传感器芯片研究：“重感知”路线驱动下，传感器芯片正进入“快速迭代演进”新阶段

佐思汽研发布《2023年汽车自动驾驶传感器芯片产业研究报告》。

从2023年上海车展来看，“重感知，轻地图”、“城市NOA”、“BEV+Transformer”被主机厂和Tier 1广泛提及，各大厂商陆续转向“重感知+轻地图” 技术路线，以加快城市NOA部署，摆脱对高精度地图的依赖。

在“重感知”技术路线驱动下，车用传感器愈发重要，前向和补盲激光雷达、4D成像雷达、800万像素CIS等新品快速上车应用，带动传感器芯片需求攀升，车用传感器和芯片技术正进入快速迭代演进、快速降本发展新阶段。

各大厂商加快量产部署 “重感知+轻地图” 技术路线

来源：佐思汽研《2023年汽车自动驾驶传感器芯片产业研究报告》

毫米波雷达芯片：国产厂商已实现市场突破，打破海外垄断

车用毫米波雷达芯片市场主要被NXP、英飞凌、TI等公司占据；在国内厂商中，加特兰属于起步较早的厂商，目前已与20余家车企达成合作，定点超70余款乘用车，累计芯片出货量超过300万片，其中1/3来自海外客户。

国产毫米波雷达芯片供应商产品布局

来源：佐思汽研《2023年汽车自动驾驶传感器芯片产业研究报告》

4D毫米波雷达在中高端车型及自动驾驶车型中快速渗透，宝马、通用等主机厂，大陆、采埃孚等Tier 1 都完成了该领域的布局。理想、长安、比亚迪、吉利等多个国产品牌已经定点或量产搭载4D毫米波雷达，特斯拉下一代HW4.0自动驾驶平台搭载“ Phoenix” 4D成像雷达更是成为市场引爆点。

传统毫米波雷达芯片领域，英飞凌和NXP几乎处于垄断地位，而4D成像雷达作为毫米波雷达的主要发展方向，可以更好服务城区NOA等高阶自动驾驶功能，国产厂商也正加快部署4D毫米波雷达芯片。

加特兰：2022年12月公布了下一代全新毫米波雷达SoC芯片系列——Andes，可实现4D成像雷达功能，促进L3+级自动驾驶发展，核心特点包括：

• 采用22nm制程的4T4R SoC芯片

• 多核CPU，含DSP（数字信号处理器）与RSP（雷达信号处理器）

• 带RGMII/SGMII的千兆以太网

• 支持灵活级联

• 满足ASIL-B & AEC-Q100 Grade 1要求

来源：加特兰

牧野微：4D毫米波雷达芯片领域的初创公司，专注于4D高精度成像雷达领域。2022年12月，成功研发首款77G毫米波雷达芯片；2023年3月，获得“1SO-26262功能安全体系最高等级ASIL-D认证”；2023年4月，完成亿元Pre-A轮融资，融资资金将用于芯片产品化的持续投入和Alpha客户的量产交付。

激光雷达芯片：向单芯片SoC集成化发展

2022年以来，激光雷达上车数量大幅增长，中国乘用车激光雷达装车量约17万颗，激光雷达主要应用于L2+++（具备高速+城区NOA功能）乘用车及Robotaxi，多为25万元+高端新能源车，预计2026年中国乘用车激光雷达装车量将超过370万颗。若激光雷达需配套至15万元级别乘用车，仍然需要更大幅度的降本，短期来看可能难以实现。

进入2023年，激光雷达价格战打响，出货价格已大幅降至500美元上下，但相对4D毫米波雷达200-300美元的价格仍然偏贵。下一步，激光雷达将通过SoC芯片化以实现进一步集成和持续降本。

收发芯片集成化

激光雷达要实现大批量装车首先要控制成本，各厂商激光雷达路线不同导致成本也会有所差异，但是收发芯片是主要的成本构成，将收发芯片集成化可以有效降低激光雷达的成本。

• 发射芯片：将集成模组替代分立式模组，可大幅降低物料成本和调试成本，降本幅度达 70% 以上；
• 接收芯片：SPAD方案尺寸小，利于和readout电路集成，可以进一步降低成本。

Ouster集成化激光雷达方案

来源：Ouster

激光雷达芯片技术主要掌握在国外厂商手中，国内厂商近些年也在积极研发相关技术。如在发射芯片上，国内厂商开始逐渐切入上游VCSEL芯片的设计领域；在接收芯片领域，国内初创公司进军SPAD、SiPM芯片，其中芯视界、阜时科技等公司专注于SPAD/SiPM的研发。

