2023年禾赛科技研究报告：技术与量产实力并举的激光雷达龙头

公司概览：硅谷气体检测仪起家的 LiDAR 龙头

历史沿革：2014 年成立，有望引领行业进入增长期

禾赛科技于 2014 年创立于中国上海，是全球自动驾驶激光雷达的领军企业，有望引 领行业进入高速增长期。公司在光学、机械、电子、软件等激光雷达核心领域都拥有突出 的研发能力和深厚的技术积累，产品广泛应用于支持 ADAS 的乘用车和商用车、自动驾驶 汽车以及无人配送车和机器人，客户覆盖全球主流的 OEMs、Tier 1 供应商、自动驾驶和 机器人公司。公司深受资本追捧，IPO 前累计完成 9 轮融资，股东包括光速、博世、小米、 美团、百度、高瓴、CPE、启明、远瞻等多家明星机构。我们认为公司发展可以分为三个 阶段：

——初创期（2014-2015 年）：由三位 85 后海归创立，以激光气体检测起家。禾赛三 位创始人李一帆、孙恺和向少卿相识于美国，一拍即合决定打造“billion dollar company”， 2013 年公司于美国硅谷圣何塞成立，随后三人选择回国创业，2014 年总部落户上海。禾 赛早期专注于激光气体传感器的研发与制造，2015 年完成天使轮融资。然而只做气体检 测并不足以撑起“billion dollar company”的梦想，公司逐步酝酿转型。

——发展期（2016-2021 年）：激光雷达产品线快速扩充，获多家明星机构投资。公 司在原有激光气体遥感技术的积累上拓展了新的产品线——无人驾驶激光雷达。2016 年 10 月，公司在国内首次发布了首款 Pandar 系列激光雷达 Pandar32；2017 年 4 月，公司 发布 40 线机械式激光雷达 Pandar40，同年成立芯片设计部门进行芯片的自主研发。2018 年起，公司陆续发布多款机械式激光雷达产品，至 2020 年客户已遍布 23 个国家，得到世 界主流头部无人驾驶公司的广泛认可。期间公司总共完成 A 轮到 D 轮总计 8 轮融资，参与 者包括光速、高瓴、美团、小米、百度等多家知名机构。

——爆发期（2022 年之后）：AT 交付标志公司发展进入新阶段，新品、新产线加持 助力公司快速步入年产百万台时代。2022 年 7 月，公司 ADAS 激光雷达 AT128 成功量产， 全年出货量超 6 万台，印证公司产品的量产能力和可靠性；2022 年公司激光雷达产品出 货量和营收超过同期美国 8 家上市同行之和；截至 23H1 公司已向客户累计出货 ADAS 激 光雷达 13.58 万台。2022 年 11 月，公司发布补盲固态激光雷达 FT120，目前已获多家主 机厂总计超过 100 万台定点，公司预计 23H2 开始量产；2023 年 4 月，公司发布规级超 薄远距激光雷达 ET25，搭载新一代 ASIC 收发芯片，并与福耀集团达成战略合作；2023 年 8 月，公司宣布与 NVIDIA 合作升级，正式入驻 NVIDIA Omniverse 生态系统，有望 加速激光雷达上车速度。我们认为，在“Maxwell”超级工厂和杭州“Hertz”中心的加持 下，公司有望快速步入百万台时代。

股权结构：创始人团队合计持股 24%，光速系、百度、博世、小米参股

创始人团队合计持股 24%，控制 76%投票权，其他主要股东包括光速系、百度、博 世、小米等。为促进境外融资，禾赛科技(Hesai Technology Co., Ltd.)于 2021 年 4 月于开 曼群岛注册成立离岸控股公司禾赛集团(Hesai Group)，禾赛集团随后在中国香港成立了全 资子公司禾赛香港有限公司(Hesai Hong Kong Limited)，现持有禾赛科技 100%股权。股 权结构方面，公司 IPO 后，三位创始人李一帆、孙恺、向少卿分别通过 ALBJ Limited、 Fermat Star Limited、Galbadia Limited 间接持股 7.9%/8.2%/7.9%，合计持有 24%的股份， 根据特别表决权，三人合计控制 75.9%的投票权。公司其他股东还包括光速旗下基金（禾 赛最大的机构股东，旗下 Lightspeed Opportunity 持股 7.8%、Lightspeed China Partners持股 7.1%）、百度（持股 5.9%）、博世（持股 5.7%）、小米（持股 5.5%）、远瞻资本（持 股 5.1%）。

管理团队：三位创始人均为留美 85 后，学历、技术背景扎实且丰富。三位创始人在 赴美留学期间相识，均就读于国内外顶尖院校：CEO 李一帆本科毕业于清华大学精密仪器 与机械学系，博士毕业于美国伊利诺伊香槟分校机械工程系，曾任美国西部数据集团首席 工程师，在机器人、运动控制、传感器及先进制造领域拥有 100 余项专利；首席科学家(Chief Scientist) 孙恺本科毕业于上海交通大学机械与动力工程学院，博士毕业于斯坦福大学机 械系（主修）和电子系（辅修），孙恺在斯坦福大学期间的研究工作主要是利用激光器和 新型探测技术搭建超快、高灵敏度、适用于极端恶劣条件的分子测量系统，应用于化学反 应动力学的研究；CTO 向少卿本科毕业于清华大学精密仪器与机械学系，拥有斯坦福大学 电子工程和机械工程双硕士学位，主攻智能机电一体化领域，毕业后任职于苹果美国总部 负责电路系统设计（参与了多代 iPhone 的原型设计），向少卿还曾任职于三星全球总部研 究中心，负责消费产品概念研发。此外，2021 年 4 月，前蔚来 CFO Louis T. Hsieh（谢东 萤）加盟并出任 CFO，为公司美股 IPO 做准备。谢先生此前还担任过新东方教育科技集 团董事、总裁、CFO，京东独立董事等职位。

财务分析：公司营收连续高速成长，盈利能力有待改善

收入端：公司营收连续高速成长，盈利能力有待改善。营收方面，纵向来看，公司营 收连续高速增长，2019-2022 年营收分别为 3.48/4.16/7.21/12.03 亿元人民币，3 年 CAGR 达 51.2%；横向看，公司与美股上市的海外激光雷达厂商 Luminar、Innoviz、Cepton 相 比，营收体量处于绝对领先水平。我们认为，随公司 ADAS 激光雷达产能持续提升，AT 有望于 23 年内持续放量、FT 预计于 23H2 开始贡献营收，公司营收将保持高速增长趋势。

