2025年速腾聚创研究报告：激光雷达自主龙头企业，致力于成为全球领先的机器人技术平台公司

公司概况：激光雷达及感知解决方案领导者，致力于成为全球领先的机器人技术平台公司

公司概况：深耕十余载，激光雷达及感知解决方案领导者

速腾聚创是一家以 AI 驱动的机器人技术公司，为机器人行业提供增量零部件及解决方案，致力于成为全球领先的机器人技术平台公司。速腾聚创成立于2014年，2024 年初在港交所上市，公司围绕 AI、芯片和硬件三个技术领域，为市场提供应用于车载和机器人领域的传感器、解决方案等产品。2014-2024 年，公司聚焦激光雷达以及相关应用的落地；2024 年后，公司将利用前期积累的人才与技术，持续聚焦于视觉、触觉、电机以及执行单元等关键模块，为AI 机器人时代提供核心增量部件及解决方案，降低机器人应用的技术和成本门槛，助力行业更快实现智能化和规模化落地。截至 2024 年 6 月 30 日，速腾聚创员工共1418 人，其中研发人员有 601 人。公司总部位于深圳，在全球设立多个办公室，包括上海、苏州、香港、德国斯图加特、以及美国底特律、硅谷等地区。速腾聚创始终保持高度的资源倾斜。

1）2014-2024 年：汽车智能驾驶加速推进，速腾聚创成为激光雷达及感知解决方案领导者

公司在激光雷达领域深耕十余年，为激光雷达及感知解决方案领导者。十年前，智能机器人的代表是汽车。伴随激光雷达等汽车增量零部件以及汽车本身电子电气架构的迭代演进，高阶智能驾驶正在快速渗透普及。在这十年里，速腾聚创在激光雷达领域不断推新品，客户数量行业领先。成立之初，公司首先推出面向低速机器人应用的 16/32 线机械式激光雷达产品，同时布局激光雷达感知方案。随着技术进步和市场逐渐成熟，速腾聚创将重心转向车规级激光雷达研发。2019年推出首款应用于 ADAS 的激光雷达 M1，2021 年 6 月实现M1 产品首次批量交付，是全球首家开启车规级激光雷达项目量产交付的激光雷达公司。截至2025年2月21 日，速腾聚创第 100 万台激光雷达下线并交付。截至2024 年9 月30 日，公司已交付超过 72 万台激光雷达，成功取得全球 28 家整车厂和Tier 1 达成合作，定点车型数量增至 92 款，其中 12 家客户的 31 款车型已实现SOP。2014-2024年的十年间，汽车智能驾驶加速渗透，激光雷达实现规模化量产、芯片化和国产化替代降本，目前，速腾聚创已完成芯片+硬件+AI 软件的全链路解决方案布局，未来将扩大到机器人方向的商业落地应用。

2）2024 之后：速腾聚创横向延伸为机器人技术平台公司

未来十年，更多机械和设备都可以升级成为像智能汽车一样的移动机器人，通过自主导航从 A 点移动到 B 点，完成各种复杂任务。速腾聚创也正基于智能汽车这一最严苛的移动机器人平台，进行整体深入开发，通过将研发成果外溢，为行业提供可以满足各类移动机器人高速或低速自主行驶需求的解决方案。2025年1月，速腾聚创召开“Hello Robot”2025 AI 机器人全球发布会，首次全面呈现机器人技术平台公司战略及落地成果，发布会上，速腾聚创发布多款数字化激光雷达：EM4、E1R、Airy，推出机器人视觉全新品类 Active Camera，并首次亮相一系列面向机器人的创新增量零部件及解决方案，包括第二代灵巧手Papert 2.0、力传感器 FS-3D、关节电机 LA-8000 以及机器人域控制器DC-G1 等。

主营业务：芯片+硬件+AI 软件赋能，主营ADAS 及机器人激光雷达产品

速腾聚创是一家以 AI 驱动的机器人技术公司。公司围绕AI、芯片、硬件三大技术领域，为市场提供应用于车载和机器人领域的传感器、解决方案等产品，激光雷达通过融合视觉或其他传感器的感知解决方案可以赋予汽车和机器人感知能力。公司围绕芯片驱动的激光雷达硬件为基础，同时布局人工智能感知软件形成解决方案，推动市场探索应用的场景，引领行业实现大规模商业化。公司的业务主要包括 1)销售应用于 ADAS、机器人及其他非汽车行业（如清洁、物流、工业、公共服务及检验等）的激光雷达硬件产品；2)销售整合激光雷达硬件及人工智能感知软件的激光雷达感知解决方案；3)提供技术开发及其他服务。2024 年前三季度，公司主营业务营收占比为；用于 ADAS 的产品（82.7%）、用于机器人及其他的产品（11.7%）、感知解决方案（5.1%）、服务及其他（0.5%），主要配套客户包括汽车整车厂、一级供应商和各种机器人及其他非汽车行业的客户。

1）激光雷达产品方面，公司基于激光雷达硬件及芯片相关技术，推出了激光雷达 M 平台、E 平台、R 平台、EM 平台。

M 平台产品是公司就 ADAS 应用而设计的车规级激光雷达主打平台，目前使用快速转向 MEMS 扫描芯片，能够实现高性能的扫描，M 平台上的激光雷达采用二维 MEMS 扫描芯片、M 平台 SoC 技术。M 系列目前产品包括M1、M1Plys、M2、M3、MX，M 系列配套客户有 BYD、吉利、长城、路特斯、上汽、一汽、北汽、Lucid 等头部车企。2024 年 4 月 15 日，公司发布M 平台的新一代中长距激光雷达— MX，通过扫描、收发模块、处理全栈芯片化重构，引领行业迈入“千元机”时代，凭借其卓越的性能、轻薄的设计与亲民的定价，MX在发布时便获得了来自包括智己汽车，小鹏汽车和吉利等客户的合作认可。

E 平台产品主要是用于短距离检测的补盲雷达，基于Flash 技术，采用全固态架构，搭载速腾聚创自主研发的面阵 SPAD-SoC 芯片和可寻址二维扫描VCSEL 芯片，具备高性能和高可靠性。按照车规级可靠性标准设计，既可当作汽车的补盲激光雷达，亦可作为机器人的主雷达，主要产品为E1和E1R。

R 平台产品是由 16、32、48、80、96、128 或192 线组成的全面的机械激光雷达产品阵列，以满足客户广泛的应用场景需求，特别是自动驾驶测试和智能机器人。R 平台产品已用于送货机器人及检测机器人等多种机器人应用，机械激光雷达通常安装在机器人的顶部或身体周围，以提供高精度的环境传感功能，从而为机器人的移动提供更可靠的环境信息。R 平台产品主要有Helios 16/32（停产）、Bpearl、Ruby Plus、Helios 系列、Airy。