阜时科技：从2019年开始布局激光雷达SPAD芯片研发，2021年流片，2022年9月通过车规级认证，且已获超过5家车企定点激光雷达厂商的青睐。2022年12月公司完成C轮融资，融资金额将用于激光雷达芯片研发。

来源：阜时科技

禾赛科技：近些年一直致力于激光雷达的芯片化开发，禾赛科技从2018年开始研发激光雷达SoC芯片，规划了V1.0、V1.5、V2.0、V3.0等多代核心收发单元芯片化的发展战略。其中芯片化V2.0中接收端由SiPM升级为SPAD阵列，实现在CMOS工艺下的探测器和电路功能模块的集成；V3.0架构预计完成VCSEL面阵驱动芯片以及基于SPAD探测器的面阵式SoC芯片开发。

• 禾赛科技远距离半固态激光雷达AT128，搭载了自研车规级芯片，单个电路板集成了128个扫描通道，实现了芯片化固态电子扫描。

• 禾赛科技新一代全固态补盲雷达FT120，单个芯片集成了由数万个激光接收通道组成的面阵，实现了激光发射与接收完全通过芯片完成，总元器件数量相比传统激光雷达大大减少，相比AT系列更具性价比。

• 禾赛科技新一代舱内激光雷达ET25，采用禾赛自研的新一代的自研收发芯片，更先进的激光收发模块使ET25接收芯片灵敏度有数倍的提升，从而针对 10% 反射率的物体，将905nm激光雷达的测距能力提升到250m以上。

禾赛科技FT120

来源：禾赛科技

单芯片激光雷达方案

激光雷达降本需要利用光子集成工艺对各光电器件进行集成，且正在从异质材料集成向单芯片集成演进。单芯片集成就是对制作好的硅晶圆开槽，直至单晶硅衬底，而后使用选取外延的方式在单晶硅衬底上生长 III-V 族材料，虽然生产工艺难度大，但具有损耗低、易于封装、可靠性强、集成度高等诸多优点。

2023年初，Mobileye首次对外展示了下一代FMCW激光雷达，准确来说是激光雷达单芯片SoC，1320nm波长，产品基于英特尔的芯片级硅光子技术工艺生产，可以同时测量距离和速度。

芯片化的硅光FMCW固态激光雷达技术路线可能成为未来激光雷达发展的优选方向，其关键技术包括FMCW、固态色散扫描和硅光技术等。作为新技术路线，FMCW激光雷达仍然有大量技术难题需要克服，除了国外的Mobileye、Aeva、Aurora等厂商外，国内已有映讯芯光、洛微科技等厂商布局。

视觉传感器芯片：巨头纷纷布局800万像素产品

车用摄像头硬件包括镜头、CIS、ISP处理芯片。其中车用CIS进入门槛高，属于寡头竞争，安森美、豪威科技、索尼等占据主要市场份额，未来产品会向着高像素、高HDR发展。而目前ISP芯片的集成方案除了传统的ISP芯片，也将ISP集成于CIS，或者集成到SoC中。

CIS向着高像素发展

随着高级别自动驾驶的发展，对车载摄像头的成像质量要求也越来越高。一般来说，摄像头的像素越高，成像质量就越好，整车厂商/自动驾驶方案商就可以得到更多的有用信息。800万像素摄像头上车速度加快，2023年初上市的小鹏P7i在智能辅助驾驶方案中，就搭载了800万像素的辅助驾驶摄像头。

对800万像素高分辨率摄像头需求最迫切的应用场景是前视，目前车载CIS主流供应商都已成功部署800万像素的CIS产品。

主要厂商800万像素CIS产品

来源：佐思汽研《2023年汽车自动驾驶传感器芯片产业研究报告》

思特威：2022年11月推出SC850AT，支持830万像素分辨率，采用思特威创新的SmartClarity®-2成像技术架构，升级的自研Raw域算法能有效地保护图像细节信息，从整体上提升图像效果，除支持Staggered HDR外，还支持思特威特有的PixGain HDR®技术，实现140dB高动态范围，能够捕捉更为准确的图像信息，保障了其在复杂的光照条件下仍然拥有准确捕捉亮部和暗部细节的能力。

该芯片计划于2023年第二季度实现量产。

来源：思特威

ISP：向着集成化演进

ISP有独立和集成两种方案。其中独立的ISP芯片性能强大，但成本高，而集成型的ISP具有成本低、面积小、功耗低的优点，但处理能力相对较弱。近年来各大厂商除了布局集成ISP的CIS，也在积极布局集成ISP的SoC。

