KK手游网,安卓最新手机游戏和手机应用下载集中营
新闻中心

单车摄像头或超过 10 颗 ! 车载摄像头产业链价值分析报告

发布日期:2021-07-01 03:23   来源:未知   阅读:

  www.js7p.cn。Yole 等均对未来智能驾驶渗透给予了比较乐观的预计,预计 2025 年和 2030 年具备智能驾驶的车型达到 69%和 87%。目前随着科技企业加速进入 汽车行业,智能驾驶渗透率有望进一步提速,尤其接近 L3 功能的 L2.5 智能驾驶(如特 斯拉 NOA、小鹏 NGP 等)实际量产时间持续提前。我们预计到 2025 年辅助驾驶(L1 为代表)和自动驾驶(L2.5-L3 为代表)渗透率分别达到 75%和 10%,而到 2030 年将 分别达到 90%和 30%。

  目前 L1&L2级摄像头的平均需求为 5 颗,支持 L2.5 以上自动驾驶平均是 8 颗摄像头。随着智能驾驶渗 透率的提升,到 2025 年和 2030 年全球将分别达到 4.1 亿颗和 6.0 亿颗,平均单车需求 为 4.1 颗和 5.4 颗。

  我们假设 L1 级使用的摄像头像素相对较低,平均价格维持在单 个 150 元,L2.5 级以上智能驾驶需要更高清的摄像头,平均价格单个摄像头为 300 元。根据上述摄像头出货需求的测算,我们预计摄像头行业规模 2025 年和 2030 年将分别 达到 730 亿和 1297 亿人民币。

  极狐阿尔法 S 华为 HI 版本搭载 13 颗摄像头,视觉“无死角”护航自动驾驶。极狐阿尔法 S 自动驾驶解决方案采用摄像头+毫米波雷达+激光雷达多种异构传感器的融合感知, 可以实现高速公路自动驾驶、城区高阶自动驾驶和代客泊车功能。传感器配置激光雷达 *3 + 毫米波雷达*6 + ADS 摄像头*9 + 环视摄像头*4 + 超声波雷达*12。

  4 颗环视摄像头能将汽车顶部各个方向的鸟瞰画面拼接起来,以动态的形式显示在车内的液晶屏上;此 外,可以自动识别停车通道标识、路缘和附近车辆。4 颗前视摄像头(1 个双目 + 1 个长 焦 + 1 个广角),可以监测前方突如其来的行人车辆。4 颗侧视摄像头可以用来防止盲 区,保证行驶安全。1 颗后视摄像头可以辅助实现自动泊车功能。

  特斯拉持续推动纯视觉方案在自动驾驶的上限,视觉系智能驾驶已经成为当下最为主流 的方案之一。特斯拉相对于激光雷达方案,更青睐于以纯视觉来实现高阶的自动驾驶。特斯拉研发的 Tesla Vision 基于深度神经网络,能够对行车环境进行专业的解构分析, 相比传统视觉处理技术可靠性更高,能够充分利用搭载的高性能摄像头。特斯拉 Autopilot 自动辅助驾驶环绕车身共配有 8 个摄像头,视野范围达 360 度,对周围环境 的监测距离最远可达 250 米。

  方后视摄像头(2 颗)、侧方前视摄像头 (2 颗)最大监测距离分别为 100 米、80 米,可以监测周围环境,防止视野盲区;后视 摄像头最大监测距离 50 米,为停车和障碍物探测提供支持。

  智能驾驶“军备竞赛”升级,新出智能车型普遍搭载 10 颗以上摄像头。智能驾驶作为 未来车企竞争焦点,在硬件的“军备竞赛”持续升级,近期发布的新车极氪 001、智己L7、蔚来 ET7 分别采用了 15 颗、12 颗和 11 颗摄像头,相较上一轮的智能汽车车型平 均搭载 5 颗摄像头的配置显著提升。

  视觉系具备成本相对较低的特性,目前在辅助驾驶领域已经广泛使用,自动驾驶对视觉系覆盖的范围提出更高要求,也推动了摄像头数量上升。视觉系 ADAS 使用摄像头采集 图像信息,通过算法分析出图像中的道路环境。

  前视摄像头是最重要的摄像头,未来布局有望达到 4 颗,多摄像头可以提供额外的距离、 定位等信息。目前市场上配置自动驾驶功能车型的前视摄像头普遍是 1-4 颗,实现高阶 自动驾驶功能普遍需要 3 颗以上。

  环视系统大幅改善停车的便利性,高阶自动泊车则必然需要环视摄像头的支持。目前市场上配置环视摄像头的数量普遍都是 4 颗,环视摄像头为 135 度的广角镜头装配在车 型的四周,能实现环视功能,相较于普通倒车影像,环视能大幅改善泊车的视角。

  侧视布局的摄像头布局一般为 2-4 颗,解决盲区的检测。侧视摄像头主要的配置方案一 般为后视 2 颗或者前后视 4 颗,分布于车两侧。辅助驾驶领域,侧视摄像头可以提供盲点预警,应对侧边车辆超车。自动驾驶对于车辆视觉覆盖的范围有较高要求,侧视摄像 头可以进一步填补车辆盲点。