M4 是公司全新数字化架构 EM 平台的首款产品，融合了数字化架构、串扰消除、全工况光电信号处理、数据无损压缩等多项先进技术，拥有最高1080线、最远 600 米测距，以及 2592 万点/秒成像能力等顶尖性能，引领车载激光雷达进入“千线”时代。EM4 能为汽车提供1080P 的高清三维感知能力，可精确识别远处的轮胎、锥桶、纸盒等远处小物体。相较目前主流的激光雷达产品，EM4 最多可以使智能驾驶系统的响应时间增加70%，让系统决策响应更加从容，让智驾体验更加安全舒适。

2）人工智能感知软件：在感知软件中，公司使用了先进的人工智能技术，使得传感器数据可以通过神经网络流向各个任务与分支，极大地提升了感知软件的智能性，公司提供易于解释的感知算法，可识别安全关键型对象，通过感知冗余确保安全可靠的感知结果。公司于 2017 年推出我们的人工智能感知软件HyperVision，随后根据自推出 HyperVision 以来积累的经验，开发出多传感器融合感知软件。结合激光雷达硬件产品和其他传感器，公司能为自动驾驶行业提供全栈式的车载感知信息采集与处理解决方案 —“超级传感器”。就机器人应用而言，HyperVision 结合公司的激光雷达硬件产品，通过将原始感官数据转换为机器人可用于准确感知环境并作出决策的高价值信息，形成为机器人行业赋能的解决方案。

HyperVision 1.0 是一套基于激光雷达 3D 点云，专门为自动驾驶环境感知开发的 AI 感知软件。2017 年，公司推出了基于激光雷达的人工智能感知软件HyperVision 1.0，该软件建立在深度学习算法的基础上，能够检测、跟踪和分辨真实世界环境中的物体，并直接通过雷达收发器信号显示位置与距离信息，从而减少了客户对于数据采集与模型训练的依赖。

HyperVision 2.0 是公司于 2020 年推出的人工智能感知软件，通过将原始的激光雷达、视觉等原始传感器数据转换成为可以被自动驾驶车辆和机器人可直接使用的高价值信息，赋能自动驾驶和机器人行业。HyperVision2.0基于 HyperVision 1.0 的能力，以服务更先进的应用场景。然而，HyperVision1.0 将不会被逐步淘汰及取代，原因是其将继续满足机器人应用场景及消费者需求，而不需要 HyperVision 2.0 提供的额外功能。

2）感知解决方案集成了公司尖端的激光雷达硬件和感知软件，辅以专家培训和支持服务，可以满足客户的特殊要求。公司根据不同的应用场景，主要提供五种解决方案：RS-LiDAR-Perception 解决方案是为 ADAS 应用设计的解决方案，将M1和 E1 激光雷达集成，实现监测无盲区，主要应用车型为乘用车和商用车；RS-P1、-P2 解决方案主要用于机器人以及 ADAS 应用的早期测试阶段，主要应用场景为无人物流，无人巡检、无人清洁车等中低速自动驾驶场景；RS-Fusion-P5、P6解决方案主要用于机器人以及自动驾驶出租车的早期测试阶段，该解决方案可实现更高级别的自动驾驶功能，使车辆具有 360 度可视范围；V2X 解决方案为车路协同解决方案，用于智能基础设施应用，例如城市道路、高速公路、码头等场景；Reference 解决方案为 ADAS 解决方案，集成激光雷达，一个摄像头和一个毫米波雷达，可以帮助客户建立模拟场景并评价路边感知系统。

股权结构：股权结构较为集中，管理层技术实力强

公司三位创始人合计持有公司 21.61%持股，受多方产业资本青睐。公司由邱纯鑫博士，朱晓蕊博士和刘乐天先生联合创立，2023 年4 月21 日，公司三位联合创始人签订一致行动人士确认书，联合行使董事和股东的权力。股权结构方面，参考公司招股说明书，全球发售完成后，邱纯鑫博士通过Black pearl 持股10.99%，朱晓蕊博士通过 Emerald Forest 持股 6.59%，刘乐天先生通过Sixsense持股为4.03%，三位一致行动人共持有约 21.61%的股份。Ruby、Robust 及HopingDream为员工持股计划控股实体，合计持有公司 7.91%的股份。同时，阿里巴巴集团控股投资公司 Cainiao 持股 10.46%，吉利汽车控股投资公司GCF 持股1.63%，华兴资本持股 5.05%、小米资深独立投资者（即上海籽月）持股2.23%。此外，立讯、复星、北京汽车等均参投公司，公司还引入了南山战略新兴产业投资等基石投资者。

公司管理层技术实力强，产业经验丰富。公司管理层包括七名董事及首席财务官刘永基先生等，董事会包括三名执行董事（邱纯鑫博士、刘乐天先生、邱纯潮先生），一名非执行董事（朱晓蕊博士）及三名独立非执行董事（冯剑锋先生、卢策吾博士、吴育强先生），管理层具备丰富的技术、管理和财务背景。公司联合创始人具备长期机器人和激光雷达领域多年研究及从业经验。邱纯鑫博士于2007年加入哈工大深圳研究院，在朱晓蕊教授的指导下攻读控制科学与工程博士学位，他的研究课题专注于“户外移动机器人环境感知技术”，主要关注如何使野外工作的机器人能够有效提取环境信息。在研究中，邱博士发现激光雷达和深度视觉摄像头是不可或缺的设备。由于国内在该领域的研究相对空白，他尝试开发机器人视觉解决方案，专注于激光雷达领域。邱博士在激光雷达解决方案领域迄今拥有超过十年的经验，同时入选《麻省理工科技评论》35 岁以下科技创新35人榜单，并于 2023 年入选 SAE 智能网联汽车“年度影响力人物”和36 氪“百大科创家”榜单。刘乐天博士是邱博士的同门师弟，拥有超10 年的激光雷达解决方案市场经验。他曾获得创意机器人大赛（RVSP 首个 IEEE 国际机器人大赛）银奖、深圳市技术发明二等奖、广东省技术发明二等奖等多个奖项。

财务分析：营收高速增长，盈利能力持续提升

公司营业收入高速增长，2024 年起亏损收窄明显。受益于下游市场对激光雷达需求的增长，公司营收持续增长，2020-2023 年，公司营业收入由1.7 亿元增长至11.2 亿元，CAGR 为 87.13%，其中应用于智能驾驶 ADAS 方向的激光雷达收入从2020年的 617.5 万元增长至 2023 年的 7.8 亿元，CAGR 为401.1%，应用于机器人及其他的激光雷达收入从 2020年的 1.2亿元增长至2023年的1.9亿元，CAGR为14.6%，解决方案收入从 2020 年的 3791.8 万元增长至 2023 年的1.1 亿元，CAGR 为42.7%。2020-2023 年，公司净亏损分别为-2.2、-16.6、-20.9、-43.4 亿元，考虑到以股份为基础的薪酬、向投资者发行的金融工具的公允价值变动和上市费用等因素，经调整净亏损分别为-0.60、-1.08、-5.63、-4.34 亿元，2024 年起有净亏损收窄迹象。2024 年前三季度，公司实现营业收入 11.8 亿元，同比增长89.3%，净亏损-3.5 亿元（2023 年前三季度净亏损-11.3 亿元），经调整净亏损为-2.7亿元（2023 年前三季度经调整净亏损-3.4 亿元），亏损收窄明显。

