華為12月首次面向行業正式發布車規級高性能激光雷達產品和解決方案。這是一款96 線中長距激光雷達產品，可以實現城區行人車輛檢測覆蓋，并兼具高速車輛檢測能力，更符合中國復雜路況下的場景。華為的激光雷達產品在性能與可靠性方面都滿足車規級要求，依托在光通訊領域積累的精密制造能力以及先進工藝裝備實驗室，華為快速建立了第一條車規級激光雷達的第一條Pilot 產線，已按照年產10 萬套/線推進產能，以適應未來大規模量產需求。

激光雷達的市場格局

市場總量：根據咨詢機構 Yole 的數據，在 2020 年，全球激光雷達出貨量大約為 34 萬個，用于智能駕駛的大約 20萬個；全球激光雷達的銷售額約 12.95 億美元，智能駕駛相關的銷售額大約為 9500 萬美元。

至 2025 年，全球激光雷達的出貨量有望達到 470 萬個，其中用于智能駕駛的大約 340 萬個；全球激光雷達銷售額有望達到 61.9 億美元，智能駕駛相關的銷售額大約為 15.35 億美元。

主要玩家：激光雷達目前國外巨頭主要是 Velodyne、Ibeo 和 Quanergy 三家。國內除華為外，還有禾賽科技、速騰科技、鐳神、一徑科技、思嵐科技等。著名無人機企業大疆內部孵化的 Livox 于 2020 年發布了兩款激光雷達產品，售價分別為 6499 元和 9000元，線數分別等效于傳統 64 線和 128 線。

車載激光雷達的定位：華為汽車業務在“云-管-端”的架構下，發力智能駕駛、智能網聯、智能座艙、智能電動、智能車云五大模塊，其中智能駕駛對應“端”。智能駕駛的工作原理是通過激光雷達、毫米波雷達等感知層硬件來探測汽車周圍的環境，獲取數據后傳輸至決策層進行處理判斷，最后由執行層硬件具體控制車輛的行駛活動。

激光雷達是智能駕駛感知層的的關鍵傳感器，是目前實現 3D 空間建模的必備硬件。相比于毫米波雷達和攝像頭，激光雷達在目標輪廓測量、角度測量、光照穩定性、通用障礙物檢出等方面都具有出色的性能表現。

華為激光雷達定位前裝量產：華為激光雷達產品的研發始于 2016 年，在調研主流車企對激光雷達產品的需求后，華為明確了研發攻關方向，即做一款性能優越，符合車規級標準，能夠大規模前裝量產的激光雷達。在研發過程中，華為的激光雷達首先具體分析了實際行駛過程中的難點場景，比如地庫場景、隧道場景等；然后，華為進一步明確了激光雷達的規格定義，對測距規格、水平 FOV 和垂直 FOV 規定了性能要求；最后，華為考慮了激光雷達實際安裝適配的問題，對安裝數量、安裝位置、環境適應性問題制定了具體的解決方案。

華為激光雷達產品實現了性能、成本、可靠性三方面的平衡。

在前文中我們已經提到，按掃描方式劃分，激光雷達可分為 MEMS、Flash、相控陣、機械旋轉式四類。根據2020年世界知識產權組織對華為激光雷達技術專利的披露，華為的產品應該屬于 MEMS 激光雷達，并且采用多線程微振鏡激光測量模組技術進行了改進。

MEMS 激光雷達的特征：MEMS 激光雷達與機械激光雷達相比，有三大優勢。

1）機械結構簡化：微振鏡幫助 MEMS 激光雷達拜托了馬達、多棱鏡等機械裝置，毫米級尺寸的微振鏡縮減了激光雷達的尺寸；

2）成本降低：微振鏡的引入可以有效降低激光器和探測器的需求數量，機械激光雷達的發射模組數量與線數完全同步，但是 MEMS 僅需一束激光光源就可以通過微振鏡反射來實現多線數的效果；

3）分辨率高：MEMS 微振鏡可以精確控制光線角度，而機械激光雷達僅可以調整馬達轉速。同時，MEMS 激光雷達由于只采用一組激光發射和接收裝置，激光功率較低，也存在著信噪比較低、有效距離較短和 FOV 較窄的問題。

