17网一起做网站广州,图文消息点击进去是自己的网站,wordpress 菜单显示,网站首页界面设计来源#xff1a;#xff08;中金公司#xff1a;黄乐平 #xff09;摘要#xff1a;从L3级量产车奥迪A8#xff0c;到L4级量产巴士百度阿波龙#xff0c;L3级自动驾驶已逐渐开始落地量产。位处产业链上游的汽车传感器行业最先感受到春意#xff0c;各种技术路线争鸣中金公司黄乐平 摘要从L3级量产车奥迪A8到L4级量产巴士百度阿波龙L3级自动驾驶已逐渐开始落地量产。位处产业链上游的汽车传感器行业最先感受到春意各种技术路线争鸣国内外创业公司喷涌。▌汽车传感器自动驾驶第一步自动驾驶市场前景广阔ADAS渗透率不断提升随着人工智能的蓬勃发展自动驾驶正渐行渐近。依据汽车智能化程度和人类在驾驶过程中参与度的不同美国机动车工程师协会(SAE)将自动驾驶分为6级(L0-L5)、美国高速公路交通安全管理局(NHTSA)将自动驾驶分为5级(L0-L4)。在SAE分级标准下L0-L2属于高级驾驶辅助系统(ADASAdvancedDrivingAssistantSystems)L3-L5则可称为自动驾驶系统且L5为无人驾驶可以实现汽车的完全自动化、能够自主响应各种紧急情况。从无自动化到自动驾驶这一过渡阶段所用的各类驾驶辅助技术均属于ADAS。ADAS可分为速度辅助、制动辅助、车道辅助及其它辅助四类包括自适应巡航(ACC)、前向碰撞预警(FCW)、行人碰撞预警(PCW)、车道偏离预警(LDW)、盲点探测(BSD)等功能。目前全球自动驾驶技术研发尚处早期量产车大多集中于L1-L2阶段FCW、PCW和LDW是核心焦点。ADAS的渗透率正快速攀升IHS预计2020年时全球ADAS渗透率将从2015年的10%增至30%欧洲地区由于车规要求渗透率更高达86%。相应的全球ADAS市场不断扩大据GrandViewResearch统计全球ADAS市场规模将从2016年的141.5亿美元增长至2025年的674.3亿美元年复合增长率19%。传感器位处感知层核心不同类型优势互补、融合趋势明显自动驾驶的工作过程可分为三层:感知层:通过传感器探测周围环境将各类环境信息转换为电信号;决策层:在汽车电子控制单元(ECU)的帮助下利用算法分析环境数据并发出操作指令;执行层:根据指令通过各种执行器完成相应的汽车操控。汽车传感器是感知层的核心部件遍布车辆全身。一辆汽车所搭载的传感器数量的多寡直接决定了其智能化水平的高低。目前普通家用轿车中约配有数十个传感器高档轿车中则多达100多个。汽车传感器可分为环境监测、车身感知两大类。在一辆汽车所配置的传感器中呈现出环境监测传感器量少价高而车身感知传感器量多价廉的特点。同时随着汽车SAE级别的提升所需的环境监测传感器数量增长迅速占据了汽车传感器总成本的绝大部分。环境监测传感器用于探测和感知周围环境是实现自动驾驶所必需的传感器包括摄像头和雷达两类。1)摄像头在获取图像数据后通过图像识别技术可以实现距离测量、目标识别等功能。2)雷达利用发射波和反射波之间的时间差、相位差等信息获得目标物体的位臵、移动速度等数据。按所使用的不同类型的波雷达可以分为超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达三类。车身感知传感器用于获取车身信息如胎压、油压、车速等是维持汽车正常、稳定、安全行驶所必备的基础传感器。按测量参数类型的不同车身感知传感器包括压力传感器、加速计、陀螺仪、流量传感器等。以MEMS工艺生产该类传感器具有低成本、高可靠性、小体积等优势已逐步取代了基于传统机电技术的传感器。后文将车身感知传感器统称为汽车MEMS传感器。