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1、2010203043/CONTENTS001自研芯片-自研5nm智能驾驶芯片,主流主机厂仅华为和特斯拉可做到。-自研5nm的智能驾驶芯片*2,可与蔚来自研AD架构更好融合,利用率更高,算法可快速从Orinx切换至自研芯片上。座舱域-纵向“天空岛”,配备天幕和256色漫反射环形灯-45,582mm的座垫宽度、一键舒躺11项联动调节全新三电系统-国内首个全域900V架构,最高支持600kW充电功率,峰值电流765A,超越友商522kW最高功率,711A峰值电流;-自研46105大圆柱电芯,能量密度292Wh/kg,麒麟电池255Wh/kg;自研电池包,体积利用率84%,超越麒
2、麟电池72%;-自研340kW永磁电机,油冷系统,国内首款采用W-Pin绕线工艺;同时自研自产1200V碳化硅感知系统-首次加入专为全域智能驾驶设计的侧向广角激光雷达-超两距激光雷达、4D成像雷达在内的31个高性能感知硬件,最大可感知范围超过40万平米。首个主动悬架-可真正做到提前感知判断路况并做出相应动作,面对任何路况都如履平地而不会发生倾斜。-相较于保时捷最新主动悬架可调整性更佳。蔚来ET9-车身尺寸:5324*2016*1620mm、轴距:3250mm-全焦段AR平视显示系统,最大等效120寸AR-HUD,行业内最大-4个智能感应电动门,不同于其他车企,蔚来在每个门均搭载毫米波雷达,可做
3、到更精准感应图:蔚来ET9售价80w,带来震撼性颠覆体验感数据来源:蔚来发布会601图:中国自动驾驶新车渗透率趋势预测图:国内新能源车分价格带占比预测 颠覆性体验感打通消费者消费升级感受空间,用户对智能化功能需求度变高。未来车只分为“能自动驾驶”,和“不能自动驾驶”的。跟车辅助类和主动安全类功能的需求度变高,超过20%的用户认为这些功能是必须有的。对特定场景下的功能也有一定期待,比如在拥堵路段提供驾驶辅助功能。颠覆性体验感打通消费者科技感想象空间,智能化带来汽车定位的差异。智能汽车属性更加多元更为广泛,油车的定位就是交通工具,从A到B。当电车作为一个移动生活空间的存在,才有那么多智能化属性的想
4、象空间。未来或许有IV2X的概念,V2X是为了方便自动驾驶,依然是在交通工具的概念里面。而Intelligent Vehicle 则是可以周边各种各样的智能化设备发生交互,比如它是一个反向充电的大充电宝,支持露营,支持其他人的生活。数据来源:威尔森用户研究7 智能化可打造更科技、更安全、更省力的爆款车型。根据品牌自身定位,助力品牌抓住关键特征,个性部分打造差异化竞争。01数据来源:汽车之家,Precedence Research,ModorIntelligence,Fortune Business Insights,Straits Research,智能汽车俱乐部,Linkedin车型感知算法
5、定位算法决策规划算法控制算法城市NOA价格算力付费模式无地图落地问界(M5/M7智驾)BEV+Transformer+GOD惯性导航+高精度地图融合算法(Q2,Q3及以后会放弃高精度地图)智驾交互博弈算法(蒙特卡洛树决策+多项式轨迹生成)估计为PID或改进stanley算法(横向)选配27.98w-32.98w544TOPS高速NOA标配,城市NOA每月720元,按年7200元,一次性36000元2023年底小鹏(G6/G9/P7i Max)BEV+Transformer+占栅格网络同上(Q3使用轻地图方案)交互搜索架构(树结构+多项式轨迹优化)22.99w-41.99w508TOPS标配20