激光雷達是 L3-L5 級別智能駕駛的核心零部件，從 L3 級別開始應用，部分外資廠商生產的 64 線激光雷達價格高達 8 萬美元。華為的 96 線激光雷達目前的成本大約在數百美元，未來計劃將成本壓縮至 200 美元。

目前常見的車載激光雷達都是置于車頂，在華為的智能駕駛解決方案中，每輛車需要大約3 個激光雷達，將分布在車頭前格柵處和車前左右兩側輪眉上方。

華為激光雷達產品實現了功率與成本的平衡：華為針對 MEMS 激光雷達功率較低的問題，采用多線程微振鏡激光測量模組技術做了改進。華為借鑒了機械激光雷達的做法，采用了多個發射和接收組件，利用 MEMS 振鏡的垂直掃描密度易于控制的優點，使同線數下的華為產品所含有的激光發射接收模組的數量處于機械激光雷達和 MEMS 激光雷達之間，在提升功率和控制成本之間實現了平衡。

華為的這種技術模式可以快速推出多種用途的激光雷達，適應不同的市場需求。華為的激光雷達定位為中距激光雷達，最遠可達到大約 150 米的探測距離，其水平視野可達到FOV120 度的視角。

華為重構了激光雷達的核心部件：得益于 ICT 領域光學設計、信號處理、整機工程等長期積累，華為重構了激光雷達的核心部件，包括發送模塊，接收模塊和掃描器。

比如：華為選擇微轉鏡掃描器架構，不是簡單的做微轉鏡，而是解構了電機、軸承等關鍵部件，通過精準的掃描控制，提升點云精度的穩定性與一致性；收發端華為通過精準的光路控制，精巧的電路設計來提升收發模塊的光電轉換效率。

華為激光雷達產品的可靠性滿足多項車規級要求：華為車載激光雷達的可靠性不僅來源于車規級器件選型、還依賴整體架構設計以及海量可靠性測試驗證。電機作為核心部件，車規能力一直是行業關注的重點，華為憑借了 20 年深厚的機電能力積累和 25 億次電機可靠性測試經驗，設計了滿足車規要求的激光雷達掃描電機。

此外，針對車規要求的高低溫濕熱，水壓、振動、鹽霧、人眼安全、EMC（電磁兼容）、碎石沖擊等場景，華為都嚴格按照 ISO 國際標準執行，甚至基于 TOP 車企的特殊要求，做了更加嚴苛的測試。華為有信心成為全球第一個真正車規的高線束激光雷達的供應商。

華為激光雷達具有強大的清洗與加熱功能：在激光雷達被臟污覆蓋的場景下，可使用智能清洗系統，華為做了大量測試來驗證不同的噴嘴、不同的位置、不同水壓的清洗效果。由于行駛過程中也需要清洗，為了很好地測試這個場景，華為自主設計了智能清洗風洞系統，模擬在 130km/h 下清洗能力，然后再測試不同的噴嘴和壓力對清洗效果的影響，得到寶貴的一手數據。除了智能清洗系統外，華為也開發了智能加熱系統。在被霜、霧、凝露、薄冰覆蓋的場景，激光雷達內置的智能加熱系統會自動啟動。

華為激光雷達產品有望配套長安、北汽：在 2020 年廣州車展前，長安汽車董事長宣布，將攜手華為、寧德時代，一起打造高端智能汽車品牌。在其公布的長安方舟架構中，將預留 36 個傳感器，其中包含 5 個激光雷達。

在 2020年 11 月的“互聯網汽車烏鎮夜話”論壇上，北汽 ARCFOX BU 總裁透露，北汽和華為聯合打造了 ARCFOX 極狐最新款產品 HBT。新車搭載 3 顆 96 線激光雷達、6 個毫米波雷達、12 個攝像頭、13 個超聲波傳感器，華為提供的芯片算力達到 352 萬億次每秒。

華為激光雷達產業鏈布局：華為哈勃在激光雷達產業鏈上主要投資了分別為縱慧芯光(VCSEL 芯片）、炬光科技（激光雷達發射端）、南京芯視界（SPAD）、裕太微電子(汽車以太網 PHY)。

