港股激光雷达企业上市潮 - 禾赛科技于9月16日在港交所主板实现"美股+港股"双重主要上市 首日上涨9.96% [1] - 图达通8月更新港股De-SPAC招股书 速腾聚创此前已港股上市 行业板块效应凸显 [1] - 激光雷达厂商通过高效研发和降本推动行业拐点 并拓展机器人赛道新应用 [1] 行业规模与财务表现 - 禾赛科技2022-2024年营收从12.03亿元提升至20.77亿元 年复合增长率超30% [2] - 速腾聚创营收从5.3亿元增至16.49亿元 图达通营收从0.66亿美元增至1.6亿美元 年复合增长率分别超70%和50% [2] - 禾赛科技2024年上半年实现净利2654万元率先扭亏 速腾聚创同期亏损1.5亿元 图达通一季度亏损0.15亿美元 亏损均大幅收窄 [2] 销量爆发式增长 - 速腾聚创2023-2024年激光雷达销量从25.96万台增至54.42万台 同比增幅355%和110% [2] - 禾赛科技同期销量从22.21万台增至50.19万台 同比增长176%和126% [2] - 图达通销量从14.81万台增至23万台 同比增长100%和55% [2] 渗透率提升与市场普及 - 激光雷达在新能源乘用车渗透率2025年6月达17% 连续三个月超16% 标志技术进入大众市场 [3] - 比亚迪天神之眼方案全系搭载激光雷达 吉利千里浩瀚系统中H5/H7/H9方案配备激光雷达 [4] - 长安计划将激光雷达搭载至10万级车型 零跑B01高配车型12万元以内配备激光雷达 [4] 成本下降与技术演进 - ADAS激光雷达均价从2020年2万元/颗降至2024年2500元/颗 年均降幅40% [5] - 主流厂商产品价格下探至200美元/颗 速腾聚创MX与禾赛ATX均达此价格区间 [5][6] - 技术路线从机械式向半固态、纯固态迭代 芯片化集成使组件缩减至2-3颗芯片 [6][7] 芯片自研与价格趋势 - 速腾聚创具备全栈芯片自研能力 禾赛采用ASIC路径至第四代架构 图达通与蔚来合作研发 [7] - 未来ADAS激光雷达价格年降幅预计收窄至5%-10% [7] 机器人赛道成为第二增长曲线 - 禾赛科技2024年上半年机器人领域交付激光雷达9.83万台 同比增长692.9% [8] - 速腾聚创同期机器人交付量4.63万台 同比增长420.2% 二季度交付3.44万台同比增长631.9% [8] - 速腾聚创预测2026年车载与机器人激光雷达出货比例趋近1:1 [9] 割草机器人成为爆点 - 禾赛科技与可庭科技达成协议 未来一年供应30万颗JT系列激光雷达 [10] - 速腾聚创与库犸科技合作开发全固态割草机器人方案 首批订单约定三年120万台 [10] - 机器人行业毛利率较高 速腾聚创上半年机器人业务毛利率45% 较ADAS产品高27.6个百分点 [10] 未来应用拓展与战略布局 - 庭院机器人、工业机器人（泳池机器人/AGV/无人仓储物流车）成为重点拓展方向 [10][12] - 速腾聚创推出Active Camera新品类 禾赛科技与星动纪元合作开发服务机器人协同感知技术 [12] - 激光雷达作为核心传感器未来在人形机器人领域具备更大商业机会 [12]

政策动态 - 工业和信息化部副部长辛国斌表示将有条件批准L3级自动驾驶车型生产准入 [1] - 按照《汽车驾驶自动化分级》，L3级为有条件自动驾驶，车辆控制权逐渐交由自动驾驶系统 [4] 车企布局 - 奇瑞推出"猎鹰智驾"系统，计划2026年实现L3级技术上车 [2] - 极氪发布L3级自动驾驶技术架构千里浩瀚H9智驾方案，将在极氪9X光辉版首发搭载 [2] - 广汽开启首款L3级自动驾驶车型的量产上市销售工作 [2] - 长安计划2026年天枢智驾系统实现全场景L3级自动驾驶 [3] - 长安计划2028年实现全场景L4级功能 [6] - 广汽计划到2026年年初成为国内首家稳步推进L4级自动驾驶产品规模化运营的车企 [6] 技术特点 - L3级自动驾驶首次实现"由系统承担驾驶责任"的历史性转变 [4] - L3级可在高速公路等特定场景下接管车辆，减轻驾驶员疲劳 [4] - L3级能实时监测周边环境，提高行车安全性和效率 [4] - 从L3级到L4级需要更强大的传感器和更精准的算法 [6] - L4级需要实现更高程度自动化，几乎在各种条件下都能自动驾驶 [6] 行业趋势 - 技术进步使L3级自动驾驶从理论走向现实 [3] - 法规逐渐完善为L3级自动驾驶落地铺平道路 [3] - 车企在智能驾驶领域取得领先地位对提升品牌形象和增强市场竞争力具有重要意义 [3] - 消费者对自动驾驶技术兴趣日益浓厚，市场需求强烈 [3] - L3级更可能率先在高阶车型、高价值场景中落地，逐步"由点及面"扩散 [5] 发展挑战 - L3级面临技术稳定性、安全性、法规完善性及消费者接受度等多方面挑战 [5] - 极端天气、复杂路况等特殊场景下系统可靠性有待提高 [5] - 高精度传感器等硬件成本高昂导致车型售价偏高 [5] - 事故责任界定等法规和伦理问题需进一步完善 [5]