隨著人工智能的蓬勃發展，自動駕駛正漸行漸近。依據汽車智能化程度和人類在駕駛過程中參與度的不同，美國機動車工程師協會(SAE)將自動駕駛分為 6 級(L0-L5)、美國高速公路交通安全管理局(NHTSA)將自動駕駛分為 5 級(L0-L4)。在 SAE 分級標準下，L0-L2 屬于高級駕駛輔助系統(ADAS， Advanced Driving Assistant Systems)， L3-L5 則可稱為自動駕駛系統，且 L5 為無人駕駛，可以實現汽車的完全自動化、能夠自主響應各種緊急情況。

SAE/NHTSA 自動駕駛等級劃分

從無自動化到自動駕駛，這一過渡階段所用的各類駕駛輔助技術均屬于 ADAS。 ADAS 可分為速度輔助、制動輔助、車道輔助及其它輔助四類，包括自適應巡航(ACC)、前向碰撞預警(FCW)、行人碰撞預警(PCW)、車道偏離預警(LDW)、盲點探測(BSD)等功能。 目前，全球自動駕駛技術研發尚處早期，量產車大多集中于 L1-L2 階段， FCW、 PCW和 LDW 是核心焦點。

ADAS 分類及功能介紹

ADAS 的滲透率正快速攀升， IHS 預計 2020 年時全球 ADAS 滲透率將從 2015 年的 10%增至 30%，歐洲地區由于車規要求滲透率更高達 86%。相應的，全球 ADAS 市場不斷擴大，據 Grand View Research 統計，全球 ADAS 市場規模將從 2016 年的 141.5 億美元，增長至2025 年的 674.3 億美元，年復合增長率 19%。

2016-2025E 全球 ADAS 市場規模增長

傳感器是感知層核心

自動駕駛的工作過程可分為三層：(1)感知層： 通過傳感器探測周圍環境，將各類環境信息轉換為電信號;(2)決策層： 在汽車電子控制單元(ECU)的幫助下，利用算法分析環境數據， 并發出操作指令;(3)執行層： 根據指令，通過各種執行器完成相應的汽車操控。

汽車傳感器是感知層的核心部件， 遍布車輛全身。一輛汽車所搭載的傳感器數量的多寡，直接決定了其智能化水平的高低。目前， 普通家用轎車中約配有數十個傳感器，高檔轎車中則多達 100 多個。

汽車傳感器遍布車輛全身

汽車傳感器可分為環境監測、車身感知兩大類。在一輛汽車所配臵的傳感器中，呈現出環境監測傳感器量少價高，而車身感知傳感器量多價廉的特點。同時，隨著汽車 SAE 級別的提升，所需的環境監測傳感器數量增長迅速，占據了汽車傳感器總成本的絕大部分。

環境監測傳感器用于探測和感知周圍環境，是實現自動駕駛所必需的傳感器，包括攝像頭和雷達兩類。 1)攝像頭在獲取圖像數據后，通過圖像識別技術，可以實現距離測量、目標識別等功能。 2)雷達利用發射波和反射波之間的時間差、相位差等信息， 獲得目標物體的位臵、移動速度等數據。按所使用的不同類型的波，雷達可以分為超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達三類。

車身感知傳感器用于獲取車身信息，如胎壓、油壓、車速等，是維持汽車正常、穩定、安全行駛所必備的基礎傳感器。按測量參數類型的不同，車身感知傳感器包括壓力傳感器、加速計、陀螺儀、流量傳感器等。以 MEMS 工藝生產該類傳感器，具有低成本、高可靠性、小體積等優勢，已逐步取代了基于傳統機電技術的傳感器。后文將車身感知傳感器統稱為汽車 MEMS 傳感器。

主要汽車傳感器在各級 SAE 中的應用

在環境監測傳感器中，超聲波雷達主要用于倒車雷達以及自動泊車中的近距離障礙監測，攝像頭、毫米波雷達和激光雷達則廣泛應用于各項 ADAS 功能中。四類傳感器的探測距離、分辨率、角分辨率等探測參數各異，對應于物體探測能力、識別分類能力、三維建模、抗惡劣天氣等特性優劣勢分明。 各種傳感器能形成良好的優勢互補，融合傳感器的方案已成為主流的選擇。

