如何實(shí)現(xiàn)去高精地圖？自動(dòng)駕駛迎行業(yè)奇點(diǎn)

“輕地圖重感知”城市NOA?加速落地，自動(dòng)駕駛硬件迎放量機(jī)遇：城市 NOA 即將步入規(guī)模量產(chǎn)期，受限于高精地圖本身覆蓋度、成本和更新頻次等問(wèn)題，“輕地圖重感知”自動(dòng)駕駛方案成為眾多車(chē)企主流選擇， 本文重點(diǎn)分析了“重感知”技術(shù)路線驅(qū)動(dòng)下，激光雷達(dá)、高像素車(chē)載攝像頭、4D 毫米波雷達(dá)等傳感器快速上車(chē)應(yīng)用趨勢(shì)和發(fā)展布局。

巨頭入局賦能智能駕駛，自動(dòng)駕駛迎行業(yè)奇點(diǎn)

自動(dòng)駕駛體驗(yàn)持續(xù)升級(jí)，帶動(dòng)消費(fèi)者智駕方案接受度迎來(lái)拐點(diǎn)。2023 年多家車(chē)企巨頭升級(jí)智駕系統(tǒng)，推出城市 NOA 功能，向 L3 等級(jí)自動(dòng)駕駛持續(xù)推進(jìn)。2023 年 3 月，小鵬推出了新一代智駕系統(tǒng) XNGP，同年 4 月，華為推出HUAWEI ?ADS 2.0 高階智能駕駛系統(tǒng)。智能駕使在舒適性、安全性、便利性的體驗(yàn)升級(jí)顛覆了消費(fèi)者們對(duì) NOA 局限于高速路的刻板印象，車(chē)主為高階智駕買(mǎi)單意愿逐漸加強(qiáng)。

2023 新版問(wèn)界 M7 的 ADS 高階智駕包選裝率達(dá)到 60-70%（2023 年 9 月 17 日至 10 月 7 日）。2023 年年底，小鵬將在全國(guó) 50 城開(kāi)放無(wú)圖 NOA，華為將在全國(guó)普及無(wú)圖城市智駕方案，應(yīng)用場(chǎng)景的拓寬將持續(xù)激發(fā)消費(fèi)者需求感知，自動(dòng)駕駛行業(yè)迎來(lái)需求端拐點(diǎn)。?

“輕地圖重感知”智駕方案成長(zhǎng)期趨勢(shì)，

自動(dòng)駕駛感知層硬件迎來(lái)放量機(jī)遇?

傳統(tǒng)意義上高精地圖憑借其高精度、數(shù)據(jù)維度豐富等特點(diǎn)被視作走向高階自動(dòng)駕駛的必經(jīng)之路、進(jìn)入城市 NOA 的基礎(chǔ)。近年來(lái)自動(dòng)駕駛高速發(fā)展趨勢(shì)下，由于繪圖成本過(guò)高、法規(guī)政策制定節(jié)奏限制、維護(hù)成本高昂等問(wèn)題使得高精地圖難以滿(mǎn)足城市NOA 普及節(jié)奏，車(chē)企們開(kāi)始轉(zhuǎn)向“重感知，輕地圖”的智駕方案。

許多車(chē)企提出了以感知為基礎(chǔ)，以大模型深度學(xué)習(xí)為實(shí)現(xiàn)路徑的技術(shù)路線，此路線需要高算力以及高感知能力支撐，有望持續(xù)帶動(dòng)高算力芯片、高像素?cái)z像頭、激光雷達(dá)等硬件放量。?

如何實(shí)現(xiàn)去高精地圖？特斯拉引入車(chē)道線網(wǎng)絡(luò)及新的數(shù)據(jù)標(biāo)注方法，將車(chē)道同時(shí)線標(biāo)注為一系列點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)有自己明確的語(yǔ)義（如“起始、并線、分叉、結(jié)束”等），從而形成完整的車(chē)道線連通關(guān)系圖，幫助FSD補(bǔ)足對(duì)高精地圖的需求。國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛頭部公司去高精地圖后或采取車(chē)端實(shí)時(shí)建圖方案，通過(guò)安裝在車(chē)輛上的相機(jī)等傳感器來(lái)構(gòu)建車(chē)輛行駛過(guò)程中周?chē)沫h(huán)境地圖。

無(wú)圖方案頻出，逐步降低對(duì)高精地圖依賴(lài)。目前小鵬、華為等頭部主機(jī)廠發(fā)布無(wú)高精地圖的高階智能駕駛方案，并定下量產(chǎn)時(shí)間表，華為、毫末、元戎啟行等自動(dòng)駕駛公司也加入其中，自動(dòng)駕駛算法“重感知，輕地圖”趨勢(shì)明確。另一方面，百度、騰訊、四維等圖商近期也釋放輕地圖傾向，提供“精簡(jiǎn)版”高精地圖，比如騰訊的HD AIR，四維圖新的場(chǎng)景地圖。

1.1.? ?自動(dòng)駕駛持續(xù)升級(jí)，車(chē)載攝像頭迎量?jī)r(jià)齊升機(jī)遇?

