电量传感器
感知层主要可大致分为环境感知、车身感知与网联感知三大类。下游整车 OEM 的智能化军备竞赛正式打响，由于汽车的迭代周期相对较慢，因此各类感知硬件的预埋一定要有前瞻性，各感知硬件有望率先放量。以蔚来 ET7 为例，共搭载了多达33个高精度传感器，包括1个超远距高精度激光雷达、11个800万像素高清摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波传感器。本篇行业报告将围绕着各类感知硬件从其概念、技术路径、发展的新趋势、竞争格局、核心参与者以及市场空间等内容展开，全面梳理汽车智能化浪潮下，在智能汽车感知层的相关机会
（1）环境感知：主要负责车辆从外界获取信息，如附近车辆、车道线、行人、建筑物、障碍物、交通标志、信号灯等，最重要的包含四大类别的硬件传感器车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达；
（2）车身感知：主要负责车辆对自身状态的感知，如车辆位置、行驶速度、姿态方位等，最重要的包含惯性导航、卫星导航和高精度地图；
（3）网联感知：主要负责实现车辆与外界的网联通信以此来获得道路信息、行人信息等，最重要的包含各类路侧设备、车载终端以及V2X云平台等。
四大硬件传感器是无人驾驶汽车的眼睛，是环境感知的关键。车载传感器最重要的包含车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达四大类。无人驾驶汽车首先是对环境信息与车内信息的采集、处理与分析，这是实现车辆自主驾驶的基础和前提。环境感知是无人驾驶车辆与外界环境信息交互的关键，车辆通过硬件传感器获取周围的环境信息，环境感知是一个复杂的系统，需要多种传感器实时获取信息，各类硬件传感器是无人驾驶汽车的眼睛。
当前无人驾驶正处在L2 向L3 级别跨越发展的关键阶段。其中，L2级的ADAS是实现高等级无人驾驶的基础，从全球各车企无人驾驶量产时间表来看，L3级别无人驾驶即将迎来大规模地商业化落地。
随着无人驾驶级别的提升，单车传感器的数量呈倍级增加。预计无人驾驶Level 1-2级需要10-20个传感器，Level 3级需要20-30个传感器，Level 4-5级需要40-50个传感器。
Level 1-2级别：通常具有1个前置远程雷达和1个摄像头，用于自适应巡航控制，紧急制动辅助和车道偏离警告/辅助。2 个向后的中程雷达可实现盲点检测，外加4个摄像头和12个超声波雷达则可实现360度视角的泊车辅助功能。预计Level 1-2的总传感器数量约为10-20个左右。
Level 3级别：在Level 1-2配置的基础上，外加1个远程激光雷达，由于主动距离测量，激光雷达还具有高分辨率，广角和高精度的特点，这对于检测和分类对象或跟踪地标以做定位将是必需的。对于高速公路领航系统（Highway pilot）应用，通常会额外增加1 颗后向的远程激光雷达。预计会使用6-8个摄像头，8-12 个超声波雷达和4-8个毫米波雷达，以及1个激光雷达，因此，预计Level 3的传感器总数量会在20-30个左右。
Level 4-5级别：常常要多种传感器进行360°视角的交叉验证，以消除每种传感器的弱点。预计会使用8-15个摄像头，8-12 个超声波雷达和6-12个毫米波雷达，以及1-3个激光雷达，因此，预计用于Level 4至5的传感器总数量会在30-40个左右。
各家新车型均搭配多个激光雷达，以此来提前布局高阶无人驾驶，哪吒 S 配置了 3-6 颗混合固态激光雷达，售价在 30 万以上的新车型普遍搭配了支持L3-L4 级无人驾驶所需要的各类传感器（2+颗激光雷达、12颗超声波雷达、7-10 颗高清摄像头、5+颗毫米波雷达）。
以蔚来 ET7 为例，共搭载了多达33个高精度传感器，包括1个超远距高精度激光雷达、11个800万像素高清摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波传感器、2个高精定位单位、 1个V2X 车路协同感知系统和 1 个ADAS 增强主驾感知，较蔚来 ES8 的25个传感器还多了8个。
各国政策不断刺激，助力高阶辅助驾驶 ADAS 快速落地。美国在2011 年开始就强制所有轻型商用车和乘用车搭载ESP系统，欧盟从2013 年开始强制安装重型商用车搭载LDW、AEB等功能，日本从2014 年强制要求商用车搭载AEB系统，2019 年欧盟与日本等40 国达成草案，将于2020 年起全部轻型商用车和乘用车强制安装AEB系统。中国自2016 年开始出台各项政策，逐步强制商用车搭载LDW、FCW、LKA、AEB等ADAS功能。
各国新车测试标准持续不断的增加对主动安全ADAS 功能的权重。NCAP（New Car Assessment Program，新车测试项目）是测试机构对新车型的车辆安全水平进
