智能汽车行业产业研究系列（一）：传感器为智能化基础，L3车规落地打开激光雷达新空间

01 02 /CONTENTS 01 02 03 01 01 图：蔚来ET9售价80w，带来震撼性颠覆体验感 蔚来ET9 -车身尺寸：5324*2016*1620mm、轴距 ：3250mm-全焦段AR平视显示系统，最大等效120寸AR-HUD， 行业内 最大-4个智能感应电动门，不同于其他车 企，蔚 来在每 个门均 搭载毫 米波雷 达，可 做到更 精准感 应 自研芯片-自研5nm智能驾驶芯片，主流主机 厂仅华 为和特 斯 拉可做到。-自研5nm的智能驾驶芯片*2，可 与蔚来 自研AD架构更好融合，利用率更高，算法可快速 从Orinx切换 至自研芯片上。 -首次加入专为全域智能驾驶设计的侧 向广角 激光雷 达-超两距激光雷达、4D成像雷达在内 的31个高 性能感 知硬件，最大可感知范围超过40万 平米。 全新三电系统-国内首个全域900V架构，最高支持600kW充电功率，峰值电流765A，超越友 商522kW最高功率，711A峰值电流；-自研46105大圆柱电芯，能量密度292Wh/kg，麒麟电池255Wh/kg；自研电池包，体积利用率>84%，超越麒麟电池72%；-自研340kW永磁电机，油冷系统，国内首款采用W-Pin绕线工艺；同时自研自产1200V碳化硅 5-纵向“天空岛”，配备天幕和256色漫 反射环 形灯-45°，582mm的座垫宽 度、一 键舒躺11项联动 调节 首个主动悬架-可真正做到提前感知判断路况并做出 相应动 作，面 对任何 路况都如履平地而不会发生倾斜。-相较于保时捷最新主动悬架可调整性 更佳。 数据来源：蔚来发布会 颠覆性体验感打通消费者消费升级感受空间，用户对智能化功能需求度变高。未来车只分为“能自动驾驶”，和“不能自动驾驶”的。跟车辅助类和主动安全类功能的需求度变高，超过20%的用户认为这些功能是"必须有"的。对特定场景下的功能也有一定期待，比如在拥堵路段提供驾驶辅助功能。颠覆性体验感打通消费者科技感想象空间，智能化带来汽车定位的差异。智能汽车属性更加多元更为广泛，油车的定位就是交通工具，从A到B。当电车作为一个移动生活空间的存在，才有那么多智能化属性的想象空间。未来或许有IV2X的概念，V2X是为了方便自动驾驶，依然是在交通工具的概念里面。而Intelligent Vehicle则是可以周边各种各样的智能化设备发生交互，比如它是一个反向充电的大充电宝，支持露营，支持其他人的生活。 01 智能化可打造更科技、更安全、更省力的爆款车型。根据品牌自身定位，助力品牌抓住关键特征，个性部分打造差异化竞争。 01 当前与未来市场，品牌之间竞争将愈加残酷，生存是车企的第一需要。想要在如此“内卷”的竞争格局中突围，必须打造品牌力，需要在运营、产业、技术、产品等四维度做到没有短板、优势突出。当下多数车企越过“生存困境”、面临大规模研发与营销投入造成持续性亏损，尤其考验企业的经营策略与执行力。新品孵化是品牌DNA，源源不断的智能化新品孵化为企业持续带来新的正面影响，良性循环，塑造企业“硬质壁垒”。品牌内部DNA的优化远比改进外部市场运营更有意义，可以从根本上调节品牌发展生命线重心的问题。内卷时代没有持续新产品孵化的品牌或面临衰败或消亡，再优秀的外科大夫也无法矫正先天畸形。真正的竞争力来源于品牌新品的概念重塑，必须发展智能化才能在市场中占据一席之地，更科技、更安全、更省力的智能化新品为企业不断增加正面影响力，从而进入良性发展，最终建立属于自己的“硬质壁垒”。 01 自动驾驶能力提升需要软硬件协同，核心靠算法驱动，迭代过程中硬件先行。BEV+TransGormer已被Tesla证实可行，主流车企均沿此技术方向迭代向前，性能升级需要软硬件的共同提升。自动驾驶迭代节奏为硬件阶梯向上，软件持续提升，且软件的迭代落后于硬件。 