智能汽车感知相关产业深度研究：环境感知、车身感知、网联感知.docx

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1、智能汽车感知相关产业深度研究：环境感知、车身感知、网联感知1 感知篇：环境感知+车身感知+网联感知组成车载感知系统整个车载感知系统主要包括环境感知、车身感知与网联感知三大部分。其中， （1）环境感知：主要负责车辆从外界获取信息，如附近车辆、车道线、行人、 建筑物、障碍物、交通标志、信号灯等，主要包括四大类别的硬件传感器车载 摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达；（2）车身感知：主要负责车身感知定位系统主要由惯性导航、卫星导航系统和高精度地图组成。主要是 以高精地图为依托，通过惯性导航系统和全球定位系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）。GNS

2、S 通过导航卫星可以提供全局的定位信息， 惯导系统可以提供不依赖于环境的定位信息，高精地图为车辆环境感知提供辅 助，提供超视距路况信息。三者取长补短、互相配合，共同构成自动驾驶定位 导航系统。车辆 对自身状态的感知，如车辆位置、行驶速度、姿态方位等，主要包括惯性导航、 卫星导航和高精度地图；（3）网联感知：主要负责实现车辆与外界的网联通信 以此来获得道路信息、行人信息等，主要包括各类路侧设备、车载终端以及 V2X 云平台等。四大硬件传感器是自动驾驶汽车的眼睛，是环境感知的关键。车载传感器主要 包括车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达四大类。自动驾驶汽车 首先是对环境信息与车内信息的采集

3、、处理与分析，这是实现车辆自主驾驶的 基础和前提。环境感知是自动驾驶车辆与外界环境信息交互的关键，车辆通过 硬件传感器获取周围的环境信息，环境感知是一个复杂的系统，需要多种传感 器实时获取信息，各类硬件传感器是自动驾驶汽车的眼睛。单车传感器数量倍增，为高阶自动驾驶落地夯实基础当前自动驾驶正处在 L2 向 L3 级别跨越发展的关键阶段。其中，L2 级的 ADAS 是实现高等级自动驾驶的基础，从全球各车企自动驾驶量产时间表来看，L3 级 别自动驾驶即将迎来大规模地商业化落地。随着自动驾驶级别的提升，单车传感器的数量呈倍级增加。预计自动驾驶 Level 1-2 级需要 10-20 个传感器，Leve

4、l 3 级需要 20-30 个传感器，Level 4-5 级需要 40-50 个传感器。Level 1-2 级别：通常具有 1 个前置远程雷达和 1 个摄像头，用于自适应巡航 控制，紧急制动辅助和车道偏离警告/辅助。2 个向后的中程雷达可实现盲点 检测，外加 4 个摄像头和 12 个超声波雷达则可实现 360 度视角的泊车辅助功 能。预计 Level 1-2 的总传感器数量约为 10-20 个左右。Level 3 级别：在 Level 1-2 配置的基础上，外加 1 个远程激光雷达，由于主 动距离测量，激光雷达还具有高分辨率，广角和高精度的特点，这对于检测 和分类对象或跟踪地标以进行定位将是必

5、需的。对于高速公路领航系统 （Highway pilot）应用，通常会额外增加 1 颗后向的远程激光雷达。预计会 使用 6-8 个摄像头，8-12 个超声波雷达和 4-8 个毫米波雷达，以及 1 个激光 雷达，因此，预计 Level 3 的传感器总数量会在 20-30 个左右。Level 4-5 级别：通常需要多种传感器进行 360视角的交叉验证，以消除每 种传感器的弱点。预计会使用 8-15 个摄像头，8-12 个超声波雷达和 6-12 个 毫米波雷达，以及 1-3 个激光雷达，因此，预计用于 Level 4 至 5 的传感器总 数量会在 30-40 个左右。从本次广州车展来看，各家新车型均

6、搭配多个激光雷达，以此来提前布局高阶 自动驾驶，哪吒 S 配置了 3-6 颗混合固态激光雷达，售价在 30 万以上的新车 型普遍搭配了支持 L3-L4 级自动驾驶所需要的各类传感器（2+颗激光雷达、12 颗超声波雷达、7-10 颗高清摄像头、5+颗毫米波雷达）。以蔚来 ET7 为例， 共搭载了多达 33 个高精度传感器，包括 1 个超远距高精度激光雷达、11 个 800 万像素高清摄像头、5 个毫米波雷达、12 个超声波传感器、2 个高精定位单位、 1 个 V2X 车路协同感知系统和 1 个 ADMS 增强主驾感知，较蔚来 ES8 的 25 个传感器还多了 8 个。政策指引，助力高阶辅助驾驶