行全面评估，并直接面向公众公布试验结果。NCAP 是民间组织，不受政府机构组织控制。碰撞测试成绩则由星级表示，共有五个星级，星级越高表示该车的碰撞安全性能越好。
在部分国家，AEB 等系统慢慢的变成了五行评级的必备条件。从各国 NCAP 的路线图可以发现，美国 NHTSA 从 2011 年就将 LDW、FCW 等指标纳入加分项，美国 IIHS 从 2014 年开始将 FCW 和 AEB 规定为最高评级的必备条件，欧盟Euro-NCAP 从 2014 就将 AEB 纳入评分体系，并持续不断的增加测试场景，中国C-NCAP 从 2017 年首次纳入 AEB 测试。各国对各类 ADAS 辅助驾驶系统的重视程度不断的提高，带动高阶辅助驾驶的全面落地。
为了使汽车感知系统形成有效互补，多传感器融合已成为众多主机厂来提高自身智能驾驶能力的核心技术之一。为了应对不同的场景和保证车辆的安全保证，多传感器融合成为行业趋势。多传感器融合技术是对信息的多级别、多维度组合导出有用的信息，包含图像信息、点云信息等，不仅可利用不一样传感器的优势，还能提高总系统的智能化。
多传感器信息融合技术的基础原理与人脑综合处理信息的过程相似，在此过程中，智能驾驶汽车要充分地利用多源数据来进行合理支配与使用，而信息融合的最终目标则是基于各传感器获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不仅是利用了多个传感器相互协同操作的优势，而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。
多传感器融合技术的主要优势有提升感知系统的准确度，提升感知维度，进而提升系统决策的可靠性和置信度，以及增强环境适应能力。总之，多传感器技术能利用空间或时间上的冗余或者互补信息，基于优化算法对被观测对象进行更全全面的分析：
提高感知的准确度：多种工作原理的传感器联合互补，能够尽可能的防止单一传感器的局限性，最大限度上发挥各种传感器的优势，能够同时获取被检测物体多种不同的特征信息，渐少环境、噪声等外界干扰；
提升感知维度，提升系统决策的可靠性：多传感器融合可带来一定的信息冗余度，即使某一个传感器发生故障，系统仍旧能正常工作，具有较高的容错度，增加系统决策的可靠性和置信度；
增强环境适应能力：应用传感器融合技术采集的信息有着非常明显的特征互补性，对空间和时间的覆盖范围更广，弥补了单一传感器对分辨率和环境的不确定性。
多传感器对于车载系统也提出了新的要求，需要有统一的同步时钟，以此保证传感器信息的时间一致性和正确性；此外，准确的多传感器标定，保证相同时间下不同传感器信息的空间一致性。从多传感体系的融合结构上，主要可大致分为分布式、集中式和混合式三种。
激光雷达主要由发射模块、处理模块和接收模块组成，其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号作比较，做适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态及形状等参数，从而对障碍物、移动物体等目标进行探测、追踪和识别。
激光雷达是当下已知的车载雷达中探测距离远，角度测量精度极高的一种。激光雷达可以准确的感知旁边的环境的三维信息，探测精度在厘米级以内。激光雷达能够准确的识别出障碍物具体轮廓、距离成 3D 点云，且不会漏判、误判前方出现的障碍物，激光雷达普遍的有效探测距离也更远。与毫米波雷达和摄像头相比，激光雷达具备高分辨率、远距离和视角广阔等特性。
在测绘之外，智能驾驶、工业及服务机器人都是激光雷达的重要应用场景。在应用场景上，除了传统的测绘测风之外，无人驾驶、高级辅助驾驶等智能驾驶场景正在快速成长。此外，工业及服务机器人如 AGV，其应用包括无人配送、无人清扫、无人仓储、无人巡等，都是激光雷达未来重要的应用场景。
智能驾驶将是未来五年激光雷达市场的主要增长动力。根据Yole的预测，2019年全球激光雷达市场规模约为16亿美金，预计到2025 年全球激光雷达市场规模将达到 38 亿美金，年复合增长率约为 20%。
按照各细分应用板块来看，智能驾驶场景未来五年的复合增长率将超过60%，将会为整个激光雷达市场提供18 亿美金的增量，预计到2025 年，智能驾驶场景将占到整个激光雷达市场规模的50%，成为激光雷达市场的主要增长动力。此外，各种工业及服务机器人对激光雷达的需求也在迅速增加，也将带动整个激光雷达市场规模持续扩大。
（1）以特斯拉为代表的视觉算法为主导的流派。以摄像头主导，搭配毫米波雷达来捕捉旁边的环境信息，使用先进的计算机视觉算法实现全自动驾驶。这一类方案所需的硬件成熟度较高，成本低，但毫米波雷达探测角度较小，远距离探测能力也不足，需要优异的算法来弥补缺点。典型代表有特斯拉，该技术路径相对小众；（2）以Waymo、部分车企为代表的激光雷达主导的流派。以激光雷达为主， 同时搭载毫米波雷达、超声波传感器和摄像头，能够直接进行远距离、全方位的探测，分辨率较强，但硬件成本比较高，典型代表为谷歌Waymo、百度Apollo、文远知行等主流无人驾驶企业。
