? 目前隨著 ADAS 功能模塊滲透率不斷提升，短期內傳感器市場的需求將主 要被攝像頭和毫米波雷達所驅動;而 L3 級別自動駕駛的奧迪 A8 量產給了 整個汽車行業(yè)一劑強心劑，自動駕駛的進程比想象中來的要早，各個傳感 器以及控制系統(tǒng)都在迅速迭代中;2020 年前后，L4 級別自動駕駛量產上 路，激光雷達的市場將會迅速擴大。
? 由于各個主要傳感器特性使然，單一種類傳感器無法勝任 L4/L5 完全自動 駕駛的復雜情況與安全冗余，多傳感器搭配融合的方案將是必然，2030 年 全球車載傳感器市場將會超過500 億美元。
? 激光雷達:3D環(huán)境建模使其成為核心傳感器，但惡劣天氣下性能下降、且 無法識別圖像及顏色是其短板。
? 在自動駕駛不斷進化的過程中，憑借獨有的 3D環(huán)境建模，激光雷達已 經成為自動駕駛多傳感器融合最核心的部分;在 L3 及以上自動駕駛傳 感器解決方案中，激光雷達至少需要 1 個。 ? 從機械旋轉式過渡到混合固態(tài)再到純固態(tài)激光雷達，隨著量產規(guī)模擴 大、技術迭代提升，成本不斷快速降低，激光雷達也在向小型化、低 功耗、ASIC 集成化發(fā)展，同時也與各大汽車零部件一級供應商綁定為 車廠開發(fā)。
? 2020-2022 年以前的 L3 級別自動駕駛車量產可能會以 MEMS 激光雷 達為主，因為它成本較低，微振鏡技術較成熟，可以較短時間內進行 低成本的量產;2022 年后 L4 或以上級別自動駕駛車量產的階段，預 計 OPA 的旁瓣效應或 3D Flash 的人眼保護問題將得到較大程度的解 決，屆時可能會替代 MEMS 成為真正無任何移動部件的固態(tài)激光雷達。
? 目前激光雷達 2017 年全球車用僅為千臺量級，而且技術路線上尚未有 定論，國外廠商陸續(xù)在與汽車零部件一級供應商綁定合作開發(fā)，如 Quanergy 和德爾福、Ibeo 和采埃孚及法雷奧、Leddar Tech 及 TetraVue 和博世、Innoviz 和德爾福及麥格納、英飛凌收購 innoluce， 國內激光雷達廠商也在積極的與一級供應商及整車廠尋求合作，如果 有能力盡早穩(wěn)定量產，配合國家自動駕駛相關政策的落地節(jié)奏，有機 會成為車用激光雷達的主流供應商之一。
? 毫米波雷達:全天候工作使其不可或缺，但分辨率低，同樣難以成像。
? 相比于激光雷達，毫米波雷達技術已經非常成熟，從上世紀 90 年代開 始應用于自適應巡航，2012 年英飛凌推出 24GHz 單片雷達方案，陸 續(xù)拓展到 ADAS 的各個功能模塊，是現階段的主力傳感器，全球出貨 量早已超過千萬級。
? 毫米波雷達憑借其可穿透塵霧、雨雪、不受惡劣天氣影響的絕對優(yōu)勢， 且唯一能夠全天候全天時工作的能力，成為了自動駕駛不可或缺的主 力傳感器;在 L3 級別中長距離毫米波雷達至少需要 4-5 個，L4/L5 級 別再加上側向需求，毫米波雷達甚至需要 8 個以上。
? 全球市場仍然是博世、大陸、德爾福等 Tier 1 把持，但隨著 ADAS 滲 透率不斷提升，自主品牌車廠逐漸應用裝車各個 ADAS 模塊，國內毫 米波廠商，如華域汽車、德賽西威等，在完善產品、搭建體系、穩(wěn)定 量產的過程中有機會切下一份蛋糕。 ? 攝像頭:自動駕駛的眼睛識別標識、物體，但無法點陣建模、遠距測距。
? 攝像頭:自動駕駛的眼睛識別標識、物體，但無法點陣建模、遠距測距。
? 攝像頭技術最為成熟，車載應用起步最早，在 ADAS 階段作為絕對主 流的視覺傳感器，根據功能不同需要 4 個到 8 個攝像頭，應用在車道 監(jiān)測、盲點監(jiān)測、障礙物監(jiān)測、交通標志識別、行人識別、疲勞駕駛 監(jiān)測、倒車影像、360 全景影像等等。
? 進入自動駕駛時代，由于攝像頭獨有的視覺影像識別功能，能夠模擬 人類視野，利用多個攝像頭合成周圍環(huán)境，還能識別顏色和字體，進 而能夠識別交通標志、行人、物體等，是名副其實的自動駕駛的眼睛; 并且，還可以作為其他傳感器失效的冗余系統(tǒng)，增加自動駕駛系統(tǒng)的 安全性;根據多傳感器系統(tǒng)的融合，攝像頭需要至少 6 個以上。
? 攝像頭屬于較成熟的產業(yè)，目前產業(yè)內的龍頭企業(yè)由于成本、技術和 客戶等優(yōu)勢，新進入者不容易獲得競爭優(yōu)勢。傳感器 CMOS 方面，日 韓高科技企業(yè)壟斷，索尼、三星兩家市占率之和超過 50%;圖像處理 器 DSP 方面，主要供應商為德州儀器(TI)、 Mobileye、華為海思等， 其中德州儀器(TI)技術積累最深厚、市占率最高;鏡頭組方面，舜 宇光學是龍頭企業(yè)，市占率最高;模組方面，歐菲科技已經向車載領 域延申。
