智能汽車感知相關(guān)產(chǎn)業(yè)深度研究1

感知篇：環(huán)境感知+車身感知+網(wǎng)聯(lián)感知組成車載感知系統(tǒng)整個車載感知系統(tǒng)主要包括環(huán)境感知、車身感知與網(wǎng)聯(lián)感知三大部分。其中，

（1）環(huán)境感知：主要負責車輛從外界獲取信息，如附近車輛、車道線、行人、

建筑物、障礙物、交通標志、信號燈等，主要包括四大類別的硬件傳感器車載

攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達；（2）車身感知：主要負責車身感知定位系統(tǒng)主要由慣性導航、衛(wèi)星導航系統(tǒng)和高精度地圖組成。主要是

以高精地圖為依托，通過慣性導航系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS）。GNSS通過導航衛(wèi)星可以提供全局的定位信息，

慣導系統(tǒng)可以提供不依賴于環(huán)境的定位信息，高精地圖為車輛環(huán)境感知提供輔

助，提供超視距路況信息。三者取長補短、互相配合，共同構(gòu)成自動駕駛定位

導航系統(tǒng)。車輛

對自身狀態(tài)的感知，如車輛位置、行駛速度、姿態(tài)方位等，主要包括慣性導航、

衛(wèi)星導航和高精度地圖；（3）網(wǎng)聯(lián)感知：主要負責實現(xiàn)車輛與外界的網(wǎng)聯(lián)通信

以此來獲得道路信息、行人信息等，主要包括各類路側(cè)設(shè)備、車載終端以及

V2X云平臺等。四大硬件傳感器是自動駕駛汽車的眼睛，是環(huán)境感知的關(guān)鍵。車載傳感器主要

包括車載攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達四大類。自動駕駛汽車

首先是對環(huán)境信息與車內(nèi)信息的采集、處理與分析，這是實現(xiàn)車輛自主駕駛的

基礎(chǔ)和前提。環(huán)境感知是自動駕駛車輛與外界環(huán)境信息交互的關(guān)鍵，車輛通過

硬件傳感器獲取周圍的環(huán)境信息，環(huán)境感知是一個復雜的系統(tǒng)，需要多種傳感

器實時獲取信息，各類硬件傳感器是自動駕駛汽車的眼睛。單車傳感器數(shù)量倍增，為高階自動駕駛落地夯實基礎(chǔ)當前自動駕駛正處在

L2

向

L3

級別跨越發(fā)展的關(guān)鍵階段。其中，L2

級的

ADAS是實現(xiàn)高等級自動駕駛的基礎(chǔ)，從全球各車企自動駕駛量產(chǎn)時間表來看，L3

級

別自動駕駛即將迎來大規(guī)模地商業(yè)化落地。隨著自動駕駛級別的提升，單車傳感器的數(shù)量呈倍級增加。預計自動駕駛

Level1-2

級需要

10-20

個傳感器，Level3

級需要

20-30

個傳感器，Level4-5

級需要

40-50

個傳感器。Level1-2

級別：通常具有

1

個前置遠程雷達和

1

個攝像頭，用于自適應(yīng)巡航

控制，緊急制動輔助和車道偏離警告/輔助。2

個向后的中程雷達可實現(xiàn)盲點

檢測，外加

4

個攝像頭和

12

個超聲波雷達則可實現(xiàn)

360

度視角的泊車輔助功

能。預計

Level1-2

的總傳感器數(shù)量約為

10-20

個左右。Level3

級別：在

Level1-2

配置的基礎(chǔ)上，外加

1

個遠程激光雷達，由于主

動距離測量，激光雷達還具有高分辨率，廣角和高精度的特點，這對于檢測

和分類對象或跟蹤地標以進行定位將是必需的。對于高速公路領(lǐng)航系統(tǒng)

