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汽车智能驾驶深度研讨报告:市场、政策、技术与产业链分析

pullbboy 2021-5-30 01:07 1299人围观 汽车技术

(报告出品方/作者:国联证券,张旭)

1 我们为什么需求智能驾驶?

1.1 智能驾驶简介:服务人与代替人

智能驾驶是指汽车经过配置先进的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备实 现协助驾驶员对车辆的操控,甚至完全代替驾驶员完成无人驾驶的功能。

高等级的智能驾驶是智能交通体系的一部分,经过 V2X(车联网)技术汽车可以 与道路信息、交通讯号、其他车辆等周围环境联接为一体,构成“人、车、路”高效运 行的交通体系。而在智能汽车外部,各种类型的传感器代替了人的眼睛与耳朵,感知 汽车周围状况;弱小算力的控制器代替了人的大脑,决策车辆行驶道路;呼应灵敏的 执行器代替了人的手脚,执行着智能大脑的命令。被“代替”的驾驶员则经过全新的人 机交互环境,享用着智能的体验与服务。这是智能驾驶的愿景,也是定义各个子功能 的发展目的。

1.2 智能驾驶的功能价值:安全、高效、温馨

安全一直是汽车出行的第一要务,早期的智能驾驶功能次要是集中在协助驾驶 员减少交通事故的辅助驾驶功能。其中,典型的功能为AEB(Autonomous Emergency Braking,自动紧急制动系统)。AEB 系统经过摄像头或雷达检测和辨认后方车辆,在 有碰撞能够的状况下先用声响和警示灯提示驾驶者停止制动操作回避碰撞。

当前我国交通范畴面临诸多痛点,包括:人为 缘由导致的交通事故率占比 90%;由于交通拥堵,仅仅在北京就形成了人均 4013.31 元/年的经济成本;我国物流费用在 GDP 中的比重达到 14.6%,远超欧美国家,效率 低下;我国大型城市停车位缺口平均在 70%以上,停车难的成绩越来越突出。

智能驾驶功能有望成为处理这些痛点的方案,其价值体如今多个方面:

提升安全性:智能驾驶功能协助减少交通事故率。

提升效率,减少成本:协同式交通系统可以提高燃油经济性及交通效率。

提高温馨性:减轻驾驶负担,解放用户工夫。

1.3 智能驾驶的经济价值:重构产业的革命

当前,汽车行业正在阅历 100 多年来最为猛烈的变革,“新四化”趋向(电气化、 智能化、网联化、共享化)带来全方位的产业革命。在这一变革中,智能驾驶将分明 提升汽车电子、软件算法等在汽车价值中的比重。先进的计算机、通讯、算法等技术 成果将被运用在智能驾驶汽车上。传统汽车行业的消费组织要素(知识技能、组织模 式等)将被片面改变,有望创造众多新增部件机会。

软件定义汽车理念曾经越来越被行业接受,经过软件更新(OTA)持续的优化功 能与创造价值成为将来智能汽车必备特征。智能驾驶功能的演进也是汽车产业逐渐 重构的重要内容。

1.4 智能驾驶技术分级与产品

智能驾驶技术分级标准

当前,行业普遍遵照 SAE 协会定义的智能驾驶等级。但从产品属性来看,智能 驾驶分为人承担责任和车承担责任两类。其中,L2 及以下的智能驾驶通常被定义为 ADAS(高级驾驶辅助系统),其最大的特点是系统只是給驾驶员提供协助,驾驶员需 要承担一切的责任与后果。而在 L4 及以上的智能驾驶汽车上,责任主体为汽车消费 或者汽车服务商对于 L3 级别的智能驾驶,由于其只能在特定条件下代替人,并且在 系统失效的时分需求人及时接管车辆,在实践运用中的可操作性及责任界定成绩内行 业内外存在较大争议。从技术角度而言,L3 级别智能驾驶是技术发展的必经阶段, 但从法律及产品角度,仍存在着较大争议。

智能驾驶产品开发战略选择

Waymo、滴滴等科技公司与初创公司采取“高举高打”策略,直接针对 L4 级别 的智能驾驶停止研发,以期完成全自动驾驶根据 Navigant Research 发布的 2020 年度自动驾驶汽车排行榜,Waymo、通用 Cruise、百度处于抢先地位。Waymo 从 2009 年就末尾了相关研讨,其在该范畴投入最大、积累数据最多、运用最片面。

从技术角度分析,针对 L4 级别的智能驾驶虽然曾经有了很多提高,但是目前仍 处于实验研讨阶段。面对状况复杂的开放道路,技术成熟度还远未达到片面商业化运 营的要求。2019 年,著名咨询公司 Gartner 在其报告中以为 L4 级别自动驾驶技术 片面成熟还需求 10 年以上的工夫。

主流汽车企业均从 ADAS 功能动手完成产品化,并逐渐向 L3、L4 级别功能方 向演进。头部企业则是同时规划 ADAS 产品开发与 L4 级别的自动驾驶技术研讨, 例如:大众,GM,Ford 等。当前,L2 智能驾驶产品曾经较为成熟,正在向 L3 技术 阶段发展。企业经过传感器、计算平台、算法的不断晋级与迭代,逐渐完善产品功能, 并扩展运用场景。特斯拉、奥迪、小鹏等曾经宣传开发出具有 L3 技术才能的智能驾 驶汽车,但由于 ODD(Operational Design Domain:设计运转区域)在法律及标准上还 没有明白,他们更多以 L2+来定义相关产品。2020 年底,特斯拉在写给加州机动车 管理局(DMV)邮件中承认,FSD 目前并非真正的完全自动驾驶,FSD 和 Autopilot 一 样,都属于 L2 级自动辅助驾驶系统。

我国愈加强调智能化与网联化同步发展,以网联功能构建“人-车-路-云”的全体 处理方案,减小单车智能的开发难度。2020 年 2 月,由发改委等 11 部委结合发布的 《智能汽车创新发展战略》中明白提出:“到 2025 年,中国标准智能汽车的技术创 新、产业生态、基础设备、法规标准、产品监管和网络安全体系基本构成。完成有条 件自动驾驶的智能汽车达到规模化消费,完成高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下 市场化运用。智能交通系统和智慧城市相关设备建设获得积极停顿,车用无线通讯网 络(LTE-V2X 等)完成区域覆盖,新一代车用无线通讯网络(5G-V2X)在部分城市、 高速公路逐渐展开运用,高精度时空基准服务网络完成全覆盖。”

2 市场需求:产品功能与运用场景的婚配程度影响用户需求

2.1 ADAS(辅助驾驶):产品成熟,功能不断丰富

ADAS(先进辅助驾驶系统)应用雷达、摄像头号传感器采集汽车周边环境数据, 停止静态、动态物体的辨认、跟踪,控制系统结合地图数据停止做出行为决策,使驾 驶者察觉能够发生的风险,必要状况下直接控制车辆的刹车或者转向动作,可有效提 升驾驶安全性、温馨性。