公司收入主要来自用于 ADAS 的激光雷达产品、用于机器人及其他的激光雷达产品。公司成立初期专注于 R 平台下的传统机械激光雷达产品，用于机器人应用。随着行业发展，根据市场趋势将重点转移至用于 ADAS 应用的激光雷达。2020-2022年，公司的大部分收入来自于销售用于机器人及其他的激光雷达产品。2022年起用于 ADAS 应用的激光雷达产品销量提升明显，营收占比增加。2020-204H1，公司用于 ADAS 的产品收入占比从 3.6%提升至 83.8%，用于机器人及其他产品的收入占比从 72.6%下降至 10.7%，此外，解决方案、服务及其他业务2024H1 收入占比分别为 4.9%、0.7%。 2020-2022 年，公司毛利率由 44.09%下降至-7.41%，2024 年前三季度回升至14.96%，毛利率波动主要受原材料价格、产品结构、规模效应等因素影响。2020-2022 年，公司高毛利率的用于机器人及其他的产品的收入比例下降，用于ADAS 的激光雷达收入占比提升，叠加用于 ADAS 应用的激光雷达产品的毛利率受由样件阶段至量产的售价下降、半导体芯片采购成本增加、量产初期的成本较高等因素影响，用于 ADAS 的激光雷达产品毛利率从51.8%下降至-5.9%，使得公司整体毛利率从 44.09%下降至-7.41%。2023 年至今，由于ADAS 应用激光雷达的规模化量产，叠加公司 2023 年采购的半导体芯片价格远低于2022 年以高昂成本采购的半导体芯片价格，公司整体毛利率回升至 2024 年前三季度的14.96%（同比+8.93pct）。

公司整体费用率稳中有降。公司处于高速扩张期，叠加研发人员薪酬开支、研发设备增加、增聘专门从事 AI 算法和专有芯片开发的研发人员等因素，销售费用、管理费用、研发费用均较高，但随着公司营业收入迅速增长，各项费用率呈下降趋势，2024 年前三季度，公司三费率为 58.8%，同比-54.8pct，其中销售/管理/研发费用率分别为 7.4%/10.5%/41.0%，同比分别变动-3.0/-31.5/-20.2pct。

激光雷达领域：激光雷达平台型企业，客户结构多元优质

行业端：车载激光雷达市场空间超千亿，自主激光雷达厂商崛起

L3 级别是汽车自动化道路的一次跃升。从法规和技术两个维度来看，L3 级别自动驾驶都是汽车自动化道路上将的一大跃升。从法规来看，SAE 和中国《汽车自动化分级》规定 L0-L2 级别均是人类主导驾驶，车辆只做辅助，L0、L1 和L2之间的差异主要在于搭载的 ADAS 功能的多少，而 L3 开始，人类在驾驶操作中的作用快速下降，车辆自动驾驶系统在条件许可下可以完成所有驾驶操作（作用不亚于驾驶员），驾驶员在系统失效或者超过设计运行条件时对故障汽车进行接管；从技术来看，L0-L2 主要运用的传感器有摄像头、超声波雷达和毫米波雷达，L3及之后原有传感器配套数量上升，同时高成本的激光雷达方案将难以避开。

车企加码布局智能驾驶，激光雷达市场空间广阔

车企端， 我们对搭载激光雷达的电动智能车型进行梳理。可以发现以下特征：1）分品牌看，新势力为智能驾驶排头兵，自主品牌对智能驾驶的布局节奏快于合资外资品牌，价格更低。新势力和自主品牌搭载激光雷达的电动智能车型的价格带位于 15-40 万元之间，相比之下合资品牌奥迪 A7L 车型的起售价在50 万元以上。零跑 C10 激光雷达车型售价 15-20 万元区间，加速智驾平权。2）从重磅车型的传感器配置数量看，激光雷达单车搭载数量在1-3 个之间。新势力中，问界 M9、问界 M5、小米 SU7、理想 L6 等车型搭载1 个激光雷达，小鹏G6配置 2 个激光雷达。自主品牌中，BYD 腾势 Z9GT、仰望U8 分别配置2 个、3个激光雷达，长安阿维塔 12 配置 3 个激光雷达，吉利极氪001、长城蓝山均配置1个激光雷达。

展望未来，随着激光雷达在乘用车市场的持续渗透，预计2027 年全球及国内乘用车市场激光雷达市场规模分别为 1358、430 亿元。激光雷达价格伴随着技术方案朝半固态及纯固态的推进、产业链成熟、芯片化工艺、规模化量产等因素将有望持续下降，由 2021 年的 1500 美元/颗降至 2027 年的250 美元/颗，激光雷达市场空间的打开将由市场需求量的激增持续推动，预计全球乘用车激光雷达市场规模将由 2024 年的 617 亿元增至 2027 年的 1358 亿元，CAGR 为30%；预计国内乘用车激光雷达市场规模将由 2024年的 189亿元增至2027年的430亿元，CAGR为32%。

从组成上看，激光雷达主要由激光发射、激光接收、信息处理、扫描系统组成。1）激光发射系统：激励源驱动激光器发射激光脉冲，激光调制器通过光束控制器控制发射激光的方向和线数，最后通过发射光学系统，将激光发射至目标物体；2）激光接收系统：经接收光学系统，光电探测器接受目标物体反射回来的激光，产生接收信号；3）信息处理系统：接收的信号经过放大处理和数模转换后，经过信息处理模块计算，获取目标表面形态、物理属性等特性，最终建立物体模型；4）扫描系统：以稳定的转速旋转起来，实现对所在平面的扫描，产生实时的平面图信息。

车载激光雷达的技术路线，按照扫描方式，为机械式→半固态→纯固态；按照激光发射方式，为 EEL→VCSEL；按照激光接收方式，为PD/APD→SPAD/SiPM；按照信息处理方式，为 FPGA→SoC。

车载激光雷达，1）按照扫描方式，分为机械式（机械旋转）、半固态（MEMS、转镜、棱镜）、固态（OPA、FLASH）。机械旋转式的扫描模块和收发模块均被电机带动进行 360 度旋转；半固态的收发模块不动、扫描模块运动，按照扫描方式可进一步分为 MEMS、转镜式和棱镜式；固态则收发和扫描模块均不运动，主要有OPA 和 Flash 两种方案。总体来看，从机械旋转到半固体、再到固态，产品的集成化程度越来越高，成本越来越低。机械式激光雷达由于价格高、体积大、车规级量产应用难度大，主要应用于 Robotaxi 的测试车队、等领域，帮助自动驾驶从0 到 1。目前，半固态、纯固态为乘用车激光雷达的主流落地技术路线。