  内置摄像头的数量 1-2 颗,主要作用是检测驾驶员的状态。内置摄像头主要是帮助实现 驾驶员监测系统,可以随时检测驾驶员的疲劳特征,在驾驶员疲劳时做出警示,确保驾驶者在合适驾驶车辆的状态。自动驾驶在技术层面和法规层面均尚未完善,内置摄像头可以保证驾驶员注意力依然保持在汽车驾驶的状态,让自动驾驶和人工驾驶切换更为 有效。

  智能汽车均开始搭载 8MP 高清摄像头。吉利的极氪001 就搭载了 8颗ADS 高清摄像头(8MP):前视*3(前挡风玻璃:1 个双目 + 1 个长焦单目)+ 侧后视*2(翼 子板) + 侧前视*2(外后视镜底座) + 后视*2(车顶后部)。上汽智己L7 搭载 7颗ADS 摄像头(5MP)。

  蔚来 2022 年 Q1 季度即将交付的 ET7 也搭载了 8MP 高清摄像头。以蔚来为例,蔚来 ET7 采用“摄像头+毫米波雷达+激光雷达多种异构传感器的融 合感知”的感知系统解决方案,传感器配置“激光雷达*1 + ADS 摄像头*7 + 环视摄像 头*4 + 毫米波雷达*5 +超声波雷达*12”,其中 7 颗 ADS 摄像头为 8MP 高清摄像头, 能实现超远距离视觉感知,可检测到 680m 外车辆 + 260m 外的锥桶 + 220m外的行人。

  以特斯拉和蔚来为例,特斯拉 FSD HW 3.0 的自动驾驶 计算平台可提供 144 Tops 算力,其采用 8 个 120 万像素的车载摄像头,而蔚来 ET7使用 4 颗英伟达 DRIVE Orin 芯片可提供 1016 Tops 算力,豪华配置 11颗800 万像素的摄 像头助力其自动驾驶系统。

  车载摄像头模组的主要构成包含 CMOS 图像传感器和镜头组,配套硬件包括 ISP、串 行器、连接器等:

  镜头组:包含光学镜片、红外滤光片和保护膜。镜头组作用主要在于将光线汇聚至 图像传感器,其透光率以及折射角度会影响到进入图像传感器像素点的光线数量。在材质方面,玻璃镜片的透光性能优于塑料镜片,但在成本方面处于劣势,车载镜 头出于可靠性以及性能考虑会采用玻璃镜片。

  CMOS 图像传感器:当外界光透过镜片照射在感光单元阵列时,图像传感器通过 感光单元阵列将携带拍摄对象的亮度以及色彩等信息的光信号转换为电信号,再 通过模数转换模块将电信号转换为数字信号,最后再将数字图像信号进行预处理 并对外输出。

  ISP:ISP 全称为图像信号处理器(Image Sensor Processor)。CMOS 图像传感 器捕捉到的电信号需要经过 ISP 处理后展示在显示器,其可实现的功能主要包括 自动对焦、自动曝光、颜色校正、HDR 等。

  绝对成本角度来看,车载摄像头因对可靠性要求较高,其 ASP 远高于常规智能手机摄像头。

  图像传感器将光学镜头中接收到的光信号转换为电信号,它是数字成像系统的核心器件, 它与镜头、图像信号处理器共同决定了图像的质量及摄像头的价值。行业内存在 CMOS 与 CCD 两种技术方案,由于在成本、功耗、读取速度等方面 CMOS 领先于 CCD,目 前主要使用 CMOS 图像传感器作为汽车摄像头的图像传感器。

  自动驾驶/ADAS 系统一般要求 CMOS 具有高动态范围 (HDR)、高感光能力及 LED 闪烁抑制等功能。

  高动态范围:通常一幅图像中同时具有亮部区域和暗部区域,业界使用两者比值来量化CMOS 图像传感器的动态范围,即使用动态范围表示成像系统同时采集这两 种信息的能力,其单位为 dB。动态范围是衡量车载摄像头性能的重要指标之一, 自动驾驶系统一般会使用较高动态范围的 CMOS 图像传感器以实现过亮或过暗环 境的正常成像。

  高感光能力:CMOS 图像传感器感光能力一方面取决于绝对灵敏度阈值,另一方面也可通过增大单位项目面积来获取更多的光信息达到提高感光能力的目的。感光能力强的 CMOS 图像传感器能够在夜间等低照度的环境下,识别对象的颜色、 形状等特性,可以确保汽车在夜间行驶时准确判断路况信息,规避行车风险。

  LED 闪烁抑制:目前的 LED 灯频率多为 90Hz,通常一个亮暗周期约 11 毫秒,若 汽车 CIS 曝光时间较短会导致信息缺失或错误。因此,用于识别交通信号灯、公 交站牌灯等灯光的 CMOS 图像传感器需要具备 LED 闪频抑制技术,这对于实现 更高等级的自动驾驶意义重大。

