東方不亮，西方亮

文/林書

編輯/劉宇翔

禾賽雙重上市的時機，挑選得非常巧妙。

9月15日，禾賽科技宣布與一家美國領先的頭部Robotaxi公司深化合作，簽訂價值超過4000萬美元的激光雷達訂單，將作為該公司唯一激光雷達供應商，訂單計劃于2026年底前完成交付。

次日，挾好消息的禾賽就正式在香港聯(lián)交所主板掛牌，成為首家實現(xiàn)”美股+港股”雙重主要上市的激光雷達企業(yè)，募資約41.60億港元，創(chuàng)下近四年來中概股回港最大IPO規(guī)模。

當天，禾賽科技美股盤前股價強勢拉升，漲幅超6%至30.29美元，港股開盤后股價迅速拉升，兩分鐘內漲幅突破10%，市值一度超過350億港元。

近期，高盛發(fā)布研報稱，隨著激光雷達今年在中國市場加速普及，并于2026至2027年開始在全球車企實現(xiàn)大規(guī)模量產，預測至2030年海外ADAS激光雷達出貨量將達300萬臺，相當于中國市場2025年的規(guī)模。高盛首次給予禾賽港股“買入”評級，目標價281港元，美股目標價由26.3美元由上調至36美元，評級亦為“買入”。

但截至9 月 26 日午盤，禾賽港股股價為 227.2 港元，較發(fā)行價212.8港元，僅微漲，距離高盛給出的目標價更是甚遠。

這家在激光雷達領域做到全球出貨量第一的企業(yè)，一個更深層的問題正在浮現(xiàn)：在越來越多乘用車車企轉向純視覺路線的當下，激光雷達的未來，究竟在哪？

01

自動駕駛技術有兩條路線：一是多傳感器融合路線，使用激光雷達、攝像頭等多種傳感器協(xié)同工作，感知全面，但硬件成本高；二是純視覺路線，主要依靠攝像頭和視覺算法，硬件成本低，但對算法要求高。

隨著激光雷達成本大幅降低，此前，第一條路線似乎更有前景。但近期，以特斯拉為“祖師爺”的純視覺方案正在吸引越來越多的追隨者。2025年，小鵬汽車董事長何小鵬明確表示，小鵬將全面轉向純視覺方案，甚至連改款SUV G7也去掉了激光雷達。

同樣地，比亞迪的部分車型，例如10萬級的海豚智駕版、海豹EV智駕版，也已經(jīng)放棄了LiDAR，搭載“天神之眼C”純視覺方案。從價格區(qū)間來看，在15萬元以下市場，激光雷達不再是“剛需”，純視覺方案正成主流選擇。

路線轉變的原因之一，是純視覺路線能進一步降低成本。

早期一套激光雷達系統(tǒng)售價高達70 萬，妥妥的高檔貨，之前，特斯拉FSD系統(tǒng)的硬件成本曾約為Waymo的七分之一。但現(xiàn)在，禾賽等國產廠商已經(jīng)把激光雷達成本降到白菜價，2025年部分國產激光雷達已降至500美元（約合人民幣3500元）以內，部分企業(yè)通過技術優(yōu)化可將成本控制在千元級。

即使便宜到這份上，但在激烈的競爭下，車企追求極度的成本控制、規(guī)模化量產，成本能省則省，特斯拉趟出純視覺方案的可行性后，會激勵更多車企嘗試。

除了成本外，安全性問題，也一直是激光雷達VS純視覺繞不開的焦點。

從數(shù)據(jù)上看，特斯拉FSD系統(tǒng)每百萬公里約有0.15起事故，而Waymo約有1.16起，在事故率方面，特斯拉事故率約為Waymo的七分之一。

乍一看，純視覺路線反而還比激光雷達“安全”不少。

然而，表面的差距之下，卻是統(tǒng)計口徑的巨大差異：特斯拉主要報告安全氣囊展開的嚴重事故，且其自動駕駛主要運作在高速公路等相對簡單的場景；而Waymo報告所有事故，且運營在”完全無人+城市復雜路網(wǎng)”的環(huán)境下。

這種“完全無人”的特點，正是L4級自動駕駛最重要的指標。

在L4級自動駕駛領域，激光雷達與純視覺的技術路徑分歧已演化為深層次的系統(tǒng)性差異。

相較于復雜的融合路線，特斯拉的純視覺路線的優(yōu)勢在于，更易于建立數(shù)據(jù)驅動的閉環(huán)系統(tǒng)，以攝像頭圖像為唯一輸入，數(shù)據(jù)一致性好，車隊采集的海量真實視覺數(shù)據(jù)可以直接用于訓練和優(yōu)化AI模型，使得整個系統(tǒng)能夠像人類學習一樣持續(xù)進化，迭代速度非常快，逐漸被認為更有可能實現(xiàn)類人的智能駕駛。