（Highwaypilot）應(yīng)用，通常會額外增加

1

顆后向的遠程激光雷達。預計會

使用

6-8

個攝像頭，8-12

個超聲波雷達和

4-8

個毫米波雷達，以及

1

個激光

雷達，因此，預計

Level3

的傳感器總數(shù)量會在

20-30

個左右。Level4-5

級別：通常需要多種傳感器進行

360°視角的交叉驗證，以消除每

種傳感器的弱點。預計會使用

8-15

個攝像頭，8-12

個超聲波雷達和

6-12

個

毫米波雷達，以及

1-3

個激光雷達，因此，預計用于

Level4

至

5

的傳感器總

數(shù)量會在

30-40

個左右。從本次廣州車展來看，各家新車型均搭配多個激光雷達，以此來提前布局高階

自動駕駛，哪吒

S配置了

3-6

顆混合固態(tài)激光雷達，售價在

30

萬以上的新車

型普遍搭配了支持

L3-L4

級自動駕駛所需要的各類傳感器（2+顆激光雷達、12

顆超聲波雷達、7-10

顆高清攝像頭、5+顆毫米波雷達）。以蔚來

ET7

為例，

共搭載了多達

33

個高精度傳感器，包括

1

個超遠距高精度激光雷達、11

個

800

萬像素高清攝像頭、5

個毫米波雷達、12

個超聲波傳感器、2

個高精定位單位、

1

個

V2X車路協(xié)同感知系統(tǒng)和

1

個

ADMS增強主駕感知，較蔚來

ES8

的

25

個傳感器還多了

8

個。政策指引，助力高階輔助駕駛

ADAS快速落地各國政策不斷刺激，助力高階輔助駕駛

ADAS快速落地。美國在

2011

年開始

就強制所有輕型商用車和乘用車搭載

ESP系統(tǒng)，歐盟從

2013

年開始強制安裝

重型商用車搭載

LDW、AEB等功能，日本從

2014

年強制要求商用車搭載

AEB系統(tǒng)，2019

年歐盟與日本等

40

國達成草案，將于

2020

年起全部輕型商用車

和乘用車強制安裝

AEB系統(tǒng)。中國自

2016

年開始出臺各項政策，逐步強制商

用車搭載

LDW、FCW、LKA、AEB等

ADAS功能。各國新車測試標準不斷增加對主動安全

ADAS功能的權(quán)重。NCAP（NewCarAssessmentProgram，新車測試項目）是測試機構(gòu)對新車型的車輛安全水平進行全面評估，并直接面向公眾公布試驗結(jié)果。NCAP是民間組織，不受政府機

構(gòu)組織控制。碰撞測試成績則由星級表示，共有五個星級，星級越高表示該車

的碰撞安全性能越好。多傳感器融合，定義自動駕駛汽車的“慧眼”為了使汽車感知系統(tǒng)形成有效互補，多傳感器融合已成為眾多主機廠來提高自

身智能駕駛能力的核心技術(shù)之一。

為了應(yīng)對不同的場景和保證車輛的安全保

證，多傳感器融合成為行業(yè)趨勢。多傳感器融合技術(shù)是對信息的多級別、多維

度組合導出有用的信息，包含圖像信息、點云信息等，不僅可利用不同傳感器

的優(yōu)勢，還能提高整個系統(tǒng)的智能化。多傳感器信息融合技術(shù)的基本原理與人腦綜合處理信息的過程相似，在此過程

中，智能駕駛汽車要充分地利用多源數(shù)據(jù)進行合理支配與使用，而信息融合的

最終目標則是基于各傳感器獲得的分離觀測信息，通過對信息多級別、多方面

組合導出更多有用信息。這不僅是利用了多個傳感器相互協(xié)同操作的優(yōu)勢，而

且也綜合處理了其它信息源的數(shù)據(jù)來提高整個傳感器系統(tǒng)的智能化。多傳感器融合技術(shù)的主要優(yōu)勢有提升感知系統(tǒng)的準確度，提升感知維度，進而

提升系統(tǒng)決策的可靠性和置信度，以及增強環(huán)境適應(yīng)能力?？傊?，多傳感器技

術(shù)能夠利用空間或時間上的冗余或者互補信息，基于優(yōu)化算法對被觀測對象進

行更全全面的分析：提高感知的準確度：多種工作原理的傳感器聯(lián)合互補，可以避免單一傳感器

的局限性，最大程度上發(fā)揮各種傳感器的優(yōu)勢，能夠同時獲取被檢測物體多

種不同的特征信息，漸少環(huán)境、噪聲等外界干擾；提升感知維度，提升系統(tǒng)決策的可靠性：多傳感器融合可帶來一定的信息冗

余度，即使某一個傳感器出現(xiàn)故障，系統(tǒng)仍然可以正常工作，具有較高的容

錯度，增加系統(tǒng)決策的可靠性和置信度；增強環(huán)境適應(yīng)能力：應(yīng)用傳感器融合技術(shù)采集的信息具有明顯的特征互補性，