在环境监测传感器中超声波雷达主要用于倒车雷达以及自动泊车中的近距离障碍监测摄像头、毫米波雷达和激光雷达则广泛应用于各项ADAS功能中。四类传感器的探测距离、分辨率、角分辨率等探测参数各异对应于物体探测能力、识别分类能力、三维建模、抗恶劣天气等特性优劣势分明。各种传感器能形成良好的优势互补融合传感器的方案已成为主流的选择。摄像头/毫米波雷达/激光雷达技术创新活跃市场规模增长迅速汽车传感器中MEMS传感器和超声波雷达的技术和应用已经相对成熟而摄像头、毫米波雷达和激光雷达正随着自动驾驶技术的蓬勃发展迎来活跃的技术创新。我们预计2016-2025年MEMS传感器和超声波雷达市场规模年复合增速分别为5%/10%摄像头、毫米波雷达和激光雷达市场规模年复合增速分别为26%/22%/48%;汽车传感器整体市场2025年时将达615亿美元(18%CAGR)未来成长空间广阔。MEMS传感器MEMS传感器是传统汽车电子系统的重要组成部分广泛应用于电子车身稳定程序(ESP)、防抱死(ABS)、电控悬挂(ECS)、胎压监控(TPMS)等系统。其中压力传感器、加速计、陀螺仪与流量传感器是汽车中使用最多的MEMS传感器总份额占汽车MEMS系统的99%。超声波雷达超声波雷达主要应用于倒车雷达以及自动泊车系统中近距离障碍监测。倒车雷达已经由高端车型下沉到中低端车型渗透率较高前装率达80%左右。倒车雷达系统通常需要4个UPA超声波雷达而自动泊车系统需要6-12个超声波雷达典型配置是8个UPA4个APA。自动泊车系统的普及将为超声波雷达的增长注入新的动力。摄像头汽车摄像头按视野覆盖位置可分为前视、环视(侧视后视)及内视摄像头其中前视摄像头最为关键可以实现LDW、FCW、PCW等功能。前视摄像头又有单目摄像头、双目摄像头乃至多目摄像头等不同的解决方案。虽然双目或多目摄像头具有更高的测距精度和更广的视角但由于其成本较高以及对精度和计算芯片的高要求使得其仍未能大规模量产。目前以Mobileye领衔的单目摄像头解决方案是市场的主流。毫米波雷达按辐射电磁波的方式不同毫米波雷达可分为脉冲类型和连续波类型目前连续波类型中的调频连续波(FMCW,FrequencyModulatedContinuousWave)是主流方案。虽然早在20世纪70年代德国就尝试研发车载毫米波雷达但由于造价高昂、体积庞大无法大规模推广;90年代后期随着微电子技术的发展单片微波集成电路(MMIC)的出现使得毫米波雷达低成本、小型化成为可能;近年来受益于自动驾驶的提振毫米波雷达广受关注全球范围内掀起研发热潮。按辐射电磁波的频率不同目前毫米波雷达主要有24GHz和77GHz两种。其中24GHz主要用于中短距离(15-30m)称为SRR(ShortRangeRadar)77GHz主要用于长距离(100-250m)称为LRR(LongRangeRadar)。长期以来毫米波雷达的频率使用各国标准不一比如日本等少数国家还采用60GHz频段。2015年世界无线电通信大会(WRC-15)将77.5-78.0GHz频段划分给无线电定位业务至此77-81GHz已全部被正式划分为无线电定位业务因此77-81GHz的车载雷达将是主流发展方向。事实上欧洲和美国都已经宣布将逐步限制和停止24GHz频段在汽车雷达中的使用下一代的替换产品79GHz雷达各国也正在积极研发中。从24GHz、77GHz、到79GHz雷达的距离分辨率提高的同时研发难度和成本也大幅增加。激光雷达机械激光雷达的典型特征是车身顶部的可旋转“大花盆”这是目前激光雷达的主流解决方案。而固态激光雷达具有体积小、量产成本和量产难度较低的优点是未来的发展方向具体包括MEMS、OPA(OpticalPhasedArray光学相控阵列)和3DFlash等不同技术路线。