車(chē)載攝像頭憑借靈活的探測(cè)距離、高傳輸速率、成本價(jià)格低廉等優(yōu)勢(shì)成為自動(dòng)駕駛方案中重要傳感器。單車(chē)搭載的攝像頭數(shù)量將增加。Yole報(bào)告指出， L1～L2級(jí)自動(dòng)駕駛功能僅需前后兩顆攝像頭，L2+ 級(jí)則需要引入ADAS前視感知攝像頭，加上4顆環(huán)視，共計(jì)需要5顆攝像頭。實(shí)際主機(jī)廠為后續(xù)OTA升級(jí)預(yù)留冗余，單車(chē)攝像頭配置遠(yuǎn)超本級(jí)ADAS所需的攝像頭數(shù)量，如特斯拉Model 3搭載9顆高清攝像頭，蔚來(lái)、小鵬、理想車(chē)型攝像頭數(shù)量達(dá)到10-13顆。

攝像頭像素要求升級(jí)。大模型提高對(duì)感知數(shù)據(jù)的精細(xì)化要求，高分辨率圖像數(shù)據(jù)可以作為深度學(xué)習(xí)模型中更新和優(yōu)化其架構(gòu)的參數(shù)的數(shù)據(jù)源，車(chē)載攝像頭向800萬(wàn)像素或更高像素級(jí)別升級(jí)。

高像素?cái)z像頭成為行業(yè)趨勢(shì)，車(chē)載攝像頭價(jià)值量有望持續(xù)提升。提高車(chē)載攝像頭像素是一種重要的增加自動(dòng)駕駛方案感知能力的方式。對(duì)于部分新能源車(chē)企來(lái)說(shuō)，目前主流的 120W 到 200W 像素的鏡頭已經(jīng)不再滿(mǎn)足感知的需求，行業(yè)開(kāi)始使用 800W 像素800 萬(wàn)像素?cái)z像頭可以進(jìn)一步探測(cè)到 100-150m 范圍內(nèi)的行人，并且在窄視角的場(chǎng)模式情況下，大約可以探測(cè)到 500 mm 左右的動(dòng)態(tài)車(chē)輛，180? 左右的小目標(biāo)，從而增加汽車(chē)規(guī)控時(shí)間，實(shí)現(xiàn)更安全平穩(wěn)的決策，提升自動(dòng)駕駛的舒適度和流暢度。隨著自動(dòng)駕駛等級(jí)升級(jí)，高像素車(chē)載攝像頭滲透率有望進(jìn)一步提升，同時(shí)攝像頭像素有望進(jìn)一步向更高像素發(fā)展。

尤其是前視攝像頭，前視需要解決的場(chǎng)景最多，目標(biāo)識(shí)別任務(wù)最復(fù)雜，比如遠(yuǎn)距離小目標(biāo)識(shí)別，近距離目標(biāo)切入識(shí)別，高級(jí)別自動(dòng)駕駛車(chē)輛中都在規(guī)劃應(yīng)用800萬(wàn)級(jí)別的高清像素?cái)z像頭，用于對(duì)更遠(yuǎn)距離的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和監(jiān)測(cè)。目前具備800W像素?cái)z像頭模組生產(chǎn)能力的廠商還比較少，比如說(shuō)舜宇、聯(lián)創(chuàng)電子等。百度Apollo 聯(lián)合索尼半導(dǎo)體方案公司、聯(lián)創(chuàng)電子（LCE）與黑芝麻智能，全球首創(chuàng)超1500萬(wàn)高像素車(chē)載攝像頭模組。

自動(dòng)駕駛等級(jí)提升帶動(dòng)車(chē)載攝像頭數(shù)量增加。當(dāng)前自動(dòng)駕駛方案呈現(xiàn)百花齊放趨勢(shì)，不同方案的車(chē)載攝像頭數(shù)量大部分保持在 8-13 個(gè)區(qū)間。純視覺(jué)方案中，特斯拉憑借強(qiáng)大的算法以及 BEV+占用網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，將攝像頭個(gè)數(shù)保持在8 個(gè)，在2023 年推出的HW4.0中，在Model X/S 中增加至11 個(gè)攝像頭，呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì)。而同樣的純視覺(jué)方案，國(guó)內(nèi)極氪 001 則搭載了 15 個(gè)攝像頭，將硬件堆疊達(dá)到了極致，以此匹配算法的不足。融合感知方案中，華為 ADS2.0 搭載了11 個(gè)攝像頭，7 個(gè)環(huán)境感知鏡頭，4 個(gè)環(huán)視鏡頭，前視雙目攝像頭像素高達(dá)800 萬(wàn)像素，其余為 260 萬(wàn)像素，基本代表了行業(yè)主流車(chē)載攝像頭方案。?

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1.2.? ?激光雷達(dá)引領(lǐng)自動(dòng)駕駛新方向，定點(diǎn)上車(chē)迎來(lái)量產(chǎn)拐點(diǎn)?