3）信息处理部分，此前激光雷达主控芯片为 FPGA，为行业当前主流方案，目前SoC 逐渐替代 FPGA 方案，将成为主流方案。FPGA 负责波形算法处理、激光雷达探测器等功能模块的控制，赛灵思为主要供货商。长期维度来看，激光雷达厂商自研 SoC 芯片，以禾赛科技为例，其自研的 SoC 芯片能够单片集成探测器、前端电路、波形数字化、算法处理、脉冲控制等功能，相当于激光雷达后端的探测器和信息处理部分单片集成，直接实时输出激光雷达点云数据，具有集成度高、适合大规模量产、器件自主可控的优势。

拆解激光雷达成本结构，收发模块成本占比最大，其次为光学部件。对于机械式激光雷达，参考汽车之心对于 Velodyne VLP-16 的BOM 成本拆解数据，预计激光器、探测器、光学部件、电路板、电机外壳及结构件成本占比分别为40%、35%、10%、10%、5%。 对于半固态激光雷达，1）转镜式：参考 Systemplus Consulting 对于法雷奥SCALA 转镜式激光雷达 BOM 成本拆解，主板、激光单元板、机械镜单元、机械激光单元、封装壳、电机单元板成本占比分别为 45%、23%、13%、10%、8%、1%；2）MEMS：对于 MEMS 微振镜式激光雷达，预计发射模块、接收模块、光学部件、主板、外壳结构件成本占比分别为 30%、25%、10%、25%、10%。总体来看，激光雷达成本核心在于收发装置，成本占比预计50%-60%之间，另外光学部件成本占比在 10%-15%之间。

激光雷达产业链方面，我们按照激光的路径对激光雷达上游主要零部件进行梳理，总体来看可以分为电学芯片（模拟芯片、FPGA）、光学部件（准直镜、分束器、扩散片、透镜、滤光片）、收发部件（激光器、探测器）。激光雷达电学芯片部分涉及的模拟芯片和 FPGA 芯片，海外芯片龙头为行业领导者，赛灵思的FPGA芯片应用于速腾聚创、禾赛科技等主流激光雷达厂商中。光学部件MEMS 微振镜海外龙头（滨松、mirrorcle 等）技术成熟，国内速腾聚创投资希景科技、禾赛科技和镭神智能自研 MEMS 微振镜；其他光学器件比如准直镜、扩散片、分束器等已经非常成熟，国内诸多厂商均有布局，代表性厂商有舜宇光学科技、永新光学、腾景科技、蓝特光学、水晶光电、福晶科技、炬光科技等，国内供应链成熟且具备成本优势，有望乘激光雷达之风迎来新发展机遇。对于激光器和探测器，国内供应商在产品的定制化上有较大的灵活性，价格也有一定优势，有望在收发模块开启国产替代，其中激光器的代表性厂商有内有炬光科技、长光华芯、纵慧芯光、睿熙科等，探测器的代表性厂商有灵明光子、南京芯视界、芯辉科技、宇称电子、阜时科技等。

从行业渗透率和竞争格局来看，渗透率方面，参考佐思汽车研究数据，2024年12月，乘用车标配激光雷达功能的渗透率为 6.6%，同比+3.6pct，环比+0pct。2024年 1-12 月累计，乘用车标配激光雷达功能的渗透率为6%，同比+3.9pct。激光雷达总成商竞争格局方面，参考高工智能汽车数据，2024 年中国市场（不含进出口）乘用车前装标配激光雷达供应商主要为速腾聚创、华为、禾赛科技、图达通，市占率分别为 32.57%、27.71%、26.22%、13.43%。

2024 年中国乘用车激光雷达搭载率突破 5%关键节点，2025 年起伴随BYD（天神之眼）、零跑、长安、吉利等中低端车型智驾平权，3 月10 日，零跑B10 正式开启预售，预售价 10.98 万元-13.98 万元，其中搭载激光雷达的高阶智驾版本已下探至 12 万元（12.98 万元），激光雷达有望全面渗透至15 万元级别车型，行业渗透率加速提升。

公司看点一：产品维度，激光雷达平台型优质企业，满足车端、机器人端多样化需求

公司利用激光雷达硬件及芯片激光雷达技术，推出四种激光雷达平台：M平台、E平台、R 平台、EM 平台，多样化平台形成了公司丰富的产品矩阵，并满足车端、机器人端多样化需求。

1）M 平台是公司为 ADAS 应用而设计的车规级 MEMS 激光雷达主打平台，主要是长距激光雷达，强调分辨率和测距能力，常作为车辆主激光雷达使用。公司的M平台目前使用快速转向 MEMS 扫描芯片，能够实现高性能的扫描。公司开发了一个二维扫描 MEMS 扫描芯片，公司的嵌入式 MEMS 扫描芯片的振镜尺寸较大，与二维扫描结构一起产生更宽广的可视范围、偏转角度、远距离的检测和高分辨率，同时大大降低激光雷达结构的复杂性。公司 M 平台中的每个收发器均采用模块设计，让每个收发器可以独立生产和安装，该模块设计使M 平台适合量产，从而改善其可靠性、灵活性、成本效益和可制造性。

M 系列产品由 M1 到 M1P、M2、M3 和 MX，产品性能持续提升。2024 年1 月，公司重磅发布了超长距激光雷达新产品 M3，M3 拥有 300 米的探测距离，正常工作模式下最高支持 0.05º×0.05º的角度分辨率，等效 500 线，可精准检出轮胎、锥桶、儿童等远处小物体，面向 L3、L4 等高阶智能驾驶前装量产，其配合E 平台补盲激光雷达实现全视角 3D 成像，推动 M 平台技术向上，M3 的发射端采用经过充分验证的 940nm VCSEL（垂直腔面发射激光器），不仅体积小、可靠性高且生产工艺成熟，相关技术已在速腾聚创全固态补盲激光雷达E1 实现落地应用，在接收端，M3 采用激光雷达行业主流的 SiPM（硅光电倍增管）作为接收器件，具有响应快、增益高、易量产等优势。2024 年 4 月，公司发布了售价低于200 美元的新品MX，MX 具备 200 米的探测距离，厚度 25mm，126 线（ROI 区域等效251 线），MX性能满足目前主流 L2+自动驾驶对激光雷达的需求，让20 万以下的车型搭载高阶智驾功能成为可能，实现智能驾驶科技平权，MX 以极具性价比的产品优势，在发布时便获得了来自包括智己汽车，小鹏汽车和吉利等客户的合作认可。

