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解密2023年三大汽車傳感器趨勢!

感知芯視界 ? 來源:國際電子商情 ? 作者:國際電子商情 ? 2023-06-20 09:30 ? 次閱讀
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來源:國際電子商情,謝謝

編輯:感知芯視界

“我們將在汽車上看到不同世代的傳感器和計算機,它們具備更高的性能,可以實現不同程度的自動駕駛。”Yole Intelligence的分析師Pierrick Boulay介紹說。

傳感器在高級駕駛輔助系統(ADAS)和自動駕駛系統(AD)中已經非常普遍,它主要用來提高乘客和司機的安全性。如今,攝像頭(Camera)、雷達(Radar)和激光雷達(LiDAR)的組合,被用來掃描車輛環境、實時處理數據,這種方案可以比人類司機有更快、更準確地反應。

為了客觀了解當前汽車攝像頭、雷達和LiDAR的市場趨勢,《國際電子商情》姊妹平臺EE Times Europe咨詢了Yole Intelligence(隸屬于Yole Group)光電和傳感部門的高級技術和市場分析師Pierrick Boulay,該部門首席分析師Pierre Cambou也分享了部分觀點。

EE Times Europe:越來越多的傳感器被部署在車輛中,以提升汽車的主動安全性能,但傳感器的數量不可能無限增加。伴隨著更多短程、中程和遠程應用傳感器的出現,未來的傳感器類別是否會更加具體?

Pierrick Boulay:的確,傳感器的數量不可能無限增加,這既是出于成本的原因,也是出于集成的原因,沒有人想要一輛看起來像機器人出租車的汽車。每一顆傳感器必須要像雷達一樣,可以完美集成或隱藏在汽車中。目前,傳感器可用于汽車的短程、中程或遠程應用,車載雷達通過安裝在不同的位置,可專用于中短程應用和遠程應用。如今,車載激光雷達主要用于遠程應用,我們希望未來能看到短程激光雷達應用在高速公路自動變道、城際駕駛,甚至城區道路駕駛中。以上幾個應用需要實時監控汽車周邊環境,避免汽車存在任何的盲區。我們將在汽車上看到不同世代的傳感器和計算機,它們具備更高的性能,能實現不同程度的自動駕駛。

攝像頭

EETE:根據Yole的數據,2021年出產的每輛車平均搭載了2.6個攝像頭,預計到2027年,平均每輛汽車的攝像頭數量將上升到4.6個。今天展示的先進原型車通常裝有11到12個攝像頭,根據出售給普通消費者的自動駕駛汽車(Consumer AV)的路線圖,這類車型平均每輛車搭載了20個以上的攝像頭。而熱敏、可見光成像和夜視攝像頭的技術和市場趨勢是什么?

Boulay:由于熱像儀成本高、分辨率低,它僅用在少數汽車型號上。主要的使用情況是檢測路上的行人或動物。只有在價格較低的情況下,此類攝像頭的增長才是可以預期的。一直到現在,熱像儀的價格仍然非常昂貴,但它們已經開始在Waymo、Cruise 和 Zoox等AV(Autonomous Vehicles,自動駕駛汽車)中部署。可能還需要幾年才能成為ADAS中的主流器件。

可見光成像儀的發展趨勢是分辨率的提升。幾年前,前視ADAS攝像頭的分辨率僅有130萬像素,現在它的分辨率提高到了800萬像素,且未來還有望近一步提高。當然,這并非唯一的趨勢——攝像頭的幀率也在提升,如今的幀率已達到每秒60幀,一些玩家還在探索更高的幀率。同時,攝像頭的動態范圍也很重要,以便能在低光照條件下進行操作,保證汽車能在離開隧道時可以從低光照快速過渡到強光照。另外,交通信號燈是由LED制成的,LED的驅動方式會誘發光的閃爍,可能會被運行中的攝像頭誤判。對此,我們還可以通過提升攝像頭的參數,來抵消光線閃爍帶來的影響。

EETE:可見光攝像頭可能無法在夜間或惡劣天氣條件下提前檢測到危險,而熱像儀在這些環境下非常有效。我們會在汽車上看到熱像儀越來越多地參與協同工作嗎?

Boulay:誠然,可見光攝像頭在光線不足或惡劣天氣下的效果不佳,而遠紅外(FIR)或短波紅外(SWIR)攝像頭可以解決這個問題。但目前這些攝像頭的價格仍然太貴了,而且需要進一步改進性能,才能在汽車中完美部署。

沒有任何一種單一模式能解決AV技術的挑戰。攝像頭可以提高分辨率、速度和動態范圍,但問題出現在下游的實時計算能力方面。比如,事件相機(Event-Based Camera)帶來了額外的性能,但也要求開發商必須重新考慮自己的系統。無論如何,攝像頭必須與4D雷達、LiDAR和慣性/GNSS裝置協同工作。有一件事是肯定的——ADAS和AV技術的進步——這將需要更多攝像頭和更多樣化的攝像頭類型。

雷達

EETE:根據Yole的數據,全球車載雷達市場規模在2021年達58億美元,預計到2027年將以14%的年復合增長率增長到128億美元,推動其增長的主要驅動力是什么?

