文｜偲睿洞察 寇敏
編輯｜Emma
8月初，激光雷達迎來多次漲停：
國內(nèi)，先是3日，激光雷達概念走強，和而泰、永新光學漲停，天和防務、光庫科技漲超10%，萬集科技、福晶科技等走高；后有16日，激光雷達指數(shù)再度迎來上漲，16只成分股中，12只收漲。其中，巨星科技上漲6.84%，均勝電子漲超4%，光庫科技、萬馬科技、萬集科技、中海達等跟漲。
（國內(nèi)激光雷達指數(shù)市場表現(xiàn) 圖源：choice）
驚喜的是，從今年4月27日起，國內(nèi)激光雷達指數(shù)觸底反彈，沖出一波V字曲線。同時，美股激光雷達指數(shù)也在8月初迎來了一股小高潮。
（美股激光雷達指數(shù)（864008.TI）市場表現(xiàn) 圖源：同花順）
資本情緒的高漲，和下半年激光雷達量產(chǎn)有關(guān)。隨著下半年搭載激光雷達的一眾智能駕駛汽車下線，激光雷達迎來了放量期，據(jù)華西證券統(tǒng)計，自2022年5月開始，下半年將有13款搭載激光雷達的量產(chǎn)車，這將帶動激光雷達出貨量迅速提升，尤其是在四季度。
一時間“2022年，激光雷達量產(chǎn)元年”之類看好的聲音迭起，那么，激光雷達真的要迎來起飛階段了嗎？
事實上，在過去兩年中，國內(nèi)激光雷達指數(shù)上演了整齊劃一的“跌漲跌漲”局面，最新一輪“跌漲”，振幅甚于前一輪；復盤美國激光雷達上市五巨頭股價，也處在強波動之中。
（美股五家激光雷達上市企業(yè)股價走勢 圖源：同花順）
那么，哪些因素導致了這些動蕩？一波V字曲線之后，激光雷達真的要迎來成長期了嗎？如若不能，激光雷達廠商可以做哪些努力？
01 煽動激光雷達的蝴蝶翅膀
激光雷達的出圈得益于美國DARPA從2004年到2007年舉辦的三屆無人駕駛比賽，最初設立大賽的目的是為了軍方賽事利用，減少美軍在中東戰(zhàn)爭的傷亡，也因此，第一二屆比賽場地都設在沙漠。
遺憾的是，第一屆比賽所有隊伍都慘敗，獎金也被DARPA揣了回去；
第二屆比賽，有不少隊伍成功完賽，同時出現(xiàn)兩個亮點——一是，斯坦福大學憑借“攝像頭傳感器＋計算機視覺能力”拿了冠軍，二是，一堆車頂上有著小型飛碟般裝置的車隊也在比賽中表現(xiàn)亮眼，而這些奇怪的圓盤就是激光雷達前身；
直到第三屆大賽，場地從沙漠搬到了城市，周遭環(huán)境更復雜，要應對的情況更糟糕，也是在這次，激光雷達徹底大放異彩，在完賽的 6 支隊伍里，有 5 支裝載了這種設備。
其實，從無人駕駛比賽的結(jié)果中，我們就可以明顯看到激光雷達優(yōu)于視覺（攝像頭）方案——能夠應對更復雜的環(huán)境。而隨著自身技術(shù)的一代代更迭，以及智能駕駛潮流的興起，激光雷達似乎迎來了一片廣闊的天地。
根據(jù)GII數(shù)據(jù)，2021年全球自動駕駛汽車市場規(guī)模將達到422億美元，2022-2027年復合年增長率為38.4%，預計到2027年將達到2973億美元。
而作為智能駕駛的核心傳感器，激光雷達也將隨著自動駕駛的發(fā)展順勢而起，Yole測算，激光雷達整體市場將從2020年1.8億美元增長到2026年的57億美元，復合年化增速高達23％。
理論上，激光雷達現(xiàn)在萬事俱備，只等著智能駕駛汽車一輛輛從流水線上下線，然后，賺市場和估值的錢，事實真的如此嗎？
由于國內(nèi)多為激光雷達概念股，我們以國外五家上市公司數(shù)據(jù)為例：
