激光雷达的复仇

经历多年万马齐喑，激光雷达终于等来了春天，但春光的分配并不平均。

禾赛交出全年盈利财报的同时，海外的同行正在成建制退场。德国老将 Ibeo 自 90 年代就战斗在激光雷达前线，但在德国汽车工业危机爆发前带头破产，剩下的一点家底被美国公司 MicroVision 收入囊中。

可惜 MicroVision 自己也连亏五年，身陷囹圄。无独有偶，Velodyne 和 Ouster 在股价跌到 1 美元后心照不宣的抱团取暖。

2018 年，全球车载激光雷达公司近百家，到去年剩下不到 10 家。

在真实的车辆行驶中，人类会通过肉眼和经验判断距离，而雷达可以精确感知车身与周围物体的距离。其中激光雷达又以探测距离见长，在辅助驾驶环节至关重要。

特斯拉 FSD 入华测试前，李想隔空喊话，称马斯克如果在中国开过车，可能也会考虑用激光雷达 [3]：

“目前摄像头在没有光线看到的距离只有 100 米出头（有效探测距离）。而激光雷达，没有任何光线也能看到 200 米远的物体。车速 130 公里每小时，依然能够实现 AEB 自动紧急制动。”

不过每个行业的出清整合期都剧烈而残酷，激光雷达自然难以置身事外。家大业大的博世和 Mobileye 尚且可以体面退场，多的是 Quanergy 一年内从 IPO 到破产的戏剧性故事。

价格战的炮火暂告段落，技术路线的分歧还在继续，新能源车漫长的产业链重塑中，激光雷达艰难驶过第一个赛点。

成本的诅咒

激光雷达市场的诸多惨案中，以美国公司 Velodyne 的案例最为典型。

Velodyne 老本行是声学，在 DARPA 组织的自动驾驶比赛中依靠激光雷达一战成名，又赶上了自动驾驶的超级风口。巅峰时期，Velodyne 在车用激光雷达市场独占 80% 份额。

激光雷达最初的应用市场并非新能源乘用车，而是百度、Waymo、Cruise 这类瞄准纯无人驾驶的公司。被传感器武装到牙齿的汽车创造了一个大市场，但成本问题接踵而至。

当时，Velodyne 的 64 线激光雷达能卖出 8 万美元单价，交付周期长达半年。

为了拿到优先提货权，百度和福特一块给 Velodyne 投了 1.5 亿美元。2017 年百度发布 Apollo 1.5 版本，还拿激光雷达做过文章：加入 Apollo 的合作伙伴，可以通过百度的价格体系，优先拿到 Velodyne 的激光雷达。

搭载激光雷达的旧能源汽车

然而，雄心勃勃的 Velodyne 终究遇到了先有蛋还是先有鸡的问题：自动驾驶进展缓慢，激光雷达成本无法被规模摊薄，高成本又反过来拖累了自动驾驶的进展。

按照 Velodyne 的预期，只要订单达到 100 万台，激光雷达单价可以降到 500 美元。但直到 2021 年，全球激光雷达出货量勉强达到 27.3 万台。

让人哭笑不得的是，激光雷达当时最大的应用场景是地形测绘和工业，合计份额 87%。相比之下，L4 自动驾驶市场占比仅有 6%，销量不到 2 万台。

2021 年后，新能源车在缺芯潮的背景中爆发，销量较之 2020 年翻了一倍，并在 2022 年突破年销量 1000 万大关。与此同时，辅助驾驶功能的渗透，新能源乘用车接棒无人驾驶，成为了激光雷达的核心市场。

但在新能源车高奏的凯歌声中，激光雷达的成本难题始终如影随形。

L2 辅助驾驶的确打开了激光雷达的销路，但受制高成本，激光雷达长期定位高端车独有配件。截至 2021 年，搭载激光雷达的乘用车普遍在 40 万元以上，车型不到 20 款 [2]。

2022 年，乘用车激光雷达市场规模首次超过 L4 自动驾驶，跃居增速最快的细分板块。但腰杆刚挺直，接踵而至的价格战又引发了一场 “去激光雷达” 运动。

一般来说，一套智驾系统成本大概在 3%-5%，那么 20 万车价，对应的智驾硬件成本不到 1 万元，留给激光雷达的预算寥寥无几。价格战炮火连天，激光雷达成为第一个牺牲品。

