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最新消息| 萬字聊聊汽車激光雷達現狀 | 2022-08-02 |
| 文章来源：由「百度新聞」平台非商業用途取用"https://new.qq.com/omn/20220706/20220706A01H4U00.html" 關注回復“資料”，領取特斯拉專利技術解析報告智能駕駛迎來風口激光雷達乘風而起2022年將是L2向L3L4跨越窗口期，智能汽車產業鏈迎來風口。受益政策驅動和產業鏈持續推動，汽車智能化發展如火如荼。根據我們的測算，2022年L2級智能車的滲透率邁入20-50%的快速發展期，L3級別的智能車有望實現小范圍落地。2020年12月10日，奔馳L3級自動駕駛系統獲得德國聯邦交管局的上路許可，率先吹響了汽車智能化的沖鋒號。此外，CES2022展會上，索尼高調官宣全面進軍智能汽車；英偉達、高通、Mobileye持續升級自動駕駛平臺，車企合作進一步深化；Mobileye宣布將與極氪合作于2024年發布全球首款L4級汽車。隨著針對汽車智能化的業務布局和產業投資加速推進，汽車智能化時代悄然而至，2022年將成為全球汽車智能化的元年。智能駕駛感知層先行，多種傳感器互為補充。智能駕駛涉及感知、決策和執行三層：感知層負責對汽車的周圍環境進行感知，并將收集到的信息傳輸至決策層進行分析、判斷，然后由決策層下達操作指令至控制層，最后控制層操縱汽車實現擬人化的動作執行。感知層是汽車獲取駕駛環境信息并做出有效決策的重要模塊，由多類傳感器組成，包括車載攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達以及慣性導航設備（GNSSandIMU）等。不同傳感器在感知精度、感知范圍、抗環境干擾及成本等多方面各有優劣。（1）攝像頭：成本較低，可以通過算法實現大部分ADAS功能，探測距離在6-100米；缺點是易受環境干擾，在光照情況不佳（強光逆光夜晚惡劣天氣）的情況下作用受限，且攝像頭獲取的是2D圖像信息，需要通過算法投影至3D空間實現測距功能，對算法的要求高。（2）激光雷達：可繪制3D點狀云圖，具備高探測精度，可以精準地得到外部環境信息，探測距離在300米以內；缺點是成本高昂，目前單臺價格在1000美元左右，且在大霧、雨雪等惡劣天氣下效果差。（3）毫米波雷達：技術成熟、成本較低，且不受天氣影響，可實現全天候工作，有效探測距離可達200米；缺點是角分辨率低、較難成像，無法對道路上的小體積障礙物及行人進行有效探測。（4）超聲波雷達：成本極低，但感知距離較近，有效探測距離通常小于5米，主要用于停車輔助。智能駕駛方案分為純視覺方案和多傳感器冗余融合方案。（1）攝像頭主導的純視覺方案：完全模范“人眼+大腦”的信息感知和處理方式，以攝像頭作為感知層的主導傳感器，并輔以毫米波雷達進行距離探測，通過算法彌補攝像頭感知精度的缺陷，典型代表是特斯拉。（2）激光雷達主導的多傳感器冗余融合方案：以具備高精度探測能力的激光雷達作為主導傳感器，通過和車載攝像頭、毫米波雷達等其他傳感器進行冗余融合，實現對周圍環境的精準感知。在算力還無法完全彌補硬件感知缺陷的情況下，激光雷達在高級別自動駕駛中具備不可替代的優勢。激光雷達是目前精度最高的傳感器，精度達到毫米波雷達的10倍，且相比攝像頭受到的環境干擾更小，可以精準地得到外界的環境信息并進行3D建模，在對信息精度具備苛刻要求的高級別自動駕駛中具備不可替代的優勢。鑒于當前還無法通過自動駕駛算法完全彌補硬件在環境感知方面的缺陷，采用以激光雷達為主導的多傳感器融合方案收集海量信息，是目前提高汽車感知精度和可信度的主流方案。2022年多款可支持L3L4級別的自動駕駛車型開啟交付，推動激光雷達實現量產上車。2022年是L2向L3L4跨越窗口期，包括奔馳S、寶馬ix、蔚來ET7、小鵬G9、理想L9等多款搭載激光雷達的高級別智能車開啟交付。高級別智能車落地加速激光雷達上車，CES2022多款激光雷達產品重磅亮相。（1）禾賽科技：首次亮相已獲全球數百萬臺定點的車規級半固態激光雷達AT128，將于22H2交付，并發布將于23Q1交付的全新近距超廣角激光雷達QT128，可應用于L4級robotaxi和robotruck。