重啓雷達,馬斯克被 “打臉”?這個車聯網產品正處於爆發前夜
中信建投指出,特斯拉本次重拾雷達方案一方面可能是因為減配了雷達的特斯拉自動駕駛表現不盡如人意,另一方面雷達成本持續降低的同時清晰度在逐步增加。
距離剛剛割掉特斯拉汽車上最後一顆雷達僅兩個月,馬斯克又 “反悔” 了。
據集微網消息,特斯拉最新提交的一份材料顯示,最早明年 1 月中旬,一款新的雷達將重新上車。這份材料上交至 FCC(關國聯邦通訊委員會),主要目的是申請延長 60 天的保密期,暫不對外雷達的具體細節、外觀照片。
此前曾嫌棄雷達方案
事實上,馬斯克對雷達的嫌棄,業內眾所周知。
一直以來,馬斯克都認為,汽車自動駕駛應該和人類司機一樣,採用純視覺系統。人類可以依靠眼睛和智力來進行判斷和駕駛,汽車同樣可以通過相機和 AI 技術來控制。
2019 年特斯拉的"Autonomy Day"上,馬斯克就直接對激光雷達開炮:激光雷達就像是人身上長了一堆闌尾,是傻子的玩意,任何人用激光雷達都註定失敗。
2021 年 5 月,特斯拉開始在從其車輛中移除毫米波雷達;隨後今年 10 月,又開始從為北美、歐洲、中東和台灣製造的 Model 3 和 Model Y 上拆除了 12 個超聲波傳感器。
至此,特斯拉傳感器方案從 “8 攝像頭 +1 毫米波雷達 +12 超聲波雷達” 的多傳感器方案減為 “8 攝像頭” 的純視覺方案。
為啥要重新裝回雷達?
中信建投指出,特斯拉本次重拾雷達方案一方面可能是因為減配了雷達的特斯拉自動駕駛表現不盡如人意,另一方面雷達成本持續降低的同時清晰度在逐步增加。
相關文件顯示,本款重新上車的雷達為編號 “1541584” 的非脈衝汽車毫米波雷達(與 FMCW 雷達較為類似),工作頻率為 76-77GHz,支持三個掃頻模式,最大掃頻帶寬為 700MHz,幀週期約為 67ms,業界推測其或為一顆 4D 成像雷達。
中信建投表示,相對傳統毫米波雷達,4D 成像雷達使用多輸入多輸出(MIMO)天線陣列對周圍環境進行高分辨率感知,在距離、速度、方位的三維信息基礎上增加了高度信息,並在角度、速度分辨率均有所提升,可初步判定靜止物體與車輛的位置關係,彌補了傳統毫米波雷達的性能短板,有望成為高階自動駕駛的優質傳感器選項。
根據高工智能汽車研究院,4D 成像雷達將從 2023 年初開始小規模前裝導入,2024 年定點/搭載量有望突破百萬顆,中信建投稱特斯拉重拾雷達方案也表明,當前純視覺方案還難以滿足安全冗餘需求,多傳感器前融合仍是未來的大勢所趨,隨着高階 ADAS 滲透率不斷提升,激光雷達、4D成像雷達等傳感器市場未來將保持高速成長。
激光雷達進入普及元年,正處於爆發前夕
值得一提的是,與馬斯克不同的是,國內車企卻一直積極擁抱雷達方案,尤其是激光雷達。
2021 年 10 月,小鵬 P5 作為全球首款量產激光雷達智能汽車正式下線交付,激光雷達產業進入商業化落地階段。
2022 年,多款激光雷達量產車型重磅發佈,新勢力開啓 “軍備競賽”,華西證券稱激光雷達進入普及元年。截止目前,國內宣佈搭載激光雷達的車型已超過 20 款,包括蔚來 ET7、理想 L9、極狐αS HI、阿維塔 11、智己 L7 等。
資料顯示,激光雷達是一種向被測目標發射探測信號,然後測量反射或散射信號的到達時間、強弱程度等參數,以確定目標的距離、方位、運動狀態及表面光學特徵的雷達系統。
的優點包括:1)具有極高的距離分辨率、角分辨率和速度分辨率;2)抗干擾能力強;3)獲取的信息量豐富,可直接獲取目標的距離、角度、反射強度、速度等信息,生成目標的多維度圖像;4)可全天時工作。相比於毫米波雷達,激光雷達可實現對人體的探測,相比於攝像頭,激光雷達的探測距離更遠。
另外,國盛證券稱在類似於隧道,車庫等弱光的環境,激光雷達較攝像頭方案具有絕對優勢,不可替代。根據 ElecFans,搭載激光雷達自動駕駛系統安全性可達 99.99%,而攝像頭、毫米波雷達等傳感器僅能保證 99.0%。
華西證券稱,目前車載激光雷達市場正處於爆發前夕,千億市場正在開啓。
據其測算,預計我國乘用車領域激光雷達市場空間在 2025 年將達到 261 億元,到 2030 年將達到 980 億元。我國乘用車領域激光雷達市場規模未來 3 年複合增速能達到 200%+,2025 年至 2030 年複合增速達到 30% 以上。
相關產業鏈及公司
據華西證券研報,激光雷達的核心部件包括激光器、探測器、光學系統、掃描系統、主控芯片等。
1)發射器方面,由 EEL 向 VCSEL 發展;2)探測器方面,未來 SPAD/SiPM 替代 APD 是大勢所趨;3)掃描類型方面,由機械式向純固態式發展;MEMS 激光雷達或為中期主流方案,OPA 距離商用還有一定距離,FLASH 激光雷達有望率先實現商用;4)測距方式方面,FMCW 激光雷達有望突圍。
相關公司方面,主要包括: