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車用MEMS迎來第二波浪潮

MEMS ? 來源:中國電子報 ? 作者:中國電子報 ? 2021-02-20 10:17 ? 次閱讀
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從吉利攜手百度組建智能汽車公司,到微軟投資自動駕駛公司Cruise,再到供應(yīng)鏈傳出特斯拉三星合作5nm自動駕駛芯片的消息,自動駕駛成為近一個月的高頻熱詞。

如果說主控芯片是汽車之腦,傳感器就是汽車的五官,負責(zé)收集周圍環(huán)境和汽車自身的信息。在車用傳感器中,MEMS憑借微型化、集成化、類型多樣等優(yōu)勢,成為汽車傳感器的新風(fēng)向。自動駕駛等級從L2及L2.5向L3、L4進化的過程中,高級輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)及無人駕駛正在為MEMS開辟新的賽道,注入增長的動力。

車用MEMS迎來第二波浪潮

隨著人們對汽車智能化、安全化的追求日益凸顯,汽車電子的市場需求不斷增長,而對汽車電子起核心作用的元件當(dāng)屬傳感器。其中,MEMS憑借小型化、類型多樣、測量范圍廣等優(yōu)勢,逐漸成為汽車電子的主流傳感器類型。

“汽車電子產(chǎn)業(yè)被認為是MEMS傳感器第一波應(yīng)用高潮的推動者,MEMS傳感器可滿足汽車環(huán)境苛刻、可靠性高、精度準確、成本低的要求。應(yīng)用方向和市場需求包括車輛的防抱死系統(tǒng)、電子車身穩(wěn)定程序、電控懸掛、電動手剎、斜坡起動輔助、胎壓監(jiān)控、引擎防抖、主動降噪、智能車鑰匙、車輛傾角計量和安全氣囊觸發(fā)監(jiān)測等。”ADI醫(yī)療、消費與新興業(yè)務(wù)總監(jiān)趙延輝向《中國電子報》指出。

ADAS、自動駕駛、新能源汽車的交互發(fā)展,正在催生車用MEMS的第二波浪潮。

“車用MEMS和傳感器市場穩(wěn)步擴展的主要驅(qū)動力來源于ADAS的部署,以及新能源汽車和自動駕駛汽車的快速發(fā)展。同時,受益于激光雷達、高性能慣性傳感器等高價值傳感器日益廣泛的應(yīng)用,近年來車用MEMS和傳感器市場增速高于汽車市場。” 麥姆斯咨詢創(chuàng)始人兼CEO王懿向《中國電子報》記者表示。

發(fā)展自動駕駛,車聯(lián)網(wǎng)是必不可少的標(biāo)配,車路協(xié)同是車聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分。與單車智能一樣,車路協(xié)同也將為MEMS帶來增量空間。

“單車智能和車路協(xié)同,對于國內(nèi)的自動駕駛來說是同步發(fā)展的,所以路端也會用到MEMS傳感器。隨著新基建的投資力度加大,路端的MEMS需求也會快速增長。”賽迪顧問物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究中心分析師趙振越向記者指出。

當(dāng)智能駕駛技術(shù)發(fā)展到真正的無人駕駛層面,又會催生新的MEMS需求。

“無人駕駛的普及,勢必帶來其他的安全問題。在無人值守的情況下,要了解車本身更多的情況,就需要更多不同種類的傳感器,比如機械故障自動診斷是不可或缺的,這將是MEMS傳感器又一強力增長點。” 趙延輝說。

除了技術(shù)革新,各國發(fā)布的汽車安全標(biāo)準和法規(guī)也對車用MEMS起到推進作用。為了提升車輛和道路的安全性,歐盟新車安全評鑒協(xié)會(Euro NCAP)決定從2020年起將駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)(DMS)作為五星評級的必備安全功能指標(biāo),這將促進CMOS圖像傳感器、ToF傳感器、壓力傳感器等在汽車領(lǐng)域的滲透。中國于2020年實施的胎壓監(jiān)測系統(tǒng)(TPMS)強制安裝法規(guī),也將提升胎壓傳感器的市場需求。

MEMS在自動駕駛領(lǐng)域大有可為

自動駕駛由感知、決策、執(zhí)行三大系統(tǒng)組成,傳感器作為汽車的“五官”,是“感知”的主要承擔(dān)者。傳統(tǒng)燃油車大多具備針對轉(zhuǎn)速、壓力、振動等參數(shù)的狀態(tài)傳感器,智能網(wǎng)聯(lián)汽車則增加了兩大類傳感器:一類是環(huán)境感知傳感器,包括超聲波傳感器、毫米波雷達、激光雷達等測距/測速傳感器和攝像頭等視覺傳感器;另一類是導(dǎo)航定位傳感器,主要包括衛(wèi)星定位傳感器和慣性傳感器。

“MEMS在激光雷達和慣性傳感器方面大有可為。車用慣導(dǎo)是MEMS的主場;MEMS激光雷達具有低成本、小型化優(yōu)勢,可以解決可靠性問題,是最被看好的量產(chǎn)車激光雷達方案之一。” 美泰電子科技有限公司董事長楊擁軍向《中國電子報》表示。

如楊擁軍所言,慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是伴隨自動駕駛興起的新增市場。Yole數(shù)據(jù)顯示,慣性傳感器在2018年的全球市場規(guī)模為1.6億美元,預(yù)計2022年將達到9億美元。

