激光雷达2025：揭开智驾与机器人未来的秘密！
1. 智驾之眼：车载激光雷达渗透率“跨越鸿沟”，受益智驾下沉“量增价平”
1.1 价值：“安全+功能+情绪”三重价值提供，智驾感知路线有望向多传感器融合收敛
1.1.1 安全价值：自动驾驶是零容错场景，多传感器融合路线更胜任“全天候”驾驶环境
针对特斯拉所倡导的纯视觉智驾路线与国内主流的搭载激光雷达的多传感器融合路线的 争论已持续良久，我们也已在过去多篇报告中反复论证过激光雷达不仅是车载感知“功能 件”，更是高阶智驾的“安全件”这一观点。 2024 年 10 月 18 日，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）公开文件显示，该机构已 经正式对特斯拉“全自动驾驶系统”（FSD）启动调查。本次调查将对 240 万辆配备 FSD 的特斯拉汽车展开调查，调查涉及 4 起碰撞事故——其中包括 2023 年的一起致命车祸 （2023 年 11 月，亚利桑那州里姆罗克市一名行人在被一辆特斯拉 Model Y 撞倒后身 亡）。NHTSA 认为，4 起事故都是特斯拉汽车在启用 FSD 之后驶入“能见度降低”的道 路区域时发生了碰撞，具体发生在道路能见度因阳光眩光、雾霾或尘土而受到限制的情况 下。目前，监管部门正在评估特斯拉 FSD 在能见度降低情况下的检测和响应能力。 事实上，即便 AI+纯视觉感知路线在未来能够逼近甚至达到人类驾驶员的能力，作为被动 型传感器的摄像机与人眼同样会受限于：1）在浓雾、暴雨、暴雪等极端天气下感知能力 较弱。2）感光动态范围限制，难以在短时间内适应光线的剧烈变化，比如，在进出隧道 时人眼需要一定时间适应光照环境的变化。由于上述两点纯视觉方案的感知劣势而出现交 通事故几乎是难以避免的。相比之下，毫米波雷达和激光雷达具有更好的“全天候”感知 能力与几乎不受光线环境影响的感知稳定性，且激光雷达厘米级的分辨率相较毫米波雷达 分米级分辨率在测距精度上更胜一筹。 我们认为，1）高阶智驾的终点绝对不能以逼近甚至抵达人类驾驶员水平作为金线，自动 驾驶必须超越人类司机的上限，因为出行是零容错场景。2）况且，目前国内车厂相比特 斯拉无论是从算力储备、数据积累还是模型水平上均有不小差距，潜在天量资源投入叠加 海外算力禁运背景下，搭载激光雷达或成为国内车厂进军智驾的性价比之选。
1.1.2 功能价值：AEB 安全速度上限提升 50%，地面高精度检测提供平稳驾乘体验
据欧盟委员会估计，AEB 每年可以在欧盟境内拯救 1,000 多条生命 。据禾赛微信公众号 披露，92%的消费者在购车时会优先考虑带有 AEB 功能的车辆，相比无激光雷达车型， 装有激光雷达的车型，其 AEB 速度上限具有约 50%的明显提升：1）在无激光雷达情况 下，AEB 速度上限约为 85km/h，搭载激光雷达后提升至 140km/h；2）夜间行驶环境下， 无激光雷达情况下，AEB 速度上限约为 80km/h，搭载激光雷达后提升至 120km/h。
激光雷达高精度地面检测提供平稳乘车体验。驾驶员在行驶过程中，难免会在道路上遇到 各种凹陷和凸起，此时如果车速过快，会非常影响乘车体验的舒适性，甚至会有安全隐患。 激光雷达可基于探测到的地面高度落差，在车辆快要经过凹凸不平的路面时，辅助驾驶员 避开坑洼或尽早减速，帮助智能汽车获得更好的驾乘体验。
1.1.3 情绪价值：激光雷达≈更安全、更智能、更高端、更昂贵的消费者心智逐步确立
