先進駕駛輔助系統（Advanced Driver Assistant System），簡稱ADAS，是利用安裝于車上的各式各樣的傳感器， 在第一時間收集車內外的環境數據， 進行靜、動態物體的辨識、偵測與追蹤等技術上的處理， 從而能夠讓駕駛者在最快的時間察覺可能發生的危險， 以引起注意和提高安全性的主動安全技術。

汽車傳感器

汽車傳感器裝備的目的不同，可以分為提升單車信息化水平的傳統微機電傳感器（MEMS）和為無人駕駛提供支持的智能傳感器兩大類。MEMS 在汽車各系統控制過程中進行信息的反饋，實現自動控制，是汽車的“神經元”。而智能傳感器則直接向外界收集信息，是無人駕駛車輛的“眼睛”。

汽車智能化的根基——傳感器

傳感器是汽車電子控制系統的信息來源，是車輛電子控制系統的基礎關鍵部件。傳感器通常由敏感元件、轉換元件和轉換電路組成，其中敏感元件是指傳感器中能直接感受或響應被測量的部分，轉換元件是將上述非電量轉換成電參量，轉換電路的作用是將轉換元件輸出的電信號經過處理轉換成便于處理、顯示、記錄和控制的部分。從目前汽車傳感器裝備的目的不同，可以分為提升單車信息化水平的傳統微機電傳感器和為無人駕駛提供支持的智能傳感器兩大類。

汽車傳感器的構成 傳統傳感器：各個系統控制過程依靠傳感器，進行信息的反饋，實現自動控制工作，是汽車的“神經元”。汽車傳統傳感器依照功能可以分為壓力傳感器、位置傳感器、溫度傳感器、加速度傳感器、角速度傳感器、流量傳感器、氣體濃度傳感器和液位傳感器等 8 類。汽車傳感器主要應用于動力總成系統，車身控制系統以及底盤系統中。汽車傳感器在這些系統中擔負著信息的采集和傳輸功用，它采集的信息由電控單元進行處理后，形成向執行器發出的指令，完成電子控制。

傳統傳感器分類 智能傳感器：智能傳感器是無人駕駛車輛的“眼睛”。汽車正在向一臺安全聯網的自動駕駛機器人快速演進，進行環境感知、規劃決策，最終實現安全抵達目的地。目前應用于環境感知的主流傳感器產品主要包括激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達和攝像頭等四類。

智能傳感器分類

MEMS 傳感器：汽車微感官

MEMS 傳感器是在半導體制造技術基礎上發展起來，采用微電子和微機械加工技術制造出來的新型傳感器。MEMS 傳感器廣泛應用于電子車身穩定程序(ESP)、防抱死(ABS)、電控懸掛(ECS)、胎壓監控(TPMS) 等系統。其中，壓力傳感器、加速計、陀螺儀與流量傳感器是汽車中使用最多的 MEMS 傳感器，占汽車 MEMS 系統的 99%。

MEMS 應用廣泛

MEMS 傳感器價值較為集中 MEMS 具有較為明顯的優勢，是未來構筑物聯網感知層傳感器的主要選擇之一，其優勢主要體現在：1）微型化、2）硅基加工工藝、3）批量生產、4）集成化。 1）微型化：MEMS 器件體積小，單個尺寸以毫米甚至微米作為計量單位，重量輕，耗能低。MEMS 更高的表面體積比（表面積比體積）可以提高表面傳感器的敏感程度。 2）批量生產：以單個 5mm5mm 尺寸的 MEMS 傳感器為例，用硅微加工工藝在一片 8英寸的硅片晶元上可同時切割出大約 1000 個 MEMS 芯片，批量生產可大大降低單個MEMS 的生產成本。 3）集成化：一般來說，單顆 MEMS 往往在封裝機械傳感器的同時，還會集成 ASIC芯片，控制 MEMS 芯片以及轉換模擬量為數字量輸出。

MEMS 與 ASIC 芯片集成化封裝

MEMS 可批量生產降低制造成本 國外大廠壟斷 MEMS 傳感器市場，市場集中度較高。根據 HIS Automotive 統計,2017年全球 MEMS 前三大供應商（博世、森薩塔、恩智浦）占據了 57%的市場份額，其中博世占據鰲頭，2017 年市占率達到 33.62%，森薩塔市占率達到 12.34%，恩智浦市占率達到 11.91%。電裝（8.94%）、亞德諾（8.51%）、松下（7.45%）、英飛凌（7.23%）等廠商也占有一定份額。 國外大廠產品線廣、技術領先、客戶眾多、形成較高的進入門檻。MEMS 傳感器的研發難度及其制造工藝的復雜性是形成行業壁壘的主要原因。Invensense、英飛凌等國外廠商擁有 2 到 3 條產品線，博世、電裝、意法半導體等 MEMS 產品線超過 4 條。相比之下，小供應商很難在較短時間內實現大批量生產制造，因此排名靠前的大供應商市場份額相對穩定，市場集中度較高。

