《智能驾驶毫米波雷达行业市场深度分析及发展规划咨询》由会员分享，可在线阅读，更多相关《智能驾驶毫米波雷达行业市场深度分析及发展规划咨询（9页珍藏版）》请在装配图网上搜索。
1、智能驾驶毫米波雷达行业市场深度分析及发展规划咨询一、 智能驾驶是行业的发展趋势智能驾驶辅助系统（ADAS）能够在复杂的交通环境及车辆操控过程中为驾驶员提供辅助和补充，是现代汽车主动安全重要的技术之一。此外智能驾驶汽车在遇到事故时，能在短时间内做出最准确的反应，可以有效的降低事故发生率。目前主流汽车厂商都已经导入了L2级的辅助驾驶产品，未来L1/L2级辅助驾驶的渗透率将有望持续提高。智能驾驶包括多种功能，其产业链涵盖感知、规划、决策、执行等环节，需要汽车、电子、信息通信、互联网、交通管理等多行业的合作与转型升级，产业链庞大且复杂，主要包括：感知硬件厂商：开发和供应先进的传感器系统，包括视觉系统、
2、雷达系统（激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达）等；汽车电子供应商，能够提供底层执行器件或提供智能驾驶技术研发和集成供应的企业，如转向（EPS）、制动及域控制器等功能产品的厂商；芯片及软件算法厂商：提供智能驾驶芯片及相关视觉感知及决策算法的公司。根据安波福数据，随着智能驾驶系统的不断升级，单车价值量也不断提升：L0及L1级别的智能驾驶系统，功能相对基础，可带来275-325美元的单车价值量提升；L2级智能驾驶系统由多个传感器、控制器及功能组合而成，可带来450-550美元的单车价值提升；L2+级别需要配备更多的传感器，涉及到高速驾驶辅助，涉及到较为复杂的感知决策规划，可带来750-1200美元的单
3、车价值量提升；而L3级智能驾驶可以实现驾驶员在特定条件下的完全脱离，目前看一般会配置激光雷达，其单车价值量会有较大幅度的提升，可达4000-5000美元，远高于L2级。二、 智能汽车行业发展分析中国电动汽车百人会理事长陈清泰说，智能汽车的价值链、供应链正在加速重构，未来汽车对传统汽车的颠覆性，使传统零部件体系的50%以上都面临重构。汽车智能化是一项十分复杂的系统工程，需要智能汽车、智能交通、智慧城市的协同创新。有机构预测，到2030年，芯片将占高端汽车物料成本的20%以上，软件成本占整车成本的比例，则将从目前的15%跃升至60%。扩大内需战略规划纲要（2022-2035年）明确指出，要释放出行
4、消费潜力。优化城市交通网络布局，大力发展智慧交通。推进汽车电动化、网联化、智能化，加强汽车停车场、充电桩、换电站、加氢站等配套设施建设。强调要加快建设信息基础设施和融合基础设施，加快物联网、工业互联网、卫星互联网、千兆光网建设，推动5G、人工智能、大数据等技术与交通物流、公共服务等深度融合，积极稳妥发展车联网。智能汽车的发展离不开大数据、车联网技术的发展。车联网知识产权白皮书数据显示，我国已成为车联网最大专利产出国。相关研究机构数据显示，2017-2020年我国车联网年均复合增长率为2995%，预测2022年车联网市场规模达2771亿元。伴随着车联网技术的提升与市场规模的扩大，给智能汽车行业发
5、展提供了强有力的信息基础支持。三、 智能汽车未来发展趋势近年来国家不断提升对智能汽车的重视程度，通过下发一系列的政策文件促进行业发展。其中，2020年2月，发改委等多个部门联合下发智能汽车创新发展战略，指出智能汽车已经成为全球汽车产业发展的战略方向，发展智能汽车对我国具有重要的战略意义，到2025年，我国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监督和网络安全体系基本形成。如何按照车路协同的思路对道路基础设施进行智能化改造，如何建立面向智能汽车的数据监管系统，怎样打破部门分割、形成高效协同的推进体制，都是当前非常迫切需要推进的任务。四、 汽车智能驾驶行业发展趋势汽车电子电气架构
