汽車電子之傳感器行業(yè)研究：多傳感器時代，融合之路正開啟1

軟硬件解耦趨勢下，智能駕駛零部件地位提升華為輪值董事長徐直軍曾稱：“每一個行業(yè)都有可能受到人工智能的影響，未來最能顛覆

的一個產(chǎn)業(yè)就是汽車產(chǎn)業(yè)。自動駕駛電動汽車可能將中國

16

萬億產(chǎn)值的汽車業(yè)，包括周邊產(chǎn)

業(yè)，徹底顛覆掉?！比虺擞密嚦鲐浛偭拷咏?/p>

1

億輛，以

2

萬美金的

ASP來衡量，全球汽車是一個

2

萬億美元量級的市場。另

2019

年全球商用車出貨量

2696

萬輛，中

國

432

萬輛。當(dāng)前階段在車這個龐大應(yīng)用場景下，集結(jié)云計算、AI、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)，正

經(jīng)歷電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化變革。在特斯拉、蔚來、小鵬等造車新勢力推動下，智

能汽車商業(yè)化落地漸行漸近，也將帶動上游產(chǎn)業(yè)鏈投資機會。1.1

智能化落地長周期下，感知層最先受益圍繞汽車智能化這條主線，技術(shù)架構(gòu)可以分成感知-決策-執(zhí)行層。感知層是汽車的“眼睛”，

環(huán)境感知是實現(xiàn)智能駕駛的第一步，通過組合多傳感器來感知環(huán)境，在

V2X通信技術(shù)下實現(xiàn)

車內(nèi)車外通信。決策層是汽車的“大腦”，是實現(xiàn)智能駕駛的關(guān)鍵一環(huán)，融合多傳感器收集的

數(shù)據(jù)，并做出最佳決策。執(zhí)行層相當(dāng)于汽車的“四肢”，是智能駕駛的最后落腳點，根據(jù)決策

實現(xiàn)縱向橫向的自動控制。多傳感器配置保證系統(tǒng)冗余：自動駕駛分為

L0-L5

六個等級。在等級要求上：L0-L1

駕駛員參與對車輛橫向和縱向控制，L0-L2

駕駛員完

成目標(biāo)和事件探測與響應(yīng)。到了

L3

階段，在特定駕駛模式下由自動駕駛系統(tǒng)完成所有的動態(tài)

駕駛?cè)蝿?wù)，但期望人類駕駛員能正確響應(yīng)請求并接管操控。在功能實現(xiàn)上：L1

主要實現(xiàn)自適

應(yīng)巡航、自動緊急剎車、車道保持、泊車輔助等功能，L2

能完成車道內(nèi)自動駕駛、換道輔助

和自動泊車；而

L3

可以進行有條件的自動駕駛?cè)绺咚僮詣玉{駛，城郊公路駕駛等；L4-L5

最

終實現(xiàn)車路協(xié)同，達到城市內(nèi)自動駕駛。在硬件配置要求上：自動駕駛程度的遞進，需要多

傳感器的融合，對攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達等感知層硬件的性能和數(shù)量提出更高的要求。1.2

傳感知配置先冗余再融合，前向融合是最終趨勢多傳感器融合的感知系統(tǒng)可以形成互補，有效應(yīng)對現(xiàn)實世界中的光照，天氣，路況各種

復(fù)雜條件，以及再安全方面形成冗余設(shè)計。激光雷達對于距離的探測很強，也具備一定的全

天候工作能力，在

3D成像和高精度地圖定位方面具備優(yōu)勢。攝像頭的采樣率和分辨率很高，

對于紋理信息獲取能力強，但是受到天氣的影響太大。相比于攝像頭和激光雷達，毫米波雷達

的優(yōu)勢在于全天候工作特性，受不良天氣影響弱，測速、測距能力強。超聲波雷達主要適用于

近距離感知，具備成本低車規(guī)級量產(chǎn)容易等優(yōu)勢。車企硬件軍備競賽已開啟，提高自動駕駛安全性和冗余性。從主要車企重點車型感知層

硬件配置的情況來看，除特斯拉軟件能力強大硬件配置較為激進外，其他車企考慮到系統(tǒng)的冗

余性，硬件配置持續(xù)推高。以特斯拉

Model3

為例，配置

8

個攝像頭，12

個超聲波雷達，1

個

毫米波雷達。其他智能化程度較高的車企基本攝像頭配置在

10

個以上，超聲波雷達普遍在

8-12

個，毫米波雷達

3-5

個配置情況居多，另外還有車型領(lǐng)先配置了激光雷達。以蔚來

ET7

為例，

搭載了

11

個

800

萬像素的攝像頭，12

個超聲波雷達，5

個毫米波雷達，和

1

個激光雷達。前融合是未來趨勢，最終實現(xiàn)軟硬件解耦。傳感器融合分成兩種：前融合和后融合。后

融合算法下，每個傳感器各自獨立處理生成目標(biāo)數(shù)據(jù)，再由主處理器進行數(shù)據(jù)融合。而前融合

只有一個感知算法，在原始層把各種傳感器的數(shù)據(jù)融合在一起，實現(xiàn)原始數(shù)據(jù)的同步，即空間

同步和時間同步。相較于后融合，前融合的優(yōu)勢在于：1）前融合將所有傳感器的原始數(shù)據(jù)進

行統(tǒng)一算法處理，降低了整個感知架構(gòu)的復(fù)雜度和系統(tǒng)延遲；2）許多后融合感知中被過濾掉

的無效和無用的信息，在前感知路線中通過與其他傳感器數(shù)據(jù)融合后進行綜合識別，可以創(chuàng)建

出一個更全面、更完整的環(huán)境感知信息，大大提高感知系統(tǒng)的穩(wěn)健性。前融合對于提高感知系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性有不可比擬的優(yōu)勢，但是實現(xiàn)多傳感的前融