7、ADAS 快速落地各国政策不断刺激，助力高阶辅助驾驶 ADAS 快速落地。美国在 2011 年开始 就强制所有轻型商用车和乘用车搭载 ESP 系统，欧盟从 2013 年开始强制安装 重型商用车搭载 LDW、AEB 等功能，日本从 2014 年强制要求商用车搭载 AEB 系统，2019 年欧盟与日本等 40 国达成草案，将于 2020 年起全部轻型商用车 和乘用车强制安装 AEB 系统。中国自 2016 年开始出台各项政策，逐步强制商 用车搭载 LDW、FCW、LKA、AEB 等 ADAS 功能。各国新车测试标准不断增加对主动安全 ADAS 功能的权重。NCAP（New Car Assessme

8、nt Program，新车测试项目）是测试机构对新车型的车辆安全水平进行全面评估，并直接面向公众公布试验结果。NCAP 是民间组织，不受政府机 构组织控制。碰撞测试成绩则由星级表示，共有五个星级，星级越高表示该车 的碰撞安全性能越好。多传感器融合，定义自动驾驶汽车的“慧眼”为了使汽车感知系统形成有效互补，多传感器融合已成为众多主机厂来提高自 身智能驾驶能力的核心技术之一。 为了应对不同的场景和保证车辆的安全保 证，多传感器融合成为行业趋势。多传感器融合技术是对信息的多级别、多维 度组合导出有用的信息，包含图像信息、点云信息等，不仅可利用不同传感器 的优势，还能提高整个系统的智能化。多传感器信息

9、融合技术的基本原理与人脑综合处理信息的过程相似，在此过程 中，智能驾驶汽车要充分地利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的 最终目标则是基于各传感器获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面 组合导出更多有用信息。这不仅是利用了多个传感器相互协同操作的优势，而 且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。多传感器融合技术的主要优势有提升感知系统的准确度，提升感知维度，进而 提升系统决策的可靠性和置信度，以及增强环境适应能力。总之，多传感器技 术能够利用空间或时间上的冗余或者互补信息，基于优化算法对被观测对象进 行更全全面的分析：提高感知的准确度：多种工作原理的传感器联合互

10、补，可以避免单一传感器 的局限性，最大程度上发挥各种传感器的优势，能够同时获取被检测物体多 种不同的特征信息，渐少环境、噪声等外界干扰；提升感知维度，提升系统决策的可靠性：多传感器融合可带来一定的信息冗 余度，即使某一个传感器出现故障，系统仍然可以正常工作，具有较高的容 错度，增加系统决策的可靠性和置信度；增强环境适应能力：应用传感器融合技术采集的信息具有明显的特征互补性， 对空间和时间的覆盖范围更广，弥补了单一传感器对分辨率和环境的不确定 性。多传感器对于车载系统也提出了新的要求，需要有统一的同步时钟，以此保证 传感器信息的时间一致性和正确性；此外，准确的多传感器标定，保证相同时 间下不同传

11、感器信息的空间一致性。从多传感体系的融合结构上，主要可以分 为分布式、集中式和混合式三种。2 环境感知之一：激光雷达激光雷达是 L3 级以上自动驾驶的必备传感器激光雷达，即（LiDAR, Light Detection and Ranging），是一种通过发射激 光束来测量周围环境物体的距离和方位的方法。激光雷达主要由发射模块、处 理模块和接收模块组成，其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后 将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，做适当 处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态及 形状等参数，从而对障碍物、移动物体等目标进行探测、追踪和

12、识别。激光雷达是当下已知的车载雷达中探测距离远，角度测量精度极高的一种。激 光雷达可以准确的感知周边环境的三维信息，探测精度在厘米级以内。激光雷 达能够准确的识别出障碍物具体轮廓、距离成 3D 点云，且不会漏判、误判前 方出现的障碍物，激光雷达普遍的有效探测距离也更远。与毫米波雷达和摄像 头相比，激光雷达具备高分辨率、远距离和视角广阔等特性。激光雷达诞生于 1960 年，起初用于科研及测绘项目，全球首个车规级激光雷 达在 2017 年实现量产。1960 年美国休斯实验室的西奥多梅曼发明了人类历 史上第一台激光器，随着激光器的发展，激光雷达逐渐发展起来。早期激光雷 达主要用于科研及测绘项目，进行

13、气象探测以及针对海洋、森林、地表的地形 测绘。2010 年，Neato 公司把激光雷达安在了扫地机器人上面，推出了 Neato XV-11，Neato 公司将单个激光雷达的成本控制在 30 美元以内，解决了激光雷 达的量产难题，打开了激光雷达在民用市场的空间。而车载雷达的发展历史可以追溯到 21 世纪初，在 2007 年，美国国防部组织的 DARPA 无人车挑战赛上，参赛的 7 只队伍，就有 6 只安装了 Velodyne 的激光 雷达。2010 年 Ibeo 公司同法雷奥合作进行车规化激光雷达 SCALA 的开发， SCALA 为基于转镜架构的 4 线激光雷达，在 2017 年成为了全球第一

