禾賽：特斯拉 「棄子」？擋不住激光雷達的 「華麗逆襲」

（來源：海豚投研）

　　在禾賽前半部分《》中，海豚君詳細的覆盤了禾賽市值爆發的原因，在激光雷達這個高成長的賽道里，禾賽持續通過芯片化+集成度提高的技術降本路徑，使激光雷達的成本持續下探，從而帶來滲透率提升和場景應用的持續拓展。

　　而$禾賽科技(HSAI.US) 的市值繼 2024年三季報后，由於盈利持續超越市場預期，禾賽的股價就開始大幅拉昇，而驅動禾賽實現收入和出貨量高增的背后是，激光雷達非線性的技術降本，帶動乘用車ADAS雷達的持續放量，目前新產品ATX已經逐漸替代AT128成為乘用車雷達的出貨量主力。

在本篇研究中，海豚君將會繼續回答以下兩個問題：

1. 如何看待激光雷達的市場空間？

2. CR3已然高度集中的激光雷達賽道，是否保住強者恆強的行業格局？

3. 對於禾賽的投資，還有空間嗎？

一、如何看待激光雷達的市場空間？

　　激光雷達與芯片行業一樣，都具備強場景擴展性，而目前激光雷達出貨場景主要集中在L2乘用車和L4 Robotaxi上，雖然機器人場景目前出貨仍以割草機為主，但在場景擴展上仍具備大規模應用的解鎖潛力。

　　乘用車ADAS賽道：激光雷達正處於爆發前夜，滲透率即將跨越「0-1「到」1-N「的拐點階段：

　　從中國車載激光雷達滲透率來看，激光雷達在乘用車中的滲透率在2024年僅7%、在新能源乘用車上的滲透率也僅14%。但海豚君認為，激光雷達在快速的技術迭代下， 2025年開始的未來三五年，滲透率會迎來「0-1」到「1-N」的拐點性投資機會階段：

① 從供給端來看，技術降本和高產品成熟度驅動下游應用端普及度提升：

　　從禾賽的激光雷達價格來看，激光雷達價格一直呈現快速下沉趨勢，從2020年-2024年，激光雷達的平均價格（blended ASP）從8.2萬元降低至2024年僅3900元左右，5年平均價格降幅達-51%，而在2025年乘用車集中出貨的ATX，價格僅有200美元不到，這個價格已經相當於激光雷達進入了類似智能手機的「千元機」時代，更符合乘用車高價格敏感性場景的大規模拓展。

　　激光雷達的成本快速下沉主要有以下幾個因素共同驅動：

a. 架構創新：從機械式走向半固態驅動降本

　　根據激光雷達在掃描端的分類來看，激光雷達分為機械式，混合固態以及固態式，而激光雷達首次在車端（L4 Robotaxi）上的搭載是固態式的Pandar系列，Pandar系列2020年的成本接近10萬元一顆。高昂的成本使激光雷達的應用場景僅侷限於商用車Robotaxi的試點上，而在乘用車應這個天然高價格敏感性的應用場景的大幅拓展需要的是買得起的激光雷達，價格必須大幅下沉。

　　禾賽在2021年8月首次發佈，並在2022年進入到量產的ATX128系列，價格從Pandar系列的10萬元一顆驟降到2022年量產時僅5000元一顆，價格降幅的核心原因則是掃描架構從機械式切換到半固態的架構切換帶來的降本。

　　機械式激光雷達雖然優勢在於實現360度無死角的全景掃描，但是複雜結構使生產流程長，還需要繁瑣的人工裝配和調教，導致製造成本居高不下，量產難，且容易壞。

　　而禾賽的ATX系列在掃描結構中用一維轉鏡替代機械旋轉，移除了機械旋轉結構的昂貴的大電機+散熱模塊，以及用非球面透鏡替代多鏡組，減少了動態平衡校準的人工成本，最后實現了成本端的大幅降低，ATX重量相比Pandar128輕78%（360g vs 1630g）, 體積僅為Pandar 128的22.6%（0.3L vs 1.33L）。

b. 芯片化和集成化帶來降本：

　　禾賽ATX通過芯片化將激光器+探測器數量從之前256個分立器件集成到2顆ASIC芯片上，已經實現了激光發射芯片 VCSEL、激光接收芯片 SPAD 及控制芯片 ASIC 的自研，實現了物料成本的大幅降低；