先看市場側(cè)，從美股上市五家公司的營收及歸母凈利潤來看，目前還處于巨額虧損中。同時全球范圍內(nèi)，今年下半年，大量搭載激光雷達的車才下線，激光雷達進入所謂“放量期”，說明了，激光雷達或許才有望開始賺市場的錢。
（美股五家激光雷達上市企業(yè)股價走勢 圖源：同花順）
壓力給到估值側(cè)，其實僅從美股這五家激光雷達企業(yè)股價走勢——宏觀上，大起大落，且還未形成穩(wěn)定的增長趨勢；微觀上，動蕩變化劇烈?？梢娖淠壳斑€處于“主題投資”階段，也即，雖然極具想象空間，但由于技術(shù)、市場等因素還未形成穩(wěn)定的增長模式，沒有觸達到量價齊升的拐點。現(xiàn)下，大家愿意押寶“激光雷達”，有利好就跟上，但，但凡一點風吹草動，就立馬回撤。
復盤動蕩的股價和影響因素，結(jié)合東吳證券《美股激光雷達隱喻》一文，我們梳理出三大躁動性機遇：
第一，技術(shù)路線越優(yōu)者越被資本看好。
從Velodyne開啟激光雷達元年開始，激光雷達技術(shù)持續(xù)發(fā)展，直到現(xiàn)在，根據(jù)掃描系統(tǒng)可分為機械式、半固態(tài)、純固態(tài)方案。
多種技術(shù)方案并存，但存在明顯的優(yōu)劣對比。Luminar堅持的高功率激光器 1550nm 方案，更被市場看好，所以相對估值最高，而Velodyne 的機械式產(chǎn)品則相對不被看好。
再到Ouster 發(fā)展FMCW技術(shù)——與當下主流測距原理TOF方案相比，完美解決了TOF方案易受環(huán)境光干擾、信噪比過低以及速度維數(shù)據(jù)質(zhì)量低三大缺點，是更為理想的測距方案。其股價在上市的一段時間內(nèi)，跑贏了Luminar以外的其他三家公司。
（從2021年5月開始，Ouster后來居上 圖源：同花順）
第二，產(chǎn)品的市場反饋，說白了就是訂單量，每次企業(yè)宣布訂單及出貨量增長消息，都會在資本市場引起正向激勵。
復盤激光雷達鼻祖Velodyne歷史表現(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)，在上市的一個多月后，其股價20201030~20201224兩個月內(nèi)迎來了快速增長，究其根本，在于兩大原因四個事件：
一是，解決了專利糾紛問題，和國內(nèi)企業(yè)禾賽科技、速騰聚創(chuàng)兩家打官司，最終都達成和解，禾賽科技一次性支付專利費用1.6億元，表明了Velodyne的行業(yè)地位；
（Velodyne股價變動 圖源：同花順）
二是，三大訂單消息：
8月初，Velodyne宣布與PARIFEX簽署了一份長達3年的銷售協(xié)議，使用Velodyne Puck傳感器，用于實時匿名跟蹤靜態(tài)和移動物體；
10月，Velodyne與百度簽訂3年供貨協(xié)議，為阿波羅項目供應激光雷達傳感器；
12月，蘋果宣布2024年生產(chǎn)電動車，并將使用激光雷達傳感器幫助汽車獲得道路三維視圖，而Velodyne正是蘋果接洽的激光雷達制造商，此消息一出，Velodyne(VLDR.US)盤前漲近8%。
放在國內(nèi)企業(yè)身上，也是相同規(guī)律。對比速騰聚創(chuàng)的融資信息及其發(fā)展歷史，可以發(fā)現(xiàn)，當公司在技術(shù)、訂單及量產(chǎn)信息上有利好信息，資本市場就會給出一波正面反饋。
