智能驾驶行业报告：激光雷达投资价值（34页）

行业报告下载 2022年10月19日 08:34 管理员

美国汽车工程师学会（SAE）将智能驾驶的发展按驾驶控制权的归属分为六个阶段：L0-L2 为较低阶辅助驾驶阶段，由驾驶员主导、系统辅助完成；L3-L5 为高阶智能驾驶阶段，驾驶决策责任方逐步由驾驶员过度到系统。智能驾驶按技术架构分为感知、决策和执行三个层次。感知层是汽车的“眼睛”，主要负责对环境信息和车内信息的采集与处理；决策层是汽车的“大脑”，依据感知信息来进行驾驶决策判断；执行层相当于汽车的“四肢”，按照决策结果对车辆进行控制。这其中，感知层是实现智能驾驶的基础和前提，在信息传输上归纳为三个层面：1、物理信息，包括姿态、速度、形状、温度、能耗等；2、语义信息，辨别物体的类别；3、行为预测，预测物体的行为。智能传感器是感知层的硬件核心。感知层通过传感器实现对信息的感知，根据作用机理不同分为传统传感器和智能传感器，前者主要负责车辆对自身状态的感知，安装在动力总成、底盘系统等汽车关键部位，该类传感器多以 MEMS 工艺生产，具有低成本、高可靠性、小体积等优势。

后者负责从车辆外界获取信息，是智能驾驶感知层的硬件核心，主要包括车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达四大类别的硬件传感，具备两个显著特征：1）量少价高，与传统传感器相比，智能传感器数量少且价格高，基本都在百元以上，占据了汽车传感器总成本的绝大部分；2）量随级升，随着汽车 SAE 等级提升，为了提高感知冗余，所需配备的智能传感器数量随之增多。智能驾驶需要传感器满足成本、可靠性、距离、精度等不同维度的需求，由于各类传感器互有优劣，难以替代，因此多传感器融合已成为大势所趋。要实现高级别的智能驾驶，仅靠不同传感器之间简单的堆叠和并列是远远不够的，通过主次分明、有机统一的传感器融合方案，激发核心传感器之间的“化学反应”，实现更优异的感知表现，并使辅助传感器对系统整体能力做到恰到好处的补充，才是打造智能驾驶车辆感知系统的必要之举。目前对于智能驾驶的感知层融合配置，市场上主要有两大技术流派：一类是“摄像头主导”方案，感知系统由摄像头主导+毫米波雷达组成，轻感知重算法，以特斯拉为典型代表；另一类是“激光雷达主导”方案，感知系统由激光雷达主导+摄像头+毫米波雷达组成，重感知轻算法，以 Waymo、百度等无人驾驶型企业和蔚来、小鹏、理想等造车新势力为典型代表。