轮到中国卡脖子了，220亿国产巨头，把激光雷达做到了世界第一

文 | 锐观经纬

编辑 | 锐观经纬

最近关注自动驾驶圈的朋友可能会发现一个有意思的矛盾：一边是小鹏 G7 改款直接去掉激光雷达，比亚迪 10 万级的海豚、海豹智驾版也换上纯视觉方案，乘用车市场似乎在集体 “抛弃” 激光雷达。

另一边，禾赛科技却在 9 月交出了一份亮眼成绩单，15 日刚和美国头部 Robotaxi 公司签下超 4000 万美元的独家订单，16 日就登陆港股募资 41.60 亿港元，成了首家 “美股 + 港股” 双重上市的激光雷达企业，这还是近四年中概股回港最大规模的 IPO。

一边遇冷、一边热捧，激光雷达到底是 “明日黄花” 还是 “潜力股”？高盛前不久发研报说，激光雷达今年在国内加速普及。

2026 到 2027 年全球车企会开始大规模量产，预计 2030 年海外 ADAS 激光雷达出货量能达到 300 万台，差不多是中国市场 2025 年的规模。

还首次给禾赛港股 “买入” 评级，目标价 281 港元，美股目标价也从 26.3 美元上调到 36 美元。

可有意思的是，截至 9 月 26 日午盘，禾赛港股股价才 227.2 港元，比发行价 212.8 港元只微涨一点，离高盛的目标价还差得远。

这家已经做到全球激光雷达出货量第一的企业，到底面临着怎样的行业困境？它又能靠什么找到破局的方向？

要弄明白这个问题，得先看清自动驾驶领域两条路线的核心差异，不是技术好坏，而是安全责任和商业模式的 “选择题”。

很多人觉得纯视觉路线更 “先进”，是因为看到特斯拉 FSD 每百万公里事故率约 0.15 起，而多传感器融合路线的代表 Waymo 是 1.16 起，特斯拉事故率好像只有 Waymo 的七分之一。

但很少有人注意到，两者的统计口径根本不一样：特斯拉只报安全气囊展开的严重事故，而且它的自动驾驶主要在高速公路这种相对简单的场景跑。

Waymo 则要报所有事故，运营场景还是 “完全无人 + 城市复杂路网”，而 “完全无人” 恰恰是 L4 级自动驾驶最关键的指标。

Waymo 的第五代自动驾驶系统就能看出这种差异的本质，它装了 5 颗激光雷达，4 颗负责长距离探测，1 颗补盲。

再加上 8 个高分辨率摄像头和最新的 4D 毫米波雷达阵列，系统激光雷达点云密度每秒能达到 1500 万点，就算在夜间、雨雾天也能实现厘米级精度的环境重建。

这种看起来 “过度工程化” 的设计，不只是为了满足 L4 级系统 “零容错” 的安全要求，更重要的是应对监管压力。

2025 年美国 NHTSA 发布的《L4 级自动驾驶系统安全评估指南》里，明确把 “感知系统冗余性” 当成核心评估指标，要求 L4 级系统哪怕单个关键传感器失效，也得能维持安全运行。

欧盟同年 3 月的《汽车产业重振计划》也要求，在欧盟运营的 L4 级车辆必须通过暴雨、大雾、逆光等极端天气的适应性测试。

这些要求没明说必须用激光雷达，但激光雷达的测距精度和环境适应性，是目前满足这些要求的最优解。

对 Robotaxi 企业来说，激光雷达不是 “可选配件”，而是 “准入门票”，因为 Robotaxi 是完全由智驾系统控制的 L4 级产品，一旦出事故，责任全在运营方。

没有足够的安全保障，政府不给路权，保险公司不给承保，老百姓也不敢坐，最后只会陷入 “不能上路→没法规模化→成本降不下来→赚不到钱” 的死循环。

这也是为什么禾赛能和全球前十大 Robotaxi 公司里的八家合作，除了新签约的这家美国企业，Zoox、Aurora、百度 Apollo、滴滴、小马智行、文远知行这些头部玩家，早就都是它的客户。

