被誉为激光雷达鼻祖的Velodyne Lidar，正在聘请美林、花旗在内的多家投行进行IPO，目标估值超过18亿美元，并计划在2019年底前完成上市。
成立于1983年、2005年涉足激光雷达的Velodyne可以说是引领了行业的发展，在国内外也有众多的激光雷达初创公司，包括了速腾聚创、镭神智能、禾赛科技、Quanergy、Innovusion等。
Velodyne引领的激光雷达行业，会有什么样的系统风险呢？还有一个问题，国内哪家激光雷达初创公司估值最高吗？
1、比Waymo更早的Velodyne
Velodyne成立于1983年，最初是专注于低音炮技术的音响公司。但是在2005年参加DARPA赞助的无人车比赛后，其创始人David Hall与Velodyne总裁Bruce才决定进军激光雷达领域，并在2007年为比赛开发新的传感器，当年6支参赛队伍有五支使用了其激光雷达。
全球自动驾驶领头羊Waymo的前身，成立于2009年的谷歌X实验室无人车项目，在对汽车进行自动驾驶改装的时候，就是采用了Velodyne的激光雷达，最后还获得部分授权开发自己的激光雷达，并在前不久对非RoboTaxi竞争对手销售其激光雷达Honeycomb。
Waymo选择的自动驾驶路线，选择了激光雷达为主传感器，导致了后来志在L4级别自动驾驶的公司，基本上都纷纷采用了激光雷达的技术线路。由于Velodyne最初的产品单价超过10万美元，比用于进行自动驾驶改装的车辆都要贵。
看到Velodyne激光雷达高昂的价格，以及对其在自动驾驶领域应用的看好，国内外纷纷出现了众多的激光雷达的初创公司。希望对标Velodyne，生产出性价比更多的激光雷达产品，或者是推出固态激光雷达。
但是，Velodyne由于其产品的稳定性，即便是其高昂的价格，还是让众多的自动驾驶初创公司对其趋之若鹤。目前，Velodyne的市场占有率也是位于前列。即便是在中国市场，Velodyne也有一席之地。
在2016年，Velodyne将激光雷达部门独立，成立Velodyne Lidar.Inc，随后拿到了百度、福特的投资，最近一轮是在2018年12月拿到尼康2500万美元的融资，但没有公布具体的估值。
Velodyne聘请投行进行IPO，如果成功在2019年底上市，将会成为激光雷达的第一股。对于国内的激光雷达初创公司而言，即是利好的消息，也存在着挑战。
2、影响其他激光雷达初创公司
Velodyne是激光雷达领域，其他公司都希望对标的一家公司，或者说是希望超过的一家公司。但是，随着Velodyne的IPO脚步的越来越近，对于其他激光雷达初创公司意味着什么？
在一个行业里，当出现了上市公司的时候，其他所有的同类型玩家，都会面临着被拿来和这个上市公司进行对比，尤其是在估值、销量等这些可以具体数字化的方面。
举个例子，在造新势力里面，蔚来汽车率先在美国纽交所上市，解禁期后股价一路暴跌，最新市值不到27亿美元，不到刚上市时的一半市值。这大大影响了其他造车新势力的融资，尤其是在谈估值的时候。
当Velodyne上市后，其他所有的激光雷达初创公司，包括国内外的速腾聚创、镭神智能、禾赛科技、Quanergy、Innovusion等，都会被拿来和Velodyne进行对比。
而且是全方位的对比，包括估值、产品进度、销量、财务情况、技术水平等等，更为透明化的标杆，会让所有的激光雷达初创公司都面临压力，当然了，这种压力是能够加速行业淘汰进度的。
根据公开资料显示，国内的激光雷达初创公司，速腾聚创应该是融资和估值最高的公司，2018年10月的最新一轮融资3亿人民币，对应估值应该是15亿人民币，菜鸟网络、尚欣资本（上汽集团旗下）、北汽集团等产业资本入局。
但是，据车智君了解，另一家激光雷达初创公司，以5亿美元的估值，从一级供应商巨头和其他投资人手里，共计拿到了1亿美元的融资。这可能是国内激光雷达初创公司中，融资额和估值最高的记录了。
3、激光雷达的行业风险
目前，激光雷达主要的买家是自动驾驶行业的公司，而在自动驾驶领域存在着两条路线：计算机视觉和激光雷达，两者的代表企业分别是特斯拉和Waymo。
特斯拉的马斯克在4月份表示，在2020年要推出100万辆的RoboTaxi，而相比之下，在自动驾驶商业化走得最快，或者说是在激光雷达技术路线走得最快的Waymo，Waymo One拥有的车辆也就数百辆，这包括了所有的自动驾驶测试车辆。
在计算机视觉顶级会议CVPR 2019上，有公司发布了可“透视”的摄像头，以及其它一些可用于自动驾驶的摄像头。这或许，能够让计算机视觉自动驾驶路线，能够跑出来。
按照目前摄像头的成本，一旦仅仅是采用摄像头方案就可以实现L4级别自动驾驶的话，将会对激光雷达领域构成巨大的打击。这个事件发生的可能性，会有多大呢？
笃信计算机视觉可以实现L4级别自动驾驶的人，是认为人类也仅仅是依靠视觉就完成了自动驾驶所需要的数据信息，但忽视了背后人类精密的大脑以及经验判断的形成，这是目前计算机芯片无法实现的。
另外，自动驾驶领域还有两条路线，那就是单车智能（车端智能）和车路协同（场端智能），或许单车智能不需要激光雷达，但是，车路协同或许需要激光雷达在内的多传感器方案。
目前，国内在车路协同路线的测试，也在如火如荼的进行中，车智君将会保持关注。