　　發射端：禾賽在發射端用VCSEL激光器替代EEL，多結技術提升功率密度；

接收端：SPAD陣列集成化（將原先128通道集成到1顆芯片）；

控制端：自研SoC替代FPGA ；

　　同時芯片化的設計也使激光雷達實現「摩爾定律」：每 18-24 個月芯片的性能提高一倍，價格下降一半，也因此，禾賽的激光雷達能實現體積更小、重量更輕、探測距離更遠、精度更高的優勢。

　　目前ATX系列的價格端已經不到200美元（1400元左右），相比2022年剛量產的AT128 5000元左右下滑幅度達72%，芯片化和集成化使激光雷達實現了價格的進一步下沉，不到200美元的ATX，更適用於乘用車應這個天然高價格敏感性的應用場景的大幅拓展，ATX因此成爲了禾賽2025年出貨量的主力。

2. 從需求端來看：

① 乘用車智駕仍處於爆發的拐點：

　　2024年，中國仍僅有7%的新車配備了L2+級別的ADAS功能，能實現高速及城市NOA，但2025年以來，比亞迪，吉利和長安等大眾車企都浩浩蕩蕩的掀起「智駕平權」，將高速及城市NOA下沉到10-20萬元級別車型中，雖然由於智駕的技術成熟度不高，小米SU7的智駕事故給智駕行業澆了一盆冷水，但反而引起了消費者對激光雷達作為一道冗余性安全防線的重視，小米汽車事故之后，7月上市的小米SUV YU7已經開始全系標配激光雷達。

　　而海豚君預計，在電動化創新已接近尾聲，車企圍繞智能化的競爭趨勢只會日益激烈，參考手機行業從「功能機」向「智能機」的迭代大趨勢仍然不改，從電動車到智能汽車的轉變是未來5-10年產業性機會，而海豚君預計2026年L2級的ADAS普及仍將會由比亞迪、吉利長城、長安等大眾車企所推動。

　　在主力車型價格帶在10-20萬元的零跑已經計劃在年底實現城市NOA，小鵬也將城市NOA下放到10-15萬元車型Mona M03上，海豚君預計2026年比亞迪可能會將城市NOA進一步下放到15萬級以下車型上（目前比亞迪搭載城市NOA的車型為20萬級）。

　　② 在激光雷達價格下沉趨勢下，激光雷達承擔「智駕之眼」+「安全冗余」雙重作用：

　　在下游的車端智駕上，一直存在着以特斯拉為首、小鵬跟隨的「純視覺路線派」，以及以華為、理想為首的「多傳感器融合路線派」之爭，智駕的技術棧尚未實現收斂，這也導致了市場對於激光雷達一直作為「智駕之眼」的功能仍然具備爭議。

　　但海豚君認為，在技術降本帶來的價格平權下，即使「智駕之眼」功能有爭議，但小米的汽車事故驗證了，安全冗余功能下，一輛十來萬的車標配一個成本千元上下的激光雷達帶來的滲透率提升機會確定性非常高：

　　純視覺由於採用以攝像頭為主的感知方案，攝像頭本身受限於光學物理規律，易受強光、黑夜無光、暴雨雪、以及大霧等惡劣天氣影響，無法突破光學衍生極限，且視覺方案的「概率猜測」本質決定誤檢率會更高。

　　而激光雷達雖然同樣在雨雪霧等惡劣天氣性能會有所下降，但在極端天氣下可靠性上顯著高於純視覺方案，以及由於激光雷達的數據是直接測量的3D點雲數據，並非視覺方案的「概率猜測」本質，誤檢率會更低，響應速度也會更快，預判準確率更高，從而AEB觸發成功率會更高，更適用於在「corner case」中擔當「安全氣囊」功能：

　　1. 激光雷達在極端天氣和corner case場景中可靠性仍然顯著高於純視覺方案：

a. 雨霧場景可靠性更高：

　　激光雷達在大雨/濃霧 中探測距離衰減僅 30%-40%（視覺衰減超 70%），點雲噪點通過算法濾除后可保持可用性，而純視覺在暴雨中識別距離不足40米，無法滿足AEB制動需求。

　　而根據美國NHTSA 2024年FSD事故調查報告，日常天氣中AEB失效概率為0.8次/百萬英里，但在暴雨中AEB失效概率為4.2次/百萬英里，純視覺因光學散射和特徵點確實，在暴雨中AEB失效概率相比日常天氣提升5倍。

b. 極端光照適應性激光雷達更強：

　　強逆光/隧道出入口場景下，激光雷達因主動發射光源不受環境光干擾（主動發射905nm紅外光源，與環境光頻譜隔離）點雲生成穩定，目標識別延迟 <50ms。而純視覺方案需要動態調整曝光參數，強光下圖像過曝導致運動模糊和特徵丟失，容易出現目標識別失敗，且目標識別延迟高（視覺方案延迟 200-300ms）。

c. 激光雷達在corner case場景下更具備優勢：

在近距離Cut-in場景下預判加塞意圖：

　　激光雷達通過實時點雲追蹤（10Hz刷新）精準計算加塞車輛相對速度+加速度，而純視覺依賴圖像特徵點匹配，幀間匹配誤差導致延迟提升。

　　面對不規則障礙物: 面對錐桶、拋灑物等小目標識別時，激光雷達方案的識別距離更高，誤檢率和漏檢率更低，（純視覺誤檢率 >15%）。

　　面對城區複雜路況（行人+自行車+電動車混合穿行）情況下：對軌跡預測的準確率和遮擋目標的檢出率都高於純視覺方案，核心原理是由於激光雷達的數據是直接測量的3D點雲數據，而純視覺方案將2D圖像通過BEV轉換成3D方案，面對遮擋場景容易失效，視覺方案的「概率猜測」本質決定誤檢率會更高。

　　2. 激光雷達以承擔極端天氣和corner case下的「安全氣囊」功能，尤其在ATX進入「千元機」時代這個邏輯變得非常通暢：

a. L2強標落地倒逼主機廠標配激光雷達：

　　2025年2月，《輕型汽車自動緊急制動系統技術要求及試驗方法》完成起草，於 4月 30 日進入公開徵求意見階段。該標準將代替現行國標GB/T 39901-2021，升級為中國首個L2級ADAS強制性國家標準，標誌着智能駕駛安全監管進入硬性合規時代。

　　對比現行國家標準，新國標要求 AEBS 在覆蓋範圍、激活速度和誤檢&漏檢等方面全面升級：

　　1）覆蓋範圍擴展：新國標覆蓋範圍從 M1 類乘用車擴展至 N1 類輕型載貨汽車（年銷量超350萬輛），實現商乘一體化安全監管；

　　2）AEB激活速度區間提升：M1/N1 類汽車AEBS 系統激活速度區間由 15km/h 以上分別改為 10-80km/h和10-60km/h，同時明確對行人和兩輪車有效識別的激活速度區間為 20km/h-60km/h；

　　3）新增極端場景：誤響應試驗新增右轉跟車、靜止自行車，同向運動行人等Corner Case場景，同時測試道具升級：車道內鐵板厚度從10mm增至25mm。

　　4）實驗漏檢率提升：從原先≤40%收緊至 ≤10-20%。

　　而激光雷達能讓AEB速度上限實現50%的明顯提升（白天無激光雷達AEB速度上限85km/h提升到140km/h，夜間無激光雷達AEB上限從80km/h提升到120km/h），同時更好的通過極端場景下的測試，以及顯著降低漏檢率。

　　同時由於激光雷達測距能力相比純視覺方案更有優勢，能為系統預留更多作出決策和響應的時間，在提高安全性的同時，可顯著提升 AEB 系統覆蓋的速度範圍。

　　雖然L2強標本身並沒有強制要求配備激光雷達，但由於強標對於測試門檻的提高，智駕技術處於「窪地」的主機廠很難通過強標測試，需要通過標配激光雷達方案來補足智駕短板。

　　目前10-20萬元激光雷達滲透率僅為15.4%，中低端市場預計將成為激光雷達的主要增量市場，尤其在L2強標政策落地下。

　　b. L3自動駕駛由於事故責任轉移給車企，車企搭載激光雷達作為「安全冗余」動力更足

　　政策上：《北京市自動駕駛汽車條例》、《武漢市智能網聯汽車發展促進條例》、《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》等法規的出臺，對L3 級自動駕駛車輛的上路流程、事故責任界定等關鍵方面進行了規定，加速L3 級自動駕駛商業化落地。

L3責任轉移倒逼安全冗余繼續升級，激光雷達反而可能是更具性價比方案：

　　L3於L2不同的是，L3的事故責任主體將從用户轉移到主機廠，主機廠對於提高L3 級別無人駕駛的安全性更為重視，以確保責任成本不會超過部署L3 級系統的潛在收益，對安全冗余的要求會更高。

