激光雷达（LiDAR）凭借其主动三维成像能力，已成为高阶智能驾驶系统中不可或缺的“安全冗余”核心传感器。它能够有效弥补摄像头等被动视觉方案在强光、逆光或黑夜等极端光线条件下的感知短板，为车辆提供高精度、高置信度的三维空间数据，是L3级及以上自动驾驶功能落地的关键保障。
近年来，得益于自研ASIC芯片的大规模集成化、VCSEL发射模组的光电效率优化以及固态扫描方案的工程化突破，激光雷达的整机成本大幅下降。面向ADAS（高级驾驶辅助系统）的量产级半固态产品，其单价已从早期的数万元下探至2000元以内，部分型号甚至逼近千元大关。成本的重构为规模化上车铺平了道路，行业普遍认为，2025年已成为头部厂商商业化盈利的转折点，激光雷达正从“技术可行性”验证阶段，全面迈入“商业可持续”的发展新周期。
沿着以上产业趋势，我们深度聚焦激光雷达行业，试图从激光雷达基本介绍、行业发展驱动因素、技术路径与发展方向、产业链、市场格局、相关公司与市场空间等方面，对激光雷达行业进行具体分析，以期帮助大家更为具体地了解该行业。
01
激光雷达基本介绍
1、激光雷达定义
激光雷达（LiDAR）被誉为“机械之眼”，凭借高精度感知能力，成为感知系统中核心的传感器。激光雷达是一种由激光发射单元和接收单元组成的先进传感器，通过发射激光束并测定其与目标物体之间的传播距离（Time of Flight,TOF）来工作。发射单元向外发射多层激光束，层数越多，精度越高，但传感器尺寸也相应增大；当激光遇到障碍物反射后，接收单元会分析反射能量的强度、波谱幅度、频率和相位等信息，并根据每束激光的发射与返回时间生成点云，从而精确呈现目标物体的三维结构信息，其高精度特性使其广泛应用于自动驾驶汽车、无人机、自主机器人、卫星及火箭等领域。ToF激光雷达系统主要包括发射模块、接收模块、控制及信号处理模块和扫描模块。发射模块：激励源周期性地驱动激光器，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；接收模块：经接收光学系统，光电探测器接收目标物体反射回来的激光，产生接收信号；扫描模块：以稳定的转速旋转起来，实现对所在平面的扫描，并产生实时的平面图信息。主控模块（信息处理模块）：接收信号经过放大处理和数模转换，经由信息处理模块计算，获取目标表面形态、物理属性等特性，最终建立物体模型。早期机械式激光雷达采用宏观机械旋转部件（如马达驱动的360°旋转发射阵列）实现全景视场扫描。尽管该路线光路设计成熟，且具备200-300米的优异远距感知能力，但其物理结构的脆弱性成为制约大规模商业化落地的核心痛点。由于内部高频旋转部件在车载复杂振动工况下极易发生机械疲劳，其MTBF（平均故障间隔时间）通常仅为1000-3000小时，远低于乘用车规级13000小时的严苛底线。此外，多通道光路收发模块的耦合调试极大地拉长了生产周期并压低了装配良率，导致制造成本居高不下。截至2025年，机械式方案的市场渗透率已大幅萎缩至5%，其应用场景已实质性退化至对成本和使用寿命不敏感的L4级Robotaxi测试车队，全面退出乘用车前装量产序列。混合固态激光雷达（主要涵盖转镜式与MEMS微振镜式）通过收发模块与扫描部件的解耦设计，以局部“微动”取代全局宏观旋转，是当前乘用车高阶ADAS系统的绝对主流标配，2025年市场份额已达60%。该路线大幅削减了机械磨损，将整机使用寿命指数级提升至5万小时以上，成功跨越了车规级可靠性鸿沟。细分来看，转镜式方案将激光收发模块完全固化，仅依赖一维或二维反射镜旋转折射光束，凭借最稳妥的架构率先跑通了车规认证与前装量产闭环；而MEMS方案则利用硅基半导体工艺制造微米级振镜，通过静电/电磁驱动实现高频共振扫描，在进一步压缩整机体积（便于无缝融入车顶瞭望塔或进气格栅设计）、提升点云分辨率的同时，依托规模效应成功将单颗BOM成本硬性打入200美元区间，正处于市占率快速攀升的红利期。纯固态激光雷达彻底摒弃一切机械运动组件，被产业界视为实现极致降本与高可靠性的终极演进形态，2025年其市场份额已强劲突破至35%。目前该路线主要由Flash（闪光）与OPA（光学相控阵）两大技术分支主导：Flash方案通过高密度面阵光源瞬间照亮全视场，结合SPAD接收阵列成像，虽受限于光功率分散导致探测距离通常在100米以内，但凭借低于300美元的极致性价比，已确立在低速泊车与侧向补盲场景的统治地位；OPA方案则采用相控阵雷达原理，通过控制阵列单元相位差实现光束的电子偏转，理论探测距离可达300-500米且具备0.05°的高角分辨率，唯目前芯片良率与旁瓣干扰等技术瓶颈仍有待突破。值得重点关注的是，2025年“芯片化集成（LiDAR-on-Chip）”已成为重塑行业估值的核心变量。依托硅光技术将发射、接收与处理模块高度集成于单一CMOS晶圆，激光雷达正加速完成从“精密光学仪器”向“标准化半导体元件”的底层逻辑跃迁，将产品体积压缩至硬币级别的同时，彻底颠覆了传统的制造成本曲线，为纯固态方案的全面普及奠定了坚实基础。从发展历程来看，早期激光雷达主要用于科研测绘、军事等用途，后逐步拓展至自动驾驶、机器人、智能安防等领域。经过60余年的研究，技术路线从机械式向固态方向发展，产业生态日益丰富，其发展可分为以下几个阶段：1960-1970年代：1960年世界上第一台激光器诞生。此阶段为诞生阶段，激光雷达开始用于军事测距、航天和科研等用途。1980-1990年代：Sick与Hokuyo等激光雷达厂商推出单线扫描2D激光雷达产品。激光雷达商业化技术起步，单线扫描式激光雷达出现。