大眾汽車拋棄MEB電動平臺

堅持走視覺領先路線的特斯拉又出事了。本月中旬，一輛特斯拉Model Y在底特律郊區撞上了一輛白色半掛卡車，卡車的車頭直接到了卡車的集裝箱下面。這已經不是特斯拉第一次發生這樣的事故了。早在2016年，特斯拉就因為視覺識別系統錯誤地將卡車的白色貨艙識別為天空而引發了一起交通事故，隨后又接連發生了幾起類似的事故。

有了特斯拉的“前車之鑒”，再加上超聲波雷達、攝像頭、毫米波雷達等各自的性能缺陷。，依靠單一類型的傳感器是無法勝任自動駕駛的，尤其是L3+高階自動駕駛的復雜情況和安全冗余。基于多傳感器融合的傳感方案已經成為業界的必然選擇。

特斯拉感知方案，圖片來源:teslarati

隨著智能駕駛的快速發展，傳感器融合是必由之路。

汽車智能化變革的出現，使得超聲波雷達、攝像頭、毫米波雷達等環境感知技術更加有用。

比如超聲波雷達，由于技術成熟、成本低、數據處理速度快，廣泛應用于倒車預警和防撞、低速AEB、自動泊車APA等領域。由于其出色的分辨率和與相關算法的集成，該相機可以有效地識別物體屬性，從而支持360°全景、車道偏離預警LDW、交通標志識別TSR、駕駛員狀態監控DMS和其他駕駛輔助應用。毫米波雷達因其探測距離遠、探測性能穩定、環境適用性高，成為開發變道輔助預警LCA、自適應巡航ACC、前向防撞AEB等功能的重要技術支撐。

高水平自動駕駛的發展甚至催生了對激光雷達的巨大需求。特別是對于L3+自動駕駛汽車，激光雷達因其高精度和實時3D環境建模，被廣泛認為是L3-L5階段最關鍵的傳感器，并開始商業化。

另一方面，由于上述傳感器的特性，它們在用于環境感知時，各自的缺陷也不容忽視。其中，超聲波雷達的主要“短板”是探測結果容易受溫度影響，探測距離短——通常只有幾米。相機很容易受到惡劣天氣的影響，尤其是在黑暗和強光環境下，視覺效果非常不理想。毫米波雷達在識別物體屬性和道路交通標志方面性能較差。激光雷達商業化面臨的主要挑戰是高成本和復雜的技術。

因此，在實際應用過程中，車企往往會將上述傳感技術一起使用，取長補短，保證信息的充分獲取，提高整個智能駕駛系統的魯棒性、安全性和可靠性。比如毫米波雷達和相機，通過時空同步，即在空間和時間維度上匹配雙方的觀測值，融合數據，可以優化距離和速度的測量精度，提高感知效率。

“綜合考慮車輛配置、成本等因素，基于‘超聲波雷達+全景系統’和‘毫米波+前向圖像ADAS’的感知融合技術成為智能汽車初期發展的主流技術路線。”珠海技術中心的陳經理說。不僅如此，隨著汽車智能化程度的提高，整車搭載的傳感器數量也在不斷增加，一些尖端車型搭載的傳感器總數已經超過30個。

蔚來ET7感知方案，圖片來源:蔚來

比如蔚來ET7，作為蔚來汽車的首款車，搭載了多達33個高精度傳感器，包括1個超遠程高精度激光雷達、11個800萬像素高清攝像頭、5個毫米波雷達、12個超聲波傳感器、2個高精度定位單元、1個V2X車路協同傳感系統、1個ADMS增強駕駛sensi……，比蔚來ES8的25個傳感器多了8個。極地狐HBT攜帶的傳感器數量更多。其中，只有華為的96線中遠程激光雷達將攜帶3個，其他包括6個毫米波雷達，12個攝像頭和13個超聲波雷達。據悉，長城摩卡還將配備三個激光雷達模塊，以及八個毫米波雷達，12個超聲波雷達，多個攝像頭和控制裝置。

就傳感器的種類來說，因為成本相對較低，技術也比較成熟，所以超聲波雷達的應用最為廣泛，很多新車都搭載10個以上，有的甚至超過15個。例如，大眾MEB平臺下的IPA/RPA配置定義了16個超聲波雷達的應用，博世計劃在L4/L5應用中擁有多達32個超聲波雷達。緊隨其后的是攝像頭，單車數量已經超過10輛。由于成本和技術門檻相對較高，毫米波雷達的承載能力相對較小，約為5~8。激光雷達剛剛開始上車，未來幾年有望進入真正的大規模商用。

