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      激光雷達走入芯片競爭,速騰聚創憑借自研SPAD-SoC突圍

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      【摘要】在智能駕駛、Robotaxi、機器人等多類型應用場景爆發之下,激光雷達正在數字化架構上有了更為成熟的解法。

      數字化是激光雷達的核心,而芯片是數字化的核心,SPAD作為門檻更高的路線,正以分辨率、探測距離優勢成為激光雷達廠商突圍的重心。

      作為激光雷達行業的領軍企業,速騰聚創的SPAD-SoC自研芯片已實現量產,并搭載于E平臺及EM平臺加速產品推廣,在SPAD的加持下,速騰正在迎來多元應用場景的定點爆發期。

      以下為正文:

      8月21日,速騰聚創發布2025年第二季度及中期業績報告。財報數據顯示,公司上半年營收為7.83億元,較上年同期的7.27億元增長7.7%,主要是由于機器人及其他的產品銷售增加。

      其中,Q2單季度收入4.55億元,同比大幅增長24.4%,環比增長38.9%;盈利能力方面,速騰聚創Q2毛利率達27.7%,已連續六個季度提升。

      值得一提的是,公司機器人業務毛利率超過40%,大幅拉動整體盈利能力。截至8月22日收盤,速騰聚創一度上漲超13.1%。

      收入和盈利結構的變化也意味著,速騰聚創正在從過去高度依賴車載ADAS業務,快速走向“車載+機器人”雙輪業務的新格局。

      如火如荼的機器人賽道,給激光雷達廠商帶來的業績拐點,也更加考驗各公司的底層技術能力。

      01

      底層芯片之戰

      過去十年間,激光雷達飛速向數字化的高性能激光雷達,而這一產品的核心在于底層芯片技術,芯片路線的選擇也在很大程度上影響了廠商的市場占位。

      從技術路線上看,激光雷達的接收器件分APD、SiPM和SPAD陣列,其中,APD的光電效率低,市場份額也在快速下降。因此,當前激光雷達廠商主要押注SiPM與SPAD路線。

      其中,SiPM為模擬架構路線,在多年的行業應用中技術較為成熟,也具有一定的性價比優勢,劣勢是該路線機構面臨一定的物理極限挑戰,難以支持高線數與高密度點云輸出,在響應速度與感知靈敏度層面缺乏一定競爭力。

      總體而言,激光雷達芯片很多,也有一些用于提升SiPM能力的芯片,但只是修修補補,SPAD才是破局的關鍵。

      SPAD屬于數字架構路線,支持大面陣數字信號輸出,在分辨率、探測距離上有較大優勢,基于此,SPAD代表了激光雷達向前演進的核心功能脈絡,誰掌握了SPAD芯片能力,誰就能率先推出市場上最先進的SPAD芯片,也相應掌握了下一代激光雷達。

      據佐思汽車研究,SPAD取代SiPM的速度可能比人們預測的要快很多,就性能層面而言,SiPM的大體積一定程度上影響了線數的突破,這也是該技術必將被SPAD取代的痛點所在。

      但SPAD芯片技術有較高的量產門檻。

      一方面,車規級芯片要求供應商具備管控能力、車規設計與測試能力,對產品可靠性提出嚴苛要求。

      另一方面,3D堆疊包括銅-銅互連、混合鍵合設計,且大面陣SPAD-SoC芯片的每個通道都需要相應的電路和設計來保證信號處理的完整性,具有極高的設計難度。

      加之早年間車企為降低成本,要么自研、要么在供應商間賽馬,相應給上游帶來了諸多業績壓力,激光雷達同樣不例外,押注怎樣的路線其實取決于自家的技術底氣和戰略信心。

      02

      SPAD成速騰勝負手

      速騰近期的業績猛漲,很大程度上源于其布局多年的SPAD芯片走入落地和量產賦能階段。

      在較高的技術門檻之下,實現SPAD芯片量產的企業少之又少,當前SPAD芯片的主要供應商為安森美、濱松與索尼等海外巨頭,都占據了較高的市場份額。在國內市場,除速騰聚創外,靈明光子、阜時科技、芯視界等芯片廠商也已在SPAD領域有所布局。

      其中,速騰的SPAD-SoC是走的最快、布局最平滑的一家,且始終伴隨著其激光雷達產品固態化的進程。

      速騰聚創自研的 SPAD-SoC 芯片于 2018 年立項,2020年公司就成立了行業首個芯片研發團隊。

      2022 年,SPAD-SoC面世,應用于 E1/E1R 全固態激光雷達上,目前已經量產搭載在了多款汽車及機器人產品上。

      與同行對比,速騰不僅立項動作早,而且都是在圍著自家產品做優化,能夠有更多行之有效的經驗積淀到產品迭代中,這決定了其進展比業內要快。

      且之前從業內普遍觀點來看,速騰的SPAD-SoC芯片主要與索尼IMX459對標,后者于2021年發布,并在2023年完成量產,從進展來看相較速騰提前一年。但速騰優勢在SoC, SPAD-SoC芯片的數據處理能力遠超IMX459,結合速騰對激光雷達Know-how的底層算法,該芯片可以輸出三維點云數據,速騰順著這個思路一步步走到今天。

