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速腾聚创M1激光雷达

2025年，在许多老师的支持下，我们完成了26款主流激光雷达产品的深度研究，分析了系统原理、硬件架构和核心元器件。

这些产品覆盖速腾聚创、禾赛、华为、图达通等头部品牌，包括2022-2025年上市的主力机型。从产品类型上，涵盖从前向到补盲，从MEMS到转镜，从905nm到1550nm，从16线到520线等等。

本文对这些分析做一下总结，并基于26个真实产品案例的观察，讨论一下激光雷达的现状与发展趋势。主要包括扫描器、激光器、探测器、处理器方案，4家头部玩家的产品分析和布局特点。

01

分析的产品

为了更清晰的展现趋势，将本次分析的26款产品，根据量产时间线和综合性能进行分布。（有些量产时间和综合性能根据公开信息推断，未必准确，有错误还请指正）

其中，车载前向雷达分布如下：

补盲激光雷达分布如下：

360°激光雷达分布如下：

激光雷达的系统结构复杂，涉及到的组件众多，其中，对于产品整体性能影响最大的是扫描方案、激光器、探测器和处理器。下面主要针对这4个方面做一下介绍。

02

扫描方案

扫描方案决定了激光雷达的基本结构，是开始一款激光雷达开发时，需要首先确定的设计要素。

根据扫描方案，激光雷达主要分为机械式、半固态和纯固态三大类。

1. 机械式：通过电机带动整个收发模块旋转，可实现360°视场扫描，通常体积大、成本高，主要用于数据采集、测绘等车载场景，以及机器人、智能割草机等具身智能场景。

2. 混合固态：包括转镜、MEMS微振镜和棱镜等方案，在性能、成本和可靠性之间取得平衡，是当前车载前装量产的主流选择。

3. 纯固态：无任何运动部件，通过激光器和光学元件配合，直接扫描FOV内的视场区域。目前主要是Flash方案，用于短距离大角度感知，或者长距离小角度感知。

1. 长距激光雷达的扫描方案

混合固态是长距雷达的主要方案。经过近些年的发展：

• 棱镜方案在车载已不再使用。

• MEMS通过微型振镜实现光束偏转，体积小，不过点云规整度、偏转角度等原因，目前正在退出。

• 转镜（通常是一维转镜方案）通过电机驱动反射镜扫描，凭借良好的可靠性、更规整的点云效果，已经成为长距雷达的主流方案。

目前，转镜方案中使用最多的是3面和4面转镜。

ATX首次使用了1维摆镜，该方案可以降低成本，同时可以减小无信号的角度范围，提高转镜的时间利用率。

转镜电机驱动器使用最多的是MPS的MP6541、MPQ6547，以及TI的DRV8316、DRV8305等方案。

2. 短距激光雷达的扫描方案

早期，有些雷达是采用了MEMS和一维转镜等半固态方案，但是考虑到成本和性能的平衡，全固态Flash方案正在成为短距雷达的主流方案。

如果未来固态光扫描技术成功开发，将可以实现纯固态的长距离雷达。详见文章：雪岭 · 下一代激光雷达变革引擎——纯固态光扫描技术

图片来源：Nakamura K等，《low-voltage electro-optic beam deflection based on space-charge-controlled mode of electrical conduction in KTa1-xNbxO3》

3. 360°激光雷达的扫描方案

由于需要360°的扫描，除了MID-360采用“双棱镜”的半固态扫描方案（激光器和探测器不需要跟随旋转），其他几个雷达均为机械式扫描雷达。

L1和LDS-M300是采用两个电机，各负责水平方向和垂直方向的扫描，例如LDS-M300的扫描方案：

JT16和Airy只有一个电机负责水平方向的扫描，垂直方向采用电子扫描方案。例如JT16：

JT系列的扫描原理：

图片来源：禾赛科技

03

激光器

激光器是激光雷达的“光源”，主要使用的是EEL、VCSEL 和Fiber。

1. EEL（边发射激光器）：激光沿芯片边缘平行射出，光束方向性强、功率密度高。

2. VCSEL（垂直腔面发射激光器）：激光垂直于芯片表面射出，可实现二维面阵集成，体积小、功耗低、成本低，量产一致性好。不过，功率密度较低。

3. Fiber Laser（光纤激光器）：以光纤为增益介质，输出激光波长为1550nm，功率高、抗干扰性强，人眼安全阈值高。不过体积大、成本高，电光转换效率低于 EEL/VCSEL。

值得一提的是，有些新雷达正在尝试使用940nm波段，例如速腾E1、EM4、灵雀E1X等。

相对于905nm波长，940nm波长分量在太阳光中含量更低，信噪比更好。同时，人眼对940nm的耐受程度比905nm提升15%。因此采用940nm波长的激光束可以提升信噪比。