（2）法雷奧：推出第三代掃描激光雷達，由微轉鏡方案轉為MEMS，可檢測200米開外肉眼、攝像頭和雷達所看不到的物體，預計2024年投放市場。目前法雷奧激光雷達出貨已達16萬只。（3）速騰聚創：第二代智能固態激光雷達RS-LiDAR-M1完成車規級量產，獲得比亞迪、廣汽埃安、威馬汽車、極氪等眾多知名車企的定點訂單，并推出全新款128線機械式激光雷達RS-RubyPlus。（4）Innovusion：推出圖像級超遠距激光雷達獵鷹（Falcon），探測距離最遠可達500米，將首搭于蔚來ET7，于22Q1交付。（5）Luminar：宣布與沃爾沃深度合作，其Iris激光雷達將搭載于沃爾沃一款純電概念車上。隨著智能駕駛級別提升加上成本下行，激光雷達有望成為L3及以上智能車的標配。目前激光雷達的單臺成本約為1000美元，由于成本高昂，激光雷達在L1L2級別車型中屬于選配，隨著L2向L3、L4躍遷，激光雷達的探測優勢開始凸顯，L3L4L5分別需要124臺激光雷達。同時，出貨量增加形成規模效應，以及技術成熟后制造成本降低，激光雷達的價格將持續下行。據Livox預測，到2025年當整機廠的激光雷達出貨量達到百萬臺年時，成本有望下降到500美金以內。因此，隨著成本持續下行推高性價比，激光雷達有望成為高級別智能汽車的標配傳感器。激光雷達2021-2030年市場規模的CAGR達到79%，在所有感知層傳感器中彈性最大。結合此前提到的ADAS滲透率、激光雷達單臺成本以及不同級別智能車的激光雷達搭載方案，我們測算出激光雷達的市場規模將從2021年的5億元，增長至2030年的1042億元，CAGR高達79%，成為汽車智能化感知層中彈性最大的賽道。多技術路線百花齊放，OPA+FMCW有望最終勝出激光雷達屬于主動測量裝臵，結合高精地圖可以實現厘米級的定位精度。激光雷達是一種通過發射激光來測量物體與傳感器之間精確距離的主動測量裝臵，通過激光器和探測器組成的收發陣列，結合光束掃描，借助激光點陣獲取周圍物體的精確距離及輪廓信息，實現對周圍環境的實時感知和避障功能。同時，激光雷達可以結合預先采集的高精地圖，達到厘米級的定位精度，以實現自主導航。從結構上來看，激光雷達可以分為光發射系統、光接收系統、掃描系統和信息處理系統。發展初期階段，激光雷達多種技術路線百花齊放。2022年伴隨L2向L3L4跨越，激光雷達實現量產上車。但從滲透率來看，搭載激光雷達的L3及以上級別的智能車滲透率才剛起步，激光雷達仍處于發展初期。出于對性能和成本的權衡考量，目前市場上的激光雷達方案百花齊放，多種技術路線并行。在分類上，可以按照激光器、探測器、掃描方式以及測距方式進行區分。發射系統：EEL激光器占主導，未來可能轉向VCSEL和光纖激光器。按發射激光器分，目前主要采用EEL激光器，未來可能轉向VCSEL和光纖激光器。半導體激光器主要包括EEL（邊發射激光器）和VCSEL（垂直腔面激光器），主要發射激光波長為905nm。EEL激光器具備高發光功率密度，缺點是工藝復雜帶來成本高企、產品易碎，因此半導體激光器逐漸轉向可靠性和生產成本都大幅蓋上的多結VCSEL激光器。光纖激光器以半導體激光器為主要泵浦源，通過玻璃光纖作為增益介質，主要發射激光波長為1550nm，可以獲得更高功率和質量的光束，但成本也更加高昂。按發射系統的光源波長分，905nm激光為當前主流方案，長期來看1550nm激光更占優。（1）905nm激光：產業鏈成熟，且可以使用Si探測器，成本較低，因此成為目前的主流選擇。但由于可見光波長約為390-780nm，905nm屬于近紅外激光，容易被人體視網膜吸收并造成視網膜損傷，因此905nm方案只能以低功率運行，基本200米已經是探測距離極限。（2）1550nm激光：遠離人眼可見光波長，大部分光在到達視網膜之前就會被眼球的透明部分吸收，同等功率下1550nm激光對人眼的安全性是905nm激光的10萬倍以上，安全功率上限是905nm的40倍，探測距離可以提升至250米甚至是300米以上。但1550nm無法被Si探測器探測，需要使用成本更高的Ge或者InGaAs探測器，且因為濾光片鍍膜等技術難度更高，導致良率較低抬升整機成本。