介绍车载传感器.docx

《介绍车载传感器.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《介绍车载传感器.docx（13页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、介绍车载传感器目录1 .车载传感器升级进行时12 .驱动力一：汽车智能化23 .驱动力二：汽车电气化44 .市场空间测算75 .产业链梳理86 .保隆科技：汽车电子业务快速布局，传感器品类持续拓展117 .华域汽车：国产汽车零部件龙头，积极布局亳米波雷达H8 .苏奥传感：汽车传感器龙头，增资收购顺应行业趋势129 .四方光电：气体传感器龙头，下游应用广阔车载产品带来增量1210 .经纬恒润：汽车电子全栈能力，布局汽车传感器1211 .德赛西威：汽车电子龙头，加码汽车传感器1312 .科博达：车灯域控制器龙头，横向布局汽车电子131.车载传感器升级进行时汽车传感器的功能从感知车内系统升级到兼顾对

2、环境和人的感知。根据功能区分，汽车传感器可分为环境感知和车身感知两大类，其中车身感知传感器负责对车内系统的感知；环境感知传感器是自动驾驶时代的新增量，负责对车舱内舱外环境的感知及对驾驶员和乘客的感知。我们认为，在汽车智能化和电气化的驱动下，车身感知传感器及环境感知传感器均迎来行业机遇。图表4：主要传感器在汽车中的应用车身感知环境监测惯性传感器旋变传感器扭矩角度传感器速度传感器气体传感器压力传感器温度传感器电流传感器激光雷达毫米波雷达超声波雷达摄像头资料来源：Yo1eDeve1opment,车云网，慧聪网，中金公司研究部2,驱动力一：汽车智能化自动驾驶渗透率提高，推动传感器配置率、价值量提升。在

3、法规政策、关键技术进步的不断助推下，2023年9月我国12级乘用车新车市场渗透率已经达到20%。与此同时，奔驰13级别自动驾驶汽车有望在2023年实现落地。奔驰13级别自动驾驶的落地离不开大量传感器的应用，在常规ADAS（毫米波雷达等）的基础上，DR1VEP11OT预埋了更多软硬件以实现“冗余”，增加了包括激光雷达、侧窗摄像头、湿度传感器等设备，并配备更系统的地图定位、差速GPS以辅助13级别的自动驾驶。我们认为，随着自动驾驶升级，功能复杂度与传感器需求呈正向关系，对雷达以及摄像头的选用趋势明确，硬件预埋+0TA模式推动传感器渗透率、采用率、价值量快速上升。S*51213EI12*tt计Ih台

4、MtA奔驰DfivePi1otS级.EQS2023年英伟达双目搞像头1颗后视摄像头11内部驾驶员监控摄像头4隙环视摄像头1512本田HondaSENSINGE1ite1egend2023年未知双目摄像头5512特斯拉FSDMode1SX3Y已交付HW3.0(FSD)前视三目摄像头2板侧后视摄像头2款前侧视摄像头1赛后视摄像头112小韵pot4.0小事G92023年英伟达Orin前双目800万像素摄像头1看感知寝像头5款增强感知摄像头4颗环视摄像头2512Xpiiot3.5小鹏P52023年英伟达Orin前视三目摄像头5旅增强感知摄像头4物环根摄像头1U舱内摄像头2512Xpi1ot3.0小弟P

5、7已交付英伟达Xavier前视三目摄像头5旅增强感如摄像头4Ii环视摄像头1棘智能座舱播像头512前来NAD薪来ET72023年英伟达Orin11/800万像亲摄像头（4个前视三个后视4个环视）.112NIOPI1OT的来ES8,ES6,EC6已交付Mobi1eyeEyeQ4前视三目摄像头4棘环视想像头1颗驾驶状态检测摄像头1512理想理想ADMax理想192023年英伟达Ofin6颗800万像索摄像头（前视2熊.侧向前后视左右各11122）5颗200万像素摄像头（后视镜1款，环视4票）-理想ONE已交付地平线J34颗环视摄像头5121颗前置摄像头IM智己IMAD智己172023年英伟达12颗

