中国车载激光雷达市场报告（33页）

行业报告下载 2022年06月01日 06:50 管理员

随着辅助驾驶功能逐步量产，乘用车辅助驾驶系统已成为行业标配，单项功能逐渐下沉至低端车型，同时高端车型上不断推出新功能，虽然受限于技术及法规等限制，L3及以上等级的自动驾驶短期内落地仍有一定难度，但在部分封闭低速场景下辅助驾驶功能的开发在不断升级，由此为开放高速场景下的辅助甚至自动驾驶功能设计积累基础经验，辅助/自动驾驶功能的探索升级离不开车辆对周围环境感知能力的提升，而感知能力提升的基础则是对各类传感器软硬件的不断开发组合。感知模型是基于概率的弱推理产出最小化误差的强决策模型，因此误差的产生无法避免，而ISO 21448 SOTIF则是为了将误差的出现概率降至可接受风险范围内而设立的标准，目的是减小自动驾驶系统由于传感器的局限性和驾驶员的误用而产生的风险。SOTIF要求感知模型除输出识别判断外，还需要输出判断的自信程度。在此标准下，当某一传感器感知模型自信程度较低时，最直接的做法便是采用其他自信程度更高的模型输出。

激光雷达在精确感知物体距离及形状上具有一定优势，具备厘米级分辨率，能够检测到路缘石等物体的形状及位置，同时可及时探测到车载摄像头深度神经网络中尚未遍历训练到的干扰物（如蓝天白云下的白色大卡车），与其他传感器互补结合使用可帮助感知系统减小探测误差，将已知非安全（区域2）及未知非安全（区域3）场景数量降至可接受的风险范围内。车载感知系统主要有三类探测任务，除最基础的物体检测&语义分割功能外，目标行为预测及自身位置定位同样是影响后续自动驾驶决策的重要输入。激光雷达作为目前车载传感器中可提供最丰富点云信息的传感器，通过自身数据的独特性为感知模型提供了更高一层的安全冗余。激光雷达在过去一直受限于成本及体积等问题难以大规模落地。而随着技术和生产效率的进步，激光雷达成本在近年开始快速下降，各主机厂已逐步将其纳入ADAS传感器方案中，其中国产新势力在激光雷达的部署上更为激进，将激光雷达作为新的科技卖点更为积极的探索其应用功能；同时国外品牌也开始逐渐将激光雷达部署到自家高端车型上；不同于早期奥迪搭载的近距离低分辨率激光雷达，目前车辆搭载的激光雷达根据厂商需求的不同已涵盖近程、远程等多种高分辨率激光雷达，未来随着激光雷达集成化的发展将进一步扩展激光雷达的车载应用前景。

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