計算機行業(yè)深度研究汽車智能化與工業(yè)數(shù)字化專題（上）

計算機行業(yè)深度研究：汽車智能化與工業(yè)數(shù)字化專題（上）感知層研究框架環(huán)境感知+車身感知+網聯(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）網聯(lián)感知：主要負責實現(xiàn)車輛與外界的網聯(lián)通信以此來獲得道路信息、行人信息等，主要包括各類路側設備、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)境信息與車內信息的采集、處理與分析，這是實現(xiàn)車輛自主駕駛的基礎和前提。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。當前自動駕駛正處在L2向L3級別跨越發(fā)展的關鍵階段。其中，L2級的ADAS是實現(xiàn)高等級自動駕駛的基礎，從全球各車企自動駕駛量產時間表來看，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。對于高速公路領航系統(tǒng)（Highwaypilot）應用，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。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功能的權重。NCAP（NewCarAssessmentProgram，新車測試項目）是測試機構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果。NCAP是民間組織，不受政府機構組織控制。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。在部分國家，AEB等系統(tǒng)已經成為五行評級的必備條件。從各國NCAP的路線圖能夠看出，美國NHTSA從2011年就將LDW、FCW等指標納入加分項，美國IIHS從2014年開始將FCW和AEB規(guī)定為最高評級的必備條件，歐盟Euro-NCAP從2014就將AEB納入評分體系，并不斷增加測試場景，中國C-NCAP從2017年首次納入AEB測試。各國對各類ADAS輔助駕駛系統(tǒng)的重視程度不斷提升，帶動高階輔助駕駛的全面落地。（1）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。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。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，解決了激光雷達的量產難題，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為基于轉鏡架構的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。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。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。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調頻連續(xù)波）。ToF與FMCW能夠實現(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業(yè)鏈的成熟，ToF和FMCW激光雷達將在市場上并存。混合固態(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等方案短期內會是主流。機械式激光雷達技術本身成熟，但具有成本較高、裝配調制困難、生產周期長，且需要持續(xù)旋轉，機械部件的壽命較短，一般在1-2年，很難應用在規(guī)模量產車型上。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的速度和精度，可大大壓縮雷達的結構和尺寸，提高使用壽命，并降低成本。芯片化將會是激光雷達的架構趨勢。當前大部分ToF激光雷達產品采用分立器件，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、生產成本高、可靠性低等問題，芯片化架構的激光雷達可將數(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的人力生產成本。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。芯片化架構的激光雷達是未來的發(fā)展方向。激光雷達的成本構成。激光雷達本質是一個由多種部件構成的光機電系統(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%。激光雷達上游產業(yè)鏈主要包括激光器和探測器、FPGA芯片、模擬芯片供應商，以及光學部件生產和加工商。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品的性能、成本、可靠性密切相關。激光器主流供應商有歐司朗、艾邁斯半導體、魯門特姆，探測器主流供應商有濱松、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的主流供應商有瑞薩、英飛凌等，DSP的主流供應商有德州儀器、亞德諾半導體等。而在相關光學部件上，國內供應鏈已經完全實現(xiàn)替代海外，實現(xiàn)自主供應。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。隨著相關技術和產業(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。隨著相關技術逐漸成熟和供應鏈體系的逐步完善，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。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，2022年有望成為激光雷達大規(guī)模商業(yè)的元年。（2）車載攝像頭：高清化、智能化帶動攝像頭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，光信號轉變?yōu)殡娦盘?，再經過A/D（模數(shù)轉換）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。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%。國產方面，除舜宇之外，聯(lián)創(chuàng)電子是國內唯二具備較強競爭力的廠商，目前已經進入特斯拉、蔚來等產業(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域。根據(jù)安裝位置劃分，車載攝像頭可以分為五大類：內視攝像頭、后視攝像頭、前置攝像頭、側視攝像頭、環(huán)視攝像頭等；根據(jù)結構劃分，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）、內置（閉眼提醒、DMS）、側視（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。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米半徑內提供360度的視野，可以在一定距離內探測軟硬物體，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個側方前視攝像頭（最大測距80米）、2個側方后視攝像頭（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顆側視攝像頭（FOV100度），4顆停車輔助攝像頭，1顆DMS內視攝像頭。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年我國后視攝像頭滲透率占比最高為50%，前視攝像頭滲透率30%、側視攝像頭滲透率22%，內置攝像頭滲透率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。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