激光雷達(dá)行業(yè)市場分析_第1頁
激光雷達(dá)行業(yè)市場分析_第2頁
激光雷達(dá)行業(yè)市場分析_第3頁
激光雷達(dá)行業(yè)市場分析_第4頁
激光雷達(dá)行業(yè)市場分析_第5頁
已閱讀5頁,還剩3頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

激光雷達(dá)行業(yè)市場分析01智能化重新定義汽車,開啟“新賽道”顛覆性體驗感打通消費者消費升級感受空間,用戶對智能化功能需求度變高。未來車只分為“能自動駕駛”,和“不能自動駕駛”的。跟車輔助類和主動安全類功能的需求度變高,超過20%的用戶認(rèn)為這些功能是"必須有"的。對特定場景下的功能也有一定期待,比如在擁堵路段提供駕駛輔助功能。顛覆性體驗感打通消費者科技感想象空間,智能化帶來汽車定位的差異。智能汽車屬性更加多元更為廣泛,油車的定位就是交通工具,從A到B。當(dāng)電車作為一個移動生活空間的存在,才有那么多智能化屬性的想象空間。未來或許有IV2X的概念,V2X是為了方便自動駕駛,依然是在交通工具的概念里面。而IntelligentVehicle則是可以周邊各種各樣的智能化設(shè)備發(fā)生交互,比如它是一個反向充電的大充電寶,支持露營,支持其他人的生活。當(dāng)前與未來市場,品牌之間競爭將愈加殘酷,生存是車企的第一需要。想要在如此“內(nèi)卷”的競爭格局中突圍,必須打造品牌力,需要在運營、產(chǎn)業(yè)、技術(shù)、產(chǎn)品等四維度做到?jīng)]有短板、優(yōu)勢突出。當(dāng)下多數(shù)車企越過“生存困境”、面臨大規(guī)模研發(fā)與營銷投入造成持續(xù)性虧損,尤其考驗企業(yè)的經(jīng)營策略與執(zhí)行力。新品孵化是品牌DNA,源源不斷的智能化新品孵化為企業(yè)持續(xù)帶來新的正面影響,良性循環(huán),塑造企業(yè)“硬質(zhì)壁壘”。品牌內(nèi)部DNA的優(yōu)化遠(yuǎn)比改進(jìn)外部市場運營更有意義,可以從根本上調(diào)節(jié)品牌發(fā)展生命線重心的問題。內(nèi)卷時代沒有持續(xù)新產(chǎn)品孵化的品牌或面臨衰敗或消亡,再優(yōu)秀的外科大夫也無法矯正先天畸形。真正的競爭力來源于品牌新品的概念重塑,必須發(fā)展智能化才能在市場中占據(jù)一席之地,更科技、更安全、更省力的智能化新品為企業(yè)不斷增加正面影響力,從而進(jìn)入良性發(fā)展,最終建立屬于自己的“硬質(zhì)壁壘”。自動駕駛能力提升需要軟硬件協(xié)同,核心靠算法驅(qū)動,迭代過程中硬件先行。BEV+TransGormer已被Tesla證實可行,主流車企均沿此技術(shù)方向迭代向前,性能升級需要軟硬件的共同提升。自動駕駛迭代節(jié)奏為硬件階梯向上,軟件持續(xù)提升,且軟件的迭代落后于硬件。硬件配置決定了車輛輔助駕駛能力的下限,算法策略決定了輔助駕駛能力的上限。但硬件配置轉(zhuǎn)化為駕駛能力時,不僅需要算法模型對各傳感器捕獲的信息進(jìn)行科學(xué)融合、得出精準(zhǔn)的車輛位置和周圍環(huán)境信息,更需要對芯片算力的高效調(diào)度。因此軟實力決定上限。BEV+TransGormer已被Tesla證實可行,主流車企均沿此技術(shù)方向迭代向前。單車智能主要通過傳感器、控制器、執(zhí)行器以及人機交互的配合實現(xiàn)。智能駕駛賽道爆發(fā),激光雷達(dá)是最直接的受益行業(yè)?!盎旌戏桨浮笔浅颂厮估酝馑凶詣玉{駛玩家的共同選擇,激光雷達(dá)作為混合方案里的主要傳感器,必然會隨著智能駕駛賽道爆發(fā)而爆發(fā)。隨著3年內(nèi)城市NOA滲透率持續(xù)提升,激光雷達(dá)出貨量持續(xù)增長,規(guī)模效應(yīng)帶來利潤釋放,進(jìn)一步降低成本,提升激光雷達(dá)滲透率,進(jìn)入良性循環(huán)。02智能化的核心是城市NOA,城市NOA的核心是激光雷達(dá)電動化和智能座艙帶動了第一波電車替代燃油車。自動駕駛產(chǎn)品已經(jīng)成為剛需,智能化將在未來十年內(nèi)進(jìn)一步帶動電動車替代燃油車。就像滴滴改變傳統(tǒng)出行方式一樣,未來五年內(nèi)城市NOA將成為自駕出行的主要方式。2023年的NOA是輔助駕駛的天花板,也是智能駕駛的起點。