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高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistant System，简称ADAS），是利用安装在汽车上的各种传感器，第一时间采集车内外环境数据，对静态和动态物体进行识别、检测和控制。 跟踪等技术处理，让驾驶员在最快的时间内发现可能存在的危险，从而引起注意，提高安全性。 主动安全技术。

汽车传感器

汽车传感器设备的用途不同，可分为两大类：传统的微机电传感器（MEMS）提高自行车信息化水平，智能传感器为无人驾驶提供支持。 MEMS是汽车的“神经元”，用于汽车各系统控制过程中信息的反馈，实现自动控制。 而智能传感器则直接从外界收集信息，是无人车的“眼睛”。

1、汽车智能化的基础——传感器

传感器是车辆电子控制系统的信息源，是车辆电子控制系统的基本关键部件。 传感器通常由敏感元件、转换元件和转换电路组成。 敏感元件是指传感器中能直接感知或响应被测值的部分。 转换元件将上述非电参数转换为电参数。 输出的电信号经过处理转换成便于处理、显示、记录和控制的部分。 从目前汽车传感器设备的不同用途来看，可以分为两大类：提高自行车信息化水平的传统微机电传感器和为无人驾驶提供支持的智能传感器。

▲ 汽车传感器的组成

传统传感器：各系统的控制过程依靠传感器进行信息反馈，实现自动控制工作，是汽车的“神经元”。 传统汽车传感器按功能可分为8大类：压力传感器、位置传感器、温度传感器、加速度传感器、角速度传感器、流量传感器、气体浓度传感器、液位传感器。 汽车传感器主要应用于动力总成系统、车身控制系统和底盘系统。 汽车传感器负责收集和传输这些系统中的信息。 它采集到的信息经电控单元处理后形成指令给执行机构完成电控。

▲传统传感器的分类

智能传感器：智能传感器是无人驾驶汽车的“眼睛”。 汽车正在迅速演变成一个安全的联网自动驾驶机器人，它可以感知环境、做出规划决策并最终安全到达目的地。 目前，用于环境感知的主流传感器产品主要包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和摄像头四大类。

▲智能传感器分类

2、MEMS传感器：汽车微传感

MEMS传感器是在半导体制造技术的基础上发展起来，采用微电子和微机械加工技术制造的新型传感器。 MEMS传感器广泛应用于电子稳定程序（ESP）、防抱死制动（ABS）、电控悬架（ECS）、胎压监测（TPMS）等系统。 其中，压力传感器、加速度计、陀螺仪和流量传感器是汽车中应用最多的MEMS传感器，占汽车MEMS系统的99%。

▲MEMS应用广泛

▲MEMS传感器价值相对集中

MEMS优势明显，是未来物联网感知层构建传感器的主要选择之一。 其优势主要体现在：1）小型化，2）硅基加工技术，3）量产化，4）集成化。

1）小型化：MEMS器件体积小，单体尺寸以毫米甚至微米为单位，重量轻、能耗低。 MEMS 较高的表面积与体积比（表面积与体积）可以提高表面传感器的灵敏度。

2）量产：以单个尺寸为5mm5mm的MEMS传感器为例，通过硅微加工技术可以在一块8英寸的硅片晶圆上同时切割出约1000颗MEMS芯片，量产可以大大降低单个MEMS的生产成本。

3）集成：一般来说，单个MEMS在封装机械传感器的同时，还集成了一个ASIC芯片，用于控制MEMS芯片，将模拟输出转换为数字输出。

▲MEMS和ASIC芯片集成封装

▲MEMS可量产，降低制造成本

国外大厂垄断MEMS传感器市场，市场集中度较高。 据HIS Automotive统计，2017年全球前三大MEMS供应商（博世、森萨塔、恩智浦）占据了57%的市场份额，其中博世一马当先，2017年市场份额为33.62%。森萨塔城市场份额达到12.34%，恩智浦的市场份额达到11.91%。 电装（8.94%）、Analog Devices（8.51%）、松下（7.45%）、英飞凌（7.23%）等厂商也占有一定份额。