营收结构：2022 年公司产品/服务营收占比为 96%/4%，预计 23 年 ADAS 激光雷达 营收占比将超 40%。2022Q1-Q3 公司激光雷达/气体检测/其他产品（激光雷达配件等）/ 工程设计/其他服务营收占比分别为 87.1%/2.0%/5.5%/4.9%/0.5%。激光雷达产品方面， 随公司自动驾驶激光雷达产品线逐渐丰富，ADAS 激光雷达开始量产，公司产品结构发生 较大改变。其中，ADAS 激光雷达在 22 年占比大幅提升，自动驾驶/ADAS 激光雷达营收 占比分别约为 75%/25%。我们认为，随 AT128 产能爬坡以及 FT120 预期 23H2 开始量产 交付，公司 ADAS 激光雷达营收占比将持续提升，预计 2023 年将达 40-45%。 出货量和 ASP：2022 年公司激光雷达出货量达 80582 台，ADAS 激光雷达占比达 77%。出货量方面，2019-2022 年公司激光雷达出货量分别为 0.29/0.42/1.42/8.06 万台， 累计出货超 10 万台，其中 2022 年 ADAS 激光雷达 AT128 出货量为 6.19 万台。ASP 方 面，公司激光雷达产品 ASP 呈逐年下降趋势，从 2019 年 17400 美元/台降至 2022 年的 3100 美元/台。我们认为，随价格更低的 ADAS 激光雷达放量、AT128 redesign 版本量 产以及行业客户对降本的持续需求，公司激光雷达 ASP 将进一步下降。

毛利率/净利率：受产品结构调整，公司毛利率正逐步进入稳态。毛利率方面，横向来 看，公司毛利率自 2019 年起均为正，而海外激光雷达厂商 Luminar、Innoviz、Cepton 毛 利率均为负；纵向来看，公司 2019-2022 年毛利率分别为 70%/58%/53%/39%，主要系高 毛利率的 Pandar 系列营收占比持续下降所致；22H2 公司毛利率更低，系仍处于早期产能 爬坡中的 ADAS 激光雷达开始量产交付（我们预计 2022 年 AT 产品线毛利率低于 5%）， 使公司整体毛利率进一步承压。我们认为，随公司 AT 量产规模效应逐渐形成，AT 毛利率 有望从 23 年初的高个位数增长至低双位数。长期来看，公司预期激光雷达产品整体毛利 率为 35%，其中自动驾驶激光雷达毛利率为 45-50%，ADAS 激光雷达为 25-30%。净利 率方面，公司 2019-2022 年净利率分别为-35%/-26%/-34%/-25%。我们认为，随客户拓 展、产品持续放量、生产效率、运营管理效率持续提升，公司盈利能力有望逐步改善。展 望 2023 年，由于 ADAS 激光雷达产能仍在爬坡中、出货占比持续提升，以及公司预期自 动驾驶激光雷达产品降价，我们认为公司短期内毛利率仍存在一定压力，预计 23Q3 毛利 率见底，23Q4 有望触底回升。

费用端：2019-2022 年公司销售、管理费用率保持稳定，研发费用率分别为 43%/55%/51%/46%。（1）销售/管理费用率：公司 2019-2022 年销售费用率分别为11%/12%/10%/9%，整体小幅下降；管理费用率分别为 16%/19%/33%/17%，2021 年管 理费用率大幅增长主要与公司重组有关的部分股东的税务成本增加以及员工购买股权的 支出有关。我们认为，随公司营收持续增加，销售和管理费用也将保持增长；随规模效应 形成和运营效率提升，销售费用率和管理费用率有望保持稳定小幅下降。（2）研发费用率： 公司 2019-2022 年研发费用保持增长，分别为 1.50/2.30/3.68/5.55 亿元人民币，研发费用 率分别为 43%/55%/51%/47%。研发人员方面，根据公司官网，目前公司已有员工 1020 人中，研发人员占比超过 70%。我们认为，激光雷达市场竞争激烈，为保证技术能力领先， 预计公司仍将持续加大研发投入以巩固竞争优势和龙头地位。

资本支出端：持续增加，主要用于 Maxwell 新工厂建设。公司 2019-2022Q1-Q3 资 本开支分别为 0.40/0.77/2.82/2.22 亿元人民币。根据公司招股说明书，资本开支主要用于 上海嘉定的 Maxwell 超级工厂（规划年产能 120 万台）建设、购买新生产设备以及无形资 产支付等。此外，公司计划额外投资约 9 亿元人民币用于购买土地建设新生产设施，以及 购买设备、硬件和软件，以提高激光雷达的生产能力。

募投项目：公司在今年 3 月的美股 IPO 发行中募资超 1.7 亿美元，主要用于生产和研 发投入。公司本次公开发行 1000 万份美国存托股份（ADSs），占发行前总股本的 8.66%， 发行价为 19 美元/ADS，扣除承销费用和佣金后实际募集资金约 1.71 亿美元。公司本次募 集资金将主要用于提升产能、增强研发实力和一般公司用途，在实施上述用途之前，募集 资金将用于投资短期付息债券和活期存款。

行业成长可期：短期确定性高，长期百亿美元空间

受益于规模化量产和产业链的完善，车载激光雷达成本正在持续下探。2022 年作为 激光雷达的上车元年，出货量因疫情、俄乌冲突、缺芯等影响低于预期，我们估算全年全 球乘用车激光雷达出货量约 15 万台。展望后市，我们认为：

——短期，伴随更多新车型的落地和补盲雷达的上市，车载激光雷达需求的快速成长 具有较高确定性，2023 年全球出货量有望达 45 万台。

——中期来看，我们认为，在车企对下一轮车型的规划中，是否会继续搭载激光雷达 将主要取决于激光雷达本身的降本速度以及车企智能驾驶功能和纯视觉路线的发展情况。 特斯拉凭借纯视觉路线实现智能驾驶功能，目前在成本方面较激光雷达方案具有明显优势， 而特斯拉的降价或会对国内其它车企造成一定压力。我们认为，目前其他车企在 BEV、 Occupancy Network 等纯视觉领域与特斯拉仍存在较大差距，想要实现相同乃至更佳的智 能驾驶效果，大概率仍需要激光雷达的辅助。

——长期来看，我们预计 2030 年全球车载激光雷达市场空间中性情况下有望达 152 亿美元，主要不确定性仍来自乘用车智能驾驶对激光雷达的需求情况。

2022 年：从美股公司承压看“上车元年”略逊预期

2022 年，全球乘用车载激光雷达出货量约 15 万台，整体不及预期。我们以自下而上 的方法，对 2022 年全球主要的激光雷达车型进行梳理。其中，全系标配激光雷达的车型 分别为蔚来 ET7/ET5/ES7、理想 L9/L8 Max 版和北汽极狐阿尔法 S 全新 HI 版，其余普遍 为选配。根据高工智能汽车数据，中高端车型（定价 35 万元及以上）的激光雷达选配率 约为 25%，中低端车型（定价 20-30 万元）约为 15%。综合计算，我们估算 2022 年全球 乘用车载激光雷达出货量约 15 万台，而搭载激光雷达的乘用车销量约 10 万台，对应 8000 万台新车销量渗透率约 0.1%。

我们总结 2022 年出货量不及预期的原因主要在于：1）外围环境影响：2022 年，受 俄乌冲突、东南亚疫情、内地疫情等宏观事件影响，全球汽车供应链普遍承压，影响销量。 据 Just Auto 2022 年 12 月预测，2022 年全球轻型车销量约 8160 万辆，与 2021 年基本 持平（2021 年整体表现不佳），较 2019 年下降近 10%。在中国市场，据中汽协，2022 年全国汽车销量为 2686.4 万辆，同比+2.1%，增速下降 1.7pcts。2）海外激光雷达上车 不及预期：以 Innoviz 为例，搭载 Innoviz 激光雷达的宝马最新 iX 车型原定于 2021 年秋 季上市，但并未履约；据 Tech Times 报道，InnovizOne 将搭载于宝马新 7 系，预计 2023 年末上市。

在此背景下，2022 年，美股激光雷达公司表现普遍承压。我们认为，美股激光雷达 公司的估值泡沫破裂后，行业将由预期驱动回归基本面驱动，后续股价表现将主要取决于 各公司实际的定点和量产节奏。激光雷达玩家自 2020 起纷纷选择以 SPAC 方式“借道”二级市场，但上市后股价皆经历大幅下跌，除 Innoviz 外 2022 年跌幅约 70%- 90%。我们 认为，除美联储加息、美股科技股泡沫破裂等市场因素外，激光雷达上车进度不及预期是 最主要的原因。2022 年，上述公司中仅 Luminar 于年底在上汽飞凡 L7 实现真正落地，其 余公司在乘用车领域皆尚未上车。但长期来看，我们认为激光雷达助力乘用车辅助驾驶/ 自动驾驶已是明确趋势。

短期：城市 NOA 成为行业催化亮点，2023 年全球激光雷达出货量有望突 破 45 万台

根据场景的不同，NOA 可分为高速 NOA 和城市 NOA；前者已放量，后者有望？2023 年集中导入。领航辅助驾驶，即特斯拉所称的 NOA（Navigate on Autopilot），亦可对应不 同车企对外宣传的“高阶智能/智慧+领航/导航+自动/辅助驾驶”功能，可实现一定道路场 景范围内的点到点智能驾驶。领航辅助可视作 ACC（自适应巡航控制）、LCC（车道居中 控制）、ALC（自动变道辅助）等功能的叠加，在此基础上结合高精地图导航、传感器信息 及规控算法调度，实现自动跟车、变道、上下匝道、控制车速等智驾功能。高速 NOA 普 遍限制在特定高速公路和城区高架路开启，包含自动进出匝道、调整车速、变换车道等功 能；自特斯拉 2019 年引入中国以来，高速 NOA 已完成“从 0 到 1”，2023 年开始进入 “从 1 到 10”的放量阶段，功能逐渐接近“好用”，目前已在国内落地开花。城市 NOA 则针对复杂城区道路场景进行升级，包含信号灯识别、自动变道、自动避障等功能，各大 车企和方案商向城区领航进发，有望于今年开始导入。我们认为，城市 NOA 作为乘用车 的“L4 演绎”，是自动驾驶产业锚定迈向完全智能化的关键航标，有望强化消费者对汽车 智能化的体验和认知。

城市 NOA：乘用车的“L4 演绎”，目前国内搭载 NOA 功能车型均标配激光雷达，23H2 城市 NOA 集中上车有望成为激光雷达行业短期催化剂。与特斯拉的纯视觉路线不同，国 内厂商目前在自动驾驶领域基本采用多传感器融合方案。激光雷达凭借分辨率高、直接感 知深度信息而无需训练的特点，对城市 NOA 中占道避让、转向掉头、变道超车、绕行障 碍、近距离切入等情形，以及感知障碍物的尺寸、距离等细节，从而帮助车辆提前实现避 让或绕行中起到关键作用，目前国内官宣搭载城市 NOA 的车型中，激光雷达均为标配（包 括阿维塔/极狐/问界智驾版、蔚来二代平台、小鹏 G9/P7i/G6 MAX 版、理想 L 系列 Max、 比亚迪仰望 U8 和腾势 N7）。

——理想城市 NOA：BEV+NPN+TIN 实现城市 NOA 功能，搭载于全系列 Max 版本 （均配备激光雷达），6 月已在部分城市开放内测。2023 年 6 月举办的理想汽车家庭科技 日发布会上，理想汽车介绍了其城市 NOA 和通勤 NOA 功能。理想城市 NOA 采用 BEV （Bird's eye view）+NPN（NeuralPriorNet，神经先验网络）+TIN（TrafficIntentionNet， 信号灯意图模型）技术路线，即通过 NPN 特征和 TIN 网络增强 BEV 大模型：（1）针对城 市中超出感知范围或视野被遮挡的复杂路口引入 NPN，通过云端大模型对复杂的路口特征 进行提取，在车辆经过路口时与车端的实时 BEV 特征融合，增强车端的实时感知；（2） 通过大量学习人类司机在真实路口应对信号灯变化的行为，训练 TIN 以摆脱对地图规则的 依赖，以应对全国各地各类形态的信号灯样式。得益于理想 AD Max 3.0 先进的技术架构 和出色的迭代效率，理想已于 6 月向北京和上海的内测用户交付不依赖高精地图的城市 NOA 功能，理想汽车预计下半年城市 NOA 的开放区域将逐步增加，通勤 NOA 功能（设 定用户个人的通勤路线，通过日常通勤时的自动化训练积累 NPN 特征，在 1 周内完成简 单路线的训练）也将在下半年开放给早鸟用户。据理想估计，通勤 NOA 将覆盖用户 95% 以上的通勤场景。