合對于軟件、硬件、通信提出了更高的要求：1）軟件算法需求：各個傳感器數(shù)據(jù)采集方式和

周期相對獨立，后融合向前融合轉(zhuǎn)化需要實現(xiàn)數(shù)據(jù)空間和時間同步，來控制時間誤差需要在

1

微秒以內(nèi)，100

米外的物體距離精度要在

3

厘米以內(nèi)，這樣需要主機廠在算法端給各個傳感器

提供時間校準(zhǔn)和空間標(biāo)定的功能。2）芯片算力需求：整車所有傳感器原始數(shù)據(jù)都匯集到中央

計算平臺進行處理，對于

AI芯片的算力提出更高的要求。3）數(shù)據(jù)通信需求：一是車載的傳

感器如毫米波雷達、攝像頭、激光雷達等來自于不同硬件廠商，因為產(chǎn)品接口與商業(yè)協(xié)議等等

問題，有些傳感器無法獲得原始數(shù)據(jù)；二是車內(nèi)通信帶寬需升級來支持多傳感器數(shù)據(jù)的并發(fā)。多傳感器前融合是長周期目標(biāo)，目前還屬于智能駕駛發(fā)展初期，傳感器本身硬件升級還

有長足空間。多傳感器發(fā)展路徑會趨向冗余再融合，在傳感器搭載數(shù)量和性能升級的基礎(chǔ)上，

逐漸實現(xiàn)多傳感器融合。攝像頭從單目升級到多目，像素從

2M到

8M再到更高像素。毫米波

雷達從低頻的

24GHz毫米波雷達向

77GHz和

79GHz升級。激光雷達還處于技術(shù)驅(qū)動階段，

還需翻越車規(guī)級量產(chǎn)和降成本兩座大山。而另一端軟件部分，也將從傳統(tǒng)的控制器算法向深度

學(xué)習(xí)視覺算法到增強型學(xué)習(xí)決策算法，多次迭代到多傳感融合算法。軟硬件兩條腿走路，最終

走向融合。1.3

軟硬件解耦趨勢下，智能駕駛零部件地位提升（一）汽車行業(yè)技術(shù)控制點轉(zhuǎn)移，

Tier0.5

角色應(yīng)運而生傳統(tǒng)汽車技術(shù)控制點在于整車的效能，價值量最高的三大核心部件是發(fā)動機、變速箱和底

盤，其他零部件和各種各樣的汽車電子控制系統(tǒng)由

Tier1

廠商提供。電動車核心三大件電池、

電機、電控三電系統(tǒng)成本占比接近

50%，而對于智能車而言，智能部件、軟件、智能座艙將

成為汽車廠商差異化競爭的核心。我們認(rèn)為在未來汽車產(chǎn)業(yè)鏈中，至少在智能電動、智能駕

駛、智能座艙三個增量市場，會誕生位于車企和傳統(tǒng)

Tier1

產(chǎn)業(yè)鏈中間

Tier0.5

集成商填補技

術(shù)空白。而這些

Tier0.5

的角色大概率會被三方勢力所占據(jù)：1）汽車廠商向下兼容走自研路

線；2）科技巨頭和初創(chuàng)企業(yè)搶先布局賦能車企；3）傳統(tǒng)

tier1

廠商向上延伸拓展能力圈。最

終會由哪一方勢力主導(dǎo)，是產(chǎn)業(yè)鏈循序升級分工的結(jié)果，但是

Tier0.5

集成商都扮演著加速產(chǎn)

業(yè)落地重要角色。（二）智能駕駛軟硬件解耦趨勢，感知層產(chǎn)業(yè)鏈分工加速復(fù)盤歷史發(fā)展階段來看，在智能化轉(zhuǎn)型初期，車企自身具備智能駕駛能力尚淺，通常首選

與智能駕駛解決方案合作。追溯特斯拉的智能化變革之路，智能駕駛合作伙伴由

Mobileye到

英偉達，最后走向自研的路線。在

2020

年以前，市場上主要的

ADAS解決方案廠商為

Moblieye和英偉達，Moblieye一度占比在

90%以上。但是

Mobileye的智能駕駛方案是“黑匣子”封閉

式模式，不支持主機廠自主開發(fā)算法。而英偉達的方案相對靈活，有利于車廠自行開發(fā)軟件，

特斯拉、小鵬、蔚來等造車新勢力相繼從

Mobileye跨越到與英偉達的合作中。其中特斯拉走

在最前面，已具備軟硬件全棧方案。同樣在

2020

年，國內(nèi)的也涌現(xiàn)出像華為、地平線等國產(chǎn)

