智能驾驶系列报告（一）：华为智能驾驶方案简剖

智能驾驶系列报告（一）：华为智能驾驶方案简剖 分析师：李蕙S0910519100001联系人：曾晓婷 核心观点 u华为ADS智驾方案始终坚持激光雷达+毫米波雷达+摄像头的多传感器融合路线，行业降本压力下硬件配置从超配逐步转向贴合实际需求，带动整体硬件成本下降。1）单车传感器数量呈现下降趋势，包括激光雷达从3个减配至1个、毫米波雷达从6R减配至3R、摄像头数量亦有所减少；2）车侧算力从400TOPS降低至200TOPS、更贴合实际需求，同时或在探索“Max + Pro”双版本智驾硬件配置方案。 u算法架构方面，从2021年的ADS 1.0到2023年的ADS 2.0，障碍物识别从人工标注走向自主决策、道路识别上从有图方案转为无图方案，而今年4月发布的3.0版本采用端到端大模型。华为ADS在感知、决策规划两大方面持续迭代：1）障碍物识别方面，从BEV升级至GOD，优化对异形障碍物、罕见障碍物的识别性能；2）车道识别及路径规划方面，从1.0的“有高精地图”转向2.0的“无图”，无外购高精地图基础下，采用RCR算法完成车道实时识别及路径规划，提升了智驾方案的城市泛化速度及更新频率；3）ADS 3.0采用端到端大模型，有别于特斯拉所宣传的“大一统”模型，华为ADS采用感知+决策分层的GOD+PDP架构。 u智驾生态逐步扩大，华为作为国内领先智驾厂商有望引领产业发展。华为目前已与五大车企深度合作，三大合作模式下终端车企“朋友圈”陆续开拓中。ADS高阶包或已实现销售规模超30亿元，车BU已接近盈亏平衡。同时，华为积极参与国内智驾标准建立，未来有望持续引领我国智驾产业发展。华为智驾持续发展带动其合作车型竞争力不断提升，因此我们推荐关注华为合作智驾车型相关供应链的发展机遇。 u风险提示：智能驾驶安全风险、新能源汽车行业竞争加剧的风险、智能驾驶技术发展不及预期的风险等风险 目录 历史迭代：从ADS1.0到ADS3.0，坚持多传感器融合方案 硬件配置：化繁为简，传感器用量趋于减少 硬件方案变化的可能探讨：激光雷达VS毫米波雷达 算法架构：从人工标注到自主决策，由有图转向无图 华为智驾生态持续做大，有望继续引领我国产业发展 风险提示 目录 历史迭代：从ADS1.0到ADS3.0，坚持多传感器融合方案 硬件配置：化繁为简，传感器用量趋于减少 硬件方案变化的可能探讨：激光雷达VS毫米波雷达 算法架构：从人工标注到自主决策，由有图转向无图 华为智驾生态持续做大，有望继续引领我国产业发展 风险提示 历史迭代：从ADS1.0到ADS3.0，坚持多传感器融合方案 u华为高阶智能驾驶系统（ADS）最新版本为今年4月智能汽车解决方案发布会上官宣的华为乾崑ADS 3.0，预计将在与北汽合作的豪华旗舰轿车享界S9上首发搭载。此前的1.0及2.0版本分别于2021年及2023年发布。相较于历史版本，ADS3.0在软件架构及功能上均有所升级。 华为ADS硬件迭代：坚持多传感器融合方案 华为ADS硬件迭代：坚持多传感器融合方案 u从ADS1.0到3.0迭代过程中，华为坚持多传感器方案，通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器互补融合感知，以达到在恶劣天气及光线不足情况下仍能有较好的感知识别表现。 u摄像头作为基础的图像信息采集传感器，起到不可或缺的作用。天气及光照条件较佳时，激光雷达可采集较为丰富的周边环境信息并生成3D环境图像，其成像质量较佳；极端天气或夜晚条件下，毫米波雷达可辅助完成环境信息的采集及障碍物探测，并与摄像头采集到的信息进行融合，实现在各种环境条件下，以及对异形障碍物均有较佳的性能表现。超声波雷达成本较低、对短距的感知探测强，为泊车辅助的必备元件。 