汽车传感器分类与工作原理（汽车传感器专题研究）
汽车传感器分类与工作原理（汽车传感器专题研究）在从传感器零部件的单价上来看，车载摄像头的单价持续走低，目前约为150元左右，预计未来降幅相对较低。目前毫米雷达波的市场供应单价约为500元左右，预计未来还有一定的降幅空间。激光雷达目前的价格仍然高昂，以激光雷达龙头公司VelodyneLiDAR旗下销售最广泛的16线激光雷达产品VLP-16Puck为例，其目前售价约4000美元，折合人民币近3万元。激光雷达高昂的价格是制约高级别自动驾驶汽车快速发展的重要原因，预计未来随着技术的发展和供货量的增加，将有较大的降幅空间。感知层是自动驾驶三大核心部分的第一部分，其负责搜集环境和车体自身的信息，为自动驾驶汽车提供决策和执行的信息源。环境感知是感知层的核心部分，为获得自动驾驶汽车所处的环境信息，目前的主流解决方案是多传感器的融合，其中车载摄像头、毫米波雷达和激光雷达是自动驾驶汽车获取驾驶环境信息的三大核心部件。随着自动驾驶程度的提升，其对汽车感知能
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1、政策及5G将驱动自动驾驶传感器渗透率提升自动驾驶汽车是未来汽车行业的重点发展方向，为此国家出台了一系列政策和规划以促进相关产业的发展。2015年国家推出中国制造2025计划，对智能网联汽车的发展做出重要规划，到2020年掌握辅助驾驶技术，并初步建立自主研发和生产体系，到2025年掌握自动驾驶总体和关键技术，并建立完善自主研发和生产体系，完成汽车行业的转型升级。
在自动驾驶汽车渗透率的规划上，根据《汽车产业中长期发展规划》，到2020年，汽车驾驶辅助（L1级别）、部分自动驾驶（L2级别）、有条件自动驾驶（L3级别）系统的新车渗透率超过50%，到2025年，自动驾驶汽车渗透率达到80%，其中L2和L3的渗透率达到25%。同时，根据《智能汽车创新发展战略》，到2025年高级别自动驾驶汽车（L4级别及以上）开始实现规模化应用。随着渗透率的逐渐提高，自动驾驶汽车的规模快速增长。
自动驾驶汽车的发展需要大量的测试，为此国家出台了多项政策规定支持企业或团队进行自动驾驶汽车测试。北京在2017年最先出台自动驾驶测试活动管理规范；2018年4月，工信部等部门出台《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，对测试主体、测试驾驶人、测试车辆等提出要求，进一步规范化自动驾驶汽车测试，促进行业有序发展。
自动驾驶汽车产业的发展是汽车、电子、信息通信和道路交通运输等行业的融合发展。《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》提出，到2020年，智能网联汽车产业跨行业融合取得突破，其中4G车联网无线通信技术（LTE-V2X）实现产业化和商业部署，5G车联网无线通信技术（5G-V2X）加快研发并实现部分商业化。同时，持续推进道路基础设施、交通标志标识的数字化改造和新建，在道路关键节点部署窄带物联网（NB-IoT）等网络，智能道路基础设施水平明显提升。近期，工信部部长提出，2019年将正式颁布5G牌照，自动驾驶汽车将会成为最早的应用之一。以5G为代表的物联网技术持续推进将推动自动驾驶汽车快速发展。
自动驾驶级别升级打开传感器市场空间
根据目前常用的对自动驾驶汽车的定义，自动驾驶汽车主要分为L1至L5总共5个级别，分别为L1辅助驾驶、L2部分自动驾驶、L3有条件自动驾驶、L4高度自动驾驶和L5完全自动驾驶。随着级别的升高，自动驾驶的程度也逐渐增加。
感知层是自动驾驶三大核心部分的第一部分，其负责搜集环境和车体自身的信息，为自动驾驶汽车提供决策和执行的信息源。环境感知是感知层的核心部分，为获得自动驾驶汽车所处的环境信息，目前的主流解决方案是多传感器的融合，其中车载摄像头、毫米波雷达和激光雷达是自动驾驶汽车获取驾驶环境信息的三大核心部件。随着自动驾驶程度的提升，其对汽车感知能力的要求也越来越高，这直接要求感知层传感器的数量、技术以及种类等多方面有相应的提升。