消费者偏好决定车厂最终的配置选择，某款车型是否要上智驾，以什么样的感知方案实现智驾，归根到底要取决于消费者的选择。我们认为，经过一段时间的市场教育，消费者已 渐渐形成了“激光雷达≈更安全、更智能、更高端、更昂贵”的心智。 我们观察到，主流电商平台中存在“激光雷达装饰盒”一类产品售卖，且排名靠前的店铺 拥有千人以上的购买记录，考虑到目前国内车载激光雷达年化出货量刚破百万颗，这一销 量数字不容小觑。我们认为，对一部分消费者而言，激光雷达之于汽车的价值可大致类比 为高端相机镜头之于智能手机的价值，其可以作为“社交货币”为消费者提供情绪价值， 因而这部分消费者理论上会愿意为搭载激光雷达的智能汽车支付溢价。
以大众级消费车型广汽 AION RT 为例，同样为纯电续航里程 520km 的车型，“激光雷达 版”相比“智享版”贵出 3.6 万元，相比“智豪版”贵出 3 万元。我们观察到，“激光雷 达版”相比另外两个中低配版本除了额外多搭载了一颗激光雷达以外，从芯片到其他车载 传感器数量也均有增配，从而能够额外提供包括城市 NOA、高速 NOA 在内的近十项新增 智驾功能，并在被动安全、车内/外灯光等方面也均有软硬件提升。 据此，我们认为：1）广汽 AION RT 2025 款 520 激光雷达版并不单单因为额外增配了一 颗激光雷达而相比其他版本贵出 3 万以上售价，其在各个软硬件维度相比中低配版本均 有所提升。2）广汽之所以愿意将全面提升之后的顶配 AION RT 版本命名为“激光雷达 版”，一定程度上是在迎合消费者心理，车企认为“激光雷达”可以作为“更安全、更智 能、更高端、更昂贵”的标签为顶配版本提供卖点。 从销量数据看，广汽 AION RT 2025 款于 2024 年 11 月 6 日正式上市，上市首月销量达 7,288 万辆，其中“激光雷达版”销量达 3,276 万辆，选购率为 45%，接近一半的新款 AION RT 购车者选择了“激光雷达版”，足见车载激光雷达即便在 10~15 万大众级消费 市场中依然饱受消费者青睐。我们认为，激光雷达逐渐从车企 BOM 成本中心走向收入中 心，换言之，激光雷达能够“帮车企卖车”。
1.2 空间：ADAS 激光雷达价格通缩接近尾声，25 年激光雷达将下沉至 10-20 万车型
1.2.1 价格：ADAS 激光雷达价格通缩接近尾声，“科技平权”之后高端化趋势初见端倪
4 年时间从 2 万块降到 2 千块。2020 年，速腾聚创 ADAS 激光雷达的均价约为 20,583 元，2024 年前三季度，速腾聚创 ADAS 激光雷达的均价约为 2,566 元，我们预计其 2024 全年 ASP 约为 2,550 元。2020-2024 年产品均价年均降幅约 40.7%，相当于连续 4 年以 每年打 6 折的方式实现了 ASP 降数量级。 均价降数量级的背后是公司出货量的暴增。2020 年，速腾聚创 ADAS 激光雷达出货量约 为 300 颗，2024 年，速腾聚创 ADAS 激光雷达出货量约为 52 万颗。2020-2024 年出货 量提升了 1,700 多倍。 激光雷达采购预算约占整车售价的 1%左右。据大疆车载负责人沈劭劼，在智能驾驶还只 能缓解驾驶疲劳而非完全取代驾驶员的阶段，L2+级别的智能驾驶软硬件预算约占整车售 价的 3~5%。其中，我们预计，激光雷达约占智驾总预算的 1/4~1/5，也即对于车厂而言， 激光雷达的预算约占整车售价的 1%左右。换言之，2023 年及以前，ADAS 激光雷达均价 高于 3,000 元，因此较难渗透 30 万元以下的车型，而 30 万以上车型仅占我国新能源乘 用车不足 20%的市场份额。2024 年，当 ADAS 激光雷达均价进入 2,500~3,000 元区间， 使得部分 25~30 万元的车型有预算搭载激光雷达，驱动 24 年速腾聚创在 23 年高出货量 基数下依然取得了翻倍以上增长。 发布千元级低价产品是主动为之，意图打入 10~30 万大众级车型市场。2024 年 4 月，速 腾聚创对外发布了售价仅为 200 美金的车载激光雷达新品 MX。不久后，禾赛发布 ATX 对标产品跟进 MX，并在 2024 年 11 月的三季报电话会中透露定价有望降至 200 美金。 市场有声音认为，千元级产品的发布表示车载激光雷达的“价格通缩”仍在持续，“量增 价减”背景下终局市场容量可能受到损害。对此我们判断，无论从降价原因还是降价能力 看，本次 200 美金定价的千元级产品都代表了车载主视激光雷达近几年的价格底线：
降价原因：考虑到行业双寡头格局与早期客户主要以 25 万元以上车型为主，本次降 价动作并非来自竞对或下游客户的压力，而是头部玩家主动为之。千元级产品的发布 有助于公司一举打入 10~25 万元区间的大众级车型市场，而 10-30 万元的车型约占 我国新能源市场 7 成左右，降价是为了打开更为广阔的蓝海市场。
降价能力：目前纯固态激光雷达测距能力依然有限，半固态产品仍将是未来一段时间 车载主视激光雷达的唯一选择，目前行业头部玩家速腾、禾赛的年化出货量已达到 40~50 万颗规模，且两家在半固态技术路线的自研化程度均已达到较高水平。据此我 们判断，在不考虑纯固态产品技术颠覆的情况下，头部厂商主力产品的自研降本与规 模放量降本空间有限，目前半固态主视激光雷达已进入降本瓶颈期，200 美金的千元 级车载激光雷达或成为未来一段时间的价格底线 日，速腾聚创发布全球首款千线P 的图 像级分辨率。同月，禾赛在 2025 CES 展会上发布 AT1440，可实现 0.02°×0.02°超高清 角分辨率。在此之前，两家龙头厂商旗下也有 M3 和 AT512 等高端车载产品。我们认为， 假如说 2024 年 MX 和 ATX 两款定价在 200 美金的千元级产品开启了车载激光雷达“科 技平权”时代，那么 2025 开年 EM4 和 AT1440 的相继发布则一定程度上标志着车载激 光雷达单一主力 SKU 时代落下帷幕，车载激光雷达在“科技平权”以外的高端化趋势初 见端倪，未来不同售价区间的车型或适配不同预算和性能配置的激光雷达 SKU，长期看 车载激光雷达不会被“千元机”包打天下。
1.2.2 数量：24 年车载激光雷达“跨越鸿沟”，25 年激光雷达将下沉至 10-20 万车型
16%渗透率是观察早期科技产品是否进入大众市场的金线。按照“跨越鸿沟”理论，一款 早期科技产品的渗透率曲线往往遵循类正态分布，其中，不同标准差分位点的人群特征存 在较大差异。对于像车载激光雷达这样的早期科技产品而言，颠覆性产品创新（改变车载 传感器感知方案）会要求下游用户（主机厂/OEM）改变使用习惯（感知方案融合、车型外观设计等），同时也要考虑汽车消费者的接受度和实际使用体验。“跨越鸿沟”理论认 为，早期科技产品的技术采用曲线中，最大的拐点在于距离均值一个标准差，也即 16%渗 透率左右的“鸿沟”，一旦渗透率突破 16%，便意味着这款产品从技术极客与早期尝鲜者 的小众客群线 年是车载激光雷达“跨越鸿沟”元年。