1. 光學行業標的概覽1.1. 核心邏輯：從上至下優選光學標的，看好綁定龍頭客戶落地產品廠商 光學元件市場空間=終端硬件空間×光學價值量占比 從終端硬件空間來看，智能手機為目前最大的消費電子存量硬件市場（2021 年全球智能手 機市場規模約 4500 億美元），智能手機的重要零組件包括屏幕、光學、天線、中框、聲學 等。對比零部件成長性首推光學，量價齊升邏輯有望持續提升智能手機光學單機價值量， 1) 單機配置量：前 1 后 3→前 2 后 5; 2) ToF、潛望式等新方案引入提升 ASP。 手機進入存量市場背景下，核心邏輯為重點關注供應鏈廠商競爭格局的變化： ①蘋果：重點關注 21 年舜宇光學科技切入蘋果鏡頭供應商對于原先大立光+玉晶光穩定的 競爭格局的沖擊，我們預計舜宇光學科技后續份額有望持續提升。 ②安卓：重點關注光學升級趨勢放緩、降規降配背景下行業格局的變化，我們認為高端廠 商可能下沉參與中低端廠商的競爭，中小廠商技術+規模不占優勢，產品升級和份額提升 難度增加，行業集中度有望持續提升。 后智能手機時代，關注能成為下一個“智能手機”的硬件，重點關注虛擬現實、車載光學 和激光雷達三大硬件終端。我們測算 2020 年虛擬現實、車載攝像頭、激光雷達等廠商光 學市場空間為 27.4、443、3 億元，預計 2025 年市場空間分別為 272.8、1338.6、51 億元， 2020-2025 年市場空間 CAGR 分別為 58%、24.8%、76%。 虛擬現實、車載光學和激光雷達核心邏輯為結合技術迭代+競爭格局變動，優選綁定龍頭 客戶落地產品的標的。虛擬現實、車載光學和激光雷達處于成長初期，技術路徑存在迭代、 分化且競爭格局尚未形成，優先看好綁定龍頭客戶落地產品的標的，提前卡位搶占先發優 勢，后續有望受益于龍頭客戶產品的放量帶動收入增長。
1.2. 光學標的積極拓展下游應用，往增速快的新興硬件市場規模延伸 虛擬現實和汽車為后智能手機時代光學的另一重要應用，新興市場增速快+產品標準化程 度高，傳統領域（手機、安防）廠商積極布局切入。光學標的傳統下游行業為手機、安防、 光通訊、激光及投影/顯微鏡等，傳統行業存在增長放緩、競爭加劇等限制，光學標的積極 拓展下游應用領域，向新興下游行業切換。新興下游行業為汽車及虛擬現實。汽車光學領 域主要包括車載鏡頭、激光雷達、毫米波雷達等產品，虛擬現實光學領域主要包含鏡頭、 光學元件等產品。新興市場規模增速快疊加產品標準化程度高，吸引大量光學標的積極拓 展應用領域至汽車光學及虛擬現實光學這兩大新興市場。 1.3. 核心能力：技術→產品類型，下游應用→收入體量上限&增速 光學標的主要技術能力可以分為三個加工尺度：1）精密加工（主要是鏡頭、棱鏡類產品）； 2）薄膜光學（主要是平面光學產品）；3）微納加工（主要是 DOE、AR 光波導等產品）。 光學元件屬于零部件，業績體量取決于下游硬件終端市場空間及光學價值量占比，從目前 的下游應用領域來看，手機為最大的硬件終端市場，車載光學、激光雷達、AR/VR 目前體 量小但增速快。 2. 智能手機—光學體量最大的下游終端應用2.1. 存量市場：攝像頭空間增速高于行業增速，后續創新持續引領增長 復盤 2015 年至今智能手機光學市場空間，盡管智能手機進入存量市場，但手機光學升級 帶動整體手機攝像頭市場呈現穩步上升態勢。2015-2020 年智能手機銷售額 CAGR 僅為 1%，智能手機光學市場空間 CAGR=11%。 1） 2015 年至 2019 年：單攝向多攝發展，手機光學持續升級。2016 年為雙攝像頭智能 手機的元年，各手機廠商紛紛推出采用雙攝方案的智能手機。2017 年，蘋果推出了 全球首款搭載 3D 結構光技術的智能手機 iPhone X，以 3D 人臉識別 Face ID 徹底取代 指紋識別 Touch ID。根據 Counterpoint 統計，2015 年平均每部智能手機攝像頭數量 為 2 顆，2020 年為 3.7 顆。預計到 2023 年，多后置攝像頭的手機比例將達到 90%以 上。 2） 2019 年至 2022 年：手機光學創新程度放緩，主要原因在于：①手機換機周期拉長， 成本敏感性提高；②疫情反復、通脹、俄烏戰爭等因素影響消費需求。 展望后續，我們認為光學依舊具備量價齊升邏輯。2022 年至 2025 年：潛望式、dToF 引 領重回成長。①潛望式： 外媒 MSPoweruser 預計蘋果有望于 2023 年為手機配備潛望式 鏡頭；②dToF：目前 iPhone 僅 iPhone 12/13 高端機型搭載 dToF，后續有望下沉至標準機 型及安卓機型。潛望式以及 dToF 方案的采用將拉動手機攝像頭均價提高而推動攝像頭市 場的增長。手機攝像頭市場穩步上升，據我們測算，2020 年手機攝像頭市場空間為 1723 億元，2015 至 2020 年 CAGR 為 11%，復合增速遠高于同時期智能手機銷售額，我們預計 2025 年手機攝像頭市場空間達 2823 億元，2020-2025 年復合增速為 10%。 2.2. 智能手機光學技術發展趨勢 手機光學主要功能有：①分為拍照攝像（前置、后置攝像頭）；②生物識別（iPhone Face ID）； ③3D 建模（ToF） 手機攝像頭成本結構：CIS（52%）、鏡頭（20%）、模組（19%）、音圈馬達（6%）、紅外截止 濾光片（3%）。
蘋果手機更新換代，硬件配置及參數性能提升帶動光學 BOM 持續增長。蘋果 2010 年推 出的 iphone 4 僅搭載一顆前置攝像頭和一顆后置主攝，2015 年推出的 iphone 6 plus 通過 引入光學圖像穩定器（ois）支持光學防抖， 2017 年推出的 iPhone X 引入了 faceID 以及 長焦攝像頭，2019推出的iphone 11 Pro Max又引入了超廣角攝像頭，2020年推出的iphone 12 Pro Max 引入了應用 dToF 原理的后置 LiDAR 傳感器。此外，像素、光圈、高 P 化、變 焦倍數、定焦到變焦等也在隨著新型號的推出而不斷升級。像素升級、鏡頭高 P 化、變焦、 防抖、FaceID、Lidar 等帶動 iPhone 光學 BOM 持續提升，iphone 4 的光學 BOM 僅為 14 美元，而 iphone 12 Pro Max 已達 96 美元。 2.2.1. 鏡頭：高 P 化漸緩，當前處 7P/8P 升級，玻塑混合有望成為新趨勢 手機鏡頭的技術升級趨勢：1）塑料鏡頭高 P 化；2) 玻塑混合鏡頭(G+P)引入替代傳統純 P 鏡頭 塑料鏡頭持續高 P 化，7P→8P 升級節奏放緩。