6、23年底理想(L7/8/9 Max)BEV+Transformer(包含TIN和NPN网络)+占栅格网络同上同上,引入了Cost舒适架构31.98w-37.98w128-508TOPS标配2023年底,明确表示不依赖蔚来(ES 6/7/8,ET 5/7,EC 7,阿尔卑斯)BEV+transfomer+占栅格网络同上交互搜索架构(树结构+多项式轨迹优化)NOP+按月订阅,380元/月/阿维塔(阿维塔11)BEV+transfomer+占栅格网络同上/选配30.00-39.00w400TOPS高速NOA标配,城市NOA每月640元,按年6400元,一次性32000元城市NOA开通5城(深圳、上海
7、、广州、北京、佛山),Q4落地50城,2024年落地200城极狐(AlphaS Hi版本)BEV+transfomer+占栅格网络同上/选配32.98w400TOPS高速NOA标配,城市NOA每月720元,按年7200元,一次性36000元城市NOA开通6城(深圳、上海、广州、北京、重庆、杭州),Q4落地45城8 当前与未来市场,品牌之间竞争将愈加残酷,生存是车企的第一需要。想要在如此“内卷”的竞争格局中突围,必须打造品牌力,需要在运营、产业、技术、产品等四维度做到没有短板、优势突出。当下多数车企越过“生存困境”、面临大规模研发与营销投入造成持续性亏损,尤其考验企业的经营策略与执行力。新品孵化
8、是品牌DNA,源源不断的智能化新品孵化为企业持续带来新的正面影响,良性循环,塑造企业“硬质壁垒”。品牌内部DNA的优化远比改进外部市场运营更有意义,可以从根本上调节品牌发展生命线重心的问题。内卷时代没有持续新产品孵化的品牌或面临衰败或消亡,再优秀的外科大夫也无法矫正先天畸形。真正的竞争力来源于品牌新品的概念重塑,必须发展智能化才能在市场中占据一席之地,更科技、更安全、更省力的智能化新品为企业不断增加正面影响力,从而进入良性发展,最终建立属于自己的“硬质壁垒”。01数据来源:小鹏科技日,特斯拉科技日,亿欧智库901 自动驾驶能力提升需要软硬件协同,核心靠算法驱动,迭代过程中硬件先行。BEV+Tr
9、ansGormer已被Tesla证实可行,主流车企均沿此技术方向迭代向前,性能升级需要软硬件的共同提升。自动驾驶迭代节奏为硬件阶梯向上,软件持续提升,且软件的迭代落后于硬件。硬件配置决定了车辆辅助驾驶能力的下限,算法策略决定了辅助驾驶能力的上限。但硬件配置转化为驾驶能力时,不仅需要算法模型对各传感器捕获的信息进行科学融合、得出精准的车辆位置和周围环境信息,更需要对芯片算力的高效调度。因此软实力决定上限。数据来源:中汽协,汽车之家,国家信息中心图:算法驱动,硬件先行图:智能驾驶控制逻辑1001 BEV+TransGormer已被Tesla证实可行,主流车企均沿此技术方向迭代向前。单车智能主要通过
10、传感器、控制器、执行器以及人机交互的配合实现。智能驾驶赛道爆发,激光雷达是最直接的受益行业。“混合方案”是除了特斯拉以外所有自动驾驶玩家的共同选择,激光雷达作为混合方案里的主要传感器,必然会随着智能驾驶赛道爆发而爆发。随着3年内城市NOA渗透率持续提升,激光雷达出货量持续增长,规模效应带来利润释放,进一步降低成本,提升激光雷达渗透率,进入良性循环。图:主流智驾车型的硬件配置情况理想理想问问界界阿维塔阿维塔小鹏小鹏蔚来蔚来车型车型L9/8/7 Pro&AirL9/8/7 Max问界新问界新M7阿维塔阿维塔11G9 MaxES7、ET7落地时间2022年11月2022年6月2023年10月2022
11、年12月2022年10月2022年3月芯片地平线征程5*1英伟达Orin-X*2华为MDC610华为昇腾Ascend 910*2英伟达Orin-X*2英伟达Orin-X*4算力(TOPS)05081016激光雷达无11321超声波雷达2毫米波雷达113655摄像头800万像素*1,200万像素*9800万像素*6,200万像素*5111311800万像素*7,300万像素*4数据来源:中汽协,汽车之家,华为、理想、小鹏、蔚来发布会11021219xx阿维塔2023.3阿维塔全系标配城市,并在上海及深圳开放。2023.3极狐继深圳、上海后,极狐阿尔法版