智能駕駛解決方案廠商，已與長安、奇瑞、北汽等國產(chǎn)主機廠建立良好的合作關(guān)系。我們認(rèn)為，過去

5

年產(chǎn)業(yè)鏈在智能駕駛的探索已經(jīng)取得實質(zhì)性進步，包括像特斯拉已擁有

軟硬件全棧能力，包括國內(nèi)華為、地平線等廠商建立智能駕駛芯片能力。未來智能駕駛軟硬

件解耦趨勢明顯，會帶動感知層產(chǎn)業(yè)鏈分工加速。隨著車廠積累更多算法能力，MobileyeEyeQ5

走向開放，英偉達、華為、地平線等新品迭出，智能駕駛解決方案廠商將打破過去依賴于一級

供應(yīng)商的模式，未來將更多采取直接向車企提供硬件、軟件支持的方式，從而帶動相關(guān)零部件

產(chǎn)業(yè)鏈地位提升。攝像頭率先實現(xiàn)解耦，整體感知層產(chǎn)業(yè)鏈分工是未來趨勢。特斯

拉

Model3

三攝與采埃孚三攝主要差別在于：特斯拉只采集圖像信息，將三個

CMOS嵌入在

同一

PCB板上，無需

SOC信息處理器，將圖像信息直接傳輸?shù)娇刂破鬟M行處理。而采埃孚的

CMOS嵌入在三塊不同的

PCB板上，攝像頭具備完整的

SOC，最終信息由

Mobileye芯片進行

處理。對于毫米波雷達，特斯拉選擇使用大陸的雷達模塊

ARS4-B，其內(nèi)

部有一個

NXP提供的

77GHz雷達芯片組和

32

位

MCU，并未實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集與處理功能的解耦。

我們認(rèn)為，特斯拉已經(jīng)實現(xiàn)攝像頭的解耦，毫米波雷達等其他感知層產(chǎn)業(yè)鏈的持續(xù)分工是未

來趨勢，越來越多

OEM廠商也會向特斯拉模式趨近。1.4

感知層細分”賽道”中，攝像頭確定性最強，激光雷達彈性最

大我們預(yù)計到

2030

年智能駕駛所帶動的感知層硬件市場規(guī)模可達

3892

億元，10

年

CAGR為

23%。其中攝像頭

1232

億元，10

年

CARG為

21%；超聲波雷達

332

億元，10

年

CARG為

12%；毫米波雷達

960

億元，10

年

CARG16%；激光雷達

1367

億元，2025-2030

年

CARG41%。感知層四個”賽道”中：1）攝像頭增長確定性最強，在鏡頭和

CMOS產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)格局向

好，我國已有具備全球競爭力的企業(yè)。2）激光雷達”賽道”彈性最大，目前還處于技術(shù)驅(qū)動

階段，風(fēng)險與機遇并存，國內(nèi)廠商競爭實力與國外廠商齊頭并進。3）毫米波雷達猶存國產(chǎn)替

代空間，雖然主要市場被

Tier1

占據(jù)，國產(chǎn)初創(chuàng)公司進行技術(shù)集成化創(chuàng)新，仍有打破壟斷的機

會。4）超聲波雷達市場競爭激烈，技術(shù)壁壘較低。1）智能網(wǎng)聯(lián)車滲透率：2020-2025

年

L2-L3

級的

智能網(wǎng)聯(lián)汽車銷量占當(dāng)年汽車總銷量的比例超過

50%，L4

級智能網(wǎng)聯(lián)汽車開始進入市場。到

2026-2030

年，L2-L3

級的智能網(wǎng)聯(lián)汽車銷量占比超過

70%，L4

級車輛在高速公路廣泛應(yīng)用，

在部分城市道路規(guī)?；瘧?yīng)用；到

2031-2035

年，各類網(wǎng)聯(lián)汽車、高速自動駕駛車輛廣泛運行。2）單車配置傳感器數(shù)量：從

L2

到

L3

再到

L4/5

升級，單車配備傳感器數(shù)量隨之提升。

假設(shè)單車攝像頭裝載個數(shù)由

5

個到

11

個到

15

個，超聲波雷達由

8

個到

12

個，毫米波雷達從

3

個到

5

個到

8

個，激光雷達從不裝載到

1

至

3

個。3）價格趨勢：超聲波雷達和毫米波較為成熟，單價

5%復(fù)合增速下降，激光雷達預(yù)計大

規(guī)模量產(chǎn)后單價在

200-300

美元，攝像頭性能升級催化車載攝像頭單車

ASP上升。2

雷達：三種雷達逐步上車，強化感知功能2.1

超聲波雷達：ADAS應(yīng)用成熟，競爭壁壘較低超聲波雷達的工作原理是通過超聲波發(fā)射裝置向外發(fā)出超聲波，到通過接收器接收到發(fā)送

過來超聲波時的時間差來測算距離。目前，常用探頭的工作頻率有

40kHz，

48kHz和

58kHz三種。一般來說，頻率越高，靈敏度越高，但水平與垂直方向的探測角度就越小，故一般采用

40kHz的探頭。超聲波雷達防水、防塵，即使有少量的泥沙遮擋也不影響。探測范圍在

0.1-3

米之間，而且精度較高，因此非常適合應(yīng)用于泊車。超聲波雷達類型可分為兩種：第一種是安裝在汽車前后保險杠上的，用于測量汽車前

后障礙物的倒車?yán)走_，這種雷達被稱為

UPA。第二種是安裝在汽車側(cè)面的，用于測量側(cè)

方障礙物距離的超聲波雷達，稱為

APA。單個

UPA超聲波雷達探測距離在

15~250cm之

間，單個

APA超聲波雷達

30~500cm之間，探測范圍更遠。一套倒車?yán)走_系統(tǒng)需要在汽

車后保險杠內(nèi)配備

4

個

UPA超聲波傳感器，自動泊車系統(tǒng)需要在倒車?yán)走_系統(tǒng)基礎(chǔ)上，

增加

4

個

UPA和

4

個

APA超聲波傳感器，構(gòu)成前

4（UPA）、側(cè)