對空間和時間的覆蓋范圍更廣，彌補了單一傳感器對分辨率和環(huán)境的不確定

性。多傳感器對于車載系統(tǒng)也提出了新的要求，需要有統(tǒng)一的同步時鐘，以此保證

傳感器信息的時間一致性和正確性；此外，準確的多傳感器標定，保證相同時

間下不同傳感器信息的空間一致性。從多傳感體系的融合結(jié)構(gòu)上，主要可以分

為分布式、集中式和混合式三種。2

環(huán)境感知之一：激光雷達激光雷達是

L3

級以上自動駕駛的必備傳感器激光雷達，即（LiDAR,

LightDetectionandRanging），是一種通過發(fā)射激

光束來測量周圍環(huán)境物體的距離和方位的方法。激光雷達主要由發(fā)射模塊、處

理模塊和接收模塊組成，其工作原理是向目標發(fā)射探測信號（激光束），然后

將接收到的從目標反射回來的信號（目標回波）與發(fā)射信號進行比較，做適當

處理后，就可獲得目標的有關(guān)信息，如目標距離、方位、高度、速度、姿態(tài)及

形狀等參數(shù)，從而對障礙物、移動物體等目標進行探測、追蹤和識別。激光雷達是當下已知的車載雷達中探測距離遠，角度測量精度極高的一種。激

光雷達可以準確的感知周邊環(huán)境的三維信息，探測精度在厘米級以內(nèi)。激光雷

達能夠準確的識別出障礙物具體輪廓、距離成

3D點云，且不會漏判、誤判前

方出現(xiàn)的障礙物，激光雷達普遍的有效探測距離也更遠。與毫米波雷達和攝像

頭相比，激光雷達具備高分辨率、遠距離和視角廣闊等特性。激光雷達誕生于

1960

年，起初用于科研及測繪項目，全球首個車規(guī)級激光雷

達在

2017

年實現(xiàn)量產(chǎn)。1960

年美國休斯實驗室的西奧多·梅曼發(fā)明了人類歷

史上第一臺激光器，隨著激光器的發(fā)展，激光雷達逐漸發(fā)展起來。早期激光雷

達主要用于科研及測繪項目，進行氣象探測以及針對海洋、森林、地表的地形

測繪。2010

年，Neato公司把激光雷達安在了掃地機器人上面，推出了

NeatoXV-11，Neato公司將單個激光雷達的成本控制在

30

美元以內(nèi)，解決了激光雷

達的量產(chǎn)難題，打開了激光雷達在民用市場的空間。而車載雷達的發(fā)展歷史可以追溯到

21

世紀初，在

2007

年，美國國防部組織的

DARPA無人車挑戰(zhàn)賽上，參賽的

7

只隊伍，就有

6

只安裝了

Velodyne的激光

雷達。2010

年

Ibeo公司同法雷奧合作進行車規(guī)化激光雷達

SCALA的開發(fā)，

SCALA為基于轉(zhuǎn)鏡架構(gòu)的

4

線激光雷達，在

2017

年成為了全球第一款車規(guī)級

激光雷達，SCALA并在當年搭載在全新的奧迪

A8

上。在測繪之外，智能駕駛、工業(yè)及服務(wù)機器人都是激光雷達的重要應(yīng)用場景。在應(yīng)用場景上，除了傳統(tǒng)的測繪測風之外，無人駕駛、高級輔助駕駛等智能駕駛

場景正在快速成長。此外，工業(yè)及服務(wù)機器人如

AGV，其應(yīng)用包括無人配送、

無人清掃、無人倉儲、無人巡等，都是激光雷達未來重要的應(yīng)用場景。智能駕駛將是未來五年激光雷達市場的主要增長動力。根據(jù)

Yole的預測，2019

年全球激光雷達市場規(guī)模約為

16

億美金，預計到

2025

年全球激光雷達市場規(guī)

模將達到

38

億美金，年復合增長率約為

20%。按照各細分應(yīng)用板塊來看，智

能駕駛場景未來五年的復合增長率將超過

60%，將會為整個激光雷達市場提供

18

億美金的增量，預計到

2025

年，智能駕駛場景將占到整個激光雷達市場規(guī)

模的

50%，成為激光雷達市場的主要增長動力。此外，各種工業(yè)及服務(wù)機器人

對激光雷達的需求也在快速增長，也將帶動整個激光雷達市場規(guī)模持續(xù)擴大。目前主流的自動駕駛技術(shù)路徑主要分兩種：（1）以特斯拉為代表的視覺算法為

主導的流派。以攝像頭主導，搭配毫米波雷達來捕捉周邊環(huán)境信息，使用先進

的計算機視覺算法實現(xiàn)全自動駕駛。這一類方案所需的硬件成熟度較高，成本

低，但毫米波雷達探測角度較小，遠距離探測能力也不足，需要優(yōu)異的算法來

彌補缺點。典型代表有特斯拉，該技術(shù)路徑相對小眾；（2）以

Waymo、部分

車企為代表的激光雷達主導的流派。以激光雷達為主，

同時搭載毫米波雷達、

超聲波傳感器和攝像頭，可以進行遠距離、全方位的探測，分辨率較強，但硬

件成本較高，典型代表為谷歌

Waymo、百度

Apollo、文遠知行等主流無人駕駛企業(yè)。激光雷達是車載攝像頭與毫米波雷達的有效補充，將是

L3

級及以上自動駕駛

的必備傳感器。從工作原理來看，激光雷達發(fā)射的光波的頻率比微波高出

2-3

個數(shù)量級，因此激光雷達具有極高的距離分辨率、角分辨率和速度分辨率，因

此測量精度更高，獲得信息更為立體，同時，由于激光波長短，可發(fā)射發(fā)散角

非常小的激光束，可探測低空/超低空目標，抗干擾能力強。即便是純視覺的方

案從效果上能夠一定程度代替激光雷達的自動駕駛方案，但是對于高階自動駕

駛而言，安全駕駛是其重要的一步，在感知環(huán)節(jié)的傳感器冗余能夠有限提升車

輛的安全冗余，激光雷達將是

L3

及以上自動駕駛的必備傳感器?；旌瞎虘B(tài)短期會是主流，固態(tài)芯片化是終極形態(tài)激光雷達主要由光束掃描器和探測系統(tǒng)兩個維度組成，一個負責成像，一個負