ADAS 所触及的次要零部件毫米波雷达、超声波雷达、摄像头、电动转向、电动 刹车等曾经在技术上成熟,并完成了大规模量产与运用。ADAS 的功能与运用也越来 越丰富,相关测评标准曾经颁布。在国家标准(2019 年)《道路车辆先进驾驶辅助系 统(ADAS)术语及定义》中给出了 36 项 ADAS 功能,包含 FCW、BSD、HMW、HUD 等信息辅助类 21 项,AEB、ACC、LKA 等控制辅助类 15 项。

在乘用车范畴,常用的 ADAS 功能包括安全控制类的 ACC/AEB/LKS 等,预警 类的 FCW/LDW/PCW/BSD 等,其他辅助性的 AP 等功能。

在商用车范畴,由于相关零部件成熟稍晚,ADAS 拆卸率还比较低。当前量产车 辆次要搭载的是 L1 级别功能或者信息报警类功能,如 AEB/BSD/DMS 等。随着商用 车电控执行器(刹车、转向等)产品的成熟,ADAS 功能在商用有望越来越丰富。


汽车智能驾驶深度研讨报告:市场、政策、技术与产业链分析

2.2 L3/L4(自动驾驶):场景决议市场空间与落地节拍

由于技术的局限性,L3/L4 级自动驾驶技术产品需求依托场景停止开发。对于驾 驶的场景,可以从环境的封闭性与车辆运转速度停止划分,相对封闭的环境与相对低 的运转速度有利于降低产品的开发难度。当前,典型的运用场景包括:高速公路、城 市道路、停车场、机场、矿区、园区、港口等。


汽车智能驾驶深度研讨报告:市场、政策、技术与产业链分析

针对特定场景开发 L3/L4 级自动驾驶产品优点是可以更快完成产品落地,缺陷 是产品定制化特征决议了其市场规模将会有限。根据罗兰贝格与蔚来资本的报告,自 动驾驶有望落地的场景中,跨域干线物流市场空间达到 7000 亿元,自动驾驶出租车 Robotaxi 市场空间达到 3500 亿元。而在港口场景中由于集装箱卡车本身规模有限 (1 万余辆),智能驾驶系统市场空间仅 60 亿元。

过去几年,阅历了自动驾驶投资起落后,“场景致胜”曾经成为行业共识。当前, 各个公司纷纷选定本人的主攻场景,以争取完成更早的商业化落地。Waymo、百度、 滴滴、Uber、文远知行、小马智行等公司的重点在 Robotaxi 范畴;TuSimple(图森未 来)、智加科技、赢彻科技等公司主攻干线物流;主线科技、西井科技等集中在港口物 流;希迪智驾、易控智加等主攻矿区场景;京东 X、菜鸟等则在园区物流配送上投入 较大。


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不同的场景,产品开发难度不同,商业落地速度也有差别。由于港口集装箱卡车 运转环境较为封闭,车速要求不高,产品开发相对简单,有望在 2023 年前后完成商 业化落地。而 Robotaxi 由于场景较为复杂,即便在美国较高的出行成本下,完成商 业化的收支平衡也要到 2026 年当前。这也是 Waymo 在美国凤凰城的 Robotaxi 运 营无法持续扩展的缘由。

2.3 产品功能价值决议需求弹性

辅助驾驶的安全功能被归入法规标准,有望疾速普及

智能驾驶的自动安全功能可以提高道路安全、减少交通事故。因此,我国政 府正在将会越来越多的自动安全功能归入到法规标准体系。

在乘用车范畴, AEB 等辅助驾驶功能曾经被归入欧洲、北美、我国的测试认证 规范,标准引导产品晋级的意味分明。2018 年,AEB 已被归入我国乘用车的新车评 价规程(C-NCAP),缺乏相关配置的车型将难以获得较高的评级。根据评分体系,在 2018 年,车辆要获得 5 星级评价,自动安全的最低得分率要求为 26%;而到 2019 年,最低得分率提升至 38%;2020 年提升至 55%。根据 Euro NCAP 的发展规划, 针对 AEB 功能,将引入更多测试包括:后向行人保护、AEB 交叉路口评价等。2022 年末尾引入 Head-on(迎面)测试,模拟车辆正面头碰头的场景。

在商用车范畴,特别是“两客一危”车辆(公交、客运、危化品车辆),由于其对 交通安全运转影响严重,政府曾经将拆卸 AEB,FCW 等辅助驾驶功能列入强迫标 准。思索到商用车安全成绩所形成的社会隐性成本,针对普通商用车辆的引荐标准也 曾经颁布。部分强迫性政策与规定从“两客一危”末尾,并逐渐向重型载货汽车、 新动力汽车、中轻卡、专项作业车等范畴推行。

2020 年发布的《道路运输条例(修订草案征求意见稿)》,要求客运车辆、危 险货物运输车辆、半挂牵引车及总质量 12 吨以上的载货车辆该当按照有关规定装备具有行驶功能的卫星定位安装和智能视频监控安装。

这些触及人员安全的标准与法规政策的出台将会促进辅助驾驶(安全)功能 浸透率提升,加速功能改进与系统单车价值提升。

显性价值明晰的智能驾驶功能市场接受度高

在车辆驾驶过程中,停车、跟车、变道、紧急状况应对是常见的驾驶员操作。乘 用车的智能驾驶功能开发次要是针对这些情形中的痛点,满足驾驶员的需求。例如, 停车对新手司机而言难度较大,自动泊车(代客泊车)可以完成从找车位到泊车入库 的全过程。而在交通拥堵的道路,ACC(自顺应巡航)可以有效跟车缓解驾驶员的疲 劳。对这些功能需求与驾驶员的阅历、道路运转条件亲密相关,产品价格对于需求弹 性影响较大。


汽车智能驾驶深度研讨报告:市场、政策、技术与产业链分析

而在商用车范畴,车辆作为消费材料,智能驾驶功能次要围绕如何安全、高效的 创造价值停止开发。产品与功能的接受度与投入报答比直接相关,一旦打破拐点,市 场浸透率有望疾速增长。图森将来(TSP.O)在其招股书中披露,自动驾驶卡车有望 完成 USD1.98/mile 的成本节省,将来有望接近 1 年的投入报答比,这将使得用户接 受度迅速提升。与之相似,2020 年我国重卡 AMT 变速箱投入报答比已被用户接受, 出货增速超过 7 倍且供不应求,正在疾速普及。