激光雷達(dá)是一種用于精確獲得三維位置信息的傳感器，通過(guò)發(fā)射和接收激光束，獲取空間的位置點(diǎn)信息（即點(diǎn)云），并根據(jù)這些信息進(jìn)行三維建模，可以確定目標(biāo)的位置、大小、外部輪廓等。

激光雷達(dá)在距離和空間信息方面具有精度優(yōu)勢(shì)，搭載激光雷達(dá)的多傳感器融合感知方案可通過(guò)互補(bǔ)達(dá)到全環(huán)境感知能力，可為高級(jí)別自動(dòng)駕駛提供安全冗余。特斯拉在感知領(lǐng)域引入占用網(wǎng)絡(luò)模型，在不定義具體物體的情況下，去確定物體在三維空間中的位置及速度運(yùn)動(dòng)，來(lái)實(shí)現(xiàn)類(lèi)似激光雷達(dá)的感知效果。我們認(rèn)為國(guó)內(nèi)主機(jī)廠在機(jī)器視覺(jué)算法進(jìn)步的過(guò)程中，預(yù)計(jì)仍將激光雷達(dá)作為重要的補(bǔ)充傳感器，由此可減少在視覺(jué)領(lǐng)域所需積累的數(shù)據(jù)量，但長(zhǎng)期來(lái)看需求或?qū)⒁?jiàn)頂，未來(lái)主機(jī)廠預(yù)計(jì)將逐漸降低對(duì)激光雷達(dá)的依賴(lài)。

通過(guò)技術(shù)迭代和大規(guī)模量產(chǎn)實(shí)現(xiàn)降本。激光雷達(dá)掃描方式從機(jī)械式到半固態(tài)是降本第一步?；旌瞎虘B(tài)式比機(jī)械式成本低的主要原因在：1）發(fā)射&接收端：相比于機(jī)械式激光雷達(dá)，激光器收發(fā)模塊數(shù)量明顯減少；2）掃描端：機(jī)械式收發(fā)模塊動(dòng)，系統(tǒng)復(fù)雜度高，電機(jī)成本高+調(diào)整測(cè)試難度大。激光器收發(fā)芯片集成化+?MEMS 規(guī)?；慨a(chǎn)是降本第二步。

激光雷達(dá)進(jìn)入拐點(diǎn)放量期，大批定點(diǎn)帶動(dòng)激光雷達(dá)規(guī)模化量產(chǎn)價(jià)格下行，有望實(shí)現(xiàn)應(yīng)用車(chē)型價(jià)格持續(xù)下降。受自動(dòng)駕駛方案感知需求驅(qū)動(dòng)，激光雷達(dá)廠商收獲多項(xiàng)車(chē)企定點(diǎn)，促使激光雷達(dá)廠商快速放量，規(guī)?；慨a(chǎn)，進(jìn)而成本迅速下降，由最初的 18000 元左右下降至今年3000 元左右的最低價(jià)格。華為智能汽車(chē)解決方案BU 總裁王軍曾表示，華為計(jì)劃將激光雷達(dá)的成本降至 200 美元，甚至有望降到 100 美元。

可見(jiàn)，隨著未來(lái)激光雷達(dá)的快速放量、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇，中短期內(nèi)其價(jià)格將呈下降趨勢(shì)。激光雷達(dá)作為智駕硬件方案成本最高的一環(huán)，其價(jià)格快速下降使得應(yīng)用車(chē)型價(jià)格區(qū)間不斷下探，由2021 年 40 萬(wàn)元以上的車(chē)型過(guò)渡至今年最低 17 萬(wàn)的睿藍(lán) 7，未來(lái)價(jià)格下降至 1000 元以下時(shí)，有望成為智駕標(biāo)配。

當(dāng)前我國(guó)激光雷達(dá)上游核心發(fā)射接受器件仍以進(jìn)口為主，國(guó)產(chǎn)化率較高環(huán)節(jié)為光學(xué)元件。發(fā)射端激光芯片、接收端光子探測(cè)芯片是激光雷達(dá)上游核心器件，其性能決定了激光雷達(dá)的可靠性、探測(cè)距離等核心指標(biāo)。供應(yīng)格局方面，二者仍以海外廠商主導(dǎo)，例如發(fā)射端激光芯片方面，905nmEEL 主要由 amsOsram 等廠商主導(dǎo)，VCSEL 芯片則主要被Lumentum、II-VI（現(xiàn)Coherent 公司）等海外廠商壟斷；

光子探測(cè)芯片方面，國(guó)產(chǎn)廠商在1550nmAPD 芯片已取得積極進(jìn)展，根據(jù)C&C 統(tǒng)計(jì)，2022 年全球激光雷達(dá) APD 芯片市場(chǎng)格局中，國(guó)內(nèi)廠商芯思杰占據(jù) 27%居第二；而在 SPAD/SiPM 芯片方面（多用于905nm 激光雷達(dá)），我國(guó)仍依賴(lài)濱松、索尼、安森美等海外廠商。?