環境監測傳感器原理及應用

(一)攝像頭/毫米波雷達/激光雷達技術創新活躍，市場規模增長迅速

汽車傳感器中， MEMS 傳感器和超聲波雷達的技術和應用已經相對成熟， 而攝像頭、 毫米波雷達和激光雷達正隨著自動駕駛技術的蓬勃發展，迎來活躍的技術創新。我們預計，2016-2025 年， MEMS 傳感器和超聲波雷達市場規模年復合增速分別為 5%/10%， 攝像頭、毫米波雷達和激光雷達市場規模年復合增速分別為 26%/22%/48%; 汽車傳感器整體市場2025 年時將達 615 億美元(18% CAGR)，未來成長空間廣闊。

2016-2025 汽車傳感器市場規模預測

(1)MEMS 傳感器

MEMS 傳感器是傳統汽車電子系統的重要組成部分，廣泛應用于電子車身穩定程序(ESP)、防抱死(ABS)、電控懸掛(ECS)、胎壓監控(TPMS) 等系統。其中，壓力傳感器、加速計、陀螺儀與流量傳感器是汽車中使用最多的 MEMS 傳感器，總份額占汽車 MEMS 系統的 99%。

(2)超聲波雷達

超聲波雷達主要應用于倒車雷達，以及自動泊車系統中近距離障礙監測。倒車雷達已經由高端車型下沉到中低端車型，滲透率較高，前裝率達 80%左右。倒車雷達系統通常需要 4 個 UPA 超聲波雷達，而自動泊車系統需要 6-12 個超聲波雷達，典型配臵是 8 個 UPA+4個 APA。 自動泊車系統的普及，將為超聲波雷達的增長注入新的動力。

UPA/APA 超聲波雷達對比

(二)攝像頭

汽車攝像頭按視野覆蓋位臵可分為前視、環視(側視+后視)及內視攝像頭，其中前視攝像頭最為關鍵，可以實現 LDW、 FCW、 PCW 等功能。前視攝像頭又有單目攝像頭、雙目攝像頭，乃至多目攝像頭等不同的解決方案。雖然雙目或多目攝像頭具有更高的測距精度和更廣的視角，但由于其成本較高以及對精度和計算芯片的高要求，使得其仍未能大規模量產。目前， 以 Mobileye 領銜的單目攝像頭解決方案是市場的主流。

不同類型前視攝像頭解決方案對比

(三)毫米波雷達

按輻射電磁波的方式不同，毫米波雷達可分為脈沖類型和連續波類型，目前連續波類型中的調頻連續波(FMCW, Frequency Modulated Continuous Wave)是主流方案。雖然早在20 世紀 70 年代，德國就嘗試研發車載毫米波雷達，但由于造價高昂、體積龐大，無法大規模推廣; 90 年代后期，隨著微電子技術的發展， 單片微波集成電路(MMIC)的出現使得毫米波雷達低成本、小型化成為可能; 近年來，受益于自動駕駛的提振，毫米波雷達廣受關注，全球范圍內掀起研發熱潮。

車載毫米波雷達發展歷史與趨勢

按輻射電磁波的頻率不同，目前毫米波雷達主要有 24GHz 和 77GHz 兩種。其中， 24GHz主要用于中短距離(15-30m)，稱為 SRR(Short Range Radar)， 77GHz 主要用于長距離(100-250m)，稱為 LRR(Long Range Radar)。長期以來，毫米波雷達的頻率使用各國標準不一，比如日本等少數國家還采用 60GHz 頻段。

2015 年世界無線電通信大會(WRC-15)將 77.5-78.0GHz 頻段劃分給無線電定位業務，至此 77-81GHz 已全部被正式劃分為無線電定位業務，因此 77-81GHz 的車載雷達將是主流發展方向。事實上，歐洲和美國都已經宣布將逐步限制和停止 24GHz 頻段在汽車雷達中的使用，下一代的替換產品 79GHz 雷達各國也正在積極研發中。 從 24GHz、 77GHz、到 79GHz，雷達的距離分辨率提高的同時， 研發難度和成本也大幅增加。

激光雷達主要方案及廠商

機械激光雷達的精度與線束成正比，線束越多則精度越高， 同時成本也大幅提升。 目前16 線、 32 線、 64 線激光雷達較為常見，同時也不乏 128 線、甚至 300 線等前沿產品。

32 線與 300 線激光雷達掃描效果對比(左 32 線，右 300 線， 場景為斯坦福校園)

