【導讀】信息感知是實現自動駕駛算法的基礎和源泉。對周圍環境做出全麵地識別和判斷是保證智能汽車安全行駛的前提條件。目前
，攝像頭
、毫米波雷達、chaoshengboleidahejiguangleidadoushizidongjiashilingyuchangyongdechuanganqi。chuanganqijishudefazhanhejinbu，duiyucheliangzaifuzajiashihuanjingzhongganzhinenglidetishengzhiguanzhongyao。

要點

信息感知是實現自動駕駛算法的基礎和源泉。對周圍環境做出全麵地識別和判斷是保證智能汽車安全行駛的前提條件。目前，攝像頭、毫米波雷達
、chaoshengboleidahejiguangleidadoushizidongjiashilingyuchangyongdechuanganqi。chuanganqijishudefazhanhejinbu，duiyucheliangzaifuzajiashihuanjingzhongganzhinenglidetishengzhiguanzhongyao。

攝像頭

攝像頭是當今智能汽車最不可或缺的傳感器。它的分辨率高，通過深度神經網絡學習進行模型標定、目標跟蹤和障礙物識別，可用於車外的道路環境感知和車內駕駛員和乘客的監控。汽車製造商們廣泛使用視覺感知方案來實現Level 2及以上的輔助駕駛功能，如前方碰撞警告（FCW）
、車道偏離警告（LDW）、自適應巡航控製（ACC）和自主緊急製動（AEB）等。近些年，ADAS（高級輔助駕駛）裝機率的提高帶動了單車搭載的攝像頭的數目不斷增加。例如，特斯拉為其自動駕駛硬件係統配備了8個攝像頭
，蔚來的ET7安裝了11個攝像頭之多。2019年，全球每部汽車安裝的攝像頭數目平均隻有2.2個

，但Omdia預計到2026年這個數字將翻倍。

隨著攝像頭使用數量的增加
，對攝像頭性能的要求也在提高。采用更分辨率的攝像頭是市場的趨勢，例如蔚來et7智能駕駛搭載11個800wanxiangsushexiangtou。zaigaoduibidudechangjingzhong，shexiangtouchuanganqixinpianxuyaogenggaodedongtaifanweilaibuzhuoyouzhidetuxiang。juyoujiaogaozhenlvdechezaishexiangtounengtigonggengliuchangdeshipinhuamian。chuanganqixinpiandequanjukuaimenjishuyouzhuyubimiangaosuyundongzhongtuxiangde "果凍效應"。此外，汽車攝像頭有一些獨特的要求，如LED閃爍抑製技術
，以確保汽車能正確識別LEDxinhao。suizhezidongjiashijishudebuduanshenru

，chezaishexiangtouhaixuyaoduihuanjingdeshenduxinxijinxinggance。lirujiashiyuanpilaojiancegongneng，yijitongguorenlianshibiequedingjiashiyuanshenfendenggongneng。yinci3D感測技術如ToF等方案將越來越受到市場的關注。

毫米波雷達

毫米波雷達是一種利用毫米波來探測障礙物距離的設備。按照探測距離來分，毫米波雷達可以分為短程雷達（SRR），中程雷達（MRR）以及遠程雷達（LRR）。隨著自動駕駛水平的不斷提高，毫米波雷達因其成本優勢和穩定的工作性能，將被廣泛應用於Level 2及以上自動駕駛車輛。它可以全天候工作，是攝像頭的必要補充。

毫米波雷達正朝著體積更小

、精度更高、探測距離更遠的方向發展。由於法規對自動駕駛的安全性要求不斷提高，24GHz毫米波雷達將逐漸被77GHz的產品取代，因為更高的頻率意味著更高的性能、更寬的帶寬和更好的分辨率。

Omdia預計在Level 3及以上的自動駕駛係統中將平均配備5~8個毫米波雷達，以實現盲點檢測（BSD）、變道輔助（LCA）和後方碰撞警告（RCA）等功能。

超聲波雷達

超聲波是傳統汽車最常用的傳感器之一。它是一種利用發射、接收和處理超聲波信號並獲得目標的距離和位置等信息的裝置。超聲波傳感器在惡劣的天氣條件下，如霧
、雨、雪和弱光條件下表現良好