二、激光雷達:核心傳感器，固態(tài)趨勢、降成本、小型化、集成化
? 在 2005 年美國國防高級研究計劃局 DARPA發(fā)起的第二屆自動駕駛挑戰(zhàn)賽 中，安裝了 5 部 SICK單線激光雷達的大眾途銳 Stanley 首次完成了比賽， 激光雷達嶄露頭角。
?在自動駕駛不斷進化的過程中，憑借獨有的 3D 環(huán)境建模，激光雷達已經 成為自動駕駛多傳感器融合最核心的部分;在 L3 及以上自動駕駛傳感器 解決方案中，激光雷達至少需要1 個。
? 從機械旋轉式過渡到混合固態(tài)再到純固態(tài)激光雷達，隨著量產規(guī)模擴大、 技術迭代提升，成本不斷快速降低，激光雷達也在向小型化、低功耗、 ASIC 集成化發(fā)展，同時也與各大汽車零部件一級供應商綁定為車廠開發(fā)。
1.1 將是自動駕駛傳感器的核心部分
? 首先，激光雷達提供生成環(huán)境的 3D 點云圖像提供一系列的(x,y,z)坐標， 與已有的高精度地圖上的坐標進行對比，就可以很精確地做出車輛定位。 同時在感知功能上，激光雷達點云圖像比攝像頭少了一步處理步驟(數字 化)，即攝像頭圖片需要進行數字化處理后才能由計算機進行判斷物體類型 等工作，而激光雷達生成的點云(實際是 TOF 數據)只需簡單運算就可得 到坐標數據，方便進一步的判斷。
? 其次，激光雷達由于是自主發(fā)射光線并搜集反射信號，因此可以在夜間環(huán) 境下工作，這是對于攝像頭的極大優(yōu)勢。
? 激光雷達的劣勢主要有以下四點:
? 1)當天氣條件惡劣，如大雪大霧等，會對激光造成影響，使得準確性 下降;
? 2)激光雷達難以分辨交通標志的含義和紅綠燈的顏色;
? 3)激光雷達接收的是光信號，容易受太陽光、其他車輛的激光雷達等 光線影響;
? 4)目前激光雷達成本較高。前兩點是激光雷達特性，較難改變，因此 仍需毫米波雷達和攝像頭等其他傳感器融合使用。接收光線沖突的問 題在技術上有解決辦法。激光雷達成本較高的問題是暫時的，隨著固 態(tài)激光雷達技術成熟和產量提升，成本將降低到可承擔的范圍內。
? 綜上，我們認為激光雷達將是未來自動駕駛最重要的傳感器，而毫米波雷 達、攝像頭將是重要的補充。
1.2 激光雷達工作原理
? 激光雷達(LiDAR)能釋放多束激光，接收物體反射信號，計算目標與自 身的距離。應用較多的是利用反射信號的折返時間計算距離(Time of Flight)，也有連續(xù)波調頻(CWFM)方法。與雷達和攝像頭相比，激光雷 達可以通過多束激光高頻發(fā)射獲取的反射數據形成周邊物體的高清 3D 的 “點云”圖像。
?激光雷達主要優(yōu)點是能對周邊物體進行建模形成高清 3D 圖像，以便計算機 進行快速識別和決策。但在不良天氣條件下精度將會下降，以及無法辨別 物體屬性。
1.3 固態(tài)激光雷達技術路線
? 我們看到自動駕駛測試車車頂上較復雜的圓柱形裝置，即為機械式激光雷 達。雖然目前測試車輛大多為機械式，但是它們調試、裝配工藝復雜，生 產周期長，成本居高不下，并且機械部件壽命不長(約 1000-3000 小時)， 難以滿足苛刻的車規(guī)級要求(至少 1 萬小時以上)，因此激光雷達量產商都 在著手開發(fā)性能更好、體積更小、集成化程度更高、并且成本更低的激光 雷達，由混合固態(tài)過渡到純固態(tài)激光雷達是必然的技術發(fā)展路線。
? 混合固態(tài)激光雷達在產品外形上不存在機械旋轉的部件，但內部實際存在 小巧的機械旋轉掃描系統(tǒng)，作為到固態(tài)激光雷達的過渡階段，近幾年量產 的產品都屬于混合固態(tài)激光雷達。如 Velodyne 的 VLP-32C、VLP-16、 VLS-128、以及 PUCK 系列，都屬于混合固態(tài)激光雷達，機械部件 360 度 旋轉，可視角度 360 度;而 IBEO、禾賽科技和 Innovusion 等的激光雷達， 其水平可視角度只在 100-120 度之間。
? 固態(tài)激光雷達由于不存在旋轉的機械結構，所有的激光探測水平和垂直視 角都是通過電子方式實現的，并且由于裝配調試可以實現自動化，能夠量 產大幅降低成本，也提高了設備的耐用性，固態(tài)激光雷達是必然的技術發(fā) 展路線。不過固態(tài)激光雷達的技術路線尚未定型，主要分為 MEMS、OPA 和 3D Flash 三類。
1.3.1 MEMS激光雷達
? MEMS 激光雷達通過在硅基芯片上集成的 MEMS 微振鏡來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的機 械式旋轉裝置，由微振鏡反射激光形成較廣的掃描角度和較大的掃描范圍。