14、款车规级 激光雷达，SCALA 并在当年搭载在全新的奥迪 A8 上。在测绘之外，智能驾驶、工业及服务机器人都是激光雷达的重要应用场景。在应用场景上，除了传统的测绘测风之外，无人驾驶、高级辅助驾驶等智能驾驶 场景正在快速成长。此外，工业及服务机器人如 AGV，其应用包括无人配送、 无人清扫、无人仓储、无人巡等，都是激光雷达未来重要的应用场景。智能驾驶将是未来五年激光雷达市场的主要增长动力。根据 Yole 的预测，2019 年全球激光雷达市场规模约为 16 亿美金，预计到 2025 年全球激光雷达市场规 模将达到 38 亿美金，年复合增长率约为 20%。按照各细分应用板块来看，智 能驾驶场景未来五

15、年的复合增长率将超过 60%，将会为整个激光雷达市场提供 18 亿美金的增量，预计到 2025 年，智能驾驶场景将占到整个激光雷达市场规 模的 50%，成为激光雷达市场的主要增长动力。此外，各种工业及服务机器人 对激光雷达的需求也在快速增长，也将带动整个激光雷达市场规模持续扩大。目前主流的自动驾驶技术路径主要分两种：（1）以特斯拉为代表的视觉算法为 主导的流派。以摄像头主导，搭配毫米波雷达来捕捉周边环境信息，使用先进 的计算机视觉算法实现全自动驾驶。这一类方案所需的硬件成熟度较高，成本 低，但毫米波雷达探测角度较小，远距离探测能力也不足，需要优异的算法来 弥补缺点。典型代表有特斯拉，该技术路径

16、相对小众；（2）以 Waymo、部分 车企为代表的激光雷达主导的流派。以激光雷达为主， 同时搭载毫米波雷达、 超声波传感器和摄像头，可以进行远距离、全方位的探测，分辨率较强，但硬 件成本较高，典型代表为谷歌 Waymo、百度 Apollo、文远知行等主流无人驾驶企业。激光雷达是车载摄像头与毫米波雷达的有效补充，将是 L3 级及以上自动驾驶 的必备传感器。从工作原理来看，激光雷达发射的光波的频率比微波高出 2-3 个数量级，因此激光雷达具有极高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率，因 此测量精度更高，获得信息更为立体，同时，由于激光波长短，可发射发散角 非常小的激光束，可探测低空/超低空目标，抗干

17、扰能力强。即便是纯视觉的方 案从效果上能够一定程度代替激光雷达的自动驾驶方案，但是对于高阶自动驾 驶而言，安全驾驶是其重要的一步，在感知环节的传感器冗余能够有限提升车 辆的安全冗余，激光雷达将是 L3 及以上自动驾驶的必备传感器。混合固态短期会是主流，固态芯片化是终极形态激光雷达主要由光束扫描器和探测系统两个维度组成，一个负责成像，一个负 责测距。按光束扫描器结构大致可划分为三类：机械式、混合固态和固态激光 雷达；按照扫描方式分为机械旋转式、MEMS（微振镜）、微距移动、Flash、OPA（光学相控阵）等。ToF 激光雷达是当前的主流，未来 ToF 与 FMCW 会共存。按照探测方式来分， 分

18、成了非相干测量（脉冲飞行时间测量法 ToF 为代表）和相干测量（典型为 FMCW 调频连续波）。ToF 与 FMCW 能够实现室外阳光下较远的测程 （100250m），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，未来随着 FMCW 激光雷达整机和上游产业链的成熟，ToF 和 FMCW 激光雷达将在市场上并存。混合固态方案作为当前市场的过渡期预计将存在 5 年以上，终极形态的激光雷 达会是低成本、高度芯片化的产品。固态激光雷达是终极形态，混合固态 MEMS 等方案短期内会是主流。机械式 激光雷达技术本身成熟，但具有成本较高、装配调制困难、生产周期长，且 需要持续旋

19、转，机械部件的寿命较短，一般在 1-2 年，很难应用在规模量产车 型上。MEMS 混合固态激光雷达一方面具有尺寸小、可靠性高、批量生产后 成本低、分辨率较高等优势，另一方面也存在信噪比低、有效距离短、视场 角窄、工作寿命较短等缺点。MEMS 方案是当下车用激光雷达量产的最优解， 但是 MEMS 微振镜扫描角度小、振动问题与工作温度范围，过车规也存在挑 战。固态方案不用受制于机械旋转的速度和精度，可大大压缩雷达的结构和 尺寸，提高使用寿命，并降低成本。芯片化将会是激光雷达的架构趋势。当前大部分 ToF 激光雷达产品采用分立 器件，即发射端使用边发射激光器 EEL 配合多通道驱动器、接收端使用线性