4（APA）、后

4（UPA）

的布置格局。目前超聲波雷達主要市場空間由

Tier1

廠商占據(jù)，截至

2021

年

5

月，汽車之家在

售車型有

8998

款，配置了倒車?yán)走_的車型有

7074

款，滲透率達到

79%；其中配置前向雷達

車型有

2531

款，滲透率達到

28%。目前超聲波雷達較2.2

毫米波雷達：國內(nèi)廠商向高頻化、集成化國產(chǎn)替代毫米波雷達通過天線發(fā)射調(diào)頻連續(xù)波（FMCW），經(jīng)目標(biāo)反射后接收到的回波與發(fā)射

波存在一個時間差，利用該時間差可計算出目標(biāo)距離。通過信號處理器分析發(fā)射與反射信

號的頻率差異，基于多普勒原理，可以精確測量目標(biāo)相對于雷達的運動速度，進一步通過

多目標(biāo)檢測與跟蹤算法，實現(xiàn)多目標(biāo)分離與跟蹤。車載毫米波雷達按工作頻段可以分為短程毫米波雷達

SRR（24GHz頻段）、中程毫米

波雷達

MRR（76-77Ghz頻段）、長程毫米波雷達

LRR（~77Ghz頻段）。24GHz毫米波雷

達主要適用短距離范圍，應(yīng)用范圍多為盲點監(jiān)測，車道保持和自動泊車等場景。77GHz毫米波雷達測距范圍可達

100-250

米，探測距離長、識別精度高且穿透力強，主要用于自

適應(yīng)巡航、向前碰撞預(yù)警和自動緊急剎車等場景中。政策確定頻段劃分，77GHz雷達成為主流方向。歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(ETSI)和聯(lián)邦

通信委員會(FCC)對

24GHz頻段中

UWB頻段的限制，2022

年

1

月

1

日以后，UWB頻段

將無法在歐洲和美國使用，只有窄帶

ISM頻段可以長期使用。21

年

3

月，中國工信部發(fā)

文，將

76-79GHz頻段規(guī)劃用于汽車?yán)走_，并計劃自

2024

年

1

月

1

日起，停止生產(chǎn)或者

進口在國內(nèi)銷售的

24.25-26.65GHz頻段車載雷達設(shè)備。原本由

24GHz占據(jù)的角雷達市場

將在未來

2-3

年轉(zhuǎn)變?yōu)?/p>

77GHz雷達，77GHz雷達成為主要發(fā)展方向。目前毫米波雷達市場主要由

Tier1

廠商占據(jù)，其中短距離毫米波雷達主要市場份額由

維寧爾（32%）、大陸（22%）、安波福（15%）、法雷奧（7%）構(gòu)成，長距毫米波雷達主

要由博世（40%）、大陸（35%）、電裝（15%）、安波福（6%）構(gòu)成。拆分毫米波雷達結(jié)構(gòu)可分為射頻前端，信息處理系統(tǒng)以及后端算法三大部分。射頻

部分成本占比約

40%，其中

MMIC（25%）、PCB（10%）、控制電路（5%）。信息處理系

統(tǒng)

DSP占比

10%，后端算法占比最高達

50%。關(guān)鍵部件

MMIC（單片微波集電路）包括

多種功能電路，如低噪聲放大器（LNA）、功率放大器、混頻器、檢波器、調(diào)制器等，主

要由英飛凌、飛思卡爾等海外廠商供應(yīng)。雷達天線高頻

PCB板：毫米波雷達天線的主流

方案是微帶陣列，將高頻

PCB板集成在普通的

PCB基板上實現(xiàn)天線的功能，需要在較小

的集成空間中保持天線足夠的信號強度。77GHz雷達的大范圍運用將帶來相應(yīng)高頻

PCB板的巨大需求。毫米波雷達芯片

CMOS工藝成為趨勢。CMOS工藝不僅可將

MMIC做得更小，甚

至可以與微控制單元（MCU）和數(shù)字信號處理（DSP）集成為

SoC。國外主流供應(yīng)商為

TI、英飛凌和

NXP，國內(nèi)企業(yè)有加特蘭微電子、岸達科技等。2019

年

3

月

21

日，加特蘭

微電子發(fā)布了其革命性的

Alps系列毫米波雷達系統(tǒng)單芯片，主要應(yīng)用于前向

AEB/LKA等主動控制

ADAS。2020

年

4

月

15

日，岸達科技正式發(fā)布了其低功耗、低成本的

77GHzCMOS的雷達

SoC芯片“ADT3101”,

ADT2001

結(jié)合毫米波雷達成像算法,可實現(xiàn)媲美激

光雷達的成像效果。產(chǎn)品設(shè)計上高頻化、4D成像雷達創(chuàng)新落地。目前毫米波雷達市場主要被國外

Tier1

廠商占據(jù)，主要廠商集中研發(fā)和生產(chǎn)