不过，905nm技术目前更为成熟，许多接收单元对于905nm波段的灵敏度高于940nm，因此940nm技术能否成为趋势，还有待观察。

1. 长距激光雷达激光器

其中，在905nm/940nm领域，最明显的趋势是VCSEL正逐步取代EEL。

相对于EEL，VCSEL更易于集成和大规模生产，成本低。近年来，随着多层结VCSEL技术的成熟，其在功率密度方面的短板得到弥补，因此市场占比持续提升。

按照形态不同，VCSEL又分为点阵、线阵和面阵三种类型。 长距雷达主要使用点阵VCSEL和线阵VCSEL。

点阵VCSEL如下，主要搭配SiPM使用：

线阵VCSEL如下，主要搭配SPAD-SoC使用：

在我们分析的长距雷达中，华为Limera是唯一一个Flash激光雷达（窄角度），采用了1D寻址的面阵VCSEL激光器。

2. 短距激光雷达激光器

短距激光雷达的主流方案是Flash激光雷达，使用面阵VCSEL和SPAD-SoC。

按照寻址方式，面阵VCSEL又分为1D寻址和2D寻址。

1D寻址VCSEL只在一个方向上控制激光器的发光，例如：

2D寻址VCSEL可以支持两个方向的发光，实现灵活的矩阵分区扫描，可以更好的抑制高反膨胀、单光子串扰等问题。

图片来源：纵慧芯光

在短距激光雷达中，禾赛FT120虽然也是一款Flash激光雷达，但是并没有采用面阵VCSEL，而是采用了点阵VCSEL，通过匀光片增大激光覆盖范围，这个设计在同类产品中是比较少见的。

3. 360°激光雷达激光器

在360°激光雷达中，EEL和不同类型的VCSEL均有使用。

线阵VCSEL搭配SPAD-SoC可以实现更高的扫描线束和点频密度，EEL可以实现较远的探测距离，点阵VCSEL实现成本更低，通常能够实现更优的性价比。

04

探测器

探测器负责检测返回的激光信号，其灵敏度影响探测距离和精度。

主流探测器包括APD、SiPM和SPAD等3种类型：

1. APD（雪崩光电二极管）：利用雪崩倍增效应放大光电流，灵敏度适中，动态范围大，成本低。线性模式下输出电流与入射光强成正比，适合强信号探测。

2. SiPM（硅光电倍增管）：由数十至数千个微型 SPAD 阵列组成，兼具 SPAD 的高灵敏度和 APD 的宽动态范围，抗干扰能力强，能同时处理多光子信号。

3. SPAD（单光子雪崩二极管）：工作在盖革模式，可探测单个光子，灵敏度远超 APD，能捕捉极微弱的反射信号，能够大幅提升雷达探测距离和分辨率。SPAD-SoC虽然灵敏度高，但是相对于SiPM、APD等方案，也更容易出现串扰问题。

1. 长距激光雷达探测器

对于1550nm激光雷达，由于SiPM通常只能探测波长1100nm以下的光子，因此仍需使用APD。

在905nm路线下，SPAD/SiPM正加速替代APD。至于是SPAD方案更好，还是SiPM方案更优，业内一直有不少讨论。如下是宇称电子做的一些对比：

图片来源：宇称电子

个人观点是，对于200线以上的高线束激光雷达，SPAD方案相对于SiPM方案的成本优势更为明显，采用线阵VCSEL+SPAD-SoC应该是目前最优方案。

例如520线的速腾EM4采用了Sony的IMX479，可以实现0.1°*0.05°的角分辨率：

对于200线以下的激光雷达，目前SPAD方案和SiPM均有使用，主要取决于厂家对于不同技术架构的技术积累。华为和速腾主要使用SPAD方案，禾赛和图达通主要使用SiPM方案。例如采用SiPM方案的禾赛ATX：