2022 年，我国乘用车激光雷达渗透率仅为 0.5%，2024 年，我国乘用车激光雷达渗透率提升至 4.9%。假如将渗透率的分母从全部 的乘用车切换为新能源乘用车，2024 年，我国新能源车激光雷达渗透率约为 10.5%，假 如进一步将渗透率的分母替换为 15 万以上有预算做高阶智驾的新能源乘用车，2024 年 1 月，我国 15 万以上新能源车的激光雷达渗透率约为 21.6%，环比 23 年底提升 12.9pcts， 稳稳突破 16%，标志着车载激光雷达“跨越鸿沟”。总体来看，我国乘用车/新能源车/15 万以上新能源车激光雷达渗透率分别为 4.8%/10.5%/21.5%。
向未来看，我们认为，一方面自上而下看，依据“跨越鸿沟”理论模型，在 2024 年 15 万 以上新能源车载激光雷达渗透率突破 16%之后，2025 渗透率有望加速向上；另一方面自 下而上看，包括比亚迪、吉利、广汽等在内的头部车企的多款激光雷达车型预计将在近期 相继发布，多款 10~20 万价格带中低线车型将搭载激光雷达。 仅考虑国内乘用车 ADAS 激光雷达市场，终局看，我们判断国内乘用车新能源渗透率仍 将提升，预计将达到年化 2,000 万辆新能源乘用车销量，其中，剔除掉占比不到 20%的 10 万以下价格带车型，其余 1,600 万辆以上的车型都将有极大可能配置激光雷达用于智 驾。我们远期预估单车搭载颗数约在 1.5~2 颗，远期 ASP 约在 1,500 元，粗略匡算国内 ADAS 激光雷达终局市场约为 1,600 万辆×1.5~2×1,500 元≈360~480 亿元，若考虑海 外市场，则终局规模倍增。
海外市场方面，德系和日系车企上车激光雷达相对积极，其中奥迪早在 2019 年 4 月就选 配法雷奥的激光雷达上车 A8L，日系车企本田、丰田也相继在 21、22 年跟进。向 25 年 看，包括奔驰、宝马、奥迪、丰田在内的海外头部汽车均有激光雷达车型发售计划。
1.3 格局：双寡头格局四分天下，竞争胜负手是在车规前提下的芯片化-小型化-规模化
1.3.1 市场份额：行业集中度较高，速腾聚创稳居 L2 车载激光雷达龙头位置
据高工智能汽车，2024 年，国内乘用车前装标配激光雷达 155.8 万台，其中速腾聚创约 占 33.4%市场份额，稳居市场龙头，禾赛、华为的市场份额分别约为 27.3%、26.1%。 我们认为，全球仅有约 8 家企业具备前装量产车规级主视激光雷达的能力，其中，国内 5 家，分别为速腾聚创、禾赛科技、华为、图达通、大疆览沃；海外 2 家，分别为法雷奥和 Innoviz。考虑到大疆览沃已于 23 年放弃车规级市场，法雷奥与 Innoviz 车载产品成本高 企，因此真正具备市场竞争力的主流玩家仅有速腾、禾赛、华为、图达通 4 家。进一步分 析，图达通截至目前仅有蔚来一家车企定点，华为更多依托 ADS 全家桶对生态车型一站 式输出方案，真正具备多家车企客户认可、产品具备性价比的头部玩家仅有速腾和禾赛 2 家。
车载竞争入场券：车规级产品需经过 1 万小时以上数十项车规测试。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，包括备受业界关注 的车规级冲击振动和高低温检测。机械式激光雷达技术已趋于成熟，但由于物理极限和成 本高等因素限制，装配和调制困难，扫描频率低，生产周期长，成本较高，并且机械部件 寿命不长（约 1000-3000 小时），只能用于 L4 研发领域，难以满足苛刻的车规级要求（至 少 1 万小时以上），因此 ADAS 量产方案均以半固态激光雷达为主。