第三大躁動性機會來自實打?qū)嵉牧慨a(chǎn)消息，例如此輪“大量汽車下線”消息一出，刺激激光雷達市場一片興奮。歷史上，當激光雷達企業(yè)實現(xiàn)交付量時，股價也都出現(xiàn)上漲。
總的來說，激光雷達還處于“資本看好”，但“相對理性”的主題投資階段——看好這個賽道不假，但是要想得到資本的進一步青睞，就需要企業(yè)提供技術(shù)、訂單和實際量產(chǎn)三個籌碼，籌碼多一點，股價就好看一點。
而另一面是，一旦沒有新的籌碼持續(xù)刺激，市場又會回撤，企業(yè)股價隨即跌落。簡單說，在主題投資階段，尚未成熟的激光雷達，供給側(cè)和需求側(cè)的任何一點風吹草動，都會引起市場的巨大漣漪。
02 這輪刺激能走多遠？
盡管2022年下半年將迎來大量搭載激光雷達的智能駕駛汽車落地，但是，目前來看，這或許也只是行業(yè)主題投資階段的一個插曲。
因為要想實現(xiàn)真正的行業(yè)爆發(fā)，就需要從需求端到供給端形成一個正向循環(huán)，而我們認為這個正向循環(huán)還未真正到來，作以下假設推理：
循環(huán)一——強需求推動下，激光雷達具備全面普及量產(chǎn)上車的條件，然后雙向奔赴，順著智能駕駛大潮扶搖直上。
然而現(xiàn)實是，激光雷達不具備全面普及量產(chǎn)上車的條件——一是技術(shù)還處于大亂斗階段，二是價格居高不下，所以，行業(yè)爆發(fā)還有待觀望。
首先要明確的是，激光雷達的功能是為了彌補智能駕駛的算力。
在智能駕駛的“感知、決策、控制”三層架構(gòu)中，激光雷達和視覺攝像頭解決的，都是智能駕駛“感知層”的問題，即作為“眼睛”，將周圍的各種動靜態(tài)環(huán)境捕捉到，然后傳回“大腦”——智能AI駕駛芯片進行“思考決策”，做出剎車、拐彎、減速等決定，最后再交由控制系統(tǒng)去操作執(zhí)行。
也就是說，在智能駕駛的感知和決策層，是需要激光雷達和算法兩部分同時努力的。
盡管特斯拉堅持的視覺方案遠不如激光雷達看得遠、看得多、看得準，但是，特斯拉可以憑借算法一招制敵，比拼AI能力——強算法＋大數(shù)據(jù)投喂。而特斯拉之外的智能駕駛汽車算法不行，就用激光雷達來補足。從感知層下力氣，照樣可以實現(xiàn)和特斯拉同等力的智能駕駛。
理論上這是一條正確的道路，車企＋激光雷達，強強聯(lián)手，構(gòu)筑一個美好未來。然而，激光雷達似乎并不那么給力：
一方面，技術(shù)還處于不斷進化過程中，未形成統(tǒng)一標準，并且，距離行業(yè)公認的，最理想的技術(shù)還存在一定距離。
激光雷達運行的基本原理是，通過發(fā)射模塊向目標發(fā)射探測信號，然后將接收到的從目標反射回來的信號，與發(fā)射信號進行比較后獲得目標的有關(guān)信息。拆解開來，就是發(fā)射、掃描、接收及信息處理四大模塊。
然而，先行技術(shù)下，在激光器、探測器、測距原理以及掃描方式上，都有多種技術(shù)路徑，行業(yè)還未形成統(tǒng)一路徑（各種技術(shù)方案下，都有代表公司）。盡管當下，行業(yè)在技術(shù)發(fā)展趨勢上形成了一定的共同認知，比如，在激光發(fā)射方向，從EEL激光器向VCSEL升級；激光接收上，從APD向SPAD/SiPM升級；掃描系統(tǒng)上，已經(jīng)從機械式發(fā)展至半固態(tài)式……但這些距離最佳方案仍有一定的距離。
