2018年世卫组织于发布的报告提到了，全球每年因为交通事故死亡的人数达到135万。意味着每20多秒就有1个人，因为交通意外失去生命。所以世卫组织希望在2020年前后，全球道路因交通事故造成的死伤人数降低50%，这个难度可不小。
按照我国2019年应急管理部发布的报告，我国交通事故高发时段，主要发生在上下通勤高峰时段。导致交通事故频发的原因，就是不遵守交规的车辆和行人、电动车、摩托车碰撞导致的交通事故。其次是开赌气车、霸王车的司机，恶意别车容易出现交通事故。
数据显示， 2019年我国交通事故 受伤人数为221309人，死亡人数高达56934人 。同时我国每年因为堵车直接经济损失高达2500亿，相当于我国GDP的5-8%,尤其是北京、上海、广州等一线大城市，每天发生的交通拥堵的相关处理费用达到10亿元。因为堵车开不快费油，加上上班族堵在路上没法创造价值，以及工厂所需原材料送不到造成的损失，造成的间接经济损失也十分庞大。
在这个档口上，自动驾驶逐步发展起来，成为解决我国交通问题的重要技术之一。根据谷歌旗下无人驾驶公司Waymo的数据表面，自动驾驶 汽车 技术能够通过将安全间距缩短， 汽车 通行时间从0.9秒，最短可缩短至0.2秒。红灯变绿灯时 汽车 都是一辆接一辆的起步，这十分浪费时间，如果 汽车 全部采用自动驾驶，那么基本可以实现一起启动，这样可以大幅减少同行时间。
通行时间减少，通行能力自然会大幅上升，通信效率预计会提升45%到130%左右。考虑到新技术的不确定性，全面普及自动驾驶 汽车 技术之后，每条车道有效通行能力，保守估计会提高60%到80%。因为交通便捷，堵车少了，所以开车的人变多了，这样会让整个交通总流量增加5%到15%。
不过要做到这个水平，自动驾驶水平至少要达到L3-L4的水平，根据国际自动机工程师学会划分的智能驾驶标准，L3级别可以达到车辆完成绝大部分驾驶 *** 作。而L4级别可以达到车辆完成所有驾驶 *** 作，特殊路段例外。意味着L3级别的技术，人的手还不能离开方向盘，而L4就可以了。
自动驾驶的研发工作已经几十年了，如今能做到是因为AI技术和计算机视觉技术的兴起，以及各种MEMS传感器的升级换代，我国已经具备实现自动驾驶的可能。而且因为自动驾驶的产业链特别长，涉及人工智能、通信、半导体技术、以及 汽车 技术，涵盖了我国绝大多数新 科技 的产业链，所以自动驾驶的潜在市场规模极为庞大。
随着我国智能化全产业链的技术逐渐成熟，随着国家政策的推动，众多资本已经入局，经过数十年的技术发展，目前我国的自动驾驶的商业化落地的节点已经到来。
而此时国内外知名的 科技 公司和传统 汽车 巨头，都在积极布局自动驾驶，例如谷歌旗下的Waymo、通用旗下的Cruise、福特的Argo、硅谷初创公司Aurora和德尔福 汽车 旗下的安波福。以及百度、华为、大疆、宝马、丰田、沃尔沃、小马智行、特斯拉等众多 科技 巨头参与其中，可谓是八仙过海，各显神通。
不过作为第一个将自动驾驶商业的特斯拉，旗下的新能源 汽车 却屡屡发生事故，这为自动驾驶发展抹上了一层阴影，特斯拉到底是现有的技术还不成熟？虚假宣传？
我们要知道自动驾驶的需要的三大系统，分别是用来感知、决策、和执行的。而自动驾驶系统的最终目标是代替人工驾驶，所以需要模拟人的处理方式，通过五官的感知周围的环境，并将收集到的数据传输到大脑；由大脑对收集的信息进行判断和决策，给予人体信息，身体和四肢会根据大脑给出的指令行动。