20、 雪崩二极管探测器（APD）配合多通道跨阻放大器（TIA）的方案。但分立器 件仍存在零部件多、生产成本高、可靠性低等问题，芯片化架构的激光雷达 可将数百个分立器件集成于一颗芯片，在降低物料成本的同时，省去了对每 一个激光器进行独立光学装调的人力生产成本。此外，器件数量的减少，可 以显著降低因单一器件失效而导致系统失效的概率，提升了可靠性。芯片化 架构的激光雷达是未来的发展方向。激光雷达成本拐点来临，大规模商业化落地在即激光雷达的成本构成。激光雷达本质是一个由多种部件构成的光机电系统，光 电系统包括发射模组、接收模组、测时模组（TDC/ADC）和控制模组四部分构 成，其中，光电系统成本约占激光雷

21、达整机成本的 70%。激光雷达上游产业链主要包括激光器和探测器、FPGA 芯片、模拟芯片供应商， 以及光学部件生产和加工商。激光器和探测器是激光雷达的重要部件，激光器 和探测器的性能、成本、可靠性与激光雷达产品的性能、成本、可靠性密切相 关。激光器主流供应商有欧司朗、艾迈斯半导体、鲁门特姆，探测器主流供应 商有滨松、安森美、索尼等。FPGA 通常被用作激光雷达的主控芯片，主流供 应商有赛灵思、英特尔等，除了 FPGA 之外，也可以选用 MCU、DSP 等代替。 MCU 的主流供应商有瑞萨、英飞凌等，DSP 的主流供应商有德州仪器、亚德 诺半导体等。而在相关光学部件上，国内供应链已经完全实现替代

22、海外，实现 自主供应。从各家的 Velodyne 的 64 线机械式激光雷达的售价在 7.5 万美元，32 线的机械 式激光雷达售价在 4 万美元左右，16 线的机械式激光雷达售价在 3999 美元。 而国内厂商，如禾赛科技在 2020 年发布的机械式激光雷达售价为 4999 美元左 右，速腾聚创在 2020 年发布的机械式激光雷达售价为 1898 美元。随着相关技术和产业链日益成熟，激光雷达的成本拐点即将来临。Velodyne 宣 布计划到 2024 年将平均单价将下降到 600 美元，华为也宣布未来计划将激光 雷达的价格控制在 200 美金以内。随着相关技术逐渐成熟和供应链体系的逐步 完善

23、，当前混合固态的激光雷达平均价格约在 1000 美元左右，预计到 2023 年 左右成本有望下探到 500 美元。随着激光雷达的成本拐点逐步到来，也为大规 模商用打造了充分的基础。2022 年有望成为激光雷达大规模商业的元年。在 2021 年，如蔚来 ET7、智已 L7、极狐阿尔法 S、哪吒 S、R 汽车等都已宣布搭载激光雷达的车型正在量产路上，在前不久的广州车展上，威马 M7、广汽埃安 AION LX Plus 等均宣布了 搭载 23 颗激光雷达，长城最新发布的沙龙机甲龙更是配备 4 颗激光雷达。这 些车型大多在 2022 年量产，2022 年有望成为激光雷达大规模商业的元年。空间测算：预计

24、到 2025 年全球市场规模 739 亿元，CAGR 107%各家 OEM 车厂在 2022 年搭载激光雷达的车型纷纷量产，带动车规级激光雷达 市场持续放量。当前由于激光雷达相对较高，只有 L2.5 和 L3 以上的车型才会 搭载，预计单车平均搭载数量将从 1 颗逐渐提升到 2030 年有望达到 3 颗。预 计到 2025 年全球车规级激光雷达搭载量将超过 3100 万颗，保持高速增长；随 着激光雷达的大规模量产，价格有望持续下降，预计将从目前的 6000 元，下 降至 2025 年 3000 元左右；而在市场空间方面，预计到 2025 年全球市场规模 有望超过 739 亿元，复合增长率 10

25、7%。中国市场方面，预计到 2025 年中国激 光雷达市场规模有望达到 287 亿元，激光雷达搭载量有望超过 1200 万颗。随 着高阶自动驾驶对激光雷达的需求不断提升，带动激光雷达市场快速爆发，车 规激光雷达将是未来五年智能传感器市场中弹性最大的子板块。3 环境感知之二：车载摄像头单车摄像头数量持续增加，天花板不断打开车载摄像头是环境感知中最常见的传感器之一。摄像头的工作原理即目标物体 通过镜头生成光学图像投射到图像传感器上，光信号转变为电信号，再经过 A/D （模数转换）后变为数字图像信号，最后送到 DSP（数字信号处理芯片）中进 行加工处理，由 DSP 将信号处理成特定格式的图像传输到显