1.3.? ?4D成像毫米波雷達(dá)升級(jí)，或?qū)⑻娲途€激光雷達(dá)

毫米波雷達(dá)能夠全天候工作、具有較遠(yuǎn)的探測(cè)距離、更易小型化等優(yōu)點(diǎn)，與其他傳感器良好互補(bǔ)并提供了兼具感知性能與成本的性?xún)r(jià)比傳感器選擇，是智能汽車(chē)感知層重要組成部分。

4D成像毫米波雷達(dá)或?qū)⑼耆娲?D毫米波雷達(dá)，有望對(duì)低線激光雷達(dá)形成替代。4D毫米波成像雷達(dá)相對(duì)于傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)增加了俯仰角度的信息感知能力，可對(duì)縱向目標(biāo)進(jìn)行高分辨率地識(shí)別；“成像”則類(lèi)似于激光雷達(dá)的點(diǎn)云成像效果。與傳統(tǒng)毫米波相比，4D成像雷達(dá)的射頻收發(fā)通道數(shù)量多出十倍以上，隨著俯仰角分辨率大大提高，能夠?qū)δ繕?biāo)和環(huán)境呈現(xiàn)出豐富的點(diǎn)云圖像以及距離、速度和角度信息，可以適應(yīng)更多復(fù)雜路況(如較小物體、遮擋物體以及靜止物體和橫向移動(dòng)障礙物檢測(cè)等)。

與激光雷達(dá)相比，部分指標(biāo)近似達(dá)到16線激光雷達(dá)性能，但成本僅為激光雷達(dá)十分之一。我們認(rèn)為 4D 毫米波雷達(dá)是較為經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定的車(chē)載傳感器，或?qū)⑼耆娲?D毫米波雷達(dá)，并替代低線激光雷達(dá)，與高線激光雷達(dá)形成互補(bǔ)，后續(xù)或?qū)⒅鸩綕B透放量。

4D毫米波雷達(dá)在中高端車(chē)型及自動(dòng)駕駛服務(wù)車(chē)型中快速滲透。特斯拉基于全新的自動(dòng)駕駛硬件HW4.0，首次在S/X的車(chē)型上搭載了4D毫米波雷達(dá)。除Tesla 外，價(jià)格在 40 萬(wàn)元以下的理想車(chē)型和價(jià)格在 70 萬(wàn)以上的寶馬車(chē)型、以及通用收購(gòu)的 Cruise 自動(dòng)駕駛服務(wù)車(chē)均于近兩年完成了 4D 毫米波雷達(dá)布局。同時(shí)大陸、采埃孚等汽車(chē) Tier-1 巨頭基本完成對(duì)該領(lǐng)域的布局。

1.4.? ?國(guó)內(nèi)外巨頭引領(lǐng)，自動(dòng)駕駛方案升級(jí)迭代?

特斯拉 FSD 持續(xù)研發(fā)升級(jí)。作為自動(dòng)駕駛純視覺(jué)方案的引領(lǐng)者，特斯拉一直專(zhuān)注于 FSD 的算法研發(fā)，目前 FSD 已更新至 V11.4，馬斯克表示 FSDV12 有望于明年初落地，更好地實(shí)現(xiàn)L3 能力，持續(xù)引導(dǎo)智駕格局。在硬件方面，特斯拉自動(dòng)駕駛方案自2014年逐步從HW1.0 硬件系列至HW4.0 硬件系列共五次迭代，以實(shí)現(xiàn)算法不斷升級(jí)迭代對(duì)感知層和決策層的要求提升，同時(shí)保障硬件成本處于可接受水平。?

1.5.? ?智駕方案升級(jí)提速，需求+供給雙重發(fā)力驅(qū)動(dòng)智駕方案加速普及?

產(chǎn)業(yè)鏈端技術(shù)持續(xù)迭代推動(dòng)智駕方案成本下降，消費(fèi)者選購(gòu)智駕方案意愿不斷提升。以特斯拉、華為代表的車(chē)企持續(xù)推進(jìn)自動(dòng)駕駛升級(jí)，帶動(dòng)上游零部件企業(yè)加速成熟，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；桓叮嫌纹髽I(yè)規(guī)?；?yīng)帶動(dòng)硬件成本價(jià)格不斷下降，利好車(chē)企推出功能更強(qiáng)、價(jià)格更低的智駕選裝包，以及不斷下探低價(jià)位的智駕車(chē)型。智駕功能體驗(yàn)升級(jí)和智駕選購(gòu)包價(jià)格持續(xù)下降，消費(fèi)者群接觸智駕功能的意愿也在逐步增強(qiáng)，智駕需求實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)。整個(gè)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)入了上中下游相互反饋，良好循環(huán)的局勢(shì)，持續(xù)推動(dòng)高階自動(dòng)駕駛加速落地。?