我们认为，激光雷达早期上车时更多属“硬件预埋”，并未发挥真正的作用，因此消费者对激光雷达和智能驾驶的体验感较弱；而理想用激光雷达重做 AEB 等智驾功能，应 用和理解更为深入，有望真正借激光雷达优化智能系统的使用体验，提升激光雷达的选配 率。早在 2022 年 12 月，理想汽车推送 OTA 4.2 版本时，激光雷达就开始作为其 AEB 功 能的一部分感知输入参与制动决策，而此前 AEB 的主流感知方案为“摄像头+毫米波雷达”。 据《电动汽车观察家》报道，加入激光雷达后的理想 AEB 将刹停车速上限提升至 80km/h， 可覆盖绝大多数的城市行车场景；当白天光线较好时，AEB 系统将以视觉为主，而在夜间 等光线较差的情况下，激光雷达的置信度将更高，其他传感器则负责融合校验。42 号车库 在 2023 年 4 月 15 日发布的视频《多花几万选激光雷达，对辅助驾驶的帮助有提升吗？》 中，对未搭载激光雷达的 Model Y 和搭载激光雷达的理想 L7 MAX 进行 AEB 功能对比。 测评结果显示，特斯拉的纯视觉系统在面对施工牌、斜列水马锥桶等不常见障碍物时会出 现无法识别的状况，尤其是夜间的识别效果更差；而理想 L7 MAX 在激光雷达的协助下， 能够成功识别更多不常见物体，夜间表现虽有所打折，但仍优于特斯拉，以提升车辆的主 动安全系数。此外，理想 L 系列目前定价 30-50 万元，受价格战影响较小，或将持续发力 城区领航。同时，据睿思齐发布的《2023 上海国际车展智能驾驶用户洞察报告》，30-50 万元也是消费者对智能辅助驾驶付费意愿最高的汽车价格区间。禾赛科技作为理想 MAX 版本车型激光雷达供应商，有望直接受益于 NOA 功能上线带来的增量。

未来两年落地的车型目前已基本完成规划，我们预计 2023 年全球车载激光雷达出货 量有望达 45 万台。我们对 2023 年有望搭载激光雷达的车型进行梳理，其中标配车型超 15 款，选配车型超 20 款。根据高工智能汽车数据，2023 年 1-6 月全国乘用车市场激光雷 达累计（标配）交付 17.33 万台；综合各车型发布节奏，我们测算 2023 年国内车载激光 雷达出货量达 40 万台，全球出货量预计达 45 万台，禾赛、速腾和图达通 Innovusion 仍 将是出货主力。此外，我们预计 2023 年全球搭载激光雷达的乘用车销量约 40 万台以上， 对应 8300 万台新车销量渗透率超 0.5%，蔚来、小鹏、理想仍将贡献主要销量。 展望 2024 年，我们预计全球车载激光雷达出货量有望在 2023 年的基础上翻倍增长。 一方面，海外车企的激光雷达车型有望于 2024 年开始陆续落地，包括通用、沃尔沃等； 另一方面，中国各激光雷达厂商于 2022 年纷纷发布补盲激光雷达产品，普遍于 2023 年量 产，有望于 2024 年开始上车。此外，从产能的角度，禾赛科技和速腾聚创 2023 年的规划 产能皆已超百万台；到 2024 年，全球激光雷达产能预计将超 300 万台。我们估算，2024 年全球车载激光雷达出货量有望超 130 万台。

中期：渗透率取决于降本速度和智能驾驶功能的发展情况

我们认为，汽车智能化是中长期的确定趋势，而激光雷达的上车进度主要取决于：1） 激光雷达本身的降本速度：性价比如何？2）智能驾驶功能的发展情况：消费者能否切实 体验到智能驾驶功能带来的便利？3）车企纯视觉路线的发展情况：能否不用激光雷达实 现较优的城市 NOA 功能？

——（1）激光雷达的降本速度：激光雷达想要大规模上车（渗透率超 50%），单车价 值量或需控制在 500 美元以内，且需提供超出纯视觉智驾系统的额外体验。目前，乘用车 激光雷达的平均单车价值量在 1000-1500 美元区间，尽管对比此前动辄上万美元的单价已 大幅下降，但作为汽车零部件仍十分昂贵，对比毫米波雷达单价在 100 美元以内，摄像头 单价仅约 25 美元。特斯拉目前正在陆续尝试取消销售车型上的传统毫米波雷达和超声波 雷达，仅配备 8 个摄像头，总成本仅约 200 美元。目前，国内 905nm 主激光雷达的定价 普遍在 500-800 美元左右，1550nm 路线在 1000 美元以上，补盲激光雷达定价约为主激 光雷达的 1/2 至 1/3。我们认为，激光雷达想要大规模上乘用车（渗透率超 50%），仍需要 继续大幅降本，且需提供匹配额外成本的更佳体验，单车价值量或需控制在 500美元以内。 我们总结激光雷达未来降本的核心路径在于：1）生产：制造流程的高度自动化；2）供应 链：大规模量产带来的规模效应；3）设计：激光雷达电芯片的自研及 SoC 整合以及系统 集成度的提升。

——（2）智能驾驶功能的发展情况：此前消费者对智能驾驶的认知尚有不足，但我 们认为，随着城市 NOA 的逐步落地，智能驾驶功能带给消费者的体验感将日益显著。此 前，消费者对于乘用车智能驾驶的认知更多集中于高速路段，而部分车企有能力在不使用 激光雷达的情况下，以纯视觉路线实现高速路的智能驾驶功能。因此，消费者在购车时， 对于激光雷达的需求并不强烈，或仍抱以观望的态度。但展望后市，我们认为，汽车智能 化是中长期的高确定趋势。通过特斯拉 FSD 对市场进行教育，以及国内车企在 2023 年开 始逐步落地城市 NOA，消费者将对智能驾驶功能有更好的认知，从而以供给推动需求，强 化激光雷达的选配比例。

——（3）车企纯视觉路线的发展情况：特斯拉的纯视觉路线目前在成本方面有明显 优势，但我们认为目前大部分搭载激光雷达的车型和特斯拉 Model 3/Y 并不处于同一价格 带，特斯拉降价对价格带在 25 万上下车型的激光雷达搭载率影响较大，对 30 万以上车型 的影响相对可控。且目前纯视觉路线在技术和数据方面皆存在较高壁垒，中国车企与特斯 拉仍有较大差距。

