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自动驾驶视觉方案及多传感器融合方案各自优劣势及市场份额目前在自动驾驶方案中，主要有2种，一种是视觉方案，以特斯拉为代表，此方案以摄像头为主导来感知外界信息，属于被动视觉，由于需要处理行驶过程中产生的大量数据，因此对算法和算力要求高，特点是“轻感知、重计算”，整体成本较低。另一种是多传感器融合方案，也是目前大多数车企采用的方案，这种方案往往同时搭载摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等多种传感器，依靠激光雷达创建周围环境的3D感知图，同时融合不同传感器的优势进行互补，从而感知外界信息，特点是“重感知，轻计算”，早期激光雷达成本高达几万美元，目前已下探至几百美元水平，为激光雷达的推广使用奠定了基础。图表1：自动驾驶视觉主导方案VS激光雷达主导方案资料来源：盖世汽车，五矿证券研究所（1）视觉方案向纯视觉方案升级马斯克曾多次在公开场合表示不使用激光雷达，他认为激光雷达“昂贵、丑陋、毫无意义”，而且通过摄像头感知开发和训练一套模拟人类视觉的神经网络，就能够实现自动驾驶。从目前在售的特斯拉Model3来看，该车搭载了8颗摄像头，12颗超声波雷达以及1颗毫米波雷达。8颗摄像头可为车辆马斯克曾多次在公开场合表示不使用激光雷达，他认为激光雷达“昂贵、丑陋毫无意义”，而且通过摄像头感知开发和训练一套模拟人类视觉的神经网络，就能够实现自动驾驶。从目前在售的特斯拉Model3来看，该车搭载了8颗摄像头，12颗超声波雷达以及1颗毫米波雷达。8颗摄像头可为车辆提供360°视角，前视窄野摄像头最大探测距离可达250m；12颗超声波雷达则用于完善视觉系统的探测效果；1颗毫米波雷达以冗余波长提供有关周围环境的汽提塔数据，这些可以穿透大雨，雾气，灰尘甚至前车之辆。最新的信息显示，特斯拉在美国官网宣布，“从2022年2月中旬开始，所有为北美地区市场生产的ModelS和ModelX车型都将引入特斯拉纯视觉方案，即承诺其司机辅助驾驶系统Autopilot和全自动驾驶（和全自动驾驶（FSD）套件将采用基于摄像头的感知方式。”这意味着特斯拉原有的视觉方案升级为纯，取消了毫米波雷达。图表2：Model3各传感器和计算单元位置资料来源：SystemPlus，五矿证券研究所图表3：ModelS各传感器位置资料来源：Nexperia，五矿证券研究所图表4：特斯拉视觉方案覆盖范围资料来源：Yole，五矿证券研究所图表5：特斯拉纯视觉方案覆盖范围资料来源：Tesla，五矿证券研究所（2）多传感器融合方案百花齐放多传感器融合方案以Waymo为代表，是以激光雷达为主导，同时兼具摄像头、超声波雷达、毫米波雷达等多种传感器的融合方案，包括奥迪A8、沃尔沃XC90等众多车型均搭载了激光雷达、摄像头、超声波雷达、毫米波雷达等多种传感器，通过融合多种传感器，形成性能优势互补，不断提升自动驾驶水平。从覆盖范围和功能上，长距毫米波雷达位于车头，探测距离最远，主要用于自适应巡航控制；激光雷达一般位于车顶前方，探测距离次之，主要用于车辆紧急制动、行人检探测和碰撞避免；摄像头位于车身四周，探测距离更短一些，但是探测距离更短一些，但是能覆盖周围360°范围，前视摄像头主要用于交通标志识别和车道偏离报警，侧视摄像头主要用于车身两侧环视，后视摄像头主要用于停车辅助和车身后方环视；中短距毫米波雷达位于车头和尾，探测距离比摄像头稍短，前置倒车横向流预警，侧后方主要用于盲点检测，后置主要用于方碰撞预警；覆盖范围最小的是超声波雷达，位于车头和尾，主要用于停车辅助全球卫星导航系统位于车顶，主要用于车辆定位和导航。图表6：多传感器融合方案各传感器覆盖范围和作用资料来源：NovAtel，五矿证券研究所随着自动驾驶级别逐步提升，功能逐渐丰富，传感器用量及价值量也水涨船高。