高階自動(dòng)駕駛從特定場(chǎng)所逐步走向個(gè)人乘用車(chē)。港口、無(wú)人工業(yè)園區(qū)、礦山等場(chǎng)景路段封閉、路況簡(jiǎn)單，車(chē)輛長(zhǎng)期處于低速、固定路線行駛的狀態(tài)，是天然的自動(dòng)駕駛應(yīng)用場(chǎng)景，有利于企業(yè)減少運(yùn)輸成本，提高運(yùn)輸效率，目前部分港口、礦山等封閉化場(chǎng)景已初步實(shí)現(xiàn) L4 級(jí)別自動(dòng)駕駛技術(shù)的商業(yè)化落地。隨著高階自駕技術(shù)的不斷發(fā)展，應(yīng)用場(chǎng)景也不斷擴(kuò)大至開(kāi)放道路，進(jìn)入到消費(fèi)者們的日常生活，如無(wú)人物流配送、無(wú)人城市環(huán)衛(wèi)等低速自動(dòng)駕駛已經(jīng)在部分城市試點(diǎn)。而無(wú)人出租車(chē)（Robotaxi）也已經(jīng)在部分城市試運(yùn)營(yíng)。未來(lái)自動(dòng)駕駛將逐漸進(jìn)入個(gè)人乘用車(chē)，在更加豐富的場(chǎng)景下展開(kāi)應(yīng)用。?

城市 NOA 加速鋪開(kāi)，智能駕駛迎來(lái)革命性拐點(diǎn)。眾多國(guó)內(nèi)外車(chē)企在 2023 年內(nèi)發(fā)布或試點(diǎn)城市 NOA 系統(tǒng)并規(guī)劃在全國(guó)迅速鋪開(kāi)，華為預(yù)計(jì)于 2023 年 12 月在全國(guó)開(kāi)放不依賴(lài)高精度地圖的城區(qū) NCA（原先規(guī)劃為 45 城），小鵬也將在 2024 年內(nèi)完成全國(guó)主要城市路網(wǎng)全覆蓋，城市 NOA 落地進(jìn)程不斷加速。

城市場(chǎng)景下的輔助駕駛功能帶來(lái)的智駕體驗(yàn)升級(jí)，或?qū)⑦M(jìn)一步激發(fā)消費(fèi)者對(duì)城市場(chǎng)景下更多智駕功能的需求。城市NOA相較于高速 NOA 交通道路復(fù)雜程度呈倍數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，對(duì)自動(dòng)駕駛軟硬件要求程度更高，城市NOA 的普及意味著汽車(chē)能夠在更復(fù)雜的環(huán)境中自主駕駛，標(biāo)志著汽車(chē)智能駕駛真正從高階輔助駕駛逐步邁向自動(dòng)駕駛。?

執(zhí)行端 | 有望加快線控底盤(pán)環(huán)節(jié)國(guó)產(chǎn)化進(jìn)程

高階智能駕駛落地進(jìn)行加快下，執(zhí)行端的線控底盤(pán)重要性凸顯。線控底盤(pán)由線控?fù)Q擋、線控油門(mén)、線控懸架、線控轉(zhuǎn)向、線控制動(dòng)五大環(huán)節(jié)組成。線控底盤(pán)以電信號(hào)代替機(jī)械信號(hào)，可實(shí)現(xiàn)人機(jī)解耦，更加適用于自動(dòng)駕駛車(chē)輛。隨著高階智能駕駛的發(fā)展，車(chē)輛的行駛過(guò)程中機(jī)器駕駛比例提升，駕駛員百公里接管次數(shù)逐漸下降。

為保證整車(chē)在機(jī)器駕駛過(guò)程中的安全性，高階自動(dòng)駕駛車(chē)輛在執(zhí)行層的設(shè)計(jì)中，需要在制動(dòng)、轉(zhuǎn)向等關(guān)鍵執(zhí)行環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)雙重甚至多重冗余。而考慮到車(chē)內(nèi)空間、信號(hào)傳導(dǎo)機(jī)制、響應(yīng)精度等因素，以線控結(jié)構(gòu)替代機(jī)械式結(jié)構(gòu)則是實(shí)現(xiàn)執(zhí)行器多重安全冗余的必要條件。

看好國(guó)產(chǎn)線控底盤(pán)零部件供應(yīng)商崛起機(jī)會(huì)。目前，線控制動(dòng)、線控轉(zhuǎn)向主要由外資Tier1主導(dǎo)，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局集中。線控制動(dòng)主要由博世、大陸和采埃孚天合主導(dǎo)，中國(guó)線控制動(dòng)市場(chǎng)中博世市占率約90%。線控轉(zhuǎn)向行業(yè)處于起步階段，博世、捷太格特、采埃孚天合等傳統(tǒng)電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)巨頭布局較早，已推出概念車(chē)型，技術(shù)較為領(lǐng)先。

國(guó)內(nèi)眾多線控底盤(pán)技術(shù)布局者包括深耕底盤(pán)技術(shù)的上市公司伯特利、亞太、拓普等，以及創(chuàng)業(yè)型線控底盤(pán)供應(yīng)商拿森、英創(chuàng)匯智、同馭、格陸博等。我們認(rèn)為國(guó)內(nèi)供應(yīng)商專(zhuān)注細(xì)分賽道，由單點(diǎn)逐步延伸，向線控底盤(pán)發(fā)展，并具備快速響應(yīng)和技術(shù)開(kāi)放的優(yōu)勢(shì)，在行業(yè)放量國(guó)產(chǎn)替代的共同作用下，看好國(guó)產(chǎn)供應(yīng)商機(jī)會(huì)。

