激光雷达专家交流纪要

强驴

2021-12-22 22:47·投研锋向

激光雷达专家交流纪要

激光雷达逐渐成熟，开始搭载到量产车型上（特别是造车新势力），这是一个非常好的时间点来分享关于激光雷达的一些观点，因此这次的主题也叫激光雷达的量产元年，另外从整个市场来看，激光雷达从混战逐步进入到淘汰阶段，这也是非常有意思的事情。

今天主要有几个话题，一是关于大家比较熟悉的激光雷达的市场，包括激光雷达的市场容量、增长率；然后重点想讲一下基于不同场景的激光雷达的应用；另外针对激光雷达的产业链，特别是上游的产业链，有必要跟大家分享一下，因为我知道线上很多的投资机构朋友可能会关心这一块内容；接着会讲一些关于激光雷达技术方面的内容，比如评价一家初创公司或者激光雷达厂商，我们应该重点关注哪些技术数据，有些技术数据可能看起来亮眼，但实际上背后又经过一些包装，我觉得这个大家或许会感兴趣；然受分享激光雷达的技术路线，到底什么才是一个激光雷达公司真正的护城河？其次会讲一下整个激光雷达的竞争格局，包括全球特别是中国市场；最后是关注的激光雷达量产成本问题，现在激光雷达的成本还是很高，什么时候激光雷达的成本能够匹配的上它带给终端用户的体验，这也是可以跟大家分享一下的。

跟大家分享的资料都是基于网上的公开资料，然后做了一些汇总和整理，仅代表个人意见，很高兴能够有这样一个平台，跟我们线上的投资机构、专家进行互动交流，我个人讲的可能不一定对，也不一定全面，希望大家一起交流能够激发一些火花。

1.1激光雷达的市场

无论是全球还是中国市场都有一个比较大的增长，大家关注的可能只是车用领域，其实激光雷达在其他应用领域也是非常大的蛋糕，总体来看可以分为四个大的方向。一是无人驾驶（指L4和L5级别的无人驾驶），重点关注Robotaxi和Robotruck，这一块是非常高级别的自动驾驶，接近于无人驾驶，技术上已经成熟，场景比较特殊，蛋糕也比较大；另外一块就是高级别的辅助驾驶，就是大家平时关注的乘用车，主要指L2\L3\L4级别的自动驾驶，目前由于法规等各种各样的问题，目前只能部分场景实现自动驾驶；另外一块是我们经常忽略的移动机器人，像配送、清扫、仓储、巡检等这一块也会用到激光雷达；最后一个是V2X智慧城市这一块应用，主要是用于路端进行交通监控、实时的采集，这一块可能以后也是一个大的发展方向。

从某家咨询公司的数据可以看到，从2019年到2025年，激光雷达整体上会有大于50%的平均增长率，特别是对于我们比较关注的高级辅助驾驶和无人驾驶这两个市场都会达到80%以上的复合增长率。中国市场和全球市场基本上保持同样的增长速度，特别是高级辅助驾驶，会从19年的0.3亿美元增长到25年的12亿美元，总体保持85.2%的增长率，这个数据我觉得算是一种比较好的参考，大家也有自己的数据，但每年80%的增长，我觉得还是可以看得到的。中国市场占了全球的1/3。

为什么会有这么大的增长？我认为有三个核心驱动力，一是高级别的自动驾驶渗透率会逐步提高，L2及以上的渗透率在2020年为12%，2025年预计会到60%，到2030年几乎全部都会配备L2级的辅助驾驶，高级别自动驾驶会带动激光雷达的增长，从技术层面讲，激光雷达相对于摄像头和毫米波雷达，在点云的精度上会更高，配合着高精地图，对算法的需求就没那么高了，这对中国的玩家来说，会是一条比较好的路径，因此大部分中国玩家都会选择激光雷达，特别是L3或者L4级别，激光雷达就是一个标配了，高级别的自动驾驶的渗透率会越来越高，所以激光雷达的搭载量也会越来越多。二是是成本，激光雷达的成本会逐渐降低，后面我还会单独讲成本是如何降下去的，我认为成本降低是让激光雷达不断扩张的一个很大的驱动力，根据瑞银的报告，2020年激光雷达市场售价大约7000RMB，到2025年可以降到1200RMB，到2030年可以降到600RMB，我觉得这个数据还是比较准确的，为什么会下降我后续会单独讲。三是从中国市场的需求端来看，新势力都非常热衷于将激光雷达搭载到自己的车上，可以作为一个科技卖点，消费者认为有激光雷达就能代表这个车型非常高端，这也是一个原因促使各个玩家用激光雷达，另外从供给端，激光雷达的产业链逐步的成熟了，会逐步的推动整个激光雷达的向前发展。

