阅读| 订阅
阅读| 订阅
汽车制造

新能源汽车产业链研究第三章——激光雷达

星之球科技来源:百度2021-02-03我要评论(0)

自动驾驶方案有两种——视觉方案和激光雷达方案。视觉方案的优点在于图像传感器能以高帧率,高分辨率获取周围复杂的环境信息,且价格便宜,但成像质量受环境亮度的影响...

自动驾驶方案有两种——视觉方案和激光雷达方案。视觉方案的优点在于图像传感器能以高帧率,高分辨率获取周围复杂的环境信息,且价格便宜,但成像质量受环境亮度的影响较大;激光雷达方案是通过发射脉冲激光并探测目标的散射光特性来获取深度信息,优点是精度高,范围大,抗干扰力强,缺点是其获取的最终数据大多是无序的,目前的技术很难直接利用,且制作成本高。理论上视觉处理+激光雷达的完美组合完全可以实现优势互补,但动辄上万激光雷达的制作成本实在太高,这与300美金成本的摄像头方案相比毫无价格优势。

因此目前特斯拉采用的是摄像头+毫米波雷达(77Ghz)方案,原理为前者取景,后者探测距离。优点是成本低,成像丰富,缺点是依赖算法,探测距离有限,易受环境影响,正逐渐通过修复算法来克服实际应用中的“短板”。激光雷达方案主要拥趸者有小鹏、ARCFOX极狐(跟华为合作)、奔驰、奥迪等厂商。而小鹏汽车最新宣布的XPILOT计划显示:2021年新车型将升级自动驾驶软件和硬件系统,采用激光雷达技术提高性能,增强汽车物体识别能力,保证整车的安全冗余。目前苹果欲采用的智能驾驶方案尚未可知,但有消息称目前苹果已经在雷克塞斯的新款车上配备了实验性激光雷达装置,可以推测以后的智能驾驶方案将有激光雷达的一席之地。

激光雷达最核心的价值是“可靠且准确的测距能力”,即使天气、视线不好的时候,依旧精准构造出三维立体图像,把自动驾驶的安全性从99%提升到99.99%。激光雷达不只是一个硬件产品,更多是一套解决方案。不仅要给客户提供性能优异、价格良好的硬件产品,更要提供相应的算法支持、软件平台以及大量数据支撑,尤其是在V2X包括自动驾驶上的应用以及公司SAAS业务。现阶段,激光雷达赛道百家争鸣,由于激光雷达系统涉及激光光源、接收器件、扫描模式、测距原理等多个独立的维度或子模块,每个维度上都有多种潜在的方案选择。如果排列组合下来,理论上可行的激光雷达系统方案甚至可能超过上百种。

市场格局:

国外Velodyne与Luminar已经率先在美国上市,国内包括华为、大疆、禾赛、速腾等一大批激光雷达企业都在加速推动产品的研发与应用,围绕汽车级激光雷达的技术路线之争也愈加激烈。国内外激光雷达的技术方案众多,但各家都在探索验证阶段,尚未有明确的技术方案胜出。

Ibeo发布新一代3D固态激光雷达,能够识别车道标线、乘用车、卡车等目标物,同时将识别图像制作成集成组件,从而大幅度提升雷达的识别精准度,并且还能提升雷达的区域识别效率。

蔚来在NIO DAY上发布了旗下中大型纯电旗舰轿车—ET7,配备激光雷达、150kWh的固态电池、1000km+的续航能力。

在2019年初,探维科技产品Tensor首次将多线激光雷达产品价格降低至1000美元以内,并实现量产,但是该系列对于在复杂环境中高速行驶的智能驾驶汽车来说分辨率明显不够。近日,探维科技向推出混合固态激光雷达产品——64单元Scope系列,该系列搭配探维自研的ALS是推动核心器件阵列化、集成化和芯片化发展的激光雷达平台,包括阵列化模拟前端、专用并行处理芯片、单轴大视场描扫光学系统。在开放道路的测试点云中,Scope可以精细地还原道路环境、车辆行人等障碍物细节,并且能和高线数的机械旋转式激光雷达产品在点云效果方面一争高下。探维表示,Scope对行人的探测距离超过100m,而车辆跟踪距离可以超过250m,这在坚持低成本,批量化,车规级的基础上,对测距范围、视场角、距离精度等方面都有了很大的提升。

丰田、宝马、长城、蔚来、理想、小鹏等车企纷纷换道激光雷达,大批搭载激光雷达的车型将在2021年逐步落地。过去激光雷达尚未大规模应用的原因主要是:

(一)成本高昂。最早使用激光雷达技术的是谷歌Waymo,2012年,谷歌曾公开其无人车成本为15万美元,其中最贵的元器件就是激光雷达。谷歌使用的Velodyne 64线激光雷达售价高达7.5万美元,占整车价格的一半。这也是特斯拉曾宣称不使用激光雷达而选择视觉算法+毫米波雷达的主要原因。

(二)车规级产品可靠性要求高。激光雷达产品需要进行车规振动、冲击、温度循环等试验,满足复杂环境下稳定工作的可靠性要求。

(三)产品能否帮助终端客户量产落地。作为新产业链的新方案,无论是制造企业还是投资者,都期待乘用车自动驾驶全面商用落地愿景的实现。在乘用车前装市场起量之前,智慧交通、AGV、工业机器人等不同场景对激光雷达的各种需求,都对激光雷达企业解决方案能力和成本控制能力提出了严峻考验。