国外大厂商产品种类繁多、技术领先、客户众多，形成了较高的进入壁垒。 MEMS传感器研发难度大、制造工艺复杂是形成行业壁垒的主要原因。 国外厂商如Invensense、Infineon有2~3条产品线，Bosch、Denso、STMicroelectronics等MEMS产品线有4条以上。 相比之下，小型供应商很难在短时间内实现量产。 因此，排名靠前的大型供应商的市场份额相对稳定，市场集中度较高。

MEMS传感器的组装数量和价值与其组装型号的价格成正比。 目前，每辆汽车平均包含24个MEMS传感器，在高端汽车中，大约会用到25-40个MEMS传感器。 例如，宝马的高端车型仅发动机就可以使用20-40个传感器，而入门级车型只有5个左右的传感器。 常用的MEMS传感器后装自行车价值在2000-20000元之间； 合资车一般不低于4000元，而自主品牌只有2000元左右，高端车型在1万-2万元左右。 预计2019年MEMS传感器市场规模将达到420.13亿元； 随着智能化、电动化的提升，2020年市场规模将达到446.21亿元，2021年将达到472.27亿元，2015-2021年复合增长率为6.5%。

3、智能传感器：自动驾驶的核心

1、毫米波雷达：ADAS系统核心传感器

毫米波雷达是指利用波长为1-10nm、频率为30GHZ-300GHZ的毫米波，通过测量回波的时间差来计算距离。 毫米波雷达最早应用于军事领域，随着技术水平的提高，开始逐渐应用于汽车领域。

毫米波雷达的优势主要有以下三个方面：

1）检测性能稳定，工作距离远，环境适用性好。

2）与超声波雷达相比，具有体积小、重量轻、空间分辨率高等特点。

3）与光学传感器相比，毫米波雷达对雾、烟、尘的穿透能力强，具有全天候、全天候的特点。 但也存在成本高、行人识别困难等缺点。

▲ 毫米波雷达的优缺点

77GHz在性能和尺寸上都有优势。 目前车载雷达的频率主要分为24GHZ频段和77GHZ频段。 与24GHz毫米波雷达相比，77GHz距离分辨率更高，体积缩小三分之一。 2018年中国新车评价体系（C-NCAP）将自动紧急制动系统（AEBS）纳入评分体系，将带动未来市场对77GHz毫米波雷达的需求。 从长远来看，77GHz毫米波雷达体积更小，探测范围更远，这使得它比24GHz毫米波雷达拥有更大的市场空间。

▲毫米波雷达24GHz与77GHz对比

24GHz和77GHz毫米波雷达均用于ADAS的长距离和短距离检测。 毫米波雷达因其硬件体积小、不受恶劣天气影响等优点，在ADAS系统中得到广泛应用。 24GHz目前广泛应用于汽车盲点监测、变道辅助等领域。 雷达安装在车辆后保险杠内，用于监测车辆后方两侧车道是否有车辆，是否可以变道。 77GHz雷达在探测精度和距离上都优于24GHz雷达。 主要用于装配在车辆前保险杠上，检测与前车的距离和前车的车速。 主要实现主动刹车、自动跟车等安全领域的功能。 ADAS功能的全面实现一般需要“1长+4中短”的5个毫米波雷达。 奥迪A8配备5个毫米波雷达（1LRR+4MRR），奔驰S级配备6个毫米波雷达（1LRR+6SRR）。 . 目前77GHz毫米波雷达系统单价在1000元左右，24GHz毫米波雷达系统单价在500元左右。

▲毫米波雷达在ADAS系统中的应用

毫米波雷达关键技术被国外企业垄断，集中度高。 在全球毫米波雷达市场中，德、美、日等国家占据主导地位。 目前，毫米波雷达技术主要被大陆、博世、电装、奥托立夫、电装、德尔福等传统零部件巨头垄断； 其中，77GHz毫米波雷达技术被博世、大陆、德尔福、电装、TRW、富士通十和日立等公司垄断。 2016年，博世和大陆集团在全球毫米波雷达市场的份额均为17%，位居第一； 电装和海拉以11%的市场份额并列第二，采埃孚8%，德尔福6%，奥地利托利夫4%。 前七大供应商巨头的市场份额达到了73%。