手機鏡頭由多塊塑料鏡片組成，數量越多， 光線過濾、成像和色彩還原的效果越好，同時進一步提升鏡頭的聚光能力和解析能力；鏡 頭高 P 化的技術難點在于①厚度②良率③對成像質量提升有限④設計難度提升；目前高端 塑料鏡頭主要是 7P，根據大立光分析，8P 客戶有導入但信心不足、使用意愿不高。 玻塑混合鏡頭有望成為新趨勢。相比于塑料鏡片，玻璃鏡片①具有更好的透光率；②具有 更好的化學穩定性；③更薄，根據聯創電子數據，6P1G 玻塑混合鏡頭厚度比主流 7P 鏡頭 薄 0.3mm。鏡頭持續升級，塑料鏡頭提升空間有限，玻塑混合鏡頭有望成為新趨勢，主要 關注終端廠商的使用意愿以及塑料鏡片、玻璃鏡片的生產一致性問題。目前搭載玻塑混合 鏡頭的量產機型較少，以安卓中高端機型為主。 2.2.2. 模組：后置三攝已下沉至千元機，僅中高端機型搭載長焦鏡頭 后置三攝已下沉至千元機，后置主攝像素升級進程快，但是目前僅中高端機型搭載長焦鏡 頭。我們結合 2022 年 2 月安卓暢銷機型攝像頭配置情況分析智能手機攝像頭的配置情況： ①后置三攝已下沉至千元機，介于 1000 元-2000 元價格帶的小米 Redmi K40 以及 Galaxy A22s 5G 均配備后攝廣角、后攝超廣角、后攝微距三款攝像頭；②后置主攝像素升級進程 快，目前千元機已經配置 4800M 像素鏡頭，主攝上億像素已經下沉至 2000~3000 元價格 段；③僅中高端機型搭載長焦鏡頭，三星兩款售價高于 4000 元的 Samsung galaxy S22 Ultra 5G 及 Samsung galaxyS21 FE 5G 均搭載了長焦鏡頭；④微距、深度攝像頭的搭載則不限于 特定價格帶。
2.2.3. ToF 應用有望提升攝像頭模組價值量 3D 成像可以提供深度信息可以提高成像質量和拓展 AR 應用，具體表現在：①提高昏暗 環境下自動對焦速度；②提升人像模式景深效果；③提升 AR 環境的建構拓展 AR 應用。 3D 成像的幾種技術路徑？①雙目立體成像；②結構光；③ToF。技術成熟度:結構光>ToF> 雙目立體視覺。后攝 3D 成像應用潛力:ToF>結構光、雙目立體視覺。主要原因在于 ToF 精度取決于其脈沖持續的時間，在精度上不會隨著距離的增長而顯著降低，在不同距離的 誤差更加穩定，遠距離有更好的精度，適合用于后攝。 ToF 的兩種細分技術路徑？①iToF；②dToF。18/19 年左右安卓高端旗艦機型主要使用 iToF 方案用于改善后攝拍照質量，20年蘋果搭載應用dToF原理的LiDAR傳感器用于深度感知， 此后極少數安卓手機廠商跟進 dToF 方案。 iToF 和 dToF 兩種技術路徑原理和優劣勢分別是什么？原理：iToF 通過發射特定頻率的調 制光，檢測反射調制光與發射調制光之間的相位差，進而測量飛行時間。dToF 則是直接向 測量物體發射一個光脈沖，測量反射光脈沖與發射光脈沖之間的時間間隔，獲得飛行時間， 進而得知待測物體的深度。dToF 的精度距離、功耗和抗干擾能力都優于 iToF，但是 dToF 技術門檻高、成本高。 2.2.4. 潛望式替代長焦有望提升攝像頭模組價值量 潛望式攝像頭是什么，vs 傳統后攝的區別在哪里？采用棱鏡系統而通過定位圖像傳感器并 橫向縮放鏡頭陣列來擴展其焦距的手機相機單元。主要區別在于變焦鏡頭陣列和傳感器朝向側向而非背向。潛望式鏡頭主要解決高倍光學變焦 vs 手機厚度有限的問題，通過結構創 新拓展焦距范圍。 目前有哪些機型搭載潛望式攝像頭，主要對應的價格區間在哪里？目前三星、小米、oppo、 vivo、華為、榮耀均有潛望式攝像頭機型，價格區間在 3000+，定位中高端。蘋果有望在 2023 年在高端機型中引入。
潛望式攝像頭需要引入額外的光學元件改變光路。不同手機廠商采用的方案不一樣。整體 來說，反射次數越少，對于光的損耗也越少。從硬件方案來說，可以采用棱鏡折射方案或 者反光鏡反射方案。鏡頭角度來說也分為定焦和變焦。 潛望式攝像頭改變光路的主要技術方案： 1） 單一棱鏡方案：典型產品有小米 10 青春版，通過一個棱鏡改變 1 次改變光路，這就 意味著 CIS 只能垂直放置，厚度和大底不可兼得； 2） 雙棱鏡方案：典型機型為華為 P40 Pro，在光線進入側和成像側 2 次改變光路，CIS 可以平行于手機背板放置，圖像傳感器尺寸相對不受限制，但是我們認為額外棱鏡的 引入會 1）增加鏡頭模組重量；2）雙折射增加光路的損耗；3）增加調試難度；3） 雙棱鏡+多反光鏡：典型機型為華為 P40 Pro+，通過雙棱鏡+多反光鏡的方案實現 5 次光路折疊，等效焦距更長，能夠 10 倍光變，但是缺點在于整體機械結構復雜度高， 模組、測試復雜度顯著提升。 安卓手機陸續推出潛望式攝像頭，但是整體滲透率提升相對較慢 1） 焦距更長，對于防抖性能要求更高，目前主流的防抖方案包括 OIS 技術； 2） 為了獲得更長的焦距需要引入多光學元件增加光路折疊次數，但是更多折疊次數意味 著體系復雜度以及光傳輸損耗的增加； 3） 長焦距意味著光圈小，進光量的損失需要提高 iso 或者增長曝光時間彌補； 4） 相比于長焦鏡頭，潛望式攝像頭模組會占用更多的空間，同時也會加重機身的重量； 5） 成本維度，潛望式攝像頭模組受限制于規模效應、目前成本較高，三星采用潛望式長 焦的機型 Galaxy S20 Ultra 攝像頭模組成本高達 107.5 美元，相比于采用普通長焦鏡頭 的 S10+成本接近翻倍（S10+攝像頭模組 BoM 成本為 56.5 美元）。 蘋果潛望式攝像頭的專利布局： 蘋果在 2015 年 2 月申請了一項與長焦鏡頭相關的專利，主要內容是提出一種關于潛望式 變焦鏡頭模組的設計，即在該攝像頭模組設計中，鏡片可前后移動調節焦距。該專利提出 了一項“鏡像傾斜驅動”系統用于解決潛望式攝像頭模組鏡頭防抖問題。2015 年 3 月， 蘋果進一步細化了棱鏡的相關設計，2015 年 4 月提交了一份名為“小尺寸長焦相機”的 專利，該鏡片采用 5 片式的緊湊設計，可以在小體積內達到變焦拍攝的效果。 潛望式攝像頭的增量空間在哪里？潛望式攝像頭主要是用來替代長焦鏡頭，我們認為相比 于長焦鏡頭價值量增量在于：①棱鏡（純增量）；②VCM 馬達（鏡頭移動的方向橫向轉為 側向，鏡頭組前后移動空間更大，對焦速度、靈敏度要求更高）；③模組復雜度增加（初 期受規模和良率的影響模組價值量較高，后續隨著產品成熟度提升有望逐步下降）。 2.3. 光學核心元件成本占比&行業集中度高 成本占比：CIS（52%）> 鏡頭（20%）> 模組（19%）> 音圈馬達（6%）>紅外截止濾光 片（3%）。 細分環節行業集中度： CMOS 、鏡頭 、 紅外截止濾光片 、音圈馬達行業集中度較高： 2020 年手機 CMOS CR3 達 85%， 2020 年手機光學鏡頭 CR3 為 69%，2018 年音圈馬達 CR3=45%，2020 年紅外截止濾光片 CR2=47%。 國內廠商參與度：模組、紅外截止濾光片、鏡頭國內廠商參與度較高，VCM、CMOS 環節 國內廠商參與度較低，主要以日韓廠商為主。