77GHz、79GHz雷達、4D成像雷達。2020

年底，大

陸集團宣布

2021

年量產(chǎn)首個

4D成像雷達解決方案，寶馬成為首家量產(chǎn)搭載汽車制造商。

21

年

4

月，華為發(fā)布高分辨

4D成像雷達，其采用

12T24R大天線陣列（12

個發(fā)射通道，

24

接收通道），比常規(guī)毫米波雷達

3T4R的天線配置，提升了

24

倍，比業(yè)界典型成像雷達

多

50%接收通道。毫米波雷達產(chǎn)業(yè)鏈國內(nèi)廠商實現(xiàn)局部突破。毫米波雷達的上游環(huán)節(jié)主體包括各硬件、

軟件供應(yīng)商。硬件由射頻前端（MMIC）、數(shù)字信號處理器（DSP、MCU）、天線

PCB板

等部分構(gòu)成，軟件算法即后端算法。中國毫米波雷達芯片企業(yè)核心技術(shù)積累少，MMIC供

應(yīng)商集中為國際企業(yè)，如

NXP、英飛凌、TI、意法半導(dǎo)體、瑞薩電子、得捷電子等。隨

著近兩年中國集成電路產(chǎn)業(yè)進程的加快，毫米波雷達產(chǎn)業(yè)鏈國內(nèi)廠商實現(xiàn)局部突破。2018

年廈門意行半導(dǎo)體自主研發(fā)的

24GHzSiGe雷達射頻前端

MMIC套片，率先實現(xiàn)了中國該

領(lǐng)域零的突破，現(xiàn)已實現(xiàn)量產(chǎn)和供貨。高端

DSP芯片和

MCU芯片主要被國外企業(yè)壟斷，

DSP芯片供應(yīng)商有亞德諾半導(dǎo)體、美高森美等公司。毫米波雷達高頻高速

PCB板市場主

要由國外廠商

ROGERS、松下電器等占據(jù)，國內(nèi)廠商有生益科技、滬電股份。2.3

激光雷達：技術(shù)驅(qū)動初期，前裝上車在即激光雷達是通過發(fā)射激光并接收從物體反射回波，通過回波轉(zhuǎn)換成光電信號從而探測被

測物的距離、方位、高度、速度等物理參數(shù)的主動遙感設(shè)備。激光雷達可以按照光源波長、發(fā)射系統(tǒng)、接收系統(tǒng)和掃描系統(tǒng)的不同進行元器件分類。

根據(jù)掃描活動部件的多少，可以分為機械式、混固態(tài)式和固態(tài)式激光雷達；根據(jù)測距原理的不

同則可以分為

ToF激光雷達和

FMCW激光雷達。高階自動駕駛安全冗余，激光雷達被眾多車企選擇。目前自動駕駛感知層方案主要分成

兩個派系，一個是以特斯拉為首的視覺派，以攝像頭為主導(dǎo)，高算法低感知要求。另一個是其

他造車新勢力的多傳感融合方案，低算法高感知要求，具備更高的精確度和可靠性。長尾場景

是實現(xiàn)自動駕駛的一大隱患，攝像頭和毫米波雷達等構(gòu)成的感知系統(tǒng)對于部分長尾場景會存在

決策失靈的情況。實現(xiàn)更高等級的自動駕駛過程，在感知系統(tǒng)中加入激光雷達來增強冗余性，

提高車輛的安全性是眾多車企的選擇。激光雷達陸續(xù)上車，如小鵬

P5

搭載大疆激光雷達、極

狐阿爾法

S搭載華為激光雷達。（一）車規(guī)和

OEM需求產(chǎn)品實現(xiàn)前裝量產(chǎn)需要經(jīng)歷產(chǎn)品迭代和生產(chǎn)驗證流程，整個流程所需的時間在

18-36

個月。激光雷達廠商首先需要面對

OEM廠商提出的性能和成本要求，總體要求是高感知性能、

低成本、高集成度。性能方面，OEM廠商的評價標(biāo)準(zhǔn)又包括實測表現(xiàn)和隱性指標(biāo)。顯性性能

參數(shù)主要包括測遠能力、點頻、角分辨率、視場角范圍、測距精度、測距準(zhǔn)度、功耗、集成度；

成本方面則

OEM廠商則希望單個激光雷達成本控制在

1000

美元以下。各

OEM廠商提出的要

求不一，其中還包括了難以量化的隱性指標(biāo)如軟件能力、美觀程度等。要實現(xiàn)前裝還需要通過車規(guī)級標(biāo)準(zhǔn)，主要為

ISO26262《道路車輛功能安全》國際標(biāo)準(zhǔn)。

車規(guī)要求產(chǎn)品可以通過

DV（設(shè)計驗證）、PV（生產(chǎn)確認(rèn)）以及

EMC（電磁兼容性）等標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)

證，并進行車規(guī)振動、沖擊、溫度循環(huán)等測試試驗，目前已經(jīng)通過車規(guī)標(biāo)準(zhǔn)并前裝量產(chǎn)的有

Valeo的

Scala。（二）多種技術(shù)路線逐步貼近

OEM需求，混戰(zhàn)中國內(nèi)廠商產(chǎn)品競爭力初現(xiàn)傳統(tǒng)激光雷達廠商、大批激光雷達創(chuàng)業(yè)公司、科技巨頭正參與到車規(guī)級激光雷達市場的

混戰(zhàn)中。當(dāng)前激光雷達行業(yè)龍頭仍為

Velodyne等機械式激光雷達廠商，但由于機械式方案未

有完全成熟的車規(guī)級產(chǎn)品。目前車規(guī)級激光雷達產(chǎn)品整體方案設(shè)計的發(fā)展總體方向為低成本、高性能、高集成度、

固態(tài)化。各廠商根據(jù)自身技術(shù)儲備選擇了不同的技術(shù)方案以求達到

OEM廠商的需求，激光

雷達廠商通過對激光雷達發(fā)射系統(tǒng)，接收系統(tǒng)，信息處理系統(tǒng)和掃描系統(tǒng)的設(shè)計組合形成特色

方案。Luminar和

Aeva的產(chǎn)品方案在參數(shù)上目前看最接近滿足前裝需求，國內(nèi)廠商

Livox、華

為等產(chǎn)品方案具備競爭力。各廠商均針對

OEM提出的需求對產(chǎn)品進行了設(shè)計，其中

Luminar和

Aeva的產(chǎn)品方案在參數(shù)上目前看最接近滿足

OEM需求，國內(nèi)激光雷達企業(yè)也有望激光雷

達車載前裝市場后來居上：1）

禾賽科技和鐳神智能均布局了包括

FMCW在內(nèi)的多種路線的關(guān)鍵技術(shù)，從而降低路

線失敗的風(fēng)險，其中禾賽科技

1550nm波段發(fā)射技術(shù)和芯片化

1.0

成果已經(jīng)應(yīng)用在其

激光雷達產(chǎn)品上；2）

Livox采用獨特的雙棱鏡非重復(fù)掃描設(shè)計，采用創(chuàng)新設(shè)計，減少使用不成熟的高成本

組件和工藝，借助

DL-Pack專利技術(shù)，實現(xiàn)激光器自動校準(zhǔn)，提高良品率。目前已與

小鵬汽車達成量產(chǎn)項目合作，量產(chǎn)時間預(yù)計將在

2021

年；3）

速騰聚創(chuàng)

