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汽车电子行业深度报告:激光雷达将迎产业化拐点

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发表于 2022-4-9 16:56:06 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 广东省深圳市
核心观点:
● 激光雷达将在 L3 及以上自动驾驶中发挥关键作用,市场空间广阔 目前大多数自动驾驶车企已能够基本实现 L2 级自动驾驶,并开始推出初步具备 L3 功能的车型。由 L2 到 L3 级是重要的转折点,标志着自动驾驶汽车可以进行无人驾驶操作,相应对环境感知提出了更高要求,激光雷达将发挥关键作用。根据沙利文的预测和统计,激光雷达在 2025年的全球市场规模可以达到 135.4 亿美元,较 2019 年可实现 64.5%的年均复合增长,行业市场空间广阔。
● 海外巨头陆续上市,车规级产品逐渐落地,激光雷达迎来产业化拐点 海外 Velodyne、Luminar 已于 2020 年通过借壳方式实现上市,Aeva、Innoviz 以及 Ouster 计划于 2021 年上市,资产证券化步伐加快。激光雷达的价格不断下探,由最初的数万美元逐渐降低至数百美元,如华为发布的车规级 96 线中长距激光雷达产品的成本有望降至 200 美元。与此同时,越来越多的激光雷达通过了车规级验证,下游车企也纷纷宣布将在量产高端车型中搭载激光雷达,我们认为激光雷达产业化进程将迎来实质加速。
● 技术路线方面,由机械向固态混合、固态发展,MEMS 有望最先得到广泛采用,OPA、FLASH、FMCW 发展值得期待 尽管机械式激光雷达探测性能优越、技术成熟,是当前的主流,但其高昂的成本和相对较短的使用寿命令其在车规级量产方面并不具有优势,低成本、高可靠性的固态化激光雷达是未来趋势。短期内,MEMS 雷达技术相对成熟,成本可控,最有希望得到广泛应用。中长期看,OPA、FLASH、FMCW 方案技术上更为先进,未来产业化进程决定于技术成熟度与量产能力。
● 竞争格局方面,海外企业起步较早,国内企业在价格、本土化应用方面具有优势,随着大疆、华为等科技巨头加入,未来竞争更加激烈 国外的激光雷达产业起步较早,Velodyne 在机械式雷达方面具有显著优势,占有较大份额;Luminar 在 MEMS 激光雷达方面较为领先;Aeva 是唯一采用 FMCW 技术路径的厂商。国内激光雷达呈百花齐放格局,初创企业禾赛科技、速腾聚创、镭神智能在机械雷达方面较为领先,并向固态雷达发展,大疆、华为等科技巨头凭借在光学光电子等领域技术优势也进入激光雷达领域,未来也有望成为市场重要的参与者。

一、自动驾驶渐行渐近,激光雷达是不可或缺的智车之眼
(一)自动驾驶市场广阔,国内外厂商加速布局
全球自动驾驶市场规模广阔。随着人工智能、5G 技术的逐渐普及,无人驾驶、高级辅助驾驶快速发展,这些技术的实现能够大幅减少人为失误带来的交通风险、提高交通运输效率、提升道路通行能力、改变汽车生产消费模式,实现交通运输安全、高效、绿色的发展愿景。同时能够缓解社会老龄化带来的劳动力短缺的问题,提高生产力水平、提升生活品质。根据 IHS的预测,自动驾驶汽车将在 2025 年前后开始一轮爆发式增长,到 2035 年,道路行驶车辆将有一半实现自动驾驶,届时自动驾驶整车及相关设备、应用的收入规模总计将超过五千亿美元。
中国自动驾驶市场快速增长。据发改委最新《智能汽车创新发展战略》,到 2020 年,中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、路网设施、法规标准、产品监管和信息安全体系框架基本形成,智能汽车新车占比达到 50%,中高级别智能汽车实现市场化应用。据中商产业研究院数据,2016 年-2019 年中国智能驾驶市场规模从 490 亿元增长到 1226 亿元,复合增速为35.8%,到 2021 年市场规模将进一步增长至 2358 亿元。

L3 是自动驾驶技术升级的重要转折。参照 SAE 国际汽车工程师协会以及国内工信部制定的自动驾驶分级标准,可以根据人类驾驶者的参与程度,将自动驾驶分为 L0 至 L5 各个等级。数值越高,代表自动驾驶的成熟度就越高,L0 是应急辅助,L1、L2 分别为部分驾驶辅助与组合驾驶辅助,L3-L5 分别为有条件自动驾驶、高级自动驾驶和完全自动驾驶。其中由 2 级到 3级的跨度是重要的转折点,标志着自动驾驶汽车完全可以进行无人驾驶操作,相应对环境感知提出了更高要求。

