2022年激光雷达行业研究报告 智能驾驶汽车技术核心介绍

1 激光雷达：智能驾驶汽车的千里眼

1.1 L3+自动驾驶时代即将到来

L3 级是自动驾驶等级中的分水岭。2022 年 3 月起实施的《汽车驾驶自动化分级》国家 标准，参考了国际汽车工程师协会发布的工程建议 J3016，将自动驾驶技术划分为 L0 级（纯 由驾驶员控制）至 L5 级（完全自动驾驶）。其中，L3 级是自动驾驶等级中的分水岭，其驾 驶责任的界定最为复杂，若自动驾驶功能开启，环境监控主体从驾驶员变成了传感器系统， 驾驶决策责任方由驾驶员过渡到了汽车系统。

全球交通法规修订推动 L3 级自动驾驶落地。2019 年，日本《道路交通法案》修正案获 得通过，允许 L3 级自动驾驶车辆在公共道路上使用。2020 年 1 月，韩国国土交通部发布《自 动驾驶汽车安全标准》（修订版），制定 L3 级自动驾驶安全标准和商用化标准。2020 年 6 月， 联合国的欧洲经济委员会通过《ALKS 车道自动保持系统条例》，这是全球范围内第一个针 对 L3 级自动驾驶具有约束力的国际法规。2022 年 6 月，深圳发布《深圳经济特区智能网联 汽车管理条例》，为我国首部 L3 级自动驾驶的法规。 L3+自动驾驶时代即将到来。随着自动驾驶技术日渐成熟，消费者对于自动驾驶功能 的关注度持续高涨，自动驾驶功能渗透率将逐年攀升。根据工信部的信息，2021 年我国 L2 级辅助驾驶在乘用车新车市场的渗透率已达 23.5%，2022 年上半年更提升至 30%。预计 L2 级在未来几年内仍将占据主流，同时 L3+自动驾驶时代即将到来。根据《智能网联汽车 技术路线图 2.0》的研判，到 2025 年我国 L2、L3 级智能网联汽车渗透率超过 50%，L4 级 汽车开始进入市场；到 2030 年我国 L2、L3 级渗透率超过 70%，L4 级渗透率超过 20%并 在高速公路广泛应用、在部分城市道路规模化应用。

1.2 激光雷达是高级自动驾驶的必备

自动驾驶推动更高感知需求，多传感器结合降低感知误差

自动驾驶功能的升级离不开车辆对周围环境感知能力的提升，而感知能力提升的基础则 是对各类传感器软硬件的不断开发组合。传感器感知模型是基于概率的弱推理产出最小化误 差的强决策模型，因此误差的产生无法避免。ISO 21448 SOTIF 则是为了将误差的出现概率 降至可接受风险范围内而设立的标准，其要求感知模型同时输出识别判断及判断的自信程度， 旨在减少传感器局限性的影响。因此，当某一传感器感知模型自信程度较低时，最直接的做 法便是采用其他自信程度更高的模型输出，即多传感器结合以降低感知误差。 感知层是实现自动驾驶的起点，车企预埋多传感器。感知层中的传感器采集并传输信息 与数据，车辆才能具备感知路面、车辆以及建筑物等各种影响汽车驾驶安全因素的能力，完 成环境和车辆定位。尽管当前自动驾驶仍处于 L2 级阶段，但车企选择预埋以超声波雷达、 毫米波雷达、摄像头、激光雷达等为主的多传感器，提升产品力的同时确保自动驾驶场景下 的安全冗余，以 L3/L4 级配置降维应用并推入市场，为高级自动驾驶预热。

单一传感器存在局限，难以满足自动驾驶的要求。例如，超声波雷达的有效探测距离太 短；毫米波雷达的角度分辨能力通常较弱，无法辨识物体的细节，且在人车混杂的场景下对 行人的探测效果不佳；车载摄像头受光照影响大，黑夜和强光下的探测效果不佳，此外识别 效果依赖深度学习算法，无法做到完全准确。 激光雷达兼具测距远、角度分辨率优、受环境光照影响小的特点，且无需深度学习算法， 可直接获得物体的距离和方位信息，与其他传感器互补结合使用可帮助感知系统减小探测误 差，因而被大多数整车厂、Tier 1 认为是 L3 级及以上自动驾驶必备的传感器。根据 Yole 对 不同自动驾驶等级对传感器需求的分析，L3 级自动驾驶需搭载 1 个激光雷达，L4 级搭载 2- 3 个，L5 级搭载 4-6 个。

