汽車電子之傳感器行業(yè)研究報告

汽車電子之傳感器行業(yè)研究報告導語我們預計到2030年智能駕駛所帶動的感知層硬件市場規(guī)模可達3892億元，10年CAGR為23%。其中攝像頭1232億元，10年CARG為21%；超聲波雷達332億元，10年CARG為12%；毫米波雷達960億元，10年CARG16%；激光雷達1367億元，2025-2030年CARG41%。報告摘要：智能電動汽車優(yōu)質”賽道”，不確定中尋找確定性，尋找上游產業(yè)鏈投資機會智能電動汽車是未來5-10年投資的優(yōu)質”賽道”，在2020年風口啟動之初，市場最關注的是汽車的電動化屬性。新能源車是最確定性的方向，資本市場提前以科技股的投資理念給予特斯拉、蔚來、小鵬等造車新勢力高市值。隨著蘋果、小米等手機廠商進入智能汽車”賽道”，以及華為、Mobileye、百度等新興Tier1賦能傳統(tǒng)車企后來居上，智能電動汽車格局充滿不確定性。而巨頭大規(guī)模入局，意味著行業(yè)逐漸走向成熟。智能電動汽車終局不定，但在不確定中尋找確定性，我們認為當前階段上游零部件產業(yè)鏈的投資機會是相對確定的。圍繞智能化這條主線，建議首先關注感知層投資機會。軟硬件解耦趨勢下，智能駕駛零部件地位提升，建議關注感知層投資機會當前階段在汽車這個龐大應用場景下，集結云計算、AI、物聯網等前沿技術，正經歷電動化、智能化、網聯化、共享化變革。在特斯拉、蔚來、小鵬等造車新勢力推動下，智能汽車商業(yè)化落地漸行漸近，也將帶動上游產業(yè)鏈投資機會。圍繞汽車智能化這條主線，技術架構可以分成感知-決策-執(zhí)行層，感知層是汽車的“眼睛”將率先受益。感知層發(fā)展路徑：1）車企硬件軍備競賽已開啟，率先提高自動駕駛安全性和冗余性，單車傳感器配置在30+個。2）硬件配置先冗余再融合，在傳感器搭載數量和性能升級的基礎上，逐漸實現多傳感器融合。3）軟硬件解耦是最終趨勢，智能駕駛解決方案廠商將打破過去依賴于一級供應商的模式，未來將更多采取直接向車企提供硬件、軟件支持的方式，從而帶動相關零部件產業(yè)鏈地位提升。感知層細分”賽道”中，攝像頭確定性最強，激光雷達彈性最大我們預計到2030年智能駕駛所帶動的感知層硬件市場規(guī)?？蛇_3892億元，10年CAGR為23%。其中攝像頭1232億元，10年CARG為21%；超聲波雷達332億元，10年CARG為12%；毫米波雷達960億元，10年CARG16%；激光雷達1367億元，2025-2030年CARG41%。感知層四個”賽道”中：1）攝像頭增長確定性最強，在鏡頭和CMOS產業(yè)鏈環(huán)節(jié)格局向好。2）激光雷達”賽道”彈性最大，目前還處于技術驅動階段，風險與機遇并存。3）毫米波雷達猶存國產替代空間，雖然主要市場被Tier1占據，國產初創(chuàng)公司進行技術集成化創(chuàng)新，仍有打破壟斷的機會。4）超聲波雷達市場技術較為成熟，已有奧迪威等國內廠商布局。1軟硬件解耦趨勢下，智能駕駛零部件地位提升華為輪值董事長徐直軍曾稱：“每一個行業(yè)都有可能受到人工智能的影響，未來最能顛覆的一個產業(yè)就是汽車產業(yè)。自動駕駛電動汽車可能將中國16萬億產值的汽車業(yè)，包括周邊產業(yè)，徹底顛覆掉?！比虺擞密嚦鲐浛偭拷咏?億輛，以2萬美金的ASP來衡量，全球汽車是一個2萬億美元量級的市場。另2019年全球商用車出貨量2696萬輛，中國432萬輛。當前階段在車這個龐大應用場景下，集結云計算、AI、物聯網等前沿技術，正經歷電動化、智能化、網聯化、共享化變革。在特斯拉、蔚來、小鵬等造車新勢力推動下，智能汽車商業(yè)化落地漸行漸近，也將帶動上游產業(yè)鏈投資機會。