1.2激光雷达的应用场景

激光雷达的应用场景我觉得非常重要，并不是每个应用场景都要用Flash或者OPA的固态激光雷达，一些机械旋转式激光雷达也有很大的应用场景。应用场景主要从两个维度来划分，一是激光雷达需要感知的环境，二是车的速度。

针对Robotaxi和Robotruck来说，城市道路上速度中等，高速场景速度非常高，场景复杂度比较高，对激光雷达的测距能力要非常的远，但是Robotaxi和Robotruck本身对外观要求没那么高，所以对激光雷达的集成度要求也就没那么高了，另外对于价格敏感度也不高，不像乘用车必须做到成本优先，从目前的应用场景来看，目前高线束的激光雷达已经能够满足现有要求了，我们可以看到像滴滴、阿波罗等，他们用的基本是机械旋转式的激光雷达。针对于辅助驾驶的场景就不一样了，L2/L3级别的场景复杂度相对L4/L5会低一些，但对价格的敏感度非常高。另外对外观的集成度要求，要做的非常小巧，对体积、重量的要求也很高，所以就衍生出了对一些芯片化的固态激光雷达的一些需求。

另外针对机器人我们可能关注的不多，但这一块的技术要求不是很高，因为场景比较封闭、单一（比如矿区或者封闭的园区），速度也比较低，采用低线束的机械式激光雷达已经可以满足要求了，另外对于价格敏感度介于无人驾驶和乘用车高级辅助驾驶之间，所以机械旋转低线数激光雷达在这个方向会有很大的应用。

另外车联网这一块，我认为可能在2024或者2025年会大范围的铺开，这一块也是非常大的新兴市场，激光雷达主要安装在路端，有两个作用，一是实现高精地图的采集，另一个是对路面交通进行实时监控，主要由一些政府部门主导，对车规级的集成要求比较低，但对其本身的算法要求很高，作为一种路端感知器，需要对道路使用者进行监测感知，这一块会有比较大的应用，目前用的也都是机械旋转式激光雷达。

我们现在关注的一些新的技术，比如连续波调频、Flash、OPA、固态雷达，主要是应用在乘用车的高级辅助驾驶，在其他领域机械旋转式已经足够，根据应用场景衍生出对激光雷达不同的要求，不是说技术越好越适用，要看激光雷达的应用场景。

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1.3激光雷达的核心部件

产业链主要看激光雷达的核心部件，激光雷达的原理是非常简单，它和毫米波雷达本质上都是雷达，只是毫米波雷达发射的是毫米波，激光雷达发射的是激光，他们在整个光谱里面都属于可见光谱，只是激光雷达的频率会更高一些，但本质上原理非常简单，激光发射出去之后，遇到接受的物体进行反射。

激光雷达可以分为这几个模块，一个是发射端，包括一个发射光学系统，发射激光需要有一个光束控制器，需要一个激励源，一个激光器。接收端就是要把光信号转换成电信号，其实就是一个光电探测器，也是一个芯片，然后将信号进行放大，放大之后进行处理（信息处理模块）。光束需要要进行控制，所以有一个扫描系统，有一些扫描镜，包括一些光学的系统也在里面。整体来说，整个激光雷达就包括了发射、扫描、接收、信息处理四大模块。

如果再具体的往下分，会有很多新的技术点，从测距的原理上有飞行时间法和不基于飞行时间法，飞行时间法是计算光束来回的时间，然后结合光速计算距离，不基于飞行时间法，比如调频连续波，等会我会介绍一下这个技术。然后发射维度可以分为两大类，一块是边发射（EEL），还有一个是垂直腔面发射（VCSEL），传统用的是EEL，后面会转化为VCSEL，VCSEL因为是垂直腔面是直接从表面发射，发射的光源质量和效率会比EEL更高，然后产业链现在也逐步成熟了，所以这一块应用也比较多。针对波长，目前主流是905nm，之后会逐步过渡到1550nm。

