环境感知报告

首批获得尝试 Google 智能驾驶汽车的美国 Medium 科技总编 Steven Levy 表示:“无人驾驶汽车的大规模应用，我们现在也许到了 95%, 但最后的 5%将会是漫长的路途”。 自动驾驶的底层架构和大部分场景下的技术问题已经得以解决，剩下的长尾问题，逐渐成为了制约自动驾驶发展的关键。这些问题包括各种非常规场景、极端情况的可靠感知与定位、快速预测、最优化决策等。

汽车智能化、网联化大势所趋。在汽车行业电动化发展过程中，智能化、网联化升级也将成为不可逆转的大趋势，带动汽车行业从传统的机械化终端向智能化、网联化终端迈进，随着硬件配置+软件逐步升级，汽车的智能化、网联化升级改造已经拉开大幕。汽车智能化：自动驾驶优势明显，将逐步从 L0 升级至 L5。SAE 将自动驾驶技术分为 L0-L5 级，其中 L0-L2 仍然需要驾驶员驾驶，属于 ADAS（高级辅助驾驶系统）范畴，而从 L3 开始，汽车才真正进入到自动驾驶范畴。作为评判汽车智能化水平的核心关键，自动驾驶相

紧随电动化大势之后 ，自动驾驶正成为车企间差异化竞争新焦点 。到2030年，我国L2、L3级智能汽车渗透率将超过70%，L4级智能汽车渗透率将超过20%。激光雷达凭借其可靠度等独特优势将成为跨越L3的中流砥柱 ，多传感器融合的电车之 “杖”将在智能驾驶浪潮中优先受益 。分类维度众多，技术路径持续拓宽迭代。扫描方式是激光雷达的最前线之争 ，细分方案 百家争鸣，大多数厂商倾向于通过开发多种技术架构实现更全面的车载解决方案 。主流的机械式产品在短时间内车规量产前景堪忧，半固态和纯固态激光雷达性能良好、

高精度导航定位龙头一体化布局，切入自动驾驶组合导航打开成长空间公司是国内高精度导航定位龙头之一，以高精度导航定位技术算法为核心，构建出包含 GNSS 芯片、板卡、模组等在内的高精度定位硬件技术平台和高精度定位增强网络服务平台。下游广泛布局建筑与基建、地理空间信息、资源与公共事业、机器人与自动驾驶四大板块。基于强大的位置服务能力承接北斗三号落地带来的“北斗+”行业红利，同时切入自动驾驶组合导航市场，发展前景可期。我们上调公司 2023 年盈利预测，新增 2024 年预测，预计公司 2022-202

AI 大模型引算力芯片供不应求，为高端光模块带来显著需求增益。根据我们的测算，2023 年由英伟达 A100/H100 GPU 出货所引致的高速率光模块潜在需求或达 20 亿美元，而 2024 年这一潜在需求有望进一步提升至 27 亿美元左右。

自动驾驶究竟是会走单车智能路线？还是走车路协同路线？我个人认为：首先单车智能是毋庸置疑的，我们一定是需要一个非常聪明的车；但是在自动驾驶发展过程中，由于技术条件或其他限制，在这个过程中车路协同也变得越来越受到重视。特别是在中国有政府的大力支持、有产业界各家公司的投入，V2X路线可能是更适用于中国的自动驾驶发展路径。我个人认为V2X真正要落地，全球最快也只有中国能做到。

L3+级汽车自动驾驶将成趋势，激光雷达产业空间巨大 1）智能电动车行业快速增长，L3级已处于突破临界点；2）激光雷达的应用趋势或愈发明确（预计2025E全球ADAS与无人驾驶的激光雷达市场规模约81亿美元；其中，国内约占30%达23亿美元，2020E-2025E年化增速60%+）；3）从应用趋势分拆来看，预计全球/国内基于ADAS的激光雷达需求将分别于2021E/2022E快速抬升；当前，国内整车主要涉及造车新势力以及自主品牌车企。 相较机械式雷达，集成化及降成本将推动固态激光雷达加速渗透

5G/5G-A的快速发展催生各种新应用不断涌现，未来6G还将提供更加丰富的业务体验，仅具备光通信属性的承载网络已不能满足应用需求，通信、感知与算力等多系统的深度融合成为技术发展新趋势。

智能驾驶是当今汽车行业的热点。作为智能驾驶解决方案的重要组成部分，感知系统的性能优劣是影响智能驾驶安全性和驾驶体验的关键因素。在过去几十年中，毫米波雷达技术经过多轮迭代，得到了长足的发展，逐步走向成熟。毫米波雷达能够实时感知周围环境，并实现障碍物检测和距离测量，为智能驾驶车辆提供必要的感知和决策依据，提高驾驶的安全性和舒适性。同时，为了增强感知能力，提升系统安全的保障，互补不同传感器的优劣势，多传感器融合方案成为行业共识。毫米波雷达+摄像头融合成为 ADAS 系统的主流感知配置。随着智能驾驶技术

这里有一个在地下矿山扫描和定位的案例。采集完地图之后，再把这个地图放在这辆车上，车开出去的同时进行点云扫描，并与地图进行匹配。这可以达到8-15公分的精度，在相对封闭以及车速较低的场景里面是足够用了，比如说港口、矿山、农业机械、工程机械、机场、工厂等，特别是频繁丢失GNSS信号，需要其他定位辅助的场景。我们现在就在矿山和工厂应用的比较多。 接下来是我演讲的主要内容，天宝量产高精度定位解决方案。我们有一个天宝汽车事业部定位模组，可提供硬件Bison、软件TAPP和RTX增强服务，也就是一站式的高

激光雷达产品成熟度持续提升，车载领域具备良好前景。激光雷达是一种通过脉冲激光照射目标并用传感器测量反射脉冲返回时间来测量目标距离的测量工具。其核心优势在于利用激光的高频特性进行大量、高速的位置及速度信息测量，形成准确清晰的物体 3D 建模。Velodyne 将激光雷达应用到 DARPA无人驾驶汽车挑战赛，首次将激光雷达带入了自动驾驶领域，其后随着 ADAS等下游应用的持续发展，行业也迎来了长足的发展。激光雷达下游应用广泛，其中车载领域具备良好的前景，根据 Frost&Sullivan 数

（1）毫米波雷达简介——从定义、基本特性、核心功能、基本原理、系统组成等方面认识毫米波雷达；（2）毫米波雷达产业链——包括产业链构成、上中下游分析、产业链企业分析、区域分布、产业链全景图等；（3）毫米波雷达行业发展概况——包括发展历程、市场规模及细分产品市场结构，并重点分析车载雷达、交通雷达、家居雷达和康养雷达四个细分市场的发展现状。