2000-2016年：DARPA无人驾驶挑战赛推动了高线数激光雷达在无人驾驶中的应用，此后Velodyne深耕高线数激光雷达市场多年。2010年Ibeo与法国Tier1公司Valeo开始合作开发面向量产车的激光雷达产品SCALA。高线数激光雷达开始用于无人驾驶的避障和导航，其市场主要是国外厂商。2016年-2018年：2017年4月禾赛科技发布40线激光雷达Pandar40。采用新型技术方案的激光雷达公司同样发展迅速，如基于MEMS方案的Innoviz，基于1550nm波长方案的Luminar等。应用于无人驾驶、高级辅助驾驶服务机器人等，且下游开始有商用化项目落地。2019年至今：Ouster推出基于VCSEL和SPAD阵列芯片技术的数字化。激光雷达市场发展迅速，产品性能持续优化，开始应用于无人驾驶、高级辅助驾驶、服务机器人、车联网等。激光雷达公司迎来上市热潮，2020年Velodyne、Luminar相继在纳斯达克上市，随后国内禾赛科技和速腾聚创分别在2023、2024年上市。激光雷达与纯视觉技术是智能驾驶感知层的两大核心技术路线，二者本质差异在于感知方式：激光雷达是主动式3D感知，通过发射激光束并接收回波，直接生成包含距离、坐标的3D点云数据，相当于给车辆装上“三维测距的眼睛”；而纯视觉技术是被动式2D转3D感知，依靠摄像头采集环境图像，通过深度学习算法从2D画面中推算空间信息。从性能上看，激光雷达的核心优势是感知可靠性高，主动发光的特性使其在黑夜、雨雾等弱光或恶劣天气下仍能保持厘米级测距精度，是高阶智能驾驶的“安全兜底”硬件，但短板在于成本偏高、缺乏颜色和语义信息；纯视觉技术的核心优势是成本极低、语义信息丰富，摄像头作为汽车标配硬件，能识别交通标识、信号灯等细节，但缺点是依赖环境光，强光、逆光场景下易失效，且算法推算的3D信息存在“幻觉”风险，极端场景下可靠性不足。当前行业格局已从“路线之争”转向“融合为主”。纯视觉仅特斯拉等少数企业坚持；激光雷达在部分L2 /L3 高阶智驾车型上逐渐成为核心配置，已被蔚来、理想等部分豪华品牌采用；而“激光雷达 视觉 毫米波雷达”的多传感器融合方案是主流，通过激光雷达补空间感知、视觉补语义信息、毫米波雷达补极端天气短板，实现1 1 1＞3的感知效果。未来随着激光雷达成本下探（部分905nm方案的整机成本已接近千元级别）和纯视觉算法升级（如BEV、占用网络技术），二者的技术边界会逐渐模糊，但融合感知仍将是L3 以上智能驾驶的核心选择。02
驱动因素
1、激光雷达在智驾方案中具有不可替代性
感知精度需求提升，激光雷达从“可选项”到“必选项”。激光雷达因具有超高分辨感知和全息数据捕获能力，因此在复杂/极限场景下具备绝对的性能优势和不可替代性。首先，激光雷达的波长集中在905nm或1550nm波段，其频率比毫米波雷达的微波高出几个数量级，这使得激光雷达的距离分辨率可达厘米级，角分辨率提升至0.1°。相较之下，传统毫米波雷达角分辨率约5°~10°，因此激光雷达具备超高分辨感知能力。除此之外，激光雷达可以进行全息数据的捕获。激光雷达可以通过发射激光束直接构建目标的三维空间坐标、反射率、运动速度等多维数据层，从而在复杂场景下较好地降低误差率。基于激光雷达的底层技术原理，在自动驾驶最棘手的极限场景中，如动态目标的识别、恶劣天气的穿透力、抗干扰能力等方面，激光雷达展现出绝对的优势。因此，激光雷达能够在汽车AEB（Autonomous Emergency Braking，自动紧急刹车系统）功能方面，起到关键作用。而主动安全功能不仅已成为智驾方案核心竞争点，同时已成为政策硬性要求。2023年下半年开始，国内车企开始意识到，更好用的高阶智驾不仅仅是高速NOA 城市NOA的组合，也是比以往更加强悍的主动安全能力，因此车企开始在主动安全功能上不断推进，高速AEB、夜间AEB、高速AES等功能逐步完善。当前，全球范围内有较多法规对AEB功能已提出具体要求，如E-NCAP和FMVSS127法规等，且AEB要求的激活速度和工作速度在不断上升，而这正是激光雷达展现实力的绝佳舞台。2、激光雷达成功降本使之可下探车型全面铺开，触及毛利率回升拐点激光雷达成为标配的破局路径，是市场的选择，也是激光雷达降本的结果。激光雷达作为高阶智驾系统的核心传感器，早期其成本的整车占比较大，具有较高的成本敏感性，2021年其部分产品单颗价格在8000元左右。近年来，头部厂商通过自研SoC芯片替代分立器件、光学芯片及其配套元器件集成化、光学系统重构等技术路径重构，大幅度降低生产成本、快速扩充产能，完成从分立式激光雷达向集成式激光雷达的进化，从而实现了成本的指数级下降。技术降本与规模效应叠加，激光雷达已实现价格-销量-毛利率的螺旋式突破。价格方面，以禾赛科技为例，AT128在两年时间中将128线激光雷达，从行业最初的约2000美元，降至约400美元。80%的降价有效降低了车企智驾硬件的成本负担，帮助车企打破因智驾投入太高挤占BOM成本的困境，让一大批价格在20-30万价位的车型得以拉满智驾配置，提升产品力和爆单几率。如2024年交付超13.5万辆的小米SU7，有70%的订单选择了带激光雷达的Pro与Max版。而其用于高级驾驶辅助系统（ADAS）的下一代激光雷达产品ATX，将以不到200美元的价格出售，是目前AT128型号价格的一半。中国工程院院士李德毅表示：“激光雷达与视觉的融合不是选择题，而是必答题。2024年国产激光雷达的突破，让单车成本占比从3%降至0.8%，技术成熟度曲线已跨越临界点。”