所以自动驾驶的“五官”，需要对周边环境感知、位置感知和速度、压力等其他信息感知；而自动驾驶的“大脑”主要包括： *** 作系统、集成电路和AI；自动驾驶的“身体”包括：动力控制、方向控制、以及其他控制。
自动驾驶的“五官”可采用多种传感器代替，视觉传感器、雷达传感器、红外传感器是最常用的三类传感器。最火的自然是视觉传感器和雷达传感器。而雷达传感器又可分为，毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达三种。一般的自动驾驶算法工程师认为，多种传感器融合是实现自动驾驶的关键。
而多传感器融合的原理是利用计算机技术，将多种传感器收集的信息和数据进行整合和分析，并综合评估，作出决策的信息处理过程。而特斯拉选择纯视觉化确实刷新了很多工程师的认知，虽然特斯拉加装了毫米波雷达，但是毫米波雷达无法对图像的颜色进行识别，且对横向出现的目标不敏感，对于较小物体的识别效果不佳，所以缺乏高程信息。
毫米波雷达的缺点，导致它很难分别禁止的物体，例如井盖和指示牌。同时毫米波雷达因为对颜色不敏感，所以对静止的白色物体的监测也会大打折扣，如果自动驾驶系统过分信任毫米波雷达的数据，会导致 汽车 通过井盖或者指示牌下方时，车会自动避险或者刹车，导致驾驶者崩溃。所以特斯拉将视觉感知结果与毫米波雷达结果进行融合时，感知结果如果不一致，特斯拉选择相信视觉感知而忽略毫米波检测。
不过视觉感知依赖车载摄像头，而摄像头作为光感元件，对周围环境的光照强度的变化极为敏感，这会对摄像头图像的准确性有着非常大的影响，所以天气和环境的变化，都会对特斯拉的全自动驾驶系统形成制约。为了在视觉感知的水准达到自动驾驶的要求，对系统的算法、算力以及决策力要求很高。
但是特斯拉的自动驾驶模式屡屡发生事故，2016年5月，美国一男子开启特斯拉Model S后自动驾驶模式，从背后追尾半挂卡车，导致当场死亡。同样的事儿又发生在2018年初，一男子开启了特斯拉Model S自动驾驶功能，撞上了消防车。所以众多事故也间接说明特斯拉的自动驾驶系统存在不小的问题。
和特斯拉自动驾驶的视觉感知不同，华为采用3个激光雷达，配合摄像头和毫米波雷达等传感器进行数据融合。并且华为宣传要将96线车规级高性能激光雷达的成本压缩到200美元，甚至100美元。
而激光雷达由发射器、接收器、光束 *** 纵器和信息处理系统，四个领域组成。工作原理是利用发射器发射的激光，通过接收器对时间差及相位差进行计算，用激光线数进行三维点云图的描绘，建立周边环境的图像信息。
激光雷达因为线数不同，建立的图像也有差距。所以要用激光雷达成像技术实现自动驾驶，激光雷达线数至少要达到16线以上，才能3D建模成像。虽然激光雷达成像清晰，综合性能最佳，但是激光雷达也有一个硬伤，那就是价格不菲。
按照极狐阿尔法S的华为HI自动驾驶系统，配置了3个96线激光雷达和13个摄像头、以及6个毫米波雷达和1个车顶惯导、1个域控制器。这配置绝对吊打特斯拉，但是华为想要实现1000公里无干预自动驾驶，并且将96线激光雷达的价格，压倒200美元也是困难重重。
作为激光雷达技术引领者 Velodyne公司，旗下的16线激光雷达售价高达4000美元，128线激光雷达的售价更是超过8万美元，如此高昂的价格也是特斯拉放弃激光雷达的原因。不过根据数据显示，随着自动驾驶技术的普及，从2025年以后，预计全球每年会有600万辆新车，会搭载激光雷达。届时激光雷达的市场规模也有望突破50亿美元的大关，售价也会大幅下降。
