智能驾驶的发展将大幅提升对传感器的需求量。超声波雷达、毫米波雷达和多摄像头系统已经在高端汽车上应用;随着智能驾驶发展势如破竹，环境感知技术将快速发展，进一步发挥协同作用。虽然传感器仅仅是自动驾驶汽车的一部分，但是市场前景十分广阔。

据法国权威市场分析机构YoleDéveloppement的统计，智能驾驶主要通过摄像头(长距摄像头、环绕摄像头和立体摄像头)和雷达(超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达)实现感知的;当前最先进的智能汽车采用了17个传感器(仅指应用于自动驾驶功能)，预计2030年将达到29个传感器。

传感器技术路线图和相关的自动驾驶功能

根据国外相关机构(HIS/MarketsandMarketsResearch/PlunkedtResearch/MicroMarketMonitor等)的测算以及我们的判断，预计到2020年左右全球车载摄像头、毫米波雷达和夜视系统等市场都将进入快速成长期。

其中车载摄像头：2015年市场规模为62亿人民币，2020年将达133亿人民币，年复合增长率达16%;

毫米波雷达：2015年市场规模为229亿人民币，2020年将达576亿人民币，年复合增长率达20%;

夜视系统：2015年市场规模为293亿人民币，2020年将达514亿人民币，年复合增长达12%。

摄像头：智能驾驶之慧眼

车载摄像头是实现众多预警、识别类ADAS功能的基础。在众多ADAS功能中，视觉影像处理系统较为基础，对于驾驶者也更为直观，而摄像头又是视觉影像处理系统的基础，因此车载摄像头对于智能驾驶必不可少。车道偏离预警(LDW)、前向碰撞预警(FCW)、交通标志识别(TSR)、车道保持辅助(LKA)、行人碰撞预警(PCW)、全景泊车(SVP)、驾驶员疲劳预警等众多功能都可借助摄像头实现，有的功能甚至只能通过摄像头实现。

摄像头可实现的ADAS功能

车载摄像头价格持续走低，未来单车多摄像头将成为趋势。摄像头成本相对低廉，价格也从2010年的300多元持续走低，到2014年单个摄像头价格已降低至200元左右。相对于车载雷达等传感器价格更加低廉，易于普及应用。特斯拉Autopilot2.0的硬件系统中就包含8个摄像头，未来单车多摄像头将成为趋势。根据不同ADAS功能的要求，摄像头的安装位置也不尽相同。按摄像头的安装位置不同，可分为前视、侧视、后视和内置四个部分。未来要实现全套ADAS功能，单车需配备至少5个摄像头。

前视摄像头使用频率最高，单一摄像头可实现多重功能。通过算法开发优化，单一前视摄像头可以实现多重功能，如行车记录、车道偏离预警、前向碰撞预警、行人识别等。未来也有望通过算法整合，实现更多ADAS功能。前视摄像头一般为广角镜头，安装在车内后视镜上或者前挡风玻璃上较高的位置，以实现较远的有效距离。特斯拉Autopilot2.0的硬件系统中有3个前视摄像头，分别为正常、长焦、广角摄像头，3个摄像头可覆盖更远距离和更宽的视野范围，探测精准度还安全性将大大提高。特斯拉的这种做法也有望被后来者效仿。

侧视摄像头代替后视镜将成为趋势。由于后视镜的范围有限，当另一辆在斜后方的车位于这个范围之外就“隐身”，这个范围之外的部分就叫做盲区。因为盲区的存在，大大增加了交通事故发生的几率。而在车辆两侧加装侧视摄像头可以基本覆盖盲区，当有车辆进入盲区时，就有自动提醒驾驶员注意，这就是盲区监测系统。

目前还出现了新的潮流，那就是使用侧视广角摄像头取代后视镜，这样既能降低风阻，同时又可以获得更大更广的视角，避免在危险的盲区发生意外，宝马i8Mirrorless概念车就采用如此设计。日本也已修改修改法规，允许无后视镜的车辆上路，鼓励用侧视摄像头取代后视镜，美国国家公路交通安全局近期也承诺将修改法规，取消无后视镜的车辆不允许上路的限制。我们认为，侧视摄像头取代后视镜不仅可以降低风阻，还可以覆盖盲区，更加安全，未来将成为发展趋势。