2）E 平台是补盲激光雷达，用于车辆周边环境感知，也可以用于机器人。E平台基于 Flash 技术，于 2022 年推出并为了满足市场对盲点和短距离检测的需求而开发。Flash 激光雷达是用连续的闪光来照亮整个视觉检测区域，通过利用公司的芯片激光雷达技术及整合 SPAD 阵列╱ SoC（公司自主研发的面阵SPAD-SoC芯片和可寻址二维扫描 VCSEL 芯片），Flash 激光雷达得以免除任何扫描架构，简化的设计使 Flash 激光雷达更具有成本效益。Flash 激光雷达可以在自动驾驶和机器人领域等广泛应用场景使用。乘用车场景中，E 平台是集成度最高的平台，结合 M 系列前视激光雷达产品，可实现 360°全覆盖感知效果，充分满足全场景补盲需求。机器人场景中，凭借其小巧轻便的设计，便于集成到不同形态的机器人中，其超广视场角，能够全面扫描地面并识别前方各类障碍物，助力机器人实现精准的建图、定位与导航，从而实现更灵巧智能的自主运动。

3）R 平台是机械式激光雷达产品，主要用于智能机器人、Robotaxi、无人物流车等场景。公司的机械式平台 R 平台嵌入了一维扫描架构，R 平台是公司早期的研发成果。R 平台由 16、32、48、80 或 128 线组成的全面机械激光雷达产品阵列，以满足客户广泛的应用场景需求，特别是自动驾驶测试和智能机器人，R平台产品已用于送货机器人及检测机器人等多种机器人应用，机械激光雷达通常安装在机器人的顶部或身体周围，以提供高精度的环境传感功能，从而为机器人的移动提供更可靠的环境信息。

除硬件外，公司也可以提供人工智能感知软件，公司具备全栈一体化软硬件能力，比其他仅提供激光雷达硬件的公司具有更加灵活的商业化机会。速腾聚创2017年起推出人工智能感知软件 Hypervision，随后在Hypervision 开发经验为基础开发出多传感器融合感知软件。结合激光雷达硬件产品和其他传感器，公司能为自动驾驶行业提供全栈式的车载感知信息採集与处理解决方案—“超级传感器”。除集成到公司的激光雷达硬件中外，HyperVision 2.0 可使用相同的算法栈支持ADAS 纯视觉解决方案、ADAS 激光雷达+视觉解决方案及自动驾驶激光雷达+视觉解决方案。就机器人应用而言，HyperVision 结合公司的激光雷达硬件产品，通过将原始感官数据转换为机器人可用于准确感知环境并作出决策的高价值信息，形成为机器人行业赋能的解决方案。ADAS 解决方案集合的数据库可以用于开发及升级自动驾驶解决方案，提供自动标记功能，可以将其应用回ADAS 解决方案，形成从 ADAS 到自动驾驶解决方案之间的良性循环。

公司看点二：技术维度，芯片化+数字化，实现激光雷达产品更低成本、更高性能

核心：信号处理、发射与接收以及扫描系统的芯片化是激光雷达发展趋势。芯片化技术能够提升性能，提升集成度，降低成本。数字化则是指用数字方法检测和处理光子信息，保留了更多的检测信息，提升了分辨率、精度、集成度以及感知融合能力，并在系统层面带来了更多增益。速腾聚创通过入股芯片供应商、生态企业合作等方式实现率先搭载自研芯片并量产，稳步推进激光雷达核心芯片技术商业化。而在全面数字化之后，激光雷达逐步收敛到成熟稳定的架构，有望在汽车、机器人与无人机市场加速渗透和普及。

芯片化技术实现激光雷达成本下降

芯片化技术是实现激光雷达降本的关键因素。芯片又叫集成电路，也就是把原本多个离散的电子器件集成到尺寸很小的半导体介质的晶圆上。对于激光雷达而言，芯片化就是把原本数量众多、结构庞大的激光器控制电路、信号采集转化电路、波形处理电路等数百个电子元器件逐步集成到几片小巧的芯片上，继而通过芯片实现对于上百个激光发射/接收通道的高质量控制和运算。芯片化设计使激光雷达元器件数量大幅减少，简化的结构带来了显著的成本降低。参考毫米波雷达进逐步普及的过程:2012 年英飞凌和飞思卡尔推出了芯片级别的毫米波射频芯片，显著降低了技术难度和制造成本，推动了毫米波雷达在汽车领域的广泛应用。不仅如此，芯片化激光雷达由于结构简化、零部件少，因此装配步骤更少、光学校准更具整体性，具备自动化生产的优势，由此带来了生产效率成倍提高，生产成本大幅下降。 2017 年，在行业仍普遍通过器件堆叠提升机械式激光雷达性能时，速腾聚创就已聚焦芯片化，全力组建芯片团队，为车载激光雷达规模化量产时代的到来谋篇布局。经过 7 年的深入研发，速腾聚创不仅顺利推出处理芯片M-Core，在激光雷达的扫描、发射、接收等系统上也已完成芯片化布局，率先实现全栈芯片化。1）扫描端，公司率先将首款车规级二维 MEMS 芯片引入M 平台激光雷达，成就了目前行业量产体积最小、功耗最低的主雷达：2016 年，速腾聚创控股希景微机电科技等企业，开发出集成度高、设计简单的二维 MEMS 扫描芯片，M 平台的M1、M1P灯产品搭载自研二维 MEMS 扫描芯片，成为全球率先实现搭载自研芯片的车规级激光雷达产品量产的激光雷达企业。

2）接收端，公司推出了 SPAD-SoC，采用先进的 3D 堆叠工艺，突破性地把接收和处理融合到一颗芯片里，直接生成三维点云；发射端，公司开发出业内第一款二维 VCSEL 驱动芯片，采用二维可寻址面阵 VCSEL 技术，支持灵活的扫描模式，极大提高能量利用率。 2022 年，公司入股 VCSEL 芯片供应商纵慧芯光，2023 年，公司加入英伟达Omniverse 生态系统。公司的新产品在性能、成本效益及可靠性方面具备优异竞争力：E 平台的 3D 堆叠 SPAD 阵列/SoC 被高度集成至一颗芯片，成本效益显著提升；M 平台新推出的 M3 全栈技术方案成熟度高、项目可控，比如，扫描端采用RoboSense M 平台积累深厚的二维扫描技术，发射端，采用经过充分验证的940nmVCSEL 激光器（自研），接收端，采用激光雷达行业主流SiPM 作为接收器件，在业内首此实现了 300 米的测距能力，叠加 0.05°×0.05°的最佳角分辨率，使其具备超强的小物体探测能力，辅助汽车及时避让远处障碍物，既进一步满足了高速等更长探测距离的场景需要，也实现了对人眼的保护。