激光雷达是车载摄像头与毫米波雷达的有效补充，将是 L3 级及以上无人驾驶的必备传感器。从工作原理来看，激光雷达发射的光波的频率比微波高出 2-3个数量级，因此激光雷达具有极高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率，因此测量精度更高，获得信息更为立体，同时，由于激光波长短，可发射发散角非常小的激光束，可探测低空/超低空目标，抗干扰能力强。
即便是纯视觉的方案从效果上能够某些特定的程度代替激光雷达的无人驾驶方案，但是对于高阶无人驾驶而言，安全驾驶是其重要的一步，在感知环节的传感器冗余能够有限提升车辆的安全冗余，激光雷达将是L3及以上自动驾驶的必备传感器。
激光雷达主要由光束扫描器和探测系统两个维度组成，一个负责成像，一个负责测距。按光束扫描器结构大致可划分为三类：机械式、混合固态和固态激光雷达；按照扫描方式分为机械旋转式、MEMS（微振镜）、微距移动、Flash、OPA（光学相控阵）等。
ToF 激光雷达是当前的主流，未来ToF 与FMCW会共存。按照探测方式来分，分成了非相干测量（脉冲飞行时间测量法 ToF 为代表）和相干测量（典型为FMCW 调频连续波）。
ToF 与 FMCW 可以在一定程度上完成室外阳光下较远的测程（100~250m），是车载激光雷达的优选方案。ToF是目前市场车载中长距激光雷达的主流方案，未来随着FMCW激光雷达整机和上游产业链的成熟，ToF和FMCW激光雷达将在市场上并存。
混合固态方案作为当前市场的过渡期预计将存在5 年以上，终极形态的激光雷达会是低成本、高度芯片化的产品。
固态激光雷达是终极形态，混合固态MEMS等方案短期内会是主流。机械式激光雷达技术本身成熟，但具有成本比较高、装配调制困难、生产周期长，且需要持续旋转，机械部件的寿命较短，一般在1-2年，很难应用在规模量产车型上。
MEMS 混合固态激光雷达一方面具有尺寸小、可靠性高、批量生产后成本低、分辨率较高等优势，另一方面也存在信噪比低、有效距离短、视场角窄、工作寿命较短等缺点。
MEMS方案是当下车用激光雷达量产的最优解，但是MEMS微振镜扫描角度小、振动问题与工作时候的温度范围，过车规也存在挑战。固态方案不用受制于机械旋转的速度和精度，可大大压缩雷达的结构和尺寸，提高常规使用的寿命，并降低成本。
芯片化将会是激光雷达的架构趋势。当前大部分ToF 激光雷达产品采用分立器件，即发射端使用边发射激光器EEL配合多通道驱动器、接收端使用线性雪崩二极管探测器（APD）配合多通道跨阻放大器（TIA）的方案。
但分立器件仍存在零部件多、生产所带来的成本高、可靠性低等问题，芯片化架构的激光雷达可将数百个分立器件集成于一颗芯片，在降低物料成本的同时，省去了对每一个激光器进行独立光学装调的人力生产所带来的成本。此外，器件数量的减少，可以明显降低因单一器件失效而导致系统失效的概率，提升了可靠性。芯片化架构的激光雷达是未来的发展方向。
激光雷达的成本构成。激光雷达本质是一个由多种部件构成的光机电系统，光电系统包括发射模组、接收模组、测时模组（TDC/ADC）和控制模组四部分构成，其中，光电系统成本约占激光雷达整机成本的70%。
激光雷达上游产业链最重要的包含激光器和探测器、FPGA芯片、模拟芯片供应商，以及光学部件生产和加工商。激光器和探测器是激光雷达的重要部件，激光器和探测器的性能、成本、可靠性与激光雷达产品的性能、成本、可靠性紧密关联。激光器主流供应商有欧司朗、艾迈斯半导体、鲁门特姆，探测器主流供应商有滨松、安森美、索尼等。
FPGA 通常被用作激光雷达的主控芯片，主流供应商有赛灵思、英特尔等，除了FPGA之外，也能选用MCU、DSP等代替。MCU 的主流供应商有瑞萨、英飞凌等，DSP 的主流供应商有德州仪器、亚德诺半导体等。而在相关光学部件上，国内供应链已经完全实现替代海外，实现自主供应。
从各家的 Velodyne 的 64 线机械式激光雷达的售价在 7.5 万美元，32 线的机械式激光雷达售价在 4 万美元左右，16 线的机械式激光雷达售价在 3999 美元。而国内厂商，如禾赛科技在 2020 年发布的机械式激光雷达售价为 4999 美元左右，速腾聚创在 2020 年发布的机械式激光雷达售价为 1898 美元。
随着有关技术和产业链日益成熟，激光雷达的成本拐点即将来临。Velodyne宣布计划到 2024 年将平均单价将下降到600 美元，华为也宣布未来计划将激光雷达的价格控制在200 美金以内。
随着有关技术逐渐成熟和供应链体系的逐步完善，当前混合固态的激光雷达平均价格约在1000 美元左右，预计到2023 年左右成本有望下探到500 美元。随着激光雷达的成本拐点逐步到来，也为大规模商用打造了充分的基础。