特斯拉是纯视觉方案的拥护者，马斯克的目标在于实现大规模工业化量产，追求的是 极致的性价比，而非极致的性能。因此马斯克曾明确表示不会使用激光雷达，而是希望通 过机器学习挖掘视觉感知潜力，以提高整个驾驶系统的容错能力。我们认为，特斯拉此前 不使用激光雷达的主要原因是：国外造车周期普遍较长，而在特斯拉决定自动驾驶技术方 案时，激光雷达在成本和技术上确实不适用于乘用车。另外，特斯拉自动驾驶最初是沿用 Mobileye 的方案，而该方案以视觉为主，尽管后来改用英伟达以及自研芯片，但视觉路线 已较根深蒂固。特斯拉凭借亮眼的销量表现，在过去几年累积了相当多视觉感知数据、算 法和经验。目前来看，特斯拉在感知算法层面确实走在行业前列，通过 BEV、Transformer、 栅格网络(Occupancy Network)等一系列新技术能够较好地弥补因没有搭载激光雷达而导 致无法还原周围 3D 场景的不足，缩小与多传感器方案间的感知差距，在不使用激光雷达 也能够达到较好的智能驾驶效果。

特斯拉纯视觉方案成本优势明显，但特斯拉降价对激光雷达车型或不会造成太大影响。 截至 2023 年 8 月 21 日，特斯拉销量主力车型 Model 3 国内起售价为 23.19 万元，Model Y 起售价为 26.39 万元。我们认为，特斯拉当前售价会对国内其他车企造成一定成本压力。 但目前搭载激光雷达的车型仍以 30 万元以上的中高端车型为主，与特斯拉 Model 3/Y 并 不处于同一价格带。针对中高端车型，智能化是车企打造差异化竞争优势和树立品牌的重 要抓手，我们认为特斯拉降价不会改变车企对智能化和激光雷达中长期投入的战略和决心。 目前来看，中国车企在纯视觉领域与特斯拉仍存在较大差距。一方面，特斯拉已经构 建了一套完整的工业化数据训练流程，从数据收集、训练、标注、做黑白测试以及服务器 dojo 中的离线模型训练。目前来看，国内车企在大规模处理数据方面的技术积累和储备方 面仍与特斯拉存在明显距离。另一方面，纯视觉路线对于图像的处理更依赖大量的数据采 集和模型训练，而中国车企中，智能驾驶自研能力相对突出的造车新势力在汽车销量和车 队规模方面目前仍远不及特斯拉。据北醒科技 CEO 李远在第 20 届中国汽车供应链大会上 的介绍，在视觉专利技术方面，日本和美国合计占全球专利数的近 8 成，中国只有 7.6%； 而在激光雷达领域，中国的专利数在全球的占比达到 15.9%，约为美国的一半，更有超车 的可能。

长期：至 2030 年，全球车载激光雷达市场规模中性情况下有望达 152 亿 美元

我们对未来全球车载激光雷达（轻型车辆）市场规模进行预测，并基于重要假设：乘 用车智能驾驶级别将以 L2+/L3 为主，无需进一步升级至 L4/L5，而商用车自动驾驶（即 Robotaxi）则需实现 L4/L5 才有价值。综合计算，我们预计至 2030 年，全球车载激光雷 达市场空间中性情况下有望达 152 亿美元（悲观情况下约 83 亿美元，乐观情况下约 242 亿美元）。

（1）乘用车方面：我们预计，2030 年全球乘用车载激光雷达市场规模悲观/中性/乐 观情境下分别约 76/134/213 亿美元。我们在前文提到，2022/23/24 年全球激光雷达出货 量预计分别约 10/45/130 万台。2025 年后，我们认为乘用车中激光雷达的渗透率将主要取 决于激光雷达的降本情况和纯视觉路线的发展情况。

——悲观情境下，我们假设至 2030 年高性能主激光雷达的平均价格约 450 美元，而 相对低性能的补盲雷达价格约 160 美元，“1 主 2 副”配置下单车激光雷达价值在 770 美 元，作为汽车零部件价格仍相对高昂。此外，我们再假设部分领先车企届时纯视觉路线已 相对成熟，因此激光雷达只会配置在相对高端或强调安全性能的车型上。假设激光雷达车 型渗透率仅 10%，对应市场规模 76 亿美元。

——中性情境下，我们假设至 2030 年高性能主激光雷达的平均价格约 400 美元，而 补盲雷达价格约 140 美元，“1 主 2 副”配置下单车激光雷达价值在 680 美元。此外，我 们再假设少数领先车企届时纯视觉路线已相对成熟，但大部分车企仍需配置激光雷达以实 现较优的智能驾驶功能。假设激光雷达车型渗透率约 20%（以中高端车型为主），对应市 场规模 134 亿美元。

——乐观情境下，我们假设至 2030 年高性能主激光雷达的平均价格约 300 美元，而补盲雷达价格约 120 美元，“1 主 2 副”配置下单车激光雷达价值在 540 美元。此外，我 们再假设除特斯拉外，纯视觉路线仍存在较高技术难度，其它车企仍需配置激光雷达以实 现较优的智能驾驶功能。假设激光雷达车型渗透率约 40%，对应市场规模 213 亿美元。

（2）商用车（Robotaxi）方面：我们预计，2030 年全球商用车载激光雷达（Robotaxi） 市场规模悲观/中性/乐观情境下分别约 7/18/30 亿美元。 激光雷达配置和价格方面，Robotaxi 企业目前普遍搭载约 5 个激光雷达，以“2 主 3 副”、“3 主 2 副”等形式，平均价格假设略高于乘用车，悲观/中性/乐观情况下假设分别为 300/250/200 美元。 销量方面，参考各 Robotaxi 厂商的车辆情况，2022 年全球 Robotaxi 车辆不到 1 万台。 我们预计 Robotaxi 大规模商业化的时间点在 2027 年前后。至 2030 年，我们假设悲观/ 中性/乐观情境下，每年新车销量中约有 0.5%/1.5%/3%将搭载 L4/L5 自动驾驶功能，以 Robotaxi 的形式提供出行服务，对应新车销量约 49 万/148 万/296 万辆，对应市场规模 7/18/30 亿美元。

行业技术收敛：ToF 前向激光雷达架构趋同，助力国 内厂商百尺竿头

方案层面：在“多样性与冗余性”要求下，激光雷达不可或缺

（1）激光雷达是高级别自动驾驶中必不可少的传感器。出于对安全性的绝对要求， 激光雷达可满足传感器配置“多样性与冗余性（diversity and redundancy）”的要求。激光雷达的工作原理主要是通过发射激光束来测量视场中物体轮廓边沿与设备间的相对距 离，准确捕捉这些轮廓信息组成点云，并绘制出 3D 环境地图。激光雷达具有分辨率高、 精度高、视角大、测距范围广等优点，恰好可以弥补摄像头和毫米波雷达在感知方面的缺 陷。目前市场上提供 L2 级辅助驾驶功能的乘用车，其传感器配置主要由摄像头、超声波 雷达和毫米波雷达组成，该配置可用于汽车的自适应巡航或自动泊车等主流 L2 级场景， 但仍然存在较大的局限性，难以支撑更高级别自动驾驶功能所需要的安全冗余性。例如摄 像头在黑暗和恶劣天气情况下表现不佳，车载毫米波雷达易受探测目标对电磁波反射敏感 度影响。