2024 年 10 月，速腾聚创全自研 SoC 芯片 M-Core 获得AEC-Q100 车规级可靠性认证，成为全球首款通过该认证的激光雷达专用 SoC 芯片。M-core 取代外采FPGA芯片方案，作为业界集成度最高的 SoC，M-Core 突破性地将整个后端电路集成至单芯片中，使 MX 主板面积减少 50%，功耗降低 40%，且成本大幅降低。率先实现全栈芯片化的超薄中长距激光雷达 MX 作为首个搭载M-Core 芯片的新一代激光雷达产品，将于 2025 年初实现量产交付。MX 产品开创性地实现了扫描、处理、收发系统的全栈芯片化重构，首次展示了激光雷达全栈芯片化设计的完整形态，通过高度集成和极致设计，实现全维降本增效。相较于M1 Plus，MX 的PCBA（印制电路板）数量减少 69%，主板面积降低 46%，光学器件数量减少80%，功耗下降至10W 以内，可制造性得到了大幅提升，成本实现大幅下降。

芯片化基础上的数字化，引领激光雷达突破性能天花板

数字化激光雷达，是用数字方法检测和处理光子信息，区别于传统激光雷达用连续 “波” 探测，省去了“模拟-数字”转换过程，保留了更多的检测信息，提升了分辨率、精度、集成度以及感知融合能力，并在系统层面带来了更多增益。数字化激光雷达的变化，可以类比照相机从胶片进化到数码，其核心环节，在于数字化激光雷达采用了能以“单光子”形态检测激光的单光子雪崩二极管器件（SPAD），它让信号以离散状态呈现在接收端，并直接输出数字信号，达成信号感知的数字化。无论是主流探测器 APD、SiPM（硅基光电倍增管，Siliconphotomultiplier），输出的信号都是模拟信号，而SPAD 输出的则是数字信号。不仅如此，SPAD 输出的数字信号可径直进入处理环节，无需借助一系列传输器件；同时，信号的处理、储存、乃至激光器件的控制，均可凭借算法集成到芯片上进行，在提高运算效率的同时，降低对物理零部件的依赖。速腾聚创数字化激光雷达取消复杂的收发器件，只用VCSEL 和SPAD 芯片作为核心收发器件，内部结构极致压缩。在这个基础上，公司进一步采用3D 堆叠技术连接 SPAD 与 SoC，使得数字信号的接收和处理能够在同一架构体系内完成，进一步集成内部架构的同时降低功耗，确保信息完整不丢失。极简的架构，也保障了激光雷达的使用寿命和稳定性。在“Hello Robot”2025 AI 机器人全球发布会上，速腾聚创发布多款数字化激光雷达，包括 EM4、E1R、Airy 等。1）EM4 是业内分辨率最高的数字化车载激光雷达，最高达到 1080 线，最远可探测600 米的超长距离，EM4 赋予智能汽车 1080P 的高清三维感知力，助力高阶智能驾驶及完全自动驾驶实现更优性能表现；2）E1R 搭载全球首款数字化SPAD-SoC 芯片和2DVCSEL芯片，为全球首款机器人全固态数字化激光雷达，出光窗口小巧，拥有120°×90°超广视场角。它基于车规级平台设计，可适用于工业、商业、具身智能等各类型移动机器人；3）Airy 是业内首款小型化、轻量级的半球形数字化激光雷达，尺寸仅有乒乓球大小，却能提供水平 360°、垂直90°的超广半球形FOV，覆盖120m 直径范围。结合每秒 172 万出点数和正负 1cm 探测精度，Airy 的性能在行业内遥遥领先，赋能机器人实现全向感知，能轻松应对多样化的操作场景。在全面数字化之后，激光雷达已经收敛到一个成熟稳定的架构中，有望在汽车、机器人与无人机市场加速渗透和普及。

综合来看，速腾聚创激光雷达技术发展历经 3 个阶段。1）V1.0。最初通过向供应商采购，开始在 R 平台产品上使用APD 和FPGA芯片。2）V2.0。在配备了 MEMS 扫描芯片的 M 平台产品上开发芯片激光雷达技术，以及定制研发 SiPM 和自研 SoC，支持自研芯片驱动的传输、接收和处理系统。2021年 6 月，M 平台产品开始量产，公司成为全球第一个实现搭载自研芯片的车规级激光雷达产品量产的激光雷达企业。 3）V3.0。E 平台产品将 SPAD 阵列/SoC 集成至一颗芯片，不需要整个扫描架构。E 平台的开创性 SPAD 阵列╱ SoC 与 3D 堆迭技术首次实现将接收和处理系统整合到一颗芯片，采用 3D 堆迭技术的 SPAD 阵列╱ SoC 是一项先进的技术，其中使用晶圆制造 SPAD 层，而另一晶圆则用于制造 SoC 层，然后利用3D 堆迭技术将两层堆迭，该技术是目前最先进的晶圆到晶圆及像素到像素互连技术之一，确保SPAD阵列的像素水平统一。2022 年 11 月，公司搭载了自研传输、接收及处理系统一体化芯片的 E 平台产品。

公司看点三：客户端，配套主流自主、新势力和外资客户，协同上下游打造丰富合作生态圈

速腾聚创作为激光雷达核心企业，配套客户涵盖车企（自主、新势力、合资和全球客户）、产业链相关公司（机器人、robotaxi 等）。1）合作车企方面，速腾聚创激光雷达产品配套客户涵盖头部自主品牌（BYD、吉利、广汽、长城等）、新势力（小鹏、极氪、智己等）、合资品牌（广汽丰田等）、外资品牌（北美新能源车企客户、日本车企客户等），在全球化业务方面，目前，公司已成功与海外 4 家整车厂达成定点合作，除在2021 年就达成首个车规级SOP交付的北美新能源车企客户，以及继 2024 年上半年公司获得来自日本的某全球销量第一整车厂客户外，在 2024 年第三季度，公司新增的两家整车厂客户，其中包括一家日本销量排名前三的车企，以及某国际整车厂项目，这也是公司全球化迈进的重要里程碑。 2）产业链方面，速腾聚创与文远知行、小马知行等Robotaxi 企业进行战略合作，加速 L4 级自动驾驶的车规量产进程；此外，公司与酷哇科技进行战略合作，速腾聚创高速升级迭代的传感器技术及移动解决方案，将有效助力酷哇打造全球领先的智能机器人及高级别自动驾驶全栈解决方案，提高复杂城市区域中无人环卫机器人、无人清扫机器人的全天候、全场景作业能力，携手引领市政环卫的智能化变革，并在城配物流、自动驾驶出租车（Robotaxi）和自动驾驶巴士（Robobus）等多领域同步加速商业化应用的大规模落地。 从定点数来看，截至 2024 年 9 月 30 日，公司已获得全球26 家汽车整车厂及一级供应商的 84 款车型的量产定点订单，并为上述其中12 家汽车整车厂和一级供应商的 31 款车型实现 SOP，其中 2024 年第三季度新增SOP 车型中包括BYD旗下多个子品牌的多款车型，预计 2024 年第四季度将有更多车型实现SOP，包括BYD仰望以及某中日合资车企的多款车型。

