要点@@
Omdia对近年来自动驾驶@@感知系统的新技术@@@@、新趋势作了深入的研究@@，相关的数据和洞察发布在最新的英文报告@@《Automotive CMOS Image Sensor & Camera Module Report - 2023》中@@。如需了解更多内容@@，请向@@Omdia进行咨询@@。
汽车工业发展到今天@@，智能驾驶能力已成为各家车企比拼技术@@实力的核心赛道@@。随着@@智能汽车@@价格的不断下探@@，高阶智驾有望进入普及时代@@。目前@@，高速@@NOA功能已进入快速渗透阶段@@，城市@@NOA功能也相继落地@@。高阶智驾系统对传感器@@的依赖将极大地推升智能传感器@@的市场需求@@。
得益于@@AI算法的升级@@，越来越多的车企采用以@@视觉为主的感知方案@@。这类方案减少了对激光雷达的配置@@@@，大幅降低了系统硬件成本@@。然而@@，纯视觉方案对算法的要求较高@@，需要海量数据做训练@@，其探测精度也易受到天气和环境的影响@@。对于自动驾驶@@来说@@，器件冗余是安全的必要保障@@。因此@@，多传感器@@融合的感知方案仍是现阶段多数车企的选择@@。
作为自动驾驶@@最重要的传感器@@@@，摄像头的像素持续升级@@，800万@@像素@@摄像头的搭载量迅速提高@@@@。相比@@100万@@~200万@@像素@@，800万@@像素@@车载摄像头意味着更远的探测距离@@、更宽的视角@@，以@@及更高质量的图像信息@@。目前@@的高速@@@@NOA以@@800万@@像素@@摄像头为主@@。随着@@360°全景式影像监控系统越来越受到关注@@，环视摄像头用量的大幅增加@@。高阶智驾更多采用@@11V或@@12V的配置@@（2~3个前视摄像头@@，4个环视摄像头@@，4个侧视摄像头@@，1个后视摄像头@@），有助于带动前视和侧视摄像头的装车量的提升@@。
来源@@：Omdia
激光雷达不论在测距能力@@、测量精度及抗干扰等方面都比其他传感器@@表现优越@@，是高阶自动驾驶@@系统的核心传感器@@@@。目前@@阻碍激光雷达大规模应用的主要障碍来自于其高额的成本@@，尤其在去年全行业降本增效的压力下@@，汽车终端市场的价格战进一步阻碍了车载激光雷达的普及@@。激光雷达降低成本的关键途径在于产品的革新@@。从机械式演变为纯固态@@，以@@及采用半导体工艺的芯片代替传统的@@分立式架构@@，都是目前@@激光雷达厂商努力研发的方向@@。
4D毫米波雷达是近年来自动驾驶@@领域的热门话题@@。传统的@@3D毫米波探测距离近@@，精度不足@@，无法对物体的高度信息做出检测@@。4D毫米波雷达成功地解决了这些痛点@@，并可以@@结合算法识别物体@@，能够适应更加复杂的路况@@。但就分辨率来讲@@，4D毫米波雷达仍无法与激光雷达匹敌@@，未来可能会在一些中@@高级自动驾驶@@系统中@@取代低线激光雷达@@。盲点检测将是@@4D毫米波雷达的一个重要应用@@。