也使其能够满足中国新能源汽车厂快速迭 代和灵活开发的节奏。