2022 年有望成为激光雷达大规模商业的元年。在2021年，如蔚来ET7、智已L7、极狐阿尔法 S、哪吒 S、R 汽车等都已宣布搭载激光雷达的车型正在量产路上，威马 M7、广汽埃安 AION LX Plus 等均宣布了搭载 2~3 颗激光雷达，长城最新发布的沙龙机甲龙更是配备 4 颗激光雷达。这些车型大多在 2022 年量产，2022 年有望成为激光雷达大规模商业的元年。
各家OEM车厂在2022 年搭载激光雷达的车型纷纷量产，带动车规级激光雷达市场持续放量。当前由于激光雷达相比来说较高，只有L2.5 和L3 以上的车型才会搭载，预计单车平均搭载数量将从1 颗逐渐提升到2030 年有望达到3 颗。预计到2025 年全球车规级激光雷达搭载量将超过3100 万颗，保持高速增长；
随着激光雷达的大规模量产，价格有望持续下降，预计将从目前的 6000 元，下降至2025 年3000元左右；而在市场空间方面，预计到2025年全球市场规模有望超过739 亿元，复合增长率107%。
中国市场方面，预计到2025 年中国激光雷达市场规模有望达到 287 亿元，激光雷达搭载量有望超过 1200 万颗。随着高阶无人驾驶对激光雷达的需求不断的提高，带动激光雷达市场快速爆发，车规激光雷达将是未来五年智能传感器市场中弹性最大的子板块。
全球激光雷达领域的主要玩家包括美国的Velodyne、Luminar、Aeva、Ouster， 以色列的 Innoviz，德国的 Ibeo，以及国内的速腾聚创、禾赛科技、镭神智能等。
毫米波雷达是一种使用天线GHz 的毫米波（Millimeter Wave，MMW）作为放射波的雷达传感器。毫米波雷达根据接收和发射毫米波的时间差，结合毫米波传播速度、载体速度及监测目标速度，能够得到汽车与其他物体相对距离、相对速度、角度及运动方向等物理环境信息。
毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点。与激光雷达（LiDAR）相比，目前毫米波雷达技术更成熟、应用更广泛、成本更加低廉；与可见光摄像头相比，毫米波雷达的准确性和稳定能力更好，价格差距也在不断缩小。尤其是全天候工作无可替代的优势，已成为汽车电子厂商公认的主流选择，拥有巨大的市场需求。
车载毫米波雷达根据毫米波频率能分为 24GHz、77GHz 和 79GHz 毫米波雷达三大种类。目前各个国家对车载毫米波雷达的频段各有不同，除了少数国家（如日本）采用 60GHz 频段外，主要集中在 24GHz 和 77GHz 两个频段。
世界无线GHz 频段划分给无线电定位业务，以促进短距高分辨车用雷达的发展。由于 77GHz 相对于 24GHz 的诸多优势，未来全球车载毫米波雷达的频段会趋同于 77GHz 频段（76-81GHz）。
根据探测距离的不同，毫米波雷达可分为短程毫米波雷达（SRR）、中程毫米波雷达（MRR）、远程毫米波雷达（LRR）三种。24GHz 主要是以 SRR 和MRR 雷达为主，77GHz 主要以 LRR 雷达为主。一般情况下，SRR 的探测距离小于 60 米，MRR 的探测距离在 100 米左右，LRR 的探测距离大于 200 米。
车载毫米波雷达因具备受天气气候影响程度低、不受前方目标物形状与颜色等干扰等特性，广泛应用于主动安全系统。不同探测距离决定了不同类型毫米波雷达的应用场景不同，因此，不同高级辅助驾驶功能也需要不同的雷达选型。
角雷达通常是 SRR 短程雷达负责盲点检测（BSD）、变道辅助（LCA）和前后交叉交通警报（F/RCTA）的要求，而前雷达通常是负责自动紧急制动（AEB）和自适应巡航控制（ACC）的 MRR 和 LRR 中远程雷达。毫米波雷达是高级辅助驾驶系统（ADAS）的必备传感器。
77 GHz 车载激光雷达优势显著，正在逐渐替代 24GHz 成为主流。（1）77GHz雷达的分辨率和精度更高：由于速度分辨率和精度与射频成反比，更高的射频频率导致更好的速度分辨率和精度。77GHz 的毫米波雷达比24GHz 的速度分辨率和精度提高了 3 倍；（2）77GHz 雷达的体积更小：77GHz 天线GHz 的三分之一，因此整个毫米雷达的体积也可以实现其三分之一。
2013年，24GHz 毫米波雷达产品开始进入中国，2018 年，实现 24GHz 毫米波雷达国产，但是在 77GHz 毫米波雷达产品仍未实现大规模国产化，只有少数国内厂商具备 77GHz 产品的量产能力，国产毫米波雷达仍在持续追赶中。
毫米波雷达的硬件占比约 50%，主要由射频前端（MMIC）、数字信号处理器、天线及控制电路等部分构成，软件算法占比约 50%。
射频前端（MMIC）：是核心射频部分，占总成本的 25%左右。由发射器、接收器、功率放大器、低噪声放大器、混频器、滤波器及压控振荡器组成，起到调制、发射、接收及解调毫米波信号的作用。在技术趋势上，集成度更高、体积更小的高集成趋势下，CMOS 工艺有望成为主流。
在供应商方面，加特兰微电子、意行半导体、矽杰微电子、矽典微等本土厂商已有能力自行研发生产低频 24GHz 芯片，且价格较海外有 30%以上的优势。但在高频段 77GHz 芯片方面，主要由恩智浦、英飞凌、德州仪器、意法半导体等供应。