      激光雷達的SPAD實際和攝像頭的CMOS結構接近,工藝上,SPAD可以像CMOS輕松做到1080、2160、4K、8K甚至更高的分辨率,即激光雷達垂直方向的線數超高,而采用SiPM方案則無法做到。類比而言,SiPM 依靠模擬電路傳輸,類似于用手機對著屏幕翻拍得到圖像,而 SPAD 通過數字信號傳輸,類似于手機直接發送相冊原圖。

      這決定了SPAD激光雷達具有天然的高線數特征,數字激光雷達與攝像頭兩者同源同構,所以相互兼容,融合簡單,這是速騰聚創市場基本盤夠寬、接受度更強的底層原因。

      且速騰本身是激光雷達廠商,對于用戶需求的洞察天然比第三方芯片廠商要強很多,其SPAD芯片有著天然的應用渠道,能夠實現自產自銷。

      上述積淀一方面會讓SPAD-SoC的進入更加平滑,另一方面也證明了速騰聚創自己做全棧的能力。

      值得關注的是,速騰聚創CEO邱純潮在中期業績財報會上表示,公司下一代的數字化芯片已秘密研發較長階段,目前進展順利并計劃于明年推出,公司也針對L3以上甚至全自動駕駛的感知需求推進芯片自研。

      在領先的架構支撐下,隨著芯片的不斷迭代,速騰激光雷達的競爭力將再加碼,其芯片突破也為全固態激光類雷達提供了更多可能性。

      03

      走入訂單收割期

      至此,在有了以SPAD芯片為基底的核心能力、算法軟件棧和全套解決方案后,速騰聚創實際形成了“芯片-方案-生態-產品”閉環,能夠在不同場景下為客戶打造和推出合適的產品。映射到市場表現方面,是其正在智能駕駛、Robotaxi、機器人領域收割訂單。

      在車載業務領域,公司2025年中報顯示,截至2025年6月30日,公司已經成功取得30家汽車整車廠及增加至一級供應商的119款車型的量產定點訂單,并為其中14家客戶的44款車型實現SOP。

      截至8月21日公告日,公司的量產定點車型數量已進一步增加至133款,其中,8個定點訂單來自海外整車廠及中外合資整車廠,覆蓋日本、北美及歐洲市場。

      與此同時,速騰在財報中披露,其在今年4月推出的EM數字激光雷達產品已經獲得8家汽車整車廠共45款車型的量產定點。

      值得關注的是,某家新能源車廠為速騰提供了32款車型的量產定點,而根據公開信息推測,該車廠或為開啟智駕平權時代的比亞迪。

      在整車廠以外,速騰激光雷達的銷售范圍正逐步向Robotaxi與機器人領域拓展,公司已和滴滴自動駕駛、小馬智行在內的8家主要Robotaxi及Robotruck企業簽署量產合作協議,并與庫犸科技等兩家全球領先的割草機器人制造商達成合作。

      過往機械式雷達單車成本百萬級,難以推進大規模Robotaxi落地,數字化激光雷達的到來正使成本指數級下降,數字化轉型趨勢也為激光雷達市場格局重構提供了新動力。

      目前,EM4 的超遠探測、高線數性能,搭配 E1 的補盲能力,全面超越機械式雷達,且是當前唯一可量產的數字化激光雷達組合,其全棧自研的芯片化能力,同樣從收發到數據處理全鏈路芯片化,支撐了性能與量產的雙重突破。

      而在機器人領域,今年第二季度公司的機器人激光雷達銷量同比超6倍增長,營收環比漲幅超100%,今年下半年該領域也將迎來大批量交付,預計在25Q1-26Q1迎來交付高峰。

      此外,速騰還在WRC上展出了AC產品,稱為“真正的具身機器人之眼”,目前,該平臺已經收集多個領域400+頂尖開發者和機器人企業的需求,預計在今年年底發布更多系列產品。

      對速騰而言,AC賽道不僅能打開機器人感知市場空間,更能強化其作為機器人技術平臺公司的定位,以生態效應放大商業價值,這是比單一硬件銷售更深遠的布局。

      04

      尾聲

      當前,智能化競爭已經走入下半場,消費者對高階智駕的需求增長正加速落地,從L2向L3升級已成為車企戰略重點,激光雷達也自然經歷從低線數模擬架構向高線數數字化架構的根本性變革。

      市場競爭的本質,正在轉向“芯片-方案-生態-產品”的閉環,芯片能力拉伸上限、降低成本,方案解決用戶痛點,生態構建場景化能力,三者配合下,任意一款產品都能大幅復用此前的成功經驗,這才是速騰聚創業績趨勢向好的真正壁壘。

      正如速騰聚創CEO邱純潮所表示的那樣,激光雷達的競爭,最終仍會落到芯片層面,沒有全棧芯片自研能力,靠組裝或依賴公版芯片的廠商很難突破性能與成本的雙重瓶頸。

      在激光雷達競爭的下半場,廠商之間的差距不再是系統級光機級代差,而是芯片級代差,只有能夠提供高性能、車規級量產產品的玩家,才能抓住數字化激光雷達的新機遇。

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