1）縱慧芯片的產品 VCSEL 芯片是激光雷達的光源。作為一種光電半導體，VCSEL 廣泛應用于智能手機、數據通信、激光雷達等領域。縱慧芯片同時也是華為手機 ToF 光源的主要供應商，自有 6 寸外延產線。

2）南京芯視界的產品有單光子雪崩二極管 SPAD（接收器），SPAD 對光具有高敏感度，裝配 SPAD 的激光雷達可以準確探測低反射率的物體，例如暗色著裝的行人等。

3）裕太微的主要產品是汽車以太網 PHY 芯片，汽車以太網也是新型汽車電子電器架構的主干網絡，以太網 PHY 不止用在激光雷達中傳輸點云數據，在毫米波雷達、智能座艙、自動駕駛域控制器上均有應用。

華為里程碑：華為早在 2014 年就成立了“車聯網實驗室”，致力于汽車互聯化、智能化、電動化和共享化的技術創新，延伸華為“端、管、云”的 ICT 能力，面向智能網聯電動汽車的應用場景儲備技術。2019 年 5 月華為正式成立智能汽車解決方案 BU，進一步明確了自身的定位和業務邊界：華為不造車，聚焦 ICT 技術，提供智能網聯汽車增量部件，幫助車企造好車。如今，華為自主研發的激光雷達產品正式發布，是華為在智能駕駛感知層零部件的重大突破，構成了華為汽車業務體系的重要一環。

激光雷達的性能優勢：分辨率高，信號精度高，3D 空間建模

各類傳感器的性能優劣：智能駕駛感知層的主要硬件有攝像頭、毫米波雷達和激光雷達，其中激光雷達性能最優、成本最高，是目前實現 3D 空間建模的必備硬件。這三種感知硬件可以同時使用，通過卡爾曼濾波算法實現融合傳感：

1） 攝像頭是視覺影像處理系統的基礎，適用于目標分類，比如交通信號燈分類、車道檢測等，探測精度一般，可實現車道偏離預警、全景泊車等較為基礎的 ADAS 功能；

2） 毫米波雷達的波長介于厘米波和光波之間，兼有微波制導和光電制導的優點，能夠大范圍檢測車輛的運行情況，可實現自適應巡航、自動緊急剎車等 ADAS 功能；

3） 激光雷達性能最優，分辨率高，精度極高，抗有源干擾能力強，可以通過點云數據實現 3D 空間建模，即使在夜間仍能準確檢測障礙物。

各類傳感器的價格與用量：車載攝像頭的價格近年來持續走低，2010 年市場價大約 300 元，2014 年降至大約 200元，目前部分車載攝像頭價格已低至 100 元以內，要實現全套 ADAS 功能，單車至少需要配備 5 個攝像頭。

毫米波雷達按頻率劃分主要有 24GHZ 和 77GHZ 兩種，價格分別大約為 500 元和 1000 元,要實現全套 ADAS 功能一般至少需要“1 長+4 短”共 5 個毫米波雷達。

激光雷達的原理：激光雷達（LiDAR, Light Detection and Ranging)是激光探測及測距系統的簡稱，是以發射激光束探測目標的位置、速度等特征量的雷達系統，由激光發射機、光學接收機、掃描系統和信息處理系統等組成。

其工作原理是向目標發射探測信號(激光束)，然后將接收到的從目標反射回來的信號(目標回波)與發射信號進行比較,作適當處理后,即可獲得目標的有關信息,如目標距離、方位、高度、速度、姿態、甚至形狀等參數,從而實現對目標進行探測、跟蹤和識別。激光雷達生成的通常是點云數據。

四個系統，九個指標：從激光雷達內部的運轉流程來看，可以劃分為四大系統。

1）激光發射系統：激勵源驅動激光器按一定周期發射激光脈沖，激光調制器通過光束控制器對激光的方向和線數進行調試，然后通過發射系統將激光射向目標；

2）激光接收系統：光電探測器接受目標物體反射回來的激光，產生接收信號；3）信息處理系統：接收信號經過放大處理和數模轉換，由信息處理模塊進行分析計算，獲取目標表面形態、物理屬性等數據并建立 3D 空間模型。

