计算机行业研究框架（汽车智能化、工业数字化） 20220710 -国信证券

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告|2022年07月10日计计算机行业研究计算机行业研究框架(汽车智能化、工业数字化)超配统软件和功能软件及工具链等，独立的软件方案商具有显著优势和规模效应。投资建议：建议关注高景气度且受疫情影响较小的细分领域：1)22年作为高阶驾驶落地元年，汽车智能化逐渐成为关注重点，相关ADAS产品也在快速放量，行业景气度持续高企。相关公司有中科创达、经纬恒润、光庭信息；2)工业数字化在制造业强国的战略下，行业景气度有望持续维持高位，工业软件国产化率将随着整体工业化水平逐步提升，相关公司有宝信软件、中控技术、赛意信息、中望软件、概伦电子。计算机证券分析师：熊iongli1@S0980519030002市场走势资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理相关研究报告《计算机行业2022年7月暨中期策略-中报行情来临，建议关注汽车智能化+军工信息化+工业数字化》——2022-06-29《计算机行业2022年6月投资策略-关注工业数字化、汽车智能化、军工信息化投资机会》——2022-06-06《计算机行业2021年年报及2022年一季报总结-汽车智能化、工业数字化和SAAS应用相关公司增长强劲》——2022-05-08《汽车智能化系列专题(4)-从经纬恒润看EEA架构集中化趋势下的行业机遇》——2022-04-19《计算机行业2022年4月投资策略-关注军工信息化高成长机会》——2022-04-06重点公司盈利预测及投资评级公司公司代码名称投资评级昨收盘总市值EPSPE(元)(亿元)2022E2023E2022E2023E300496.SZ中科创达买入127.295564.1646.74688326.SH经纬恒润买入157.00188.41.732.5880.1753.80301221SZ光庭信息无评级596455212718252863673600845.SH宝信软件买入53.59716.41.541.9736.3228.36688777.SH中控技术买入71.76356.51.542.0147.8036.76300687.SZ赛意信息买入22.9491.40.801.1129.130.00688083.SH中望软件买入191.37165.92.673.5878.5258.56688206.SH概伦电子无评级329814310120162612319467资料来源：Wind、国信证券经济研究所预测请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容2证券研究报告容目录 14环境感知+车身感知+网联感知组成车载感知系统 14(1)激光雷达：是L3级以上自动驾驶的必备传感器 17(2)车载摄像头：高清化、智能化带动摄像头天花板不断打开 25(3)毫米波雷达：海外厂商正主导市场，国内正起步追赶 33(4)超声波雷达：自动泊车渗透率快速提升，带来新的增长动能 39(5)车身感知：“GNSS+IMU+高精度地图”组成多融合车身感知定位系统 43 (6)网联感知：“车、路、云”一体化，C-V2X商业化落地进入倒计时 56 EEA制器应运而生 62SoC域控制器的主要成本 63 技术要求：面向高阶自动驾驶，异构多核硬件架构成为趋势 66行泊一体域控制器：OEM自研、系统集成商、软件平台商三方势力各显身手 67 算力芯片研究框架 70计算芯片是算力时代下智能网联汽车的核心 70 智能座舱SoC：高通在中高端数字座舱呈现垄断局面 73 汽车软件研究框架 80 板级支持包BSP：主板硬件与操作系统之间的桥梁 83 工具链：提升平台软硬件研发效率的重要途径 89 特斯拉(TESLA):从硬到软的全栈自研，打造“算力+算法+数据”的竞争壁垒 93英伟达(NVIDIA)：打造全栈式工具链，持续领先高阶自动驾驶 98Qualcomm骑绝尘，自动驾驶不断追赶 106 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容3证券研究报告 竞争格局：国外巨头主导市场，国产化浪潮势不可挡 140 CAE具备极高的技术壁垒，是物理和数学的结晶 142 国内现状：国内市场亟待突破，霍莱沃从电磁仿真开始 148 周期共振，对标海外龙头开启软硬并列发展 172工业自动化行业概况—从自动化走向智能化 172工业自动化行业的周期性和成长性 174 作业链解析：综合采掘是煤矿作业链最核心的环节 