智駕方案持續(xù)升級(jí)，其他整車(chē)零部件迎來(lái)增長(zhǎng)新機(jī)遇

算力需求翻倍，或?qū)⑦_(dá)到800TOPS

2.1 車(chē)端算力 | 如何變化？感知數(shù)量質(zhì)量和場(chǎng)景復(fù)雜度驅(qū)動(dòng)算力升級(jí)

感知硬件的數(shù)量和性能不斷提升，邊緣計(jì)算需求增加。自動(dòng)駕駛級(jí)別越高，傳感器配置數(shù)量越多，運(yùn)行產(chǎn)生的數(shù)據(jù)隨之大量增加。據(jù)新戰(zhàn)略低速無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)研究所數(shù)據(jù)，1個(gè)200W像素的高清攝像頭24小時(shí)錄像需占用40~60GB的存儲(chǔ)容量；1個(gè)單線激光雷達(dá)每小時(shí)可產(chǎn)生3~4GB點(diǎn)云數(shù)據(jù)；另外，GPS定位系統(tǒng)、車(chē)輛位姿等均有數(shù)據(jù)積累。

當(dāng)一輛自動(dòng)駕駛車(chē)輛每天可以產(chǎn)生數(shù)TB，甚至數(shù)十TB數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理能力即為自動(dòng)駕駛技術(shù)驗(yàn)證的關(guān)鍵點(diǎn)之一。若過(guò)度依賴(lài)云端數(shù)據(jù)處理分析和指令回傳，就會(huì)出現(xiàn)各種數(shù)據(jù)都往云端傳輸，云平臺(tái)數(shù)據(jù)過(guò)多，處理效率降低，時(shí)延增大，將極大影響自動(dòng)駕駛車(chē)輛的使用體驗(yàn)。邊緣計(jì)算能預(yù)處理數(shù)據(jù)，過(guò)濾掉無(wú)用數(shù)據(jù)再上傳到云端。

大模型催化駕駛場(chǎng)景復(fù)雜多樣，提升算力需求。大模型催化下，NOA不斷從高速道路向城市道路拓展（高速道路-城市快速路-城市主干道-城市次干道-城市支路）。與城市道路相比，高速道路可能的場(chǎng)景和物體相對(duì)固定，而城市道路不僅是最主要出行場(chǎng)景（每天僅25%的人出行途徑高速，而城市道路則是 100%），而且環(huán)境復(fù)雜度更高，同時(shí)提升物體識(shí)別、感知融合和系統(tǒng)決策算力需求。

車(chē)端算力需求翻倍，達(dá)800TOPS以上。上汽人工智能實(shí)驗(yàn)室表示，實(shí)現(xiàn)L2級(jí)自動(dòng)駕駛只需10Tops以下的算力，即便是實(shí)現(xiàn)L4級(jí)自動(dòng)駕駛也只需100Tops左右的算力，只有到了真正無(wú)人駕駛的L5級(jí)，才需要1000+Tops的算力。現(xiàn)實(shí)中主機(jī)廠具備城市NOA高階智能駕駛功能的車(chē)型，算力大多在200-500TOPS左右。

沐曦首席產(chǎn)品官孫國(guó)梁指出，在車(chē)端部署大模型并能實(shí)現(xiàn)既定任務(wù)，算力至少要達(dá)到300～500TOPS。我們認(rèn)為，模型優(yōu)化或可降低算力要求，但考慮到未來(lái)場(chǎng)景復(fù)雜度的增加，數(shù)據(jù)量增加，以及視覺(jué)感知占比增加（相對(duì)基于規(guī)則），車(chē)端算力或?qū)⒎哆_(dá)800TOPS以上。

大模型同時(shí)對(duì)芯片效能有更高要求。除了對(duì)算力有更高要求外，Transformer大模型對(duì)芯片效能有更高要求，主要體現(xiàn)在：1）CNN模型以卷積和矩陣乘等計(jì)算密集型算子為主（目前大多芯片是以CNN模型為出發(fā)點(diǎn)設(shè)計(jì)的），而Transformer是以訪存密集型算子為主的，對(duì)帶寬和存儲(chǔ)有較高要求；2）Transformer是浮點(diǎn)矢量矩陣乘法累加運(yùn)算，而目前智能駕駛芯片基本均針對(duì)INT8的。智能駕駛芯片廠商正在加強(qiáng)芯片對(duì)Transformer的適配，如英偉達(dá)在新一代GPU中特別增加了Transformer引擎。

2.2.? ?智能駕駛方案帶動(dòng)價(jià)值量提升，高速連接器市場(chǎng)加速擴(kuò)張?

自動(dòng)駕駛傳感器需要使用高頻高速連接器實(shí)現(xiàn)連接與數(shù)據(jù)傳輸。汽車(chē)自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)依賴(lài)于車(chē)身傳感器收集環(huán)境信息并進(jìn)行處理，高頻高速連接器在其中就起到實(shí)現(xiàn)傳感器和車(chē)內(nèi)主機(jī)之間的數(shù)據(jù)傳輸作用，同時(shí)起到連接和固定傳感器的作用。?

