1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250012 一、車聯網是實現自動駕駛的關鍵基礎設施 5 HYPERLINK l _TOC_250011 （一）車輛信息化加速，我國正處于智能駕駛爆發的“前夜” 5 HYPERLINK l _TOC_250010 （二）全球各個國家對 V2X 做出了路徑規劃，我國領先 6 HYPERLINK l _TOC_250009 二、中國引領的 C-V2X 有望成為全球主流 9 HYPERLINK l _TOC_250008 （一）美國主導的 DSRC 逐步被產業鏈拋棄 9 HYPERLINK l _TOC_250007 （二）C-V2X 綜合性能優異，逐漸成為產

2、業主流 10 HYPERLINK l _TOC_250006 （三）中國引領 C-V2X 車聯網技術，產業化路徑清晰 12 HYPERLINK l _TOC_250005 三、5G 推動車聯網快速發展 15 HYPERLINK l _TOC_250004 （一）5G 普及和車輛信息化，對“對感知入口”提出新要求 15 HYPERLINK l _TOC_250003 （二）中國車聯網產業鏈完備，與國際水平差距不大 16 HYPERLINK l _TOC_250002 四、感知與通信有望率先爆發 17（一）激光雷達是無人駕駛必備的“眼睛”，關鍵技術路線國內進展順利 18（二）毫米波雷達是目前主流的

3、汽車 ADAS 解決方案，核心芯片自產擺脫對國際依賴 24 HYPERLINK l _TOC_250001 （三）車聯網推廣拉動通信模組需求，成本和制造仍是關鍵 26 HYPERLINK l _TOC_250000 五、投資標的 29圖表目錄圖表 1：車聯網向“端-管-云”協同智能的方向發展 5圖表 2：智能網聯汽車發展總體目標 6圖表 3：主流車企 L3L4 量產計劃 7圖表 4：全球各國自動駕駛商業化目標 7圖表 5：全球各國自動駕駛商業化目標 8圖表 6：DSRC 原理圖 9圖表 7：發達國家基本均采取 DSRC 技術 10圖表 8：DSRC 和 C-V2X 對比圖 11圖表 9：3GP

4、P C-V2X 標準演進 11圖表 10：車聯網技術 C-V2X 優于 DSRC 11圖表 11：各國紛紛轉向 C-V2X 12圖表 12：車聯網專利全球地域分布 13圖表 13：C-V2X 專利全球地域分布 13圖表 14：我國 C-V2X 產業化部署時間表 14圖表 15：5G 基站建設數量預測 15圖表 16：5G 用戶大規模增長 15圖表 17：自動駕駛不同層級感知領域的傳感器要求 16圖表 18：小鵬 E28 配置的傳感器配置數量眾多 16圖表 19：車聯網產業鏈一覽 16圖表 20：自動駕駛分級 17圖表 21：多種傳感器優劣各異，多種組合是未來趨勢 18圖表 22：激光雷達分類

5、19圖表 23：激光雷達傳感器構成 19圖表 24：激光雷達產業鏈 20圖表 25：激光雷達主流的三大應用場景 21圖表 26：全球各廠商激光雷達對比 22圖表 27：國產激光雷達性能不弱后 23圖表 28：全球激光雷達市場規模（億美元） 24圖表 29：中國激光雷達市場規模（億美元） 24圖表 30：毫米波雷達在汽車中的應用場景 24圖表 31：毫米波雷達產業鏈 25圖表 32：2018 年全球毫米波雷達市場份額 26圖表 33：中國車載毫米波雷達市場份額情況 26圖表 34：國產毫米波雷達市場空間達千億 26圖表 35：模組在車聯網中的應用場景 27圖表 36：中國智能網聯車市場規模預測（

6、億元） 27圖表 37：中國車聯網通信模組數量及預測（百萬塊） 27圖表 38：全球主要通信模組廠商毛利率對比 28圖表 39：全球主要通信模組廠商凈利率對比 28圖表 40：全球主要通信模組廠商研發費用與營業收入占比情況 29圖表 41：車聯網受益相關標的一覽 29一、車聯網是實現自動駕駛的關鍵基礎設施（一）車輛信息化加速，我國正處于智能駕駛爆發的“前夜”汽車逐漸走向智能化和網聯化。傳統的車聯網是指通過射頻識別技術，在信息網絡平臺上提取和利用所有車輛的屬性信息和靜態、動態信息，并對運行中的車輛進行有效的監控和綜合服務的系統。車聯網是按照一定的通信協議和數據交互標準，在“人-車-路-云“之間進

7、行信息交換的網絡。車路協同是支撐自動駕駛落地的重要手段，隨著LTE-V2X通信技術和路側智能設備的不斷成熟，車聯網逐漸從車內智能、單車智能向 “端-管-云”協同智能的方向發展。圖表 1：車聯網向“端-管-云”協同智能的方向發展資料來源：億歐，太平洋證券整理汽車網聯化通過搭載先進傳感器等裝置，運用大數據、云計算、AI等新技術，具有自動駕駛功能，車與車之間聯網，車與云聯網，逐步成為智能移動空間和應用終端的新一代汽車。智能化架構包括感知與定位、計算與決策、執行三部分，包括 CMOS 傳感器、 MEMS傳感器、激光雷達、毫米波雷達、攝像頭及車載計算平臺、高清地圖、車載芯片、存儲等。云架構的車輛運行信息