从车规级进入壁垒而言，速腾与禾赛均成立于 2014 年，并相继在 21、22 年前后实现车 规级产品的量产交付。2019 年到 2024 年前三季度，禾赛累计投入 27.1 亿元研发费用， 2020 年到 2024 年前三季度，速腾聚创累计投入 16.2 亿元研发费用，我们认为，保守估 计车规级激光雷达所需的研发投入至少在 10 亿元以上，假设每颗车载激光雷达单价在 2,000~3,000 元，单台毛利率 20%左右，即便不考虑产品迭代与客户验证，也至少要有 200 万颗以上的出货量才能回收早期的研发投入，进入壁垒较高。
车载竞争胜负手：极致的性价比，降本的关键是更低的 BOM 成本（芯片化、小型化）+ 更多的出货（规模效应），进一步推论，核心是长期研发投入+绑定优质车企客户。 禾赛早在 2017 年便成立了芯片部门，并制定了激光雷达核心模块芯片化的多代发展路线， 逐步实现激光雷达收发单元从“点对点”、“线对线”到“面对面”的形态演进。通过自 研专用驱动芯片、模拟前端芯片、波形数字化处理芯片、SoC 片上系统芯片的开发与应 用，将实现更优的性能、更高的集成度和更低的生产成本。目前，第 1~3 代芯片均已成功 量产并经历市场大规模量产的验证，2024 年，禾赛推出第 4 代芯片架构，采用了 3D 堆 叠技术，可单板集成 512 个通道，进一步降低成本。相比 10 多年前的一个典型 32 线 线 倍，价格却不到 当时的 1/100。
速腾聚创经过 7 年的深入研发，不仅成功自研出全球首款激光雷达专用数字化 SPAD-SoC 芯片 M-Core，而且在激光雷达的扫描、发射、接收等系统上也已完成芯片化布局，M-Core 相比 FPGA 版本电路板面积减少 50%，功耗降低 40%，且成本大幅降低。速腾聚创的全 栈芯片化布局，为 M 平台和 E 平台高性价比产品的大规模量产提供基础支撑。
高度芯片化的研发进展为车载激光雷达提供了更为集成化的结构设计，禾赛/速腾的新一 代产品 ATX/MX 的体积相较上一代分别减小了近 60%/40%，在优化了物料成本的同时， 大大简化了生产中的标定、总装等多个环节。得益于极致小巧的尺寸和超低的功耗，ATX 能够被灵活嵌入到车身不同位置，包括车顶、前挡风玻璃后、车灯内等，为汽车厂商解锁 了激光雷达安装方式的更多可能。
据 GGAI，2024 年车载激光雷达前十大采购车企以华为智选车与新势力车企为主，其中， 速腾主要绑定吉利、鸿蒙问界、小鹏等车企；禾赛主要绑定理想、小米、零跑等车企；华 为主要内供生态车企；图达通独供蔚来一家。2024 年，以上四家激光雷达厂商出货量均 突破 20 万颗，其中速腾突破 50 万颗，禾赛与华为突破 40 万颗。我们认为，绑定优质车 企客户的实质是押宝爆款智驾车型（比如极氪 001、小米 SU7、问界 M9 等）——一方面 是车企通过搭载更高性价比的激光雷达提升智驾体验，另一方面激光雷达的外露也逐渐形 成消费者认知帮助车企卖车（比如广汽 AION RT 2025），在此过程中，Tier 1 依托爆款 智驾车型快速提升激光雷达交付量，进而获得规模效应摊薄成本。
2. 机器人之眼：彩色 3D 点云有望成为终极方案，看好“硬件标准化+软件生态开放”.