MEMS激光雷達

RS-Lidar-M1

已獲得全球多個量產(chǎn)車型定點合作訂單，首

個定點訂單來自北美某車企，當(dāng)前累計路測歷程已達

100

萬公里；4）

華為采用

1550nm激光波段和微振鏡掃描器架構(gòu)，目前已建成第一條

Pilot產(chǎn)線，其

已與長安、北汽集團合作量產(chǎn)落地項目。國內(nèi)廠商在技術(shù)實力、路線布局、量產(chǎn)能力和下游資源上具備一定市場競爭力，隨著下

一步激光雷達行業(yè)從技術(shù)路線之爭逐步轉(zhuǎn)向量產(chǎn)落地時間窗口之爭，國內(nèi)廠商大規(guī)模量產(chǎn)能

力和下游客戶資源儲備值得長期跟蹤。（三）上游元器件成熟降低成本，國產(chǎn)滲透有望加速激光雷達成本構(gòu)成為光電系統(tǒng)成本（70%）、人工調(diào)試成本（25%）、其他成本（5%），其

中光電系統(tǒng)還包括發(fā)射、接收、控制等模組。目前自動化產(chǎn)線不成熟和多個關(guān)鍵元器件成本高

昂是激光雷達成本高企的原因，未來國產(chǎn)化、高集成度和自動化生產(chǎn)為激光雷達成本主要下降

路徑。激光雷達上游元器件主要包括發(fā)射和接收系統(tǒng)元器件、信息處理芯片和光學(xué)組件，其中

多個關(guān)鍵元器件仍存在價格高昂或技術(shù)未成熟的問題，成為前裝量產(chǎn)量產(chǎn)關(guān)鍵瓶頸。如發(fā)射

端

VCSEL激光器在功率密度上難以達標(biāo)，光纖激光器價格昂貴；接收端

InGaAs襯底探測器

價格高企；掃描系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計復(fù)雜等。激光發(fā)射器和探測器上游目前仍以國外廠商為主，激光器供應(yīng)商目前主要為歐司朗、濱

松等廠商，探測器供應(yīng)商則主要有濱松、FirstSensor等。未來激光雷達發(fā)射器和探測器有望

出現(xiàn)國產(chǎn)替代，國內(nèi)廠商已有縱慧激光、炬光科技等入局；探測器端已有芯視界、靈明光子

入場。當(dāng)前已有部分國內(nèi)公司產(chǎn)品可通過車規(guī)認(rèn)證（

AEC-Q102），且激光器廠商已實現(xiàn)多環(huán)

節(jié)自研和國產(chǎn)替代。但產(chǎn)品規(guī)格如發(fā)光效率上尚未能滿足車企和激光雷達廠商要求，未來產(chǎn)品

逐步迭代成熟后有望借助低成本等優(yōu)勢實現(xiàn)國產(chǎn)替代。FPGA、模數(shù)轉(zhuǎn)換器由國外廠商壟斷，國內(nèi)技術(shù)差距仍較顯著。FPGA和模數(shù)轉(zhuǎn)換器市場

均為明顯的寡頭壟斷格局，F(xiàn)PGA芯片主要廠商為賽思靈和英特爾；ADC芯片市場主要廠商

為

ADI和德州儀器。目前國外龍頭企業(yè)的芯片產(chǎn)品已基本可滿足激光雷達設(shè)計需求，國內(nèi)廠

商在該領(lǐng)域距離行業(yè)龍頭仍具備較大差距。激光雷達產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)多點突破機會，國內(nèi)廠商有望形成合力在混戰(zhàn)中占據(jù)優(yōu)勢。激光發(fā)射和

探測系統(tǒng)、濾光片、準(zhǔn)直鏡等光學(xué)組件這些激光雷達關(guān)鍵元器件上，國內(nèi)廠商產(chǎn)品技術(shù)有望接

近濱松、歐司朗等國際光電元器件龍頭。如上游元器件國產(chǎn)替代順利，上游供應(yīng)鏈與國內(nèi)激光雷達廠商有望形成合力，以高性能、低成本的激光雷達產(chǎn)品快速搶占混戰(zhàn)中的激光雷達市場。3