8、平臺車載移動互聯網負責車輛自組網及多種異構網絡之間的通信和漫游車際網圖表 2：車聯網網絡構成圖表 3：汽車智能化架構車內網車內信息交互，車輛信息采集資料來源：信通院，太平洋證券整理資料來源：Tinymind，太平洋證券整理（二）全球各個國家對 V2X 做出了路徑規劃，我國領先我國汽車網聯總體規劃清晰。數據顯示，2020年1月份至9月份，L2級智能網聯乘用車銷售量達196萬輛，占乘用車總銷量的14.7。更有部分企業加速研發L3級自動駕駛車型。根據智能網聯汽車技術路線圖2.0研判，到2025年，我國PA（部分自動駕駛）、CA（有條件自動駕駛）級智能網聯汽車銷量占當年汽車總銷量比例超過50，C-V2

9、X（以蜂窩通信為基礎的移動車聯網）終端新車裝配率達50。圖表 2：智能網聯汽車發展總體目標資料來源：國家智能網聯汽車創新中心，太平洋證券整理主流車企發布L3+，全球車企公布自動駕駛商用目標。歐、美、中、日在智能網聯汽車技術領域形成了較強的技術積累，相關企業紛紛發布面向L3L4級的智能網聯汽車量產計劃。預計到2025年，L4級智能網聯汽車有望規模商用。圖表 3：主流車企 L3L4 量產計劃車企自動駕駛級別時間本田L3 級 Legend 轎車量產2021 年 3 月北汽L4 級量產2025 年L5 級開發成熟長安L4 量產2022 年理想ONE 全系實現 L2 級2020 年正在聯合博世開發 L3

10、 級自動駕駛解決方案紅旗量產 L4 級2021 年威馬量產 L4 級2021 年福特量產 L4 級2022 年沃爾沃實現 L4 級2022 年東風悅達實現 L4 級2025 年奔馳在 S 系轎車搭載 L3 級系統2020 年量產 L4 級2025 年寶馬L3 級自動駕駛車型 BWM iNEXT 量產2022 年豐田實現 L3 級2020 年實現高速公路上的 L4 級2030 年資料來源：蓋世汽車，華為，太平洋證券整理目前各個國家也都對高級別自動駕駛的商業化應用提出了商用時間表。德國提出到2022年成為世界首個“允許無人駕駛常態化的國家”，歐盟到2030完全實現自動駕駛普及和應用。圖表 4：全球

11、各國自動駕駛商業化目標資料來源：國家智能網聯汽車創新中心，各國車企官網，太平洋證券整理全球相關企業開展自動駕駛商業化應用項目。2018年12月，Waymo在美國鳳凰城郊區推出了首個商業自動駕駛乘車服務WaymoOne，運行路線包括鳳凰城的錢德勒、坦佩、梅薩和吉爾伯特4個郊區。2020年2月，Nuro第二代自動駕駛汽車取得無人送貨車豁免資格，成為美國豁免的第一個自動駕駛應用案例； 國內企業也紛紛開展自動駕駛項目，包括互聯網企業、傳統汽車廠商以及創業企業。2019年百度進行自動駕駛載人測試。 2020年6月東風汽車也啟動自動駕駛測試，其他創業企業如文遠知行、小馬智行等也紛紛布局自動駕駛。圖表 5：

12、全球各國自動駕駛商業化目標解決方案商類型場景/車型啟動時間載客測試- 應用示范-運營地區車輛數 量文遠知行載人RoboTaxiDec-19廣州20 輛小馬智行載人RoboTaxi/MKZ2019/08美國加州爾灣；30-402018/12廣州輛百度載人RoboTaxi2019/09湖南長沙、河北45 輛2019/11滄州開發區滴滴載人RoboTaxiJul-20上海測試示范區9 輛內Waymo/FCA載人RoboTaxi/ WaymoOne FCAPacifica2018/122019/07美 國 加 州 南 灣區、亞利桑那州鳳凰城60 輛Cruise載人RoboTaxi2020美國加州、亞利

13、4 輛桑那州AutoX載人RoboTaxi/MKZJun-19美國加州圣何塞3 輛運營Aurora載人RoboTaxi2020美國加州、亞利5 輛桑那州ZOOX載人RoboTaxi2020美國加州、亞利5 輛桑那州，東風載人園區景區Jun-20山東青島6 輛/Sharing -VAN北京市海淀區海百度/金龍載人園區景區/Apollo 小巴Nov-18淀公園；北京市首鋼園區；河北3 輛雄安資料來源：國家智能網聯汽車創新中心，各國車企官網，太平洋證券整理二、中國引領的C-V2X有望成為全球主流（一）美國主導的DSRC逐步被產業鏈拋棄專用短程通信（DSRC）是基于WIFI的無線通信技術，可在不涉及任

14、何蜂窩基礎設施的情況下，在車輛與周圍基礎設施之間實現高度安全的高速直接通信，主要包括V2V、 V2I兩種操作模式。DSRC在過去的20余年由美國主導，是西方國家主要采取的通信技術，在5.9 GHz頻帶內運行，可在車輛與基礎設施之間提供直接的低延遲信息交換。2004年， FCC在5.9 GHz頻段為DSRC技術提供了75MHz的帶寬。DSRC主要基于三套標準。分別是：1）IEEE 802.11p，定義了汽車相關的“專用短距離通信”（DSRC）物理標準；2）IEEE 1609，定義了網絡架構和流程；3）SAE J2735SAE J2945，定義了消息包中攜帶的信息，該數據將包括來自汽車上的傳感器信

15、息，例如位置、行進方向、速度和剎車信息。IEEE 802.11p技術由IEEE于2010年完成標準化工作，支持車輛在5.9GHz專用頻段進行V2V、V2I的直通通信。圖表 6：DSRC 原理圖資料來源：中國通信學會，太平洋證券整理發達國家過去大都采用DSRC技術。由于IEEE 802.11P技術標準成熟較早，產業鏈相對成熟，車聯網起步較早的美國、歐洲、日本等國家傾向于采用IEEE 802.11P技術。各個國家在頻譜分配上，更傾向于支持DRSC技術。圖表 7：發達國家基本均采取 DSRC 技術國家時間頻譜規劃美國1999 年基于IEEE 802.11p 的ITS 業務劃分了 5.85-5.925

