随着雷达和激光雷达技术成本的下降，大量新应用应运而生。汽车和医疗技术行业都对机遇做出了迅速反应。

汽车专业人士认为，相较于其他雷达，激光雷达具备更高的分辨率、更广的探测范围，高等级自动驾驶汽车标配激光雷达成为业内共识。随着更多搭载激光雷达的车型量产，激光雷达“上车”潮将来临，产业链相关公司也备受关注。

自动驾驶预计将推动最大的增长

随着高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和半自动和自动驾驶汽车的需求增长，预计汽车行业将成为未来几年雷达增长最快的行业。

如今，汽车雷达应用主要是自适应巡航控制、辅助制动和盲点检测，但随着驾驶自主性的发展，将需要对其他车辆的全方位观察以及确定它们如何移动的方法。例如，后视镜中的车辆是后退还是越来越近，速度如何？

汽车雷达模块的构建块是天线、射频 (RF) 前端和数字处理单元。与往常一样，半导体行业正在努力提高集成度，以减小芯片和模块的尺寸和成本，同时通过最大限度地减少实现系统所需的组件数量来提高它们的可靠性。

汽车 FMCW 雷达系统的典型范围可达 800 英尺或 250 米。在 77 GHz 时，RF 发射器功率水平较低，汽车系统约为 +10 至 +13 dBm，并且可以将多个发射器和接收器集成到单个单片微波集成电路 (MMIC) 中。

在雷达前端，更奇特和更昂贵的化合物半导体技术——硅锗 (SiGe) 和砷化镓 (GaAs)——正在被互补金属氧化物半导体 (CMOS) 所取代。迄今为止，这些前端尚未与微控制器结合来创建单芯片系统，但这可能很快就会发生。

目前，设计人员必须使用芯片组：用于收发器的单片微波集成电路 (MMIC) 和用于数据处理的互补微控制器 (MCU) 或片上系统 (SoC)，如下图所示的基本系统。

雷达和激光雷达系统的工作方式大致相似，但雷达工程师用频率来描述其电磁频谱，而激光雷达（光学）工程师通常谈论波长。激光雷达的波长范围大多在红外光谱附近。它的跨度为 750 nm 至略高于 1.5 µm。与雷达一样，脉冲飞行时间 (ToF) 或 FMCW 技术可用于检测和绘制 3D 对象。

激光雷达相对于雷达的最大优势在于其分辨率，即使与高频、高分辨率雷达相比也是如此。

现在在智能手机中发现，激光雷达的原理并没有太大的挑战性。然而，汽车级激光雷达解决方案的成本一直是限制采用的重要因素。但成本正在迅速下降。几年前还需要数万美元的系统现在可以花费数百美元来构建。

2020 年宣布推出 100 美元的汽车应用激光雷达模块，清楚地展示了该技术的进步。

随着成本的下降，应用数量和潜在的未来应用数量也在增加，尤其是激光雷达的 3D 成像能力。现在的应用包括从地形调查和土壤分析到 CO2、SO2 和甲烷气体的污染监测等方方面面。

激光雷达现在可以在无人机、机器人和其他类型的机器中找到。它在汽车和其他车辆中的使用可能引起了零部件制造商的最大兴趣。

激光雷达已进入放量期

自2020年年末开始，各大车企纷纷宣布将搭载激光雷达，2022年多款新车上市，也助推激光雷达量产加速。

继小鹏汽车去年9月宣布P5搭载2颗激光雷达后，今年1月，蔚来在NIO Day上发布了ET7，全系标配图达通的猎鹰激光雷达。此后，上汽智己L7、长城机甲龙、极狐阿尔法S HI版、高合、非凡汽车、威马M7等车型均搭载激光雷达。奔驰、宝马、奥迪等传统车企也纷纷宣称将在2022年、2023年搭载激光雷达。

据记者不完全统计，目前已经公开宣布要搭载激光雷达的量产车型已超过24款。

随着越来越多搭载自动驾驶功能的新能源车出现，激光雷达的需求也越来越高。兴业证券统计，2022年上半年全球搭载激光雷达的量产车型约有6款，促使激光雷达出货量达到约5.5万台。下半年开始，将会新增14款搭载激光雷达的量产车，这将带动激光雷达出货量迅速提升，尤其是在四季度。