2.4. 安卓：關注需求、零部件庫存水位、供應商格局變化 2.4.1. 安卓鏡頭：行業競爭激烈程度?，后續集中度? 國內手機鏡頭廠商具備高端量產能力，但是低端出貨占比較高，國內安卓手機品牌旗艦機 型后置主攝以大立光為主，潛望式長焦鏡頭三星電機主供，國內廠商高端份額仍有提升空 間。舜宇光學科技、瑞聲科技、歐菲光具備高端量產能力，但是低端（4P、5P）占比較高， 21 年舜宇光學科技 6P 及以上出貨量占比為 26%，瑞聲科技 21Q4 6P 出貨量占比為 12%， 高端仍有較大提升空間。 手機攝像頭降規降配趨勢下，行業競爭&價格戰加劇。我們判斷，智能手機降規降配+8P 升級趨勢放緩，定位高端的廠商（大立光等）會下沉參與中低端產品的競爭，同時具備 6P、 7P 技術能力的鏡頭廠商希望通過高端突破提升產品結構，加劇行業競爭和價格戰。 玻塑混合鏡頭主要有玉晶光、舜宇光學科技、瑞聲科技、聯創電子等手機鏡頭廠商在推進。 2.4.3. 安卓光學：關注需求(政策/換機周期)、零部件庫存水位、供應商格局變化 22 年至今國內手機攝像頭模組廠商出貨量下滑，反映安卓光學模組需求偏弱。舜宇光學 科技 2022 年 1-7 月手機攝像模組出貨量同比大幅下滑，累計出貨量 3.25 億件，同比下滑 22%，7 月單月同比下滑 33.5%；2022 年 1-7 月舜宇光學科技手機鏡頭累計出貨量 7.4 億件， 同比下滑 10%，7 月單月同比下滑 14.9%，環比提升 23.2%。丘鈦科技 2022 年 1-7 月攝像頭 模組出貨量持平略降，累計出貨量 2.51 億件，其中 7 月同比下滑 3.70%，2022 年 1～7 月 公司攝像頭模組中手機攝像頭模組出貨量占比約 99%。
國內安卓需求偏弱的原因在： 1） 手機廠商 21H1 提前備貨，21 年同期基數高，基數效應下增長壓力大。 2） 國內智能手機銷量低迷，安卓手機出貨量跌幅大，光學在內的零組件整體需求較弱。 22 年上半年安卓手機銷售疲軟，22Q1 三星、小米、oppo、vivo 全球智能手機出貨量 為 73.6、39.9、27.4、25.3 百萬臺，同比下滑 1.2%、17.8%、26.8%、27.7%，22Q1 國內 智能手機出貨量為 74.2 百萬臺，同比下滑 14%。分品牌來看，除榮耀之外，主要國產 手機品牌國內出貨量均出現了較大幅度的下滑。OPPO、vivo、小米 22Q1 國內智能手 機出貨量為 13.7、13.3、11 百萬臺，同比下滑 33.5%、35.1%、18.4%。 2.5. 蘋果：關注手機未來創新以及供應商變化 2.5.1. 蘋果鏡頭：21 年舜宇光學科技成功導入打破穩定格局，后續看好份額提升 蘋果手機鏡頭供應商主要有大立光、玉晶光，舜宇光學科技，21 年 iPhone 13 中舜 宇光學科技首次切入，初次切入份額不高，后續有望持續導入新料號，份額提升。 新廠商進入處于格局切換階段，看好舜宇光學科技份額提升，預計 iPhone 手機鏡 頭份額大立光>舜宇光學科技>玉晶光：1）高 P 化推進緩慢，新供應商導入難度降 低：鏡頭高 P 化推進節奏放緩（技術難度↑，終端導入意愿↓）,舜宇光學科技 7P 量產，8P 研發成功，導入技術能力已經具備；2）21 年成功切入 iPhone 13 實現從 0 到 1 的突破，且初次切入價值量不低，后續導入新料號難度降低；3）可能會受到 大立光專利戰的影響（玉晶光切入時大立光對其發動專利戰）。 2.5.2. 蘋果模組：特有 FC 封裝方式，以日韓模組廠商為主 攝像頭模組的主流封裝工藝有 CSP(Chip Scale Package，芯片級封裝)、COB(Chip on board，板上封裝)、COF (Chip On FPC，覆晶薄膜)及 FC(Flip Chip，倒裝芯片): 1) CSP 封 裝是通過表面貼裝（SMT）工藝將 CMOS 圖像感光傳感器貼裝在模組基板上; 2) COB/COF 封裝是將裸露的 CMOS 圖像感光傳感器直接貼裝在 PCB/FPC 上，通過鍵合線與 PCB/FPC 鍵合，然后進行芯片的鈍化和保護;3) FC 封裝工藝是將芯片有源區面對基板，通過芯片上 的焊料凸點實現芯片與襯底的互連。 蘋果以 FC、安卓以 COB/COF 為主。FC 工藝在攝像頭模組小型化上優勢顯著，但是 FC 封 裝工藝的成本較高、技術難度更大，目前手機攝像頭模組中僅有蘋果采用 FC 工藝，安卓 手機廠商主要 COB 工藝，正向 MOB（Molding On Board）、MOC（Molding On Chip）發 展。 蘋果采用特有 FC 封裝方式，以國際模組大廠為主，國內廠商通過收購相關資產切入。 iPhone 5~7P，蘋果攝像頭模組供應商為高偉電子、索尼、LG、夏普。歐菲光 16 年收購索 尼華南工廠廣州得爾塔 17 年切入 iPhone 供應鏈，iPhone 8~11，蘋果供應商為 LG、夏普 （16 年富士康收購）、歐菲光、高偉電子，2020 年蘋果攝像頭模組中，LG、夏普、歐菲光、 高偉電子份額為 50%、30%、10%、10%。21 年 3 月蘋果中止和歐菲光的合作，歐菲光不再 為蘋果攝像頭模組供應商，后續相關資產出售給聞泰科技，12~13 蘋果攝像頭模組供應商 為 LG、夏普、高偉電子（立景創新 2020 年收購，截止 2021 年半年報，立景創新持股比 例為 68%）。 3. AR/VR—后智能手機時代的有力支撐產品3.1. 虛擬顯示重要性顯著，后智能手機時代有力支撐產品 虛擬現實行業低谷已過，21 年重回高速成長期。12 年谷歌推出智能眼鏡產品，由此開啟 了對于虛擬現實技術的關注度熱潮，16 年為虛擬現實產品商業化元年，索尼 PS VR、HTC Vive、Oculus Rift 三大典型產品推出，但是由于硬件體驗、產品生態不夠完善，此后行業 進入了階段性的調整期，部分巨頭砍掉了 VRAR 相關項目，部分初創公司倒閉。直到 2020 年 Meta Quest 2 產品的推出，入門級產品售價降低疊加用戶體驗優化+生態逐步形成， Quest 2 產品銷量突破千萬量級。蘋果或于 23 年初推出第一代 MR 產品，蘋果多年技術積 累有望打造極致產品體驗，索尼 PS VR2 于 22 年 1 月 CES 展會上公布，2023 年初發布有 望引領主機 VR 換機熱潮（上一代產品 PSVR 1 發布時間為 2016 年）。