在从传感器零部件的单价上来看，车载摄像头的单价持续走低，目前约为150元左右，预计未来降幅相对较低。目前毫米雷达波的市场供应单价约为500元左右，预计未来还有一定的降幅空间。激光雷达目前的价格仍然高昂，以激光雷达龙头公司VelodyneLiDAR旗下销售最广泛的16线激光雷达产品VLP-16Puck为例，其目前售价约4000美元，折合人民币近3万元。激光雷达高昂的价格是制约高级别自动驾驶汽车快速发展的重要原因，预计未来随着技术的发展和供货量的增加，将有较大的降幅空间。
随着自动驾驶汽车的快速发展，其在汽车整体中的渗透率不断提升。根据高工智能产业研究院（GGAI）的监测，2018年乘用车新车中L1级别自动驾驶的渗透率约14%，L2级别约5%，合计19%。根据《汽车产业中长期发展规划》、《智能汽车创新发展战略》等国家规划以及行业自身发展的规律等，预计到2020年，我国市场中L1/L2/L3级别自动驾驶汽车渗透率合计达到50%，L3级别开始进入市场；到2025年，各级别自动驾驶渗透率合计达到80%，其中L3级别为20%，L4级别开始进入市场。2018年，我国乘用车销量为2367万辆，假设未来乘用车销量年均增速保持在3%左右。
根据以上关于自动驾驶汽车传感器安装数量、传感器单价、自动驾驶汽车的渗透率以及乘用车销量的假设，我们对未来我国自动驾驶汽车传感器的需求量和市场规模进行了预测。预计未来我国自动驾驶汽车传感器市场规模到2020年约为230亿元左右，到2025年约为600亿元左右，2020年至2025年年均增长约22%左右。
对于车载摄像头，预计单车使用量L1/L2级别3颗，L3级别6颗，L4级别10颗，到2020年和2025年，总需求量将分别达到约4000万颗和1亿颗，市场规模达到约54亿元和100亿元。
对于毫米波雷达，预计单车使用量L1/L2级别2颗，L3级别8颗，L4级别12颗，到2020年和2025年，总需求量将分别达到约3000万颗和9000万颗，市场规模达到约130亿元和300亿元。
对于激光雷达，随着L3级别自动驾驶汽车在2020年开始量产进入市场，其需求量将大幅上升。预计L3级别中部分自动驾驶汽车将使用1颗激光雷达，L4级别将使用2颗，到2020年和2025年，激光雷达的需求量将分别达到约30万颗和440万颗，市场规模达到约40亿元和200亿元。
从单车价值量来看，目前实现L1/L2级别自动驾驶的传感器单车价值量约1300至2000元，而实现L3、L4级别自动驾驶的成本仍较高，主要受制于激光雷达较高的成本。随着技术进步，成本较低的固态激光雷达将代替成本较高的机械激光雷达；另一方面，大规模批量供货以后，规模效应将进一步拉低成本。预计到2025年，L3/L4级别自动驾驶的传感器成本将降低至8000至14000元。
3.1、摄像头：基础的传感器部件
3.1.1、摄像头是自动驾驶决策的重要依据
车载摄像头是ADAS基础的传感器部件，车载摄像头是获取图像信息的前端，图像信息被获取之后在视觉处理芯片上通过各类算法进行处理，提取有效信息后进入决策层用于决策判断。
车载摄像头具有目标识别能力。应用了机器学习和人工智能算法的图像识别技术让自动驾驶汽车可以分辨道路上的车道、车辆、行人和交通标志等，是自动驾驶汽车进行决策的重要依据。以交通标志的识别为例，车载摄像头在图像采集之后，经过图像预处理、图像分割检测、图像特征提取和图像识别等步骤，最终提取交通标志上的有效信息。
在目标识别的基础上，车载摄像头可以实现测距和测速等功能。单目摄像头可以在图像匹配识别目标物体之后，通过其在图像中的大小去估算目标距离；双目或者多目摄像头则可以直接通过视差计算进行测距。距离测算为自动驾驶汽车的碰撞预警、自适应巡航等功能提供决策数据源。
3.1.2、车载摄像头种类较多
根据其在自动驾驶汽车上的安装位置，车载摄像头可以分为前视、后视和侧视等多种类型。前视摄像头覆盖的ADAS功能最多，通过对其获取的图像进行不同的处理之后，可以实现LKA车道保持、LCA变道辅助、EBA电子刹车辅助、TSP交通标志识别、LDW车道偏离预警等多项功能；后视摄像头用于探测车身后方的情况，可以实现的功能包括PA泊车辅助、SVP全景泊车等；低级别的自动驾驶汽车只安装前后视摄像头，视野范围有限，存在视野盲区，为解决这个问题需要安装侧视摄像头，它可以实现的功能包括BSD盲点检测、LCA变道辅助等。
