ADAS汽车智能化+网联化(上)
汽车智能化+网联化深度：自动驾驶逐步升级，摄像头+激光雷达星辰大海
汽车智能化、网联化大势所趋。在汽车行业电动化发展过程中，智能化、网
联化升级也将成为不可逆转的大趋势，带动汽车行业从传统的机械化终端向
智能化、网联化终端迈进，随着硬件配置+软件逐步升级，汽车的智能化、网
联化升级改造已经拉开大幕。
汽车智能化：
自动驾驶优势明显，将逐步从 L0 升级至 L5。SAE 将自动驾驶技术分为 L0-
L5 级，其中 L0-L2 仍然需要驾驶员驾驶，属于 ADAS（高级辅助驾驶系统）
范畴，而从 L3 开始，汽车才真正进入到自动驾驶范畴。作为评判汽车智能
化水平的核心关键，自动驾驶相比于传统有人驾驶具有诸多优势，包括安全
性高、成本低、效率高等，未来将逐步从 L0 升级到 L5，在此过程中，
Robotaxi/Robobus/Minibus/Robotruck 已经开始崭露头角，家用车目前普遍
在 L2 以下，未来随着技术升级、法律完善，自动驾驶水平将有望稳步提升。
自动驾驶系统分为感知层、决策层和控制层，传感器和 AI 芯片需求大幅提
升。感知层：根据 Yole 数据，对于单辆车而言，L1-L5 级别各类传感器数量
分别为 6/13/24/38/35 颗，价值量分别为 260/405/2050/3430/3170 美元。市
场规模方面，在自动驾驶领域，根据 Yole 数据，预计 2020-2025 年，摄像
头模组将从 35 亿美元增长至 81 亿美元，CAGR 为 18%；毫米波雷达将从
38 亿美元增长至 91 亿美元，CAGR 为 19%；激光雷达将从 4 千万美元增
长至 17 亿美元，CAGR 为 113%。决策层：汽车 E/E 架构迈向集中化，将
带来芯片算力需求大幅提升，GPU/FPGA/ASIC/类脑等 AI 芯片将扮演愈发
重要的角色。 根据亿欧数据 ， L1-L5 级别算力需求 分别为
<1/2/30/300/4000+TOPS。中国自动驾驶 AI 芯片市场规模 2021 年为 25.1
亿元，预计到 2025 年将达到 109.9 亿元，CAGR 为 44.7%。
汽车网联化：
V2X 助力构建智慧交通体系，射频前端芯片充分受益。当智能化自动驾驶发
展到一定程度后，车辆与外部的沟通交流就愈发重要，V2X 有利于构建一个
智慧的交通体系，对提高交通效率、节省资源、减少污染、降低事故发生率、
改善交通管理具有重要意义。C-V2X 和高精地图也将成为自动驾驶普及过程
中的重要支撑。根据 IDC 数据，2020-2024 年，全球智能网联汽车出货量将
保持稳步增长，2020 年为 4440 万辆，2024 年将达到 7620 万辆，CAG R 为
14.5%。渗透率方面，亦将保持稳步上升趋势，根据 IHS Markit 数据，预计
2025 年全球智能网联汽车渗透率将达到 59.4%，中国智能网联汽车渗透率
将达到 75.9%。在网联化过程中，射频前端芯片将如同汽车之耳助力车联网
技术发展，从而弥补单辆汽车智能化不足，推动协同式应用服务发展。
投资建议：我们看好汽车智能化、网联化升级带来的新机遇，摄像头、超声
波雷达、毫米波雷达、激光雷达、AI 芯片以及射频前端芯片将有望驶入发展
快车道。建议关注：联创电子、长光华芯、炬光科技。
风险提示： 1、新能源车销量、Robotaxi 等商业落地不及预期；2、车规级传感器、芯片等产品导入不及预期；
3、激光雷达、AI 芯片等技术研发进度不及预期。
自动驾驶产业链，上游包括传感器、芯片、地图、车载软件等二级供应商，以及智能驾驶解 决方案等一级供应商；中游包括乘用车、商用车等整车环节，下游为车辆运营等服务市场。
图表 9：自动驾驶产业链
自动驾驶系统分为感知层、决策层和控制层，感知层主要通过摄像头、雷达等感知周围环境 信息，并通过 GPS/惯导等实现定位等车辆状态的获取；决策层依据感知层提供的环境信息 和车辆定位情况，根据适合的模型进行路径规划等决策；控制层则通过底盘及各种控制附件 件，驱动车辆执行相应命令动作。
图表 12：自动驾驶系统架构
根据 PwC 数据，全球主要国家/地区的自动驾驶水平将逐步提升，到 2025 年 L3 级别自动驾
驶将开始崭露头角，而自动驾驶需 80 亿公里安全路测里程才能证明其安全性，现阶段 L 4 解
决方案提供商还远远未达到足够里程，随着未来激光雷达等核心部件成本下降，预计到 2 030-
2035 年，L4/L5 级别自动驾驶将开始商用化。全球各主要国家地区目前正处于从 L2 级别向
L3 级别过渡阶段，预计未来 L3-L5 级别自动驾驶占新车销量如下：