行業標桿產品發布+ 新品持續推出有望引領 ARVR 重回高速成長期。 3.1.1. VR 落地快，AR 現有體量小后期成長空間大 VR 落地最快，VR 到 AR 有望復制從 PC 到 Phone 的發展路徑，中遠期 AR 的產品體量更 大。虛擬現實產品可按照對現實虛擬的程度劃分為 AR、MR 及 VR。AR 為增強現實，即現 實世界與虛擬信息的結合，VR 為較為初級的完全虛擬環境，MR 則為 AR 與 VR 的結合。 2021 年，全球 VR 終端的銷量為 1095 萬臺，遠高于 AR 終端的銷量 28 萬臺。目前相比于 AR，VR 落地進程更快，但是由于 VR 不涉及和真實場景的交互，只適用于固定場景，我們 認為 VR 設備的終極形態可以類比游戲機或者 PC。AR 設備銷售體量較小，中長期來看， 隨著 AR 在核心技術上的持續突破，應用生態逐步豐富+用戶體驗持續優化升級，最終有望 呈現對 Phone 的替代。IDC 預計 2025 年全球 VR 頭戴設備出貨量超過 2800 萬臺，AR 頭戴 設備出貨量達到 2100 萬臺，中國 AR 頭戴銷量將達到近 400 萬臺，VR 頭戴設備銷量達到 近 1200 萬臺。
3.1.2. 虛擬現實設備對現有場景的替換和互補洞察分析 現有主流硬件終端從算力和移動性兩個維度劃分，算力維度：PC>平板>手機>手表，移動 性維度：PC<平板<手機<手表。VR、AR 是對于現有場景的替換和補充： 1） VR 設備：只呈現虛擬世界，不涉及真實世界的交互，目前功能主要類比游戲機，長期 可類比 PC，相比于游戲機、傳統 PC，VR 呈現差異化的視覺效果，2D→3D； 2） MR 設備：呈現虛擬和現實融合的世界，需要進行真實環境的重建和虛擬信息融合， 長期可類比 PC、平板，相比于 PC、平板，MR 涉及與真實環境的交互且為 3D 顯示； 3） AR 設備：在真實世界上疊加虛擬信息，AR 設備主要的產品形態為眼鏡，中期可類比 可穿戴設備。長期來看，AR 設備主要功能為信息顯示，長期可類比手機。相比于手機、 手表，AR 設備涉及與真實環境的交互，同時，不同于手機、手表平板顯示呈現信息+ 觸控為主要交互方式，眼鏡類的 AR 設備將采用差異化的用戶交互方式。 3.2. VR 設備主要硬件構成及光學成本占比 從內容產生、內容現實、內容交互三方面分析VR 設備主要硬件： 內容產生：一體式 VR 設備、PC VR、移動端 VR、主機式 VR 分別依靠高性能處理器、PC、 智能手機、主機游戲機產生內容。 內容顯示：內容顯示包含顯示屏和光路成像系統兩部分。顯示屏按照屏幕數量分類可分為 單屏和雙屏，按屏幕類型分類可分為 LCD 和 OLED。光路成像系統中的透鏡呈現從普通透 鏡到 Fresnel 透鏡，再到 Pancake 透鏡的發展態勢。Fresnel 透鏡是目前 VR 主流方案，通 常是由聚烯烴材料注壓而成的薄片，其優勢在于較傳統透鏡方案更加輕薄，而且已經實現 了量產，缺點則在于焦距問題導致頭顯長度無法縮小以及雜散光現象降低圖像清晰度。 Pancake 方案采用折疊光路原理，不僅可以降低頭顯長度，還能提升視場角，佩戴舒適度 更高、更加輕薄。 內容交互：內容交互包含用戶感知和空間定位兩部分。用戶感知用于識別用戶動作并形成 輸入，包括頭部、手部、面部、眼部追蹤。空間定位用于確定設備位置和運動軌跡，分為 Inside-out 和 Outside-in 兩種。Outside-in 是指將多個定位器安裝在固定的空間，通過讓 定位器發出激光、紅外光等信號，頭顯捕捉光線的方式來定位頭顯、手柄等感應器的位置。 Inside-out 則是將定位器固定在頭顯上檢測外部環境變化，并配合慣性傳感器、SLAM 視覺 算法去計算佩戴者的位置數據。Inside-out 的精度、延遲、追蹤范圍略遜色于 Outside-in， 然而其無需外設的便捷性更加適配娛樂應用，已經成為消費市場主流。 3.3. AR/MR 設備主要硬件構成及光學成本占比 AR/MR 與 VR 設備最大的不同點在于需要進行虛實融合，虛實融合兩種路徑： 1）視頻顯示法：內容產生環節融合虛擬信息和環境信息，需要依靠傳感器（攝像頭+深度 攝像頭）采集信息做環境重建；2）光學透視法：在光學成像環節同時呈現虛擬信息和環境信息，真實世界的光線能夠直 接進入人眼不需要依靠傳感器做環境重建。 3.4. 從上往下，終端競爭+技術迭代下，看好哪些廠商？ 3.4.1. 顯示+光學為 VR、AR 設備技術迭代升級關鍵 顯示+光學為虛擬現實設備獲得沉浸感和舒適度的關鍵。光學成像系統為 AR、VR 設備的 靈魂，是獲得沉浸感以及提升佩戴&視覺舒適度的關鍵。光學系統的設計面臨 trade-off 問 題，需要綜合考慮多種參數的相互制約（FOV 和光學元件厚度體積、光路折疊程度與效率、 高折射率和像差、畸變、色散等），難度高升級優化空間大。顯示+光學成本占比高，VR 占比為 50%，AR 占比為 70%。 3.4.2. 顯示：Micro OLED 輕薄顯示成為主流技術路線選擇
3.4.2.1. 以單晶硅芯片為基底，增加可靠性，實現輕量化 已具備量產能力的 Micro OLED，已成為現階段 VR 頭顯廠商設計高端 VR 設備時的首選顯 示技術。市面上的多數 VR 產品都采用 LCD 顯示面板，VR 頭顯設備都略顯笨重。 Micro OLED 顯示器以單晶硅芯片為基底，像素尺寸為傳統顯示器件的 1/10，精細度遠遠 高于傳統器件, 其區別于常規利用非晶硅、微晶硅或低溫多晶硅薄膜晶體管為背板的 AMOLED 器件。單晶硅芯片采用現有成熟的集成電路 CMOS 工藝，不但實現了顯示屏像素 的有源尋址矩陣，還在硅芯片上實現了如 SRAM 存儲器、T-CON 等多種功能的驅動控制 電路，大大減少了器件的外部連線，增加了可靠性，實現了輕量化。 3.4.2.2. Micro-OLED 工藝制程：CMOS 技術與 OLED 技術的緊密結合 Micro OLED 是 CMOS 技術與 OLED 技術的緊密結合，是無機半導體材料與有機半導體材 料的高度融合。CMOS 技術主要使用光刻工藝、CMP 工藝等，濕法制成較多，而 OLED 技 術則主要采用真空蒸鍍技術工藝，以干法制程為主。兩者皆專業且復雜，將兩者集成于同 一器件之中，對于工藝技術要求非常嚴苛。