汽车后视镜盲区

全景泊车系统调用车身周围多个摄像头，助泊车开启“上帝视角”。全景泊车系统通过安装在车身周围的多个超广角摄像头，同时采集车辆四周的影像，经过图像处理单元矫正和拼接之后，形成一副车辆四周的全景俯视图，实时传送至中控台的显示设备上。驾驶员坐在车中即可以“上帝视角”直观地看到车辆所处的位置以及车辆周报的障碍物，从容操纵泊车入位或通过复杂路面，有效减少刮蹭、碰撞等事故的发生。

全景泊车系统的图像拼接技术

车载摄像头应用广泛且价格相对低廉，是最基本最常见的传感器，未来市场空间将超百亿人民币。摄像头对于多个ADAS功能必不可少，未来单价也有望继续走低，将带动车载摄像头市场空间快速增长。根据HIS的估算，全球车载摄像头出货量将从2014年的2800万枚增长到2020年的8300万枚，复合增长率达20%。据此估算，全球车载摄像头市场规模将从2015年的62亿人民币增长到2020年的133亿人民币，年复合增长率将达16%。消费区域主要在美洲、欧洲、亚太等地，其中亚太地区将成为增长最快的市场。

车载摄像头市场规模预测

预计2020年国内车载摄像头需求量将达4,200万颗，市场规模达60多亿元。2015年国内车载摄像头需求量大约1,300万颗。对国内车载摄像头市场规模简单测算如下：

1)假设台湾乘用车销量保持5%的年复合增长率，那么到2020年乘用车销量将达2699万辆;

2)假设到2020年，前视摄像头(1颗)渗透率接近40%;侧视摄像头(2颗)渗透率20%;后视摄像头(1颗)渗透率为50%;内置摄像头(1颗)为5%;

3)考虑到国内庞大的汽车保有量，后装市场也不可忽视。假设后装仅考虑前视摄像头(1颗)和后视摄像头(1颗)，渗透率都为10%，那么后装市场每年将新增需求400多万颗。根据以上假设，可以估算出到2020年国内车载摄像头市场新增需求约4200万颗，按照单价160元人民币计算，市场规模将达67亿元人民币。

2020年国内车载摄像头市场需求量测算

摄像头产业链主要有镜头组、CMOS(ComplementaryMetal-OxideSemiconductor，即互补性金属氧化物半导体)、DSP(DigitalSignalProcess即数字信号处理器)、模组封装等环节组成。近几年，智能手机的高速增长带动了摄像头市场的蓬勃发展，但是从2014年开始智能手机的增速已转缓，手机摄像头未来的增长率也必将放缓。随着车载摄像头市场的兴起，手机摄像头产业链各个环节的产能将向车载摄像头产业转移，预计未来CMOS、镜头、模组封装等产业链环节将继续保持高增长。

车载摄像头产业链

CMOS是摄像头的核心部件，广泛应用于车载摄像头上。CMOS，是摄像头的感光元件，相比CCD(Charge-coupledDevice，即电荷耦合元件)感光元件成像质量稍差一些，但是成本更低，也更加省电，在像素要求不高的车载摄像头领域应用十分广泛。另外CMOS相对于CCD也有两个重要优势：

1)速度快。CMOS光电传感器采集光信号的同时就可以取出电信号，还能同时处理各单元的图像信息，速度比CCD电荷耦合器快很多，高性能的CMOS摄像头影像采集速度能高达5,000帧/秒;

2)高动态范围。在车辆高速行驶时，光线条件变化剧烈且频繁，COMS即使在亮度差别较大的环境中仍能快速识别周边物体。CMOS价值约占到摄像头成本的三分之一，基本被外资品牌把控。Sony、Samsung和OmniVision三家企业的市场份额超过60%。