責測距。按光束掃描器結(jié)構(gòu)大致可劃分為三類：機械式、混合固態(tài)和固態(tài)激光

雷達；按照掃描方式分為機械旋轉(zhuǎn)式、MEMS（微振鏡）、微距移動、Flash、OPA（光學相控陣）等。ToF激光雷達是當前的主流，未來

ToF與

FMCW會共存。按照探測方式來分，

分成了非相干測量（脈沖飛行時間測量法

ToF為代表）和相干測量（典型為

FMCW調(diào)頻連續(xù)波）。ToF與

FMCW能夠?qū)崿F(xiàn)室外陽光下較遠的測程

（100~250m），是車載激光雷達的優(yōu)選方案。ToF是目前市場車載中長距激光

雷達的主流方案，未來隨著

FMCW激光雷達整機和上游產(chǎn)業(yè)鏈的成熟，ToF和

FMCW激光雷達將在市場上并存?；旌瞎虘B(tài)方案作為當前市場的過渡期預計將存在

5

年以上，終極形態(tài)的激光雷

達會是低成本、高度芯片化的產(chǎn)品。固態(tài)激光雷達是終極形態(tài)，混合固態(tài)

MEMS等方案短期內(nèi)會是主流。機械式

激光雷達技術(shù)本身成熟，但具有成本較高、裝配調(diào)制困難、生產(chǎn)周期長，且

需要持續(xù)旋轉(zhuǎn)，機械部件的壽命較短，一般在

1-2

年，很難應(yīng)用在規(guī)模量產(chǎn)車

型上。MEMS混合固態(tài)激光雷達一方面具有尺寸小、可靠性高、批量生產(chǎn)后

成本低、分辨率較高等優(yōu)勢，另一方面也存在信噪比低、有效距離短、視場

角窄、工作壽命較短等缺點。MEMS方案是當下車用激光雷達量產(chǎn)的最優(yōu)解，

但是

MEMS微振鏡掃描角度小、振動問題與工作溫度范圍，過車規(guī)也存在挑

戰(zhàn)。固態(tài)方案不用受制于機械旋轉(zhuǎn)的速度和精度，可大大壓縮雷達的結(jié)構(gòu)和

尺寸，提高使用壽命，并降低成本。芯片化將會是激光雷達的架構(gòu)趨勢。當前大部分

ToF激光雷達產(chǎn)品采用分立

器件，即發(fā)射端使用邊發(fā)射激光器

EEL配合多通道驅(qū)動器、接收端使用線性

雪崩二極管探測器（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、生產(chǎn)成本高、可靠性低等問題，芯片化架構(gòu)的激光雷達

可將數(shù)百個分立器件集成于一顆芯片，在降低物料成本的同時，省去了對每

一個激光器進行獨立光學裝調(diào)的人力生產(chǎn)成本。此外，器件數(shù)量的減少，可

以顯著降低因單一器件失效而導致系統(tǒng)失效的概率，提升了可靠性。芯片化

架構(gòu)的激光雷達是未來的發(fā)展方向。激光雷達成本拐點來臨，大規(guī)模商業(yè)化落地在即激光雷達的成本構(gòu)成。激光雷達本質(zhì)是一個由多種部件構(gòu)成的光機電系統(tǒng)，光

電系統(tǒng)包括發(fā)射模組、接收模組、測時模組（TDC/ADC）和控制模組四部分構(gòu)

成，其中，光電系統(tǒng)成本約占激光雷達整機成本的

70%。激光雷達上游產(chǎn)業(yè)鏈主要包括激光器和探測器、FPGA芯片、模擬芯片供應(yīng)商，

以及光學部件生產(chǎn)和加工商。激光器和探測器是激光雷達的重要部件，激光器

和探測器的性能、成本、可靠性與激光雷達產(chǎn)品的性能、成本、可靠性密切相

關(guān)。激光器主流供應(yīng)商有歐司朗、艾邁斯半導體、魯門特姆，探測器主流供應(yīng)

商有濱松、安森美、索尼等。FPGA通常被用作激光雷達的主控芯片，主流供

應(yīng)商有賽靈思、英特爾等，除了

FPGA之外，也可以選用

MCU、DSP等代替。

MCU的主流供應(yīng)商有瑞薩、英飛凌等，DSP的主流供應(yīng)商有德州儀器、亞德

諾半導體等。而在相關(guān)光學部件上，國內(nèi)供應(yīng)鏈已經(jīng)完全實現(xiàn)替代海外，實現(xiàn)

自主供應(yīng)。從各家的

Velodyne的

64

線機械式激光雷達的售價在

7.5

萬美元，32

線的機械

式激光雷達售價在

4

萬美元左右，16

線的機械式激光雷達售價在

3999

美元。

而國內(nèi)廠商，如禾賽科技在

2020

年發(fā)布的機械式激光雷達售價為

4999

美元左

右，速騰聚創(chuàng)在

2020

年發(fā)布的機械式激光雷達售價為

1898

美元。隨著相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)鏈日益成熟，激光雷達的成本拐點即將來臨。Velodyne宣