两大主流方案：以摄像头主导的“纯视觉感知”方案&以激光雷达为主导的“多传感融 合”方案

“纯视觉感知”方案是以车载摄像头为主导的解决方案，通过拍摄周围环境画面利用深 度学习算法进行建模预测。与目前单颗过万元的激光雷达相比，单颗车载摄像头仅数百元， 视觉感知方案成本优势较大，可大规模交付商用。但由于摄像头技术以及算法 Corner Cases 的影响，视觉感知在 L3 级及以上高级自动驾驶中存在明显局限性。 特斯拉目前已经形成“车辆-数据-算法”的闭环，构筑“纯视觉感知”护城河。该方案 的代表为特斯拉，以 Model 3 为例，全车共配置 3 个前置摄像头、4 个侧视摄像头、1 个后 置摄像头、1 个毫米波雷达和 12 个超声波传感器，并通过 Autopilot3.0 和自研 FSD 芯片计算 处理数据（目前北美版已开始取消毫米波雷达）。 为解决纯视觉方案自身技术局限，从 2014 年开始，特斯拉收集全球车队的真实行驶数 据，2016 年发布“影子模式”收集驾驶员操作数据，目前数据超过 160 亿公里，其中包括超 16 亿公里 Autopilot 行驶里程，路测数据丰富度高，数据库完善，道路上可能会遇到的各种 形式状态都有相对应的模型及算法。

由于数据和算法壁垒，复制纯视觉方案可能性极小，激光雷达是高级自动驾驶不可或缺 的最优解

摄像头本身的壁垒不高，但其背后的数据和算法才是整个感知方案的核心。由于车辆行 驶过程中的随机性和不确定性极高，若没有相关背景下对应的数据进行模型训练及学习，感 知准确率将大大降低。为保障感知的实时性，对驾驶场景下的数据积累和对应的算法算力要 求高。目前大多数整车厂没有充足的数据量，且难以打破算法算力壁垒，同时考虑到摄像头 本身及算法提升的局限性，能够直接提供距离信息从而解决 Corner Cases 的激光雷达是短 期内实现高级自动驾驶的最优解。 “多传感融合”方案主要依靠激光雷达实现 3D 点云扫描，感知精准度高，与摄像头、 毫米波雷达等补充传感器形成互补。激光雷达在 L3+的应用确定性强，未来将形成以激光雷 达为主导的多传感融合方案，感知硬件互相配合确保行驶过程中的安全冗余。随着激光雷达 量产后价格下降，未来车载应用前景广阔。

1.3 车企积极使用激光雷达作为主要智驾传感器

车企加速布局高级自动驾驶，激光雷达已开启批量上车步伐。随着技术和生产效率的进 步，激光雷达成本近年快速下降，各主机厂已逐步将其纳入 ADAS 传感器方案中，并为新车 增添科技卖点。2021 年为激光雷达的定点元年，多款车型宣布将搭载激光雷达。并预计于 2022 年交付。未来随着激光雷达集成化的发展，将进一步扩展激光雷达的车载应用前景，助 推激光雷达量产元年加速到来。

2 激光雷达系统：多种方案并存，半固态仍是中短期主流方案，零部件国产替代空间较大

激光雷达种类众多，实现原理各不相同。在测距原理方面，有 ToF 法和 FMCW 法， 当前 ToF 法是主流；在扫描方式方面，有机械式、半固态 MEMS、半固态转镜、固态 OPA、固态 Flash 等，当前 MEMS 和转镜方案是主流。在激光光源方面，主流的波长有 905nm 和 1550nm 两种，发射器有 EEL、VCSEL 和光纤激光器三种；在接收探测器方面， 主要有 APD、SPAD 和 SiPM 三种。

2.1 激光器：VCSEL 和光纤激光器逐渐取代 EEL，1550nm 波长应用比例逐 渐提升

如上文所述，激光器是激光雷达发射模块的重要组成部分，主要方案有边发 射激光器(EEL)、垂直腔面发射激光器(VCSEL)和光纤激光器三种，其中 EEL 和 VCSEL 属于半导体激光器。以当前市场主流的 EEL 光源为例，激光发射模块的成本占 雷达整机约 25%。

当前 EEL 是主流，未来 VCSEL 和光纤激光器的使用占比将提升

EEL：通过脉冲电流驱动，输出窄脉宽且高功率激光束，作为探测光源具有发光面 积更小且光功率密度更高（约 60000W/mm2）。另外 EEL 慢轴发散角较小，约为 10 度（快轴发散角与 VCSEL 相近，约为 20 度以上）。但 EEL 激光器因为其发光面位于半导体 晶圆的侧面，使用过程中需要进行切割、翻转、镀膜、再切割的工艺步骤，往往只能 通过单颗一一贴装的方式和电路板整合，极大地依赖产线工人的手工装调技术，生产 成本高且一致性难以保障。但在光通信行业应用多年，产业链成熟，成本低。 VCSEL：光路与器件垂直，其所形成的激光器阵列易于与平面化的电路芯片键合， 贴装自由度高，易于实现大规模阵列及光电集成；激光波长温度依赖性低，波长温漂 系数约为 0.07nm/℃。但在同等出光功率条件下，VCSEL 发光面积更大且光功率密度较 EEL 低，导致只在对测距要求近的应用领域有相应的激光雷达产品（通常<50 m）。过 去 VCSEL 的功率密度通常只能达到几百 W/mm2。近年来国内外多家 VCSEL 激光器公司 纷纷开发了多层结 VCSEL 激光器，将其发光功率密度提升了数倍。长光华芯在发布的投 资者活动记录中表示，公司的 VCSEL 芯片功率密度已经达到了 1200 瓦每平方毫米。随 着 VCSEL 功率密度的不断提升，未来应用比例将会大大提高。 光纤激光器：通常光纤激光器使用 1550nm 波长激光，该技术在通信领域相对比较 成熟，寿命较长，而且激光波束好，发散性弱、光斑小，在 100 米外光斑直径仅为其 他光源的四分之一。但光纤激光器技术相对更复杂，在光源及探测器成本、雷达体积 以及供应链成熟度上还有明显的不足。并且由于功耗相对较高，所以对于激光雷达的 散热性同样是一个考验。

短期内 1550nm 与 905nm 互补共存，长期来看 1550nm 的应用比例会提升

由于要避免可见光对人眼的伤害，激光雷达选用的激光波长有两种选择，一个是 1000nm 以内的，典型值是 905nm，还有一种是 1000 到 2000 纳米之间的，典型值是 1550nm。目前 905nm 是主流波长，相比而言 1550nm 波长具备穿透能力强、人眼安全等优点，但同时也有 价格昂贵、雨雪天效果差等缺点，因此我们认为车载激光雷达这两个波段对于车载传感器来 说，短期内是一个互补共存的状态，长期来看随着 1550nm 技术的不断迭代和成本下降， 1550nm 的应用比例会持续上升。

近几年积极布局 1550nm 光源的企业有图通达、Luminar 和镭神智能等。2022 年国内开 始有采用 1550nm 波长光源的激光雷达开始交付。从下表可以看出，目前采用 1550nm 波长光 源的主要为图通达猎鹰激光雷达，2022 年 Q1 开始给蔚来 ET7 交付；一径科技 ML-XS，应用 于嬴彻科技干线物流车上，预计 2022 年-2023 年才交付；镭神智能自研光纤激光器，也发布 了 LS 系列 1550nm 半固态激光雷达产品。

2.2 扫描方式：中短期内半固态仍是主流，转镜方案或更适合车规落地

根据扫描方式不同，激光雷达可以分为：机械式、半固态和固态。最早期的机械式激光 雷达由于成本高，体积大，难以满足车规要求。当前主流的扫描方式是半固态的 MEMS 和 转镜方案，固态方案由于技术成熟度低，还处于探索开发阶段。

2.2.1 半固态激光雷达：转镜方案更容易满足自动驾驶车规要求

MEMS 方案体积小，成本低，满足车规要求仍存在一定技术难题

MEMS 方案采用高速振动的二维振镜实现对空间一定范围的扫描测量，核心在于在硅 基芯片上集成体积十分精巧的微振镜。其核心结构是尺寸很小的悬臂梁，反射镜悬浮在前后左右各一对扭杆之间以一定谐波频率振荡（X 轴和 Y 轴上的移动），只需一束激光就可 以通过微振镜不同角度的反射来让激光束发射到不同方向，从而实现扫描探测。