16、GHz 共 75MHz 的頻譜資源，劃分為 7 個信道歐洲2002 年歐洲電子通信委員會將 5795-5808MHz 分配給初試的車對路系統，各國可以將頻段擴展至 5815MHz2008 年ECC 為安全類 ITS 應用分配 30MHz 帶寬（5875-5905MHz 頻段），并建議將 5905-50925MHz 作為其擴展頻段。ITS-G5（DSRC）標準可采用 5470-5725MHz 免許可頻段，與 RLAN 共享頻譜日本20 世紀 90 年代末將 5770-5850MHz 劃分為 DSRC 信道，主要用于車輛信息和通訊系統2012 年日本無線工業及商貿聯合會發布的規范 ARBI STD

17、-T109 中將 755.5-764.5MHz 頻段劃給IT（S DSRC）的道路安全應用。目前5800MHz頻段除去 ETC 占用的頻譜，仍存在潛在頻譜供更多的 ITS 技術使用韓國2016 年分配5855-5925MHz共70M頻率用于支持智能交通車輛安全相關應用的 V2V 和 V2I 通信，但是 5.9GHz 頻譜分配方式沒有限制無線技術，屬于技術中立方式新加坡2017 年分配 5875-5925MHz 共 50MHz 頻率用于 ITS 應用，所用技術為 IEEE 802.11P資料來源：中國通信學會，太平洋證券整理（二）C-V2X綜合性能優異，逐漸成為產業主流C-V2X是基于4G/5G

18、蜂窩網通信技術演進形成的V2X技術，由3GPP主導推動，可實現相比DSRC更長距離和更大范圍的通信。C-V2X包括LTE-V2X和NF-V2X，LTE-V2X最早由大唐于2013年提出，確定了C-V2X的蜂窩與直通融合的系統架構及直通鏈路的關鍵技術框架。3GPP C-V2X標準工作始于2015年，各工作組主要從業務需求、系統架構、安全研究和空口技術4個方面開展工作。C-V2X的標準化分為3個階段。第1階段（2015年6月-2017年3月）基于LTE技術滿足 LTE-V2X基本業務需求，對應LTE Rel-14版本；第2階段（2017年3月-2018年6月）基于 LTE技術滿足部分5G-V2X增

19、強業務需求（LTE-eV2X），對應LTE Rel-15版本；第3階段（2018年6月-2021年底）基于5G NR技術實現全部或大部分5G-V2X增強業務需求，對應5G NR Rel-16/Rel-17版本。3GPP于2018年6月開展NR-V2X技術的標準化工作，2020年6月R16 標準凍結，同期3GPP開展R17研究，針對直通鏈路特性進一步增強，預計2021年底完成。圖表 8：DSRC 和 C-V2X 對比圖圖表 9：3GPP C-V2X 標準演進資料來源：金溢科技，太平洋證券整理資料來源：IMT-2020（5G），太平洋證券整理C-V2X在技術先進性、性能、成本、持續演進等方面相對D

20、SRC具有優勢。C-V2X在資源利用率、可靠性、穩定性方面具有理論優勢。實證結果看C-V2X在通信距離、非視距性能、可靠性、容量和擁塞控制等方面均優于DSRC。圖表 10：車聯網技術 C-V2X 優于 DSRCDSRCC-V2X標準組成IEEE、SAE、ETSI3GPP、ETSI、5GAA技術標準成熟度802.11p 2012 年完成技術標準化LTE-V2XLTE-eV2X5G NR-V2X工作頻段ITS 5.85.9MHz直接通訊： 5.9GHz網路通訊： 4GLTE 與未來 5G NR 相容應用項目直接通訊： V2V、V2I直接通訊： LTE-PC5網路通訊:LTE-Uu技術指標傳輸距離平

21、均 250300 米數公里數據傳輸量54Mbps100Mbps通訊時延20ms4G:4ms5G: 1ms支持車速200km/hr500km/hr(5G)部署成本需新建大量 RSU，成本較高結合現網基站和 RSU ， 與目前的 4G/5G 網絡可以復用，部署成本較低產業推動者車廠、政府部門車廠、電信運營商注： 黃色區域為現階段完成的技術標準資料來源：高通，太平洋證券整理基于C-V2X的優越性和對未來自動駕駛目標的綜合考量，各國政府和企業紛紛選擇轉向C-V2X技術或技術中立。2020年11月，美國聯邦通信委員會（FCC）正式投票決定將5.850-5.925GHz頻段劃撥給Wi-Fi和C-V2X使用

22、，其中30MHz（5.895-5.925GHz）分配給C-V2X，標志著美國正式宣布放棄DSRC并轉向C-V2X。美國率先放棄DSRC，未來各個國家的通信技術有望進一步向C-V2X靠攏，C-V2X成為全球主流可期。圖表 11：各國紛紛轉向 C-V2X國家/地區政府態度企業態度美國2020 年 11 月將 5.9 頻段 5895-5925GHz 的30MHz 分配給 C-V2X 技術電信運營商、福特等明確支持 LTE-V2X 技術歐洲2020 年修改了 5.9 頻段使用，擴展 ITS 帶路安全應用為 5875-5925MHz，采用技術中立方式大眾、雷諾和博世支持 802.11p 技術，奧迪、寶馬