技術(shù)進(jìn)步,AI大模型技術(shù)突破,特斯拉FSD在2023年V12實現(xiàn)落地。未來的智駕的產(chǎn)品策略和定價策略會發(fā)生變化,從分檔購買,轉(zhuǎn)變?yōu)橄热款A(yù)裝,分部激活。自動駕駛產(chǎn)品最好的銷售場景不是在銷售大廳,而是在堵車時。特斯拉的很多車主在買新車時為了省錢沒買FSD,但堵車的時候?qū)嵲谀娌贿^懶惰的人性,直接拿出手機在線完成購買和激活,而且價格還比購買新車時貴。以城市NOA為代表的無限接近L3的自動駕駛,產(chǎn)品已商業(yè)化,滲透率提升的趨勢已不可逆。就像滴滴改變傳統(tǒng)出行方式一樣,未來五年內(nèi)城市NOA將成為自駕出行的主要方式,2023年往后,車只分兩種,”能自動駕駛”的和“不能自動駕駛的”。感知方案主要以激光雷達(dá)為主導(dǎo),而毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器及攝像頭則作為輔助。激光雷達(dá)的工作原理,是利用雷達(dá)發(fā)射光束,測量激光在發(fā)射及收回過程其中的時間差、相位差,以此確定車與障礙物的距離,實現(xiàn)感知和及時避障。激光雷達(dá)是NOA必備要件,未來自動駕駛汽車無論商用車還是乘用車都需要配置激光雷達(dá)。中國2022年汽車總銷量2000萬+臺,新能源汽車目前占比30%+,我們認(rèn)為激光雷達(dá)占電動車的滲透率將在3年內(nèi)從5%提高到30%,三年內(nèi)激光雷達(dá)年出貨量有望達(dá)到300萬臺以上,成本會隨產(chǎn)銷量放大而大幅度下降。算法模型難以涵蓋城市通勤所有突發(fā)情況,激光雷達(dá)測距遠(yuǎn),給車以足夠時間反應(yīng)應(yīng)對突發(fā)情況,有效解決長尾效應(yīng)難題,且消費者最愿意為安全付出溢價。激光雷達(dá)(LightDetectionAndRanging,簡稱為LiDAR)在短時間內(nèi)向周圍環(huán)境發(fā)射大量光子,通過測量反射回來光子的飛行時間(TOF,TimeofFlight),計算與周圍物體的距離。激光雷達(dá)被廣泛用于無人駕駛汽車和機器人領(lǐng)域,被譽為廣義機器人的“眼睛”,是一種通過發(fā)射激光來測量物體與傳感器之間精確距離的主動測量裝置。激光雷達(dá)通過激光器和探測器組成的收發(fā)陣列,結(jié)合光束掃描,可以對廣義機器人所處環(huán)境進(jìn)行實時感知,獲取周圍物體的精確距離及輪廓信息,以實現(xiàn)避障功能,在環(huán)境中通過激光雷達(dá)的定位精度可達(dá)厘米量級,以實現(xiàn)自主導(dǎo)航。國內(nèi)車廠的軟件和算法比特斯拉落后,但激光雷達(dá)是作弊器,不需要復(fù)雜的算法計算景深生成3D模型,直接通過雷達(dá)波反射形成點云圖。AI大模型的技術(shù)突破,特斯拉的FSD的V12已落地。國內(nèi)車廠在激光雷達(dá)的加持下,雖然多付了一些硬件成本,但彌補了軟件的不足,可以在L2級別拉平與特斯拉智駕方案的使用效果差距。03L3車規(guī)落地打開激光雷達(dá)新空間,未來進(jìn)一步迭代降本L3是區(qū)分輔助駕駛與智能駕駛的關(guān)鍵節(jié)點,L0-L2“人為主、車為輔”,L3之后“車為主、人為輔”。隨著技術(shù)持續(xù)升級,智能駕駛功能有望持續(xù)落地。跟據(jù)《汽車駕駛自動化分級》標(biāo)準(zhǔn),智能駕駛技術(shù)可劃分為L0-L5共六個級別。從實現(xiàn)功能來看,L0級別主要完成向駕駛員發(fā)出警告信息的任務(wù);L1實現(xiàn)了行駛過程中可以完成定速巡航等功能;L2方案的主要功能是自適應(yīng)巡航、自動緊急制動、自動泊車輔助等;L3方案可以完成高速引導(dǎo)駕駛和自動變道輔助等功能;L4的代表功能是領(lǐng)航駕駛輔助和自主代客泊車,實現(xiàn)更多智能駕駛場景的覆蓋;L5可以實現(xiàn)完全智能駕駛。技術(shù)成熟后,國家進(jìn)行投入,頒布支持政策,指明產(chǎn)業(yè)方向。政策法規(guī)的持續(xù)迭代保證智能駕駛行業(yè)快速發(fā)展,目前已對高級別方案的車輛要求、人員要求、安全要求等方面做出明確規(guī)定,未來全國性法規(guī)的持續(xù)完善有望推動智能駕駛的全面升級。未來2-3年內(nèi)技術(shù)逐漸成熟落地,L3級別車輛或可面世。