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汽车激光雷达遭遇尴尬

作者:畅秋 来源:微信公众号:半导体产业纵横 237205/10

随着新能源汽车普及率不断提升,ADAS辅助驾驶系统的市场需求量大增。因此,近几年,激光雷达(LiDAR)的上车数量在高速增长,特别是在中国,电动汽车已经遍布大江南北,越来越多的汽车搭载了激光雷达。2023年,全球乘用车载激光雷达出货量突破5

标签: 激光雷达 马斯克 汽车

随着新能源汽车普及率不断提升,ADAS辅助驾驶系统的市场需求量大增。因此,近几年,激光雷达(LiDAR)的上车数量在高速增长,特别是在中国,电动汽车已经遍布大江南北,越来越多的汽车搭载了激光雷达。

2023年,全球乘用车载激光雷达出货量突破50万个,2024年的出货量有望达到100万个。这100万,对应的是1%左右的市场渗透率,增长空间依然很大。

自2021年以来,小鹏、蔚来、理想、极狐、智己等车企开始逐步推出搭载激光雷达的车型,单车搭载量在1~4个不等,越来越多的厂商也在计划让激光雷达上车。据Yole统计,截至2023年第三季度,已有36家中国车企宣布使用激光雷达,国内约有106款搭载了激光雷达的车型上市,占全球同期搭载激光雷达新车型总数的90%。

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汽车激光雷达简析

ADAS可分为5级,从L1到L5,驾驶自动化程度逐步提高,相应地,各种传感器的种类和数量也在增加。从前些年行业对ADAS系统的认知来看,L4一定需要激光雷达,而在L3阶段,很多公司还是不会用激光雷达,因为它的成本非常高。

激光雷达可以生成道路的3D视图,通过测量光传播到物体并反射所需要的时间,来提供汽车周围环境的3D点云图,能够帮助汽车很好地识别周围环境。尽管ADAS业界对激光雷达仍然存在不同的声音,但由于其创建周围环境高清3D点云图的能力,通常被认为是ADAS的核心传感技术之一。

激光雷达主要分为机械式,半固态式,以及固态式。

机械式激光雷达的装配困难、扫描频率低;半固态方案的特点是收发单元与扫描部件解耦,收发单元(如激光器、探测器)不再进行机械运动,适用于实现部分视场角(如前向)的探测,体积相较于机械式雷达更紧凑;固态激光雷达,扫描方式主要包括MEMS、Flash和光学相控阵(optical phased array, OPA)。

激光雷达的发射模块主要有两种探测方式:主流的是ToF,新兴的是FMCW,发射激光的激光器,主流方案是EEL,新兴的是VCSEL。

在接收模块中,主流的探测技术是APD,新兴的是SPAD和SiPM。APD是雪崩光电二极管,它的缺点是体积大、功耗高、侦测距离和范围有限、一致性不好。采用SPAD方案,可以大幅降低成本,且体积更小、性能更稳定。SiPM是硅光电倍增管,它的优势在于增益是APD的1万倍,灵敏度是APD的2000倍,工作电压要求非常低,只要30V,而APD要250V。SiPM的一致性非常好,可以较为容易地实现批量生产。

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市场格局

在全球范围内,激光雷达行业的主要玩家有美国的Velodyne、Luminar、Aeva、Ouster,以色列的Innoviz,以及中国的速腾聚创、禾赛科技、图达通、华为等。早些年,在产业发展初期,美国等国外公司主导着技术和产品市场,近几年,随着中国新能源汽车产业的快速发展,国内激光雷达企业投入大量资源和资金进行研发,逐步实现了技术的追赶,甚至在一定范围内实现了超越,相关产品的市占率也在迅速扩张。

2022年,禾赛以近50%的市场份额连续两年稳居全球车载激光雷达总营收榜首,其市场份额从2021年的42%扩大至47%。图达通则依靠蔚来汽车的持续出货,以15%的市场份额夺得第二名,法雷奥、速腾聚创分别以13%、9%的市场份额位列第三、第四。

据Yole统计,2023年,全球车载激光雷达市占率排名前五的厂商中,前三名都是中国企业,分别是禾赛、速腾聚创和图达通,这三家的市占率总和达到80%,剩下的20%市场份额则由法雷奥、大疆览沃、华为、Cepton、Innoviz等公司瓜分。