6、将向域集中电子电气架构转变，域控制器通过集成多个ECU，减少车辆线束，有利于降低整车成本和软件开发难度，缩短整车集成验证周期。但由于不同车型平台对模块的空间布置有物理限制，域集中电子电气架构易受车型约束，难以大规模推广使用。未来，汽车电子电气架构将向车辆集中电子电气架构转变，围绕更大区域内的计算平台来进行搭建，以一个或若干个核心计算平台作为基础，构建完整的软件系统。受汽车电子电气架构由分布式向集中式演变的影响，通过域控制器集成多个不同功能的ECU产品，单车装载ECU产品的数量将有所减少。拥有平台化产品供应能力及集成域控制器设计研发经验的企业具有较强先发优势与技术积累，预计将在汽车电子电气架构集
7、中式的发展趋势中受益。随着智能驾驶级别的提升，车辆所需要的传感器也越发多样化，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、多维度组合并导出有用的信息，包含图像信息、点云信息等，不仅可利用不同传感器的优势，还能提高整个系统的智能化程度、准确性和鲁棒性。随着多目摄像头、毫米波雷达、深度视觉算法和增强型学习决策算法等技术的发展，为了有效使得汽车感知系统形成互补，多传感器融合已成为众多整车厂商来提高自身智能驾驶能力的技术之一。但各个传感器原理、时延不同，难以做到时空同步，目前部分企业采用后融合模式将数据形成相应特征，通过特征融合的方式完成时空同步
8、，以降低数据融合的难度。前融合模式下，系统将所有传感器数据进行收集汇总，在原始数据层面进行融合，再做目标筛选，能够提升特殊目标的识别率，提高感知系统的鲁棒性。前融合模式对软件算法，芯片算力和数据通信提出了更高的要求，但前融合模式的优势仍有助于其在未来成为优选方案。传统的自动泊车方案以12个超声波传感器为基础，能够完成横向、垂直、斜向三种泊车动作，但由于适用场景单一，无法识别划线车位，且整个泊车过程无法可视化，用户体验较差。目前，自动泊车方案正从传统纯超声波方案向超声波+视觉融合泊车方案升级；视觉融合全自动泊车系统在使用超声波传感器对周围环境进行检测的基础上，增加了环视摄像头的感知信息，使车辆的
9、感知能力进一步增强，提升了自动泊车功能的使用体验。根据高工智能汽车研究院数据，国内搭载APA功能的新车中，超声波与视觉融合泊车方案占比逐年上升，从2018年的68%上升至2022年1-5月的484%。2022年，超声波与视觉融合泊车方案有望超过纯超声波传感器方案，成为市场主流的自动泊车方案。五、 智能汽车行业市场规模及未来发展趋势汽车智能化是一项十分复杂的系统工程，需要智能汽车、智能交通、智慧城市的协同创新。有机构预测，到2030年，芯片将占高端汽车物料成本的20%以上，软件成本占整车成本的比例，则将从目前的15%跃升至60%。随着智能网联技术的快速发展，与各类互联网行业巨头的涌入，智能汽车领
10、域正成为新一轮科技革命和产业革命的战略高地，全球智能汽车市场规模迅速扩张。智能汽车是指通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。智能汽车通常又称为智能网联汽车、自动驾驶汽车等。智能汽车是汽车产业的变革性技术，已引起世界各国的激烈角逐，中国发展智能汽车也已形成共识。顶层规划以及产业政策日趋完善，技术研发逐渐进入商业化创新阶段。如果说新能源汽车是汽车产业变革的上半场，那么下半场就是智能汽车。智能化、电动化正在重新定义汽车，当汽车从功能产品转向智能移动终端，芯片和操作系统，一硬一软成为产业竞争的两大制高点。数据显示，我国乘用车新车市