1.1智能化落地長周期下，感知層最先受益圍繞汽車智能化這條主線，技術架構可以分成感知-決策-執(zhí)行層。感知層是汽車的“眼睛”，環(huán)境感知是實現智能駕駛的第一步，通過組合多傳感器來感知環(huán)境，在V2X通信技術下實現車內車外通信。決策層是汽車的“大腦”，是實現智能駕駛的關鍵一環(huán)，融合多傳感器收集的數據，并做出最佳決策。執(zhí)行層相當于汽車的“四肢”，是智能駕駛的最后落腳點，根據決策實現縱向橫向的自動控制。多傳感器配置保證系統(tǒng)冗余：自動駕駛分為L0-L5六個等級。在等級要求上：L0-L1駕駛員參與對車輛橫向和縱向控制，L0-L2駕駛員完成目標和事件探測與響應。到了L3階段，在特定駕駛模式下由自動駕駛系統(tǒng)完成所有的動態(tài)駕駛任務，但期望人類駕駛員能正確響應請求并接管操控。在功能實現上：L1主要實現自適應巡航、自動緊急剎車、車道保持、泊車輔助等功能，L2能完成車道內自動駕駛、換道輔助和自動泊車；而L3可以進行有條件的自動駕駛如高速自動駕駛，城郊公路駕駛等；L4-L5最終實現車路協同，達到城市內自動駕駛。在硬件配置要求上：自動駕駛程度的遞進，需要多傳感器的融合，對攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達等感知層硬件的性能和數量提出更高的要求。1.2傳感知配置先冗余再融合，前向融合是最終趨勢多傳感器融合的感知系統(tǒng)可以形成互補，有效應對現實世界中的光照，天氣，路況各種復雜條件，以及再安全方面形成冗余設計。激光雷達對于距離的探測很強，也具備一定的全天候工作能力，在3D成像和高精度地圖定位方面具備優(yōu)勢。攝像頭的采樣率和分辨率很高，對于紋理信息獲取能力強，但是受到天氣的影響太大。相比于攝像頭和激光雷達，毫米波雷達的優(yōu)勢在于全天候工作特性，受不良天氣影響弱，測速、測距能力強。超聲波雷達主要適用于近距離感知，具備成本低車規(guī)級量產容易等優(yōu)勢。車企硬件軍備競賽已開啟，提高自動駕駛安全性和冗余性。從主要車企重點車型感知層硬件配置的情況來看，除特斯拉軟件能力強大硬件配置較為激進外，其他車企考慮到系統(tǒng)的冗余性，硬件配置持續(xù)推高。以特斯拉Model3為例，配置8個攝像頭，12個超聲波雷達，1個毫米波雷達。其他智能化程度較高的車企基本攝像頭配置在10個以上，超聲波雷達普遍在8-12個，毫米波雷達3-5個配置情況居多，另外還有車型領先配置了激光雷達。以蔚來ET7為例，搭載了11個800萬像素的攝像頭，12個超聲波雷達，5個毫米波雷達，和1個激光雷達。

前融合是未來趨勢，最終實現軟硬件解耦。傳感器融合分成兩種：前融合和后融合。后融合算法下，每個傳感器各自獨立處理生成目標數據，再由主處理器進行數據融合。而前融合只有一個感知算法，在原始層把各種傳感器的數據融合在一起，實現原始數據的同步，即空間同步和時間同步。相較于后融合，前融合的優(yōu)勢在于：1）前融合將所有傳感器的原始數據進行統(tǒng)一算法處理，降低了整個感知架構的復雜度和系統(tǒng)延遲；2）許多后融合感知中被過濾掉的無效和無用的信息，在前感知路線中通過與其他傳感器數據融合后進行綜合識別，可以創(chuàng)建出一個更全面、更完整的環(huán)境感知信息，大大提高感知系統(tǒng)的穩(wěn)健性。前融合對于提高感知系統(tǒng)的準確性和穩(wěn)健性有不可比擬的優(yōu)勢，但是實現多傳感的前融合對于軟件、硬件、通信提出了更高的要求：1）軟件算法需求：各個傳感器數據采集方式和周期相對獨立，后融合向前融合轉化需要實現數據空間和時間同步，來控制時間誤差需要在1微秒以內，100米外的物體距離精度要在3厘米以內，這樣需要主機廠在算法端給各個傳感器提供時間校準和空間標定的功能。2）芯片算力需求：整車所有傳感器原始數據都匯集到中央計算平臺進行處理，對于AI芯片的算力提出更高的要求。3）數據通信需求：一是車載的傳感器如毫米波雷達、攝像頭、激光雷達等來自于不同硬件廠商，因為產品接口與商業(yè)協議等等問題，有些傳感器無法獲得原始數據；二是車內通信帶寬需升級來支持多傳感器數據的并發(fā)。多傳感器前融合是長周期目標，目前還屬于智能駕駛發(fā)展初期，傳感器本身硬件升級還有長足空間。多傳感器發(fā)展路徑會趨向冗余再融合，在傳感器搭載數量和性能升級的基礎上，逐漸實現多傳感器融合。攝像頭從單目升級到多目，像素從2M到8M再到更高像素。毫米波雷達從低頻的24GHz毫米波雷達向77GHz和79GHz升級。激光雷達還處于技術驅動階段，還需翻越車規(guī)級量產和降成本兩座大山。而另一端軟件部分，也將從傳統(tǒng)的控制器算法向深度學習視覺算法到增強型學習決策算法，多次迭代到多傳感融合算法。軟硬件兩條腿走路，最終走向融合。

