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1、伐谋伐谋-中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 1/43 2024年 01月 30日 4D 成像毫米波雷达：新型传感器助力自动驾驶中小盘周报-2024.1.28 智能化领域计划投入超千亿，比亚迪逐梦整车智能中小盘周报-2024.1.21 2023 年度业绩预告发布，盈利实现强 劲 增 长 中 小 盘 信 息 更 新-2024.1.18 智能汽车系列（十三）：智能汽车系列（十三）：4D 成像成像毫米波雷达毫米波雷达：自动：自动驾驶最佳辅助驾驶最佳辅助 中小盘主题中小盘主题 任浪（分析师）任浪（分析师）赵旭杨（分析师）赵旭杨（分析师） 证书编号：S0790519100001

2、 证书编号：S0790523090002 4D 毫米波雷达优势显著毫米波雷达优势显著，有望成为有望成为自动驾驶自动驾驶最佳辅助最佳辅助 4D 毫米波雷达具有诸多优势：（1）性能方面：全天候：）性能方面：全天候：毫米波的波长比可见光和红外线更长，可以穿透微小的障碍物，不受天气影响，具有“全天候”的特点；具备精确速度信息：具备精确速度信息：毫米波雷达对速度信息感知精准，有效助力算法识别物体运动轨迹和方向；相对相对稠密稠密的的点云点云信息：信息：4D 毫米波雷达可以输出包含速度、方位角、俯仰角、距离 4 个维度的点云信息，并且点云密度相比传统的毫米波雷达大幅提升，为算法提供助力。（2）成本方面：）成

3、本方面：毫米波雷达产业链历经多年发展相对成熟，芯片走向成熟化，算法端在近年日益完善，4D 毫米波雷达拥有较好的降本潜力。因此 4D 毫米波雷达有望成为自动驾驶不可或缺的传感器之一，助力功能落地。多方案提升分辨率，技术逐渐成熟多方案提升分辨率，技术逐渐成熟，大规模上车指日可待，大规模上车指日可待 分辨率是衡量 4D 成像毫米波雷达性能的关键指标，行业致力于尽可能高的提升分辨率以助力整车智能驾驶。提升分辨率有多种路径，可分为软件和硬件两类方案，硬件方案有：芯片级联、芯片集成、超材料改进天线等，软件方案有：虚拟孔径成像、超分辨率算法等。目前 4D 成像毫米波雷达仍处于起步阶段，多种技术路线并存，预计

4、经过对性能与成本的权衡，路线最终将走向收敛。同时，伴随硬件集成化程度不断提升，产品成本有望持续下降，叠加信号处理以及融合处理算法逐渐成熟，大规模上车应用指日可待。产业链包含上游零部件厂商及中游整机厂商，机会良多产业链包含上游零部件厂商及中游整机厂商，机会良多 4D 成像毫米波雷达上游成像毫米波雷达上游零部件降本空间较大零部件降本空间较大。4D 成像毫米波雷达上游产品主要为射频芯片、处理芯片、高频 PCB 以及算法。（1）射频芯片与处理芯片射频芯片与处理芯片：毫米波雷达核心部件，研发壁垒高。目前市场主要以英飞凌、恩智浦、TI 等海外巨头为主，国内如加特兰等厂商亦逐步实现突破。芯片呈现 SoC 集

5、成化趋势，产品降本增效，优势玩家地位有望强化。（2）高频高频 PCB：价值量较高，新技术如天线片上集成等方案有望推动降本进而实现产品出货量提升。（3）算法算法：分为信号处理算法和数据处理算法。其中信号处理算法与射频芯片和天线存在一定耦合性仍有较高技术壁垒，数据处理算法有上移到域控制器的趋势，同时数据处理算法以及自动驾驶算法目前走向趋同，算法开发成本有望被摊薄。中游中游雷达制造厂商竞争激烈，存在上中游垂直一体化雷达制造厂商竞争激烈，存在上中游垂直一体化。4D 成像毫米波雷达的中游厂商可分为具有毫米波雷达生产经验的传统大厂，以及新切入赛道的自动驾驶方案商与初创厂商，竞争激烈；同时部分公司既是零部件

6、供应商又是雷达制造商，实现垂直一体化，具有成本和性能优势。目前 4D 成像毫米波雷达行业整体处于发展初期，技术路线多元，国内外玩家起点接近，国内厂商有望抓住整车厂验证 4D成像毫米波雷达的窗口期，迎头赶上，占据一席之地。受益标的：受益标的：德赛西威、经纬恒润-W、威孚高科、华域汽车、保隆科技 风险提示：风险提示：技术发展进度不及预期、市场需求不及预期。相关研究报告相关研究报告 中小盘研究团队中小盘研究团队 开源证券开源证券 证券研究报告证券研究报告 中小盘主题中小盘主题 中小盘研究中小盘研究 中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 2/43 目目 录录 1、视觉感知最佳辅

7、助4D 成像毫米波雷达.5 1.1、感知是自动驾驶的首要环节，高性能传感器必不可少.5 1.2、毫米波雷达具有“全天候性质”，但存在分辨率不足的问题.6 1.3、4D毫米波雷达增添高度维信息，形成精确的感知能力.10 2、多方案提升关键性能，4D 毫米波雷达不断进化.13 2.1、硬件、软件技术路径多样，4D毫米波雷达分辨率提升.13 2.1.1、基于芯片级联的解决方案：落地快.13 2.1.2、基于芯片集成的解决方案：集成度高、设计难度大.14 2.1.3、基于超材料的解决方案：天线性能改进.15 2.1.4、基于软件算法的解决方案：算法赋能提升雷达表现.16 2.1.5、4D 成像毫米波雷

8、达实现方案众多，技术路线尚未统一.17 2.2、4D毫米波雷达难点逐步突破，性能迭代降本增效快速上车.17 2.2.1、硬件层面，技术迭代引领行业降本增效，推动渗透率向更高水平提升。.17 2.2.2、信号处理、数据处理算法日益丰富成熟，神经网络加持下性能持续提升.18 2.2.3、自动驾驶算法体系迈向成熟，毫米波雷达乘势而起.19 3、4D 成像毫米波雷达产业链逐步成熟玩家迎来发展良机.21 3.1、上游：雷达芯片组技术壁垒高，软件与硬件深度结合.21 3.1.1、MMIC：左右毫米波雷达发展的核心环节，市场集中度高.21 3.1.2、数字信号处理芯片：供应商与 MMIC 供应商高度重合，国

9、外厂商高度垄断.24 3.1.3、高频 PCB：国内外厂商众多，竞争格局较为分散.27 3.1.4、软件算法：信号处理算法与雷达深度绑定，数据处理算法客户粘度高.28 3.2、中游：雷达制造厂商竞争激烈，存在上中游垂直一体化趋势.29 3.3、量产与集成化将使 4D成像毫米波雷达成本快速下降.33 4、多因素驱动，4D 毫米波雷达成长空间广阔.33 4.1、驱动因素一：自动驾驶技术不断向前，传感器升级换代提供契机.34 4.1.1、4D 毫米波雷达在自动驾驶实现路线中地位愈发重要.34 4.1.2、智能化下半场中 4D毫米波雷达渗透率加速提升.35 4.2、驱动因素二：立足交通场景，拓展多领域

10、应用场景.36 4.2.1、路端：车路协同构建智慧交通，SLAM 制图协助智能导航.36 4.2.2、安防、物流、养老、零售、建筑，4D毫米波雷达应用前景广阔.37 4.3、驱动因素三：战略、标准与法规等政策使高性能传感器成为必需.38 5、受益标的：德赛西威、经纬恒润-W、威孚高科、华域汽车、保隆科技等.39 5.1、德赛西威：智能汽车龙头深度布局，受益于自动驾驶功能落地潮流.39 5.2、经纬恒润-W：积极布局 4D毫米波雷达，产品、方案不断丰富.39 5.3、威孚高科：燃喷系统龙头切入新能源领域，布局毫米波雷达业务.39 5.4、华域汽车：汽车电子分公司已实现高性能 4D 毫米波雷达产品

11、供货.40 5.5、保隆科技：新业务布局研发 4D 毫米波雷达，预计 2024 年量产.40 6、风险提示.41 图表目录图表目录 图 1：传感器在自动驾驶实现过程中发挥基础性作用.5 图 2：特斯拉占用网络的视觉感知具备 3D空间感知.5 图 3：截至 2023Q3，FSD 累计行驶里程突破 5亿英里.5 图 4：特斯拉向 FCC 注册的新雷达示意图.6 图 5：特斯拉新雷达实物图与此前 FCC 备案一致.6 图 6：毫米波雷达波长在 1-10mm之间.6 图 7：毫米波雷达主要由前端雷达传感器、数字信号处理单元以及接口模块构成.7 图 8：毫米波雷达工作流程.7 图 9：从 FMCW 波形

12、能够有效分离距离与时间导致的多普勒频移.8 图 10：多个天线接收信号，依据相位差得到方位信息.8 图 11：通过中频信号处理得到多个物体的位置信息.8 dVyXyWiUkX8WpWaQ8QbRmOpPoMrNjMpPoMkPnNrQbRnMrRuOmMqRMYtRqR中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 3/43 图 12：多径效应检测识别“隐藏目标”.9 图 13：毫米波雷达与摄像头优势互补.10 图 14：雷达电磁波具有多径效应，能够检测遮挡物体.10 图 15：摄像头与毫米波雷达对白色静止卡车识别失误.10 图 16：可以通过天线特殊排布方式实现方位-仰角分辨率

13、.11 图 17：4D 毫米波雷达具备俯仰角测量能力.11 图 18：毫米波雷达无法识别高度信息（左），4D成像毫米波雷达点云清晰（右）.12 图 19：Oculii EAGLE 对比 Velodyne 16 线激光雷达，能够覆盖更远距离.12 图 20：双 AWR 2243 MMIC 级联阵列参考设计.13 图 21：特斯拉使用二级联（6T8R）的方式，落地更快.13 图 22：MIMO技术能够增加虚拟信道数量.14 图 23：大陆 ARS540 使用芯片级联方案.14 图 24：Arbe 芯片集成更多天线形成超大规模收发阵列.15 图 25：Vayyar 芯片多层架构软硬件平台具有高集成度

14、.15 图 26：Uhnder 4D数字成像片上雷达集成度进一步提高.15 图 27：采用超材料覆盖层的 MIMO 天线阵列.16 图 28：Metawave 的天线封装模块使天线面积大幅减小.16 图 29：傲酷通过 VAI 算法虚拟实现硬件改进，同等条件下拥有更高的分辨率性能.16 图 30：射频半导体工艺的演进大幅提升了毫米波雷达的普及率.18 图 31：4D 毫米波雷达信号处理流程框架.19 图 32：前融合、中融合与后融合的不同在于融合发生的阶段不同.19 图 33：后融合（左）传感器单独识别目标、前融合（右）中央处理器识别目标.20 图 34：车载 4D成像毫米波雷达产业链.21

15、图 35：TI不断推出集成度更高、功能更丰富的汽车毫米波雷达传感器.22 图 36：毫米波雷达 MMIC供应商积极布局 4D成像毫米波雷达射频芯片.23 图 37：加特兰用于 4D成像毫米波雷达的 Andes SoC 发布.24 图 38：特斯拉 4D毫米波雷达信号控制板上使用赛灵思的 Zynq 处理器.25 图 39：NXP TEF82xx 与 S32Rx系列能够配套.26 图 40：RXS816xPL与 AURIX TC3xx 集成为雷达 ECU.26 图 41：4D 成像毫米波雷达系统的集成度将进一步提升.26 图 42：高频 PCB 为 4D 成像毫米波雷达电子元器件载体.27 图 4

16、3：片上天线将减少高频 PCB 使用.27 图 44：4D 毫米波雷达系统的集成度将会越来越高.27 图 45：Zadar 利用软件增强聚类和跟踪动态对象.28 图 46：Zadar 算法利用软件实现场景静态/动态分割.28 图 47：厂商提供不同产品方案.29 图 48：部分厂商自研软/硬件，呈现垂直一体化趋势.32 图 49：zVUE通用软件操作平台兼容所有雷达硬件.32 图 50：4D 成像雷达成本结构.33 图 51：车载 4D毫米波雷达市场将快速增长.34 图 52：4D 毫米波雷达可实现 ADAS 大部分功能.34 图 53：中、美、欧 ADAS 渗透率或将持续升高.35 图 54

17、：自动驾驶发展对毫米波雷达的需求量上升.36 图 55：4D 毫米波雷达数量与毫米波雷达占比份额将逐步提升.36 图 56：基于 TI芯片组的傲酷雷达生成 SLAM 地图.37 表 1：毫米波雷达具有全天候等感知优势.9 表 2：4D毫米波雷达相对毫米波雷达优势显著.11 表 3：4D毫米波雷达性能能够媲美低线激光雷达.12 表 4：4D成像毫米波雷达不同解决方案各有优劣.17 表 5：CMOS 工艺处理速度更快，相对成本更低.17 表 6：毫米波雷达信号处理流程成熟.18 表 7：初创企业积极切入 4D 成像毫米波雷达 MMIC.23 表 8：NXP S32R 系列处理器能够满足多样化的处理

18、器芯片选择需求.24 中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 4/43 表 9：4D成像毫米波雷达处理芯片供应商与 MMIC供应商重合度高.26 表 10：毫米波雷达厂商切入 4D成像毫米波雷达赛道情况.29 表 11：4D成像毫米波雷达中游参与者众多.30 表 12：4D 毫米波雷达车端应用场景多样.35 表 13：4D 毫米波雷达拥有路端应用场景丰富.37 表 14：4D 毫米波雷达具有丰富应用场景.37 表 15：国内相关政策法规为 4D毫米波雷达发展创造机会.38 表 16：受益公司盈利预测与估值.41 中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明

19、 5/43 1、视觉感知最佳辅助视觉感知最佳辅助4D 成像毫米波雷达成像毫米波雷达 1.1、感知是自动驾驶的首要环节，高性能传感器必不可少感知是自动驾驶的首要环节，高性能传感器必不可少 感知感知环节负责对侦测、识别、跟踪目标，是环节负责对侦测、识别、跟踪目标，是自动驾驶实现的第一步。自动驾驶实现的第一步。自动驾驶的实现，首先要能够准确理解驾驶环境信息，需要对交通主体、交通信号、环境物体等信息进行有效捕捉，根据实时感知的环境信息，自动驾驶系统得以完成接下来的决策、规划与控制等环节。传感器的性能会直接影响到感知信息的质量，目前广泛搭载的传感器有摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等。图图1：传

20、感器在自动驾驶实现过程中发挥基础性作用传感器在自动驾驶实现过程中发挥基础性作用 资料来源：L4级自动驾驶汽车发展综述（李凯等）、开源证券研究所 特斯拉的视觉感知方案推动自动驾驶行业进入新的篇章。特斯拉的视觉感知方案推动自动驾驶行业进入新的篇章。2021 年，特斯拉使用Transformer 算法构建 BEV（Birds Eye-View,鸟瞰图）空间，解决了传统视觉感知的深度探测难点，从而通过视觉也可以进行较为准确的距离估计；同时，Transformer 算法更契合多个传感器融合，可拓展性更强。2022 年，特斯拉使用基于 BEV+Transformer 和占用网络，形成对外部 3D 空间的还

21、原，对通用障碍物感知能力进一步增强。特斯拉依靠摄像头进行感知的 FSD 功能已经能够实现近乎对全部驾驶场景的覆盖，累计行驶里程呈指数型增长。图图2：特斯拉占用网络的视觉感知具备特斯拉占用网络的视觉感知具备 3D 空间感知空间感知 图图3：截至截至 2023Q3，FSD 累累计计行驶里程突破行驶里程突破 5 亿英里亿英里 资料来源：特斯拉 AI DAY 2022 资料来源：特斯拉官网（单位；百万英里）感知传感器激光雷达系统毫米波雷达系统摄像头系统超声波雷达系统 车联网系统环境感知环境感知高精度地图与定位系统高精度地图与定位系统 高精度地图高精度地图 GPS/GPS/北斗北斗人类驾驶员融合与决策融