• 集成ISP的CIS：将ISP集成到CIS中可以实现节约空间、降低功耗的目的。主要是一些CIS头部企业推出相关方案。豪威科技2023年1月发布了360度环视系统（SVS）和后视摄像头（RVC）的全新130万像素OX01E20系统级芯片（具备业界领先的140dB HDR和LFM），搭载了3微米图像传感器、高级图像信号处理器（ISP）以及全功能失真校正/透视校正（DC/PC）和屏幕显示（OSD）。

来源：豪威科技

• 集成ISP的SoC：将ISP从CIS中移除，直接集成到自动驾驶主控SoC中，可显著降低感知硬件的成本，而摄像头取消 ISP 既可以解决高像素摄像头带来的严重散热问题，也可以帮助车载摄像头进一步缩小电路板尺寸、降低功耗。自动驾驶域控SoC基本都集成了ISP模块。

佐思汽研《2023年汽车自动驾驶传感器芯片产业研究报告》主要研究内容如下：

• 汽车传感器芯片产业概述、产业政策及标准制定情况、市场规模等研究；

• 汽车传感器芯片主要细分产业（汽车摄像头芯片、毫米波雷达芯片、激光雷达芯片等）产品结构、技术趋势、市场规模、市场格局等研究；

• 汽车毫米波雷达芯片主要供应商研究（产品线布局、主要产品性能、新产品开发、产品应用等）；

• 汽车激光雷达芯片主要供应商研究（产品线布局、主要产品性能、新产品开发、产品应用等）；

• 汽车视觉传感器芯片主要供应商研究（产品线布局、主要产品性能、新产品开发、产品应用等）。

《2023年汽车自动驾驶传感器芯片产业研究报告》目录

报告页数：360页

01

自动驾驶传感器芯片产业概述

1.1 汽车自动驾驶传感器芯片概述

1.1.1 自动驾驶传感器芯片类型

1.1.2 自动驾驶传感器芯片上车流程

1.1.3 不同自动驾驶等级传感器配置情况

1.2 产业政策及标准

1.2.1 2022-2023年最新标准动态

1.2.2 车规级芯片认证门槛

1.3 自动驾驶传感器及芯片市场发展概要

1.3.1 自动驾驶传感器芯片装车规模趋势

02

毫米波雷达芯片产业研究

2.1 毫米波雷达产业概述

2.1.1 车载毫米波雷达工作流程

2.1.2 毫米波雷达上车模式一：依靠外部整合的整车企业继续保持与芯片厂强耦合关系

2.1.3 毫米波雷达上车模式二：强势的整车企业直接硬件代工

2.1.4 车载毫米波雷达产业链主要代工厂（1）

2.1.5 车载毫米波雷达产业链主要代工厂（2）

2.2 毫米波雷达产品和成本结构

2.2.1 车载毫米波雷达结构示意图

2.2.2 车载毫米波雷达成本结构和价格趋势预测

2.2.3 汽车毫米波雷达（普通和4D）BOM成本分析

2.2.4 MMIC 芯片工艺改进推动毫米波雷达持续降本

2.2.5 自动驾驶传感器芯片产业链：毫米波雷达芯片

2.3 趋势演进：毫米波雷达芯片应用趋势

2.3.1 智驾市场推动毫米波雷达及芯片需求快速增长

2.3.2 主要毫米波雷达产品总结：前雷达

2.3.3 主要毫米波雷达产品总结：角雷达

2.3.4 毫米波雷达逐渐实现国产化替代，为国内芯片厂发展提供支持

2.3.5 毫米波雷达芯片技术需求：高精度、高功率、高灵敏度

2.3.6 汽车毫米波雷达芯片发展方向

2.3.7 汽车毫米波雷达芯片发展方向一：芯片化集成

2.3.8 车载毫米波雷达芯片发展方向二：政策推动高频段雷达芯片发展

2.3.9 车载毫米波雷达芯片发展方向三：4D毫米波雷达

2.3.10 车载毫米波雷达芯片发展方向四：生产工艺升级（1）

2.3.11 车载毫米波雷达芯片发展方向四：生产工艺升级（2）

2.4  趋势演进：4D成像雷达芯片应用

2.4.1 4D毫米波雷达装车量增长

2.4.2 4D成像雷达对激光雷达的替代趋势

2.4.3 车载4D成像雷达量产方案

2.4.4 市场上主流4D成像雷达产品

2.4.5 车载4D成像雷达芯片封测方案

2.4.6 4D成像雷达芯片选型方案

2.4.7 4D成像雷达芯片技术趋势

2.4.8 4D成像雷达芯片装车方案一：级联方案（1）

2.4.9 4D成像雷达芯片装车方案一：级联方案（2）

2.4.10 4D成像雷达芯片装车方案二：单芯片集成方案