1.3軟硬件解耦趨勢下，智能駕駛零部件地位提升（一）汽車行業(yè)技術控制點轉移，Tier0.5角色應運而生傳統(tǒng)汽車技術控制點在于整車的效能，價值量最高的三大核心部件是發(fā)動機、變速箱和底盤，其他零部件和各種各樣的汽車電子控制系統(tǒng)由Tier1廠商提供。電動車核心三大件電池、電機、電控三電系統(tǒng)成本占比接近50%，而對于智能車而言，智能部件、軟件、智能座艙將成為汽車廠商差異化競爭的核心。我們認為在未來汽車產業(yè)鏈中，至少在智能電動、智能駕駛、智能座艙三個增量市場，會誕生位于車企和傳統(tǒng)Tier1產業(yè)鏈中間Tier0.5集成商填補技術空白。而這些Tier0.5的角色大概率會被三方勢力所占據：1）汽車廠商向下兼容走自研路線；2）科技巨頭和初創(chuàng)企業(yè)搶先布局賦能車企；3）傳統(tǒng)tier1廠商向上延伸拓展能力圈。最終會由哪一方勢力主導，是產業(yè)鏈循序升級分工的結果，但是Tier0.5集成商都扮演著加速產業(yè)落地重要角色。（二）智能駕駛軟硬件解耦趨勢，感知層產業(yè)鏈分工加速復盤歷史發(fā)展階段來看，在智能化轉型初期，車企自身具備智能駕駛能力尚淺，通常首選與智能駕駛解決方案合作。追溯特斯拉的智能化變革之路，智能駕駛合作伙伴由Mobileye到英偉達，最后走向自研的路線。在2020年以前，市場上主要的ADAS解決方案廠商為Moblieye和英偉達，Moblieye一度占比在90%以上。但是Mobileye的智能駕駛方案是“黑匣子”封閉式模式，不支持主機廠自主開發(fā)算法。而英偉達的方案相對靈活，有利于車廠自行開發(fā)軟件，特斯拉、小鵬、蔚來等造車新勢力相繼從Mobileye跨越到與英偉達的合作中。其中特斯拉走在最前面，已具備軟硬件全棧方案。同樣在2020年，國內的也涌現出像華為、地平線等國產智能駕駛解決方案廠商，已與長安、奇瑞、北汽等國產主機廠建立良好的合作關系。

我們認為，過去5年產業(yè)鏈在智能駕駛的探索已經取得實質性進步，包括像特斯拉已擁有軟硬件全棧能力，包括國內華為、地平線等廠商建立智能駕駛芯片能力。未來智能駕駛軟硬件解耦趨勢明顯，會帶動感知層產業(yè)鏈分工加速。隨著車廠積累更多算法能力，MobileyeEyeQ5走向開放，英偉達、華為、地平線等新品迭出，智能駕駛解決方案廠商將打破過去依賴于一級供應商的模式，未來將更多采取直接向車企提供硬件、軟件支持的方式，從而帶動相關零部件產業(yè)鏈地位提升。攝像頭率先實現解耦，整體感知層產業(yè)鏈分工是未來趨勢。特斯拉Model3三攝與采埃孚三攝主要差別在于：特斯拉只采集圖像信息，將三個CMOS嵌入在同一PCB板上，無需SOC信息處理器，將圖像信息直接傳輸到控制器進行處理。而采埃孚的CMOS嵌入在三塊不同的PCB板上，攝像頭具備完整的SOC，最終信息由Mobileye芯片進行處理。對于毫米波雷達，特斯拉選擇使用大陸的雷達模塊ARS4-B，其內部有一個NXP提供的77GHz雷達芯片組和32位MCU，并未實現數據收集與處理功能的解耦。