汽车智能驾驶深度研讨报告:市场、政策、技术与产业链分析

虽然乘用车与商用车对智能驾驶需求出发点不同,但随着政策完善、技术成熟、 客户认知度提高,可以实在处理用户痛点的智能驾驶功能有望疾速普及。

个性化智能驾驶功能市场接受度将由产品成熟度、用户支付志愿共同决议。

随着对于用户体验的注重,智能座舱作为智能驾驶中“人机交互”的端口越来越受 到注重,HUD(低头显示)、多屏显示等功能被已在部分车型上搭载。但这些个性化 的功能还面临成本较高、成熟度不够的场面,其市场普及与浸透率提升需求工夫。

同时,部分智能驾驶功能夸张宣传、操作复杂、用户体验不佳,在客户端存在“老 手不会用,新手不会用”等成绩,影响了其浸透节拍。根据威尔森咨询在 2019 年的调 查,中国消费者对智能驾驶的兴味度达到 71%,但是信任度只要 28%。由于用户习 惯与功能成熟度,用户更多不情愿支付额外费用或者处于观望形状。根据 2020 年 Q4 Tesla 交流会,中国用户的 FSD 软件付费激活率仅为 2%,费用更低的小鹏汽车 Xpilot 激活率也仅 20%。

对于个性化的智能驾驶产品,还需求在提升用户称心度与支付志愿上努力。


汽车智能驾驶深度研讨报告:市场、政策、技术与产业链分析

3 政策、技术、标杆共同推进,智能驾驶加速到来

3.1 政策支持:国家战略方向;地方大力扶持;行业积极呼应

智能驾驶的国家战略 2020 年,我国 11 个部委结合发布的《智能汽车创新发展战略》中已明白指出智 能驾驶汽车是国家战略发展方向,其包括:

(一)智能汽车已成为全球汽车产业发展 的战略方向;

(二)发展智能汽车对我国具有重要的战略意义;

(三)我国拥有智能汽 车发展的战略优势。

发展层面:智能驾驶汽车是成为汽车强国的战略选择。产业层 面:鼓励相关产业跨界交融,产业链重构,智能化,网络化,平台化发展。

技术层面: 智能驾驶带动了高新技术的发展。

运用层面:汽车由机械运载工具转变为智能移动空 间和运用终端、新兴业态的重要载体。

地方大力扶持智能驾驶产业落地

地方政府对智能驾驶发展也极为注重,纷纷出台各项鼓励与扶持政策。包括:依 托新型城镇化和智能化道路交通设备等严重工程建设,纷纷建立智能公交与车路协同 技术运用示范线路;制定示范运用推行计划,逐年扩展智能网联公交车示范区域和应 用数量;制定政府采购要求,逐年提高智能驾驶环卫车等的示范运用比例;设立人才 专项配套政策,引导行业人聚集;扶持企业的智能驾驶技术研发等。地方政府希望通 过不断扩展智能驾驶示范运用规模,以示范运用带动产业发展。

行业标准体系正在成形,产品评测促停止业健康发展

行业标准是指点智能驾驶发展的重要根据。相关部门将智能网联汽车标准体系 框架定义为“基础”、“通用规范”、“产品与技术运用”、“相关标准”四个部分,同时根据 各详细标准在内容范围、技术等级上的共性和区别,构成 14 个子类。2020 年,我 国已制定 30 项以上智能网联汽车重点标准,初步建立可以支撑驾驶辅助及低级别自 动驾驶的智能网联汽车标准体系,到 2025 年估计将制定 100 项以上智能网联汽车标 准,系统构成支撑高级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。

产品测试评价、质量检测体系完善将为消费者购车用车保驾护航。随着整车企业 纷纷发布具有 L3~L4 级自动驾驶功能汽车产品量产计划,且积极展开道路测试、运用示范及商业化试运营,行业急需建立完善智能网联汽车产品等级划分及评价准绳, 服务消费者购车用车。2020 年 10 月,由中国智能网联汽车产业创新联盟、国汽(北 京)智能网联汽车研讨院有限公司、华为技术有限公司、中汽中心、中国汽研等共同 编制完成了《智能网联汽车产品测试评价白皮书》,行业在智能网联汽车产品测试评 价流程上达成了共识。其适用于装备自动驾驶系统且具有 L3/L4/L5 自动驾驶功能的 M 类、N 类车辆,其它类型车辆可参照执行;可用于评价高速/环路、市内运转、泊 车/取车、封闭园区和城际/郊区等五大延续运转场景的自动驾驶运转才能;可用于 Robotaxi、AVP、HWP 等典型自动驾驶汽车产品的测评,同时港口、矿区车辆可参 照运用。2021 年 1 月,国家市场监督管理总局正式赞同中国汽研与湖南湘江智能科 技创新中心有限公司共同筹建“国家智能网联汽车质量监督检验中心(湖南)”。

3.2 技术提高:感知/智能/通讯技术导入

感知技术发展

感知是指智能驾驶系统从环境中搜集信息并从中提取相关知识的过程,通常包含 环境感知和定位两部分。其中,环境感知(Environmental Perception)指对于环境 的场景了解才能,例如妨碍物的类型、道路标志及标线的辨认、行人车辆的检测、交 通讯号的辨识等。定位( Localization )是对感知结果的后处理,经过定位功能从而 协助汽车了解其相对于所处环境的地位。

感知是智能驾驶系统的基础。以摄像头为基础的视觉感知技术,由于成本较低,获取信息丰富,有利于大规模在汽车上运用。同时,毫米波雷达、超声波雷达技术在 汽车上也运用得越来越成熟。激光雷达过去普通用在测绘、工业消费范畴,价格昂贵。 2019 年,Luminar 发布了价格不到 1000 美元的 LiDAR 处理方案。Velodyne 公司则 计划到 2024 年将平均售价从 2017 年的 17900 美元降至 600 美元。2020 年,华为 宣布其将量产的激光雷达单价在 200 美元以下。随着激光雷达价格的疾速下降,奥 迪、宝马奔驰等整车企业已将其归入了搭载规划。

算法晋级与计算平台提高

过去十年,随着深度学习为代表的算法在人工智能范畴中运用,计算机迷信又进 入到了新的阶段。深度学习是用于建立、模拟人脑停止分析学习的神经网络,并模拟 人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点,是试图模拟大脑的神经 元之间传递,处理信息的形式。最典型的运用是计算机视觉和自然言语处理(NLP)领 域。其需求依托大量的数据与硬件计算才能来完善功能。

Mobileye 以其算法和芯片技术疾速成为 ADAS 范畴头部企业,市场占有率一度 超过 70%。当前,其算法日趋成熟、芯片功能大幅提升,可以完成判别后方车辆、行 人、安全间隔、车道线等功能,满足了智能驾驶大规模运用的需求。其第四代算法芯 片 EyeQ4 较上一代功能提升 8 倍,EyeQ 系列 芯片累计发货量超过 5000 万块。2017 年,Mobileye 被英特尔以 153 亿美元巨资收买。

