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文档简介

汽车电子行业专题研究:ADAS加速渗透,车载光学黄金大赛道一、智能汽车之眼,车载图像传感器方兴未艾1.1车载CIS——智能驾驶下的千亿赛道特斯拉、蔚来等造车新势力走在技术前沿,引领智能汽车行业发展,作为智能汽车最引人瞩目的技术当属自动驾驶。环境感知是实现自动驾驶最关键的环节之一,环境感知的核心是传感器(sensor),目前主要的传感器分为两种,摄像头和雷达。区别在于摄像头是通过第三方发射波(光)感知信息,而雷达是通过自己发射波来感知信息。雷达根据探测距离、分辨率的不同,分为超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达(LiDAR)。激光雷达具有测距远、分辨率高的优点,但价格昂贵;毫米波雷达体积小,天气适应性较强,成本较激光雷达低很多,主要分为24GHz和77GHz/79GHz,后者测距更远,制造工艺难度更大,其局限性在于对静止物体的分析精度不够;摄像头成本最低,但易受天气影响,且需要复杂的算法支持工作。根据Yole,2025年ADAS摄像头模组市场规模有望达81亿美元。智能汽车迭代升级势不可挡,汽车为未来CMOS图像传感器高增速市场。车载摄像头最初主要应用在倒车系统中,随着5G商用落地以及ADAS(AdvancedDrivingAssistanceSystem,高级驾驶辅助系统)快速普及,汽车加速智能化步伐,感知技术作为自动驾驶技术发展的一大核心,催化车用图像传感器迎来量价齐升。根据Omdia,预计2020-2030年,汽车摄像头及工业视觉将成为图像传感器增速最快的两大下游领域,其中汽车十年间年均复合增速预计将能达到近20%之高。造车新势力摄像头配备更加激进,有望加速CIS上车进程。造车新势力在推动技术变革上一向表现出更加积极地姿态,与传统车企渐进式提升自动化水平不同,蔚来等造车新势力多采用“一步到位”的技术发展路线,跳过L1、L2级,加速推进L3、L4车型量产上市,自然的,其在自动驾驶传感层的上也领先一步,率先“安排”更多数量摄像头“上车”。从统计情况来看,同为L3级别的奥迪A8和奔驰S配备摄像头分别为5及6个,而“造车新势力”特斯拉、蔚来、理想、小鹏的L2+级别自动驾驶汽车配备摄像头数量大都在8个以上,蔚来最新发布的L4级别豪华车型ET7搭载11颗800万像素摄像头,索尼概念电动车Vision-S更是搭载了18个摄像头。车载CIS呈现出向高分辨率发展的趋势,价值量有望不断提升。L1-L2低水平的智能汽车对CIS的分辨率要求并不高,而随自动驾驶等级提升,汽车所承担的驾驶任务更加复杂,无论从功能还是安全方面考虑,都需要其能够实现更高的物体辨识准确度,这意味着汽车要采用更高分辨率的CIS。根据TSR,目前VGA和200万像素CIS仍为车用CIS出货的主流,但未来200万像素及以上CIS占比将加速提升,预计至2023年200万像素和500万及以上像素CIS出货量将分别达到10.42亿颗和1.54亿颗。长期来看,自动驾驶为汽车行业发展大趋势且应用推广不断加速,车载CIS为潜在百亿美元大市场。目前汽车图像传感器均价约为4-5美元,类比手机市场发展趋势,我们认为未来车载摄像头高端化也将能带动CIS价值量逐渐提升。根据我们测算,2020年全球汽车CIS市场规模为12.2亿美金,到2025年有望达到54亿美金,CAGR34.7%。长期来看我们假设每年全球汽车产量在8000万到1亿辆之间,未来汽车平均搭载13个摄像头的情况下,CIS单车价值量有望超过100美元,推算下来,全球汽车图像传感器市场空间将达到近100亿美元!豪威耕耘汽车CIS芯片逾15年,现已跻身全球TOP2供应商,2021年占据全球29%的市场份额。