我們認為，特斯拉已經實現攝像頭的解耦，毫米波雷達等其他感知層產業(yè)鏈的持續(xù)分工是未來趨勢，越來越多OEM廠商也會向特斯拉模式趨近。

1.4感知層細分”賽道”中，攝像頭確定性最強，激光雷達彈性最大我們預計到2030年智能駕駛所帶動的感知層硬件市場規(guī)?？蛇_3892億元，10年CAGR為23%。其中攝像頭1232億元，10年CARG為21%；超聲波雷達332億元，10年CARG為12%；毫米波雷達960億元，10年CARG16%；激光雷達1367億元，2025-2030年CARG41%。感知層四個”賽道”中：1）攝像頭增長確定性最強，在鏡頭和CMOS產業(yè)鏈環(huán)節(jié)格局向好，我國已有具備全球競爭力的企業(yè)。2）激光雷達”賽道”彈性最大，目前還處于技術驅動階段，風險與機遇并存，國內廠商競爭實力與國外廠商齊頭并進。3）毫米波雷達猶存國產替代空間，雖然主要市場被Tier1占據，國產初創(chuàng)公司進行技術集成化創(chuàng)新，仍有打破壟斷的機會。4）超聲波雷達市場競爭激烈，技術壁壘較低。1）智能網聯車滲透率：2020-2025年L2-L3級的智能網聯汽車銷量占當年汽車總銷量的比例超過50%，L4級智能網聯汽車開始進入市場。到2026-2030年，L2-L3級的智能網聯汽車銷量占比超過70%，L4級車輛在高速公路廣泛應用，在部分城市道路規(guī)模化應用；到2031-2035年，各類網聯汽車、高速自動駕駛車輛廣泛運行。2）單車配置傳感器數量：從L2到L3再到L4/5升級，單車配備傳感器數量隨之提升。假設單車攝像頭裝載個數由5個到11個到15個，超聲波雷達由8個到12個，毫米波雷達從3個到5個到8個，激光雷達從不裝載到1至3個。3）價格趨勢：超聲波雷達和毫米波較為成熟，單價5%復合增速下降，激光雷達預計大規(guī)模量產后單價在200-300美元，攝像頭性能升級催化車載攝像頭單車ASP上升。2雷達：三種雷達逐步上車，強化感知功能2.1超聲波雷達：ADAS應用成熟，競爭壁壘較低超聲波雷達的工作原理是通過超聲波發(fā)射裝置向外發(fā)出超聲波，到通過接收器接收到發(fā)送過來超聲波時的時間差來測算距離。目前，常用探頭的工作頻率有40kHz，48kHz和58kHz三種。一般來說，頻率越高，靈敏度越高，但水平與垂直方向的探測角度就越小，故一般采用40kHz的探頭。超聲波雷達防水、防塵，即使有少量的泥沙遮擋也不影響。探測范圍在0.1-3米之間，而且精度較高，因此非常適合應用于泊車。

超聲波雷達類型可分為兩種：第一種是安裝在汽車前后保險杠上的，用于測量汽車前后障礙物的倒車雷達，這種雷達被稱為UPA。第二種是安裝在汽車側面的，用于測量側方障礙物距離的超聲波雷達，稱為APA。單個UPA超聲波雷達探測距離在15~250cm之間，單個APA超聲波雷達30~500cm之間，探測范圍更遠。一套倒車雷達系統(tǒng)需要在汽車后保險杠內配備4個UPA超聲波傳感器，自動泊車系統(tǒng)需要在倒車雷達系統(tǒng)基礎上，增加4個UPA和4個APA超聲波傳感器，構成前4（UPA）、側4（APA）、后4（UPA）的布置格局。目前超聲波雷達主要市場空間由Tier1廠商占據，截至2021年5月，汽車之家在售車型有8998款，配置了倒車雷達的車型有7074款，滲透率達到79%；其中配置前向雷達車型有2531款，滲透率達到28%。目前超聲波雷達較2.2毫米波雷達：國內廠商向高頻化、集成化國產替代毫米波雷達通過天線發(fā)射調頻連續(xù)波（FMCW），經目標反射后接收到的回波與發(fā)射波存在一個時間差，利用該時間差可計算出目標距離。通過信號處理器分析發(fā)射與反射信號的頻率差異，基于多普勒原理，可以精確測量目標相對于雷達的運動速度，進一步通過多目標檢測與跟蹤算法，實現多目標分離與跟蹤。車載毫米波雷達按工作頻段可以分為短程毫米波雷達SRR（24GHz頻段）、中程毫米波雷達MRR（76-77Ghz頻段）、長程毫米波雷達LRR（~77Ghz頻段）。24GHz毫米波雷達主要適用短距離范圍，應用范圍多為盲點監(jiān)測，車道保持和自動泊車等場景。77GHz毫米波雷達測距范圍可達100-250米，探測距離長、識別精度高且穿透力強，主要用于自適應巡航、向前碰撞預警和自動緊急剎車等場景中。

政策確定頻段劃分，77GHz雷達成為主流方向。歐洲電信標準化協會(ETSI)和聯邦通信委員會(FCC)對24GHz頻段中UWB頻段的限制，2022年1月1日以后，UWB頻段將無法在歐洲和美國使用，只有窄帶ISM頻段可以長期使用。21年3月，中國工信部發(fā)文，將76-79GHz頻段規(guī)劃用于汽車雷達，并計劃自2024年1月1日起，停止生產或者進口在國內銷售的24.25-26.65GHz頻段車載雷達設備。原本由24GHz占據的角雷達市場將在未來2-3年轉變?yōu)?7GHz雷達，77GHz雷達成為主要發(fā)展方向。目前毫米波雷達市場主要由Tier1廠商占據，其中短距離毫米波雷達主要市場份額由維寧爾（32%）、大陸（22%）、安波福（15%）、法雷奧（7%）構成，長距毫米波雷達主要由博世（40%）、大陸（35%）、電裝（15%）、安波福（6%）構成。拆分毫米波雷達結構可分為射頻前端，信息處理系統(tǒng)以及后端算法三大部分。射頻部分成本占比約40%，其中MMIC（25%）、PCB（10%）、控制電路（5%）。信息處理系統(tǒng)DSP占比10%，后端算法占比最高達50%。關鍵部件MMIC（單片微波集電路）包括多種功能電路，如低噪聲放大器（LNA）、功率放大器、混頻器、檢波器、調制器等，主要由英飛凌、飛思卡爾等海外廠商供應。雷達天線高頻PCB板：毫米波雷達天線的主流方案是微帶陣列，將高頻PCB板集成在普通的PCB基板上實現天線的功能，需要在較小的集成空間中保持天線足夠的信號強度。77GHz雷達的大范圍運用將帶來相應高頻PCB板的巨大需求。