攝像頭：確定性最強”賽道”，鏡頭和

CMOS國產(chǎn)替代格局向好3.1

遠景看車載攝像頭千億市場，近景自動駕駛軍備競賽開啟車載攝像頭工作原理：目標(biāo)物體通過鏡頭（LENS）將光學(xué)圖像投射到圖像傳感器上，光

信號轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?，再?jīng)過

A/D（模數(shù)轉(zhuǎn)換）后變?yōu)閿?shù)字圖像信號，最后送到

ISP（圖像信號

處理芯片）中進行加工處理，由

ISP將信號處理成特定格式的圖像傳輸?shù)狡囎詣玉{駛系統(tǒng)進

行識別。目前汽車搭載攝像頭以環(huán)視、后視為主，前視數(shù)量呈上升趨勢，單目攝像頭為主流方案。

車載攝像頭主要包括前視攝像頭、環(huán)視攝像頭、后視攝像頭、側(cè)視攝像頭、內(nèi)置攝像頭等。目

前車載攝像頭主要應(yīng)用于倒車影像（后視）和

360°全景影像（環(huán)視），高端汽車的各種輔助

設(shè)備配備的攝像頭可多達

8

個，圖像分辨率在

1-2MP，用于輔助駕駛員泊車或觸發(fā)緊急剎車。

前視攝像頭能夠?qū)崿F(xiàn)前車防撞預(yù)警（FCW）、車道偏離預(yù)警（LDW）、交通標(biāo)志識別（TSR）、

行人碰撞預(yù)警（PCW）等功能，成本較高，對于圖像分辨率的要求也更高，目前已有

8MP的

前視攝像頭產(chǎn)品。現(xiàn)階段，前視攝像頭以單目為主流方案，多目雖然能有更好的測距功能，但

成本也會提高

50%左右，技術(shù)上也有進一步提升的空間。隨著自動駕駛技術(shù)的完善，未來前

視攝像頭搭載數(shù)量或?qū)⑦M一步提升，從而實現(xiàn)更為精準(zhǔn)的識別。車載攝像頭對安全性有較高要求。手機攝像以成像高質(zhì)量為目的，而車載攝像頭以駕駛

安全為目的。汽車攝像頭工作環(huán)境變化大，對幀率、可靠性和穩(wěn)定性等要求較高。車載攝像頭要求能在-40℃

到

85℃的環(huán)境中持續(xù)工作，能不受水分浸泡的影響，防磁抗震，使用壽命需達

8~10

年。另外，

出于安全的考慮，車載攝像頭需要在短時中斷供電的情況下依舊保證工作。高動態(tài)范圍、夜視、LED閃爍抑制等性能將不斷普及。目前，車載攝像頭的功能要求其

需要具備以下性能：車載攝像頭往往還需要具備夜視功能，能夠抑制低照度攝影時的噪聲，在

暗光條件下依然要有出色的表現(xiàn)。水平視角擴大為

25°~135°，要實現(xiàn)廣角以及影像周邊部

位的高解析度，至少使用

5

個左右的鏡頭。遠景看：車載攝像頭產(chǎn)業(yè)將遵循手機攝像頭創(chuàng)新規(guī)律，長期受益于智能網(wǎng)聯(lián)車滲透率提

升+單車配置數(shù)量提升+性能升級催化

ASP提升三重因素，車載攝像頭市場持續(xù)高景氣，我們

測算到

2030

年全球車載攝像頭市場規(guī)?？蛇_千億級，10

年復(fù)合增速可達

20%以上。1）智能網(wǎng)聯(lián)車滲透率：2020-2025

年

L2-L3

級的

智能網(wǎng)聯(lián)汽車銷量占當(dāng)年汽車總銷量的比例超過

50%，L4

級智能網(wǎng)聯(lián)汽車開始進入市場。到2026-2030

年，L2-L3

級的智能網(wǎng)聯(lián)汽車銷量占比超過

70%，L4

級車輛在高速公路廣泛應(yīng)用，

在部分城市道路規(guī)?；瘧?yīng)用；到

2031-2035

年，各類網(wǎng)聯(lián)汽車、高速自動駕駛車輛廣泛運行。2）單車配置攝像頭數(shù)量：攝像頭配置從

5

個上升

8/11/13/15

個不同方案，單車平均配置

攝像頭數(shù)量從

2.3

上升至

4.5、9.6

個。3）性能升級催化

ASP提升：ADAS加速滲透，圖像分辨率從

1MP升級到

8MP，HDR、

夜視、3D成像功能優(yōu)化，催化車載攝像頭

ASP上行趨勢。近景看：“目明”為智能化第一步，車企自動駕駛軍備競賽已開啟，車載攝像頭處于爆發(fā)

前夕。一般來說，ADAS系統(tǒng)功能完整實現(xiàn)需要單車搭載至少

6

個攝像頭，隨著自動駕駛化程度

提升，將趨勢車載攝像頭數(shù)量增長。特斯拉的

Autopilot2.0

使用

8

顆攝像頭，包括

3

個前視、

3

個后視及

2

個側(cè)視。以蔚來

ET7

為例，一共搭載了

11

個車載攝像頭，像素達

800

萬，包括

4

個前置（1

個單目和

1

個三目模塊），4

個環(huán)視攝像頭和

3

個其他攝像頭，為駕駛者提供了全

景影像，以全方位保證車輛行駛安全。3.2

產(chǎn)業(yè)鏈價值分布，模組、鏡頭、CIS投資價值高1）

市場空間：模組>CMOS>鏡頭。到

2030

年預(yù)計新能源車單車搭載攝像頭個數(shù)可達

11.5，

非新能源車單車搭載達到

5.3

個。經(jīng)測算，

2030

年全球乘用車車載攝像頭前裝市場

規(guī)?？蛇_

1232

億，10

年復(fù)合增速為

21%，其中搭載數(shù)量的復(fù)合增速為

18%。產(chǎn)業(yè)鏈

CIS市場空間可達

517

億，鏡頭可達

345

億元，兩者占整體攝像頭空間比例約

70%。2）

產(chǎn)業(yè)鏈價值：CMOS>鏡頭>模組。由于

CMOS是決定成像品質(zhì)的關(guān)