181系统组成：四大维度全面铸造煤炭智能化系统 183速扩张，当前格局较为分散 184规划设计环节—GIS地理信息技术的智能化进程 185采掘生产环节—采掘设备、安全监测设备、煤矿集控系统的智能化进程 187 189 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容4证券研究报告图表目录 (亿美元) 19 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容5证券研究报告 A 9-2025年不同单车超声波雷达配置方案占比(%) 43图43：信号定位、航迹递推与地图匹配技术组成了车身感知定位技术 44 46 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容6证券研究报告 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容7证券研究报告 7 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容8证券研究报告 P 6 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容9证券研究报告 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容10证券研究报告 64 商压力变送器收入对比(亿元) 164 66 产控制类软件细分种类市场份额(2018年) 167 技术工业软件营业收入(亿元) 170金额单位：千万元) 170 图278：艾默生系统和软件的收入变化(百万美元) 178 I 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容11证券研究报告 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容12证券研究报告 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容13证券研究报告 S 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容14证券研究报告感知层研究框架环境感知+车身感知+网联感知组成车载感知系统整个车载感知系统主要包括环境感知、车身感知与网联感知三大部分。其中，(1)环境感知：主要负责车辆从外界获取信息，如附近车辆、车道线、行人、建筑物、障碍物、交通标志、信号灯等，主要包括四大类别的硬件传感器车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达；(2)车身感知：主要负责车辆对自身状态的感知，如车辆位置、行驶速度、姿态方位等，主要包括惯性导航、卫星导航和高精度地图；(3)网联感知：主要负责实现车辆与外界的网联通信以此来获得道路信息、行人信息等，主要包括各类路侧设备、车载终端以及V2X云平台等表1：环境感知、车身感知与网联感知组成了车载感知系统环境感知车身感知网联感知附近车辆、车道线、行人、建筑物、障碍物、交通标志、信号灯等感知对象附近车辆、车道线、行人、建筑物、障碍物、交通标志、信号灯等实时路况、道路信息、行人信息等感知方案通过四大硬件感知传感器，车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达获取周边交通数据基于高精度地图、GPS或北斗卫星导航、惯利用LET-V2X、5G通过四大硬件感知传感器，车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达获取周边交通数据性导航等为汽车的定位和导航提供数据信息感知特征高精地图和导航可对传感器试别的数据再次确认，相互补充，与传感器结果相互关联达成安全冗余高精地图和导航可对传感器试别的数据再次确认，相互补充，与传感器结果相互关联达成安全冗余不同传感器的优劣势互补提升感知精度更加强调车辆、道路、行人、使用者之间的联系信证券经济研究所整理四大硬件传感器是自动驾驶汽车的眼睛，是环境感知的关键。车载传感器主要包括车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达四大类。自动驾驶汽车首先是对环境信息与车内信息的采集、处理与分析，这是实现车辆自主驾驶的基础和前提。环境感知是自动驾驶车辆与外界环境信息交互的关键，车辆通过硬件传感器获取周围的环境信息，环境感知是一个复杂的系统，需要多种传感器实时获取信息，各类硬件传感器是自动驾驶汽车的眼睛。