? 其優(yōu)點是 MEMS 微振鏡相對成熟，可以以較低的成本和較高的準確度 實現固態(tài)激光掃描(只有微小的微振鏡振動)，并且可以針對需要重點 識別的物體進行重點掃描，落地快;
? 缺點是并沒有解決接收端的問題，光路較復雜，仍然存在微振鏡的振 動，這個結構會影響整個激光雷達部件的壽命，并且激光掃描受微振 鏡面積限制，與其他技術路線在掃描范圍上有一定差距。
? 典型企業(yè)和產品:Velodyne 的 Velarray 系列，LeddarTech，innoluce， Innoviz，Fujitsu, Toyota，Draper。
1.3.2 光學相控陣 OPA - Optical Phased Array激光雷達
? 光學相控陣 OPA 固態(tài)激光雷達原理是多處振動產生的波相互疊加，有的方 向互相增強，有的方向抵消，采用多個光源組成陣列，通過控制各光源發(fā) 射的時間差，可以合成角度靈活、精密可控的主光束。
? 其優(yōu)點是沒有任何機械部件，結構相對簡單，精度高，體積小，成本低。 ? 其劣勢是在主光束以外會形成“旁瓣”，到時能量分散，并且陣列單元尺寸 小于 500nm，對加工精度要求高，掃描角度有限，接收端方案薄弱，接收 面大、信噪比較差。
? 典型企業(yè)和產品:Quanergy 的 S3，Blackmore, Strobe。
1.3.3 3D Flash 激光雷達
? 3D Flash 激光雷達以一次脈沖向全視野發(fā)射，利用飛行時間成像儀接收反 射信號并成像，發(fā)射的激光波長是關鍵因素。如果使用 905nm，雖然成本 較低，但功率受限，因此探測距離不夠遠。若使用 1550nm，在接收上需 要更高成本的探測器，目前尚沒有商用條件。也有一批廠商采用 Flash 技 術路線，對成本和人眼保護的平衡形成了一定的解決方案。
? 典型企業(yè)和產品:LeddarTech 的 LCA3，Tetravue，Princeton Lightwave， Trilumina (VCSEL 陣列)，Toyota 豐田，ESPROS 的 EPC660/635 系列面 陣，Advanced Scientific Concepts(ASC)，TI的 OPT8241 等;
1.4 短期 MEMS方案較快落地，中長期 OPA和 3D Flash 方案有望突破
? 綜合以上技術路線，我們認為 2020-2022 年以前的 L3 級別自動駕駛車量 產可能會以 MEMS激光雷達為主，因為它成本較低，微振鏡技術較成熟， 可以較短時間內進行低成本的量產。例如 Velodyne、Innoviz 等與車企或 Tier1 有合作的激光雷達公司目前都采用這個技術路線。
? 2022 年后 L4 或以上級別自動駕駛車量產的階段，預計 OPA 的旁瓣效應 或 3D Flash 的人眼保護問題將得到較大程度的解決，屆時可能會替代 MEMS 成為真正無任何移動部件的固態(tài)激光雷達，因為 MEMS 畢竟存在 一個振動部件，在壽命和工作穩(wěn)定性上較難與其他技術路線 PK。但是具體哪種技術路線會最終跑贏目前較難下結論，需要看不同技術路線代表性公 司的研發(fā)進度。
? 此外，機械式激光雷達依然有其用武之地。機械式激光雷達精度較高，信 息細節(jié)較豐富，對于自動駕駛出租公司或 Uber 等共享出行公司有特殊用途， 如搜集路況、交通甚至路邊的建筑等信息，有助于路線設計等需求。
1.5 發(fā)展趨勢:小型化、軟件化、ASIC集成化
? 在激光雷達固態(tài)化的同時，產品的體積也隨之越做越小，從初期測試階段 車頂一個碩大的機械旋轉式激光雷達，逐漸發(fā)展到手機大小甚至可以隱藏 在車身周邊，取消掉機械部件，固態(tài)激光雷達能夠比機械式體積小很多。
? 另一方面，激光雷達廠商從之前單純的賣硬件，逐步搭配軟件算法，打包 完整解決方案。
? 更進一步，激光雷達廠商在嘗試 ASIC 集成化，將激光發(fā)射器、探測器、 放大器等數百個電子元器件封裝到 ASIC 專用芯片中，用單枚芯片實現整 體控制，能夠有效減少零部件、縮小體積、降低功耗、極大的縮減成本， 目前 Velodyne、Quanergy、Leddartech、鐳神、北科天繪等廠商都在朝 這個方向嘗試。
1.6 供應商和Tier 1 抱團，國內企業(yè)技術量產同時發(fā)力