出货量方面，2024年禾赛科技ADAS激光雷达交付量45.64万台，同比 134.2%，速腾聚创2024年前三季度销量38.19万台，同比 259.6%。规模效应已显著凸显，速腾聚创ADAS产品毛利率从2022年的-101.1%到今年转正，24Q3毛利率为14.1%；禾赛综合毛利率从2023年的低点35.24%回升至2024年的42.6%，并实现单季度GAAP盈利。激光雷达的成本下降与规模化普及形成正向循环，推动其从高端车型向主流市场渗透。随着激光雷达产品价格快速下探到千元级别，配置率有望大幅提升，并带动产业链进入“技术降本→规模放量→盈利兑现”的良性发展周期。随着智驾需求提升和降本，激光雷达上车进度全面提速，渗透率快速提升。在国内市场，随着今年开始各家车企（尤其是传统品牌）进一步积极推动“智驾普及”战略的落地，激光雷达也成为车型竞争的焦点。目前，长安、零跑、广汽等车企都在推动10-15万级别车型的激光雷达上车。激光雷达成长空间台阶式增长。高工智能汽车研究院监测数据显示，2024年，中国市场（不含进出口）乘用车前装标配激光雷达交付新车137.37万辆，同比增长211.78%；激光雷达交付量突破150万台，其中，12月更是突破单月交付20万台。根据思瀚研究院转引灼识谘询数据，全球用于ADAS应用的激光雷达解决方案的市场规模于2023年已达6亿美元，并预计将由2024年的19亿美元增至2030年的232亿美元，复合年增长率为52.4%。03
技术路径与发展方向
激光雷达的技术路线呈现出多维度协同演进的特征，其核心目标是以更低成本、更高可靠性、更强算力支撑智能驾驶与机器人感知的普及化。从产业视角看，LiDAR技术迭代可归纳为四条主线：扫描方式、发射方式、接收方式与信息处理方式，分别代表机械体系向固态体系、光源结构向低成本阵列化、接收单元向高灵敏度阵列化、信号处理向智能化集成化的演进方向。
按扫描方式，激光雷达技术正沿着机械式→半固态→固态的路径演进。机械式方案依靠旋转实现360°扫描，虽然精度高，但存在体积大、成本高、可靠性差等问题。混合固态式（MEMS、转镜、棱镜）在体积、成本和精度上取得平衡，成为当前L2 /L3量产车型的主流方案，如禾赛AT128与速腾M系列，但多受限于探测距离与耐久性。固态式（Flash、OPA）取消了机械运动部件，具备小型化、可靠性高的优势，被视为车规量产的理想方案，但仍面临距离、工艺和成本的挑战。机械式：是最早实现商业化应用的激光雷达架构。通过转镜或旋转棱镜实现360°视场扫描。其优点包括：该结构可全向扫描，水平视场角（FOV）可达360°，无探测盲区，对周围环境感知更全面；高分辨率，垂直角分辨率高，点云密度大，可精准识别细小障碍物（如路肩、锥桶），可满足L4及以上级自动驾驶在复杂环境中对长距离、高精度感知的需求；成熟可靠，技术发展最早，算法适配成熟，在自动驾驶测试车中广泛应用，一度成为L4/L5级测试车的首选。然而，机械式激光雷达体积庞大、结构复杂、寿命有限、成本高昂，目前主要用于Robotaxi高精度测绘及早期测试车辆，前装量产市场已被半固态方案替代。半固态式：对于L2 级别的自动驾驶，半固态激光雷达更好地平衡了性能和成本，成为车企主流选择。其特点是保留部分可动光学元件（如MEMS、转镜或棱镜结构），水平视场角通常为90°~150°，垂直视场角约20°~40°，并通过多传感器布局（如车头、车侧）覆盖全车，实现有限角度的光束偏转，在减少机械运动的同时保持较高扫描精度与灵活性。典型技术实现包括：MEMS微振镜方案：通过微尺度反射镜的周期性振动实现激光扫描，具有体积小、功耗低、可靠性高的优点。速腾M系列即采用此结构，在水平120°、垂直25°视场下实现百万级点频输出。转镜方案：利用旋转平面镜或多边形镜反射偏转激光，实现线性或扇形扫描，视场大、控制简单、重复精度高，但机械惯性大、动平衡要求高、长期可靠性受限，适用于快速、高频扫描、大视场的场景。代表如图达通1550nm多线方案，采用旋转反射镜扫描结构以实现高分辨率三维点云；禾赛AT128采用此结构实现水平视角场120°及角分辨率0.1°，垂直方向128线激光雷达，153.6万点/秒的输出。棱镜方案：通过电机带动楔形或双棱镜旋转实现大角度扫描，利用折射角变化实现光束偏转，结构封闭、光路紧凑、成本较低，但扫描角受限、偏折关系非线性、需校准色散误差，适合静止或慢速场景。小鹏P5搭载Livox HAP采用双棱镜扫描结构，实现水平视场角120°、角分辨率达0.16°×0.2°，点云密度相当于144线激光雷达。固态式：具有体积最小、成本最低和可靠性最高的潜力。如果量产成品率达到目标，其单价可以控制在几百美元甚至更低。同时消除机械部件后，可显著延长使用寿命，有利于真正实现汽车级批量应用，因此，全固态激光雷达成为行业公认的“终极形态”。按激光发射方式，激光雷达技术由EEL单点光源向VCSEL阵列化演进，重点在于能效、发散角与成本的平衡。传统的EEL采用单点高功率激光，输出能量强、探测距离远，但成本高、发散角受限、散热困难，同时其激光光束的质量不如VCSEL稳定。新兴的VCSEL通过晶圆级工艺实现二维阵列发射，具备高一致性、低功耗和易于量产的优势。其结构天然适配SPAD阵列接收器，能够在Flash与OPA等纯固态架构中实现高密度面阵扫描。得益于阈值电流低、工作波长稳定、光束质量好等特性，VCSEL已广泛应用于光通信、激光显示、光存储、消费电子等领域。随着ChatGPT等大模型驱动的AI应用兴起，数据通信领域对VCSEL的需求迅速增长，进一步推动了VCSEL技术的成熟与成本下探。