激光雷达行业深度报告:智能驾驶迎来风口_激光雷达乘风而起.docx
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1、激光雷达行业深度报告:智能驾驶迎来风口_激光雷达乘风而起一、智能驾驶风起云涌,激光雷达乘风启航2022 年将是 L2 向 L3/L4 跨越窗口期,智能汽车产业链迎来风口。受益政策驱动和产业链持续推动,汽车智能化发展如火如荼。根据我们的 测算,2022 年 L2级智能车的渗透率迈入 20-50%的快速发展期,L3 级 别的智能车有望实现小范围落地。2020 年 12 月 10 日,奔驰 L3级自 动驾驶系统获得德国联邦交管局的上路许可,率先吹响了汽车智能化的 冲锋号。此外,CES 2022 展会上,索尼高调官宣全面进军智能汽车; 英伟达、高通、Mobileye 持续升级自动驾驶平台,车企合作进一
2、步深化;Mobileye 宣布将与极氪合作于 2024 年发布全球首款 L4 级汽车。 随着针对汽车智能化的业务布局和产业投资加速推进,汽车智能化时代 悄然而至,2022 年将成为全球汽车智能化的元年。智能驾驶感知层先行,多种传感器互为补充。智能驾驶涉及感知、决策和执行三层:感知层负责对汽车的周围环境进行感知,并将收集到的 信息传输至决策层进行分析、判断,然后由决策层下达操作指令至控制 层,最后控制层操纵汽车实现拟人化的动作执行。感知层是汽车获取驾驶环境信息并做出有效决策的重要模块,由多类传感器组成,包括车载 摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达以及惯性导航设备 (GNSS and IMU
3、)等。不同传感器在感知精度、感知范围、抗环境干扰及成本等多方面各有 优劣。1)摄像头:成本较低,可以通过算法实现大部分ADAS 功能,探测距 离在 6-100 米;缺点是易受环境干扰,在光照情况不佳(强光/逆光/夜 晚/恶劣天气)的情况下作用受限,且摄像头获取的是 2D 图像信息,需 要通过算法投影至 3D 空间实现测距功能,对算法的要求高。2)激光雷达:可绘制 3D 点状云图,具备高探测精度,可以精准地得到外部环境信息,探测距离在 300 米以内;缺点是成本高昂,目前单 台价格在 1000 美元左右,且在大雾、雨雪等恶劣天气下效果差。3)毫米波雷达:技术成熟、成本较低,且不受天气影响,可实现
4、全天候工作,有效探测距离可达 200 米;缺点是角分辨率低、较难成像, 无法对道路上的小体积障碍物及行人进行有效探测。4)超声波雷达:成本极低,但感知距离较近,有效探测距离通常小 于 5 米,主要用于停车辅助。智能驾驶方案分为纯视觉方案和多传感器冗余融合方案。1)摄像头主导的纯视觉方案:完全模范“人眼+大脑”的信息感知和 处理方式,以摄像头作为感知层的主导传感器,并辅以毫米波雷达进行 距离探测,通过算法弥补摄像头感知精度的缺陷,典型代表是特斯拉。2)激光雷达主导的多传感器冗余融合方案:以具备高精度探测能力的 激光雷达作为主导传感器,通过和车载摄像头、毫米波雷达等其他传感 器进行冗余融合,实现对
5、周围环境的精准感知。在算力还无法完全弥补硬件感知缺陷的情况下,激光雷达在高级别自动驾驶中具备不可替代的优势。激光雷达是目前精度最高的传感器,精 度达到毫米波雷达的 10 倍,且相比摄像头受到的环境干扰更小,可以 精准地得到外界的环境信息并进行 3D 建模,在对信息精度具备苛刻要求的高级别自动驾驶中具备不可替代的优势。鉴于当前还无法通过自动驾驶算法完全弥补硬件在环境感知方面的缺陷,采用以激光雷达为主导 的多传感器融合方案收集海量信息,是目前提高汽车感知精度和可信度 的主流方案。2022 年多款可支持 L3/L4 级别的自动驾驶车型开启交付,推动激光雷达实现量产上车。2022 年是 L2 向 L3
6、/L4 跨越窗口期,包括奔驰 S、宝 马 ix、蔚来 ET7、小鹏 G9、理想 L9等多款搭载激光雷达的高级别智 能车开启交付。高级别智能车落地加速激光雷达上车,CES 2022 多款激光雷达产品重磅亮相。1)禾赛科技:首次亮相已获全球数百万台定点的车规级半固态激光雷 达 AT128,将于 22H2 交付,并发布将于 23Q1 交付的全新近距超广角 激光雷达 QT128,可应用于 L4 级 robotaxi 和 robotruck。2)法雷奥:推出第三代扫描激光雷达,由微转镜方案转为 MEMS,可 检测 200 米开外肉眼、摄像头和雷达所看不到的物体,预计 2024 年投 放市场。目前法雷奥激