光束操作主要分为两大类，一是面阵式，二是扫描式，包括机械式、微镜、转镜、棱镜，都是对光束的操作方式，线束的数量分为单线束和多线束，大家听的比较多的固态、半固态都属于扫描的分类，这些都只是一个机械结构而已，没有很高的技术壁垒，只是针对光束的操作有不同的形式，因此衍生出机械的、半固态的、固态的。探测方面，探测分为直接法和相干法，另外针对光电探测器，如果按照衬底材料分为硅基和和铟镓砷，另外二级管，主要有APD\SPAD\SiPM，大家只要知道有这么一个东西，然后大概是什么就可以了，因为会涉及到非常专业的二极管的知识，没有必要过于纠结。针对数据处理，其实还是涉及芯片的问题，比如FPGA。

整体来讲，可能大家感觉激光雷达比较复杂，但实质上它的复杂程度主要是因为它的划分的维度特别的多，有时候很容易搞混，实际上把它分成几大类来看的话，还是比较清晰的，比如测距这块就两类，飞行时间法（ToF）和是连续调频波(FWCW)。针对于发射，它的波长就两个，一个是1550，另外一个是905。另外针对扫描这块其实两个，一个是扫描的，一个是面阵的，扫描里面就分解出了机械的，微阵镜、棱镜等等。

1.4激光雷达的产业链

激光雷达的产业链可以分为上游、中游和下游，下游主要是前面提到的4大应用领域，中游主要是激光雷达的集成，大部分的激光雷达厂商其实是做集成的工作，把硬件集成在一起，然后再加上自己的算法，然后封装卖给下游主机厂。从上游来看可以分为四个部分，一个是激光发射，包括半导体激光器，发射光学系统（包括准直镜、扩散片、分束器）；二是激光接收，包括光电探测器，接收光学系统（包括透镜、窄带滤光片、分束器）；三是扫描系统（包括旋转电机、扫瞄镜、微阵镜等），四是信息处理（主要包括放大器、数模转换、FPGA）。拆解来看，激光雷达的上游主要都是光学和电子元器件有关的一些器件，光学器件像准直镜、扩散片、分束器已经非常成熟了，国内有很多厂家都在做，核心其实是电子元器件，有些芯片目前国内还是很难做到。如果关注激光雷达的话，我觉得核心是看上游的光学元器件和电子元器件。

我这边汇总了国内外的上游元器件厂商，如果要做国产化，赛道其实有很多，比如激光器，国外有欧司朗、艾迈斯等，国内有深圳瑞波光电子、常州纵慧芯光，具备国产化替代能力。对于探测器，国外有滨松、安森美、索尼等，国内有成都量芯、深圳灵明、南京芯视界，也具备国产化替代的能力。对于芯片FPGA，国外赛灵思、英特尔是两个大的巨头，目前国内有些厂家在做，但是还是有一些技术上瓶颈。MCU这块，国外有瑞萨、英飞凌、德州仪器、亚德诺，国内对于制程没这么高的MCU是可以做国产化替代的，但是在25nm或者30nm以下的，国内就很难做到了。模拟芯片国内也很难做国产化替代。光学部件刚刚提到过了，像准直镜、扩散片、分束器，国内有很多厂家可以做。

1.5如何判断一款激光雷达的好坏？

针对激光雷达有两大技术指标，一是显性指标，二是隐性指标。显性指标的第一是探测距离，探测距离有做到150m、200m、500m的，实际上探测距离是和反射率是有关，行业是用10%低反射率目标来做评判的，如果有一家企业说能做到200米或者300米，但是反射率可能没达到，那么这个数据是有问题的，所以看探测距离的时候要看它的反射率是多少。