布計劃到

2024

年將平均單價將下降到

600

美元，華為也宣布未來計劃將激光

雷達的價格控制在

200

美金以內(nèi)。隨著相關(guān)技術(shù)逐漸成熟和供應(yīng)鏈體系的逐步

完善，當前混合固態(tài)的激光雷達平均價格約在

1000

美元左右，預計到

2023

年

左右成本有望下探到

500

美元。隨著激光雷達的成本拐點逐步到來，也為大規(guī)

模商用打造了充分的基礎(chǔ)。2022

年有望成為激光雷達大規(guī)模商業(yè)的元年。在

2021

年，如蔚來

ET7、智已

L7、極狐阿爾法

S、哪吒

S、R汽車等都已宣布搭載激光雷達的車型正在量產(chǎn)路上，在前不久的廣州車展上，威馬

M7、廣汽埃安

AIONLXPlus等均宣布了

搭載

2~3

顆激光雷達，長城最新發(fā)布的沙龍機甲龍更是配備

4

顆激光雷達。這

些車型大多在

2022

年量產(chǎn)，2022

年有望成為激光雷達大規(guī)模商業(yè)的元年?？臻g測算：預計到

2025

年全球市場規(guī)模

739

億元，CAGR107%各家

OEM車廠在

2022

年搭載激光雷達的車型紛紛量產(chǎn)，帶動車規(guī)級激光雷達

市場持續(xù)放量。當前由于激光雷達相對較高，只有

L2.5

和

L3

以上的車型才會

搭載，預計單車平均搭載數(shù)量將從

1

顆逐漸提升到

2030

年有望達到

3

顆。預

計到

2025

年全球車規(guī)級激光雷達搭載量將超過

3100

萬顆，保持高速增長；隨

著激光雷達的大規(guī)模量產(chǎn)，價格有望持續(xù)下降，預計將從目前的

6000

元，下

降至

2025

年

3000

元左右；而在市場空間方面，預計到

2025

年全球市場規(guī)模

有望超過

739

億元，復合增長率

107%。中國市場方面，預計到

2025

年中國激

光雷達市場規(guī)模有望達到

287

億元，激光雷達搭載量有望超過

1200

萬顆。隨

著高階自動駕駛對激光雷達的需求不斷提升，帶動激光雷達市場快速爆發(fā)，車

規(guī)激光雷達將是未來五年智能傳感器市場中彈性最大的子板塊。3

環(huán)境感知之二：車載攝像頭單車攝像頭數(shù)量持續(xù)增加，天花板不斷打開車載攝像頭是環(huán)境感知中最常見的傳感器之一。攝像頭的工作原理即目標物體

通過鏡頭生成光學圖像投射到圖像傳感器上，光信號轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘枺俳?jīng)過

A/D

（模數(shù)轉(zhuǎn)換）后變?yōu)閿?shù)字圖像信號，最后送到

DSP（數(shù)字信號處理芯片）中進

行加工處理，由

DSP將信號處理成特定格式的圖像傳輸?shù)斤@示屏上進行顯示。

視覺是人類駕駛汽車獲取環(huán)境信息最主要的途徑，攝像頭獲取的信息更為直觀，

更接近人類的視覺，對于自動駕駛汽車而言，攝像頭取代了人類視覺，成為了

汽車獲取外界信息的重要來源。車載攝像頭的優(yōu)點十分明顯，成本低且技術(shù)成熟，采集信息的豐富度較高，最

接近人類視覺，但其缺點也十分顯著，攝像頭受光照、環(huán)境影響十分大，難以

全天候工作，尤其是在黑夜、雨雪天、大霧等能見度不足的場景下，其識別效

率大大降低，此外，車載攝像頭缺乏深度信息，三維空間感不足。圖像傳感器成本占比超過五成，CMOS為當下主流選擇。車載攝像頭的硬件結(jié)

構(gòu)包括光學鏡頭（光學鏡片、濾光片、保護膜）、圖像傳感器、圖像信號處理

器（ISP）、串行器、連接器等器件。成本結(jié)構(gòu)成上，圖像傳感器成本占比最高，

成本占比達到

50%，CMOS圖像傳感器具有讀取信息方式簡單、輸出信息速率

快、耗電少、集成度高、價格低等特點，成為目前目前主流的車載圖像傳感器。車載鏡頭舜宇排名第一，聯(lián)創(chuàng)電子正在快速崛起。根據(jù)

ICVTank在

2019

年的

數(shù)據(jù)顯示，舜宇光學全球車載攝像頭出貨量第一，市占率超過

30%，韓國世高

光、日本關(guān)東辰美、日本富士占絕行業(yè)前四名，前四名市占率超過

80%。國產(chǎn)