欧盟：L3 级别 2025 年占比 4%，销量 67 万辆，到 2035 年将提升至 15%，销量 259 万辆；
L4 级别 2030 年占比 8%，销量 136 万辆，2035 年将提升至 15%，销量 259 万辆；L5 级别
2035 年占比 2%，销量 35 万辆。
美国：L3 级别 2025 年占比 5%，销量 83 万辆，到 2035 年将提升至 14%，销量 249 万辆；
L4 级别 2030 年占比 1%，销量 17 万辆，2035 年将提升至 2%，销量 36 万辆。
中国：L3 级别 2025 年占比 1%，销量 28 万辆，到 2035 年将提升至 18%，销量 619 万辆；
L4 级别 2030 年占比 3%，销量 93 万辆，2035 年将提升至 15%，销量 516 万辆；L5 级别2035 年占比 1%，销量 34 万辆。
日本：L3 级别 2025 年占比 4%，销量 19 万辆，到 2035 年将提升至 12%，销量 49 万辆；
L4 级别 2030 年占比 6%，销量 26 万辆，2035 年将提升至 15%，销量 61 万辆；L5 级别
2035 年占比 1%，销量 4 万辆。
图表 16：2021-2035 年欧盟自动驾驶汽车销量（万辆）
图表 17：2021-2035 年美国自动驾驶汽车销量（万辆）
图表 32：全球 Robotaxi 铁三角模式公司
全球Robotaxi 企业中，美国企业主要有Waymo、Cruise、Lyft 等，中国企业主要有百度Apoll o、 小马智行、AutoX、文远知行等。其中 AutoX 已经宣布其 Robotaxi 车队数量超过 1000 辆， 成为中国乃至全球最大规模的全无人驾驶 Robotaxi 车队。测试里程方面，百度 Apollo 在 2021 年底已测试 1800 公里，是中国测试里程最长的公司。通用汽车旗下 Cruise、福特汽车旗下 的 Argo AI、Zoox、Aurora、Mobileye 等公司也在推出 Robotaxi 计划或者转向商用车自动驾 驶业务。
2.2 感知层：
智能车信息采集的“眼睛”和“触角” 驾驶是一项复杂的任务，需要对周围环境不断收集感知信息。当驾驶员暂时失去意识或缺少 相关信息输入时，可能会出现致命事故。人类驾驶基本靠“本能”：不计算距离或速度，却能给 出判断并执行。自动驾驶汽车和机器，是没有“本能”的，所有驾驶“决策”都是基于对感 知信息（如距离、速度、颜色或形状）的实时计算。 因此，要实现自动驾驶系统，首先要解决的就是感知层信息采集的过程，自动驾驶感知系统 会用到各种传感器，包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、红外夜视，以及用于定位和导航的 GNSS（全球导航卫星系统）和 IMU（惯性测量单元）。每种类型的感知技 术都有优缺点，通过他们之间信息的充分融合，最终才能形成全面可靠的感知数据，供给决 策与控制系统使用。
2.2.1 智车之“眼”：
摄像头 车载摄像头的工作原理，是将采集好的图像转换为二维数据，然后对采集的图像进行模式识 别，通过图像匹配算法识别行驶过程中的行人、车辆、交通标志等，最后依据目标物体的运 动模式或使用双目定位技术，估算目标物体与本车的相对距离和相对速度。 相比于雷达等其他传感器，摄像头的优点是采集的数据量更多，也最接近人眼获取的周围环 境信息，当前车载摄像头分辨率主要以 720P、1080P 为主，与人眼接近，并且技术成熟、 成本低。但缺点同样明显，首先是基于视觉的感知技术受光线、天气影响较大，在恶劣天气 和昏暗环境下性能难以得到保证；其次对物体的识别基于机器学习数据库，需要的训练样本 大、训练周期长，也难以识别非标准物体；最后，广角摄像头存在边缘畸变，得到的距离准 确度较低。 按照车载摄像头在整车中的应用，可分为前视、环视、后视、侧视以及内置 5 种类型。对于 前视摄像头，双目相比单目性能更优，但是由于需要更高算力芯片支持，成本较高，难以快 速普及，因此目前仍以单目为主。
图表 44：车载摄像头整车应用
根据华经产业研究院数据，2015-2020 年，全球车载摄像头镜头出货量整体稳步上升，2015 年为 5961 万件，2019 年为 11664 万件，2020 年由于疫情影响，出货量略有下滑至 10964 万件。市场格局来看，以中国、日本厂商为主，舜宇光学占比 32%，排名第 1；麦克赛尔占 比 8%，排名第 2；富士胶片占比 5%，排名第 3。
图表 45：2015-2020 年全球车载镜头出货量（万件）