（ 激光雷達分類 圖源：公開資料，偲睿咨詢整理繪制 注：標紫部分為現(xiàn)在主流方案，越往后技術(shù)越先進）
簡單說，就是現(xiàn)在激光雷達行業(yè)技術(shù)處于大亂斗時代，有一個最理想的技術(shù)在那頭，但是，還沒有達到。
同時要關(guān)注的一點是，部分先進技術(shù)還存在適配性難題，即，A環(huán)節(jié)的優(yōu)質(zhì)方案，必須和B環(huán)節(jié)的優(yōu)質(zhì)方案匹配，需要共同升級才能達到整個激光雷達產(chǎn)品性能的升級。比如，1550nm光源是優(yōu)質(zhì)的光源選擇，但是，其與ToF測距法配合不佳，更適合FMCW方法。
而當技術(shù)還未形成統(tǒng)一標準、各種路線共同推進時，就表明車企沒辦法實現(xiàn)大規(guī)模標準化量產(chǎn)，自然就無法攤薄成本，降低價格。
（圖源：國盛證券）
最近就有媒體曝出，一位小鵬P5車主，車頭不小心剮蹭了一下，好巧不巧撞壞了車頭兩顆激光雷達中的一個，維修費高達9000元，而，買車時，單顆激光雷達的選裝費用才7000元。
技術(shù)混亂未形成統(tǒng)一標準＋價格高，已經(jīng)足夠影響激光雷達的放量了，而回到此次“2022年量產(chǎn)元年”，這一批車落地應用后，市場和用戶的使用感受和反饋我們還不得而知，需要在實踐和時間檢驗中，給出答案。
可激光雷達在進步的同時，算法技術(shù)也在突飛猛進，試圖彌補當下激光雷達技術(shù)的不足，由此，我們不得不思考另一個問題，也就是我們的循環(huán)二——當智能駕駛發(fā)展到一定階段，更高級別的算法下，激光雷達是否還有需求？如果有需要，那么兩者相輔相成共同前進，如果不需要，那激光雷達甚至進入不了智能駕駛的商業(yè)鏈。
畢竟有前車之鑒，以手機為例，在算力足夠強以后，用普通的手機攝像頭也很有可能拍出單反相機的效果。
行業(yè)公認，激光雷達提供的價值是一種“安全冗余”，為了預防及應對一些“長尾場景”。也就是小鵬P5上市時，何小鵬面對記者表示的——電芯和芯片才是電動汽車兩大重要殺手硬件，激光雷達也不如攝像頭重要，其核心只是針對極端情況把可靠性、穩(wěn)定性和準確率提高。
而《晚點》報道中，面對“激光雷達是長期必須的嗎？”這一問題時，一位已與某雷達廠商合作的國內(nèi)造車新勢力 CEO 說，為解決 corner case（邊角案例），保證安全性，早期還是需要激光雷達，“做些冗余”，但長期看，一輛車上的傳感器種類和數(shù)量都會減少。
在行業(yè)技術(shù)和價格兩大問題下，激光雷達企業(yè)還有很多挑戰(zhàn)要克服，比如不斷升級技術(shù)、豐富功能、持續(xù)降本等等。
如果做不到，那么，也許有朝一日回頭看，激光雷達也只是智能駕駛發(fā)展史的一塊墊腳石，在通往智能駕駛的星辰大海途中，貢獻過一份力。
03 乾坤未定，激光雷達仍可再博
要突破現(xiàn)行循環(huán)困境，激光雷達廠商選擇對癥下藥，或者另辟蹊徑。
首先，毋庸置疑，在技術(shù)上持續(xù)發(fā)力。
國外激光雷達五巨頭，雖營收體量不大，但各公司研發(fā)費用率卻普遍超過100%；對比國內(nèi)禾賽科技，其2018、2019及2020年前三季度，研發(fā)費用分別為0.62億、1.68億以及1.63億，占到總營收的46.62%、48.26%及64.43%，研發(fā)費用占比持續(xù)上升。
