核心内容点:
- 2024年全球激光雷达销量达170万颗，中国激光雷达制造商占据92%的市场份额。
- VCSEL激光器和SPAD接收器成为技术发展主流，MEMS扫描方式逐渐被转镜和Flash扫描技术取代。
- 长距激光雷达仍为主战场，短距Flash激光雷达在城区NOA车型应用中快速增长。
源自 |雪岭飞花雪岭飞花 2025-04-23 07:04
近期，国际权威研究机构 Yole Group 发布了激光雷达的年度报告：《Automotive LiDAR 2025 Market & Technology Report》。报告基于2024全年数据，对市场预测、市场趋势、市场份额和供应链、技术趋势和产品等诸多方面，进行了详细了论述。
其中主要结论和我们之前的判断一致，本文对于其中部分关键内容做一下简要解读，主要包括 市场、技术和产品三个部分，供各位老师参考。
01
总体销量
2024年，全球销售了170万颗激光雷达产品，其中亚洲约160万（绝大部分在中国）：
图片来源：Yole
2024年，中国激光雷达制造商供应了全球乘用车市场92%的激光雷达（2023年是86%），其中ADAS领域同比增长68%。
Yole Group预测，在中国头部车企的推动下，2025年全球激光雷达交付量将突破300 万台。
图片来源：Yole
2024年，PC&LCV市场规模是Robotaxi市场规模的4.17倍，从趋势来看，这个比例在未来几年还会持续增大。
市场份额
1）从PC&LCV市场销售额的维度
在2024年，速腾、禾赛、华为和图达通位居前4位。
图片来源：Yole
主要玩家近4年的销售额变化趋势：
数据来源：Yole （单位：M$）
其中：
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禾赛和速腾几乎并驾齐驱。
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华为借助自身生态整车销量的提升，激光雷达销量增长最为迅速。排名从2023年的第5位，快速提升到2024年的第3位。从趋势来看，2025年甚至有可能冲击第一位。
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图达通目前只有蔚来一个客户，2025年市场份额可能会进一步降低。
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法雷奥的市场份额大幅萎缩超过50%，排名从2023年的第4位，下降到2024年的第5位。
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其他玩家的份额进一步被压缩到1%左右。
2）从Robotaxi市场销售额的维度
2024 年，全球Robotaxi自动驾驶激光雷达市场规模为1.66亿美元，同比增长35%。其中，禾赛以61% 的市占率，连续四年蝉联榜首。禾赛主要Robotaxi客户为Zoox、Aurora、Apollo、滴滴、小马智行、文远知行等全球头部自动驾驶公司。
3）从PC&LCV市场销量的维度
2024年，激光雷达产品销量排名如下：
图片来源：Yole
速腾聚创的主要客户是：小鹏、问界、极氪、BYD和智己汽车等，从销量的角度，排名第一。
禾赛的主要客户是：理想、小米、BYD、极氪、零跑、长安、长城汽车等，禾赛已与22家国内外车企达成超120款车型的量产定点合作，并与一家欧洲顶级主机厂达成多年独家定点合作。
图片来源：Yole
华为的主要客户是：问界、智界、阿维塔等，图达通只有 蔚来一个客户。
图片来源：Yole
截止到2025年Q1，4个主要玩家具体到季度的总销量变化如下。
Q1一般是车市的淡季，主要激光雷达厂商的环比销量都有下降。其中，禾赛环比下降幅度最小，在2025Q1的销量排名第一。
单价
在2024年的PC/LCV市场，搭载激光雷达的车型价格继续下探，平均车价比2023年低7000美元。
图片来源：Yole
如下是中国搭载激光雷达车辆所处的价格段。其中， 30万以下的车辆的数量增长最为明显，2024年的数量是2023年的5倍。甚至，中国正实现将激光雷达 延伸至10万元级车型，例如搭载禾赛ATX激光雷达的零跑B10，价格已下探到11.98万元。
图片来源：Yole
技术的进步和出货量的增加，使得激光雷达的平均单价将持续降低。 2025年，有些前向主激光雷达的售价会来到200美元以下。
数据来源：Yole
02 技术
激光雷达（NIR波段）器件的整体发展趋势如下。在许多新的激光雷达产品中，采用VCSEL+SPAD-SoC的技术架构的正越来越多。
