竞争是必然、协作是必须 自动驾驶传感器未来“都挺好”

据麦姆斯咨询介绍，近些年，自动驾驶汽车发展迅猛。Waymo自动驾驶车队，亦或首款搭载激光雷达（LiDAR）的奥迪A8，都表明了这个领域的高热度。不过，当前的“自动驾驶”车辆包含两种类型：其中之一是嵌入了多种传感器的无人驾驶汽车，搭载摄像头、激光雷达和雷达，以实现完全自动驾驶；另一种是配备高级驾驶辅助系统（ADAS）的乘用车，仅嵌入数量有限的传感器，用于实现部分自动驾驶。据Yole近期更新的《汽车和工业应用的激光雷达-2019版》报告预测，到2024年汽车激光雷达市场规模将增长至42亿美元。

能够监测驾驶环境的3级ADAS目前仍然有一定的不确定性，因为原始设备制造商（OEM）的目标是部分自动化。对于这一层级的自动驾驶，OEM将定义汽车自动驾驶的使用案例，即车辆何时可以自动驾驶。目前，OEM通常指向两种用例：交通拥堵和/或高速公路驾驶。例如，OEM将选择何时启用自动驾驶模式，并且可以定义避免夜间状况。OEM的这些选择主要出于成本驱动，将直接影响ADAS车辆中嵌入的传感器类型和数量。

此外，传统传感器的性能仍在不断提高，摄像头、雷达和超声波传感器的组合成本更低，并且足以满足这种自动驾驶水平的需求。由于其成本应该仍然可以为客户所接受，所以这种解决方案可供大部分OEM应用。而对于高端OEM和豪华车型的ADAS产品系列，客户有意愿采用最新的技术，从而能够实现差异化，可以提供另一种应用激光雷达的解决方案。这种解决方案可以提供更高级的功能，或增加更多的自动驾驶场景。

自动驾驶汽车需要全面把握周围的环境信息，才能安全行驶。有许多传感器可用于向自动驾驶车辆提供这些信息，包括摄像头和全球导航卫星系统（GNSS）传感器等。不过，只有三种传感模型可以提供直接距离测量：用于短距离测距的超声波传感器，用于物体探测的雷达，和用于3D环境感知的激光雷达。

现在，这些传感器既可用于乘用车，也可用于无人驾驶汽车，但应用之间存在差异。乘用车具有有限的自动驾驶能力，而根据定义，无人驾驶汽车必须依赖传感器冗余实现完全自动驾驶。由于空气会造成超声波大幅衰减，因此，超声波传感器的探测范围被限制在数米，它们主要用于泊车辅助。雷达在乘用车中通常用于自适应巡航控制（ACC）和自主紧急制动（AEB）。因此，在Yole最新的《汽车雷达和无线通信-2019版》报告中预测，汽车雷达市场规模将在2024年超过80亿美元。

无人驾驶汽车既可以使用具有大型天线阵列的4D成像雷达，实现低于1°的角度分辨率，也可以使用数十个小型超宽带高分辨率雷达。不过，目前4D成像雷达的尺寸大于10 x 10 cm，这使得常规汽车设计师不太待见它们。同时，超宽带雷达的探测范围也局限在数十米内。而价格高达数千美元的激光雷达，对于汽车制造商来说没什么吸引力。不过，它们高达200米的探测范围、0.1°的角分辨率等高性能，受到无人驾驶汽车公司的广泛青睐。

毫无疑问，未来这些技术还将继续发展。其中一个推动因素，是将它们集成到乘用车中，以实现3级ADAS。在2019年，3D雷达将走向市场，带来垂直视场和多普勒传感能力。3D雷达、摄像头和GNSS的传感器融合，或将足以达到3级ADAS所需的车道级精度。这种情况或将严重影响激光雷达的业务发展，限制激光雷达在汽车市场的应用。

此外，4D成像雷达的进一步开发，有望使其适用于个人乘用车辆。首批商业化产品可能会在2025~2030年上市，正好赶上4级ADAS的市场渗透。对于激光雷达传感器，得益于MEMS光学扫描和Flash激光雷达光电探测器阵列等新技术的应用，预计将使激光雷达传感器的价格在同时期获得大幅下降。激光雷达售价降低的另一个关键因素是市场规模效应，产量的规模化导致价格下降。

传感器产业炙手可热，没人可以真正预知4级ADAS及以后的传感器组合最终会如何发展。因此，产业正在投资未来最有前景的技术。雷达和激光雷达的性能和成本竞赛已经开始，竞争有利于推动自动驾驶技术的不断向前。这值得我们密切关注！