“人类只有2个眼睛，为什么自动驾驶需要10颗摄像头呢？在到达终局之前的漫漫长路上，什么东西有用，什么东西能用，就用什么。第一性原理是一个工程学的常识，而不是放之四海皆准的宗教信条。”
禾赛科技
老规矩，还是从讲故事开始。
1986年，李一帆出生在山西，工程师世家的背景让他从小就喜欢做各种东西。而学霸李一帆不仅没参加中考，2001年保送进了山西省实验中学，也没参加高考，2004年保送进了清华大学精仪系，这个有着几十年机器人研究院系，在本科期间的李一帆心中种下了一颗种子。
除了动手能力强和智商高之外，李一帆还展现出了社交能力和领导力，中学期间担任班长，大学期间担任清华大学学生会副主席。这里还要科普一下，对于不打算从政当官的清北学生来说，学生会副主席已经是领导力岗位的顶峰了，因为校学生会正主席基本上都去当官了。
本科毕业后，李一帆选择了去UIUC留学，在机械系硕博连读，并先后在Lam Research和西部数据工作。2012年底李一帆与向少卿和孙恺在硅谷圣“何塞”成立“禾赛”仪器，专攻激光气体检测赛道。向少卿是李一帆的清华师兄，当时在斯坦福机械系，孙恺是向少卿的斯坦福机械系6校友，3人成立禾赛之初希望能把禾赛打造成一个“Billion dollar company”。2014年，3人决定将总部和业务运营地点迁到上海，成立了上海禾赛光电，刚好赶上了“大众创业，万众创新”的资本狂潮。
禾赛的融资历史
2016年，尽管已经获得了1000万的收入，但3人还是一致认为激光气体检测的赛道太小，需要拓展新的领域。恰逢2015、2016年自动驾驶概念爆火，禾赛也转向了激光雷达领域。
2016年的自动驾驶领域，主要玩家是Robotaxi厂商，而不是当前的车厂，Andrej Karpathy还没加入特斯拉，蔚小理还是PPT造车家，小米正在被**摁在地上摩擦。因此，对激光雷达的需求也只是Robotaxi厂商买来进行测试，就这种半伪需求，多少人想进还没有门路。
当时的激光雷达霸主是Velodyne，一颗64线的激光雷达售价要8万美元以上，等待周期半年以上。2016年-2019年，禾赛先后推出了Pandar32、Pandar40、Pandar64、PandarQT和Pandar128等一系列机械式激光雷达跟Velodyne对垒。禾赛的产品既便宜又好用，稳定性还高，在2019年将Velodyne打到只能用起诉专利侵权的手段来反制禾赛，虽然法庭上胜了，但却在商业世界失败了，最终被Ouster收购，然而Ouster如今也困难重重，不再赘述。
回过头来看，Velodyne的失败跟很多欧美硬件公司败给中国硬件公司的原因是一样的——生产外包、忽视量产制造、供应链远在深圳、坚持前沿技术主导而非商业主导、迭代速度太慢。iRobot、GoPro、富士华都是如此。
而中国的竞争者们有多拼呢？我们还是拿禾赛来举例子，2022年芯片短缺，欧美的芯片供应商会优先把芯片卖给欧美的车厂和Tier1（这也合情合理），据说李一帆在这一年跑到美国的德州仪器总部找德州仪器要芯片，德州仪器找借口不愿意给，李一帆当着德州仪器高管的面声称自己包里装了炸弹，不给芯片大家就一起完蛋。德州仪器当然没有真的把李一帆当成恐怖分子，但还是震惊于这个毛头小伙子的狠劲，最终还是给了他芯片。
机械式激光雷达虽然最早量产，但成本高，要降低成本，芯片化是必然的选择，所以禾赛从2017年就开始了激光雷达的芯片化进程，最终凭借转镜的技术路线率先在2022款理想L9上量产，随后拿下了小米、比亚迪、吉利等头部客户，一举成为全球激光雷达的头号玩家，直到今天，车载主视激光雷达的成本已经从10年前的8万美元降低到了100美元。
速腾聚创
说完了凭借转镜技术路线起家的大哥禾赛，我们再来讲讲凭借振镜技术路线起家的二哥速腾。
2014年，哈工深的教授朱晓蕊拉着自己的博士生邱纯鑫和刘乐天创办了速腾聚创，邱纯鑫任CEO，朱晓蕊任首席科学家，刘乐天任CTO，主攻激光雷达领域，次年邱纯鑫的弟弟邱纯潮也加入公司任COO，并在公司上市后担任CEO。2014年也是31岁的邱纯鑫博士毕业的年份，而他的博士课题，正是机器人及其环境感知。