行业现状:

根据Velodyne预测,2022年自动驾驶领域激光雷达市场规模将达到72亿美元,其他应用场景还有工业、无人机、机器人和3D绘图等终端市场,合计总市场规模将达到119亿美元。2026年自动驾驶领域市场规模将增长到168亿美元,年复合增速将达到24%,无疑是个巨大的产业。

近年来关于车用激光雷达的技术不断突破,产品迭代更新,成本得到大幅降低。国内外各大激光雷达厂商相继推出成本控制在千美元,甚至是百美元级的激光雷达产品,特别是华为的96线激光雷达年产能达10万套/线,目标是短期内迅速开发出100线的激光雷达,未来计划将激光雷达的成本降低至200美元,甚至是100美元。北汽旗下ARCFOX极狐HBT成为首个搭载华为激光雷达的电动车;另外,长安汽车也透露,极有可能在首款车上搭载华为的激光雷达。

全球激光雷达市场龙头Velodyne,先后获得百度、福特、尼康、现代摩比斯等公司的4次投资,总计2.25亿美元。其激光雷达产品在非汽车领域占比较大,如无人机、智慧城市等,汽车激光雷达占比不足50%。2020年11月发布了专门为汽车设计的首款MLA架构固态激光雷达Velarray H800,最大探测距离200米,量产后目标价格低于500美元。目前Velodyne已有两个公开量产合作订单,其一是福特,其二是现代汽车。将从2023-2030年每年为现代汽车提供40万颗激光雷达。

自动驾驶激光雷达的行业颠覆者Luminar已于2020年12月纳斯达克上市,同年推出的Iris MEMS激光雷达采用1550nm铟镓砷(InGaAs)激光器,功率是传统硅光电系统的40倍,实现了软硬件一体,成本下降到500-1000美元,各项技术指标在业界全面领先,预计2022年正式投入市场。目前已有近50家与Luminar合作车场,包括丰田、奥迪、沃尔沃等。其中包括特斯拉在内的全球前10家汽车厂商有7家在测试Luminar产品。2020年5月已与沃尔沃签订了业内首个自动驾驶乘用车的生产协议。

Innovusion:2016年11月成立于美国硅谷,2019年在苏州成立子公司。2021年获得均胜电子的战略投资,并已成为蔚来量产车ET7的激光雷达供应商。公司的混合固态激光雷达使用1550nm激光,最远可达500米超远探测距离,最大特色是可以动态感知,以更快速度关注并收集特定区域的全面数据。成本将控制在1000美元左右。

禾赛科技:面向广义机器人应用的激光雷达为公司核心产品。新品MEMS固态激光雷达Pandar GT采用ZOLO技术,量产成本可做到数百美元。

览沃科技:是大疆创新内部孵化的独立子公司。2020年1月对外推出两款面向L3/L4级别自动驾驶的高性能、低成本激光雷达产品:Horizon的价格为$800,Tele-15的价格为$1200。并将为2021年推出的小鹏量产P5车型提供定制版激光雷达。此外还与AutoX、希迪智驾、高仙机器人、上汽通用五菱、东风、图森未来等合作。

速腾聚创:最初主攻机器人市场方向,是国内低线数激光雷达的主要供应商之一。2020年1月CES上正式发布全新125线MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1 Simple正式上市,单价$1898。目前已推出4款机械式激光雷达和1款固态激光雷达,并已与地平线、菜鸟、上汽、一汽、Sensible 4、AutoX等企业展开合作。

万集科技:1月10日,万集科技与中科院半导体研究所续约“光子集成芯片联合实验室项目”,该项目已在全固态光学相控阵激光;雷达的研发方面取得阶段性成果,下一阶段开始研发光子集成芯片,激光器芯片领域,该项目在2019年获得国家自然科学基金的支持,并成为硅基激光雷达芯片领域唯一一个获得国家级自助的重点项目。12月21日 ,万集科技表示公司车载激光雷达已实现产品化,符合车规级设计,可以嵌入车身,不影响车辆外观,并已通过多项车规级测试。目前与宇通客车就车载激光雷达达成商用合作,公司产品应用于其L4级别自动驾驶车辆。

自动驾驶市场存在巨大的机会,高性能激光雷达是必不可少的元器件,之前激光雷达因成本较高的原因并未被车企大规模的采用。随着激光雷达成本的降低和商业化进程加速,车用激光雷达需求未来会非常强劲。

免责声明:文中涉及标的不作为投资参考依据,据此买卖,盈亏自负!


转载请注明出处。

免责声明

① 凡本网未注明其他出处的作品,版权均属于hth官方 ,未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用。获本网授权使用作品的,应在授权范围内使 用,并注明"来源:hth官方 ”。违反上述声明者,本网将追究其相关责任。
② 凡本网注明其他来源的作品及图片,均转载自其它媒体,转载目的在于传递更多信息,并不代表本媒赞同其观点和对其真实性负责,版权归原作者所有,如有侵权请联系我们删除。
③ 任何单位或个人认为本网内容可能涉嫌侵犯其合法权益,请及时向本网提出书面权利通知,并提供身份证明、权属证明、具体链接(URL)及详细侵权情况证明。本网在收到上述法律文件后,将会依法尽快移除相关涉嫌侵权的内容。

网友点评
0 相关评论
精彩导读
Baidu
map