汽车行业自动驾驶系列报告之四：传感器篇，多传感器融合-20180904-国金证券-46页-4mb

自动驾驶行业系列报告之四：多传感器融合趋势分析

核心内容

本报告为自动驾驶系列报告第四篇，聚焦于激光雷达、毫米波雷达和摄像头等多传感器在自动驾驶系统中的应用现状与未来趋势。随着ADAS功能模块的渗透率不断提升，短期内传感器市场将由摄像头和毫米波雷达主导。而L3级别自动驾驶的奥迪A8量产，加速了自动驾驶的发展进程，预计2020年前后L4级别自动驾驶量产将推动激光雷达市场迅速增长。2030年，全球车载传感器市场有望突破500亿美元。

主要观点

• 多传感器融合是必然趋势：单一传感器无法满足L4/L5自动驾驶对复杂环境的感知和安全冗余需求，因此多传感器融合方案将成为主流。
• 激光雷达是核心传感器：具备3D环境建模能力，是自动驾驶系统的重要组成部分。但存在成本高、无法识别图像及颜色等缺点。
• 毫米波雷达是不可或缺的传感器：全天候工作、测距远、成本适中，是ADAS的主力传感器。在L3及以上级别中，毫米波雷达数量将显著增加。
• 摄像头是视觉系统核心：作为自动驾驶“眼睛”，可识别颜色和字体，且可作为其他传感器失效时的冗余系统，但无法点阵建模和远距测距。
• 固态激光雷达是未来方向：MEMS、OPA和3D Flash是主要技术路线，其中MEMS在短期内更容易量产，OPA和3D Flash则具有更高的潜力。
• 国内企业具备发展机会：在激光雷达和毫米波雷达领域，国内企业若能稳定量产，将有机会成为主流供应商。

关键信息

传感器市场概况

传感器发展趋势

• 激光雷达：向固态化、小型化、低功耗、ASIC集成化发展，预计2020年成本可降至250美元。
• 毫米波雷达：从24GHz向77GHz和79GHz发展，79GHz雷达具有更高分辨率和接近激光雷达的点云效果。
• 摄像头：作为视觉系统核心，需至少6个以上以满足多传感器融合需求，未来将更依赖软件算法提升识别能力。

投资建议

• 重点推荐公司：德赛西威、舜宇光学、英飞凌、博世、大陆、Quanergy等。
• 关注领域：激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器融合解决方案，以及具备技术优势和量产能力的国内企业。

技术路线分析

1.1 激光雷达是核心传感器

• 激光雷达能生成高清3D点云图像，用于车辆定位和环境建模。
• 与摄像头相比，激光雷达无需数字化处理，可直接提供坐标数据，提升系统识别效率。

1.2 激光雷达工作原理

• 通过发射激光并接收反射信号，计算目标距离。
• 常用技术包括Time of Flight和连续波调频（CWFM）。

1.3 固态激光雷达技术路线

1.4 短期MEMS方案较快落地

• MEMS激光雷达将在2020-2022年之前主导L3级别自动驾驶。
• OPA和3D Flash雷达将在2022年后逐步替代MEMS，成为真正无移动部件的固态雷达。

1.5 发展趋势：小型化、软件化、ASIC集成化

• 激光雷达向更小体积、更低功耗、更高集成度发展。
• 软件算法与硬件结合，提供更完整的解决方案。
• ASIC集成化有助于降低成本和提升性能。

1.6 供应商与Tier1合作

• 国外厂商如Velodyne、Quanergy等与Tier1合作开发车用激光雷达。
• 国内厂商如巨星科技、速腾聚创、禾赛科技等积极布局，争取成为主流供应商。

毫米波雷达

2.1 毫米波雷达是不可或缺的传感器

• 具备全天候工作能力，不受恶劣天气影响。
• 适用于长距离和短距离的多种ADAS功能，如ACC、AEB、FCW等。
• 与激光雷达相比，分辨率较低，但价格适中，适合大规模应用。

2.2 毫米波雷达工作原理

• 发射和接收电磁波，通过检测回波计算目标距离、速度和方位。
• FMCW调制方式用于测距，阵列天线用于提高方位精度。

2.3 毫米波雷达应用

• 前向雷达：用于ACC、AEB、FCW、ALC、PDS等。
• 后向雷达：用于BSD、LCA、RCW、DOW等。

2.4 市场格局与本土化优势

• 全球市场由博世、大陆、德尔福等Tier1厂商主导。
• 国内厂商如华域汽车、德赛西威、行易道、承泰科技等正在完善产品和提升产能，有望在77GHz和79GHz领域占据一席之地。