表2：自动驾驶四大硬件传感器的比较类别功能优势劣势超声波雷达变道辅助，盲区检测，自动泊车等穿透性强，测距方法简单，成本低，传播速度慢，无法跟上车距实时变化，短距离测量优势较为明显方向性较差且易受天气影响毫米波雷达自自适应巡航控制，前向防撞报警，盲区检测，辅助停车，辅助变道，自动紧急制动阀，自动泊车等天气适应性好探测距离与精度相对激光雷达较弱激光雷达精度高、探测距离远自精度高、探测距离远车，自动紧急制动阀，自动泊车，导航及定位等易受自然光或热辐射影响，价格昂贵车载摄像头自适应巡航控制，前向防撞报警，急制动阀，自动泊车，变道辅助，交通标识识别，导航及定位等盲区检测，自动紧驾驶员状态监控，盲区检测，自动紧驾驶员状态监控，较低成本成本信证券经济研究所整理当前自动驾驶正处在L2向L3级别跨越发展的关键阶段。其中，L2级的ADAS是实现高等级自动驾驶的基础，从全球各车企自动驾驶量产时间表来看，L3级别自动驾驶即将迎来大规模地商业化落地。请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容15证券研究报告表3：自动驾驶分级L0-L5美国国家公路安全管理局(NHTSA)、美国汽车工程师协会(SAE)自动驾驶分级标准分级NHTSAL0L1L2L3L4SAEL0L1L2L3L4L5名称(SAE)无自动化驾驶支持部分自动化有条件自动化高度自动化完全自动化SAE义者全权驾驶得到警告通过驾驶环境对方向盘和加速减速中的一项操作提供支持，其余由人类操作通过驾驶环境对方向盘和加速减速中的多项操作提供支持，其余由人类操作驾驶操作，根据系统要求，人类答由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作，根据系统要求，人类不一定提供所有的应答。限定道路和环境条件由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作，可能的情况下，人类接管，不限定道路和环境条件主体驾驶操作人类驾驶者人类驾驶者/系统系统周边监控人类驾驶者系统支援人类驾驶者系统系统作用域无全域NHTSASAE券经济研究所整理随着自动驾驶级别的提升，单车传感器的数量呈倍级增加。预计自动驾驶LevelLevel-30个传感器，Level4-5级需要40-50个传感器。距离测量，激光雷达还具有高分辨率，广角和高精度的特点，这对于检测和分类对象或跟踪地标以进行定位将是必需的。对于高速公路领航系统(HighwayLevel4-5级别：通常需要多种传感器进行360°视角的交叉验证，以消除每种图1：L2-5级各类传感器的搭配方案证券经济研究所整理表4：各级别自动驾驶对传感器数量的需求量L0~L1L2L3L4L5摄像头0-44-66-88-1012-15超声波雷达4-88-128-128-128-12毫米波雷达-33-54-86-126-12激光雷达000-1-3-3国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容16证券研究报告从本次广州车展来看，各家新车型均搭配多个激光雷达，以此来提前布局高阶自S售价在30万以上的新车型普遍搭配了支持L3-L4级自动驾驶所需要的各类传感器(2+颗激光雷达、12颗超声波雷达、7-10颗高清摄像头、5+颗毫米波雷达)。以蔚来ET7为例，共搭载了多达万像素高清摄像个V2X车路协同表5：2021年广州车展智能驾驶硬件搭载方案简介车型自动驾驶芯片算力激光雷达个数毫米波雷达个数超声波雷达个数高清摄像头个数普通摄像头个数Orin508TOPS2颗速腾聚创128线固态激光雷达5-沙龙机甲龙400TOPS4颗华为96线混合固态激光雷达574英伟达Orin1016TOPS3颗速腾聚创128线固态激光雷达574英伟达Xavier30-60TOPS-5-英伟达Orin1016TOPS图达通511-广汽埃200TOPS3颗速腾聚创128线固态激光雷达684极狐阿尔法S400TOPS3颗华为96线混合固态激光雷达6-200TOPS3-6颗华为96线混合固态激光雷达5-公司官网，国信证券经济研究所整理各国政策不断刺激，助力高阶辅助驾驶ADAS快速落地。美国在2011年开始就强制所有轻型商用车和乘用车搭载ESP系统，欧盟从2013年开始强制安装重型商用LDWAEBAEB系统，2019年欧盟与日本等40国达成草案，将于2020年起全部轻型商用车和乘用车强制安装各国新车测试标准不断增加对主动安全ADAS功能的权重。NCAP(NewCarAssessmentProgram，新车测试项目)是测试机构对新车型的车辆安全水平进行全面评估，并直接面向公众公布试验结果。