MEMS 可芯片化、无机械组件，毫米级尺寸的微振镜大大减小了产品体积，同时减少了 激光收发单元的数量，有效降低成本。但以下几个问题导致 MEMS 难以满足车规要求： 1） 镜面直径越来越大，悬臂梁结构难以支撑：成熟工艺的硅基 MEMS 镜面直径仅 1mm 左右，其质量非常轻，可靠性通常没有问题。但是，镜面尺寸与雷达测距能力攸关， 采用同轴方案的硅基 MEMS 镜面直径一般至少要 5mm，面对过大尺寸的镜面，硅 基 MEMS 的悬臂梁结构实际非常脆弱，要满足车用 5 万小时的寿命，悬臂梁快轴 要来回扭动约 2700 亿次，因快轴超高频的扭转和大幅变形以致材质疲劳度过大而 断裂的现象，很容易在数小时内发生。 2） 车规温度很难达到：硅基 MEMS 对温度极为敏感，车规要求的工作环境为-40℃ ~85℃，硅基 MEMS 微振镜在雷达的密闭机壳里面，85℃的环境温度下雷达里面温 度至少上升 20℃，所以硅基 MEMS 微振镜的耐热温度至少要做到 105℃，对于当 前工艺而言这是个很大的挑战。 3） 发射器寿命较短：硅基 MEMS 微振镜可以实现激光雷达线束的快速扫描，其等效线 束能够轻易突破一百线甚至是两百线，因此硅基 MEMS 激光雷达需要的激光发射 器数量往往比机械式或混合固态激光雷达要少很多。但是激光发射器数量少致占空 比高，会使雷达寿命减少。

转镜方案更容易满足车规要求

转镜方案中收发模块保持不动，电机在带动转镜运动的过程中将 光束反射至空间的一 定范围，从而实现扫描探测。在转镜方案中，存在一面扫瞄镜（一维转镜）、两面扫瞄镜（一 纵一横，二维转镜）及多面镜等多种细分技术路线。

转镜方案更易满足车规要求。转镜方案的收发模块固定，虽有机械模块但较小，可在降 低成本的同时减小产品体积，系统运行更稳定，寿命更长，更容易符合自动驾驶车规要求。 但其技术难点在于电机、光学系统控制机制和转轴精度等，存在视场角受限，内部的机械结 构在长期运行后稳定性、准确性依然会受到影响问题。通常在转镜激光雷达方案中，转镜/透 镜及光学系统的成本占主雷达成本 7%左右，转镜单价在 5-15 美元之间。

主流量产激光雷达基于转镜方案。2017 年，全球首款量产的 L3 级别自动驾驶乘用车奥 迪 A8 已搭载法雷奥的 SCALA，据法雷奥披露，其基于转镜方案的激光雷达已经量产超过 17 万套，稳居市场第一。禾赛科技的 AT128 获理想、高合等车企定点，将于 2022 年大批量交 付。镭神智能目前已获东风悦享（无人驾驶接驳小巴）前装定点。华为也在积极布局激光雷 达产品，其自研主推的产品也是基于转镜方案。

2.2.2 固态激光雷达：长期看好，短期内技术和生产问题难以解决

目前主流在研的固态激光雷达有相控阵（OPA）激光雷达和 Flash 激光雷达。

OPA 激光雷达具有在成本、量产性、可靠性、可集成性方面的巨大潜力，但是同时还存 在扫描角度有限、旁瓣、加工难度大等其他技术问题。而且 OPA 技术将原本的产业链打破 而转为硅光芯片设计/加工的模式，具有很高的技术门槛。总结而言，OPA 激光雷达目前距 离商用还比较远，技术成熟度低，开发仍存在一定不确定性。

第一家 OPA 激光雷达公司是 Quanergy，这家 2012 年创立于硅谷的初创公司估值高达 20 亿美元。此外，OPA 技术的发明人，前 MIT 的教授 Machael Watt 也创立了 Analog Photonics 公司，也在开发布局 OPA 激光雷达产品。

Flash 激光雷达具有集成度高、量产成本低、易于满足车规要求等优势，但同时又存在 功率密度较低、FoV（扫描角度）-探测距离-探测精度三者难以兼顾、产业链发展不成熟等问 题，短期之内难以商业落地。

2.3 测距方式：ToF 成熟度高，FMCW 仍需解决调频机制及商用成本等难题

激光雷达的物体探测方式主要分为飞行时间（ToF）及调频连续波（FMCW）两种方式， 其中 ToF 的主要优点是技术成熟度高，直接根据光源发射及返回的时间差通过光速测量距 离，在制造工艺上，除激光器外的主要部件均可采用硅基 CMOS 工艺，成本可快速下降。 与 ToF 路线不同，FMCW 主要通过发送和接收连续激光束，把回光和本地光做干涉， 并利用混频探测技术来测量发送和接收的频率差异，通过分析中频信号，可以得到目标物体 的距离、速度和角度等信息。