据法国研究机构Yole的预测，到2026年，全球用于ADAS（高级驾驶辅助系统）领域的激光雷达市场空间有望增至23亿美元，5年CAGR(年复合增长率)高达94%。艾瑞咨询预测，我国车载激光雷达市场有望自2021年4.6亿元增长至2025年54.7亿元，CAGR高达86%。

业内人士表示，随着智能汽车的渗透率日趋扩大，规模效应使得激光雷达成本有望进一步降低，从而形成应用的良性循环。

激光雷达不是唯一，视觉、超声波和红外线互补

汽车制造商的辅助和自动驾驶汽车并不依赖一种或两种传感技术。超声波是一种廉价且经过验证的停车助手技术。红外相机在黑暗中工作，在雾中工作，不受太阳眩光的影响，因此它们比激光雷达有一些优势。由于目标是让汽车能够“看到”至少与人类一样好或更好，因此摄像机补充了 ADAS 和自动驾驶汽车设计中的其他技术。

大多数汽车制造商似乎认为只使用视频是不切实际的。高速处理多个运动图像需要巨大的计算能力，而这在车辆内是难以提供的，而且将所有这些数据发送到云端并返回需要很长时间。

因此，大多数汽车制造商都在使用数据融合算法来处理视频、雷达、激光雷达和其他数据的组合，以创建具有优化功能的系统。

然而，特斯拉一直对激光雷达的局限性直言不讳，认为只要具备正确的神经 (AI) 处理能力，就只需要视觉相机。该公司的汽车以前除了雷达外还使用摄像头，但在 2021 年 5 月，特斯拉开始运送配备驾驶员辅助系统的 Model 3 和 Model Y 汽车，这些系统仅依赖八个摄像头——没有雷达或激光雷达。

技术预测是一项危险的业务，但许多零部件制造商都将赌注押在雷达和激光雷达系统上，未来几年将迎来黄金增长期。

在大多数情况下，分析师都同意这个想法。但是视觉系统和其中的处理器也提供了一个令人兴奋的机会。

汽车传感器的常见类型

汽车传感器的类型很多，已由从前一般的电磁、光电传感器等发展为利用激光、光导纤维、磁敏、气敏、力敏、热敏、陶瓷、霍尔效应、半导体、光栅、雷达等技术做成的各类传感器，精度也有很大提高。且一种被测参数可用多种不同类型的传感器来测量，而同一种传感器往往也可以测量多种被测参数。

温度传感器如发动机冷却液温度传感器、进气温度传感器、排气温度传感器、燃油温度传感器，自动变速系统采用的自动传动液温度传感器，空调控制系统采用的车内温度传感器等。

压力传感器如发动机控制系统采用的进气歧管压力传感器、大气压力传感器、排气压力传感器、气缸压力传感器，自动变速系统采用的燃油压力传感器，发动机爆震控制系统采用的爆震传感器等。

浓度传感器如发动机控制系统采用的氧传感器，安全控制系统采用的酒精浓度传感器和烟雾传感器等。

流量传感器如发动机燃油喷射系统采用的翼片式、量芯式、涡流式、热丝式与热膜式空气流量传感器等。

位置传感器如发动机燃油喷射和微机控制点火系统采用的曲轴位置传感器（又称为发动机转速与曲轴转角传感器）、凸轮轴位置传感器、节气门位置传感器，电子调节悬架系统采用的车身高度传感器，信息显示系统和液面监控系统采用的各种液面位置（或高度）传感器，自动变速系统采用的选挡操纵手柄位置传感器；巡航控制系统采用的节气门拉线位置传感器，电子控制动力转向系统采用的方向盘转角传感器等。

速度传感器发动机控制系统采用的转速传感器，自动变速以及巡航控制系统采用的车速传感器、温度传感器、变速器输入轴转速传感器、输出轴转速传感器、压力传感器，方向器上采用的转角传感器、转矩传感器、液压传感器，防抱死制动系统采用的车轮速度传感器、车身纵向和横向加（减）速度传感器，悬架上采用的车速传感器、加速度传感器、车身高度传感器、侧倾角传感器、转角传感器等。

碰撞传感器如辅助防护系统采用的滚球式、滚轴式、偏心锤式、压电式和水银式碰撞传感器等。

文章来源： 半导体行业观察，布衣素族，陆家嘴金融网