智能驾驶超声波传感器行业发展基本情况

智能驾驶超声波传感器行业发展基本情况汽车智能驾驶行业发展趋势汽车电子电气架构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，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6．8%上升至2022年1-5月的48．4%。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。智能汽车行业概况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。智能网络汽车与传统汽车不同之处诸多，核心区别在于自动驾驶辅助系统、智能座舱系统和车联网系统，最显著的特征是智能化、网联化与平台化。智能化即汽车搭载智能摄像头、激光雷达等感知终端及智能操作系统、人工智能芯片，实现超视距数据采集与自动驾驶；网联化即汽车通过车载单元与人、车、路、云全面互联，实现数据互联互通；平台化即交通管理、信息服务等涉车业务的实现逐步向云平台迁移。国家《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》指出，智能化、网联化和电动化成为汽车产业的发展潮流和趋势，引领智能汽车产业的蓬勃发展，其中电动化为基础，网联化为纽带，最终达到智能化出行。因此，智能化、网联化和电动化是现阶段智能汽车发展的主要特征。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29．95%，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，给智能汽车行业发展提供了强有力的信息基础支持。智能汽车行业发展前景智能汽车的技术进步将逐渐开启交通运输业的新趋势，智能汽车将其传感器所接收的数据进行处理后对汽车进行精确控制，使之能够有效降低酒驾、超速等违法违章导致的交通问题，提升出行的便捷，实现智能交通。随着人工智能技术的发展，智能汽车也能有效帮助现有运输业实现封闭路段下的自动港口、智能货运等革新。由于智能汽车是技术密集型产品，其涉及到通讯设备、传感器、计算机处理器、人工智能、新材料等诸多高新技术产业，其研发投入大、技术门槛高、市场潜力大的特点，也会使大量风险投资涌入该行业，使得智能汽车快速发展的同时，也可能出现行业并未形成一个统一标准的现象。但是，随着智能汽车的进一步发展，各种法律法规以及行业规范也将会逐渐跟上其发展速度。目前，智能汽车的发展空间越来越大，据国家发改委数据显示，在2025年中国智能汽车有望达到2800万辆，渗透率达到82%，这也意味着中国智能汽车的前景极为广阔。智能汽车能够合理规划道路路线，调整驾驶模式节省能源，这也能加快推动2030年的碳中和目标。智能汽车渗透率快速提升，中国智能汽车市场潜力巨大。随着关键零部件成本将持续下探，叠加产业环境成熟和科技不断进步，预计到2025年，中国L2及以上智能汽车销量破千万辆，对应智能汽车渗透率达49．3%。随着国家政策的大力支持，智能汽车领域技术的不断进步，2016年起，我国智能汽车行业市场规模保持稳定上升态势。2020年我国智能汽车行业市场规模增至735亿元，相比2019年上升21．89%。智能座舱市场规模预计2025年破千亿。根据数据，2022年全球智能座舱行业市场规模有望达461亿美元。中国作为全球最具发展潜力的汽车市场，2019年智能座舱市场规模达441亿元，预计2025年达1030亿元。汽车行业面临的机遇（一）国家和地方产业政策与配套措施推动汽车智能驾驶行业迅速发展2020年2月，国家发改委、工信部等11个部委联合印发《智能汽车创新发展战略》，明确提出建设中国标准智能汽车和实现智能汽车强国的战略目标，包括构建协同开放的技术创新体系、跨界融合的产业生态体系、先进完备的基础设施体系、系统完善的法规标准体系、科学规范的产品监管体系、全面高效的网络安全体系等六大重点任务。2020年11月，《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》提出高级别自动驾驶商业化落地目标：到2025年，高级自动驾驶汽车实现限定区域和特定场景商业化应用；力争到2035年，高级自动驾驶汽车能够实现规模化应用。此外，国家通过修订《道路交通安全法》新增自动驾驶相关法规，以及地方政府陆续出台了自动驾驶路测相关法规，进一步保障了智能网联汽车及自动驾驶的发展空间。目前，国家汽车产业政策的密集落地，为中国汽车智能驾驶行业的发展提供了有利的政策环境。地方上，各省市也相继推出了支持汽车智能驾驶行业发展的政策。2022年8月，上海市人民政府办公厅印发《上海市加快智能网联汽车创新发展实施方案》，提出到2025年上海市智能网联汽车产业规模力争达到5，000亿元，具备组合驾驶辅助功能（L2级）和有条件自动驾驶功能（L3级）汽车占新车生产比例超过70%，具备高度自动驾驶功能（L4级及以上）汽车在限定区域和特定场景实现商业化应用。（二）汽车市场处于历史高位，智能汽车已逐渐成为消费者核心需求全球汽车市场自2008年以来产销量稳步增长，2018年、2019年全球汽车产量出现同比下滑，但仍保持在年产9，000万辆的较高水平；从国内市场来看，根据中汽协预测，未来5年我国汽车市场有望实现稳步增长态势，到2025年国内汽车销量有望达到3，000万辆。汽车市场的景气程度为上游汽车电子及汽车智能驾驶行业提供了长期稳定的支撑。目前，智能网联汽车成为我国汽车产业发展的战略方向。智能网联汽车通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有智能驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。随着智能网联汽车的进一步发展，其实现的功能将更加丰富、提供的服务将更加便捷，下游应用场景将进一步扩大，促进智能驾驶系统产品渗透率与质量的提升，有利于汽车智能驾驶行业的持续发展。（三）汽车智能化技术水平不断提升，汽车智能驾驶行业将迎来发展拐点在汽车智能网联化的变革中，电子、软件算法等价值将因智能驾驶技术而显著提升，先进通讯、人工智能等技术不断应用在智能驾驶汽车中，推动智能汽车应用的快速发展。随着5G、智慧交通和V2X车路云协同等技术的同步发展，有望为汽车智能驾驶行业带来更多红利，使智能驾驶系统达到技术提升、降本增效的效果。目前我国量产的智能汽车正在从L1-L2逐渐向高等级衍进，L3级高速公路有条件自动驾驶、L4级自主代客泊车、矿区自动驾驶和无人末端配送有望在2025年前实现大规模量产落地。随着高级别应用的量产落地，汽车智能驾驶行业将在短期内迎来发展拐点。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。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807．89万辆，渗透率30．78%，同比增长29．51%，显示行业正处在高速发展期。L2标配新车上险量为395．62万辆，同比增长77．65%，其中L2+标配新车全年上险量为169．45万辆，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，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1120．11万辆，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19．73%，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17．8万辆的装车量位列第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。我国智能汽车总体水平在汽车产业方面，我国总体水