Sony在全球CMOS传感器领域常年占据市场份额第一的位置，凭借其在CMOS积累的深厚技术，加上收购了Toshiba影像传感器业务，其市场份额有望进一步扩大。CMOS市场基本被外资品牌把控，国产品牌的话语权较弱。OmniVision是国内CMOS封装企业晶方科技的大股东之一，也是晶方科技的大客户。因此晶方科技有望在CMOS需求量大幅增长的情况下受益。

镜头也是摄像头的一个重要部件，国内自主品牌企业有明显优势。根据TSR的研究报告，2015年全球摄像头镜头厂商中，台湾企业大立光电的出货量仍保持第一，占据全球约三分之一的市场份额。而国内舜宇光学以微弱优势超过玉晶，排名上升至第二。而在车载摄像头镜头市场，舜宇光学的镜头出货量居全球第一位，市场占有率达30%左右，已进入各大车企(宝马、奔驰、奥迪)前装市场。

全球摄像头镜头厂商及市场份额(单位：%)

车载摄像头模组组装工艺复杂，市场壁垒较高，但国内已有厂商进入。相对于手机摄像头等消费级电子，车载摄像头安全等级要求高，工艺也更加复杂，市场壁垒较高，Panasonic、Sony、Valeo、Fujitsu-ten等厂商占据较大份额。车载摄像头模组封装的市场集中度也高于手机摄像头，国内舜宇光学、欧菲光等厂商在手机摄像头封装领域市场份额居前，现也已全面进入车载摄像头模组封装制造中。

雷达：测距测速必不可少的传感器

雷达通过发射声波或者电磁波对目标物体进行照射并接收其回波，由此获得目标物体的距离、距离变化率(径向速度)、大小、方位等信息。雷达最先应用于军事中，后来逐渐民用化。随着汽车智能化的发展趋势，雷达开始出现在汽车上，主要用于测距、测速等功能。汽车雷达可分为超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等，不同雷达的原理不尽相同，性能特点也各有优势，可用于实现不同的功能。

(1)超声波雷达

超声波雷达是利用传感器内的超声波发生器产生40KHz的超声波，再由接收探头接收经障碍物反射回来的超声波，根据超声波反射接收的时间差计算与障碍物之间的距离。超声波雷达成本较低，探测距离近精度高，且不受光线条件的影响，因此常用于泊车系统中。

自动泊车功能离不开超声波雷达。宝马最新的i系列和7系列已经支持使用车钥匙遥控汽车自动泊车，在操作过程中用户只需要发出前进或后退两个指示，汽车就会持续使用超声波传感器检测车位和障碍物，自动操作方向盘和制动器，实现自动泊车。大众第三代超声波半自动泊车系统，泊车辅助系统通常使用6-12个超声波雷达，车后部的4个短距超声波雷达负责探测倒车时与障碍物之间的距离，一侧的长距超声波雷达负责探测停车位空间。

(2)毫米波雷达：ADAS核心传感器

毫米波是指波长在1mm到10mm之间的电磁波，换算成频率后，毫米波的频率位于30GHz到300GHz之间。毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点。毫米波雷达在导弹制导、目标监视和截获、炮火控制和跟踪、高速通信、卫星遥感等领域都有广泛的应用。近些年，随着毫米波雷达技术水平的提升和成本的下降，毫米波雷达开始应用于汽车领域。

不同波长雷达的应用场景

毫米波雷达具有众多优点，是ADAS核心传感器。毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点：1)同厘米波导引头相比，毫米波导引头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点;2)与红外、激光等光学导引头相比，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，传输距离远，具有全天候全天时的特点;3)性能稳定，不受目标物体形状、颜色等干扰。毫米波雷达很好的弥补了如红外、激光、超声波、摄像头等其他传感器在车载应用中所不具备的使用场景。

毫米波雷达探测距离远，精度高，是ACC、AEB首选传感器。毫米波雷达的探测距离一般在150m-250m之间，有的高性能毫米波雷达探测距离甚至能达到300m，可以满足汽车在高速运动时探测较大范围的需求。另外，毫米波因波长较短，弥散程度低，聚焦性好，因此毫米波雷达的探测精度较高。这些特性使得毫米波雷达能够监测到大范围内车辆的运行情况，同时对于前方车辆的速度、加速度、距离等信息的探测也更加精准，因此是ACC、AEB的首选传感器。