小鹏 P5 是国内第一款搭载激光雷达的量产车型，但小鹏也是最先放弃激光雷达的车企。蔚来全系车型标配激光雷达，但乐道同样默契的砍掉了激光雷达。

所有人都给激光雷达想好了墓志铭的时候，激光雷达突然又喘了一口气。

芯片化

智驾平权的口号声响彻市场前，激光雷达率先完成了咸鱼翻身。

2024 年，激光雷达价格降至 500 美元以内，今年进一步降至 200 美元。与之对应，继比亚迪 20 万级车型标配激光雷达后，零跑 B10 又将激光雷达车型价格打到 12.98 万元。

在自动驾驶场景中，激光雷达的主要作用是精确判断距离，以弥补摄像头感知力的不足。以主流 ToF 测距为例，激光器发出激光，光束在障碍物上形成反射，部分激光被探测器接收。

因为光速已知，算法可以通过回波的时延计算出车辆与障碍物的距离。激光不断扫描，就得到一幅点云，点云图中的每个点包含 XYZ 坐标、反射强度等信息，从而实现 3D 成像。

因此在光线严重不足的驾驶条件下，激光雷达可以带来额外的安全冗余。

点云图

收发模块是决定激光雷达性能的核心指标，也是主要成本来源。一般来说，收发模块会占据整机成本 60% 左右，降本难度很高。

原因在于，早期的激光雷达采用分立式架构，机械结构极其精密复杂，集中了成百上千个元器件，集成度很低，价格自然居高不下。

以 Velodyne 32 线激光雷达 HDL-32E 为例，保温杯大小的体积里需要集成 32 束激光发射器和 32 个接收器。如果要提高感知能力，就要增加收发器，但体积也会随之扩大，成本水涨船高。

机械式激光雷达

长期以来，产业界对成本下降的预期都寄托于规模效应，但激光雷达降本的关键反而在产品设计上 —— 即 “芯片化”。

所谓芯片化，可以理解为将雷达收发等模块功能尽可能集成在一块芯片上，既能解决内部系统各自为政的问题，又能简化生产工艺，扩产非常容易。

在这个过程中，固态 / 半固态激光雷达逐渐代替了集成度低、不容易过车规验证的机械式激光雷达。按照禾赛在招股书中披露的数据，自研芯片让发射端驱动电路成本降低了 70%，接收端模拟电路成本降低约 80%。

禾赛科技第四代芯片架构产品 ATX

但问题是，最初推动激光雷达芯片化的反而是海外公司。

2015 年左右，就有激光雷达公司将收发阵列分别芯片化。2018 年，Velodyne 的 ASIC 芯片已经迭代到第三代，Ouster 也开发出了代号 L1 的芯片。

按照 Velodyne 的预期，随着新能源车销量的提高，车企的订单会迅速做大激光雷达的市场规模。但包括 Velodyne 在内的几乎所有海外公司，在关键时刻都犯了一个战略性错误 —— 押注欧美市场 [1]。

中国车企在智能化上的激进投资，让中国顺理成章成为激光雷达最大的下游市场。相比之下，欧美常年只有特斯拉一根独苗，而马斯克恰恰是全球最著名的激光雷达反对者。

一个典型的纯固态雷达

另一方面，由于激光雷达的竞争力自始至终锚定成本，以及与之对应的生产制造能力，导致先发者实际上并没有技术上的先发优势。

Velodyne 在 2017 年就公开了固态激光雷达原型产品，但特斯拉之外的欧美虽然对激光雷达感兴趣，但装车时间一拖再拖，加上 Velodyne 生产制造能力瘸腿，创造了一个追赶窗口期。

事实证明，在降低成本这件事上，中国公司从来不会让人失望。

马斯克的误判

今年一月特斯拉电话会，大摩分析师问马斯克是否依然坚持 “激光雷达免费也不用”，马斯克表示特斯拉会坚持纯视觉路线五十年一百年不动摇，并反唇相讥说：

“人类开车时不会用眼睛发射激光，除非你是超人。”