掃描系統：混合固態為當前主流，未來看好純固態按掃描系統分，激光雷達方案分為機械式、混合固態（半固態）和固態三種。（1）機械式激光雷達研發最早，技術最為成熟，特點是豎直方向排列多組激光束，通過360°旋轉進行全面掃描。掃描速度快，抗干擾能力強，因此最早應用于自動駕駛測試研發領域，但高頻轉動和復雜機械結構使機械式激光雷達使用壽命過短，易受損壞，難以符合車規，不適合量產上車。（2）混合固態分為轉鏡、MEMS和棱鏡三種（a）轉鏡式：激光發射模塊和接收模塊不動，只有掃描鏡在做機械旋轉，可實現145°的掃描。優勢是容易通過車規認證，成本可控，可以量產。全球第一款通過車規認證的法雷奧SCALA轉鏡式激光雷達于2018年搭載于奧迪A8。（b）棱鏡式：用兩個楔形棱鏡使激光發生偏轉，通過非重復掃描，解決了機械式激光雷達的線式掃描導致漏檢物體的問題。點云密度高，可探測距離遠，可實現隨著掃描時間增加，達到近100％的視場覆蓋率。但機械結構更加復雜，零部件容易磨損。（c）MEMS：通過控制微振鏡以一定諧波頻率振蕩發射激光器光線，實現快速和大范圍掃描，形成點云圖效果。機械零部件集成化至芯片級別，減少激光器和探測器數量，尺寸大幅下降，提高穩定性同時量產后成本低、分辨率高，是目前市場的主流選擇。但有限的光學口徑和掃描角度限制了測距能力和FOV，懸臂梁長期反向扭動，容易斷裂導致使用壽命縮短。因此我們認為，MEMS是過渡期的暫時選擇。（3）固態激光雷達主要包括OPA和Flash兩種類型（a）Flash：利用快閃原理一次閃光成像，發射端采用VCSEL，接收端短距離探測可用PIN型光電探測器，遠距離探測可用雪崩型光電探測器。短時間發射出一大片面陣激光，再借助高度靈敏的接收器，來完成對環境周圍圖像的繪制。Flash因其芯片級工藝，結構簡單，易過車規，成為目前純固態激光雷達最主流的技術方案。但功率密度低，導致其有效距離一般難以超過50米，分辨率也較低。（b）OPA：利用相干原理，采用多個光源組成陣列，通過調節發射陣列中每個發射單元的相位差，來控制輸出激光束的方向。優勢是完全由電信號控制掃描方向，無任何機械元件，體積小，掃描速度快，精度高，一個激光雷達就可能覆蓋近中遠距離的目標探測。但是該技術對材料和工藝要求極為苛刻，易形成旁瓣影響光束作用距離和角分辨率，技術壁壘高，目前尚處于實驗室階段，距離真正落地還需時間。測距方式：主流采用ToF方案，未來FMCW和ToF將并存測距方式主要分為TOF、FMCW和三角測距法三種：（1）ToF（飛行時間）：根據發射激光與回波信號的時間差計算得到目標物的距離信息，具有響應速度快、探測精度高的特點，在激光雷達傳感器領域應用多年。（2）FMCW（調頻連續波）：通過回波信號與參考光根據相干原理得到頻率差，從而間接獲得飛行時間反推目標物距離。（3）三角測距法：由激光器發射激光，線性CCD接收反射光，不同距離的物體成像在CCD上不同的位臵。根據三角公式進行計算，推導出被測物體的距離。獨特的測距方式決定了其精度低，測距短，應用較少。目前市場主要采用ToF方案，如機械式、混合固態、固態等常見掃描方式均采用ToF原理進行測距。但FMCW具有靈敏度高（高出ToF10倍以上），抗干擾能力強，可長距離探測，功耗低等優點，越發受到激光雷達產業鏈重視，我們認為隨著未來技術迭代，FMCW將與ToF在市場并存。接收系統：探測器由APD逐漸向SPAD發展，最終有望走向SiPM按接收系統的探測器類型分，逐漸由APD向SPAD發展，最終有望走向SiPM。探測器根據增益能力不同，可以分為PINPD、APD、SPAD（單光子雪崩二極管）和SiPM（光電倍增管）四類。（1）PINPD（光電二極管）：成本較低，缺點是探測速度較慢，適用于不需要增益的FMCW激光雷達。（2）APD（雪崩光電二極管）：技術成熟，缺點是探測器噪聲較高，是目前主流ToF激光雷達的主要選擇。（3）SPAD（單光子雪崩二極管）：具備單光子探測能力，靈敏度高，可實現低激光功率下的遠距離探測能力，但過于敏銳的接收特征也提升了電路設計等工藝的難度，抬高了制造成本。