MEMS 傳感器裝配量和價值量與其裝配車型價位成正比。目前平均每輛汽車包含 24個 MEMS 傳感器，而在高檔汽車中，大約會采用 25-40 個 MEMS 傳感器。例如 BMW高端車型僅發動機就可以用到 20-40 個傳感器，而入門級車型僅 5 個左右。常用 MEMS傳感器后裝單車價值在 2000-20000 元不等；合資車通常不低于 4000 元，而自主品牌僅 2000 元左右，高端車型約為 10000-20000 元。預計到 2019 年 MEMS 傳感器市場規模可達到 420.13 億元；隨著智能化和電動化的提升，2020 年和 2021 年市場規模可分別達到 446.21 億元，472.27 億元，2015-2021 年復合增速為 6.5%。

智能傳感器：自動駕駛核心

毫米波雷達:ADAS 系統核心傳感器

毫米波雷達是指利用波長 1-10nm，頻率 30GHZ-300GHZ 的毫米波，通過測量回波的時間差算出距離。毫米波雷達始用于軍事領域，隨著技術水平的提升，開始逐漸應用于汽車領域。 毫米波雷達的優勢主要為以下 3 個方面：1）探測性能穩定、作用距離較長、環境適用性好。2）與超聲波雷達相比，體積小、質量輕和空間分辨率高的特點。3）與光學傳感器相比，毫米波雷達穿透霧、煙、灰塵的能力強，具有全天候全天時的特點。但也存在著成本較高，對行人的識別較為困難等不足之處。

毫米波雷達優劣勢 77 GHz 在性能和體積上都更具優勢。目前車載雷達的頻率主要分為 24GHZ 頻段和77GHZ 頻段。與 24GHz 毫米波雷達相比，77GHz 的距離分辨率更高，體積更是小了三分之一。2018 年，中國新車評價規程（C-NCAP）將自動緊急制動系統（AEBS）納入評分體系，從而將帶動 77GHz 毫米波雷達在未來的市場需求。而從長遠來看，77GHz毫米波雷達的體積更小、探距更長，使得其較 24GHz 毫米波雷達將具備更大的市場空間。

毫米波雷達 24GHz 和 77GHz 比較 24GHz 與 77GHz 毫米波雷達兼備于 ADAS 的長短距檢測。毫米波雷達因其硬件體積小，且不受惡劣天氣影響，被廣泛應用在 ADAS 系統之中。24GHz 目前大量應用于汽車的盲點監測、變道輔助。雷達安裝在車輛的后保險杠內，用于監測車輛后方兩側的車道是否有車、可否進行變道。77GHz 雷達在探測精度與距離上優于 24GHz 雷達，主要用來裝配在車輛的前保險杠上，探測與前車的距離以及前車的速度，實現的主要是緊急制動、自動跟車等主動安全領域的功能。完全實現 ADAS 各項功能一般需要“1長+4 中短”5 個毫米波雷達，奧迪 A8 搭載 5 個毫米波雷達（1LRR+4MRR），奔馳 S 級搭載 6 個毫米波雷（1LRR+6SRR）。目前 77GHz 的毫米波雷達系統單價在 1000元左右，24GHz 毫米波雷達單價在 500 元左右。

毫米波雷達在 ADAS 系統中的應用 毫米波雷達關鍵技術被外商壟斷，集中度較高。在全球毫米波雷達市場上，占主導地位的是德國、美國、日本等國家。目前毫米波雷達技術主要由大陸、博世、電裝、奧托立夫、Denso、德爾福等傳統零部巨頭所壟斷；其中，77GHz 毫米波雷達技術被壟斷于博世、大陸、德爾福、電裝、TRW、富士通天、Hitachi 等公司手中。2016年，博世和大陸全球毫米波雷達市場占有率均為 17%，并列第一；電裝、海拉并列第二，市場份額為 11%，采埃孚占據 8%，德爾福占據 6%，奧托立夫占據 4%。前七大供應商巨頭市場占有率達到 73%。