如今我国一家创业企业，速腾聚创已经将125线固态激光雷达的售价降低到1898美元。目前华为HI自动驾驶系统，使用的的96线激光雷达也是由速腾聚创提供，虽然速腾聚创已将激光雷达的价格大幅压缩，但是单个激光雷达的采购成本，也远远超过2百美元。所以美团老总王兴公然发微博嘲笑华为，说华为和特斯拉的忽悠能力旗鼓相当。
华为的策略很明确，就是通过压价赔本卖，实现华为全自动驾驶的普及，并通过量产降低成本，在未来实现盈利。 但是激光雷达的核心MEMS传感器的元器件，都被欧美国家的电子巨头垄断。
涉及光学信息处理系统的主控芯片和模拟芯片市场，基本被美国半导体公司垄断，尤其是激光雷达的主控芯片90%的市场被美国赛灵思掌控。而华为目前还被美国制裁，想获得国外零配件基本没戏。
此时就不得不佩服华为的前瞻性了，因为华为很早就在光电半导体领域发力，在2012年和2013 年分别收购了英国光子集成公司和比利时Caliopa 公司，这两家公司都是从事硅光技术开发的企业。通过这两次收购华为成为国内首家掌握硅光子技术的公司。目前华为已经在光电领域成为全球顶尖的公司，但是居安思危，依旧没有忘记布局。
华为先后投资多家激光雷达MEME传感器的相关的公司，例如纵慧芯光、南京芯视界等多家公司，还在今年6月入股长光华芯。而长光华芯，是中国唯一激光芯片制造和研发的企业，可以理解为长光华芯的产品都是咱们中国的技术和产品，完全具有自主知识产权，同时还有完整的工艺平台和生产线，华为采购长光华芯的产品，可以完全不看美国人的脸色。
华为觉得这样还是不太靠谱，所以华为海思在2019年投资18 亿元，在武汉建设华为海思光芯片工厂。值得一提的是，华为选择在武汉建立光芯片工厂的原因，是因为武汉是中国最大的光谷，类似美国的硅谷，专门从事某一领域的 科技 开发工作。
同时武汉光谷，也是我国最大的光电器件研发基地，其科研能力和技术能力仅次于北、上、深位居中国第四，所以华为就是借这个地方，整合整个光谷企业的资源和技术，把中国集中力量办大事的习惯发扬一下，一举突破美国技术封锁，同时把激光雷达的价格压下来，做成白菜价，以后让新能源 汽车 的价格便宜一点。
华为这一路走来确实不容易，不过随着我国5G不断加深，我国主推的C-V2X技术，成为车联网的国际标准。V2X即是一种车用无线通信技术，是实现车辆与万物互联的关键技术，以后可以通过 汽车 连接手机，甚至家里的电冰箱、电视还有马路上的所有 汽车 都能实现全面互联。
V2X成为国际标准，意味着未来各个国家生产的新能源 汽车 ，联网都要采用这项技术，华为就是做5G的，所以依托C-V2X的技术，可以大幅提升自动驾驶的安全性和便捷性。因为以后的 汽车 之间都会有数据传输， 汽车 视野受阻也没关系，有数据传输系统就知道你在哪。
所以华为在自动驾驶领域超越特斯拉并不是难事，但是要彻底打破美国的技术封锁，还需要一些时日。
老子云：天地所以能长且久者，以其不自生，故能长生。华为一路走来，只有一个目标，扎根在技术之中，不断创造出新技术，推动人类发展，才能长盛不衰。也期待华为能走得更远。
【导语：近年来，小米已经对近30家 汽车 领域的企业进行了投资，涉及了自动驾驶软硬件、 汽车 整车、销售等。单从小米收购公司的类别来看，雷军似乎有意打造一条属于造车的供应链。小米在手机供应链上已经玩出了花，那么能否完美地运用到造车计划中呢？】距离小米宣布造车已经过去100天左右了。
自3月30至7月25日，雷军在2020年小米春季发布会宣布造车之后，小米的造车计划仿佛”人间蒸发”一样，小米官方再也没有发布更多有价值的消息。这让人不得不开始怀疑，小米造车是真的造车还是搞个噱头提高一下公司的股价。