机械激光雷达的精度与线束成正比线束越多则精度越高同时成本也大幅提升。目前16线、32线、64线激光雷达较为常见同时也不乏128线、甚至300线等前沿产品。▌传统市场被 Tier 1 把控新兴领域中国有望突围整体而言目前全球汽车传感器市场主要由博世、电装、森萨塔等Tier1厂商所把控。而半导体器件一般是汽车传感器上游中壁垒最高、价格最昂贵的部分因此安森美、英飞凌、NXP等半导体厂商也从汽车传感器产业链中攫取了丰厚利润。在少数细分领域中中国厂商凭借高性价比和定制化服务等优势已经占据一席之地。例如奥迪威的UPA超声波传感器器件全球市占率达9%舜宇的车载摄像头镜头全球市占率超30%等。随着自动驾驶技术的兴起车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达等新兴高成长领域市场空间广阔、创新活跃其中涌现了一大批中国创业公司。这些新兴领域中技术路线百家争鸣、技术标准尚未被国外大厂垄断。同时在国内良好的创业环境、海内外优秀人才加盟、近年电子产业链积累等因素的共同作用下中国企业有望突围。国外大厂垄断MEMS传感器封测价值凸显博世是全球MEMS传感器龙头企业与包括Sensata、NXP(Freescale)、Denso、ADI、Panasonic、Infineon等在内的国外Tier1或半导体大厂共同垄断了汽车MEMS传感器市场。据IHS统计全球前十大汽车MEMS传感器公司的总市场份额累计超过85%。作为汽车MEMS传感器乃至整个MEMS市场的绝对领导者博世在营收、产品线数量、系统集成能力三个维度均稳居全球第一。国内的明皜传感、深迪半导体、美新半导体等公司均推出了车载MEMS传感器产品但仍与国外大厂差距明显。MEMS产业链包括设计、制造、封装测试和系统集成。全球主要的MEMS制造代工厂有STM、TeledyneDALSA、SilexMicrosystems、台积电等封测厂有日月光、Amkor、长电科技、华天科技等。与普通IC不同MEMS的封装要求高、测试复杂度大因此封装测试占其总成本的比例高达60%-80%。超声波雷达国内厂商成功局部突围国产替代前景可期全球超声波雷达模组市场由博世、法雷奥主导国内厂商有台湾同致电子、航盛电子、豪恩、辉创电子、上富电技等。超声波传感器器件市场由博世、日本村田制作所、尼赛拉等主导国内厂商以奥迪威为代表。超声波雷达的发展已经相当成熟国内厂商与国外巨头相比技术差距并不大。然而国内超声波雷达厂商虽多大部分却未能进入前装市场。一方面国内厂商的产品在稳定性和可靠性方面还有待进一步打磨另一方面整车厂的Tier1供应商较为稳定、进入验证周期漫长。凭借着高性价比的产品、快速及时的服务国内的同致电子、豪恩、奥迪威的UPA产品已成功突围进入国内各大车厂。车规级摄像头模组海外大厂主导零部件已有国产突破考虑到安全性及复杂的驾驶环境车规级摄像头在耐高温、抗震、防磁和稳定性等四方面有着严苛的性能要求。车载摄像头模组均价超500元而类似配置的手机摄像头均价不足百元。目前车载摄像模组市场主要被海外大厂瓜分包括日本的松下、富士通天、索尼欧洲的法雷奥、大陆等几乎都是全球前列的Tier1供应商。国内手机摄像头产业链厂商舜宇光学、欧菲光、晶方科技等正积极发展车载摄像头模组业务。摄像头模组的上游主要有CMOS图像传感器(CIS,CMOSImageSensor)以及镜头的供应商。在车载摄像头零部件方面豪威科技(并购)和舜宇光学(手机产业链基础延伸)已实现国产突破。在摄像头模组下游的是车载摄像头解决方案供应商这类企业的核心技术往往是视觉算法或视觉处理ASIC芯片。