3.4.2.3. Micro-OLED 器件結構：驅動背板+OLED 顯示前端組成 芯片采用 數字接口，針對高分辨率的應用要求，利用數據采樣與比較完成數據傳輸，驅動芯片像素 采用電壓型驅動方式。由于 OLED 器件在不同的溫度條件下，器件亮度變化較大，因此在 芯片中集成了溫度傳感模塊，可以實時監測芯片工作溫度，實現芯片在高低溫下精確調節 電壓輸出，來調節器件的顯示亮度，保持器件顯示的穩定和一致。硅基 OLED 器件包括控 制電路芯片部分和顯示驅動芯片部分，為了方便用戶使用芯片，在驅動芯片中集成了三路 電源模塊，包括正壓 DC-DC 模塊、負壓 DC-DC 模塊和 LDO 模塊。這三路電源模塊，可 分別實現給像素整列、OLED 顯示的公共陰極和芯片中的控制電路供電。 3.4.2.4. Micro-OLED 公司：我國視涯科技、京東方、夢顯電子從事研發和中試 目前全球從事硅基 OLED 研發生產的廠商不多,其中美國 eMagin 公司和法國 MicroOLED 公司的產品主要應用于軍事領域,能成熟量產的 Micro-OLED 供應商只有索尼公司,在全球 市場處于壟斷地位。 我國硅基 OLED 產業化尚處于初級階段。我國合肥視涯科技、京東方、昆山夢顯電子等公司正在從事硅基 OLED 研發和中試,其中京東方在 2019 年實現了 8 英寸硅基 OLED 生產 線的量產,合肥視涯科技于 2019 年 11 月竣工投產 12 英寸硅基 OLED 顯示項目,昆山夢顯 電子正在建設一條 8 英寸硅基 OLED 生產線。目前國內硅基 OLED 的低溫彩色濾光片工 藝、薄膜封裝工藝、硅基數字化驅動技術、核心裝備等高性能微顯技術和大規模量產技術 等均處于初期階段。 3.4.3. VR 光學技術迭代：Pancake 方案升級正在實現對于菲涅爾透鏡方案的全面替代 VR 設備產品形態從 PC VR 逐步演進到一體式 VR，經歷了較長時間的發展，且不涉及與真 實世界的交互，受環境光線等因素影響較小，技術成熟度要領先于 AR，產品維度主要關 注產品的舒適度（視覺+配戴舒適度）+沉浸感。 VR 設備硬件由顯示器+光路兩部分組成：1）顯示器：持續微型化，Micro OLED 應用逐漸 深化，有望成為后續主流；2）光場成像方案：解決近眼顯示問題，將實際物體虛像移動 到較遠位置，從技術路徑來看，普通凸透鏡→菲涅爾透鏡（去除中心不折射光路的部分， 只保留能夠折射光線的曲面，從而實現縮小鏡頭的厚度、重量和體積）→pancake 鏡頭（多 次光路折疊縮短顯示屏與鏡頭之間的距離）。目前主流的技術方案是采用菲涅爾透鏡，菲 涅爾透鏡具有成像清晰，可以獲得較大 FOV 的優點，且量產難度和成本相對較低，基本已 經實現了對于凸透鏡的替代，但是菲涅爾透鏡體積大、容易產生畸變，目前部分廠商開始 采用 pancake 透鏡，縮短顯示與 VR Lens 之間的距離，但是光路折射需要消耗能量，對于 顯示屏亮度要求較高。 3.4.3.1. 依賴光的偏振原理實現光路折疊 核心原理為： 利用 1/4 波片+反射鏡能夠改變光的偏振態，半透半反鏡+反射偏光片只反 射特定偏振態的圓偏光/線偏光原理，實現光線在光學組件內部的來回反射，從而達到光 路折疊的目的。以 Kopin 的 pancake 方案為例，假設半透半反鏡透過的光線為右旋光，右 旋光通過 1/4 波片之后轉變為 P 光（S 光，具體偏振類型取決雙折射晶體光軸的方向），由 于反射偏光片不能通過 P 光（S 光），P 光（S 光）反射后通過 1/4 波片之后變成左旋圓偏 光，左旋圓偏光不能通過半透半反鏡，反射通過 1/4 波片變成 S 光（P 光），由于反射偏光 片可以通過 S 光（P 光），因此通過 1/4 波片的光線可以通過反射偏光片進入人眼。 3.4.3.2. 鍍膜為 Pancake 方案關鍵工藝流程 鍍膜工藝為 Pancake 方案技術核心。Pancake 光學模組生產包括六個流程：光學設計、透 鏡加工、透鏡貼膜、組裝、檢驗和封裝。Pancake 方案光學質量主要取決于：1）對于光偏 振態的精準調制；2）對于特定偏振態光的精準選擇，半透半反膜對于圓偏光、反射偏光 片對于線偏光擁有高偏振對比度；3）減少雜散光的形成：吸收光、散射光、缺陷等。因 此鍍膜是關鍵工藝流程，反射偏振膜和 1/4 相位延時片的質量，以及貼膜的工藝是影響成 像質量的關鍵因素。 3.4.4. AR 尚未量產，技術多點開花，光波導有望成為后續主流 AR 尚未量產，技術多點開花。AR 設備光學成像系統技術方案主要有離軸光學、棱鏡光學、 自由曲面、陣列光波導、衍射光波導等，目前 AR 設備尚未實現大規模量產，技術方案存 在一定分化。
幾何和衍射光波導的原理差異：幾何光波導基于傳統幾何光學原理，通過反射/透射光學元 件的設計調整光路的入射角度，衍射光波導主要是基于衍射原理，通過光柵結構實現對于 光束的調制； 光波導細分路徑的技術路線選擇主要因素有：1）FOV；2）成像效果、傳輸效率；3）制 造難度；4）設計自由度； 核心技術能力在于：1）光學結構設計能力；2）精密光學制造能力；3）大規模量產良率 和降本能力； 衍射光波導需要解決的核心問題有：1）衍射對于波長敏感帶來的色散問題，需要解決不 同波長的入射問題，目前主流有三層光波導（分別通過 R、G、B 光）或者兩層光波導（分 別通過 R+G、G+B 光）；2）光學傳輸效率低。 3.4.4.1. AR 光波導的核心材料—玻璃晶圓 玻璃晶圓是區別于傳統硅晶為材料的晶圓，既指一切以玻璃為材料、加工成硅晶圓形狀的 晶圓,玻璃晶圓主要應用于光波導顯示、半導體襯底、晶圓級光學元件等領域。 針對 AR、VR 領域的應用，玻璃晶圓的技術迭代方向主要是①折射率（高折射率能夠帶來 大 FOV），目前肖特、康寧等已經推出用于 AR 設備的折射率 2.0 的晶圓；②高透光率（亮 度）；③高平整度（實現精確的光學傳輸）；④輕薄化；⑤大尺寸（規模化生產后降低成本）。 主要參與者有：肖特、invenios、康寧、primoceler、agc（旭哨子）、hoya、Nippon electric glass（日本電氣玻璃）。 3.5. 看好龍頭 Meta 和蘋果的供應鏈 VR：21Q4 Meta 占據 80%份額，蘋果推出產品有望突圍。虛擬顯示產品主要以 VR 設備為 主，20Q4 隨著暢銷產品 Oculus Quest 2 產品的推出，Meta（Oculus）在 21 年全年占據主 要市場份額，Meta（Oculus）在 21 年全年占據主要市場份額，出貨量占全年 VR 設備出貨 量比重約為 79%，映維網預計截至 22Q1，Meta 的 Oculus Quest 2 累計銷量在 1050 萬臺 左右（誤差正負 50 萬臺），Quest 2 也成為首個銷量超千萬的虛擬現實產品。 AR：2B 為主，出貨量小格局比較分散，長期看好。