阿祖：我就是

这种说法确实符合马斯克推崇的 “第一性原理”—— 人类驾驶员通过眼睛和大脑判断方向与距离，那么算法也可以依靠摄像头的影像与芯片的算力，熟能生巧，成为老司机。

纯视觉路线的完美长期停留在理论层面，因为摄像头对距离和三维世界的判断相比激光雷达呈结构性劣势。

但 2022 年的 AI Day 上，特斯拉宣布了一种新方案：BEV+Transformer + 占用网络。

简单来说，通过自动驾驶算法 “大模型化”，并引入占用网络（Occuppancy Network）后，算法会将摄像头采集的二维静态图像，拼接成三维动态场景。

占用网络的目的意在加强 3D 目标检测能力，是对激光雷达 3D 重建能力缺席的补充。在理想情况下，这套系统可以不借助激光雷达，实现激光雷达的功能。

马斯克长期为纯视觉路线摇旗呐喊

此后，特斯拉不仅坚持了去激光雷达路线，甚至激进的拿掉了毫米波雷达和超声波雷达。

但这条路线并非没有代价，其成本体现在研发环节的大量资本开支。

按照马斯克自己的说法，特斯拉不仅自研了云端算力芯片，在 2024 年还花了 30-40 亿美元购买 GPU，其 H100 的储备量可能达到 8.5 万块。面对大客户，黄仁勋接受雅虎采访时也借机吹了一圈彩虹屁：特斯拉自动驾驶遥遥领先（Tesla is far ahead in self-driving）。

从商业角度看，纯视觉路线也符合马斯克一以贯之的经营理念：用研发环节高昂的 “一次性成本”，置换每辆车的固定成本。从长远来看，研发成本会被大幅度摊薄。

但另一方面，马斯克很可能又一次错判了中国企业的生产制造能力。

一个极其相似的案例是特斯拉的 4680 电池。马斯克希望通过自产 4680 电池，实现电池成本的大幅度压缩。结果是 4680 电池虽然顺利量产，但并没有达到预期的目的：让自产的电池成本比供应商低。

2013 年，特斯拉曾和谷歌团队讨论过激光雷达方案，最终得出 “成本太高” 的结论。当时，一台激光雷达的价格几乎等同于一辆特斯拉，即便成本下滑 100 倍，马斯克也很难接受。

但真实的情况是，激光雷达的成本下降了 400 倍，不仅马斯克低估了激光雷达的成本下滑速度，摩尔定律的提出者戈登・摩尔泉下有知，恐怕也会汗颜。

目前，激光雷达的价格在 200 美元左右。曾经对激光雷达嗤之以鼻的车企，又纷纷默契地选择浪子回头。

尾声

在隔壁的碳化硅产业，有一个与 Velodyne 非常类似的难兄难弟：Wolfspeed。

Wolfspeed 以 LED 照明业务起家，意外挖掘了碳化硅这个电动车必不可少的零部件。借着新能源车市场爆发，Wolfspeed 果断转换赛道，在电动车赛道赛出了风格、赛出了水平。

很长时间内，Wolfspeed 都是碳化硅领域几乎唯一一家上下游全包的厂商，同时手握上游衬底的大量产能。在这种情况下，Wolfspeed 做出了大部分欧美企业自然而然的选择：控产能保利润。

但问题是，碳化硅衬底并不是一个技术壁垒非常高的领域，其竞争力也集中在生产制造环节。

伴随中国公司的激进扩产，碳化硅衬底将近一半的产能转移到了中国。与之对应，搭载 800V 碳化硅的电动车价格，迅速下探到了 20 万左右，Wolfspeed 则走到了破产边缘。

由于新能源车改变了汽车驱动方式与电子电气架构，导致一批新的零部件代替了一批旧的零部件，从而改变了供应链的格局。在这个过程中，供应链原有的座次被打破，通过市场竞争重新排列。

激光雷达上演了一个和碳化硅近乎镜像的故事，从三电系统到各类智能化环节，类似的产业格局重塑都在发生。

这个过程中，大部分中国公司得以跻身产业链核心环节，但残酷的竞争和惨烈的价格战也难以避免。

早晚有一天，绿牌会成为中国汽车工业最大的短板。

来源：远川科技评论