全景式影像系统渗透率提升。车身周围所有的摄像头整体可以构成全景式影像系统，通过将车身各个方向的影像画面拼接起来，自动驾驶汽车可以获取360度的影像信息，并识别其中的车辆、行人以及交通标志等信息，进一步提升了自动驾驶汽车的安全性。随着自动驾驶级别的提升，不同位置的摄像头数量持续增加，其中侧视摄像头从L1/L2级别中的接近0个增加到L3以上级别中的2个、4个或者更多，渗透率不断提升。
根据镜头个数的不同，摄像头可以分为单目、双目和多目摄像头。单目摄像头在传统摄像头完成拍照、摄像等基础功能的基础上，通过人工智能系统对摄像头获取的信息进行分析，获取有用的信息并作出相应的判断。单目摄像头解决方案已经相对成熟，且成本低廉，目前广泛搭载于各类汽车上，用于对路况的判断。Mobileye即是单目摄像头解决方案的领先者。
单目摄像头无法快速变焦，为了解决定焦镜头观测不同距离的问题，双目或者多目摄像头方案被发明。通过不同的摄像头覆盖不同的范围的场景，多目摄像头可以同时解决焦距和清晰度的问题。此外，双目或者多目摄像头可以通过视差计算，对目标物体进行精准测距。但多目摄像头因为其计算量巨大，对芯片的数据处理能力要求很高，目前成本仍相对较高，在部分豪华车型上使用。预计短期之内仍是以单目摄像头为主流解决方案。
3.1.3、车载摄像头国内外主要差距
从结构上来看，车载摄像头的主要组成包括镜头、CMOS图像传感器、DSP数字处理芯片等，整体部件通过模组组装而成。
从车载摄像头的技术上来看，目前国内和国外在CMOS图像传感器和模组组装方面仍有较大的技术差距，国内在摄像头镜头领域则具有一定优势。
在车载摄像头COMS图像传感器领域，国内和国外的差距较大，这是由国内半导体技术整体相对落后造成的。目前市场主要被国外的安森美半导体、OmniVision、索尼、派视尔（PixelPlus）和东芝等公司所占据。格科微电子是目前国内最大的CMOS图像传感器设计公司之一，但其主要针对移动设备及消费电子市场。
相较于消费电子中使用的摄像头，车规级的摄像头对防震、稳定性、持续聚焦特性、热补偿性、杂光强光抗干扰性等都有较高的要求。因此这需要更高的模组组装技术，目前国内在这一领域和国外还存在一定的技术差距。市场主要由国外的松下、索尼、法雷奥、富士通天等厂商所占据，国内的欧菲光、舜宇光学等公司也在积极布局车载摄像头模组市场。
目前在以车载摄像头为载体的ADAS视觉识别系统产品领域，以色列公司Mobileye是绝对的领导者。Mobileye专注于单目摄像头解决方案，其算法技术全球领先；Mobileye量产的芯片型号也已经从EyeQ1迭代更新到EyeQ4，EyeQ4拥有14个计算核心，运算速度达到每秒超过2.5万亿次浮点运算，可以以每秒36帧的速度，同时处理8个摄像头的影像信息。Mobileye的车载摄像头解决方案已经为沃尔沃、大众、奥迪、现代、宝马、日产、标致、福特等众多整车厂供货。
目前国内已经有众多公司布局车载摄像头系统领域。德赛西威在2017年投资了全自动高清摄像头生产线，并在国内实现了高清摄像头和环视系统的量产。在此基础上，德赛西威自主研制的全自动泊车系统、驾驶员行为监控和身份识别系统等也已经实现量产，在国内处于领先地位。华域汽车也在积极发展车载摄像头业务，探索建立覆盖毫米波雷达、摄像头和数据融合全功能的业务发展平台，推进包括360度汽车行驶环境扫描系统在内的产品开发与应用。此外，其他上市公司中保隆科技也在推进ADAS业务，将在2019年开始批量制造车载摄像头。国内在视觉识别系统领域的还有众多创业公司，包括MINIEYE、地平线等。
整体而言，在车载摄像头产品领域，随着国内公司的积极布局并实现量产，与国外的差距正在缩小。
3.2、毫米波雷达：现阶段核心的传感器
3.2.1、毫米波雷达的重要作用
毫米波雷达通过天线向外发射毫米波，波束在接触到目标物体后反射，被雷达接收到以后，通过后方计算单元的处理，来获取目标的运动状态信息，包括位置、速度、运动方向、运动角度等。作为自动驾驶感知层的重要传感部件，毫米波雷达接收到的信息被传至自动驾驶决策层进行计算分析，为自动驾驶系统主动干预汽车行驶或对驾驶员进行预警等提供数据源。
