随着2022年激光雷达元年、2023年城市智能辅助驾驶(NOA)元年相继到来,激光雷达产业迎来爆发期。

今年以来,自动驾驶公司、汽车制造商以及移动出行公司等各路人马积极推动城市级别的智能辅助驾驶全面落地,北京、上海、深圳、广州等多座城市发布相关政策。在产业+政策的推动下,自动驾驶有望实现商业化破局。

作为自动驾驶的核心传感器之一,国产激光雷达也迎来新里程碑。继“国产激光雷达第一股”禾赛科技成功上市,速腾聚创、图达通先后向资本市场发起冲刺。


(资料图片仅供参考)

同时,中金公司、灼识咨询、弗若斯特沙利文等多家机构表示,2022年为激光雷达量产元年,往后几年国产激光雷达出货量有望大幅提升。

8月14日,禾赛科技发布的2023年第二季度财务业绩,也为上述观点提供了证明。根据财报,禾赛Q2实现营收4.4亿元,同比增长108.5%;激光雷达交付量达52106台,同比增长946.5%,刷新单季最高纪录;其中ADAS激光雷达增势迅猛,交付量达45694台,同比翻27倍。

随着车载激光雷达快速放量,激光雷达行业的军备竞赛也迈向新阶段。那么,国产激光雷达公司如何打赢赛道“卡位战”,在这场科技远征路上走得快且稳?

激光雷达盛夏到来,产能扩张正当其时

激光雷达从0到1的阶段已经结束,行业正在迎来量变。

目前,激光雷达公司的商业化道路越走越宽。大多数整车厂、Tier1认为激光雷达是高阶自动驾驶必需品。2023年,标配或选配激光雷达的车型数量总计将超过30款。

与此同时,国产激光雷达正在快速崛起。早在去年底,禾赛科技宣布激光雷达累计交付量达10万台里程碑时,这家公司已经成为全球激光雷达年度量产冠军。2023年上半年,禾赛科技营收和交付量高于在美国上市的其他6家激光雷达公司的总和,标志着中国激光雷达企业在市场上走在全球前列。

这一背景下,国内激光雷达公司都希望凭借我国供应链集群化优势,实现量产制造能力的突破。

例如,江浙沪产业圈已经可以迅速抽调出一批供应商,形成完整的供应链。因此,禾赛科技从2021年开始在上海嘉定工业区建设“禾赛麦克斯韦智造中心”,该智造中心投资额超10亿元,承担激光雷达的研发、生产、车规测试等功能模块自动化生产的任务,整线自动化率目标为90%。

截至今年8月,智造中心项目的建设工程已基本完工,研发生产大楼内部装修基本完成。根据上海嘉定公众号消息,施工方正在抢抓收尾工作,力争年底前投入使用。

这也透露出禾赛科技对激光雷达行业发展的清晰认知:ADAS产品增长强劲,对于产能的需求即将来到一个新阶段。2023年上半年,禾赛累计激光雷达总交付量为86940台,同比增长630.3%,其中ADAS激光雷达交付量为73889台,超过去年ADAS激光雷达全年的交付量。

禾赛自成立以来,已累计交付超过19万台激光雷达。而即将投入生产的智造中心带来的产能将撑起禾赛接下来的规模化扩张。

目前来看,激光雷达行业整体规模化量产率仍然是偏低的,市场仍有广阔增长空间。据佐思汽研发布的《激光雷达数据报告-2023年3月版》数据显示,2022年激光雷达装车总量达到129.6千颗,同比增长1490.2%,但是激光雷达车型装配率只有0.56%。

因此,激光雷达公司当下核心竞争力在于量产交付能力,具备较强规模量产交付能力的厂商有望持续开拓市场。而在激光雷达企业开拓市场的进程中,产品交付的量变最终会带来技术的质变。

市场+研发双线并行,成为汽车Tier 1公司的道路

激光雷达行业从1到N的发展中,激光雷达企业产品量产与技术进步是相辅相成的。

从具体应用场景看,前装量产是激光雷达起量的核心。在这一场景中,车企最终目的是让消费者能感知到这一套系统的价值,从而完成销售的闭环。围绕消费者的智能驾驶体验,车企就不得不在性能、成本、可靠性中寻求平衡,协同进步。因此,激光雷达企业想要成为汽车Tier 1公司,一定会追求市场和研发双线并行。

一方面,激光雷达企业要在产品的交付过程中,持续验证技术路线。

激光雷达的性能和特点取决于它的五大技术要素,分别是测距原理、激光波长、发射装置、接收装置、扫描方式。下游的主机厂根据自己的需求和目标,选择不同的技术组合来形成自己的激光雷达方案,继而决定了各主机厂的产品能力和远期潜力。

目前,激光雷达行业仍处于各种技术路线百花齐放的状态。比如,按照测距方式,激光雷达就可以分成两类:一是采用直接测量的飞行时间测距法TOF,一是采用相干测量的调频连续波技术FMCW。

面向实际应用场景,车企显然比上游厂商更清楚形势。因此,国产激光雷达厂商要在帮助车企做辅助驾驶落地的过程中找到对的技术路线。

此外,头部激光雷达企业的各种产品测试也需要下游厂商配合。例如禾赛科技旗下产品线中像ET25这样较新的产品,其车规级可靠性测试离不开主机厂和自动驾驶公司。

另一方面,激光雷达产品的研发投入,最终将帮助企业把商业化道路越走越宽。

从发展阶段来看,激光雷达行业刚刚迈过量产关。在这一阶段,真正要拿下车企的选择意愿时,激光雷达企业的综合实力就显得尤为重要。尤其是对处于转型阶段的传统车企,为新车安装新功能模块的许多忐忑,只能靠持续展示技术实力和服务水平去消除。