图片来源：Yole
激光器
在NIR波段，VCSEL替换EEL的趋势越来越明显，VCSEL份额逐渐增大：
图片来源：Yole
VCSEL替代EEL的原因主要是：
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VCSEL 加工更容易，成本更低。 VCSEL是表面发光，只需要按照正常的半导体工艺批量处理即可，加工成本低。而EEL是侧面发光，在形成晶圆后还需要进行切割，对每个激光器的侧表面进行处理、镀膜，无法按照现有半导体工艺来一次性处理整个晶圆的激光器，成本较高。
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VCSEL 发光功率的提升。 可以采用 “多结”工艺，提升VCSEL功率。一般 “多结”VCSEL激光器，可以将发光功率密度提升5-10倍。
图片来源：雪岭飞花激光雷达精品课
另外，由于接收端SPAD阵列的灵敏度提升，也在一定程度上弥补了VCSEL的发射功率弱势。
Yole报告中提到的3个激光雷达产品中VCSEL的性能指标：
图片来源：Yole
接收器
APD正逐渐被SPAD/SiPM取代，后者具备更高的灵敏度和集成度，可实现200-250米的远距离探测。
Yole预测，未来十年SPAD/SiPM份额将持续提升。
图片来源：Yole
不同类型探测器的发展趋势：
图片来源：灵明光子
SPAD-SoC集成了SPAD、TDC和处理器等部件，正在成为重要的演进方向：
图片来源：Yole
Sony的IMX459：
SPAD-SoC的技术优势：
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降低噪声与信号失真。SPAD-SoC将SPAD阵列、淬灭电路、时间数字转换器（TDC）及信号处理集成于单芯片，大幅缩短信号传输距离，显著减少噪声干扰和信号失真，输出更纯净可靠的信号。
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提升时间分辨率。TDC与SPAD的同芯片集成，可实现更高精度的时间测量，从而生成更精确的距离数据和高质量点云。
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增强灵敏度。SPAD-SoC具备低噪声特性，可以提升激光雷达系统的灵敏度，使其能够检测更微弱的光信号。
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加速数据采集。芯片内集成信号处理单元，可高效完成数据实时处理，缩短系统响应时间。
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降低功耗。多功能单芯片设计，减少了分立元件的能耗，整体功耗显著下降。
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微型化与系统集成。高度集成的SPAD-SoC使激光雷达体积大幅缩小，更适用于车载等空间受限场景。
SPAD-SoC的技术挑战：
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设计与制造复杂度。需混合信号设计专精技术，且SPAD阵列规模扩大会进一步增加复杂度。
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功能集成与性能平衡。需协同优化光子探测效率（PDE）、低暗计数率、快速淬灭电路设计及TDC集成，以最小化噪声。
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热管理问题。大规模SPAD阵列的发热可能影响性能，需通过散热设计确保稳定运行。
许多国产SPAD-SoC芯片正在开发和量产，已实现高分辨率、低功耗等突破：
注意：Sony的IMX459和479主要面向线阵应用（半固态扫描雷达），其他产品主要用于面阵产品（Flash激光雷达）。
扫描部件
MEMS扫描方式将会逐渐减少，转镜方案（尤其是1维转镜方案）和Flash扫描技术将会增加：
图片来源：Yole
MEMS方案目前主要是速腾聚创在使用，不过，越来越多的厂商在采用基于转镜方案的混合固态扫描技术。下图是转向一维转镜方案的部分案例：
图片来源：灵明光子
03 产品
车辆集成
Yole报告中还特别讨论了激光雷达的安装方式。目前前向激光雷达主要是安装在车顶，未来安装在挡风玻璃的后面可能是个更好的选择：