22、合与决策 自动驾驶计算平台驱动控制转向控制制动控制控制与执行控制与执行信息融合任务决策轨迹规划异常处理人机共驾人机共驾 IMUIMU中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 6/43 特斯拉重新使用毫米波雷达辅助摄像头特斯拉重新使用毫米波雷达辅助摄像头来来提升感知能力提升感知能力。2021 年特斯拉放弃使用毫米波雷达，集中资源进行视觉感知能力的提升。2022 年 2 月，马斯克坦言只有非常高分辨率的雷达才有意义，将取消毫米波雷达的原因指向“分辨率不足”；同年 6 月，特斯拉向美国联邦通信委员会（FCC）注册一款全新高分辨率雷达设备。根据汽车之心公众号，2023 年 2 月，

23、国外博主 Greentheonly 曝光特斯拉全新的计算平台 HW4.0 为毫米波雷达预留了接口；同年 6月，该博主又放出特斯拉新毫米波雷达的实物图。综合推断，特斯拉将要搭载的新款毫米波雷达将是具有高分辨率的4D 成像毫米波雷达。4D 成像毫米波雷达具有诸多优良特性，能够更好地辅助视觉感知方案。图图4：特斯拉向特斯拉向 FCC 注册的新雷达示意图注册的新雷达示意图 图图5：特斯拉新雷达实物图与此前特斯拉新雷达实物图与此前 FCC 备案一致备案一致 资料来源：美国联邦通信委员会 资料来源：Drivingeco网 1.2、毫米波雷达毫米波雷达具有“全天候性质”，但存在分辨率不足的问题具有“全天候性

24、质”，但存在分辨率不足的问题 毫米波雷达通过调制、收发、毫米波雷达通过调制、收发、信号处理信号处理进行障碍物的感知。进行障碍物的感知。毫米波是电磁波，其频段在 30-300GHz 之间，属于“极高频”，抗环境噪声干扰能力强；毫米波波长在 1-10 毫米之间，与波长通常为数百至上千纳米的激光相比，它的波长更长，具备传输距离远、绕射能力强、穿透性更好等特点。工作在毫米波波段的雷达称为毫米波雷达，在自动驾驶领域广泛应用。图图6：毫米波雷达波长在毫米波雷达波长在 1-10mm 之间之间 资料来源：Wireless Communications and Applications Above 100 GH

25、z:Opportunities and Challenges for 6G and Beyond（Theodore S Rappaport等）中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 7/43 毫米波雷达主要由毫米波雷达主要由雷达前端雷达前端收发模块收发模块、数字信号处理单元数字信号处理单元以及接口模块组成以及接口模块组成。雷达前端雷达前端收发模块收发模块进行毫米波信号的调制、发射与接收，包括天线阵列、射频前端、中频电路、模数转换器；数字信号处理单元数字信号处理单元进行信号处理与数据处理，包括 DSP（数字信号处理器）、MCU（微控制单元）或 FPGA（现场可编程门阵列）等

26、；接接口模块口模块负责数据通信以及与其他系统的集成。毫米波半导体技术已经比较成熟，已经在自动驾驶车辆中广泛应用。图图7：毫米波雷达毫米波雷达主要由主要由前端雷达传感器前端雷达传感器、数字信号处理单元数字信号处理单元以及接口模块构成以及接口模块构成 资料来源：焉知汽车公众号、开源证券研究所 信号收发与信号处理信号收发与信号处理是是毫米波雷达毫米波雷达运行的运行的重点环节重点环节。毫米波雷达工作流程如图7 所示：（1）首先射频发射器产生电磁波信号并且将之发射，信号到达目标物体；（2）物体反射或者散射信号形成回波信号，接收器接收回波信号；（3）混频器将回波信号与原始信号混合，经过滤波器进行滤波，得到

27、中频信号（实际是雷达发射信号与回波信号的频率差，包含有物体的位置、速度等信息）；（4）中频信号输入到处理后端进行调制解调、FFT（Fast Fourier Transform，快速傅里叶变换）等算法处理，提取目标信息并进行分析，实现目标检测、距离测量、速度测量、方位估计；（5）最终将结果输出以进行后续感知处理。图图8：毫米波雷达工作流程毫米波雷达工作流程 资料来源：英飞凌Frequently asked questions for 24 GHz industrial radar、开源证券研究所 数字信号处理单元数字信号处理单元ADC ADC 模数转换器模数转换器DSP DSP 数字信号处理数字

28、信号处理MCU MCU 微控制单元微控制单元波形产生器波形产生器PA PA 功率放功率放大器大器LNA LNA 低噪放低噪放混频器混频器中频信号中频信号天线阵列天线阵列前端收发模块前端收发模块移相器移相器接口模块接口模块通信接口通信接口/数据接口数据接口MMICLP滤波器滤波器TXTX发射天线发射天线RXRX接收天线接收天线波形产生器波形产生器中频信号中频信号ADCFFT等信号处理等信号处理FFT中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 8/43 毫米波雷达毫米波雷达通常调制通常调制 FMCW（调频连续波）（调频连续波）波形，能够同时波形，能够同时测速测速、测距测距。多普勒

29、效应是指物体发射的波长会因为相对运动而产生变化，例如火车汽笛声在驶向我们时会更加高亮，是因为此时我们接受到的汽笛声波波长变短，频率增加，因而可以被用来测速。毫米波雷达通常是 FMCW（调频连续波）雷达，FMCW 是连续的频率调制，频率会线性增加与减小，根据这一特性，雷达能够有效从 FMCW 的回波信号变化中分离出时间与距离的信息，从而准确测算出障碍物的相对速度与距离。图图9：从从 FMCW 波形能够有效分离距离与时间导致的多普勒频移波形能够有效分离距离与时间导致的多普勒频移 资料来源：TI毫米波雷达传感器基础知识、开源证券研究所 毫米波雷达同时能够测算方位，识别多个物体，适用于车载领域。毫米波

30、雷达同时能够测算方位，识别多个物体，适用于车载领域。通过增加分离的天线数量，毫米波雷达能够根据回波信号阵列之间的相位差得到物体的方位信息；通过对多个回波信号进行处理得到不同的中频信号，毫米波雷达也能够有效分辨多个物体。毫米波雷达能够测距、测速、测向、分辨多个物体，且 FMCW 波形的调制、处理等技术相对成熟，功耗小、成本低，使得毫米波雷达契合车载领域。图图10：多个天线接收信号，依据相位差得到方位信息多个天线接收信号，依据相位差得到方位信息 图图11：通过中频信号处理得到多个物体的位置信息通过中频信号处理得到多个物体的位置信息 资 料 来 源：英 飞 凌 Frequently asked qu

31、estions for 24 GHz industrial radar、开源证券研究所 资料来源：TI 官网、开源证券研究所 入射波阵入射波阵天线天线1天线天线2相位差相位差时间时间频频率率发射信号发射信号回波信号回波信号1回波信号回波信号2回波信号回波信号3时间时间频频率率中频信号中频信号发射与回波信号发射与回波信号中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 9/43 毫米波雷达具有多种优良特性，对智能驾驶不可或缺。毫米波雷达具有多种优良特性，对智能驾驶不可或缺。（1）“全天候”：“全天候”：相对波长为纳米级的光波，毫米波波长更长，能够轻易穿过比其波长小的障碍物，一般来说，

32、雨滴、雪花的平均直径均在 5mm 以下，因此毫米波雷达工作基本不受雨雪雾等天气的影响，具有“全天候”的特点；（2）具备速度信息具备速度信息：基于毫米波的多普勒效应，毫米波雷达可以获得高精度的速度信息，这对于自动驾驶感知至关重要；（3）识别识别遮挡物体遮挡物体：毫米波信号具有多径效应，信号通过反射、漫反射、衍射、绕射等方式，在一些场景下，能够检测遮挡物体。大陆集团曾提到基于其 ARS430 毫米波雷达的经验，这类遮挡车辆大约在 40%的场景中可以被发现。当然其探测遮挡物体的性能表现也基于一些条件，如道路表面情况、前车的位置、以及被遮挡车辆的位置等。而算法对于此类场景的探测尤为重要，华为在其 4D

33、 毫米波雷达发布会上也着重提到了这一点。表表1：毫米波雷达具有全天候等感知优势毫米波雷达具有全天候等感知优势 传感器类型传感器类型 优点优点 缺点缺点 超声波雷达 成本低；近距离探测分辨率高 多普勒效应明显，探测距离近；波束发散大，无法识别角度，可靠性差 摄像头 可识别车道线、限速标志等信息；水平分辨率高 受雾霾、雨雪天气影响大 激光雷达 可识别物体轮廓；水平分辨率高、信息量大 难以识别车道线；受雾霾、雨雪天气影响大；光学器件容易被灰尘污染；远处物体测距、测速不精确；对物体的识别依赖于数据库内的物体特征 毫米波雷达 测量远处物体的速度和位置；可穿透雾霾和雨雪天气；高可靠性，耐灰尘 难以识别车道

34、线等信息，角度分辨率低；容易受路面物体的干扰 资料来源：毫米波雷达在智能网联汽车中的应用（袁帅）、开源证券研究所 图图12：多径效应检测识别多径效应检测识别“隐藏目标隐藏目标”资料来源：Automotive MIMO radar angle estimation in the presence of multipath（Florian Engels等）、复睿智行公众号 摄像头与毫米波雷达能够形成感知系统上的优势互补。摄像头与毫米波雷达能够形成感知系统上的优势互补。摄像头是被动感知传感器，具有成本低、易于集成、语义信息丰富等特点，并且摄像头是数据带宽最高的车载传感器之一，可以提供高分辨率图像与实

35、时视觉信息，但是摄像头容易受到恶劣天气、眩光等环境的影响，没有精确的物体深度信息与速度信息。毫米波雷达在摄像头所不足的方面可以提供有效补充，两类传感器融合则能以较低的成本实现性能更好的自动驾驶感知。中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 10/43 图图13：毫米波雷达与摄像头优势互补毫米波雷达与摄像头优势互补 资料来源：Vision-RADAR fusion for Robotics BEV Detections:A Survey（Apoorv Singh）、开源证券研究所 传统传统毫米波雷达毫米波雷达无法测高，限制其在自动驾驶中发挥更大的作用无法测高，限制其在自动驾驶

36、中发挥更大的作用。传统毫米波雷达只能探测距离、角度、速度三类信息，由于没有高程信息，限高杆、高架桥等物体容易触发毫米波雷达障碍物反馈，因而实践中只能设定保留动态目标追踪结果或降低毫米波雷达感知权重，导致日常使用中毫米波雷达基本无法识别静止物体。例如特斯拉的辅助驾驶未识别到白色静止卡车导致相撞的事故，是由于摄像头没有分辨出白色车厢与天空的区别，同时毫米波雷达没有准确识别侧翻静止的货车。针对此问题，毫米波雷达需要增加俯仰角的感知能力。图图14：雷雷达电磁波达电磁波具有多径效应，具有多径效应，能够检测遮挡物体能够检测遮挡物体 图图15：摄像头与毫米波雷达对白色静止卡车识别失误摄像头与毫米波雷达对白色

37、静止卡车识别失误 资料来源：A Deterministic Channel Model for Simulation of Mobile Radio Communications（Daniel Martinsson 等）、开源证券研究所 资料来源：智车营公众号 1.3、4D 毫米波毫米波雷达雷达增添高度维信息增添高度维信息，形成精确的感知能力形成精确的感知能力 4D 毫米波雷达毫米波雷达增添俯仰角信息，可以识别物体高度增添俯仰角信息，可以识别物体高度。正如上文提到，毫米波雷达由于无法分辨高度维信息，在使用中会将静止物体识别的置信度降低，如无其他可靠传感的情况下，可能导致误刹或漏刹，造成较差的驾

38、驶体验甚至威胁行驶安全。而如果增加俯仰方向的天线排布，毫米波雷达就能够测量到高度信息，从而克服上述不利的情况，4D 毫米波雷达便应运而生。4D 毫米波雷达中的“4D”指的是距离、方位、速度以及高度，4D 毫米波雷达不仅继承了毫米波雷达的优点，包括“全天候”有效运行、感知遮挡物体，并且在分辨率、精度上更进一步，能够识别较小的物体、静止物体以及空中障碍物。作为毫米波雷达的升级，4D 毫米波雷达具有更优异的性能，对复杂路况展现了更强的适应性。反射反射衍射衍射绕射绕射中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 11/43 图图16：可以通过天线特殊排布方式实现可以通过天线特殊排布方式

39、实现方位方位-仰角分辨率仰角分辨率 资料来源：Radar scaning system（M.D.Fiske）、开源证券研究所 图图17：4D 毫米波雷达具备俯仰角测量能力毫米波雷达具备俯仰角测量能力 资料来源：安波福官网、开源证券研究所 表表2：4D 毫米波雷达相对毫米波雷达相对毫米波雷达毫米波雷达优势显著优势显著 4D毫米波雷达毫米波雷达 普通雷达普通雷达 4D毫米波雷达优点毫米波雷达优点 点云数量 3 万点/秒以上 4000点/秒 勾勒出目标轮廓；可容纳多目标、不漏检 方位角分辨率 1 度 3 度 区分前方 250米处间隔 4.5m以上的两车辆 方位角精度 0.1度 0.3度 测量前方 1

40、50米处物体方位误差在 30cm之内 俯仰角分辨率 1 度 无 区分前方 65米处的 3米横杆与其下 1.7米行人 俯仰角精度 0.1度 1 度 测量前方 65米处物体方位误差在 20cm之内 资料来源：佐思汽车研究公众号、开源证券研究所 4D 成像毫米波雷达成像毫米波雷达清晰度更进一步，能够输出清晰度更进一步，能够输出三维三维点云图像。点云图像。通过改进识别算法、增大雷达孔径等方式，4D 毫米波雷达能够像激光雷达一样输出相对密集的三维点云，能够勾勒出物体的形状，进而识别出物体，具有高清的特质，这就是4D 成像毫米波雷达。相邻两个点云之间的角度即为角分辨率，角分辨率越小则代表雷达清晰度越高，4

41、D 成像毫米波雷达的角分辨率最高可以达到 1以内，意味着在 200m 远的范围，雷达能够区分相距约 3.5 米或以上的两个物体，对近处的物体的识别则会更加清晰。由于 4D 成像毫米波雷达会生成三维点云，因此对比对象常常是激光雷达，而不再是毫米波雷达。1 距离距离2 方向方向3 多普勒速度多普勒速度4 垂直高度垂直高度中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 12/43 图图18：毫米波雷达无法毫米波雷达无法识别高度信息识别高度信息（左），（左），4D 成像毫米波雷达成像毫米波雷达点云清晰（右）点云清晰（右）资料来源：傲酷官网、开源证券研究所 毫米波雷达经过多年发展性价比凸显

42、毫米波雷达经过多年发展性价比凸显，点云效果媲美点云效果媲美低线束激光雷达低线束激光雷达。激光雷达具有优秀的性能表现，在 905nm 和 1550nm 波段广泛应用，可以发射大量激光束进行路况扫描，形成高分辨率点云图像，并且能够对路况进行初步判断，还可以输出目标距离、方位、高度、速度、形态等信息。但由于激光雷达波长短，穿透力弱，同功率下探测距离受限同时还容易受到恶劣天气干扰。4D 成像毫米波雷达点云效果已经可以和低线数激光雷达相当，同样具有高灵敏度与高分辨率的特性，且成本总体较低。在搭载激光雷达的车型上，4D 成像毫米波雷达能够作为安全冗余发挥功能，提升自动驾驶的安全性；在未搭载激光雷达的车型上

43、，4D 成像毫米波雷达能够作为激光雷达的传感器平替，实现自动驾驶功能，助力智能驾驶的普及。Mobileye 在 CES 大会上提出，到 2025 年，L4 级别自动驾驶感知方案中将只搭载一颗前向激光雷达，侧向将用六颗 4D毫米波雷达来代替两颗激光雷达，以实现 L4 级别感知功能，并达到大幅缩减成本的目的。图图19：Oculii EAGLE 对比对比 Velodyne 16 线激光雷达，能够覆盖更远距离线激光雷达，能够覆盖更远距离 资料来源：傲酷官网、开源证券研究所 表表3：4D 毫米波雷达性能能够媲美低线激光雷达毫米波雷达性能能够媲美低线激光雷达 AT128 HDL-32E RS-LiDAR-