但讓模型真正達到類人的程度，模型算法還需優(yōu)化，并且需要更強的算力做支撐，以及符合監(jiān)管合規(guī)性、安全冗余設計要求。

畢竟，對特斯拉這類乘用車而言，眼下所采用的自動駕駛技術，更準確的說法是“輔助駕駛”，更強調人類司機必須時刻監(jiān)督，必要時進行接管。這就給發(fā)生事故時，進行責任認定留下了一定回旋余地。

對L4級的Robotaxi而言，由于車輛完全由智駕系統(tǒng)控制，一旦發(fā)生事故，責任的主體則完全落在了運營方。這是在安全方面，二者面臨的最大不同。

所以，在車企朝純視覺轉向的時候，Robotaxi 企業(yè)依舊選擇禾賽就不足為奇了。

禾賽的Robotaxi 客戶相當多，除了新簽約的，它早已與全球前十大Robotaxi公司中的八家建立了合作關系，包括Zoox、Aurora、Apollo、滴滴、小馬智行（PONY）、文遠知行（WRD）等。

02

Waymo作為多傳感器融合路線的標桿企業(yè)，其第五代自動駕駛系統(tǒng)（Waymo Driver）采用了堪稱行業(yè)最為復雜的感知架構：5顆激光雷達（4顆長距激光雷達+1顆近距補盲激光雷達）、8個高分辨率攝像頭、以及最新的4D毫米波雷達陣列。系統(tǒng)激光雷達點云密度達1500萬點/秒，在夜間、雨霧等極端條件下仍能實現(xiàn)厘米級精度的環(huán)境重建。

這種”過度工程化”的設計理念背后，不僅是對L4級系統(tǒng)”零容錯”要求的深刻理解，更多是來自監(jiān)管與法規(guī)的壓力。

美國NHTSA（國家公路交通安全管理局）在2025年發(fā)布的《L4級自動駕駛系統(tǒng)安全評估指南》中，明確將”感知系統(tǒng)冗余性”列為核心評估指標。指南要求L4級系統(tǒng)必須具備”在任何單一關鍵傳感器失效情況下仍能維持安全運行”的能力。

這一要求實質上確立了激光雷達在L4級系統(tǒng)中的”準剛性”地位——盡管法規(guī)條文并未明確指定特定傳感器類型，但激光雷達獨有的測距精度和環(huán)境適應性，使其成為滿足冗余要求的最優(yōu)解。

同樣地，歐盟委員會在2025年3月發(fā)布的《汽車產業(yè)重振計劃》中，也進一步強化了這一趨勢，要求在歐盟境內運營的L4級車輛必須通過”極端天氣適應性測試”，包括暴雨、大霧、逆光等場景下的感知能力驗證。

這些測試條件下，激光雷達往往有著視覺難以匹敵的優(yōu)勢。

除了安全、監(jiān)管方面的剛性要求外，激光雷達在L4級Robotaxi與乘用車市場的不同地位，本質上反映了兩種截然不同的商業(yè)模式和責任承擔機制。

Waymo等Robotaxi運營商，雖然與特斯拉一樣都想追求規(guī)模化，但二者規(guī)?；那疤釁s不同：由于Robotaxi承擔完全的法律責任和事故風險。如果沒有足夠的安全背書，政府就不給路權，保險商就不給承保，公眾也不敢乘坐。

在此情況下，其商業(yè)模式就會陷入“不許上路→ 無法規(guī)?；?→ 無法攤薄成本 → 無法盈利的死循環(huán)”。

相比之下，乘用車市場卻遵循完全不同的發(fā)展邏輯。車企可以采用”漸進式”策略，從L2級輔助駕駛開始，通過OTA升級逐步提升自動駕駛能力。在這種模式下，駕駛責任仍由人類承擔，系統(tǒng)失效的后果相對可控。

因此，在乘用車的商業(yè)模式里，車企完全可以先積累用戶，等規(guī)模起來后，再用用海量用戶數(shù)據(jù)+OTA不斷修補。

特斯拉的FSD發(fā)展路徑，完美詮釋了這種模式。

在美國（尤其加州、德州），對L2系統(tǒng)的監(jiān)管極其寬松，只要求“駕駛員手放在方向盤上”，沒有強制數(shù)據(jù)上報或事故深度調查。

特斯拉利用這種寬松，讓車輛在真實世界高頻運行FSD Beta（測試版），把公共道路變成“免費試驗場”。并由此不斷積累數(shù)據(jù)，從而逐漸構建起了世界上最大的實車數(shù)據(jù)收集網(wǎng)絡。其端到端神經(jīng)網(wǎng)絡通過海量真實駕駛數(shù)據(jù)的訓練，在某些場景下已接近人類駕駛員水平。