图片来源：Yole
将激光雷达安装在挡风玻璃后面有很多好处，例如：降低整车风阻和NVH、整车更为美观、激光雷达不容易脏污、方便维护，激光雷达工作环境更优，并且可以减少防护罩和线束等组件，从而降低成本。
例如，在CES 2025，Aeva展示了将FMCW激光雷达在舱内的集成方案：
图片来源：AEVA
将激光雷达安装在挡风玻璃后面的大众ID Code汽车：
图片参考：Yole
2025年4月22日，华为发布了集成在舱内的激光雷达+摄像头方案：Limera（Lidar+Camera）：
不过，将激光雷达安装在挡风玻璃后面的集成方式，对于激光雷达和挡风玻璃都有特殊的要求：
对于激光雷达的要求：
1）体积小，噪音低；
2）功耗低，可以使用被动散热；
3）在FOV全域能够补偿玻璃畸变，保持足够的测距误差；
刚刚发布的禾赛ETX可搭载于舱内挡风玻璃后，视窗高度仅32mm，可实现400米的超远测距（@10%反射率）。
禾赛ETX搭载了禾赛自研光矢量芯片 ，在保持 Class 1人眼安全等级前提下，将测距能力提升30%，同时大幅减小体积和功耗。
因此，ETX视窗高度相较于AT128减少35%，体积更加紧凑，更容易集成到舱内。ETX目前已获欧洲顶级主机厂多年定点，2026年底开始批量交付。
对于挡风玻璃的要求：
1）足够高的激光透光率。普通挡风玻璃会导致激光雷达信号大幅衰减，严重影响有效探测距离。
图片来源：Yole
2）足够低的激光反射率。否则会导致激光雷达内部大量的杂波，降低信噪比；
3）满足车规的强度；
目前已经有多个激光雷达厂商联合玻璃厂商，开发满足安装要求的挡风玻璃。例如：Aeva与玻璃巨头AGC合作开发定制化挡风玻璃，可以实现超过90%的905nm激光透光率。
图片来源：Wideye by AGC
禾赛与福耀也在合作增透玻璃方案，通过KOZ（Keep Out Zone）区域，以平衡隔热与感知需求。
图片来源：禾赛
长距雷达
长距前雷达依然是车载激光雷达的主战场，如下是已经在量产的长距激光雷达产品：
图片来源：Yole
如下是预计2025~2026年量产的长距激光雷达产品：
图片来源：Yole
1）禾赛ATX
禾赛ATX激光雷达测距范围200米@10%，最高支持256线，最佳角分辨率0.1°×0.1°。
ATX搭载禾赛自研的波形****解码引擎IPE ，可滤除99.9%以上的环境噪点。
目前，ATX已获得比亚迪、奇瑞、长城、长安等11家 国内头部车企的几十款车型定点合作，并于2025年第一季度启动大规模量产，截至2025年4月中旬已累计交付超过5万台 。
2）禾赛AT1440
AT1440是1440线激光雷达，搭载禾赛第四代自研芯片，测距达300米@10%。AT1440的点频超过3400万点/秒，对于复杂城市街道的细小物体，以及路面微小的起伏和坑洼识别更为准确。
AT1440将于2025年下半年开始量产，在卡尔动力 全球首款未来运输机器人上首发，并同步搭载在量产的卡尔动力L4级自动驾驶卡车编队解决方案中，助力实现自动驾驶货运的大规模商业化落地。
3）速腾MX
速腾MX是业内首款实现扫描、处理、收发模块的全栈系统芯片化重构的中长距激光雷达。
基于全栈芯片化技术，MX高度仅25mm、无运行声音、功耗低于10W。FOV为120°×25°，最远测距可达200米，126线（ROI等效251线），最佳角分辨率0.1°×0.1°，同时智能“凝视”功能升级，ROI全局可调。
目前MX已经获得数个量产项目的定点，将以低于200美金的成本为基础实现第一个项目量产。2025年Q1，首批MX产品从MARS智造总部基地出厂，实现量产落地。
4）速腾EMX和EM4
2025年4月21日，速腾聚创发布真192线车载高性能数字化激光雷达EMX。
EMX提供真192线高线数扫描，点频288万点/秒，角分辨率0.08°×0.1°，探测距离200米@10%，扫描帧率最高可达20Hz，水平FOV为140°。EMX升级了RoboSense速腾聚创特有的智能“凝视”功能，最高可将水平角分辨率提升6倍，性能可动态调节范围大幅提升。EMX目前已获得多个车企定点，将于2025年内量产落地。
EMX面向高阶辅助驾驶全面普及趋势，适合500线以下的需求，可定制192线、256线、384线等产品方案。
EM4则面向500线以上的超高清感知需求，可定制520线、720线、1080线，甚至高至2160线等技术方案。
短距雷达
2025-2026年，Flash激光雷达将密集搭载于城区NOA车型（尤其是L3车型），单车一般需要2~4颗（侧向和后向补盲），预计推动其市场份额从不足5%跃升至15%。
图片来源：Yole