国内主要公司及产品

风险提示

• 自动驾驶行业发展不及预期
• 装车渗透不及预期
• 产品开发及成本下降不及预期
• 使用场景受限
• 法律法规限制自动驾驶发展
• 事故影响

图表目录

• 图表1：全球自动驾驶车载传感器市场规模
• 图表2：自动驾驶多传感器融合
• 图表3：各类传感器特点
• 图表4：大众途锐 Stanley
• 图表5：激光雷达
• 图表6：激光雷达3D点云
• 图表7：车载摄像头成像
• 图表8：自动驾驶解决方案面临的约束条件
• 图表9：激光雷达原理
• 图表10：激光雷达效果
• 图表11：激光雷达优缺点
• 图表12：Velodyne 64线机械式激光雷达
• 图表13：谷歌 Waymo 使用机械式激光雷达的测试车
• 图表14：MEMS 激光雷达原理
• 图表15：MEMS 激光雷达原理
• 图表16：OPA 激光雷达原理
• 图表17：激光雷达对人眼影响
• 图表18：激光雷达波长分析
• 图表19：固态激光雷达技术路线分析
• 图表20：Velodyne激光雷达
• 图表21：Quanergy激光雷达
• 图表22：Quanergy软件解决方案
• 图表23：Quanergy激光雷达技术路线
• 图表24：全球主要车载激光雷达产商
• 图表25：Velodyne产品信息
• 图表26：Velodyne产品出货量
• 图表27：此处录入标题
• 图表28：Quanergy融资信息
• 图表29：Quanergy激光雷达芯片
• 图表30：Quanergy激光雷达生产线
• 图表31：Quanergy产能产量
• 图表32：IBEO与法雷奥合作4线激光雷达Scala
• 图表33：Scala技术参数
• 图表34：国内主要激光雷达产品信息
• 图表35：巨星科技激光雷达
• 图表36：巨星科技激光雷达效果
• 图表37：速腾聚创激光雷达
• 图表38：速腾聚创激光雷达效果
• 图表39：速腾聚创P3解决方案
• 图表40：禾赛科技Pandora传感器集成
• 图表41：Pandora集合点云+图像效果
• 图表42：镭神智能激光雷达 C16
• 图表43：镭神智能激光雷达效果
• 图表44：毫米波雷达车载应用
• 图表45：毫米波雷达
• 图表46：毫米波雷达
• 图表47：毫米波雷达优缺点
• 图表48：电磁波谱图
• 图表49：FMCW调制毫米波雷达原理
• 图表50：雷达测速原理
• 图表51：阵列天线原理
• 图表52：毫米波雷达ADAS应用
• 图表53：全球主要车载毫米波雷达厂商
• 图表54：2016年全球毫米波雷达供应商市场份额
• 图表55：国内配备ADAS功能车型
• 图表56：行易道毫米波雷达参数
• 图表57：承泰科技毫米波雷达应用
• 图表58：承泰科技毫米波雷达
• 图表59：豪米波产品基本信息
• 图表60：豪米波产品基本信息
• 图表61：77、79GHz雷达区别
• 图表62：纳雷科技产品基本信息
• 图表63：纳雷科技CAR150
• 图表64：大陆ARS408
• 图表65：摄像头优缺点
• 图表66：全球主要车载摄像头厂商
• 图表67：车载摄像头产业链
• 图表68：2016年传感器CMOS市占率
• 图表69：舜宇光学车载镜头出货量增长率
• 图表70：2018年舜宇光学车载镜头出货量
• 图表71：欧菲科技智能汽车业务收入
• 图表72：特斯拉 Autopilot Vs. 奥迪 A8 AI Vs. 通用 Cruise AV
• 图表73：特斯拉 Autopilot 功能
• 图表74：奥迪A8自动驾驶传感器系统
• 图表75：奥迪A8中央自动驾驶控制器zFAS
• 图表76：通用CruiseAV传感器配置
• 图表77：代表车型ADAS传感器方案
• 图表78：新势力车企和主要车型自动驾驶方案
• 图表79：蔚来汽车ES8
• 图表80：拜腾量产型车Concept
• 图表81：拜腾自动驾驶概念车 K-Byte
• 图表82：小鹏汽车G3自动泊车功能
• 图表83：奇点汽车IS6
• 图表84：零跑汽车S01
• 图表85：小康汽车SF5
• 图表86：车企和造车新势力智能驾驶方案对比
• 图表87：预估量产自动驾驶方案传感器成本单位：美元
• 图表88：Waymo与克莱斯勒合作车辆及其硬件系统
• 图表89：Apollo发展历程
• 图表90：百度 Apollo 平台技术框架
• 图表91：Apollo 2.0 架构
• 图表92：自动驾驶传感器相关公司