中长期 ToF 方案主导，FMCW 仍需解决调频机制及商用成本等问题。目前 FMCW 主 要面临调频机制未解决的问题，内调制方式的难点在于高调谐速率和窄线宽是一对无法同时 满足的指标。另外 FMCW 需要的特殊器件，无论是调频方式还是调相方式都需要使用窄线 宽激光器，线宽 100KHz 左右，这类激光器价格较普通激光器高很多。同时 FMCW 雷达的 光路需要使用保偏光纤和保偏的光器件（隔离器、合束器、分束器等），这类器件成本也较 普通单模光纤、光器件要高。鉴于 FMCW 激光雷达高度依赖于硅光的产业链，因此，FCMW 激光雷达公司的成长节奏也在很大程度上受制于硅光产业链的成熟度。

2.4 接收探测器：APD 是当前主流，未来 SPAD/SiPM 占比上升

激光雷达探测器主要分为：雪崩二极管 APD、硅光电倍增管 SiPM/MPPC、单光子雪崩 二极管 SPAD 三种。整个接收探测系统占雷达成本约 20%，其中探测器成本约占 60-70%。

目前 APD 是主流，未来 SPAD/SiPM 替代 APD 是趋势。APD 的优势在于技术成熟，成 本低，但是在增益能力方面存在明显劣势。SPAD 的增益能力强，信号放大倍数是 APD 的一 万倍，目前已经逐渐被主流厂家采用，如 Ouster 采用 VCSEL+SPAD，禾赛科技采用 VCSEL+SiPM 等。但 SPAD 和 SiPM 的技术应用仍不成熟，还存在串扰带来的噪声、光子探 测效率等问题。

探测器件供应商仍以外资为主，国产替代有望加速。无论是 APD 还是 SPAD/SiPM，国 外厂商均占据主导地位，代表公司有日本的滨松和美国的安森美，这些公司产品品类全，产 品成熟度高，对下游议价能力较强。国内供应商主要有芯视界和灵明光子等。

2.5 主控板：外资主导，核心芯片国产化率低

主控板是激光雷达运算处理的核心，其成本可以占到整个激光雷达的 35%，是激光雷 达最核心的组成。主控板上主要包括处理芯片（通常是 FPGA）、数模转换芯片、PHY 芯 片、CAN 收发器、电源管理等等，这些芯片的价格在 5-30 美元之间。

目前主控板上芯片主要被外资把控，在处理芯片方面，赛灵思的 FPGA 在激光雷达市场 上具有统治地位，其他主要供应商仍为外资巨头如英特尔、莱迪思和瑞萨等，国内 FPGA 仍 处于起步阶段，供应商主要有安路科技、紫光国微等。在模拟芯片方面，与 FPGA 类似，国 外供应商如德州仪器、亚德诺半导体等巨头拥有强大的技术和经验优势，占据市场主导。国 内供应商有矽力杰、圣邦微电子等，但是在车载产品上与主流产品差距较大。

3 激光雷达整机：竞争格局未定，市场空间广阔，量产等因素带 来成本持续下降

3.1 竞争格局及市场：国内厂商成长迅速，市场格局不确定性较强，2025 年 百亿美金市场空间

新老玩家众多，市场格局未定

当前市场格局未定，参与者多样化。激光雷达行业仍处于早期爬坡阶段，整体市场格局 未定。赛道参与者多样化，不仅有专注于激光雷达的高科技初创公司，如速腾聚创、禾赛科技、镭神智能等；也有在消费电子领域积累了大量技术经验、资金雄厚且供应链整合能力强 的科技巨头，如华为、大疆等；还有传统的汽车行业 Tier 1，如法雷奥、大陆、电装等。众 多的参与者加剧了竞争格局的不确定性。 量产交付助推梯队划分，赛道将加速洗牌。根据 Yole 的统计，2021 年全球车载激光雷 达市场中，法雷奥以 28%的市占率稳居第一，国内企业速腾聚创、大疆览沃、华为、禾赛科 技、图达通分别以 10%、7%、3%、3%、3%份额占得一席之地。随着今明年前装定点逐渐量 产交付，预计激光雷达赛道将加速洗牌，进一步助推梯队划分。未来，市场份额将向技术能 力强，能提供符合车规级产品的头部企业靠拢。