在LiDAR领域，VCSEL方案正逐步取代EEL成为主流光源，特别是在Flash与OPA等固态方案中，其阵列化与芯片化能力显著降低系统成本，推动激光雷达进入“光源半导体化”阶段。在接收端，行业正从传统的PD/APD模拟探测向SPAD/SiPM数字探测演进。PD/APD以光电效应和雪崩倍增效应检测回波信号，是早期ToF系统的核心组件，但受制于温度漂移、动态范围窄等问题。现在，SPAD与SiPM技术实现了单光子级触发，具备更高灵敏度与信噪比，可在弱反射或远距条件下稳定工作。这一转变意味着接收单元从“模拟放大”进入“数字计数”时代。同时，SPAD阵列与VCSEL光源的协同，使激光雷达具备在复杂环境下进行实时三维成像的能力，也为后续芯片级集成与智能算法融合奠定了基础。代表性进展包括速腾聚创自研SPAD-SoC、禾赛数字化接收模组等，均显著提升了探测精度与系统稳定性。在信息处理层面，激光雷达由FPGA离散处理向SoC系统集成快速演化。早期产品依赖FPGA与外置处理器组合完成信号采样、滤波与时间计算，系统延迟较高、功耗较大。随着芯片技术进步，SoC架构逐步成为主流。其将A/D采样、时间测距、算法运算与通信接口集成于单芯片中，实现低功耗、高算力与实时性。这一转变体现了激光雷达从硬件传感器向智能算力节点的演进。典型厂商如速腾聚创推出SoC芯片M-Core，搭载于MX。通过算力集成与算法协同，激光雷达已不仅是“探测设备”，而是具备实时感知、数据融合与边缘计算能力的智能组件。路径一：高度集成的SPAD-SoC一体化路径。该路径的核心特征是追求极致的系统集成度，旨在通过单颗系统级芯片（SoC）整合激光雷达最核心的感光与处理单元。速腾聚创是此路径的引领者和典型代表。速腾聚创自研的SPAD SoC芯片是全球首款将大面阵SPAD接收器与高性能SoC处理单元通过3D堆叠工艺垂直集成于一体的车规级芯片。这项创新技术将芯片体积缩小了50%以上，并实现了信号在芯片内部的无损高效传输。例如，基于此的最新平台“创世”将4320-Core可配置异构计算阵列与高带宽片上网络有机结合，利用先进的制程工艺和出色的加速算法，实现了感知效率和综合成本的持续优化。应用产品“凤凰”芯片是全球首颗单片集成原生2160线的AEC-Q100认证的车规级SPAD-SoC，另有“孔雀”则时属全球最大规格可量产超大面阵SPAD SoC，具有“真图像级”三维视觉。新平台于2026年4月21日发布，核心产品均预计在2026年内实现量产。此路径的优势在于通过高度集成实现了系统复杂度、功耗和成本的显著降低，非常适合于对成本、集成度和功耗敏感的大规模车载前装及机器人等多元场景的快速复制与部署。基于SPAD芯片的底层技术、算法与软件栈，以及完整的解决方案，速腾聚创已构建起“芯片-解决方案-生态-产品”的完整闭环，能够针对不同场景为客户量身打造适配的产品。相应的市场表现为，该公司在智能驾驶、Robotaxi及机器人等领域正持续取得订单突破。路径二：高性能模块化数字协同路径。该路径并非追求所有功能单元在单一裸晶上的集成，而是通过全栈自研关键芯片组件，并采用先进的封装与系统设计，实现发射、接收、处理等各环节芯片的深度协同与极致优化。禾赛-W是此路径的坚定践行者。禾赛-W强调“芯片化是激光雷达的唯一终局”，并已实现激光器、探测器、驱动器、模拟前端（TIA）、模数转换器（ADC）、数字信号处理器（DSP）及控制器等七大核心部件的全部自研。其技术核心在于模块化的芯片级集成。例如，其第四代芯片平台采用了创新的3D堆叠技术，在单块PCBA板上集成了512个通道。2025年11月，禾赛发布了全球首款通过功能安全与网络安全双认证的激光雷达主控芯片“费米C500”，该芯片采用RISCV架构，集成了MCU、FPGA与ADC，并搭载了独创的波形解码引擎（IPE），能以246亿次/秒的超频采样技术滤除99.9%以上的环境噪声，补齐了禾赛第四代芯片平台全栈自研的最后一块拼图。而2026年4月发布的全球首款6D全彩激光雷达超感光芯片毕加索SPAD-SoC，则将彩色感光和先进TOF测距融为一体，其光子探测效率（PDE）已突破40%，达国际顶尖水平，为禾赛第五代毕加索芯片平台开拓展现了广阔前景。此路径的优势在于设计灵活性强，能够针对测距能力、点云质量、可靠性等不同性能维度，对分立芯片进行独立工艺制程和架构的极致优化，从而满足高端车型对感知性能的严苛要求。禾赛通过此路径，将其AT系列激光雷达的点云密度和探测距离推向了行业标杆水平，并成功获得了理想汽车等头部车企的高端车型定点。04
产业链分析
1、激光雷达行业产业链
激光雷达产业链包括上游的零部件（激光发射、激光接收、信息处理、扫描及光学模块）；中游为激光雷达生产厂商（禾赛、速腾聚创、华为、图达通）；下游则为激光雷达应用，包括无人驾驶、高级辅助驾驶以及人形机器人等。激光雷达上游是整个产业链的成本核心与技术壁垒核心，基于System plus Consulting数据，核心零部件占整机成本70%-80%，由四大功能模块构成，配套支撑环节包含核心原材料和关键生产设备。头部激光雷达整机厂（禾赛、华为、速腾等）均向上游垂直整合，自研核心部件以降本、控供应链。在全球格局方面，美日欧企业垄断激光器芯片、高端探测器、FPGA/ASIC等核心环节，市占率超70%。中国企业在光学组件（镜头、滤光片、棱镜）、中低端电机、PMIC等环节实现国产化替代，市占率60%-80%。激光雷达的中游主要指整机制造，负责将上游的激光器、探测器、MEMS微振镜等核心零部件，通过设计、组装、测试整合为完整的激光雷达整机，并进一步结合感知算法与多传感器融合技术，形成可直接交付给下游车企、机器人厂商等客户的感知解决方案。