从L奥迪，三级量产车A8，到L百度阿波龙，4级量产巴士，L3 级自动驾驶已逐渐开始大规模生产。位于产业链上游的汽车传感器行业首先感受到了春天，各种技术路线竞争，国内外初创企业涌现。
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随着人工智能的蓬勃发展，自动驾驶越来越近。美国机动车工程师协会根据汽车智能化程度和驾驶过程中人类参与度的差异(SAE)将自动驾驶分为6级(L0-L5)美国高速公路交通安全管理局(NHTSA)将自动驾驶分为5级(L0-L4)。
在SAE在分级标准下，L0-L22属于高级驾驶辅助系统(ADAS，AdvancedDrivingAssistantSystems)，L3-L5可称为自动驾驶系统，L5.无人驾驶可实现汽车的完全自动化，自主响应各种紧急情况。
从无自动化到自动驾驶，这个过渡阶段使用的各种驾驶辅助技术都属于ADAS。
ADAS可分为速度辅助、制动辅助、车道辅助等辅助四类，包括自适应巡航(ACC)、前向碰撞预警(FCW)、行人碰撞预警(PCW)、车道偏离预警(LDW)、盲点探测(BSD)等功能。
ADAS渗透率迅速上升，IHS2020年全球预计将到来ADAS渗透率将从2015年的10%增加到30%，欧洲的渗透率将高达86%。
对应，全球ADAS根据市场的不断扩大GrandViewResearch统计，全球ADAS市场规模将从2016年的141开始.2025年，5亿美元增长到674.3亿美元，年复合增长率19%。
自动驾驶的工作过程可分为三层：
感知层：通过传感器检测周围环境，将各种环境信息转换为电信号；
决策层：汽车电子控制单元(ECU)在算法的帮助下，分析环境数据并发布
操作指令;
执行层：通过各种执行器完成相应的汽车控制。
汽车传感器是感知层的核心部件，遍布车辆全身。汽车配备的传感器数量直接决定了其智能水平。目前，普通家用汽车配备了数十个传感器，高端汽车配备了100多个传感器。
在汽车配置的传感器中，环境监测传感器数量少，价格高，车身传感器数量多，价格低。
同时，随着汽车SAE级别的提升，所需的环境监测传感器数量增长迅速，占据了汽车传感器总成本的绝大部分。
用于探测和感知周围环境的环境监测传感器是实现自动驾驶所必需的传感器，包括摄像头和雷达。
1)获取图像数据后，摄像头可以通过图像识别技术实现距离测量、目标识别等功能。
2)雷达利用发射波和反射波之间的时差、相位差等信息获取目标对象的位置、移动速度等数据。雷达可分为超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达。
车身感知传感器用于获取车身信息，如胎压、油压、速度等，是维持正常、稳定、安全驾驶的基本传感器。
车身感知传感器包括压力传感器、加速计、陀螺仪、流量传感器等。
以MEMS该传感器具有成本低、可靠性高、体积小等优点，逐渐取代了基于传统机电技术的传感器。车身传感器统称为汽车MEMS传感器。
在环境监测传感器中，超声波雷达主要用于倒车雷达和自动停车的近距离障碍监测，摄像头、毫米波雷达和激光雷达广泛应用于各种领域ADAS功能中。
四种传感器的探测距离、分辨率、角分辨率等探测参数不同，对应物体探测能力、识别分类能力、三维建模、恶劣天气等特点。
各种传感器可以形成良好的互补优势，融合传感器的方案已成为主流选择。
在汽车传感器中，MEMS随着自动驾驶技术的蓬勃发展，摄像头、毫米波雷达和激光雷达的技术和应用相对成熟。
预计2016-2025年，MEMS传感器和超声波雷达的年复合增长率分别为5%/10%，摄像头、毫米波雷达和激光雷达的年复合增长率分别为26%/22%/48%；2025年，汽车传感器整体市场将达到615亿美元(18？GR)，未来有广阔的增长空间。
MEMS传感器是传统汽车电子系统的重要组成部分，广泛应用于电子车身稳定程序(ESP)、防抱死(ABS)、电控悬挂(ECS)、胎压监控(TPMS)等系统。
压力传感器、加速器、陀螺仪和流量传感器是汽车中使用最多的MEMS传感器总份额占汽车MEMS系统的99%。
超声波雷达主要应用于倒车雷达，以及自动泊车系统中近距离障碍监测。
倒车雷达已从高端车型下沉到中低端车型，渗透率高，前装率约80%。
倒车雷达系统通常需要4个UPA超声雷达，自动停车系统需要6-12个超声雷达，典型配置8个UPA 4个APA。
自动停车系统的普及将为超声雷达的增长注入新的动力。
根据视觉覆盖位置，汽车摄像头可分为前视和环视(侧视) 后视)和内视摄像头，其中前视摄像头是最关键的，可以实现LDW、FCW、PCW等功能。