图表 46：2020 年全球车载摄像头镜头市场格局
目前车载摄像头渗透率不高，根据 AI 车库数据，各类摄像头中，后视摄像头渗透率最高，为 50%；其次是前视摄像头 30%；侧视摄像头 22%；内置摄像头仅为 7%。单车平均搭载摄像 头数量也将随着自动驾驶级别升级同步提升，L1/L2 级别为 3-5 颗，L3 级别大约为 8 颗，到 了 L4/L5 级别将增加至 10-20 颗。整体而言，车载摄像头提升空间仍然较大。 根据 ICV Tank 以及 360 Research Reports 等数据，2020-2025 年，全球车载摄像头市场规 模将从 138 亿美元提升至 270 亿美元，CAGR 为 15.7%；中国车载摄像头市场规模将从 64 亿元提升至 230 亿元，CAGR 为 29.2%，车载摄像头市场前景广阔。
图表 47：2019-2020 年各类车载摄像头渗透率
图表 48：不同级别自动驾驶汽车平均搭载摄像头数量（颗）
图表 49：2015-2025 年全球及中国车载摄像头市场规模
车载摄像头包括镜头、模组、芯片、软件算法等。镜头厂商中，舜宇光学全球第 1，国内厂
商联创电子和欧菲光亦有所布局；模组厂商中，国外厂商包括大陆、麦格纳、法雷奥，中国
厂商有比亚迪、德赛西威、欧菲光等；CMOS 芯片中，安森美全球第 1，此外还有索尼、三
星、韦尔股份（豪威科技）、思特威等；软件算法主要厂商有 Mobileye、地平线、极目等。
图表 50：车载摄像头主要组件及供应商
2.2.2 智车之“角”：超声波雷达 超声波雷达的工作原理是发射并接收超声波（频率通常大于 20KHz），在空气中波长一般小 于 2cm，根据时间差计算障碍物距离，探测距离在 0.1-10m 之间，优点是频率高、波长短、 绕射现象小、方向性好、定向传播等，缺点是距离信息不精准，探测距离短，一般适用于对 精度要求不高的场景，因此广泛用于泊车系统。常见超声波雷达分为 2 种，第 1 种是安装在 前后保险杠上，用于测量前后障碍物距离的驻车或倒车雷达，称为超声波驻车辅助传感器 （UPA），第 2 种是安装在侧面，用于测量侧方障碍物距离，称为自动泊车辅助传感器（APA ）。 通常 1 套汽车倒车雷达需要安装 4 个超声波传感器，而自动泊车系统则在原有基础上再增加 4 个 UPA 和 4 个 APA。
图表 51：超声波雷达位置及探测
图表 52：自动泊车
根据 ICV Tank 数据，全球超声波雷达以安装为口径来计算，2021 年市场规模为 88 亿美元， 安装量为 5.5 亿颗，预计 2022 年将达到 102 亿美元，安装量为 6.4 亿颗，2026 年将达到 145 亿美元，安装量为 9.7 亿颗。
图表 53：2020-2026 年全球超声波雷达市场规模（十亿美元）
图表 54：2021-2026 年全球超声波雷达安装量（百万颗）
渗透率方面，根据 ICV Tank 数据，2021 年全球 12 颗超声波雷达的方案占比达到 28.6%， 预计 2022 年将达到 36.5%，2025 年将达到 55.4%。根据 leadleo 和华经产业研究院数据， 中国超声波雷达市场规模 2020 年为 51.7 亿元，预计 2023 年将达到 62 亿元。
图表 55：2021-2025 年全球 12 颗超声波雷达方案渗透率
图表 56：2014-2023 年中国超声波雷达市场规模（亿元）
全球超声波雷达厂商仍以国外厂商为主导，根据华经产业研究院数据，2018 年全球超声波雷 达竞争格局中，法雷奥占比31.0%，排名第 1；博世占比 20.2%，排名第2；尼塞拉占比18.3%， 排名第 3；中国前装厂商奥迪威和上富电技分别占比 5.6%和 1.3%，排名第 5 和第 6。 综合企业规模、资本实力、研发能力、经营能力、行业影响力、成长潜力等六个一级指标综 合评判，根据高工智能汽车研究院数据，中国本土前装车载超声波雷达供应商 Top10 中，上 富电技、豪恩汽电、奥迪威分列前 3 名。
图表 57：2018 年全球超声波雷达竞争格局
图表 58：2021 年中国车载超声波雷达竞争梯队 Top10
参考文献链接
https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202206291575544133_1.pdf?1656520097000.pdf
标签：网联,级别,ADAS,智能化,驾驶,图表,自动,超声波,摄像头 From： https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/18014320