日前，財通證券在研報中指出，汽車智能化快速發(fā)展，輔助駕駛系統(tǒng)加速滲透。實現(xiàn)自動駕駛有兩條路徑，一條是漸進式；另一條是跨越式。漸進式主要代表企業(yè)是特斯拉，我國乘用車輔助駕駛等級目前正處于 L2 向 L3 過渡階段。區(qū)分 L2＋＋以及 L3 的核心點在于責任判定是人還是車，只有正式進入 L3 才是自動駕駛的開端。

目前全球乘用車市場主要以 ADAS 為主，并逐步向 L3 級過渡。2015 年以前輔助駕駛功能主要為 L1／L0 級，L1 級可實現(xiàn)加減速或轉向控制，駕駛員持續(xù)進行車輛橫向和縱向的操作，代表功能為 LKA、AEB 等。

2016 年進入 L2 級時代，可同時實現(xiàn)車速和轉向自動化。駕駛必須始終保持掌控駕駛，在特定場景下系統(tǒng)進行橫向和縱向操作，代表功能為 ACC、LKA、APA 等，部分 ECU 開始集成式發(fā)展，但仍未有域的劃分，目前 L2 及以下整體單車配套價值在1．5萬元左右。

到 2020 年將正式進入 L3 級導入期，為有條件自動駕駛，可解放雙手。駕駛員不必一直監(jiān)控系統(tǒng)，但必須時刻保持警惕并在必要時進行干預，整車大約分為 5～6 個域，控制器算力指數(shù)級提升，以太網開始出現(xiàn)，L3 及以下整體單車配套價值約為 2．5 萬元。但是由于目前 L3 級別自動駕駛技術仍不成熟，短期內能夠實現(xiàn)大規(guī)模量產的仍然以 L2 級別的 ADAS 為主。

財通證券認為L2＋輔助駕駛系統(tǒng)將快速普及并長期存在，另外在一些低速、封閉場景下比如礦山，港口中 L4 自動駕駛開始落地，而基于法律法規(guī)以及技術成熟度等問題，高速、開放場景下的 robotaxi／robotruck 落地需要較長時間，黑芝麻智能單記章指出，從 L2 真正突破到 L3 級是一個漫長的過程，未來很長一段時間內智能網聯(lián)汽車仍將處于人機共駕的狀態(tài)，這其中涉及到軟件、硬件、數(shù)據(jù)等技術的緊密配合和升級。

ADAS系統(tǒng)分為感知識別、決策、執(zhí)行

感知識別在汽車駕駛中代替人的五官，依賴于各類傳感器來識別環(huán)境，獲得路況信息。其中包括車載攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達和激光雷達。

不同傳感器各有優(yōu)劣，其中攝像頭價格低廉，分辨率較高，但是抗干擾能力較弱。超聲波雷達成本低、精度高，但是聲波傳遞速度較慢，不適用于高速長距離感知，目前主要適用場景為倒車等短距離場景感知。

毫米波雷達探測距離較遠、靈敏度較高但是對于非金屬物體感知不靈敏，無法探測到物體的的大小和形狀。激光雷達精度強、范圍大、抗干擾能力強，但是由于激光的特性無法取得物體的顏色和形狀，并且由于目前技術問題，激光雷達暫不成熟，成本也相對較高。

決策部分包括決策算法和計算芯片，通過感知層面收集來的信息，幫助汽車做出相應的行駛操作。執(zhí)行層部分包括將系統(tǒng)決策反饋到底層模塊執(zhí)行，實現(xiàn)車輛縱向橫向的自動控制，相當于汽車的“四肢。主要包括汽車控制部分，包括自動剎車、轉向和變速。

在感知層，實現(xiàn)高級別自動駕駛有以特斯拉為首的純視覺路線和以多傳感器融合為主兩大技術路線。視覺路線主要是通過攝像頭來獲取周圍環(huán)境，運用強大的神經網絡和計算機算法做出決策，相當于人類的眼和大腦，代表企業(yè)為特斯拉。

多傳感器融合方案中，激光雷達運用激光探測原理，通過發(fā)射與接收激光來探測與目標物之間的距離，再根據(jù)目標物表面的反射能量大小、反射波譜幅度、頻率和相位等信息，精確繪制出目標物的三維結構信息。

這兩種方法都有相應的優(yōu)缺點，但在國內由于純視覺路線單純依靠攝像頭和毫米波雷達難以解決 corner case，因此激光雷達作為關鍵傳感器被大部分車企所選擇。

全球 ADAS 市場將維持高增長，利好上游核心傳感器供應商。2020 年全球 ADAS市場規(guī)模為 175．7 億美元，Statista 預計 2023 年全球 ADAS 市場規(guī)模為 319．5 億美元，CAGR 為 22．0％。