12、在广州开通城区智驾导航辅助功能。小鹏启动推送Xmart OS4.2.0,向G9及PTi Max版用户开放XNGP第一段能力。理想AD Max 3.0的城市NOA导航辅助驾驶于Q2开启推送,并于年底前完成100个城市的落地推送。城市NOA将在2023年年内进行公测。无高精地图的DDLD智能驾驶服务预计于2023年年底开启公测。2023年7月1日,NOP+(增强型领航辅助)将开启商用。问界M5智驾版将在上海、广州等5城开放城区NCA智驾功能,Q3不依赖于高精地图的城区NCA将在15城落地,到Q3将增加到45城。摩卡DHT-PHEV激光雷达版亮相,搭载城市NOH智能辅助驾驶系统。旗下腾势品牌销售事业
13、部总经理赵长江表示,腾势N7城市NOA功能户经“持续提上日程”。2023.3小鹏2023.4理想2023.4蔚来2023.4智己2023.82023.6长城AITOAITO问界2023.8比亚迪图:2023年主要车企NOA情况图:城市NOA效果示意图2023NOANOA02 电动化和智能座舱带动了第一波电车替代燃油车。自动驾驶产品已经成为刚需,智能化将在未来十年内进一步带动电动车替代燃油车。就像滴滴改变传统出行方式一样,未来五年内城市NOA将成为自驾出行的主要方式。2023年的NOA是辅助驾驶的天花板,也是智能驾驶的起点。技术进步,AI大模型技术突破,特斯拉FSD在2023年V12实现落地。未
14、来的智驾的产品策略和定价策略会发生变化,从分档购买,转变为先全部预装,分部激活。自动驾驶产品最好的销售场景不是在销售大厅,而是在堵车时。特斯拉的很多车主在买新车时为了省钱没买FSD,但堵车的时候实在逆不过懒惰的人性,直接拿出手机在线完成购买和激活,而且价格还比购买新车时贵。数据来源:中汽协,汽车之家,华为、理想、小鹏、蔚来、长城、比亚迪发布会,自动驾驶攻城狮公众号13图:激光雷达以点云做3D建模NOA02 以城市NOA为代表的无限接近L3 的自动驾驶,产品已商业化,渗透率提升的趋势已不可逆。就像滴滴改变传统出行方式一样,未来五年内城市NOA将成为自驾出行的主要方式,2023年往后,车只分两种,
15、”能自动驾驶”的和“不能自动驾驶的”。感知方案主要以激光雷达为主导,而毫米波雷达、超声波传感器及摄像头则作为辅助。激光雷达的工作原理,是利用雷达发射光束,测量激光在发射及收回过程其中的时间差、相位差,以此确定车与障碍物的距离,实现感知和及时避障。图:激光雷达通过探测测距扫描感知障碍物数据来源:汽车之家,自动驾驶中的雷达感知:探索不同的数据表示14 激光雷达是NOA必备要件,未来自动驾驶汽车无论商用车还是乘用车都需要配置激光雷达。中国2022年汽车总销量2000万+台,新能源汽车目前占比30%+,我们认为激光雷达占电动车的渗透率将在3年内从5%提高到30%,三年内激光雷达年出货量有望达到300万
16、台以上,成本会随产销量放大而大幅度下降。算法模型难以涵盖城市通勤所有突发情况,激光雷达测距远,给车以足够时间反应应对突发情况,有效解决长尾效应难题,且消费者最愿意为安全付出溢价。图:城市NOA开通后激光雷达装配量大大提升(台)NOA02数据来源:汽车之家,自动驾驶中的雷达感知:探索不同的数据表示02000040000600008000001400001600---062023H1M1/LuminarLivox Innovusion15 激光雷达(Light Detection And Rangi
