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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