然而，事实上，雷军在宣布造车之后虽然按兵不动，但是却先后拜访了包括长安、上汽、东风、广汽、上汽通用五菱、长城等国内主流车企。值得一提的是，雷军还现身博世和宁德时代的总部。除此之外，小米先后参与投资了纵目 科技 和禾赛 科技 ，并被曝出收购了Deep Motion。在布局完自动驾驶公司之后，小米又开始加速招聘自动驾驶工程师，甚至还贴上了急聘的标签。
不久前，有媒体爆料称，小米已经成功地投资了400家企业，组成了国内除阿里、腾讯两大派系以外最大的“朋友圈”。从小米投资的特点来看，主要投资与自身产业生态有关的企业。大体可以分为两大类，一是以小米生态链为主的战略投资，另一类是以供应链为主的产业投资。具体来看，生态链投资更偏向于产品品类，被投资的企业向小米提供智能家居、生活用品、可穿戴和出行多个领域的产品。小米与他们之间的关系是采购与供货，在小米之家以及有品商城等区域销售。
供应链主要偏向于产品品类，为小米手机和智能硬件提供技术以及核心元器件方面提供保障。举个例子，小米投资的晶晨半导体，就以研发多媒体智能应用处理器芯片为主。除此之外，小米在高端电子材料制造方面，小米投资的方邦股份等企业均为其发展提供充分的保障。
随着雷军宣布造车，小米又开始布局与 汽车 相关的供应链。相比于小米手机的供应链，小米在造车供应链上的布局已经不再局限于硬件设施，而是将自动驾驶技术等纳入到供应链的范围，包括领投了纵目 科技 的D3轮融资、激光雷达创企禾赛 科技 的融资等等。一系列的投资，无一不是在证明小米正为其造车计划在做准备。
其实很多人并不了解，为什么小米要将小米手机的供应链模式复制到的小米的造车计划中。大多数人想到的是，小米为其造车计划打造供应链是为了确保其产品的稳定生产，拥有更多自主控制权。这个答案并不没有任何问题，唯一缺点就是没能够将整个小米供应链的好处说出。
在互联网模式下，小米供应链实施的是拉动式策略，优势在于信息的快速传递，缩短提前期。目前大多数企业采用的都是TTC，TTC是指从产品需求预测，收到订单一直到将产品送达客户手中的时间。TTM指的是从新产品设计、研发，一直到进入市场的时间。
以小米手机为例，TTM就是每一代新手机从早期研发、粉丝参与设计、量产设计一直到新产品发布的时间。TTC反映的是企业满足订单客户需求的供应链快慢程度，也就是从下单到收货的时间。对于新产品来说，供应链的优势就在于TTM，实现TTM最小化式供应链战略最主要的目标。
单说理论或许大家听不明白，我们可以再以小米手机为例来介绍TTM/TTC的优势。小米手机在研发的过程中紧密地与上游核心供应商合作共同研发，包括参与联发科和高通的芯片开发，从而在更短的时间内以更低的价格获得量产芯片。另外，将最终客户带入研发链，体验和反馈其工程样机，将供应链和开发链紧密结合起来，尽快向市场推出量产手机。当产品进入到成长期和成熟期后，供应链的优势在于TTC，在平衡成本效益的基础上最小化TTC，其中包括采购、生产、配送等流程。
换句话说，TTC和TTM分别在产品的不同阶段扮演不同的角色，但是两者如何实现最小化均对产品是否能够成为市场的“焦点”起到关键性的作用。同理，小米将小米手机供应链的成功复制到小米的造车计划中，势必会为打造小米 汽车 起到极佳的作用。尤其是在当下各大车企纷纷加速其新能源 汽车 产品的背景下，如何快速打造出一款极具性价比的产品将会对小米造车计划能否成功起到决定性的作用。