相较于摄像头和激光雷达等车载传感器，毫米波雷达具有独特的优势。毫米波雷达可以穿透尘雾、雨雪等，实现全天候工作，而摄像头和激光雷达等容易受天气限制；毫米波雷达可以实现精准测速和测距；相较于激光雷达，毫米波雷达的成本相对较低，可以在自动驾驶汽车上大规模推广应用。
3.2.2、毫米波雷达主要构成
毫米波雷达主要由天线、射频组件、信号处理模块以及控制电路等部分构成，其中天线和射频组件是最核心的硬件部分。
天线是实现毫米波发射和接收的部件，由于毫米波的波长只有毫米长度，天线可以实现小型化，同时通过设计多根天线可以形成列阵，因此集成在PCB板上成为一种很好的解决方案。这种天线PCB板具有体积小、重量轻、低成本、电性能多样化以及易集成等多种优点。
射频组件负责毫米波信号调制、发射、接收以及回波信号的解调等，为满足车载雷达小体积、低成本等要求，目前最主流的方案就是将射频组件集成化，即单片微波集成电路（MMIC）。MMIC通过半导体工艺在砷化镓（GaAs）、锗硅（SiGe）或硅（Si）芯片上集成了包括低噪声放大器（LNA）、功率放大器、混频器、上变频器、检波器等多个功能电路。通过MMIC芯片，射频组件具有了集成度高、成本低等特点，大幅简化了毫米波雷达的结构。
3.2.3、预计77GHz将主导毫米波雷达市场
从毫米波雷达的频段分布上来看，目前毫米波雷达主要分布在24GHz和77GHz两个频段。其中24GHz主要用于中短距离雷达，探测距离大约在50-70米；77GHz主要用于长距离雷达，探测距离大约在150-250米。从应用上来看，目前24GHz毫米波雷达探测角度大，主要用于侧向，77GHz毫米波雷达因为探测距离远，主要用于前向。77GHz由于其较小的体积更容易实现单芯片的集成，77GHz可以实现更高的识别精度、更高的信噪比以及更强的穿透能力等。同时随着规模的扩大和生产技术的进步，77GHz的成本也将进一步下降，未来将会成为毫米波雷达的主要发展趋势。
3.2.4、核心部件存在技术上的差距
在毫米波的核心部件的技术上，我国和国外还存在较大的差距。
在天线PCB板领域，目前国内外的主要的高频PCB基材厂商有Rogers（美国）、Taconic（美国）、Schweizer（德国）、Isola（德国）、生益科技（中国）、沪电股份（中国）等。在技术上，国内厂商技术积累较少，主要做来图加工，而核心元器件仍需从国外进口。
由于MMIC芯片的制造主要涉及半导体设计制造技术，而我国在半导体芯片领域的核心技术积累较少，产品创新性和品牌信誉度等都不够。因此在MMIC芯片领域，我国和国外的差距较大，主要的技术创新也主要由国外公司引领。目前掌握MMIC技术和市场主要由国外的英飞凌（Infineon）、恩智浦（NXP）、德州仪器（TI）、意法半导体（ST）等公司掌握。国外龙头公司已经全面掌握了24/77GHzMMIC芯片设计制造技术，恩智浦和德州仪器在CMOS雷达芯片方面也不断地取得突破。
近年来，国内公司在毫米波雷达领域开始取得重要进展，其中厦门意行半导体已成功研发基于SiGe工艺的24GHzMMIC套片，并被部分国内整车厂应用；加特兰微电子也发布了适用于车载的77GHzCMOS毫米波雷达收发芯片，应用于在奇瑞部分车型上。
3.2.5、毫米波雷达产品上国内外主要差距
在毫米波雷达产品上，目前国内和国外也存在较大的差距。
国外主要毫米波雷达供应商的产品技术性能好，产品质量高，且全面覆盖了24GHz和77GHz等多个频段。博世在2013年即推出中距离雷达，截至2016年，博世已经向市场供应了超过一千万个毫米波雷达。博世目前占据了全球毫米波雷达的前三位置，而其产品主要以77GHz产品为主，且包括MRR和LRR两个系列，可以实现各种不同功能需求。大陆集团在毫米波雷达方面也在持续推进，其第五代近程及远程雷达预计2019年实现量产，其中近程雷达可以实现精确停车功能，远程雷达的探测距离最远可以达到300米。