6、高精度摄像头-512Xavier极孤a-PI1OT阿尔法S2023年华为4颗环视摄像头3612华为H1版MDC8109颗ADS摄像头（芯片或为廖般990A）沙龙机甲龙2023年华为MDC7颗800万超高清摄像头4512（芯片未4颗环视摄像头知）语料来源：华夏EV网，OFweek,中金公司研究车身感知传感器智能化升级的驱动因素是汽车零部件及架构的智能化升级。作为车规级产品，传统车身传感器在技术和成本上已近稳态，但传感器的综合应用仍具有边际价值。例如，智能座舱中人脸识别、智能进入、个性化车身控制等功能依赖于对驾驶员的感知；智能空调出风口、智能氛围灯对内置传感器提出智能化需求；抬头显示、视线跟踪等需

7、要与其他硬件相融合的功能给汽车传感器提供了新的装配空间。我们认为，汽车智能化升级背景下，车身感知传感器应用场景更加丰富，同时智能化的要求有望提升价值量。3.驱动力二：汽车电气化新能源汽车持续高景气度，车身传感器迎行业机遇。新能源汽车从根本上变革了汽车的动力与传动系统，能量由动力电池提供，对应的传感器也有所不同；车内大部分机械的刚性信号被柔性的电信号取代，电源系统中电流传感器需求提升；为更好控制电机的出入电压计电流，传感器精度要求随之提升。我们认为，新能源汽车渗透率提升，将带动相关车身传感器需求放量。环境感知传感器按安装于汽车位置的不同可以分为外部感知传感器和内部感知传感器。外部感知传感器包括摄

8、像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。汽车迈入自动驾驶时代后，环境感知需求从简单的倒车警示到满足各级别自动驾驶需求，催生环境感知传感器新一轮升级迭代；内部感知传感器DMS在法规的推动下成为行业标配而显著放量，舱内感知的需求从对驾驶员的监测拓展至到对乘客的监测，OMS渗透率逐渐提高。我们认为，汽车智能化时代下，车用传感器行业迎来新增量。图表8:自动驾驶升级推动摄像头及雷达需求I自动驾驶分级1O1112131415含义应急辅助部分自动辅助组合驾驶辅助有条件自动驾驶高度自动驾驶完全自动驾驶超声波雷达-48121212-1RR*11RR,11RR*11RRM1RR*2亳米波雷达SRR*2SRR*2S

9、RRMSRR*6SRR*6摄像头数量颗13颗38颗8-12适料来源：SAE,中金公司研究部自动驾驶是外部感知传感器升级的核心动力。随着自动驾驶等级的逐步提高，车载摄像头的使用数量、清晰程度逐步提升；超声波雷达和毫米波雷达目前应用比较成熟。我们认为，随着自动驾驶等级的逐步提高，各主机厂和供应商发力于性能更优的感知部件与感知方案，外部感知传感器行业有望迎来升级，如4D毫米波雷达有望带来新的行业增量，激光雷达为13级以上自动驾驶标配，搭载率有望提升。图表9：ADAS各类传感器对比激光雷达三目前霆像头77GHz毫米波达24GHz-米波达工作原理发射和接收激光，测算距离通过摄像头采集信息并进行算法发射并

10、接收亳米波，根据相差时间计算距离识别探测距离波长为905nm：IOO-20Om0-100m1-250m15-60m波长为1550nm:250m优势在3D建模物体探测速度，探视觉信息丰富，应用广泛，可以全天候全天时，不受恶劣天气或者光线影响；精测抗强光，抗暗光等方面性能识别并分类各种物体，性价比高确度较高，体积小，优越劣势但成本高昂，受天气影响受天气影响大，依赖于样本，算识别行人较为困难，对周围环境精准建模能力差法复杂；无法识别远距离场景语料来源：SystemP1us,1iVOX官网，头的研究院.CSDN,中金公司研究部毫米波雷达是目前自动驾驶中广泛应用的环境感知传感器。毫米波雷达通过天线发射波

