“轻地图重感知”城市NOA加速落地，自动驾驶硬件迎放量机遇
摘要：本文分析了“重感知”技术路线驱动下，激光雷达、高像素车载摄像头、4D毫米波雷达等传感器快速上车应用趋势和发展布局。
巨头入局赋能智能驾驶，自动驾驶迎行业奇点
自动驾驶体验持续升级，带动消费者智驾方案接受度迎来拐点。2023年多家车企巨头升级智驾系统，推出城市NOA功能，向L3等级自动驾驶持续推进。智能驾使在舒适性、安全性、便利性的体验升级颠覆了消费者们对NOA局限在高速路的刻板印象，车主为高阶智驾买单意愿逐渐加强。2023新版问界M7的ADS高阶智驾包选装率达到60-70%（2023年9月17日至10月7日）。2023年底，小鹏将在全国50城开放无图NOA，华为将在全国普及无图城市智驾方案，应用场景的拓宽将持续激发消费者需求感知，自动驾驶行业迎来需求端拐点。
“轻地图重感知”智驾方案成长期趋势，自动驾驶感知层硬件迎来放量机遇
传统意义上高精地图凭借其高精度、数据维度丰富等特点被视作走向高阶自动驾驶的必经之路、进入城市NOA的基础。近年来自动驾驶高速发展趋势下，由于绘图成本过高、法规政策制定节奏限制、维护成本高昂等问题使得高精地图难以满足城市NOA普及节奏，车企们开始转向“重感知，轻地图”的智驾方案。许多车企提出了以感知为基础，以大模型深度学习为实现路径的技术路线，此路线需要高算力以及高感知能力支撑，有望持续带动高算力芯片、高像素摄像头、激光雷达等硬件放量。
无图方案频出，逐步降低对高精地图依赖
特斯拉引入车道线网络及新的数据标注方法，将车道同时线标注为一系列点，每个点有自己明确的语义（如“起始、并线、分叉、结束”等），从而形成完整的车道线连通关系图，帮助FSD补足对高精地图的需求。国内自动驾驶头部公司去高精地图后或采取车端实时建图方案，通过安装在车辆上的相机等传感器来构建车辆行驶过程中周围的环境地图。无图方案频出，逐步降低对高精地图依赖。目前小鹏、华为等头部主机厂发布无高精地图的高阶智能驾驶方案，并定下量产时间表，华为、毫末、元戎启行等自动驾驶公司也加入其中，自动驾驶算法“重感知，轻地图”趋势明确。另一方面，百度、腾讯、四维等图商近期也释放轻地图倾向，提供“精简版”高精地图，比如腾讯的HD AIR，四维图新的场景地图。
自动驾驶持续升级，车载摄像头迎量价齐升机遇
车载摄像头凭借灵活的探测距离、高传输速率、成本价格低廉等优势成为自动驾驶方案中重要传感器。单车搭载的摄像头数量将增加。实际主机厂为后续OTA升级预留冗余，单车摄像头配置远超本级ADAS所需的摄像头数量，如特斯拉Model 3搭载9颗高清摄像头，蔚来、小鹏、理想车型摄像头数量达到10-13颗。摄像头像素要求升级。大模型提高对感知数据的精细化要求，高分辨率图像数据可以作为深度学习模型中更新和优化其架构的参数的数据源，车载摄像头向800万像素或更高像素级别升级。
激光雷达引领自动驾驶新方向，定点上车迎来量产拐点
激光雷达是一种用于精确获得三维位置信息的传感器，通过发射和接收激光束，获取空间的位置点信息（即点云），并根据这些信息进行三维建模，可以确定目标的位置、大小、外部轮廓等。激光雷达在距离和空间信息方面具有精度优势，搭载激光雷达的多传感器融合感知方案可通过互补达到全环境感知能力，可为高级别自动驾驶提供安全冗余。特斯拉在感知领域引入占用网络模型，在不定义具体物体的情况下，去确定物体在三维空间中的位置及速度运动，来实现类似激光雷达的感知效果。我们认为国内主机厂在机器视觉算法进步的过程中，预计仍将激光雷达作为重要的补充传感器，由此可减少在视觉领域所需积累的数据量，但长期来看需求或将见顶，未来主机厂预计将逐渐降低对激光雷达的依赖。通过技术迭代和大规模量产实现降本。激光雷达扫描方式从机械式到半固态是降本第一步。混合固态式比机械式成本低的主要原因在：1）发射&接收端：相比于机械式激光雷达，激光器收发模块数量明显减少；2）扫描端：机械式收发模块动，系统复杂度高，电机成本高+调整测试难度大。激光器收发芯片集成化+MEMS规模化量产是降本第二步。