中游环节的核心能力体现在车规级量产落地、硬件集成优化与算法适配能力上，既要满足上游零部件的整合适配，也要响应下游场景的定制化需求，是激光雷达从技术到商业化落地的关键枢纽。中游格局呈现国内企业主导、头部效应显著的特征：禾赛科技、速腾聚创、华为、图达通（Seyond）为国内四大头部厂商，合计占据国内车载激光雷达市场90%以上份额，其中禾赛与速腾聚创凭借规模化量产能力绑定理想、比亚迪等主流车企，华为依托全栈自研能力深度服务问界等车型，图达通则聚焦1550nm高端路线绑定蔚来；海外厂商以Luminar、Innoviz、Ouster为代表，分别聚焦1550nm长距方案、MEMS车规方案与工业测绘场景。激光雷达行业下游以智能汽车为绝对核心，该场景占整体市场份额超70%，是推动行业技术迭代和成本下探的核心驱动力，主要覆盖乘用车L2 /L3 级ADAS、商用车自动驾驶以及Robotaxi/Robotruck三大方向，其中乘用车前装市场为重中之重，车规级认证、长距高分辨率、高可靠性是核心要求，L3 高阶智驾车型已实现激光雷达100%标配，华为、禾赛科技、速腾聚创、图达通等是该场景的核心整机供应商，直接对接主流车企与博世、麦格纳等车载Tier1企业。除智能汽车外，机器人与工业AGV是下游增速最快的赛道，2025年同比增速超100%，主要服务于扫地机器人、仓库AGV/AMR等场景，对激光雷达的需求集中在低成本、小体积、低功耗，无需车规级认证，量产门槛更低；同时智能交通依托车路协同建设成为稳定增量，路侧激光雷达用于智慧路口、高速监测的环境感知，测绘是激光雷达的传统优势场景，对高精度、大视场角要求高，无人机、工业自动化、智慧安防等则为小众细分增量，需求分散且定制化特征明显。05
市场格局
1、市场演进：中国企业具备市场生态和价格优势
2022年，德国企业Ibeo和美国企业Quanergy相继申请破产保护，2023年曾经主导市场的美国企业Velodyne与Ouster合并。这一现象背后的原因是海外厂商在技术路线选择方面未能满足ADAS需求，从而在成本、市场生态和产品方面丧失优势。技术路线选择脱离现实需求：海外厂商的激光雷达技术路线选择与乘用车量产需求错配，产业化节奏较国产厂商偏慢。其中，Quanergy过早押注OPA真固态，路线过于超前导致成熟度不足；Velodyne长期走机械式路线，在固态/半固态产品研发上大大落后，错过车规级激光雷达上车浪潮。国产厂商紧跟国产汽车电动智能化趋势，深耕半固态与固态雷达，率先实现产品上车。成本劣势：国产激光雷达对比海外激光雷达成本优势明显。Velodyne的HDL-64E机械式激光雷达在推出时售价高达8万美元，公司后续推出的固态式激光雷达平均单价仍高达4126美元。相比之下，同期国产的禾赛AT128半固态激光雷达价格在500-1000美元。量产周期长：海外企业普遍面临车规验证周期长、供应链依赖代工等问题，后续量产乏力。Ibeo和Valeo从开始研发SCALA到量产上车耗时7年。Luminar在2020年拿下沃尔沃前装订单，2024年才最终实现量产。相比之下，禾赛科技、速腾聚创、华为等国产激光雷达厂商从发布车规级激光雷达到量产交付仅需1~2年。海外市场需求疲软：中国车企是全球积极搭载激光雷达的客群，相比之下，欧美日韩市场车企的电动化以及智能化进程偏慢。2、激光雷达的核心壁垒源于硬件设计、量产能力和车规验证的三重耦合从硬件方面看，激光雷达的核心性能，如分辨率、帧率、功耗等，高度依赖专用芯片设计能力，因此控制芯片与处理芯片的自研能力成为其核心难点。控制芯片方面，激光雷达企业需自研激光发射驱动、时序控制、信号采集等模块；处理芯片方面，点云数据处理需实时完成数亿次/秒的矩阵运算，同时集成专用DSP核和AI加速单元，并兼顾延迟与功耗。除此之外，激光雷达硬件设计涉及数百个精密部件的协同优化，同时还需克服集成化与小型化的物理极限，平衡光路设计、散热管理与EMC兼容等性能，最后还需供应链之间的定制化方案配合与开发，因此构筑起极高的护城河。激光雷达的量产难度主要涉及使用成熟的供应链以及足够的制造专有技术。例如，在供应链管理上，单台激光雷达涉及零件众多，且定制件占比高，因此需要有足够的供应链管理体系保证足够的备货周期，同时在生产的过程中需要兼顾工艺一致性、成本、良率等众多问题。除此之外，车厂需要在制造工艺的专有技术上不断沉淀和打磨，如激光模块的封装、光机的校准等，克服关键良率节点和出货量节点后，才可看到平均生产成本的显著改善。因此，新进厂商在缺乏量产经验和供应链管理的情况下较难开辟激光雷达赛道。车规级认证是激光雷达行业的终极过滤器，其严苛程度通常比消费电子及其他工业标准更为严格。激光雷达及其组件必须通过一系列严格的可靠性验证，才能被纳入汽车供应链。车规级标准要求故障率接近于零而且使用寿命长，激光雷达产品达到车规级，需在化学特性、机械特性、电气特性三大方面进行数十项试验，包括车规级冲击振动和高低温检测。例如，ISO26262对单点故障和残余故障的容忍度是极低的，如对于残余故障的诊断率要达到90%以上，几乎不允许存在单点故障；AEC-Q102要求光电元件需在降额曲线中最大电流以及结温变化小于3k两个要求下，进行1000小时的高温高湿工作寿命。激光雷达的硬件、量产、验证构成核心三大壁垒，只有同时具备芯片自研能力、精密制造体系、车规级生态资源的厂商方可在行业中长青。3、市场格局：头部玩家高度集中，将瓜分市场增量红利激光雷达市场格局演变，头部集中度攀升。