根据Yole数据：L1级别具备主动巡航控制（ACC）、车道偏离警告系统（LDWAS）功能，需要6颗传感器，包括4颗超声波雷达、1颗毫米波雷达（长距）、1颗摄像头，合计260美元；L2级别增加了停车辅助（PA）、车道维持辅助（LKA）功能，需要13颗传感器，包括8颗超声波雷达、1颗毫米波雷达（长距）、4颗摄像头，合计405美元；L3级别增加了自动紧急制动（AEB）、驾驶员监控（DM）、交通堵塞辅助（TJA）功能，需要24颗传感器，包括8颗超声波雷达、6颗毫米波雷达（2颗长距+4颗短距）、7颗摄像头（4颗环视+2颗前视+1颗其他）、1颗辐射热测量计、1颗激光雷达、1个航位推算系统，合计2050美元；L4级别增加了传感器融合（SensorFusion）、高速自动驾驶（APHighway）功能，需要38颗传感器，包括10颗超声波雷达、8颗毫米波雷达（2颗长距+6颗短距）、13颗摄像头（6颗环视+3颗前视+4颗其他）、1颗辐射热测量计、5颗激光雷达、1个航位推算系统，合计3430美元；L5级别增加了随时随地自动驾驶（APAnywhere）功能，需要35颗传感器，包括10颗超声波雷达、8颗毫米波雷达（2颗长距+6颗短距）、9颗摄像头（3颗前视+6颗其他）、1颗辐射热测量计、5颗激光雷达、2个航位推算系统，合计3170美元。图表6：自动驾驶L1-L5级别对应传感器数量（颗）及单价（美元）资料来源：Yole，五矿证券研究所在自动驾驶发展过程中，传感器种类越来多功能也逐渐丰富，市场规模越来大。根据Yole数据，2020-2025年，摄像头模组市场规将从35亿美元增长至81亿美元，CAGR为18%；毫米波雷达市场规模将从38亿美元增长至91亿美元，CAGR为19%；激光雷达市场规模将从4千万美元增长至17亿美元亿美元，CAGR为113%。2020年中国车载雷达竞争格局中，毫米波雷达占比最大，为66.7%；超声波雷达占比次之，为29.6%，超声波雷达占比最小，为1.9%。我们认为，随着将来自动驾驶渗透率提升，激光雷达成本下降，激光占比有望持续提升。图表7：2020-2030年自动驾驶各类传感器功能变化资料来源：Yole，五矿证券研究所图表8：2020-2025年全球自动驾驶各类传感器市场规模（十亿美元）资料来源：Yole，五矿证券研究所图表9：全球机器驾驶传感器市场规模（十亿美元）资料来源：Yole，五矿证券研究所图表10：2020年中国车载雷达竞争格局资料来源：亿欧，五矿证券研究所不仅是传感器价值量提升，各类传感器中半导体价值量亦稳步增长。根据StrategyAnalytics和Infineon数据，L2级别为160美元，L2+级别为560美元，L3级别为630美元，L4/L5级别为970美元。图表11：L2-L5自动驾驶各类传感器中半导体价值量（美元）资料来源：StrategyAnalytics，Infineon，五矿证券研究所资料来源：汽车之家，各公司官网，五矿证券研究所图表12：蔚来ES6传感器位置分布资料来源：搜狐，五矿证券研究所图表14：小鹏G9传感器位置分布资料来源：搜狐，五矿证券研究所视觉方案严重依赖海量数据训练，特斯拉已经先发制人，在有大量车型销量的前提下，特斯拉视觉算法的训练已经超出其他车企一大截，如果后来的车企采用纯视觉方案，因为起步比特斯拉晚，也没有足够数量的汽车在路上跑，那就没有海量数据训练的基础，没有数据训练也就没有更好的自动驾驶能力，出事故的概率更大，这样反过来又会影响自家汽车的销量，陷入一种恶性循环。因此后来的车企更倾向于采用摄像头+雷达的多传感器融合方案，通过雷达来弥补自身视觉算法能力的不足，从而达到量产商用的自动驾驶水平。特斯拉凭借先发优势，在视觉方案上将持续领先，未来方向是无限接近人眼水平。其他车企起步晚，在视觉方案上将一直处于落后地位，如果特斯拉视觉方案水平发展越快，其他车企视觉方案与特斯拉的差距就会越大，就越不会采用纯视觉方案，否则将陷入恶性循环，导致公司经营面临困境，无法完成商业闭环，因此就会更加坚定的采用视觉+雷达融合方案来提升和完善自动驾驶功能，以求达到甚至超越特斯拉的纯视觉方案。所以我们认为，未来自动驾驶路线的选择，除了在视觉方案和多传感器融合方案技术层面的优劣势对比之外，商业经营可行性也是车企需要重点考虑的问题，未来两种技术路线将可能长期共存。
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