毫米波雷達芯片CMOS工藝成為趨勢。CMOS工藝不僅可將MMIC做得更小，甚至可以與微控制單元（MCU）和數字信號處理（DSP）集成為SoC。國外主流供應商為TI、英飛凌和NXP，國內企業(yè)有加特蘭微電子、岸達科技等。2019年3月21日，加特蘭微電子發(fā)布了其革命性的Alps系列毫米波雷達系統(tǒng)單芯片，主要應用于前向AEB/LKA等主動控制ADAS。2020年4月15日，岸達科技正式發(fā)布了其低功耗、低成本的77GHzCMOS的雷達SoC芯片“ADT3101”,ADT2001結合毫米波雷達成像算法,可實現媲美激光雷達的成像效果。產品設計上高頻化、4D成像雷達創(chuàng)新落地。目前毫米波雷達市場主要被國外Tier1廠商占據，主要廠商集中研發(fā)和生產77GHz、79GHz雷達、4D成像雷達。2020年底，大陸集團宣布2021年量產首個4D成像雷達解決方案，寶馬成為首家量產搭載汽車制造商。21年4月，華為發(fā)布高分辨4D成像雷達，其采用12T24R大天線陣列（12個發(fā)射通道，24接收通道），比常規(guī)毫米波雷達3T4R的天線配置，提升了24倍，比業(yè)界典型成像雷達多50%接收通道。毫米波雷達產業(yè)鏈國內廠商實現局部突破。毫米波雷達的上游環(huán)節(jié)主體包括各硬件、軟件供應商。硬件由射頻前端（MMIC）、數字信號處理器（DSP、MCU）、天線PCB板等部分構成，軟件算法即后端算法。中國毫米波雷達芯片企業(yè)核心技術積累少，MMIC供應商集中為國際企業(yè)，如NXP、英飛凌、TI、意法半導體、瑞薩電子、得捷電子等。隨著近兩年中國集成電路產業(yè)進程的加快，毫米波雷達產業(yè)鏈國內廠商實現局部突破。2018年廈門意行半導體自主研發(fā)的24GHzSiGe雷達射頻前端MMIC套片，率先實現了中國該領域零的突破，現已實現量產和供貨。高端DSP芯片和MCU芯片主要被國外企業(yè)壟斷，DSP芯片供應商有亞德諾半導體、美高森美等公司。毫米波雷達高頻高速PCB板市場主要由國外廠商ROGERS、松下電器等占據，國內廠商有生益科技、滬電股份。2.3激光雷達：技術驅動初期，前裝上車在即激光雷達是通過發(fā)射激光并接收從物體反射回波，通過回波轉換成光電信號從而探測被測物的距離、方位、高度、速度等物理參數的主動遙感設備。激光雷達可以按照光源波長、發(fā)射系統(tǒng)、接收系統(tǒng)和掃描系統(tǒng)的不同進行元器件分類。

根據掃描活動部件的多少，可以分為機械式、混固態(tài)式和固態(tài)式激光雷達；根據測距原理的不同則可以分為ToF激光雷達和FMCW激光雷達。高階自動駕駛安全冗余，激光雷達被眾多車企選擇。目前自動駕駛感知層方案主要分成兩個派系，一個是以特斯拉為首的視覺派，以攝像頭為主導，高算法低感知要求。另一個是其他造車新勢力的多傳感融合方案，低算法高感知要求，具備更高的精確度和可靠性。長尾場景是實現自動駕駛的一大隱患，攝像頭和毫米波雷達等構成的感知系統(tǒng)對于部分長尾場景會存在決策失靈的情況。實現更高等級的自動駕駛過程，在感知系統(tǒng)中加入激光雷達來增強冗余性，提高車輛的安全性是眾多車企的選擇。激光雷達陸續(xù)上車，如小鵬P5搭載大疆激光雷達、極狐阿爾法S搭載華為激光雷達。

（一）車規(guī)和OEM需求產品實現前裝量產需要經歷產品迭代和生產驗證流程，整個流程所需的時間在18-36個月。激光雷達廠商首先需要面對OEM廠商提出的性能和成本要求，總體要求是高感知性能、低成本、高集成度。性能方面，OEM廠商的評價標準又包括實測表現和隱性指標。顯性性能參數主要包括測遠能力、點頻、角分辨率、視場角范圍、測距精度、測距準度、功耗、集成度；成本方面則OEM廠商則希望單個激光雷達成本控制在1000美元以下。各OEM廠商提出的要求不一，其中還包括了難以量化的隱性指標如軟件能力、美觀程度等。要實現前裝還需要通過車規(guī)級標準，主要為ISO26262《道路車輛功能安全》國際標準。