4D成像毫米波雷达升级，或将替代低线激光雷达
4D毫米波成像雷达相对于传统毫米波雷达增加了俯仰角度的信息感知能力，可对纵向目标进行高分辨率地识别；“成像”则类似于激光雷达的点云成像效果。与传统毫米波相比，4D成像雷达的射频收发通道数量多出十倍以上，随着俯仰角分辨率大大提高，能够对目标和环境呈现出丰富的点云图像以及距离、速度和角度信息，可以适应更多复杂路况(如较小物体、遮挡物体以及静止物体和横向移动障碍物检测等)。与激光雷达相比，部分指标近似达到16线激光雷达性能，但成本仅为激光雷达十分之一。我们认为4D毫米波雷达是较为经济、稳定的车载传感器，或将完全替代3D毫米波雷达，并替代低线激光雷达，与高线激光雷达形成互补，后续或将逐步渗透放量。
国内外巨头引领，自动驾驶方案升级迭代
特斯拉FSD持续研发升级。作为自动驾驶纯视觉方案的引领者，特斯拉一直专注于FSD的算法研发，目前FSD已更新至V11.4，马斯克表示FSDV12有望于明年初落地，更好地实现L3能力，持续引导智驾格局。在硬件方面，特斯拉自动驾驶方案自2014年起逐步从HW1.0硬件系列至HW4.0硬件系列共五次迭代，以实现算法不断升级迭代对感知层和决策层的要求提升，同时保障硬件成本处于可接受水平。
智驾方案升级提速，需求+供给双重发力驱动智驾方案加速普及
产业链端技术持续迭代推动智驾方案成本下降，消费者选购智驾方案意愿不断提升。以特斯拉、华为代表的车企持续推进自动驾驶升级，带动上游零部件企业加速成熟，实现规模化交付，上游企业规模化效应带动硬件成本价格不断下降，利好车企推出功能更强、价格更低的智驾选装包，以及不断下探低价位的智驾车型。智驾功能体验升级和智驾选购包价格持续下降，消费者群接触智驾功能的意愿也在逐步增强，智驾需求实现快速增长。整个自动驾驶产业链进入了上中下游相互反馈，良好循环的局势，持续推动高阶自动驾驶加速落地。
高阶自动驾驶从特定场所逐步走向个人乘用车
港口、无人工业园区、矿山等场景路段封闭、路况简单，车辆长期处于低速、固定路线行驶的状态，是天然的自动驾驶应用场景，有利于企业减少运输成本，提高运输效率，目前部分港口、矿山等封闭化场景已初步实现L4级别自动驾驶技术的商业化落地。随着高阶自驾技术的不断发展，应用场景也不断扩大至开放道路，进入到消费者们的日常生活，如无人物流配送、无人城市环卫等低速自动驾驶已经在部分城市试点。而无人出租车（Robotaxi）也已经在部分城市试运营。未来自动驾驶将逐渐进入个人乘用车，在更加丰富的场景下展开应用。
城市NOA加速铺开，智能驾驶迎来革命性拐点
众多国内外车企在2023年内发布或试点城市NOA系统并规划在全国迅速铺开，华为预计于2023年12月在全国开放不依赖高精度地图的城区NCA（原先规划为45城），小鹏也将在2024年内完成全国主要城市路网全覆盖，城市NOA落地进程不断加速。城市场景下的辅助驾驶功能带来的智驾体验升级，或将进一步激发消费者对城市场景下更多智驾功能的需求。城市NOA相较于高速NOA交通道路复杂程度呈倍数级增长，对自动驾驶软硬件要求程度更高，城市NOA的普及意味着汽车能够在更复杂的环境中自主驾驶，标志着汽车智能驾驶真正从高阶辅助驾驶逐步迈向自动驾驶。
执行端有望加快线控底盘环节国产化进程