豪威从2008年即开始量产第一颗车用图像传感器,先于Sony10年开启汽车领域的布局,2009年实现了第一代高动态范围分离像素技术(SplitPixel)的量产,随后在2012、2016年完成两轮SplitPixel技术迭代,2018年豪威实现第一代DeepWell像素架构的CIS量产,第二代也于随后的2019年问世。目前其多款解决方案已广泛应用于后视摄像(RVC)、全方位视图系统(SVS)、摄像机监控系统(CMS)、ADAS(驾驶辅助系统)、e-Mirror(电子后视镜)和DMS等车载系统,下游客户涵盖奔驰、宝马、奥迪、通用等主流车厂。豪威目前已推出多款基于领先的Nyxel®近红外(NIR)技术、LFM及PureCel®PlusS堆叠像素架构技术的车用CIS产品,在动态范围表现、LFM性能、功耗等方便表现优异。我们认为公司凭借对汽车领域及CMOS图像传感器Know-how的掌握,有望顺未来汽车赛道高增之势实现份额提升。2022年1月15日,豪威集团演示OX08B40,首款用于汽车前视摄像头系统的800万像素图像传感器系统。该概念演示向世界描绘了未来L4甚至L5的车载传感器,该传感器将提供更高的图像质量,并且最高可达4K/2K分辨率,应用于汽车前视,将大幅增加车辆的安全性。2021年5月19日,豪威科技发布高性能OAX4000ASIC图像信号处理器,是用于公司HDR传感器的配套ISP,旨在提供具有全处理YUV输出的完整多摄像头查看应用解决方案。其能够处理多达四个140dBHDR摄像头模块,具有业界领先LED闪烁抑制(LFM)功能和800万像素高分辨率。产品支持多种滤色器阵列(CFA)模式,包括Bayer、RCCB、RGB-IR和RYYCy。此外,OAX4000与上一代产品相比,功耗低30%以上。适用于多种汽车应用,包括环视系统、电子后视镜、车内和自动驾驶摄像头。2020年6月2日,豪威科技发布OX03C10,是全球首款集3.0um大像素、140dB高动态范围(HDR)和业内优质LFM功能于一体的汽车图像传感器,可确保后视、环视、摄像头监控系统(CMS)和电子后视镜等汽车观测应用达到高图像质量。2020年5月19日,豪威科技发布250万像素的ASIL-B等级传感器OX03A2S,为汽车行业首款搭载Nyxel®近红外(NIR)技术的图像传感器,专为外置成像应用设计,可用于车身周围2米内的弱光甚至无光环境,还可通过提高灵敏度提高明亮环境下的RGB图像捕捉性能。CCC模块助力全球最小汽车摄像头。2020年6月,豪威推出全球首款汽车晶圆级摄像头,OVM9284CameraCubeChip™模块,是全球最小的一款汽车摄像头,可为驾驶员监控硬件提供一站式服务,在无光环境中具有优质成像性能。这款100万像素模块具有6.5x6.5mm的紧凑尺寸,使其能够将模块安装在车内驾驶员难以察觉到的地方。此外,该模块在所有汽车摄像头模块中有着低功耗,比性能接近的竞品低50%以上,因此能够在很小的空间和低温下连续运行,实现高图像质量。1.2ADAS加速渗透,车载摄像头产业深度受益1.2.1新能源汽车加速渗透,车载镜头应用广泛车载摄像头在汽车领域应用广泛。从早期用于行车记录、倒车影像、泊车环视逐步延伸到驾驶员记录、停车辅助、夜视、座舱监控以及ADAS辅助驾驶等功能。根据摄像头位置的不同,可以将摄像头分为前视觉、后视、环视、侧视以及仓内摄像头。车载镜头产品使用环境复杂,“车规级”镜头要考虑光学焦平面的稳定性、光学焦平面和相机的热补偿,以及部分产品可靠性的损伤等多方面的要求,所以耐用性参数要高于智能移动设备用摄像头,同时汽车产业供应链封闭且形成较为稳定的供应体系,产品进入时认证周期又比较长,行业壁垒也相对较高。车载镜头领域舜宇光学保持第一。车载镜头部件的生产企业大多是传统的相机镜头生产商,包括Sekonix、Fujifilm、舜宇光学、大立光、玉晶光、联合光电等企业,通过Tier1集成商给汽车品牌商供货。