佐思汽研发布《2020年自动驾驶传感器芯片行业研究报告》，对自动驾驶所需的视觉传感器芯片、毫米波雷达芯片、激光雷达芯片等的市场规模、技术现状、竞争格局、发展趋势、企业产品等做了分析研究。

　　

　　视觉传感器芯片：功能集成化，产品多样化

　　

　　车载视觉传感器芯片主要包括CMOS 图像传感器（CIS）和 图像信号处理芯片（ISP）。目前CMOS芯片的扩产壁垒高，而CMOS需求的增速又远远高于扩产速度，尤其是近年来自动驾驶快速发展，车载摄像头需求量快速增长，前装960P、1080P车载摄像头CMOS芯片供应较为紧张。

　　

　　就市场格局看，虽然索尼、三星等传统手机CIS厂商相继推出了几款用于自动驾驶的CMOS传感器，但安森美仍然占据市场领先地位。安森美拥有超过50家的汽车生态合作伙伴，涉及业务包括光学镜片、信号处理器，I/O、Interface接口、SoC处理器、软件系统等。

　　

安森美CMOS生态合作伙伴
 

　　

图片来源：安森美

　　

　　在图像处理芯片方面，独立 ISP 芯片性能强大，但成本较高，主要供应商为德州仪器、Mobileye、华为海思等，其中德州仪器（TI）技术积累最深厚、市占率最高。而近年CIS供应商如Aptina、OmniVision也推出最新的内置ISP的CMOS图像传感器集成产品，成本低、面积小、功耗低，但能够完成的算法相对简单，处理能力较弱。在汽车智能化要求提高的背景下，车载摄像头中独立ISP芯片在短期内仍是主流。

　　

　　而随着人工智能与自动驾驶的发展，图像的处理和计算迎来越来越多的挑战，视觉传感器芯片的集成化成为趋势，除了ISP芯片之外，逐渐加入具有AI能力的视觉处理器（VP）芯片。

　　

　　2020年5月，索尼推出的智能视觉传感器IMX500和IMX50就是由像素阵列芯片（感光功能）和逻辑电路芯片（包括计算和存储功能）进行3D堆叠而成，是全球第一款在逻辑电路芯片上集成AI图像分析和处理功能的CMOS图像传感器。

　　

　　2021年1月，豪威科技发布了新款传感器OAX8000，采用芯片堆叠架构，集成了神经处理单元（NPU）和图像信号处理器（ISP）。OAX8000 ASIC的样品现以BGA196封装提供，已通过汽车应用AEC-Q100 2级认证。

　　

　　由于视觉摄像头在车内的应用位置不一样，可细分为环视、前视、后视、侧视、驾驶员监测、座舱监测等。从芯片角度，也对应出现了专用于环视、前视、后视、驾驶员监测的图像传感器产品。譬如豪威科技的车用图像传感器产品就包括：驾驶员监控用传感器（OV10652、OV2311、OV2312、OV2778、OV4690等），自动驾驶系统用传感器（OV10625、OV10640、OV10642、OV10650、OV10652等），后视和电子镜用传感器（OV10626、OV10635、OV10640、OV10650、OV10652等），环视用传感器（OV10635、OV10640、OV10652、OV2312、OV2775等），800 万像素前向摄像头 OX08A 和 OX08B，DMS用传感器OAX8000等。

　　

　　使用数量上升，产业并购增加

　　

　　主流车型车载摄像头单车搭载量将从2018年的1.7颗增长至2022年的3颗以上，而高端车型的摄像头搭载数量更在10颗以上。譬如2020年底亮相的零跑C11搭载了10个摄像头，2022年即将上市的蔚来ET7 搭载11个800万像素高清摄像头。2021年初刚发布的智己汽车首款车型标配15个高清视觉摄像头、5个毫米波雷达，以及12个超声波雷达。

　　

　　由于未来几年图像传感器的增量应用主要在汽车市场，因此行业内领先企业开始为此布局，2020年出现了多家图像传感器公司被收购：

　　

　　思特威收购了Allchip

　　

　　汇顶科技收购Dreamchip

　　

　　TE Connectivity收购了First Sensor

　　

　　ams收购Osram

　　

　　新唐科技收购松下半导体业务(包括图像传感器)

　　

　　Jenoptik收购Trioptics(相机模块测试和测量设备)

　　

　　索尼收购了Insightness(事件驱动视觉传感器)

　　

　　毫米波雷达芯片：4D成像雷达量产，Radar SoC方案受关注

　　毫米波雷达用芯片包括主芯片（MCU、DSP、FPGA）、雷达芯片（如MMIC、ASIC）和其他辅助芯片（如PMI、ADC）等。目前，毫米波雷达市场的竞争热点主要集中在77GHz雷达，芯片供应商新产品也集中在 77GHz 芯片。

　　

　　4D成像雷达市场的竞争已然开启，华为、傲酷等公司已经相继亮相了4D成像雷达。2021年初大陆集团也宣布在2021年量产首个4D成像雷达（ARS 540），该方案是基于芯片极联+赛灵思FPGA开发。

　　

　　大陆4D成像雷达将首次出现在宝马量产车上，由麦格纳和Fisker合作的搭载4D成像毫米波雷达的纯电动SUV Ocean在2021年初正式亮相，并计划在2022年底正式推出；此外，特斯拉也有迹象将部署4D成像雷达（Arbe Robotics公司的4D雷达Phoenix）。

　　

　　除了4D雷达，初创公司还倾向于研发毫米波雷达SoC（radar-on-a-chip）产品。

　　

　　已融资1.88亿美元的Vayyar公司的汽车雷达芯片涵盖77-81GHz的成像和雷达波段，在单个片上系统（SoC）中具有48个收发器，可以容纳2,000多个虚拟通道。其毫米波雷达SoC还包含一个内部DSP，可实现实时信号处理。Vayyar传感器通过集成的高性能DSP和大内部存储器进行增强，无需外部处理能力即可执行复杂的成像算法和应用。Vayyar的雷达SoC可以输出后处理数据以及原始3D图像或点云格式。

　　

　　2020年12月，开发片上毫米波雷达（radar-on-a-chip）的初创公司Uhnder完成了4500万美元C轮融资，并计划在2021年推出首款车规级4D成像雷达Voxel，包含芯片和4D成像软件算法。此次融资成功将为2021年的全面量产计划提供资金支持。

　　

　　激光雷达芯片：SoC方案受捧，FMCW方案有望崛起

　　

　　虽然各厂商侧重的芯片技术有所不同，但激光雷达芯片化算是未来的主要发展趋势之一，因为针对自动驾驶领域，比如无运动机械机构带来的高可靠性，满足车规要求、体积小、易于集成等优点，此外芯片化+采用成熟的半导体工艺（如CMOS工艺）可以真正实现激光雷达成本降低，将整车激光雷达成本由万元级别降到千元级别，由此达到批量应用的目标。

　　

　　而激光雷达SoC方案是不少厂商的追求目标。2016 年 8 月，MIT（美国麻省理工学院）就联合 DARPA（美国国防部高级研究计划局）给出了一个解决方案：将激光雷达传感器封装到单芯片上， 尺寸仅 0.5 毫米×6 毫米。2020 年年初，MIT 成立了一家名为 Kyber Photonic 的公司，用于将上述技术产业化。

　　

　　2020年6月，宁波芯辉科技与西安电子科技大学联合研制了 dToF SPAD 激光雷达传感器芯片XHS301，在单芯片上集成了核心感光器件 SPAD 。该方案既可以实现激光雷达得小型化，又可以降低成本，还立足于国内自主可控工艺，具备量产条件。

　　

　　2021年1月，Mobileye发宣布与英特尔合作开发硅光子激光雷达单芯片系统，由该技术生产的激光雷达传感器将在2025年搭载在Mobileye自动驾驶车队当中。依托英特尔专业的硅光子学加工厂，该芯片在激光雷达领域将具备显著优势。
 

　　

来源：青桐资本

　　

　　Mobileye和英特尔研发的激光雷达SoC采用了FMCW技术。FMCW激光雷达的优势除了信噪比高，功耗低外，还与距离物体远近不直接相关（ToF激光雷达越远测距准确度越低），与物体运动速度不直接相关。不足之处是难度大，成本高，良率低。

　　

　　一直以来，基于ToF（飞行时间）的脉冲激光器处于行业主流地位。全球大约一百多家激光雷达开发商中，只有10家左右在专注开发FMCW激光雷达。但是近年FMCW技术开始被更多企业看好。

　　

　　光学巨头蔡司尤其看好FMCW激光雷达。卡尔蔡司在2018年11月投资了一家美国FMCW激光雷达开发商Bridger Photonics，2020年8月又投资了德国FMCW激光雷达初创公司Scantinel Photonics。

　　

　　来源： 佐思汽车研究，电子发烧友