【研报】信息服务行业海通AI产业链深度研究（8）：激光雷达产业全呈现-210223（27页）.pdf

编号：30660

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【研报】信息服务行业海通AI产业链深度研究（8）：激光雷达产业全呈现-210223（27页）.pdf

1、根据新华网，对比智能汽车创新发展战略意见征集稿和正式印发版，在有关核心供应链环节的表述中，意见稿中的“重点推动传感器”被修改为“车载高精度传感器”。这一修改目标更为明确，即培育发展“高精度传感器”。产业方面，发展战略要求推进车载高精度传感器等产品研发与产业化，促进激光/毫米波雷达等自主知识产权军用技术的转化应用。可见，下一步投资建设的落地点，在传感层的机会就在于高精度、高准确度的传感器。根据新华网，激光雷达、毫米波雷达和摄像头是公认的自动驾驶的三大关键传感器技术。从技术上看，激光雷达与其他两者相比具备强大的空间三维分辨能力。中国汽车工程学会、国汽智联汽车研究院编写的中国智

2、能网联汽车产业发展报告（2019）称，当前在人工智能的重要应用场景智能网联汽车的自动驾驶和辅助驾驶领域中，激光雷达是实现环境感知的核心传感器之一。报告认为，在用于道路信息检测的传感器中，激光雷达在探测距离、精准性等方面，相比毫米波雷达具有一定的优势。无人驾驶汽车的“眼睛”已成为激光雷达的代名词。在复杂场景下，激光雷达有着不可比拟的优势。针对远距小障碍物，毫米波雷达的角分辨率不够，摄像头对远端的通用障碍物识别不够，而这种场景下激光雷达就可能及时识别。对于近距离加塞，这种场景在中国道路上尤其常见，毫米波雷达的角分辨率不够，摄像头通常来说需累计多帧，需要几百毫秒

3、才可以确认加塞，而激光雷达由于精确的角度测量能力和轮廓测量能力，可以 2-3 帧确认加塞，百毫秒内做出判断。同样的原因，对于近端突出物，毫米波雷达和摄像头相对不足，而激光雷达可以做出快速判断。在隧道场景下，摄像头在光线亮度发生突然变换的场景有致盲情况发生，而毫米波雷达一般不识别静止物体，如果隧道口刚好有一个静止车辆，这时就需要激光雷达的准确识别能力。此外，十字路口无保护左拐场景对激光雷达的大角度全视场测量能力有很大考验，需要同时满足大视场和远距测量能力。在地库场景，毫米波雷达由于多径反射性能不佳，而光线强弱变化又会影响摄像头的性能，这时激光雷达独特的优势就可以得到发挥。

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