毫米波雷達海外主要供應商及產品 國內毫米波雷達依賴進口，受限國外技術封鎖，24GHz 毫米波雷達是主流方向。目前中國市場中高端汽車裝配的毫米波雷達傳感器全部都依賴國外進口，市場被美、日、德企業壟斷，價格昂貴，并采取了技術封鎖，自主可控迫在眉睫。國內自主車載毫米波雷達產品總體仍處于研制階段。考慮到研發成本和 77GHz 開發技術受限，目前國內廠商對于毫米波雷達的研發方向集中于 24GHz。國內市場上，24GHz 毫米波雷達的產品體系已經相對成熟，供應鏈已經相對穩定，24GHz 的核心芯片能從英飛凌、飛思卡爾等芯片供應商獲得。據麥姆斯咨詢研究表明，2016 年中國汽車預裝毫米波雷達的數量達到 105 萬個，其中 24GHz 雷達占比 63.8%，77GHz 雷達占比 36.2%。

根據測算，毫米波雷達 2019、2020 年以及 2025 年市場規模可以達到 4.7 億元、36億元、80 億元。2017-2025 復合增長率達到 58%左右。

激光雷達：L3-L5 自動駕駛中的關鍵

激光雷達是一種綜合的光探測與測量系統，通過發射接受激光束，分析激光遇到目標對象后的折返時間，計算出目標對象與車的相對距離。目前常見的有 8 線、16 線、32 線激光雷達。激光雷達線束越多，測量精度越高，安全性越高。激光雷達并不是新鮮事物，早已在航空航天、測繪等領域進行了應用。隨著汽車智能化的發展，L3 級別自動駕駛中開始應用激光雷達，由于其高精度、實時 3D 環境建模的特點將成為 L3-L5 階段中最為關鍵的傳感器。

激光雷達工作原理

Velodyne HDL-64E 激光雷達 3D 呈像 激光雷達固態化是未來趨勢，存在小型化、低成本優勢。業內降低激光雷達成本主要有兩個方式： 1）取消機械旋轉結構、采用固態化技術根本性降低激光雷達成本。固態激光雷達體積更小，方便集成，并且系統可靠性提升，因此激光雷達有向固態發展的趨勢。 2）降低激光雷達線數，組合使用多個低線數激光雷達。從機械旋轉式過渡到混合固態再到純固態激光雷達，隨著量產規模的擴大、技術迭代更新，成本不斷降低，激光雷達也在不斷向小型化、低功耗、集成化發展。 激光雷達的核心技術主要掌握在 Velodyne、Ibeo、Quanergy 三家企業中。美國Velodyne 的機械式激光雷達起步較早，技術領先，最新已推出 128 線原型產品VLS-128，同時與谷歌、通用汽車、福特、Uber、百度等全球自動駕駛領軍企業建立了合作關系，占據了車載激光雷達大部分的市場份額。 Google、百度、福特、奧迪、寶馬等各企業相繼采用激光雷達的感知解決方案。寶馬聲明聯手激光雷達創企 Innoviz 研發無人駕駛汽車，預計 2021 年推出。根據各公司官網激光雷達產品價格，單車激光雷達傳感器價值在 3~8 萬美元之間。 短期內激光雷達不會大規模應用于汽車領域。盡管自動駕駛加速發展給激光雷達行業創造了較好的應用前景，但是激光雷達自身發展的諸多痛點卻限制了其在自動駕駛汽車上的應用。限制因素主要有三個方面：1）成本高昂。激光雷達龍頭 Velodyne16線產品 0.8 萬美元，32 線產品 4 萬美元，64 線產品約 8 萬美元。 高昂的產品價格也抑制了激光雷達在自動駕駛車輛中的應用。2）難以量產、交貨周期長。Velodyne64線產品生產周期要 4-8 周，32 線和 16 線也要 2-4 周，為了保證激光雷達傳遞接受信號的精準性，其復雜的組裝和調校過程拉大了其交貨周期。3）缺乏相關車規。目前自動駕駛只是一個前瞻性的概念，具體還沒有實踐，沒有相應的政策法規的強制性要求，這在一定程度上也限制了激光雷達在自動駕駛領域的普及。

超聲波雷達：自動泊車系統的主流傳感器

超聲波雷達的工作原理是通過超聲波發射裝置向外發出超聲波，到通過接收器接收到發送過來超聲波時的時間差來測算距離。超聲波雷達在自動駕駛中，其基礎應用為泊車輔助預警以及汽車盲區碰撞預警功能。超聲波雷達成本低，短距離測量中具有優勢，探測范圍在 0.1-3 米之間，而且精度較高，因此非常適合應用于泊車。但測量距離有限，且很容易受到惡劣天氣的影響。