NCAP是民间组织，不受政府机构组织控制。碰撞测试成绩则由星级表示，共有五个星级，星级越高表示该车的碰撞安全性能越好。在部分国家，AEB等系统已经成为五行评级的必备条件。从各国NCAP的路线图能够看出，美国NHTSA从2011年就将LDW、FCW等指标纳入加分项，美P次纳入AEB测试。各国对各类ADAS辅助驾驶系统的重视程度不断提升，带动高阶辅助驾驶的全面落地。请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容17证券研究报告表6：各国NCAP规程中关于ADAS的相关要求经济体测试机构时间标准与内容IIHS2013评分体系中纳入前方碰撞预警系统(FCW)指标2014规定FCW和自动紧急制动系统(AEB)是获得最高评级的必要条件2011测试加分项中增加LDW、FCW、ESC等指标美国2015规定自2018年起，AEB是获得最高评级的必要条件NHTSA2016与20家车企(总市场份额达99%以上)达成协议，2022年8月31日以前在美新车均需搭载AEB2021拟在NCAP中新增四项ADAS，包括行人自动紧急制动(PAEB)、车道保持支持(LKS)、盲区警告(BSW)和盲区干预(BSI)2014评分体系中纳入AEB、LDW、LKA等指标，主动安全权重由原来的10%提高至20%欧盟Euro-NCAP2016增加AEB-VRU指标，考虑AEB对路上行人的保护2018增加AEB-VRUcyclist指标，考虑AEB对骑行者的保护中国C-NCAP20202014201720202014扩充AEB测试内容，增加后向、迎面、交叉路口等多种情境下AEB对人员的保护NCAP2018年C-NCAP将纳入AEB指标《C-NCAP管理规则(2018年版)》中纳入FCW、AEB指标。其中AEB测试包括车辆追尾AEB与行人AEB《C-NCAP管理规则(2021年版)》中新增AEB踏板式摩托车试验场景、LKA、LDW、BSD、SAS、ESC指标，全权重由15%上升至25%评分体系中增加LDW、AEB等指标主动安日本J-NCAP2016评分体系中增加行人自动紧急制动(PAEB)等指标，考虑夜视系统的影响20172017评分体系中纳入LKA指标(1)激光雷达：是L3级以上自动驾驶的必备传感器激光雷达，即(LiDAR,LightDetectionandRanging)，是一种通过发射激光束来测量周围环境物体的距离和方位的方法。激光雷达主要由发射模块、处理模块和接收模块组成，其工作原理是向目标发射探测信号(激光束)，然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较，做适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态及形状等参数，从而对障碍物、移动物体等目标进行探测、追踪和识别。激光雷达是当下已知的车载雷达中探测距离远，角度测量精度极高的一种。激光雷达可以准确的感知周边环境的三维信息，探测精度在厘米级以内。激光雷达能够准确的识别出障碍物具体轮廓、距离成3D点云，且不会漏判、误判前方出现的障碍物，激光雷达普遍的有效探测距离也更远。与毫米波雷达和摄像头相比，激光雷达具备高分辨率、远距离和视角广阔等特性。请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容18证券研究报告图2：激光雷达的工作原理书，国信证券经济研究所整理激光雷达诞生于1960年，起初用于科研及测绘项目，全球首个车规级激光雷达在2017年实现量产。1960年美国休斯实验室的西奥多·梅曼发明了人类历史上第一台激光器，随着激光器的发展，激光雷达逐渐发展起来。早期激光雷达主要用于科研及测绘项目，进行气象探测以及针对海洋、森林、地表的地形测绘。2010年，Neato公司把激光雷达安在了扫地机器人上面，推出了NeatoXV-11，Neato公司将单个激光雷达的成本控制在30美元以内，解决了激光雷达的量产难题，打开了激光雷达在民用市场的空间。而车载雷达的发展历史可以追溯到21世纪初，在2007年，美国国防部组织的2010年Ibeo公司同法雷奥合作进行车规化激光雷达SCALA的开发，SCALA为基光雷达，SCALA并在当年搭载在全新的奥迪A8上。