(二)激光雷达是实现 L3 以上自动驾驶重要的感知设备
自动驾驶的环境监测传感器主要包括摄像头、毫米波雷达、超声波雷达与激光雷达。摄像头是传统视觉解决方案的基础,价格较低,而且可以根据不同功能的要求安装在不同位置上。毫米波雷达是指工作在毫米波波段探测的雷达,波长 1~10mm,介于微波和厘米波之间,兼具微波制导和光电制导的优点。超声波雷达是利用超声波从发射到反射接收的时间差来计算与障碍物之间的距离,常用在泊车系统中。激光雷达主要通过发射激光束来探测目标的位置、速度等特征量。

多传感器交叉融合是无人驾驶的必经之路。考虑到各类传感器都有自己的优点与劣势,无人驾驶需要融合不同类型传感器实现优势互补。目前国内外车企在自身的新款自动驾驶汽车上也基本都采用了多种传感器交叉融合的方案。以通用 Cruise AV 为例,通用目标是实现 L4级别的自动驾驶,全车搭载 5 个 Velodyne 的 VLP16 16 线激光雷达、21 个毫米波雷达(其中有12 个由日本 ALPS 提供的 79GHz 的毫米波雷达)以及 16 个摄像头。

激光雷达是实现 L3 以上自动驾驶重要的环境感知设备。对于自动驾驶传感器的选择,目前市场上分成了两大阵营:一类是基于视觉的解决方案,即由摄像头主导并辅以低成本元件,如 Mobileye 搭配的是视觉处理芯片,特斯拉搭配的是毫米波雷达,百度也在 2019 年公开了全国唯一自动驾驶纯视觉城市道路闭环解决方案——百度 Apollo Lite;另一阵营则更倾向于由激光雷达主导,如谷歌 Waymo、通用 Cruise、华为、百度 Apollo(除 Apollo Lite)等,他们认为基于视觉解决方案难以满足更高等级的自动驾驶,需要精度更高的激光雷达来作为传感器主导。

基于视觉的解决方案在成本方面具有优势,但在精度、稳定性等方面存在一定局限性。首先,在精度方面,视觉方案的测距精度低且需要依赖的项目较多,算法固定时提高精度会导致视场角变小或最近距离变远。其次,若要在当前的视觉方案基础上实现优化,需要足够好的算法甚至专门的芯片辅佐,实现难度较大,对算力的要求非常高。最后,视觉方案还存在着视野较小的问题,比如双目系统最多能覆盖目标方向 60 度的视野,而激光雷达可以实现 360 度。

激光雷达价格的快速下降与车规级验证通过将促进其在 L3 自动驾驶方面得到广泛采用。目前,激光雷达价格已从过去数万美元逐渐下探到 1000 美元之内。例如华为首次发布的车规级 96 线中长距激光雷达产品的成本有望降至 200 美元,Velodyne 的 Velabit 激光雷达价格只有100 美元。未来,随着技术的迭代与量产规模的提升,价格将进一步下降。同时,越来越多的激光雷达通过车规级验证,使得车载量产成为可能。

全球车载摄像头龙头 Mobileye 宣布布局激光雷达领域。在 2021 年 CES 大会上,Mobileye宣布将与母公司 Intel 合作开发激光雷达单芯片系统(SoC),并在 2025 年之前将其应用在在自动驾驶汽车中。根据半导体观察报道,该技术属于调频连续波(FMCW)激光雷达,这将使得Mobileye 拥有独立的激光雷达传感器技术,并且能够自定义激光雷达软件,从而进一步降低制造成本,配合原有的雷达,为更多的汽车产品提供更高阶的自动驾驶技术。实际上,Mobileye过往主要依靠摄像头开发自动驾驶系统,在车载摄像头识别领域 Mobileye 的市场份额达到 70%以上,其车载摄像头解决方案已为 Volvo、奥迪、宝马、日产等众多国内外车厂供货。我们认为 Mobileye 的强势入局,可以看做激光雷达产业化进程加速的标志之一。

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2022-4-9 16:55 上传
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发表于 2022-4-10 22:03:18 | 显示全部楼层 来自 上海市
谢谢分享
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发表于 2022-4-10 22:03:30 | 显示全部楼层 来自 上海市
了解一下
发表于 2022-4-15 17:11:21 | 显示全部楼层 来自 广东省佛山市
激光雷达测距的产品有么
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发表于 2022-11-10 13:13:41 | 显示全部楼层 来自 四川省成都市
感谢分享
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发表于 2023-11-17 06:56:55 | 显示全部楼层 来自 四川省成都市
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