23、、標致雪鐵龍等轉向支持 C-V2X技術中國工信部于 2018 年率先在全球發布車聯網頻率規劃，將 5905-6925MHz 扽配給 LTE-V2X PC5 技術；2020 年 4 月 26 日，工信部批準了 7 個 V2X（車聯網）標準， C-V2X 成為了中國車聯網的主流中國企業主要支持 LTE-V2X 技術日本在 755.5-764.5MHz 專用頻段上開展基于 802.11p 的技術評估頻段開展基于 802.11p 的技術性能評估ITS 行業標準和產業組織 ITS-forum 宣布技術中立，將 LTE-V2X 作為備選技術韓國5.9GHz 頻譜分配沒有限制無線技術，技術中立LG 是推動

24、LTE-V2X 標準的企業之一，2018年 LG 與高通韓建立聯合研發中心，研發車用級 5G 網絡及 C-V2X資料來源：5GAA，太平洋證券整理（三）中國引領C-V2X車聯網技術，產業化路徑清晰中國主導的C-V2X標準逐步形成。目前，在信息通信標準體系方面，我國LTE-V2X接入層、網絡層、消息層和安全等核心技術已制定完成，同時，LTE-V2X設備規范、測試方法等標準已制定完成，技術標準體系基本形成。中國是C-V2X技術最大的專利原創國家和布局目標國家。從車聯網領域專利的角度來看，我國是車聯網專利的第二大國。C-V2X通信技術專利，我國的專利申請量已經超過50。美國的高通、英特爾等通信企業，

25、以及一些主流車企比較重視C-V2X領域的專利申請和布局，我國企業開展C-V2X技術海外專利申請的企業主要有華為、中興和大唐等。圖表 12：車聯網專利全球地域分布圖表 13：C-V2X 專利全球地域分布其他, 4%歐洲, 17%中國, 25%美國, 30%日韓, 24%中國日韓美國歐洲其他中國美國歐洲日本其他美國, 20%中國, 52%歐洲, 18%其他, 7%日本, 3%資料來源：中國通信學會，太平洋證券整理資料來源：中國通信學會，太平洋證券整理根據C-V2X產業化路徑和時間表研究，中國C-V2X產業化部署時間表如下： 1）2019-2021年為C-V2X產業化部署導入期。在這一階段，C-V2

26、X通信設備、安全保障、數據平臺、測試認證方面可基本滿足C-V2X產業化初期部署需求。同時，在國家和聯網示范區、先導區及部分特定園區部署路側設施，車企逐步在新車前裝C-V2X設備，鼓勵后裝C-V2X設備，車、路部署相輔相成，C-V2X生態環境逐步建立，探索商業化運營模式。2）2022-2025年為C-V2X產業化部署發展期，根據前期示范區、先導區建設經驗，形成可推廣的商業化運營模式，在全國典型城市和道路進行推廣部署，并開展應用。3）2025年以后為C-V2X產業高速發展期，逐步實現C-V2X全國覆蓋，建成全國范圍內的多級數據平臺，跨行業數據實現互聯互通，提供多元化出行服務。圖表 14：我國 C-

27、V2X 產業化部署時間表資料來源：IMT-2020，太平洋證券整理三、5G推動車聯網快速發展（一）5G普及和車輛信息化，對“對感知入口”提出新要求5G網絡覆蓋率提升將加速車輛信息化和智能化進程，自動駕駛是5G重要的應用場景。目前5G網絡建設覆蓋所有縣城以上，截止到2021年1季度，5G基站總數量達81.9萬個，其中三大運營商計劃2021年新增5G基站數量超60萬站。5G用戶大規模增長，根據運營商公告，中國電信5G用戶占比約30，中國移動5G用戶占比接近20。5G用戶的快 速普及將帶動車聯網的需求增長，同時5G基站的規模部署是車聯網的普及重要的設施。6050402011.402019 2020E

28、 2021E 2022E 2023E 2024E 2025E 2026E656575808090100110120200353015025201001550105005G用戶數(電信)5G用戶數（移動）滲透率（電信）滲透率（移動）圖表 15：5G 基站建設數量預測圖表 16：5G 用戶大規模增長資料來源：工信部，太平洋證券整理資料來源：公司公告，太平洋證券整理隨著車輛走向智能化、聯網化，汽車電子價值量逐漸增加的同時，傳感器的數量也快速增加。相較于傳統的汽車，L3級智能汽車需要配備10個超聲波雷達、8個毫米波雷達，8個攝像頭及1個激光雷達，車規級的要求也對汽車的“感知入口”提出了新的要求。近期華

29、為發布自動駕駛解決方案（ADS）。從硬件配置上來看， 極狐阿爾法S華為HI版新車配置了3個激光雷達（左前、右前以及中間）、13個攝像頭、6個毫米波雷達、1個車頂慣導、1個域控制器。小鵬發布的E28定義為L3級輔助駕駛，配備了8個攝像頭、5個毫米波雷達、12個超聲波雷達以及4個環視攝像頭。我們認為，隨著車輛想 L3+智能汽車邁進，將增加攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器的使用數量，相關產業將迎來機會。圖表 17：自動駕駛不同層級感知領域的傳感器要求圖表 18：小鵬 E28 配置的傳感器配置數量眾多感知層級超聲波雷達長距毫米波雷達短距毫米波雷達攝像頭激光雷達L1 級別4 個1 個1 個L2 級別

30、8 個1 個4 個4 個L3 級別10 個2 個6 個8 個1 個L4 級別10 個2 個6 個8 個4 個+L5 級別10 個2 個6 個11 個4 個+資料來源：公開資料，太平洋證券整理資料來源：小鵬汽車，太平洋證券整理（二）中國車聯網產業鏈完備，與國際水平差距不大車聯網產業鏈分為上游的芯片、通信模組，中游的終端設備、傳感器，以及下游的運營服務、測試、高精地圖構成。各個環節均有國產解決方案，例如上游通信芯片華為、通信模組廣和通等，在上游射頻環節相較于國外仍有差距。中游國產廠商眾多，在OBD、路側、T-BOX等國產廠商數量較多，在傳感器領域如激光雷達、毫米波雷達等領域國產廠商雖有差距，但未來