中汽協(xié)預測，中國 ADAS 市場規(guī)模將從 2020 年 844 億元增長到 2025 年 2250 億元，CAGR＝21．6％。ADAS 市場規(guī)模不斷擴大將帶動車載攝像頭、激光雷達等細分行業(yè)上下游的景氣程度，汽車智能化核心傳感器將深度受益。

多條技術線路發(fā)展，激光雷達量產加速

激光雷達內部構造主要分為掃描模塊，發(fā)射模塊，接收模塊和主控模塊。發(fā)射模塊主要負責發(fā)射激光，內部包含發(fā)射光學系統(tǒng)（含透鏡、反射鏡、濾光片等），激光器和激光驅動。

接收模塊主要負責接收反射的回波，包括接收光學系統(tǒng)（含透鏡、反射鏡、濾光片等）、探測器和模擬前端。掃描模塊包含掃描器和掃描驅動。主控模塊相當于大腦，包括時序控制、波形算法處理、激光雷達其他功能模塊控制以及生產點云數(shù)據(jù)。

激光雷達行業(yè)產業(yè)鏈上游包括激光器、探測器、主控芯片、模擬芯片和光學部件等各個模塊，中游主要是激光雷達整機和軟件系統(tǒng)，下游主要是激光雷達的應用領域。

激光雷達如果按照掃描方式分類，可以分為機械式、混合固態(tài)和固態(tài)三種，未來主流技術趨勢是從機械式向純固態(tài)演進。機械式方案是將整個激光雷達進行 360°旋轉掃描來獲取周邊環(huán)境信息。

混合固態(tài)模式下包括轉鏡方案、棱鏡方案、MEMS振鏡方案。轉鏡方案是利用旋轉的鏡面或多面體將激光反射到不同方向實現(xiàn)掃描。棱鏡方案通過控制兩面楔形棱鏡的相對轉速，將激光束進行兩次折射來實現(xiàn)區(qū)域激光掃描覆蓋。

MEMS 振鏡采用集成在硅基芯片上的反射鏡在前后左右各一對扭桿之間以一定諧波振動，將激光光束反射到不同角度。固態(tài)激光雷達則完全沒有活動部件，主要包含 FLASH 和 OPA 兩種技術路徑。其中 FLASH 原理就是通過高密度的激光源陣列，發(fā)射出能夠覆蓋一片區(qū)域的激光，用高靈敏度的接收器來構建圖像。

光學相控陣（OPA）運用了相干的原理，通過多個光源形成矩陣，不同的光束在相 互疊加后有的方向會相互抵消而有的則會增強，從而實現(xiàn)在特定方向上的主光束，并且控制主光束往不同方向進行掃描。

激光雷達元年，大量車型上市

目前測繪和工業(yè)領域為激光雷達占比最大下游。目前激光雷達行業(yè)總營收前十的企業(yè)絕大部分來源于工業(yè)和測繪領域。截止到 2021 年，地理測繪占據(jù)激光雷達下游應用 60％；激光雷達在 ADAS 領域和自動駕駛領域應用占比僅有 2％和 6％。

從細分市場規(guī)模來看，預計未來 5 年汽車 ADAS 激光雷達市場將迎來快速增長，年均復合增長率高達 73％。Yole 預測，2027 年全球 ADAS 激光雷達市場規(guī)模將從 2021 年的 3800 萬美元增至 2027 年的 20 億美元，成為激光雷達行業(yè)最大的應用領域。

與此同時，無人駕駛出租車市場規(guī)模將從 2021 年的 1．2 億美元增長至2027 年 6．98 億美元，CAGR＝28％。從細分下游雷達交付量來看，預計 2027 年汽車市場將成為激光雷達行業(yè)發(fā)展的主要驅動力。

2019 年，工業(yè)領域激光雷達出貨量最大，為 6．6W 顆；而自動駕駛領域激光雷達出貨量僅有 0．9W 顆。隨著汽車智能化發(fā)展，預計未來 ADAS 領域和自動駕駛領域激光雷達出貨量快速上漲，Yole 預測 2027 年全球激光雷達交付量預計將達 530 萬臺，其中 450 萬臺將服務于汽車市場。

2022 年為激光雷達上車元年，大量車型搭載激光雷達上市。高工智能汽車研究院數(shù)據(jù)顯示，隨著今年蔚來 ET5、ET7、小鵬 G9、長城 WEY、哪吒、高合等車型發(fā)布，預計全年國內前裝標配激光雷達交付為 10 萬顆左右。其中 L2／L2＋車型將主要以 1 顆前向、2 顆盲區(qū)配置為主，L3／L4 車型則主要以 1 顆前向、4 顆盲區(qū)配置為主。