2.1 价值：激光雷达提供全天候广域高精度感知，超级传感器彩色 3D 点云有望成为终极 方案
25 年 1 月 28 日，2025 年春节联欢晚会《秧 BOT》节目，登台的宇树科技 H1 机器人， 头部搭载了速腾聚创自主研发的激光雷达 Helios，让机器人在舞台上能够实现精准定位、 走位，引发市场对于“机器人之眼”的关注。 我们梳理了海内外 30 家人形机器人公司的 41 款人形机器人 SKU，初步得出以下结论： 1）深度相机为主的多传感器融合方案是目前主流视觉技术路线）激光雷达是极具潜力 的“机器人之眼”，目前搭载率高达 53.7%；3）国内头部厂商宇树科技、智元机器人旗 下 SKU 均搭载激光雷达。
我们梳理了海内外 16 家机器狗公司的 35 款机器狗 SKU，初步得出以下结论：1）深度相 机为主的多传感器融合方案是目前主流视觉技术路线）激光雷达是极具潜力的“机器 狗之眼”，目前搭载率高达 51.4%；3）海外头部厂商波士顿动力、ANYbotics 旗下产品 均配备激光雷达，国内头部厂商宇树科技、云深处科技、蔚蓝智能旗下 SKU 激光雷达搭 载率较高。2.1.2 视觉方案对比：激光雷达具有更广的测距范围+更小的测距误差+更大的 FoV
深度相机是目前人形机器人与机器狗的主流视觉方案，深度相机包括结构光、ToF、多目 视觉三类，其中结构光和 ToF 属于主动型相机，多目视觉属于强算法+被动型摄像机。三 类深度相机中，结构光方案较为成熟，分辨率较高，软件复杂度适中；ToF 方案分辨率较 低，软件复杂度低，测量精度较高；多目视觉分辨率与测量精度最高，但对算法要求最高。 目前机器人搭载的深度相机以结构光方案为主。 以宇树科技人形机器人全系搭载的深度相机 Intel RealSense D435i 为例，该产品采用双 目+结构光技术路线，包括两颗红外相机，一颗红外点阵投射器以及一颗 RGB 2D 相机。
据官网信息披露，Intel RealSense D435i 深度相机的官方报价为 334 美元，理想测距范 围为 0.3m-3m（激光雷达为 30m 以上），测距精度在 2m 处小于 4cm（激光雷达为 1cm）， 视场角为 87°×58°（激光雷达水平 FOV 360°无死角）。 我们认为，相较于 Intel RealSense D435i，激光雷达具有更广的测距范围+更小的测距误 差+更大的 FoV，能够适配中高速运动场景、高精度操作场景与高复杂度的环境，未来伴 随大批量量产交付，售价有望下探至千元级，更适合作为机器人的主传感器，与深度相机、 RGB 相机配合形成全天候广域高精度 3D 感知能力。
Active Camera 超级传感器有望成为“机器人之眼”的终极方案。2025 年 1 月 3 日，速 腾聚创召开“Hello Robot”2025 AI 机器人全球发布会，发布一系列激光雷达新品、机器人 通用零部件及开发平台，推出机器人时代“全家桶”，其中包括 Active Camera 机器人之 眼。
在软件层面，依托于 RoboSense 超级传感器平台，ActiveCamera 可以通过功能丰 富的 SDK 满足不同场景任务需要，避免重复造轮子。开发者可以通过 SDK 直接调 用建图、定位、避障等能力，节省传感器驱动开发，数据标定、数据融合的时间。超 级传感器平台支持多种传感器配置组合，满足不同的测距、精度、分辨率、抗环境光 干扰等需求。开发者也可以选择不同等级的算力消耗、功耗等，实现不同原理的传感 器在各个场景下的取长补短。 我们认为，大批量工业化出货的前提是硬件的标准化，目前机器人和机器狗的视觉方案繁 杂，传感器类型与数量均未形成定局，不同的传感器所采集的感知数据类型不同，所需的 算法也不同。与车载场景类似，机器人和机器狗场景也面临数据融合和算法统一的问题。 Active Camera 超级传感器为代表的，融合了 2D 彩色图像与激光雷达深度信息的彩色 3D 点云有望成为“机器人之眼”的终极方案。