▲ 毫米波雷达海外主要供应商及产品

国产毫米波雷达依赖进口，受制于国外技术封锁。 24GHz毫米波雷达是主流方向。 目前，中国市场高端汽车搭载的毫米波雷达传感器均依赖国外进口。 市场被美国、日本和德国公司垄断。 国内自主的车载毫米波雷达产品还处于研发阶段。 考虑到研发成本和77GHz开发技术有限，目前国内厂商主要集中在24GHz进行毫米波雷达研发。 在国内市场，24GHz毫米波雷达的产品体系已经比较成熟，供应链也比较稳定。 24GHz核心芯片可从英飞凌、飞思卡尔等芯片供应商处获得。 据麦姆斯咨询研究，2016年中国汽车预装毫米波雷达数量达到105万个，其中24GHz雷达占比63.8%，77GHz雷达占比36.2%。

据测算，2019年、2020年和2025年毫米波雷达市场规模可达4.7亿元、36亿元、80亿元。 2017-2025年复合增长率将达到58%左右。

2、激光雷达：L3-L5级自动驾驶的关键

激光雷达是一个综合性的光检测和测量系统。 通过发射和接收激光束，分析激光遇到目标物体后的返回时间，计算出目标物体与车辆的相对距离。 目前常用的有8线、16线、32线激光雷达。 激光雷达线束越多，测量精度越高，安全性也越高。 激光雷达并不是什么新鲜事物，它早已在航空航天、测绘等领域得到应用。 随着汽车智能化的发展，激光雷达已经开始应用于L3级自动驾驶。 由于其高精度、实时的3D环境建模特性，将成为L3-L5阶段最为关键的传感器。

▲激光雷达工作原理

▲ Velodyne HDL-64E 激光雷达 3D 成像

固态激光雷达是未来趋势，具有小型化、低成本等优势。 业界主要有两种降低激光雷达成本的方法：

1）取消机械旋转结构，采用固态技术，从根本上降低激光雷达的成本。 固态激光雷达体积更小，易于集成，系统可靠性提高，因此激光雷达有向固态发展的趋势。

2）减少激光雷达线数，多台低线数激光雷达组合使用。 从机械旋转到混合固态再到纯固态激光雷达，随着量产规模的扩大、技术的迭代更新、成本的不断降低，激光雷达也在不断向小型化、低功耗化、集成化方向发展.

激光雷达的核心技术主要由Velodyne、Ibeo和Quanergy掌握。 美国Velodyne的机械式激光雷达起步较早，技术领先。 最新128线样机产品VLS-128已经推出。 汽车激光雷达的大部分市场份额。

谷歌、百度、福特、奥迪、宝马等公司相继采用激光雷达感知解决方案。 宝马宣布与激光雷达初创公司 Innoviz 合作开发无人驾驶汽车，预计 2021 年上市。根据该公司官网激光雷达产品的价格，单车激光雷达传感器的价值在美国和美国之间。 30,000 美元和 80,000 美元。

短期内，激光雷达不会广泛应用于汽车领域。 虽然自动驾驶的加速发展为激光雷达产业创造了良好的应用前景，但激光雷达自身发展的诸多痛点限制了其在自动驾驶汽车中的应用。 主要有以下三个限制因素：

1）成本高。 激光雷达龙头Velodyne的16线产品8万美元，32线产品4万美元，64线产品8万美元左右。 高昂的产品价格也抑制了激光雷达在自动驾驶汽车中的应用。

2）量产困难，交货周期长。 Velodyne64线产品的生产周期为4-8周，32线和16线产品也需要2-4周。 为了保证激光雷达发射和接收信号的准确性，其复杂的组装和调整过程延长了其交付周期。

3）缺乏相关的车辆法规。 目前，自动驾驶还只是一个前瞻性的概念，尚未付诸实践，也没有相应政策法规的强制性要求，这也在一定程度上限制了激光雷达在自动驾驶领域的普及。

3、超声波雷达：自动泊车系统的主流传感器

超声波雷达的工作原理是利用超声波发射装置发出超声波与接收器接收所发出的超声波之间的时间差来测量距离。 在自动驾驶中，超声波雷达的基本应用是泊车辅助预警和盲区碰撞预警。 超声波雷达成本低，在近距离测量方面具有优势。 探测范围在0.1-3米之间，精度高，非常适合停车。 但测量距离有限，易受恶劣天气影响。