超聲波雷達工作原理 自動泊車普及激發超聲波雷達需求。超聲波雷達一般安裝在汽車的保險杠或者側面，前者稱為 UPA，一般用于測量汽車前后障礙物，后者稱為 APA，用于測量側方障礙物。APA 超聲波傳感器是自動泊車輔助系統的核心部件，探測距離較遠，可用作探測車位寬度，獲得車位尺寸及車輛的位置信息。超聲波雷達主要應用于倒車雷達，以及自動泊車系統中近距離障礙監測。倒車雷達已經由高端車型下沉到中低端車型，滲透率較高，前裝率達 80%左右。倒車雷達系統通常需要 4 個 UPA 超聲波雷達，自動泊車雷達系統需要 6-12 個超聲波雷達，典型配置是 8 個 UPA+4 個 APA。

超聲波雷達在汽車中的應用

UPA、APA 超聲波雷達比較 超聲波雷達技術方案各有優劣，模擬式雷達占據主要市場。超聲波雷達的技術方案，一般有模擬式、四線式數位、二線式數位、三線式主動數位四種，其在信號干擾的處理效果上依次提升。四種技術方案在技術難度、裝配以及價格上各有優劣。目前市場上使用較多的是“模擬式”技術路線，其優點為產品成本低，但易受外界環境干擾。未來智能化趨勢下，“數位式”技術路線會更受歡迎。“數位式”技術路線下，信號數字化，可以極大程度地提高雷達的抗干擾能力，但成本較高，技術難度大，現階段的工藝水平只能多數采取四線式做法。

超聲波雷達 4 種技術路線方案 超聲波雷達市場主要由博世（BOSCH）、日本村田（Murata）、日本尼賽拉（Nicera）等占據，國內奧迪威和同致電子具有較高的競爭力。奧迪威是國內領先的超聲波傳感器生產商，2016 年奧迪威車載超聲波傳感器的銷量為 2627 萬個，全球車載超聲波傳感器的市場容量約 27400 萬個，奧迪威的車載超聲波傳感器占全球乘用車市場份額的 9%。奧迪威的第一大客戶是臺灣同致電子。臺灣同致電子其核心產品為倒車雷達，2016 年其市場份額位居亞洲第一。 超聲波中短期市場有望繼續提升，長期可能會受到其他雷達傳感器的替代壓力。目前，后向的超聲波雷達搭載率最高，達到 45.2%，“前向+后向雷達”搭載率為 28.3%，不搭載占比 26.5%。隨著自動化駕駛的發展，“前向+后向”雷達有望成為搭載標配。因此，預計中短期內，超聲波雷達市場滲透率將繼續提升，但長期來看，未來搭載高級別自動駕駛車型中，部分或者全部的超聲波雷達會被綜合性能更好的毫米波雷達、激光雷達等替代。 根據測算，2019、2020 年、2025 年超聲波雷達的市場規模分別將達到 42億元，87 億元，192 億元。2016-2025 年復合增長率達到 38%左右。

攝像頭：ADAS 系統主要視覺傳感器

車載攝像頭是 ADAS 系統的主要視覺傳感器，是最為成熟的車載傳感器之一。借由鏡頭采集圖像后，攝像頭內的感光組件電路及控制組件對圖像進行處理并轉化為電腦能處理的數字信號，從而實現感知車輛周邊的路況情況。攝像頭主要應用在 360全景影像、前向碰撞預警、車道偏移報警和行人檢測等 ADAS 功能中。 ADAS 系統配套 6 個以上攝像頭。根據不同 ADAS 功能的需要，攝像頭的安裝位置也有不同。主要分為前視、后視、側視以及內置。實現自動駕駛時全套 ADAS 功能將安裝 6 個以上攝像頭，前視攝像頭因需要復雜的算法和芯片，單價在 1500 元左右，后視、側視以及內置攝像頭單價在 200 元左右。ADAS 的普及應用為車載攝像頭傳感器帶來了巨大的市場空間。