2）特斯拉“数据飞轮”在中国能否转动仍待观察，激光雷达助力国内主机厂实现城 市 NOA，缩小与特斯拉的差距。根据彭拜新闻报道，2023 年 5 月 12 日，上海市经信委 智能制造推进处的相关领导在参观特斯拉上海工厂时表示，上海将进一步深化与特斯拉的 合作，推动自动驾驶、机器人等功能板块在沪布局。据汽车商业评论报道，百度智能汽车 事业部总经理曾在上海车展前的一次对谈中提到，FSD 很可能在 2024 年进入中国市场， 并在 2025、2026 年迭代至较高水平。我们认为，尽管大部分国内主机厂都想效仿特斯拉 的“纯视觉路线”，但目前主要差距在于处理大规模数据的工程化能力，也就是“数据飞 轮”的建立。此前，因地图测绘等数据敏感性问题，特斯拉未能在中国获取数据采集资质， “飞轮”无法工作，FSD 也因此迟迟未能落地。

FSD V12 版本有望实现“完全端到端”自动驾驶，但具体落地时间尚未可知。2023 年 5 月 11 日，在特斯拉面向北美用户推送 FSD Beta V11.4.1 新版本的同时，马斯克发布 推特表示，FSD 的 V12 版本将实现“完全端到端”的自动驾驶，即在模型中输入图像， 直接输出转向、刹车、加速等控制指令。此前的自动驾驶模型多为模块化架构，感知、预 测、规划、控制等不同任务分属于不同模型，其中规控环节更是长期以来以 rule-based 模 型为主。而端到端架构旨在以一个 AI 大模型实现以上多个任务，其好处在于研发人员可针 对一个模型进行优化调整，以简化开发流程，有望显著提升模型性能。但端到端模型的最 大痛点在于可解释性差，其近乎黑盒的工作模式使得问题出现时较难追溯根本原因，而自 动驾驶又涉及安全性，容错率远低于 ChatGPT 等语言模型。我们认为，特斯拉庞大的数 据规模和成熟的训练闭环是其能够实现“端到端自动驾驶”的前提，但目前 FSD V12 版 本究竟何时能真正落地仍尚未可知。

我们认为，一旦“端到端自动驾驶”和“FSD 进入中国”切实落地，特斯拉“数据飞 轮”的优势和潜力将在中国得到明显释放，留给国内主机厂的时间窗口将迅速收窄。一方 面，中低端车型在价格战下，为保销量和份额，或不得不牺牲一部分智能化配置，主要以 视觉感知实现基本的 L2/L2+功能；小鹏等自研能力较强的玩家或也将进一步跟进特斯拉的 “纯视觉路线”，激光雷达在中低端车型渗透或将受阻，从这一角度不利于激光雷达发展。 但另一方面，高端车型受价格战影响相对较小，主机厂追求打造标杆性的智能化标签，将 持续发力城市 NOA，以形成真正的技术护城河和品牌溢价。FSD 入华或有助于提升中国 消费者对智驾功能的认知，深耕高阶智驾并以此为差异化卖点的国内主机厂有望受惠，但 同时也需把握迅速收窄的时间窗口加速打磨智驾产品，以提供和 FSD 相近乃至超越的体 验，避免掉队。而此时，激光雷达可在感知端提供更为丰富的三维点云数据，对元素感知 的精度和稳定性较视觉高一个数量级，或可从硬件端一定程度助力国内主机厂弥补与特斯 拉在软件和工程层面的差距。

技术层面：扫描方式逐渐趋同，转镜+905nm 技术渐成主流

扫描系统：转镜方案逐渐成为主流。半固态式扫描系统主要包括转镜式（一维或二维）、 棱镜式与 MEMS 微振镜，具体来看：（1）一维转镜：代表玩家为禾赛科技。只有一面转 镜，利用多个激光器实现垂直方向的覆盖，再通过电机带动一面反射镜进行旋转从而实现 水平方向的扫描，优点是可靠性更高，而劣势在于能做到多少线取决于有多少个收发模组， 因此集成难度很大，较难做出高线数产品。主要解决方案是将收发模组芯片化，单个电路 板能够嵌入数百个激光器通道，从而节省体积和成本。禾赛就通过其收发端核心能力和芯 片化解决方案，将激光发射器和探测器集成至数个芯片内，从而以较低的难度和成本做出 了高线数产品（禾赛 AT128 为 128 线）。（2）二维转镜：代表玩家为图达通 Innovusion、 Luminar。有一纵一横两面扫瞄镜，在高速旋转下通过两面镜子的折射和反射达到高线数的效果。其主要优点在于激光器数量大幅减少，整体成本更低。早期许多厂商为做到高线 数都选择了二维转镜方案，但随着芯片化方案的成熟，发射端集成度有明显提升，二维转 镜的优势被缩小。（3）棱镜：代表玩家为大疆览沃 Livox。其与转镜式的最大区别在于使 用了两个可旋转的圆柱楔形棱镜来改变激光方向，而非多边形棱镜。该方案源于测绘（扫 描的时间越长，点云密度越高），更适合静态场景，且点云图呈现菊花型，属于非线性扫 描，点云数据离散度高，对算力需求更大，对精度和装调工艺也有更高要求。（4）微振镜 MEMS（micro-electromechanical system）：代表玩家为速腾聚创。MEMS 技术的核心 结构是尺寸很小的悬臂梁结构，通过驱动扭杆使得 MEMS 微振镜进行振荡扭转，从而对 激光进行反射，仅需要少量激光探测器即可完成高线束的扫描效果，因此体积较小、成本 可控。

发射端：905 逐渐成为主流。905nm 与 1550nm 的波长选择是 ToF 激光雷达最主要 的技术路径分歧之一。对比来看，1550nm 光源探测距离更远，在人眼安全方面更有优势， 可通过增大光源功率实现更高的性能；但由于其供应链远不及 905nm 光源成熟，导致成 本过高以及光电转化效率低、功耗更高、探测端提升相较 905nm 更困难，限制了其在乘 用车领域的大规模应用。目前使用 1550nm 波长的代表激光雷达厂商包括 Luminar、图达 通 Innovusion 和 AEye，其产品目前主要应用于高端车型，较难向下渗透。