高阶智能驾驶落地进行加快下，执行端的线控底盘重要性凸显。线控底盘由线控换挡、线控油门、线控悬架、线控转向、线控制动五大环节组成。线控底盘以电信号代替机械信号，可实现人机解耦，更加适用于自动驾驶车辆。随着高阶智能驾驶的发展，车辆的行驶过程中机器驾驶比例提升，驾驶员百公里接管次数逐渐下降。为保证整车在机器驾驶过程中的安全性，高阶自动驾驶车辆在执行层的设计中，需要在制动、转向等关键执行环节实现双重甚至多重冗余。而考虑到车内空间、信号传导机制、响应精度等因素，以线控结构替代机械式结构则是实现执行器多重安全冗余的必要条件。
智驾方案持续升级，其他整车零部件迎来增长新机遇
算力需求翻倍，或将达到800TOPS。车端算力需求翻倍，达800TOPS以上。大模型同时对芯片效能有更高要求。除了对算力有更高要求外，Transformer大模型对芯片效能有更高要求，主要体现在：1）CNN模型以卷积和矩阵乘等计算密集型算子为主（目前大多芯片是以CNN模型为出发点设计的），而Transformer是以访存密集型算子为主的，对带宽和存储有较高要求；2）Transformer是浮点矢量矩阵乘法累加运算，而目前智能驾驶芯片基本均针对INT8的。智能驾驶芯片厂商正在加强芯片对Transformer的适配，如英伟达在新一代GPU中特别增加了Transformer引擎。
智能驾驶方案带动价值量提升，高速连接器市场加速扩张
自动驾驶传感器需要使用高频高速连接器实现连接与数据传输。现有高频高速连接器可分为四类，分别是FAKRA连接器、miniFAKRA连接器、HSD连接器和以太网连接器。其中FAKAR连接器是汽车行业通用标准的射频连接器，用于无线传输，传感器连接，miniFAKRA连接器在其基础上进行了空间和传输优化。HSD连接器传输效率高，属于差分高速传输，用于数据传输。以太网连接器是未来汽车发展的主流连接器，适合高速传输和大数据传输。高阶自动驾驶渗透率提升，高频高速连接器市场需求规模将持续提升。L3级别自动驾驶奇点已至，未来车企将持续研发L4/L5高阶自驾车型。一方面，汽车主要依赖于传感器采集车外环境信息传输至车内信息处理中心以实现自动驾驶，因此随着汽车自动驾驶升级，未来在智能汽车上搭载的传感器数量将持续提升，带动连接器数量同比例上升。另一方面，造车新势力的强势引领下，L2+智能驾驶车型的出货量预计不断攀升，占比不断增加，高频高速连接器需求旺盛。连接器作为自动驾驶传感器与汽车实现数据传输的重要接口，未来将随着自动驾驶升级以及高阶自动驾驶车型出货实现持续攀升。
自动驾驶摄像头像素提升需要更高传输速率连接器协同，Mini Fakra连接器适配更高传输速率的同时，节省车内布局空间，成为短期最优解决方案
FAKRA连接器是车载摄像头搭载的主流连接器，但随着摄像头像素提高和视频分辨率提升，传统FAKRA连接器最高传输频率6GHz无法达到用户需求，相比之下HFM（高速miniFAKRA）最高可支持28Gb/s的传输速率和20GHz的传输频率，还可实现四合一甚至五合一形式，减少占用空间。miniFAKRA连接器在传输效率和空间优化上都具有更大优势。而且在性能和装配性都大大提升的情况下，HFM未来成本会优于市场上现有的车载同轴界面产品。
自动驾驶传感器产生的数据量倍增，以太网连接器适配最高传输速率要求，将成为最终解决方案