前视镜摄像头有不同的解决方案，如单目镜摄像头、双目镜摄像头甚至多目镜摄像头。虽然双目镜或多目镜摄像头具有更高的测距精度和更广泛的视角，但由于其成本高，对精度和计算芯片要求高，仍未能大规模生产。
目前，以Mobileye领先的单目摄像头解决方案是市场的主流。
毫米波雷达可分为脉冲类型和连续波类型分为脉冲类型和连续波类型。波(FMCW,FrequencyModulatedContinuousWave)是主流方案。
虽然早在20世纪70年代，德国就尝试研发车载毫米波雷达，但由于造价高昂、体积庞大，无法大规模推广;90年代后期，随着微电子技术的发展，单片微波集成电路(MMIC)的出现使得毫米波雷达低成本、小型化成为可能;
近年来，受益于自动驾驶的提振，毫米波雷达广受关注，全球范围内掀起研发热潮。
按辐射电磁波的频率不同，目前毫米波雷达主要有24GHz和77GHz两种。
其中，24GHz主要用于中短距离(15-30m)，称为SRR(ShortRangeRadar)，77GHz主要用于长距离(100-250m)，称为LRR(LongRangeRadar)。
长期以来，毫米波雷达的频率使用各国标准不一，比如日本等少数国家还采用60GHz频段。
2015年世界无线电通信大会(WRC-15)将77.5-78.0GHz频段划分给无线电定位业务，至此77-81GHz已全部被正式划分为无线电定位业务，因此77-81GHz的车载雷达将是主流发展方向。
事实上，欧洲和美国都已经宣布将逐步限制和停止24GHz频段在汽车雷达中的使用，下一代的替换产品79GHz雷达各国也正在积极研发中。
从24GHz、77GHz、到79GHz，雷达的距离分辨率提高的同时，研发难度和成本也大幅增加。
机械激光雷达的典型特征是车身顶部的可旋转“大花盆”，这是目前激光雷达的主流解决方案。
而固态激光雷达具有体积小、量产成本和量产难度较低的优点，是未来的发展方向，具体包括MEMS、OPA(OpticalPhasedArray，光学相控阵列)和3DFlash等不同技术路线。
机械激光雷达的精度与线束成正比，线束越多则精度越高，同时成本也大幅提升。
目前16线、32线、64线激光雷达较为常见，同时也不乏128线、甚至300线等前沿产品。
整体而言，目前全球汽车传感器市场主要由博世、电装、森萨塔等Tier1厂商所把控。
而半导体器件一般是汽车传感器上游中，壁垒最高、价格最昂贵的部分，因此安森美、英飞凌、NXP等半导体厂商也从汽车传感器产业链中攫取了丰厚利润。
在少数细分领域中，中国厂商凭借高性价比和定制化服务等优势，已经占据一席之地。
例如，奥迪威的UPA超声波传感器器件全球市占率达9%，舜宇的车载摄像头镜头全球市占率超30%等。
随着自动驾驶技术的兴起，车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达等新兴高成长领域市场空间广阔、创新活跃，其中涌现了一大批中国创业公司。
这些新兴领域中，技术路线百家争鸣、技术标准尚未被国外大厂垄断。
同时，在国内良好的创业环境、海内外优秀人才加盟、近年电子产业链积累等因素的共同作用下，中国企业有望突围。
博世是全球MEMS传感器龙头企业，与包括Sensata、NXP(Freescale)、Denso、ADI、Panasonic、Infineon等在内的国外Tier1或半导体大厂共同垄断了汽车MEMS传感器市场。
据IHS统计，全球前十大汽车MEMS传感器公司的总市场份额累计超过85%。
作为汽车MEMS传感器，乃至整个MEMS市场的绝对领导者，博世在营收、产品线数量、系统集成能力三个维度均稳居全球第一。
国内的明皜传感、深迪半导体、美新半导体等公司均推出了车载MEMS传感器产品，但仍与国外大厂差距明显。
全球主要的MEMS制造代工厂有STM、TeledyneDALSA、SilexMicrosystems、台积电等，封测厂有日月光、Amkor、长电科技、华天科技等。
与普通IC不同，MEMS的封装要求高、测试复杂度大，因此封装测试占其总成本的比例高达60%-80%。
全球超声波雷达模组市场由博世、法雷奥主导，国内厂商有台湾同致电子、航盛电子、豪恩、辉创电子、上富电技等。
超声波传感器器件市场由博世、日本村田制作所、尼赛拉等主导，国内厂商以奥迪威为代表。
超声波雷达的发展已经相当成熟，国内厂商与国外巨头相比技术差距并不大。然而，国内超声波雷达厂商虽多，大部分却未能进入前装市场。一方面，国内厂商的产品在稳定性和可靠性方面还有待进一步打磨，另一方面整车厂的Tier1供应商较为稳定、进入验证周期漫长。