7、光雷达出货已达 16 万只。3)速腾聚创:第二代智能固态激光雷达 RS-LiDAR-M1 完成车规级量 产,获得比亚迪、广汽埃安、威马汽车、极氪等众多知名车企的定点订 单,并推出全新款 128 线机械式激光雷达 RS-Ruby Plus。4)Innovusion :推出图像级超远距激光雷达猎鹰(Falcon),探测距 离最远可达 500 米,将首搭于蔚来 ET7,于 22Q1 交付。5)Luminar:宣布与沃尔沃深度合作,其 Iris 激光雷达将搭载于沃尔 沃一款纯电概念车上。随着智能驾驶级别提升加上成本下行,激光雷达有望成为 L3 及以上智 能车的标配。目前激光雷达的单台成本约为 1000
8、 美元,由于成本高昂, 激光雷达在 L1/L2 级别车型中属于选配,随着 L2 向 L3、L4 跃迁,激 光雷达的探测优势开始凸显,L3/L4/L5 分别需要 1/2/4 台激光雷达。同 时,出货量增加形成规模效应,以及技术成熟后制造成本降低,激光雷 达的价格将持续下行。据 Livox 预测,到 2025 年当整机厂的激光雷达 出货量达到百万台/年时,成本有望下降到 500 美金以内。因此,随着 成本持续下行推高性价比,激光雷达有望成为高级别智能汽车的标配传 感器。激光雷达 2021-2030 年市场规模的 CAGR 达到 79%,在所有感知层传 感器中弹性最大。结合此前提到的 ADAS 渗透
9、率、激光雷达单台成本 以及不同级别智能车的激光雷达搭载方案,我们测算出激光雷达的市场 规模将从 2021 年的 5 亿元,增长至 2030 年的 1042 亿元,CAGR 高 达 79%,成为汽车智能化感知层中弹性最大的赛道。二、多技术路线百花齐放,OPA+FMCW 有望最终胜出激光雷达属于主动测量装臵,结合高精地图可以实现厘米级的定位精 度。激光雷达是一种通过发射激光来测量物体与传感器之间精确距离的 主动测量装臵,通过激光器和探测器组成的收发阵列,结合光束扫描, 借助激光点阵获取周围物体的精确距离及轮廓信息,实现对周围环境的 实时感知和避障功能。同时,激光雷达可以结合预先采集的高精地图, 达
10、到厘米级的定位精度,以实现自主导航。从结构上来看,激光雷达可 以分为光发射系统、光接收系统、扫描系统和信息处理系统。发展初期阶段,激光雷达多种技术路线百花齐放。2022 年伴随 L2 向 L3/L4 跨越,激光雷达实现量产上车。但从渗透率来看,搭载激光雷达 的 L3 及以上级别的智能车渗透率才刚起步,激光雷达仍处于发展初期。 出于对性能和成本的权衡考量,目前市场上的激光雷达方案百花齐放, 多种技术路线并行。在分类上,可以按照激光器、探测器、扫描方式以 及测距方式进行区分。2.1 发射系统:EEL 激光器占主导,未来可能转向 VCSEL 和光纤激光器按发射激光器分,目前主要采用 EEL 激光器,
11、未来可能转向 VCSEL 和光纤激光器。半导体激光器主要包括 EEL(边发射激光器)和 VCSEL(垂直腔面激光器),主要发射激光波长为 905nm。EEL 激光 器具备高发光功率密度,缺点是工艺复杂带来成本高企、产品易碎,因 此半导体激光器逐渐转向可靠性和生产成本都大幅盖上的多结 VCSEL 激光器。光纤激光器以半导体激光器为主要泵浦源,通过玻璃光纤作为 增益介质,主要发射激光波长为 1550nm,可以获得更高功率和质量的 光束,但成本也更加高昂。按发射系统的光源波长分,905nm 激光为当前主流方案,长期来看 1550nm 激光更占优。1)905nm 激光:产业链成熟,且可以使用 Si 探