26、示屏上进行显示。 视觉是人类驾驶汽车获取环境信息最主要的途径，摄像头获取的信息更为直观， 更接近人类的视觉，对于自动驾驶汽车而言，摄像头取代了人类视觉，成为了 汽车获取外界信息的重要来源。车载摄像头的优点十分明显，成本低且技术成熟，采集信息的丰富度较高，最 接近人类视觉，但其缺点也十分显著，摄像头受光照、环境影响十分大，难以 全天候工作，尤其是在黑夜、雨雪天、大雾等能见度不足的场景下，其识别效 率大大降低，此外，车载摄像头缺乏深度信息，三维空间感不足。图像传感器成本占比超过五成，CMOS 为当下主流选择。车载摄像头的硬件结 构包括光学镜头（光学镜片、滤光片、保护膜）、图像传感器、图像信号处理

27、器（ISP）、串行器、连接器等器件。成本结构成上，图像传感器成本占比最高， 成本占比达到 50%，CMOS 图像传感器具有读取信息方式简单、输出信息速率 快、耗电少、集成度高、价格低等特点，成为目前目前主流的车载图像传感器。车载镜头舜宇排名第一，联创电子正在快速崛起。根据 ICVTank 在 2019 年的 数据显示，舜宇光学全球车载摄像头出货量第一，市占率超过 30%，韩国世高 光、日本关东辰美、日本富士占绝行业前四名，前四名市占率超过 80%。国产 方面，除舜宇之外，联创电子是国内唯二具备较强竞争力的厂商，目前已经进 入特斯拉、蔚来等产业链，正在快速崛起。车载 CIS 呈现寡头格局，韦尔收

28、购豪威科技一跃成为行业第二。车载 CIS （CMOS Image Sensor）是当下主流的车载摄像头图像传感器方案，其中安森 美是绝对的车载 CIS 龙头，市占率超过六成，豪威科技位列第二，市占率约为 20%，索尼和三星作为手机 CIS 的龙头，进入车载市场较晚，正在快速切入。 国产厂商方面，韦尔股份收购豪威科技后，一跃成为车载 CIS 龙头，正在迅速 崛起。中游模组主要由海外公司主导，国产比例仍然较低。由于车规级摄像头模组的 安全性和稳定性要求更高，模组封装工艺更为复杂，在竞争格局方面，主要由 海外公司占据主要市场份额，松下、法雷奥、富士通、大陆、麦格纳等占据市场主要地位，国产方面，舜宇光

29、学、联创电子等为代表的摄像头模组企业正在 快速布局车载领域。根据安装位置划分，车载摄像头可以分为五大类：内视摄像头、后视摄像头、 前置摄像头、侧视摄像头、环视摄像头等；根据结构划分，车载摄像头可以分 为单目摄像头、双目摄像头、广角摄像头等。单目摄像头和双目摄像头主要用 于自动驾驶汽车的前视，视角一般为 45 度左右，负责实现 FCW、LDW、PCW、 TSR、ACC 等功能，而广角摄像头则要用于自动驾驶汽车的后视（后视泊车辅 助）、内置（闭眼提醒、DMS）、侧视（盲点检测）、以及环视（全景泊车、 LDW）等多个方位多种功能。各家整车厂新车型的摄像头搭载数量持续上升。从各家最新发布的车型搭载方

30、案来看，造车新势力的单车搭载摄像头数量平均已超过 10 颗。2021 年最新发 布的蔚来 ET7 共搭载了 11 颗摄像头，小鹏计划于 2022 年量产的 G9 车型预计 将搭载 12 颗摄像头，极氪 001 更是搭载了 15 颗摄像头，各家车企不断增加前 视、环视、后视和内视等各方位的摄像头，为了高阶辅助驾驶的落地创造了坚 实的基础。特斯拉 Model 3 的感知系统包括了 8 个摄像头+12 个超声波雷达+1 个毫米波 雷达。该感知系统可以实现在 250 米半径内提供 360 度的视野，可以在一定距 离内探测软硬物体，而且精度几乎是以前系统的两倍。包括 1 个前视窄视野长 焦摄像头（FOV

31、 25 度、最大测距 250 米），1 个前视主视野中焦摄像头（FOV 50 度、最大测距 150 米），1 个前视宽视野广角摄像头（FOV 150 度、最大测 距 60 米），2 个侧方前视摄像头（最大测距 80 米）、2 个侧方后视摄像头（最 大测距 100 米）和 1 个后视摄像头（最大测距 50 米）。Mobileye 的纯摄像头 ADAS 解决方案包括了 12 颗摄像头的子系统。在 CES 2020 上，Mobileye 也发布 12 个摄像头组成的纯摄像头解决方案，包括 2 颗前视摄像 头（FOV 120 度），一颗前视窄视野长焦摄像头（FOV 28 度），1 颗后视摄 像头（FO