　　而激光雷達除了承擔「智駕之眼」作用外，另重更重要的作用是在智駕技術尚未走入成熟期時擔當「安全冗余」，尤其是作為相比純視覺方案解決corner case的更優解（強弱光、雨霧等環境），顯著降低事故發生率和賠付成本，反而對於車企來説是更具性價比方案。

　　c. 激光雷達進入千元機時代可以承擔作為「安全氣囊」作用，L3級以上標配多顆激光雷達成為趨勢

　　激光雷達進入千元機時代可以承擔作為「安全氣囊」作用，從「技術選配變成 「安全剛需」：

　　而ATX在芯片化+集成化提高，以及掃描模塊從傳統的機械架構切換到半固態時，實現了大幅降本，目前已經入千元機時代，即使對於10萬級別車型而言，激光雷達成本也僅佔BoM的成本的1%左右，完全可以作為承擔「安全氣囊」作用的零部件。

　　而隨着芯片化摩爾效應的持續降本，預計激光雷達價格還能繼續下沉，促使在10萬級最走量的車型上搭載，成為2026年激光雷達出貨量增量的主力。

L3級以上標配多顆激光雷達成為趨勢：

　　同時，L3級以上標配多顆激光雷達已成為行業趨勢，從目前的華為問界高端車型M9和尊界S800來看，激光雷達數量從2024款的1個提升到2025款的4個（其中1顆為192線主雷達+2顆側邊補盲雷達+1顆后向補盲雷達，實現360度無死角覆蓋）。

　　而禾賽也發佈了針對L3及L4級別的多雷達感知方案，其中L3由1顆ETX主雷達和2顆固態激光雷達FTX作為補盲雷達構成，而L4由4顆AT1440主雷達以及4顆FTX作為補盲雷達，預計在頭部車企對L3及以上自動駕駛規劃的加速落地下，禾賽多顆激光雷達方案也將會於2026-2027年開始放量，具備更高的單車價值量。

二、 如何看待激光雷達的競爭壁壘？

　　行業Beta層面供需兩側都是高確定性的趨勢，那麼行業競爭格局能夠保證龍頭地位強者恆強，充分享受行業增長紅利嗎？

　　從國內的競爭來看，激光雷達的玩家只有4家：禾賽、速騰、華為、圖達通。目前激光雷達的市場集中度極高，由於華為目前激光雷達的主要客户都是在智選車模式和 HI 模式下的客户（軟硬一體智能化的打包出貨），除此之外基本並無向外供貨，而圖達通的激光雷達基本專供蔚來（波長 1550nm 方案成本較高），所以在國內 ADAS 激光雷達第三方市場賽道，實際的競爭其實聚焦在龍一禾賽與龍二速騰的競爭。

　　a. 激光雷達技術迭代快，技術棧仍未呈現收斂狀態；

　　從目前的激光雷達技術棧來説，激光雷達技術方案尚未呈現收斂趨勢，禾賽目前激光雷達的接收模塊已經從SiPM向SPAD迭代，而發射模塊從EEL向VCSEL模塊迭代，但掃描模塊的半固態方案仍可能是激光雷達的過渡階段。

　　固態激光雷達具備結構最簡單，集成度最高，體積最小和成本更低的優勢，但短期受制於技術成熟度不高，發射功率和探測距離都比較低，所以一般作為補盲雷達使用，但中期激光雷達的突破方向仍可能向着固態激光雷達方向迭代，技術棧仍未呈現收斂狀態。

而激光雷達的芯片化同時也具備「摩爾定律」優勢，技術迭代快：

　　激光雷達的點雲密度和測距能力在芯片化的「摩爾定律」下持續進化，而禾賽目前的芯片化架構已經迭代到V4.0版本，芯片化技術迭代速度快，V4.0採用3D堆疊技術+256核智能引擎，ATX/AT512/AT1440都為V4.0版本下產品，又再次實現了點雲密度的大幅提升和成本端的大幅下滑。

　　其中高端雷達AT512的點雲密度相比AT128提高8倍，最大測距距離從AT128的260米提高到400米，而主力出貨的ATX的價格已經不到200美元（1400元左右），相比2022年剛量產的AT128 5000元左右下滑幅度達72%，目前價格也僅為AT128的一半。

　　而海豚君認為，激光雷達的技術迭代速度快，摩爾定律效率仍在、規模效應強且與主機廠的生態綁定構成激光雷達賽道的護城河，雙因素共振導致新玩家追趕困難，頭部玩家能實現「強者恆強」效應。

b. 激光雷達規模效應強：

　　由於激光雷達走的「量增價跌」的技術降本滲透路線，構成強規模壁壘，禾賽已經能實現激光雷達的大幅出貨，在2025年出貨120-150萬台，建立規模效應壁壘，帶來成本的大幅降低，有效防止新玩家進入市場。