其次，當技術(shù)路徑瓶頸無法快速突破時，激光雷達廠商通過產(chǎn)品集成化、芯片化等“旁側(cè)”方法，盡可能既保證了激光雷達的高性能和高可靠性，同時降低成本。
激光雷達的性能主要取決于收發(fā)模塊、可靠性取決于掃描模塊，成本由二者決定。其中掃描模塊仍在持續(xù)演進，但對激光雷達廠商而言，收發(fā)模塊技術(shù)是相對通用的，可以進行芯片化與集成化。高集成化減少器件數(shù)量，降低因單一器件失效而導致系統(tǒng)失效的概率，提升可靠性。
先行技術(shù)下，由于車載激光雷達未形成統(tǒng)一確定的技術(shù)路線，所以，廠商在芯片制造商以FPGA方案為主，模塊之間好似“積木塊”拼在一起，這樣不僅工藝繁瑣，而且，F(xiàn)PGA方案需要頻繁修改和升級系統(tǒng)架構(gòu)，即修改一環(huán)節(jié)，整個架構(gòu)都需要調(diào)整。
而芯片化、集成化方案，是將整個系統(tǒng)簡化為幾顆芯片，通過SoC方案進行制造，具有集成度高、適合大規(guī)模量產(chǎn)、器件自主可控的優(yōu)勢，同時，實現(xiàn)裝配工藝自動化，大幅降低物料及調(diào)試成本。
比如，禾賽科技，通過自研多通道發(fā)射芯片使得發(fā)射端驅(qū)動電路成本降低約70%，自研多通道模擬前端芯片使得接收端模擬電路成本降低約80%。
最后，商業(yè)模式上，不少企業(yè)開始推行“軟硬件一體方案”。
前文我們提到，智能駕駛的三層架構(gòu)中，激光雷達和算法負責的是“感知＋決策”部分，也是智能駕駛的核心。也就是說，車企的最終目的，是達到通過這兩部分各自的最大化，達到最佳的智能駕駛決策，借助激光雷達就是其中的一個手段。
那么，激光雷達廠也可以在算法層面努力，一方面，通過提供感知算法增加自身產(chǎn)品對未計劃或不具備自研感知算法主機廠的附加值，解決了部分客戶的痛點；
另一方面，當激光雷達廠商從硬件供應商轉(zhuǎn)化為硬件＋提供算法解決方案的一體化供應商時，就可以打包出售，同時為車企提供整套感知解決方案，從而降低車企的二次開發(fā)成本。
比如，國外企業(yè)Innoviz 通過直接與大眾汽車的汽車軟件公司Cariad SE 合作，從而將其技術(shù)整合到即將上市的大眾汽車中，如今，Innoviz 已與大眾簽訂40億美元合同，為大眾汽車提供激光雷達組件和感知軟件，預計2025 年開始量產(chǎn)交付。成為Tier 1 直接向大眾汽車供貨驗證了軟硬件一體化方案的可能性。
截至目前， Innoviz 已經(jīng)推出了多款 MEMS 固態(tài)激光雷達和配套的感知軟件：InnovizOne、 InnovizTwo、Innoviz360，成為軟硬件一體化領(lǐng)先者。
總得來說，大眾高喊“激光雷達量產(chǎn)元年爆發(fā)”，這不假，但這個量產(chǎn)的量級和后續(xù)的可持續(xù)性值得思考和關(guān)注；在技術(shù)、價格等問題下，激光廠商做了一些努力，但仍舊任重而道遠。
而當激光雷達還在動蕩性較高的主題投資階段時，或許，可以默默關(guān)注一波產(chǎn)業(yè)鏈上游，比如激光器和探測器、光學部件、模擬芯片等等，畢竟不論激光雷達采用哪種技術(shù)路線，通用的材料是香餑餑。