2.4.11 4D成像雷达芯片装车方案三：软件算法加持

2.4.12 4D成像雷达芯片装车方案对比

2.4.13 4D成像雷达芯片主流供应商（1）

2.4.14 4D成像雷达芯片主流供应商（2）

2.4.15 4D成像雷达芯片主流供应商（3）

2.5 毫米波雷达芯片市场规模及格局

2.5.1  2021-2026年中国乘用车毫米波雷达需求量

2.5.2 2021-2026年中国乘用车毫米波雷达芯片市场规模

2.5.3  2021-2026年中国乘用车毫米波雷达芯片市场规模-附表（1）

2.5.4 2021-2026年中国乘用车毫米波雷达芯片市场规模-附表（2）

2.5.5 汽车毫米波雷达芯片市场格局

2.5.6 汽车毫米波雷达芯片市场格局：供应商加快国产替代步伐

2.5.7 汽车毫米波雷达芯片市场格局：国内供应商（1）

2.5.8 汽车毫米波雷达芯片市场格局：国内供应商（2）

03

激光雷达芯片产业研究

3.1 激光雷达产业概述

3.1.1 激光雷达工作流程

3.1.2 激光雷达产业链

3.1.3 激光雷达代工模式

3.1.4 激光雷达代工：MEMS振镜代工

3.1.5 激光雷达产业链主要代工厂（1）

3.1.6 激光雷达产业链主要代工厂（2）

3.2 激光雷达产品和成本结构

3.2.1 车载激光雷达结构示意图

3.2.2 激光雷达探测技术形态：TOF和FMCW

3.2.3 激光雷达光源技术形态：905nm和1550nm（1）

3.2.4 激光雷达光源技术形态：905nm和1550nm（2）

3.2.5 车载激光雷达主要部件（1）

3.2.6 车载激光雷达主要部件（2）

3.2.7 车载激光雷达成本结构

3.2.8 车载激光雷达芯片产业链

3.2.9 激光雷达技术演进路线

3.2.10 激光雷达芯片发展方向

3.3 趋势演进：激光器芯片从EEL向VCSEL演进

3.3.1 发射芯片由EEL向VCSEL芯片发展

3.3.2 激光雷达发射端VCSEL芯片主要市场玩家

3.3.3 国内供应商切入VCSEL芯片上游

3.4 趋势演进：接收端芯片从APD向SPAD发展

3.4.1 未来SPAD/SiPM可替代APD

3.4.2 SPAD dToF是补盲激光雷达的最优选择

3.4.3 SPAD芯片领域厂商格局（1）

3.4.4 SPAD芯片领域厂商格局（2）

3.4.5 SPAD芯片领域厂商格局：国内供应商进军SPAD、SiPM芯片

3.4.6 SPAD技术案例一：索尼IMX459

3.5 趋势演进：收发芯片集成化是现阶段主推方向

3.5.1 收发芯片集成化利于激光雷达降本（1）

3.5.2 收发芯片集成化利于激光雷达降本（2）

3.5.3 供应商收发芯片集成案例一：禾赛科技（1）

3.5.4 供应商收发芯片集成案例一：禾赛科技（2）

3.5.5 供应商收发芯片集成案例二：Ouster（1）

3.5.6 供应商收发芯片集成案例二：Ouster（2）

3.6 趋势演进：色散扫描+FMCW，下一代单SoC激光雷达技术组合

3.6.1 激光雷达向着纯固态演进

3.6.2 芯片化是激光雷达降本的必经之路

3.6.3 硅光FMCW固态激光雷达是激光雷达上车的优选技术路线

3.6.4 硅光FMCW激光雷达量产关键技术一：FMCW（1）

3.6.5 硅光FMCW激光雷达量产关键技术一：FMCW（2）

3.6.6 硅光FMCW激光雷达量产关键技术二：色散扫描

3.6.7 硅光FMCW激光雷达量产关键技术三：硅光集成（1）

3.6.8 硅光FMCW激光雷达量产关键技术三：硅光集成（2）

3.6.9 主要厂商硅光FMCW激光雷达技术布局

3.7 趋势演进：OPA+FMCW，下一代单SoC激光雷达技术组合

3.7.1 OPA激光雷达量产难度大

3.7.2 洛微科技硅光子OPA和FMCW芯片技术方案

3.7.3 洛微科技第二代芯片晶圆，高度集成的LiDAR芯片

3.7.4 洛微科技第二代OPA光扫描芯片和第二代128通道FMCW SoC芯片

3.7.5 洛微科技 LiDAR On Chip 架构

3.8 激光雷达芯片市场规模及格局