　　而生產成本在2024年已經佔到激光雷達成本端的31%，禾賽仍然具備強規模效應降本優勢，新進入玩家難突破量產成本闕值。

c. 主機廠生態綁定+車規級認證耗時久：

　　車規認證需50項測試+3萬小時，且禾賽已與主機廠達成高度的生態綁定。

　　而對於車企來説，激光雷達技術迭代快+價值量小+並不影響車企自研算法耦合程度使車企自研意願的效率並不高：

a. 激光雷達價值量小，價值量僅為普通零部件

　　激光雷達價值量相對較小，目前ATX的價格已經下沉到不到200美元（不到1400人民幣），激光雷達本身的芯片化「摩爾定律」，能支持激光雷達的成本持續降低，目前激光雷達的價值量僅為普通汽車零部件的價值量，佔單車BOM成本不到1%，而智駕芯片仍佔到車企BOM成本的5%-10%左右，車企對於激光雷達的自研ROI並不高。

b. 激光雷達與芯片不同，並不影響和車企自研算法的耦合程度

　　激光雷達作為智駕的「感官」系統，和智駕芯片作為智駕的「大腦」不同，車企的核心競爭力是算法定義權（智駕軟件+硬件芯片的協同化），而非硬件的物理性能，車企自研的定製化芯片可以適配車企的專屬算法，避免被芯片廠商綁定。

　　而激光雷達的接口已經完全標準化，並不影響和車企自研算法的耦合程度，也無算法綁定風險。

三、如何看待激光雷達的市場空間？

① 乘用車賽道

a. 國內市場：「技術平權「與「責任轉移」倒逼激光雷達成為標配

　　新能源車銷量：假設到2030年，中國乘用車年銷量3000萬輛，新能源車滲透率90%（高階智駕與電車天然耦合，智駕的成熟也催生新能源滲透率實現二次躍升）, 新能源車銷量共2700萬輛。

　　智駕滲透率：假設2030年L3智駕滲透率達到65%（智駕功能已經達到有條件的城市NOA），L4/L5高階智駕滲透率達到30%，L2.5以下滲透率僅5%（高速NOA），智駕在新能源車滲透率達到100%，意味着已經經歷了手機階段從功能機向智能機迭代的階段。

激光雷達顆數：

　　對於L3+高階智駕來説，由於事故責任從用户轉向車企，安全冗余需求會要求更高，會導致激光雷達作為安全冗余成本剛性上升，目前行業已經出現了由華為帶領的準L3高階智駕搭載多顆激光雷達的趨勢。

　　而激光雷達的價格持續下沉，已經進入了「千元機時代」也使激光雷達能成為類似安全氣囊的「基礎安全件」。

　　因此，海豚君假設L4/L5高階智駕單車配備8顆激光雷達，L2.9/L3單車需要配備3顆激光雷達，L2.5單車配備1顆激光雷達作為「基礎安全件」。

　　激光雷達滲透率：由於L3以上智駕責任歸屬轉移給車企，安全冗余需要的越足，激光雷達在每車搭載顆數反而呈現不斷提升趨勢，最后假設L4/L5激光雷達在L4/L5高階智駕滲透率90%，L2.9/L3達到62%，L2.5滲透率40%，最后計算出平均每車搭載激光雷達顆數為3.4顆

　　激光雷達單車價值量：海豚君預計激光雷達價格行業仍會在芯片化+集成化的技術降本下呈現「量升價縮」路線，預計2030年激光雷達單顆激光雷達價格會下沉到445元（平均每年年均降幅18%），但激光雷達每車搭載顆數反而呈現不斷提升趨勢，最后2030年激光雷達平均每車價值量1500元。

　　激光雷達中國市場空間：最后在中國2700萬輛新能源車，智駕在新能源車滲透率達到100%，平均每車搭載激光雷達顆數為3.4顆，激光雷達單顆價值量445元，平均每車價值量1500元假設下，中國激光雷達市場規模到2030年達到了400億元。

b. 海外市場：激光雷達可以成為中國供應鏈全球化突破的關鍵賽道

　　激光雷達本身作為具備強制造壁壘（考驗量產能力）+ 技術迭代速度快，具備一定的技術壁壘的感知器來説，非常適合走出海路線。

　　從目前激光雷達的海外玩家法雷奧，Innoviz來看，海外激光雷達的性能仍然大幅落后於禾賽的新一代產品(測距距離，點雲密度)，但終端售價卻非常昂貴。

　　而禾賽憑藉其獨特的 "技術迭代速度快+量產壁壘大幅降低製造成本"雙屬性，使激光雷達相比國外競品具備 "高性能+低成本"的優勢，使激光雷達可以再次成為中國供應鏈全球化突破的關鍵賽道。