舜宇光学科技从2004年,在设计、材料选择、工艺技术、检测、管理流程等方面均积累了优势,从2012年起连续9年保持全球车载镜头市场份额第一,公司也以此为契机,开始将业务延伸至激光雷达、HUD、智能大灯与光学系统解决方案等相关产品。车载镜头势头强劲,未来有望深度利好产业链相关公司。我们以舜宇光学的车载镜头出货量为例:舜宇光学在2021年全年累计出货车载镜头6798.0万件,较去年同期同比增长21.02%。2022年1月,舜宇光学车载镜头出货752.7万件,同比2.5%,环比55.3%。成为公司自开展车载镜头业务以来当月最高出货量。虽然在2021年由于疫情的反复以及部分零部件的短缺而导致个别月份的出货量同比有所下降,但是不影响总体出货量的显著提高,得益于车载镜头在智能汽车中的多场景应用以及下游智能汽车的逐步放量,同时在不确定的外部环境中保持增长态势也从侧面印证了车载镜头在未来的高确定性。我们认为未来伴随着智能汽车销量的稳步提升以及单车车载镜头搭载数量的提升,车载镜头将会保持快速增长的态势,并且将深度利好产业链中的相关公司。1.2.2ADAS渗透率加速,带动车载摄像头高速发展车用摄像头需求增长主要来源于ADAS系统的发展和普及。ADAS是自动驾驶的主流应用技术方案,其关键是视觉系统,通过感知道路环境增加驾驶员可见性,并在驾驶员疏忽时对危险情况做出反应,加大对行车安全的保障。未来5年自动驾驶汽车出货量将保持高速增长,带动车载摄像头放量。根据IDC,预计全球自动驾驶汽车合计出货量将能从2020年的2773.5万辆增至2024年的5424.7万辆,渗透率预计超过5成,2020-2024年CAGR达18.3%,其中L3级别2024年出货量或将达到约69万辆。辅助驾驶成为汽车研发的重点方向,L1至L5级别越高自动化水平越高。汽车自动化驾驶通常分为5个级别,L0即人工驾驶;L2半自动化驾驶较为普及,是大多数车型已经具备的功能;L3几乎能完成全部自动驾驶,目前仅有奥迪A8为已上市L3级别车型;

L4只有在特定地段才需人工操纵其余时间告别驾驶员;L5纯自动驾驶目前还只停留在概念阶段,无需人类操作驾驶以及辨别路况将彻底改变人们出行观念。通常L2级别的自动驾驶汽车会配备2颗以上摄像头,级别越高、功能越完善的车型则会配备更多的摄像头,未来L5级别的车型至少将装载11颗摄像头,需求持续提升。相对于传统燃油车,电动车更加适合应用自动驾驶技术,优势在于:1)电机的响应速度更快,安全性更高;2)自动驾驶需要额外增加摄像头、雷达等电气设备,电动车使用这些设备的时候不需要油电转换,能量损耗低;3)传统燃油车的LIN、CAN总线网络在自动驾驶上已经无法应付过来了,需要升级到更快的MOST及车载以太网总线。燃油车由于平台化、模块化的重复利用,牵连众多,很难在架构上推倒重来。国内外电动车领域的领头羊公司都是通过互联网精神树立品牌形象,在产品塑造上更加注重科技感,电动车电子化程度高,更加敢于应用先进的智能驾驶技术,车载镜头受益于这个电动车发展大浪潮。我国将智能汽车自动驾驶分为5个阶段,分别为:辅助驾驶阶段(DA)、部分自动驾驶阶段(PA)、有条件自动驾驶阶段(CA)、高度自动驾驶阶段(HA)和完全自动驾驶阶段

(FA)。2020年发布的《智能网联汽车技术路线图2.0》中指出:在2025年,我国PA与CA级智能网联汽车市场份额占比应超50%。(L2+L3>50%);到2030年PA与CA级份额超70%,HA级网联汽车份额达到20%。(L2+L3>70%,L4>20%);到2035年,中国方案智能网联汽车产业体系更加完善,各类网联式高度自动驾驶车辆广泛运行于中国广大地区。(L3以上网联汽车广泛使用)根据Statista数据显示,全球ADAS市场规模预计从2015年的7.64亿美元提升至2023年的31.95亿美元规模,年复合增长率为19.58%。根据HISMarkit的数据显示,中国2021年L2的级的网联汽车渗透率为20%,L3级则为0,如果在未来要实现上述条件:

2025年L2与L3合计份额超过50%,2030年超70%,则仍有较大的市场空间。全球ADAS渗透率加速,2025年全球仅有14%车辆不具备ADAS。根据RolandBerger研究预测,预计到2025年全球所有地区40%车辆具有L1级功能,L2及更高的功能车辆占比将达到45%,在全球范围内将仅有14%的车辆没有实现ADAS功能。在具体ADAS功能中,根据RolandBerger数据预测,2025年L1~L2级别的功能渗透率将较2020年有较大提升,而L3及以上的ADAS功能将进入大众视野中,其中HWP、远程泊车的渗透率将达到9%,全自动驾驶的渗透率也将达到1%。而全球ADAS渗透率的加速,势必将带动车载摄像头、激光雷达等细分行业上下游的景气程度,祥光产业链中的公司或将从中深度获利。国内外领先的电动车公司旗下车型都用到大量的车载摄像头。特斯拉全系车型拥有8个摄像头+12个雷达,其中车的前方配有一个三目式摄像头,后面配有一个倒车摄像头,车身两边各两个侧视摄像头。蔚来

ES6搭载NIOPilot自动辅助驾驶系统,配备23个感知硬件,包括8个摄像头+12个雷达。理想ONE在摄像头的配置方面要略显逊色,挡风玻璃上两颗摄像头仅有一颗单目摄像头参与辅助驾驶感知,另一颗为道路信息收集摄像头,还有4颗构成360度环视的摄像头。小鹏汽车定义P7为L2.5驾驶,拥有同行中最多的14个摄像头数量。目前各大车厂已经制定其自动驾驶车辆发展规划,在奔驰、宝马、大众等全球主流车厂推出高级别ADAS汽车后,将有望带动其余燃油车厂自动驾驶发展的步伐,ADAS渗透率将进一步提升,从而深度利好于车载镜头、激光雷达的市场。1.2.3单车搭配摄像头数量呈增加趋势预计未来L4+单车配备摄像头数量有望达到11-16目。车载摄像头按照安装位置可分为前视、环视、后视、侧视和内视,自动驾驶技术升级需要更高、更全面的感知力,车辆对于摄像头的需求量将随自动驾驶系统功能区域丰富,等级升高而不断增加。我们判断到L4/L5自动驾驶级别,前视依高低端程度需要1-3目,侧视需要2-4目,后视倒车需求1目,环视及自动泊车辅助系统将需要4目,舱内驾驶员监测需要1-2目,未来乘客监测也将增加1目需求,另外汽车行车记录仪或者事件记录仪也会产生1目刚需,基于上述分析,我们预测未来L4及以上自动驾驶摄像头需求或将达到单车11-16目。预计到2025年单车搭载摄像头数量达到7-9目。目前特斯拉

Modle3车型自动驾驶等级为L2,搭载的车载摄像头数量是8目,在自动驾驶等级以及搭载镜头数量上属于中等水平。根据汽车主机厂以及RolandBerger的研究数据我们发现,到2025年全球范围内L2+等级自动驾驶车辆将占新能源汽车较大比例,我们预计L4及以上自动驾驶等级的车辆将搭载11-16目摄像头,L2及以上等级的车辆将至少搭载6目以上的摄像头,则2025年全球新能源单车搭载摄像头的数量预计在7-9目。此外智能手机的多摄迭代也可给车载镜头的发展一定的参考:自从华为、苹果于2016年发布了自身首款双摄手机后的两年,双摄手机成为了智能手机的标准,在随后的4-5年时间,手机后摄数量也由两颗增加到近四颗,根据Counterpoint统计,2020年全球智能手机平均后摄数量为3.7颗,其中4颗及以上的智能手机市占率达29%。特斯拉是全球智能汽车行业的引领者,自2016年发布旗下Modle3型号车后,使得新能源汽车彻底走向大众市场,Modle3车型在经历硬件升级后,目前搭载8个车载摄像头(前置3个,侧方前视2个,侧方后视2个,后视镜头1个),则根据特斯拉在新能源汽车行业中的地位以及引导能力,我们判断行业的趋势在近几年中会向其不断靠近,甚至会有三成以上的厂商超越这个标准,即搭载更多数量的车载镜头(传感器)来时间高等级自动驾驶。