英伟达(NVIDIA)、高通(Qualcomm)、华为、百度、地平线等科技公司也纷纷 规划车载计算平台。2019 年末,英伟达推出的全新自动驾驶芯片 ORIN,其功能已达 200TOPS(每秒钟一万亿次运算),接近 L4 级别自动驾驶的算力要求。


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5G 时代到来,V2X 成为新基建一部分

车联网(V2X)可以完成车与车通讯(V2V)、车与人通讯(V2P)、车与路通讯 (V2I)、车与云端通讯(V2C)等信息交换。经过 V2X,车辆可以经过网络获取到更 多的道路和其他交通参与者的信息,而不是仅仅经过自车的感知和预测,可以有效降 低单车成本、提升系统牢靠性。

5G 通讯技术正在全球范围停止运用。对于智能驾驶,5G 的低延时、高带宽的 特点,为 V2X 通讯网络提供了更片面的保障。当有低延时高带宽的基础设备支撑后,智能驾驶经过车端和云端的协同感知、计算可以发挥出更大的潜力。5G 时代的到来, 将推进车联网功能(V2X)的扩展与运用,有望协助智能驾驶完善功能。

我国 5G 通讯技术全球抢先,基站建设覆盖广,为汽车的网联化提供了良好的基 础环境。因此,我国在完成智能交通的战略上愈加倾向车路协同发展,注重车辆的网 络化程度提升,减小对于单车智能技术的依赖,加快智能网联汽车产品落地。2020 年,智慧道路基站建设成为我国“新基建”的重要内容。智慧基站作为基础设备被运用 在道路上,其包括了道路信息感知、数据存储与计算、信息中继传输等功能为一体。 智慧基站经过 5G/V2X 通讯,以极低延时将信息传输给周边车辆、移动终端及云端, 完成“人-车-路-云”协同交互,提供高质量道路信息服务。

传感器、计算机、通讯、电子等技术的发展直接或者间接的推进着智能驾驶技术 的提高,智能驾驶范畴也成为多产业交融发展的代表。在技术端,L3/L4 级别自动驾 驶技术的成熟度依托于各部分技术的成熟度,表现为分明的短板效应。

因此,对于自动驾驶,我们以为不应高估技术短期打破,但是更不应低估其对于 产业结构、商业形式的长期影响。

3.3 标杆引领:特斯拉引领智驾体验

伴随着上海工厂量产 Model 3,2020 年特斯拉达到了近 50 万辆交付。特斯拉 2017-2019 年的交付量分别达到 10.31/24.52/36.75 万辆,持续高速增长。除了纯电 动,驱动特斯拉的另一个产品特征就是其智能驾驶功能,完成片面自动驾驶(FSD, Full Self Driving )是公司产品开发的目的。


汽车智能驾驶深度研讨报告:市场、政策、技术与产业链分析

特斯拉汽车除支持目前已完成的 Autopilot 自动辅助驾驶功能外,可以经过 OTA 更新软件,不断完善功能。环绕车身共配有 8 个摄像头,视野范围达 360 度, 对周围环境的监测间隔最远可达 250 米。12 个超声波传感器作为整套视觉系统的补 充,可探测到柔软或坚硬的物体,传感间隔和准确度接近上一代系统的两倍。加强版 前置雷达经过发射冗余波长的雷达波,可以穿越雨、雾、灰尘,甚至前车的下方空间 停止探测,为视觉系统提供更丰富的数据。系统功能已包括:自动巡航控制、辅助转 向、自动变道、自动泊车、车库呼唤、自动驶入高速匝道、自动辨认红绿灯、路标、 环岛等复杂路况并自动控制等。同时,特斯拉引领的大屏幕车载中控,完成了愈加智 能的人机交互形式,极大的提高了驾驶体验。

标杆已至,本土品牌纷纷应战,智能驾驶将由导入期进入长大期,表现为搭载功能越来越多,浸透率越来越高。特斯拉的 Autopilot 带来了宏大的示范效应,有望成 为智能驾驶功能片面普及的加速器。特别是新动力汽车范畴,小鹏汽车、蔚来汽车、 智已汽车等均将智能驾驶功能作为其产品力的表现,这将推进 L2 及 L2+的智能驾驶 的在市场端的普及。

在燃油车范畴,L2 及以上智能驾驶功能的浸透率仍在低位,市场潜力宏大。以 典型 L2 级自动泊车功能为例,该功能在 30 万以上的车型配比较高,超过 30%;而 在 10~20 万区间的车型中,该功能平均率仅为 5%。8~20 万的区间是我国乘用车销 量的主力,占比达到 64%。可见,该功能的整车搭载率依然在 10%左右。细分来看, 以长城汽车、吉利汽车为代表的自主龙头企业的泊车功能搭载率已达到 10%以上。 智能驾驶功能已成为自主产品超高性价比与产品抢先性的标志,正在越来越被注重。


汽车智能驾驶深度研讨报告:市场、政策、技术与产业链分析

随着智能驾驶功能的添加与普及,Marketstand 公司预测从 2019 到 2027 年, 全球 ADAS 市场年均增速将达到 20.7%,有望成为千亿美元的市场。


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3.4 标杆引领:商用车龙头寻求开拓新大陆

商用车市场愈加追求安全与高效,智能驾驶价值愈加显性

商用车作为消费工具,投资报答比是客户价值的根本。在细分客户之中,个体用 户愈加看重初始购买成本,而集团客户多选择 TCO(全生命周期费用)作为其购买 判别的根据。我国物流费用在 GDP 中约占 15%,分明高于发达国家程度。其中一个 重要的缘由是公路货运效率不高,由于安排不合理、信息不对称形成空载运营。根据 罗兰贝格测算,当前中国商用车市场总 TCO 规模为 7 万亿,仅仅经过车联网方式将 会有 1.02 万亿市场优化空间。可见,智能网联汽车对于商用车市场有着宏大吸引力, 可以降低社会物流总成本。


汽车智能驾驶深度研讨报告:市场、政策、技术与产业链分析

随着智能物流的发展,重卡整车企业的边界将有望大幅拓宽。重卡整车企业有望 从汽车制造业企业转变为智慧交通运输处理方案提供者。这其中包括车辆业务将会 延伸到新动力范畴,车队管理服务将会愈加注重数据买卖,经过自动驾驶卡车提供运 营管理服务,零部件涵盖新增的高附加值部件。车联网技术有望减小企业与客户之间 的信息不对称,这将有效协助整车企业提高后市场的营运才能,包括汽车金融、售后 维修、二手车买卖等。