鍵元器件，在車載攝像頭成本占比最高（50%），模組封裝（25%）、光學(xué)鏡頭（25%）。

根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院對于手機攝像頭的成本拆分，其中

CMOS（52%）、鏡頭（20%）、

模組（19%）。產(chǎn)業(yè)鏈價值分配差異在于，車載攝像頭模組成本占比較手機高。我們認(rèn)

為主要原因在于，在車載攝像頭產(chǎn)業(yè)鏈中

Tier1

廠商負責(zé)模組的組裝以及系統(tǒng)集成，

長期車企與

Tier1

廠商強綁定的關(guān)系中

Tier1

擁有較高議價權(quán)。同時我們也注意到鏡

頭等

Tier2

的零部件廠商產(chǎn)業(yè)鏈地位在提升，如特斯拉

Model3

三攝攝像頭無需處理

SOC，不添加任何后處理直接由自動駕駛控制域處理信息，如蔚來

ET7

攝像頭或?qū)⑦x

擇鏡頭廠商直供模組的方式。隨著車載模組競爭越來越激烈，預(yù)計模組的成本占比將

下行，CMOS和鏡頭的占比提升。3）

行業(yè)集中度：CMOS>鏡頭>模組。2019

年全球車載攝像頭

CR5

達

55%，行業(yè)較為分散，Tier1

廠商居多，具備與車企長期合作的優(yōu)勢。車規(guī)級認(rèn)證壁壘高，Tier1

廠商具備先發(fā)優(yōu)勢。手機攝像以成像高質(zhì)量為目的，而車載攝

像頭對幀率、可靠性和穩(wěn)定性等要求較高，車規(guī)級的認(rèn)證周期長達

3-5

年。目前模組市場依然

由

Tier1

廠商主導(dǎo)，以博世、大陸、德爾福、麥格納、采埃孚為代表的

Tier1

廠商提供一系列

前視、環(huán)視產(chǎn)品，供貨給奧迪、奔馳、吉利、廣汽等眾多車企。未來隨著鏡頭廠商經(jīng)驗積累以

及客戶關(guān)系的穩(wěn)定，有向車企供給模組的趨勢。手機模組及鏡頭廠商入局，車載模組新品迭出。國內(nèi)舜宇光學(xué)、歐菲光等廠商在手機鏡

頭模組領(lǐng)域市占率較高，擁有一定的工藝經(jīng)驗，在車載模組同樣布局良多。舜宇光學(xué)模組產(chǎn)品

種類較為全面，僅前視單目模組就有

6

種類別，分辨率從

1MP-8MP不等，視場角從

15°到

120°不等，HDR參數(shù)維持在

120dB左右，能夠?qū)崿F(xiàn)較多

ADAS功能。同時舜宇還推出了多

目模組，雙攝光軸精度高，震動位移變形小，成像清晰溫漂小。世高光和

Entron作為英偉達

的攝像頭模組供應(yīng)商，目前其產(chǎn)品也都包括了

HDR功能和夜視功能，圖像分辨率維持在

1-2MP的水平。Entron向英偉達供應(yīng)的

F008

前視攝像頭模組達到了

8.3MP，且都具有防潮的能力，

能實現(xiàn)

ADAS、全景影像、E-Mirror等功能。車載鏡頭要求鏡片具有高耐用性和熱穩(wěn)定性。按材質(zhì)來分，鏡片可由玻璃、塑料制成。

目前車載攝像頭玻璃和塑料鏡片均有選用，對于自動駕駛等級要求較高的鏡頭多選用玻璃鏡

頭。玻璃鏡片具有高耐用度和防刮傷性，且溫度性能較好。塑料鏡片價格便宜但是成像效果

差，且在汽車惡劣的使用環(huán)境中容易造成鏡片變形，影響成像質(zhì)量。1)

塑料鏡頭：優(yōu)點：重量輕、成本低、工藝難度低，適合大批量生產(chǎn)；缺點：透光率稍低，耐熱性差、熱膨脹系數(shù)大、耐磨性差、機械強度低等。2)

玻璃鏡片：優(yōu)點：性能優(yōu)良，透光率高；缺點：主要是量產(chǎn)難度大，良率低、成本高。玻璃鏡頭一般用在中高端安防視頻監(jiān)控、車載鏡頭、中高端新興消費類電子、機器視覺等高端產(chǎn)品上。舜宇光學(xué)早期進軍車載攝像頭領(lǐng)域，市場占有率持續(xù)第一。公司自

2004

年進入車載鏡頭

領(lǐng)域，并在

2008

年成立了寧波舜宇車載光學(xué)技術(shù)有限公司，于

2012

年首次達到市場占有率第

一并保持該地位至今。從出貨量來看，公司自

2014

年的

0.11

億顆增長至

2020

年的

0.56

億顆，

CAGR達

30.76%。其產(chǎn)品布局豐富，在光學(xué)領(lǐng)域有著深厚積累和領(lǐng)先技術(shù)，作為我國車載鏡

頭的領(lǐng)跑者，目前已完成了

800W像素前視、側(cè)視和后視鏡頭的研發(fā)，可應(yīng)用于

L4

級

ADAS。聯(lián)創(chuàng)電子

2015

年就進入了特斯拉產(chǎn)業(yè)鏈，現(xiàn)在又中標(biāo)

5

款

Tesla下一代車載光學(xué)產(chǎn)品陸

續(xù)上量，有望成為

Telsa車載鏡頭一供。在另一造車新勢力蔚來

ET7

這款車中，聯(lián)創(chuàng)中標(biāo)了

7

款

8MADAS車載模組。與

ADAS平臺商合作上，公司已與

ADAS平臺商

Mobileye、Nvidia、

華為、Aurora和