以 Luminar、法雷奥为代表的国外激光雷达厂商具有先发优势，技术较为成熟，合作的 OEM 大多为老牌国际车企；国内厂商起步稍晚，早期研发制造的激光雷达多用于地形测绘 等领域，随着智能网络汽车的快速发展，各大厂商加入激光雷达赛道竞争，加大研发投入并 逐渐完成技术追赶，目前定点及量产订单多为国内造车新势力。

2025 年全球激光雷达市场达 135.4 亿元，复合增速高达 64.5%

早期机械式激光雷达难以应用于乘用车上，半固态激光雷达仍处于车规验证中，因此上 车进展缓慢。进入 2022 年，半固态激光雷达的成熟使其在乘用车市场逐渐爆发，随着主机 厂对激光雷达功能开发的深入以及激光雷达成本的降低，激光雷达搭载车型数量将在短时间 内保持较高增速；而 Robotaxi 也在政府及下游企业的共同推动下持续开城，测试及运营车 队数量将保持稳定增长。 根据艾瑞咨询的预测，我国车载激光雷达市场有望自 2021 年 4.6 亿元增长至 2025 年 54.7 亿元，复合增速高达 85.8%。根据 Yole 的预测，至 2026 年全球高级辅助驾驶系统/无 人驾驶汽车板块的市场规模分别达到 23 亿美元、5.75 亿美元，2021-2026 年的复合增速为 94%/32%。根据沙利文研究的统计预测，激光雷达在高级自动驾驶渗透率增加，以及智能交 通建设等领域需求的推动，到 2025 年激光雷达全球市场规模为 135.4 亿美元，较 2019 年可 实现年均 64.5%的复合增长率。

3.2 激光雷达演进方向：产品性能向看得更远、看得更清、寿命更长演进， 量产等因素带来成本持续下降

产品技术演进方向：看得更远、看得更清、寿命更长

激光雷达始终沿着看得更远、看得更清、寿命更长等方向持续演进。从过去的机械式， 到当前主流的半固态扫描，未来纯固态会逐渐占据主导。为了更好地支撑高级自动驾驶，雷 达探测距离也会从当前的约 200m，分辨率 0.1-0.2°，向 300m 以上，0.1°以下分辨率演进。 相应的激光光源和接受探测器也会持续升级，FMCW、1550nm 波长、VCSEL 和光纤激光器、 SPAD/SiPM 的应用比例会大幅上升。

量产、国产替代、关键器件自研、芯片化集成等因素推动激光雷达成本向千元以下 演进 未来推动激光雷达成本下降的主要因素有以下几点： 1） 大规模量产摊薄生产制造成本：智能驾驶推动激光雷达需求提升，车载激光雷达产 量有望从万台倍增至百万台量级，量产将带来较大的成本下降空间； 2） 自研关键器件：由于激光雷达产业链成熟度低，很多器件如芯片甚至外壳的规格都 没有做到统一，外购成本较大。根据禾赛科技招股书，禾赛自研的发射端驱动芯片 和接收端模拟前端芯片已批量生产，有望实现对 TI 等芯片的替代。镭神智能也通过 自研光纤激光器、激光驱动芯片等降低采购成本。 3） 产业链国产替代：如上文所述，无论是激光器、接收元器件还是主控芯片等，核心 技术主要掌握在外资巨头手里。随着中国激光雷达市场的快速发展，国产上游元器 件厂商迎来较大的国产替代机会，我们也看到了很多积极的进展，比如长光华芯的 VCSEL 芯片，永新光学的光学元器件等已经在激光雷达上搭载使用。 4） 芯片化发展助力成本下降：激光雷达内部有数百个分立器件，物料成本及光学装调 的成本较高。芯片化的激光雷达可将数百个分立器件集成于一颗芯片，有效缩小产 品尺寸，是降低成本，推动量产的重要方向。例如，Ouster 所有的数字激光雷达均 具有相同的核心架构，该架构包括了两块芯片和一个微光学系统，取代了传统模拟 激光雷达内部成百上千个分立元件，提升了可靠性，降低了价格（ES2 量产价格为 600 美元）。Aeva，于 2022 年 2 月推出第二代 FMCW 芯片激光雷达 Aeries II，采用 LiDAR-on-Chip 技术：将所有关键组件（包括发射器、接收器和光学器件）整合到 单个紧凑模块中的硅光子上(无光纤设计)，实现可靠、可扩展的生产，尺寸仅为上 一代的四分之一，预计 2023 年量产。

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