▲超声波雷达工作原理

自动泊车的普及刺激了超声波雷达的需求。 超声波雷达一般安装在汽车的保险杠或侧面。 前者称为UPA，一般用于测量汽车前后障碍物，后者称为APA，用于测量侧面障碍物。 APA超声波传感器是自动泊车辅助系统的核心部件。 检测距离远，可用于检测车位宽度，获取车位大小和车辆位置信息。 超声波雷达主要用于自动泊车系统中的倒车雷达和近距离障碍物监测。 倒车雷达从高端车型向低端车型下降，普及率较高，预装率在80%左右。 倒车雷达系统通常需要4个UPA超声波雷达，自动泊车雷达系统需要6-12个超声波雷达。 典型配置为8个UPA+4个APA。

▲超声波雷达在汽车上的应用

▲ UPA、APA超声波雷达对比

超声波雷达技术方案各有优缺点，模拟雷达占据主要市场。 超声波雷达的技术方案一般包括模拟、四线数字、两线数字、三线有源数字，在信号干扰的处理效果上依次提高。 四种技术方案在技术难度、装配和价格等方面各有优缺点。 目前市场上多采用“模拟”技术路线，其优点是产品成本低，但容易受到外界环境的干扰。 在未来智能化趋势下，“数字化”技术路线将更受青睐。 在“数字化”技术路线下，信号数字化可以大大提高雷达的抗干扰能力，但成本高，技术难。 在目前的技术阶段，大部分只能采用四线方式。

▲超声波雷达四大技术路线方案

超声波雷达市场主要由博世（BOSCH）、日本村田（Murata）、日本尼塞拉（Nicera）占据，国内奥迪威和同志电子具有较高的竞争力。 奥迪威是中国领先的超声波传感器制造商。 2016年奥迪威车载超声波传感器销量为2627万只，全球车载超声波传感器市场容量约为2.74亿只。 奥迪威的车载超声波传感器占全球乘用车市场份额的9%。 奥迪威最大的客户是台湾同志电子。 台湾同志电子的核心产品是倒车雷达，2016年市场占有率亚洲第一。

超声波市场有望在中短期内继续向好，长期内可能被其他雷达传感器取代。 目前，后置超声波雷达装载率最高，达到45.2%，“前向+后置雷达”装载率为28.3%，未配备率为26.5%。 随着自动驾驶的发展，“前向+后向”雷达有望成为标配。 因此，预计中短期内超声波雷达市场渗透率将继续提升，但从长期来看，未来部分或全部超声波雷达将被毫米波雷达和激光雷达取代未来会有更好的综合表现。 代替。

据测算，2019年、2020年和2025年超声波雷达市场规模将分别达到42亿元、87亿元和192亿元。 2016-2025年复合增长率将达到38%左右。

4、摄像头：ADAS系统的主要视觉传感器

车载摄像头是ADAS系统的主要视觉传感器，是最为成熟的车载传感器之一。 图像经镜头采集后，摄像头中的感光元件电路和控制元件对图像进行处理，转换成计算机可以处理的数字信号，从而实现对车辆周围路况的感知. 摄像头主要应用于360全景影像、前方碰撞预警、车道偏离预警、行人检测等ADAS功能。

▲摄像头检测到马路上的行人

▲摄像头在全景停车系统中的应用

ADAS系统配备了6个以上的摄像头。 根据不同ADAS功能的需要，摄像头的安装位置也不同。 主要分为前视、后视、侧视和内置。 实现自动驾驶后，全套ADAS功能将配备6个以上摄像头。 前视摄像头的单价在1500元左右，因为需要复杂的算法和芯片，后视、侧视和内置摄像头的单价在200元左右。 ADAS的普及应用液位仪联网，为车载摄像头传感器带来了巨大的市场空间。

▲摄像头安装位置及特点

短期内，单目摄像头将是主流技术路线。 前视摄像头ADAS系统分为两种技术路线：一种是单目摄像头，一种是双目摄像头。 与单目摄像头相比，双目摄像头功能更强大，测量更准确，但成本相对较高，因此多安装在高档车上。 双目摄像头的方案受制于成本、制造工艺、可靠性、精度等综合因素，难以在市场上推广，而单目摄像头的低成本可靠方案，结合其他传感器，完全可以满足市场的需求。 L1、L2 和部分 L3 场景中的功能。 因此，在目前的市场环境下，单目摄像头方案仍将是主流。