探测距离和视场角（包括了水平视场角，垂直市场角）结合起来可以去评判激光雷达它的探测能力怎么样，探测距离越高，覆盖的视场角越大，说明激光雷达的探测能力越强，留给系统去做感知和决策的时间也会越长。另外一个显性指标是点频，点频是在一定的扫描频率下（一般行业用的都是10Hz），每秒可以探测到的点数，如果有些企业它的点频很高，但是扫描频率可能有问题，点频配合角分辨率（包括水平和垂直角分辨率），相同时间内探测的点越多，相邻的点之间的间隔越小，说明激光雷达对细节的分辨能力越强，越有利于目标识别。点频有一个计算公式，水平视场角除以角分辨率乘以线数再乘以刷新帧率，本质和激光器的数量是有关系，激光器的数量越多，点频也越高。另外还有一个维度是关于测距精度和测距准度，测距精度指同一次距离多次测量的一致性。测距准度是指测量值和真实值的一致性，这两个指标代表随机误差和系统误差。如果这两个误差越小，说明激光雷达对物体形状和位置的描述越准确。除此之外，还应该关注激光雷达的功耗以及集成度（体积、重量），这两个指标和车规级紧密联系。以上几个指标都是显性指标。

隐性指标，包括成本和是否能够量产，是否量产非常重要，要做很多车规级的认证。如果激光雷达已经量产，并搭载到某个车型上，至少说明对它的认可程度。我认为刚刚说的这些是评价一个激光雷达最核心也是最直观的技术指标。评价一个公司的时候，在同一个维度和实验标准去评测，基本上能分析出性能的优劣。

针对于测距、精度、点频、功耗、体积这些性能，主要取决于收发模块，针对于点云规整度、可靠性和成本，主要由扫描模块主导。

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1.6激光雷达的技术路线？

前面讲的都是比较直观的指标，我们可以把整个激光雷达拆分为几个比较大的模块，一个是发射端，从最上面就是一些光学的器件，包括透镜、反射镜和滤光片，下面发射端就是激光器，激光器要发射的话，需要一个驱动模块，驱动激光器发射激光脉冲。在回波端又分为了探测器，探测器之后是模拟信号，通过多通道模拟前端芯片将模拟信号放大，然后模拟信号进行数模转换，再到主控单元生成一个点云。

为什么要把它模块化的拆分？拆分之后，我们会发现一个非常有意思的情况，激光雷达的很多部分都是可以集成起来的，可以完全集成在一个芯片上。回波端这些芯片都完全可以做到一个芯片上去，变成一个SOC系统级别的芯片，包括探测器芯片，模拟芯片，数模转换芯片，主控芯片。另外发射端也是一个芯片。最终激光雷达可以简化为两部分，一是收发芯片，二是外面的一些光学设备，从这个维度来说，芯片还是比较关键的部分，也是未来一个非常大的发展方向。

我个人认为整个芯片化的发展路径会从线对线、线对面再到面对面，这个是参照禾赛科技的一个技术路线图。第一代的激光雷达大多采用分立器件，我们可以看到它的发射端和接收端都是由各种各样的激光器和接收器组成，本质上就是一种线发出和线接收的一种模式。到了第二代逐步的芯片化了，把发射端和接收端分别集成在一个模块，在发射端还是采用的边缘发射器，但是在接收端开始采用模拟前端的芯片，最后会变成一个1.0的结构。再到下一代产品，现在用的比较多的微阵镜，发射端的EEL变成垂直腔面发射器，接收端的APD变成SiPM，更加集成，可以称为一种芯片化1.5代。再到转镜这个阶段，可以做的更加的小巧灵活，把我之前说的接收端全部变成一个SOC芯片。最终的发展方向将是一个纯固态，发射端和接收端是两个芯片，采用一个是面阵驱动IC，接收端SPAD+面阵SOC，这是一个最终的发展方向，也是面对面的一个发展方向。

目前阶段大部分激光雷达处于芯片化1.5这一代，还有很多公司是处于1.0这一代，2.0会逐渐成熟，最终我认为大部分的激光雷达，特别是针对高级别辅助驾驶的车用激光雷达，会完全到3.0这一代。如果真的要做激光雷达，看芯片就好了，或许在2025年或者2030年这样一个情况，产业链里面芯片都相当成熟，作为一个激光雷达厂商，只需要购买一个接收端芯片，再购买一个发射端芯片，再加上一些光学结构，就可以把激光雷达组合起来。这个时候激光雷达的核心是什么呢？如果能够掌握芯片的产业链，能够自己做芯片，我觉得这是一个核心护城河。另外软件和硬件的结合，针对自身开发的一些感知或融合算法，定制化做这种芯片，这也能形成自身非常独特的竞争力。所以基于芯片化这个赛道的发展，我个人认为以后激光雷达要想产出的话，首先要把握对产业链芯片的掌控能力，另外一个就是能不能做好软硬结合，如果你的算法很好，能够基于算法开发定制化芯片，最终再反馈到我们前面讲的探测距离、点频、角分辨率，我觉得这或许是一个比较好的方式，现在很多激光雷达厂商应该都在做。