2022年，据Yole数据市场分散，图达通、Valeo、禾赛、速腾聚创为主要梯队，竞争未定型。2024年，速腾聚创、禾赛科技、华为成为头部，外资品牌已被挤出，其他厂商占24%，技术多元。2025年，市场加速向头部聚集。据盖世汽车社区公众号数据在中国主激光雷达市场，禾赛装机量占比以41.5%登顶，华为28.2%，速腾聚创20.9%，图达通9.4%，前三家份额超90%，形成寡头垄断，尾部厂商仅0.01%。趋势表明：激光雷达市场高度集中，中小厂商被边缘化。L3级智能驾驶政策及车型上市及多元应用市场将扩大激光雷达需求，市场红利将被存续玩家瓜分。激光雷达芯片化将激光雷达的数百个分立器件（如激光器控制电路、信号处理电路）集成到几颗专用芯片上，从而大幅减少元器件数量、简化结构，是实现降本、小型化和高可靠性的关键路径。激光雷达数字化就是接收端去掉了「模拟信号转数字信号」的过程，接收光后直接生成数字信号，然后传输数字、处理数字信号，输出点云。这种从源头数字化的方式，大大简化了信号处理链路，提高了系统的抗干扰能力和信号完整性。自2017年启动芯片化战略以来，RoboSense聚焦于扫描、发射、接收、处理四大子系统的全栈自研与量产，持续建立新型芯片化产品落地的能力。自2017年起，禾赛科技组建ASIC研发团队。目前，其第四代ASIC芯片已经集成了决定激光雷达功能和性能的所有七个关键部件，分别是：激光器、探测器、激光驱动器、模拟前端、模数转换器、数字信号处理器和控制器。5、未来展望：具备自研与垂直整合能力的供应商强者恒强放眼全球，激光雷达厂商竞争格局明朗，国内企业市占率持续攀升。全球激光雷达整机市场集中度较高，中国厂商在全球激光雷达市场占据主导地位，其中禾赛、速腾、华为、图达通占据行业几乎全部份额。值得注意的是，禾赛以33%的市场份额连续四年位居全球总营收榜首。从全球装机量看，2024年全球车载激光雷达出货量约160万台，其中中国厂商出货约150万台，占比高达94%。国内激光雷达厂商具备产业链垂直整合能力强、产品迭代速度快、产品矩阵范围宽、规模化配套中国品牌车企等多重优势，激光雷达市场或将保持“头部集中 中国主导”的竞争格局。产业链垂直整合趋势加速，商业模式从器件供应向解决方案提供商转型。面对激烈竞争，中游厂商纷纷向上游延伸实现关键器件自研，禾赛科技、速腾聚创积极自研SPAD大面阵，自研ASIC，降低BOM成本。在制造端，禾赛科技麦克斯韦制造中心集成研发、全自动产线与环境实验室，提升产品良率。同时，厂商商业模式从单纯硬件供应向“硬件 软件 服务”一体化解决方案转变，华为推出软硬一体的ADS智驾方案，集成激光雷达、MDC域控制器与算法，技术集成化与服务化趋势明显。这种变化重构了产业价值链分布，拥有垂直整合能力、系统集成能力和生态资源的厂商将获得更高的产业链价值。丰富的产品矩阵叠加阶梯式产品迭代过程，国内激光雷达产品在定制化开发方面领先。得益于垂直整合能力和自研芯片能力，国内激光雷达厂商平均1-2年会推出新的技术平台，且面向国内主机厂的需求提供定制化的产品，产品矩阵丰富。禾赛科技已经历四代芯片技术平台，2025年发布面向L2到L4的激光雷达感知方案，支持“挡风玻璃后、车顶、前脸”多形态安装，具备一定的定制化，且面向车载、非车载场景推出不同产品序列。速腾在不同场景推出长距主雷达-M/EM平台、盲区补盲-E平台、机械/模块化-Helios&Ruby系列。华为D系列主雷达涵盖96线到512线不同产品。智能化是中国汽车的下半场，智驾需求提升推动国内激光雷达率先进入规模化量产阶段。国产激光雷达在极端环境适应性、抗干扰能力和稳定性方面已满足L2 及L3级别自动驾驶要求，相较于国外产品在本土整车环境下具备更强适配性和更低维护成本。当前中国汽车市场的智能驾驶功能渗透率快速提升，推动激光雷达进入大规模量产阶段，国内激光雷达厂商在产能布局上领先。禾赛在2024年率先实现单月出货量超10万台，并规划2025年国内产能达到200万台，2026年开启海外建厂计划。随着产能利用率不断提升，国内激光雷达供应商生产端的规模效应提升，推动激光雷达持续降本，形成“降本-出货量增加”正向循环。06
相关公司
1、禾赛：发布6D全彩激光雷达等多项产品，业务进一步多元化发展
公司已被正式纳入港股通标的范围，自2026年4月16日起生效。纳入港股通将使中国内地投资者能够通过港股通机制参与公司股票交易，有助于拓展公司的投资者结构，并提升股份流动性及市场关注度。公司发布6D全彩激光雷达。传统激光雷达芯片感知三维空间（XYZ），知道物体的位置和形状，但缺少颜色信息。公司的毕加索芯片将彩色感光和TOF测距进行芯片层面的像素级融合，在同一颗芯片上同步感知三维空间（XYZ）和物体色彩（RGB），直接生成彩色点云，显著增强世界模型的空间智能能力。毕加索SPAD-SoC是公司毕加索平台的首款芯片，其光子探测效率（PDE）已突破40%，达国际顶尖水平。光子探测效率是衡量SPAD芯片感知能力的核心指标，直接决定激光雷达的测远能力和分辨率，在相同激光功率下，毕加索能探测到更远的距离、更小的目标、看清更暗的环境。激光雷达组件全栈自研落地。公司已实现包括激光器、探测器、激光驱动器、TIA芯片、ADC芯片、数字信号处理器和控制器七大关键部件的自研。公司有21款自研芯片获得AECQ车规认证，累计交付2.3亿颗，预计到2026年底累计出货量将超3亿颗，自研芯片和半导体器件累计交付量居行业内全球第一。公司加码布局物理AI。公司展示空间智能AI硬件产品Kosmo，预计下半年正式发布。Kosmo将让真实世界的空间数据变为可大规模获取的标准资源，赋能物理AI训练，加速具身智能与世界模型迭代。