从激光雷达销量来看，2024 年速腾聚创激光雷达总销量达54.52 万台，同比增长110%，2024 年前三季度，ADAS 激光雷达销量达到 36.58 万台，同比增长292.9%。2025 年 2 月 21 日，速腾聚创在深圳举办第 100 万台激光雷达下线仪式，并于2月 24 日将这台激光雷达正式交付予人形机器人（上海）有限公司，这标志着RoboSense 速腾聚创成为全球首家达成百万台高线数激光雷达下线的企业。

传统智能汽车与机器人可分为感知、决策、执行三大层面。智能汽车可大致分为底盘之上+之下，底盘之上是智能座舱下人机交互实现场景，细分产业链为“芯片-系统-应用-显示”；底盘之下主要为智能电动和智能驾驶，智能电动集成三电系统，为整车运动核心能源支撑；智能驾驶主要基于“传感器-计算平台-自动驾驶算法”作用到执行层面，实现横向和纵向运动控制，整体可分为“感知-决策-执行”三大层面；人形机器人指能够模仿人类运动、表情、互动及动作的机器人，本质上同样可划分为感知、决策、执行三大层面。整体来看，速腾聚创的竞争优势可以概况为：1）庞大多元的客户基础，截至2024年 9 月 30 日，公司已获得全球 26 家汽车整车厂及一级供应商的84 款车型的量产定点订单，并为上述其中 12 家汽车整车厂和一级供应商的31 款车型实现SOP，其中 2024 年第三季度新增 SOP 车型中就包括 BYD 旗下多个子品牌的多款车型。2）芯片激光雷达技术，公司的平台化产品战略以芯片激光雷达技术为基础，基于该专有技术的激光雷达产品及解决方案，以其卓越的性能和成本优势得到了客户的广泛认可。3）集成硬件与人工智能感知解决方案的全栈感知能力，公司全栈一体化软硬件感知能力使得公司相比于仅提供激光雷达硬件产品的公司更大的商业化机会。4）强大的量产能力，公司激光雷达设计大大减少了部件的数量，简化了制造工艺，降低了生产成本，速腾率先实现固态激光雷达产品量产，并建立了完整的激光雷达量产生态系统，并掌握了从产品验证、供应链管理到制造的流程。5）富有远见的管理层和经验丰富的研发团队，公司管理团队在激光雷达技术方面拥有深厚经验，创始人邱纯鑫博士拥有控制科学博士学位，是计算机感知和机器人技术方面的顶级专家，此外，公司的研发团队由拥有多样专业技能的专业人士组成，涵盖激光雷达相关硬件和软件工程等接近全部各个方面，研发员工中约一半拥有硕士或博士学位。

机器人领域：依托硬件、芯片、AI等技术，为机器人提供增量零部件及解决方案

行业端：人形机器人零部件市场空间超700 亿，主机厂和供应商加速入局具身智能领域

传统智能汽车与机器人可分为感知、决策、执行三大层面。智能汽车可大致分为底盘之上+之下，底盘之上是智能座舱下人机交互实现场景，细分产业链为“芯片-系统-应用-显示”；底盘之下主要为智能电动和智能驾驶，智能电动集成三电系统，为整车运动核心能源支撑；智能驾驶主要基于“传感器-计算平台-自动驾驶算法”作用到执行层面，实现横向和纵向运动控制，整体可分为“感知-决策-执行”三大层面；人形机器人指能够模仿人类运动、表情、互动及动作的机器人，本质上同样可划分为感知、决策、执行三大层面。

以特斯拉汽车与人形机器人为例，其 Optimus 在多个层面沿用汽车领域技术： 机械结构：据特斯拉 AI DAY，特斯拉正为 Optimus 研发电池、执行器，以将功耗保持最低水平，从传感到融合、再到充电管理等方面，借鉴了在汽车设计方面的经验；并采用与汽车相同的芯片，支持Wi-Fi、LTE 链接和音频交流。 软件方面：Optimus 有望共用汽车 FSD 自动驾驶系统及Autopilot 神经网络技术，同时特斯拉基于汽车安全模拟分析能力打造机器人安全性，在交通事故模拟中，特斯拉通过软件优化+电池保护等提升系统软硬件的安全性保障。

车端和人形机器人的部分零部件具有一定共性，二者供应链重合度较高，汽车零部件公司有望向人形机器人领域延伸。总体来看，我们认为包括电机、传感器、减速机构、电池、冷却系统、轴承、芯片等部件在车端与机器人端具有一定技术相通性。同时，机器人零部件与汽车零部件在原材料、设计、工艺、设备、装配，以及成本管控能力、产品质量管控能力体系等方面具有一定相通性，这就意味着在汽车领域具有相关产品、技术储备的公司，有望实现产品从车端向人形机器人端的延伸。 在车端与机器人端零部件共通性较高的前提下，人形机器人的发展在大厂入局+技术迭代+政策催化的加持下有望持续提速，带来相关零部件企业的投资机会，基于此，结合 AI DAY 信息我们大概拆解特斯拉 Optimus 内部构造：总览：全身共有 40 个驱动器（躯干 28+手部 12 个），身高约173cm，体重73kg，设计行走速度 8km/h，可搬运约 20 磅的货物，搭载2.3Kwh 的电池组。1）感知层：主要包括摄像头、毫米波雷达等传感器；2）决策层：为机器人大脑，预计主要为 AI 芯片、FSD 系统等；3）执行层：线性执行器、旋转执行器以及手部关节；4）其他：主要包括电池及管理系统，机体结构（仿生结构、其他特殊材料等）。

在具身智能浪潮下，汽车产业链的主机厂和供应商纷纷入局，积极探索适合自身的发展策略，布局方式主要分为自研、合作研发、投资以及合作探索应用这几类。1）车企加速部署人形机器人。车企布局具身智能的核心逻辑在于技术复用、供应链协同、市场增量挖掘。同时，智能驾驶技术（如感知算法、决策模型）与具身智能高度同源，车企可将自动驾驶积累的 AI 能力迁移至机器人开发，降低研发成本。未来，随着硬件成本下降与大模型能力提升，具身智能将从工业场景逐步渗透至消费领域，成为车企智能化转型的关键支柱。

2）汽车供应商依托既有硬件技术（如传感器、芯片、电机）和供应链资源，向具身智能领域延伸，核心逻辑在于技术复用与协同降本。例如，激光雷达厂商速腾聚创将车载感知方案适配至机器人，实现环境建模能力的迁移；电机企业复用汽车动力总成技术开发高密度关节驱动模块。其优势在于成熟的制造经验和客户网络，但需应对机器人场景对硬件灵活性的严苛要求。

公司端：依托硬件、芯片、AI 等核心技术，布局机器人视觉、触觉、关节、计算中枢等产品

速腾聚创在机器人领域的布局包含激光雷达、机器人增量零部件产品。1）激光雷达方面，速腾聚创 E 平台和 R 平台的激光雷达产品凭借小巧的结构设计和极高的性能，可应用于庭院机器人、清洁机器人、服务机器人、人形机器人等场景。 2）机器人增量零部件方面，速腾聚创从手眼协同、视觉、触觉、关节动力、计算中枢层面，推出灵巧手 2.0、Active Camera 解决方案、力传感器FS-3D、直线电机 LA - 8000、机器人域控制器 DC - G1 等产品，全面赋能机器人的感知、控制与操作能力。