硬件配置决定了车辆辅助驾驶能力的下限，算法策略决定了辅助驾驶能力的上限。但硬件配置转化为驾驶能力时，不仅需要算法模型对各传感器捕获的信息进行科学融合、得出精准的车辆位置和周围环境信息，更需要对芯片算力的高效调度。因此软实力决定上限。 01 BEV+TransGormer已被Tesla证实可行，主流车企均沿此技术方向迭代向前。单车智能主要通过传感器、控制器、执行器以及人机交互的配合实现。 智能驾驶赛道爆发，激光雷达是最直接的受益行业。“混合方案”是除了特斯拉以外所有自动驾驶玩家的共同选择，激光雷达作为混合方案里的主要传感器，必然会随着智能驾驶赛道爆发而爆发。 随着3年内城市NOA渗透率持续提升，激光雷达出货量持续增长，规模效应带来利润释放，进一步降低成本，提升激光雷达渗透率，进入良性循环。 02 2023NOANOA 电动化和智能座舱带动了第一波电车替代燃油车。自动驾驶产品已经成为刚需，智能化将在未来十年内进一步带动电动车替代燃油车。 就像滴滴改变传统出行方式一样，未来五年内城市NOA将成为自驾出行的主要方式。2023年的NOA是辅助驾驶的天花板，也是智能驾驶的起点。技术进步，AI大模型技术突破，特斯拉FSD在2023年V12实现落地。未来的智驾的产品策略和定价策略会发生变化，从分档购买，转变为先全部预装，分部激活。自动驾驶产品最好的销售场景不是在销售大厅，而是在堵车时。特斯拉的很多车主在买新车时为了省钱没买FSD，但堵车的时候实在逆不过懒惰的人性，直接拿出手机在线完成购买和激活，而且价格还比购买新车时贵。 NOA 02 以城市NOA为代表的无限接近L3的自动驾驶，产品已商业化，渗透率提升的趋势已不可逆。 就像滴滴改变传统出行方式一样，未来五年内城市NOA将成为自驾出行的主要方式，2023年往后，车只分两种，”能自动驾驶”的和“不能自动驾驶的”。 感知方案主要以激光雷达为主导，而毫米波雷达、超声波传感器及摄像头则作为辅助。激光雷达的工作原理，是利用雷达发射光束，测量激光在发射及收回过程其中的时间差、相位差，以此确定车与障碍物的距离，实现感知和及时避障。 数据来源：汽车之家，《自动驾驶中的雷达感知：探索不同的数据表示》 NOA 02 激光雷达是NOA必备要件，未来自动驾驶汽车无论商用车还是乘用车都需要配置激光雷达。中国2022年汽车总销量2000万+台，新能源汽车目前占比30%+，我们认为激光雷达占电动车的渗透率将在3年内从5%提高到30%，三年内激光雷达年出货量有望达到300万台以上，成本会随产销量放大而大幅度下降。 算法模型难以涵盖城市通勤所有突发情况，激光雷达测距远，给车以足够时间反应应对突发情况，有效解决长尾效应难题，且消费者最愿意为安全付出溢价。 02 激光雷达（Light Detection And Ranging，简称为LiDAR）在短时间内向周围环境发射大量光子，通过测量反射回来光子的飞行时间（TOF, Time of Flight），计算与周围物体的距离。 激光雷达被广泛用于无人驾驶汽车和机器人领域，被誉为广义机器人的“眼睛”，是一种通过发射激光来测量物体与传感器之间精确距离的主动测量装置。激光雷达通过激光器和探测器组成的收发阵列，结合光束扫描，可以对广义机器人所处环境进行实时感知，获取周围物体的精确距离及轮廓信息，以实现避障功能，在环境中通过激光雷达的定位精度可达厘米量级，以实现自主导航。 02 1 02 国内车厂的软件和算法比特斯拉落后，但激光雷达是作弊器，不需要复杂的算法计算景深生成3D模型，直接通过雷达波反射形成点云图。AI大模型的技术突破，特斯拉的FSD的V12已落地。国内车厂在激光雷达的加持下，虽然多付了一些硬件成本，但弥补了软件的不足，可以在L2级别拉平与特斯拉智驾方案的使用效果差距。 