44、16 EAGLE Phoenix zPRIME 厂商 禾赛 Velodyne RoboSense 傲酷 Arbe Zadar 最大探测距离 200m 100m 150m 350m 300m 800m FOV 12025.4 36041.33 36030 12030 10030 12024 前方有高架桥前方有高架桥普通毫米波雷达只能普通毫米波雷达只能感知到前方是障碍物感知到前方是障碍物4D成像成像毫米波雷达毫米波雷达能够获得高度信息能够获得高度信息探测距离小于探测距离小于100M且受天气限制且受天气限制400M探测距离探测距离全天气适应全天气适应Velodyne激光雷达激光雷达傲酷傲酷EAGLE

45、 4D成像毫米波成像毫米波雷达雷达中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 13/43 AT128 HDL-32E RS-LiDAR-16 EAGLE Phoenix zPRIME 角分辨率 0.10.2 0.331.33 0.42 0.51 11.7 0.40.4 尺寸 13711248mm 85H144.2mm 109H80.7mm 1008015mm 12314335mm 14012025mm 功率 18W 12W 12W 5W 15-25W 25W 类别 128线激光雷达 32线激光雷达 16线激光雷达 4D毫米波雷达 4D 毫米波雷达 4D毫米波雷达 数据来源：各

46、公司官网、开源证券研究所 4D 成像毫米波雷达成像毫米波雷达是自动驾驶优秀是自动驾驶优秀辅助辅助传感器传感器。特斯拉通过 Transformer 算法构建 BEV 空间，能够对动态物体与静态物体进行有效感知，占用网络又提升其对通用障碍物的感知能力。就 4D 毫米波雷达而言，性能方面，相比纯视觉方案通过算法预测距离信息而并非获取真值，激光雷达和 4D 毫米波雷达等获取的真值距离信息意味着更高的安全保障；毫米波雷达探测的速度信息精度高于激光雷达，更有助于识别物体运动轨迹和方向。算法层面，诸多多传感器融合的感知算法如BEVFusion 等诞生，有效帮玩家将 4D毫米波雷达信息融入感知系统。因此 4D

47、 毫米波雷达有望成为自动驾驶感知的重要组成，助力产品功能落地。2、多方案多方案提升关键性能提升关键性能，4D 毫米波雷达不断进化毫米波雷达不断进化 2.1、硬件、软件技术路径多样，硬件、软件技术路径多样，4D 毫米波雷达分辨率提升毫米波雷达分辨率提升 分辨率是分辨率是 4D 毫米波雷达的关键指标，目前业界通过毫米波雷达的关键指标，目前业界通过软件、硬软件、硬件两条路线件两条路线促进促进性能提升性能提升。在信道数量（发射天线数量乘以接收天线的数量）不变的情况下，增加俯仰角测量能力会减少对于方位角的探测能力，而分辨率是影响 4D 毫米波雷达性能的关键。为了提高 4D 毫米波雷达的分辨率，需要增大雷

48、达孔径（雷达系统中天线的尺寸或天线阵列的布局），可以通过改进硬件或者算法强化的方式实现分辨率的提高，为自动驾驶提供更为有效的感知。目前已经有多种技术用于提升 4D 毫米波雷达的分辨率，大致可以分为硬件方案与软件方案，前者有芯片级联、芯片集成、超材料改进天线等，后者有虚拟孔径成像、超分辨率等算法处理能力的提升。2.1.1、基于芯片基于芯片级联级联的解决方案的解决方案：落地快：落地快 级联级联毫米波雷达毫米波雷达射频芯片射频芯片方案方案可以增加天线数量，从而增大雷达孔径可以增加天线数量，从而增大雷达孔径。4D 毫米波雷达芯片分为射频芯片与数据处理芯片，其中射频芯片也被称作 MMIC（单片微波集成电

49、路），负责毫米波信号的调制、发射、接收以及回波信号的解调。通过MMIC 级联的方式增加雷达收发天线的数量，配合天线的 MIMO（多入多出）系统提高通信容量。图图20：双双 AWR 2243 MMIC 级联阵列参考设计级联阵列参考设计 图图21：特斯拉使用二级联（特斯拉使用二级联（6T8R）的方式，落地更快）的方式，落地更快 资料来源：TI 官网、开源证券研究所 资料来源：Ghost Autonomy官网 中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 14/43 级联能够增加实体天线数量，从而增强雷达的角分辨率。级联能够增加实体天线数量，从而增强雷达的角分辨率。级联即通过连接多个

50、实体天线来增加天线数量进而提升产品性能。级联分为二级联、四级联、八级联等，以二级联为例，就是将两个 3T4R（3 发射天线+4 接收天线）的 MMIC 极联就形成一个 6T8R 的雷达收发器。级联方案基于毫米波雷达芯片，德州仪器（TI）、恩智浦（NXP）、英飞凌（Infineon）等雷达芯片供应商均有配套技术与底层软件等支持。MIMO 天线系统天线系统能够增加能够增加虚拟虚拟信道信道数量数量，增大雷达的孔径。，增大雷达的孔径。MIMO 天线系统是 SIMO（单入多出）技术的升级（如 3T1R 芯片是 SIMO，3T4R 则为 MIMO，前者最多 31 个信道，后者则能够形成最多 34 个信道）

51、。通过实现多天线系统的接收端通道分离，能够在不增加实体天线数量的同时在单个芯片上形成虚拟信道，从而实现虚拟孔径的增大与角分辨率的提高。图图22：MIMO技术能够增加虚拟信道数量技术能够增加虚拟信道数量 图图23：大陆大陆 ARS540 使用芯片级联方案使用芯片级联方案 资料来源：是德科技 KEYSIGHT公众号 资料来源：大陆官网 级联和级联和 MIMO 天线技术可以协同作用天线技术可以协同作用，为雷达系统提供更高的分辨率和定位为雷达系统提供更高的分辨率和定位精度，进而改善成像效果。精度，进而改善成像效果。大陆（Contiental）、采埃孚（ZF）、博世（Bosch）等毫米波雷达供应商均采用

52、这种方式制造高分辨率、高性能的 4D 成像毫米波雷达。级联方案会导致雷达系统功耗高、尺寸相对较大、信噪比较低，但同时级联方案芯片前期开发难度小，并且产业链成熟，产品落地快。从特斯拉的新款毫米波雷达拆解图中可以看出，特斯拉使用两片 MMIC 级联的方案，通过增多的天线数量与特殊的天线排布实现分辨率的提高。2.1.2、基于芯片基于芯片集成集成的解决方案的解决方案：集成度高、设计难度大：集成度高、设计难度大 芯片集成芯片集成也是重要的解决方案，汇聚了大量也是重要的解决方案，汇聚了大量 4D 毫米波雷达“新势力”。毫米波雷达“新势力”。基于芯片集成的 4D 成像毫米波雷达方案有两个方向，一方面，可以通

53、过在 MMIC 上集成更多天线，再将 MMIC 级联，如 Arbe 的雷达方案；另一方面，可以将 MMIC 与天线/雷达处理器等器件集成，形成专用成像雷达芯片，例如 Vayyar、Uhnder 等公司的方案，实现集成度更高的雷达芯片。（1）Arbe：通常毫米波雷达信号的收发都是在一颗 MMIC 上，而 Arbe 的射频芯片与接收芯片是分离的，Arbe 的发射芯片集成有 24 个发射通道，接收芯片集成有 12 个接收通道，其专用成像雷达处理芯片最多支持 2 个发射芯片与 4 个接收芯片，形成总共 48T48R 的超大规模虚拟阵列，能够在控制雷达体积同时提高雷达性能；（2）Vayyar：Vayya

54、r 自研的 MMIC集成数字信号处理器 DSP 与 MCU；（3）Uhnder：Uhnder 的 4D 成像片上雷达（RoC）将 DSP、MCU 等处理单元进行集成，形成实现毫米波雷达芯片化。集成化、芯片化成为毫米波雷达发展新趋势。中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 15/43 图图24：Arbe 芯片集成更多天线形成超大规模收发阵列芯片集成更多天线形成超大规模收发阵列 图图25：Vayyar 芯片芯片多层架构软硬件平台具有高集成度多层架构软硬件平台具有高集成度 资料来源：Arbe官网、开源证券研究所 资料来源：Vayyar 官网、开源证券研究所 图图26：Uhnde

55、r 4D 数字成像片上雷达集成度进一步提高数字成像片上雷达集成度进一步提高 资料来源：Uhnder官网、开源证券研究所 2.1.3、基于基于超材料超材料的解决方案的解决方案：天线性能改进：天线性能改进 通过通过超材料超材料与相控与相控阵列阵列改进天线也可以提高毫米波雷达清晰度改进天线也可以提高毫米波雷达清晰度。超材料是经过工程设计、用多种材料混合而成的材料，通过在超材料表面上嵌入显微结构，结合电磁波传播技术，以此创建出比传统电路要小很多的电路，可以提升天线的辐射功率与性能，减小体积。Metawave 的早期的产品 WARLORD 已经在探索使用超材料，现在的电控相控阵 AiP（封装天线）同样应

56、用到超材料，应用于波束控制成像雷达SPEKTRA。EchoDyne 将超材料应用于 ESA（电子扫描阵列），进行波束成形和波束控制，以保持可接受带宽同时增强天线的功率，使得雷达得到更清晰的成像。超材料构建的天线收发阵列具有出色性能与可靠性，与相控阵技术相结合能够大幅提升角分辨率，但目前该方案成本高，EchoDyne 更是仅专注国防、安防等领域，不涉及汽车毫米波雷达业务。Vayyar芯片芯片集成集成DSP、MCU容纳多达容纳多达48个个收发天线收发天线中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 16/43 图图27：采用超材料覆盖层的采用超材料覆盖层的 MIMO 天线阵列天线阵

57、列 图图28：Metawave 的的天线封装模块天线封装模块使天线面积大幅减小使天线面积大幅减小 资料来源：Wideband mimo directional antenna array with a simple meta-material decoupling structure for x-band applications（Jianfeng Jiang）资料来源：Metawave官网 2.1.4、基于软件算法的解决方案基于软件算法的解决方案：算法赋能提升雷达表现：算法赋能提升雷达表现 通过在处理流程中虚拟实现硬件改进或优化信号处理算法通过在处理流程中虚拟实现硬件改进或优化信号处理算法可

58、以进一步提高雷达可以进一步提高雷达分辨率。分辨率。（1）虚拟硬件改进虚拟硬件改进：傲酷（Oculii）所研发人工智能虚拟孔径成像（VAI）算法，能够基于现有主流车规级标准芯片，通过自适应相位调制与软件模拟形成高倍数虚拟 MIMO，虚拟扩展天线的孔径，在原有物理天线数基础上再虚拟出数十倍的天线数，同时还能够通过机器学习与深度学习适应不同路况，极大提升雷达角分辨率。MIMO 虚拟通道越多，VAI 能发挥越强的性能，在毫米波雷达级联与 MIMO的基础上，“二级联可达到别的公司六级联的效果”。（2）优化信号处理算法优化信号处理算法：如超分辨率算法通过基于学习的算法或者其他处理算法，来替代原有算法处理中

59、如 FFT（快速傅里叶变换）等传统算法。软件算法辅助自研或者其他厂商研发的硬件，能够在实体天线数量相同情况下提高硬件性能表现，使车载毫米波雷达在成像清晰的同时降低功耗、减小体积，但算法开发具有较高的技术壁垒，软件算法的研发水平至关重要，同时对信息处理硬件以及算法提出更高的要求。图图29：傲酷通过傲酷通过 VAI 算法虚拟算法虚拟实现硬件改进实现硬件改进，同等条件下拥有更高的分辨率性能，同等条件下拥有更高的分辨率性能 资料来源：傲酷官网、开源证券研究所 角分辨率性能角分辨率性能基础阵列物理基础阵列物理MIMO接收器的数量接收器的数量标准标准MIMO傲酷傲酷VAI软件软件（嵌入式处理器嵌入式处理器

60、）傲酷傲酷VAI软件软件（中央处理器中央处理器）FalconVAI（单芯片）（单芯片）12虚拟通道数虚拟通道数FOV：120/30分辨率：分辨率：2/5EagleVAI（二级联）（二级联）48虚拟通道数虚拟通道数FOV：120/30分辨率：分辨率：0.5/1RaptorVAI（四级联）（四级联）192虚拟通道数虚拟通道数FOV：120/60分辨率：分辨率：0.1/0.1中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 17/43 2.1.5、4D 成像成像毫米波雷达毫米波雷达实现方案众多实现方案众多，技术路线尚未统一技术路线尚未统一 硬件、算法均为硬件、算法均为提升提升 4D 成像

61、成像毫米波毫米波雷达整体性能雷达整体性能的的重要环节重要环节。为提高 4D 成像毫米波雷达分辨率，不同的雷达厂商分别对微波天线技术、MIMO 阵列设计、信号处理硬件与算法其中一方面或几方面进行拓展，多方案推动 4D 成像毫米波雷达分辨率提升，4D 成像毫米波雷达也得以在自动驾驶方案中发挥越来越重要的作用。表表4：4D 成像成像毫米波雷达不同解决方案各有优劣毫米波雷达不同解决方案各有优劣 体积体积 功耗功耗 成本成本 信噪比信噪比 技术成熟度技术成熟度 多芯片级联 大 高 MMIC成本高 适中 高 集成芯片组 小 适中 研发与生产成本高 较低 适中 超材料天线改进 较大 较低 研发与生产成本高

62、高 低 软件算法 适中 低 研发成本高 适中 适中 资料来源：九章智驾、高工智能汽车车载毫米波雷达行业发展蓝皮书（2021-2025）、开源证券研究所 4D 成像成像毫米波雷达仍处于产品生命周期早期毫米波雷达仍处于产品生命周期早期。一方面，4D 成像毫米波雷达拥有多样化的技术实现路径，主机厂与雷达制造商可选择的范围广，能够侧重不同的特点来进行雷达选择，以适配不同车型，市场潜力大；另一方面，4D 成像毫米波雷达仍处于产品生命周期早期，多种技术路线仍未收敛，增加了主机厂验证测试的时间与成本，或将延缓 4D成像毫米波雷达上车的时间。2.2、4D 毫米波雷达难点逐步突破，毫米波雷达难点逐步突破，性能迭

63、代降本增效快速上车性能迭代降本增效快速上车 2.2.1、硬件层面，技术迭代引领行业降本增效，推动渗透率向更高水平提升。硬件层面，技术迭代引领行业降本增效，推动渗透率向更高水平提升。回顾毫米波雷达发展历史，半导体工艺的进步回顾毫米波雷达发展历史，半导体工艺的进步引领了产品形态的迭代，带来产引领了产品形态的迭代，带来产品渗透率的品渗透率的持续持续提升。提升。毫米波雷达在汽车的应用可以追溯到 80 年代初期，彼时诸多探索性的研究已经展开，1999 年，奔驰 S 级轿车上第一次出现了基于毫米波雷达的自适应巡航功能，毫米波雷达上车的帷幕正式拉开。但在当时的雷达主要以砷化镓工艺为主，雷达中需要部署多个射频

64、芯片，同时由于工作在 24Ghz 频段，雷达的天线体积庞大，整体产品笨重且昂贵，并未广泛推广。2000 年以来锗硅（SiGe）工艺的发展，大幅提升了毫米波雷达芯片的性能，锗硅拥有噪声低、动态范围大、制程成熟等特点，让毫米波雷达的射频芯片成本大幅降低，推动了毫米波雷达渗透率的快速提升。2016 年德州仪器推出了基于 RFCMOS 工艺的高集成度 77Ghz 毫米波雷达芯片，所有的射频元件可以集成在单颗 MMIC 芯片上行，让毫米波雷达的成本相比前一代锗硅工艺产品进一步下探，其余芯片玩家纷纷跟进，至今各大厂商新产品几乎全部基于 RFCMOS 工艺开发，毫米波雷达行业进一步降本，这也让成本相对较高的