目前速腾聚创的机器人激光雷达已实现规模化量产，2024 年前三季度，公司用于机器人及其他的激光雷达产品累计销量达到 1.6 万台，同比增长23%。2025年1月 CES 展期间，搭载速腾聚创激光雷达的宇树机器人的四足机器人拥有超强感知能力，可在高温潮湿、低温寒冷、有毒有害气体等恶劣环境下稳定运行，宇树四足机器人在现场灵活稳定的表现，让其成为 CES 上最具代表性的具身智能机器人焦点之一。

从高速到低速，速腾聚创为机器人提供移动解决方案。展望未来，更多机械和设备都可以升级成为像智能汽车一样的移动机器人，通过自主导航从A 点移动到B点，完成各种复杂任务。公司也正基于智能汽车这一最严苛的移动机器人平台，进行整体深入开发，通过将研发成果外溢，为行业提供可以满足各类移动机器人高速或低速自主行驶需求的解决方案。

手眼协同，为机器人提供操作解决方案

如果自主移动的智能机器人能通过手眼协同完成一系列操作，它们将能够处理成倍增加的复杂任务，这就是智能机器人的操作解决方案。2025 年 1 月，公司第二代灵巧手 Papert 2.0。Papert 2.0 仿人手设计，具有20个自由度，最大负载五千克，在指尖指腹和手掌上共有14 个力传感器。这样的性能配置在市场上已有的产品中也属于第一梯队。配合机械臂及其控制系统，Papert2.0 可灵活复刻人手的精细动作和操作。它可以用四自由度的食指操作电动螺丝刀，也能力度精准适中地拿起鸡蛋。结合公司在机器人视觉上深厚的积累，它还可以通过将感知信息与手部动作闭环起来，提升面对不同任务的通用性和和操作准确度，开发出丰富的场景应用。

立足整机，为机器人提供增量零部件及解决方案

为实现这一目标，公司打造了这样一个人形机器人本体作为机器人通用零部件开发平台。立足于这一“母机”，公司不断沉淀可通用的硬件、AI 软件、解决方案，从本体出发，亲自去做不同部件的配合和算法开发，做好各种增量零部件产品，并跟着机器人产业上下游的伙伴一起共同迭代，目前，公司布局的机器人增量零部件包含视觉（Active Camera 解决方案）、触觉（力传感器FS-3D）、关节（直线电机 LA-8000）、计算中枢（机器人域控制器 DC-G1）。

视觉——Active Camera 解决方案

2025 年 1 月，公司推出机器人视觉的全新品类——Active Camera 解决方案，用真正的智能机器人之眼，开启机器人视觉的新进化。在硬件层面，凭借数字化优势，Active Camera 区别于传统的被动摄像头，实现了激光雷达数字信号和摄像头信息的融合，让机器人既能识别精准的三维环境距离信息，又能感知丰富的视觉语义信息，并且可以克服强烈明暗变化等环境干扰影响，真正拥有了超越人类的视觉能力。开发过程中，依托于速腾聚创超级传感器平台，Active Camera可以通过功能丰富的 SDK 满足不同场景任务需要，避免重复造轮子；开发者可以通过 SDK 直接调用建图、定位、避障等能力，节省传感器驱动开发，数据标定、数据融合的时间。超级传感器平台支持多种传感器配置组合，满足不同的测距、精度、分辨率、抗环境光干扰等需求；开发者也可以选择不同等级的算力消耗、功耗等，实现不同原理的传感器在各个场景下的取长补短。

触觉、关节、计算中枢

触觉方面，公司开发出一款低成本、高可靠性的力传感器FS-3D，适用于足式机器人的末端运动控制，它将极大提高双足机器人运动控制的精度，实现更好的安全性和运动性能。 关节方面，公司开发了一款高功率密度直线电机LA-8000，其峰值推力可达13000N，可以在人形机器人搬运重物、奔跑跳跃等场景下提供精准而强大的腿部力量输出。 计算中枢方面，公司推出了一款高集成化、小体积、大算力、低功耗的机器人域控制器 DC-G1，作为智能机器人的中央计算平台，它可以支持各类实时感知模型、多模态大模型、具身智能操作模型和运动控制算法等，协助开发者实现产品的智能化升级。

速腾聚创进入激光雷达行业的切入点，一开始就聚焦于静态测绘和工业机器人领域，并积累了一定的用户和出货量。截至今年初，速腾聚创已经为超过2600家机器人及其他产业客户提供适用多种场景和任务的增量零部件及解决方案。伴随着量产经验的不断丰富，速腾聚创实现了在硬件、芯片、AI 三大技术的布局，为成为 AI 驱动的机器人技术平台公司提供了底层能力。

速腾聚创从车端激光雷达切入到机器人领域，主要基于：1）行业端，车与机器人协同性强：首先是技术底层相似，感知层，需要依靠传感器、激光雷达等零部件；决策层，规划决策算法类似，软件层面，机器人主要算法包括环境感知类、规划与决策类、运动控制类算法等；在路径规划、运动轨迹预测等关键算法上，智能驾驶和机器人具有复用性，例如特斯拉的占用网络（Occupancy Network)算法中使用的栅格法，在机器人全局路径规划中仍被使用。 其次是供应链体系相似，主机厂角度，他们具备成熟的零部件供应链体系，量产和应用方面经验丰富；汽车零部件厂商角度，他们具备成熟的技术能力、制造能力，迁移到机器人的零部件供应中具有明显的先发优势。2）公司端，速腾聚创掌握硬件、芯片、AI 三大核心技术，为成为AI 驱动的机器人技术平台公司提供了底层能力。硬件层面，围绕激光雷达领域，速腾聚创在硬件技术栈积累了系统、电子、动力、光学和结构领域的核心能力，能够做出引领产业化应用的技术创新；芯片层面，公司在激光雷达的扫描、发射、接收等系统上已完成芯片化布局，率先实现全栈芯片化；AI 软件层面，公司不断增加在AI方面的研发投入，建设了超算中心、AI 模型、场景数据等AI 基础设施，并开发了大规模的数据闭环工具链。通过 AI 驱动，速腾聚创不仅可以保障现有产品开发的高效迭代，更可以为各类机器人解决方案的开发提供高质量的技术支持；在软件层面，速腾聚创自研人工智能感知软件 HyperVision，用来提供高质量感知信息。该软件是一套基于激光雷达 3D 点云，专门为自动驾驶环境感知开发的AI感知软件，能够将激光雷达和摄像头收集的原始传感器数据转换成为可以被自动驾驶汽车和机器人直接使用的高质量感知信息，通过人工智能技术将多类传感器通过神经网络实现融合，提供全套环境感知信息。

编辑：火腿肠