【研报】通信行业深度报告：放量在即激光雷达开启前装元年-210221（29页）.pdf

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1、一、激光雷达为高阶自动驾驶必备，前装量产元年正开启  “智能化”是我们投资智能汽车大时代的核心关键词和主线，而智能驾驶系统是智能汽车区别于传统汽车最核心的增量部分，按功能可划分为感知-决策-执行三层。 目前，感知层主要分为两派：1）以摄像头+毫米波雷达为主、注重人工智能视觉算法的视觉主导派，以特斯拉为代表(视觉先驱 Mobileye 已投入激光雷达研发)；2）以激光雷达为主、毫米波雷达、摄像头等为辅的激光雷达派，以Waymo、百度为代表。 L3 为自动驾驶的分水岭，代表着主动权从人到车的转变，目前还存在监管和消费者教育等问题；在整车厂推出具有L3 级功能

2、的车型时，仍倾向于在宣传中定位为L2.5 - L3 级别。作为“所见即所得”的传感器，激光雷达可增强感知系统的冗余性，补充毫米波雷达、摄像头缺失的场景，与高精地图配合发挥定位作用。在L3 及以上级别的自动驾驶系统中，激光雷达的作用从辅助走向主导，配备个数也将增加。 我们认为，随着自动驾驶级别的提高和激光雷达技术的进步，激光雷达将成为不可或缺的部件；未来两派将走向融合，自动驾驶感知层将深化体积缩小、控制集成、成本降低、感知多元等趋势。 分析激光信号描绘环境点云图，激光雷达乃高阶自动驾驶标配 激光雷达可分为激光发射、激光接收、光束操纵和信息处理四大系统，通过分析激光信

3、号描绘三维点云图，实现环境实时感知及避障功能。激光雷达（LiDAR，Light Detection And Ranging），采用激光发射器及光束扫描技术发射介于红外线与可见光之间的激光，通过测量激光信号的时间差及相位差描绘周围物体的三维点云图，从而获取精确距离、轮廓信息。 激光雷达最早发明于1960s，早期主要用于太空探测、气象监测、地形勘测、军事测距、武器制导等，自 2005 年美国 DARPA 挑战赛起首次搭载于自动驾驶车辆，目前广泛应用于自动驾驶、物流运输、高精地图、智慧交通、机器人、工业自动化、无人机、测绘等领域。 作为“所见即所得”的传感器，激光雷达可增强感知系

4、统的冗余性，补充毫米波雷达、摄像头缺失的场景，是高阶自动驾驶标配。较短波长及主动激光技术赋能激光雷达测量分辨率高、探测距离远、探测角度大、夜间工作能力强、抗干扰能力强等优势，可直接获取距离、角度、反射强度、速度等信息。在高阶自动驾驶方案中，激光雷达的点位还可通过和高精地图数据匹配来实时定位车辆信息。但是，同时存在成本较高、受恶劣天气影响较大、工作寿命较短等问题，有望通过技术进步、规模量产解决。 而毫米波雷达存在无法探测行人、静止物体等弱点，车载摄像头存在过度依赖光线环境、训练样本等弱点，安全性、可靠性、精度、稳定性均不能得到高度保障。 目前，激光雷达已成为主流高阶自动驾驶玩家必备传感器。96%获加州DMV路测牌照的自动驾驶公司认为激光雷达是必需的零部件，Waymo、Cruise、百度、小马智行等在美国加州 DMV 公布的获得无人驾驶公开道路测试牌照的 65 家公司多搭载自研或外采的激光雷达，主要供应商为Velodyne、禾赛科技等。