31、有望迎頭趕上。國產技術完備有助于車聯網快速推廣。圖表 19：車聯網產業鏈一覽資料來源：太平洋證券整理四、感知與通信有望率先爆發SAE將自動駕駛技術分為L0L5共六個等級。L0代表沒有自動駕駛加入的傳統人類駕駛，L1L5則隨自動駕駛的成熟程度進行了分級。L3是自動駕駛分水嶺，上升到L4級別后，車輛進入由系統操縱。目前L2級自動駕駛系統主要由：超聲波雷達、毫米波雷達、攝像頭等傳感器構成。汽車在向L3,L4,L5級自動駕駛升級時，激光雷達有望迎來需求爆發。圖表 20：自動駕駛分級資料來源：SAE Internatinal，太平洋證券整理汽車向智能化演進的過程中，多種傳感器組合是未來趨勢。超聲波雷達成

32、本低，常用于短距離的探測。毫米波雷達具備200米左右的探測距離，兼具測距和測速功能，但是對角度的分辨能力較弱，在探測人、車等混雜場景效果不佳。攝像頭對角度分辨率較高，但是受光照條件影響很大，在自動識別的時候對算法要求很高。激光雷達兼具測距遠、角度分辨率優、受環境光照影響小的特點，且無需深度學習算法，可直接獲得物體的距離和方位信息。圖表 21：多種傳感器優劣各異，多種組合是未來趨勢傳感器優勢劣勢成本最遠距離速度范圍應用激光雷達精準度高，方向性強，探測角度廣，結合高精地圖可以實現高 精度自定位和物體識別跟蹤成本高，大霧、雨雪天氣效果差600-75000 美元300m300km/h高級別自動駕駛；周

33、圍環境 3D建模毫米波雷達受天氣、環境影響小，測量范圍廣，穿透性好精度不高，無法識別道路指示牌、行人等300-500美元1000m1000km/ h自適應巡航、盲區檢測、自動泊車攝像頭成本低，技術成熟度高;可對物體進行識別測距時對算法要求高；受光線影響大；惡劣天氣下難以測距35-50 美元100m自適應巡航、交通標志識別超聲波雷達成本低，體積小探測距離短，應用性不強；易受天氣及溫度影響15-20 美元15m100km/h側方超車、倒車提醒；泊車測距；輔助剎車紅外傳切向運動好，夜徑向運動差；成本較高；技術受國外600-200內進展順利資料來源：太平洋證券整理（一）激光雷達是無人駕駛必備的“眼睛”

34、，關鍵技術路線國激光雷達被廣泛用于無人駕駛汽車和機器人領域，被譽為廣義機器人的“眼睛”，是一種通過發射激光來測量物體與傳感器之間精確距離的主動測量裝置。激光雷達通過激光器和探測器組成的收發陣列，結合光束掃描，可以對廣義機器人所處環境進行實時感知，獲取周圍物體的精確距離及輪廓信息，以實現避障功能；同時，結合預先采集的高精地圖，機器人在環境中通過激光雷達的定位精度可達厘米量級，以實現自主導航。激光雷達由于其測距遠、分辨率高、對算法要求簡單，將充分受益智能駕駛發展。激光雷達按照測距方法可以分為飛行時間（ToF）測距法、基于相干探測的FMCW 測距法、以及三角測距法等，其中ToF 與FMCW 能夠實現

35、室外陽光下較遠的測程（100250 m），是車載激光雷達的優選方案。按照技術架構分為機械式、半固態、固態。除了在技術指標差異之外，最主要在于機械化部件的使用。圖表 22：激光雷達分類種類測距體積量產成本成熟度優勢劣勢機械式中遠大成本高且難下降高掃描速度快，接受視場小，抗光干擾能力強，信噪比高量產可能性低，可靠性不高固態（Flash）近較小低中可快速記錄整個場景激光功率受限，探測距離近，抗干擾能力差固態（OPA）中遠最小目前較高低掃描速度快，精度高，可控性好，體積小生產難度高，易形成旁瓣影響光束作用距離和角分辨率半固態（轉 鏡、微振鏡）中遠小較低中振動幅度小，頻率高視野有限，無法實現 360水平

36、掃描資料來源：禾賽科技招股書，太平洋證券整理從產業鏈的角度看，其上游主要包含發射模塊、接收模塊、掃描系統和信號處理四大部分，其中大量的光學和電子元器件、電機等機械部件構成了激光雷達的基礎。圖表 23：激光雷達傳感器構成資料來源：禾賽科技招股書，太平洋證券整理從產業鏈的角度看，中國激光雷達產業鏈完備，各環節都有參與者，跟隨國際領先廠商發展。國外廠商在上游光源、探測器和光束操縱等領域具有優勢。上游激光器國產廠商有瑞波光電、縱慧芯光半導體，探測器國產廠商有靈明光子、芯視界等，國外廠商在成熟度和可靠性更好，國內的廠商的產品性能目前已經基本接近國外供應商水平，且在價格上具有競爭優勢。FPGA芯片目前國內

