佐思汽研發布《2020年自動駕駛傳感器芯片行業研究報告》，對自動駕駛所需的視覺傳感器芯片、毫米波雷達芯片、激光雷達芯片等的市場規模、技術現狀、競爭格局、發展趨勢、企業產品等做了分析研究。

視覺傳感器芯片：功能集成化，產品多樣化

車載視覺傳感器芯片主要包括CMOS 圖像傳感器（CIS）和 圖像信號處理芯片（ISP）。目前CMOS芯片的擴產壁壘高，而CMOS需求的增速又遠遠高于擴產速度，尤其是近年來自動駕駛快速發展，車載攝像頭需求量快速增長，前裝960P、1080P車載攝像頭CMOS芯片供應較為緊張。 就市場格局看，雖然索尼、三星等傳統手機CIS廠商相繼推出了幾款用于自動駕駛的CMOS傳感器，但安森美仍然占據市場領先地位。安森美擁有超過50家的汽車生態合作伙伴，涉及業務包括光學鏡片、信號處理器，I/O、Interface接口、SoC處理器、軟件系統等。

安森美CMOS生態合作伙伴

圖片來源：安森美

在圖像處理芯片方面，獨立 ISP 芯片性能強大，但成本較高，主要供應商為德州儀器、Mobileye、華為海思等，其中德州儀器（TI）技術積累最深厚、市占率最高。而近年CIS供應商如Aptina、OmniVision也推出最新的內置ISP的CMOS圖像傳感器集成產品，成本低、面積小、功耗低，但能夠完成的算法相對簡單，處理能力較弱。在汽車智能化要求提高的背景下，車載攝像頭中獨立ISP芯片在短期內仍是主流。 而隨著人工智能與自動駕駛的發展，圖像的處理和計算迎來越來越多的挑戰，視覺傳感器芯片的集成化成為趨勢，除了ISP芯片之外，逐漸加入具有AI能力的視覺處理器（VP）芯片。

2020年5月，索尼推出的智能視覺傳感器IMX500和IMX50就是由像素陣列芯片（感光功能）和邏輯電路芯片（包括計算和存儲功能）進行3D堆疊而成，是全球第一款在邏輯電路芯片上集成AI圖像分析和處理功能的CMOS圖像傳感器。 2021年1月，豪威科技發布了新款傳感器OAX8000，采用芯片堆疊架構，集成了神經處理單元（NPU）和圖像信號處理器（ISP）。OAX8000 ASIC的樣品現以BGA196封裝提供，已通過汽車應用AEC-Q100 2級認證。 由于視覺攝像頭在車內的應用位置不一樣，可細分為環視、前視、后視、側視、駕駛員監測、座艙監測等。從芯片角度，也對應出現了專用于環視、前視、后視、駕駛員監測的圖像傳感器產品。

譬如豪威科技的車用圖像傳感器產品就包括：駕駛員監控用傳感器（OV10652、OV2311、OV2312、OV2778、OV4690等），自動駕駛系統用傳感器（OV10625、OV10640、OV10642、OV10650、OV10652等），后視和電子鏡用傳感器（OV10626、OV10635、OV10640、OV10650、OV10652等），環視用傳感器（OV10635、OV10640、OV10652、OV2312、OV2775等），800 萬像素前向攝像頭 OX08A 和 OX08B，DMS用傳感器OAX8000等。 使用數量上升，產業并購增加 主流車型車載攝像頭單車搭載量將從2018年的1.7顆增長至2022年的3顆以上，而高端車型的攝像頭搭載數量更在10顆以上。譬如2020年底亮相的零跑C11搭載了10個攝像頭，2022年即將上市的蔚來ET7 搭載11個800萬像素高清攝像頭。2021年初剛發布的智己汽車首款車型標配15個高清視覺攝像頭、5個毫米波雷達，以及12個超聲波雷達。 由于未來幾年圖像傳感器的增量應用主要在汽車市場，因此行業內領先企業開始為此布局，2020年出現了多家圖像傳感器公司被收購：