数字信号处理器：通过嵌入不同的信号处理算法，分析前端收集的信号获取目标信息，是保证毫米波雷达稳定性及可靠性的核心部件，主要通过DSP 芯片或 FPGA 芯片实现，占总成本的 10%左右。
在技术趋势上，DSP芯片在复杂算法处理上具备优势，FPGA 在大数据底层算法上具备优势， “DSP+FPGA”融合在实时信号处理系统中的应用逐渐广泛。在供应商方面，高端 DSP 芯片和 FPGA 芯片主要被国外企业垄断，DSP 芯片供应商有飞思卡尔、英飞凌、亚德诺半导体、意法半导体等，FPGA 芯片供应商有赛灵思、阿尔特拉、美高森美、莱迪思等公司。
高频 PCB：天线是毫米波雷达发射和接收信号的重要组件，毫米波雷达可通过微带列阵方式将多根天线集成到 PCB 板上。由于毫米波频率高，对电路尺寸精度要求高，所需印制电路板为高频板材 PCB，占总成本的 10%。主要供应商为罗杰斯、Isola、施瓦茨为主，国内主要是沪电股份等公司。
博世、大陆、电装、海拉等国外厂商占据全球毫米波雷达的七成市场份额。全球毫米波雷达主要供应商有博世、大陆、电装、海拉、天合、安波福、奥托立夫等。博世、大陆、电装、海拉等国外巨头占据行业 73%的市场空间，行业集中度较高。
24GHz 国产化率较高，77GHz 仅少部分国产玩家实现量产。国产厂商已实现 24GHz 毫米波雷达产品市场化供货，而仅少数玩家具备 77GHz 毫米波雷达产品的量产能力，其中森思泰克是目前国内乘用车前装 77GHz 毫米波雷达市场份额排名首位的国产供应商，正在逐渐缩小与海外厂商的差距，其毫米波雷达的定点车型接近 100 个，而德赛西威、华域汽车等公司也已达到 77GHz 雷达的量产条件。
毫米波雷达作为最常用的车载传感器之一，目前 L1 或 L2 级一般需要搭载 0-3个左右，L3 级一般需要搭载 3-6 个左右，而 L4 或 L5 级一般需要 6-10 个左右，随着高阶辅助驾驶功能的渗透率逐渐提升，也将带动平均单车搭载个数的提升。目前毫米波雷达正在逐渐从 24GHz 朝着 77GHz 迁移，24GHz 毫米波雷达平均单价 300 元左右，77GHz 的在 400 元左右，有望带动平均毫米波雷达的价格提升。
根据我们的测算，预计到 2025 年全球毫米波雷达市场规模将达到 384 亿元，复合增长率为 25.5%，全球毫米波雷达搭载量将达到 1.1 亿颗，复合增长率为 23.7%。在中国市场方面，预计到 2025 年，中国毫米波雷达市场规模将达到 149 亿元，中国毫米波雷达搭载量将达到 4250 万颗。
超声波雷达是最成熟的车载传感器。超声波雷达，俗称倒车雷达，是一种最常见的传感器，其工作原理是通过超声波发射装置向外发出超声波（机械波而非电磁波），到通过接收器接收到发送过来超声波时的时间差来测算距离。常用的工作频率有 40kHz、48kHz 和 58kHz 三种。
频率越高，灵敏度越高，但水平与垂直方向的探测角度就越小，故一般采用 40kHz 的探头。按构造分类，超声波雷达可大致分为等方性与异方性，二者的区别在于水平探测角度与垂直探测角度是否相同；按技术方案分类，超声波雷达可以分为模拟式、四线式数位、二线式数位、三线式主动数位，它们的信号抗干扰能力依次提升，技术难度与价格总体递进。
超声波的能量消耗较缓慢，在介质中传播的距离比较远，穿透性强，测距的方法简单，成本低。但是超声波散射角大，方向性较差，在测量较远距离的目标时，其回波信号会比较弱，影响测量精度。但在短距离测量中，超声波测距传感器具有非常大的优势。
超声波雷达防水、防尘，即使有少量的泥沙遮挡也不影响，探测范围在 0.1-3 米之间，而且精度较高，其主要作用是通过蜂鸣器来辅助驾驶员泊车、自动泊车的辅助与微调车辆在行车道的位置，保持与相邻车道车辆的安全距离。
超声波雷达主要用于停车辅助和自动泊车，可以分为 UPA 和 APA 超声波雷达两种类型。
（2）APA 超声波雷达：自动泊车辅助传感器（APA，Automatic Parking Assistant），探测距离一般在 30~500cm 之间，感测距离较长，但是频率较低，为 40kHz，精度一般。
倒车系统需要 4 个 UPA，而自动泊车系统需要 8 个 UPA+4 个 APA。一套普通的倒车雷达系统需要配备 4 个 UPA 超声波雷达，而自动泊车系统需要在倒车雷达系统基础上，增加 4 个 UPA 和 4 个 APA 超声波雷达组成 12 个超声波雷达系统，其中，8 个 UPA 超声波雷达安装于汽车前后保险杠上，用于测量汽车前后障碍物，4 个 APA 超声波雷达安装于汽车两侧，用于测量侧方障碍物距离。