車規(guī)要求產品可以通過DV（設計驗證）、PV（生產確認）以及EMC（電磁兼容性）等標準認證，并進行車規(guī)振動、沖擊、溫度循環(huán)等測試試驗，目前已經通過車規(guī)標準并前裝量產的有Valeo的Scala。（二）多種技術路線逐步貼近OEM需求，混戰(zhàn)中國內廠商產品競爭力初現傳統(tǒng)激光雷達廠商、大批激光雷達創(chuàng)業(yè)公司、科技巨頭正參與到車規(guī)級激光雷達市場的混戰(zhàn)中。當前激光雷達行業(yè)龍頭仍為Velodyne等機械式激光雷達廠商，但由于機械式方案未有完全成熟的車規(guī)級產品。目前車規(guī)級激光雷達產品整體方案設計的發(fā)展總體方向為低成本、高性能、高集成度、固態(tài)化。各廠商根據自身技術儲備選擇了不同的技術方案以求達到OEM廠商的需求，激光雷達廠商通過對激光雷達發(fā)射系統(tǒng)，接收系統(tǒng)，信息處理系統(tǒng)和掃描系統(tǒng)的設計組合形成特色方案。

Luminar和Aeva的產品方案在參數上目前看最接近滿足前裝需求，國內廠商Livox、華為等產品方案具備競爭力。各廠商均針對OEM提出的需求對產品進行了設計，其中Luminar和Aeva的產品方案在參數上目前看最接近滿足OEM需求，國內激光雷達企業(yè)也有望激光雷達車載前裝市場后來居上：1）禾賽科技和鐳神智能均布局了包括FMCW在內的多種路線的關鍵技術，從而降低路線失敗的風險，其中禾賽科技1550nm波段發(fā)射技術和芯片化1.0成果已經應用在其激光雷達產品上；2）Livox

采用獨特的雙棱鏡非重復掃描設計，采用創(chuàng)新設計，減少使用不成熟的高成本組件和工藝，借助DL-Pack專利技術，實現激光器自動校準，提高良品率。目前已與小鵬汽車達成量產項目合作，量產時間預計將在2021年；3）速騰聚創(chuàng)

MEMS激光雷達RS-Lidar-M1已獲得全球多個量產車型定點合作訂單，首個定點訂單來自北美某車企，當前累計路測歷程已達100萬公里；4）華為采用1550nm激光波段和微振鏡掃描器架構，目前已建成第一條Pilot產線，其已與長安、北汽集團合作量產落地項目。國內廠商在技術實力、路線布局、量產能力和下游資源上具備一定市場競爭力，隨著下一步激光雷達行業(yè)從技術路線之爭逐步轉向量產落地時間窗口之爭，國內廠商大規(guī)模量產能力和下游客戶資源儲備值得長期跟蹤。（三）上游元器件成熟降低成本，國產滲透有望加速激光雷達成本構成為光電系統(tǒng)成本（70%）、人工調試成本（25%）、其他成本（5%），其中光電系統(tǒng)還包括發(fā)射、接收、控制等模組。目前自動化產線不成熟和多個關鍵元器件成本高昂是激光雷達成本高企的原因，未來國產化、高集成度和自動化生產為激光雷達成本主要下降路徑。

激光雷達上游元器件主要包括發(fā)射和接收系統(tǒng)元器件、信息處理芯片和光學組件，其中多個關鍵元器件仍存在價格高昂或技術未成熟的問題，成為前裝量產量產關鍵瓶頸。如發(fā)射端VCSEL激光器在功率密度上難以達標，光纖激光器價格昂貴；接收端InGaAs襯底探測器價格高企；掃描系統(tǒng)結構設計復雜等。激光發(fā)射器和探測器上游目前仍以國外廠商為主，激光器供應商目前主要為歐司朗、濱松等廠商，探測器供應商則主要有濱松、FirstSensor等。未來激光雷達發(fā)射器和探測器有望出現國產替代，國內廠商已有縱慧激光、炬光科技等入局；探測器端已有芯視界、靈明光子入場。當前已有部分國內公司產品可通過車規(guī)認證（AEC-Q102），且激光器廠商已實現多環(huán)節(jié)自研和國產替代。但產品規(guī)格如發(fā)光效率上尚未能滿足車企和激光雷達廠商要求，未來產品逐步迭代成熟后有望借助低成本等優(yōu)勢實現國產替代。FPGA、模數轉換器由國外廠商壟斷，國內技術差距仍較顯著。FPGA和模數轉換器市場均為明顯的寡頭壟斷格局，FPGA芯片主要廠商為賽思靈和英特爾；ADC芯片市場主要廠商為ADI和德州儀器。目前國外龍頭企業(yè)的芯片產品已基本可滿足激光雷達設計需求，國內廠商在該領域距離行業(yè)龍頭仍具備較大差距。激光雷達產業(yè)鏈現多點突破機會，國內廠商有望形成合力在混戰(zhàn)中占據優(yōu)勢。激光發(fā)射和探測系統(tǒng)、濾光片、準直鏡等光學組件這些激光雷達關鍵元器件上，國內廠商產品技術有望接近濱松、歐司朗等國際光電元器件龍頭。如上游元器件國產替代順利，上游供應鏈與國內激光雷達廠商有望形成合力，以高性能、低成本的激光雷達產品快速搶占混戰(zhàn)中的激光雷達市場。3攝像頭：確定性最強”賽道”，鏡頭和CMOS國產替代格局向好3.1遠景看車載攝像頭千億市場，近景自動駕駛軍備競賽開啟車載攝像頭工作原理：目標物體通過鏡頭（LENS）將光學圖像投射到圖像傳感器上，光信號轉變?yōu)殡娦盘枺俳涍^A/D（模數轉換）后變?yōu)閿底謭D像信號，最后送到ISP（圖像信號處理芯片）中進行加工處理，由ISP將信號處理成特定格式的圖像傳輸到汽車自動駕駛系統(tǒng)進行識別。