3.8.1 2021-2026年中国乘用车激光雷达需求量

3.8.2 2021-2026年中国乘用车激光雷达芯片市场规模

3.8.3 2021-2026年中国乘用车激光雷达芯片市场规模-附表（2）

3.8.4 激光雷达芯片市场竞争格局

3.8.5 汽车激光雷达芯片主流供应商（1）

3.8.6 汽车激光雷达芯片主流供应商（2）

04

视觉传感器芯片研究

4.1 车载摄像头产业概述

4.1.1 汽车摄像头结构

4.1.2 摄像头上车模式

4.1.3 车载摄像头产业链主要代工厂（1）

4.1.4 车载摄像头产业链主要代工厂（2）

4.1.5 自动驾驶传感器芯片产业链：视觉芯片种类

4.1.6 车载摄像头成本结构

4.1.7 2021-2026年中国乘用车摄像头需求量

4.1.8 2021-2026年中国乘用车摄像头芯片组市场规模

4.1.9 2021-2026年中国乘用车摄像头传感器芯片市场规模-附表（1）

4.1.10 2021-2026年中国乘用车摄像头传感器芯片市场规模-附表（2）

4.2 车载摄像头CIS芯片

4.2.1 汽车摄像头CIS需求持续增长

4.2.2 汽车CIS出货量结构

4.2.3 汽车CIS进入门槛高，寡头竞争

4.2.4 汽车CIS市场格局（1）

4.2.5 汽车CIS市场格局（2）

4.2.6 汽车CIS市场格局（3）

4.2.7 汽车CIS市场格局：国内厂商加快产品布局

4.2.8 汽车CIS主要产品对比

4.2.9 汽车CIS技术发展方向

4.2.10 汽车CIS技术发展方向一：提高分辨率（1）

4.2.11 汽车CIS技术发展方向一：提高分辨率（2）

4.2.12 汽车CIS技术发展方向二：高动态范围

4.3 车载摄像头ISP芯片

4.3.1 汽车ISP芯片融合方式

4.3.2 汽车ISP芯片竞争格局

4.3.3 汽车ISP芯片发展方向

4.3.4 汽车ISP芯片发展方向一：引入AI算法

4.3.5 汽车ISP芯片发展方向二：ISP集成到SoC

4.3.6 汽车ISP集成到自动驾驶SoC案例一：TI

4.3.7 汽车ISP集成到自动驾驶SoC案例二：Mobileye

4.3.8 汽车ISP集成到自动驾驶SoC案例三：黑芝麻智能

4.3.9 汽车ISP集成到自动驾驶SoC案例四：地平线

4.3.10 汽车ISP集成到自动驾驶SoC案例五：安霸

05

毫米波雷达芯片供应商研究

5.1 英飞凌

5.1.1 英飞凌车载毫米波领域技术布局

5.1.2 英飞凌自动驾驶传感器芯片产品线

5.1.3 英飞凌毫米波雷达芯片

5.1.4 英飞凌24GHz雷达芯片：BGT24XX系列（1）

5.1.5 英飞凌24GHz雷达芯片：BGT24XX系列（2）

5.1.6 英飞凌77GHz毫米波雷达芯片

5.1.7 英飞凌77GHz雷达微控制器

5.2 恩智浦

5.2.1 恩智浦车载毫米波领域技术布局

5.2.2 恩智浦自动驾驶传感器芯片产品线

5.2.3 恩智浦毫米波雷达芯片业务

5.2.4 恩智浦4D成像毫米波雷达芯片S32R45

5.2.5 恩智浦77GHz雷达收发芯片：TEF82xx

5.2.6 恩智浦77GHz雷达收发芯片：TEF810X

5.2.7 恩智浦77GHz雷达收发芯片：MR3003

5.2.8 恩智浦雷达解决方案

5.2.9 恩智浦自动驾驶传感器芯片应用：大陆四级联毫米波雷达

5.3 意法半导体

5.3.1 意法半导体自动驾驶传感器芯片产品线

5.3.2 意法半导体24GHz毫米波雷达芯片

5.3.3 意法半导体77GHz毫米波雷达芯片

5.4 德州仪器

5.4.1 德州仪器自动驾驶传感器芯片产品线（1）

5.4.2 德州仪器自动驾驶传感器芯片产品线（2）

5.4.3 德州仪器毫米波雷达芯片体系

5.4.4 德州仪器毫米波雷达芯片参数

5.4.5 德州仪器77GHz毫米波雷达芯片：AWR1243

4.5.6 德州仪器77GHz毫米波雷达芯片：AWR2243

5.4.7 德州仪器77GHz毫米波雷达芯片：AWR2944

5.4.8 德州仪器集成型毫米波雷达芯片：AWR1843AoP