37、廠商主要有紫光同創、高云半導體、復旦微電子等，在產品性能上與國外廠商還有比較大的差距，不過FPGA不是唯一選擇可以通過MCU和DSP作為替代方案；在模擬芯片領域國內供應商主要包括矽力杰、圣邦微電子等，在產品成熟度和水平純在一定差距；光學部件國內供應鏈已經達到或者超越國外供應鏈水準，且成本優勢明顯已經可以完全替代。中游激光雷達已經有不少國產廠商如禾賽科技、大疆、華為、速騰聚創、鐳神智能等。下游國產廠商參與者也較多，無人駕駛國內有小馬智行、文遠知行、Momenta、百度、商湯等，服務機器人國內廠商有高仙、優必選、白犀牛等，車聯網國產方案提供商有百度、大唐、金溢科技等?？傮w國外廠商在上游光電器件、芯

38、片和下游商業化進程方面有優勢，隨著國產廠商快速發展有望逐步趕超。圖表 24：激光雷達產業鏈資料來源：太平洋證券整理激光雷達常用于自動駕駛、ADAS、機器人、車聯網車路協同等領域。自動駕駛領域對激光雷達的價格不敏感但是對線數等性能要求很高，對算法要求低。ADAS領域通過激光雷達實現自適應巡航、自動跟車等功能，對算法要求高，對可靠性和批量能力要求較高，但是對價格比較敏感。機器人領域通過激光雷達實現定位導航，速度較低，場景簡單，對傳感器的要求較低。隨著5G和人工智能技術的發展，在“新基建”的政策推動下，車聯網路側感知產業迅速發展，基于激光雷達點云數據應用智能算法在復雜場景中可準確識別障礙物并進行追蹤

39、，輸出障礙物類別、位置、速度、加速度、朝向等關鍵信息，有利于提升交通效率。圖表 25：激光雷達主流的三大應用場景資料來源：禾賽科技招股書，太平洋證券整理降成本需求推動激光雷達從機械式向固態發展趨勢明顯。激光雷達激光器VCSEL優于EEL，EEL 激光器需要進行切割、翻轉、鍍膜、再切割的工藝步驟，往往只能通過單顆一一貼裝的方式和電路板整合，而且每顆激光器需要使用分立的光學器件進行光束發散角的壓縮和獨立手工裝調，極大地依賴產線工人的手工裝調技術，生產成本高且一致性難以保障。VCSEL其發光面與半導體晶圓平行，具有面上發光的特性，其所形成的激光器陣列易于與平面化的電路芯片鍵合，在精度層面由半導體加工

40、設備保障，無需再進行每個激光器的單獨裝調，且易于和面上工藝的硅材料微型透鏡進行整合，提升光束質量。固態雷達或將成未來車用激光雷達主流。轉鏡方案和MEMS方案是重要的技術路線。MEMS采用的是微振鏡操縱元件，減少激光器和探測器的數量有利于大幅降低成本，但是由于車載工作環境震動較大，目前MEMS車載可靠性仍有待提升。全固態激光雷達有 Flash、OPA等方案，沒有任何運動部件，有利于芯片化，理論成本相比半固態產品更低。目前固態激光雷達的上游元器件技術還不成熟，短期難以規模商業化。Luminar選用1550nm光源，優勢是可在濃霧天氣工作，且對人眼視網膜損傷小。在成本方面，由于傳統的硅基材料不能接收

41、1550nm波長，需要使用價格昂貴且生產廠家較少的銦鎵砷作為材料，Luminar把控了銦鎵砷上游產業鏈，通過工程優化、適配自研的ASIC芯片，將銦鎵砷接收器成本大幅降低。進而使得公司目前在固態激光雷達領域處于絕對的領導地位。圖表 26：全球各廠商激光雷達對比公司技術路線發展階段產品成熟度市場地位禾賽科技中國在售產品包括不同架構的機械旋轉方案的多線激光雷 達。有（半）固態和純固態激光雷達技術儲備成立于 2014 年 10 月，已申請科創板上市多線機械旋轉雷達的多個產品已形成規模銷售產品廣泛用于全球頭部無人駕駛項目，同時也服務于機器人及車聯網領域Velodyne美國主要為機械旋轉方案的多線激光雷達

42、；已發布（半）固態產品2020 年 9 月完成 NASDAQ 上市多線機械旋轉雷達的多個產品已形成規模銷售產品廣泛應用于服務機器人、無人駕駛領域Luminar美國產品使用 1550 nm 激光器、 InGaAs 探測器、 以及掃描轉鏡；2020 年 12 月完成 NASDAQ 上市無公開批量售賣產品面向無人駕駛測試及研發項目。Aeva美國布局芯片 FMCW 連續波調頻激光雷達計劃 2021 年第一季度完成 NYSE 上市無公開批量售賣產品當前尚無信息顯示規模化應用。Innoviz以色列半固態方案，選用二維微振鏡作為掃描器件計劃 2021 年第一季度完成 NASDAQ 上市市場上無公開批量售賣產

43、品與寶馬達成供應協議，為 2021 年推出的L3 量產車提供激光雷達Ouster美國機械旋轉式，采用 VCSEL 和 SPAD 陣列芯片技術；計劃 2021 年上半年完成 NYSE 上市多線機械旋轉雷達 的多個產品已形成規模銷售中、近距離激光雷達的主要供應商之一。產品主要應用于服務機器 人、無人駕駛等領域。Ibeo德國在售產品采用轉鏡方案；已發 布 基 于 VCSEL 和 SPAD陣列的純固態產品自 2016 年，德國 ZF（采埃孚）持有其 40股份半固態激光雷達已形成規模銷售；純固態方案無公開批量售賣產品SCALA 是目前 ADAS 領域唯一在量產車上使用的多線激光雷達速騰聚創中國機械旋轉方