2. 短距激光雷达探测器

短距激光雷达在早期有使用APD方案，例如：

目前主流是采用SPAD方案。例如：

3. 360°激光雷达探测器

在360°激光雷达中，由于感知性能要求不高，APD的使用依然较多。大疆览沃Mid-360采用滨松定制的APD探测器。

05

处理器

处理器负责控制激光雷达信号触发控制、回波信号处理、整机通信和诊断等功能。

当前激光雷达主要使用处理器芯片有FPGA、SoC、MCU等不同类型。FPGA灵活性高，运算速度快，成本较高。SoC将多种功能集成，可以提升集成度。MCU通常算力较小，主要用于通信、诊断等功能。

由于处理器性能特点各有不同，很多激光雷达往往会组合同时使用不同类型的处理器。

从目前看到的产品中使用的处理器：

1）FPGA应用最广泛的是赛灵思的产品，例如XAZU2EG、XAZU3EG、XAZU4EV、XA7S15、XA7S50、XA7A50T、XC7Z020，其他还有LATTICE的LIFCL-40、易灵思的Ti60F255和安路半导体的EG4X20BG256。

2）SOC常见的型号有：TI的TDA4、海思的Hi3559、V322712F3，以及速腾自研芯片Su2220M。SPAD-SoC最常见的是Sony的IMX459、IMX479、还有海思、禾赛、速腾自研的SPAD-SoC，以及阜时科技、灵明光子的产品。

3）MCU主要有TI的AM2432、AM2632C、F28386DZWTQ，NXP的S32K341、MIMXRT1052CVL5B，英飞凌的TC3系列，以及国民半导体的N32G435、Microchip的PIC18F57Q84等。

1. 长距激光雷达主要处理器

有些雷达使用了多种类型处理器，下图仅标识了主要处理器：

可以看到，FPGA依然是目前的主流。

不过，许多头部厂商正在自研SoC芯片，以提升集成度、降低成本、优化系统性能，例如速腾MX、华为D3P和华为Limera。

随着算法的成熟，未来专用芯片会将逐渐取代通用芯片。

2. 短距激光雷达主要处理器

短距激光雷达未来趋势是使用单片SPAD-SoC。

采用背照式SPAD+3D堆叠的SPAD-SoC是目前的重要趋势，3D堆叠依赖于全新设计的BSI-SPAD以及先进的混合金属键合(hybrid bonding)工艺，属于先进前道工艺，需依靠与晶圆厂紧密配合完成。

3. 360°激光雷达主要处理器

有部分算力需求较低的360°激光雷达仅使用了MCU，更高性能的产品依然需要使用FPGA。

06

发展趋势

不同场景呈现差异化需求，例如，车载主雷达强调长距、高分辨率与车规可靠性；补盲雷达追求小体积、宽视角；机器人雷达则聚焦低成本、低功耗、高精度。

根据目前的观察，激光雷达有5个比较明显的发展趋势：1）高性能、2）高性价比、3）融合、4）纯固态、5）具身智能应用。

1. 高性能：L3及以上自动驾驶的感知利器

随着高级别自动驾驶的逐渐落地，需要300线以上的高性能激光雷达，将角分辨率提升到0.05°，甚至更高。

其中的代表产品是：速腾EM4，禾赛AT360、AT1440，华为D5、图达通K3。如下是速腾EM4的点云效果：

2. 高性价比：支持L2级自动驾驶渗透率持续提升 

200线以内的激光雷达可以满足L2级自动驾驶需求。在满足性能的情况下，尽量做低成本，是赢得客户的关键。其中的代表产品是：速腾MX、EMX，禾赛ATX，华为D3P、图达通E1X。