公司已布局机器人动力模组，深入动力模组底层架构，自主研发并掌握该领域的核心技术，未来将赋能智能机器人、自动驾驶、智慧工业等领域。2、速腾聚创：ADAS在手订单饱满，机器人激光雷达出货高增自研SPAD芯片构筑核心壁垒，ADAS在手订单饱满。1Q26公司ADAS激光雷达销量达14.48万台，同比 49.7%。根据公司公告，截至2026年3月31日，公司累计获得36家车企及Tier1的177款车型量产定点订单，储备的ADAS在手订单超过900万台。公司于4月发布“创世”数字化架构及基于该架构的两款旗舰SPAD-SoC芯片，其中，基于凤凰芯片搭建的400万像素高清激光雷达解决方案已获头部车企定点，公司预计2026年内实现量产上车。自研芯片的规模化应用有望优化产品性能与成本结构，并巩固公司在数字化激光雷达领域的护城河。多场景应用加速落地，打开第二增长曲线。1Q26机器人及其他的激光雷达销量同比 1458.8%达18.55万台。根据公司公告，公司在多个机器人激光雷达细分领域维持全球领先份额，位列国内智能机器人、割草机器人及商用清洁设备供应商前列。公司在割草机器人领域与库犸科技、石头科技、未岚大陆合作；在Robotaxi和Robotruck领域，与百度ApolloGo、滴滴、文远知行、小马智行以及北美L4头部厂商等合作；在无人配送领域，与新石器、九识、白犀牛、京东等达成合作。下游应用场景加速落地，该业务板块有望成为公司重要的增长引擎。3、图达通：聚焦激光雷达双路线布局，车端爆发及多元场景打开成长空间公司主营高性能激光雷达，构建多场景感知解决方案。公司聚焦三维感知技术，是全球图像级激光雷达市场的领军者。公司围绕1550nm和905/940nm双技术路线，打造了覆盖超远距（猎鹰系列）、主视补盲（灵雀系列）到纯固态广角（蜂鸟系列）的全域产品矩阵。2022年与蔚来深度合作实现车规级量产突破，并成功将应用场景延伸至泛机器人、智慧交通与轨交等非车领域。受益于规模化交付，公司营收高增，2022-2025年营收从4.55亿元增至10.58亿元，CAGR达32%，2025年实现年度毛利率首次转正，且营业亏损持续收窄，2025年营业亏损4.6亿元，收窄18%。双技术路线布局完善产品矩阵，布局机器人等非车领域拓宽成长边界。公司凭借1550nm猎鹰系列的超远距探测和高分辨率优势，深度绑定头部车企，已累计获得18家客户超60款车型定点；905nm灵雀系列以高性价比快速切入主流市场。新产品方纯固态蜂鸟系列已获得国内头部车企前装定点并具备规模化量产能力，有望成为下一代主力产品。随着高阶智驾车型单车搭载激光雷达数量持续提升，公司有望持续受益于行业渗透率与单车搭载量同步增长的双重红利。车端市场，公司早期绑定蔚来，目前客户朋友圈持续扩容，有望进入爆发式增长阶段。同时，公司前瞻性布局机器人、智能基础设施等非车领域，进一步拓宽成长边界。4、华为：国内科技龙头，深入布局智能驾驶与激光雷达赛道华为作为国内科技龙头，持续探索手机、汽车等领域技术前沿，并在智能驾驶与激光雷达产业深入布局。2020年，其ADS系统研发流程获德国莱茵TÜV颁发的ISO26262:2018功能安全最高等级ASILD认证。2023年，公司发布基于BEV GOD2.0 RCR2.0架构的ADS2.0；2024年升级推出ADS3.0，新增“车位到车位”与“VPD泊车代驾”功能，并首搭于享界S9实现量产。2025年4月，ADS4.0采用WEWA架构，传感器升级为高精度固态激光雷达与分布式毫米波雷达组合。WEWA架构搭载的高精度固态激光雷达尺寸为45×50×44mm，体积紧凑，最小感知精度达3cm，可识别下沉台阶、水管、石块等多种障碍。系统还集成“全目标舱内激光视觉Limera”传感器，与前向摄像头协同，实现精准小目标检测及100km/h时速下的舒适刹停。2025年1月华为在乘用车新车激光雷达市场份额达34.4%，首次超越禾赛科技与速腾聚创。依托鸿蒙智行生态，公司以“激光雷达 高阶智驾”策略强化市场切入，推动产品发展。2025年1月，搭载华为激光雷达的中高端新能源车型销量为2.3万辆，占国内该细分市场总销量的26.8%。5、永新光学：中国光学精密仪器及核心光学元组件的领军企业永新光学是中国光学精密仪器及核心光学元组件的领军企业，主要产品涵盖光学显微镜、条码扫描仪镜头、机器视觉组件及激光雷达光学元组件等，客户包括蔡司、徕卡、斑马、霍尼韦尔等全球行业龙头。在激光雷达领域，永新光学自2016年起布局，深耕近10年，积累了车规级光学元组件的核心技术。其产品覆盖机械式、半固态和固态激光雷达，关键组件包括ITO窗口、转镜、收发镜头等，技术处于行业领先地位。公司已通过IATF16949认证，产品满足车规级环境应力测试和可靠性要求，成为禾赛科技、图达通、法雷奥等全球头部激光雷达厂商的核心合作伙伴。均胜电子是宁波一家全球领先的汽车电子与安全系统供应商，通过多次国际并购（如德国普瑞、美国KSS等）实现技术整合与全球化布局，业务覆盖智能座舱、智能驾驶、汽车安全及新能源管理等领域。在激光雷达领域，公司于2021年战略投资图达通（Seyond），并负责其激光雷达产品的生产、测试与交付，形成“域控制器 激光雷达 车载通信终端”的综合布局，发力智能驾驶感知融合技术。均胜电子的激光雷达业务聚焦车规级量产，其合作方图达通已为蔚来ET7、ET5等车型提供超远距激光雷达猎鹰系列，探测距离达300米。技术方面，图达通产品涵盖主视雷达、前视雷达及广角雷达，支持高精度点云与抗干扰能力，并通过均胜电子的车规级制造体系实现规模化生产。07