44、案和微振鏡方 案，同時銷售激光雷達的環境感知算法解決方案2018 年 10 月公布 3 億元人民幣戰略融資，此前已完成至 C 輪融資多線機械旋轉雷達的多個產品已形成規模銷售主攻機器人市場資料來源：禾賽科技招股書，太平洋證券整理國產激光雷達技術全球領先行列，價格優勢明顯。在機械激光雷達領域，國產廠商禾賽科技、速騰聚創等企業已經形成規模銷售，且產品性能處于全球領先水平。在半固態領域華為、大疆等企業的激光雷達在售價和成本方面相比于國外廠商擁有巨大的優勢，華為96線激光雷達預計終端售價小于200美元，已大幅低于汽車廠商要求的 1000美元成本線。圖表 27：國產激光雷達性能不弱后公司名稱大疆大疆華為禾

45、賽科技LuminarVelodyne速騰聚創產品型號Tele-15Horizon96 線中長距激光雷達PandarGT300 線Velarray H800RS-LiDAR-M1技術路線OPAOPAMEMSMEMSMEMSMEMS探測距離 10% 反射率320m260m短距：80m中距：150m長距：220m300m250m200m180m測量準度2cm2cm2cm3cm5cm掃描頻率10Hz,20Hz10Hz,20Hz,25Hz15Hz垂直視場角16.225.1短距：25中距：3820303525垂直角分辨率0.120.280.07最小 0.160.050.5平均 0.2水平視場角14.581

46、.7短距：140中距：13060120120120水平角分辨率0.020.030.120.20.2價格（美元）100013852005000500-1000500資料來源：公開資料，太平洋證券整理激光雷達應用范圍廣，可以用于無人駕駛、ADAS、服務機器人、車聯網等各個領域，市場空間近1000億元。Velodyne預計到2022年，激光雷達市場空間達120億美元，僅汽車市場就有望在2026年增長到近170億美元。根據沙利文預測，20202025年車載激光雷達市場復合增速將達到80.89，到2025年市場規模將達到35億元。按照全球9000萬輛汽車、一輛車搭載4個激光雷達、單個激光雷達售價500美

47、元計算，Luminar預計全球激光雷達總市場規模達1800億美元。根據沙利文預測，到2025年我國激光雷達市場規模超40億美元。 Yole預計我國激光雷達行業的年復合增長率約為30左右，到2025年，中國激光雷達行業的市場規模有望突破900億元。160140120100806040200智慧城市和測驗ADAS移動機器人Robotaxi/Robottruck50403020100圖表 28：全球激光雷達市場規模（億美元）圖表 29：中國激光雷達市場規模（億美元）資料來源：沙利文，太平洋證券整理資料來源：沙利文，太平洋證券整理（二）毫米波雷達是目前主流的汽車ADAS解決方案，核心芯片自產擺脫對國際

48、依賴毫米波雷達是目前主流的汽車ADAS解決方案。目前毫米波雷達由于其成本優勢、技術成熟度、算法簡單，穩定性好等特性，是當前主流的汽車ADAS解決方案。毫米波是指頻率在30GHZ300GHz的電磁波，頻率較高，雷達分辨率不高，不容易受干擾。FMCW（調頻連續波）是最常用的車載毫米波雷達，德爾福、電裝、博世等Tier1供應商均采用FMCW調制方式。車載毫米波雷達通過天線向外發射毫米波，通過測量回波時間等參數測量障礙物的大小、速度、距離，毫米波雷達可以同時對多個目標利進行測量，獲取汽車周圍的物理環境信息。24GHz主要用于中短距探測，主要應用有盲點檢測、車道偏離預警、車道保持輔助、變道輔助、停車輔助

49、等。77GHz主要面向100-250米的中長距探測，例如自適應巡航、碰撞預警指示、緊急剎車制動系列等。圖表 30：毫米波雷達在汽車中的應用場景24GHz 毫米波雷達77GHz 毫米波雷達距離SRR/MRR 短/中距離雷達LRR 長距離雷達名稱寬帶雷達窄帶雷達具體的覆蓋距離覆蓋距離達 30/120m覆蓋距離可達 280m車速上限車速上限 150Km/h車速上限 250Km/h探測幅度寬窄分辨率（精確度）近距離精確度可達cm 級別空間分辨率一般為 0.5m應用場景BSD 忙點探測系統：10mACC 自適應巡航系統：150199mLCA 變道輔助系統：70mFCW 安全車距預警系統：69mPA 泊車

50、輔助系統：5mS&G 自動跟車：70m特點頻率越低，波長越長，繞射能力越強。信號體積更小、所需要的工藝更高、檢測精資料來源：太平洋證券整理毫米波雷達產業鏈我國偏弱，中下游逐步追趕。毫米波雷達主要由射頻前端、信號處理系統、后端算法三部分構成。包括射頻芯片、DSP芯片、天線PCB板等構成。射頻芯片和DSP芯片分別占毫米波雷達成本的1/3。上游射頻芯片我國國產實力相對薄弱，國外主要廠家有英飛凌、德州儀器、意法半導體等，國內廠商有清能華波，矽杰微電子等。國產毫米波雷達迎頭追趕，近期中電科38所發布77Ghz毫米波芯片，德賽西威先后發布 24GHz、77GHz毫米波雷達，國產毫米波雷達在精度、距離等方面

51、和國際廠商如博世、大陸、奧托立夫、德爾福的產品差距仍然明顯。下游毫米波雷達主要用于無人機、車聯網、ADAS等領域，國產廠商均有涉獵。比如無人機領域的大疆、航天彩虹等，ADAS的東風、長安等汽車廠商，車聯網的大唐電信、百度等。圖表 31：毫米波雷達產業鏈資料來源：太平洋證券整理國外廠商牢牢占據毫米波雷達市場，國產替代未來可期。核心芯片自產擺脫對國際依賴，中電科38所發布77Ghz毫米波芯片，關鍵技術路線國內進展順利。華域汽車毫米波雷達已實現對上汽等客戶穩定供貨，其他國內的毫米波雷達廠商有德賽西威、杭州智波科技、蕪湖森思泰克、南京隼眼科技、蘇州安智汽車、北京行易到、深圳安志杰等。電裝,富士通 10

