禾赛科技终止IPO：国产激光雷达行业小高潮结束了？

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撰文 | 段超

资本催熟下的新玩家

首先要明确一点，激光雷达是一个存在了几十年的传感器，而不是一个只为无人驾驶或者机器人而生的技术。

在过去几十年的发展，激光雷达都是针对航空航天、测绘等领域，其典型特征包括测量距离通常比较远（千米以上）、对成本不敏感、待采集数据的目标相对单纯、实时度要求不高。

而现阶段讨论的车规级和工业级的导航型激光雷达，这些方面的要求变得完全不一样：测量距离不远（两三百米足够）、成本敏感、环境和目标情况复杂（包括道路、行人、车辆等等细节）、响应速度要快。

因此，在原来的激光雷达应用场景应用中优势非常明显的技术方案，放到导航场景来应用不一定好用，否则也不会有资本大量进入这些新兴的技术领域。

据高工机器人不完全统计，在过去的2020年，就有超20家激光雷达厂商完成融资，而仅仅在2021年开年，就有欢创科技、EAI科技、洛微科技三家完成千万级融资，涵盖消费级、工业级与车规级等不同的产品类型。

所以不管是资本的助力还是技术的本身迭代，国产激光雷达的市场规模这几年确实获得了长足的进步， 从单线到多线，从机械到固态，禾赛科技、镭神智能、速腾聚创、北科天绘、北醒光子、探维科技、星秒光电等等都是资本、技术、市场三位一体全面发展。

与自动驾驶的命运休戚与共

那么禾赛科技此次冲击IPO未果，是否将预示这一波激光雷达的小高潮即将终止？

其实对于多线激光雷达来讲，由于行业还处于初期，大家都处于研发状态，也并没有出现所谓的龙头企业，国内外的差距并不大，可以说是百花齐放，百家争鸣。

业内人士表示：“相比于整个行业的步伐开始减缓，我更愿意认为这是禾赛科技自己的步伐迈的太快了，在下游自动驾驶还迟迟没有落地的情况下，上游核心零部件还没办法扭亏为盈，这个时候上市时机并不合适。”

从禾赛科技的招股说明书中也可以看出，目前禾赛科技产品主要外销，外销比例最近三年均超过60%，已服务的客户包括北美三大汽车制造商中的两家、德国四大汽车制造商之一、美国加州2019年DMV路测里程前15名中过半的自动驾驶公司和大多数中国领先的自动驾驶公司，客户质量还算优质。

但即使这样，其 2017年、2018年、2019年净利润分别为-2427万元、1611万元、-1.5亿元；禾赛科技2020年前9个月净亏损为9380万元。

“可以清晰地看到，一些尚未盈利的企业比较难上市了。”某头部券商从业人员表示。所以说，从这个层面来解读，车规级激光雷达企业要想上市和下游的自动驾驶息息相关。

而目前适用于无人驾驶、高级辅助驾驶、机器人、车联网等多行业的自主解决方案的传感技术市场竞争激烈，禾赛科技面临的竞争对手众多，或是通过提供激光雷达产品直接与之竞争，或是通过尝试使用其他技术解决方案实现环境感知而间接与之竞争。

主要包括同类型的自动驾驶供应商，例如：美国的Velodyne、Quanegy以及德国的IBEO品牌等；此外，众多的汽车产业链的主机厂或者Tier1厂家也在纷纷入局，例如国外的博世、法雷奥、奥迪，国内的吉利集团、比亚迪等。

这就好像是这个孩子的脑子很聪明，就是考试成绩不好，现阶段还没办法直接变现。

国产单线激光雷达奋起直追

但其实相比于多线激光雷达市场出现的较晚，其竞争格局尚不明朗，单线激光雷达出现的时间较早，其竞争格局其实已经开始固化。

以德国Sick西克、日本北阳Hokuyo为典型代表的国外企业一直是单线激光雷达行业的龙头，过去，国内搬运机器人大多从这两家购买激光雷达产品，以确保产品的稳定性和安全性，但进口雷达的高成本也导致了工业AGV/MR的制造成本居高不下。

所以近年来，受益于国内多场景下的移动机器人市场开始起量，国内的单线激光雷达厂家也开始崭露头角。例如星秒光电、砝石智能、万集科技、兴颂机器人等。

但根据高工机器人对移动机器人厂家走访中也可以得知，当年移动机器人本体企业对国产激光雷达还是持有较大的怀疑态度，

欧铠总经理何建忠表示：“欧铠并不会特别排斥国产激光雷达，也在测试一些国产激光雷达，我们也希望国产激光雷达越做越好。但是目前我们要承认两者之间确实有所差距，所以在很多项目上我们会谨慎选择。”

优艾智合CEO张朝辉讲到：“国产激光雷达最欠缺的就是产品的一致性，我们拿了同一个厂家的三颗雷达进行测试，三者所展现出来的性能差距很大。”

这是国产激光雷达的“硬伤”。首先，从供应链来看，激光雷达上游核心元器件主要是电机，收发（接收器），滤光罩，透镜等，这些元器件虽然国内都有替代品，国产厂商为了性价比也一般会选择国内厂商，但是其在性能上与外资品牌还是稍有差距，尤其在电机和收发方面。

第二，在产线方面，尤其国产激光雷达的产销量并不高，没有形成规模导致产品的加工成本较高，所以产线的一致性也不够好。

所以，业内人士认为：“国产激光雷达厂商更应该降价来配合服务类机器人本体厂商，从商业服务类机器人中积累数据和经验，进而迭代产品，最后回到工业环境，和外资产品分庭抗礼，是当下最稳妥的一种可能性。”

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