科技行业的特性决定了激光雷达企业要通过研发来提升技术实力,新产品周期早期的沉淀成本、“沉淀性”投入是不可避免的。每一次创新都背负着沉重的成本,但正因为这些重量存在,成果才没有水分。

禾赛科技CEO李一帆也曾表示:芯片化技术研发、自建产线、供应链管理、功能安全、网络安全、预期功能安全、标准化定义、产品设计等,每件事都耗时耗力,其中任何一项,都需要激光雷达企业投入以年为单位的时间成本,以及巨大的人力成本。

禾赛科技花费七年时间成为全球ADAS领域出货量全球第一的激光雷达公司,这个过程伴随的是持续的研发投入。2023年第二季度,禾赛的研发费用为人民币1.61亿元,较2022年同期的人民币1.08亿元增长49.1%,上半年研发支出合计达3.69亿元。

而市场的反应,也证明了禾赛的长期投入是值得的。根据盖世汽车研究院所公布的数据,2023年1-6月,禾赛科技在中国市场的激光雷达销售份额达到了51.4%,装机量高达83940颗,排名第一。

在出色的市场表现下,禾赛连续两个季度的经营现金流为正,本季度达到5830万,环比翻4倍。

事实证明,唯有把市场和研发两条路都走好了,形成“研发-市场-(反馈)-研发”的良好机制,激光雷达企业才能在自动驾驶落地的持久战中成为最后的赢家。

加速全球化+产业链合作,把蛋糕越做越大

随着自动驾驶和智能网联化技术的加速发展,国产激光雷达的蓝图才铺开一角。

Yole Intelligence在《2023年全球车载激光雷达市场与技术报告》中预测,全球车载激光雷达市场规模将在未来五年内增长约15倍,到2028年,达到47亿美元,其中ADAS乘用车市场规模达39亿美元。

实现量产只是激光雷达企业向前一步的跨越,要获得实质性的胜利,激光雷达企业还需要回答如何持续盈利的问题,这就要把蛋糕做得更大。具体来看:

一是走上全球化道路,不断增加自己故事的“厚度”。

禾赛科技的成长,证明了海外市场的重要性。过去三年,禾赛海外市场总营收达到了近11.87亿元,占公司总营收的一半以上,增长率超过100%。

禾赛科技成立之初就在美国硅谷(帕罗奥图)设立办公室,今年5月,禾赛宣布落地“汽车之都”德国斯图加特。欧洲办公室的开业,标志着其全球化业务布局加速。

拓展北美和欧洲市场,是国内激光雷达企业必行之路。充分利用斯图加特这座城市在汽车及零部件制造领域的产业优势和生态资源,禾赛可以提升自身的综合竞争力。

除了禾赛科技以外,今年国内其他激光雷达企业也纷纷加快出海脚步。比如,速腾聚创2月进入了丰田汽车供应链体系。

和以往伴随国产新能源汽车出海不同,国产激光雷达产品独立出海,说明中国激光雷达企业正在吸引海外车企的关注,这为它们带来了全新的故事。

二是加强产业链合作,加速场景化落地。

今年以来,自动驾驶商业化探索的脚步不断加快。目前,广州已向小马智行、文远知行、广汽集团、阿波罗(百度)等13家测试主体的308辆测试车辆颁发了道路测试许可;深圳于6月发出全无人驾驶出租车商业化试运营的牌照;北京、上海、深圳部分区域也开放智能网联乘用车“车内无人”商业化试点。

“车内无人”商业化试点再进一步,相关产业链上下游企业的合作正在增加。比如,8月4日,广汽丰田汽车有限公司、丰田汽车(中国)投资有限公司与小马智行三方签订了协议,共同推进L4级自动驾驶的无人化、规模化、商业化应用。

在激光雷达市场,不同整车客户需求多样化,唯有深入合作才能更懂客户需求。因此,激光雷达厂商加快建设全产业链合作的生态,才能在未来赢得更多市场。

对此,禾赛科技以成为汽车Tier 1公司为目标,下半年与产业链企业的合作越来越紧密:

一方面是与OEM主机厂的合作。7月,禾赛宣布获得上汽商用车板块多款车型前装项目定点,新车型均将搭载禾赛科技车规级超高清远距激光雷达AT128。也分别与来自北美和欧洲的两个知名 OEM 主机厂就高级辅助驾驶 (ADAS) 研发项目达成了合作。同时,在禾赛已获得的11家主流OEM量产定点中,在2023年底前将共有6家开启量产交付。

另一方面是与英伟达的合作升级。8月,禾赛宣布将激光雷达集成至NVIDIA DRIVE Sim,汽车厂商及自动驾驶企业的开发者可通过NVIDIA DRIVE Sim直接调用禾赛的高精度激光雷达模型。

激光雷达企业与汽车原始设备制造商、自动驾驶汽车和机器人公司以及芯片公司等各方深入开展全产业链合作,整合各自的软硬件技术,有望催化高级自动驾驶渗透率快速提升。

展望未来,随着城市NOA迎来较大规模释放,智驾普及加速,国产激光雷达即将由量变升华到质变。

来源:美股研究社

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