52、%天, 11%海拉,12%大陸,16%其他,32%博世,19%圖表 32：2018 年全球毫米波雷達市場份額圖表 33：中國車載毫米波雷達市場份額情況100值短距離國外廠商份額值200長距離國內廠商資料來源：Ofweek，太平洋證券整理資料來源：Ofweek，太平洋證券整理國產毫米波雷達滲透率提升，市場空間測廣闊。ADAS一般需要“1長+4中短”5個毫米波雷達，奧迪A8搭載5個毫米波雷達（1LRR+4MRR）。假設目前短距24GHz的毫米波雷達單價500元，長距毫米波雷達單價1000元。同時假設2020年國內毫米波雷達滲透率為 10%，未來每年滲透率提升5%。預測20212025年國內毫米波市

53、場總容量達千億元。圖表 34：國產毫米波雷達市場空間達千億2020202120222023202420252030汽車銷量2530263027622900304531973300ADAS 滲透率101520.025.030.035.050雷達需求：長距離25339555272591311191650短距離1012157822092900365344756600單價（元）:長距離1000950903857815774500短距離500475451429407387200市場空間（億元）76112150186223260215資料來源：太平洋證券整理（三）車聯網推廣拉動通信模組需求，成本和制造仍是

54、關鍵無線通信模組在智能網聯汽車中起到關鍵作用，是實現汽車“新四化”（即智能化、電動化、網聯化、共享化）過程中不可或缺的電子元器件。無線通信模塊是終端設備接入物聯網的核心部件之一，決定了設備能否應對復雜的應用環境從而確保通信質量的穩定性和可靠性，基于V2X（X泛指車、路、行人及互聯網等）可實現車車、車路、車人之間實時、高效、可靠的雙向信息交互和共享，達到智能協同配合，實現車輛主動安全，并提高行車效率。圖表 35：模組在車聯網中的應用場景資料來源：移遠通信官網，太平洋證券整理車聯網推廣拉動通信模組需求。中國智能網聯車市場規模自2014年保持20-50高速增長,2019年市場規模達1125億元。隨著

55、智能網聯車在中國汽車市場的不斷滲透，預計中國車聯網市場規模在之后3年仍有每年約20的增長。網聯車市場規模的擴大以及滲透率的提升預示著無線通信模組高需求量和廣闊的市場空間，中國車聯網通信模組數量在未來三年每年有10-15的增長。3000 54.82500200015001000500060.050.040.030.020.010.00.0市場規模（億元）增速（）增速（）通信模組數量（百萬塊）2017201820192020E 2021E 2022E 2023E16.014.012.010.08.06.04.02.00.010.501.522.538.839.021.031.126.022.319

56、.919.31.31.51.71.92.23 2.8 18.02.5圖表 36：中國智能網聯車市場規模預測（億元）圖表 37：中國車聯網通信模組數量及預測（百萬塊）資料來源：智研咨詢，太平洋證券整理資料來源：智研咨詢，太平洋證券整理芯片成本與制造能力是車規模組行業的核心競爭力。更大規模的出貨量有利于降低芯片獲取成本：無線通信模組的上游由芯片廠商、電子元器件廠商以及模組代工廠構成，電子創新網數據顯示芯片成本約占總成本70 ，且高通、華為海思和英特爾占據約70%的 5G基帶芯片市場，行業集中度較高，頭部芯片廠商具有較強議價能力。通過全球主要模組廠商毛利率和凈利率對比得出，國外模組廠商毛利率普遍高于

57、國內模組廠商，但國內模組廠商凈利率普遍高于國外模組廠商?？梢缘弥?，國內模組廠商的毛利率具有較大上升空間，盈利能力有望進一步釋放。圖表 38：全球主要通信模組廠商毛利率對比圖表 39：全球主要通信模組廠商凈利率對比有方科技SIERRA WIRELESSTelit移遠通信廣和通2 0 1 92 0 1 82 0 1 72 0 1 650.040.030.020.010.00.0SIERRA WIRELESSTelit有方科技移遠通信廣和通2 0 1 92 0 1 82 0 1 72 0 1 615.010.05.00.0-5.0-10.0-15.0-20.0資料來源：Wind，太平洋證券整理資料來

58、源：Wind，太平洋證券整理國產廠商加大研發投入提升制造工藝水平：一方面，無線通信模組行業存在技術壁壘，其開發設計需要考慮散熱、功耗、信道干擾等問題，模組廠商的研發能力、研發人才、技術優勢、發明專利是其核心競爭力，國外通信模組廠商的研發費用與營業收入占比在12%-18%區間，普遍高于國內模組廠商。隨著國內模組廠商制造能力和成本控制能力不斷提升，國內模組廠商有望在全球競爭中取得競爭優勢。另一方面，民用汽車車載系統可分為前裝與后裝兩大類，前裝車載系統設備必須滿足車規級要求。因高標準體系的設定，過去前裝車載模組主要用于高端市場。隨著人們消費能力的增強以及對駕駛安全與舒適性要求的進一步提升，未來汽車廠商將不斷擴大前裝車載系統的車型覆蓋范圍，前裝車載系統將逐漸成為市場主流。前裝市場的快速發展為模組行業提供了發展機遇。圖表 40：全球主要通信模組廠商研發費用與營業收入占比情況SIERRA WIRELESSTelit廣和通移遠通信有方科技2 0 1 92 0 1 82 0 1 72 0 1 6506.066.008.7311.8910.678.7610