? 目前激光雷達 2017 年全球車用僅為千臺量級，而且技術路線上尚未有定 論，國外廠商陸續(xù)在與汽車零部件一級供應商綁定合作開發(fā)，如 Quanergy 和德爾福、Ibeo 和采埃孚及法雷奧、Leddar Tech 及 TetraVue 和博世、 Innoviz 和德爾福及麥格納、英飛凌收購 innoluce，國內激光雷達廠商也在 積極的與一級供應商及整車廠尋求合作，如果有能力盡早形成穩(wěn)定量產能 力，配合國家自動駕駛相關政策的落地節(jié)奏，有機會成為車用激光雷達的 主流供應商之一。
1.6.1 Velodyne
? Velodyne 在車用激光雷達上處于領先地位，公司 CEO 表示在車用市場公 司市占率高于 80%，谷歌在最早的自動駕駛原型車中使用的 LiDAR就是該 公司開發(fā)的。Velodyne 激光雷達產品線豐富，包括 16 線束、32 線束、64 線束及 128 線束等產品。
?1.6.2 Quanergy
? Quanergy 是固態(tài)激光雷達的領先廠商，目前已有 M8 和 S3 兩款全固態(tài)激 光雷達。Quanergy 堅持 OPA(光學相控陣)的固態(tài)激光雷達技術路線， 并且認為 MEMS 存在微振鏡這個運動部件，不能算是真正意義上的“固 態(tài)”。
? 價格方面，工業(yè)級客戶產品需求與車規(guī)級差異較大，價格沒有參考價值。 車規(guī)級產品尚未有批量出貨， 2020 年產能到 10 萬量級價格在$250 左右。
? 產能方面，2017 年年底總部產能可達百萬臺/年，根據客戶訂單情況預計 2018 年產量 20 萬臺，大部分為 S3 型號。此外，計劃中的中國新工廠預 計 2018 年投產，產能達到 1000 萬臺?？偛亢托鹿S主要生產滿足工業(yè)用 戶需求的激光雷達，而與 Sensata 合作的常州工廠將于 2019 年 9 月起提供 量產車規(guī)級激光雷達。
? 綜合 Velodyne、Quanergy 兩家的產能情況，激光雷達產能緊缺的時期已 經過去，但車規(guī)級產品的產量提升還依靠汽車或 Tier1 廠商的需求。這中 間存在“雞與蛋”的關系，即若沒有汽車廠商量產 L3 或以上車型，則車規(guī) 級產品只有測試用途，產量不大，價格也會保持高位。如有量產 L3，激光 雷達廠商可以較快地響應需求，價格也會隨產量提升而快速回落。
1.6.3 IBEO
? 德國激光雷達公司 IBEO Automotive Systems GmbH 可以提供從激光雷達 到包括軟硬件的整套 ADAS系統(tǒng)。全球首款 L3 級量產車奧迪 A8 的激光雷 達使用的就是該公司與 Tier1 法雷奧合作開發(fā)的 4 線激光雷達 Scala。
? IBEO 的技術路線比較有特色，產品線包括 4 線和 8 線的機械旋轉式激光雷 達。公司 CEO 認為，多線數激光雷達對計算要求高，面臨散熱、供電、車 規(guī)和成本問題，同時激光雷達應“聚焦”于重要目標，而非全覆蓋聚焦， 因此公司將不會開發(fā)多線數旋轉式激光雷達，而將未來技術目標設定為 3D 固態(tài)激光雷達。2016 年 8 月，頂級 Tier1 采埃孚收購了 Ibeo 40%的股份， 目標主要是與公司合作研發(fā)新型固態(tài)激光雷達，計劃 2021 年完成車規(guī)量 產。
? 此外，公司在多傳感器融合方面有較強的技術儲備，公司建立“由于遮擋 等原因可能獲取信息受限”的數學模型，解決了多傳感器融合中“信息分 歧”和部分傳感器失效的問題，開發(fā)了一套多傳感器融合算法。
國內公司
? 在 2018 年 CES 上有 16 家激光雷達公司參與，其中就有 4 家中國公司。 它們的產品技術路線略有差異，相對比較成熟，都已有成品。主要產品信 息如下:
……
二、毫米波雷達:全天候服務、不可或缺
? 相比于激光雷達，毫米波雷達技術已經非常成熟，從上世紀 90 年代開始應 用于自適應巡航，2012 年英飛凌推出 24GHz 單片雷達方案，陸續(xù)拓展到 ADAS 的各個功能模塊，是現階段的主力傳感器，全球出貨量早已超過千 萬級。
? 毫米波雷達憑借其可穿透塵霧、雨雪、不受惡劣天氣影響的絕對優(yōu)勢，且 唯一能夠全天候全天時工作的能力，成為了自動駕駛不可或缺的主力傳感 器;在 L3 級別中長距離毫米波雷達至少需要 4-5 個，L4/L5 級別再加上側 向需求，毫米波雷達甚至需要8 個以上。
? 全球市場仍然是博世、大陸、德爾福等 Tier 1 把持，但隨著 ADAS滲透率 不斷提升，自主品牌車廠逐漸應用裝車各個 ADAS 模塊，國內毫米波廠商 在完善產品、搭建體系、穩(wěn)定量產的過程中有機會切下一份蛋糕。
2.1 自動駕駛傳感器不可或缺的一部分
? 毫米波雷達的優(yōu)勢在全天候工作，即不良天氣、夜晚等環(huán)境下可以發(fā)揮作 用，而激光雷達會受雨雪霧霾的影響;并且毫米波雷達測距遠，200 米以 上都輕易勝任，而激光雷達一般主流的在 150 米以內。