，而且價格相對便宜。因此
，它被廣泛用於倒車雷達和自動泊車係統。

超聲波雷達的缺點包括反應時間長，視野有限，精度較低。此外，超聲波傳感器很難探測到小型、快速移動的物體或多個物體。Omdia認為從長遠來看
，在較高級自動駕駛汽車中，部分車用超聲波雷達將被性能更好的毫米波雷達取代。

激光雷達

jiguangleidashiyizhongfashejiguangshubingjieshouhuiboyihuodemubiaodesanweihesuduxinxidexitong。jiguangleidagenshexiangtouxiangbitancejuligengyuan，genhaomiboleidaxiangbiduijingtaimubiaodeshibiegengzhunque
，yincibeirenweishiLevel 3jiyishangzidongjiashixitongzuizhongyaodechuanganqi。raner，jiguangleidazaidayuhuodawutianqizhongkenenghuishixiao。lingwai，youyuqichengbenjiaogao，xianjieduanpeibeijiguangleidadecheliangrengjiangyigaoduanchexingweizhu。

從(cong)技(ji)術(shu)趨(qu)勢(shi)來(lai)看(kan)，目(mu)前(qian)半(ban)固(gu)態(tai)式(shi)激(ji)光(guang)雷(lei)達(da)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)的(de)成(cheng)熟(shu)度(du)較(jiao)高(gao)，易(yi)於(yu)通(tong)過(guo)車(che)輛(liang)法(fa)規(gui)
，因(yin)此(ci)成(cheng)為(wei)市(shi)場(chang)主(zhu)流(liu)選(xuan)擇(ze)。未(wei)來(lai)激(ji)光(guang)雷(lei)達(da)將(jiang)朝(chao)著(zhe)小(xiao)型(xing)化(hua)、高分辨率（64通道、128通道
，甚至200通道等）和低成本的固態式解決方案發展。此外，將激光雷達集成到單個芯片的方案將成為長期的技術研發方向。

一直以來，特斯拉憑借其算法優勢和數據儲備推崇“純視覺”感知方案，不使用激光雷達。但其最新的自動駕駛硬件HW4.0中加入了4D毫米波雷達。4D毫米波雷達能夠實現四個維度（3D+高度）的信息感知，且成本低於激光雷達
，未來有望代替短距激光雷達，助力高階自動駕駛的進一步滲透。

由you於yu每mei種zhong類lei型xing的de傳chuan感gan器qi都dou有you其qi局ju限xian性xing，無wu法fa提ti供gong車che輛liang周zhou圍wei環huan境jing的de全quan部bu信xin息xi
，因yin此ci對dui傳chuan感gan器qi融rong合he技ji術shu的de需xu求qiu日ri益yi增zeng加jia。傳chuan感gan器qi融rong合he技ji術shu是shi指zhi將jiang各ge種zhong傳chuan感gan器qi（如毫米波雷達、攝像頭
、激光雷達或超聲波雷達等）獲取的信息融合起來，綜合分析做決策

，以便得到一個更為完整可靠的環境描述，從而提升自動駕駛決策的信心度。

Omdia認(ren)為(wei)
，在(zai)未(wei)來(lai)幾(ji)十(shi)年(nian)裏(li)，隨(sui)著(zhe)智(zhi)能(neng)汽(qi)車(che)取(qu)代(dai)傳(chuan)統(tong)燃(ran)油(you)車(che)的(de)進(jin)程(cheng)加(jia)快(kuai)


，對(dui)各(ge)種(zhong)類(lei)型(xing)傳(chuan)感(gan)器(qi)的(de)需(xu)求(qiu)將(jiang)進(jin)一(yi)步(bu)放(fang)大(da)。而(er)自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)的(de)推(tui)進(jin)也(ye)將(jiang)促(cu)進(jin)傳(chuan)感(gan)器(qi)技(ji)術(shu)持(chi)續(xu)創(chuang)新(xin)
，推(tui)動(dong)傳(chuan)感(gan)器(qi)性(xing)能(neng)達(da)到(dao)更(geng)高(gao)的(de)水(shui)平(ping)。

（來源：Omdia）

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