隨著多傳感器融合傳感方案在新車上的廣泛應用，相關硬件和整個ADAS市場也進入了爆發期。以相機為例。根據CICC的測算，2025年國內車載攝像頭市場規模將達到227億元，2020-2025年CAGR為30%。毫米波雷達方面，預計2023年中國毫米波雷達市場規模將達到171億元，2018-2023年CAGR為48%。

對于整個ADAS行業來說，未來的市場前景更加廣闊。雖然近兩年推出了大量ADAS應用，但整體普及率仍然不高。即使在歐美日等領先市場，滲透率也只有8%-12%，更不用說中國，不到5%，意味著還有很大的提升空間。例如，預計2025年中國ADAS行業的市場規模將超過2000億元。

爭奪ADAS賽道，本土供應商強勢突圍

中國智能汽車產業近年來的快速發展，與本土ADAS供應鏈的完善有很大關系，尤其是本土供應商，在這個過程中發揮了不可替代的作用。

在過去很長一段時間里，歐美等成熟市場由于區域汽車產業生態鏈相對成熟，為ADAS關鍵技術的發展提供了重要支撐，導致相關市場被國外零部件巨頭壟斷。尤其在超聲波雷達、毫米波雷達、攝像頭等關鍵傳感器的設計制造上，從上游芯片設計到傳感器集成再到ADAS軟硬件系統集成，幾乎都是外資元器件巨頭。

直到近幾年這種情況才逐漸好轉。得益于智能駕駛的快速發展，國內打造智能汽車產業鏈的呼聲日益高漲。過去幾年，很多本土零部件企業開始加強智能領域的布局，逐漸在市場上嶄露頭角。

珠海宓尚技術布局，圖片來源:珠海宓尚

例如，珠海宓尚基于對傳感器融合的深刻理解，一直積極構建軟硬一體化的智能駕駛解決方案，先后研發出多項融合傳感解決方案，包括將圖像與超聲波雷達融合實現記憶泊車、油箱防盜抓拍等功能；結合毫米波雷達，可以實現L2級別的自動駕駛功能，如前碰撞預警FCW、自動緊急制動AEB和自適應巡航ACC。目前相關產品已經被國內外主流車企廣泛搭載。

圖片來源:珠海宓尚

支撐珠海宓尚實現上述技術突破的，是其在超聲波雷達、毫米波雷達、相機三大核心領域成熟的自主研發能力。以超聲波雷達為例。在該領域，珠海宓尚一直在研發第四代高性能編碼超聲波雷達，以及集成超聲波和攝像頭的全自動駐車RPA、涉水預警、低速前后碰撞制動F/RAEB和限高碰撞預警系統。

毫米波雷達方面，珠海宓尚的24GHz毫米波雷達已批量供貨，用于盲點監測BSD、變道輔助預警LCA、泊車開門預警DOW、前向碰撞預警FCW、集成超聲波雷達和毫米波雷達的商用車盲補預警系統。下一步將推出77GHz毫米波雷達、4D毫米波雷達和集成圖像的自適應巡航ACC系統。

圖片來源:珠海宓尚

在圖像產品方面，珠海宓尚自主研發了基于高性能SOC芯片的圖像控制器，搭載多個攝像頭，基于深度學習的ADAS算法，先后量產了360°全景圖像AVM、前向防撞預警FCW、車道偏離預警LDW、交通標志識別TSR、駕駛員狀態監控DMS等功能，應用于車輛安全駕駛輔助的不同場景。目前，該公司專注于超聲波、圖像和毫米波技術。

“特別值得一提的是，珠海宓尚是世界上少數幾個同時擁有超聲波雷達傳感器和換能器的供應商之一，我們走的是與法雷奧和博世相同的技術路線，擁有獨立的換能器(探芯)設計和開發能力、全自動化制造能力和定制的傳感器芯片。”陳經理指出。對于毫米波雷達，珠海宓尚不僅擁有先進的算法和軟硬件集成，還擁有強大的自主天線設計能力。

為了保證產品的高品質，珠海宓尚引進了一系列先進的R&D和檢測設備，建立了完善的R&D環境，并引進了大量優秀的管理和技術人才，加強了公司在汽車電子領域的R&D能力。例如，珠海宓尚正在開發結構集成和超聲波焊接工藝設計。計劃通過取消密封膠填充，采用超聲波焊接傳感器后蓋，形成流水線，打造自動化生產線。不僅如此，珠海宓尚還積極參與國內相關機構和標準的編制，與相關高校緊密合作，開展ADAS領域前沿技術的人才培養和合作開發，為當地ADAS產業發展提供助力。