整體銷量：21 年全球 AR 出貨量為 28 萬臺，占整體出貨量比例不到 5%，目前成功實現量產銷售的 AR 設備產品有 Microsoft Hololens、Magic Leap 等。根據 Trendforce 數據，21 年 Microsoft Hololens 出貨量占據 AR 首位。 3.5.1. 蘋果光學布局：收購 AR 眼鏡顯示初創公司Akonia（全息光波導元件） 蘋果于 2018 年 8 月收購 AR 眼鏡專用鏡片的初創公司 Akonia Holographics: Akonia Holographics 來自貝爾實驗室，研發體全息光波導件。Akonia 的 HoloMirror 技術為最終實 現輕量級，寬視場和低成本消費者 AR 頭顯帶來了新的可能性。 Akonia 的 HoloMirror 采用了與薄全息（thin holography）或表面起伏光柵（surface relief gratings）完全不同的方法，開創了商用體全息（volume holography）反射式波導光學元 件（體全息+波導），并在性能上高于其他全息元件。僅利用單層介質，Akonia 的體全息+ 波導不僅可以產生當今最薄的全彩 AR 頭顯，同時能夠顯著降低整體系統的復雜性，提供 了性能、透明度和低成本的獨特組合，而這可能將徹底改變 AR 眼鏡行業。 根據 Akonia 的官方信息，他們的旗艦產品 HoloMirror 能夠通過單層介質再現全彩色的寬 視場圖像。與波導技術相比，HoloMirror 的設計可以降低系統復雜性，支持其集成至如 同普通眼鏡樣式的小型設備中。 3.6. 國內光學廠商 AR/VR 布局對比 國內光學廠商積極布局 AR/VR，目前普遍體量較小。從業績體量來看，歌爾股份、舜宇光 學科技業績體量領先行業，但兩者主要業務、產品類型有顯著差別，歌爾股份主要業務為 VR/AR 頭顯設備代工，市場份額超過 70%（2020 可轉債回復函口徑），舜宇光學科技主要 產品為 VR/AR 相關光學零部件，包括攝像頭、菲涅爾透鏡、光源、pancake 透鏡等。VR 競爭格局目前處于龍頭壟斷的地位，Meta 21Q4 年銷量占比 79%，舜宇光學科技成功導入 行業頭部客戶且供應核心光學元件業績體量顯著超越同行。 4. 汽車電動化→智能化，中短期看好感知層4.1. 汽車智能化大趨勢：L1→L5，ADAS→AD 汽車智能化體現在三個維度：①人車交互智能化；②車車交互智能化；③車輛智能化。從 硬件維度看，分別對應駕駛、車燈、座艙等方面進行智能化升級。其中，智能駕駛系統中， 汽車通過車載攝像頭、超聲波雷達、激光雷達、毫米波雷達等傳感器實時感知環境變化， 汽車智能化正在實現從輔助駕駛（ADAS）到自動駕駛（AD），從 L1 層級到 L5 層級的發展； 智能大燈涉及燈光自動調節功能及顯示；智能座艙具體功能則由車載信息娛樂系統(IVI)及 抬頭顯示(HUD)等座艙電子硬件共同實現。
軟件+硬件協同打造汽車智能化閉環：自動駕駛、智能大燈、智能座艙相關硬件產生的數 據傳輸到決策系統，通過軟件維度的計算后將決策返回給“端”進行車車交互智能化管理 以及車輛智能化管理。數據傳輸依賴管端通信，其主要包括車載通信模組及車外的網絡層 相關設備，能夠將車零部件的信號傳輸至網絡層進行遠程管控。此外，自動駕駛算法迭代 依賴大量數據，通過云計算等方式不斷優化自動駕駛算法。 4.2. 25 年 L4 為國內外主流車廠主要自動駕駛方案 2020 年，歐盟、美國及中國整體來看，L0 及 L1 滲透率較高，L0 前碰撞預警、后碰撞預警 的滲透率分別為 60%及 36%，L1 的 7 個功能滲透率均介于 19%-58%之間且其中有 4 個功能 的滲透率超過 40%；L2/L2+各功能滲透率介于 7%-10%之間，L3 及以上的自動駕駛系統還未 真正落地。2020 年，除 L2/L2+中的全自動停車輔助外，中國自動駕駛各個層級各個功能 的滲透率都低于歐盟、美國及中國的整體水平。根據羅蘭貝格預計，到 2025 年，歐盟、 美國及中國整體來看，自動駕駛各層級各功能的滲透率都將明顯提升，且全自動駕駛（L4/L5） 也將實現 1%的突破。 4.3. 隨著自動駕駛級別升級，單車對傳感器的需求量在持續攀升 自動駕駛級別升級趨勢下，單車對感知層傳感器的需求量在持續攀升。目前車載傳感器除 了壓力、位置、溫度、加速度、流量、氣體等傳統傳感器外，還有為智能駕駛提供支持的 智能傳感器。智能傳感器分為內部人機交互和外部環境感知兩種，外部環境感知傳感器包 括激光雷達、雷達、攝像頭等，內部人機交互傳感器包括駕駛員監控攝像系統、語音識別 傳感器等。汽車自動化程度越高，對感知層傳感器的依賴就越強。L2 層級自動駕駛汽車單 車需要配置 1 顆遠距雷達、2 顆中短距雷達和 5 顆攝像頭，共 8 顆感知層傳感器；L3 層級 自動駕駛汽車單車需要配置 1 顆遠距雷達、4 顆中短距雷達、5 顆攝像頭、2 顆長距激光雷 達 LiDAR，共 12 顆感知層傳感器；L4/L5 層級自動駕駛汽車單車需要配置 4 顆遠距雷達、 4 顆中短距雷達、8 顆攝像頭、4 顆長距激光雷達 LiDAR、4 顆短距激光雷達 LiDAR，共 24 顆感知層傳感器，比 L3 層級汽車單車配置量多了一倍。
4.4. 未來 5 年有望高復合增速，持續看好感知層硬件 自動駕駛汽車滲透率提升疊加單車感知層硬件需求量攀升，推動汽車感知層硬件放量，我 們預計未來五年感知層硬件市場有望實現高復合增速成長。我們測算車載攝像頭（模組）、 超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達 20-25 年 CAGR 分別為 25%、25%、64%和 74%，預計 到 2025 年，車載攝像頭（模組）、超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達的市場規模能分別 可達 1338.56 億元、240.30 億元、966.54 億元、489.50 億元，持續看好汽車感知層硬件。 5. 車載視覺系統：智能化驅動量價齊升+格局轉變汽車智能化驅動下，車載攝像頭呈現出量價齊升+格局轉換的邏輯：量：感知+冗余需求背 景下單車攝像頭數量明顯增加；價：普通成像鏡頭→高清 ADAS 鏡頭轉變；格局轉換：產 業鏈橫向（其他應用領域廠商切入車載）+縱向（鏡頭/模組單一環節→鏡頭+模組）延伸。 5.1. 車載攝像頭種類：前視攝像頭是 ADAS 的核心 車載視覺系統的主要硬件類型為攝像頭。根據安裝位置，車載攝像頭主要分為：前視攝像 頭、環視攝像頭、后視攝像頭、側視攝像頭以及內置攝像頭。其中前視攝像頭是 ADAS 的 核心攝像頭。 