可乘用车市场的逻辑完全不同，车企做的是 “辅助驾驶”，要求人类司机时刻监督、必要时接管，就算系统出问题，责任也能有回旋余地。

所以它们更在意成本控制，毕竟能省则省才能实现规模化量产。

早期激光雷达一套卖 70 万，确实是 “奢侈品”，后来禾赛这些国产厂商把成本压到了 500 美元以内，有些企业甚至能做到千元级。

可就算这么便宜，在激烈的竞争里，特斯拉趟出纯视觉的可行性后，还是有越来越多车企跟着转向 —— 毕竟能少装一个传感器，就能多一分价格优势。

不过禾赛显然没把宝全押在 Robotaxi 上，它早就盯上了激光雷达更有优势的封闭和半封闭场景，这两年在工业自动化、智能物流、港口运营这些 B 端市场的动作越来越快。

就说工业领域的 AGV（自动导引车）和 AMR（自主移动机器人），现在是智能制造的核心设备，2025 年全球市场规模已经达到 68 亿美元。

其中 60% 的高端产品都用激光雷达做主导感知方案，禾赛专门针对这个领域做的 JT 系列迷你激光雷达，定位精度能到 ±10 毫米。

在仓库、工厂这种高动态的复杂环境里，也能稳定实现 SLAM（即时定位与地图构建）功能，刚好契合了工业场景对精度和稳定性的高要求。

港口自动化也是个典型场景，和开放道路比，港口是相对封闭的工业环境，没有复杂的行人、非机动车干扰，却经常有粉尘、水雾，强光照射也很常见。

这时候激光雷达的主动探测优势就体现出来了，它不会像摄像头那样受环境光影响，能持续稳定地识别集装箱、货车位置，保障作业效率和安全。

还有无人配送，禾赛和新石器无人车的合作从 2021 年就开始了，到 2025 年新石器的车辆还在依赖禾赛的传感器，在上海等地跑商业运营。

配送场景里，交叉路口、拥挤仓库这些地方动态复杂，视觉推断容易被遮挡、光照影响，激光雷达却能把定位误差控制在 1 米以内，刚好解决了无人配送的核心痛点。

这些布局不只是 “多找几条路走”，更重要的是能帮禾赛分摊成本、加速技术迭代。

它在车载激光雷达领域积累的固态激光雷达技术、自研芯片能力，还有 SLAM 算法的优化经验，在工业、港口、配送场景里都能用得上。

甚至有些场景对技术的要求更明确，反而更容易实现突破。现在这些非车载业务已经有了明显成效。

2025 年机器人及工业应用占了禾赛总营收的 25%，预计 2026 年能提升到 40%，这种多元化的收入结构，也让它不用再依赖单一市场，抗风险能力强了不少。

其实回过头看，禾赛这次选择港股 IPO、拿 Robotaxi 大额订单，时机也选得很准。

现在中美关于智驾的法规都在逐步完善，支持 L4 级的集中式计算平台也在成熟。

比如英伟达下一代车载中央计算平台 NVIDIA DRIVE Thor，2025 年就能量产，最高算力能到 2000TOPS，就是专门为 L4 级自动驾驶设计的。

2026 年又会是 L4 级自动驾驶发展的关键窗口，这些都为禾赛的核心业务铺路，说到底，激光雷达的未来从来不是和摄像头 “二选一” 的零和博弈。

以前它是 “车轮上的奢侈品”，只在高端自动驾驶车型上出现；现在随着技术下沉，它正在变成工业机器人、港口设备、无人配送车的 “眼睛”，帮这些机器更精准地 “看见” 世界、做出判断。

禾赛的布局，本质上是在构建一个以激光雷达为核心的机器感知生态，不把所有赌注放在乘用车上，而是让激光雷达走进更多场景，成为下一代智能体 “感知世界” 的通用组件。

当越来越多机器因为激光雷达拥有更可靠的感知能力，“机器觉醒” 的时代才真正到来，而这正是禾赛最值得期待的未来。