? 缺點是分辨率低、較難成像，無法識別圖像。
? 由于毫米波雷達技術相對成熟，成本較低，并且在不良天氣下表現良好， 因此將成為感知設備中重要的一環(huán)。但由于其分辨率較低，因此不能作為 激光雷達的替代品，而是激光雷達的重要補充設備。
2.2 毫米波雷達工作原理
? 毫米波雷達發(fā)出和接收的實質上是電磁波，毫米波的頻段比較特殊，高于 無線電，低于可見光和紅外線，頻率范圍在 10GHz~200GHz 之間，屬于 微波的范疇，波長在 1mm~1cm 之間，毫米波的這個頻段和波長范圍及特 性適合車載雷達的應用。
? 這個頻段里很多頻率區(qū)域的電磁波在空氣里傳播很容易被水分子、氧氣吸 收，所以可用的就是幾個典型的頻段，開放給民用的有 24、60、77、 120GHz，24GHz是車載領域應用的最早的，現在 77GHz 特地劃分給了汽 車防撞雷達。
? 毫米波雷達通過發(fā)射電磁波并通過檢測回波來探測目標的有無、距離、速 度和方位。由于毫米波雷達發(fā)射出去的電磁波是一個錐狀的波束，造成了 本身的優(yōu)缺點，優(yōu)點，可靠，因為反射面大，缺點，就是分辨力不高。
? 與激光雷達相比毫米波雷達會有很多測量短距離的場景，如側向警示、倒 車警示等，因此主要以 FMCW調制方法來測距。主要原理是，通過振蕩器 形成持續(xù)變化的信號，而發(fā)出信號和接收信號之間形成頻率差，其差值與 發(fā)射-接收時間差成線性關系，只要通過頻率差就能計算車輛與物體距離。
? 毫米波雷達測速和普通雷達一樣，有兩種方式:一個基于多普勒原理，當 發(fā)射的電磁波和被探測目標有相對移動、回波的頻率會和發(fā)射波的頻率不 同，通過檢測這個頻率差可以測得目標相對于雷達的移動速度。但是這種方法無法探測切向速度;第二種方法就是通過跟蹤位置，進行微分得到速 度。
? 毫米波雷達對方位的探測，原理就是使用較窄的波束，因為目標出現在大 范圍波束中無法精確判斷方位，手段就是利用毫米波雷達波長短的特性， 大量使用陣列天線來構成窄波束，車載雷達在 3~5°，有效提高了方位精 度。
2.3 毫米波雷達應用
? 毫米波雷達在 ADAS 上應用大致分為前向雷達和后向雷達，前向包含自適 應巡航 ACC、自動緊急制動 AEB、前方碰撞預警 FCW、主動車道控制 ALC、行人檢測系統(tǒng) PDS，后向包含盲點監(jiān)測 BSD、變道輔助 LCA、后 方碰撞預警 RCW、開門報警 DOW、倒車碰撞預警 RCW等等
2.4 市場格局及本土化優(yōu)勢
? 毫米波雷達目前基本為國外一級供應商廠商壟斷，這部分市場 Tier1 與主 流車廠綁定較緊密，例如大陸、博世、海拉、德爾福、奧托立夫等，核心 元器件也主要被英飛凌、德州儀器、意法半導體、亞德諾半導體等壟斷。
? 而隨著國內自主品牌車廠開始陸續(xù)推出 ADAS 車型，ADAS 國內滲透率提 升，國內毫米波廠商在完善產品、搭建體系、穩(wěn)定量產的過程中有機會切 下一份蛋糕。像華域汽車這樣的國內 Tier1，還有德賽西威這一類汽車電子 起家的大供應商，都在布局發(fā)力毫米波雷達，另外還有一批初創(chuàng)企業(yè)，如 行易道、蘇州豪米波、深圳安智杰、深圳承泰、納雷科技、南京隼眼、蘇 州安智、杭州智波等等。
國外毫米波雷達供應商
? 博世的毫米波雷達主要以 77GHz 為主，覆蓋的面比較廣，有長距(LRR)、 中距(MRR)以及用于車后方的盲點雷達。博世的方案集成度高，直接能 夠輸出的是對汽車執(zhí)行層的控制信號，通常是與車企合作，定制開發(fā)多功 能的模塊。
? 大陸在毫米波雷達產品方面既有 24GHz，也有 77GHz，戴姆勒的 77GHz 毫米波雷達主要由其供應。
? 德爾福以 77GHz毫米波雷達為主，采用較為傳統(tǒng)的硬件方案，成本較高。
? 奧托立夫以 24GHz盲點監(jiān)測、變道輔助雷達為主，主要客戶是戴姆勒奔馳， 其車輛基本標配了變道輔助雷達。
國內毫米波雷達供應商
2.4.1 華域汽車
? 2017 年底國內首款自主研發(fā)、具有獨立知識產權的 24GHz 后向毫米波雷 達實現量產，前向、后向毫米波雷達通過冬季極寒工況試驗，自動泊車系 統(tǒng)完成車位掃描、路徑規(guī)劃、整車控制、路徑跟隨算法等開發(fā)。
2.4.2 德賽西威
? 已完成 24GHz毫米波雷達樣品開發(fā)，77GHz毫米波雷達還在研發(fā)中。
2.4.3 行易道
? 公司國內最早推出 77GHz 雷達，近主流市場的 77GHz 中近程雷達 2017 年底量產，77GHz 遠程雷達(用于重型卡車、大型巴士等，作用距離 200 米)將在 2018 年推出。此外，公司與意法半導體，中科院電子所微波成 像國家重點實驗室三方成立聯合實驗室，推動 79GHz 雷達 2019 年前進行 產品化。