11、场智能化需求快速增长，今年上半年，具备L2级智能驾驶功能的车型已经占新车销售的30%以上。在智能化快速普及阶段，我国汽车操作系统供应链可能是比芯片更需要迫切解决的问题。六、 智能驾驶带动前装千亿市场空间根据高工智能汽车数据，2021年，我国前装ADAS标配新车上险量为80789万辆，渗透率3078%，同比增长2951%，显示行业正处在高速发展期。L2标配新车上险量为39562万辆，同比增长7765%，其中L2+标配新车全年上险量为16945万辆，未来L2及L2+的渗透率将有望继续提升。当前ADAS标准配置主要集中在合资车企车型上，但长城及吉利汽车的配置量已经进入前十。合资车企车辆平均售价较高，
12、而标准配置ADAS系统需要额外的成本，随着我国自主供应商的配套能力提升以及自主品牌销售单价的增长，未来自主品牌的配载量有望继续增加。1VxR方案目前是市场主流配置方案，其2021年全年配置量超过550万套。高工智能汽车研究院监测数据显示，2021年度中国市场（不含进出口）15万元及以下新车上险量达到112011万辆，占全部新车比重超50%，同比保持小幅增长。而在ADAS（L0-L2）部分，这个价格区间的前装搭载率仅为1973%，低于市场平均水平。L2级智能驾驶辅助系统功能，包括ACC、AEB、LKA、TJA、TSR、LDW、IHBC、ELK、ESS等。价格区间是自主品牌销售的主力价格区间，对成
13、本方面有较高的要求，同时L2级及以下智能驾驶的功能相对标准化，L2级智能驾驶未来仍主要依靠供应商供应，而其高性价比方案将是能否大规模量产的关键。同时，在搭载TJA/HWA功能的厂商我国自主品牌厂商排名显著提升，展示出了国内厂商对于功能更全面的智能驾驶投入力度较大。2020年，我国前视ADAS系统供应商海外零部件巨头占据90%以上的市场份额，其中经纬恒润2020年以178万辆的装车量位列第8位，是前十名供应商中唯一的本土企业。但在自主品牌中，经纬恒润以及我国的厂商的市占率大幅增多。我国近年来智能驾驶供应商的能力有所提升，以经纬恒润、德赛西威为代表，能够看到其业务发展进展较快，获取了较多的项目，但
14、目前绝大多数的智能驾驶供应商还处在一级市场。对于一些新的传统部件，主机厂出于对技术的掌握、对技术选择的灵活性、对成本更精确的把控以及更快的研发进度会在初期自研，而后逐渐交由供应商来供应。但在智能汽车行业大变局下，智能驾驶是车厂技术研发的核心点。随着硬件平台化，在软件标准API接口等的支持下，智能驾驶技术软硬分离的趋势显现。L2级及以下的智能驾驶方案相对标准，车厂对成本要求较高，未来供应商或为供应主力。而L2+级智能驾驶算法涉及到车厂未来向高阶智能驾驶升级及商业模式的变革，因此车厂有自研趋势。在软件算法中感知及决策规划算法最为核心，其中又以视觉感知及多传感器融合算法在技术上最具有挑战性，目前国内
15、厂商在此领域还需要继续保持研发投入。各家厂商都制定了较为明确的高算力自动驾驶AI芯片的技术路线图，未来将会不断的进入量产状态。芯片的AI算力将能够得到极大的提升。以华为、地平线、零跑为代表的国内厂商不断的推出车规级AI计算芯片产品，在芯片算力、能效比方面逐渐比肩进口芯片。在当前市场，Mobileye芯片已经实现1亿颗的EyeQ芯片出货，2021年其出货达2810万个，市场占有率远高于其它产商。Mobileye芯片及算法软硬一体化的设计能够提供给车厂及一级供应商以更优性价比的解决方案，未来大概率仍会保持较高的市场份额。人工智能从上世纪60年代诞生至今，经历了基于规则、人工设计特征、浅层学习、深度学习等范式的演进，深度学习的优势在于尽可能地利用了大数据、大模型和大计算。目前，深度学习被广泛应用在自动驾驶领域。现实世界非常复杂，较难模拟全场景，因此需要将AI建立在真实物理世界之中，采集数据，并持续迭代演进，打造数据闭环。目前能够看到地平线、毫末智行、宏景智驾等公司已经建立起数据系统助力算法迭代演进。
智能驾驶毫米波雷达行业市场深度分析及发展规划咨询