在全球市场竞争格局上，目前超声波雷达主要市场空间由 Tier1 厂商占据，据统计，2018 年全球超声波雷达市场份额中法雷奥和博世占据市场 50%以上份额。截至 2021 年 5 月，汽车之家在售车型有 8998 款，配置了倒车雷达的车型有 7074 款，渗透率达到 79%；其中配置前向雷达车型有 2531 款，渗透率达到28%。目前超声波雷达较为成熟，市场渗透率较高，价格下探到较低水平，已有像奥迪威等国产厂商切入到该市场。
超声波雷达价格低廉，技术相对成熟。超声波雷达测距方式简单，产业链成熟，单体价格相对低廉，平均售价 100 元左右。超声波雷达上游主要为芯片和传感器供应商，芯片主要依赖进口，如飞思卡尔（恩智浦 NXP 收购）等厂商，传感器已经实现国产化。
超声波雷达中游为超声波雷达生产商，主要参与者可以分为国际 Tier1、国内 Tier1 以及初创公司。由于超声波雷达技术较为成熟，故国内外玩家之间的差距主要在于传感器实现上的稳定性和可靠性，但整体差异较小。其中国际 Tier1 主要是博世、法雷奥、大陆，国内 Tier1 主要是奥迪威、辉创电子、航盛电子、同致电子，初创企业有晟泰克、辅易航（中科创达收购）等。
自动泊车辅助系统（Auto Parking Assist，APA），市值车辆在低速行驶时，可通过车辆周身搭载的传感器测量车身与周围环境之间的距离和角度，收集传感器数据计算出操作流程，同时自动调整方向盘、刹车和油门实现停车入位。
自动泊车系统按技术等级，又可分为半自动泊车（只有自动转向）、全自动泊车（含自动转向和自动前进后退）、自主代客泊车（AVP）等。
通常可将智能泊车技术划分为三大发展阶段：半自动泊车→全自动泊车→自主代客泊车。从全自动泊车发展到自主泊车技术，其最早普及的第一代 APA 自动泊车，随后出现将泊车与手机结合的第二代 RPA（Remote Parking Asist）远程遥控泊车，再是发展到第三代 AI 自主学习泊车，最理想的泊车辅助场景是第四代泊车解决方案 AVP（Automated Valet Parking）自主代客泊车。
中国乘用车 APA 装配量快速增长，但装配率仅 12.3%，增长空间巨大。根据高工汽车数据显示，2021 年 1-7 月国内新车搭载 APA 功能上险量为 142.55 万辆，同比上年同期增长 36.4%。其中，融合泊车（基于全景环视+超声波）占比32.83%，同比上年同期呈现数倍增长的势头。
据佐思汽研统计，2020 年中国乘用车 APA 装配量为 230.8 万辆，同比增长 46.4%，APA 装配率为 12.3%，较 2019 年全年上升 4.28 个百分点。APA 在奔驰、宝马等中高端车型以及理想、小鹏等造车新势力中装配率较高，但在大多数车型中普及率仍较低，APA 未来仍有巨大渗透空间。
当前主机厂推出的自动泊车 APA 方案基本采用 12 颗超声波雷达。其中宝马、别克等以纯超声波雷达方案为主，部分主机厂则开始采用超声波雷达+环视摄像头融合方案提高车辆自动泊车系统的泊入/泊出成功率，大多分布在在自主品牌如蔚来、小鹏、长安、吉利等。
12 颗超声波雷达方案的渗透率将从 2019 年的 9.6%提升到 2025 年的 26.1%。根据佐思汽研数据显示，从单车超声波雷达配置方案来看，2019-2020 年，4颗超声波雷达方案占据大部分市场，主要实现倒车辅助功能。
2019 年 12 颗超声波雷达方案的占比仅为 9.6%左右，预计到 2025 年 12 颗超声波雷达方案的渗透率将达到 26.1%。随着自动泊车商业化推广，12 颗超声波雷达方案占比正在快速攀升，有望成为未来智能汽车的主流。
空间测算：预计到2025 年全球市场规模约390 亿元，CAGR 7.4%
超声波雷达作为倒车雷达拥有比较高的普及率，倒车系统需要 4 个 UPA 超声波雷达，随着自动泊车功能的渗透率不断提升，自动泊车系统需要 8 个 UPA+4个 APA 超声波雷达，单车超声波雷达的搭载个数有望从 4 个提升到 12 个。
价格上，超声波雷达产品相对成熟，价格相对便宜，平均单价在 100 左右。根据我们的测算，预计到 2025 年全球超声波雷达市场规模将达到 390 亿元，复合增长率7.35%，全球车载摄像头的搭载量有望突破4.1 亿颗，复合增长率7.35%。而中国市场方面，预计到 2025 年，中国车载摄像头市场规模将达到 151 亿元，车载摄像头的搭载量有望突破 1.59 亿颗。
车载摄像头是环境感知中最常见的传感器之一。车载摄像头的优点十分明显，成本低且技术成熟，采集信息的丰富度较高，最接近人类视觉，但其缺点也十分显著，摄像头受光照、环境影响十分大，难以全天候工作，尤其是在黑夜、雨雪天、大雾等能见度不足的场景下，其识别效率大大降低，此外，车载摄像头缺乏深度信息，三维空间感不足。
图像传感器成本占比超过五成，CMOS 为当下主流选择。车载摄像头的硬件结构包括光学镜头（光学镜片、滤光片、保护膜）、图像传感器、图像信号处理器（ISP）、串行器、连接器等器件。成本结构成上，图像传感器成本占比最高，成本占比达到 50%，CMOS 图像传感器具有读取信息方式简单、输出信息速率快、耗电少、集成度高、价格低等特点，成为目前目前主流的车载图像传感器。