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风光的背后是高成本和亏损

目前,汽车激光雷达仍处于发展的中前期,其性能和成本是业界正在努力攻克的难题,特别是成本,目前,每台激光雷达的价格要1000~3000美元,如果算上一些辅助材料,那么车企仅在激光雷达这一项上的花费就高达1万元,所以,目前市面上使用激光雷达车型的价格大多在30万元左右。

在高成本面前,虽然看起来很火爆,各家大厂的产品也卖得火热,但它们的盈利表现却不容乐观。

以禾赛和速腾聚创这两家大厂为例。

2022年,禾赛营收12.03亿元,同比增长66.86%,激光雷达全年累计出货超过80400个,增幅达到创纪录的467.5%,他们的营收和交付量超过8家国际同行的总和。但是,禾赛的净亏损也比前一年扩大22.85%至3.01亿元,毛利率也从2019年的70%一路下降至39%。

2023年第二季度,禾赛营收增长108.5%至4.4亿元,交付量的同比增幅高达946.5%,至5.21万个,净亏损收窄了37.4%。2023上半年,禾赛的交付量超过了2022全年,但毛利率却下滑到历史*点的29.8%。

速腾聚创的招股书显示,2020~2022年,该公司分别销售出了300、4000、3.69万个ADAS用激光雷达,相应的营收为617.5万元、4008.9万元、1.60亿元。尽管出货量持续走高,但盈利却很惨淡,单个激光雷达平均售价从2.05万元下降至4346元,2020~2022年,该公司的经调整净亏损分别为5993万元、1.08亿元、5.63亿元。2020年的毛利率为44.1%,2021年为42.4%,2022年则下滑到了-7.4%。

也就是说,速腾聚创采取的是以价换量的策略,中短期宁可亏损,也要保证足够的出货量。截至2023年3月,速腾已取得21家整车厂的52款车型的前裝订单,位居全球*。

速腾聚创和禾赛呈现的是这两年激光雷达制造商以价换量、增收不增利的尴尬局面。

对于中国车企而言,由于竞争异常激烈,整体经济情况也不景气,降低成本就成为了不二选择,这种状况对激光雷达是不友好的。

2023年,很多车企从以前将高精地图作为高级智能驾驶的卖点,逐渐转向由BEV+Transfomer引领下强调的轻地图模式。

从一些新近上市的产品来看,除超高端车型外,其它产品几乎都在减少激光雷达的用量。目前,单LiDAR和双LiDAR逐渐成为业界主流。华为、理想、蔚来都使用单LiDAR方案,小鹏和长城系的蓝山等则使用双LiDAR方案。3个及以上的多激光雷达方案基本消失了。

为了解决成本问题,各家公司,特别是相关芯片厂商正在固态激光雷达的三条技术路线上各施所长,都希望将价格拉低到几百美元,甚至100美元以下。

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国际大厂压力山大

中国本土激光雷达企业市占率如此之高,它们的盈利能力依然如此惨淡,市占率不高的国际大厂的日子就更不好过了。

虽然没有多少利润,但以上提到的几家中国本土企业仍在扩大出货量。2024年开年,中国几家头部厂商纷纷发出报告,单月、全年交付量再创新高。

禾赛科技宣布,2023年12月的激光雷达交付数量突破5万大关,2023全年交付量超越先前22万个的指引;速腾聚创官宣,2023年12月,激光雷达单月销量破7万,2023年第四季度,销量达到15.1万个,同比大增545.30%,超过前三季度总和;图达通宣布,2023年车端激光雷达交付量超15万个,增长率超100%。

按这些头部厂商披露的销量数据计算,2023全年,中国激光雷达销量突破了60万个。

这样一来,海外大厂不得不收缩车载激光雷达战线。

2023年9月,已在激光雷达领域投入研发近3年的博世,突然宣布放弃自研激光雷达。

Ouster在2023年第二季度的营收超过1900万美元,同比增长88%,但是,毛利率仅为1%,而2022年第二季度的毛利为27%,这主要是因为Ousterr和Velodyne合并后对公司利润产生了较大的负面影响,造成当季净亏损1.23亿美元。

Luminar在2023上半年营收增长3000多万美元,同比增长83%,但仍然处于亏损状态,去年第二季度亏损约1.4亿美元,亏损同比扩大了49%。为了扭转不利局面,Luminar在墨西哥的自动化工厂进行了全面的优化和工艺验证,力求满足下游车企的要求,同时,宣布与TPK合作,在亚洲建立一座工厂。