17、ng,简称为 LiDAR)在短时间内向周围环境发射大量光子,通过测量反射回来光子的飞行时间(TOF,Time of Flight),计算与周围物体的距离。激光雷达被广泛用于无人驾驶汽车和机器人领域,被誉为广义机器人的“眼睛”,是一种通过发射激光来测量物体与传感器之间精确距离的主动测量装置。激光雷达通过激光器和探测器组成的收发阵列,结合光束扫描,可以对广义机器人所处环境进行实时感知,获取周围物体的精确距离及轮廓信息,以实现避障功能,在环境中通过激光雷达的定位精度可达厘米量级,以实现自主导航。图:激光雷达的简单工作原理图:激光雷达实物示意图02数据来源:头豹研究院,盖世汽车,自动驾驶攻城狮公众号1
18、602T3D R=12ctc n 1)t 数据来源:中汽协,汽车之家,头豹研究院,自动驾驶攻城狮公众号17 国内车厂的软件和算法比特斯拉落后,但激光雷达是作弊器,不需要复杂的算法计算景深生成3D模型,直接通过雷达波反射形成点云图。AI大模型的技术突破,特斯拉的FSD的V12已落地。国内车厂在激光雷达的加持下,虽然多付了一些硬件成本,但弥补了软件的不足,可以在L2级别拉平与特斯拉智驾方案的使用效果差距。102数据来源:头豹研究院,盖世汽车,自动驾驶攻城狮公众号18202图:激光雷达的简单工作原理图:激光雷达实物示意图数据来源:头豹研究院,盖世汽车,自动驾驶攻城狮公众号,睿镞科技,九章智驾,佐思汽
19、车,机器人规划与控制研究所19202图:安装在汽车上的激光雷达对周围物体进行 3D 测绘数据来源:The New York Times 杂志2002:图:安装在汽车上的激光雷达对周围物体进行 3D 测绘数据来源:禾赛招股书21851000+h,2 0 0 0+h50G85-40100+NVH25dB02数据来源:头豹研究院,睿镞科技,机器人规划与控制研究所2202数据来源:头豹研究院,盖世汽车,佐思汽车234D02数据来源:头豹研究院,盖世汽车,佐思汽车,机器人规划与控制研究所240325 L3是区分辅助驾驶与智能驾驶的关键节点,L0-L2“人为主、车为辅”,L3之后“车为主、人为辅”。随着技
20、术持续升级,智能驾驶功能有望持续落地。跟据汽车驾驶自动化分级标准,智能驾驶技术可划分为L0-L5共六个级别。从实现功能来看,L0级别主要完成向驾驶员发出警告信息的任务;L1实现了行驶过程中可以完成定速巡航等功能;L2方案的主要功能是自适应巡航、自动紧急制动、自动泊车辅助等;L3方案可以完成高速引导驾驶和自动变道辅助等功能;L4的代表功能是领航驾驶辅助和自主代客泊车,实现更多智能驾驶场景的覆盖;L5可以实现完全智能驾驶。数据来源:高工产研,中汽协,中保信,汽车驾驶自动化分级标准(GB/T 40429-2021)图:自动驾驶等级划分图:各智能驾驶级别月度销量(万辆)L303级别名称目标和事件探测与
21、响应动态驾驶任务后援设计运行范围可实现功能L0应急辅助驾驶员及系统驾驶员有限制向驾驶员发出警告信息L1部分驾驶辅助 驾驶员及系统驾驶员有限制定速巡航等L2组合驾驶辅助 驾驶员及系统驾驶员有限制自适应巡航、自动紧急制动、自动泊车辅助等L3有条件智能驾驶系统动态驾驶任务后援用户(执行接管后成为驾驶员)有限制高速引导驾驶和自动变道辅助等L4高度智能驾驶系统系统有限制领航驾驶辅助和自主代客泊车L5完全智能驾驶系统系统无限制完全智能驾驶0500300350400450L0L1L2L32021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q420
22、23Q12023Q22023Q326 技术成熟后,国家进行投入,颁布支持政策,指明产业方向。政策法规的持续迭代保证智能驾驶行业快速发展,目前已对高级别方案的车辆要求、人员要求、安全要求等方面做出明确规定,未来全国性法规的持续完善有望推动智能驾驶的全面升级。未来2-3年内技术逐渐成熟落地,L3级别车辆或可面世。截至2023年8月,全国累计开放测试道路超过2万公里,已具备一定的量产条件。数据来源:高工产研,中汽协,中保信,汽车驾驶自动化分级标准(GB/T 40429-2021)03政策名称政策发布时间政策主要内容汽车产业中长期发展规划2017/4/61、加大智能网联汽车关键技术攻关。充分发挥智能网