17 2 02   2 02   02 :  02 02 ••• •• 4D02    03 L3 03 L3是区分辅助驾驶与智能驾驶的关键节点，L0-L2“人为主、车为辅”，L3之后“车为主、人为辅”。随着技术持续升级，智能驾驶功能有望持续落地。跟据《汽车驾驶自动化分级》标准，智能驾驶技术可划分为L0-L5共六个级别。从实现功能来看，L0级别主要完成向驾驶员发出警告信息的任务；L1实现了行驶过程中可以完成定速巡航等功能；L2方案的主要功能是自适应巡航、自动紧急制动、自动泊车辅助等；L3方案可以完成高速引导驾驶和自动变道辅助等功能；L4的代表功能是领航驾驶辅助和自主代客泊车，实现更多智能驾驶场景的覆盖；L5可以实现完全智能驾驶。 03 技术成熟后，国家进行投入，颁布支持政策，指明产业方向。政策法规的持续迭代保证智能驾驶行业快速发展，目前已对高级别方案的车辆要求、人员要求、安全要求等方面做出明确规定，未来全国性法规的持续完善有望推动智能驾驶的全面升级。 未来2-3年内技术逐渐成熟落地，L3级别车辆或可面世。截至2023年8月，全国累计开放测试道路超过2万公里，已具备一定的量产条件。 L3 03 L2+及以上硬件方案BOM成本中，决策层（自动驾驶芯片、域控制器）与感知层（车载摄像头、激光雷达等）成本最高，未来有望进一步降本。 2021年：据IHSMarkit，2021Q1新车L2搭载率为13.1%，2022年L2全年渗透率超过25%，2025年达近60%。 2030年：据IHSMarkit，L2搭载方案有望下沉至5-15w价格区间，2030年L2渗透率有望逼近60%；规模效应驱动硬件成本下降，L3及以上2030年渗透率有望达20%。RoboTaxi商用化落地快速推进，2030年L4渗透率有望达到11%。 激光雷达迅速降本03 聪明的大脑更为关键。传感器以毫米波雷达和超声波雷达为主，用以解决ACC等较低级别的辅助驾驶功能。而为了进一步实现汽车自动驾驶，车载摄像头、激光雷达等传感器相继加速上车。特斯拉采用纯视觉方案.聪明的大脑更关键。相比较于有激光雷达的方案，纯视觉方案最大的优势就是成本更优，摄像头的成本只有几十美元，这意味着大部分价格区间的车型都可以覆盖这一成本，为智能驾驶的快速推广奠定了硬件基础。另一方面，与激光雷达相比，摄像头收集到的数据更加丰富，更适合喂养智能驾驶系统来实现数据驱动，实现聪明的大脑。 03 新能源车全生命周期成本显著低于燃油车。燃油车已没有太多成本下探空间，即使新能源购置税优惠政策将在2027年底退出，新能源车全生命周期成本仍显著低于燃油车。 新能源车全生命周期成本未来降本潜力大。当前新能源车全生命周期成本比燃油车低约10%，未来新能源车降价空间更大，燃油车维护成本或持续上行，假设维护成本不变，2027年全生命周期成本差或达20%。 03 未来整车现有部件降本空间仍大。新能源车电池及上游原材料持续降价，叠加一体化压铸技术落地，新能源车未来降价空间大，降价趋势明显。由于锂矿开采成本大幅低于现价，锂盐价格将随着供给释放而下跌，碳酸锂、电芯价格降幅可达50%。 智能化部件降本趋势同样明显，激光雷达上车可以保持经济性优势。激光雷达等智能化部件进入拐点放量期，带动价格快速下行，未来有望成为20万元以下汽车标配。2020年至2023年，摄像头、激光雷达降幅分别达80%、95%。2023年至2028年，激光雷达价格有望降幅达30%，域控制器价格降幅接近30%。 03 激光雷达行业的上游产业链主要包括激光器和探测器、FPGA芯片、模拟芯片供应商，以及光学部件生产和加工商。目前都在逐步国产化。 905nm1550nm 03 激光光源——905nm向1550nm逐渐演进。905nm光源采用的半导体激光器成本要低于1550nm光源的光纤激光器，但是1550nm光源人眼安全性更高，受日光、大气散射等干扰更小，更易穿透大气。 ToFFMCW03 FMCWToF依旧是主流。FMCW为未来方向，目前ToF市场相对