12、测器,成本较低,因 此成为目前的主流选择。但由于可见光波长约为 390-780nm,905nm 属于近红外激光,容易被人体视网膜吸收并造成视网膜损伤,因此 905nm 方案只能以低功率运行,基本 200 米已经是探测距离极限。2)1550nm 激光:远离人眼可见光波长,大部分光在到达视网膜之前 就会被眼球的透明部分吸收,同等功率下 1550nm 激光对人眼的安全 性是 905nm 激光的 10 万倍以上,安全功率上限是 905nm 的 40 倍, 探测距离可以提升至 250 米甚至是 300 米以上。但 1550nm 无法被 Si 探测器探测,需要使用成本更高的 Ge 或者 InGaAs 探测
13、器,且因为滤 光片镀膜等技术难度更高,导致良率较低抬升整机成本。2.2 扫描系统:混合固态为当前主流,未来看好纯固态按扫描系统分,激光雷达方案分为机械式、混合固态(半固态)和固 态三种。1)机械式激光雷达:研发最早,技术最为成熟,特点是竖直方向排列 多组激光束,通过 360旋转进行全面扫描。扫描速度快,抗干扰能力 强,因此最早应用于自动驾驶测试研发领域,但高频转动和复杂机械结 构使机械式激光雷达使用寿命过短,易受损坏,难以符合车规,不适合 量产上车。2)混合固态分为转镜、MEMS 和棱镜三种a)转镜式:激光发射模块和接收模块不动,只有扫描镜在做机械旋转, 可实现 145的扫描。优势是容易通过车
14、规认证,成本可控,可以量产。 全球第一款通过车规认证的法雷奥 SCALA 转镜式激光雷达于 2018 年搭载于奥迪 A8。b)棱镜式:用两个楔形棱镜使激光发生偏转,通过非重复扫描,解决 了机械式激光雷达的线式扫描导致漏检物体的问题。点云密度高,可探 测距离远,可实现随着扫描时间增加,达到近 100的视场覆盖率。但 机械结构更加复杂,零部件容易磨损。c)MEMS:通过控制微振镜以一定谐波频率振荡发射激光器光线,实 现快速和大范围扫描,形成点云图效果。机械零部件集成化至芯片级别, 减少激光器和探测器数量,尺寸大幅下降,提高稳定性同时量产后成本 低、分辨率高,是目前市场的主流选择。但有限的光学口径和
15、扫描角度 限制了测距能力和 FOV,悬臂梁长期反向扭动,容易断裂导致使用寿 命缩短。因此我们认为,MEMS 是过渡期的暂时选择。3)固态激光雷达主要包括 OPA 和 Flash 两种类型a)Flash:利用快闪原理一次闪光成像,发射端采用 VCSEL,接收端 短距离探测可用 PIN 型光电探测器,远距离探测可用雪崩型光电探测 器。短时间发射出一大片面阵激光,再借助高度灵敏的接收器,来完成 对环境周围图像的绘制。Flash 因其芯片级工艺,结构简单,易过车规, 成为目前纯固态激光雷达最主流的技术方案。但功率密度低,导致其有 效距离一般难以超过 50 米,分辨率也较低。b)OPA:利用相干原理,采
16、用多个光源组成阵列,通过调节发射阵列 中每个发射单元的相位差,来控制输出激光束的方向。优势是完全由电 信号控制扫描方向,无任何机械元件,体积小,扫描速度快,精度高, 一个激光雷达就可能覆盖近/中/远距离的目标探测。但是该技术对材料 和工艺要求极为苛刻,易形成旁瓣影响光束作用距离和角分辨率,技术 壁垒高,目前尚处于实验室阶段,距离真正落地还需时间。2.3 测距方式:主流采用 ToF 方案,未来 FMCW 和 ToF 将并存测距方式主要分为 TOF、FMCW 和三角测距法三种。1)ToF(飞行时间):根据发射激光与回波信号的时间差计算得到目标 物的距离信息,具有响应速度快、探测精度高的特点,在激光
17、雷达传感 器领域应用多年。2)FMCW(调频连续波):通过回波信号与参考光根据相干原理得到 频率差,从而间接获得飞行时间反推目标物距离。3)三角测距法:由激光器发射激光,线性 CCD 接收反射光,不同距 离的物体成像在 CCD 上不同的位臵。根据三角公式进行计算,推导出 被测物体的距离。独特的测距方式决定了其精度低,测距短,应用较少。目前市场主要采用 ToF 方案,如机械式、混合固态、固态等常见扫描 方式均采用 ToF 原理进行测距。但 FMCW 具有灵敏度高(高出 ToF 10 倍以上),抗干扰能力强,可长距离探测,功耗低等优点,越发受到激光雷达产业链重视,我们认为随着未来技术迭代,FMCW