2023 年 4 月，禾赛、图达通先后推出新品。我们认为，除速腾外，ToF 前向激光雷 达的基础架构正在逐渐趋同，而成本控制和量产交付能力的重要性开始凸显。

——禾赛科技：2023 年 4 月 14 日发布最新车规级激光雷达 ET25，延续转镜+905nm 技术路线，性能持续提升。ET25 最大特点在于可放置于座舱内的前挡风玻璃后，主要得 益于其极薄的机身（ET25 高度仅 25mm，对比 AT128 为 45mm）、更低的功耗（ET25 的 功耗为 12W，对比 AT128 为 18W）和噪声（ET25 舱内运转的噪声小于 25dB）。参数来 看，ET25 的 FOV 维持在 120°x25°的水平，探测距离升至 225/250m@10%（有/无挡 风玻璃），点频超过 300 万每秒，最小分辨率仅 0.05°。公司预计该产品将于 2025-26 年 实现 SOP。

——（2）图达通于 2023 年 4 月 18 日发布 905nm 激光雷达产品灵雀 Robin 平台， 其中 Robin-E 为前视雷达，可对标禾赛 AT128 和速腾 M 系列。参数来看，Robin-E 的探 测距离达 180m@10%，FOV 为 120°x24°，角分辨率为 0.1°x0.2°，功耗不超过 9W， 噪音低于 20Db，同样具备置于舱内的条件。图达通也已与福耀玻璃以及 AGC 子公司 Wideye 达成战略合作，探讨 Robin-E 与前挡风玻璃的集成，探测性能衰减小于 10%。

我们认为，中短期来看，在 FMCW 激光雷达成熟前，ToF 前向雷达的技术路线已趋 于收敛，成本控制和量产交付的能力将愈发重要。除速腾 M 系列选择“905nm EEL 发射 +MEMS 扫描+SiPM 接收”外，禾赛 AT128、图达通 Robin-E 以及华为都更倾向于采用 “905nm VCSEL/EEL 发射+一维转镜扫描+SiPM/SPAD 接收”的方案。而当激光雷达的 基础架构逐渐趋同，零部件采购成本趋于透明，自研芯片化的能力或将成为进一步提升性 能、降低成本的关键。据汽车之心报道，禾赛也将 ET25 亮眼的性能表现归功于公司新一 代的自研收发芯片，更先进的激光收发模块使 ET25 接收芯片的灵敏度有数倍的提升。 另一方面，激光雷达多为初创企业，在早期通常会面临车规量产经验不足的问题，而龙头 企业起步更早、订单规模更大，有望积累更多量产经验，以保质保量完成交付。

降本层面：收发单元芯片化和集成化，成为降本主要路径

传统激光雷达内部有数百个分立器件，对易量产性、可靠性、成本都带来了极大的挑 战，而激光雷达的芯片化就是将数百个分立器件集成于一颗或几颗芯片上，主要有以下方 向：1）发射系统中激光器的芯片化：即逐渐采用可在二维阵列中实现的 VCSEL 光源；2） 接收系统中探测器的芯片化：即逐渐采用 CMOS 工艺的 SPAD 单光子雪崩二极管；3）信 息处理系统中的模拟和数字芯片；4）扫描模块的芯片化：即 OPA 扫描方式，但距离商业 化仍有较远的距离。 芯片化主要有两大优势：1）助力激光雷达长期持续降本：芯片化方案可将激光雷达 送上半导体行业“摩尔定律”的轨道，即每 18-24 个月，芯片性能提高一倍，价格下降一 半，实现可持续的降本增效。同时也可以大幅减少所使用的电子元器件的数量，降低物料 成本以及激光器独立装调的工艺成本，据汽车之心介绍，降本幅度可高达 70%以上。2） 可大幅提高产品质量及优化制造工艺：芯片化减少分立器件，可以简化生产流程，便于优 化加工工艺，能减少因单一器件故障而导致的系统崩溃，帮助提升良品率。

我们认为，收发系统的集成是当前激光雷达芯片化的关键。据汽车之心介绍，传统分 立式激光雷达的成本结构中，收发模组占约 60%，而驱动、测时、控制等模组的比例很小。 以禾赛的芯片迭代方案为例，其芯片化 V1.0 方案的发射器和探测器采用的仍是 EEL 和 APD 分立器件，仅将驱动和模拟模组进行芯片化，降本意义并不明显；V1.5 方案采用 VCSEL 激光器，接收端仍采用 APD 方案；从 V2.0 开始真正地将发射、接收模组都进行 芯片集成化，其激光雷达的降本或将迎来质变；V3.0 更是将 SoC 从线阵改为面阵式，进一步提升集成度，可显著增加芯片通道。公司自 2017 年起便坚持自研芯片化方案，目前 已经迭代至 V3.0 方案，V4.0 正在研发中，相对于国内外友商先发优势明显。

公司分析：技术与量产实力并举的激光雷达龙头

量产实力获证明，定点打开通往百万台之路

目前公司基于“905nm+一维转镜”方案的 ADAS 激光雷达 AT128 已量产上车，并 于 2022 年 11 月推出固态激光雷达 FT120、2023 年 4 月推出超薄舱内激光雷达 ET25， 进一步完善产品矩阵。我们认为，公司在乘用车市场产品的可靠性和量产能力均获得证明， 随产品矩阵进一步完善，业绩有望迎来高速增长。

——可靠性：“一维转镜+收发端芯片化”方案 ADAS 激光雷达 AT128 上车理想 L8/L9 已成功证明了产品可靠性。2021 年 8 月，禾赛面向 ADAS 推出了车规级激光雷达 AT128，采用一维转镜扫描方式，即只有水平方向扫描镜，该扫描结构的可靠性已在法雷奥 Scala1 上得到验证。但传统一维转镜的劣势在于有多少线就需要多少激光发射器，成本高，集成 难度大，因此很难提升线数。而禾赛利用 Lumentum 的 VCSEL 阵列光源以及自研的收发 系统芯片能够明显提升收发系统的集成度，从而实现很高的线数（128 线），并享受摩尔定 律的红利。AT128 在成本、性能、可靠性三方面进行了较好的平衡，因此在乘用车领域表 现亮眼。2022 年下半年，AT128 顺利量产出货上车理想 L8/L9，成功证明产品可靠性。