65、 4D 毫米波雷达上车普及成为可能。射频半导体技术的发展，让毫米波雷达日益走向“平民化”，是毫米波雷达普及的基础。表表5：CMOS 工艺工艺处理速度更快，相对成本更低处理速度更快，相对成本更低 GaAs SiGe BiCMOS CMOS 速度 很快 快 快 故障率 高 适中 低 功率增益 很好 好 适中 晶圆热行为 适中 适中 低 逻辑密度 低 适中 高 晶圆成本 高 低 低 资料来源：MEMS公众号、开源证券研究所 中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 18/43 图图30：射频半导体工艺的演进大幅提升了毫米波雷达的普及率射频半导体工艺的演进大幅提升了毫米波雷达的普及

66、率 资料来源：汽车商业评论网 2.2.2、信号处理信号处理、数据处理、数据处理算法算法日益日益丰富成熟丰富成熟，神经网络加持下性能持续提升神经网络加持下性能持续提升 4D 成像毫米波雷达成像毫米波雷达算法算法可分为信号处理、数据处理以及其他算法可分为信号处理、数据处理以及其他算法。对 4D 毫米波雷达而言算法通常分为两个部分，信号处理算法主要包含将毫米波雷达接收的微波信号转化成点云等信息，数据处理算法主要通过对点云或者前段信号处理的结果进行分析进而得出物体的轮廓、类别甚至姿态行为等。（1）信号处理算法：）信号处理算法：前文提到，毫米波信号通过 MMIC 接收后经过混频器会合成中频信号，之后对中

67、频信号进行多快速次傅里叶变换（FFT）可解析出包含距离、角度、速度信息的 RAD（Range-Angle-Doppler）数据块，再经过 CFAR（Constant False-Alarm Rate，恒虚警率检测，采用自适应的方式将噪声、杂波、干扰过滤掉）生成稀疏的点云，点云中的每个点包含距离、速度、角度三类信息。（2）数据处理算法：）数据处理算法：数据处理算法包括点云聚类、目标跟踪、目标分类、目标识别等方面的算法，实现精确识别物体与判断轨迹的作用，目前 4D 成像毫米波雷达数据处理算法多使用激光雷达的点云处理算法实现。（3）其他算法：其他算法：部分 ADAS 算法（如 ACC、AEB等）以及

68、一些拓展功能（如SLAM）等。算法日益丰富，神经网络加持下如虎添算法日益丰富，神经网络加持下如虎添翼翼。当前毫米波雷达的算法日益成熟，无论信号处理算法还是数据处理算法，种类不断丰富，算法架构日益成熟。此外神经网络的发展也让毫米波雷达感知性能进一步提升。以信号处理算法为例，由于电磁波具有多径效应，在某些场景下，电磁波会发生多次反射、衍射，到达接收端时信号会相互叠加形成干扰，影响点云质量。传统多以通过 CFAR 算法处理干扰但该算法也可能会将一些有用的信息过滤掉，因此玩家也开始探索使用基于学习的算法来处理雷达信号，进而形成更加精确的检测结果。表表6：毫米波雷达信号处理流程成熟毫米波雷达信号处理流程

69、成熟 信号处理算法信号处理算法 说明说明 Range FFT 获得距离信息 Doppler FFT 获得速度信息 Non-coherent Combing 获得不同接收通道的非相干累加幅值矩阵 CFAR 计算噪声阈值，从幅值矩阵中提取出目标点 DoA Estimation 计算后得到带方位角信息的目标点 Clustering&Tracking 对目标点聚类并进行帧间追踪，得到目标轨迹 资料来源：NXPAcceleration on Automotive Radar Signal Processing、开源证券研究所 中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 19/43 图图

70、31：4D 毫米波毫米波雷达信号处理流程框架雷达信号处理流程框架 资料来源：4D Millimeter-Wave Radar in Autonomous Driving:A Survey（Zeyu Han 等）、开源证券研究所 2.2.3、自动驾驶算法体系迈向成熟，毫米波雷达乘势而起自动驾驶算法体系迈向成熟，毫米波雷达乘势而起 对对 4D 毫米波雷达而言，毫米波雷达而言，感知功能通常分为两类感知功能通常分为两类：（1）仅采用雷达，直接产生感知结果；（2）融合方法，与其他传感器共同生成综合的感知结果。早期汽车功能多以第一类方式为主，如早期的 ACC（自适应巡航）、AEB（自动刹车系统）等均只采用

71、毫米波雷达实现车辆、行人的识别进而实现相应的功能。当前随着汽车智能化、电子电气架构集中化的推进，自动驾驶功能的逻辑逐步发生变化，从传统的不同功能分立的状态逐步走向具备统一的感知、决策、执行系统，城市 NOA、高速NOA、行泊一体等功能逐步将最基础的 L1、L2 辅助驾驶功能包含在内。在蔚来科技创新日上，公司提到将采用统一的算法架构，支持城区 NOP、泊车、主动安全、以及智能车控等应用，华为也提到其 ADS2.0 有效助力全车主动安全的能力提升。基于此，某一个类型的传感器如何能够更好地和其他类型传感器融合成为其是否能够广泛应用的关键。融合框架分为前融合融合框架分为前融合、中融合与中融合与后融合后

72、融合。融合的核心思想是“交叉验证”。即通过多传感器的信息互相对照，避免单一传感器识别不足与失灵状况，使驾驶系统做出最接近现实情况的判断。图图32：前融合、中融合与后融合的不同在于融合发生的阶段不同前融合、中融合与后融合的不同在于融合发生的阶段不同 资料来源：智能网联汽车、开源证券研究所 中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 20/43 前融合前融合信息损失量小信息损失量小，但但对处理算法对处理算法、算力、算力要求高要求高 前融合适用于集中式架构，传感器搜集信息后直接进行融合处理，识别路况后输出结果。如图 31 所示，4D 毫米波雷达尤其是 4D 成像毫米波雷达具有丰富的

73、点云前数据，如原始 ADC数据、距离-多普勒频谱图、4D 张量图等信息，进行前融合时能够在更为原始的数据上进行输出，保留更多信息。算力方面，进行大数据量的前融合运算需要更大算力处理芯片，数据处理位置多位于汽车中央域控制器；算法方面，前融合处理会存在联合标定检验，即不同传感器输入信息对同一物体也会产生不同感知信息，要求不同传感器信息的高精度时空同步，要求高精度算法处理。图图33：后融合（左）后融合（左）传感器单独识别目标、传感器单独识别目标、前融合（右）前融合（右）中央处理器识别目标中央处理器识别目标 资料来源：What does sensor fusion mean for the futur

74、e of radar?（Gideon Kedem）后融合后融合的解耦性好，但压缩过程可能损失大量信息的解耦性好，但压缩过程可能损失大量信息 后融合适用于分布式架构，不同传感器独立感知，完成识别后将结果融合，判断出最佳路况。后融合流程中传感器单独处理信息，即使个别传感器无法获得有效数据或者标定有偏差，也可能不影响驾驶系统的运行。进行后融合时会对 4D 毫米波雷达的数据进行大量的压缩，同时处理结果是点云数据，如果与其他传感器产生互相矛盾的验证，置信度不当将可能带来严重的安全问题。中中融合融合或成或成 4D 成像毫米波雷达与摄像头感知融合方向成像毫米波雷达与摄像头感知融合方向 中融合介于前两种融合之

75、间，也称特征级融合，传感器先行进行一部分处理，然后在传感器之外进行融合。中融合主要基于学习的方法。不同传感器采集的数据并将目标“分解”为特征并提取，再将特征向量进行融合，优势在于目标信息更容易进行关联。目标级目标级融合逐步演进为融合逐步演进为特征级特征级融合，算法融合，算法成熟降低融合难度成熟降低融合难度。在传统汽车市场中，诸多传感器多以目标级融合为主，算法繁琐，准确率较低。近年在特斯拉引领下，BEV+Transformer 以及占用网络等算法广为行业所接受。在这一算法范式的牵引下，多传感器融合走向以特征级融合为主的形式。毫米波雷达凭借其全天候，并且拥有精确速度信息等特点，成为诸多传感器中的重

76、要组成部分。尽管玩家将激光雷达和视觉信息进行融合更加“轻车熟路”，但无论沿用激光雷达点云处理的算法，还是开发新的毫米波雷达数据处理算法，近年学界和业界均聚焦了诸多目光，新兴的方案不断涌现，融合方法日益成熟，毫米波雷达渗透率提升进一步加速。中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 21/43 3、4D 成像成像毫米波雷达产业链毫米波雷达产业链逐步成熟玩家迎来发展良机逐步成熟玩家迎来发展良机 4D 成像成像毫米波雷达提供新的市场机会，市场格局尚未定型。毫米波雷达提供新的市场机会，市场格局尚未定型。4D 成像毫米波雷达属于汽车零部件，市场相对成熟，产业链厂商可分为上游雷达零部件供

77、应商与中游雷达制造商：4D 成像毫米波雷达核心技术存在于上游，雷达零部件供应商提供不同的解决方案；中游雷达制造厂商根据下游需求进行 4D 成像毫米波雷达的制造；下游为使用 4D 成像毫米波雷达的整车厂，通过选择传感器达到成本控制与感知能力的最优结合。图图34：车载车载 4D 成像成像毫米波雷达产业链毫米波雷达产业链 资料来源：各公司官网、汽车新技术资讯公众号、开源证券研究所 3.1、上游：雷达芯片组技术壁垒高，软件与硬件深度结合上游：雷达芯片组技术壁垒高，软件与硬件深度结合 4D 成像成像毫米波雷达上游产品众多毫米波雷达上游产品众多。4D 成像毫米波雷达的上游主要包括单片微波集成电路 MMIC

78、、数字信号处理芯片、高频 PCB、机械结构件，以及部分雷达处理算法。雷达芯片组早期生产研发成本高，国外传统巨头与初创公司相继布局，国内亦有玩家入局；高频 PCB国内外厂商众多，竞争激烈，国产替代机会较大；雷达处理算法主要由芯片厂商配套供给或与中游厂商共同研发，也有专业算法设计厂商。3.1.1、MMIC：左右毫米波雷达发展的核心环节，左右毫米波雷达发展的核心环节，市场市场集中度高集中度高 毫米波芯片的技术发展是推动毫米波雷达产业发展的核心因素。毫米波芯片的技术发展是推动毫米波雷达产业发展的核心因素。毫米波雷达每一轮产品巨变都基于毫米波射频芯片技术的变革。而射频芯片的技术演进又深刻受到射频半导体行

79、业发展的影响，过往及当前的巨头如 IBM、飞思卡尔、德州仪器、恩智浦等玩家受到全球手机、汽车、通信行业周期以及技术演进的影响盛衰更迭，见证了行业发展历程。整车厂商整车厂商下下游游处理芯片处理芯片MMIC高频高频PCB上上游游软件算法软件算法国外厂商国外厂商国内厂商国内厂商中中游游中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 22/43 毫米波雷达走向毫米波雷达走向 4D 成像离不开成像离不开 MMIC 技术的发展。技术的发展。作为 4D 成像毫米波雷达的核心组件，MMIC 制造难度高，对制造工艺、信号收发技术、抗干扰技术等方面提出了很高的要求。（1）制造制造工艺工艺：射频收发芯

80、片，即 MMIC，由砷化镓(GaAs)或锗硅(SiGe)等化合物半导体工艺转向 CMOS 工艺，CMOS 工艺下越来越多的组件被集成到单个 MMIC 中，减小体积同时性能随之提高，恩智浦已经发布28nmCMOS 毫米波雷达芯片，性能相比上一代 45nm 产品显著提升，因而芯片制造本身即为 MMIC 的重要环节。（2）复杂的设计开发流程复杂的设计开发流程：毫米波雷达 SOC 中集成了 MIMO 收发机、高速数模转换芯片、雷达信号处理器、通用处理器等，包含复杂的软硬件和电磁环境，数模融合、算法融合甚至天线设计都需要全方位考量，也考验着 MMIC 芯片公司的核心技术能力。（3）抗干扰技术抗干扰技术：

81、集成 MMIC 背景噪声高，需要通过复杂波形设计减少天线之间的互相干扰；随着车辆搭载毫米波雷达数量增多，行驶中雷达间干扰也日趋严重，供应商如 Uhnder 使用 DCM（数字编码调制）技术形成几乎独特的相位编码探测信号，来消除相互的雷达干扰。除此以外，MMIC 封装、MIMO阵列设计、波形设计等方面的技术均实现突破。图图35：TI 不断推出不断推出集成度更高集成度更高、功能更丰富的汽车毫米波雷达传感器、功能更丰富的汽车毫米波雷达传感器 资料来源：TI 官网 传统毫米波传统毫米波 MMIC 供应商相继布局，推动供应商相继布局，推动 4D 成像成像毫米波雷达起步发展。毫米波雷达起步发展。MMIC

82、是 4D 毫米波雷达的核心组件，工作频段普遍为 77GHz 及以上频段，主要供应商为 NXP 和 TI 等毫米波雷达供应商。（1）TI：TI 为 4D 毫米波雷达的推动者，2018年 TI推出基于 AWR2243 FMCW 单芯片收发器的 4级联 4D 成像毫米波雷达全套设计方案，包括参考硬件设计、软件驱动程序、示例配置、API 指南和用户文档，同时提供 2 芯片和 4 芯片级联方案；2022 年发布的 AWR 2944 SoC（系统级芯片）性能进一步提升。（2）英飞英飞凌凌：英飞凌在车载毫米波雷达 77GHz 芯片领域具有领先地位，2020 年初，英飞凌与傲酷合作，同年推出面向 4D 成像毫

83、米波雷达的可级联芯片序列 RASIC RXS816xPL，正式进入车载成像雷达市场。（3）NXP：2020 年底，NXP 宣布推出 TEF82xx 单芯片方案，是一颗完全集成的 RFCMOS（射频互补金属氧化半导体）芯片，支持调制 MIMO 和波束转向；实际上，2020 年中，首款4D 成像毫米波雷达 ARS540 已经使用 NXP MR3003 四级联方案。（4）瑞瑞萨萨：2022年底，瑞萨（Renesas）推出新开发的 RAA270205，配备 4T4R 天线，将于 2024 年投入商业量产。中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 23/43 图图36：毫米波雷达毫米

84、波雷达 MMIC 供应商积极布局供应商积极布局 4D 成像成像毫米波雷达射频芯片毫米波雷达射频芯片 资料来源：TI 官网、NXP 官网、英飞凌官网、瑞萨电子官网、开源证券研究所 初创企业如雨后春笋，携新技术切入竞争。初创企业如雨后春笋，携新技术切入竞争。传统 MMIC 供应商技术积累深厚，设计经验成熟，新入供应商难以直接竞争，4D 毫米波雷达初创企业多使用新技术实现 MMIC 差异化竞争，如上文提到的集成芯片方案。目前参与到竞争中的初创企业主要有 Arbe、Vayyar、Uhnder等。表表7：初创企业积极切入初创企业积极切入 4D 成像成像毫米波雷达毫米波雷达 MMIC 公司公司 成立时间成

85、立时间 特点特点 MMIC产品图片产品图片 Vayyar 2011年 MMIC集成 DSP、MCU 和所有其他模拟和数字射频组件 Arbe 2015年 搭载自研算法，支持独特超大规模 MIMO阵列 Uhnder 2015年 片上雷达，使用 PMCW（相位调制连续波），集成处理器 资料来源：electronics-lab 网、Arbe官网、Uhnder官网、开源证券研究所 MMIC 供应商主要为国外公司，供应商主要为国外公司，国内玩家亦有切入国内玩家亦有切入。2018 年之前，毫米波雷达核心技术掌握在国外毫米波雷达巨头手中，中国企业对 77GHz 及以上频段毫米波雷达系统和毫米波射频设计经验与能

86、力不足，直到近年才有少数企业实现量产。总体来说，国内毫米波雷达 MMIC 企业起步较晚，技术积累不足，未形成规模效应；但 4D 成像毫米波雷达 MMIC 发展时间不长，国外也处于摸索验证阶段，为国内MMIC 供应商提供技术追赶的窗口期。国内 4D 毫米波雷达 MMIC 供应商主要有加特兰微电子。加特兰微电子成立于 2014 年，于 2022 年底发布 4D 高端和成像雷达芯片 Andes，采用 4 核 CPU，4T4R，支持多颗芯片灵活级联，同时集成了 DSP（数字信号处理器）与 RSP（雷达信号处理器），Andes 系列 SoC 芯片在 2023 年开始送样。TI AWR2243芯片芯片NX