以小米收购激光雷达为例，华为曾经提出了要将激光雷达的成本降低至200美元以内。事实上，要想将激光雷达的价格打压到200美元以内的话，当下已经可以实现，比如说采用半导体激光器 MEMS振镜 APD接收的方案。不过，这一方案中的半导体激光器的峰值功率受限，探测距离50m已经是达到了极限。换句话说，想要降低激光雷达的价格最佳的方式就是实现规模化生产。
在这一情况下，小米如果能够结合整个供应链的优势，让小米 汽车 实现量产化的话，激光雷达也将会实现规模化生产。到了那个时候，不仅实现激光雷达的价格降低，而且还将会为小米 汽车 的供应链带来良性发展，小米 汽车 的性价比也将会进一步提高。不过具体是否能够实现这一目标，还要看小米接下来如何打造专属于小米造车的供应链。
除了成本优势以外，完善的供应链将会为产品带来更强的应对能力，确保产品的推出速度跟得上市场的发展。目前大多数企业的供应链战略设计可以分为的两个层面，一是水平层面：需要设计多少不同的供应链来满足不同需求特性的产品；一是垂直层面上：时间维度上，产品生命周期的不同阶段如何调整到最适合的供应链战略。
以小米手机系列为例，水平层面上，小米1到小米4每一代产品的需求和供应特性都有较大差异，对应供应链战略的SC1-SC4。垂直层面上，每一代产品所处的生命周期阶段不同，1代产品基本退出了市场，2代产品处于成熟期，3代产品进入成长期，4代产品处于研发导入的阶段。在这样的情况下，小米手机具备了快速应对市场需求的能力，强化小米的竞争力。同理，在 汽车 “四化”加速发展的情况下，快速对市场需求作出反应是非常重要的，所以当小米成功构建好专属小米 汽车 的供应链之后，对 汽车 行业的冲击还是比较大的。
总的来说， 汽车 虽然比手机更复杂，但是并不是说完全无关，两者均具有不少相同的属性。所以，小米造车除了是为了是爱你生态链的闭环以外，更多的是希望在小米手机商业模式的基础上寻找新的利润增长点。
很多人会说，小米造车的优势很多，包括完善的供应链、资金充足等等。然而，这还不是小米造车最大的优势，其最大的优势在于其拥有谈判的筹码。据最新数据显示，蔚来 汽车 1-7月份累计交付量达49887辆，位居新势力排行榜第一。蔚来 汽车 的成功离不开安徽省国资委的推动，毕竟在蔚来 汽车 面临生存危机的时候，是安徽省国资委出手拉了蔚来 汽车 一把。当然，安徽省国资委在投资蔚来 汽车 的过程中也获得了超额的回报。
不久前，有媒体报道安徽省国资委正在和小米 汽车 接触，有意将的小米 汽车 引入合肥。据相关人士透露，“合肥和小米正在洽谈，小米有望落户合肥，但具体的招商引资政策还不清。”对于该消息，小米公关部表示“不回应”。从某种程度上来看，小米现阶段正处于观望的状态，因为在安徽省国资委与小米接触之前，包括成都、武汉等城市均向小米抛出橄榄枝。因为小米造车一旦落户到某一个城市，不仅能够提供大量的就业机会，还可以为该城市的GDP作出贡献。
与蔚来 汽车 不同，蔚来 汽车 当年的选项是唯一的，而小米现阶段是多项选择，拥有谈判的资格和更多的筹码。为了吸引小米落户，各大城市均开出了丰厚的条件。虽然我们至今还无法得知小米最终选择落户哪一座城市，但是能够肯定的是，当小米正式宣布落户某座城市的时候，那么其势必已经获得了强有力的支持，其发展将会更加平顺。
点评
自小米宣布造车到现在已经过去100多天了，看似毫无动作的雷军，事实上已经在为其造车计划铺了一条平坦的道路。在这一背景下，当小米 汽车 正式宣布“开工”时，意味着小米 汽车 已经的准备工作已经达到了尽善尽美的状态，甚至有可能一举突破现阶段新势力头部玩家的格局。
出品 | 搜狐 科技
作者 | 梁昌均
编辑 | 杨锦
继美国多家激光雷达公司开启上市后，禾赛 科技 近日也提交了科创板招股书，意图冲刺国内激光雷达第一股。