23、联汽车联盟、汽车产业联合基金等作用,不断完善跨产业协同创新机制,重点攻克环境感知、智能决策、协同控制等核心关键技术,促进传感器、车载终端、操作系统等研发与产业化应用。2、开展智能网联汽车示范推广。出台测试评价体系,分阶段、有步骤推进智能网联汽车应用示范,稳步扩大试点范围。3、加快推进智能网联汽车法律法规体系建设,明确安全责任主体界定、网络安全保障等法律要求。车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划2018/12/28第一阶段,到2020年,将实现车联网(智能网联汽车)产业跨行业融合取得突破,具备高级别智能驾驶功能的智能网联汽车实现特定场景规模应用,车联网用户渗透率达到30%以上,智能道路基础设施
24、水平明显提升。第二阶段,2020年后,技术创新、标准体系、基础设施、应用服务和安全保障体系将全面建成,高级别智能驾驶功能的智能网联汽车和5G-V2X逐步实现规模化商业应用,“人-车-路-云”实现高度协同,人民群众日益增长的美好生活需求得到更好满足。智能汽车创新发展战略2020/2/101、构建协同开放的智能汽车技术创新体系。2、构建跨界融合的智能汽车产业生态体系。3、构建先进完备的智能汽车基础设施体系。4、构建系统完善的智能汽车法规标准体系。5、构建科学规范的智能汽车产品监管体系。6、构建全面高效的智能汽车网络安全体系。“十四五”现代流通体系建设规划2022/1/24规划聚焦制约现代流通体系建
25、设的突出瓶颈和堵点问题,对“十四五”时期现代流通体系建设做出全面部署。智能驾驶汽车运输安全服务指南(试行)2022/8/14鼓励和规范智能驾驶汽车,指南明确了车辆要求、车辆保险、人员要求、安全保障、监督管理等方面内容国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2023版)2023/7/181、考虑智能网联汽车技术深度融合和跨领域协同的发展特点,形成了“三横两纵”的技术逻辑架构,主要针对智能网联汽车通用规范、核心技术与产品应用,构建包括智能网联汽车基础、技术、产品、试验标准等在内的智能网联汽车标准体系,充分发挥标准对智能网联汽车产业关键技术、核心产品和功能应用的基础支撑和引领作用,与建设指南
26、其他部分共同形成统一、协调的国家车联网产业标准体系架构。2、到2025年,系统形成能够支撑组合驾驶辅助和自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系,制修订100+项相关标准;到2030年,全面形成能够支撑实现单车智能和网联赋能协同发展的智能网联汽车标准体系,制修订140+项相关标准并建立实施效果评估和动态完善机制。关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知2023/11/17遴选具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品,开展准入试点;对取得准入的智能网联汽车产品,在限定区域内开展上路通行试点,车辆用于运输经营的需满足交通运输主管部门运营资质和运营管理要求,智驾功能包含L3和L4图:智
27、能驾驶政策27 L2+及以上硬件方案BOM成本中,决策层(自动驾驶芯片、域控制器)与感知层(车载摄像头、激光雷达等)成本最高,未来有望进一步降本。2021年:据IHS Markit,2021Q1新车L2搭载率为13.1%,2022年L2全年渗透率超过25%,2025年达近60%。2025年:车规L3级别2024年落地,明确责任划分机制,2025年车企技术上逼近L4级别。据IHS Markit,2025年L3渗透率有望达8.5%。2030年:据IHS Markit,L2搭载方案有望下沉至5-15w价格区间,2030年L2渗透率有望逼近60%;规模效应驱动硬件成本下降,L3及以上2030年渗透率有