87、P TEF82xx芯片芯片英飞凌英飞凌 RXS816xPL芯片芯片瑞萨电子瑞萨电子 RAA270205芯片芯片中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 24/43 图图37：加特兰加特兰用于用于 4D 成像成像毫米波雷达的毫米波雷达的 Andes SoC 发布发布 资料来源：加特兰官网 芯片芯片玩家产业地位玩家产业地位强化，拥有强技术的公司有希望在此领域崭露头角。强化，拥有强技术的公司有希望在此领域崭露头角。毫米波雷达芯片玩家从早期的只生产分立的射频元器件，到开发 MIMC 将全部射频器件组合到单一芯片中，再到当前逐步将 DSP/MCU 等处理芯片也进行集成，甚至如加特兰等

88、公司将天线通过 AIP（封装天线）等工艺集成到单颗芯片上，所覆盖的产品线在持续扩大，软件部分芯片厂商也逐步提供各类 SDK 供开发者使用，整体而言，芯片玩家的产业地位在逐步强化。而鉴于 MMIC 涉及技术领域广泛，尤其对射频领域技术积淀要求较高，玩家通常具备较强的技术背景，如恩智浦、TI、英飞凌等均具备多年射频器件和芯片开发的历史和相应产品线，国内加特兰等公司创始人亦具有深厚的技术背景。TI 在 2017 年凭借 RFCMOS 的应用让自己在毫米波雷达芯片市场迅速占据一席之地。未来我们认为技术仍将主导毫米波雷达芯片市场，拥有深厚积淀的公司将持续扩大自身产品市场份额。3.1.2、数字信号处理芯片

89、：供应商与数字信号处理芯片：供应商与 MMIC 供应商高度重合，国外厂商高度垄断供应商高度重合，国外厂商高度垄断 传统处理器无法承担传统处理器无法承担 4D 成像成像毫米波雷达任务，处理器升级成为必然要求。毫米波雷达任务，处理器升级成为必然要求。数据量方面，4D 成像毫米波雷达纵向角测量能力带来数据量的大幅提升，要求信号处理实时性与准确性兼备；数据处理方面，随着点云密度增加，数据处理器必须能够进行大吞吐量的运算分析。赛灵思认为，4D 成像毫米波雷达面临多信号干扰问题，而大规模的数据并行处理可以帮助解决这一问题。目前各厂商的雷达处理器性能也在不断提升，推动 4D成像毫米波雷达落地。表表8：NXP

90、 S32R 系列处理器能够满足多样化的处理器芯片选择需求系列处理器能够满足多样化的处理器芯片选择需求 项目项目 S32R41 S32R45 差异点差异点 定位 专为 L2+辅助驾驶应用定制 支持 L2+级到 L5 级用例 可以满足运输等工业应用需求 R41具有更高性价比，可将 4D成像毫米波雷达的优势延伸到更多汽车；R45能够满足更高级别的自动驾驶需求 存储器 8MB SRAM+外部闪存 8MB SRAM+LPDDR4+外部闪存 R45内存支持更强，更能满足大幅增加的雷达数据和算法软件需求 可支持收发器 支持最多两个级联收发器 支持多达四个级联收发器 R45可用于先进的长距雷达应用 CPU A

91、rm A531 锁步 Arm M72 Arm A534 锁步 Arm M73 R45整体性能更强，标志着恩智浦向 Arm平台的迁移 接口 不支持 PCIe PCIe2 R45具有独特的 PCle扩展支持，可将多个中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 25/43 项目项目 S32R41 S32R45 差异点差异点 S32R45器件组合，用作高性能域控制器 MIPI CSI2 2 4 R45中频信号处理效率更高 SPT（信号加速单元）SPT 3.5 集成 DSP SPT 3.1 集成 DSP 和多线程 SPT 3.1的性能是 SPT 2.0的 10倍；SPT 3.5性能强于

92、 SPT 2.8 SAR ADC 8 通道 SAR ADC1 16通道 SAR ADC2 R45模拟信号向数字信号的转换效率更高 线性几何加速器 无 有 用于环境建模和融合处理加速，R45具有更强的计算能力，能处理特征检测和分类(识别不同类型的对象如人，车和动物)资料来源：九章智驾、开源证券研究所 4D 成像成像毫米波雷达数字信号处理需要更快速率毫米波雷达数字信号处理需要更快速率、更高精度的处理芯片。更高精度的处理芯片。数字信号处理芯片能够嵌入不同处理算法，分析射频前端收集的包含目标信息的信号，完成目标识别、判断等功能，主要包括 DSP、MCU 与 FPGA 等。DSP（数字信号处理器）具有快

93、速计算性能和高并行处理能力，能够高效地执行信号处理算法；MCU（微控制单元）具备较强的数据运算能力，可以执行目标识别、跟踪和信息融合算法，用于复杂信号和图像处理。4D 成像毫米波雷达的信息处理总体上包括信号处理与数据处理两大环节：从中频信号处理，到点云信息获取的整个流程，主要在 DSP 进行；数据处理是信号处理后的阶段，包括目标跟踪、识别，以及信息融合等任务，主要在 MCU 进行。此外，FPGA 可以进行信号处理与控制，赛灵思的FPGA Zynq UltraScale+MPSoC 性能高、开发灵活、具有大量的并行结构，且算法优化潜力大，适用于大吞吐计算的 4D成像毫米波雷达。图图38：特斯拉特

94、斯拉 4D 毫米波雷达信号控制板上使用赛灵思的毫米波雷达信号控制板上使用赛灵思的 Zynq 处理器处理器 资料来源：智能车参考公众号、开源证券研究所 4D 成像成像毫米波雷达处理芯片供应商与毫米波雷达处理芯片供应商与 MMIC 供应商重合度高。供应商重合度高。（1）TI：官网给出的级联参考设计中，AWR2243 MMIC 能够与 AM2732R雷达处理芯片共同工作，其中 AM2732R 为集成 DSP 的双核 MCU。（2）NXP：TEF82xx MMIC 能够与S32R45、S32R41 等集成 DSP 的 MPU（微处理单元）或 S32R29x 系列 MCU搭配用于成像雷达解决方案。（3）

95、英飞凌英飞凌：RASIC RXS816xPL MMIC 配有多核的 AURIX TC3xx MCU 来完成对环境的成像。（4）瑞萨瑞萨：RAA270205 MMIC 能够连接到基于该公司 R-Car V4H SoC 的中央处理单元，该处理单元具有高达每秒 34 万亿次运算的深度学习性能，能够对周围物体的高速图像识别和处理。赛灵思赛灵思FPGA中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 26/43 图图39：NXP TEF82xx 与与 S32Rx 系列能够配套系列能够配套 图图40：RXS816xPL 与与 AURIX TC3xx 集成为雷达集成为雷达 ECU 资料来源：NX

96、P 官网 资料来源：英飞凌官网 表表9：4D 成像成像毫米波雷达处理芯片供应商与毫米波雷达处理芯片供应商与 MMIC 供应商重合度高供应商重合度高 部分处理供应商部分处理供应商 处理芯片处理芯片 MMIC 合成模组模式 NXP S32R45等 TEF82xx等 TI AM2732R等 AWR2243等 英飞凌 AURIX-TC3xx等 RXS816xPL等 瑞萨电子 R-Car V4H RAA270205 Arbe 专用处理器 专用射频收发芯片 SoC集成模式 加特兰 Andes 系列 TI AWR2944 Uhnder 集成化芯片 Vayyar 集成化芯片 资料来源：各公司官网、九章智驾、瑞

97、萨电子公众号等、开源证券研究所 芯片厂商推出芯片厂商推出 MMIC、MCU 与与 DSP 集成集成产品产品。一方面，集成化可以控制雷达的成本与体积，降低信号传递的延迟；另一方面，具有雄厚研发实力的公司也可以通过集成化产品的方式提升产品单价。根据系统的集成方式，可以将雷达芯片组归为三种模式：（1）分立模式：分立模式：MMIC、MCU 与 DSP 都分开，有三个模块。（2）模模组合成：组合成：将 MMIC 与 DSP 或者 DSP 与 MCU 模块进行合成，有两个模块。（3）SoC集成：集成：将 MMIC、DSP、MCU 都集成在雷达 SoC 上，只有一个模块；已经有厂商进行 SoC 的研发，如上

98、文提到的 TI的 AWR2944、加特兰的 Andes系列、Uhnder的片上雷达 RoC等以及 NXP 正在研发的 SAF85xx 都是 SoC，SoC 集成或成趋势。图图41：4D 成像毫米波雷达系统的集成度将进一步提升成像毫米波雷达系统的集成度将进一步提升 资料来源：九章智驾、开源证券研究所 整体而言毫米波雷达处于发展初期，下游整体而言毫米波雷达处于发展初期，下游车厂车厂需求的变化会需求的变化会最终最终影响芯片厂商影响芯片厂商的产品路线。的产品路线。一方面，芯片厂逐步推出集成化更高的产品以实现更高性价比，帮助下游毫米波雷达厂商降低开发难度，进而提升自身产品竞争力。另一方面，自动驾驶行业的

99、变化又要求算法端引入更多的底层数据并应用各类神经网络算法提升感知效果，这意味着部分主机厂希望获取到 DSP 甚至 MMIC 输出的基础数据而无需经过过多后处理算法的开发。因此芯片厂商产品目前呈现多种路线并存的状态，有致分立模式分立模式模组合成模组合成SoC集成集成优势：优势：可由不同供应商提供产品，不会供应商掣肘劣势：劣势：需要与不同的供应商沟通需求，沟通与维护成本较高；体积较大优势：优势：集成度提高，体积相对缩小劣势：劣势：供应商沟通与维护成本高优势：优势：显著降低毫米波雷达成本，大幅拉低了车载毫米波雷达的硬件开发难度劣势：劣势：作为核心部件受到供应商的掣肘中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正

100、文后面的信息披露和法律声明 27/43 力于提升通道数量增强探测效果的类似 Under 等玩家的集成化产品；也有传统射频+DSP 和 MCU 分别提供以方便雷达厂商组合成为极联雷达的形式如恩智浦、TI 等公司芯片；同时芯片玩家也可提供单独的射频 MMIC 产品供客户深度定制开发。此外部分大算力芯片也可以集成相应的雷达信号处理单元以实现新的 ADAS 功能并优化毫米波雷达模组成本，如安霸收购傲酷后推出的 CV3芯片即拥有单独的毫米波雷达信号处理的硬件算力单元。3.1.3、高频高频 PCB：国内外厂商众多，竞争格局较为分散：国内外厂商众多，竞争格局较为分散 高频高频 PCB 为为 4D 成像成像毫

101、米波雷达电子元器件的支撑体。毫米波雷达电子元器件的支撑体。PCB是电子元器件电气相互连接的载体，高频 PCB 电磁频率在 1GHz 以上，属于高难度板材，为 4D 毫米波雷达主要原材料。在 4D 成像毫米波雷达中，高频 PCB 上需要负载 MMIC、处理器、电源管理电路、闪存、外围接口器材以及天线。高频 PCB需要有小而稳定的介电常数，低阻抗、低介质损耗等特性，以及长期可靠性，制作成本通常较同样面积的普通 PCB 高。图图42：高频高频 PCB 为为 4D 成像成像毫米波雷达电子元器件载体毫米波雷达电子元器件载体 图图43：片上天线将减少高频片上天线将减少高频 PCB使用使用 资料来源：iPC

102、B网站 资料来源：On-chip antenna:challenges and design considerations（Atif Shamim等）天线集成化或将减少高频天线集成化或将减少高频 PCB 使用，降低使用，降低 4D 毫米波雷达成本。毫米波雷达成本。根据前端收发模块的集成方式，可以归为三种模式：（1）分立模式：分立模式：将天线与射频模块进行分开设计；（2）片内集成片内集成：基于封装材料与工艺，将天线与芯片集成在封装内；（3）片片上上集成：集成：将天线设计在芯片封装模塑的顶层。当前天线技术多为分立式与片内集成，前者雷达天线与 MMIC 分开，后者雷达天线与 MMIC 集成，相同之处

103、在于都需要高频 PCB 提供功率支持，而片内集成会减少一部分高频 PCB 使用面积。未来片上集成或成为主流方式，将天线设计在芯片封装模塑的顶层，直接绕过 PCB 对昂贵的高频基板材料的需求，进一步降低成本。图图44：4D 毫米波雷达系统的集成度将会越来越高毫米波雷达系统的集成度将会越来越高 资料来源：九章智驾、开源证券研究所 分立模式分立模式片内集成片内集成片上片上集成集成优势：优势：有利于对不同模块产生的问题进行检查与验证，并可根据不同需求进行调整劣势：劣势：互相之间的连接带来较大挑战，厚度较高导致体积较大优势：优势：兼顾天线性能、成本及体积，缩小厚度并减少面积劣势：劣势：大多由封装厂独立完

104、成，一旦封装完成，片上天线系统无法针对不同使用场景进行调整优势：优势：厚度、面积变小；对高频PCB需求减少，BOM成本降低劣势：劣势：不利于应用层客户对硬件的二次开发；片上集成的天线馈线需经过过孔，损耗高中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 28/43 3.1.4、软件算法：软件算法：信号处理算法信号处理算法与雷达深度绑定，与雷达深度绑定，数据处理算法数据处理算法客户粘度高客户粘度高 4D 成像成像毫米波雷达信号处理算法毫米波雷达信号处理算法与雷达硬件结合程度高与雷达硬件结合程度高。4D 成像毫米波雷达信号处理算法属于底层算法，负责原始毫米波信号的转换，此类算法处理流程

105、与内容较为固定，一般嵌入在雷达信号处理硬件中，软硬件一体化程度高。数据处理算法开发难度大，存在软硬件解耦趋势数据处理算法开发难度大，存在软硬件解耦趋势。对下游主机厂来说，自研数据处理算法难度大且投入成本高，因此基本由雷达制造商或处理芯片供应商提供软件算法。当然，相比雷达信号处理算法，数据处理的算法与硬件可以一定程度上解耦，例如傲酷、行易道、Zadar、Metawave 等厂商将软件算法解决方案视为自己核心竞争力，希望将自己的雷达算法作为单独的软件供应给其他厂商，此外也有专门提供 4D雷达预测感知技术算法方案的供应商，如 BlueSpace.ai。（1）傲酷傲酷：公司研发的虚拟孔径成像算法，能够

106、使每个接收器在不同时间生成不同相位波形，通过插值和外推数据以创建“虚拟孔径”，同时通过 AI 算法将数据用于训练，不断提高分辨率与灵敏度；另外傲酷配套安霸（Ambarella）的 AI 域控制器芯片 CV3，能够促进车载传感器的深度融合。（2）Zadar：公司研发的 zVUE 雷达操作系统的随机处理算法能够检测和消除常见的雷达点云缺陷，例如多路径检测和噪声点，减少误报情况产生；同时还具有高清测绘、场景分割、目标聚类与跟踪功能，使自产的“软件定义成像雷达”性能较普通雷达提升 250倍。（3）行易道行易道：通过稀疏阵列天线+压缩感知超分辨率算法，使 4D 毫米波雷达性能对标 64线激光雷达。（4）

107、Metawave：公司的 AWARE 是基于激光雷达和相机的 AI/机器学习融合平台，配合 SPEKTRA 波束控制成像雷达实现实时对象检测、分类和跟踪，通过自适应注意网络进行超快速波束控制，提高雷达精度。图图45：Zadar 利用利用软件软件增强增强聚类和跟踪动态对象聚类和跟踪动态对象 图图46：Zadar 算法算法利用软件实现场景静态利用软件实现场景静态/动态分割动态分割 资料来源：Zadar官网 资料来源：Zadar官网 4D 成像成像毫米波雷达毫米波雷达数据处理算法成本或将进一步下降数据处理算法成本或将进一步下降。毫米波雷达软件算法占比为总成本的 50%，相较于传统毫米波雷达，4D 成