思特威收購了Allchip

匯頂科技收購Dreamchip

TE Connectivity收購了First Sensor

ams收購Osram

新唐科技收購松下半導體業務（包括圖像傳感器）

Jenoptik收購Trioptics（相機模塊測試和測量設備）

索尼收購了Insightness（事件驅動視覺傳感器）

毫米波雷達芯片：4D成像雷達量產，Radar SoC方案受關注

毫米波雷達用芯片包括主芯片（MCU、DSP、FPGA）、雷達芯片（如MMIC、ASIC）和其他輔助芯片（如PMI、ADC）等。目前，毫米波雷達市場的競爭熱點主要集中在77GHz雷達，芯片供應商新產品也集中在 77GHz 芯片。 4D成像雷達市場的競爭已然開啟，華為、傲酷等公司已經相繼亮相了4D成像雷達。2021年初大陸集團也宣布在2021年量產首個4D成像雷達（ARS 540），該方案是基于芯片極聯+賽靈思FPGA開發。 大陸4D成像雷達將首次出現在寶馬量產車上，由麥格納和Fisker合作的搭載4D成像毫米波雷達的純電動SUV Ocean在2021年初正式亮相，并計劃在2022年底正式推出；此外，特斯拉也有跡象將部署4D成像雷達（Arbe Robotics公司的4D雷達Phoenix）。

除了4D雷達，初創公司還傾向于研發毫米波雷達SoC（radar-on-a-chip）產品。 已融資1.88億美元的Vayyar公司的汽車雷達芯片涵蓋77-81GHz的成像和雷達波段，在單個片上系統（SoC）中具有48個收發器，可以容納2，000多個虛擬通道。其毫米波雷達SoC還包含一個內部DSP，可實現實時信號處理。Vayyar傳感器通過集成的高性能DSP和大內部存儲器進行增強，無需外部處理能力即可執行復雜的成像算法和應用。Vayyar的雷達SoC可以輸出后處理數據以及原始3D圖像或點云格式。 2020年12月，開發片上毫米波雷達（radar-on-a-chip）的初創公司Uhnder完成了4500萬美元C輪融資，并計劃在2021年推出首款車規級4D成像雷達Voxel，包含芯片和4D成像軟件算法。此次融資成功將為2021年的全面量產計劃提供資金支持。

激光雷達芯片：SoC方案受捧，FMCW方案有望崛起

雖然各廠商側重的芯片技術有所不同，但激光雷達芯片化算是未來的主要發展趨勢之一，因為針對自動駕駛領域，比如無運動機械機構帶來的高可靠性，滿足車規要求、體積小、易于集成等優點，此外芯片化+采用成熟的半導體工藝（如CMOS工藝）可以真正實現激光雷達成本降低，將整車激光雷達成本由萬元級別降到千元級別，由此達到批量應用的目標。 而激光雷達SoC方案是不少廠商的追求目標。2016 年 8 月，MIT（美國麻省理工學院）就聯合 DARPA（美國國防部高級研究計劃局）給出了一個解決方案：將激光雷達傳感器封裝到單芯片上， 尺寸僅 0.5 毫米×6 毫米。2020 年年初，MIT 成立了一家名為 Kyber Photonic 的公司，用于將上述技術產業化。 2020年6月，寧波芯輝科技與西安電子科技大學聯合研制了 dToF SPAD 激光雷達傳感器芯片XHS301，在單芯片上集成了核心感光器件 SPAD 。該方案既可以實現激光雷達得小型化，又可以降低成本，還立足于國內自主可控工藝，具備量產條件。

2021年1月，Mobileye發宣布與英特爾合作開發硅光子激光雷達單芯片系統，由該技術生產的激光雷達傳感器將在2025年搭載在Mobileye自動駕駛車隊當中。依托英特爾專業的硅光子學加工廠，該芯片在激光雷達領域將具備顯著優勢。

來源：青桐資本

Mobileye和英特爾研發的激光雷達SoC采用了FMCW技術。FMCW激光雷達的優勢除了信噪比高，功耗低外，還與距離物體遠近不直接相關（ToF激光雷達越遠測距準確度越低），與物體運動速度不直接相關。不足之處是難度大，成本高，良率低。 一直以來，基于ToF（飛行時間）的脈沖激光器處于行業主流地位。全球大約一百多家激光雷達開發商中，只有10家左右在專注開發FMCW激光雷達。但是近年FMCW技術開始被更多企業看好。 光學巨頭蔡司尤其看好FMCW激光雷達。卡爾蔡司在2018年11月投資了一家美國FMCW激光雷達開發商Bridger Photonics，2020年8月又投資了德國FMCW激光雷達初創公司Scantinel Photonics。

原文標題：傳感器芯片研究：視覺芯片，Radar/LiDAR芯片，都有誰在做？

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責任編輯：haq