2.4.4 承泰科技
? 承泰科技成立于 2015 年 4 月，并立項研發(fā) 77GHz 汽車毫米波雷達，目前 公司在研發(fā) 77GHz 汽車毫米波雷達上也取得突破，已在內部測試階段， 2017 年 9 月份推出外部測試。沈陽承泰的核心成員基本上是來自于華為， 團隊曾成功研發(fā) WLAN 綜測儀，填補了國內 WLAN 綜測儀的空白，成功 突破國外儀表廠家對 Wi-Fi/BT 射頻物理層信號綜合測試技術構建的壁壘。
2.4.5 蘇州豪米波
? 公司所生產的 24GHz 毫米波雷達系列產品，性能及各項系數達到同行 77GHz產品水平，同時價格優(yōu)勢明顯。24GHz產品技術成熟、量產穩(wěn)定， 目前公司產能達到 1 萬套/月。
? 蘇州豪米波計劃在 2019 年對 79GHz 毫米波雷達進行量產，價格會在 200 美金以內。目前博世稱 2019 年會開始在歐美市場提供 79GHz 的產品，雖 然大陸、德爾福也在研發(fā)該頻段的毫米波雷達，但都未宣布供貨時間，而 且在芯片獲得時間上，79GHz和 77GHz的芯片都要 2019 年才能大批量供 貨。公司認為，與其在零部件巨頭已經量產成熟產品的 77GHz 殺成紅海， 不如在下一代毫米波雷達產品上搶占先機。
2.4.6 納雷科技
? 公司采取與 Tier 1 廠商大陸合作的方法進入 77GHz毫米波雷達的競爭。
三、車載攝像頭:ADAS 主流傳感器、自動駕駛的眼睛
? 攝像頭技術最為成熟，車載應用起步最早，在 ADAS 階段作為絕對主流的 視覺傳感器，根據功能不同需要 4 個到 8 個攝像頭，應用在車道監(jiān)測、盲 點監(jiān)測、障礙物監(jiān)測、交通標志識別、行人識別、疲勞駕駛監(jiān)測、倒車影 像、360 全景影像等等。
? 進入自動駕駛時代，由于攝像頭獨有的視覺影像識別功能，能夠模擬人類 視野，利用多個攝像頭合成周圍環(huán)境，還能識別顏色和字體，進而能夠識 別交通標志、行人、物體等，是名副其實的自動駕駛的眼睛;并且，還可 以作為其他傳感器失效的冗余系統(tǒng)，增加自動駕駛系統(tǒng)的安全性;根據多 傳感器系統(tǒng)的融合，攝像頭需要至少 6 個以上。
3.1 車載攝像頭概述
? 車載攝像頭是 ADAS 系統(tǒng)的主要視覺傳感器，鏡頭采集圖像，由內部感光 組件電路及控制組件對圖像進行處理并轉化為數字信號，從而感知車輛周 邊的路況情況、實現圖像影像識別功能。
? 車載攝像頭包括單目攝像頭、雙目攝像頭、廣角攝像頭等。ADAS 階段單 目攝像頭應用較多，L3 以后，需要多個攝像頭配合。
? 雖然攝像頭分辨率高、功能齊全，但是它錄入的是圖像信息，數據量較大， 較依賴圖像識別，相比激光雷達的點云，對計算機的要求高很多，這也將 提高整體成本。因此攝像頭獲取的圖像信息將主要負責交通標志識別、物 體性質和顏色識別等少數領域，作為激光雷達和毫米波雷達的補充。
? 車載攝像頭的發(fā)展方向是不斷提升行人或物體的正確識別率，目前僅為 95%;在惡劣天氣條件下，如雨霧或低角度陽光照射下增強攝像頭的魯棒 性;加大攝像頭的探測距離至 250 米，目前僅有 120 米范圍。
3.2 攝像頭產業(yè)鏈
? 車載攝像頭主要由鏡片-鏡頭組;晶圓-CMOS 芯片;模組、DSP 和系統(tǒng)集 成等構成。攝像頭屬于較成熟的產業(yè)，目前產業(yè)內的龍頭企業(yè)由于成本、 技術和客戶等優(yōu)勢，新進入者不容易獲得競爭優(yōu)勢。
? 傳感器 CMOS 方面，日韓高科技企業(yè)壟斷，索尼、三星兩家市占率之和超 過 50%。
? 圖像處理器 DSP 方面，主要供應商為德州儀器(TI)、 Mobileye、華為海 思等，其中德州儀器(TI)技術積累最深厚、市占率最高。
? 鏡頭組方面，作為車載攝像頭的核心原件，其品質由焦距、視場角、光圈、 畸變、相對照度、分辨率等指標進行衡量，鏡片加工、鏡頭組裝的核心是 精密加工、光學設計能力。舜宇光學市占率最高，占車載鏡頭組國內市場 50%以上。
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四、主要車企和造車新勢力多傳感器解決方案
4.1 主要車企多傳感器方案:積極布局、以最合理的方案量產裝車為目標
? 從車廠來說，對待自動駕駛更慎重，大家都承認自動駕駛會是未來，但發(fā) 展自動駕駛的前提是不能影響現階段的產品開發(fā)與銷售。
4.1.1 L2 級方案:特斯拉 Autopilot