1) 前視：①前視主攝像頭：該攝像頭在 L2 的 ADAS 系統中作為主攝像頭使用。其視場角 的一般為 30°、50°、60°、100°、120°，檢測距離一般為 150-170 m，攝像頭輸 出的格式為 RCCB 或 RCCC。②前視廣角攝像頭：該攝像頭的作用主要是識別距離較近 的物體，主要用于城市道路工況、低速行駛等場景，其視場角在 120°-150°，檢測 距離在 50m 左右。在后續 8MP 鏡頭大規模裝車后，無需該攝像頭。③前視窄角攝像 頭：該攝像頭的主要作用是進行紅綠燈、行人等目標的識別，一般選用窄角鏡頭，可 選擇 30°-40°左右的鏡頭。并且該鏡頭的像素一般和前視主攝像頭的鏡頭像素一致， 該攝像頭采用窄角度，具有更高的像素密度和更遠的檢測距離，一般可達 250 m 甚至 可探測更遠的距離。在上了 8MP 攝像頭后，前視主攝像頭的 FOV 可達 120°，該攝 像頭可能就不需要了。檢測距離在 60m 左右。 2) 環視：主要安裝在車身四周，一般使用 4-8 個攝像頭，可分為前向魚眼攝像頭/左側魚 眼攝像頭/右側魚眼攝像頭/后向魚眼攝像頭。用于全景環視功能的顯示，以及融合泊 車功能的視覺感知及目標檢測；常用色彩矩陣為 RGGB，因為有色彩還原的需求。 3) 后視：一般安裝在后備箱上，主要是實現泊車輔助。視場角在 120 °-140°之間，探 測距離大概 50m。 4) 側視：①側前視攝像頭：安裝在 B 柱或者車輛后視鏡處，該攝像頭的視場角一般為 90° -100°，探測距離大概在 80m 左右，這個攝像頭的主要作用是檢測側向車輛及自行車。 ②側后視攝像頭：一般安裝在車輛前翼子板處，該攝像頭的視場角一般為 90°左右， 探測距離也在 80m 左右，主要用于車輛變道、匯入其它道路等場景應用。 5) 內置：主要用于監測司機狀態，實現疲勞提醒等功能。 5.2. VS 傳統消費鏡頭，車載鏡頭功能、材質、ASP、格局差異性明顯 主要功能及產品結構：車載鏡頭主要功能為捕獲數據，產品結構以玻塑混合為主全玻璃為 輔；而消費鏡頭主要功能為成像，產品結構以全塑料為主，波速混合為主。 單價、出貨量及市場空間：車載鏡頭單價較高，為 40-70 元，而消費鏡頭單價僅為 2-10 元；車載鏡頭單車用量顯著提升，拉動出貨量高速增長，我們預計車載鏡頭出貨量 2020-2025 年 CAGR 為 20%，而消費鏡頭出貨量 2020-2025 年 CAGR 僅為 9%，車載鏡頭出 貨量增速遠高于消費鏡頭；消費鏡頭出貨量遠高于車載鏡頭出貨量，我們預計 2025 年全 球車載鏡頭出貨量 3.03 億顆，手機鏡頭出貨量約 74 億顆；消費鏡頭由于出貨量優勢較車 載鏡頭市場空間更大，預計消費鏡頭市場空間約為 344 億元，而車載鏡頭市場空間約為 78 億元。 5.3. 舜宇光學科技車載鏡頭占據龍頭地位，國內鏡頭廠商積極布局 眾多廠商積極布局車載鏡頭供應鏈，舜宇光學科技占據龍頭地位。舜宇光學科技自 2004 年起進入車載鏡頭領域，車載鏡頭市占率超 30%。除舜宇光學科技外，國內的聯創電子、 歐菲光、丘鈦科技、宇瞳光學等均積極布局車載鏡頭供應鏈。 5.4. 車載攝像頭模組格局集中，國內廠商有望突圍 車載鏡頭模組競爭格局集中，CR4=33%，以傳統 Tier 1 廠商為主，主要企業為加拿大麥格 納、日本松下、法國法雷奧、德國博世、采埃孚、大陸等企業。
5.5. 車載 CMOS 格局壟斷，國內廠商重點卡位 車載 CIS 為少數壟斷格局：21 年全球 CIS CR3=77%，安森美（45%）、豪威（韋爾）（29%）、 索尼（3%）。 產品趨勢：量需求提升，像素/價值量提升：VGA→1M→2M→8M，例如：國內蔚來 ET7 應用 11 顆 800 萬像素高清攝像頭，極氪 001 應用 7 個 800 萬像素的長距高清攝像頭。 未來競爭格局趨勢？安防/消費 CIS 廠商有意卡位車載市場。索尼在 2015 年宣布進入車載 CIS 市場，三星則到 2021 年才進軍車載 CIS 市場。 國內廠商車載 CIS 布局發力情況：主力為韋爾收購的豪威科技，此外還有深圳安芯微電子 （安防圖像傳感器公司思特威于 20 年收購），覆蓋車載 CIS 產品像素范圍為 1.23～8MP， 像素尺寸覆蓋范圍為 1.5～4MP，產品應用覆蓋前視/后視/環視/側視等領域。 5.6. 智能化驅動成長，產業鏈橫縱向延伸整合趨勢顯著 汽車智能化電動化轉型背景下，車載攝像頭量價齊升，市場天花板顯著提升疊加傳統以手 機、安防為重點的傳統攝像頭增長放緩，攝像頭產業鏈廠商橫縱向延伸整合趨勢顯著，鏡 頭模組環節格局轉換。 橫向拓展：產品應用領域的拓展：安防鏡頭廠商及手機鏡頭廠商進入車載鏡頭領域，消費 領域 CIS 廠商向車載領域 CMOS 拓展。 5.7. 國內廠商重點發力車載鏡頭&模組環節 國內廠商發力車載鏡頭&模組，積極擴產及規劃布局。其中，舜宇光學科技及歐菲光車載 相關收入體量較大。全球車載鏡頭龍頭廠商舜宇光學科技 21 年車載鏡頭出貨量 6798 萬件， 市場份額占據第一位，21 年車載相關產品實現收入 29.6 億元。公司正在從車載鏡頭往下 游模組拓展，目前其車載模塊已取得 10 余家客戶定點，此外，未來還計劃進行激光雷達、 HUD、智能車燈等新型產品的布局。歐菲光 21 年車載業務實現收入 10.25 億元，計劃進行 車載業務由模組往鏡頭的縱向延伸，以及以光學鏡頭、攝像頭為基礎向毫米波雷達、激光 雷達、抬頭顯示（HUD）等產品的橫向拓展。此外，新增合肥光學鏡片與鏡頭產線項目積 極擴產。聯創電子也在車載領域落地較快，22 年車載鏡頭及車載影像模組產能分別達到 3KK/月及 800K/月，且還在快速擴產之中。其余公司也緊隨以上幾家廠商腳步，加速產品 布局并積極擴產。 6. 激光雷達：L3+關鍵感知硬件6.1. 后半段看智能化，L3+看好激光雷達方案 L3+系統為駕駛操作和周邊監控領域主體，目前攝像頭+雷達的組合不能夠實現 L3 自動駕 駛的目標，多傳感器融合提供冗余成為主流的解決方案。攝像頭+雷達方案的局限性在：1） 攝像頭受到天氣等環境因素的影響較大，攝像頭還原深度信息需要復雜的算法和強大的算 力支撐，2）毫米波雷達對于靜止物體識別分辨率不夠；激光雷達能夠克服攝像頭+毫米波 雷達方案在精度+分辨率+探測范圍上的局限性。 激光雷達可以提供深度信息，有助于降低自動駕駛環境理解和三維重建的算法復雜度。自 動駕駛決策算法升級需要積累豐富場景信息的駕駛數據以及對于算法進行訓練優化，多維 數據的冗余有助于加速算法的迭代升級實現彎道超車。Tesla 在路測數據和視覺算法上擁有 領先性，其他車企傾向于采用激光雷達+視覺多傳感器融合方式加速算法優化升級。