凭借着高性价比的产品、快速及时的服务，国内的同致电子、豪恩、奥迪威的UPA产品，已成功突围进入国内各大车厂。
考虑到安全性及复杂的驾驶环境，车规级摄像头在耐高温、抗震、防磁和稳定性等四方面有着严苛的性能要求。
车载摄像头模组均价超500元，而类似配置的手机摄像头均价不足百元。目前，车载摄像模组市场主要被海外大厂瓜分，包括日本的松下、富士通天、索尼，欧洲的法雷奥、大陆等，几乎都是全球前列的Tier1供应商。
国内手机摄像头产业链厂商舜宇光学、欧菲光、晶方科技等正积极发展车载摄像头模组业务。
摄像头模组的上游主要有CMOS图像传感器(CIS,CMOSImageSensor)以及镜头的供应商。
在车载摄像头零部件方面，豪威科技(并购)和舜宇光学(手机产业链基础延伸)已实现国产突破。
在摄像头模组下游的是车载摄像头解决方案供应商，这类企业的核心技术往往是视觉算法或视觉处理ASIC芯片。
Mobileye是全球车载摄像头解决方案龙头，兼具视觉算法和EyeQ系列视觉处理器核心技术;国内相关初创企业有MINIEYE、地平线、中科慧眼、天瞳威视、苏州智华、纵目科技、前向启创、创来科技、Maxieye等。
毫米波雷达硬件部分主要由射频前端MMIC(MonolithicMicrowaveIntegratedCircuit，单片微波集成电路)、高频PCB和信号处理系统组成，每一部分均有较高的技术壁垒，国内较为落后、处于追赶状态;后端算法方面，国内现有技术同样具有局限性，且国外算法受专利保护、价格高昂，其专利授权费约占总成本的50%。
据佐思产研统计，2015年博世、大陆、海拉、富士通天、电装为全球前五的厂商，合计占据76%的份额。
汽车雷达MMIC市场的绝大部分份额则被英飞凌、意法半导体、NXP和TI四家瓜分。
2014-2016年，国内涌现了一批毫米波雷达创业公司，大多由高校或产业界的科研人员所创立。
包括MMIC创业公司加特兰、意行半导体、矽杰等，毫米波雷达创业公司行易道、安智杰、苏州豪米波、森思泰克、智波科技、隼眼科技、安智汽车、承泰科技、纳雷科技、木牛科技、雷博泰克、华域汽车，易来达，卓泰达、MotorEye等。
这些企业中，大部分仍处于研发状态，安智杰等公司的24GHz产品已实现量产。
激光雷达并不是新鲜事物，早已在航空航天、测绘等超长距离(千米以上)、非实时领域有几十年的应用历史。
激光雷达在L3级自动驾驶中开始导入，并由于其高精度、实时3D点云建模的特点将成为L3-L5中最为关键的传感器。目前，大部分车载激光雷达还仅用于试验原型车上，主要因为:
当前L3及以上的量产车较少，仅有2017年7月奥迪发布的全球首款L3级量产车A8，以及2018年7月百度发布的全球首款L4级量产巴士阿波龙。
由于L3无法清晰认定车辆和驾驶员的责任，Waymo、福特、沃尔沃等选择跳过L3、直接研发L4，导致激光雷达进入量产车市场的速度放慢。
美国Velodyne的机械式激光雷达起步早、技术领先，最新已推出128线原型产品VLS-128。同时，Velodyne与谷歌、通用汽车、福特、Uber、百度等全球自动驾驶领军企业建立了良好的合作关系，占据了车载激光雷达大部分的市场份额。
当前机械式激光雷达的价格十分昂贵，Velodyne在售的64线/32线/16线产品的官方定价分别为8万/4万/8千美元。
一方面，机械式激光雷达由发射光源、转镜、接收器、微控马达等精密零部件构成，制造难度大、物料成本较高;
另一方面，激光雷达仍未大规模进入量产车、需求量小，研发费用等固定成本难以摊薄。Velodyne总裁麦克.耶伦曾表示，如果一次性购买100万台VLP-32，那么其售价将会降至350~500美元之间。
1)海内外大批创业公司紧随其后，包括Quanergy、Ibeo、Cepton、Aeye、Innoviz、LeddarTech、Innovusion、禾赛科技、速腾聚创、北科天绘、镭神智能、北醒光子等。
2)Velodyne所擅长的机械式激光雷达由于需要人工参与复杂的光路调试装配，相比固态激光雷达不仅生产周期长、成本高，而且稳定性也很难达到车规级。未来在量产车中，固态激光雷达是大势所趋，而这一领域中Velodyne并不具备明显的优势。
国内的激光雷达厂商拥有不俗的技术实力，在各路技术路线混战的行业背景下机会巨大。但无论何种固态激光雷达技术路线，能否率先实现L4+级车规量产是竞争焦点、是决胜的关键所在。
报告来源：（中金公司：黄乐平 ）