目前，珠海宓尚的上述努力已經取得了一定的成效。截至目前，一汽、SAIC、大眾、東風、吉利、比亞迪、豐田等汽車企業，大陸集團、現代莫比烏斯等主流汽車電子供應商，以及百度等智能駕駛技術公司都與珠海宓尚建立了緊密的合作關系，珠海宓尚也因此在超聲波雷達、毫米波雷達、攝像頭模組等方面形成了一定的品牌效應和市場份額。特別是超聲波傳感器已經成功進入全球超聲波傳感器供應商前五的行列，具備了從國內替代走向全球替代的技術積累和客戶基礎。

繼續加強技術創新，打造ADAS民族品牌。

毫無疑問，珠海宓尚在實現自動駕駛關鍵技術的國內替代方面取得了進展。接下來，如何更好地參與汽車智能化改造，助力高水平自動駕駛汽車的大規模落地，是一個……公司的問題。

陳經理表示，未來公司將繼續堅持量產代、代、儲備代的技術策略，從ADAS底層傳感器的自主控制和完全國產化入手，繼續擴大市場份額，逐步啟動決策算法和控制策略的研究，實現L1-L5產品必備的智能駕駛汽車功能全覆蓋，更好地向安全駕駛、智能駕駛、自動駕駛整體解決方案提供商演進。

例如，在超聲波雷達領域，珠海宓尚目前正在開發新一代先進的智能超聲波雷達，以逐步取代普通倒車超聲波雷達為核心產品。“我們的新一代超聲波雷達不僅能探測目標的距離，還能探測目標的形狀，甚至高度。”陳經理指出。

為此，珠海宓尚正在大力發展超聲波雷達編碼和變頻方案的研究和應用，以及超聲波雷達介質能量穿透的研究和應用，包括第四代超聲波雷達編碼的開發和金屬、塑料等傳輸介質穿透探測的突破方案，以賦予超聲波雷達更遠的探測距離、更快的系統響應時間和更強的抗干擾能力，進一步拓展超聲波傳感器的應用。

APA產品進化路線，圖片來源:珠海宓尚

在珠海宓尚看來，經過多年的發展，超聲波雷達的技術已經非常成熟。目前各家公司的競爭優勢主要體現在成本、品控和應用場景上。特別是拓展超聲波雷達的應用場景，將是一個非常有效的提升競爭力的方式，比如涉水預警、限高預警、低速前進后退F/RAEB、載荷預警、倒車跟蹤預警、基于多傳感器融合的AVP，這些都是近期等待需求的。堅持走視覺領先路線的特斯拉又出事了。本月中旬，一輛特斯拉Model Y在底特律郊區撞上了一輛白色半掛卡車，卡車的車頭直接到了卡車的集裝箱下面。這已經不是特斯拉第一次發生這樣的事故了。早在2016年，特斯拉就因為視覺識別系統錯誤地將卡車的白色貨艙識別為天空而引發了一起交通事故，隨后又接連發生了幾起類似的事故。

有了特斯拉的“前車之鑒”，再加上超聲波雷達、攝像頭、毫米波雷達等各自的性能缺陷。，依靠單一類型的傳感器是無法勝任自動駕駛的，尤其是L3+高階自動駕駛的復雜情況和安全冗余。基于多傳感器融合的傳感方案已經成為業界的必然選擇。

特斯拉感知方案，圖片來源:teslarati

隨著智能駕駛的快速發展，傳感器融合是必由之路。

汽車智能化變革的出現，使得超聲波雷達、攝像頭、毫米波雷達等環境感知技術更加有用。

比如超聲波雷達，由于技術成熟、成本低、數據處理速度快，廣泛應用于倒車預警和防撞、低速AEB、自動泊車APA等領域。由于其出色的分辨率和與相關算法的集成，該相機可以有效地識別物體屬性，從而支持360°全景、車道偏離預警LDW、交通標志識別TSR、駕駛員狀態監控DMS和其他駕駛輔助應用。毫米波雷達因其探測距離遠、探測性能穩定、環境適用性高，成為開發變道輔助預警LCA、自適應巡航ACC、前向防撞AEB等功能的重要技術支撐。