（4）SiPM（硅光電倍增管）：集成了成百上千個SPAD，增益可達APD的一百萬倍以上，由于SiPM易于集成到陣列，在激光雷達陣列化和小型化的趨勢推動下，有望成為最終的探測器類型。路線選擇：短期看重過車規，中期側重降成本，長期比拼性能。可靠性、性能和成本是決定激光雷達落地的三大主要因素。性能一般包括激光雷達的測距范圍、探測精度、體積、功耗等指標，可靠性決定激光雷達能否過車規，而成本是決定激光雷達能否大規模量產的關鍵。從不同應用場景的需求來看：（1）港口、礦山等低速封閉式場景對成本和可靠性的要求較高，性能要求相對較低；（2）Robotaxi對性能和可靠性具備極高要求，成本要求相對較低；（3）ADAS場景對性能、可靠性和成本都有非常高的要求。短期：小范圍上車主要考量能否過車規（可靠性），優先選擇成熟度高的轉鏡MEMS方案。智能化已經成為車企打造產品差異化的重要手段，為了實現激光雷達產品的快速上車，滿足車規級認證要求是目前車企的主要考量。激光雷達的可靠性主要由收發系統和掃描系統決定，相應模塊的供應鏈越成熟，越易通過車規認證。參考速騰聚創MEMS固態激光雷達RS-LiDAR-M1，從Demo到SOP需要滿足不同階段的可靠性需求，每個階段通過給主機廠提供測試樣品會有一定的營收貢獻，一款激光雷達產品從概念到走向穩定量產大概需要幾年的時間。目前905nm+轉鏡MEMS+ToF的方案最為成熟，是下游車企的主流選擇，法雷奧SCALA轉鏡式激光雷達于2018年搭載于奧迪A8，成為全球第一款過車規的激光雷達。此外，法雷奧計劃于2024年推出第三代掃描激光雷達，由微轉鏡方案改為MEMS方案。中期：成本限制激光雷達大范圍推廣，降本提效是車企主要考量。目前激光雷達的單車成本約為1000美元，要實現百萬臺年的出貨量，單車成本至少要降到500美元以內（約3000元）。因此，中期來看激光雷達廠商要實現規模化量產，必須首先解決激光雷達的成本問題。光電系統占分立式激光雷達總成本近70%，成為主要的降本方向。激光雷達本質是由多種部件構成的光機電系統，從成本占比來看，光電系統的成本占比最高（67%），涵蓋了發射模組、接收模組、測時模組（TDCADC）和控制模組；此外，人工調試（按照設計光路進行元件對焦等）成本占25%，機械裝臵等其他部件成本占比8%。由于光電系統占據半數以上的成本，成為激光雷達降本增效的主要方向。目前主要的降本路徑有提高收發模塊集成度、加快芯片國產替代和提高自動化生產水平三種。降本路徑一：提高收發模塊集成度或自研SoC芯片替代FPGA，有助于系統集成度提升，從而降低制造難度，并提高生產良率。（1）對發射和接收模塊進行高度集成化：方向上發射模塊可以集成多光學通道，接收模塊可以利用CMOS工藝集成探測器和電路功能模塊，實現探測器的陣列化。收發模塊高度集成化，不僅可以在產品形態上大幅減少非機械部分的體積和重量，還能在工藝上用集成式的模組替代需要逐一進行通道調試的分立式模組，進而大幅降低物料成本和調試成本，同時提高產品的穩定性、可靠性和一致性。（2）自研SoC集成FPGA和前端模擬芯片。SoC可以集成探測器、前端電路、算法處理電路、激光脈沖控制等模塊，能夠直接輸出距離、反射率信息。激光雷達廠商通過自研SoC替代FPGA提高系統集成度，既有利于縮小整機尺寸與體積，也能降低制造難度方便規模化量產，從而提高生產良率、降低制造成本。降本路徑二：采購更低成本的國產芯片或自研芯片實現垂直一體化。由于海外廠商布局領先，產品成熟度和可靠性較高，目前激光器、探測器、信息處理模塊中的模擬芯片和主控芯片均主要由海外廠商所主導。隨著國內廠商逐漸積累knowhow突破關鍵技術并提高產品成熟度，未來國內整機廠通過采購更低成本的國產芯片，或通過自研芯片等方式實現垂直一體化布局，有望明顯降低原材料采購成本，助力激光雷達成本下行。降本路徑三：提高生產自動化水平，減少人工調試成本并提高生產效率。隨著激光雷達內部模塊的集成化程度提升，對人工調試的依賴度降低，標準化程度提升，使得借助機械設備實現大規模的自動化生產成為可能，從而進一步提高生產效率和良率，降低制造成本。 關鍵字標籤：耐熱玻璃板加工 |
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