1.7激光雷达的新技术

然后我想说一说关于激光雷达的一些新技术，我刚刚提到的飞行时间法（ToF），原理是监测激光发射与回波的时间差，基于光速计算目标距离，这种方式需要编码抵抗干扰，根据反射率判断目标是不是伪目标，在算法层面有较高的要求，这也是是ToF目前比较大的弱点。现在出现了一种连续调频波（FMCW）的测距方式，这种技术其实不是很新，在毫米波雷达上已经应用，为什么这几年才出现呢？主要是因为目前产业链比较成熟了。相对于ToF，连续调频波检测的不是时间差，而是频率差，最后反推距离。另外还有一个的好处，连续调频波可以根据多普勒效应直接得到目标速度，因为基于飞行时间法，只能得到距离信息，速度还需要计算，但是基于连续调频波，点云中就有速度信息。连续调频波最大的优势是抗干扰性能，对环境强光和其他激光具有很好的抗干扰性能，因此现在连续调频波是比较火热的一个方向，很多企业都在做。

针对于传统的一些创新点，比如机械式，主要工作是增加通道，提高线数，让它的探测距离精度更高。针对于转镜和微阵镜，特别是微阵镜，主要的工作就是口径变大，频率变高，寻找可靠性更好的转镜。另外flash和opa这一块。Flash因为面扫描，就像直接给一个光场拍照一样，有一个缺点是它的能耗比较高。OPA是点扫描，它无需单独的镜头。现在有一个大的趋势，连续调频波峰值功率低，信噪比高，特别适合用于OPA，FMCW+OPA能够天然地结合，形成一种新兴的技术路线，很多初创公司都在走这个路线。一方面这是是个卖点，FMCW和OPA都是新的东西，而把两者结合起来，这可能对于投资机构来说就是一个新的卖点。另外一方面从技术层面来上来讲，它们二者确实非常匹配，能够更高程度的实现芯片化，使激光雷达变得越来越小。

1.8激光雷达的竞争态势

下面我想说一下整个激光雷达的竞争态势。全球其实有很多做激光雷达厂商，然后各个地方都有很多的初创公司，但是很多过一两年之后就没了。在美国，很多激光雷达厂商通过SPAC的方式在美上市，这也从一个层面反应出资本对激光雷达这一领域的追逐，确实是一个大的机会。另外对于量产激光雷达，我目前梳理了一下，最早量产的是法雷奥的激光雷达，用在了奥迪的车上，这也是全球公认的第一款量产的激光雷达。从2017年第一款车出来之后，2020年这段时间，整个激光雷达的市场都非常安静，这三年期间几乎没有任何量产激光雷达。到2021年很多搭载激光雷达的车冒出来，经过三年的沉寂之后，量产的激光雷达开始逐步出来，所以我把2021年定义为激光雷达的量产元年。

另外我们可以看一看竞争格局，我把激光雷达分为两个维度，一个是扫描维度，一个是收发维度（横轴是扫描维度，纵轴是收发维度），越向右、越向上表明集成度越高。扫描从从最开始的机械式，再到转镜，再到MEMS，最终到OPA，收发从飞行时间法（ToF）到连续调频波（FMCW），大概预测来看在2025年之前，整个市场还是以转镜或微阵镜为主，2023年会有新的技术出现，比如OPA和Flash，同时配合连续调频波。