4）掃描系統：以穩定的速度進行旋轉，同時對所在平面的掃描，獲取實時的平面圖信息。此外，一款激光雷達的性能具體可以從九個維度去做評估。

激光雷達的分類：激光雷達集激光、全球定位系統（GPS）、和 IMU（慣性測量裝置）三種技術于一體，具有廣泛的應用場景，可以按照功能用途、工作介質、激光發射波形、探測方式、線數、掃描方式、載荷平臺等方式進行多種分類。

激光雷達的五項關鍵技術

測距技術：激光雷達主要有兩種測距方法，一種是基于時間的測量方法飛行時間法（TOF），主要有脈沖式和三角式）；另一種是不基于時間的測量方法，主要是相位式和調頻連續波（FMCW）。

1）脈沖式，也叫直接式，通過公式距離=光速 X 激光往返時間/2 即可測得目標距離。

2）三角式，也叫間接式，將光源、被測物、接收系統三點組成一個三角形光路，接收系統接收來自于被測物面的散射光，并將其成像在光電探測器敏感面上，通過光點在敏感面上的位移，從而計算出被測物的移動距離。

3）相位式，將一調制信號對激光光強進行調制，通過測量相位差來間接測量往返時間，計算公式為距離=信號波長/2X 相位差/(2 π)。

4）調頻連續波，通過比較反射信號與發射信號頻率的方法來得到目標的距離信息。脈沖式和三角式難度較大，精度也較低，相位式適用于終端距離測量，是目前精度最高的一種方式。

發射技術：激光的發射需要激光發射器與透鏡系統協同完成。

1）激光發射器有半導體激光器、固體激光器、光纖激光器和二氧化碳氣體激光器四種類型。無人駕駛大多采用半導體激光器，分為激光由邊緣發出的邊發射激光器（EEL）和激光垂直于頂面的垂直腔面發射激光器（VCSEL）。垂直腔面發射激光器，其出射光束圓形對稱，光能轉換效率高，光源具有高度一致性和高指向性等優點，被業界看好。

2）透鏡系統，一般由準直鏡、擴束鏡和輔助光學系統組成。準直鏡是為了解決激光器準直輸出問題，擴束鏡為了解決激光發散角問題，而輔助光學系統為了解決激光束偏振太難控制、光隔離等問題。

掃描技術：激光雷達的掃描技術直接關系到 3D 空間模型的搭建，可以分為掃描式和 Flash 面陣式兩種。

1）掃描式激光雷達具體有三種技術路徑可以實現：機械式掃描是將激光雷達安裝在車頂以一定的速度旋轉，在水平方向采用機械 360°旋轉掃描，在垂直方向采用了定向分布式掃描；MEMS（微電機系統）微鏡是把所有機械部件集成到單個芯片上，利用半導體工藝生產，以電的方式來控制光束；固態掃描，采用光學相控陣（OPA）技術，由元件陣列組成，通過控制每個元件發射光的相位和振幅來控制光束。

2）Flash 面陣式，用激光器同時照亮整個場景，對場景進行光覆蓋，一次性實現全局成像。目前 MEMS 和 Flash 技術越來越受到激光雷達廠商的重視，有望逐步取代傳統的機械式激光雷達。

探測技術：目前有兩種主流的探測技術，即直接探測法與相干探測法。

1）直接探測法，利用探測器的光電轉換功能直接實現對光信號的信息解調，系統簡單但是精度較低；

2）相干探測法，額外添加一路激光輸出，對信號進行混頻分析，靈敏度和精度較高，但是系統比較復雜。激光探測的核心器件是光電探測器，能把光能轉換成一種便于測量（電壓或電流）物理量的半導體器件，主要有 PIN 光電二極管、雪崩二極管（APD）、單光子雪崩二極管(SPAD)和硅光電倍增管(SiPM)等。

數據處理技術：激光雷達數據處理的主要任務是對信號進行分析計算，完成三維圖像重構。目前主要采用大規模集成電路和計算機完成，可利用 FPGA 技術（Field Programmable Gate Array）和高速 DSP 等完成。

我們認為，華為入局對國內智能汽車生態整體利好，有望發揮現有手機電子算法優勢，結合資金、人才優勢，將原來掌握在國際巨頭谷歌、英偉達、Velodyne 等手中的智能汽車關鍵要素國產化，同時帶動產業鏈上游硬件企業、產業鏈軟件合作企業的蓬勃發展。

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