智能驾驶重卡成为企业将来产品方向

国际商用车企业利润在产品端与后市场服务端的比例为 7:3,而我国汽车产业 当前还是以产品销售为主的传统形式。智能驾驶重卡有望成为产品开发的次要方向, 国内企业业务形式有望拓展。

2019 年,一汽解放发布了“哥伦布智慧物流开放计划”,旨在打造新业态产业集 群,探求新技术、新形式、新市场,引领将来。2020 年,其合作伙伴已发展到 96 家, 共同打造了抢先的商用车智能网联生态。一汽解放长期位居国内重卡销量第一,在其 带动下,陕汽、东风等竞争对手也末尾加快了其智能重卡产品开发节拍。

对于科技公司,L3/L4 级的智能重卡商业化落地即将进入冲刺阶段。2021 年 3 月,图森将来递交了招股阐明书,有望在美国上市,成为自动驾驶第一股。2021 年 4 月,智加科技(Plus)宣布完成新一轮 2.2 亿美元融资,加上一个月前的 2 亿美元, 智加科技往年已完成总计达 4.2 亿美元的融资。2020 年 11 月,嬴彻科技宣布完成了 1.2 亿美元股权融资,此轮融资由宁德时代领投,原有股东包括普洛斯、G7、蔚来资 本参与跟投。商用车范畴的标杆科技公司正在获得资本市场的关注。

4 智能驾驶产业链分析:增量零部件与产业重构带来机会

4.1 当前:智能驾驶产业链分工与合作,集成才能是关键

智能驾驶次要功能包括环境感知、决策规划、控制执行等。从功能职责分析,零 部件供应商担任提供感知相关的各类传感器,转向、制动等车辆控制执行器;整车企 业自主或者与零部件 Tier1 供应商一同担任系统的集成,次要包括:数据交融、规划 决策、车辆控制等系统功能部分。

当前:自主整车集成才能有限,依赖国际 Tier1

对于 ADAS 级别智能驾驶产业链,下游为 Tier2/Tier3 供应商,担任提供元器件 或者次要零部件;中游系统 Tier1 供应商通常以本人的优势产品为依托,整合次级 Tire2 供应商,为整车企业提供系统产品与服务;下游则为整车企业。从技术角度, ADAS 功能触及感知、控制与执行等众多范畴, Tier1 供应商扮演着承上启下的角 色,需求具有系统集成才能,非常关键。

国际零部件巨头承担着 Tier1 的角色,占据了绝大部分市场份额。在乘用车范畴, 大陆、德尔福、博世,电装、奥托立夫为前五名,占据全球超过 65%的市场份额。商 用车 ADAS 的系统集成商集中度更高,威伯科、大陆集团与博世集团三家企业合计 占有全球超过 60%的份额。根据智研咨询测算,2020 年我国 ADAS 市场规模达到 800 亿元。由于国内 ADAS 开发起步晚,自主整车企业多依赖国际 Tier1 供应商提供 成套方案,以确保功能开发的成功率,国内供应商市场份额较小。


汽车智能驾驶深度研讨报告:市场、政策、技术与产业链分析

丰富的产品规划是成为 Tier1 供应商的必要条件。在智能驾驶范畴,博世、大陆 和法雷奥是全球 Tier1 中规划最片面的企业,华为是国内 Tier1 中规划最片面的企 业。智能驾驶范畴的 Tier1 次要支出来自于感知层中的毫米波雷达与视觉系统、决策 层的控制器等 ADAS 系统增量部件,以提供一体化方案为主。

全球前十位的 Tier1 供应商均为欧/美/日/韩企业,缺乏世界级 Tier1 厂商是我国 汽车零部件产业的“阿喀琉斯之踵”,限制了国产汽车电子零部件进入整车体系。成为 一流汽车电子 Tier1,除了必要的规模、丰富的产品线,还需求具有系统集成与服务 才能。


汽车智能驾驶深度研讨报告:市场、政策、技术与产业链分析

近年来,部分本土企业例如华域汽车、德赛西威、均胜电子等在部分 ADAS 基础 功能上曾经具有部分集成才能,正在向 Tier1 角色长大。

4.2 将来:产业链重构,增量部件价值高

高等级智能驾驶需求更高的信号传输效率、更强的计算才能、更完善的软件控制, 电子电气架构(EEA)与汽车软件的价值将会持续提升。根据 McKinsey 的测算, 2020 年至 2030 年,软件及电子电气架构(EEA)相关的市场 GARA 将会达到 7%。

电子电气架构(EEA)是整车所用电子器件的组合方式,一个高效架构将有效降 低产品成本、开发成本,提升产品导入效率,同时具有很强的顺应性,以应对功能的 不断晋级的需求。传统的电子电气架构(EEA)无法顺应将来智能驾驶功能的需求, 必须停止晋级与调整。其趋向是从传统的分立控制向集中的域控制转变,最终构成 “车载电脑+云计算”的云端互通形式。除了技术上的应战,这一晋级过程也需求伴随 着组织分工的重构,工作量宏大。


汽车智能驾驶深度研讨报告:市场、政策、技术与产业链分析

同时,当前汽车软件分布在 50~100 个 ECU 中,软件结构复杂,代码量曾经超 过 Facebook、Android 等软件,且开发与维护效率低下,曾经无法顺应将来高等级 智能驾驶的复杂功能需求。


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特斯拉 Model3 革命性 EEA 架构,开启集中计算平台时代,软件定义汽车成为能够。特斯拉将整车功能尽能够集中到 3 个计算模块之中,仅留下担任外设的 ECU 分分布置,经过 CAN 或以太网总线桥接起。在这样的 EEA 架构中,特斯拉应用 OTA (远程晋级技术),让其产品功能可以不断迭代与更新,从而充分发挥其软件才能。 同时,Tire1 硬件供应商的影响力与议价才能被大大减弱。

传统整车企业已看法到软件定义汽车将是产业链、组织要素的重构的核心,关系 到企业将来的生活,纷纷加大投入力度。大众汽车已成立专门的数字化与软件部门。 目的在 2025 年前,投资 70 亿欧元,招聘 10000 名软件工程师,将软件自研比率从 目前的不到 10%提升至 60%。并借助 Car.Software 打造的标准化操作系统 vw.OS。

与特斯拉相比,传统整车企业缺乏相关技术储备,需求宏大投入才有能够迎头赶 上。面对这种窘迫的场面,整车企业一方面联手科技公司,补偿知识、技能上的完善; 另一方面,抢先争夺软件开发人员,并收买相关科技公司,例如:通用 GM 收买 Cruise。 无论哪种方式对于整车企业都是宏大的投入,选择愈加开放合作、利益共享的形式正 在成为主流。