108、像毫米波雷达的信号处理算法相对变动不大，而数据处理算法几乎需要重新开发。由于 4D 成像毫米波雷达计算更复杂，因而这部分算法的开发成本高于传统雷达；但由于近年自动驾驶算法发展突飞猛进，CenterFusion 等融合算法层出不穷，叠加数据处理算法相对和硬件解耦，具备较好的规模效应，有望带来整体算法开发成本的下降。中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 29/43 3.2、中游：雷达制造厂商竞争激烈，存在上中游垂直一体化中游：雷达制造厂商竞争激烈，存在上中游垂直一体化趋势趋势 4D 成像成像毫米波雷达毫米波雷达玩家分为玩家分为毫米波雷达厂商和其他厂商（自动驾驶毫米波雷达厂商

109、和其他厂商（自动驾驶解决方案解决方案公司或公司或毫米波雷达初创公司毫米波雷达初创公司）两大类两大类。4D 成像毫米波雷达产业链中游为雷达制造商，国内外厂商众多，主要分为由毫米波雷达生产拓展向 4D 毫米波雷达的厂商，利用深厚研发、技术、客户积累，继续参与到 4D 成像毫米波雷达市场；另一类为切入 4D成像毫米波雷达赛道的自动驾驶方案提供商以及大量初创厂商。图图47：厂商厂商提供不同产品方案提供不同产品方案 资料来源：Yole Dveloppement 毫米波雷达厂商具备深厚制造经验积累与产业链优势，切入毫米波雷达厂商具备深厚制造经验积累与产业链优势，切入成像成像 4D 毫米波雷毫米波雷达赛道更

110、易具备优势。达赛道更易具备优势。毫米波雷达厂商在 4D 毫米波雷达领域积极布局，2020 年中期，毫米波雷达制造商德国大陆推出市面上首款 4D 成像毫米波雷达，并宣布 2021年量产，其他毫米波雷达制造商陆续跟进，博世、安波福、采埃孚、海拉等厂商纷纷布局。这部分厂商往往生产制造经验深厚，技术积累丰富，拥有一定的下游客户资源，在竞争中更容易形成先发优势占领市场，同时一定程度上推动 4D 成像毫米波雷达的推广落地。表表10：毫米波雷达厂商切入毫米波雷达厂商切入 4D成像成像毫米波雷达赛道情况毫米波雷达赛道情况 供应商供应商 毫米波雷达产品毫米波雷达产品 毫米波雷达客户资源毫米波雷达客户资源 4D成

111、像成像毫米波雷达产品毫米波雷达产品 4D成像成像毫米波雷达情况毫米波雷达情况 大陆 ARS441、ARS510、SRR520等 宝马、丰田、大众、奔驰、现代、凯迪拉克、通用、沃尔沃、福特、广汽、东风等 ARS540、ARS548等 宣布搭载宝马 iNEXT等产品量产 博世 LRR4 等 奥迪、大众、日产、奔驰、福特、菲亚特、长安、吉利等 Bosch gen6 Radar-安波福 SRR6、SRR6+、SRR6 HD 等 通用、大众、FCA、福特、上汽通用、PSA、吉利汽车等 FLR4+、FLR7等-采埃孚 AC1000等 通用、日产、福特、大众等 4D Imaging Radar 向上汽飞凡

112、R7供应 4D成像毫米波雷达 森思泰克 STA79-2 一汽红旗、理想汽车、吉利、长安等 STA77-6、STA77-8等 量产 STA77-6 搭载理想L7 上市，搭载长安深蓝SL03 华域汽车 舱内生命体征监测雷达、电动门雷达、角雷达、前雷达 蔚来汽车、上汽乘用车、长城汽车、吉利汽车、集度汽车、上汽大通、友道智途等 LRR30、LRR40等 LRR30 与友道智途合作 资料来源：中国汽车工程研究院、大陆官网、博世官网、采埃孚官网、九章智驾、华域汽车年报、高工智能汽车公众号、智车引擎公众号、诺耕科技公众号、采埃孚官微公众号、汽车之心公众号、森思泰克公众号、开源证券研究所 中小盘主题中小盘主题

113、 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 30/43 新切入供应商与初创企业产品组合更加灵活。新切入供应商与初创企业产品组合更加灵活。中游供应商不仅有从毫米波雷达跨向 4D 成像毫米波雷达的大陆、博世等毫米波雷达大厂，也有 Waymo、Mobileye等新切入的 ADAS 解决方案提供商，以及更大量的初创企业。相比于在毫米波雷达领域有深厚基础的大厂，新入局者方案更加灵活，技术路径更加新颖，相应初期成本投入也比较大。新切入供应商中，有 ADAS 解决方案提供商 Waymo、Mobileye。资金雄厚，将 4D 成像毫米波雷达用于各自的 Robotaxi，追求雷达性能上的安全、稳定与有效，一定程度

114、上代表自动驾驶可能的新方向；初创企业提供技术方案众多，企业出于不同的考量，会选择使用不同的上游软硬件产品搭配，产品组合更加灵活。表表11：4D 成像毫米波雷达中游参与者众多成像毫米波雷达中游参与者众多 厂商厂商 成立时间成立时间 公司简介公司简介 雷达产品雷达产品 备注备注 博世 1886年 主要从事汽车、工业技术和消费品业务，是全球最大的汽车零部件制造商之一，同时也是全球最大的家电制造商之一 4D成像雷达 与芯片晶圆代工厂格芯进行合作开发雷达芯片 大陆 1871年 汽车零部件和轮胎制造商，其业务范围包括内燃机、车身电子、车身安全系统、驾驶辅助系统、轮胎等 ARS540、ARS548等 将搭载

115、于宝马的 iX纯电动 SUV 法雷奥 1923年 汽车零部件制造商，其业务范围涵盖发动机控制系统、传动系统、照明系统、电子产品等-已经从一家 OEM获得基于 Arbe雷达芯片开发下一代雷达系统的询价 海拉 1899年 汽车零部件制造商，其主要业务包括汽车照明系统、电子产品、传感器、制动系统等 增强版中距离点云角雷达 搭载上汽飞凡 R7 维宁尔 2018年 汽车零部件制造商，其主要业务包括汽车娱乐系统、仪表盘、驾驶辅助系统等 77 GHz成像雷达 与 Arbe 达成合作，计划共同开发车规级 4D成像毫米波雷达 采埃孚 1915年 为乘用车、商用车和工业技术提供系统，为交通和移动领域的知名汽车制造

116、商、移动供应商和初创公司提供集成解决方案 Premium 4D成像毫米波雷达 为上汽飞凡 R7提供 4D成像毫米波雷达 安波福 1994年 Aptiv是一家技术和移动架构公司，主要服务于汽车行业，公司架构包括高级安全和用户体验部门以及信号和电源解决方案部门 第七代 4D毫米波雷达 由中国本土团队主导开发、搭载了国内首颗一体式集成雷达芯片 Arbe 2015年 公司定位汽车技术公司，推动雷达革命，目标为推动完全自动驾驶 Phoenix、Lynx 与经纬恒润、威孚高科等公司进行合作，进行芯片供货；与 Veoneer计划共同开发 ADAS 的车规级雷达 Mobileye 1999年 Mobileye

117、专研自动驾驶和驾驶辅助技术，应用领域包括计算机视觉、人工智能、地图和数据分析-Mobileye 和 WNC合作研发成像雷达，预计 2025年能够生产 Waymo 2009年 Waymo 是一家研发自动驾驶汽车的公司，为 Alphabet（Google 母公司）旗下的子公司 第五代感知方案使用自研 4D雷达 Waymo 独立开发的成像雷达，包括天线罩、天线、电路板、机械外壳、固件、软件等 Vayyar 2011年 公司提供基于专有射频芯片，提供汽车、智能楼宇、零售、安防、高级护理等场景的传感应用 Vayyar Care 产品主打养老监护、智慧家居、智慧零售、智能建筑、安防、自动驾驶等领域 傲酷

118、2014年 公司提供 4D高清成像毫米波雷达及解决方案 FALCON EAGLE 与通用汽车、戴姆勒、海拉、现代摩比斯、松下、三星、维宁尔、吉利汽车、长城汽车、英飞凌、AutoX 等 Tier1 及多家国际主机厂、自动驾驶巨头等达成战略或投资合作 Zadar 2019年 Zadar 拥有突破性的信号处理算法、专有的 AI 图像处理技术和内部天线设计，软件平台可以在水平和垂直领软件定义成像雷达 SDIR 与软件配套可发挥更大性能 中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 31/43 厂商厂商 成立时间成立时间 公司简介公司简介 雷达产品雷达产品 备注备注 域执行 Echody

119、ne 2014年 Echodyne雷达以市场上唯一可商业出口的低 SWaP 固态格式提供先进的ESA雷达性能 EchoDrive Echodyne 已暂停其 EchoDrive雷达的生产，但欢迎对未来高度自动系统的需求 Steradian 2016年 Steradian是一家基于产品的垂直整合公司，专注于 4D成像毫米波雷达 SRIR 256 V2 2022年底开始出货样品 Uhnder 2015年 基于数字编码调制，Uhnder的完全软件定义的 SoC和传感器模块可为 ADAS、AV 和物流自动化系统提供最高分辨率的数字感知 S80 77GHz数字片上雷达 数字成像雷达与国内欧菲光达成合作，

120、交付中科云杉数字感知雷达传感器解决方案 Metawave 2017年 开发并提供技术平台，以实现移动和连接行业的变革性应用 SPEKTRA 实现相位控制器、波束成形芯片、AWARE 软件平台等多方面发展 华为 1987年 全球领先的 ICT基础设施和智能终端提供商，在通信网络、IT、智能终端和云服务等领域提供有竞争力、安全可信赖的产品、解决方案与服务 高分辨 4D成像毫米波雷达 2021年推出高分辨 4D成像毫米波雷达 威孚高科 1988年 国内汽车零部件的著名生产厂商之一，主要产品为柴油燃油喷射系统等产品，积极布局新能源和智能网联等-与 Arbe合作，目前公司 4D毫米波雷达产品处于市场应用

121、快速发展阶段，已获取干线物流定点项目 经纬恒润 1998年 综合型的电子系统科技服务商，专注于为汽车、无人运输等领域的客户提供电子产品、研发服务和高级别智能驾驶整体解决方案-2021年公司和 Arbe在 4D毫米波雷达技术方面达成战略合作，在研发过程中，预计 2024年实现量产 华域汽车 1992年 公司业务为独立汽车零部件研发、生产及销售，是目前国内业务规模最大的综合性汽车零部件上市公司 LRR30、LRR40 等 4D 毫米波雷达实现对友道智途小批量供货 雷科防务 2002年 从事雷达系统、智能弹药、卫星应用、安全存储等业务方向的产品研发、设计和制造的高科技企业-4D 毫米波雷达初步完成研

122、发，开始对接客户，尚未量产 保隆科技 1997年 立足汽车制造业，向智能化与轻量化方向发展，公司产品包括橡胶金属部件、汽车金属管件、汽车电子产品-2021年底开始布局 4D毫米波雷达，2024年 1月，处于 C样（批量样件）阶段，正在向客户推广 纳瓦电子 2013年 汽车传感器与智能驾驶域控系统的提供商，专注于汽车领域 77GHz毫米波雷达,4D毫米波成像雷达,智驾域控系统等产品的生产及销售 NOVA 77G-4D-IR 纳瓦电子 4D成像雷达已拿下两家主机厂的定点项目 为升科 2016年 为升科主要从事汽车 ADAS 毫米波雷达传感器研发、设计、制造及销售 4D成像毫米波雷达 与 NXP 达

123、成合作关系 森思泰克 2015年 从事毫米波与激光雷达传感器智能产品研发、生产与销售的高科技企业 STA77-6、STA77-8等 量产 STA77-6 搭载理想 L7上市，正在开发两款采用定制芯片的 4D前向雷达产品，计划 2024Q4量产 纵目科技 2013年 纵目主打高清摄像头、超声波传感器以及 77G毫米波雷达，所有传感器均符合车规级要求 ZM-SDR1 宣布获得了美团无人物流小车项目定点；4D毫米波角雷达在华为问界 M5量产 弗迪科技 2019年 具有 16年汽车电子和底盘研发、生产、销售经验，为比亚迪量产车型供应产品总成多达 170余种。-2023年公司 4D成像毫米波雷达等产品陆

124、续量产 赛恩领动 2021年 赛恩领动致力于为客户提供自动驾驶系统感知、多传感器融合及系统功能的解决方案并推动量产落地 SIR-4K 2023年初发布车规级高清成像雷达 SIR-4K，计划 2024年初量产 楚航科技 2018年 研发、生产基于 77/79GHz及高频率段毫米波雷达的高级辅助驾驶（ADAS）和自动驾驶系统 4D成像毫米波雷达 与 Uhnder 合作，2023年底实现规模化量产；获得苇渡科技量产定点项目，预计 2024年量产交付 福瑞泰克 2017年 智能驾驶解决方案服务商和产品供应商，针对中国道路和交通场景，洞悉国内主机厂需求 FVR40 福瑞泰克 4D成像雷达也随着路特斯 E

125、letre上市步入规模出货阶段 行易道 2014年 智能驾驶核心传感器系统的高科技创新企业，主营产品是车载毫米波雷ALRR300 双片级联式 4D成像毫米波雷达在2022年获得韩国知名车企定点，中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 32/43 厂商厂商 成立时间成立时间 公司简介公司简介 雷达产品雷达产品 备注备注 达、合成孔径雷达和交通雷达 在 2023Q2实现量产交付 复睿智行 2021年 车路协同自动驾驶系统解决方案及运营服务，具体包括自动驾驶及车路协同的核心软硬件、关键感知传感器、路端基础平台、智慧交通运营服务等 哥伦布、毕加索、伽利略系列雷达 哥伦布系列 20

126、23Q3 量产，毕加索4D 成像雷达计划于 2024Q2量产商用 傲图科技 2023年 2023年 1月成立，专研于 4D成像雷达技术，联合创始人具有丰富自动驾驶、射频设计、信号处理、计算优化和雷达感知方面经验 Altos V1 首款 4D成像雷达已实现交付，将预研 2-3款新产品，目标为全级别自动驾驶提供 4D成像雷达 木牛科技 2015年 专注于毫米波雷达智能系统解决方案的服务商 I79 4D成像毫米波雷达 第三代 4D成像雷达-I79据悉获得了国内某头部车企平台定点 资料来源：各公司官网、Wind、高工智能汽车公众号、盖世汽车社区公众号、艾邦智造公众号等、开源证券研究所 软件与算法解决方

127、案也是软件与算法解决方案也是 4D 成像成像毫米波雷达毫米波雷达制造制造厂商重要产品。厂商重要产品。上游雷达零部件供应商会在芯片中集成一部分算法进行交付，中游雷达制造厂商针对产品定位与下游需求会对算法软件进行再开发，最终支持 4D 成像毫米波雷达稳定可靠地运行；TI、NXP 等上游厂商还会提供与芯片配套的技术支持，包括参考软件、设计工具、通信框架、参考硬件设计、API 指南或用户文档等，能够降低再开发的难度与成本；中游制造厂商也在通过加大研发或者收购/参股相关公司等形式提高自己软件算法水平。如上文提到，部分 4D 成像毫米波雷达供应商同时也是软件供应商，如傲酷、行易道、Zadar 等公司供应的

128、雷达配合各自研发的软件，能够具备更强的性能与更多的功能，配套的软件也被作为公司的核心产品。“软硬解耦”趋势下，整车厂商也会进行软件算法方面布局，更可能形成主机厂与雷达厂商在算法软件领域分工协作的生态格局。垂直一体化将影响中游厂商竞争格局。垂直一体化将影响中游厂商竞争格局。许多公司既是上游雷达零部件供应商，也是中游 4D 成像毫米波雷达制造商，产业链呈现出垂直整合趋势。横跨上中游的厂商多为初创企业，产品的集成化程度更高，软件算法的完成度较高，一方面能够控制 4D 成像毫米波雷达的成本，另一方面能够提高 4D 成像毫米波雷达运行稳定性，减少不同硬件之间与软硬件之间兼容的问题。实现垂直一体化的厂商可