現(xiàn)有高頻高速連接器可分為四類(lèi)，分別是 FAKRA 連接器、mini FAKRA 連接器、 HSD 連接器和以太網(wǎng)連接器。其中 FAKAR 連接器是汽車(chē)行業(yè)通用標(biāo)準(zhǔn)的射頻連接器，用于無(wú)線傳輸，傳感器連接，mini FAKRA 連接器在其基礎(chǔ)上進(jìn)行了空間和傳輸優(yōu)化。HSD 連接器傳輸效率高，屬于差分高速傳輸，用于數(shù)據(jù)傳輸。以太網(wǎng)連接器是未來(lái)汽車(chē)發(fā)展的主流連接器，適合高速傳輸和大數(shù)據(jù)傳輸。?

高階自動(dòng)駕駛滲透率提升，高頻高速連接器市場(chǎng)需求規(guī)模將持續(xù)提升。L3 級(jí)別自動(dòng)駕駛奇點(diǎn)已至，未來(lái)車(chē)企將持續(xù)研發(fā)L4/L5 高階自駕車(chē)型。一方面，汽車(chē)主要依賴(lài)于傳感器采集車(chē)外環(huán)境信息傳輸至車(chē)內(nèi)信息處理中心以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，因此隨著汽車(chē)自動(dòng)駕駛升級(jí)，未來(lái)在智能汽車(chē)上搭載的傳感器數(shù)量將持續(xù)提升，帶動(dòng)連接器數(shù)量同比例上升。

另一方面，造車(chē)新勢(shì)力的強(qiáng)勢(shì)引領(lǐng)下，L2+智能駕駛車(chē)型的出貨量預(yù)計(jì)不斷攀升，占比不斷增加，高頻高速連接器需求旺盛。連接器作為自動(dòng)駕駛傳感器與汽車(chē)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹匾?a target="_blank">接口，未來(lái)將隨著自動(dòng)駕駛升級(jí)以及高階自動(dòng)駕駛車(chē)型出貨實(shí)現(xiàn)持續(xù)攀升。?

自動(dòng)駕駛攝像頭像素提升需要更高傳輸速率連接器協(xié)同，Mini Fakra 連接器適配更高傳輸速率的同時(shí)，節(jié)省車(chē)內(nèi)布局空間，成為短期最優(yōu)解決方案。FAKRA 連接器是車(chē)載攝像頭搭載的主流連接器，但隨著攝像頭像素提高和視頻分辨率提升，傳統(tǒng) FAKRA連接器最高傳輸頻率 6GHz 無(wú)法達(dá)到用戶(hù)需求，相比之下HFM（高速 mini FAKRA）最高可支持 28Gb/s 的傳輸速率和20GHz 的傳輸頻率，還可實(shí)現(xiàn)四合一甚至五合一形式，減少占用空間。mini FAKRA 連接器在傳輸效率和空間優(yōu)化上都具有更大優(yōu)勢(shì)。而且在性能和裝配性都大大提升的情況下，HFM 未來(lái)成本會(huì)優(yōu)于市場(chǎng)上現(xiàn)有的車(chē)載同軸界面產(chǎn)品。?

高階自動(dòng)駕駛傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量倍增，以太網(wǎng)連接器適配最高傳輸速率要求，將成為最終解決方案。一方面，隨著自動(dòng)駕駛等級(jí)的提升，ADAS 傳感器采集的數(shù)據(jù)量將倍增，需要適配更高傳輸速率的連接器；另一方面，ADAS 攝像頭像素隨高階自動(dòng)駕駛升級(jí)，熱管理需求驅(qū)動(dòng) ISP 模塊外移，大量未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)傳輸提出更高傳輸速率和帶寬要求，以太網(wǎng)連接器為最終替代方案。在攝像頭架構(gòu)中，ISP 圖像信號(hào)處理器主要用于實(shí)現(xiàn)RAW 格式數(shù)據(jù)的前處理，并轉(zhuǎn)換為YCbCr 等格式，還可完成圖像縮放、自動(dòng)曝光、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)聚焦等多種工作。

目前已經(jīng)有很多圖像傳感器制造商在把 ISP 模塊從攝像頭模組中移除，來(lái)限制攝像頭的功耗和熱量產(chǎn)生。ISP 外移趨勢(shì)帶來(lái)車(chē)載傳感器傳輸數(shù)據(jù)量激增，將加速車(chē)載以太網(wǎng)在車(chē)內(nèi)的應(yīng)用，以太網(wǎng)連接器滲透率將加速提升。目前來(lái)講，由于車(chē)載激光雷達(dá)相較于ADAS 攝像頭，采集的數(shù)據(jù)量更大，大部分都采用以太網(wǎng)連接器解決方案。?

高階自駕方案數(shù)據(jù)傳輸需求提高，高速連接器單車(chē)價(jià)值量有望進(jìn)一步提升。隨著自動(dòng)駕駛及智能座艙加速發(fā)展，車(chē)載傳感器及智能座艙設(shè)備數(shù)量將增加，同時(shí)更多的網(wǎng)聯(lián)應(yīng)用以及城市自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中大量的數(shù)據(jù)收集和處理，對(duì)所需傳輸數(shù)據(jù)量將持續(xù)擴(kuò)大，進(jìn)而增加使用的高速連接器數(shù)量。隨著自動(dòng)駕駛等級(jí)的不斷提升，高速連接器的單車(chē)價(jià)值量有望不斷增加。?