Boulay:部署雷達的主要驅動因素與汽車安全功能有關,比如AEB(自動緊急制動)功能,該功能可與ADAS前視攝像頭來協同工作。多年來,雷達一直被用于汽車后部的盲點檢測。最近,推動雷達的一個新驅動力與十字路口的安全有關。為了解決這一問題,OEM廠商越來越多地采用前角雷達。另一驅動因素與艙內感應有關,雷達將用于兒童存在檢測,即使車內的孩童被毯子蓋住,CPD(車內兒童檢測系統)也能檢測到他們。

EETE:誰在引領潮流?科技巨頭是否會通過大規模投資來改變游戲規則?是否會出現新的挑戰者?

Boulay:領先的企業有大陸集團、博世、海拉(現為Forvia)、電裝、Aptiv和Veoneer。這六家企業擁有約80%的市場份額,當然還有一些新玩家正在崛起,比如Arbe、Vayyar、Uhnder和Metawave。他們專注于開發可提供更佳角度分辨率的成像雷達,從而能更好地感知物體。

EETE:您是否有看到有趣的技術協同效應?

Boulay:除了集成之外,RF(射頻)性能也有根本性的演變。最初,雷達在轉向數字波束形成(全場景照明)之前使用模擬波束形成和機械轉向操作。在數字波束形成時代,引入了MIMO(多輸入多輸出系統)技術,在保持合理物理尺寸的同時,還增加了虛擬孔徑。目前,業內所有參與者都提供MIMO縮放(從0.2k到2k像素),以實現低于1°角分辨率的4D成像雷達。盡管如此,外形尺寸和成本仍然很重要。所以我們預計會出現一個“甜蜜點”。除非使用超過77GHz的頻率,否則雷達中RF的演進可能會即將結束。在下一代雷達中,重點將轉向雷達信號計算。這就是業界開始研究雷達信號的機器學習人工智能算法的原因。

激光雷達

EETE:根據Yole Intelligence的數據,到2027年,汽車LiDAR市場預計將達到20億美元,高于2021年的3800萬美元。您認為LiDAR技術有哪些新興趨勢?

Boulay:首先,LiDAR內部的組件類型正在發生變化。例如,在發射端由EEL(邊發射激光器)過渡到VCSEL(垂直腔表面發射激光器), 接收端探測器從PD(光電二極管)/APD(雪崩二極管)過渡到SPAD(單光子雪崩二極管)/SiPM(硅光電倍增管),芯片端從FPGA過渡到ASIC。這些變化正在提高掃描范圍、分辨率,從而提高LiDAR的數據質量。關于LiDAR的類型,也存在從“具有機械運動部件的混合固態LiDAR”到“沒有機械運動部件的純固態LiDAR”的過渡。在未來5到10年內,我們還預計會出現基于光學的LiDAR,它使用FMCW(調頻連續波)原理進行測距和光學掃描。

EETE:誰在引領潮流?是中國玩家嗎?

Boulay:在LiDAR市場上,真正能夠向OEM交付產品的玩家寥寥無幾。法雷奧是一個明顯的領導者,自2018年以來它與奧迪一起進行大規模量產。除了法雷奧之外,我們也注意到來自中國的禾賽科技、速騰聚創,這三家公司目前在市場上占主導地位。另外,包括Innovusion、大陸和華為在內的其他公司也在小批量提供LiDAR,而Luminar和Innoviz目前仍未量產。

EETE:在2020-2021年期間,LiDAR是融資輪次和融資金額方面的主導類別。今天的情況如何?

Boulay:2021年,投資者對LiDAR公司的投資總額超過26億美元,但這一數字在2022年降低了10倍以上。我們認為,投資者正在更謹慎地考慮投資對象。他們希望能投資于合適的創業公司,這些公司的技術不僅能保持低成本,還能實現大批量生產,同時還要滿足汽車對的LiDAR需求。與此同時,投資者正在尋找能夠真正向OEM交付LiDAR的公司。

EETE:我們會看到該領域的整合嗎?

Boulay:是的,很明顯。如果我們觀察汽車攝像頭和雷達市場,其中四至五家廠商約占據75%的市場份額。從中長期來看,我們預計LiDAR領域也會出現類似的動態。Velodyne/Ouster等LiDAR制造商之間的整合將繼續,或者Tier-1公司將收購LiDAR公司。其他公司將消失,或將重點轉向工業應用,以更快地盈利。

EETE:我們在感知傳感器方面還缺少什么?

Boulay:需要降低LiDAR傳感器的成本,以實現自動駕駛功能,但成本也與產量有關。如今,LiDAR傳感器的產量太低,而提高產量對大幅降低成本至關重要。此外,還需要進行更多的開發,才能在惡劣天氣下實現自動駕駛。最近,Waymo發布了一段視頻,視頻展示的是——下雨天,Robotaxis可以在沒有安全駕駛員的情況下實現自動駕駛。因此,汽車實現自動駕駛是可能的,而汽車從業者還需要做更多的工作。這將與傳感器硬件和相關的感知軟件有關。

*本文翻譯自《國際電子商情》姊妹平臺EE Times Europe,參考原文:Cameras, Radars, LiDARs: Sensing the Road Ahead.

*免責聲明:本文版權歸原作者所有,本文所用圖片、文字如涉及作品版權,請第一時間聯系我們刪除。本平臺旨在提供行業資訊,僅代表作者觀點,不代表感知芯視界立場。

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審核編輯黃宇

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