激光雷达，车企分手的刻意有多大？-国际原油

今年新能源车企一直在做两件事，降价和智能化升级。

从60万一吨到现在跌至9万成本线的碳酸锂，对上游矿企和锂盐厂是灾难，但给了明年车企继续降价充实的理由。

与此同时，智能化希望加速，今明两年车企开启“卷舆图”模式。根据理想CEO的说法，“到2024年，有无都会NOA，将会像买了20-30层高层，有电梯和没电梯的区别。”

一方面，车企将都会NOA功效的局限拓宽到更多都会，另一方面越来越多的车型加配了高阶智驾功效的硬件设置，好比激光雷达，虽然饱受手艺争议，还在大多数车企的智驾方案中夹缝生计。

可以预见到，明年L3级其余高阶智驾设置的性价比会随着质料端成本下降和需求扩容获得提升，甚至可能在20万以下的车型见到这种设置，激光雷达的出货量会有对照大的弹性。

只管在手艺蹊径上仍有清晰的提高空间，成本昂贵的激光雷达过早地被拥立纯视觉方案，急于优化成本的特斯拉抹掉了。

随着高精舆图的出局，激光雷达面临着同样的逆境，不停成熟的自动驾驶算法和不停堆砌的算力最终能让一些车企有能力拆掉“辅助轮”，转向更经济实惠的方案。

激光雷达企业，在快速降本、规模量产、替换手艺蹊径切断的三重压力下亏损谋划，虽然出货量大幅增进，在资源市场里股价依然得不到反映。

生计，照样殒命？

激光雷达面临的是*失去ADAS这个市场的风险，哪怕手艺好，份额高，若是成为未来智驾方案标配无法证实，那么出货量耐久看并不清晰，发展空间照样要打上个问号的。

01 三宗“罪”

感知层的蹊径之争最终照样要回归到数据和算法，成本、规模、以及精度间的取舍当前照样个“不能能三角”。在整车制造方面，只有控制硬件成本才气*化用户体验。抨击激光雷达的理由主要有三个，成本高，替换方案挤压，而且还不是非用不能。

都会路况和高速千差万别，信号灯转变、潮汐车道转变、路面行人轨迹展望、非灵活车轨迹展望……对于企业软硬件综合能力要求极高，算力要求，代码量都是指数级的增进。

而高精舆图的存在可以预知车道线、蹊径标识牌等交通要素的位置，为自动驾驶系统提供蹊径先验证信息，成为车企快速上马都会NOA的“捷径”。

舆图好用，然则很难做。

舆图的采集和维护成真相当高昂，测绘资质难以获取，后期随着都会扩展，采集成本也会响应增添，而且蹊径天天在改，耐久笼罩不足一定导致系统鲁棒性差，依赖高精舆图跑通都会NOA的前期事情是耗时耗精神的，车企可等不起。

拿掉舆图的底气，是算法层能够容纳伟大参数目的大模子给的。

从下半年最先，车企齐喊出“无图化”的口号，小鹏设计将在年底拓展到50个都会，华为年底要跑通天下大多数都会，而3月份宣布All in 自动驾驶的理想，年底前就要拿出无图的都会NOA。

感知层盛行着两种手艺蹊径，特斯拉为代表，只用摄像头的纯视觉方案，靠壮大的算法和数据积累支持；另有多种传感器融合的，行使每种传感器的优势互补，提高丈量精度的同时减轻算法层的运算压力，海内车企更多选择了这种蹊径。

单颗激光雷达售价4000-5000元，车企批量采购压价，单价相比已往几年已经大幅下滑，逼得激光雷达厂赔本倒贴，还要不停压缩成本。使用体验也有局限，用久了性能会下降，震惊和不良驾驶习惯会加剧磨损水平，升级算法也只能缝缝补补，整体替换又会十分昂贵。

这还不包罗自动驾驶系统的隐形成本，车企要像互联网企业一样租服务器为智能终端提供算力支持，海量数据存储和处置本就是一个成本黑洞。多传感器方案对差异数据处置的要求，甚至比纯视觉蹊径还要庞大繁琐。