1.9激光雷达成本

现在车规级激光雷达在1000美元左右，大概六七千块钱，最多最终能降到什么？有可能到2030年降低到100美元，那个时候激光雷达就会成为一个标配。主要有哪些方面可以降低成本？一个是规模效应，对于车规级激光，如果规模起来，对整个成本会有大幅下降，这一部分的降本空间是非常大的。2020年的是L2的渗透率是12%，到2025年渗透率会达到60%。另外针对于激光雷达产品本身它其实也有很多这样的空间，扫描这块相对比较成熟，但是还是有很多东西可以做的，所以这部分降本空间属于中等，对于光学镜头这一块，国产化这块赛道已经非常拥挤了，本身也已经成熟，所以这一部分的降本空间比较小。对于芯片化，收发模块激光器、探测器、驱动、模拟前端芯片占到整个激光雷达成本的60%，如果作为一个芯片化，降本空间会非常的大。另外激光雷达的工艺也很重要，工艺的降本空间也非常大

基于规模效应，产品本身和工艺调试，我认为到2030年激光雷达的价格有望大幅降低，根据瑞银的预测，激光雷达的单价从现在的7000RMB，到2025年会降到1200RMB，最终降到600RMB，我认为降价的幅度是说的通的。

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问答环节：

Q1：特斯拉是宣布用纯视觉方案，然后从今年开始陆陆续续有很多搭载激光雷达的车型会上市，明年可能会更多，从消费者承担的成本和消费者从激光雷达搭载的车型所感受到的终端的用户体验来说，您觉得特斯拉在中国的车型（包括采取一些纯视觉方案的车型）和新势力这样搭载了激光雷达的车型，从未来三五年的空间来看，成本方面会是一个什么样的对比情况？

A1：目前来看，如果激光雷达还是七八千块钱，我觉得更像是一个科技的卖点。消费者可能花个七八千块钱买一个激光雷达，最后真正从能带给消费者的体验其实是值得商榷的。七八千块钱对于一个车来说其实蛮贵的，七八千可以做很多事，座舱里面可以增加很多功能。那么激光雷达能够带来的一个是什么？我现在能想到的是有了激光雷达之后，会更加的精确，比如它的换向在一些场景会更加成熟，越来越像一个老司机，我觉得这是消费者能够感受到的一个直观的体验，但对终端用户的价值其实不大，目前这个价格还是太高了，仅仅就是一个科技点而已。这一点类似于芯片算力一样，现在很多车企都在宣称要做1000Tops，但实际上很多算力是用不到的，但是消费者要为此而花钱去买，我觉得这是不值得的。特斯拉是走纯视觉，之前也分享过有关特斯拉的内容，特斯拉的算法非常好，成本可以做到很低，但是我有一个感觉，自动驾驶有一个本地化的属性，特斯拉以后如果要在中国做到L3或者L4，我认为对它的挑战比较大，特斯拉要在中国发展，需要做一些本地化东西。从目前中国市场来看，自主品牌都是在走激光雷达这条路线，一方面或许是由于自身的算法不够强大，另一方面激光雷达结合高精地图的先验信息，能够更好的地帮助决策，特斯拉目前是单独的发展方向，这是一个非常open的问题，我个人也在观察思考这个问题。

Q2：刚刚您讲到激光雷达未来的技术路线会是一个芯片化的发展？那么将来激光雷达芯片

的一个制程是什么要求？另外激光雷达芯片的算力会跟座舱的算力相比会是一个什么样的水平？

A2：制程方面，因为其实从FPGA到最终的SOC其实就是一个MCU，MCU不需要非常顶尖的制程，我觉得传统的MCU就可以了。关于算力，自动驾驶算力主要是体现在感知层面的融合，我觉得对于L3100~200已经够了，对于L4可能需要200~300，我觉得关键是怎么用算力，不是说越多越好，如果要做1000，其实是没有必要的。而且以后还有一个变量就是配合V2X，如果真正做到车联网的话，路端有激光雷达，云端有数据处理，对车端要求就越来越低了。我觉得中国一直在发展V2X，这是我们基建的优势，对车端的算力要求不会这么高，但是对于一些造车的新势力，他们想突出自己的差异化，旗舰车型又要把算力提高，但实际上不需要这么高的。

Q3：从L2到L5，一辆车大概需要配几个激光雷达，是不是越高等级的自动驾驶需要的激光雷达越多？

A3：如果要用激光雷达作为主传感器的话，它要实现360度的感知，如果用现在固态或者半固态激光雷达（大部分是120度）所以一般需要3个左右，再高级别一点可能要到4个左右。总体上来讲，我觉得对于L3需要2~3个左右，然后对于L4/L5，需要3~5个左右。

