激光雷达可运用于智能驾驶、机器人等领域。近年来激光雷达性能持续提升，成本优势逐步凸显。随着终端车企针对高阶智能辅助驾驶（各类NOA）布局加快，激光雷达成为了提高用户辅助驾驶使用率的重要传感器。预计2024年激光雷达的全球乘用车端渗透率大概率将突破1%大关，带动激光雷达行业市场规模持续扩张。

今天，我们来了解一下激光雷达行业的驱动因素。

1、政策持续加码助力高阶智能驾驶加速落地

我国量产乘用车自动驾驶等级正逐步从L2向L3+过渡，据中商产业研究院统计数据显示，2022年我国在售新车L1-L4自动驾驶渗透率分别为24%、35%、9%和2%。

2023年以来，我国相关部门及地方政府已发布逾百条自动驾驶产业相关政策和规定，从大方针政策引导到各细分场景的文件指导，多方面推动自动驾驶行业发展。从国家层面来看，2023年7月，工业和信息化部联合国家标准化管理委员会修订发布《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2023版）》，提出要分阶段建立适应我国国情与国际接轨的智能网联汽车标准体系。2023年11月，工业和信息化部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部四部门联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，明确表明搭载L3级和L4级自动驾驶的车辆，在经过遴选后，允许在限定区域内开展上路通行试点，以政策推动高阶智能驾驶发展。2023年12月，交通运输部印发《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》，就自动驾驶汽车适用范围、应用场景、人员配备、运输车辆、安全保障和安全监督八个方面提出明确要求。在国家政策引领下，各地方政府也纷纷出台相应方案或细则，其中，深圳、上海、北京三地走在前列，在自动驾驶政策方面试点先行，为其他省市加快自动驾驶产业建设提供重要参考。伴随着央地协同完善行业相关政策法规，我国高阶自动驾驶功能有望加速落地。激光雷达将成为自动驾驶的关键，据汽车之心表示，2024年激光雷达的车端渗透率有望突破1%大关。

2、城市NOA面临工况复杂问题，激光雷达为“优选项”

城市NOA快速落地。NOA功能（高阶智能驾驶辅助）的实现是智能驾驶从L2跨越到L3过程中的关键节点，目前多家传统车企和新势力车企在加速布局NOA功能。按应用场景分，NOA功能分为高速场景和城市场景，高速NOA功能是指在高速公路辅助的基础上配置高精地图，帮助车辆实现自动上下匝道、车道保持等功能。城市NOA是指在城市道路按照导航路径智能辅助驾驶到达终点，除了基本导航功能外，城市NOA还包括自动泊车、智能跟车等功能。

高速NOA始于2019年特斯拉向中国大陆选装FSD的车型推送NOA功能，随后国内蔚来、小鹏、理想等车企先后入局，在旗下部分车型中推出类似功能，2023年高速NOA已实现规模化落地。与此同时，城市NOA功能作为最贴近用户场景的技术被视为自动驾驶通往L3级别的重要突破口，成为当前行业竞争高地。2022年9月，小鹏P5在广州推出城市NGP（即城市NOA），正式拉开国内城市NOA大幕。2023年NOA迎来落地“元年”。伴随众多主机厂在更多城市陆续开放该功能，2024年城市NOA有望迎来更大规模的释放，推动国内自动驾驶产业进入快速发展阶段。

实现高速NOA功能所需硬件水平有限，激光雷达非必选项。高速NOA因结构化封闭道路的特性，面临的场景较为单一、复杂程度较低，因此，实现该功能所需要搭载的硬件水平有限，基本上只需要摄像头与部分超声波雷达或毫米波雷达即可。此外，在目前具备高速NOA功能的车型当中，除了特斯拉以外，均采用高精地图的方案。高精地图包含了道路的宽窄、坡度、交通标识等详细信息，可以提前为车辆获取大量信息数据，降低车辆运行时的负担。并且，高精地图不受距离、环境影响，能够有效弥补传感器性能边界，助力高速NOA功能顺畅实现。因此，在实现高速NOA功能的硬件需求中，激光雷达并非必要选项。

城市工况复杂，激光雷达成推动城市NOA落地的关键感知设备。与高速NOA相比，城市NOA面临的工况复杂得多，可能会面临人车不分流、道路标识不清晰、鬼探头等多种不确定性挑战。在夜晚场景中，还要面临光线不足带来能见度降低的问题，造成行车危险的corner case数量急剧上升。因此，从高速NOA拓展至城市NOA的所需要的技术难度大幅增长，对车辆的感知能力也提出了更高的要求，具备强感知能力的激光雷达成为推动城市NOA功能落地的关键感知设备。自动驾驶汽车中搭载激光雷达，一方面可以实现对长尾场景的覆盖，解决城市NOA场景中面临工况复杂的问题。例如在面临夜间行驶视野差、进入隧道光线突变等情况会对摄像头带来挑战，但是对于主动发光的激光雷达来说，外界光线变化并不会影响其感知成像能力，激光雷达能够辅助汽车做出稳定的行驶决策。另一方面，激光雷达的搭载可以降低感知算法的开发难度，使高阶智能驾驶功能更易实现。感知算法的一个重要任务是进行语义目标检测跟踪，其中，衡量评价目标检测有一个重要指标是“平均精准度”（mAP），用以评估感知算法对目标位置、尺寸、姿态的检测水平。根据行业权威数据集Nuscenes感知算法评测显示，“激光雷达+摄像头”的组合方案mAP（平均精准度）分数相比纯视觉算法的数值平均从57%提升至73%，增加了16个百分点。

3、自动驾驶水平升级，单车搭载激光雷达需求增加

伴随自动驾驶水平升级，单车激光雷达需求增加。冗余设计是指在系统或设备的关键部分增加额外的功能通道、工作元件或部件，以确保在部分出现故障时，系统或设备仍能正常工作，提高系统可靠性。随着自动驾驶程度提升，驾驶主体从驾驶员转为车辆系统，为确保车辆始终处于正常运行状态，冗余设计变得必不可少，对于L3及以上自动驾驶冗余系统将成为标配。目前，高阶自动驾驶冗余设计涵盖了感知冗余、控制器冗余、执行器冗余、通信冗余等。其中，感知冗余是指采用“摄像头+超声波雷达+毫米波雷达+激光雷达”多源异构传感器融合方案，以实现感知硬件能力互补，从而强化自动驾驶的感知能力。根据盖世汽车统计数据显示，2023年1-10月，在搭载NOA功能的车型中，采用11V1R1L方案（11个摄像头+1个雷达+1个激光雷达）的车型占据最大市场份额，达到27%。其他包含激光雷达的11V5R1L方案和11V5R2L方案分别占比17%和3.4%，含有激光雷达的多传感器方案在搭载NOA功能的智能驾驶车型中占据主导地位。同时，伴随着自动驾驶水平持续提升，单车所需搭载的激光雷达数量将不断增加。据中国信息通信研究院报告，L3级别以上车辆单车搭载量将随着自动驾驶等级的提升而成倍增加，L3、L4和L5级别自动驾驶或分别需要平均搭载1颗、2-3颗和4-6颗激光雷达。

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