方面，除舜宇之外，聯(lián)創(chuàng)電子是國內(nèi)唯二具備較強競爭力的廠商，目前已經(jīng)進

入特斯拉、蔚來等產(chǎn)業(yè)鏈，正在快速崛起。車載

CIS呈現(xiàn)寡頭格局，韋爾收購豪威科技一躍成為行業(yè)第二。車載

CIS

（CMOSImageSensor）是當下主流的車載攝像頭圖像傳感器方案，其中安森

美是絕對的車載

CIS龍頭，市占率超過六成，豪威科技位列第二，市占率約為

20%，索尼和三星作為手機

CIS的龍頭，進入車載市場較晚，正在快速切入。

國產(chǎn)廠商方面，韋爾股份收購豪威科技后，一躍成為車載

CIS龍頭，正在迅速

崛起。中游模組主要由海外公司主導，國產(chǎn)比例仍然較低。由于車規(guī)級攝像頭模組的

安全性和穩(wěn)定性要求更高，模組封裝工藝更為復雜，在競爭格局方面，主要由

海外公司占據(jù)主要市場份額，松下、法雷奧、富士通、大陸、麥格納等占據(jù)市場主要地位，國產(chǎn)方面，舜宇光學、聯(lián)創(chuàng)電子等為代表的攝像頭模組企業(yè)正在

快速布局車載領(lǐng)域。根據(jù)安裝位置劃分，車載攝像頭可以分為五大類：內(nèi)視攝像頭、后視攝像頭、

前置攝像頭、側(cè)視攝像頭、環(huán)視攝像頭等；根據(jù)結(jié)構(gòu)劃分，車載攝像頭可以分

為單目攝像頭、雙目攝像頭、廣角攝像頭等。單目攝像頭和雙目攝像頭主要用

于自動駕駛汽車的前視，視角一般為

45

度左右，負責實現(xiàn)

FCW、LDW、PCW、

TSR、ACC等功能，而廣角攝像頭則要用于自動駕駛汽車的后視（后視泊車輔

助）、內(nèi)置（閉眼提醒、DMS）、側(cè)視（盲點檢測）、以及環(huán)視（全景泊車、

LDW）等多個方位多種功能。各家整車廠新車型的攝像頭搭載數(shù)量持續(xù)上升。從各家最新發(fā)布的車型搭載方

案來看，造車新勢力的單車搭載攝像頭數(shù)量平均已超過

10

顆。2021

年最新發(fā)

布的蔚來

ET7

共搭載了

11

顆攝像頭，小鵬計劃于

2022

年量產(chǎn)的

G9

車型預計

將搭載

12

顆攝像頭，極氪

001

更是搭載了

15

顆攝像頭，各家車企不斷增加前

視、環(huán)視、后視和內(nèi)視等各方位的攝像頭，為了高階輔助駕駛的落地創(chuàng)造了堅

實的基礎(chǔ)。特斯拉

Model3

的感知系統(tǒng)包括了

8

個攝像頭+12

個超聲波雷達+1

個毫米波

雷達。該感知系統(tǒng)可以實現(xiàn)在

250

米半徑內(nèi)提供

360

度的視野，可以在一定距

離內(nèi)探測軟硬物體，而且精度幾乎是以前系統(tǒng)的兩倍。包括

1

個前視窄視野長

焦攝像頭（FOV25

度、最大測距

250

米），1

個前視主視野中焦攝像頭（FOV50

度、最大測距

150

米），1

個前視寬視野廣角攝像頭（FOV150

度、最大測

距

60

米），2

個側(cè)方前視攝像頭（最大測距

80

米）、2

個側(cè)方后視攝像頭（最

大測距

100

米）和

1

個后視攝像頭（最大測距

50

米）。Mobileye的純攝像頭

ADAS解決方案包括了

12

顆攝像頭的子系統(tǒng)。在

CES2020

上，Mobileye也發(fā)布

12

個攝像頭組成的純攝像頭解決方案，包括

2

顆前視攝像

頭（FOV120

度），一顆前視窄視野長焦攝像頭（FOV28

度），1

顆后視攝

像頭（FOV60

度），4

顆側(cè)視攝像頭（FOV100

度），4

顆停車輔助攝像頭，

1

顆

DMS內(nèi)視攝像頭。單車搭載攝像頭數(shù)量持續(xù)增加，預計到

23

年有望超過平均每臺車

3

顆。根據(jù)

佐思汽研數(shù)據(jù)，2021Q1

中國乘用車市場車載攝像頭的總安裝量為

922.3

萬顆，

同比增長

95.3%，2021Q1

單車的攝像頭安裝量從

2020Q1

的

1.559

顆提升至

1.779

顆，市場對車載攝像頭的需求量持續(xù)增加。根據(jù)

Yole預測，2018

年全球

汽車平均每臺搭載攝像頭的數(shù)量為

1.7

顆，預計到

2023

年有望增加單車

3

顆左

右，CAGR達

12%。而對于高端車的搭載情況，根據(jù)

Yole數(shù)據(jù)顯示，高端車

型的單車攝像頭搭載數(shù)量從

2014

年的

5

顆提升到

2020

年的

8

顆，預計到

2024

年將超過

11

顆。此外，根據(jù)不同等級自動駕駛的要求，為了實現(xiàn)更準確的識別效果，每一類攝

像頭會搭載不同焦段

2-3

只。L1

或

2

級的車輛主要以安裝倒車或環(huán)視攝像頭為

主，單車攝像頭數(shù)量約在

3-5

顆左右；L3

級車輛還會安裝前視攝像頭，單車攝

像頭數(shù)量約在

8

顆左右；L4/5

級車輛基本會囊括各種類型的攝像頭，單車攝像

頭數(shù)量約在

10-20

顆左右。各類型車載攝像頭快速上車，滲透率不斷提升。19-20

年中國后視攝像頭滲透

率占比最高為

50%，前視攝像頭滲透率

30%、側(cè)視攝像頭滲透率

22%，內(nèi)置

攝像頭滲透率

7%，仍然有很大的滲透空間。隨著

IACC、HWA、HWP等各類

高級

ADAS功能落地，各種攝像頭的需求量也在不斷上升，駕駛員注意力監(jiān)測

需求上升，DMS攝像頭也在快速上車。根據(jù)佐思汽研的數(shù)據(jù)，2021Q1

中國乘

用車市場

DMS安裝量同比增長

554.5%，是各類車載攝像頭中增速最快的，此

外環(huán)視攝像頭同比增速

120.8%，前視攝像頭同比增速

103.0%，行車記錄儀同

比增速

102.2%，后視攝像頭同比增速

60.6%，各類車載攝像頭安裝量快速提

升。EEA架構(gòu)集中化，有望帶動攝像頭成本下行特斯拉剝離計算功能，攝像頭

BOM成本下降六成。以寶馬

X5

采用的采孚三目

前視攝像頭和特斯拉在

Model3

中所使用的三目前視攝像頭進行成本比較。寶

馬

X5

中的采孚

S-Cam4

三目前視攝像頭是由豪威（OmniVision）的

CMOS圖

像傳感器實現(xiàn)圖像采集，Mobileye的

EyeQ4

實現(xiàn)視覺處理。而特斯拉在

Model3

中

所

使

用

的

三

目

前

視

攝

像

頭

，

其

攝

像

頭

模

塊

是

基

于

安

森

美

（

OnSemiconductor）120

萬像素的

CMOS圖像處理器，并沒有安裝計算功能模塊，

圖像處理功能則由

Autopilot來實現(xiàn)。根據(jù)

SystemPlus測算，特斯拉

Model3

的三目前視攝像頭的

BOM成本

65

美

金左右，而采孚

ZFS-Cam4

三目前視攝像頭的

BOM成本在

165

美金左右，特

斯拉在剝離了計算功能后，攝像頭

BOM成本下降了約六成。EEA架構(gòu)的集中化會促使算力集中化，進而加速傳感器的硬件簡化。以特斯拉

為例，Model3

的電子電氣架構(gòu)已經(jīng)進入準中央架構(gòu)階段，由中央計算模塊

（CCM）、左車身控制模塊（BCMLH）、右車身控制模塊（BCMRH）三個部

分組成，特斯拉的準中央

E/E架構(gòu)已帶來了線束革命，ModelS/ModelX整車

線束的長度是

3

公里，Model3

整車線束的長度縮短到了

1.5

公里，ModelY進

一步縮短到

1

公里左右，特斯拉最終的計劃是將線束長度縮短至

100

米。整個

架構(gòu)的不斷集中化，也帶動了整個控制和算力的集中化，也避免了過往各

ECU之間的算力冗余，進一步簡化邊緣端傳感器，從而帶動邊緣段硬件成本的進一

步下探。車內(nèi)感知需求不斷增加，DMS有望成為標配駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)（DMS，DriverMonitorSystem）是指駕駛員行駛過程中，