禾賽與Robotaxi 走得越來越近，不是技術路線的勝利，而是商業(yè)模式選擇的必然。激光雷達被Robotaxi選中，并不是它比攝像頭+AI 算法“更聰明”，而是因為它是“安全稅”和“準入門票”。

03

禾賽選擇在此時進行港股IPO并獲得大額訂單，可以說是“恰逢其時”。

從法規(guī)層面看，無論中美兩國，關于智駕相關的法規(guī)都已逐步完善。在技術層面，支持L4的集中式計算平臺正在成熟。英偉達下一代車載中央計算平臺NVIDIA DRIVE Thor將在2025年實現(xiàn)量產，該平臺最高算力可達2000TOPS，專門面向L4級自動駕駛設計。

從時間上看，2026年對于L4級自動駕駛而言，是一個關鍵的時間窗口。

然而，禾賽并沒有完全將寶都押在L4這一條賽道上。

在乘用車市場面臨純視覺沖擊的同時，禾賽正在積極布局激光雷達技術具備天然優(yōu)勢的封閉及半封閉應用場景。2025年以來，其在工業(yè)自動化、智能物流、港口運營等B端市場的布局顯著加速。

一個顯著的例子是，浪潮推動下，AGV（自動導引車）和AMR（自主移動機器人）正成為智能制造的核心組件。禾賽的激光雷達產品在這一領域展現(xiàn)出獨特的技術優(yōu)勢。

2025年，全球AGV/AMR市場規(guī)模已達到68億美元，其中約60%的高端產品采用激光雷達作為主導感知方案。禾賽的JT系列迷你激光雷達專門針對此類應用優(yōu)化，支持±10mm毫米級定位精度，能夠在復雜的倉儲、工廠等高動態(tài)場景中實現(xiàn)穩(wěn)定的SLAM（即時定位與地圖構建）功能。

同樣地，港口自動化等場景，也是激光雷達技術在大型工業(yè)中最剛需的應用。與道路環(huán)境的復雜性不同，港口作為相對封閉的工業(yè)環(huán)境，為激光雷達提供了理想的部署條件。

在封閉工業(yè)場景中，激光雷達相比純視覺方案具備多項不可替代的技術優(yōu)勢。因為工業(yè)環(huán)境往往伴隨粉塵、水霧、強光照射等極端條件，激光雷達的主動探測特性使其能夠在這些條件下保持穩(wěn)定性能。

而在無人配送方面，無人配送車作為”低速+封閉/半封閉”場景的典型應用，正在成為激光雷達技術商業(yè)化的重要突破口。禾賽與新石器無人車的深度合作就是這一趨勢的典型代表。

雙方于2021年9月簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，并合作持續(xù)至今，包括Hesai32/PandarXT系列LiDAR集成，2025年，新石器車輛仍依賴Hesai傳感器，并在上海等地商業(yè)運營。

而激光雷達之所以能滿足無人配送的需求，主要原因在于配送場景的特殊性：在動態(tài)復雜場景（如交叉路口、擁擠倉庫），視覺推斷易受光照、遮擋影響，但激光雷達卻能將誤差縮小到1米以內。

從技術角度看，禾賽在車載激光雷達領域積累的固態(tài)激光雷達技術、自研芯片能力以及SLAM算法優(yōu)化經(jīng)驗，在AGV/AMR、無人配送等場景中同樣適用，甚至在某些方面（如定位精度、穩(wěn)定性要求）更容易實現(xiàn)技術突破。

通過在車載、機器人、工業(yè)等多個領域的同步發(fā)力，使其能夠在更大的產銷規(guī)模上分攤研發(fā)成本，加速技術迭代，并通過供應鏈整合進一步降低制造成本。

2025年，機器人及工業(yè)應用已占到禾賽總營收的25%，預計2026年這一比例將提升至40%。這種收入結構的多元化有效降低了其對單一市場的依賴風險。

禾賽激光雷達多場景應用

從深層次看，禾賽的多賽道布局，實際上是為應對市場變化，構建一個以激光雷達為核心的機器感知技術生態(tài)，避免所有賭注都寄托在載人車上。

當然，技術是相通的，通過在不同應用場景中的技術驗證和迭代優(yōu)化，禾賽正在建立起跨越多個垂直領域的技術護城河。其背后反映的是，在成本急劇降低，利潤空間大幅縮小的壓力之下，激光雷達技術被迫從單一應用向多元化生態(tài)演進。

當激光雷達帶來的感知能力下沉至工廠、港口、物流與城市毛細血管。爭奪已非在乘用車智駕技術路線對錯上，在于定義下一代智能體如何“看見”并“理解”物理世界的標準與話語權，更在于能否在更多場景上消化產能。

激光雷達的未來，不是與攝像頭的零和博弈，而是從“車輪上的奢侈品”蛻變?yōu)椤皺C器世界的通用眼睛”，讓機器“覺醒”。