5.5 ADI

5.5.1 ADI自动驾驶传感器芯片产品线

5.5.2 ADI 24GHz毫米波雷达芯片

5.5.3 ADI基于24GHz雷达演示平台的智能交通方案

5.6 Vayyar

5.6.1 Vayyar自动驾驶传感器芯片产品线

5.6.2 Vayyar 雷达产品与替代产品的对比

5.6.3 Vayyar雷达SoC芯片

5.6.4 Vayyar 4D雷达与芯片

5.6.5 Vayyar 60GHz雷达芯片

5.7 Uhnder

5.7.1 Uhnder成像雷达芯片

5.7.2 Uhnder雷达芯片应用

5.8 Arbe

5.8.1 Arbe成像雷达芯片组

5.8.2 Arbe成像雷达芯片组性能优异

5.8.3 Arbe成像雷达芯片产品

5.8.4 Arbe成像雷达芯片组应用一：自用Phoenix感知雷达

5.8.5 Arbe成像雷达芯片组应用二：自用Lynx环绕成像雷达

5.8.6 Arbe成像雷达芯片组应用三：自用360°环绕式雷达

5.8.7 Arbe成像雷达芯片组应用四：合作（1）

5.8.8 Arbe成像雷达芯片组应用四：合作（2）

5.9 加特兰微电子

5.9.1 加特兰微电子公司简介

5.9.2 加特兰电子已实现毫米波雷达芯片平台化、系列化

5.9.3 加特兰微电子车规级毫米波雷达芯片产品线

5.9.4 加特兰微电子毫米波雷达芯片产品：Alps-Pro系列

5.9.5 加特兰微电子毫米波雷达芯片产品：Andes系列

5.9.6 加特兰微电子毫米波雷达芯片产品：ALPS系列

5.9.7 加特兰微电子毫米波雷达芯片产品：Alps-Mini系列

5.9.8 加特兰微电子毫米波雷达芯片应用场景

5.10 岸达科技

5.10.1 岸达科技公司简介

5.10.2 岸达科技77/79GHz雷达芯片：ADT2011

5.10.3 岸达科技77/79GHz雷达芯片：ADT2001

5.10.4 岸达科技77/79GHz雷达芯片：ADT3102

5.10.5 岸达科技77/79GHz雷达芯片：ADT3101

5.11 上海矽杰微

5.11.1 上海矽杰微公司简介

5.11.2 上海矽杰微24GHz汽车用雷达芯片产品

5.11.3 上海矽杰微雷达芯片应用

5.12 润积电

5.12.1 润积电77GHz毫米波雷达芯片

5.12.2 润积电毫米波雷达芯片的国产化替代能力

5.13 其它

5.13.1 清能华波76-81GHz毫米波雷达芯片

5.13.2 南京问智微77GHz雷达芯片

06

激光雷达芯片供应商研究

6.1 LeddarTech

6.1.1 LeddarTech公司简介

6.1.2 LeddarTech 全球网络

6.1.3 LeddarTech 汽车LiDAR技术（1）

6.1.4 LeddarTech 汽车LiDAR技术（2）

6.1.5 LeddarCore SoC : LCA2、LCA3

6.1.6 LeddarTech 产品（1）

6.1.7 LeddarTech 产品（2）

6.1.8 LeddarTech 产品（3）

6.1.9 LeddarTech 合作模式

6.1.10 LeddarTech 合作伙伴（1）

6.1.11 LeddarTech 合作伙伴（2）

6.2 Ouster

6.2.1 Ouster公司简介

6.2.2 Ouster激光雷达芯片产品（1）

6.2.3 Ouster激光雷达芯片产品（2）

6.3 Lumentum

6.3.1 Lumentum车载业务布局

6.3.2 Lumentum 激光雷达芯片

6.4 Mobileye

6.4.1 Mobileye激光雷达芯片布局

6.4.2 受益于英特尔的硅光子学制造技术

6.5 Lumotive

6.5.1 Lumotive公司简介

6.5.2 Lumotive激光雷达芯片技术

6.6 洛微科技

6.6.1 洛微科技激光雷达芯片技术

6.6.2 洛微科技激光雷达芯片技术进阶

6.7 芯视界微电子

6.7.1 芯视界微电子公司简介

