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（报告出品方/作者：华泰证券，黄乐平，余熠，闫慧辰，张宇）1激光雷达：自动驾驶之眼，多整车厂积极布局

激光雷达是一种向被测目标发射探测信号，然后测量反射或散射信号的到达时间、强弱程度等参数，以确定目标的距离、方位、运动状态及表面光学特征的雷达系统。激光雷达的优点包括：1）具有极高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率；2）抗干扰能力强；3）获取的信息量丰富，可直接获取目标的距离、角度、反射强度、速度等信息，生成目标的多维度图像；4）可全天时工作。相比于毫米波雷达，激光雷达可实现对人体的探测，相比于摄像头，激光雷达的探测距离更远，对弱势环境以及非标准静物探测效果更好。

自动驾驶国家分级标准拟实施，奠定自动驾驶产业发展基础

我国量产汽车自动驾驶等级正在由L2向L3过渡。我国《汽车驾驶自动化分级》于年8月正式发布，拟于年3月起实施。该标准根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行范围限制，将驾驶自动化分成0~5级：L0(应急辅助)、L1（部分驾驶辅助）、L2(组合驾驶辅助)、L3(有条件自动驾驶)、L4(高度自动驾驶)、L5(完全自动驾驶)。其中L3是辅助驾驶和自动驾驶的分水岭，其定义为系统在其设计运行条件内能够持续地执行全部动态驾驶任务。L3以下称之为辅助驾驶，L3以上称之为自动驾驶。目前，我国量产汽车的自动驾驶等级正在从L2向L3过渡，此次《汽车驾驶自动化分级》的正式实施，也意味着中国将正式拥有自己的自动驾驶汽车分级标准，为我国自动驾驶行业的发展奠定基础。

多主机厂积极采纳以激光雷达为关键传感器的自动驾驶方案

常见的车载传感器包括：摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达。感知、决策与控制是自动驾驶的三个环节，感知环节用来采集周围环境的基本信息，是自动驾驶的基础。自动驾驶汽车依托传感器实现对于周围环境的感知。针对不同应用等级，对于传感器的需求不同，常见的传感器包括：摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达。

相较于摄像头、毫米波雷达，激光雷达具有高分辨率、抗干扰能力强等特定优势，市场主流感知端方案为多传感器融合。激光雷达具有高分辨率、抗干扰能力强、获取目标信息快等特点，可以应用于黑暗、强光、逆光等弱势场景，同时有效感知摄像头和毫米波雷达无法准确定位的障碍物和道路边界等静态目标，可以在感知上补齐毫米波雷达、摄像头等方案的不足，有助于提升自动驾驶感知的精度。将多个传感器获取的数据、信息集中在一起综合分析，可以使得不同传感器在识别能力、抗恶劣/暗光环境、探测距离等不同方面的优势相互补充，提高感知精度和系统决策的正确性。

多主机厂积极采纳以激光雷达为主的自动驾驶方案，激光雷达或将成为实现自动驾驶的关键传感器之一。目前L2级辅助驾驶感知硬件主要包括超声波雷达、毫米波雷达、摄像头等车载传感器，伴随驾驶自动化的等级越高，对自动驾驶感知系统和车载传感器的要求越高。当前除特斯拉外，各大主机厂正积极布局以激光雷达为主传感器的自动驾驶方案。特斯拉FSD系统V9.0版本采用“纯视觉识别距离”的测距计算，具有很高的技术壁垒且对算法的要求很高，需要通过收集大量数据训练算法。此外，摄像头传感器对路面状况有较高要求，雾天、夜晚等低照度环境将影响摄像头的使用效果，且对非标准静态物体的识别存在困难，相比之下，激光雷达以上场景中的效果更好。

考虑到市场各主机厂的算法能力积累程度不一，且交通场景的复杂性和环境干扰对L3~L5中高阶自动驾驶系统（探测与响应对象为驾驶系统）的要求较高，我们认为激光雷达或将成为实现自动驾驶的关键传感器之一

激光雷达性能评价：探测距离、FOV、角分辨率等为关键指标

激光雷达的主要性能指标包括安全等级、探测距离、FOV(垂直+水平)、角分辨率、出点数、线束、输出参数、IP防护等级、激光发射方式(机械/固态)、使用寿命、波长、功率、供电电压等。探测距离是激光雷达最核心的指标之一，足够远的探测距离能够允许车辆对道路条件变化作出相应反应；宽水平视野能够获取更详细的当前行驶位置的视图，帮助车辆评估相邻车道的行驶条件，一般机械式激光雷达水平视场角为°，垂直视野能够帮助判断车道上的物体、碎片；较高角分辨率的激光雷达能够更精确地确定物体的大小、形状、位置，提供更清晰的道路视觉。

激光雷达技术路径：

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