全天候監(jiān)測駕駛員的疲勞狀態(tài)、危險駕駛行為的信息技術(shù)系統(tǒng)。在發(fā)現(xiàn)駕駛員

出現(xiàn)疲勞、打哈欠、瞇眼睛及其他錯誤駕駛狀態(tài)后，DMS系統(tǒng)將會對此類行為

進行及時的分析，并進行語音燈光提示，起到警示駕駛員，糾正錯誤駕駛行為

的作用。DMS一般分為主動式

DMS和被動式

DMS。被動式

DMS基于方向盤

轉(zhuǎn)向和行駛軌跡特征來判斷駕駛員狀態(tài)。主動式

DMS一般基于攝像頭和近紅

外技術(shù)，從眼瞼閉合、眨眼、凝視方向、打哈欠和頭部運動等，檢測駕駛員狀

態(tài)。主動

DMS系統(tǒng)從

18

年開始逐漸放量，21

年

1-9

月

DMS銷量同比增長

244%。

自

2006

年起，雷克薩斯

LS460

首次配備主動

DMS，隨著近年來一系列的安

全事故大大提高了

DMS在自動輔助駕駛系統(tǒng)尤其是

L2/L3

功能上的的重要性。

從

2018

年開始，隨著

L2

和

L3

系統(tǒng)逐漸量產(chǎn)，主動式

DMS系統(tǒng)開始放量。根

據(jù)佐思汽研數(shù)據(jù)，

2019

年在中國主動

DMS系統(tǒng)的乘用車新車安裝量為

1.02

萬套，同比增長

174%。2021

年

1-9

月中國乘用車新車的

DMS系統(tǒng)銷量

25.15

萬套，同比增長

244%，其中合資占比

6%，本土占比

94%，排名靠前的品牌

有長安、小鵬、哈弗、寶馬、蔚來等。2021

年中國

DMS爆發(fā)增長主要原因是

本土品牌增加了裝配車型力度。2021

年新上市車型

DMS裝配量

9.67

萬輛，占

整體裝配量比例

38%。大部分

Tier1

已推出

DMS完整解決方案，包括法雷奧、博世、大陸、電裝、現(xiàn)

代摩比斯、偉世通、維寧爾等。在中國企業(yè)中，百度、商湯科技、中科創(chuàng)達、

經(jīng)緯恒潤等公司的

DMS產(chǎn)品也已落地在各個品牌車型上。DMS的核心功能是監(jiān)測駕駛員的疲勞和注意力分散程度。但是基于更多的傳感

器，視覺+紅外攝像頭，甚至毫米波雷達，可以實現(xiàn)更多的功能，譬如人臉識別、

年齡性別估計、情緒估計、安全帶檢測、姿勢位置、遺忘檢測、座艙異常情況

檢測、幼兒檢測等。通過人臉、性別和表情的識別,

實現(xiàn)身份認證，以及更豐

富的人車交互。目前

DMS的應(yīng)用僅停留在預警階段，而一旦與

ADAS/AD系統(tǒng)

結(jié)合，還可以實現(xiàn)個性化車身控制等功能?？臻g測算：預計到

2025

年全球市場規(guī)模近1200

億元，CAGR22%

隨著高階輔助駕駛功能滲透率的不斷提升，平均單車攝像頭的數(shù)量也在不斷提

升。對于

L2.5

和

L3

級的單車而言，平均車載攝像頭有望從

6-7

顆提升到

2030

年的

10

顆。隨著

ADAS攝像頭和高清攝像頭的滲透率逐漸提升，將會帶動單

車攝像頭價值量的不斷提升。根據(jù)我們測算，預計到

2025

年全球車載攝像頭

市場規(guī)模將達

1178

億元，復合增長率

21.9%，全球車載攝像頭的搭載量有望

突破

2.45

億顆，復合增長率

19.2%。在中國市場方面，預計到

2025

年，中國

車載攝像頭市場規(guī)模將達到

457

億元，車載攝像頭搭載量有望突破

9600

萬顆。4

環(huán)境感知之三：毫米波雷達77GHz正在取代

24GHz成為主流毫米波雷達是一種使用天線發(fā)射波長

1-10mm、頻率

24-300GHz的毫米波

（MillimeterWave，MMW）作為放射波的雷達傳感器。毫米波雷達根據(jù)接收

和發(fā)射毫米波的時間差，結(jié)合毫米波傳播速度、載體速度及監(jiān)測目標速度，可

以獲得汽車與其他物體相對距離、相對速度、角度及運動方向等物理環(huán)境信息。

毫米波的波長介于厘米波和光波之間，因此毫米波兼有微波制導和光電制導的

優(yōu)點。與激光雷達（LiDAR）相比，目前毫米波雷達技術(shù)更加成熟、應(yīng)用更加

廣泛、成本更加低廉；與可見光攝像頭相比，毫米波雷達的準確性和穩(wěn)定性更

好，價格差距也在不斷縮小。尤其是全天候工作無可替代的優(yōu)勢，已成為汽車

電子廠商公認的主流選擇，擁有巨大的市場需求。車載毫米波雷達根據(jù)毫米波頻率可以分為

24GHz、77GHz和

79GHz毫米波雷

達三大種類。目前各個國家對車載毫米波雷達的頻段各有不同，除了少數(shù)國家

（如日本）采用

60GHz頻段外，主要集中在

24GHz和

77GHz兩個頻段。世

界無線電通信大會已將

77.5~78.0GHz頻段劃分給無線電定位業(yè)務(wù)，以促進短

距高分辨車用雷達的發(fā)展。由于

77GHz相對于

24GHz的諸多優(yōu)勢，未來全球

車載毫米波雷達的頻段會趨同于

77GHz頻段（76-81GHz）。根據(jù)探測距離的不同，毫米波雷達可分為短程毫米波雷達（SRR）、中程毫米

波雷達（MRR）、遠程毫米波雷達（LRR）三種。24GHz主要是以

SRR和

MRR雷達為主，77GHz主要以

LRR雷達為主。一般情況下，SRR的探測距

離小于

60

米，MRR的探測距離在

100

米左右，LRR的探測距離大于

200

米。車載毫米波雷達因具備受天氣氣候影響程度低、不受前方目標物形狀與顏色等

干擾