毫米波雷达可用频带有24GHz、60~61GHz、76~79GHz，目前比较主流的是24GHz和76~77GHz，60~61GHz只有日本使用。一般24GHz用于短/中距，76~79GHz用于中/长距，频率越高，波长越短，测距测速的精度就越高。频带发展的趋势是从低频向高频过渡：

1)欧盟：1997年，欧洲电讯标准学会确认76-77GHz作为防撞雷达专用频道;

2)美国：24GHz和76~77GHz两个频带均可用;

3)日本：先选用了60~61GHz，后又转入76~77GHz频带;

4)日内瓦2015年世界无线电通信大会，77.5~78.0GHz划分给无线电定位业务，以支持短距离高分辨率车载雷达的发展;

5)中国：2005年，原信息产业部《微功率(短距离)无线电设备的技术要求》，77GHz划分给车辆测距雷达。

毫米波雷达关键技术主要由国外电子公司掌控。毫米波雷达系统主要包括天线、收发模块、信号处理模块，而MMIC芯片和天线PCB板是毫米波雷达的硬件核心。目前毫米波雷达关键技术主要被Bosch、Continental、Denso、Autoliv等零部件巨头垄断，特别是77GHz产品技术只有Bosch、Continental、Denso、Delphi等少数几家公司掌握。Bosch的所有的车载雷达都采用77GHz的频率，预计2016年将出产第一千万个77GHz毫米波雷达。Continental的雷达产品较全面，其中主力产品是24GHz。

低成本CMOS解决方案有望加快市场开启。目前77GHz毫米波雷达系统单价大约在250欧元左右，高昂的价格限制了毫米波雷达的车载化应用。毫米波雷达的收发器芯片普遍使用SiGe双极型晶体管等特殊半导体，但是随着半导体技术的进步，被广泛用于数字电路且成本相对较低的CMOS，也可被用于毫米波电路。

CMOS与传统SiGe双极型晶体管相比，由于在低电压条件下也可运行，因此可降低耗电量。虽然CMOS存在低频区噪声偏大的问题，但两者在毫米波区域(76-81GHz)具有大致同等的性能，未来车载毫米波雷达主流频段是77-79GHz，因此CMOS低频区噪声大的问题并不太突出。由于目前全球CMOS产业链已较为成熟，可大批量生产，未来若能用CMOS替代SiGe双极型晶体管，毫米波雷达的成本有望显著下降，市场也有望加快开启。

两种毫米波雷达收发器芯片工艺技术比较

目前Fujitsu研究所已成功研发出采用CMOS工艺的4通道接收芯片。Fujitsu研发的此款产品不仅与现行SiGe产品具有同等的高频功能，还成功解决了低频区噪声问题。而新的CMOS芯片比传统的SiGe芯片降低了一半左右的电耗，还可以实现量产和低成本化。Fujitsu预计2018年左右，该产品可以实现量产化，采用该技术的毫米波雷达的成本也有望大幅降低。低成本化有望加快引爆车载毫米波雷达市场。

(3)车载毫米波雷达国产化大潮将至

车载毫米波雷达国产化在即，24GHz产品技术已获突破，77GHz产品正加紧研发。前端单片微波集成电路(MMIC)是毫米波雷达的关键部件，MMIC技术主要被国外零部件巨头垄断，国内在此领域尚处于起步阶段。但国内部分公司经过几年的研发，24GHz车载雷达技术已获得突破，产品即将问世。77GHz产品的研制由于受到国外的技术封锁，目前大多还处于研发试验阶段。我们预计，随着智能汽车行业的快速发展，将开启对毫米波雷达的大量需求，国内相关公司将加速研发，77GHz产品有望在未来三年内实现国产化。