在新的产业生态体系中,芯片、算法、数据服务、激光雷达等将成为产业链中的 新增核心零部件,且附加值高,新进入者将不可避免。而成熟的传统零部件将会面临 着被替代或者价值被挤占的场面,传统 Tier1 的主营业务将会遭到应战。

汽车软件成为各方合作的重要纽带,有实力的整车企业产品组织方式将会变化, 其对软件的掌控将会加强。整车企业的软件部门将会贯穿到零部件开发环节,传统 Tier1 以软硬件承包的形式将会面临应战。

因此,传统国际 Tier1 将会面临整车客户策略调整与科技公司进入的双重冲击, 业务拆分与重组不可避免。这也将带来供应商的洗牌和产业合作形式的改变。

近年来,博世、大陆、德尔福、采埃孚等国际 Tier1 都停止了拆分与并购,以应 对将来自动驾驶等技术带来的应战。

将来,乘用车将晋级为出行服务提供商。汽车产业链将由原来等级分明、相对封 闭的金字塔结构转变为互融共生、分工合作、利益共享的新型产业生态。在乘用车领 域,当智能驾驶达到 L4(自动驾驶)阶段,整车厂商将不再是行业的下游,服务用 户出行成为行业终极目的。数据、共享经济和人工智能技术将打破过去成熟的金字塔 式的汽车产业链结构。

在网络型的生态结构中,抢占关键节点、成为用户端口将是头部企业规划的重点。 以智能汽车为平台基础,出行服务将会完成用户交互,数据搜集、整合、分析,功能 运用、优化、迭代等。

汽车产业的价值链将会从传统的消费制造向汽车运用端延伸。 企业假如可以对接用户,持续了解用户需求,改善用户体验,就有希望在产业链上占 据自动地位,获得较高附加值。

因此,整车企业希望转型为出行服务提供商,例如:入股 T3 出行。科技公司希 望拥有本人的硬件设备端口,例如:百度与吉利合作造车。

在商用车范畴,商用车晋级成为物流服务提供商,创造价值是根本。智能驾驶最 终将会成为物流服务的重要组成部分。因此,场景方(例如 G7、满帮等货运平台) 对商用车智能驾驶积极推进,其与头部商用车企业、智能驾驶公司共同组成了商业化 联盟以尽快完成产品落地。

从经济效益与安全角度,智能驾驶对商用车的价值愈加突出,一旦功能与商业模 式成熟,其普及速度将会愈加迅速。根据图森将来招股阐明书,其作为科技公司,将 货运服务、自动驾驶产品、核心技术作为公司次要业务范围。其与合作伙伴一同构建 智能物流运营服务体系,并推出灵敏的商业运营形式。

在产业链重构的过程中,国产零部件供应商有望迎来机会:

首先,以华为、百度为代表的本土科技公司进入汽车行业,有望带动下游企业。 2019 年,华为汽车事业部成立,其旨在成为将来智能汽车范畴 Tier1,并从“端(车)- 管-云”三个层次片面规划。在车端,智能电动、智能驾驶、智能座舱规划包括了核心 零部件产品,软件平台,系统方案,开发与测试工具等。华为的规划表现了其对汽车 行业早曾经做过深化的研讨,以“增量零部件”为目的,以其 ICT 才能为基础,“赋能” 整车企业,成为下一代 Tier1 的战略目的明白。为了完成这一目的,华为一手抓住关 键零部件,一手打造系统处理方案才能,既有广度也有深度,更容易与整车展开不同 程度的合作。同时,华为也与本土下游、生态其他环节展开了合作,其中包括四维图新、中国汽研、航盛电子、宁德时代等。在华为的牵头下,更多本土零部件企业有望 跟随其进入到整车体系之中,借华为的扩张而长大。

其次,在智能电动时代,自主车企的研发程度有了较大提升,正向研发进入打破 阶段。自主汽车品牌阅历了 20 多年的发展,从逆向研发起步,到搭建研发体系和平 台架构,如今曾经末尾获得核心技术正向研发的打破。在需求与功能定义才能上,自 主企业曾经具有部分才能。

蔚来、小鹏、上汽、长安等为代表的本土企业在智能驾驶范畴积极推进产品落地, 德赛西威、中科创达、地平线等本土供应商在供应链中的地位也得到了提升。

最后,在产业链重构过程中,国际竞争对手拆分与重组导致战略摇晃与执行力下 降,本土零部件企业市场空间增大。

4.3 感知层: 确定的增量市场,等待国产放量

感知传感器种类与原理:受益于智能驾驶浸透率与等级提高

感知层的基本组成是各种类型的传感器,包括:摄像头、超声波雷达、毫米波雷 达,激光雷达等。感知是智能驾驶的基础,在一辆可以完成 L2 及以上功能的车上需 要搭载多种传感器,停止大量的冗余设计,才能确保产品的安全牢靠。

不同的 ADAS 功能将会运用到不同类型传感器的优势。在近间隔、低速环境下, 超声波、摄像头可以将较好胜任,在远间隔环境下,毫米波雷达、摄像头、激光雷达 愈加有效。在分辨率方面,摄像头与激光雷达较为有优势。

智能驾驶浸透率提高与等级提升将带动传感器产业链发展。对于完成智能驾驶 功能,虽然各公司在传感器种类与数量选择上有差异,但等级越高搭载传感器越多是 确定趋向。根据车型配置信息的相关统计,智能驾驶在 L2 需求 9~19 个传感器,包括超声波雷达、长间隔及短间隔雷达和环顾摄像头,发展到 L3 估计需求搭载 19~27 个,能够需求激光雷达、高精度导航定位等。在特拉斯、蔚来、小鹏等新动力汽车产 品中,均装备了大量摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等传感器。以小鹏 P7 XPilot 3.0 为例,其搭载博世第五代毫米波雷达,前置 4 个摄像头(1 个三目摄像头模块和 1 个 DMS 摄像头)、5 个加强感知摄像头、4 个环顾摄像头共 13 个摄像头。在感知 车辆两侧和后方状况方面,小鹏汽车用毫米波雷达+摄像头构成两套系统、互为冗余, 完成全车 360 度无死角覆盖。同时,4 个环顾摄像头用于 360 度影像和自动泊车功 能。

在传感器零部件价格上,摄像头中,用于环顾等的广角摄像头价格较便宜约 150 元/个,用于前视功能的单目及多目摄像头附加值较高,单价在 600 元以上;毫米波 雷达 24Ghz 约 300 元/个作为角雷达运用,77Ghz 约 700 元/个;近间隔泊车用的超 声波雷达的价格最为便宜约 70 元/个。根据传感器单价及配置方案,我们估计 L1 至 L4 级别的传感分别为 1580 元、3600 元、11460 元、16960 元。从 L2 到 L3 级方案, 传感器配置需求有较大的提升,次要是添加了激光雷达、惯性导航等新型传感器。

