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自动驾驶产业链及相关港美股标的梳理报告(94页)

行业报告下载 2021年09月16日 06:59 管理员

由于数量多且单车价值量较高,L2级占据了大部分的市场增长空间。我们预测到2025年时,单车价值量中,L1级别主要是 摄像头和毫米波雷达,平均单车总价值量约为143美元;L2级别主要是决策软件、AI芯片,平均单车总价值约为2850美元; L3级别主要是激光雷达,平均单车总价值约10381美元。但由于L2级别车辆销量较大,所以其整体市场规模很大,是L1级以 及L3+级市场的10倍以上。感知是实现自动驾驶极为重要的一环。只有车辆能够感知并且可以正确识别周围物体的时候,才能给决策机构正确的输入 信号从而实现自动驾驶。主流的环境感知设备有摄像头、超声波雷达、毫米波雷达以及激光雷达等。 从技术路线上分为纯视觉和多传感器融合两种:一种是以特斯拉为代表的视觉方案,主要依赖摄像头等成本较低的传感器 而不使用成本较高的激光雷达(据2021年7月的最新消息,特斯拉FSD Beta9方案也不采用毫米波雷达数据,只使用摄像 头数据)。

这种技术路线把更多精力放在研发强大的视觉算法及专用AI芯片的能力来处理自动驾驶可能遇到的所有情况; 另一种是绝大多数科技公司以及车企所采用的多传感器融合方案,因为以目前的技术发展水平来看,没有一个传感器能够 完成自动驾驶所需的全部功能,因此利用摄像头以及各种雷达进行环境感知,综合进行自动驾驶决策。 纯视觉更依赖视觉算法,多传感器融合需要解决不同传感器数据匹配问题。视觉算法目前存在测距不准、恶劣天气适应性 差等缺陷,对于算法是否能够弥补这些缺陷,学术界尚存在争议,不过这种路线的好处是硬件成本低,而且不需要为决策 权重分配而苦恼;多传感器融合的好处是可以发挥不同传感器的优势,但硬件成本高,且需要预设算法分配不同传感器的 决策权重,这也为判断带来一定隐患。车载摄像头壁垒较高,认证周期长。

与消费电子中的摄像头类似,车载摄像头图像采集部分主要包括镜头组和CIS芯片( CMOS Image Sensor,CMOS图像传感器)、驱动马达等。在成本构成上,根据前瞻产业研究院的报道,2020年车载摄像头 的成本构成中,CIS约占50%,模组封装占比25%,镜头组和马达滤光片分别占比14%和11%。车载摄像头设备对光线探测的 动态范围HDR(大于100dB,消费类CIS一般为70dB)、温度范围(-40℃~80℃)、稳定性(寿命8~10年)、LED闪烁抑制 和防磁抗震要求较消费电子产品高,因此车载摄像头具有更高的安全等级要求和工艺性能要求。

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标签: 汽车行业报告

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