国内毫米波雷达相关企业及单位研发进展

汽车智能化浪潮汹涌，ADAS资源整合是关键。汽车智能化水平的提升使得国内整车厂商对ADAS系统的需求巨大，而整车厂商对整套ADAS系统的需求比单一传感器的需求更为强烈，拥有整套ADAS技术(感知、控制、执行)的公司将更有竞争力。因此我们认为，国内大型厂商(一级、二级供应商)将十分关注对ADAS前端(感知)、中端(控制)、后端(执行)资源的整合，率先掌握稀缺资源就会拥有先发优势，更容易在智能驾驶的潮流中脱颖而出。

关注车载毫米波雷达市场并购机会。国内在毫米波雷达研发方面起步较晚，拥有24GHz产品技术的公司还较少，而掌握77GHz产品技术的公司更是凤毛麟角，是市场上非常稀缺的资源。因此我们认为，掌握车载毫米波雷达核心技术的公司将是国内大型厂商、上市公司十分重视的资源，要关注市场上存在的潜在并购机会。如2015年12月16日，亚太股份控股股东亚太机电集团与杭州智波科技有限公司签订合作协议，以700万元增资智波科技获10%的股权，引进车载毫米波雷达项目。

激光雷达：功能强大成本大幅降低可期

激光雷达是军转民的高精度雷达技术。激光雷达的应用一开始主要为军事领域，受到了各国军事部门的极大关注。相比普通雷达，激光雷达可提供高分辨率的辐射强度几何图像、距离图像、速度图像。按用途和功能划分，有跟踪激光雷达、制导激光雷达、火控激光雷达、气象激光雷达、水下激光雷达等，可适应不同战场环境。在民用领域中，激光雷达因其在测距测速、三维建模等领域的优越性能也被广泛应用。

激光雷达性能精良，是无人驾驶的最佳技术路线。激光雷达相对于其他自动驾驶传感器具有非常优越的性能：

1)分辨率高。激光雷达可以获得极高的角度、距离和速度分辨率。通常激光雷达的角分辨率不低于0.1mard也就是说可以分辨3km距离上相距0.3m的两个目标，并可同时跟踪多个目标;距离分辨率可达0.1m;速度分辨率能达到10m/s以内。如此高的距离、速度分辨率意味着激光雷达可以利用多普勒成像技术获得非常清晰的图像。

2)精度高。激光直线传播、方向性好、光束非常窄，弥散性非常低，因此激光雷达的精度很高。

3)抗有源干扰能力强。与微波、毫米波雷达易受自然界广泛存在的电磁波影响的情况不同，自然界中能对激光雷达起干扰作用的信号源不多，因此激光雷达抗有源干扰的能力很强。

激光雷达可以分为一维激光雷达、二维激光雷达、三维激光扫描仪、三维激光雷达等。其中一维激光雷达主要用于测距测速等，二维激光雷达主要用于轮廓测量、物体识别、区域监控等，三维激光雷达可以实现实时三维空间建模。

车载三维激光雷达一般安装在车顶，可以高速旋转，以获得周围空间的点云数据，从而实时绘制出车辆周边的三维空间地图;同时，激光雷达还可以测量出周边其他车辆在三个方向上的距离、速度、加速度、角速度等信息，再结合GPS地图计算出车辆的位置，这些庞大丰富的数据信息传输给ECU分析处理后，以供车辆快速做出判断。

不同类型激光雷达的功能及应用场景

三维激光雷达逐渐发展为自动驾驶的标配。三维激光雷达功能强大，是无人驾驶的最佳解决方案，从最早的谷歌豆荚车到层出不穷的车企测试案例，激光雷达已经逐渐发展为标配。不难发现，随着企业自动驾驶方案的选择和规划，车用激光雷达的商业化正悄然发生。

Velodyne64线激光雷达成为无人驾驶的标志性特征。2012年5月，谷歌改装版丰田普锐斯自动驾驶汽车在内华达州上路测试，出场时头顶转个不停的Velodyne64线，很快就成了自动驾驶汽车的标志性特征。与此同时，谷歌对外宣布项目研究目标——实现无人驾驶并且量产。从正面看，拆解后的Velodyne64线整个激光收发器可以视为上下两部分，每部分都有三个并排透镜，两侧透镜是激光发射处，中间是接收处。转到产品背后会发现，两侧凸镜后各有16个一组的二极管，中间透镜对应32个接收器，可以把光信号变成电信号。