32、V 60 度），4 颗侧视摄像头（FOV 100 度），4 颗停车辅助摄像头， 1 颗 DMS 内视摄像头。单车搭载摄像头数量持续增加，预计到 23 年有望超过平均每台车 3 颗。根据 佐思汽研数据，2021Q1 中国乘用车市场车载摄像头的总安装量为 922.3 万颗， 同比增长 95.3%，2021Q1 单车的摄像头安装量从 2020Q1 的 1.559 颗提升至 1.779 颗，市场对车载摄像头的需求量持续增加。根据 Yole 预测，2018 年全球 汽车平均每台搭载摄像头的数量为 1.7 颗，预计到 2023 年有望增加单车 3 颗左 右，CAGR 达 12%。而对于高端车的搭载情况，根

33、据 Yole 数据显示，高端车 型的单车摄像头搭载数量从 2014 年的 5 颗提升到 2020 年的 8 颗，预计到 2024 年将超过 11 颗。此外，根据不同等级自动驾驶的要求，为了实现更准确的识别效果，每一类摄 像头会搭载不同焦段 2-3 只。L1 或 2 级的车辆主要以安装倒车或环视摄像头为 主，单车摄像头数量约在 3-5 颗左右；L3 级车辆还会安装前视摄像头，单车摄 像头数量约在 8 颗左右；L4/5 级车辆基本会囊括各种类型的摄像头，单车摄像 头数量约在 10-20 颗左右。各类型车载摄像头快速上车，渗透率不断提升。19-20 年我国后视摄像头渗透 率占比最高为 50%，前视摄

34、像头渗透率 30%、侧视摄像头渗透率 22%，内置 摄像头渗透率 7%，仍然有很大的渗透空间。随着 IACC、HWA、HWP 等各类 高级 ADAS 功能落地，各种摄像头的需求量也在不断上升，驾驶员注意力监测 需求上升，DMS 摄像头也在快速上车。根据佐思汽研的数据，2021Q1 中国乘 用车市场 DMS 安装量同比增长 554.5%，是各类车载摄像头中增速最快的，此 外环视摄像头同比增速 120.8%，前视摄像头同比增速 103.0%，行车记录仪同 比增速 102.2%，后视摄像头同比增速 60.6%，各类车载摄像头安装量快速提 升。EEA 架构集中化，有望带动摄像头成本下行特斯拉剥离计算功

35、能，摄像头 BOM 成本下降六成。以宝马 X5 采用的采孚三目 前视摄像头和特斯拉在 Model 3 中所使用的三目前视摄像头进行成本比较。宝 马 X5 中的采孚 S-Cam4 三目前视摄像头是由豪威（OmniVision）的 CMOS 图 像传感器实现图像采集，Mobileye 的 EyeQ4 实现视觉处理。而特斯拉在 Model 3 中 所 使 用 的 三 目 前 视 摄 像 头 ， 其 摄 像 头 模 块 是 基 于 安 森 美 （ On Semiconductor）120 万像素的 CMOS 图像处理器，并没有安装计算功能模块， 图像处理功能则由 Autopilot 来实现。根据 Sy

36、stemPlus 测算，特斯拉 Model 3 的三目前视摄像头的 BOM 成本 65 美 金左右，而采孚 ZF S-Cam4 三目前视摄像头的 BOM 成本在 165 美金左右，特 斯拉在剥离了计算功能后，摄像头 BOM 成本下降了约六成。EEA 架构的集中化会促使算力集中化，进而加速传感器的硬件简化。以特斯拉 为例，Model 3 的电子电气架构已经进入准中央架构阶段，由中央计算模块 （CCM）、左车身控制模块（BCMLH）、右车身控制模块（BCMRH）三个部 分组成，特斯拉的准中央 E/E 架构已带来了线束革命，Model S/Model X 整车 线束的长度是 3 公里，Model 3

37、 整车线束的长度缩短到了 1.5 公里，Model Y 进 一步缩短到 1 公里左右，特斯拉最终的计划是将线束长度缩短至 100 米。整个 架构的不断集中化，也带动了整个控制和算力的集中化，也避免了过往各 ECU之间的算力冗余，进一步简化边缘端传感器，从而带动边缘段硬件成本的进一 步下探。车内感知需求不断增加，DMS 有望成为标配驾驶员监测系统（DMS，Driver Monitor System）是指驾驶员行驶过程中， 全天候监测驾驶员的疲劳状态、危险驾驶行为的信息技术系统。在发现驾驶员 出现疲劳、打哈欠、眯眼睛及其他错误驾驶状态后，DMS 系统将会对此类行为 进行及时的分析，并进行语音灯光提