禾赛 科技 成立于2014年，至今已推出十款激光雷达产品。近年来，国内外自动驾驶的发展让禾赛 科技 营收翻倍增长，全球第一大 汽车 供应商博世和国内自动驾驶第一梯队的百度不仅是其重要股东，还是其重要客户。
这家公司的产品卖得也不错，激光雷达销量在三年内从百余套增长到数千套，但未逃脱世界首富、特斯拉CEO马斯克对激光雷达作出的价格昂贵且难以下降的“诅咒”，最近三年的平均售价均超过10万元。这也使得禾赛 科技 毛利率达75%，远高于同行。
这对于亟需规模落地的自动驾驶来说，显然无法承受。禾赛 科技 要想更好地站稳这一赛道，还需在盈利和价格之间作出平衡。
营收翻倍增长，未实现稳定盈利
激光雷达是一种通过发射激光来测量物体与传感器之间精确距离的主动测量装置，被誉为机器人的“眼睛”。它通过激光器和传感器感知周边环境，并结合高精地图等，可以帮助机器人实现避障和自主导航等功能。
美国在激光雷达行业走在前列，已有多家公司迈出上市步伐。激光雷达鼻祖Velodyne以及Luminar在去年先后登陆纳斯达克，此外还有Aeva、Innoviz、Ouster等预计在今年上半年内完成上市。就国内而言，禾赛 科技 有望成为激光雷达第一股。
资料显示，禾赛 科技 起源于硅谷，最初主要研发用于气体检测的激光气体传感器，包括激光甲烷遥测仪和激光氧气传感器两款产品，自2016年开始拓展新的发展方向——用于机器人和无人车等领域的激光雷达。
随后禾赛 科技 陆续推出多个产品，在无人驾驶领域先后推出了40线、60线、128线（线束越多，测量精度越高，安全性越高）的多款激光雷达，并布局高级辅助驾驶（ADAS）、机器人、车联网等领域，共推出10款产品，其中无人驾驶领域是发展重点。
随着国内外自动驾驶企业逐渐进入商业化试运营阶段，这些产品的推出给禾赛 科技 带来了实实在在的收益。2017年至2019年，公司营收分别约为0.19亿元、1.33亿元、3.48亿元，呈现翻倍增长；去年前三季度，公司营收约为2.53亿元。
从营收结构来看，激光雷达产品是禾赛 科技 最主要的业绩来源，占比一度高达近97%。去年前三季度，激光雷达产品实现收入1.91亿元，占比达到75%；其中Pandar64在2019年销售收入达2.24亿元，系为公司贡献64%营收的大单品，公司产品结构有所失衡。
不过，禾赛 科技 并未实现稳定盈利。在前述报告期内，其仅在2018年实现归母净利润为正，约为0.16亿元，其余期内均为亏损，2019年更是亏损达到1.50亿元，去年前三季度也亏损0.94亿元。
在研发方面，2017年至2019年，禾赛 科技 研发投入从0.29亿元增长至1.68亿元，占营收比例在一度高达150%，去年前三季度投入1.63亿元，这也是公司未能持续盈利的重要原因。
百度博世加持，创始人身家达40亿
和不少 科技 创业公司一样，禾赛 科技 的创始团队也有着颇为光鲜的背景。根据官网披露的信息，禾赛 科技 由博士毕业于斯坦福大学的孙恺、向少卿，以及博士毕业于伊利诺伊香槟分校的李一帆联合于硅谷创立，后三人决定回国，2014年落户上海。
禾赛 科技 三位创始人孙恺、李一帆、向少卿合计直接持股30.03%，并通过员工持股平台合计控制公司37.16%的股份，对应71.45%的表决权。目前，孙恺担任禾赛 科技 首席科学家，向少卿为首席技术官，李一帆担任首席执行官。
按照禾赛 科技 此次20亿元的融资规模和计划发行股本的上限（6360万股，占发行后总股本的不超过15.01%）计算，禾赛 科技 估值约 133亿元，三名创始人身价合计约40亿元，其中持股稍多的孙恺身价接近15亿元。