目录 历史迭代：从ADS1.0到ADS3.0，坚持多传感器融合方案 硬件配置：化繁为简，传感器用量趋于减少 硬件方案变化的可能探讨：激光雷达VS毫米波雷达 算法架构：从人工标注到自主决策，由有图转向无图 鸿蒙智行不断“扩圈”，持续做大智驾生态 风险提示 硬件配置：化繁为简，雷达用量趋于减少 u在硬件配置上，华为ADS坚持多传感器融合方案。考虑到目前ADS3.0尚未公布对应的硬件配置方案，我们从ADS1.0及ADS2.0的硬件配置对比分析来看，硬件数量持续“做减法”，包括激光雷达用量、毫米波雷达用量、摄像头用量均有所减少，同时，端侧处理器简化算力配置，以进一步降低总成本。 一、激光雷达：硬件成本核心，数量大幅下降 u细分来看，激光雷达的数量减少是硬件总成本降低的核心原因。尽管近年来随着规模应用及上游原材料下降等因素，激光雷达产品均价呈现大幅下降，但目前其单价范围仍在数百美元至数千美元不等，横向对比来看，激光雷达依然是智驾硬件方案中最为昂贵的配置之一。因此，由ADS1.0向2.0的迭代中激光雷达用量从3个减配至1个，去除了2个侧向激光雷达，仅保留1个前向激光雷达，使得对应成本大幅减少。 激光雷达主要使用激光束来计算物体到目标表面的可变距离，工作原理为向目标发射激光束后，将接收到的从目标反射回来的激光束与发射束进行比较，从而获得目标距离、方位、高度、速度、姿态、形状等多项参数，以协助汽车认知路面自然环境、创建车辆周围环境的3D地图。 u虽然用量减少，但硬件实现升级。ADS 1.0中采用的是华为自研的96线激光雷达，而ADS 2.0中根据车型不同，采用等效126线的速腾聚创M1雷达或192线（业界车规级量产最高线数）激光雷达，ADS 3.0预计亦将采用自研的192线激光雷达，在分辨率、刷新频率上持续提升。 激光雷达竞争格局：集中度高，国产厂商占据绝对主导 u随着我国新能源汽车产业的快速发展，国内激光雷达竞争格局发生了较为深刻的变化。2021年以前，国内激光雷达市场主要由Velodyne、法雷奥等国外厂商占据主导地位，国产厂商占比较低；2021年末，随着搭载国产激光雷达的车型陆续发布、交付，国产厂商的市场份额快速抬升。目前禾赛科技、速腾聚创、华为技术及图达通四家国产厂商合计市占率超过97%。 –预计2024年激光雷达搭载量将达到百万级别：据高工智能汽车，2023年国内乘用车（不含进出口）前装标配激光雷达交付57.09万颗，2024年1-4月交付30.63万颗，预计2024年搭载量将达到120-150万规模。 –今年Q1数据来看，速腾聚创市场份额过半：根据盖世汽车最新数据，速腾聚创今年Q1凭借11.61万颗的交付量占据国内前装激光雷达搭载榜首，市场份额达到51.6%；华为凭借4.18万颗的交付量占据榜二，市占率为18.6%。 二、毫米波雷达：传统雷达用量减少，探索4D产品的使用 毫米波雷达使用在毫米波频段的探测波，由发射机通过雷达天线发射电磁波，遇到障碍物反射，再由接收机接收，根据收发之间的时间差测得目标的距离、角度、车速等数据。其可探测距离较远，可靠性相对较高。目前在汽车中主要用于ACC巡航、AEB主动刹车两大场景。 u毫米波雷达可分为前向雷达、角雷达。从探测距离及安装位置来看，毫米波雷达可分为前向雷达和角雷达，其中前向雷达的探测范围在200m以内，负责实时获取车前方的目标信息；而角雷达位于车的四角，主要用于监测内外后视镜视觉盲区的移动物体，相比前雷达而言探测距离较短。 u毫米波雷达用量亦呈现下降趋势。华为ADS1.0中配置了1颗前向雷达及1颗后向雷达、4颗角雷达，而在ADS2.0中仅保留了1颗前向雷达及2颗角雷达。 u华为推出自研4D毫米波雷达并有望搭载于享界S9。4D毫米波雷达相较于传统毫米波雷达新增了1D高度信息，可实现类似激光雷达的成像功能，目前行业正积极探索4D毫米波雷达的使用。华为在今年4月首发了自研的高精度4D毫米波雷达，其相较于传统雷达探测距离提升35%达到280m，且支持泊车模式，垂直视野3倍提升至60°，距离精度提升4倍至5厘米。据官网，即将于8月发布的享界S9将标配4D毫米波雷达。 