高水平自動駕駛的發展甚至催生了對激光雷達的巨大需求。特別是對于L3+自動駕駛汽車，激光雷達已經被廣泛認為是L3-L5階段最關鍵的傳感器，并因其高精度而開始商業化……三維實時三維環境建模。

另一方面，由于上述傳感器的特性，它們在用于環境感知時，各自的缺陷也不容忽視。其中，超聲波雷達的主要“短板”是探測結果容易受溫度影響，探測距離短——通常只有幾米。相機很容易受到惡劣天氣的影響，尤其是在黑暗和強光環境下，視覺效果非常不理想。毫米波雷達在識別物體屬性和道路交通標志方面性能較差。激光雷達商業化面臨的主要挑戰是高成本和復雜的技術。

因此，在實際應用過程中，車企往往會將上述傳感技術一起使用，取長補短，保證信息的充分獲取，提高整個智能駕駛系統的魯棒性、安全性和可靠性。比如毫米波雷達和相機，通過時空同步，即在空間和時間維度上匹配雙方的觀測值，融合數據，可以優化距離和速度的測量精度，提高感知效率。

“綜合考慮車輛配置、成本等因素，基于‘超聲波雷達+全景系統’和‘毫米波+前向圖像ADAS’的感知融合技術成為智能汽車初期發展的主流技術路線。”珠海技術中心的陳經理說。不僅如此，隨著汽車智能化程度的提高，整車搭載的傳感器數量也在不斷增加，一些尖端車型搭載的傳感器總數已經超過30個。

蔚來ET7感知方案，圖片來源:蔚來

比如蔚來ET7，作為蔚來汽車的首款車，搭載了多達33個高精度傳感器，包括1個超遠程高精度激光雷達、11個800萬像素高清攝像頭、5個毫米波雷達、12個超聲波傳感器、2個高精度定位單元、1個V2X車路協同感知系統和1個ADMS增強駕駛感知，比蔚來ES8的25個傳感器多了8個。極地狐HBT攜帶的傳感器數量更多。其中，只有華為的96線中遠程激光雷達將攜帶3個，其他包括6個毫米波雷達，12個攝像頭和13個超聲波雷達。據悉，長城摩卡還將配備三個激光雷達模塊，以及八個毫米波雷達，12個超聲波雷達，多個攝像頭和控制裝置。

就傳感器的種類來說，因為成本相對較低，技術也比較成熟，所以超聲波雷達的應用最為廣泛，很多新車都搭載10個以上，有的甚至超過15個。例如，大眾MEB平臺下的IPA/RPA配置定義了16個超聲波雷達的應用，博世計劃在L4/L5應用中擁有多達32個超聲波雷達。緊隨其后的是攝像頭，單車數量已經超過10輛。由于成本和技術門檻相對較高，毫米波雷達的承載能力相對較小，約為5~8。激光雷達剛剛開始上車，未來幾年有望進入真正的大規模商用。

隨著多傳感器融合傳感方案在新車上的廣泛應用，相關硬件和整個ADAS市場也進入了爆發期。以相機為例。根據CICC的測算，2025年國內車載攝像頭市場規模將達到227億元，2020-2025年CAGR為30%。毫米波雷達方面，預計2023年中國毫米波雷達市場規模將達到171億元，2018-2023年CAGR為48%。

對于整個ADAS行業來說，未來的市場前景更加廣闊。雖然近兩年推出了大量ADAS應用，但整體普及率仍然不高。即使在歐美日等領先市場，滲透率也只有8%-12%，更不用說中國，不到5%，意味著還有很大的提升空間。例如，預計2025年中國ADAS行業的市場規模將超過2000億元。

爭奪ADAS賽道，本土供應商強勢突圍

近年來中國智能汽車產業的快速發展與本土ADAS供應鏈的完善有很大關系，尤其是本土供應商，發揮了不可替代的作用……在這一過程中能夠發揮作用。

在過去很長一段時間里，歐美等成熟市場由于區域汽車產業生態鏈相對成熟，為ADAS關鍵技術的發展提供了重要支撐，導致相關市場被國外零部件巨頭壟斷。尤其是在超聲波雷達、毫米波雷達、攝像頭等關鍵傳感器的設計制造上，從上游芯片設計到傳感器集成再到ADAS軟硬件系統集成，幾乎都是外資元器件巨頭。

直到近幾年這種情況才逐漸好轉。得益于智能駕駛的快速發展，國內打造智能汽車產業鏈的呼聲日益高漲。過去幾年，很多本土零部件企業開始加強智能領域的布局，逐漸在市場上嶄露頭角。