國(guó)外廠商主導(dǎo)市場(chǎng)，國(guó)內(nèi)廠商加速追趕。目前，我國(guó)汽車(chē)高速連接器市場(chǎng)國(guó)產(chǎn)化程度較低，市場(chǎng)主要被羅森博格、泰科、安費(fèi)諾等等國(guó)外企業(yè)所主導(dǎo)。2021 年中國(guó)汽車(chē)高速連接器市場(chǎng)中，森博格、泰科、安費(fèi)諾三家企業(yè)占據(jù)了約 92%的市場(chǎng)份額，而國(guó)產(chǎn)企業(yè)以7%的市場(chǎng)份額排名第四，正處于加速追趕的階段。?

2.3.? ?AR-HUD 助力智能駕駛體驗(yàn)升級(jí)，成本下降帶動(dòng)廠商快速放量?

AR-HUD 即 AR 技術(shù)與抬頭顯示的結(jié)合體。在使用過(guò)程中，AR-Creator 將導(dǎo)航、 ADAS、車(chē)輛信號(hào)等信息融合進(jìn)行圖像渲染及虛實(shí)重疊，然后把顯示模型輸出給 PGU，經(jīng)過(guò)放大光路改變畫(huà)面路徑、焦距、大小等，最后在擋風(fēng)玻璃上形成虛像并將畫(huà)面反射至人眼，能夠減少視線在行車(chē)路面和儀表或手機(jī)導(dǎo)航之間來(lái)回切換，從而降低潛在的事故風(fēng)險(xiǎn)。?

TFT-LCD 為AR-HUD 技術(shù)主流，華為入局LCoS 有望改變技術(shù)格局。根據(jù)成像技術(shù)的工作原理不同，可以將 AR-HUD 分為 TFT-LCD、DLP、LCoS 和 LBS，目前 TFT-LCD 路徑為業(yè)內(nèi)主流，有著成本低、技術(shù)成熟的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)也存在清晰度有限、熱管理難度大等問(wèn)題。DLP 相較于TFT 方案顯示效果更佳，同時(shí)可以有效解決陽(yáng)光倒灌問(wèn)題，但DLP 是德州儀器專(zhuān)利技術(shù)，目前成本較高。隨著華為入局LCoS 并于飛凡R7 中實(shí)現(xiàn)首次量產(chǎn)搭載，LCoS 技術(shù)展現(xiàn)了圖像分辨率的提升以及成本可控的優(yōu)點(diǎn)，未來(lái)有望與DLP 及時(shí)一同提高滲透率成為主流方案。?

智能駕駛帶動(dòng)AR-HUD 新需求，成本下降加速AR-HUD 裝車(chē)普及。華為即將上市的問(wèn)界M9 通過(guò)AR-HUD 可以實(shí)現(xiàn)安全輔助駕駛、車(chē)道級(jí) AR 導(dǎo)航、投射360°倒車(chē)影像等功能，提升消費(fèi)者智駕體驗(yàn)。根據(jù)高工智能汽車(chē)數(shù)據(jù)顯示，2022 年中國(guó)市場(chǎng)乘用車(chē)前裝標(biāo)配搭載 W/AR-HUD 交付150 萬(wàn)臺(tái)，AR-HUD 達(dá)到11 萬(wàn)套，滲透率較低，增長(zhǎng)空間大。2023 年上半年 AR-HUD 價(jià)格大約在 2000-3000 元區(qū)間，未來(lái)則有望下降至千元左右，加速 AR-HUD 裝車(chē)普及，與智能駕駛趨勢(shì)充分融合。?

國(guó)內(nèi)廠商主導(dǎo)本土 AR-HUD 市場(chǎng)。在 2023 年 1-9 月 AR-HUD 中國(guó)市場(chǎng)中，份額排名前十的供應(yīng)商幾乎被中國(guó)本土供應(yīng)商包攬，其中水晶光電以28%的市場(chǎng)份額位居第一，市場(chǎng) cr3 達(dá)到75%。據(jù)高工智能汽車(chē)顯示，今年水晶光電（作為T(mén)ier 1 角色）定點(diǎn)新增14 個(gè)，到年底有希望增加至 16 個(gè)，定點(diǎn)合作商囊括國(guó)內(nèi)外整車(chē)廠商多個(gè)車(chē)型。未來(lái)AR-HUD 持續(xù)放量有望使本土廠商充分受益。?

PGU 為 AR-HUD 成本核心。在 AR-HUD 可以拆分為 PGU、擋風(fēng)玻璃系統(tǒng)、光學(xué)元件、軟件等部分，其中 PGU（成像單元）是 AR-HUD 的核心部件,占 AR-HUD 整機(jī)BOM 的30%~50%。根據(jù)蓋世汽車(chē)的統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)顯示，TFT 路線的PGU 占總成本的30%左右，LCOS 路線的 PGU 占總成本 40%左右，DLP 路線由于 DMD 芯片為德州儀器獨(dú)家供應(yīng)，PGU 占總成本50%以上。?

審核編輯：黃飛

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