降低成本的几个主要路径是简化架构、提升集成度、芯片国产化、以及更大的出货规模。

根据盖世汽车的统计，2023到2025上半年，激光雷达在新能源市场的渗透率不断提升。

数据来源：盖世汽车研究院

随着许多十万级的智能汽车在明年陆续量产，明年的渗透率预计会更上一个台阶。

3. 融合：多传感器的前融合打造极致性能 

激光雷达与摄像头、毫米波雷达等传感器前融合，可以实现更优的数据同步，提升整体感知精度。

比较有代表性的就是卓驭的JIMU系统和华为Limera。如下是卓驭JIMU系统：

华为Limera的感知融合效果：

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雪岭 · 26款激光雷达拆机分析——总结和展望

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4. 纯固态：极简架构设计

纯固态激光雷达完全没有运动部件，有最大的降本潜力。

目前纯固态激光雷达主要是Flash方案，应用在补盲场景，例如SL210、速腾E1和禾赛FT120。

华为的Limera在尝试使用纯固态技术做远距离小角度的检测。纯固态扫描器的研发成功，将会使得前向主雷达全固态化成为可能。

5. 具身智能：从车载到全场景智能 

激光雷达在机器人、智慧交通、工业自动化等领域的应用也在快速增长，其中割草机器人、无人配送机器人成为主要应用场景。

目前有代表性的产品是：览沃MID-360、速腾Airy/E1R、禾赛JT系列等，华为也在布局机器人领域的激光雷达产品。如下是安装速腾E1R的智能割草机：

07

头部玩家

2021年9月，小鹏P5首发搭载览沃HAP激光雷达，拉开了激光雷达在量产车上的应用。

经过短短几年的发展，中国自主品牌迅速崛起，速腾聚创、禾赛科技、华为、图达通4大头部企业，已经占据了95%以上的市场份额。他们各自有不同的差异化演进路径，其技术选择不仅决定了自身市场地位，更在很大程度上影响着行业的发展方向。

根据NE时代的数据，2025年1-10个月，禾赛、华为、速腾和图达通等4家前向主雷达的总销量达到200.4万。按月度的变化如下：

数据来源：NE时代

据估计，2025年全年的激光雷达总销量有可能冲击300万，而2024全年的数据是159.5万，激光雷达的搭载处在快速增长阶段。

禾赛、华为、速腾和图达通的前向主雷达按月份销量情况如下。禾赛在今年表现亮眼，大部分月份的出货量均排在首位。

数据来源：NE时代

1. 速腾聚创：从MEMS坚守者到数字化转型先锋

速腾聚创是唯一一家将MEMS方案做到大规模量产落地的厂家，同时开辟转镜方案路线，首发520线激光雷达EM4，以及自研SPAD-SoC和处理器均已规模量产。

在非车载领域，速腾通过Flash纯固态技术切入机器人市场，E平台产品拿下库犸科技120万台订单，Airy半球形雷达则将线数提升至192线，适配人形机器人需求。

1）M平台：极致性价比的MEMS方案雷达

采用MEMS方案的M系列激光雷达的演进路径：

早期M1系列（系统架构如下）是首个面向乘用车量产的MEMS激光雷达，做了大量冗余设计，后续的M1P和M2架构类似，在电路结构、收发器件、光学链路做了大量优化。

相对于M系列的前序产品，MX的架构有较大变化，进一步精简电路板，大幅精简收发模组，处理器首次采用自研芯片。MX也是MEMS技术方案的最后一代产品：

2）EM平台：转镜方案的全新系列

速腾在2025年发布EM系列雷达，开辟一维转镜方案，其中代表产品是EM4和EMX。

EM4可以实现520~2160线的灵活配置，是目前唯一量产的500线以上的高线束激光雷达，在智己LS6、LS9，以及极氪9X等高端车型上量产。

据报道，EMX收获49款车型定点，预计将于2026年进入量产阶段。

3）芯片自研

速腾非常重视芯片自研。其中，自研的SoC（M-Core），已经在MX上量产。自研的激光器驱动芯片和SPAD-SoC，在E平台全固态激光雷达和Airy 360°激光雷达上均有量产应用。

2. 禾赛科技：从高性能到高性价比

禾赛科技坚持稳健的技术路线，深耕SiPM技术路线，结合创新的系统设计和自研芯片，打造了多款高性能和极致性价比的爆款产品。

1）AT系列：最早瞄准一维转镜方案

禾赛的技术路线比较稳健，第一款面向车载前装规模量产的产品AT128，就使用了一维转镜方案。该方案生成的点频规整，对于后端算法开发非常友好，在行业这几年的产品演进中，逐渐成为业界共识的主流方案。AT128系统架构如下：

2025年，禾赛推出性价比更高的ATX激光雷达，相对于AT128，收发物理通减少了一半（从128个降至64个），通过系统设计的创新，实现了更高的等效线束，在性能没有明显衰减的情况下，将价格降至200美元以下。ATX已成为禾赛主力出货产品，帮助其打入零跑、比亚迪等10万级智能车市场。