  自动驾驶系统驱动车用 CMOS 图像传感器像素升级。以往车载摄像头多用于倒车影像 和弥补视野盲区,其像素要求往往较低。智能汽车所搭载摄像头不在局限于覆盖道路视野,对成像精细度、感知距离等提出更高要求以满足 AI 解析准确率。因此,除实现高动态范围、高感光能力等技术外,高等级的自动驾驶技术要求车载摄像头拥有更高分辨率。

  总结而言,同时具有高动态范围、高感光能力和高像素等功能的 CMOS 图像传感器的尺寸和设计难度更大,推升价值量。我们认为,伴随着自动驾驶/ADAS 技术在智能汽车 的快速渗透,汽车镜头用量提升,车用 CIS 或将迎来量价齐升。

  据第三方咨询公司预测,2019-2024 年车用 CMOS 图像传感器占整体销售额比例将由 10%提升至 14%,增速高于 CIS 行业整体增速,2025 年整体规模或将超过30亿美元。从当前行业发展来看,智能驾驶渗透速度以及对于 CIS 的需求市场规模或较咨询机构测算更高。

  CMOS 行业集中度高,马太效应明显。按照销售额口径,2019 年 CMOS 行业前 5 家 厂商的市占率超过 81%,Sony、三星、豪威位居前三甲。在汽车 CMOS 细分领域,按照销售额口径,2018 年前五家厂商市占率超过 75%。不难看出,未来进入壁垒将随着 技术研发能力、资金投入而水涨船高,龙头公司有望享受行业高度集中带来的红利。

  光学镜片产业国内厂商一枝独秀。镜头组供应商处于行业中游,其下游主要为模组封装 厂商,上游供应商则包括光学镜片、滤光片、保护膜等相关材料与元器件。保护膜仍以海外厂商为主,而滤光片以及光学镜片环节国内厂商已展示出全球竞争力,其中价值量 较高的光学镜片包括舜宇光学、联创电子等厂商,滤光片则包括水晶光电等玩家。

  红外滤光片使得仅可见光透入,成就高清成像。由于 CIS 可以感应红外光和紫外光,尤其对红外光十分敏感,因此车载摄像头需要装载红外截止滤光片对红外光加以抑制,达到可见光区(波长 400-630nm)高透,近红外光(波长 700-1100nm)截止的效果,满 足高清成像要求。

  未来车载镜头或增加高性能玻璃镜片使用量。车载镜片材质主要为玻璃以及塑料材质, 两者的优缺点十分明显,就性能与可靠性而言玻璃镜片具备天然的优势,但是受限于加 工难度大而成本高昂,塑料镜片在成本则优势明显。

  车载镜头产品门槛高、认证周期长,行业格局较为集中。安全性、可靠性、一致性是汽车零部件供应商认证的重要考量,因此 Tier 1 厂商倾向于选择已有认证的具备技术实力 的镜头厂商,未来行业进入壁垒或将提高。由此带来镜片行业格局集中,行业份额靠前 厂商包括舜宇光学、Sekonix 等,2019 年 CR4 份额高达 78%。

  模组封装环节是车载摄像头能否满足车规级要求的核心环节,其对可靠性、抗干扰性的要求苛刻,相较于手机摄像头模组车载产品的封装难度较大,因此成本占比更高。较高的技术以及认证壁垒意味着海外松下、法雷奥、富士通、索尼等厂商存在一定先发优势, 占据较高份额,国内舜宇光学等厂商仍处于加速追赶期。

  摄像头主要是基于 ADAS 的系统供货,也因此带来全球摄像头的格局主要以 Tier1零部件供应商占据主导。目前摄像头模组主要供应商为 Tier1 企业为主,全球来看,国内在摄像头模组的提供商主要为 Tier1 零部件企业以及摄像头企业,典型的 Tier1 包括法雷奥、富士通、大陆等,典型的摄像头企业是松下、索尼等,全球层面主机厂一般由 Tier1 集成摄像头做成系统或直接指定摄像头供应商。

  电子电器架构从分布式到集中式,纯摄像头供应商或有望获取更多份额。随着智能驾驶渗透率的提升,车内控制器数量大幅提升,内部数据交互需求也越来越大,电子电器架 构从分布式向集中式升级大势所趋。

  2)在集中式的架构下, 域控制器具备更强大的算力,单个控制器可以同时处理多路摄像头的信息也进一步带来数据融合的能力,此时一般由一个具有自研能力的车企或者 Tier0.5 身份的供应商集成。分布式到集中式的过程,摄像头供应商将直接面对车企或者 Tier0.5,对于纯摄像头的供 应商如索尼、松下等带来更多商业机会。

  2021年7月29-30日于江苏苏州共同举办2021汽车视觉前瞻技术展示交流会。与知名车企、Tier1、摄像头系统方案商、模组厂商、芯片原器件供应商、封装测试以及科研院所等200余位行业专家共同探讨汽车摄像头视觉系统的行业趋势、市场预测、供应体系。系统应用、核心元件以及传感器融合等话题。聚集行业展会,共促汽车视觉产业发展。