Q4：我们看到激光雷达的降本幅度还蛮大的，比如现在是1000美元，最后是100美元，这么大的一个降幅的情况下，我们也看到降本的方式包括规模效应，产品本身和工艺调试，但这上面是一个相对定性的，有没有相对来更量化一些，具体会是哪一块或者哪几块对激光雷达的降本作用更大。A4：从1000美元到100美元，降了10倍，规模效应我觉得可能会占比到30%。然后收发模块（芯片化）可能占40%~50%左右。剩下的就是扫描模块、工艺调试的贡献。

Q5：您把2021年定为激光雷达的量产元年，但您也提到激光雷达更多可能是一种营销的噱头，可能没有办法发挥特别大的作用。如果2025年它的成本能够降1000~1500左右的话，如果2025年量产的话，您觉得激光雷达真正在车上能实现什么样的功能？L3级自动驾驶一定需要激光雷雷达吗？还是要更晚一点的L4及以上才会有搭载激光雷达的必要性？

A5：我觉得目前来看，对于L3级来说，激光雷达或许是一个标配。因为很多车企都在做了，先实现高速公路NOA或者NOP，随后应用到城市场景。在城市场景更加复杂，高精地图的作用更大，激光雷达的作用也会比较大，从目前车企的技术路线来看的话，应该都是这么认为的。另一方面自动驾驶的等级也在提高，对感知能力的要求也越来越高，所以也促进了激光雷达在整个技术路线里面的一个标配。

Q6：有些人也觉得L3如果出现问题，还是需要驾驶员来接管，那么L3是不是必要的一个过程，还是有可能会直接到未来的L4？

A6：我觉得从用户的角度来说，永远不要有L3这种形式里面出现，因为会很麻烦。但是从从技术发展的角度来看，人机共驾还会持续非常长的时间，从L2到L4，中间会不会有L3其实也有争议的，因为现在法规也没非常清晰的定义。作为用户的话，希望全部由自动驾驶接管，但是现在技术做不到，我觉得可以参考理想汽车他们做的一个关于人机共驾的一个模式。整体来讲人机共驾还会持续非常长的阶段。

Q7：最近有一种4D毫米波雷达，但它好像也不能够替代激光雷达对吗？您有没有了解4D毫米波雷达的技术成熟度怎么样？如果成熟的话，和激光雷达配合，是否就能够降低对激光雷达的性能要求，您觉得有这种可能吗？

A7：4D毫米波雷达应该是会有一些帮助，但不会很大。实际上毫米波雷达和激光的频率是不一样的，即使毫米波做的再好，但点云质量和探测距离都是有挑战的，我觉得4D毫米波雷达会是个补充，但是无法撼动激光雷达的地位。

Q8：有人说因为FMCW脉冲就比较长，所以说它要么功耗就很高，同时脉冲长的话，对点频的上限会有限制，您觉得现在FMCW+OPA这个方向会是一个终局吗？还是说也会遇到发展上的瓶颈？A8：为什么FMCW能起来，还是因为产业链已经成熟了。如果FMCW各方面都不错，大家可能都会用。它确实是有一定的缺陷的，但是这个缺陷从其他方面是可以解决的，我个人比较看好这个方向，因为它符合激光雷达芯片化的一个大趋势，产业链成熟了之后，对成本的要求也会降低，我个人还是比较看好。

Q9：国内外芯片厂商的芯片化进展怎么样？您觉得到2025年是否就能够有成熟的产品来进行量产？

A9：这个我无法去评测，可能他宣传能做到，但最终能不能做到我无法预测，我只能说他们都在做类似的事情。

Q10：那您觉得现在哪家做的比较好？

A10：我还是保持客观吧，很难去说哪家比较好

Q11：您刚才说人机共驾是一个长期的过渡阶段，就算现在看还有很多的障碍，包括说把国家法规、用户教育等。如果2025年激光雷达在成本上和芯片化的进程能够满足要求的话，您觉得到那个时候会是L3级别激光雷达大规模量产的成熟时机吗？

A11：是的