目前国内量产的毫米雷达波产品主要仍为24GHz产品，量产公司主要包括德赛西威和华域汽车等。77GHz毫米雷达波的技术含量高，制造难度较大，要克服精确度、可靠性以及性能等多方面的挑战，同时国内公司还面临芯片供应以及产品测试环节的困难。目前国内还没有大批量产的77GHz毫米波雷达产品，其中德赛西威的77GHz雷达产品预计2019年达到量产状态，华域汽车的77/79GHz雷达产品也正在加快研制中。
3.3、激光雷达：成本较高，预计固态激光雷达将成为主流
3.3.1、激光雷达主要原理
激光雷达与毫米波雷达原理类似，通过向外发射并接收的波束的方式来探测计算目标物体的位置和速度等信息，所不同的是，激光雷达使用的是激光，而毫米波雷达使用的是毫米波。激光雷达使用飞行时间（ToF，TimeofFlight）技术，在发射激光脉冲之后，使用时间分辨探测器计算激光脉冲遇到目标物体后的折返时间来进行测距。激光的波长相较于毫米波更小，因此激光雷达可以准确测量目标物体轮廓和雷达之间的距离，这些轮廓距离可以组成点云并绘制出3D环境地图，精度可以达到厘米级，极大地提高了测量精度。
激光雷达在获取目标物体距离、方向、高度和速度等信息的基础上，还可以对目标物体进行检测、分类等，为自动驾驶汽车进行驾驶决策提供了丰富的数据支持。
3.3.2、预计固态激光雷达将成为主流
根据有无机械旋转部件，激光雷达主要分为机械激光雷达和固态激光雷达。机械激光雷达通过可以旋转的部件来实现360°的激光扫描，而固态激光雷达通过光学相控阵、Flash以及MEMS等技术来实现激光角度的调整。
机械式激光雷达通过旋转发射系统和接收系统，将激光束由“线”变成“面”，并在竖直面上排布多束激光（32线或64线等）的方式，形成多个面，达到3D扫描的目的。机械式激光雷达具有抗光干扰能力强、信噪比高等优点，但同时其缺点也较为明显，体积大不能置于车体内，机械结构容易磨损不易长期运转，难以大批量生产以及价格较高。
固态激光雷达对激光进行方向调整的方式与机械式雷达不同，相较于机械式激光雷达具有结构简单尺寸小，可以置于车体内而不影响美观的优点，且其响应速度快、稳定性较好、成本也相对较低，可以大批量生产。部分类型的固态激光雷达扫描角度有限，可以通过在不同方向多个布置来解决。根据目前的发展趋势，预计固态激光雷达未来将会成为自动驾驶汽车的主流。
根据技术方向的不同，固态激光雷达有Flash、MEMS和相控阵三种类型。Flash使用脉冲光源一次覆盖视场，然后利用ToF技术计算并绘制环境地图，Flash激光雷达探测范围有限，远距离探测需要较高的功率。基于MEMS技术的激光雷达也有活动部件，通过可以旋转的反光镜片来控制激光方向，因此也被称为半固态激光雷达，它的结构简单，体积较小，较传统的机械式激光雷达有较大的进步。相控阵技术将多光源列阵，通过控制各光源的相位差，利用光学相干干涉的原理控制波束的方向，具有扫描速度快、精度高、可靠性好等优点，但目前技术难度仍较高。目前这三大技术方向的固态激光雷达都在快速发展中，国内外有众多公司在其中布局。
3.3.3、激光雷达国内外主要差距
目前激光雷达在国内外整体都处于研究发展阶段，技术差距相对较小。但由于国内在芯片技术上的落后，因此在激光雷达芯片中的发射器和探测器等核心部件都相对薄弱，造成激光雷达的信号接收质量、分辨率等性能受到一定的限制。目前，国内以镭神智能为代表的公司已经可以自主研制激光雷达接收端的模拟信号处理芯片ASIC芯片。同时，随着激光雷达的固态化发展，国内公司和国外公司基本处在同一起跑线上。预计随着国内公司技术的快速发展，国内外在激光雷达上的技术差距会进一步缩小。
在激光雷达产品方面，目前全球仅有法雷奥等少数厂商实现了量产。法雷奥和Ibeo合作开发的激光雷达（SCALA激光扫描仪）在2017年开始为奥迪的量产L3级别自动驾驶汽车奥迪A8供货。随着国内L3及以上级别自动驾驶汽车的快速发展，预计国产的量产激光雷达也将推出。
随着5G技术的实施及车企积极推出不同级别的自动驾驶新车，预计传感器渗透率将快速提升，能够获得整车企业订单自动驾驶传感器相关公司有望获得市场青睐。
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（报告来源：东方证券；分析师：姜雪晴）