Flash激光雷达通常采用VCSEL+SPAD阵列，没有扫描机构，结构简单，通过CMOS工艺实现成本下探与分辨率提升。
Flash激光雷达主要用于近距补盲场景，在近距离Cut-In识别、自动泊车、城市NOA等场景，将显著提升控制精度和安全性。
禾赛的补盲激光雷达作用示例：
图片来源：禾赛
在刚刚过去的问界M8的发布会中，华为展示了后向Flash激光雷达对于泊车安全性的提升案例：
比较有代表性的短距雷达产品：
1）禾赛FTX
FTX是目前全球视野最广的纯固态车规级激光雷达 ，拥有最大180°×140° 的超广视场角，相对于FT120，分辨率提升超2倍，同时外露视窗面积大幅缩减40%。作为一款近距超广角雷达，FTX能有效覆盖车身四周盲区，精准检测低矮障碍物，如路桩、宠物等，提升自动泊车的性能。此外，它还可实时监测侧后方快速接近的车辆，为安全变道决策提供关键支持。
FTX的主要性能：
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测距：30米@10%反射率；
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FOV：180° x 140°；
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点频：49.2万点/秒；
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重量：相比FT120重量减少了66%；
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视窗：外露视窗面积减少40% ，仅为 50 x 30 mm。
2）速腾E1
E1采用2D可寻址面阵VCSEL+自研SPAD面阵芯片，SPAD面阵规模超过25万像元，在仰望U8上已经量产落地。
3）图达通Robin W
图达通Robin W是一款半固态补盲激光雷达，在蔚来ET9上量产，Robin W安装在ET9两侧的翼子板位置。
4）华为Flash补盲激光雷达
2025年4月22日，华为发布了固态Flash激光雷达。
参考检测效果：
该雷达在华为在尊界S800（3颗）、享界S9增程版（3颗）、2025款问界M9（3颗）和问界M8（后向1颗）都进行了搭载：
据了解，推测近距补盲Flash激光雷达的主要性能：
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深度分辨率：240*160 @20Hz
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视场角：120°*90°
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水平角分辨率：0.5°
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测距范围：8米@10%
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测距精度：3cm@1sigma
（上述指标为推测，未必准确，请以最终官方发布为准）
04 结语
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凭借中国自动驾驶行业的快速发展和普及，激光雷达市场容量还会持续增加。
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车载激光雷达头部效应持续增强，技术方案逐渐收敛， 随着出货量的增加和供应链的进一步成熟，价格继续降低。创新能力和供应链管理能力，至关重要。
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随着对于自动驾驶安全性关注度的持续提升，以及L3级别自动驾驶的落地，短距激光雷达的应用有望增加。
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中美关税贸易战持续紧张，加速了激光雷达供应链的本土化推进。同时，也对自主品牌公司获取海外市场，带来一定的不确定性。
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我是雪岭飞花，汽车行业20多年开发经验，自动驾驶行业发展的见证者和参与者，自动驾驶感知和控制系统资深专家。
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