特斯拉的方案類似于互聯網公司及消費類產品的迭代方式，每一臺特斯拉都 會配置當時最新的硬件，然后通過 OTA 不斷更新固件，獲得更完善的駕駛輔 助或自動駕駛功能。龐大的用戶群可以源源不斷地供給真實路況的駕駛數據， 幫助 Autopilot 訓練和迭代算法。目前 Autopilot 已經推出 1.0 和 2.0版本。
Autopilot 相當于 L2 級別的自動駕駛，能夠根據交通狀況調整車速;保持在 車道內行駛;自動變換車道而無需駕駛員介入;從一條高速公路切換至另一條; 在接近目的地時駛出高速;在接近停車場時自動泊車。
4.1.2 L3 級方案:奧迪 A8 AI
? 是市場上第一款具備 L3 級別自動駕駛能力的量產車，在某些特定情況下， 如在停車和駛離、時速 60 公里以下行駛或交通擁堵時，該系統(tǒng)將接管奧迪 A8 的駕駛操控，而駕駛員則無需持續(xù)監(jiān)控車輛的駕駛與運行。
? 整個自動駕駛系統(tǒng)由安全電腦、儀表盤、NMI 用戶交互導航系統(tǒng)、電子剎 車助力 Brake Boost、電子穩(wěn)定系統(tǒng) ESC、電子轉向控制 EPS、發(fā)動機控 制單元、變速箱控制單元、車身電腦、后輪轉向系統(tǒng)、網關 Gateway、電 子懸掛控制平臺 EEP 和中央自動駕駛控制器 zFAS組成。
4.1.3 L4 級方案:通用 Cruise AV
? 2018 年 1月 11 日，通用聯合 Cruise Automation 對外公布了其第四代無人 駕駛汽車概念原型，這款車稱為 Cruise AV，由 Bolt EV改裝而來，里面沒 有方向盤、制動和油門踏板。通用希望在 2019 年，就能夠將這款車型投 入到它們的共享出行車隊使用。
? 傳感層配置包括 5 個激光雷達、21 個毫米波雷達和 16 個攝像頭:
? 5 個激光雷達:Velodyne 的 VLP16 16 線激光雷達;
? 21 個毫米波雷達:12 個 79GHz 毫米波雷達由日本 ALPS 提供，2 個 前向 2 個后向長距離毫米波雷達推測由德國大陸提供，型號可能是 ARS-408;5 個高分辨率毫米波雷達由德國博世提供，主要是車兩側 和正前方。
? 16 個攝像頭:車頂 10 個，包括一個基線長大約 8 厘米的雙目攝像頭， 8 個 360 度環(huán)視攝像頭，攝像頭周圍均有紅外 LED，可以在低照度甚 至黑夜下工作。車內后視鏡位置有一個非無人駕駛版 Bolt 的單目攝像 頭，車輛最前部位置有一個長距離單目攝像頭。車外后視鏡和車后部 各兩個攝像頭。
4.1.4 其他代表車型智能駕駛方案
? 不僅奔馳 GLC 等豪華車型配備了 ADAS 系統(tǒng)，如奔騰 SENIA R9 屬于緊 湊型 SUV，頂配版本僅 12.59 萬元，同樣配備了 ADAS系統(tǒng)，而且功能還 相當完備，不輸于豪華車型。說明隨著 ADAS 系統(tǒng)的普及，越來越多的車型可以享受到技術帶來的便利，同樣說明車載攝像頭、毫米波雷達等傳感 器將迎來高速增長階段。
? 但是中國供應商目前尚未進入乘用車 ADAS 的供應商目錄，以吉利博瑞 GE--一款國產 B 級車為例，該車 ADAS 系統(tǒng)攝像頭使用的是博世 MPC2，77GHz 毫米波雷達是博世 MRR 中距雷達，尚未有國內供應商在 列。其中，77GHz 毫米波雷達國內還幾乎沒有廠商能夠量產，離進入整車 廠供應商目錄還有較長的距離。
4.2 造車新勢力方案:ADAS標配、擴展向自動駕駛進發(fā)
? 2018-2019 年是造車新勢力首款量產車型下線的時間，大部分車型都配備 了 ADAS 功能，解決方案包括數個攝像頭、毫米波雷達和超聲波傳感器等， 少數方案安裝或預留激光雷達位置。
? 對比主要造車新勢力近期量產車型不難發(fā)現，絕大部分車企按照循序漸進 的方式，從 ADAS 功能逐步“進化”到更高級的自動駕駛功能。這同時符 合了自動駕駛技術的發(fā)展、政府政策法規(guī)的完善以及消費者的接受程度。
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4.3 造車新勢力 Vs. 知名車企
? 對比特斯拉、奧迪、蔚來和拜騰的自動駕駛解決方案，蔚來與拜騰基本沿 襲了特斯拉的解決方案，以毫米波雷達和攝像頭為主。原因是激光雷達的 成本較高，而且使用低線束激光雷達也只能在有限場景下達到自動駕駛的 能力，與毫米波雷達+攝像頭的解決方案差距不大。當然，2020 年以后隨 著自動駕駛軟硬件的成熟，造車新勢力與知名車企均有安裝激光雷達并向 高級別 L4 以上自動駕駛發(fā)展的計劃，例如拜騰已預留了 BYTON LiBow前 后向弓形激光雷達系統(tǒng)的位置，并與自動駕駛技術公司 Aurora 共同開發(fā) L4 級別的自動駕駛方案，計劃在 2020 年底達到 L4 級自動駕駛能力。