值得关注的是，全球第一大 汽车 供应商博世和百度还是禾赛 科技 的股东。自成立以来，禾赛 科技 对外披露的融资金额超过15亿元，其中百度在2017年9月领投B轮融资，博世在2019年5月领投C轮融资，并获得美企安森美半导体、光速资本、真格基金、启明创投等资本的青睐。
在此次发行前，光速资本及其关联方是禾赛 科技 最大外部机构，合计持股达到17.5%；百度和博世中国位居其后，持股分别约为7.88%、7.65%。
产品售价超10万，暴露自动驾驶成本之痛
随着国内外不少自动驾驶企业进入商业化试运营，禾赛 科技 的激光雷达销量不断增长，从2017年的126套增长到2019年的2890套，去年前三季度为2132套，但对应的产销率分别约36%、45%、53%、50%，显示仍存在一定滞销风险。
禾赛 科技 也暴露了自动驾驶成本之痛，其激光雷达产品的平均售价连续三年超过10万元，去年前三季度才略降至近9万元，公司称主要是由于较低价格的PandarQT销售占比上升所致。
高昂的定价也使得禾赛 科技 的盈利能力远超竞争对手。2017年到2019年，禾赛 科技 的毛利率维持在75%左右的水平，而同期Velodyne的毛利率最高不过44%，而Luminar更是难以覆盖成本，2019年毛利率为-32%。
在具体的客户拓展方面，据禾赛 科技 介绍，公司产品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，以及大多数国内领先的自动驾驶公司。近些年，前五大客户合计为禾赛 科技 贡献了超过45%的收入。
根据招股书，禾赛 科技 的股东博世连续三年位列前五大客户之列，百度在2019年贡献了2300多万元的收入，获得亚马逊投资的美国自动驾驶公司Aurora在2018年和去年也是公司客户，文远知行的关联公司景骐集团在2019年也是第四大客户。
值得一提的是，百度在投资禾赛 科技 之前，曾以1.5亿美元联合福特投资了Velodyne。去年10月，百度和Velodyne签订了三年激光雷达解决方案AlphaPrime的销售协议，为百度的无人驾驶计划阿波罗（Apollo）服务。
更有意思的是，同样都是百度投资的激光雷达公司，禾赛 科技 与Velodyne此前还因专利而互诉。2019年8月，Velodyne指控禾赛 科技 侵犯了其在美国注册的激光雷达相关专利，随后禾赛 科技 先后在德国和上海法院提起诉讼，指控Velodyne侵犯其激光雷达相关专利。
去年6月，禾赛 科技 与Velodyne签署和解协议，双方均在协议中否认对另一方的专利存在侵权行为，并约定在全球范围内交叉许可双方现有和未来的专利，有效期限至2030年2月，承诺期内不在旋转式激光雷达领域对对方提出任何专利诉讼。
但禾赛 科技 为此付出不低代价，其需向Velodyne支付一次性专利许可补偿及后续按年支付的专利许可使用费。2019年禾赛 科技 就支付了高达1.6亿元的专利许可补偿，这也直接导致该年出现大幅亏损，长达10年的专利许可费或将对公司盈利持续产生影响。
自动驾驶路线尚存争议，拟用13亿扩产
目前，激光雷达行业市场处于起步阶段，而其在自动驾驶上的必要性和“性价比”也一直存在争议，这也是禾赛 科技 未来需要面对的挑战。
在自动驾驶领域，由于超声波雷达和毫米波雷达分别在泊车和烟雾灰尘场景下，具有不可替代性和成本可控性，已经成为绕不开的技术支持，业内争议主要存在摄像头和激光雷达之间，因此也形成了两种路线：一种是以特斯拉为代表的视觉主导方案，另一种是以激光雷达为主导，典型代表是Waymo。