11、长1-10毫米的毫米比，将反射的回波转化为电信号得到目标物体的物理信息，然后将信号传递给汽车控制器。毫米波雷达具备体积小、精确度高、不容易受环境影响、性价比高等优势。技术路线上看，调频连续波(FMCW)为当前主流方案，通过连续发射调频信号测量距离、角度和速度等信息，具备发射功率较低、成本低和信号处理相对简单等特点。我们认为，毫米波雷达在近距离探测上优势明显并且成本较低，有望成为主流传感方案。激光雷达是高级别自动驾驶的基石，厂商加速布局。激光雷达利用激光脉冲达成厘米级探测精度，是非纯视觉方案的核心传感器之一。目前激光雷达的市场格局还未达到稳态，随着技术迭代和主机厂自动驾驶需求提高尚存结构性变化可

12、能。根据法雷奥年报披露，当前单只激光雷达价格低于1OOO美元，随着激光雷达价格下探，搭载量有望提升。我们认为，在目前技术条件下，激光雷达是实现13+级自动驾驶技术的标配，13智能驾驶汽车有望带动激光雷达在2023年规模化量产。汽车传感器呈现融合化趋势。通过将不同的传感器的采集数据集成至同一ADAS子系统，辅以软件算法可以实现多个传感器融合。通过各传感器的信息汇总与分析，传感器融合具备更强的可靠性与稳定性，提高汽车在不同环境中的适应能力。多个传感器融合产生大量的原始数据也需要特定算法和微控制器进行优化处理，硬件与软件的交互升级或将成为汽车传感器供应商和主机厂的研发重点。我们认为，相比于单一传感器

13、，传感器融合优势明显，未来有望成为主流。图表13：中国汽车传感器的融合化发展应用多种传感器融合技术的汽车采集到丰富的空间和时间信息，弥补单T专感器对环境的不确定性。信息层面：多个传感器数据层面：深度学习算法传感器的融合可将各个传感器收集到的信息;总，通过算法，将信息进行转化。中国汽车传感器的融合化发展利用计算机技术和算法收集多个传感器的信息和数据，通过分析处理信息完成决策。资料来源：头豹研究院，中金公司研究部摄像头、亳米波雷达、激光雷达、超声波雷达由于成像原理不同参数各异，互补或成更优选择。单纯依赖摄像头的视觉方案存在光照依赖，需要将2D信息转换为3D图像，精确度不及预期且对算法的要求更高；毫

14、米波雷达在近距离探测及性价比方面具有优势，但相较于激光雷达探测距离较短、分辨率较低；激光雷达优势在于探测距离和精度，但当前成本远高于其他传感器。当前除特斯拉采取纯视觉方案外，主流主机厂多采取各传感器融合的方案实现性能互补。我们认为，在高级别自动驾驶中，感知融合方案成为行业主流。图表14：部分车型搭载传感器配置资料来源：汽车之家，中金公司研究部注：不包括车内摄像头，多目摄像头算作多个摄像头车身感知传感器广泛应用于汽车各个部位。车身感知传感器主要负责车身状态信息的采集，如温度、车速、压力、位置、加速度、振动、胎压、油压等汽车静态与动态信息，将采集的信号转化为电信号传输到汽车的中央处理单元中。车身感知传感器主要分布于汽车动力系统、传动系统、底盘及安全系统及车身舒适性系统中，根据功能可分为速度传感器、温度传感器、压力传感器等；按工作原理可分为电学式传感器、磁学式传感器、光学式传感器等。图表17：主流车身传感器的种类及应用场景图表18：传感器按工作原理分类电学式传感器利用叟Ia稗澜独电状化为电闸信号,包幡电旭式府昌.电容式传感电电式传第X、磁电式传感曷.电涡流式僮愿b磁学式传事器利用核碟I1I