6.7.2 芯视界微电子自动驾驶传感器芯片产品线

6.7.3 芯视界微电子激光雷达芯片主要产品（1）

6.7.4 芯视界微电子激光雷达芯片主要产品（2）

6.8 宁波芯辉科技

6.8.1 宁波芯辉科技公司简介

6.8.2 宁波芯辉科技自动驾驶传感器芯片产品线

6.8.3 激光雷达芯片主要产品（1）：探测芯片

6.8.4 激光雷达芯片主要产品（2）：信号接收SiPM芯片

6.8.5 激光雷达芯片主要产品（3）：数字转换芯片XTD50

6.8.6 产品研发动向

6.9 飞芯电子

6.9.1 飞芯电子公司简介

6.9.2 飞芯电子激光雷达芯片

6.9.3 飞芯电子激光雷达产品参数

6.9.4 飞芯电子发展动态

6.10 纵慧芯光

6.10.1 纵慧芯光公司简介

6.10.2 纵慧芯光激光雷达芯片

6.11 禾赛科技

6.11.1 禾赛科技自研芯片规划

6.11.2 禾赛科技自研芯片规划：积极布局单芯片方案

6.11.3 禾赛科技自研芯片范围（1）

6.11.4 禾赛科技自研芯片范围（2）

6.11.5 禾赛科技自研芯片应用

6.12 国科光芯

6.12.1 国科光芯公司简介

6.12.2 国科光芯激光雷达芯片布局

6.13 阜时科技

6.13.1 阜时科技公司简介

6.13.2 阜时科技激光雷达芯片业务

6.14 世瞳微电子

6.14.1 世瞳微电子激光雷达芯片产品（1）

6.14.2 世瞳微电子激光雷达芯片产品（2）

6.14.3 世瞳微电子激光雷达芯片规划（1）

6.14.4 世瞳微电子激光雷达芯片规划（1）

6.15 映讯芯光

6.15.1 映讯芯光激光雷达芯片技术布局：光源

6.15.2 映讯芯光激光雷达芯片技术布局：激光雷达引擎

6.15.3 映讯芯光激光雷达芯片技术布局：4D点云分析处理解决方案

6.16  其它

6.16.1 识光芯科激光雷达芯片业务

6.16.2 华为激光雷达芯片布局

6.16.3 Luminar激光雷达芯片业务

6.16.4 博升光电汽车激光雷达芯片业务

6.16.5 Dibotics激光雷达业务

07

视觉传感器芯片供应商研究

7.1 安森美

7.1.1 安森美公司简介

7.1.2 安森美市场及产品布局 (1)

7.1.3 安森美市场及产品布局 (2)

7.1.4 安森美产品分类

7.1.5 安森美车载CIS产品

7.1.6 安森美车载ISP产品

7.1.7 安森美CIS产品-前视CIS (1)

7.1.8 安森美CIS产品-前视CIS (2)

7.1.9 安森美CIS产品-座舱CIS (1)

7.1.10 安森美CIS产品-座舱CIS (2)

7.1.11 安森美CIS产品-座舱CIS (3)

7.1.12 安森美CIS产品-座舱CIS (4)

7.1.13 安森美CIS产品-环视后视CIS

7.1.14 安森美ISP产品-ISP芯片 (1)

7.1.15 安森美ISP产品-ISP芯片 (2)

7.1.16 安森美CIS技术

7.1.17 安森美激光雷达芯片技术

7.1.18 安森美汽车图像传感器市占率&客户

7.1.19 安森美自动驾驶生态合作伙伴 (1)

7.1.20 安森美自动驾驶生态合作伙伴 (2)

7.2 三星电子

7.2.1 三星电子汽车图像传感器：ISOCELL Auto

7.2.2 三星电子汽车图像传感器：ISOCELL Auto 4AC

7.2.3 三星电子汽车图像传感器特点

7.3 索尼

7.3.1 索尼公司简介

7.3.2 索尼CIS市场布局

7.3.3 索尼CIS发展历程

7.3.4 索尼半导体产品分类

7.3.5 索尼自动驾驶传感器芯片产品线

7.3.6 索尼CIS技术

7.3.7 索尼车载CIS产品 (1)

7.3.8 索尼车载CIS产品 (2)

7.3.9 索尼车载CIS产品 (3)

7.3.10 索尼自动驾驶传感器芯片应用（1）

7.3.11 索尼自动驾驶传感器芯片应用（2）

7.4 恩智浦

7.4.1 恩智浦公司简介

7.4.2 恩智浦产品分类

7.4.3 恩智浦汽车ISP产品-集成ISP的视觉处理器 (1)