28、望达20%。RoboTaxi商用化落地快速推进,2030年L4渗透率有望达到11%。数据来源:IHS Markit图:中国自动驾驶新车渗透率趋势预测53.1%31.4%3.0%26.9%23.5%10.0%20.0%35.1%57.0%8.5%20.0%1.5%10.0%202120252030L0L1L2L3L4图:激光雷达市场规模快速提升(亿美元)L30328 聪明的大脑更为关键。传感器以毫米波雷达和超声波雷达为主,用以解决ACC等较低级别的辅助驾驶功能。而为了进一步实现汽车自动驾驶,车载摄像头、激光雷达等传感器相继加速上车。特斯拉采用纯视觉方案.聪明的大脑更关键。相比较于有激光雷达的方案
29、,纯视觉方案最大的优势就是成本更优,摄像头的成本只有几十美元,这意味着大部分价格区间的车型都可以覆盖这一成本,为智能驾驶的快速推广奠定了硬件基础。另一方面,与激光雷达相比,摄像头收集到的数据更加丰富,更适合喂养智能驾驶系统来实现数据驱动,实现聪明的大脑。激光雷达迅速降本03数据来源:蔚来、小鹏、理想公司官网,特斯拉发布会,亿欧智库,赛博汽车微信公众号,九章智驾,木马微信公众号,乘联会,国泰君安证券研究图:城市NOA带来震撼性颠覆体验感/0-100m/80-150m/15-250m/150-400m/0.1-5m/35---20;3D,;XX
30、XXXXFCW、LDW、LKA、PCE、AP、TSRACC、BSD、AEBACC、BSD、AEB、FCW、LCA、PAAP2903图:新能源车全生命周期成本显著低于燃油车,降价潜力大(元)新能源车全生命周期成本显著低于燃油车。燃油车已没有太多成本下探空间,即使新能源购置税优惠政策将在2027年底退出,新能源车全生命周期成本仍显著低于燃油车。新能源车全生命周期成本未来降本潜力大。当前新能源车全生命周期成本比燃油车低约10%,未来新能源车降价空间更大,燃油车维护成本或持续上行,假设维护成本不变,2027年全生命周期成本差或达20%。数据来源:Wind,中汽协(2023年数据还未公布,用“E”表示)
31、300200,000400,000600,000碳酸锂99.5%氢氧化锂56.5%48.0%19.0%20.0%0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%0200400600800016004D毫米波雷达24GHz毫米波雷达77GHz毫米波雷达价格(元)2025E渗透率5年复合增速03 未来整车现有部件降本空间仍大。新能源车电池及上游原材料持续降价,叠加一体化压铸技术落地,新能源车未来降价空间大,降价趋势明显。由于锂矿开采成本大幅低于现价,锂盐价格将随着供给释放而下跌,碳酸锂、电芯价格降幅可达50%。智能化部件降本趋势同样明显,激光雷达上车可以保
32、持经济性优势。激光雷达等智能化部件进入拐点放量期,带动价格快速下行,未来有望成为20万元以下汽车标配。2020年至2023年,摄像头、激光雷达降幅分别达80%、95%。2023年至2028年,激光雷达价格有望降幅达30%,域控制器价格降幅接近30%。0.20.30.40.50.60.70.80.91.021-0521-0821-1122-02 22-0522-0822-1123-02 23-0523-0823-11铁锂电芯三元电芯0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%0500025003000202120222025E2030E域控制器价格(元