虽然比不上 学霸+社牛+工程师 3重天赋buff加持的李一帆，出生在潮汕的邱纯鑫也展现出了自己的工程师天赋——经常去家附近的废品回收站，找电机、开关等零部件，买回家自己动手研究，成为少年时期的最大乐趣。童年拆解零件的经历培养了他对硬件的直觉。
与禾赛类似，速腾聚创也赶上了“大众创业，万众创新”的资本狂潮。
速腾的融资历史
2016年-2019年，速腾聚创先后推出了机械式激光雷达RS系列，用于robotaxi场景；2021年，速腾聚创的M1产品在小鹏P5上量产，成为全球首发；2022年又先后在小鹏G6/G9/P7上量产，速腾当时仅仅是小鹏的激光雷达二供，一供是大疆览沃，但大疆却在G6的量产上掉了链子，从此彻底失去了在激光雷达市场的一席之地，除此之外速腾聚创还登上了比亚迪、极氪等品牌的车型。
2024年，速腾的E1/E1R又在割草机、Robotaxi补盲等场景实现量产出货；2025年新一代乘用车主视激光雷达EMX系列在比亚迪的一系列车型上量产出货。（对于速腾来说，RS系列代表机械式路线，M系列主要代表振镜MEMS路线，E系列代表全固态路线。）
让速腾聚创抢回很多市场份额的EMX产品
激光雷达的技术路线一直是从业者津津乐道的话题，从最早的机械式激光雷达，到当前主流的半固态激光雷达（禾赛的转镜路线vs.速腾的振镜路线），再到下一代的全固态激光雷达（速腾、禾赛纷纷跟进的SPAD技术路线）。
而速腾当前落后于禾赛的原因，就在技术路线的选择之中。2017年的市场共识是1550mn+MEMS振镜路线，禾赛却做出了一个非常**识的决策——押注905nm+转镜技术路线。之所以做出这个决策，是禾赛的3位创始人集体做出判断：905nm路线的性能在长期并不弱于1550nm，而转镜路线的可靠性、降本潜力、性能参数都优于MEMS振镜。
这个非共识判断的结果现在大家已经看到了：禾赛拿下了高端客户理想和小米，速腾拿下了极氪和小鹏，但小鹏却放弃了激光雷达，极氪也曾在很长一段时间里销量不佳，于是速腾只能转向BYD和吉利这样的mass market客户。在财务上的结果就是禾赛的ASP比速腾高10%，成本却低10%，最终毛利率相差了15%。
最后再简单讲讲三弟图达通，作为1550nm路线的代表，2018年就被蔚来资本投资的图达通一直在走极致性能的路线，乘用车大客户也只有蔚来，虽然拓展了一些商用车客户和RoboX客户，但占比还很低。2024年以来，公司也积极地拥抱了905nm路线和下一代的SPAD路线，目前结果尚未可知。
商业模式
先说结论：行业早期一家公司能否领先，极大程度上取决于创始人的非共识判断；而随着行业逐渐进入成熟期，公司的发展和竞争会越来越受到商业模式的影响，非人力所能改变。
早期的激光雷达行业，技术路线不收敛，有 机械式 vs. 半固态 vs. 全固态的分歧，也有905nm vs. 1550nm的分歧，也有振镜 vs. 转镜的分歧。禾赛凭借着创始团队强大的技术洞察力和执行力成为了行业老大，速腾凭借着稳健的技术路线选择和务实的商务拓展能力成为了行业老二，图达通死死抱住蔚来的大腿也成功地在这个客户关系极为重要的行业里活了下来。
随着激光雷达进入大规模量产和降本的成熟期，这个行业也将越来越变为商业模式驱动，而非创始团队vision驱动的模式。相当一部分的toB“硬科技”行业，能否成为一个“好生意”的标准都是技术参数和可靠性能否持续快速进步，如果答案是肯定的，那就是高壁垒的“硬科技”，如果答案是否定的，那就是周期性的“制造业”。
举几个正面例子：
台积电能够持续领先是因为摩尔定律还能够持续进步，而摩尔定律能够持续进步的背后是人类对数字化的需求几乎是无穷的；
宁德时代能够持续领先是因为电池的参数还能够不断提升，而电池的参数能够不断提升的背后是汽车消费者和储能需求方对于电池续航长/体积小/衰减慢/稳定性高的需求也是非常强烈的；