——产品矩阵：AT128 已获多家车厂总计数百万台定点，叠加 FT120 补盲、ET25 超 薄舱内激光雷达的推出，公司产品矩阵进一步完善，客户加速拓展，打开订单成长空间。 （1）AT128：公司 AT128 客户除理想外，已获得包括集度、高合、路特斯在内的多家车 厂总计数百万台的定点；国内新客户方面，公司已与上汽、赛力斯和比亚迪取得合作，公 司预计 23H2-24 年陆续实现量产交付；海外客户方面，公司已与北美和欧洲的两家领先的 汽车 OEM 合作伙伴达成两个战略合作。（2）FT120：2022 年 11 月，禾赛推出近距补盲 FT120 纯固态激光雷达，采用 Flash 技术，公司预计 2023H2 实现量产交付。2023 年 8 月 22 日，极石 01 作为 FT120 首发车型亮相，搭载“1AT+2FT”方案，极石汽车预计 2023 年 11 月交付。我们认为，随 FT120 的推出，公司产品矩阵进一步完善，订单数量有望进 入增长轨道。（3）ET25：2023 年 4 月，禾赛发布车规级超薄远距激光雷达 ET25，专为 置于前挡风玻璃后而设计，不影响车身风阻。得益于搭载新一代 ASIC 收发芯片，ET25 的厚度仅有 25 mm，相比 AT128 薄了将近一半，但在测距、点频和最小分辨率等参数上 均有较大提升。此外，禾赛正式宣布与福耀集团达成战略合作，共同推进 ET25 前装量产 方案的落地应用。公司预计该产品将于 2025-26 年实现 SOP。

——量产能力：公司累计出货超 13 万台 ADAS 激光雷达，证明其量产实力，上海、 杭州工厂助力公司步入年产百万台时代。公司 ADAS 激光雷达 AT128 于 22H2 量产，截 至 23H1 末已向客户累计出货达 13.58 万台，目前月产能约 2 万台。新工厂方面，公司位 于上海嘉定的“Maxwell”超级工厂预计于 23Q3 上线，位于杭州的“Hertz”中心（生产 升级款 AT128）预计于 23Q3-Q4 上线，规划产能合计达 200万台。我们测算公司全年 ADAS 激光雷达出货量有望达 20 万台。

自研芯片打开降本路径，激光雷达飞入寻常百姓家

当前阻碍激光雷达上车进程中最大痛点仍为成本，禾赛自研芯片化方案打开降本路径。 机械旋转式激光雷达单价可达上万美元，难以广泛应用在乘用车场景中。激光雷达想要大 规模上车，单车价值量或需控制在 500 美元以内，且需提供超出纯视觉智驾系统的额外 体验。我们认为，激光雷达的降本之路核心在于：1）生产：制造高自动化和量产规模效 应；2）供应链：成熟整合以及核心零部件的自研；3）设计：激光雷达系统集成度的提升。 公司并不简单通过规模效应降本，而是以自研芯片化方案开辟降本路径，通过零部件自研 提高系统集成度，减少供应链中间环节。目前公司已在收发端迭代了多代芯片化架构，其 芯片化优势既可用于机械旋转式激光雷达产品，也可用于车规级半固态激光雷达产品。

——芯片化将激光雷达送上“摩尔定律”轨道。激光雷达的芯片化将数百个分立器件 集成于一颗或几颗芯片上，主要有：发射系统中的激光器、接收系统中的探测器以及信息 处理系统中的模拟和控制模组。长期来看，成熟后的芯片方案可将激光雷达送上半导体行 业“摩尔定律”的轨道，实现长期的降本增效，并提升可靠性。但需注意的是，由于传统 分立式激光雷达的成本结构中，收发模组占约 60%，而驱动、测时、控制等模组的比例很 小。因此我们认为，只有将收发模组进行芯片化才能实现真正意义上的降本增效。

——公司芯片化降本路线明确，目前已迭代数代收发芯片。2017 年末，禾赛成立芯 片部门，研发内容包括激光器驱动芯片、模拟前端芯片、数字化芯片和 SoC 芯片。通过自 研激光雷达收发系统芯片，把数百个激光收发通道都集成到几颗分别负责发送和接收的芯 片上，极大的提高了系统集成度，从而以较低的难度和成本做出高线数产品（禾赛 AT128 为 128 线）。目前，禾赛已完成了 V1.0/V1.5/V2.0/V2.5/V3.0 的激光雷达芯片化架构，包 含发射端驱动芯片和接收端模拟前端芯片，并已量产供货于 Pandar/XT/AT128 等项目，验 证了芯片化方案的先进性和可靠性，接收端的模拟数字转换芯片也已进入开发后期。

L4 商用车市场王者，为主营业务锦上添花

禾赛在大力发展乘用车激光雷达的同时，也注重 L4/L5 高级别商用车自动驾驶的合作 与发展。2017 年起至今，公司共推出 9 款激光雷达产品，其中 7 款采用了机械旋转式技 术。2018 与 2019 年发布的 Pandar40P 和 Pandar64 性能表现突出，因此获得了极高的 市场认可度，一定程度上挤压了 Velodyne 在全球商用车场景尤其是 Robotaxi 市场的份额。 从市场地位来看，禾赛在 L4 市场份额位居世界第一，客户覆盖全面。根据 Yole，2022 年 L4 级别自动驾驶市场规模为 1.47 亿美元，禾赛占据 67%的市场份额（2021 年市场份 额为 58%），连续两年位居全球第一，几乎全部头部 L4 级商用自动驾驶公司的激光雷达供 应商都是禾赛科技，包括美国的通用 Cruise、Zoox、AuroraNuro、TuSimple，以及国内 的百度、美团（自动送货车）、滴滴、小马、文远知行、元戎启行等。此外，根据美国加 州车辆管理局（DMV）2021 年自动驾驶路测报告，在前 15 名的公司中有 12 家 Robotaxi 公司选用了禾赛产品作为激光雷达主雷达。

2022 年公司在 L4 级别商用车自动驾驶领域进展迅速，多个定点合作项目进入运营， 2023 年最大 Robotaxi 订单开始交付。智能配送方面，搭载禾赛激光雷达的白犀牛 L4 无 人配送车已经在全国近 10 各城市稳定运营；智能港口方面，2022 年 9 月，搭载公司 Pandar128 激光雷达的友道智途 L4 智能重卡已经在洋山港实现准商业化运营。在半固态 式推广方面，2022 年 4 月，禾赛科技和文远知行宣布合作升级，推动车规级半固态激光 雷达在自动驾驶汽车的率先应用。2023 年 8 月，公司宣布其与全球领先的 Robotaxi 公司 签订的公司历史上最大的 Robotaxi 订单已经开始量产交付。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）