摄像头系统:芯片+算法是核心,近距运用等功能本土企业有望替代

摄像头系统是 ADAS 核心传感器,在镜头采集图像后,由摄像头内的感光组件 电路及控制组件对图像停止处理并转化为电脑能处理的数字信号,从而完成感知车辆 周边的路况状况。其最大优势在于辨认内容丰富(物体是车还是人、标志牌是什么颜 色),且摄像头硬件成本相对低廉。

摄像头系统产业链环节包括:镜头组、芯片、视觉方案提供商(算法)、传统 Tier1 等。摄像头模组本身的壁垒不高,摄像头背后的算法和芯片是核心。通常由从事环境 感知的企业采购摄像头模组以及芯片,在芯片上完成算法软件的开发,其附加值可以 达到 30%-70%以上。Tier1 担任完成与整车厂的对接,系统集成等。Tier1 环节多为 国际供应商,其提供毫米波雷达等其他传感器,配合整车主机厂完成多传感器交融等 集成工作。当前,次要公司包括:博世,大陆,ZF,法雷奥等。


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在汽车芯片环节,多数被国外垄断,次要供应商有英飞凌(Infineon)、瑞萨电子 (Renesas)、意法半导体(ST)、恩智浦(NXP)、富士通(Fujitsu)、赛灵思(Xilinx)、 英伟达(NVIDIA)等,提供包括 ARM、DSP、ASIC、MCU、SOC、FPGA、GPU 等芯片方案。以 Mobileye 为代表的视觉公司与 Tier1 配合为 OEM 定义产品,掌握核 心的视觉传感器算法,并向下游客户提供车载摄像头模组、EyeQ 芯片以及软件算法 在内的整套方案。掌控视觉感知芯片与软件算法等附加值更高环节,是 Mobileye 能 够获取高估值的缘由。Mobileye 在前视摄像头处理方案范畴市场占有率达到 70%。


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CMOS 图像传感器完成图像采集功能。在该范畴,目前韦尔股份旗下的 OmniVision 处于全球第二,且份额逐年上升。


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根据 ICVTank、IHS 等数据,2015 年以来全球车载摄像头市场持续 15%以上高 速增长,2020 年将达到 130 亿美元。随着车载摄像头的单车搭载量与浸透率提升, 估计到 2025 年,全球车载摄像头行业规模将达 270 亿美元。

国内企业方面,以虹软科技,Minieye 等为代表的国外科技在以辨认算法为基础 切入到智能驾驶范畴。经纬恒润基于 Mobileye 系统,以 Tier1 角色为部分自主车企 提供处理方案。保隆科技、德赛西威均成功推出了 360 环顾系统,并搭载到部分自主 品牌车辆上。

相对前视系统而言,由于 360 环顾系统、驾驶监控等功能运用于近距场景,对 摄像系统要求较低,并且其多为预警类功能,与车辆其他系统耦合度低,部件供应商 更容易进入。随着这些功能在中低价位车型上搭载,具有成本优势的本土企业有望迎 来放量。

毫米波雷达: 77GHz 是趋向,本土产品在商用车范畴率先运用

毫米波雷达发射毫米波段的电磁波,应用妨碍物反射波的工夫差确定妨碍物间隔, 应用反射波的频率偏移确定相对速度。毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的才能强,具有 全天候(大雨天除外)全地利的优点。其缺陷是无法辨认物体颜色;视场角较小,需 要多个雷达组合运用;行人的反射波较弱,难以辨认。

汽车毫米波雷达核心部件为 MMIC 模块和雷达天线 PCB 板。前段单片微波集成 电路(MMIC)包括多种功能电路,如低噪声放大器(LNA)、功率放大器、混频器、 甚至收发系统等功能。在雷达天线 PCB 板上,主流方案是微带阵列,即将高频 PCB 板集成在普通的 PCB 基板上完成天线的功能,需求在较小的集成空间,并保持天线 足够的信号强度。

汽车毫米波雷达在欧美曾经运用多年,国内起步较晚。因此,在毫米波雷达产业 链上,基带数字信号处理芯片、单片微波集成电路、高频 PCB 板等方面的供应商多 为汽车电子半导体供应商,如 Infineon、NXP、TI 等,国内供应商基本处于空白形状。 国际汽车电子半导体供应商具有提供一整套处理方案的才能。以 Infineon 为例,其针 对 77/79GHz 汽车毫米波雷达前段 MMIC,提供了 RXS816xPL 系列芯片。同时,其 能提供配套的芯片,包括:安全管理芯片、多核 MCU 等,甚至可以提供一整套针对 AEB 功能的系统方案,完成高度集成。

目前市场上主流的车载毫米波雷达频段为 24GHz(用于短中间隔)和 77GHz (用于长间隔雷达)。77 GHz 在功能和体积上都更具优势,77GHz 的间隔分辨率更 高,体积比 24GHz 产品小了三分之一,是将来发展的趋向。

24GHz 雷达如今次要运用于盲点探测(BSD),77GHz 雷达次要用于自顺应巡 航控制系统(ACC),前向碰撞预警(FCW)和自动紧急制动(AEB)。根据中国新车评价规程(C-NCAP),自动紧急制动系统(AEB)已归入评分体系,77GHz 雷达需 求将会上升。当前乘用车上,毫米波雷达主流采用“1+2+2”的方案,前向搭载 1 个 77GHz 的长距雷达,侧向和后向各搭载 2 个 24GHz 的中短距雷达。例如:蔚来 ES8。


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根据华经产业研讨院发布的《2020-2025 年中国毫米波雷达行业竞争格局分析及 投资战略咨询报告》,2014 年至 2018 年,中国车用雷达市场从 14.7 亿元增长到 41.4 亿元,年复合增长率为 29.5%。我们以为随着乘用车 L2/L3 级别车辆浸透率提升、商 用车 AEB 成为强迫搭载要求,我国毫米波雷达传感器的年复合增长率将达到 30%, 2025 年有望达到 210 亿元以上的规模。

汽车毫米波雷达次要由大陆、博世、海拉、电装等国际巨头所主导。特别是难度 更高的 77/79GHZ 雷达,博世、大陆、德尔福(安波福)、电装、天合(采埃孚)等 公司的产品早已完成了量产搭载,且其均具有整车集成、多传感器交融才能。


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华域汽车、保隆科技、德赛西威、森斯泰克等国内企业曾经规划了毫米波雷达, 包括:24G Hz 和 77GHz。由于产品成熟度、客户集成才能等缘由,本土企业的雷达 产品难以与国际企业竞争,市场份额较小。较长的定点周期与开发周期,也是中国雷 达厂商难以与本国厂商争夺市场份额的次要缘由之一。普通新款车型的开发周期在 24~36 个月之间,定点周期与研发周期都有相当长一段工夫,车企一旦选定供应商合作,后续更改难度较大。当前,出于供应链的安全思索,部分自主车企倾向选择与多 家供应商停止合作,并有意扶持本土供应商,如“2+2” 形式(2 家国际厂商\2 家本土 厂商),这会为国产替代带来机会。