车载镜头舜宇排名第一，联创电子正在快速崛起。根据 ICVTank 在 2019 年的数据显示，舜宇光学全球车载摄像头出货量第一，市占率超过 30%，韩国世高光、日本关东辰美、日本富士占绝行业前四名，前四名市占率超过 80%。国产方面，除舜宇之外，联创电子是国内唯二具备较强竞争力的厂商，目前已经进入特斯拉、蔚来等产业链，正在快速崛起。
车载 CIS 呈现寡头格局，韦尔收购豪威科技一跃成为行业第二。车载 CIS （CMOS Image Sensor）是当下主流的车载摄像头图像传感器方案，其中安森美是绝对的车载 CIS 龙头，市占率超过六成，豪威科技位列第二，市占率约为20%，索尼和三星作为手机 CIS 的龙头，进入车载市场较晚，正在快速切入。国产厂商方面，韦尔股份收购豪威科技后，一跃成为车载 CIS 龙头，正在迅速崛起。
中游模组主要由海外公司主导，国产比例仍然较低。由于车规级摄像头模组的安全性和稳定性要求更高，模组封装工艺更为复杂，在竞争格局方面，主要由海外公司占据主要市场份额，松下、法雷奥、富士通、大陆、麦格纳等占据市场主要地位，国产方面，舜宇光学、联创电子等为代表的摄像头模组企业正在快速布局车载领域。
根据安装位置划分，车载摄像头可以分为五大类：内视摄像头、后视摄像头、前置摄像头、侧视摄像头、环视摄像头等；根据结构划分，车载摄像头可以分为单目摄像头、双目摄像头、广角摄像头等。单目摄像头和双目摄像头主要用于自动驾驶汽车的前视，视角一般为 45 度左右，负责实现 FCW、LDW、PCW、 TSR、ACC 等功能，而广角摄像头则要用于自动驾驶汽车的后视（后视泊车辅助）、内置（闭眼提醒、DMS）、侧视（盲点检测）、以及环视（全景泊车、 LDW）等多个方位多种功能。
各家整车厂新车型的摄像头搭载数量持续上升。从各家最新发布的车型搭载方案来看，造车新势力的单车搭载摄像头数量平均已超过 10 颗。2021 年最新发布的蔚来 ET7 共搭载了 11 颗摄像头，小鹏计划于 2022 年量产的 G9 车型预计将搭载 12 颗摄像头，极氪 001 更是搭载了 15 颗摄像头，各家车企不断增加前视、环视、后视和内视等各方位的摄像头，为了高阶辅助驾驶的落地创造了坚实的基础。
特斯拉 Model 3 的感知系统包括了 8 个摄像头+12 个超声波雷达+1 个毫米波雷达。该感知系统能轻松实现在 250 米半径内提供 360 度的视野，可以在一定距离内探测软硬物体，而且精度几乎是以前系统的两倍。
包括 1 个前视窄视野长焦摄像头（FOV 25 度、最大测距 250 米），1 个前视主视野中焦摄像头（FOV 50 度、最大测距 150 米），1 个前视宽视野广角摄像头（FOV 150 度、最大测距 60 米），2 个侧方前视摄像头（最大测距 80 米）、2 个侧方后视摄像头（最大测距 100 米）和 1 个后视摄像头（最大测距 50 米）。
Mobileye 的纯摄像头 ADAS 解决方案包括了 12 颗摄像头的子系统。在 CES 2020上，Mobileye 也发布 12 个摄像头组成的纯摄像头解决方案，包括 2 颗前视摄像头（FOV 120 度），一颗前视窄视野长焦摄像头（FOV 28 度），1 颗后视摄像头（FOV 60 度），4 颗侧视摄像头（FOV 100 度），4 颗停车辅助摄像头， 1 颗 DMS 内视摄像头。
单车搭载摄像头数量持续增加，预计到 23 年有望超过平均每台车 3 颗。根据佐思汽研数据，2021Q1 中国乘用车市场车载摄像头的总安装量为 922.3 万颗，同比增长 95.3%，2021Q1 单车的摄像头安装量从 2020Q1 的 1.559 颗提升至1.779 颗，市场对车载摄像头的需求量持续增加。
根据 Yole 预测，2018 年全球汽车平均每台搭载摄像头的数量为 1.7 颗，预计到 2023 年有望增加单车 3 颗左右，CAGR 达 12%。而对于高端车的搭载情况，根据 Yole 多个方面数据显示，高端车型的单车摄像头搭载数量从2014 年的5 颗提升到2020 年的8 颗，预计到2024年将超过 11 颗。
此外，根据不同等级自动驾驶的要求，为了实现更准确的识别效果，每一类摄像头会搭载不同焦段 2-3 只。L1 或 2 级的车辆主要以安装倒车或环视摄像头为主，单车摄像头数量约在 3-5 颗左右；L3 级车辆还会安装前视摄像头，单车摄像头数量约在 8 颗左右；L4/5 级车辆基本会囊括各种类型的摄像头，单车摄像头数量约在 10-20 颗左右。
各类型车载摄像头快速上车，渗透率不断的提高。19-20 年我国后视摄像头渗透率占比最高为 50%，前视摄像头渗透率 30%、侧视摄像头渗透率 22%，内置摄像头渗透率 7%，仍然有很大的渗透空间。随着 IACC、HWA、HWP 等各类高级 ADAS 功能落地，各种摄像头的需求量也在不断上升，驾驶员注意力监测需求上升，DMS 摄像头也在快速上车。