38、示，起到警示驾驶员，纠正错误驾驶行为 的作用。DMS 一般分为主动式 DMS 和被动式 DMS。被动式 DMS 基于方向盘 转向和行驶轨迹特征来判断驾驶员状态。主动式 DMS 一般基于摄像头和近红 外技术，从眼睑闭合、眨眼、凝视方向、打哈欠和头部运动等，检测驾驶员状 态。主动 DMS 系统从 18 年开始逐渐放量，21 年 1-9 月 DMS 销量同比增长 244%。 自 2006 年起，雷克萨斯 LS 460 首次配备主动 DMS，随着近年来一系列的安 全事故大大提高了 DMS 在自动辅助驾驶系统尤其是 L2/L3 功能上的的重要性。 从 2018 年开始，随着 L2 和 L3 系统逐渐量产

39、，主动式 DMS 系统开始放量。根 据佐思汽研数据， 2019 年在中国主动 DMS 系统的乘用车新车安装量为 1.02 万套，同比增长 174%。2021 年 1-9 月中国乘用车新车的 DMS 系统销量 25.15 万套，同比增长 244%，其中合资占比 6%，本土占比 94%，排名靠前的品牌 有长安、小鹏、哈弗、宝马、蔚来等。2021 年中国 DMS 爆发增长主要原因是 本土品牌增加了装配车型力度。2021 年新上市车型 DMS 装配量 9.67 万辆，占 整体装配量比例 38%。大部分 Tier1 已推出 DMS 完整解决方案，包括法雷奥、博世、大陆、电装、现 代摩比斯、伟世通、维宁尔

40、等。在中国企业中，百度、商汤科技、中科创达、 经纬恒润等公司的 DMS 产品也已落地在各个品牌车型上。DMS 的核心功能是监测驾驶员的疲劳和注意力分散程度。但是基于更多的传感 器，视觉+红外摄像头，甚至毫米波雷达，可以实现更多的功能，譬如人脸识别、 年龄性别估计、情绪估计、安全带检测、姿势位置、遗忘检测、座舱异常情况 检测、幼儿检测等。通过人脸、性别和表情的识别, 实现身份认证，以及更丰 富的人车交互。目前 DMS 的应用仅停留在预警阶段，而一旦与 ADAS/AD 系统 结合，还可以实现个性化车身控制等功能。空间测算：预计到 2025 年全球市场规模近1200 亿元，CAGR 22% 随着高阶

41、辅助驾驶功能渗透率的不断提升，平均单车摄像头的数量也在不断提 升。对于 L2.5 和 L3 级的单车而言，平均车载摄像头有望从 6-7 颗提升到 2030 年的 10 颗。随着 ADAS 摄像头和高清摄像头的渗透率逐渐提升，将会带动单 车摄像头价值量的不断提升。根据我们测算，预计到 2025 年全球车载摄像头 市场规模将达 1178 亿元，复合增长率 21.9%，全球车载摄像头的搭载量有望 突破 2.45 亿颗，复合增长率 19.2%。在中国市场方面，预计到 2025 年，中国 车载摄像头市场规模将达到 457 亿元，车载摄像头搭载量有望突破 9600 万颗。4 环境感知之三：毫米波雷达77G

42、Hz 正在取代 24GHz 成为主流毫米波雷达是一种使用天线发射波长 1-10mm、频率 24-300GHz 的毫米波 （Millimeter Wave，MMW）作为放射波的雷达传感器。毫米波雷达根据接收 和发射毫米波的时间差，结合毫米波传播速度、载体速度及监测目标速度，可 以获得汽车与其他物体相对距离、相对速度、角度及运动方向等物理环境信息。 毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的 优点。与激光雷达（LiDAR）相比，目前毫米波雷达技术更加成熟、应用更加 广泛、成本更加低廉；与可见光摄像头相比，毫米波雷达的准确性和稳定性更 好，价格差距也在不断缩小。尤其是全天候

43、工作无可替代的优势，已成为汽车 电子厂商公认的主流选择，拥有巨大的市场需求。车载毫米波雷达根据毫米波频率可以分为 24GHz、77GHz 和 79GHz 毫米波雷 达三大种类。目前各个国家对车载毫米波雷达的频段各有不同，除了少数国家 （如日本）采用 60GHz 频段外，主要集中在 24GHz 和 77GHz 两个频段。世 界无线电通信大会已将 77.578.0GHz 频段划分给无线电定位业务，以促进短 距高分辨车用雷达的发展。由于 77GHz 相对于 24GHz 的诸多优势，未来全球 车载毫米波雷达的频段会趋同于 77GHz 频段（76-81GHz）。根据探测距离的不同，毫米波雷达可分为短程毫