目前汽車搭載攝像頭以環(huán)視、后視為主，前視數量呈上升趨勢，單目攝像頭為主流方案。

車載攝像頭主要包括前視攝像頭、環(huán)視攝像頭、后視攝像頭、側視攝像頭、內置攝像頭等。目前車載攝像頭主要應用于倒車影像（后視）和360°全景影像（環(huán)視），高端汽車的各種輔助設備配備的攝像頭可多達8個，圖像分辨率在1-2MP，用于輔助駕駛員泊車或觸發(fā)緊急剎車。前視攝像頭能夠實現前車防撞預警（FCW）、車道偏離預警（LDW）、交通標志識別（TSR）、行人碰撞預警（PCW）等功能，成本較高，對于圖像分辨率的要求也更高，目前已有8MP的前視攝像頭產品。現階段，前視攝像頭以單目為主流方案，多目雖然能有更好的測距功能，但成本也會提高50%左右，技術上也有進一步提升的空間。隨著自動駕駛技術的完善，未來前視攝像頭搭載數量或將進一步提升，從而實現更為精準的識別。車載攝像頭對安全性有較高要求。手機攝像以成像高質量為目的，而車載攝像頭以駕駛安全為目的。汽車攝像頭工作環(huán)境變化大，對幀率、可靠性和穩(wěn)定性等要求較高。車載攝像頭要求能在-40℃到85℃的環(huán)境中持續(xù)工作，能不受水分浸泡的影響，防磁抗震，使用壽命需達8~10年。另外，出于安全的考慮，車載攝像頭需要在短時中斷供電的情況下依舊保證工作。高動態(tài)范圍、夜視、LED閃爍抑制等性能將不斷普及。目前，車載攝像頭的功能要求其需要具備以下性能：車載攝像頭往往還需要具備夜視功能，能夠抑制低照度攝影時的噪聲，在暗光條件下依然要有出色的表現。水平視角擴大為25°~135°，要實現廣角以及影像周邊部位的高解析度，至少使用5個左右的鏡頭。

遠景看：車載攝像頭產業(yè)將遵循手機攝像頭創(chuàng)新規(guī)律，長期受益于智能網聯車滲透率提升+單車配置數量提升+性能升級催化ASP提升三重因素，車載攝像頭市場持續(xù)高景氣，我們測算到2030年全球車載攝像頭市場規(guī)模可達千億級，10年復合增速可達20%以上。1）智能網聯車滲透率：2020-2025年L2-L3級的智能網聯汽車銷量占當年汽車總銷量的比例超過50%，L4級智能網聯汽車開始進入市場。到2026-2030年，L2-L3級的智能網聯汽車銷量占比超過70%，L4級車輛在高速公路廣泛應用，在部分城市道路規(guī)模化應用；到2031-2035年，各類網聯汽車、高速自動駕駛車輛廣泛運行。2）單車配置攝像頭數量：攝像頭配置從5個上升8/11/13/15個不同方案，單車平均配置攝像頭數量從2.3上升至4.5、9.6個。3）性能升級催化ASP提升：ADAS加速滲透，圖像分辨率從1MP升級到8MP，HDR、夜視、3D成像功能優(yōu)化，催化車載攝像頭ASP上行趨勢。近景看：“目明”為智能化第一步，車企自動駕駛軍備競賽已開啟，車載攝像頭處于爆發(fā)前夕。一般來說，ADAS系統(tǒng)功能完整實現需要單車搭載至少6個攝像頭，隨著自動駕駛化程度提升，將趨勢車載攝像頭數量增長。特斯拉的Autopilot2.0使用8顆攝像頭，包括3個前視、3個后視及2個側視。以蔚來ET7為例，一共搭載了11個車載攝像頭，像素達800萬，包括4個前置（1個單目和1個三目模塊），4個環(huán)視攝像頭和3個其他攝像頭，為駕駛者提供了全景影像，以全方位保證車輛行駛安全。