隨著愛馳、集度汽車、通用等多款搭載激光雷達的車型在 2023年－2024 年陸續(xù)交付，預計 2023 年國內乘用車前裝激光雷達將呈現(xiàn)放量加速階段。中國廠商加速崛起，激光雷達本體廠商禾賽／速騰引領突圍。在全球激光雷達產業(yè)鏈中，國外企業(yè)具有先發(fā)優(yōu)勢。

2017 年法雷奧就成為全球首家開始為汽車量產激光雷達的公司，其第一代產品 SCALA 被奧迪 A8 高端轎車等車型采用。不過，伴隨著中國智能駕駛行業(yè)的強勢崛起，國內目前已有一批優(yōu)秀企業(yè)慢慢趕超外企，逐漸成為行業(yè)的中流砥柱。

目前全球各國激光雷達行業(yè) ADAS 前裝定點數(shù)量大約有 55 個，其中中國激光雷達供應商占其中的 50％，禾賽科技斬獲了截至目前全球27％的前裝定點數(shù)量，排名全球第一。速騰聚創(chuàng)以 16％的數(shù)量排名中國第二、全球第三。在全球自動駕駛領域激光雷達前裝定點情況，2021 年禾賽科技市場份額占比 58％，排名第一，遠超排名第二的 Waymo。

激光雷達中各個模塊價值量占比：由于不同激光雷達技術路徑不同，因此各模塊成本占比略有差異，其中硬件電子模塊占比約為 50％－60％，；光學模塊總占比約10％－15％；結構模塊占比約為 25％。

激光雷達中光學模組市場規(guī)模預測：根據(jù) Yole 預測，2021 年－2027 年全球在車載激光雷達領域的出貨量為 87k 臺／259k 臺／500k 臺／918k 臺／1567k 臺／2782k 臺／4683k臺。目前車載激光雷達均價約為 1000 美元，預計 2025 年激光雷達均價可至 500美元以內，價格年均下降 15．8％。

汽車感知要求提升，車載鏡頭需求猛增

多傳感器融合路線下，車載攝像頭亦在自動駕駛領域扮演重要角色。隨著自動駕駛級別提升，汽車感知需求推動了激光雷達行業(yè)的持續(xù)放量，但為了達到更好的識別效果，汽車通常會搭載不同類別的傳感器。

車載攝像頭作為成本相對較低、效率較高的傳感器，在 ADAS 以及高級別自動駕駛系統(tǒng)中廣泛運用。隨著自動駕駛級別提升，單車搭載攝像頭數(shù)量呈逐步提升趨勢。根據(jù)攝像頭的位置不同可以劃分為前視、后視、側視和環(huán)視。L1－L2 級平均搭載攝像頭數(shù)量通常為 1－3 顆，L3 級上升為 8 顆，進入 L4－L5 級，平均搭載攝像頭數(shù)量為 10－20 顆。

自動駕駛級別上升，會帶來車載攝像頭領域加速放量。隨著 ADAS 攝像頭和高清攝像頭的滲透率逐漸提升，將會帶動單車攝像頭價值量的不斷提升。ICVTank 預測，2025 年全球車載攝像頭市場規(guī)模將達 273億美元，復合增長率 21．9％；全球車載攝像頭的搭載量有望突破 2．5 億顆，復合增長率19．2％。

根據(jù)前瞻產業(yè)研究院數(shù)據(jù)，預計 2026 年中國車載攝像頭市場規(guī)模將達到 280 億元，2020 年－2026 年年均復合增長速度為 28％。拆分車載鏡頭成本結構，圖像傳感器和光學鏡頭的成本占比較大。

車載攝像頭主要的硬件結構包括光學鏡頭（其中包含光學鏡片、濾光片、保護膜等）、圖像傳感器、圖像信號處理器 ISP、串行器、連接器等器件。其中圖像傳感器和鏡頭部分成本占比最大，分別為 52％和 20％。剩余部分模組封裝、馬達和紅外濾光片占比 19％、6％和 3％。車載鏡頭市場集中度較高，CR4＝78％。

車載鏡頭市場被舜宇光學、Sekonix、Kantatsu、Fujifilm 四大企業(yè)占據(jù)主要市場。舜宇光學市場占有率排名量居全球第一位，市場占有率 34％，Sekonix、Kantatsu 和 Fujifilm，市場占有率分別為 18％、14％，12％。行業(yè) CR4 為 78％，集中度較高。

       原文標題 : 輔助駕駛邁入自動駕駛，汽車市場成為激光雷達發(fā)展主驅動力