车载光学行业报告：ADAS，车载传感器、车载摄像头、激光雷达（37页）

行业报告下载 2022年04月27日 06:22 管理员

自动驾驶是新一代汽车的核心功能。2020年2月，国家发改委、工信部等11个国家部委联合印发了《智能汽车创新发展战略》，其将智能汽车定义为“通过搭载先进传感器、控制器、执行器等装置，运用信息通讯、互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术，具有部分或完全自动驾驶功能，由单纯交通运输工具逐步向智能移动空间转变的新一代汽车” 。自动驾驶建立在辅助驾驶（ADAS）升级迭代基础之上。按照自动驾驶分级，L3及以上才能称为自动驾驶，L5实现完全自动驾驶，目前主流是辅助驾驶L1~L2。根据罗兰贝格测算，2020年美国+欧盟+中国未实现L3及以上级别智能驾驶，L1及以下占比90%，其中 L1渗透率48%。 2025年，美/欧/中3个国家（地区）L2及以上搭载率有望提升至46%（美国45%；欧盟54%；中国40% ）。根据GGII数据，2021年1~11月，国内新车前装ADAS（L2）搭载率18.6%。智能驾驶（ADAS）分为感知层、决策层、执行层三层运行架构。感知层用于收集及预处理周围环境的信息，决策层对收集的数据整合、分析与判断，执行层根据判断结果做出实时反应。

三层运行架构分别对应（1）在哪里？即感知和定位；（2）去哪儿？即决策和规划；（3）怎么去？即控制和执行。感知层是“智能驾驶之眼”，承担环境感知功能，是实现智能驾驶的第一层硬件。感知层硬件包括摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等智能传感器设备。摄像头主要用于视觉传感，分辨率高于其他传感，可获取足够多的环境细节，但是受天气等外部环境影响较大；毫米波雷达能够穿透雾、烟、灰尘等，受环境影响小，但由于波长原因探测距离有限，也无法感知行人；激光雷达能对视觉+毫米波雷达的方案形成很好的补充，可形成高精度3D环境地图，只是当前成本较高。多传感器融合方案成为主流。自动驾驶的实现路径分两大阵营：1）特斯拉的纯视觉方案；2）多传感器融合方案。纯视觉方案在高级别自动驾驶上准确率会降低，无法满足复杂情况下的环境监测，存在安全保障缺陷；多传感器融合的方案以技术冗余来保证安全性，是目前实现L4/L5级别自动驾驶的主流路径。纯视觉方案：感知系统以摄像头为主，以特斯拉Autopilot HW3.0为例，传感器配置为8颗摄像头+12颗超声波雷达+1颗毫米波雷达。