市场空间
激光雷达已深入汽车、机器人、工业与物流、智慧交通及安防等下游场景，成为自动化与智能化的关键感知核心。
“智能驾驶＋机器人”因其广阔的应用场景，成为需求最明确、增长最快的双引擎。智驾领域，L2 渗透率大幅提升，单车激光雷达不断降本，Robotaxi、干线物流等场景对长距、高线数雷达需求爆发。人形机器人进入商业化元年，激光雷达因高感知能力和可靠性成为重要传感组件，展望未来市场空间广阔。1、智驾领域：10%-50%智驾渗透大周期，加速激光雷达放量智驾平权趋势已成，城市NOA功能逐渐普及，智能化进入加速渗透阶段，半固态激光雷达在车端占据主导地位。随着视觉算法推广提升实际应用体验，以及感知决策硬件成本下降，加之后续L3法规与标准预期陆续出台，推动L2 高阶驾驶加速落地。类比新能源渗透率拐点加速逻辑，未来L2及以上高阶智驾渗透率有望在10%-30%区间左右实现高速增长。随着消费者对辅助驾驶功能的重视程度和支付意愿的不断提升，以及NOA功能逐渐下探至10万元以下车型，预计至2030年国内乘用车L2及以上智能汽车智驾功能标配市场渗透率将超过90%，NOA标配搭载量将超过2400万辆。随着智驾放量，激光雷达的搭载量及渗透率规模持续扩大。作为高阶智驾系统的重要传感器，激光雷达搭载量与渗透率也在同步快速提升。2024年激光雷达搭载量达到154万颗，渗透率达到6.7%，同比2023年大幅提升。Robotaxi及特定商用场景的无人驾驶应用进一步拓宽激光雷达市场，且单车搭载量一般数倍于乘用车。相较其他传感器，激光雷达兼具多维强感知性能及全天出行的可靠性，业内普遍认为L4级及以上自动驾驶需要配备激光雷达。L4级别Robotaxi对于感知能力和安全冗余的要求进一步提高。对于L2 级乘用车，多传感普遍搭载1-2两颗激光雷达来增强感知实现智驾，而目前Robotaxi车型整体搭载5颗及以上激光雷达，通过4颗左右主激光雷达 若干补盲雷达来实现更大范围的感知。此外，在干线物流无人驾驶、Robobus、工业物流无人驾驶等其他特殊领域，激光雷达的应用前景同样广阔。目前主流Robotaxi车型均采用融合激光雷达的感知方案，且激光雷达搭载数量均在4颗及以上。国内北京、上海、武汉等地区均已实现无人驾驶试点落地，未来运营范围有望持续扩大，国内平台包括滴滴、小马智行、文远知行等，国外包括Waymo等。技术进步和规模效应体现，半固态激光雷达应用及芯片集成化实现大幅降本。一方面，车载半固态激光雷达大规模替代机械式激光雷达，叠加规模效应，成本显著下降。目前大规模上车的半固态激光雷达采用的转镜、MEMS振镜结构方案，都通过简化扫描结构实现了激光模块数量的降低，有效降低了成本。另一方面，芯片的集成化也是激光雷达降本的主要途径，将探测器、信号处理等进行集成能够大幅降低传感器物料消耗和制造成本。例如速腾聚创在MX激光雷达上量产搭载全自研SoC芯片M-Core，其让激光雷达电路板面积优化了50%，功耗降低了40%，成本相应降低了50%。据公司测算，激光雷达可以通过采用自主研发的专有芯片（SoC）取代标准芯片来降低成本，每个产品大概能节省100-200元。随着激光雷达成本持续下探，有效推动了激光雷达从豪华车型向中低价位车型渗透，加速激光雷达普及。2023年激光雷达搭载的核心价格区间为30-40万，2024年1-10月降为20-30万元，价格带逐步下探。机器人领域作为激光雷达的核心应用场景，未来空间广阔。不同于车端应用，机器人对激光雷达的要求更注重广视场角和高分辨率，而非远距离探测能力，因而需要低功耗、小型化且高集成度的LiDAR方案。激光雷达在机器人领域的应用潜力巨大，覆盖服务机器人、工业机器人、机器狗及人形机器人等多个方向。机器人领域未来有望呈现跨越式增长。主流机器人厂商包括宇树、智元、agility等均使用激光雷达。据QYResearch统计，2023年全球机器人激光雷达销售额达到1.9亿美元，预计到2030年将增长至12亿美元，CAGR为30.12%。高盛预测，2027/2032年全球人形机器人出货量将达7.6万/50.2万台，到2035年全球人形机器人预期出货量达到137.8万台，市场规模或达380亿美元。受高阶智驾规模扩张、激光雷达应用渗透率提升，中国车载激光雷达市场驶入快车道。综合考虑不同级别乘用车渗透率/不同级别的乘用车单车激光雷达搭载数/激光雷达单价等因素，测算乘用车市场激光雷达市场空间，预计到2030年国内车市场有望超过300亿元。伴随车载激光雷达降本迅速，预计整体市场即将迎来放量时代。08
参考研报
1.光大证券-激光雷达行业深度报告：从“智驾之眼”到“机器之瞳”，激光雷达中国力量引领空间智能革命
2.东莞证券-汽车行业激光雷达专题报告：智能驾驶 机器人，激光雷达需求持续上升
3.长江证券-汽车与汽车零部件行业：智驾平权系列五，智驾与机器人共振，激光雷达乘风起势
4.国海证券-汽车行业辅助驾驶系列专题报告三：激光雷达，技术路线收敛，市场空间扩容，国产头部玩家优先受益
5.中金公司-禾赛~W-2525.HK-智驾“金瞳”领航未来，机器人释放成长动能
6.嘉世咨询-2025激光雷达行业简析报告
7.华福证券-电子行业：智驾下沉加速，激光雷达迎全新成长
8.国联民生证券-禾赛~W-2525.HK-公司点评：发布6D全彩激光雷达等多项产品，看好业务进一步多元化发展
9.艾德证券期货-激光雷达行业：智能场景需求扩张，持续关注技术路线动态
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