不仅云云，激光雷达还面临着替换产物的围追切断。但正如高精舆图能够被更先进的神经网络算法替换，车企并未住手起劲让激光雷达“名誉退休”。

4D毫米波雷达除了提供速率、距离、方位等三维数据，还“进化”出了类似激光雷达的点云成像效果，同样能够填补纯视觉算法偏弱无法笼罩全场景的问题，清晰度上，部门指标近似到达16线数的激光雷达，只管现在*的激光雷达产物已经高达128线数。

激光雷达由于精度、分辨率、获取数据量上精彩的优势，也导致了相对更高的成本。单个激光雷达的成本要降到2000元以下尚有难度，而4D毫米波雷达的成本仅为其十分之一。从替换较低线数的激光雷达最先，理想、宝马等车企先后完成了毫米波雷达的结构，即即是原本坚持纯视觉蹊径的特斯拉也回归了毫米波雷达。

对照“激进”的车企如百度和吉祥合资确立的汽车品牌—极越，在10月份曾经宣布了其海内*BEV Transformer“纯视觉”高阶智驾手艺方案，不外方案称不上真正的纯视觉，依旧需要在高精舆图笼罩的场景才气开启，再逐渐往无图化的偏向生长。

前有性价比更高的4D成像毫米波雷达，后有BEV Transformer方案的不停成熟。可即便云云，高精舆图和激光雷达这两根拐棍，车企现在还没有足够的勇气同时说再见。

02 尚有余热？

无图模式下是否设置激光雷达，不仅取决于车企的预算和需求，另有平安冗余性。激光雷达可以部门填补高精舆图的空缺，每一束激光反射回来的都是三维坐标信息，能够实现即时定位和舆图构建。

从年头的理想系列，小鹏G6，上汽智己LS6，瞻仰U8，再到华为问界系列，长安阿维塔等等，激光雷达出货量迎来大幅增进。今年拿到大量整车厂商定点的速腾激创三季度的车载激光雷达销量高达9.3万台，甚至跨越了已往三年的销量和。

然则仔细想想，支持纯视觉蹊径的看法，实在并纷歧定都是否决激光雷达的理由。

纯视觉蹊径需要大量数据积累和算力支持，特斯拉通过影子模式确立数据网络和训练机制，每年有跨越百万的车型销量，自建数据中央加上自研芯片，在自动驾驶上投入早就跨越百亿，FSD beta累计的行驶里程跨越5亿公里。在海内，现在险些还没有车企的数据能到达这个临界量级。

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若何在自动驾驶上确立优势，特斯拉作了树模，但作业真的欠好抄。

智能化竞争同时也是算力竞争，小鹏、理想、吉祥纷纷确立自己的智算中央。这是头部车企在自动驾驶上竞争必须支出的昂贵成本，需要卖出更多的车和订阅服务来摊平成本，正如移动应用需要更多的付用度户来摊平带宽用度。

数据还存在重复网络和有用性的问题，单一场景重复模拟无数遍没有太大意义，因此像corner case这种长尾场景对有用数据的弥补尤为要害，“不怕一万，就怕万一”。

到了都会NOA阶段，纯视觉方案照样有许多庞大场景无法解决。

激光雷达可以直接获取目的、角度，填补摄像头在强光或黑夜等场景下性能劣化的缺陷，以及微波雷达对金属物体敏感在人车混杂场景中不易识别出行人的缺陷。

在一些特定的场景下，精度优势会被放大。

好比路面上有一个凸起的井盖，可能凸起高度只有3-5厘米左右，市面上波长905nm的激光雷达0-200米之间的精度在±5cm左右，1550nm的精度更高。

若是算力相同，越是精准的数据能获得更准确的效果，相对于用摄像头二维图片算出来的立体信息，激光雷达的平安冗余度更大，尤其在L3立法之后对于责任方举行界定，车企在平安上加倍不敢懈怠。

只管相比视觉 激光雷达，两套数据需要举行融合，一套硬件和一套算法在数据采集、标注、漫衍、训练上的效率显然更高，但车企在对激光雷达的信息举行差异水平的“提取”后，甚至可以当成“参考谜底”，对视觉网络的训练起到校验作用。

好比华为行使激光雷达数据在前后段融合中弥补和校验视觉数据。而小鹏则将激光雷达数据剥离出来，作为后段融合的弥补，用于磨练前段视觉网络的准确性。两种方式各有优劣，华为方案在架构上则加倍依赖激光雷达的数据。