　　從禾賽自身來看，禾賽已經拿到了歐洲頂級車廠的獨家合作，覆蓋了燃油車和新能源汽車的多款車型, 是一個跨越2030年的多年長期合作項目, 也是至今為止海外前裝量產激光雷達領域規模最大的訂單, 海外也即將在2026年底及2027年開始放量。

　　公司本次取得歐洲頂級主機廠全球定點意味着中國激光雷達真正進入全球汽車工業的核心供應鏈，打開了市場對於中國激光雷達廠商出海銷售的定價空間。

　　同時歐盟的政策法規也催生激光雷達的上車：根據2027年歐盟強制實施的UN-R157標準，要求L3車輛必須具備"失效可運行"的冗余能力，傳感器及系統的冗余設計和故障處理必須保障整車安全運行，需獨立冗余傳感器系統確保單一故障不導致事故，也進一步催生激光雷達在歐洲的上車。

　　而由於海外市場本質上無真正意義的競爭對手（性能低成本高），海豚君假設歐洲市場平均每車激光雷達價值量是中國的3倍，其他市場是中國市場的1.5倍，美國市場因政策敏感性因素，處於謹慎性原則暫不納入考慮

　　最后根據假設，海豚君預計到2030年全球車載ADAS總市場規模718億元，預計25-30年5年複合CAGR增速高達73%，激光雷達仍然處於滲透率騰飛，或者説滲透率從「0-1」走向「1-10」的滲透率拐點階段。

c. 機器人賽道-向上期權屬性

　　激光雷達與芯片行業一樣，都具備強場景擴展性，雖然機器人場景目前出貨仍以割草機先行，但由於激光雷達本身具備定位與建圖、障礙物感知、導航路徑規劃、環境理解等功能，在各種機器人場景下仍具備大規模應用解鎖的潛力。

　　因為這個場景還在「0-1」的起步階段，海豚君只做簡單假設： 2030年全球機器人出貨量429萬台，假設激光雷達在消費/工業機器人上平均ASP 2250元，而在人形機器人平均ASP 4000元的情況下，預計激光雷達2020年在機器人應用場景下市場規模達119億元。

四、 對於禾賽的投資，還有空間嗎？

　　海豚君認為，激光雷達的技術迭代速度快，規模效應強且與主機廠的生態綁定構成激光雷達賽道的護城河，頭部玩家能實現「強者恆強」效應，激光雷達賽道的集中度仍然會很高，且頭部玩家形成「強者恆強」趨勢。

　　海豚君預計禾賽因為技術迭代快，且技術具備領先性，在全球市場的市佔率從目前的約33%左右繼續提升到2030的44%，在國內與速騰形成龍一龍二格局，在海外加速替代量產能力弱，性能弱且價格昂貴的海外激光雷達玩家。

　　而在利潤率方面，海豚君預計激光雷達在2030年跨入成熟期后在中國的利潤率可以類比中高端製造業，而在美國和歐洲玩家由於量產困難，且產成品性能又低，其實幾乎無真正意義的競爭玩家，出海的利潤率會更高，假設禾賽在激光雷達ADAS賽道中國市場利潤率15%，在海外市場綜合利潤率20%。

　　而在機器人賽道，由於需要相比乘用車賽道更高端的激光雷達出貨，且機器人賽道尚處於發展期，下游應用的成本敏感度不如乘用車賽道高，假設機器人場景的利潤率為25%。

　　最后海豚君給與禾賽在ADAS乘用車賽道2030年20倍PE，以及機器人賽道25倍PE的估值，給與10.8%的WACC折現率，最后預計禾賽市值815億元，相比當前300億元市值還有172%的上行空間（等於把全場景都考慮進去下的終局樂觀估值）。

　　但由於機器人和中歐之外其他國家新能車市場中，激光雷達大規律量產出貨前景的確定性還相對低了一些，因為在把這兩個場景去掉之后的中性市值大約是450億，仍有50%的向上空間。