5月初,Luminar宣布,将裁员20%。

Luminar创始人兼CEO Austin Russell 在公开信中表示,尽管公司的技术、产品、工业化和商业化方面的核心业务比以往任何时候都要强大,但Luminar在资本市场面对着前所未有的挑战。迄今为止,该公司已投资18亿美元,建立了从半导体级开始的突破性技术基础,成功推出了SOP这一标准化技术。但是,当前的业务模式和成本结构已不再适合公司的需要。

裁员20%是为了降低成本,作为重组的一部分,Luminar还会扁平化组织结构,并实现财务灵活性;还寻求部分或全部转租其设施,以缩减企业规模。

该公司表示,该计划将立即实施,到2024年底完成后,每年的运营成本将减少5000万~6500万美元。预计在未来5年内,将实现超过4亿美元的成本节省。

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纯视觉方案的挑战

前些年,业界普遍认为,在L3及以上级别ADAS系统当中,必须采用激光雷达,否则难以保证系统功能和安全。不过,从最近两年的发展情况来看,情况似乎有所变化,搅动这一市场的是特斯拉。

多年来,特斯拉一直不看好激光雷达,坚持采用纯视觉方案,从该公司不断积累的数据,以及不断迭代的AI功能和性能来看,不用激光雷达也能实现L3及以上级别ADAS是有可能的。这对激光雷达市场和相关企业显然是利空的,会进一步加剧激光雷达大厂的盈利窘境。

就目前的车载摄像头方案来说,主要分为视觉和多传感融合。

视觉方案以摄像头为主导,它对算法要求很高,这方面做的*的是特斯拉,其搭载Autopilot 3.0系统的全系车型都未使用激光雷达,采用了8个摄像头、1个毫米波雷达和12个超声波雷达。其中,8个摄像头包括3个前视、4个侧视和1个后视,可在250米半径内为汽车提供360度视角。

多传感融合方案更强调硬件系统的重要性,对算法要求相对较低。这类方案的传感器用量不断提升,智能化程度较高的车型摄像头用量都在10个以上,CIS分辨率也很高,例如,蔚来ET7使用11个800万像素高清摄像头,极氪001使用了14个摄像头,包括7个800万像素高清摄像头。

目前来看,ADAS用的最多的还是CIS图像传感器,它的性价比也是最高的,在夜间,红外线传感器是必不可少的,在泊车时,超声波雷达是必需的。以上这些是目前ADAS必用的传感器。而随着应用需求的发展,毫米波雷达也越来越多地出现在了车上,不过,由于成本较高,这种传感器的应用还存在争议,以特斯拉为代表的智能电动汽车未予采用,主要靠CIS和特斯拉强大的算法能力实现ADAS。

马斯克认为,纯视觉方案有很大优势。因为纯视觉方案符合人类驾驶靠视觉感知的天性,只要是眼睛(摄像头)能够看到的东西,系统就能够直接识别其中的信息,从而做出准确的判断,这要比那些由传感器收集而来的抽象数据更加可靠,再配合上发展成熟的高精地图,可以实现高水平的ADAS功能。

即便是档次较高的摄像头也不过几十美元的成本。从这个角度来说,在满足辅助驾驶功能性的前提下,与激光雷达相比,纯视觉方案的成本要香得多。

当然,纯视觉方案也有缺点,比如,单纯依靠视觉信息,无法实现更加立体的3D建模,这意味着在感知深度上,纯视觉方案难以达到更高水平。对此,特斯拉的应对策略是利用人工智能和更先进的软件算法去解决问题。

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结语

面对高昂的成本,以及纯视觉方案的竞争,激光雷达企业要想在未来有长远发展,就必须在成本和技术两方面做更好的优化。

如何进一步降低成本呢?可以通过优化设计,包括自研激光雷达芯片、SoC整合等,提升系统集成度。

虽然各家激光雷达厂商的发展路线各有不同,但成本大都集中在收发器、传感器芯片上,约占总成本的50%-70%,因此,提高相关模块的集成度被视为降低激光雷达成本的*方案。以发射端芯片为例,用集成模块替代分立模块,材料和调试成本可降低70%以上。

激光雷达厂商通过自研收发芯片,可以扩展利润空间。同时,采用模块化设计,可有效缩短生产校准时间,且工艺简单,可以实现更高良率,促进规模化生产,从而降低成本。

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