6.2. 為什么說 2021 年是激光雷達元年？ 2021 年是激光雷達的量產元年，各廠商搭載激光雷達的車型集中發布。2021 年發布的多 款搭載激光雷達的車型中，長城沙龍機甲龍成為全球首款搭載 4 顆激光雷達的車型，長安 阿維塔 E11、北汽極狐阿爾法 S 華為 HI 版等搭載 3 顆激光雷達。國內激光雷達廠商紛紛發 力，其中速騰聚創、華為、禾賽科技分別獲得 7 個、6 個及 4 個定點項目，合作 Lucid、威 馬、廣汽、北汽、小鵬、吉利、長安、理想等國內外客戶，此外，大疆 Livox、圖達通、Ibeo、 一徑科技分別獲得 1 個定點項目。國內激光雷達廠商在上車量產方面領先，而海外激光雷 達廠商出現了上市潮，Velodyne、Luminar、Innoviz、Avea、Cepton 等接連登陸資本市場。 6.3. 車用激光雷達市場空間有多大？ 6.3.1. 價：車用激光雷達預計降本環節 激光雷達價格變化影響因素：1）技術方案演進；2）規模&良率 降本主要的主要維度：1）降低 BOM；2）簡化裝配調試 激光雷達掃描方式從機械式到半固態是降本第一階段。混合固態式比機械式成本低的主要 原因在：1）發射&接收端：相比于機械式激光雷達，激光器收發模塊數量明顯減少；2） 掃描端：機械式收發模塊動，系統復雜度高，電機成本高+調整測試難度大 激光器收發芯片集成化+MEMS 規模化量產是降本第二階段。 6.3.2. 量：一輛車搭載幾顆激光雷達？類型&功能分別對應什么？ 激光雷達應用在車上關注的技術指標有：1）探測距離（>300m）；2）FOV(單顆激光雷達 水平 FOV 在 120 度，雙顆激光雷達水平 FOV 達到 180 度，垂直>25 度)；3）分辨率 （<0.05deg）。 目前自動駕駛激光雷達方案呈多樣化特性，數量&位置&功能&激光雷達類型存在差異性。 數量：上車數量在 1~5 顆，位置：車頂、擋風玻璃、車燈、前/后保險杠位置、左右前側 翼子板，顆數+位置基本上和 FOV 對應，激光雷達實現 120/180/360°覆蓋，分別對應 1 頂/2 前/1 頂+2 側。 激光雷達成本下降&產品升級帶動單車用量提升，多顆激光雷達預計后續不同位置的激光 雷達根據功能和定位不同搭載不同配置的激光雷達，長程+中程+短距，大 FOV+小 FOV， 低線數+高線數配合使用（如長城 wey 摩卡搭載 1 顆長程+2 顆中程、贏徹科技 robotruck 采用 1 顆速騰聚創的長距激光雷達+2 顆一徑科技的補盲激光雷達）。 6.3.3. 空間&增速：激光雷達未來 5 年復合增速最高 激光雷達是汽車智能化感知層中彈性最大的賽道，未來 5 年復合增速最高。我們預計激光雷達 20-25 年 CAGR 有望達到 74%，到 2025 年，激光雷達的市場規模達到 489.50 億元， 感知層硬件環節中增速最快。 6.4. 激光雷達技術百花齊放，純固態方案有望成為主流 激光雷達方案選擇：機械→半固態（我們認為目前占比約 90%）→純固態（預計未來主流）， 目前半固態激光雷達方案被普遍采納，預計純固態成為未來主流。 機械式方案：研發較早，目前技術、產品及供應鏈已較為成熟，但由于其硬件集成難 度較高，成本難以下降至 3000 美元，成本問題為其發展瓶頸。 6.5. 不同技術路線光學成本占比
激光雷達的成本主要由光學器件及接收部分構成，光學部分占成本的比重大致介于 10%-55% 之間： 1） 機械式激光雷達的成本較高，采用機械式方案的 Velodyne VLP-16 成本約 1000 美元， 由于多線激光雷達需要使用多個激光器和激光接收器，使得收發部件能占到成本的 75%，光學器件占成本的 10%。 2） MEMS 激光雷達的成本一般介于 450 至 1200 美元之間，其中收發部分占成本的 55%， 光學器件占 10%。 3） 基于棱鏡方案的激光雷達的成本較低，以大疆 Livox 激光雷達為例，成本約 500 至 600美元，如果年產量達到百萬量級，BOM 成本有望下探到 260 美元。棱鏡方案主要通過 調節棱鏡偏轉方向實現激光光束的掃描，以大疆 Livox 激光雷達為例，光學器件占成 本的 54%，收發部分僅占成本的 11%。 4） 轉鏡方案激光雷達年產量十萬數量級時制造成本約 400 美元，年產百萬量級時制造成 本有望下探至 105 美元，其主要通過調節轉鏡方向實現激光光束的掃描，以雷奧 SCALA G1 激光雷達為例，光學部分占成本的 13%。 5） MMT 激光雷達發射和接受端信號連接，并使其保持運動，在運動過程中保持光學共 軛，完成各個空間內的掃描；在此過程中，運動幅度較小，以免電機磨損。采用此方 案的 Vista X&T 售價低于 500 美元，Nova 售價低于 100 美元。Flash 方案激光雷達目 前價格高昂，萬級像素的flash激光雷達成本在700至1000美元之間，以Ouster OS1-64 激光雷達為例，收發部分占其總成本的 20%，光學部分占 15%。 6） OPA 激光雷達目前供應鏈尚不成熟，成本和價格高昂，Quanergy 首款 OPA 激光雷達， 大眾生產目標價 500 美元，后期有望下探到 200 至 300 美元。 6.6. 卡位新興賽道，國內光學廠商積極布局激光雷達賽道 國內光學廠商主要布局領域為光學元件，未來有望橫向拓展光學元件種類，縱向延伸生產 環節（零部件-整機-模組）。激光雷達的光學元件主要包含激光器、光束整形及&調整光路 元件、窄帶濾光片、轉鏡、視窗、激光雷達罩等。激光器的技術難點在于半導體光電元件 制造技術，國內激光雷達廠商中布局激光器的有炬光科技，其余大多外采。光束整形及調 整光路元件作為非球面光學元件，主要技術核心在于模壓玻璃非球面技術，技術相通性較 高，多品類橫向拓展順暢。布局的有炬光科技、永新光學、藍特光學等。窄帶濾光片、視 窗及光學雷達罩都屬于平面光學元件，其核心在于薄膜光學技術，結構設計及鍍膜能力都 是難點。布局視窗的有舜宇光學科技等。掃描端轉鏡的技術難點在于多面反射鏡結構設計 及制備能力，已布局的廠商有舜宇光學科技。關于模組和整機，模組的技術難點在于提供 整體解決方案的能力，整機的技術難點在于 OEM、ODM 能力，廠商是否具有組裝基因較 為關鍵。炬光科技和舜宇光學科技模組和整機均有布局，永新光學傳統業務包括顯微鏡代 工，未來也有望向整機組裝環節延伸。 （本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關信息，請參閱報告原文。） |
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