根据佐思汽研的数据，2021Q1 中国乘用车市场 DMS 安装量同比增长 554.5%，是各类车载摄像头中增速最快的，此外环视摄像头同比增速 120.8%，前视摄像头同比增速 103.0%，行车记录仪同比增速 102.2%，后视摄像头同比增速 60.6%，各类车载摄像头安装量快速提升。
特斯拉剥离计算功能，摄像头 BOM 成本下降六成。以宝马 X5 采用的采孚三目前视摄像头和特斯拉在 Model 3 中所使用的三目前视摄像头进行成本比较。宝马 X5 中的采孚 S-Cam4 三目前视摄像头是由豪威（OmniVision）的 CMOS 图像传感器实现图像采集，Mobileye 的 EyeQ4 实现视觉处理。
而特斯拉在 Model 3 中所使用的三目前视摄像头，其摄像头模块是基于安森美（ On Semiconductor）120 万像素的 CMOS 图像处理器，并没有安装计算功能模块，图像处理功能则由 Autopilot 来实现。
根据 SystemPlus 测算，特斯拉 Model 3 的三目前视摄像头的 BOM 成本 65 美金左右，而采孚 ZF S-Cam4 三目前视摄像头的 BOM 成本在 165 美金左右，特斯拉在剥离了计算功能后，摄像头 BOM 成本下降了约六成。
EEA 架构的集中化会促使算力集中化，进而加速传感器的硬件简化。以特斯拉为例，Model 3 的电子电气架构已经进入准中央架构阶段，由中央计算模块（CCM）、左车身控制模块（BCMLH）、右车身控制模块（BCMRH）三个部分组成，特斯拉的准中央 E/E 架构已带来了线束革命，Model S/Model X 整车线 整车线 公里，Model Y 进一步缩短到 1 公里左右，特斯拉最终的计划是将线 米。
整个架构的不断集中化，也带动了整个控制和算力的集中化，也避免了过往各 ECU之间的算力冗余，进一步简化边缘端传感器，从而带动边缘段硬件成本的进一步下探。
驾驶员监测系统（DMS，Driver Monitor System）是指驾驶员行驶过程中，全天候监测驾驶员的疲劳状态、危险驾驶行为的信息技术系统。在发现驾驶员出现疲劳、打哈欠、眯眼睛及其他错误驾驶状态后，DMS 系统将会对此类行为进行及时的分析，并进行语音灯光提示，起到警示驾驶员，纠正错误驾驶行为的作用。DMS 一般分为主动式 DMS 和被动式 DMS。被动式 DMS 基于方向盘转向和行驶轨迹特征来判断驾驶员状态。主动式 DMS 一般基于摄像头和近红外技术，从眼睑闭合、眨眼、凝视方向、打哈欠和头部运动等，检测驾驶员状态。
主动 DMS 系统从 18 年开始逐渐放量，21 年 1-9 月 DMS 销量同比增长 244%。自 2006 年起，雷克萨斯 LS 460 首次配备主动 DMS，随着近年来一系列的安全事故大大提高了 DMS 在自动辅助驾驶系统尤其是 L2/L3 功能上的的重要性。从 2018 年开始，随着 L2 和 L3 系统逐渐量产，主动式 DMS 系统开始放量。
根据佐思汽研数据， 2019 年在中国主动 DMS 系统的乘用车新车安装量为 1.02万套，同比增长 174%。2021 年 1-9 月中国乘用车新车的 DMS 系统销量 25.15万套，同比增长 244%，其中合资占比 6%，本土占比 94%，排名靠前的品牌有长安、小鹏、哈弗、宝马、蔚来等。2021 年中国 DMS 爆发增长主要原因是本土品牌增加了装配车型力度。2021 年新上市车型 DMS 装配量 9.67 万辆，占整体装配量比例 38%。
大部分 Tier1 已推出 DMS 完整解决方案，包括法雷奥、博世、大陆、电装、现代摩比斯、伟世通、维宁尔等。在中国企业中，百度、商汤科技、中科创达、经纬恒润等公司的 DMS 产品也已落地在各个品牌车型上。
DMS 的核心功能是监测驾驶员的疲劳和注意力分散程度。但是基于更多的传感器，视觉+红外摄像头，甚至毫米波雷达，可以实现更多的功能，譬如人脸识别、年龄性别估计、情绪估计、安全带检测、姿势位置、遗忘检测、座舱异常情况检测、幼儿检测等。通过人脸、性别和表情的识别, 实现身份认证，以及更丰富的人车交互。目前 DMS 的应用仅停留在预警阶段，而一旦与 ADAS/AD 系统结合，还可以实现个性化车身控制等功能。
空间测算：预计到2025 年全球市场规模近1200 亿元，CAGR 22%
随着高阶辅助驾驶功能渗透率的不断提升，平均单车摄像头的数量也在不断提升。对于 L2.5 和 L3 级的单车而言，平均车载摄像头有望从 6-7 颗提升到 2030年的 10 颗。随着 ADAS 摄像头和高清摄像头的渗透率逐渐提升，将会带动单车摄像头价值量的不断提升。
依照我们测算，预计到 2025 年全球车载摄像头市场规模将达 1178 亿元，复合增长率 21.9%，全球车载摄像头的搭载量有望突破 2.45 亿颗，复合增长率 19.2%。在中国市场方面，预计到 2025 年，中国车载摄像头市场规模将达到 457 亿元，车载摄像头搭载量有望突破 9600 万颗。