在商用车范畴,随着国家对“两危一客”等车辆有了 AEB 系统强迫拆卸的要求, 经过商用车 AEB 功能开发与搭载成为国产毫米波雷达完成量产搭载的一个途径。华 域汽车以其 77GHz 前向毫米波雷达产品为基础,开发出顺应商用车的 AEB 系统, 成为了 ADAS 系统集成商。目前,其雷达完成为金龙客车等配套供货,已适配 7 款 不同的客车车型。

激光雷达:技术尚未收敛,量产/功能/车规是关键

为什么需求激光雷达?视觉辨认与毫米波雷达方案在特定场景下辨认有缺陷,且 系统冗余度不够。激光雷达可以提高辨认的成功率、添加系统的安全冗余。对于 L3/L4 以上的智能驾驶,因需求厂商承担事故责任,激光雷达被普遍以为有搭载必要。

激光雷达(Laser Detecting and Ranging,Lidar),是以发射激光束探测目的的 地位、速度等特征量的雷达系统。其工作原理与雷达相似,是向目的发射探测信号(激 光束),然后将接收到的从目的反射回来的信号(目的回波)与发射信号停止比较,作 适当处理后,就可获得目的的有关信息,如目的间隔、方位、高度、速度、姿态、甚 至外形等参数,完成对目的的探测、跟踪和辨认。早期,激光雷达次要用于科研及测 绘项目。上世纪 80 年代,激光雷达的商用产品如激光测距仪末尾起步。2000 年当前 激光雷达的系统架构得到拓展,从单线扫描逐渐发展到多线扫描,激光雷达对环境三 维高精度重建的运用优势被逐渐认可,并被 Waymo 引入无人驾驶汽车开发中。

激光雷达核心技术聚焦于测距原理、发射、扫描、探测和数据处理等五大个方面。 LiDAR 系统的核心组件次要有激光器、扫描器及光学组件、光电探测器及接收 IC, 以及地位和导航器件等。

激光雷达按照测距原理可以分为飞行工夫(Time of Flight,ToF)测距法、基于 相关探测的 FMCW 测距法、以及三角测距法等。ToF 与 FMCW 可以完成室外阳光 下较远的测程(100~250 m),是车载激光雷达的优选方案。ToF 是目前市场车载中 长距激光雷达的主流方案,将来随着 FMCW 激光雷达零件和下游产业链的成熟,ToF 和 FMCW 激光雷达将在市场上并存。

激光雷达按照扫描方式有无机械转动部件可以分为机械旋转、混合固态、纯固态。 机械式指全体 360°旋转,半固态式指收发模块运动、仅扫描器发活力械运动,固态 式指无任何机械运动部件。混合固态分为 MEMS、转镜,纯固态分为相控阵 OPA、 Flash。

车载激光雷达需求面临振动、低温、雨水等恶劣状况考验,固态化被以为是车载 激光雷达的发展方向。目前,不同公司的产品开发侧重点不同,可以接近的商业化的 产品以半固态为主。

EEL(Edge Emitting Laser,边缘发射激光器)作为探测光源具有高发光功率密度 的优势,但由于其工艺步骤的复杂和繁琐,极大的依赖产线工人的手工装调技术,生 产成本高且分歧性难以保障。VCSEL(Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser,垂直腔 面发射激光器)发光面与半导体晶圆平行,其构成的激光阵列易于与平面化的电路芯 片键合,精度层面由半导体加工设备保障,无需对激光器单独装调,易于和面上工艺 的硅材料整合,提升光束质量。传统 VCSEL 激光器存在发光密度功率低的缺陷,近 些年多家激光器公司开发出多层结 VCSEL 激光器,将发光功率密度提升了 5-10 倍。 随着苹果在消费电子上运用 VCSEL,其成本以及牢靠性方面优势被市场认可,我们 估计 VCSEL 有望逐渐取代 EEL。

汽车激光雷达产品收敛方向为可以满足量产的成本要求、可以满足功能需求、能 够满足车规要求的牢靠性。成功的激光雷达产品是在三个方面达到平衡,并可以完成 持续迭代,这需求激光雷达公司对下游厂商的需求有深化的了解。


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因此,争取进入整车客户项目,或者与整车阅历丰富的 Tier1 合作,成为汽车激 光雷达供应商的重要工作目的。随着 Waymo、百度、福特、奥迪、宝马、蔚来、小 鹏、奔驰等整车企业相继采用激光雷达的感知处理方案,各家激光雷达企业纷纷争取 进入供应商之列,完成首先搭载。

衡量 LiDAR 次要功能参数包括测远才能、测距精度、集成度、角分辨率、视场 角范围、光源波长以及点频等。

不同的运用场景对于激光雷达功能要求不同。激光雷达企业需求与下游汽车企业、 Tier1 的严密合作,才能完成产品的持续改进与迭代。

激光雷达作为新型传感器尚未大规模运用,本土企业与国际企业差距不分明,并 涌现了:禾赛科技、华为、大疆等代表型企业,国产供应商有望包围。我们以为影响 车载激光雷达的关键要素包括:

(1) L3/L4 级别车辆的普及速度;

(2) 激光雷达成本下降曲线;

(3) 激光雷达产品的运用场景;

(4) 因触及到感知交融算法,激光雷达能够成为将来 Tier1 重点争夺的产品。

定位及地图:高等级智能驾驶必备,政策有壁垒、国货优势大

在车辆高速运动的场景下,地图定位的优势在于获得后方超视距的感知信息,以 补充车载传感器的感知功能,为智能驾驶功能提供了决策与执行的工夫余量。因此, 高精度定位功能是完成智能驾驶的必要条件。等级越高的智能驾驶对定位及地图功能 要求也越高,普通 ADAS 的定位精度要求为米级,具有 L3 功能的智能驾驶则普通需 要厘米级定位。

由于测绘及定位触及到国家安全,对公司的资质要求高,存在政策壁垒。曾经进 入赛道的四维图新、百度、高德等本土企业将会具有优势。

安全牢靠是智能驾驶技术成熟的前提。由于依赖单一传感器的定位方法存在场景 失效的能够性,需求靠多种定位手腕,互相交融冗余。小鹏 P7 XPILOT 3.0 自动驾 驶辅助系统搭载了高德高精地图,同时装备双频高精 GPS、实时动态差分定位(RTK) 以及超高精度惯性测量单元(IMU)定位硬件,将可以在全场景下完成分米级定位精 度,可以大幅提升自动辅助驾驶在立交桥


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