129、以发挥比较优势，通过性能或成本更具优势的方面形成自己的市场竞争力，影响行业竞争格局。图图48：部分厂商自研软部分厂商自研软/硬件，呈现垂直一体化趋势硬件，呈现垂直一体化趋势 图图49：zVUE 通用软件操作平台兼容所有雷达硬件通用软件操作平台兼容所有雷达硬件 资料来源：各公司官网、开源证券研究所 资料来源：Zadar官网 国内国内 4D 成像成像毫米波雷达厂商有望实现弯道超车。毫米波雷达厂商有望实现弯道超车。现有 4D 成像毫米波雷达存在多种提高分辨率的技术路线，且不同厂商对传感器的需求不一，带给不同厂商成长的空间，实现现阶段的“百花齐放”，各厂商能够差异化竞争，另一方面，技术路线多样会给下游

130、厂商带来大量的验证成本，整车厂商会慎重选择方案，因此 4D 成中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 33/43 像毫米波雷达还未大规模上车，但最终选择的方案会取决于多种因素。与毫米波雷达时代不同，现在国内厂商与国外厂商暂时处于同一起跑线，同时在技术实力方面实现追赶，国内 4D成像毫米波雷达厂商有望实现弯道超车。3.3、量产与集成化将使量产与集成化将使 4D 成像毫米波雷达成本快速下降成像毫米波雷达成本快速下降 4D 成像成像毫米波雷达仍处于市场导入阶段，成本暂时处于高位。毫米波雷达仍处于市场导入阶段，成本暂时处于高位。由于 4D 成像毫米波雷达（1）未规模量产，上游射频

131、芯片、处理芯片以及中游雷达制造成本尚未形成强规模效应；（2）技术路线未统一，需求尚未明确，未形成广泛搭载市场环境。整车厂商追求高性价比，目前在国内市场仅有上汽、比亚迪、理想、吉利、红旗、长安、问界等厂商的部分车型定点或搭载 4D 成像毫米波雷达，大部分整车厂商仍在验证或观望。据高工智能汽车数据，当前四级联方案 4D 成像毫米波雷达成本约为千元以上，双级联 4D毫米波雷达的价格大约是 500-1000 元。图图50：4D 成像雷达成本结构成像雷达成本结构 资料来源：东方中科公众号、开源证券研究所 随着产量上升摊薄成本以及集成化趋势，随着产量上升摊薄成本以及集成化趋势，4D 成像成像毫米波雷达毫米

132、波雷达成本有望成本有望持续持续降降低低。（1）算法：算法：随着 4D 成像毫米波雷达的量产，算法成本边际成本将快速下降。（2）MMIC&数字信号处理器：数字信号处理器：相较于普通毫米波雷达，级联方案将会增加MMIC 数量进而提高成本，数字信号处理器也因性能的升级而成本提升；随着 4D成像毫米波雷达集成程度提高，MMIC 与数字信号处理器将集成处理，芯片成本将进一步降低。（3）高频高频 PCB：4D 成像毫米波雷达的功能实现需要高频 PCB 作为支撑，单位面积 PCB 单价上升，但同时随天线片内集成以及片上集成方式的成熟，单个激光雷达 PCB 的使用面积将有所减少，预计高频 PCB成本占比将缓慢

133、下降。4D 成像毫米波雷达成本较毫米波雷达仍较高，但随着市场逐步开拓，量产芯片形成规模效应叠加软件开发费用的摊薄，4D 成像毫米波雷达成本将会逐步下降，市场得以进一步开拓，步入需求增长的良性循环。4、多因素驱动，多因素驱动，4D 毫米波雷达成长空间广阔毫米波雷达成长空间广阔 汽车智能化深入发展带动车端汽车智能化深入发展带动车端 4D 成像成像毫米波雷达毫米波雷达快速快速成长。成长。据 Yole Dveloppement 数据，2021 年车载雷达整体市场为 58 亿美元，2027年将达到 128亿美元，年均复合增长率 14%，市场增长主要来自于 4D 毫米波雷达以及成像雷达，市场空间分别为 3

134、5 亿美元与 43 亿美元，年均复合增长率分别为 48%与 109%。4D成像毫米波雷达高速增长离不开上游芯片技术的升级，下游需求的拉动与应用场景的拓展，以及安全法规的更新。软件,50%射频前端MMIC,25%信号处理芯片（DSP、FPGA等）,10%高频PCB（收/发天线等）,10%其他,5%软件射频前端MMIC信号处理芯片（DSP、FPGA等）高频PCB（收/发天线等）其他中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 34/43 图图51：车载车载 4D 毫米波雷达市场将快速增长毫米波雷达市场将快速增长 资料来源：Yole Dveloppement 4.1、驱动因素驱动因素

135、一一：自动驾驶技术不断向前自动驾驶技术不断向前，传感器升级换代提供契机，传感器升级换代提供契机 4.1.1、4D 毫米波雷达在自动驾驶实现路线中地位愈发重要毫米波雷达在自动驾驶实现路线中地位愈发重要 毫米波雷达为自动驾驶毫米波雷达为自动驾驶“保驾护航保驾护航”，4D 毫米波雷达优势凸现毫米波雷达优势凸现。毫米波雷达按布置位置分为前雷达和角雷达，按最大探测距离远近分为长程雷达（LRR）、中程雷达（MRR）与短程雷达（SRR）。毫米波雷达能够覆盖短中长程，因此可以作为前雷达使用，也可以作为角雷达使用。毫米波雷达能够实现自适应巡航（ACC）、自动紧急制动（AEB）、前方碰撞预警（FCW）、变道辅助系

136、统（LCA）等 ADAS关键功能，是 ADAS 和自动驾驶革命的一部分。4D 毫米波雷达有效克服毫米波雷达的缺点，使 AEB、FCW、ACC等 ADAS系统功能的实用性大为提高。4D毫米波雷达将是 L2 级 ADAS 向 L3甚至是 L4/L5 自动驾驶演进的重要支撑。图图52：4D 毫米波雷达可实现毫米波雷达可实现 ADAS 大部分功能大部分功能 资料来源：Yole Dveloppement、开源证券研究所 AEB VRUALCAEBRPCWFPCW安全安全控制控制主动主动被动被动后侧碰撞预警后侧碰撞预警前侧碰撞预警前侧碰撞预警自动紧急制动自动紧急制动自动紧急制动自动紧急制动主动车道控制主动

137、车道控制ACC车辆自适应巡航车辆自适应巡航CTA倒车预警系统倒车预警系统AVP自主代客泊车自主代客泊车APA自动泊车辅助自动泊车辅助AP自动巡航自动巡航LC变道辅助变道辅助BSD盲点识别盲点识别VEA驻车开门辅助驻车开门辅助减速、换道减速、换道控制控制预警预警辅助辅助中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 35/43 表表12：4D 毫米波雷达车端应用场景多样毫米波雷达车端应用场景多样 大场景大场景 小场景小场景 技术特性技术特性 高速巡航，远距离跟车 远距跟踪，并行车分辨 远距离高分辨，实现超远感知 高速巡航避障，避开静止物体 护栏、龙门架、静止车等识别 护栏、小障碍物

138、识别、垂直测高 城区巡航，大小目标识别 复杂十字路口、行人横穿、公交车和行人识别 多目标复杂场景，大视野、高精度、高动态 非视距，可识别前前车 多径处理、AVP 停车场车位识别 非视距感知，提前预判与机动 环境刻画 识别施工区 环境刻画能力全面提升，高密度点云，边界检测 360环向周视 后向超车 多雷达点云 360融合，周视无盲区连续跟踪 资料来源：AI 汽车制造业公众号、开源证券研究所 4.1.2、智能化下半场中智能化下半场中 4D 毫米波雷达渗透率加速提升毫米波雷达渗透率加速提升 智能驾驶渗透率逐步提高，传感器需求稳步上升。智能驾驶渗透率逐步提高，传感器需求稳步上升。汽车智能化下半场已经开

139、启，根据 RolandBerger 估计，2025 年，全球三大主要汽车生产区 L1+L2 智能驾驶功能的渗透率将达到 76%，其中中国有望超过 65%，美国与欧盟有望达 85%。ADAS工作的流程分为感知、决策、执行三部分，感知作为 ADAS 工作的核心环节之一，需要传感器来输入大量驾驶环境数据。车用传感器有望受益于 ADAS 渗透率提升进一步放量。图图53：中、美、欧中、美、欧 ADAS 渗透率或将持续升高渗透率或将持续升高 数据来源：Roland Berger、开源证券研究所 4D 毫米波雷达毫米波雷达渗透率或将不断提升渗透率或将不断提升。毫米波雷达拥有其他传感器所不具有的优良特性，是多

140、传感融合方案中重要的一环；然而相比于 4D 毫米波雷达，毫米波雷达仍然存在许多不足。4D 毫米波雷达的高性能，或将向下替代部分毫米波雷达，在不断增长的市场中实现需求的扩张。但受制于成本因素，短期内 4D 毫米波雷达仅会在中高端车型逐步采用，低端车型仍将采用毫米波雷达。57%30%40%5%20%34%30%51%50%66%46%9%35%9%35%14%39%4%9%14%1%1%1%0%20%40%60%80%100%20202025E20202025E20202025E中国美国西欧非ADAS/L0L1L2/L2+L3L4/L5中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明

141、36/43 图图54：自动驾驶发展对毫米波雷达的需求量上升自动驾驶发展对毫米波雷达的需求量上升 资料来源：Yole Dveloppement 图图55：4D 毫米波雷达数量与毫米波雷达占比份额将逐步提升毫米波雷达数量与毫米波雷达占比份额将逐步提升 数据来源：Arbe官网、开源证券研究所 4.2、驱动因素驱动因素二二：立足交通场景，立足交通场景，拓展多领域应用场景拓展多领域应用场景 4.2.1、路端：路端：车路协同构建智慧交通，车路协同构建智慧交通，SLAM 制图协助智能导航制图协助智能导航 4D 毫米波雷达可以应用于车路协同场景中。毫米波雷达可以应用于车路协同场景中。4D 毫米波雷达与高清摄像

142、头以俯视位架设在需要监测路况上方，对两者信息进行前/后融合处理后获得实时信息，输出信息能够对路况中移动或静止的目标进行追踪并分类，可用于对十字路口和高速场景全天候全方位地追踪与监控，在大规模复杂路口与人车流混杂的车路协同场景能够发挥优异的性能，为优化交通流量、构建智慧城市做出贡献。4D 毫米波雷达可以应用于地图绘制领域。毫米波雷达可以应用于地图绘制领域。4D 毫米波雷达定位能够做到 10cm的精度，并且实现动静分割与点云成像，可通过检测环境、拒绝动态对象、累计静态对象，产生高度详细的地图，用于实时定位与地图构建（SLAM），经过后期噪声处理的点云地图可用于定位与智能导航。22219273583

143、4745374080.00%1.32%3.30%5.00%0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%050000000250003000035000400002020年2024年E2028年E2030年E毫米波雷达总计（万颗）4D毫米波雷达所占比例中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 37/43 图图56：基于基于 TI 芯片组的傲芯片组的傲酷雷达生成酷雷达生成 SLAM 地图地图 资料来源：TI 官网 表表13：4D 毫米波雷达拥有路端应用场景丰富毫米波雷达拥有路端应用场景丰富 分类分类 场景场景 技术特性技术特性 目

144、标类型识别技术 交叉路口行人、车辆识别定位，防撞预警 目标类型识别技术，对目标的能量信息、行驶区域信息、速度轨迹特征探测 停车检测技术 针对低速、静止目标点检测，路口停车 优化低速目标的检测质量，结合当前车道停车排队尾部的位置信息，合理推测最后车辆的停车位置 排队长度统计技术 告知前方排队长度，提示车辆减速、停车 通过排队长度给出道路拥堵信息，用于城市道路规划和路口红绿灯控制判定信息 城市道路车流量统计 路口、多路段实时监测道路车辆动态，交通诱导 将车的平均车速、车与车的间距等信息通过路端 V2X 设备实时传送给行驶车辆，告知对方前方有无车辆、车辆距离拥堵程度、有多少车辆等 车辆变道抓拍技术

145、记录车辆变道过程，便于执法回溯判定 通过上位机设定各个车道的实虚线长度范围，雷达可给出车辆压线时刻、完全变道后、最佳车牌抓拍位置三次触发抓拍命令 资料来源：AI 汽车制造业公众号、开源证券研究所 4.2.2、安防、物流、养老、零售、建筑，安防、物流、养老、零售、建筑，4D 毫米波雷达应用前景广阔毫米波雷达应用前景广阔 4D 毫米波雷达契合多场景需求，应用前景广阔。毫米波雷达契合多场景需求，应用前景广阔。毫米波雷达的应用范围不局限于汽车交通领域，在零售、养老、无人机、安防、建筑、工业以及军用等领域发展空间广阔。表表14：4D 毫米波雷达毫米波雷达具有丰富具有丰富应用应用场景场景 应用场景应用场景

146、 功能功能 示例示例 应用场景应用场景 功能功能 示例示例 安防 用于多种危险品扫描检测的射频成像系统，可穿透衣物，轻松呈现隐藏的物品 智能汽车 区分真正的威胁和虚假警报，以确保驾驶员、行人和其他易受伤害的道路使用者前方道路安全 无人机 无人机安全运行，在能见度差的恶劣天气条件下，需要基于雷达的强大探测和规避系统 智慧交通 通过静态记录车速和其他物体的接近度，准确地查明预定义区域或区域内的潜在威胁 中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 38/43 军用 准确检测、跟踪和分类所有空域物体，提供具有强大覆盖范围和低误报的 3D周界监视 智慧养老/智能家居 能够即时、准确识别

147、各种不同类型的跌倒，帮助及时发现老人的异常行为和潜在健康问题 智慧城市 通过数字显示板改善交通流量，通过照明控制系统主动解决能见度低的问题，以及通过监控系统优化停车 零售 为零售商、餐厅经营者等提供商业决策所需要的实时信息，4D成像传感器判断货架的库存情况，重新定义库存管理 工地安全 高分辨率固定式 4D 成像雷达可以监控预定义区域中的运动模式和行为，以提供实时安全或安全漏洞警告 智能建筑 可提高能源的利用率，实时追踪和探测整栋大楼的每个房间状况，提供实时安全保障、人员与空间优化 智慧港口 通过安装于港口自动驾驶项目，解放人工司机，改制基础设施、建设自动化港口码头 Robotaxi 通过与其他

148、传感器融合，尽可能获取所有数据，以提高安全性和功能性 资料来源：Vayyar官网、Arbe官网、EchoDyne 官网、经纬恒润官网、福布斯官网等、开源证券研究所 4.3、驱动因素驱动因素三三：战略、标准与战略、标准与法规等政策使高性能传感器成为必法规等政策使高性能传感器成为必需需 战略、标准与法规等政策战略、标准与法规等政策有利于有利于 4D 毫米波雷达快速、规范发展。毫米波雷达快速、规范发展。国内与 4D毫米波雷达相关的政策可以分为三类：（1）鼓励智能驾驶相关领域发展的战略性规划；（2）支持毫米波雷达发展的产业标准；（3）要求强制安装相关功能的安全法规。相关政策的出台与施行为 4D 毫米波

149、雷达的发展提供了规范的路径。要求自动驾驶部分功能安装的安全法规更是推动具有相关功能的 4D 毫米波雷达在市场中脱颖而出，如韩国 2023 年将要实施 AEB 强制安装、E-NCAP 对 AEB等主动安全功能的更新，为具备 AEB能力的 4D毫米波雷达带来了先发优势。表表15：国内相关政策法规为国内相关政策法规为 4D 毫米波雷达发展创造机会毫米波雷达发展创造机会 颁布日期颁布日期 政策名称政策名称 主要内容主要内容及影响及影响 2015-05 中国制造 2025 明确提出到 2020年要掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术，到 2025年要掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术 2017-05

150、汽车产业中长期发展规划 突破车用传感器产业链短板，到 2020年，形成若干家超过 1000亿规模的汽车零部件企业集团，到 2025年，形成若干家进入全球前十的汽车零部件企业集团 2017-07 新一代人工智能发展规划 提出加快人工智能关键技术转化应用，发展自动驾驶汽车和轨道交通系统，形成中国自主的自动驾驶平台技术体系和产品总成能力 2018-04 智能汽车创新发展战略（征求意见稿）制定国家战略、强化技术优势、完善标准法规、营造市场环境打造智能汽车乘行经济新模式，构建数据驱动、跨界融合、共创共享的数字经济，培育经济新增长点 2018-10 战略性新兴产业分类（2018）将智能汽车系统列为战略性新

