激光雷达革命

发布时间:2024-07-01  

全球汽车激光雷达市场预计将从 2023 年的 5.38 亿美元增长到 2029 年的 36.32 亿美元,2023 年至 2029 年的复合年增长率为 38%。虽然 2022 年我们处于 PC 和 LCV 市场与自动驾驶出租车市场的十字路口,但在 2023 年,PC 和 LCV 市场现在显然占据了市场主导地位。


第一批自动驾驶出租车服务于 2016 年 8 月在新加坡由 NuTonomy 推出,2017 年随着 Waymo 和 Cruise 的进入迈出了第一步,它们分别在亚利桑那州凤凰城和加利福尼亚州旧金山开始运营。此后,我们看到滴滴、AutoX 和百度等中国公司进入市场。所有这些公司都在世界各地的城市开设了新服务,使自动驾驶出租车的激光雷达市场远远领先于乘用车的激光雷达市场。


但在 2023 年和 2024 年,在发生一系列事件后,Waymo 和 Cruise 明显放慢了活动速度。这对自动驾驶出租车市场产生了直接影响。这也可能会影响长期市场,因为公司需要重新赢得民众的信任。2023 年,自动驾驶出租车市场规模为 1.24 亿美元,而 PC 和 LCV 市场规模为 4.14 亿美元。乘用车市场比自动驾驶出租车市场大三倍多,见证了真正的腾飞。自 2018 年以来,我们现在已经监测到近 200 个设计获胜案例。其中 124 个计划在 2024 年或之后推出,其中近 90% 来自中国 OEM。中国 OEM 显然正在推动将 LiDAR 集成到其车辆中。虽然欧盟或美国 OEM 将 LiDAR 限制在 F 级,但中国 OEM 正在推出 D 级汽车。2023 年,第一款 C 级汽车已经受到监控。这些汽车比 F 级汽车便宜得多,而且汽车产量会更高,因此 LiDAR 的产量也会更高。这导致 LiDAR 的价格大幅下降。


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ROBOSENSE 和禾赛目前明显处于领先地位


汽车激光雷达(PC&LCV 和自动驾驶出租车)生态系统仍然相当庞大,共有 44 家公司受到监控。有些已经投入量产,而另一些公司的激光雷达活动较少,或仍处于研发阶段,正在开发下一代激光雷达。在自动驾驶出租车市场,很少有参与者能创造可观的收入。


禾赛以 73% 的市场份额控制着市场,因为他们的激光雷达可以在大多数自动驾驶出租车中找到,例如 Cruise、Aurora、Apollo、滴滴、Pony.ai 和 AutoX。在 PC&LCV 市场,情况正在迅速发展,与去年相比再次发生了变化。由于 Seyond(前身为 Innovusion)仅与 Nio 合作,因此他们已被 RoboSense 和 Hesai 超越。Seyond 现在排名第三。2023 年,RoboSense 和 Hesai 占据了市场主导地位,因为他们在道路上可以找到近 460,000 个 LiDAR。这占 2023 年 LiDAR 总出货量的 60% 以上。2024 年,Hesai 和 RoboSense 预计将继续引领乘用车 LiDAR 市场,占据前两位。对于这些参与者来说,最大的胜利是赢得全球 OEM 的设计胜利,这将证明其技术的稳健性。


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产量增加和技术进步降低了平均售价


在技术方面,在我们关注的四个类别中,预计只有一个类别在未来十年内会保持大致相同。在另外三个类别中,我们可以看到成像技术、发射器类型和所用光电探测器类型的重大发展。波长是唯一保持稳定的因素。


到 2024 年,近红外 (NIR) 波长 (905 / 940nm) 预计将占乘用车 LiDAR 体积的 90%。在未来十年内,NIR 和短波红外 (SWIR) 之间的比例预计将保持相似。在成像技术方面,基于旋转镜的混合固态 LiDAR 占主导地位,预计 2024 年将占 66% 的体积,其次是基于 MEMS 的 LiDAR,占 32%。在未来十年内,基于旋转镜的 LiDAR 的份额仍应为 52%(按体积计算)。MEMS 份额预计将下降至 6%,但主要区别可能是闪存 LiDAR 的出现,它在未来十年内可能占据 37% 的出货量。这一变化与光发射器和光电探测器的变化有关。事实上,基于多结层的 VCSEL 阵列正在迅速改进,与 SiPM 或 SPAD 相结合,它们将能够提供没有移动部件的全固态 LiDAR。


LiDAR 制造商现在正在使用更高的出货量和新技术来降低 LiDAR 的成本。到 2023 年,在中国,LiDAR 的价格可能会低于 500 美元。我们也听到越来越多关于 FMCW LiDAR 的消息,与 dTOF LiDAR 竞争。FMCW LiDAR 才刚刚兴起,制造商目前瞄准的是计量或国防等利基应用。在这些应用中,价格对客户来说并不是一个太大的障碍。在汽车领域,预计 FMCW LiDAR 要到 2027/2028 年才会问世。需要建立和稳定供应,并解决与计算、热管理或集成相关的许多挑战。


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文章来源于:电子工程世界    原文链接
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