33、)域控制器渗透率数据来源:Wind,中汽协,汽车之家,第一电动网0%10%20%30%40%50%050002020202120222023E2025E8000.05.010.015.020.025.0004000500031OSRAM(Lumentum(First SensorHamamatsu(ON Semiconductor(Sony(FPGA Xilinx(Intel(03 激光雷达行业的上游产业链主要包括激光器和探测器、FPGA 芯片、模拟芯片供应商,以及光学部件生产和加工商。目前都在逐步国产化。图:激光雷达产业链数据来源:佐思汽车,自动驾
34、驶专栏32905nm1550nm03 激光光源905nm向1550nm逐渐演进。905nm光源采用的半导体激光器成本要低于1550nm光源的光纤激光器,但是1550nm光源人眼安全性更高,受日光、大气散射等干扰更小,更易穿透大气。数据来源:头豹研究院,盖世汽车,佐思汽车,车联中国33ToFFMCW 03FMCW ToF依旧是主流。FMCW为未来方向,目前ToF市场相对成熟、且有着完整的产业链,但生产成本陷入瓶颈,很难再降低;FMCW具有抗干扰性强、测量距离长、分辨率高、对道路障碍物探测更加敏感等优势,这可以帮助精确测量距离和障碍物形状。此外,FMCW激光雷达可以连续采集数据,从而获得更详细的信
35、息。不过,FMCW目前仍处于初期发展阶段,技术成熟度较低,离量产装车还有一段距离。数据来源:头豹研究院,盖世汽车,佐思汽车,出行魔方34EELVCSEL03 感知端解决好了,后面任务才更可信数据才更可靠,激光雷达技术路线走向收敛。上车的主雷达已经明确是半固态雷达,主流机型是M1(速腾聚创2020年发布)和AT128(禾赛2021年发布)以及图达通的猎鹰(2020年发布)。速腾聚创M系列激光雷达则采用“905nm EEL发射+MEMS扫描+SiPM接收”的结构设计,用5个激光器搭建了等效125线的分辨率,成本约3000块,较禾赛、图达通方案最便宜,小鹏为了提高分辨率,采用两颗M1上车。禾赛AT1
36、28的主雷达采用“905nm Vcsel发射+一维转镜扫描+SiPM接收”结构,使用128线激光雷达,2023年成本约15000。图达通的猎鹰激光雷达,采用1550nm波长,最远的探测距离可以到达500米。在10%反射率下,其标准探测距离为250米,价格较速腾、禾赛方更最贵,1550nm波长的光源很贵,目前只有蔚来采用。数据来源:头豹研究院,盖世汽车,佐思汽车,HiEV大蒜粒车研所35MEMS 03Flash.2022513Flash ibeoNEXTWEY20215OPA 数据来源:头豹研究院,盖世汽车,佐思汽车3603 激光雷达呈现多样化的局面,未来整体技术路线将向纯困态式进行迭代。从已确
37、定搭载量产的类型来看,目前主流方案为 MEMS 微振镜以及转镜、棱镜等,预计到2024年 MEMS 微振镜式仍将占据比较大的市场。真正能满足L3+车规的是纯固态激光雷达,为未来发展方向。机械式向固态激光雷达过渡,侧重自动驾驶领域,重视感知精度;半固态固态方案侧重乘用车 ADAS 领域,注重性价比及可量产。数据来源:禾赛招股书,头豹研究院,盖世汽车,自动驾驶攻城狮公众号,睿镞科技,九章智驾,佐思汽车,机器人规划与控制研究所37FPGA SoC03Xilinx37%Intel Lattice23%6%9%数据来源:头豹研究院,盖世汽车,HiEV大蒜粒车研所,九章智驾,佐思汽车 目前激光雷达主控芯片
38、以FPGA为主,主要实现时序控制、波形算法处理、其他功能模块控制等,一些厂商也会选择具有更高运行效率和显著规模效应的ASIC。市场对激光雷达产品的测远、点频、小型化的要求不断提升,对芯片集成度、运算能力的要求越来越高,正合SoC的优势。SoC系统复杂度更低,降本趋势明显,适合规模化批量生产。较外购FPGA,自研SoC可以精确匹配雷达特征,从而节省成本,更快地实现采集、处理和分析信息。禾赛科技、Ouster等激光雷达厂商已开始自研SoC芯片。集中度较高,国外龙头产品性能优势明显。2020年头部企业毛利率达60%以上。FPGA 可选用MCU和DSP代替,但主流供应商仍为国外巨头,如Renesas、