3.2產業(yè)鏈價值分布，模組、鏡頭、CIS投資價值高1）市場空間：模組>CMOS>鏡頭。到2030年預計新能源車單車搭載攝像頭個數可達11.5，非新能源車單車搭載達到5.3個。經測算，2030年全球乘用車車載攝像頭前裝市場規(guī)模可達1232億，10年復合增速為21%，其中搭載數量的復合增速為18%。產業(yè)鏈CIS市場空間可達517億，鏡頭可達345億元，兩者占整體攝像頭空間比例約70%。2）產業(yè)鏈價值：CMOS>鏡頭>模組。由于CMOS是決定成像品質的關鍵元器件，在車載攝像頭成本占比最高（50%），模組封裝（25%）、光學鏡頭（25%）。根據前瞻產業(yè)研究院對于手機攝像頭的成本拆分，其中CMOS（52%）、鏡頭（20%）、模組（19%）。產業(yè)鏈價值分配差異在于，車載攝像頭模組成本占比較手機高。我們認為主要原因在于，在車載攝像頭產業(yè)鏈中Tier1廠商負責模組的組裝以及系統(tǒng)集成，長期車企與Tier1廠商強綁定的關系中Tier1擁有較高議價權。同時我們也注意到鏡頭等Tier2的零部件廠商產業(yè)鏈地位在提升，如特斯拉Model3三攝攝像頭無需處理SOC，不添加任何后處理直接由自動駕駛控制域處理信息，如蔚來ET7攝像頭或將選擇鏡頭廠商直供模組的方式。隨著車載模組競爭越來越激烈，預計模組的成本占比將下行，CMOS和鏡頭的占比提升。3）行業(yè)集中度：CMOS>鏡頭>模組。2019年全球車載攝像頭CR5達55%，行業(yè)較為分散，Tier1廠商居多，具備與車企長期合作的優(yōu)勢。

車規(guī)級認證壁壘高，Tier1廠商具備先發(fā)優(yōu)勢。手機攝像以成像高質量為目的，而車載攝像頭對幀率、可靠性和穩(wěn)定性等要求較高，車規(guī)級的認證周期長達3-5年。目前模組市場依然由Tier1廠商主導，以博世、大陸、德爾福、麥格納、采埃孚為代表的Tier1廠商提供一系列前視、環(huán)視產品，供貨給奧迪、奔馳、吉利、廣汽等眾多車企。未來隨著鏡頭廠商經驗積累以及客戶關系的穩(wěn)定，有向車企供給模組的趨勢。手機模組及鏡頭廠商入局，車載模組新品迭出。國內舜宇光學、歐菲光等廠商在手機鏡頭模組領域市占率較高，擁有一定的工藝經驗，在車載模組同樣布局良多。舜宇光學模組產品種類較為全面，僅前視單目模組就有6種類別，分辨率從1MP-8MP不等，視場角從15°到120°不等，HDR參數維持在120dB左右，能夠實現較多ADAS功能。同時舜宇還推出了多目模組，雙攝光軸精度高，震動位移變形小，成像清晰溫漂小。世高光和Entron作為英偉達的攝像頭模組供應商，目前其產品也都包括了HDR功能和夜視功能，圖像分辨率維持在1-2MP的水平。Entron向英偉達供應的F008前視攝像頭模組達到了8.3MP，且都具有防潮的能力，能實現ADAS、全景影像、E-Mirror等功能。車載鏡頭要求鏡片具有高耐用性和熱穩(wěn)定性。按材質來分，鏡片可由玻璃、塑料制成。目前車載攝像頭玻璃和塑料鏡片均有選用，對于自動駕駛等級要求較高的鏡頭多選用玻璃鏡頭。玻璃鏡片具有高耐用度和防刮傷性，且溫度性能較好。塑料鏡片價格便宜但是成像效果差，且在汽車惡劣的使用環(huán)境中容易造成鏡片變形，影響成像質量。1)塑料鏡頭：優(yōu)點：重量輕、成本低、工藝難度低，適合大批量生產；缺點：透光率稍低，耐熱性差、熱膨脹系數大、耐磨性差、機械強度低等。2)玻璃鏡片：優(yōu)點：性能優(yōu)良，透光率高；缺點：主要是量產難度大，良率低、成本高。玻璃鏡頭一般用在中高端安防視頻監(jiān)控、車載鏡頭、中高端新興消費類電子、機器視覺等高端產品上。舜宇光學早期進軍車載攝像頭領域，市場占有率持續(xù)第一。公司自2004年進入車載鏡頭領域，并在2008年成立了寧波舜宇車載光學技術有限公司，于2012年首次達到市場占有率第一并保持該地位至今。從出貨量來看，公司自2014年的0.11億顆增長至2020年的0.56億顆，CAGR達30.76%。其產品布局豐富，在光學領域有著深厚積累和領先技術，作為我國車載鏡頭的領跑者，目前已完成了800W像素前視、側視和后視鏡頭的研發(fā)，可應用于L4級ADAS。聯創(chuàng)電子2015年就進入了特斯拉產業(yè)鏈，現在又中標5款Tesla下一代車載光學產品陸續(xù)上量，有望成