该相机主要用作雷达辅助传感器。 摄像头虽然分辨率高，可以检测物体的纹理和颜色，但在逆光或光影复杂的情况下，视觉效果较差，容易受到恶劣天气的影响。 因此，摄像头获取的图像信息将主要负责几个领域，作为激光雷达和毫米波雷达的补充。

摄像头产业链大致可分为上游元器件生产、中游模组封装集成、下游产品应用三部分。

1）上游元器件主要包括CMOS传感器、镜头组、DSP等。在上游市场，CMOS传感器和DSP主要被索尼、三星、TI、安森美等国外企业垄断。 国内企业在镜头组生产方面具有优势，其中自主品牌舜宇光学等具有较高的竞争力；

2）中游封装集成包括模块封装和系统集成两部分。 模组封装集成工艺复杂，市场被国外企业垄断。 主要制造商包括松下、索尼和法雷奥。

3）下游产品用于主机厂和4S店。

车载摄像头行业对制造工艺要求高，认证周期长。 相较于手机摄像头，车载摄像头所面临的工作条件更为严酷，需要满足耐高温、抗震、抗磁、稳定性等多重要求。 尤其是ADAS系统中使用的前视摄像头，涉及到行车安全，对可靠性的要求必须非常高，因此对车载摄像头的生产工艺要求非常高。 企业在成为主机厂的一级供应商之前，需要经过大量不同类型的严格测试。 一旦进入整车厂的供应体系，就会形成很高的壁垒，很难被替代，替代成本也很高。 比如国外视觉传感器龙头Mobileye，从研发进入前装市场用了八年时间。

据测算，预计2019年摄像头传感器市场规模将达到150亿元，进入L3阶段。 2020年和2025年市场规模将达到205亿元和315亿元，2016-2025年复合增长率将达到17%左右。

4、多传感器融合是必然趋势

ADAS集成了多种传感器，带动了传感器市场的发展。 随着未来智能汽车占比的不断提高，ADAS市场将加速增长。 根据高盛全球投资研究部的研究，目前全球ADAS渗透率普遍不高，欧美日渗透率仅为8%-12%。 据盖世汽车研究院测算，ADAS在我国的渗透率约为2%-5%。 从生命周期来看，ADAS实现了从导入期到成长期的跨越。 总体来看，在智能驾驶和无人驾驶的浪潮下，汽车电子化、智能化水平不断提升，ADAS有很大的成长空间。 环境感知是ADAS的硬件基础，传感器的应用必不可少。 ADAS渗透率的提升将带动车用传感器需求大幅增长，未来传感器市场规模将进一步扩大。

▲ADAS集成多个传感器

环境感知传感器是汽车的眼睛，毫米波雷达综合优势突出。 在智能时代背景下，环境感知尤为重要。 不同传感器的原理和作用各不相同，在不同的场景下发挥各自的优势，很难相互替代。 毫米波雷达综合优势突出，有望率先成为ADAS系统的主要传感器。

▲ 各种传感器优缺点对比

▲毫米波雷达综合优势突出

单个传感器特性突出液位仪联网，无法形成完整的信息覆盖。 多传感器融合是未来发展的必然趋势。 并为Level3-Level5自动驾驶解决方案的实现提供了必要的技术储备。 目前，自动驾驶环境感知的技术路线主要有两条：一是以特斯拉为代表的以视觉为主导的多传感器融合方案，二是以低成本的激光雷达为主导，典型代表如谷歌Waymo。 特斯拉、奥迪、通用等国外主流车企纷纷发布自动驾驶汽车多传感器方案。 多传感器融合对于确保车辆的全球定位和对周围环境的理解至关重要。

一般来说，ADAS所使用的传感器主要包括摄像头、雷达、激光和超声波等，它们可以检测光、热、压力或其他用于监控汽车状态的变量。 杆内或挡风玻璃上。 ADAS中每一类子系统的运行都离不开对信息的采集、处理和判断，判断完成后，系统向车身发出指令，使汽车执行不同的动作等阶段。 在这样的过程中，雷达、摄像头等传感器，以及MCU或图像处理IC等处理器，成为最重要的使用元器件。 在通往L5级自动驾驶的道路上，ADAS系统的成熟和完善是基本保障。