发布时间：2025-06-19 11:04:37 人气： 来源：bob平台官网入口
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。
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米出头（有效探测距离）。而激光雷达，没有一点光线公里每小时，依然可以在一定程度上完成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。
Velodyne老本行是声学，在DARPA组织的无人驾驶比赛中依靠激光雷达一战成名，又赶上了无人驾驶的超级风口。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。
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，能够最终靠百度的价格体系，优先拿到Velodyne的激光雷达。
然而，雄心勃勃的Velodyne终究遇到了先有蛋还是先有鸡的问题：无人驾驶进展缓慢，激光雷达成本无法被规模摊薄，高成本又反过来拖累了无人驾驶的进展。
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无人驾驶市场占比仅有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。
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无人驾驶，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。
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，激光雷达的最大的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，算法能够最终靠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，以此来实现3D成像。
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E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。
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，能够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，又能简化生产的基本工艺，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%。
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。
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。
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：
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。
简单来说，通过无人驾驶算法“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目标检验测试能力，是对激光雷达3D重建能力缺席的补充。在理想情况下，这套系统能不借助激光雷达，实现激光雷达的功能。
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。
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： 特斯拉无人驾驶遥遥领先（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。
一个极其相似的案例是特斯拉的4680电池。马斯克希望能够通过自产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，但并未达到预期的目的：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“成本过高”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。
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。在这样的一个过程中，供应链原有的座次被打破，通过市场之间的竞争重新排列。
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。
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