Velodyne64线激光雷达解剖图

在保证质量的前提下，成本的降低将反推智能驾驶的产业进程。激光雷达凭借其超高精准度，被认为是无人驾驶的必然选择;2016年以来，激光雷达巨头Velodyne与Quanergy纷纷表态未来其激光雷达成本将大幅度降低，以此来满足无人驾驶汽车量产的需要。

Velodyne车用激光雷达产品未来有望将成本控制在200美元以内。Velodyne的激光雷达输出的是原始数据，需要经过二次处理，以64线激光雷达，每秒的点云数据量是130万，这需要桌面级显卡支持才能流畅工作。而桌面级显卡字眼需要昂贵的显存和散热设计，而且价格昂贵，高达7万美元。

2016年1月，CES期间Velodyne与福特揭晓了最新产品Solid-StateHybridUltraPuckTMAuto，范围为200米，可以满足车企ADAS和全自动驾驶需要。目前供给车企的Pack1.5投放寿命为6-8个月，车企测试后Velodyne会根据反馈重新调整设计。明年初推近改良后的pack2.0进行第二轮测试，在18年初或年中推出pack3.0作为正式商用版本。公司对这款产品2020年目标产量定价为每个500美元，2025年将成本控制在200美元以内。

Quanergy激光雷达量产后售价有望接近100美元。Quanergy在今年CES展出了一款固态激光雷达S3约为一盒名片大小，而且单个售价初步定在250美元左右，其展台工作人员表示上量生产后有可能100美元搞定。未来几年里，小型专用激光雷达将会在汽车行业争夺市场。

(1)激光雷达三大厂商

无人驾驶给激光雷达民用开拓了全新的市场，而激光雷达的核心技术主要掌握在Velodyne、Ibeo和Quanergy三家企业手中。

三家激光雷达生产企业的主要产品对比

1)Velodyne：并不提供算法产品，而是向车企输出激光雷达原始数据。Velodyne是一家硅谷公司，在参加了两届DARPA无人驾驶汽车挑战赛后，于2007年开始专注研究激光雷达，用一款Velodyne64线激光雷达产品进入360°高性能激光雷达领域。于是就有了2011年谷歌无人驾驶汽车在湾区测试时，吸引人们目光的“大花盆”。

Velodyne目前已经量产销售的激光雷达有三款，分别是HDL-64E(64线)、HDL-32E(32线)、VLP-16(16线)。除了谷歌、百度、Uber等无人驾驶汽车使用64线产品，一些车企在车上使用32线和16线产品测试。例如2016年1月CES上，福特就展示了安装velodyneHDL-32的混动版蒙迪欧自动驾驶研究车。荷兰NAVYA的两部全自动驾驶ARMA公交穿梭车测试了VLP-16和HDL-32，最后选用了32线。

为了满足车企把激光雷达隐蔽安装到车身的要求，Velodyne带来了一款专为车企设计的小体积激光雷达。32线产品的体积过大，小体积16线产品线数不足，采集的信息颗粒粗糙，对软件运算端负担太大。因此1月借由福特公布的Solid-StateHybridUltraPuckTMAuto，线数增加到32线，但是体积和原16线一致。

Velodyne32线新款固态混合超级冰球传感范围为200米，可以满足车企ADAS和全自动驾驶需要，2025年成本将控制在200美元以内。目前供给车企的Pack1.5投放寿命为6-8个月，车企测试后Velodyne会根据反馈重新调整设计。明年初推出改良后的pack2.0进行第二轮测试，在2018年初或年中推出pack3.0作为正式商用版本。公司对这款产品2020年目标量产定价为每个500美元，2025年将成本控制在200美元以内。

2)Ibeo：与Velodyne不同，Ibeo的产品包括了硬件和软件在内的整套解决方案。成立于1998年的公司，2000年被传感器制造商SickAG收购。2000年至2008年研发了激光扫描技术、并且开始了若干自动驾驶项目的尝试。公司和欧洲委员会共同研发了十字路口安全的驾驶辅助产品，在全球范围售卖。2009年公司脱离SickAG独立，2010年和法雷奥合作开始量产可用于汽车的产品ScaLa。