截至2023年8月,全國累計開放測試道路超過2萬公里,已具備一定的量產(chǎn)條件。L2+及以上硬件方案BOM成本中,決策層(自動駕駛芯片、域控制器)與感知層(車載攝像頭、激光雷達(dá)等)成本最高,未來有望進(jìn)一步降本。2021年:據(jù)IHSMarkit,2021Q1新車L2搭載率為13.1%,2022年L2全年滲透率超過25%,2025年達(dá)近60%。2025年:車規(guī)L3級別2024年落地,明確責(zé)任劃分機制,2025年車企技術(shù)上逼近L4級別。據(jù)IHSMarkit,2025年L3滲透率有望達(dá)8.5%。2030年:據(jù)IHSMarkit,L2搭載方案有望下沉至5-15w價格區(qū)間,2030年L2滲透率有望逼近60%;規(guī)模效應(yīng)驅(qū)動硬件成本下降,L3及以上2030年滲透率有望達(dá)20%。RoboTaxi商用化落地快速推進(jìn),2030年L4滲透率有望達(dá)到11%。聰明的大腦更為關(guān)鍵。傳感器以毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)為主,用以解決ACC等較低級別的輔助駕駛功能。而為了進(jìn)一步實現(xiàn)汽車自動駕駛,車載攝像頭、激光雷達(dá)等傳感器相繼加速上車。特斯拉采用純視覺方案.聰明的大腦更關(guān)鍵。相比較于有激光雷達(dá)的方案,純視覺方案最大的優(yōu)勢就是成本更優(yōu),攝像頭的成本只有幾十美元,這意味著大部分價格區(qū)間的車型都可以覆蓋這一成本,為智能駕駛的快速推廣奠定了硬件基礎(chǔ)。另一方面,與激光雷達(dá)相比,攝像頭收集到的數(shù)據(jù)更加豐富,更適合喂養(yǎng)智能駕駛系統(tǒng)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動,實現(xiàn)聰明的大腦。未來整車現(xiàn)有部件降本空間仍大。新能源車電池及上游原材料持續(xù)降價,疊加一體化壓鑄技術(shù)落地,新能源車未來降價空間大,降價趨勢明顯。由于鋰礦開采成本大幅低于現(xiàn)價,鋰鹽價格將隨著供給釋放而下跌,碳酸鋰、電芯價格降幅可達(dá)50%。智能化部件降本趨勢同樣明顯,激光雷達(dá)上車可以保持經(jīng)濟性優(yōu)勢。激光雷達(dá)等智能化部件進(jìn)入拐點放量期,帶動價格快速下行,未來有望成為20萬元以下汽車標(biāo)配。2020年至2023年,攝像頭、激光雷達(dá)降幅分別達(dá)80%、95%。2023年至2028年,激光雷達(dá)價格有望降幅達(dá)30%,域控制器價格降幅接近30%。感知端解決好了,后面任務(wù)才更可信數(shù)據(jù)才更可靠,激光雷達(dá)技術(shù)路線走向收斂。上車的主雷達(dá)已經(jīng)明確是半固態(tài)雷達(dá),主流機型是M1(速騰聚創(chuàng)2020年發(fā)布)和AT128(禾賽2021年發(fā)布)以及圖達(dá)通的獵鷹(2020年發(fā)布)。速騰聚創(chuàng)M系列激光雷達(dá)則采用“905nmEEL發(fā)射+MEMS掃描+SiPM接收”的結(jié)構(gòu)設(shè)計,用5個激光器搭建了等效125線的分辨率,成本約3000塊,較禾賽、圖達(dá)通方案最便宜,小鵬為了提高分辨率,采用兩顆M1上車。禾賽AT128的主雷達(dá)采用“905nmVcsel發(fā)射+一維轉(zhuǎn)鏡掃描+SiPM接收”結(jié)構(gòu),使用128線激光雷達(dá),2023年成本約15000。圖達(dá)通的獵鷹激光雷達(dá),采用1550nm波長,最遠(yuǎn)的探測距離可以到達(dá)500米。在10%反射率下,其標(biāo)準(zhǔn)探測距離為250米,價格較速騰、禾賽方更最貴,1550nm波長的光源很貴,目前只有蔚來采用。目前激光雷達(dá)主控芯片以FPGA為主,主要實現(xiàn)時序控制、波形算法處理、其他功能模塊控制等,一些廠商也會選擇具有更高運行效率和顯著規(guī)模效應(yīng)的ASIC。市場對激光雷達(dá)產(chǎn)品的測遠(yuǎn)、點頻、小型化的要求不斷提升,對芯片集成度、運算能力的要求越來越高,正合SoC的優(yōu)勢。SoC系統(tǒng)復(fù)雜度更低,降本趨勢明

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論