多传感器融合保障智驾系统决策的快准稳 | 2022智能驾驶传感器产业报告
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目前高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶（AD）技术的核心感知包括环境感知与车身感知，其中环境感知的硬件产品为车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达四大传感器。目前多数厂商选择激光雷达多传感器融合感知路线，但少数企业坚持研发“纯视觉”方案，如特斯拉、Mobileye、百度等，丰田也在今年宣布将采用单一视觉方案开发更高阶智能驾驶系统。
围绕智能驾驶传感器产业报告（2022版）相关热点话题，本报告核心观点有：
01
车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达是环境感知的四大传感器，在智能驾驶过程中起着不同的作用，完成相应的任务需求；同时它们在成本、抗恶劣天气能力、探测距离、精度、识别能力等维度相互补充，提高智驾系统的感知精度和决策的正确性，保障驾驶安全性
车载摄像头：具备分辨率高、可识别多种物体与交通信号灯、成本低的优势。可通过在车辆不同位置安装不同数量的摄像头实现多方位监测。800万像素摄像头识别效果更佳，可更好地满足高阶智驾功能，未来将成为主流配置；另一方面，增强车载摄像头夜视能力也有助于提升驾驶安全性。
毫米波雷达：不受物体形状和颜色影响，受恶劣天气影响小，测速测距能力相对突出。为实现ADAS各项功能，需短程、中程和远程等多颗毫米波雷达进行结合，如目前多数车企L2+产品采用4颗SRR角雷达和1颗LRR前向雷达的方案，4D毫米波雷达成为当前产品升级的热点产品。
激光雷达：可探测多数物体、精度高，且可构建环境3D模型，实时性好但价格昂贵。目前半固态激光雷达是主流方案，车企多选择车顶/车前或多方位互补的位置搭载1-3颗实现更精准的感知。由于补盲激光雷达可更有效地覆盖车身近场感知，多家厂商推出纯固态补盲激光雷达产品。
超声波雷达：最成熟最常见的车载传感器（俗称倒车雷达），短距离测量中有非常大的优势。其中UPA和APA两种超声波探测范围和探测区域不太相同，通常由8个UPA和4个APA组成一套泊车系统用于停车辅助、自动泊车场景。
02
聚焦智能驾驶感知领域，形成以特斯拉为代表的“视觉感知”路线和多数厂商采用激光雷达的“多传感融合感知” 方案。多传感器融合算法主要前融合和后融合。相比于后融合，前融合算法具备更高的置信度，但对软硬件和数据通信也提出更高要求。部分企业采用全融合算法（前/后融合同步进行）提高系统可靠性。
03
智能驾驶按照场景可以划分为泊车场景（低速场景）和行车场景（高速场景+城市场景）。泊车场景从全自动泊车到自主代客泊车，场景越复杂、自动化等级越高对单车传感器（超声波雷达+摄像头）的配置要求更高。此外，小鹏P5利用其激光雷达提供感知冗余，升级记忆泊车功能。
04
行车场景的智能驾驶可大致分为单车道驾驶辅助、多车道驾驶辅助和点对点领航驾驶辅助。点对点领航驾驶辅助阶段的主流传感器方案为：1~3 *激光雷达+ 5~8*毫米波雷达+ 7~10*ADS 摄像头。以特斯拉为代表的视觉感知方案则主要以多颗摄像头感知和强大的算法支撑实现智驾辅助功能。
05
未来随着芯片性能的增强，智能驾驶功能将进一步升级，主要遵循硬件优先发展，软件算法逐步升级的方式。对此，多家新势力开展“硬件外采+软件技术自研”的产业布局。从供应商格局来看，外资巨头布局最全面，覆盖感知硬件与软件算法，处于领先地位；国内厂商相关技术有待突破，但近年来凭借产品性价比与本土服务优势，推动产品在自主品牌车型上的应用，抢占部分市场份额，竞争力有望进一步增强。
本报告主要从智能驾驶传感器的关键产品、行业应用、技术趋势与产业布局等方面进行全面的分析
车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达是环境感知的四大传感器，不同的传感器工作波段、原理不同，在智能驾驶过程中起着不同的作用，同时又在多维度互相补充，提高智能驾驶系统的感知精度和决策的正确性，从而保障功能实现与驾驶安全。
从技术、成本在车侧和路侧的分配出发，自动驾驶演化出单车智能和车路协同两条途径。若聚焦感知领域，单车智能路线又形成以特斯拉为代表的“视觉感知”路线和以Waymo为代表的“激光雷达融合感知”解决方案。前者主要依靠“低成本感知+高性能计算”，后者则依靠激光雷达的优势，快速、准确对前方物体定位，形成准确的3D模型，更易支撑实现高阶自动驾驶，但目前成本较高，制约大规模量产，且激光雷达容易受损、维修费用高。
智能驾驶按照场景可划分为泊车和行车两大类场景，高等级泊车功能多采用“超声波雷达+摄像头”方案实现，另一方面配合激光雷达也可用于感知冗余，提供更精准的空间信息。行车包括高速场景和城市场景。部分车企正在完善全场景的智能驾驶功能，提供点到点的驾驶辅助，同时供应商也推出了不同场景下的智能驾驶解决方案。目前点对点领航智能驾驶辅助阶段的主流传感器方案为：1~3 *激光雷达+ 5~8*毫米波雷达+ 7~10*ADS 摄像头。
从车企角度来看，多家新势力开展“硬件外采+软件技术自研”的产业布局，智能驾驶传感器硬件多由第三方供应商提供，但也通过自研、投资合作等多种形式寻求对核心部件垄断供给的突破。从各传感器竞争格局来看，目前外资Tier1部分处于领先地位，而国内自主厂商凭借产品性价比与本土化服务优势，推动产品在自主品牌车型上的应用，抢占了部分市场份额，竞争力有望进一步增强。
智能汽车产业链的各个玩家基于自身资源和能力选择具有商业化可行性的战略路径，部分有能力的选择全栈自研，绝大多数厂商与产业链上的其他厂商积极开展协同合作，整合上下游资源，从而增强整体自主掌控能力。
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