7.4.4 恩智浦汽车ISP产品-集成ISP的视觉处理器 (2)

7.4.5 恩智浦汽车ISP产品-集成ISP的视觉处理器 (3)

7.4.6 恩智浦汽车ISP产品-集成ISP的自动驾驶SoC (1)

7.4.7 恩智浦汽车ISP产品-集成ISP的自动驾驶SoC (2)

7.4.8 恩智浦汽车ISP产品-集成ISP的自动驾驶SoC (3)

7.4.9 恩智浦汽车ISP产品-集成ISP的自动驾驶SoC (4)

7.4.10 恩智浦汽车ISP产品总结

7.4.11 恩智浦ISP软件训练合作伙伴

7.5 Nextchip

7.5.1 Nextchip公司简介&产品分类

7.5.2 Nextchip发展历程及市场布局

7.5.3 Nextchip核心技术

7.5.4 Nextchip产品-ISP芯片 (1)

7.5.5 Nextchip产品-ISP芯片 (2)

7.5.6 Nextchip产品-ISP芯片 (3)

7.5.7 Nextchip产品-ISP芯片 (4)

7.5.8 Nextchip产品-集成ISP的自动驾驶SoC (1)

7.5.9 Nextchip产品-集成ISP的自动驾驶SoC (2)

7.5.10 Nextchip产品-集成ISP的自动驾驶SoC (3)

7.5.11 Nextchip产品总结 (1)

7.5.12 Nextchip产品总结 (2)

7.5.13 Nextchip客户及合作伙伴

7.6 豪威科技

7.6.1 豪威科技公司简介

7.6.2 豪威科技市场布局 (1)

7.6.3 豪威科技市场布局 (2)

7.6.4 豪威科技技术 (1)

7.6.5 豪威科技技术 (2)

7.6.6 豪威科技产品分类

7.6.7 豪威科技产品-集成ISP的视频处理器 (1)

7.6.8 豪威科技产品-集成ISP的视频处理器 (2)

7.6.9 豪威科技产品-集成ISP的视频处理器 (3)

7.6.10 豪威科技产品-集成ISP的视频处理器 (4)

7.6.11 豪威科技产品-ISP芯片

7.6.12 豪威科技产品-集成ISP的CIS (1)

7.6.13 豪威科技产品-集成ISP的CIS (2)

7.6.14 豪威科技产品-集成ISP的CIS (3)

7.6.15 豪威科技产品-集成ISP的CIS (4)

7.6.16 豪威科技产品-未集成ISP的CIS

7.6.17 豪威科技产品总结 (1)

7.6.18 豪威科技产品总结 (2)

7.6.19 豪威科技和安森美部分CIS产品对比

7.7 思特威

7.7.1 思特威公司简介

7.7.2 思特威产品分类

7.7.3 思特威汽车CIS业务

7.7.4 思特威产品-集成ISP的CIS (1)

7.7.5 思特威产品-集成ISP的CIS (2)

7.7.6 思特威产品-集成ISP的CIS (3)

7.7.7 思特威产品-集成ISP的CIS (4)

7.7.8 思特威产品-集成ISP的CIS (5)

7.7.9 思特威产品-集成ISP的CIS (6)

7.7.10 思特威集成ISP的CIS产品总结

7.7.11 思特威汽车CIS产品布局 (1)

7.7.12 思特威汽车CIS产品布局 (2)

7.7.13 思特威市场布局 (1)

7.7.14 思特威市场布局 (2)

7.7.15 思特威产品研发布局

7.8 格科微

7.8.1 格科微公司简介

7.8.2 格科微CIS业务

7.9 元橡科技

7.9.1 元橡科技公司简介

7.9.2 元橡科技产品线

7.9.3 元橡科技双目视觉芯片

7.10 瑞芯微

7.10.1 瑞芯微全景环视芯片RK3588M

7.10.2 瑞芯微RK3588M SoC架构

7.11 富瀚微

7.11.1 富瀚微公司简介

7.11.2 富瀚微产品分类

7.11.3 富瀚微产品-ISP芯片 (1)

7.11.4 富瀚微产品-ISP芯片 (2)

7.11.5 富瀚微产品&产品总结

7.11.6 富瀚微 ISP Tuning & 图像调试实验室

7.11.7 富瀚微ISP产品布局&市场布局

7.11.8 富瀚微客户&合作伙伴

7.12 其它

7.12.1 ARM图像处理器产品

7.12.2 钜芯视觉芯片产品

更多佐思报告

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