39、Infineon、TI 等。国内FPGA芯片还处于起步阶段,供应商主要有安路科技、紫光国芯、西安智多晶微电子等。3803数据来源:HiEV大蒜粒车研所,佐思汽车39Luminar InnovizInfineon03数据来源:禾赛招股书,头豹研究院,盖世汽车,HiEV大蒜粒车研所4028%10%7%7%7%7%7%4%4%3%3%3%3%7%LuminarCeptonInnovizIbeoInnovusionVelodyne03数据来源:中汽协,汽车之家,高工产研,九章智驾,佐思汽车 从竞争格局看,激光雷达头部集中趋势明显。禾赛科技,41.9%Innovusion,36.4%速腾聚创,15.2%
40、华为,4.5%Livox 览沃科技,1.6%Luminar,0.2%法雷奥,0.1%41国内激光雷达迅速增长03图:激光雷达国内增长较快,国外较慢LS6数据来源:速腾、禾赛、图达通、华为、探维科技、Innoviz、Luminar、法雷奥公司官网,特斯拉发布会,亿欧智库,赛博汽车微信公众号,九章智驾,木马微信公众号,乘联会,国泰君安证券研究4220222030CAGR78.8%03数据来源:中汽协,汽车之家,高工产研,九章智驾,佐思汽车 激光雷达作为核心感知传感器,市场规模和增速潜力巨大。全球市场激光雷达的规模预计将从2020年的46亿元人民币增长到2022年的120亿元,年复合增长率达到了61
41、.8%。汽车行业贡献了最快的增速。预计到2030年市场规模达1.25万亿元人民币,汽车行业占比将达到79.8%。2022年到2030年的年复合增长率可达78.8%。2020202120222023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E0.50.30.40.50.81.32.54.68.717.337.23.96.38.211.617.225.939.559.392140.6216.20.21.33.410.633.2112.7204302.9472692.81000.30200400600800043GM CruiseFord ArgoA
42、uroraNavyaUber(LyftTier 1 NuroDeka ResearchCanvas BuildUnmanned SolutionADAS03数据来源:中汽协,汽车之家,高工产研,睿镞科技,YOLE 激光雷达应用空间主要来自ADAS与智慧城市,下游产业链按照应用领域主要分为无人驾驶、高级辅助驾驶、服务机器人和车联网行业。44L9NIO Pilot Autopilot HI NGP Drive Pilot oneET7Model 3Arcfox S P5One L2L2.5L3L3L3L30521212121203 各传感器各有优势,未来
43、将综合解决长尾效应难题。首先通过激光雷达的点云数据,初步获得行车环境的特征图,再基于特征图,用Transformer结构的解码器,预测一个初始边界框,大概的将行车环境中,所需要注意的物体框选、标注出来,得到含有距离信息的边界框。处理完激光雷达的信息后,系统会将这些信息投影到摄像头采集到的图像上,通过Transformer,可以让雷达和摄像头,两个传感器之间的硬关联,变成了软关联。这样就可以得到一个包含详细距离信息,系统又能看得懂的感知数据了。解决了传感器融合的问题后,就能让神经网络获取更加丰富的感知数据,能帮助神经网络模型更好地感知和理解车辆周围环境。再通过神经网络自主学习,构建3D世界模型。012345数据来源:中汽协,汽车之家,高工产研,九章智驾,佐思汽车450446风险提示04 新能源车场景落地不及预期,政策变动,产品研发不及预期等。1-N47