傳統市場被 Tier 1 把控，新興領域中國有望突圍

整體而言，目前全球汽車傳感器市場主要由博世、 電裝、森薩塔等 Tier 1 廠商所把控。而半導體元器件一般是汽車傳感器上游中，壁壘最高、價格最昂貴的部分，因此安森美、英飛凌、 NXP 等半導體廠商也從汽車傳感器產業鏈中攫取了豐厚利潤。

汽車傳感器主要廠商相關業務營收(2016)

在少數細分領域中，中國廠商憑借高性價比和定制化服務等優勢，已經占據一席之地。例如，奧迪威的 UPA 超聲波傳感器器件全球市占率達 9%，舜宇的車載攝像頭鏡頭全球市占率超 30%等。

隨著自動駕駛技術的興起， 車載攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等新興高成長領域市場空間廣闊、創新活躍，其中涌現了一大批中國創業公司。這些新興領域中， 技術路線百家爭鳴、技術標準尚未被國外大廠壟斷。同時，在國內良好的創業環境、海內外優秀人才加盟、近年電子產業鏈積累等因素的共同作用下， 中國企業有望突圍。

(一)國外大廠壟斷 MEMS 傳感器，封測價值凸顯

博世是全球 MEMS 傳感器龍頭企業，與包括 Sensata、NXP (Freescale)、Denso、ADI、Panasonic、Infineon 等在內的國外 Tier 1 或半導體大廠共同壟斷了汽車 MEMS 傳感器市場。據 IHS統計，全球前十大汽車 MEMS 傳感器公司的總市場份額累計超過 85%。

全球前十大汽車 MEMS 傳感器廠商營收(2015)

作為汽車 MEMS 傳感器，乃至整個 MEMS 市場的絕對領導者，博世在營收、產品線數量、系統集成能力三個維度均穩居全球第一。國內的明皜傳感、 深迪半導體、 美新半導體等公司均推出了車載 MEMS 傳感器產品，但仍與國外大廠差距明顯。

全球 MEMS 廠商競爭坐標：器件 vs. 系統 vs. 產品線

MEMS 產業鏈包括設計、 制造、 封裝測試和系統集成。全球主要的 MEMS 制造代工廠有STM、 Teledyne DALSA、 Silex Microsystems、臺積電等，封測廠有日月光、 Amkor、長電科技、華天科技等。與普通 IC 不同， MEMS 的封裝要求高、測試復雜度大，因此封裝測試占其總成本的比例高達 60%-80%。

MEMS 封裝要求高、 測試復雜度大

(二)超聲波雷達國內廠商成功局部突圍，國產替代前景可期

全球超聲波雷達模組市場由博世、 法雷奧主導，國內廠商有***同致電子、航盛電子、豪恩、輝創電子、 上富電技等。超聲波傳感器器件市場由博世、日本村田制作所、尼賽拉等主導，國內廠商以奧迪威為代表。

超聲波雷達的發展已經相當成熟，國內廠商與國外巨頭相比技術差距并不大。然而，國內超聲波雷達廠商雖多，大部分卻未能進入前裝市場。一方面，國內廠商的產品在穩定性和可靠性方面還有待進一步打磨，另一方面整車廠的 Tier 1 供應商較為穩定、進入驗證周期漫長。

憑借著高性價比的產品、快速及時的服務，國內的同致電子、豪恩、奧迪威的 UPA 產品，已成功突圍進入國內各大車廠。

? 同致電子的 UPA 超聲波雷達在亞洲 OEM 市場中份額第一，客戶有上海通用、上海大眾、東風日產、上汽、奇瑞、吉利等。

? 豪恩的 UPA 超聲波雷達成功切入上海大眾、一汽大眾、吉利汽車、力帆汽車、上海通用五菱等客戶。

? 2016 年， 奧迪威的 UPA 超聲波傳感器器件銷量達 2627 萬，據公司招股說明書估算，其占全球市場的份額約為 9%。此外，公司的 APA 超聲波傳感器也已經于 2016 年投放市場。同致電子、豪恩分別是奧迪威 2017 年第一、第三大客戶，占其營收比例為24%、 5%。

