车载传感器研究

知识点：传感器

一、车载传感器升级进行时

汽车传感器的功能从感知车内系统升级到兼顾对环境和人的感知。根据功能区分，汽车传感器可分为环境感知和车身感知两大类，其中车身感知传感器负责对车内系统的感知；环境感知传感器是自动驾驶时代的新增量，负责对车舱内舱外环境的感知及对驾驶员和乘客的感知。我们认为，在汽车智能化和电气化的驱动下，车身感知传感器及环境感知传感器均迎来行业机遇。

• 驱动力一：汽车智能化

自动驾驶渗透率提高，推动传感器配置率、价值量提升。在法规政策、关键技术进步的不断助 推下，2021 年 9 月我国 L2 级乘用车新车市场渗透率已经达到 20%。与此同时，奔驰 L3 级别自动驾驶汽车有望在 2022 年实现落地。奔驰 L3 级别自动驾驶的落地离不开大量传感器的应用，在常规 ADAS（毫米波雷达等）的基础上，DRIVE PILOT 预埋了更多软硬件以实现“冗余”，增加了包括激光雷达、侧窗摄像头、湿度传感器等设备，并配备更系统的地图定位、差 速 GPS 以辅助 L3 级别的自动驾驶。我们认为，随着自动驾驶升级，功能复杂度与传感器需 求呈正向关系，对雷达以及摄像头的选用趋势明确，硬件预埋+OTA 模式推动传感器渗透率、 采用率、价值量快速上升。

车身感知传感器智能化升级的驱动因素是汽车零部件及架构的智能化升级。作为车规级产品，传统车身传感器在技术和成本上已近稳态，但传感器的综合应用仍具有边际价值。例如，智能座舱中人脸识别、智能进入、个性化车身控制等功能依赖于对驾驶员的感知；智能空调出风口、智能氛围灯对内置传感器提出智能化需求；抬头显示、视线跟踪等需要与其他硬件相融合的功能给汽车传感器提供了新的装配空间。我们认为，汽车智能化升级背景下，车身感知传感 器应用场景更加丰富，同时智能化的要求有望提升价值量。

• 驱动力二：汽车电气化

新能源汽车持续高景气度，车身传感器迎行业机遇。新能源汽车从根本上变革了汽车的动力与传动系统，能量由动力电池提供，对应的传感器也有所不同；车内大部分机械的刚性信号被柔性的电信号取代，电源系统中电流传感器需求提升；为更好控制电机的出入电压计电流，传感器精度要求随之提升。我们认为，新能源汽车渗透率提升，将带动相关车身传感器需求放量。

环境感知传感器按安装于汽车位置的不同可以分为外部感知传感器和内部感知传感器。外部感知传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。汽车迈入自动驾驶时代后，环境感知需求从简单的倒车警示到满足各级别自动驾驶需求，催生环境感知传感器新一轮升级迭 代；内部感知传感器 DMS 在法规的推动下成为行业标配而显著放量，舱内感知的需求从对驾 驶员的监测拓展至到对乘客的监测，OMS 渗透率逐渐提高。我们认为，汽车智能化时代下， 车用传感器行业迎来新增量。

自动驾驶是外部感知传感器升级的核心动力。随着自动驾驶等级的逐步提高，车载摄像头的使 用数量、清晰程度逐步提升；超声波雷达和毫米波雷达目前应用比较成熟。我们认为，随着自动驾驶等级的逐步提高，各主机厂和供应商发力于性能更优的感知部件与感知方案，外部感知传感器行业有望迎来升级，如 4D 毫米波雷达有望带来新的行业增量，激光雷达为 L3 级以上 自动驾驶标配，搭载率有望提升。

毫米波雷达是目前自动驾驶中广泛应用的环境感知传感器。毫米波雷达通过天线发射波长 1- 10 毫米的毫米比，将反射的回波转化为电信号得到目标物体的物理信息，然后将信号传递给汽车控制器。毫米波雷达具备体积小、精确度高、不容易受环境影响、性价比高等优势。技术路线上看，调频连续波（FMCW）为当前主流方案，通过连续发射调频信号测量距离、角度和速度等信息，具备发射功率较低、成本低和信号处理相对简单等特点。我们认为，毫米波雷达在近距离探测上优势明显并且成本较低，有望成为主流传感方案。

激光雷达是高级别自动驾驶的基石，厂商加速布局。激光雷达利用激光脉冲达成厘米级探测精 度，是非纯视觉方案的核心传感器之一。目前激光雷达的市场格局还未达到稳态，随着技术迭代和主机厂自动驾驶需求提高尚存结构性变化可能。根据法雷奥年报披露，当前单只激光雷达价格低于 1,000 美元，随着激光雷达价格下探，搭载量有望提升。我们认为，在目前技术条件下，激光雷达是实现 L3+级自动驾驶技术的标配，L3 智能驾驶汽车有望带动激光雷达在 2022 年规模化量产。

汽车传感器呈现融合化趋势。通过将不同的传感器的采集数据集成至同一 ADAS 子系统，辅以 软件算法可以实现多个传感器融合。通过各传感器的信息汇总与分析，传感器融合具备更强的 可靠性与稳定性，提高汽车在不同环境中的适应能力。多个传感器融合产生大量的原始数据也 需要特定算法和微控制器进行优化处理，硬件与软件的交互升级或将成为汽车传感器供应商和 主机厂的研发重点。我们认为，相比于单一传感器，传感器融合优势明显，未来有望成为主 流。

摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达由于成像原理不同参数各异，互补或成更优选择。单纯依赖摄像头的视觉方案存在光照依赖，需要将 2D 信息转换为 3D 图像，精确度不及预期且对算法的要求更高；毫米波雷达在近距离探测及性价比方面具有优势，但相较于激光雷达探测距离较短、分辨率较低；激光雷达优势在于探测距离和精度，但当前成本远高于其他传感器。当前除特斯拉采取纯视觉方案外，主流主机厂多采取各传感器融合的方案实现性能互补。我们认为，在高级别自动驾驶中，感知融合方案成为行业主流。

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1、GB5226.1-2008 机械电气安全

2、GB19517-2009国家电气设备安全技术规范