感知硬件預埋成趨勢，國產替代加速

• 陳博 2023年11月3日 來源：中研網 716 42
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感知部件豐富升級下國產替代加速，本土供應商有望追趕海外領先廠商，迎來較好發(fā)展機遇。①車載攝像頭鏡頭領域國產化趨勢明顯，舜宇光學領跑行業(yè)，獨占鰲頭；攝像頭關鍵組成部分CIS（CMOS圖像傳感器，ComplementaryMetalOxideSemiconductorImageSensor，互補金屬氧化物半

安全功能成主機廠尋求差異化競爭新方向，感知硬件預埋已成趨勢。感知部件升級趨勢分為以下兩點：①新車搭載傳感器豐富升級，激光雷達、4D毫米波雷達、800萬高像素攝像頭等高級別傳感器逐漸應用上車。相比于普通毫米波雷達、攝像頭、超聲波雷達等傳統(tǒng)傳感器，新感知部件的搭載上車本質上是為了追求安全冗余而進行的升級，多個傳感器互補缺陷，實現(xiàn)冗余，進而減少整個感知系統(tǒng)的Cornercase。②新車搭載傳感器數(shù)量增多，這是感知器件在軍備競賽的體現(xiàn)，本質上是為了追求安全冗余。主機廠硬件預埋，成為安全功能新賣點。伴隨L2+級別智能駕駛在新車中紛紛落地，頭部新造車企業(yè)在目前自動駕駛上的差異化優(yōu)勢不再突出，激光雷達、4D毫米波雷達、800萬高像素攝像頭等傳感器預埋成為造車新勢力及頭部自主品牌尋求差異化競爭力的新方向。蔚來ES7搭載了11個攝像頭+12個超聲波雷達+5個毫米波雷達+1個激光雷達，小鵬G9搭載了12個攝像頭+12個超聲波雷達+5個毫米波雷達+2個激光雷達，并配備了高精度地圖，理想L9搭載了11個攝像頭+12個超聲波雷達+1個毫米波雷達+1個激光雷達，蔚小理三者新車型也均并配備了高精度地圖，硬件配置行業(yè)領先。長安深藍SL03、極氪001、北汽極狐阿爾法S等自主品牌新車型也搭載了更多的攝像頭、毫米波雷達等傳感器。相比于比亞迪漢、小鵬P5等傳統(tǒng)熱銷車型，新車搭載傳感器總量明顯增多，感知硬件投入金額也顯著增加，硬件預埋已成為主機廠主流策略。

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感知部件豐富升級下國產替代加速，本土供應商有望追趕海外領先廠商，迎來較好發(fā)展機遇。①車載攝像頭鏡頭領域國產化趨勢明顯，舜宇光學領跑行業(yè)，獨占鰲頭；攝像頭關鍵組成部分CIS（CMOS圖像傳感器，ComplementaryMetalOxideSemiconductorImageSensor，互補金屬氧化物半導體圖像傳感器）領域國產替代加速，韋爾股份持續(xù)提升市占率，有望打破外資安森美壟斷格局。②國內超聲波雷達產品升級迭代加速，上富股份提供整套基于超聲波雷達系統(tǒng)的感知解決方案，持續(xù)獲得國內車企定點，加速國產替代。③海外廠商在毫米波雷達領域領先不多，國內廠商有望憑借77GHz毫米波雷達實現(xiàn)趕超，目前華域汽車和德賽西威均已實現(xiàn)77GHz毫米波雷達量產，國產替代速度加快。④車載激光雷達尚處發(fā)展階段，部分國內廠商已實現(xiàn)產品量產，短期內有望進一步突破。本土激光雷達廠商速騰聚創(chuàng)實現(xiàn)車規(guī)級半固態(tài)激光雷達前裝量產交付，技術領先國內行業(yè)，已搶占較多市場份額。炬光科技的激光雷達發(fā)射模組產品銷量迅速提升，與國內外多家激光雷達供應商達成合作，有望借助激光雷達實現(xiàn)騰飛；⑤四維圖新、高德和百度在高精度地圖上布局較早，占據(jù)國內絕大部分市場，在自動駕駛催化下陸續(xù)與國內外車企達成合作，有望持續(xù)受益于高精度地圖。

目前視覺感知和多傳感器融合方案雙線并行，從距離、速度及精度上的探測要求來看，多傳感融合技術更符合高級別自動駕駛需求；從感知算法來看，SLAM算法為感知方案核心算法，其中前端融合算法將是未來發(fā)展趨勢。當下純視覺感知和多傳感器融合是主機廠主流感知方案選擇：①純視覺感知方案具備結構簡單、成本較低等優(yōu)勢，基本能滿足L1-L2自動駕駛感知需求，但該方案對算力要求高，受限于攝像頭感知，在探測距離、探測精度上也存在一定缺陷。目前以特斯拉、豐田為代表的車企聚焦于純視覺感知方案。②多傳感器融合感知方案成本更高，但具備探測精度高、探測距離遠等優(yōu)勢。該方案中不同的傳感器實現(xiàn)不同功能，各有優(yōu)劣，互為補充，實現(xiàn)冗余，從理論上是安全可靠性最強的感知方案，更貼合高級別自動駕駛需求，但其技術壁壘高，對算法要求最高。目前蔚來、小鵬等造車新勢力更傾向于自研融合感知方案。從算法端看，SLAM算法是實現(xiàn)感知方案的核心技術，其中前端融合算法會是未來發(fā)展趨勢。SLAM指同時定位與建圖，即在汽車自身不確定位置的條件下，根據(jù)車載傳感器的信息，同步計算自身位置和建構環(huán)境地圖，并同時利用地圖進行自主定位和導航，最終實現(xiàn)自動駕駛感知部分，因此實現(xiàn)SLAM算法是各種自動駕駛感知方案中最核心、最重要的部分。目前主機廠在SLAM算法中主要采取后端融合算法，而前端融合算法在實現(xiàn)感知系統(tǒng)的準確、平穩(wěn)和精準等性能上較后端融合算法更勝一籌，但礙于算法要求較高，會是未來發(fā)展趨勢。

軟、硬件自研能力較強的車企，有望率先降低激光雷達和融合感知方案的成本，突破SLAM算法壁壘，最終實現(xiàn)軟件硬解耦。以傳統(tǒng)的雷達、攝像頭等實現(xiàn)環(huán)境感知時，不同傳感器的感知算法都有其相對獨特性，并且數(shù)據(jù)融合方法與其適合的智能駕駛決策、規(guī)劃、控制算法耦合緊密，傳感器及其感知算法的供應商需要花費大量時間和成本適配智能駕駛系統(tǒng)，難以實現(xiàn)感知部分的軟硬件解耦。而多傳感器融合感知方案能夠通過前端融合算法實現(xiàn)單一傳感器與其傳感器感知算法分類，通過濾波方式在前端實現(xiàn)多個傳感器的數(shù)據(jù)融合，從而助力實現(xiàn)軟硬件解耦。目前，國內小鵬、蔚來等勢力憑借其較強的軟、硬件自研能力，布局融合感知方案，有望率先突破融合感知方案壁壘與SLAM算法壁壘，疊加激光雷達成本下降，多傳感器融合感知方案會是主流趨勢，主機廠傾向自身主導感知算法，最終實現(xiàn)感知層軟硬件解耦。

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