1.3激光雷达——高等级自动驾驶必备传感器1.3.1面对复杂环境,激光雷达具有优势对于自动驾驶,目前市场上存在两个方案:视觉为主的方案:以摄像头为主,能够感知丰富的外部环境并且较为完整地识别物体的整体外形及构造,但是容易受到外部环境光的影响。目前主要车企以特斯拉为主。激光雷达方案:以激光雷达为主,使用激光探测周围环境并构成高分辨率的三维图像,随后与毫米波雷达,摄像头等设备协同完成自动驾驶。优势在于监测距离较视觉方案更长、精度更高并且不受外部环境光的影响。但是当遇到极端雨、雪、雾霾天气时会影响到其发射光束,从而影响内部的三维构图,同时激光雷达后期维修费用较高。无可否认的是,在面对相对复杂的场景时,激光雷达具有绝对的优势,并且难以被替代。在类似于隧道,车库等弱光的环境,通过摄像头的算法实现L3甚至更高等级的自动驾驶在技术原理上存在一定的缺陷,而激光雷达则可以有效解决。同时摄像头+毫米波的组合在应对汽车高速场景时,对于非标准静态的物体也有一定的识别障碍,这也是为什么

特斯拉在全球范围内偶尔会出现一些由于自动驾驶带来的事故的原因。激光雷达根据结构,可以分为机械式激光雷达、混合固态激光雷达(MEMS)、固态激光雷达(OPA&FLASH):机械式激光雷达技术目前相对成熟。其发射系统和接受系统通过旋转发射头,实现激光有线到面的转变,并且形成多个竖直方向的多面激光排布,达到动态扫描并动态接受的目的。但由于其成本较高、装配复杂同时存在光路调试等过程,同时由于不停旋转,在行车环境下没有足够的可靠性,导致发展初期难以符合车规要求。混合固态激光雷达将机械部件做的更加小巧从而可以隐藏在外壳中,使得从外观上看不从外观上看不到机械旋转,同时使用MEMS等半导体器件来代替机械扫描的选准装置,兼具固态和机械的特性。同时由于减低了机械的旋转幅度,有效降低了行车过程中出现问题的几率,又大大降低了成本。目前混合固态激光雷达技术已经初步成熟,后续或将有相关项目陆续落地。固态激光雷达包括光学相控阵(OPA)和FLASH两种。相比于混合固态激光雷达,全固态激光雷达在结构中去除了旋转部件,实现了较小的体积的同时保证了高速的数据采集以及高清的分辨率。其中:光学相控阵(OPA)运用了相干的原理,通过多个光源形成矩阵,不同的光束在相互叠加后有的方向会相互抵消而有的则会增强,从而实现在特定方向上额主光束,并且控制主光束往不同方向进行扫描。由于其彻底去除了机械机构,自身不用旋转,OPA具有扫描速度快,精度高,可控性好,体积小巧等特点。Flash固态激光雷达,与MEMS和OPA不同,其可以在短时间内快速发出大面积的激光区域,并通过高灵敏度的接收器进行接受,完成对于周围环境的绘制。其优点在于快速、高效,但与之同时由于其原理造成的探测距离较短在实际应用中很难避免。1.3.2高等级自动驾驶必备传感器激光雷达作为新能源汽车未来实现L4甚至L5的必备传感器,随着认证的逐步通过以及相关项目的逐步落地,未来将在新能源汽车产业链中扮演至关重要的角色。目前全球激光雷达市场可以分为:车载应用(ADAS+自动驾驶)、产业与运输、智慧城市三大应用场景,根据TrendForce的数据,在2020年全球三大应用场景的总市场规模为6.82亿美元,预计将在2025年增长至29.32亿美元,年复合增长率约为33.9%;其中车载是全球激光雷达的主要应用场景,在2020和2025年市占率分别为60.0%和83.0%,其市场规模将从2020年的4.09亿美元上升至2025年的24.34亿美元,年复合增长率为42.9%。目前自动驾驶领域,L2及

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