(三)車規級攝像頭模組海外大廠主導，零部件已有國產突破

考慮到安全性及復雜的駕駛環境，車規級攝像頭在耐高溫、抗震、防磁和穩定性等四方面有著嚴苛的性能要求。車載攝像頭模組均價超 500 元，而類似配臵的手機攝像頭均價不足百元。

車規級攝像頭性能要求

目前， 車載攝像模組市場主要被海外大廠瓜分，包括日本的松下、富士通天、索尼，歐洲的法雷奧、大陸等，幾乎都是全球前列的 Tier 1 供應商。國內手機攝像頭產業鏈廠商舜宇光學、 歐菲光、 晶方科技等正積極發展車載攝像頭模組業務。

全球車載攝像頭模組封裝主要廠商市場份額(2015)

攝像頭模組的上游主要有 CMOS 圖像傳感器(CIS, CMOS Image Sensor) 以及鏡頭的供應商。 在車載攝像頭零部件方面， 豪威科技(并購)和舜宇光學(手機產業鏈基礎延伸)已實現國產突破。

車載攝像頭產業鏈

? 相比 CCD， CMOS 圖像傳感器的高速、高動態、低成本特性更適合應用于高速運行且光線條件變化劇烈的實際駕駛環境。 CIS 由于其較高的技術壁壘，大部分市場份額同樣被國外大廠所把控，車載 CIS 全球前五大廠商安森美、豪威(中資控股)、Pixelplus、索尼和松下的合計份額近 90%。

全球車載攝像頭 CIS 主要廠商市場份額(2016)

? 攝像頭鏡頭是中國企業的傳統優勢產業， ***大立光電、 舜宇光學、玉晶光電位列全球攝像頭鏡頭企業前列。據舜宇相關負責人， 自 2012 年起，舜宇全球車載鏡頭出貨量第一，市占率達 30%以上。

全球攝像頭鏡頭主要廠商市場份額(2015)

在攝像頭模組下游的是車載攝像頭解決方案供應商，這類企業的核心技術往往是視覺算法或視覺處理 ASIC 芯片。Mobileye 是全球車載攝像頭解決方案龍頭，兼具視覺算法和 EyeQ系列視覺處理器核心技術;國內相關初創企業有 MINIEYE、地平線、 中科慧眼、天瞳威視、蘇州智華、 縱目科技、 前向啟創、創來科技、 Maxieye 等。

主要車載攝像頭解決方案廠商對比

(四)毫米波雷達技術壁壘高，國內處于追趕狀態

毫米波雷達硬件部分主要由射頻前端 MMIC(Monolithic Microwave Integrated Circuit， 單片微波集成電路)、高頻 PCB 和信號處理系統組成，每一部分均有較高的技術壁壘，國內較為落后、處于追趕狀態;后端算法方面，國內現有技術同樣具有局限性，且國外算法受專利保護、價格高昂，其專利授權費約占總成本的 50%。

毫米波雷達構成拆分

全球毫米波雷達市場由 Tier 1 供應商主導。據佐思產研統計， 2015 年博世、大陸、海拉、富士通天、電裝為全球前五的廠商，合計占據 76%的份額。汽車雷達 MMIC 市場的絕大部分份額則被英飛凌、意法半導體、 NXP 和 TI 四家瓜分。

全球毫米波雷達主要廠商市場份額(2015)

2014-2016 年，國內涌現了一批毫米波雷達創業公司，大多由高校或產業界的科研人員所創立。

國內主要汽車毫米波雷達 MMIC 廠商及產品

包括 MMIC 創業公司加特蘭、意行半導體、矽杰等，毫米波雷達創業公司行易道、安智杰、蘇州豪米波、森思泰克、智波科技、隼眼科技、 安智汽車、承泰科技、 納雷科技、木牛科技、雷博泰克、華域汽車，易來達， 卓泰達、 MotorEye 等。這些企業中，大部分仍處于研發狀態，安智杰等公司的 24GHz 產品已實現量產。

國內主要汽車毫米波雷達廠商及產品

(五)機械激光雷達 Velodyne 一馬當先， L4+級車規量產是競爭焦點

激光雷達并不是新鮮事物，早已在航空航天、測繪等超長距離(千米以上)、非實時領域有幾十年的應用歷史。 激光雷達在 L3 級自動駕駛中開始導入，并由于其高精度、實時 3D點云建模的特點將成為 L3-L5 中最為關鍵的傳感器。目前，大部分車載激光雷達還僅用于試驗原型車上，主要因為：