毫米波雷达竞争格局：国际企业主导，角雷达率先国产化 u目前我国车载毫米波雷达以外资厂商为主，行业集中度相对较高；与功能安全等级较高的前向雷达相比，角雷达国产化进展相对较优。 u国内市场搭载量在千万级别：2022年我国车载毫米波雷达前装搭载量为1793万台，同比增长31.1%。 u华为、福瑞泰克、森思泰克角雷达占据一定份额：分前向雷达及角雷达来看，角雷达国产化优于前向雷达，今年1-4月华为、福瑞泰克均进入前五大厂商，海康威视子公司森思泰克市占率6.46%。而前装雷达由博世、大陆、电装等国际厂商主导，CR5超过95%；该领域较为领先的国产厂商为森思泰克。 三、摄像头：前视方案由多目向双目转换 u摄像头从多目转向双目，与行业主流趋势一致。摄像头作为汽车自动驾驶系统的视觉传感器，主要起到搜集车辆周边环境、人、车情况等图像信息的作用。根据配备摄像头的数量，车载摄像头方案可分为单目/双目/多目。单目相机最为常见，其视距较远，但无法获取深度信息；双目相机拥有两个摄像头，可获取深度信息，但需要较为精确的相机标定；多目相机在双目相机基础上可获得更多信息，但在信息融合、计算等层面需要更多的支持，成本相对较高。目前国内主流厂商的前视相机大部分采用多目方案，但随着摄像头分辨率提升及出于成本考量，配备摄像头数量逐步从2个以上减少为2个。 四、车载算力：逐步贴近实际需求 u车侧算力从超配转向贴合实际需求。从产品发布历史来看，从MDC 300F到MDC 810，CPU及算力配置呈现升级，但实际上车算力从ADS1.0的400TOPS降至ADS 2.0的200TOPS；大算力硬件的搭载或为未来升级更高等级的自动驾驶方案做好准备，但现阶段应用中或出现算力冗余，带来不必要的功耗及里程问题，如蔚来ET7搭载了4颗Orin芯片，总算力达到1016TOPS，但目前实际运用中仅2颗Orin SoC参与实际的实时自动驾驶数据处理。 四、车载算力：从全系标配开始转向“高+低”双版本配置 u华为在2023年11月发布的智界S7上探索了“Max + Pro”双版本方案模式，其中Max系列（包括Max、Max+、Max RS、Ultra版本）支持城市NCA、标配1颗192线激光雷达，建议零售价在26.98万元及以上；Pro版支持高速NCA、无激光雷达，建议零售价为24.98万元。 u从行业情况来看，自2022年，以是否能够支撑城市NOA为界，包括小鹏、理想在内的部分主流智驾厂商在硬件配置上已开始出现“Max + Pro”双版本方案，其中Max版本支持城市NOA、搭载较高算力，为未来的智驾系统升级做好准备，Pro版本支持高速NOA、算力配置相对较低，保障已较为成熟的L2级智能驾驶的实现。 u小鹏在2022年9月下旬正式发布小鹏G9、推出支持XNGP的Max版本和支持Xpilot的Pro版本。后续发布的P7i、G6、2024款G9也延续了Max + Pro双版本方案。 u2022年9月30日，理想汽车在发布L8时推出L8 Max及L8 Pro双版本。2023年发布的L7亦延续双版本方案。 目录 历史迭代：从ADS1.0到ADS3.0，坚持多传感器融合方案 硬件配置：化繁为简，传感器用量趋于减少 硬件方案变化的可能探讨：激光雷达VS毫米波雷达 算法架构：从人工标注到自主决策，由有图转向无图 华为智驾生态持续做大，有望继续引领我国产业发展 风险提示 激光雷达VS 4D毫米波雷达：鹿死谁手？ u目前行业主流的多传感器融合方案中，激光雷达由于成像质量高而多作为主传感器，但其价格较为高昂。在国内下游厂商成本压力加剧情况下，一方面，成本优势明显的4D毫米波雷达已具备成像能力，随着性能逐步提升，车企有望使用4D毫米波雷达替代激光雷达；另一方面，随着规模放量及原材料价格下降，激光雷达价格不再“高冷”，从过去的数千美金已降至数百美金。 禾赛创始人投资的傲图科技旗下4D毫米波雷达首款产品V1参数：最大探测距离350m，最大距离分辨率为0.31m