151、兴产业，推动中国毫冰波雷达行业的发展 2019-08 产业结构调整指导目录（2019年本）鼓励研发具有无线通信功能的低功耗各类智能传感器，可加密传感器，核级监测仪表和传感器 2020-02 智能汽车创新发展战略 2025年将实现智能商用车的规模生产 2021-12 汽车雷达无线电管理暂行规定 推动汽车智能化技术应用和产业发展，将 76-79GHz频段规划用于汽车雷达，2022年 3月 1日起，停止生产或者进口使用 24.25G-26.65GHz频段的汽车雷达 2022-11 关于开展智能网联汽车准对取得准入许可的智能网联汽车产品，由公安部指中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法

152、律声明 39/43 颁布日期颁布日期 政策名称政策名称 主要内容主要内容及影响及影响 入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）导在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点 资料来源：头豹研究院、华经产业研究院、前瞻产业研究院等、开源证券研究所 5、受益标的：受益标的：德赛西威、德赛西威、经纬恒润经纬恒润-W、威孚高科、华域汽车、威孚高科、华域汽车、保隆科技等保隆科技等 5.1、德赛西威：德赛西威：智能汽车龙头智能汽车龙头深度布局，受益于自动驾驶功能落地潮流深度布局，受益于自动驾驶功能落地潮流 德赛西威作为国内智能汽车的龙头，德赛西威作为国内智能汽车的龙头，业务覆盖智能座舱、自动驾驶、智能网

153、联业务覆盖智能座舱、自动驾驶、智能网联等核心环节等核心环节，将全面受益智能汽车行业发展。，将全面受益智能汽车行业发展。智驾方面，IPU01-IPU04 覆盖从低到高算力域控制器，其中高算力域控已在理想、路特斯、上汽等车型量产，更多轻量级、高性价比智驾方案获多个项目定点，在自动驾驶加速成熟背景下，大算力计算平台渗透率有望进一步上升。座舱方面，公司客户广泛，助力打造以人为中心的第三生活空间，其中第三代座舱域控已在理想、奇瑞等众多客户车型上量产，第四代座舱域控制器已获得多个项目订单，舱驾融合域控制器产品已获得项目定点。智能网联方面，蓝鲸系统、数字钥匙及软件服务产品持续迭代。公司围绕自动驾驶领域深度布

154、局，形成域控制器、传感器、智能网联以及算法的全套解决方案。传感器方面，公司摄像头与毫米波雷达产品均已实现量产，并且在 4D 毫米波雷达领域已完成产业技术布局。公司软硬件研发经验与技术积累丰富，或将助力 4D毫米波雷达产品快速推广。5.2、经纬恒润经纬恒润-W：积极布局：积极布局 4D 毫米波雷达，产品、方案不断丰富毫米波雷达，产品、方案不断丰富 公司深耕汽车电子领域，是我国汽车电子公司深耕汽车电子领域，是我国汽车电子 Tier1 龙头。龙头。公司形成汽车电子产品、研发服务、高级别自动驾驶“三位一体”的业务格局，是一家综合型系统科技服务商。（1）汽车电子产品方面，产品覆盖智能驾驶、智能网联、智能

155、座舱、车身和舒适域、底盘控制、新能源和动力系统六大类别，品类齐全，客户持续开拓；（2）研发服务方面，公司在电子系统领域长期实践，拥有丰富经验积累，为汽车行业用户提供全开发周期的解决方案与服务业务，研发服务壁垒深厚；（3）高级别辅助自动驾驶方面，公司前瞻布局港口无人驾驶，已经在唐山港、日照港、龙拱港等港口开展常态化运营。公司业务持续开拓，软硬件产品服务协同发力，经营布局厚积薄发，业绩持续释放。公司积极布局 4D 毫米波雷达，持续扩展汽车电子产品品类。公司 2021 年与Arbe 达成战略合作，所研发 4D 毫米波雷达通过构建 48T48R 接收通道，雷达信息获取能力显著提升；最大探测距离达到 3

156、50 米，可实现方位角/俯仰角 1/1.5的真实孔径分辨率；点云成像效果达到激光雷达水平，能够满足 L3 及以上级别的智能驾驶系统需求，港口物流或成为首个搭载应用场景。公司 4D 毫米波雷达目前已经完成样机研发，预计 2024 年底实现量产。5.3、威孚高科威孚高科：燃喷系统龙头切入新能源领域，布局毫米波雷达业务：燃喷系统龙头切入新能源领域，布局毫米波雷达业务 公司是国内燃油喷射系统龙头，积极布局公司是国内燃油喷射系统龙头，积极布局新业务新业务。公司主要业务为汽车核心零部件产品的研发、生产和销售，涉及柴油燃油喷射系统、尾气后处理系统、进气系统以及燃料电池核心零部件；同时公司正逐步优化战略蓝图，

157、积极布局新能源业务，中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 40/43 形成“节能减排”、“绿色氢能”、“智能电动”、“其他核心零部件”四大板块全面发展的新战略格局。公司拥有技术与产品优势，作为国家高新技术企业，拥有多个科研平台与省级工程技术研究中心、实验室等研发机构，产学研融合程度高；与博世、奥特凯姆、施密特等国际化公司紧密合作，汽车核心零部件研发工艺设计、质量管控、生产管理能力达到国际先进水平。公司实行母公司统一管理、子公司分散生产的经营模式，同时设立博世汽柴、联合电子等合资公司，有效整合厂商优势与先进技术，激发公司经营活力。公司于 2018 年开始布局毫米波雷达业务

158、，与 Arbe 形成战略合作伙伴关系，基于 Arbe 芯片研发 4D 毫米波雷达。2022 年 4 月已经实现 4D 毫米波雷达产品样品销售，并于 2022 年取得干线物流定点，目前 4D 毫米波雷达产品处于市场应用快速发展阶段。前瞻布局与先进方案有助于公司形成先发优势，在新业务领域抢占先机。5.4、华域汽车华域汽车：汽车电子分公司已实现高性能：汽车电子分公司已实现高性能 4D 毫米波雷达产品供货毫米波雷达产品供货 公司汽车业务底蕴深厚，公司汽车业务底蕴深厚，新兴业务产品不断取得突破新兴业务产品不断取得突破。华域汽车成立于 1992年，主营业务覆盖汽车内外饰件、金属成型和模具、功能件、电子电器

159、件与热加工件五大部分，下辖多家子公司。截至 2023 年 6 月，在国内拥有超 360 个研发、制造和服务基地，汽车零部件业务布局全面，经营深厚。公司新兴业务产品不断取得突破，智能化方向，毫米波雷达产品、智能座舱产品与智能化视觉系统产品不断丰富；电动化方向，电驱系统产品迭代加速，与大众汽车、通用汽车、长城汽车等公司达成深度合作。华域汽车电子分公司成立于 2017 年，前身为华域汽车技术中心，核心产品包括域控制器以及汽车前视/环视摄像头、纯固态激光雷达、毫米波雷达等汽车传感器，专注于智能驾驶的多传感器及软硬件融合系统等产品的研发和生产。2021 年，华域汽车电子分公司自主研发出首款 4D 成像毫

160、米波雷达产品 LRR30，使用两片 MMIC级联与 NXP 处理器，最大探测距离达到 300 米，使用先进的相位编码技术，拥有较强抗干扰能力。公司目前已有 LRR30 与 LRR40 两款 4D 毫米波雷达产品，并于2022 年实现对友道智途的小批量供货。公司研发实力雄厚，布局较早，智能汽车传感器布局完善，可为客户提供系统级的整体解决方案。5.5、保隆科技保隆科技：新业务布局研发：新业务布局研发 4D 毫米波雷达毫米波雷达，预计，预计 2024 年量产年量产 公司围绕汽车智能化与轻量化完善产品矩阵公司围绕汽车智能化与轻量化完善产品矩阵，业务布局横跨海内外，业务布局横跨海内外。公司主要产品有汽车

161、轮胎压力监测系统（TPMS）、空气悬架系统、车用传感器（压力、光雨量、速度、位置、加速度和电流类为主）、ADAS（高级辅助驾驶系统）、汽车金属管件（轻量化底盘与车身结构件、排气系统管件和 EGR管件）、气门嘴以及平衡块等。2023Q1-Q3 公司总营收/归母净利润分别为 41.55/3.39 亿元，同比增长29.20%/194.75%，毛利率 27.92%。公司国际化运营能力优秀，海内外布局全面，在中国、北美与欧洲设有多个生产、研发、销售中心，2023H1 境外业务收入占比达到 55.73%。公司掌握行业领先技术，是上海市科技小巨人企业，获得“国家级知识产权优势企业”和“高新技术企业”等称号；

162、2023Q1-Q3 研发投入占营业收入的7.48%，保持技术水平先进性。公司新业务布局智能驾驶，大力发展 ADAS 与车载传感器业务。公司 2021 年底开始布局研发 4D 毫米波雷达，2024 年 1 月已处于 C 样（批量样件）阶段，正在向客户推广。中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 41/43 表表16：受益公司盈利预测与估值受益公司盈利预测与估值 股票代码股票代码 公司简称公司简称 最新收盘价最新收盘价（元）（元）总市值总市值（亿元）（亿元）归母净利润（亿元）归母净利润（亿元）P/E 评级评级 2023E 2024E 2025E 2023E 2024E 202

163、5E 002920.SZ 德赛西威 90.53 502.46 15.86 22.13 30.33 31.68 22.71 16.57 买入 688326.SH 经纬恒润 76.40 91.68 2.53 3.7 5.2 36.24 24.78 17.63 买入 000581.SZ 威孚高科 16.10 148.16 17.89 20.2 22.9 8.28 7.33 6.47 未评级 600741.SH 华域汽车 16.80 529.66 72.46 82.78 92.7 7.31 6.40 5.71 买入 603197.SH 保隆科技 43.03 91.20 4.39 6.47 8.57 2

164、0.78 14.10 10.64 买入 数据来源：Wind、开源证券研究所（注：收盘日期 2024 年 1 月 29 日，德赛西威、经纬恒润、保隆科技盈利预测来自开源证券研究所，威孚高科、华域汽车盈利预测来自 Wind一致预期）6、风险提示风险提示 技术发展进度不及预期、市场需求不及预期。技术发展进度不及预期：技术发展进度不及预期：车载 4D 成像毫米波雷达目前技术路线多样且未收敛；同时目前高级别辅助驾驶领域中摄像头+激光雷达作为主力传感器仍是主流，4D 成像毫米波雷达仍未能作为主力传感器；对主机厂来说，4D 成像毫米波雷达上路时间短，对于如何利用好其点云信息尚经验不足，会倾向使用处理方法更为

165、成熟的传感器。如果在智能驾驶感知端的技术保持稳定，则感知端对新传感器的需求将较小。市场需求不及预期：市场需求不及预期：车企出于降本考虑，目前辅助驾驶技术路线搭载传感器数量正逐步优化，其成本诉求强，制造出性能与成本兼顾的 4D 成像毫米波雷达仍较为困难。如果在有限的成本内不能够实现较为清晰的检测，则 4D 成像毫米波雷达广泛搭载上车的概率将较小。中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 42/43 特别特别声明声明 证券期货投资者适当性管理办法、证券经营机构投资者适当性管理实施指引（试行）已于2017年7月1日起正式实施。根据上述规定，开源证券评定此研报的风险等级为R3（中风

166、险），因此通过公共平台推送的研报其适用的投资者类别仅限定为专业投资者及风险承受能力为C3、C4、C5的普通投资者。若您并非专业投资者及风险承受能力为C3、C4、C5的普通投资者，请取消阅读，请勿收藏、接收或使用本研报中的任何信息。因此受限于访问权限的设置，若给您造成不便，烦请见谅！感谢您给予的理解与配合。分析师承诺分析师承诺 负责准备本报告以及撰写本报告的所有研究分析师或工作人员在此保证，本研究报告中关于任何发行商或证券所发表的观点均如实反映分析人员的个人观点。负责准备本报告的分析师获取报酬的评判因素包括研究的质量和准确性、客户的反馈、竞争性因素以及开源证券股份有限公司的整体收益。所有研究分析

167、师或工作人员保证他们报酬的任何一部分不曾与，不与，也将不会与本报告中具体的推荐意见或观点有直接或间接的联系。股票投资评级说明股票投资评级说明 评级评级 说明说明 证券评级证券评级 买入（Buy）预计相对强于市场表现 20%以上；增持（outperform）预计相对强于市场表现 5%20%；中性（Neutral）预计相对市场表现在5%5%之间波动；减持（underperform）预计相对弱于市场表现 5%以下。行业评级行业评级 看好（overweight）预计行业超越整体市场表现；中性（Neutral）预计行业与整体市场表现基本持平；看淡（underperform）预计行业弱于整体市场表现。备注

168、：评级标准为以报告日后的 612个月内，证券相对于市场基准指数的涨跌幅表现，其中 A 股基准指数为沪深 300 指数、港股基准指数为恒生指数、新三板基准指数为三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）、美股基准指数为标普 500或纳斯达克综合指数。我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重建议；投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者应阅读整篇报告，以获取比较完整的观点与信息，不应仅仅依靠投资评级来推断结论。分析、估值方法的局限性说明分析、估值方法的局限

169、性说明 本报告所包含的分析基于各种假设，不同假设可能导致分析结果出现重大不同。本报告采用的各种估值方法及模型均有其局限性，估值结果不保证所涉及证券能够在该价格交易。中小盘主题中小盘主题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 43/43 法律声明法律声明 开源证券股份有限公司是经中国证监会批准设立的证券经营机构，已具备证券投资咨询业务资格。本报告仅供开源证券股份有限公司（以下简称“本公司”）的机构或个人客户（以下简称“客户”）使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。本报告是发送给开源证券客户的，属于商业秘密材料，只有开源证券客户才能参考或使用，如接收人并非开源证券客户，请及时退回并删除

170、。本报告是基于本公司认为可靠的已公开信息，但本公司不保证该等信息的准确性或完整性。本报告所载的资料、工具、意见及推测只提供给客户作参考之用，并非作为或被视为出售或购买证券或其他金融工具的邀请或向人做出邀请。本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。客户应当考虑到本公司可能存在可能影响本报告客观性的利益冲突，不应视本报告为做出投资决策的唯一因素。本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。本公司未确保本报告充分考虑到个别客户特

171、殊的投资目标、财务状况或需要。本公司建议客户应考虑本报告的任何意见或建议是否符合其特定状况，以及（若有必要）咨询独立投资顾问。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。若本报告的接收人非本公司的客户，应在基于本报告做出任何投资决定或就本报告要求任何解释前咨询独立投资顾问。本报告可能附带其它网站的地址或超级链接，对于可能涉及的开源证券网站以外的地址或超级链接，开源证券不对其内容负责。本报告提供这些地址或超级链接的目的纯粹是为了客户使用方便，链接网站的内容不构成本报告的任何部分，客户需自行

172、承担浏览这些网站的费用或风险。开源证券在法律允许的情况下可参与、投资或持有本报告涉及的证券或进行证券交易，或向本报告涉及的公司提供或争取提供包括投资银行业务在内的服务或业务支持。开源证券可能与本报告涉及的公司之间存在业务关系，并无需事先或在获得业务关系后通知客户。本报告的版权归本公司所有。本公司对本报告保留一切权利。除非另有书面显示，否则本报告中的所有材料的版权均属本公司。未经本公司事先书面授权，本报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝、复印件或复制品，或再次分发给任何其他人，或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用。所有本报告中使用的商标、服务标记及标记均为本公司的商标、服务标记及标记。开开源证券源证券研究所研究所 上海上海 深圳深圳 地址：上海市浦东新区世纪大道1788号陆家嘴金控广场1号 楼10层 邮编：200120 邮箱： 地址：深圳市福田区金田路2030号卓越世纪中心1号 楼45层 邮编：518000 邮箱： 北京北京 西安西安 地址：北京市西城区西直门外大街18号金贸大厦C2座9层 邮编：100044 邮箱： 地址：西安市高新区锦业路1号都市之门B座5层 邮编：710065 邮箱：