? 短期內自動駕駛系統(tǒng)成本較高，主要原因有以下兩點:
? 自動駕駛芯片設計制造技術由國外壟斷，如 Intel(Mobileye)、 NVIDIA 等，國內還沒有自主研發(fā)和生產能力，由于半導體發(fā)展規(guī)律短 期國產產品也幾乎不可能達到自動駕駛車的技術要求，因此將長期占 據自動駕駛系統(tǒng)乃至整車的較大比重。自動駕駛芯片成本至少在 1 萬 美元以上，甚至達到 1.5 萬美元以上;
? 短期內激光雷達價格較高，即使奧迪的四線雷達成本也需數千美元， 更多線束雷達成本更高。目前只有極個別廠商的激光雷達能達到車規(guī) 級別，大多數在產能產量、產品質量和壽命上都還沒有達到車規(guī)要求， 因此至少到 2020 年前還將保持高成本狀態(tài)。
4.4 長期形成“閉環(huán)運營”和“軟件系統(tǒng)”兩類自動駕駛供應商
? 2020 年以后 L4 及以上級別的自動駕駛功能將登上舞臺，屆時可能形成閉 環(huán)運營商和開源技術合作平臺兩類主要商業(yè)模式。
4.4.1 未來的閉環(huán)自動駕駛車運營商--谷歌 Waymo
? Waymo 與克萊斯勒合作的車型中，一輛車裝有 5 個激光雷達，分別為前部 3 個，頂部 1 個和尾部 1 個;毫米波雷達 4 個，前后部各 2 個;攝像頭 1 個，位于頂部;其他補充傳感器 1 個，位于頂部。由于是測試車輛，安裝 傳感器數量較多，配置冗余比較充分，成本也較高。
4.4.2 自動駕駛的安卓系統(tǒng)--百度 Apollo
? 2017 年 4 月發(fā)布 Apollo 計劃，在百度內部把車聯網、L3、L4 各部門整合 在一起加強了競爭力，在外部充當了中國自動駕駛的旗手，召集起一個大 聯盟，把車企和供應商都囊括進來，一方面加強聯盟內的合作，另一方面 尋求與政府合作、吸收外部資金。
? Apollo 平臺是一套完整的軟硬件和服務系統(tǒng)，包括車輛平臺、硬件平臺、 軟件平臺、云端數據服務等四大部分。旨在向汽車行業(yè)及自動駕駛領域的 合作伙伴提供一個開放、完整、安全的軟件平臺，幫助他們結合車輛和硬 件系統(tǒng)，快速搭建一套屬于自己的完整的自動駕駛系統(tǒng)。
? 硬件層面:
? 計算中心:Neousys Nuvo-6108GC，x86 架構的工業(yè)控制計算機;
? CAN 通信卡:ESD CAN-PCIe/402-B4，與汽車執(zhí)行層進行信號通信;
? GPU 和 IMU:NovAtel SPAN-IGM-A1 或者 NovAtel SPAN ProPak6 和 NovAtel IMU-IGM-A1，進行 GPS定位和慣性定位;
? 激光雷達:Velodyne HDL-64E S3，掃描距離達到 120 米，水平 360 度掃描，垂直 FOV26.9 度;
? 毫米波雷達:大陸集團的 ARS408-21，車輛前端探測;
? 攝像頭:Leopard Imaging LI-USB30-AR023ZWDR。
? 對比 Waymo，百度的 Apollo 平臺以提供軟件和技術為主，相對是“輕資 產”的商業(yè)模式。優(yōu)勢是以人力資源為主，提供軟件和技術，不涉及工業(yè) 生產，不占用大量資本金。劣勢同樣明顯，以技術開源，為不同客戶定制 化研發(fā)系統(tǒng)的商業(yè)模式壁壘較低，如果有其他有技術特點的創(chuàng)業(yè)公司發(fā)展 較快，可能影響自身的市場份額。
五、投資建議
? 造車新勢力方面，建議關注車輛量產“賽道”領先和配備 L2 級別以上智能 駕駛系統(tǒng)的蔚來汽車、小鵬汽車，主要關注量產車落地后消費者的反饋和 體驗，跟蹤銷售情況;同時關注高端車領域的領先者拜騰汽車，關注其量 產計劃是否達到預期;
? 自動駕駛系統(tǒng)方面，短期建議關注上市公司德賽西威、華域汽車布局毫米 波雷達的情況及舜宇光學科技、歐菲科技等公司車載攝像頭的出貨情況;
? 中期建議關注激光雷達領先生產商如 Velodyne、Quanergy、Innoviz、 禾賽科技、速騰聚創(chuàng)等公司，主要關注產品研發(fā)進度、車規(guī)級標準申報情 況等;
? 長期自動駕駛逐步實現的過程中，會形成自動駕駛運營的平臺型公司，若 自身技術能力強大則會形成一定壟斷地位，如 Waymo;或形成基礎技術 開源合作形成的共享型平臺公司，如百度。后者需關注其他具有較強研發(fā) 能力的公司在提供定制化自動駕駛系統(tǒng)業(yè)務上形成的競爭。