车企不只思量以成本换时间，激光雷达现在的存在，作为一种平安兜底方案和指点员模式，在预算，规模，数据精度约束下，另有一定的施展空间。

已往两三年，搭载激光雷达的车型普遍集中在 30 万甚至 40 万以上的中高端车型。随着睿蓝 L7、小鹏 G6、智己 LS6 等新车的上市，激光雷达也随之下探到了 20 万元区间。

停止今年9月尾，中国市场在售车型提供激光雷达设置（含选装）的数目占整体市场在售车型数目的比重，还不到5%。渗透率的提升刺激了激光雷达出货量的增进，但相比百元级其余摄像头，激光雷达用起来依然很贵。

03 倒计时

在L2向L3逐渐过渡的阶段，车企预埋硬件举行高端智能驾驶结构，今年对于激光雷达企业来说是甜蜜的一年。

海内车载激光雷达龙头禾赛科技三季度交付量翻了五倍，已经累计获得 50 余款车型的激光雷达量产定点，但绝大多数照样要靠大客户理想销量的增进。前三季度标配激光雷达交付跨越30万辆，前三甲禾赛、图达通、速腾聚创合计占有85%的高集中度份额。

出货量的增进也给公司造血能力带来提升，禾赛今年延续三季度现金流都为正数，但净亏损也连续扩大到1.42亿元，其中销售、治理以及研发用度险些都在飙升。

车载ADAS的激光雷达产物售价相比无人驾驶品级类产物售价低了快十倍，将公司毛利率从去年同期37.1%降低至30.6%。车企对降本的要求很明确，激光雷达企业想要招揽更多营业扩大出货量，降价是不能阻止的，卖得更多，毛利更低，投入越来越多，盈利的不确定性依然很大。

决议激光雷达渗透率的除了自动驾驶手艺蹊径的转变，另有其自身的降本速率，要么通过手艺降本，要么扩大规模量产。

芯片集成化是激光雷达降本最要害的因素。

主控芯片成本在激光雷达中仅次于光学元件，行业龙头公司在降本这件事情上借鉴了芯片厂行使先进封装集成芯片的思绪，把激光雷达中数百个电子元器件集成到几枚芯片中。相比传统的分立式设计，芯片化能提升产物集成度、尺度化水平，削减供应商数目，降低成本。

芯片集成化意味着更小封装体积上能够容纳更多的晶体管数目，每单元性能的成本随着中物流和安装成本的降低而缩小。

当产量提高一倍，允许以更低的价钱刺激需求，才气消化更多的产量，这是个良性循环。

龙头企业从L4/L5级其余无人驾驶领域转向现在市场需求更大的L3级其余自动驾驶时已经完成了平台化能力的刷新，这允许厂商将激光雷达解组成能够迭代升级的自力功效模块，再衍生出顺应车企天真设置需求的产物。

智能驾驶品级渗透率提升是激光雷达出货量增进的驱动因素，L2、L3及L4级其余智能驾驶所需激光雷达台数划分为0台、1台和5台。

凭证Forst & Sullivan研究估量，2026年ADAS领域使用激光雷达产业规模有望达12.9亿美元，其中中国、美国、其他区域划分为6.7/3.5/2.7亿美元。用2025年单价降至3500元，每辆车平均打造1.9颗雷达，渗透率7%，乘用车3500万辆的假设估量，激光雷达在中国的市场规模将到达113亿元。

车企价钱战对上游供应商的影响清晰可见，既要卷价钱，又要卷性能，高端制造的用人成本还十分昂贵。

价钱上，若是能把激光雷达的BOM减下来，车企做智驾的利润空间更大，更多的预算能够投入到算力上；性能上，等到激光雷达的作用不显著了，或者替换方案足够用，车企自然会像镌汰高精舆图一样，跟激光雷达说再见。

犹如《创新者的逆境》中形貌的，企业在面临永无止境的科技变化时，就像在泥流上求生，必须永远保持在泥流之上移动，稍一停留下来，就会遭遇溺死的运气。在自动驾驶市场，激光雷达尚有余热，却也已经在倒计时了。