? 當前 L3 及以上的量產車較少，僅有 2017 年 7 月奧迪發布的全球首款 L3 級量產車A8，以及 2018 年 7 月百度發布的全球首款 L4 級量產巴士阿波龍。

? 由于 L3 無法清晰認定車輛和駕駛員的責任， Waymo、福特、沃爾沃等選擇跳過 L3、直接研發 L4，導致激光雷達進入量產車市場的速度放慢。

美國 Velodyne 的機械式激光雷達起步早、技術領先，最新已推出 128 線原型產品 VLS-128。同時， Velodyne 與谷歌、通用汽車、福特、 Uber、百度等全球自動駕駛領軍企業建立了良好的合作關系，占據了車載激光雷達大部分的市場份額。

當前機械式激光雷達的價格十分昂貴， Velodyne 在售的 64 線/32 線/16 線產品的官方定價分別為 8 萬/4 萬/8 千美元。一方面，機械式激光雷達由發射光源、轉鏡、接收器、微控馬達等精密零部件構成，制造難度大、物料成本較高;另一方面，激光雷達仍未大規模進入量產車、需求量小，研發費用等固定成本難以攤薄。 Velodyne 總裁麥克〃耶倫曾表示，如果一次性購買 100 萬臺 VLP-32，那么其售價將會降至 350~500 美元之間。

Velodyne 車載激光雷達產品線

激光雷達市場剛剛興起， L4+車規級激光雷達還未出現， Velodyne 的地位遠難稱穩固。

1)海內外大批創業公司緊隨其后，包括 Quanergy、 Ibeo、 Cepton、 Aeye、 Innoviz、 LeddarTech、Innovusion、 禾賽科技、速騰聚創、北科天繪、鐳神智能、 北醒光子等。

2) Velodyne 所擅長的機械式激光雷達由于需要人工參與復雜的光路調試裝配，相比固態激光雷達不僅生產周期長、成本高，而且穩定性也很難達到車規級。未來在量產車中，固態激光雷達是大勢所趨，而這一領域中 Velodyne 并不具備明顯的優勢。

國內外車載激光雷達廠商產品對比

? Ibeo 的主要產品是 4 線或 8 線的低線束激光雷達， 其中與 Valeo 合作的 ScaLa 產品已為奧迪 A8 所搭載，是全球首款車規級量產激光雷達。 這種雷達一般被安裝在車燈或保險杠附近， 用于 L3 中對前方車輛、地線、路肩等進行識別， 與 L4+級激光雷達有較大差距。 Ibeo 不僅擁有激光雷達硬件技術，在相關軟件方面也有深厚的積累(ibeo.Reference、 ibeo.HAD)。

? Quanergy 于 2017 年發布了全球首款車載固態 OPA 激光雷達 S3，且于 2018 年 7 月通過了 IATF(國際汽車推動小組) 16949 認證。 公司已經與 Sensata 達成合作，共同建立一條車規級固態激光雷達生產線，預計將在 2019 年 9 月正式啟動，且有望將固態激光雷達的價格降到 250 美元。

? 禾賽科技的 40 線激光雷達 Pandar40，已與百度、蔚來汽車、智行者、馭勢科技、Roadster.ai 等公司合作完成早期客戶共同測試。 得益于國內的人力成本優勢， 公司相比國外競品， 交貨周期更短、售價更低。 同時，禾賽也于 2017 年底推出了固態激光雷達 Pandar GT， 應用了獨創的 ZOLO (Zoomable Light Oscillator) 技術。

? 速騰聚創不僅擁有 32 線機械激光雷達產品 RS-LiDAR-32 的量產能力， 而且已經推出了 MEMS 固態激光雷達產品 RS-LiDAR-M1。此外， 公司早在 2016 年上半年便在硅谷部署研發 OPA 固態激光雷達。 2018 年 6 月，速騰聚創和菜鳥網絡聯合發布無人物流車 G Plus，其搭載了三臺 RS-LiDAR-M1 Pre，這是固態激光雷達首次應用于無人駕駛領域。

我們看到，國內的激光雷達廠商擁有不俗的技術實力，在各路技術路線混戰的行業背景下機會巨大。 但無論何種固態激光雷達技術路線，能否率先實現 L4+級車規量產是競爭焦點、是決勝的關鍵所在。

汽車傳感器產業鏈