18、 将与 ToF 在市场并存。2.4 接收系统:探测器由 APD 逐渐向 SPAD 发展,最终有望走向 SiPM按接收系统的探测器类型分,逐渐由 APD 向 SPAD 发展,最终有望走 向 SiPM。探测器根据增益能力不同,可以分为 PIN PD、APD、SPAD (单光子雪崩二极管)和 SiPM(光电倍增管)四类。1)PIN PD(光电二极管):成本较低,缺点是探测速度较慢,适用于 不需要增益的 FMCW 激光雷达。2)APD(雪崩光电二极管):技术成熟,缺点是探测器噪声较高,是 目前主流 ToF 激光雷达的主要选择。3)SPAD(单光子雪崩二极管):具备单光子探测能力,灵敏度高,可 实现低激
19、光功率下的远距离探测能力,但过于敏锐的接收特征也提升了 电路设计等工艺的难度,抬高了制造成本。4)SiPM(硅光电倍增管):集成了成百上千个 SPAD,增益可达 APD 的一百万倍以上,由于 SiPM 易于集成到阵列,在激光雷达阵列化和小 型化的趋势推动下,有望成为最终的探测器类型。2.5 路线选择:短期看重过车规,中期侧重降成本,长期比拼性能可靠性、性能和成本是决定激光雷达落地的三大主要因素。性能一般 包括激光雷达的测距范围、探测精度、体积、功耗等指标,可靠性决定 激光雷达能否过车规,而成本是决定激光雷达能否大规模量产的关键。 从不同应用场景的需求来看: 1)港口、矿山等低速封闭式场景对成本
20、和可靠性的要求较高,性能要 求相对较低; 2)Robotaxi 对性能和可靠性具备极高要求,成本要求相对较低; 3)ADAS 场景对性能、可靠性和成本都有非常高的要求。短期:小范围上车主要考量能否过车规(可靠性),优先选择成熟度高 的转镜/MEMS 方案。智能化已经成为车企打造产品差异化的重要手段, 为了实现激光雷达产品的快速上车,满足车规级认证要求是目前车企的 主要考量。激光雷达的可靠性主要由收发系统和扫描系统决定,相应模 块的供应链越成熟,越易通过车规认证。参考速腾聚创 MEMS 固态激 光雷达 RS-LiDAR-M1,从 Demo 到 SOP 需要满足不同阶段的可靠性 需求,每个阶段通过
21、给主机厂提供测试样品会有一定的营收贡献,一款 激光雷达产品从概念到走向稳定量产大概需要几年的时间。目前 905nm+转镜/MEMS+ToF 的方案最为成熟,是下游车企的主流选择, 法雷奥 SCALA 转镜式激光雷达于 2018 年搭载于奥迪 A8,成为全球第 一款过车规的激光雷达。此外,法雷奥计划于 2024 年推出第三代扫描 激光雷达,由微转镜方案改为 MEMS 方案。中期:成本限制激光雷达大范围推广,降本提效是车企主要考量。目 前激光雷达的单车成本约为 1000 美元,要实现百万台/年的出货量,单 车成本至少要降到 500 美元以内(约 3000 元)。因此,中期来看激光 雷达厂商要实现规
22、模化量产,必须首先解决激光雷达的成本问题。光电系统占分立式激光雷达总成本近 70%,成为主要的降本方向。激 光雷达本质是由多种部件构成的光机电系统,从成本占比来看,光电系 统的成本占比最高(67%),涵盖了发射模组、接收模组、测时模组 (TDC/ADC)和控制模组;此外,人工调试(按照设计光路进行元件 对焦等)成本占 25%,机械装臵等其他部件成本占比 8%。由于光电系 统占据半数以上的成本,成为激光雷达降本增效的主要方向。目前主要 的降本路径有提高收发模块集成度、加快芯片和提高自动化生 产水平三种。降本路径一:提高收发模块集成度或自研 SoC 芯片替代 FPGA,有助 于系统集成度提升,从而
23、降低制造难度,并提高生产良率。1)对发射和接收模块进行高度集成化:方向上发射模块可以集成多光 学通道,接收模块可以利用 CMOS 工艺集成探测器和电路功能模块, 实现探测器的阵列化。收发模块高度集成化,不仅可以在产品形态上大 幅减少非机械部分的体积和重量,还能在工艺上用集成式的模组替代需 要逐一进行通道调试的分立式模组,进而大幅降低物料成本和调试成本, 同时提高产品的稳定性、可靠性和一致性。2)自研 SoC 集成 FPGA 和前端模拟芯片。SoC 可以集成探测器、前 端电路、算法处理电路、激光脉冲控制等模块,能够直接输出距离、反 射率信息。激光雷达厂商通过自研 SoC 替代 FPGA 提高系统
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