攝像頭安裝位置及特點 短期內單目攝像頭為主流技術路線。前視攝像頭 ADAS 系統可分為搭載單目攝像頭和搭載雙目攝像頭兩種技術路線。相比單目攝像頭，雙目攝像頭的功能更加強大，測度更加精準，但成本比較高，因此多搭載于高檔汽車。雙目攝像頭的方案在成本、制造工藝、可靠性、精確度等綜合因素的制約下，導致其難以在市場上推廣，而單目攝像頭低成本可靠性的解決方案，搭配其他傳感器，完全可以滿足 L1,L2,以及部分 L3 場景下的功能。因此在現有的市場環境下，單目攝像頭的解決方案依然會是主流。 攝像頭主要作為雷達輔助傳感器。雖然攝像頭分辨率高、可以探測到物體的質地與顏色，但在逆光或者光影復雜的情況下視覺效果較差，極易受惡劣天氣影響，因此攝像頭獲取的圖像信息將主要負責交通標志識別等少數領域，作為激光雷達和毫米波雷達的補充。 攝像頭產業鏈可以大致劃分為上游元件生產、中游模組封裝集成、下游產品應用三部分。1）上游元件主要包括 CMOS 傳感器、鏡頭組、DSP 等,上游市場中 CMOS 傳感器以及 DSP 主要被索尼、三星、TI、安森美等國外企業壟斷，國內企業在鏡頭組生產方面具有優勢，其中自主品牌舜宇光學等具有較高的競爭力；2）中游封裝集成包括模組封裝和系統集成兩部分。模組封裝以及集成工藝復雜，市場被外企壟斷，主要廠商有 Panasonic、索尼、法雷奧等企業。3）下游產品應用于整車廠、4S 店。 車載攝像頭產業制作工藝要求高，認證周期長。相對于手機攝像頭，車載攝像頭所面臨的工況更加惡劣，需要滿足耐高溫、抗震、防磁、穩定等多項要求。特別是應用于 ADAS 系統的前視攝像頭，涉及行車安全，對可靠性的要求必須非常高，因此車載攝像頭的制作工藝要求非常高。企業在成為整車廠商的一級供應商之前，需要經過大量不同種類的嚴格測試，一旦進入整車廠商的供應體系就會形成很高的壁壘，很難被替代，替換成本也非常高。例如，國外視覺傳感器龍頭 Mobileye 用了 8 年的時間從研發進入到前裝市場。

根據測算，預計攝像頭傳感器 2019 年攝像頭市場規模達到 150 億元，進入 L3 階段，2020 年和 2025 年市場規模可以達到 205 億元和 315 億元，2016-2025 年復合增長率達到 17%左右。

多傳感器融合是必然趨勢

ADAS 融合多種傳感器，帶動傳感器市場發展。隨著未來智能汽車比重的提升，ADAS市場將加速成長。根據高盛全球投資研究部門研究，當前全球 ADAS 滲透率普遍不高，歐美日滲透率只有 8%-12%。根據蓋世汽車研究院測算，我國 ADAS 的滲透率在 2%-5%左右；從生命周期上判斷，ADAS 已經實現從導入期到成長期的跨越。總體來看，智能駕駛、無人駕駛浪潮下，汽車電子化、智能化水平不斷提升，ADAS 具有很大的成長空間。環境感知作為 ADAS 的硬件基礎，傳感器的應用必不可少，ADAS 滲透率的提升將帶動車載傳感器需求量的大幅增加，未來傳感器的市場規模將會進一步擴大。

ADAS 融合多種傳感器 環境感知傳感器是汽車的眼睛，毫米波雷達綜合優勢突出。智能化時代背景下，環境感知顯得尤為重要，不同傳感器的原理和功能各不相同，在不同的場景里發揮各自的優勢，難以相互替代。毫米波雷達綜合優勢突出，有望率先成為 ADAS 系統主力傳感器。

各種傳感器優劣勢比較

毫米波雷達綜合優勢突出 單種傳感器特性突出，均不能形成完全信息覆蓋，多傳感器融合是未來發展必然趨勢。并且為Level3-Level5 級自動駕駛方案的實現提供了必要的技術儲備。目前自動駕駛環境感知的技術路線主要有兩種：一種是以特斯拉為代表的視覺主導的多傳感器融合方案，另一種是以低成本激光雷達為主導，典型代表如谷歌Waymo。國外主流車企如特斯拉、奧迪、通用等均發布了其自動駕駛汽車多傳感器規劃。多傳感器融合對于保證車輛對周邊環境的全局定位和理解是至關重要的。 總的來說，ADAS 采用的傳感器主要有攝像頭、雷達、激光和超聲波等，可以探測光、熱、壓力或其它用于監測汽車狀態的變量， 通常位于車輛的前后保險杠、側視鏡、駕駛桿內部或者擋風玻璃上。ADAS內每一類子系統在運作時，都離不開信息的搜集、處理與判斷，以及判斷完畢后系統給予車體指令，使汽車進行不同動作等各階段。在這樣的流程中，雷達和攝影機等傳感器，以及MCU或影像處理IC等處理器，就成了最主要的使用元件。在通往L5級別自動駕駛的道路上，ADAS系統的成熟與完善是基本保障。

審核編輯：郭婷