一方面，随着自动驾驶等级的提升，ADAS传感器采集的数据量将倍增，需要适配更高传输速率的连接器；另一方面，ADAS摄像头像素随高阶自动驾驶升级，热管理需求驱动ISP模块外移，大量未经处理的数据传输提出更高传输速率和带宽要求，以太网连接器为最终替代方案。在摄像头架构中，ISP图像信号处理器主要用于实现RAW格式数据的前处理，并转换为YCbCr等格式，还可完成图像缩放、自动曝光、自动白平衡、自动聚焦等多种工作。目前已经有很多图像传感器制造商在把ISP模块从摄像头模组中移除，来限制摄像头的功耗和热量产生。ISP外移趋势带来车载传感器传输数据量激增，将加速车载以太网在车内的应用，以太网连接器渗透率将加速提升。目前来讲，由于车载激光雷达相较于ADAS摄像头，采集的数据量更大，大部分都采用以太网连接器解决方案。
高阶自驾方案数据传输需求提高，高速连接器单车价值量有望进一步提升
随着自动驾驶及智能座舱加速发展，车载传感器及智能座舱设备数量将增加，同时更多的网联应用以及城市自动驾驶场景中大量的数据收集和处理，对所需传输数据量将持续扩大，进而增加使用的高速连接器数量。随着自动驾驶等级的不断提升，高速连接器的单车价值量有望不断增加。
国外厂商主导市场，国内厂商加速追赶
目前，我国汽车高速连接器市场国产化程度较低，市场主要被罗森博格、泰科、安费诺等等国外企业所主导。2021年中国汽车高速连接器市场中，森博格、泰科、安费诺三家企业占据了约92%的市场份额，而国产企业以7%的市场份额排名第四，正处于加速追赶的阶段。
AR-HUD助力智能驾驶体验升级，成本下降带动厂商快速放量
AR-HUD即AR技术与抬头显示的结合体。在使用过程中，AR-Creator将导航、ADAS、车辆信号等信息融合进行图像渲染及虚实重叠，然后把显示模型输出给PGU，经过放大光路改变画面路径、焦距、大小等，最后在挡风玻璃上形成虚像并将画面反射至人眼，能够减少视线在行车路面和仪表或手机导航之间来回切换，从而降低潜在的事故风险。
TFT-LCD为AR-HUD技术主流，华为入局LCoS有望改变技术格局
根据成像技术的工作原理不同，可以将AR-HUD分为TFT-LCD、DLP、LCoS和LBS，目前TFT-LCD路径为业内主流，有着成本低、技术成熟的优点，同时也存在清晰度有限、热管理难度大等问题。DLP相较于TFT方案显示效果更佳，同时可以有效解决阳光倒灌问题，但DLP是德州仪器专利技术，目前成本较高。随着华为入局LCoS并于飞凡R7中实现首次量产搭载，LCoS技术展现了图像分辨率的提升以及成本可控的优点，未来有望与DLP及时一同提高渗透率成为主流方案。
智能驾驶带动AR-HUD新需求，成本下降加速AR-HUD装车普及
华为即将上市的问界M9通过AR-HUD可以实现安全辅助驾驶、车道级AR导航、投射360°倒车影像等功能，提升消费者智驾体验。根据高工智能汽车数据显示，2022年中国市场乘用车前装标配搭载W/AR-HUD交付150万台，AR-HUD达到11万套，渗透率较低，增长空间大。2023年上半年AR-HUD价格大约在2000-3000元区间，未来则有望下降至千元左右，加速AR-HUD装车普及，与智能驾驶趋势充分融合。
国内厂商主导本土AR-HUD市场
在2023年1-9月AR-HUD中国市场中，份额排名前十的供应商几乎被中国本土供应商包揽，其中水晶光电以28%的市场份额位居第一，市场cr3达到75%。据高工智能汽车显示，今年水晶光电（作为Tier1角色）定点新增14个，到年底有望增加至16个，定点合作商囊括国内外整车厂商多个车型。未来AR-HUD持续放量有望使本土厂商充分受益。
PGU为AR-HUD成本核心
在AR-HUD可以拆分为PGU、挡风玻璃系统、光学元件、软件等部分，其中PGU（成像单元）是AR-HUD的核心部件,占AR-HUD整机BOM的30%~50%。根据盖世汽车的统计数据，TFT路线的PGU占总成本的30%左右，LCOS路线的PGU占总成本40%左右，DLP路线由于DMD芯片为德州仪器独家供应，PGU占总成本50%以上。