2.2 空间：割草机单一场景 TAM 约在 225 亿元，广义机器人有望成为数倍于车载的市场
价值：对于割草机器人而言，定位+避障是核心功能。当前市面上主要的定位技术有 RTK、激光雷达、单目视觉 Vslam 以及双目视觉 Vslam；避障的主要技术有激光雷 达、超声波雷达、TOF、单目深度估计以及双目深度估计。定位方面，主流厂商过去 会采用组合方式实现场景最大的覆盖率以及稳定性，比如 RTK+双目视觉组合，RTK 实现高精度绝对位置定位，双目 VLSAM 定位做 RTK 定位失效时的补充。避障方面， 主流厂商也已经从早期精度不高的超声波和单目进入到 3D 深度高精度避障的时代。 激光雷达同时具备定位+避障功能，目前已出现视觉方案切换迹象。
案例：25 年 1 月 7 月，禾赛与 MOVA 在 CES 展会上共同展出了全新割草机器人 MOVA1000，其搭载了一颗 JT16 激光雷达，具备高精度三维环境感知能力。速腾聚 创、大疆览沃等主流激光雷达厂商 25 年也均有布局。
空间：据高工移动机器人微信公众平台，智能割草机器人大多定价在 1199 至 2499 美元之间。据弗若斯特沙利文，全球大概有 2.5 亿个私家花园。其中，美国约有 1 亿个，欧洲拥有超 8,000 万个，欧美地区合计占全球总量的 72%。据 Grand View Research，2021 年全球割草机市场规模达 304 亿美元，假设单价约在 2,000 美元， 则全球年化出货量约为 1,500 万台左右。目前，大疆 Livox-mid360 零售价为 3,999 元，速腾聚创 Airy 零售价为 5,499 元，假设预期放量后价格收敛至车载终局水平 1,500 元左右，则 TAM 空间约为 1,500 万台×1,500 元=225 亿元。 由于割草机仅为广义机器人市场中的一个细分场景，TAM 已经达 225 亿元，若进一步考 虑工业叉车/AGV/AMR、扫地机、无人机、服务机器人、机器狗、人形机器人，则 TAM 空 间至少应大于国内 L2 车载（前述测算 360-480 亿元），因此我们定性判断认为，机器人 激光雷达 TAM 是一个数倍于车载的市场。
2.3 格局：从监控摄像机发展脉络看通用传感器的“核心壁垒”与“两次进化”
2.3.1 他山之石：通用传感器厂商的核心竞争壁垒是基于“硬件标准化+软件生态开放” 的多重规模效应
市场有声音认为，车载激光雷达市场由于“车规级”要求与较薄的毛利致使行业集中度较 高，而机器人市场在缺乏“车规级”门槛的限制下有可能呈现出行业集中度大幅下降的状 态。因而，即使机器人市场潜在空间相较车载更高，也仍旧难以长出头部公司。 对此，通过复盘监控摄像机的商业化发展脉络，我们认为，通用传感器行业唯一的竞争壁 垒仍是“成本”，而在一个场景繁多的市场中，头部厂商可以通过“硬件标准化+软件生 态开放”获得多重规模效应，巩固成本优势，最终实现自身市场份额的提升。
与机器人激光雷达市场类似，监控摄像机下游也是一个场景繁多的市场，头部厂商如海康、 大华通过“软件定义硬件”的方式变相实现了 SKU 升维，基于三重规模效应在尽可能广 域覆盖碎片化场景的同时保证了尽可能低的解决方案成本：第一重规模效应来自于产品组 件的标准化（镜头、CMOS、结构件等）；第二重规模效应来自同类产品通过搭载不同的 软件算法实现多场景间复用（路口的车牌识别、公司门口的人脸识别等），以及依托统一 软件架构实现软件算法组件的复用（测温、计数、单一行为识别等）；第三重规模效应来 自同类场景的客群扩充拉动同类产品解决方案的批量出货（不同城市的公安交警、同一行 业的龙一龙二等）。因此我们能够看到，即使 2016 年至今监控摄像机头部厂商产品 ASP 趋于稳定（智能化算法加量不加价），平均成本受益三重规模效应仍在小幅下降。