表7：激光雷达的发展历程时期激光雷达行业特点主要应用领域标志性事件1960年代--1970年代随着激光器的发明，基于激光的探测技术开始得到发展科研及测绘项目1971年阿波罗15号载人登月任务使用激光雷达对月球表面进行测绘1980年代--1990年代激光雷达商业化技术起步，单线扫描式激光雷达出现工业探测及早期无人驾驶项目Sick(西克)与Hokuyo(北洋)等激光雷达厂商推出单线扫2D激光雷达产品2000年代--2010年代早期高线数激光雷达开始用于无人驾驶的避障和导航，其市场主要是国外厂商无人驾驶测试项目等DARPA无人驾驶挑战赛推动了高线数激光雷达在无人驾驶中的应用，此后Velodyne深耕高线数激光雷达市场多年。IbeoLUX线激光Valeo(法雷奥)开始合作开发面向量产车的激光雷达产品SCALA。2016年--2018年国内激光雷达厂商入局，技术水平赶超国外厂商。激光雷达技术方案呈现多样化发展趋势。无人驾驶、高级辅助驾驶、服务机器人等，且下游开始有商用化项目落地2017年4月禾赛科技发布40线激光雷达Pandar40。采用新型技术方案的激光雷达公司同样发展迅速，如基于MEMS方案的Innoviz，基于1550nm波长方案的Luminar等。2019年至今市场发展迅速，产品性能持续优化，应用领域持续拓展。激光雷达技术朝向芯片化、阵列化发展。境外激光雷达公司迎来上市热潮，同时有巨头公司加入激光雷达市场竞争。无人驾驶、高级辅助驾驶、服务机器人、车联网等Ouster推出基于VCSEL和SPAD阵列芯片技术的数字化激光雷达。禾赛科技应用自主设计的芯片组(发射芯片和接收芯片)于多线机械旋转式产品。书，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容19国内证券研究报告国内在测绘之外，智能驾驶、工业及服务机器人都是激光雷达的重要应用场景。在应用场景上，除了传统的测绘测风之外，无人驾驶、高级辅助驾驶等智能驾驶场景正在快速成长。此外，工业及服务机器人如AGV，其应用包括无人配送、无人清扫、无人仓储、无人巡等，都是激光雷达未来重要的应用场景。表8：国内外各企业激光雷达应用场景激光雷达公司机器人无人车无人机AGVVelodyneSickSick√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√QQuanergy国外Ho国外InnovizLLeddarTechRieglRiegl思岚科技速速腾聚创禾赛科技√√√√√√√√√√√√北醒光子北醒光子√√√√玩智商镭镭神智能北科天绘数字净数字净土√√√√√√√√√√√√√网、国信证券经济研究所整理智能驾驶将是未来五年激光雷达市场的主要增长动力。根据Yole的预测，2019年全球激光雷达市场规模约为16亿美金，预计到2025年全球激光雷达市场规模将达到38亿美金，年复合增长率约为20%。按照各细分应用板块来看，智能驾驶场景未来五年的复合增长率将超过60%，将会为整个激光雷达市场提供18亿美金的增量，预计到2025年，智能驾驶场景将占到整个激光雷达市场规模的50%，成为激光雷达市场的主要增长动力。此外，各种工业及服务机器人对激光雷达的需求也在快速增长，也将带动整个激光雷达市场规模持续扩大。图3：19-25年激光雷达下游各场景市场空间(亿美元)Yole研究所整理图4：19-25年激光雷达下游应用占比变化(%)Yole经济研究所整理目前主流的自动驾驶技术路径主要分两种：(1)以特斯拉为代表的视觉算法为主导的流派。以摄像头主导，搭配毫米波雷达来捕捉周边环境信息，使用先进的计算机视觉算法实现全自动驾驶。这一类方案所需的硬件成熟度较高，成本低，但毫米波雷达探测角度较小，远距离探测能力也不足，需要优异的算法来弥补缺点。典型代表有特斯拉，该技术路径相对小众；(2)以Waymo、部分车企为代表请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容20证券研究报告的激光雷达主导的流派。以激光雷达为主，同时搭载毫米波雷达、超声波传感器和摄像头，可以进行远距离、全方位的探测，分辨率较强，但硬件成本较高，典型代表为谷歌Waymo、百度Apollo、文远知行等主流无人驾驶企业。表9：纯视觉主导与激光雷达主导的自动驾驶技术路线视觉主导方案激光雷达主导方案代表玩家特斯拉Autopilot谷歌Waymo方案设计摄像头+毫米波雷达，配合AI芯片及深度神经网络，使用先进激光雷达为主，超声波传感器和摄像头等为辅，模拟仿真配合实车测的计算机视觉算法渐进实现L3+试，L4起步优点轻巧、低成本、符合车规，能提供更丰富的环境信息，同时视环境感知全面，受环境影响小，对感知数据处理频数据也最接近人眼所感知的环境环节运算能力要求相对较低缺点摄像头二维图像难挖掘，需更强大的算法、大量数据的积累和更长期的研发投入。