相较激光雷达，摄像头技术更为成熟，且成本低廉，可以支持基于深度学习的类型识别，但容易受到天气、光线等因素影响，只能获得2D平面数据。激光雷达通过发射激光束感知周围物体位置、速度等特征，探测距离更远，且能实现精准建模，从而构建三维信息。
目前，业内的主流看法是，L1、L2级自动驾驶可以不用激光雷达，而L3及以上级别自动驾驶是否需要激光雷达尚存分歧，争议点正是激光雷达高企的成本。
据电动车百人会预测，去年摄像头、超声波雷达、毫米波雷达平均成本分别为60美元、12美元、90美元，按当前1个前视摄像头+4个环视摄像头+12个超声波雷达+3个毫米波雷达的主流组合，总成本在714美元。
但激光雷达当前价格多在3000美元以上，如Velodyne此前在宣布将无人驾驶用16线激光雷达降价50%后，售价仍高达3999美元，Waymo的激光雷达的成本更是高达7000美金，速腾聚创推出的125线固态激光雷达RS-LiDAR-M1售价则在1898美元。仅仅是激光雷达成本就已是前述组合的数倍，而售价达10万的禾赛 科技 更是其20倍。
这也是特斯拉坚持视觉算法的重要原因，不久前刚登上世界首富的特斯拉CEO马斯克曾多次炮轰激光雷达，斥其“昂贵、丑陋、没有必要”，直言“傻子才用激光雷达”。
马斯克认为，激光雷达相关生产厂家较少，且技术相对比较封闭，因此激光雷达的价格难以在短时间内实现大幅度下降。业内多数观点认为，1000美元将是车企应用激光雷达的心理价位，而如果要大规模应用则还需继续下降。
高企的成本也导致激光雷达商用进程受到影响。Velodyne作为全球营收最高的激光雷达公司，其在2019年收入也仅有7亿多元。目前来看，自动驾驶两种路线之争短期仍会继续，而随着自动驾驶安全性、智能性的要求，以及激光雷达成本的降低，激光雷达上车将会是一个时间问题。
实际上，目前已经有不少车企，如奥迪、丰田、奔驰、宝马、长城等均推出或计划推出应用激光雷达的L3及以上级别自动驾驶 汽车 ，国内造车新势力小鹏也在年初宣布将推出打造激光雷达的新车，蔚来不久前发布的首款轿车ET7也搭载1个超远距高精度激光雷达。
可以说，激光雷达跟自动驾驶密切相关，自动驾驶的不断发展将刺激激光雷达市场需求增长，低成本激光雷达的量产又将反作用于自动驾驶商业进程。沙利文预测称，2025年全球激光雷达市场规模将达135亿美元，较2019年可实现65%的年均复合增长率，其中无人驾驶、高级辅助驾驶、车联网会是主要的应用市场。
对于禾赛 科技 来说，如何打破马斯克对于价格的“诅咒”是一大挑战，而其也计划通过此次上市募资为扩产降本做准备。公司拟将13亿元用于建造智能制造中心项目，三年建成后将新增超265万件产能；另外7亿元继续加码研发，将用于激光雷达核心芯片自研，以提升产品性能降低成本，同时还将加强激光雷达输出点云后的处理算法，以及ADAS、车联网等领域客户需要的激光雷达硬件及算法研发。
不过，目前国内外从事激光雷达的企业也不少，其中不乏华为这样拥有更强研发和制造能力的 科技 巨头。此前华为智能 汽车 解决方案BU总裁王军透露，华为有总计1万多人正在研发激光雷达技术，目标是迅速开发出100线激光雷达，并且未来计划将激光雷达的成本降低至200美元，甚至是100美元。
踏上自动驾驶赛道的禾赛 科技 ，如何寻求盈利和价格之间的平衡，将是未来能否在市场站稳脚跟的关键。
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