“用于導(dǎo)航平臺穩(wěn)定控制和導(dǎo)航的高性能MEMS IMU是自動駕駛定位的最后一道防線,與GNSS定位依靠衛(wèi)星不同,MEMS IMU具有獨特的提供連續(xù)性導(dǎo)航的能力,即使進入隧道或地庫,也能持續(xù)導(dǎo)航,且短時精度很高,長期精度取決于所選MEMS IMU的等級。”趙延輝表示。

目前,博世、ADI等廠商已推出面向智能駕駛的MEMS慣導(dǎo)方案。其中,ADI的高可靠性IMU已應(yīng)用于自動駕駛對精準地理定位的需求。國內(nèi)也有美泰電子、敏芯、格納微等廠商布局。楊擁軍表示,國內(nèi)MEMS廠商在慣導(dǎo)市場有很多機會。

“美泰電子的慣性傳感器已經(jīng)搭載到某L2.5級智能駕駛汽車,率先實現(xiàn)了在量產(chǎn)車的裝載,也獲得了其他多家知名車企L3級量產(chǎn)車的定點。”楊擁軍表示,“作為供應(yīng)商,首先要有敬畏之心,打進供應(yīng)鏈并非易事,需要在公開競標(biāo)、上車試驗比測中獲勝才有機會。其次是采用嚴格的管理流程,保障產(chǎn)品質(zhì)量和客戶口碑。相信國內(nèi)廠商在新賽道上有進一步開拓市場,甚至取得領(lǐng)先的機會。”

MEMS激光雷達由于價格低廉、技術(shù)相對容易實現(xiàn),是有望率先落地的自動駕駛技術(shù)之一。Luminar、Innoviz以及國內(nèi)速騰聚創(chuàng)等廠商陸續(xù)推出了車規(guī)級MEMS激光雷達。

“激光雷達的高性能、低成本和高可靠性會是汽車ADAS市場最重要的核心能力,而實現(xiàn)高性能、低成本、高可靠性的關(guān)鍵途徑是芯片化。解決高性能汽車傳感器芯片設(shè)計和車規(guī)級芯片代工問題是提升國內(nèi)MEMS企業(yè)競爭力的關(guān)鍵。”麥姆斯咨詢王懿說。

傳感器融合是未來競爭關(guān)鍵

在自動駕駛走向L3+的過程中,利用多傳感器融合和人工智能技術(shù)實現(xiàn)對環(huán)境和自身的全方位感知,成為熱門趨勢。

“應(yīng)用于自動駕駛的傳感器不僅僅需要MEMS,還需要IC。總體來說,自動駕駛需要多傳感器融合的智能感知技術(shù),這也是車用MEMS和傳感器領(lǐng)域的投資并購日益增多的原因。”王懿說。

可以說,多傳感器融合是自動駕駛走向量產(chǎn)的主要出路。激光雷達或者慣導(dǎo)都有價格從幾萬到幾十萬美元不等的獨立系統(tǒng)方案,但這種價格很難被主機廠接受,也難以覆蓋復(fù)雜多樣的路況場景。

“自動駕駛的過程中,超聲波傳感器、毫米波雷達、激光雷達、攝像頭、衛(wèi)星定位、慣性傳感器各有所長,單一傳感器難以勝任自動駕駛需求。例如慣導(dǎo)需要和衛(wèi)星配合,還要和胎壓、輪速等傳感器融合。”楊擁軍表示,“相比幾萬甚至幾十萬美元的單一傳感器方案,采用多個低成本的傳感器,更容易被主機廠接受,且不同傳感器各有所長、互相補充,能實現(xiàn)更好的性價比。”

趙延輝也指出,單種傳感器特性突出,均不能形成完全信息覆蓋,MEMS傳感器與其他自動駕駛技術(shù)融合以形成高性能、低成本、差異化、系統(tǒng)級解決方案,減少通信損耗,提高響應(yīng)速度,達到降低成本、提升整體效率是必然趨勢。

ADI已經(jīng)在傳感器融合方面做出積極探索,將MEMS IMU與雷達、激光雷達等進行融合,推出了Drive360技術(shù)平臺,能檢測體積更小、移動速度更快、距離更遠的物體,在自動駕駛汽車周圍打造360度保護屏障,全方位保護汽車和乘員安全。

傳感器融合建立在多種傳感器、IC、智能控制軟件貫通集成的基礎(chǔ)上,需要供應(yīng)商從單一器件、單一技術(shù)的進步,走向整體解決方案的優(yōu)化,提升供應(yīng)鏈上下游的協(xié)同能力。

“在應(yīng)用層面,汽車的智能化感知需要傳感器融合等算法,國內(nèi)MEMS企業(yè)需要與汽車軟件、系統(tǒng)開發(fā)商深度綁定,更好地協(xié)同車輛感知和控制;在產(chǎn)品層面,要從單一產(chǎn)品向多功能高集成化的感知解決方案發(fā)展。國內(nèi)企業(yè)可以橫縱聯(lián)合,與友商和產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)合作,從單點突破向生態(tài)突圍轉(zhuǎn)變。”趙振越向記者指出。

責(zé)任編輯:lq

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原文標(biāo)題:MEMS傳感器迎來新一輪發(fā)展浪潮

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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