ATX创新的检测方案：

图片参考：专利CN119199894A

2）VCSEL+SiPM打造极致产品

禾赛的产品目前主要使用VCSEL+SiPM的收发架构，打造极致性价比的产品。除了前文所述的ATX之外，在机器人领域，JT16雷达以16线方案获得了多家头部智能割草机数十万订单，成为市场的标杆产品。

3）芯片自研

禾赛也自研了很多激光雷达关键器件，包括驱动器芯片、接收处理芯片、SPAD-SoC等：

2025年11月24日，禾赛发布激光雷达专用高性能智能主控芯片费米C500。该芯片采用RISC-V架构，集成 MCU、FPGA、ADC 于一体，内置点云智慧引擎 IPE，集成 256-core 波形处理核。

3. 华为：从追赶者到创新引领者

华为凭借强大的创新能力和产业生态，在激光雷达产品出货快速提升的过程中，引领产品形态的创新变革。

1）强大研发实力叠加产业生态，迅速提升市占率

早期华为自动驾驶系统主要使用速腾聚创的产品，自研车载激光雷达D2开始阶段并不顺利，虽然在2020年就发布，不过在2022年才正式量产。

不过，凭借强大的研发实力和产业生态，产品迭代速度逐渐加快，市占率持续提升。根据多家权威媒体的数据，目前华为的长距激光雷达的出货量仅次于禾赛，而短距补盲激光雷达出货量远超其他厂家。

2）持续引领技术创新

华为开发的激光雷达产品，有很多“第一”。

华为第一个将SPAD-SoC方案应用在长距激光雷达中，华为的D2、D3、D5、SL210、Limera均采用SPAD-SoC方案。该方案目前也被认为是长距激光雷达的极具潜力的解决方案，尤其是高线束激光雷达。

华为第一个大规模量产Flash补盲雷达。补盲激光雷达可以提升自动驾驶系统的安全性，尤其是在L3及以上高高级别自动驾驶中。据了解，明年会有更多车搭载补盲激光雷达。

华为第一个推出共用光轴的激光雷达和视觉融合产品Limera，Camera和Lidar的数据对齐更为容易，又是一款有里程碑意义的产品。

如下是来自“所长Wy”的产品原理介绍，视频质量很高，可以参考：

3）芯片自研

华为的芯片自研能力自不必多说，在激光雷达领域，华为自研了主处理器、SPAD-SoC、激光器及其驱动器等多个核心器件。例如，华为自研的SoC处理器：

4. 图达通：双路线博弈中的转型挑战者

图达通是1550nm技术路线的杰出代表，同时开辟905/940nm方案，形成猎鹰、灵雀和蜂鸟的长、中、近高低搭配的完整产品矩阵。

1）1550nm超长距激光雷达专家

图达通的猎鹰系列采用1550nm激光器方案，主打高性能市场。采用“转镜+振镜”方案，等效300线，测距能力突出，主要配套蔚来等高端车型。

目前最新的1550nm产品是猎鹰K3，性能指标如下：

2）905/940nm的灵雀激光雷达

2024年起启动双路线战略调整，图达通推出了性价比更高的灵雀系列，以适应不同市场需求。灵雀E1X使用“VCSEL+SiPM+一维扫描”方案，获得多家头部车企及合资品牌定点。

早期的灵雀E1和规模量产的灵雀E1X：

3）2025年12月10日，图达通在港股成功上市，帮助图达通进入更快发展阶段。

08

结语

这20多款激光雷达分别发布于不同时间，应用于不同场景，就像一个个“时间切片”，呈现出清晰的激光雷达发展脉络。

当L3级自动驾驶、以及驾驶辅助系统强标的落地，成本逐渐降低，性能逐渐提升，激光雷达作为感知的核心器件价值愈发凸显。

对于企业而言，能够同时把握"性能升级"与"成本下降"双重命题，又能精准匹配车载、机器人等多元场景需求的玩家，将在这场感知革命中脱颖而出。

在这些产品的分析过程中，笔者深刻的体会到激光雷达各从业者，想方设法“卷”性能，“卷”成本。这体现了中国激光雷达发展的一个侧面，也是自动驾驶行业、甚至智能汽车行业的一个缩影。

正是这些产品背后默默付出的优秀的中国工程师，使得中国的激光雷达产品、中国的智能汽车，在世界上一骑绝尘。

向每一位参与其中的工程师，致敬。

2026年，我们再见。