2.3.2 模拟转数字：数字化激光雷达采用 SPAD 感光，提升分辨率、探测距离及集成度
数字化激光雷达，是用数字方法检测和处理光子信息，区别于传统激光雷达用连续“波” 探测，省去了“模拟-数字”转换过程，保留了更多的检测信息，提升了分辨率、精度、集 成度以及感知融合能力，并在系统层面带来了更多增益。速腾聚创 CEO 邱纯潮在 2025 年初的发布会上表示：“激光雷达已全面进入数字化时代。在全面数字化之后，激光雷达 已经收敛到一个成熟稳定的架构中，即将在汽车、机器人与无人机市场加速渗透和普及。” 数字化激光雷达的变化，可以类比照相机从胶片进化到数码，其核心环节，在于数字化激 光雷达采用了能以“单光子”形态检测激光的单光子雪崩二极管器件（SPAD），它让信 号以离散状态呈现在接收端，并直接输出数字信号，达成信号感知的数字化。不仅如此， SPAD 输出的数字信号可径直进入处理环节，无需借助一系列传输器件；同时，信号的处 理、储存、乃至激光器件的控制，均可凭借算法集成到芯片上进行，在提高运算效率的同时，降低对物理零部件的依赖。数字化的感知信息就像数字化的音乐，算法和编码让音质 愈发清晰丰富的同时，播放器体积与功耗却日趋轻小。 在数字化激光雷达中，一个 SPAD 单元对应一个光点，当数个 SPAD 单元整齐排列时， 生成的点云图将像计算机图片一样，由紧密、有序排列的像素点组成。SPAD 单元的排列 密度与数量越大，单位时间内的采样点数量便越多，进而提升点云图的分辨率。此外，相 比小面阵，大面阵 SPAD 芯片在分辨率、探测距离上优势更显著，但也会面临数据量庞 大、通路复杂、发热管控难度高等诸多挑战。
2.3.3 软件定义硬件：大模型时代“数据壁垒”仍然存在，超级传感器平台是关键
在 CNN 时代，AI 模型的调用门槛较高，泛化应用能力较差，因此真正限制智能摄像机在 不同场景落地的核心壁垒是高质量的私有数据，海康威视等头部监控摄像机厂商通过 AI 开放平台为中长尾场景提供了一站式的算法训练平台，具备基于小样本数据训练高精度算 法的能力，树立了低成本软硬一体方案化交付下游千行百业的竞争优势。 在 AI 大模型时代，伴随 DeepSeek、Llama 等国内外开源模型性价比的大幅提升，AI 模 型的算法架构与算力成本门槛有望急剧下降，且 AI 大模型的泛化应用能力较强，跨场景 跨任务的 2D 视觉识别精度也逐渐逼近 ToB 落地要求。
我们认为，与具身智能面临的境况类似，互联网中缺乏足够 AI 大模型训练所需的 3D 空 间数据，而激光雷达 3D 点云数据同理。AI 大模型即便能够对 2D 视觉领域产生冲击，短 期内也较难泛化应用于 3D 视觉传感器。 在此背景下，掌握 3D 点云应用场景的厂商将具备较强的数据优势，进一步推演，未来超 级传感器所采集的彩色 3D 点云数据将更为稀缺，AI 大模型的问世并未影响到头部激光雷 达厂商未来在软件层的竞争优势——通过超级传感器平台，面向开放者提供功能丰富的 SDK（建图、定位、避障等）满足不同场景任务需要，适配不同的测距、精度、分辨率、 抗环境光干扰等需求，从而以低成本软硬一体化模式交付给下游场景繁多的机器人厂商。 换言之，在未来的 3D 视觉竞争中，模型与算力平权之后，“数据壁垒”仍然存在。
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