44、米波雷达（SRR）、中程毫米 波雷达（MRR）、远程毫米波雷达（LRR）三种。24GHz 主要是以 SRR 和 MRR 雷达为主，77GHz 主要以 LRR 雷达为主。一般情况下，SRR 的探测距 离小于 60 米，MRR 的探测距离在 100 米左右，LRR 的探测距离大于 200 米。车载毫米波雷达因具备受天气气候影响程度低、不受前方目标物形状与颜色等 干扰等特性，广泛应用于主动安全系统。不同探测距离决定了不同类型毫米波 雷达的应用场景不同，因此，不同高级辅助驾驶功能也需要不同的雷达选型。 角雷达通常是 SRR 短程雷达负责盲点检测（BSD）、变道辅助（LCA）和前后 交叉交通警报（F/R

45、CTA）的要求，而前雷达通常是负责自动紧急制动（AEB） 和自适应巡航控制（ACC）的 MRR 和 LRR 中远程雷达。毫米波雷达是高级辅 助驾驶系统（ADAS）的必备传感器。77 GHz 车载激光雷达优势显著，正在逐渐替代 24GHz 成为主流。（1）77GHz 雷达的分辨率和精度更高：由于速度分辨率和精度与射频成反比，更高的射频频 率导致更好的速度分辨率和精度。77GHz 的毫米波雷达比 24GHz 的速度分辨率和 精度提高了 3 倍；（2）77GHz 雷达的体积更小：77GHz 天线列阵的间距仅为 24GHz 的三分之一，因此整个毫米雷达的体积也可以实现其三分之一。海外厂商正主导市场，国

46、内正起步追赶国外毫米波雷达发展历史悠久，国产正在逐步追赶。1973 年德国首次出现汽车 防撞雷达，欧美大型毫米波雷达制造商已累积近 40 年的技术经验。早期的毫米 波雷达采用高电子迁移晶体管制作集成电路，集成度低且成本高昂，直到 2012 年，英飞凌及飞思卡尔成功推出芯片级别的毫米波射频芯片，降低了毫米波波 雷达的技术门槛，同时降低其制造成本，推动毫米波雷达在各领域的应用。2013 年，24GHz 毫米波雷达产品开始进入中国，2018 年，实现 24GHz 毫米波雷达 国产，但是在 77GHz 毫米波雷达产品仍未实现大规模国产化，只有少数国内厂 商具备 77GHz 产品的量产能力，国产毫米波雷

47、达仍在持续追赶中。毫米波雷达的硬件占比约 50%，主要由射频前端（MMIC）、数字信号处理器、 天线及控制电路等部分构成，软件算法占比约 50%。射频前端（MMIC）：是核心射频部分，占总成本的 25%左右。由发射器、 接收器、功率放大器、低噪声放大器、混频器、滤波器及压控振荡器组成， 起到调制、发射、接收及解调毫米波信号的作用。在技术趋势上，集成度 更高、体积更小的高集成趋势下，CMOS 工艺有望成为主流。在供应商方 面，加特兰微电子、意行半导体、矽杰微电子、矽典微等本土厂商已有能 力自行研发生产低频 24GHz 芯片，且价格较海外有 30%以上的优势。但 在高频段 77GHz 芯片方面，主

48、要由恩智浦、英飞凌、德州仪器、意法半 导体等供应。数字信号处理器：通过嵌入不同的信号处理算法，分析前端收集的信号获 取目标信息，是保证毫米波雷达稳定性及可靠性的核心部件，主要通过DSP 芯片或 FPGA 芯片实现，占总成本的 10%左右。在技术趋势上，DSP 芯片在复杂算法处理上具备优势，FPGA 在大数据底层算法上具备优势， “DSP+FPGA”融合在实时信号处理系统中的应用逐渐广泛。在供应商方 面，高端 DSP 芯片和 FPGA 芯片主要被国外企业垄断，DSP 芯片供应商 有飞思卡尔、英飞凌、亚德诺半导体、意法半导体等，FPGA 芯片供应商 有赛灵思、阿尔特拉、美高森美、莱迪思等公司。高频

49、 PCB：天线是毫米波雷达发射和接收信号的重要组件，毫米波雷达可 通过微带列阵方式将多根天线集成到 PCB 板上。由于毫米波频率高，对电 路尺寸精度要求高，所需印制电路板为高频板材 PCB，占总成本的 10%。 主要供应商为罗杰斯、Isola、施瓦茨为主，国内主要是沪电股份等公司。博世、大陆、电装、海拉等国外厂商占据全球毫米波雷达的七成市场份额。全 球毫米波雷达主要供应商有博世、大陆、电装、海拉、天合、安波福、奥托立 夫等。博世、大陆、电装、海拉等国外巨头占据行业 73%的市场空间，行业集 中度较高。维宁尔、大陆、海拉占据 SRR 市场，博世、大陆、电装等占据 LRR 市场。根 据佐斯汽研的数据显示，维宁尔、大陆、海拉、安波福和法雷奥五家企业占据 中国短程毫米波雷达（SRR）96.4%的市场空间，其中维宁尔排名第一，市占 率 32%；博世、大陆、电装和安波福占据长距毫米波