Mobileye是全球车载摄像头解决方案龙头兼具视觉算法和EyeQ系列视觉处理器核心技术;国内相关初创企业有MINIEYE、地平线、中科慧眼、天瞳威视、苏州智华、纵目科技、前向启创、创来科技、Maxieye等。毫米波雷达技术壁垒高国内处于追赶状态毫米波雷达硬件部分主要由射频前端MMIC(MonolithicMicrowaveIntegratedCircuit单片微波集成电路)、高频PCB和信号处理系统组成每一部分均有较高的技术壁垒国内较为落后、处于追赶状态;后端算法方面国内现有技术同样具有局限性且国外算法受专利保护、价格高昂其专利授权费约占总成本的50%。全球毫米波雷达市场由Tier1供应商主导。据佐思产研统计2015年博世、大陆、海拉、富士通天、电装为全球前五的厂商合计占据76%的份额。汽车雷达MMIC市场的绝大部分份额则被英飞凌、意法半导体、NXP和TI四家瓜分。2014-2016年国内涌现了一批毫米波雷达创业公司大多由高校或产业界的科研人员所创立。包括MMIC创业公司加特兰、意行半导体、矽杰等毫米波雷达创业公司行易道、安智杰、苏州豪米波、森思泰克、智波科技、隼眼科技、安智汽车、承泰科技、纳雷科技、木牛科技、雷博泰克、华域汽车易来达卓泰达、MotorEye等。这些企业中大部分仍处于研发状态安智杰等公司的24GHz产品已实现量产。机械激光雷达Velodyne一马当先L4级车规量产是竞争焦点激光雷达并不是新鲜事物早已在航空航天、测绘等超长距离(千米以上)、非实时领域有几十年的应用历史。激光雷达在L3级自动驾驶中开始导入并由于其高精度、实时3D点云建模的特点将成为L3-L5中最为关键的传感器。目前大部分车载激光雷达还仅用于试验原型车上主要因为:当前L3及以上的量产车较少仅有2017年7月奥迪发布的全球首款L3级量产车A8以及2018年7月百度发布的全球首款L4级量产巴士阿波龙。由于L3无法清晰认定车辆和驾驶员的责任Waymo、福特、沃尔沃等选择跳过L3、直接研发L4导致激光雷达进入量产车市场的速度放慢。美国Velodyne的机械式激光雷达起步早、技术领先最新已推出128线原型产品VLS-128。同时Velodyne与谷歌、通用汽车、福特、Uber、百度等全球自动驾驶领军企业建立了良好的合作关系占据了车载激光雷达大部分的市场份额。当前机械式激光雷达的价格十分昂贵Velodyne在售的64线/32线/16线产品的官方定价分别为8万/4万/8千美元。一方面机械式激光雷达由发射光源、转镜、接收器、微控马达等精密零部件构成制造难度大、物料成本较高;另一方面激光雷达仍未大规模进入量产车、需求量小研发费用等固定成本难以摊薄。Velodyne总裁麦克.耶伦曾表示如果一次性购买100万台VLP-32那么其售价将会降至350~500美元之间。激光雷达市场刚刚兴起L4车规级激光雷达还未出现Velodyne的地位远难称稳固。1)海内外大批创业公司紧随其后包括Quanergy、Ibeo、Cepton、Aeye、Innoviz、LeddarTech、Innovusion、禾赛科技、速腾聚创、北科天绘、镭神智能、北醒光子等。2)Velodyne所擅长的机械式激光雷达由于需要人工参与复杂的光路调试装配相比固态激光雷达不仅生产周期长、成本高而且稳定性也很难达到车规级。未来在量产车中固态激光雷达是大势所趋而这一领域中Velodyne并不具备明显的优势。国内的激光雷达厂商拥有不俗的技术实力在各路技术路线混战的行业背景下机会巨大。但无论何种固态激光雷达技术路线能否率先实现L4级车规量产是竞争焦点、是决胜的关键所在。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 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