对于L4级别及以上的自动驾驶来说，在精成本高度、稳定性和视野等方面的局限性信证券经济研究所整理激光雷达是车载摄像头与毫米波雷达的有效补充，将是L3级及以上自动驾驶的必备传感器。从工作原理来看，激光雷达发射的光波的频率比微波高出2-3个数量级，因此激光雷达具有极高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率，因此测量精度更高，获得信息更为立体，同时，由于激光波长短，可发射发散角非常小的激光束，可探测低空/超低空目标，抗干扰能力强。即便是纯视觉的方案从效果上能够一定程度代替激光雷达的自动驾驶方案，但是对于高阶自动驾驶而言，安全驾驶是其重要的一步，在感知环节的传感器冗余能够有限提升车辆的安全冗余，激光雷达将是L3及以上自动驾驶的必备传感器。图5：激光雷达是摄像头与毫米波雷达的有效补充OFweek济研究所整理激光雷达主要由光束扫描器和探测系统两个维度组成，一个负责成像，一个负责测距。按光束扫描器结构大致可划分为三类：机械式、混合固态和固态激光雷达；按照扫描方式分为机械旋转式、MEMS(微振镜)、微距移动、Flash、OPA(光学请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容21证券研究报告相控阵)等。表10：各类激光雷达的原理和优劣势介绍类型原理优势劣势主要玩家机械式激光雷达机械激光雷达，是指其发射系统和接收系统存在宏观意义上的转动，也就是通过不断旋转发射头，将速度更快、发射更准的激光从“线”变成“面”，并在竖直方向上排布多束激光，形成多个面，达到动态扫描并动态接收信息的目的。因为带有机械旋转机构，所以机械激光雷达外表上最大的特点就是自己会转，个头较大机械旋转式激光雷达的优势在于可以对周围环境进行360°的水平视场扫描，且在视场范围内测距能力的均匀性较强价格昂贵，暂时给主机厂量产的可能性较低；光路调试、装配复杂，生产周期漫长，机械旋转部件在行车环境下的可靠性不高，难以符合车规的严苛要求等Velodyne、Valeo、Ouster、Waymo、速腾聚北科天绘等混合固态激光雷达混合固态激光雷达指用半导体“微动”器件(如MEMS扫描镜)来代替宏观机械式扫描器，在微观尺度上实现雷达发射端的激光扫描方式。其中，MEMS扫描镜是一种硅基半导体元器件，属于固态电子元件；但是MEMS扫描镜内部集成了“可动”的微型镜面，兼具“固态”和“运动”两种属性混合固态激光雷达工作时，单从外观上是看不到旋转的，巧妙之处是将机械旋转部件做得更加小巧并深深地隐藏在外壳之中。可以直接在硅基芯片上集成体积十分精巧的微振镜，由可以旋转的微振镜来反射激光器的光线，从而实现扫描水平视场角较小；成本并不低，工艺一致性也不能完全保证，可量产性较低Blickfeld、华为、速腾聚创、万集科技、禾赛科技、一径科技、镭神智能等OPA(光学相控阵技术)OPA固态激光雷达完全取消了机械结构，运用相干原理，采用多个光源组成阵列，通过控制各光源发光时间差，合成具有特定方向的主光束。然后再加以控制，通过调节发射阵列中每个发射单元的相位差来改变激光的出射角度，使主光束实现对不同方向的扫数据采集速度快，分辨率高，对于温度和振动的适应性强；通过波束控制，探测点(点云)可以任意分布；可控性好、体积小等易形成旁瓣，影响光束作用距离和角分辨率，同时生产难度高AnalogPhotonics、力策科技、万集科技、洛微科技、摩尔芯光等固态描激光雷达Flash(面阵式技术)Flash激光雷达的原理是快闪，在短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，再以高度灵敏的接收器，来完成对环境周围图像的绘制。其属于非扫描式雷达，发射面阵光，是以2维或3维图像为重点输出内容的激光雷达数据采集速度快，分辨率高，对于温度和振动的适应性强；通过波束控制，探测点(点云)可以任意分布；能快速记录整个场景，避免了扫描过程中目标或激光雷达移动带来的各种麻烦探测距离较近，在实际使用中不适合远程探测；基于态激光雷达，在技术的可靠性方面还存在问题LeddarTech、SensePhotonics、Xenomatix、Ouster、大陆、IBEO、飞芯电子、北醒光子等赛科技招股书，国信证券经济研究所整理ToF激光雷达是当前的主流，未来ToF与FMCW会共存。按照探测方式来分，分成了非相干测量(脉冲飞行时间测量法ToF为代表)和相干测量(典型为FMCW调频连续波)。ToF与FMCW能够实现室外阳光下较远的测程(100~250m)，是车载激光雷达的优选方案。ToF是目前市场车载中长距激光雷达的主流方案，未来随着FMCW激光雷达整机和上游产业链的成熟，ToF和FMCW激光雷达将在市场上