舜宇光学从2008年最低点到2021年最高端能够成为千倍股的原因是手机对摄像头像素和数量的要求越来越高，后面还有车载相机的需求，这背后是用户对于“随手拍照”的需求越来越强烈和高频，以及汽车自动驾驶对于环境感知的需求。
再举几个负面例子：
没有AI之前的存储，就是典型的周期性生意，Memory如此，Storage更是如此；
半导体中的功率半导体也是如此，技术参数已经很多年不怎么进步了；
汽车零部件中这种生意模式更是不胜枚举。
之所以技术参数不再快速进步，是因为客户对这类产品的需求没有在持续提升。类似的生意模式，最好的结果就是福耀玻璃和三花智控——虽然技术参数不再进步，资本开支也很大，但竞争也大致结束了，能维持一个还不错的ROE，但绝称不上是一个强议价权的“好生意”。
从这个角度来看，现阶段的激光雷达一定是一个技术参数在快速进步的行业，从汽车的L2→L3→L4，再到割草机和人形机器人，每个场景的需求都不太一样，而且似乎还在拓展出越来越多的场景和use case。其背后的本质需求是，能够自主移动的机器人在大脑还不够强大的情况下，需要额外的传感器来感知世界，这个需求看起来在相当长一段时间内都是存在的。
一个创始人和一家公司的战略能力只有在面临不确定性的抉择时才能体现出来，面对确定性的未来或同质化竞争的格局时，再强的创始人也只能向商业模式低头。而L2级别的激光雷达已经在2025年进入较为同质化的阶段。
但好在还有L3场景和L4场景，尤其是L3场景，我们已经在问界M9、极氪9X、理想L9 Livis上看到了单车3-4颗激光雷达的可能性，正如手机从1颗摄像头变为多颗摄像头一样，而人形机器人则提供了一个更远期的叙事和想象空间。
此外，除了激光雷达之外，我们也要看到禾赛和速腾探索出第二增长曲线的可能性。正如三花智控从空调阀做到了汽车热管理再到人形机器人关节模组，以及手机公司跨界做汽车，还有汽车公司纷纷做人形机器人，以及消费电子公司从一个小品类做到更大的品类。这背后的核心原因是这些公司在原有的业务上自然而然地积累出的一些核心能力能够迁移到下一个场景。
那么激光雷达给禾赛和速腾积累了什么核心能力呢？一句话总结就是对物理世界的感知能力——从硬件的角度，激光雷达的结构很像一个复杂的消费电子产品，需要把各种电子件整合成一个完整的产品，而且禾赛和速腾更进一步，将很多分立器件集成进了芯片中，这又进一步积累了接收、发射、SoC等芯片能力；从软件的角度，激光雷达收集点云成像数据，这又积累了数据处理和拼接成像的软件能力。
也就是说，如果把车作为一个可以类比手机的终端，那么激光雷达大致相当于舜宇的摄像头模组+索尼的CIS芯片。如果进一步泛化场景，激光雷达有机会用在各种各样的移动机器人上作为一个核心的感知硬件。
至于在两年前还甚嚣尘上的“根据第一性原理，人类不用雷达，所以自动驾驶和机器人也不用雷达”的观点，我的反驳是：人类只有2个眼睛，为什么自动驾驶需要10颗摄像头呢？人类有听觉能力，为什么robotaxi没有呢？人类有两三百个关节，为什么特斯拉和宇数的机器人只有几十个呢？
在到达终局之前的漫漫长路上，什么东西有用，什么东西能用，就用什么。第一性原理是一个工程学的常识，而不是放之四海皆准的宗教信条。
题外话：禾赛与Sharpa
据说Sharpa已经15亿美元估值了，我们且不讨论禾赛的3位创始人在体外另起一摊的动机。
单说起心动念，我相信禾赛的成功经历让3位创始人获得了很大的正反馈：尽早入局一个模糊的，但前景非常广阔的超级大市场；用最精英的团队，挑战技术前沿，把难啃的技术高地啃下来能够获得巨大的商业回报；资本市场是阴晴不定的，能融资的时候就多融一些，为冬天备粮。
Sharpa的灵巧手
这就能解释为什么Sharpa快速实现多轮融资，并且第一款产品做最难的灵巧手，第二款产品又要做本体，而且只招最精英的人加入
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