目前已有的Ibeo全自动驾驶测试车上，常用的多点布局组合是miniLUX和LUX两款产品。

LUX有4线和8线两款，8线在垂直方向增加了4条激光光束，获得信息较4线产品更加丰富。两款产品可以用在高速公路自动驾驶和城市自动驾驶，功能上可用于ACC和行人检测，利用多回声技术适应不同天气的需要，绘制车辆周围360°的环境图景。

miniLUX主要用来检测车侧和车后障碍。用于车辆侧面时，主要可以在转向时用作侧面保护，车道变更时的盲点监测，以及复杂的自动停车。用于车后，可以作为全3D泊车支持和车尾传感器。

Ibeo已经成熟的产品ScaLaB2是与法雷奥合作的一款4线激光雷达，一般用于汽车紧急制动时的核心检测传感器。去年搭载法雷奥Cruise4U系统的半自动驾驶汽车完成了环法路试。车上就搭载了与Ibeo合作量产的ScaLa，ScaLa被嵌入了这辆大众车的前脸保险杠，用来取代毫米波雷达做AEB(自动刹车系统)中的测距模块。

3)Quanergy：激光雷达领域的新晋创业公司。2014年5月，获得来自三星电子风险投资，特斯拉创始人及清华企业家协会天使基金的种子投资。2014年12月，完成3000万美元的A轮融资。2015年Quanergy得到了德尔福的战略投资。德尔福收购了Quanergy部分股权，两家公司的工程师正在努力研发Lidar系统。Quanergy负责技术开发，德尔福有可能负责产生。

2014年9月第一款产品M8-1投入使用，已经应用在奔驰，现代等公司的实验车型上面，在路试过程中为软件模块积累经验。当时M8-1的单个标价是1,000美元。为了覆盖车身周围的全部区域，用于展示的奔驰车一共安装了3个样品，两个位于车顶，一个位于车头前方。

2016CES上，Quanergy展示了新产品S3，大小接近名片盒。官方公布的信息并不多，8线激光雷达，探测距离10cm-150m，扫描频率30Hz。据介绍，新产品只需在车辆前后对角线各装一个，就能覆盖360度视域范围，未来售价有望减至100刀。

(2)国内企业正加速追赶

国内尚无用于ADAS的激光雷达产品。国内在激光雷达研发方面起步晚，积累尚浅，已有的激光雷达产品多用于建筑测量、地形测绘等领域，还未研制出适用于车载的激光雷达产品。但国内已有部分企业正在加速研发，未来有望推出低价的车载激光雷达产品。

巨星科技：巨星科技控股(65%)的华达科捷是专门从事激光雷达业务的公司，在高端激光测量传感设备领域有一定的技术积累，已研发出适用于AGV、巡检机器人等使用的32线束激光雷达，目前正在研发3D激光雷达，一旦成功，每台机器的成本将从10万降到3万左右。

大族激光：大族激光是一家提供激光加工及自动化系统集成的设备制造商，目前已掌握激光器的核心技术。公司先后引进激光雷达、激光传感器领域的技术人才，并成立了三家机器人关键技术公司，其中大族锐视着力研发机器人激光雷达感知系统，目前基本完成以AGV导航为代表的工业级激光雷达的研发，准备开展无人驾驶领域等前沿领域的预研工作;大族锐波正在进行激光传感器核心零部件研发，未来有望应用于物联网、可穿戴设备、智能装备等领域。

思岚科技：上海思岚科技有限公司(SLAMTEC)成立于2013年10月，团队前身是RoboPeak，拥有长达6年的机器人自主定位导航算法、激光传感器及机器人硬件系统的研发经验。主要产品包括低成本激光测距扫描传感器(RPLIDAR)、基于激光的即时定位与地图构建导航系统(SLAM)。公司目前已获千万美元融资，估值3.6亿元。

可见，在未来的自动驾驶传感器中，国内厂商需要加倍努力。