珠海宓尚技術布局，圖片來源:珠海宓尚

例如，珠海宓尚基于對傳感器融合的深刻理解，一直積極構建軟硬一體化的智能駕駛解決方案，先后研發出多項融合傳感解決方案，包括將圖像與超聲波雷達融合實現記憶泊車、油箱防盜抓拍等功能；結合毫米波雷達，可以實現L2級別的自動駕駛功能，如前碰撞預警FCW、自動緊急制動AEB和自適應巡航ACC。目前相關產品已經被國內外主流車企廣泛搭載。

圖片來源:珠海宓尚

支撐珠海宓尚實現上述技術突破的，是其在超聲波雷達、毫米波雷達、相機三大核心領域成熟的自主研發能力。以超聲波雷達為例。在該領域，珠海宓尚一直在研發第四代高性能編碼超聲波雷達，以及集成超聲波和攝像頭的全自動駐車RPA、涉水預警、低速前后碰撞制動F/RAEB和限高碰撞預警系統。

毫米波雷達方面，珠海宓尚的24GHz毫米波雷達已批量供貨，用于盲點監測BSD、變道輔助預警LCA、泊車開門預警DOW、前向碰撞預警FCW、集成超聲波雷達和毫米波雷達的商用車盲補預警系統。下一步將推出77GHz毫米波雷達、4D毫米波雷達和集成圖像的自適應巡航ACC系統。

圖片來源:珠海宓尚

在圖像產品方面，珠海宓尚自主研發了基于高性能SOC芯片的圖像控制器，搭載多個攝像頭，基于深度學習的ADAS算法，先后量產了360°全景圖像AVM、前向防撞預警FCW、車道偏離預警LDW、交通標志識別TSR、駕駛員狀態監控DMS等功能，應用于車輛安全駕駛輔助的不同場景。目前，該公司專注于超聲波、圖像和毫米波技術。

“特別值得一提的是，珠海宓尚是世界上少數幾個同時擁有超聲波雷達傳感器和換能器的供應商之一，我們走的是與法雷奧和博世相同的技術路線，擁有獨立的換能器(探芯)設計和開發能力、全自動化制造能力和定制的傳感器芯片。”陳經理指出。對于毫米波雷達，珠海宓尚不僅擁有先進的算法和軟硬件集成，還擁有強大的自主天線設計能力。

為了保證產品的高品質，珠海宓尚引進了一系列先進的R&D和檢測設備，建立了完善的R&D環境，并引進了大量優秀的管理和技術人才，加強了公司在汽車電子領域的R&D能力。例如，珠海宓尚正在開發結構集成和超聲波焊接工藝設計。計劃通過取消密封膠填充，采用超聲波焊接傳感器后蓋，形成流水線，打造自動化生產線。不僅如此，珠海宓尚還積極參與國內相關機構和標準的編制，與相關高校緊密合作，開展ADAS領域前沿技術的人才培養和合作開發，為當地ADAS產業發展提供助力。

目前，珠海宓尚的上述努力已經取得了一定的成效。截至目前，一汽、SAIC、大眾、東風、吉利、比亞迪、豐田等汽車企業，大陸集團、現代莫比烏斯等主流汽車電子供應商，以及百度等智能駕駛技術公司都與珠海宓尚建立了緊密的合作關系，珠海宓尚也因此在超聲波雷達、毫米波雷達、攝像頭模組等方面形成了一定的品牌效應和市場份額。特別是超聲波傳感器已經成功進入全球超聲波傳感器供應商前五的行列，具備了從國內替代走向全球替代的技術積累和客戶基礎。

繼續加強技術創新，打造ADAS民族品牌。

毫無疑問，珠海宓尚在實現自動駕駛關鍵技術的國內替代方面取得了進展。接下來，如何更好地參與汽車智能化改造，助力高水平自動駕駛汽車的大規模落地，是一個……公司的問題。

陳經理表示，未來公司將繼續堅持量產代、代、儲備代的技術策略，從ADAS底層傳感器的自主控制和完全國產化入手，繼續擴大市場份額，逐步啟動決策算法和控制策略的研究，實現L1-L5產品必備的智能駕駛汽車功能全覆蓋，更好地向安全駕駛、智能駕駛、自動駕駛整體解決方案提供商演進。

例如，在超聲波雷達領域，珠海宓尚目前正在開發新一代先進的智能超聲波雷達，以逐步取代普通倒車超聲波雷達為核心產品。“我們的新一代超聲波雷達不僅能探測目標的距離，還能探測目標的形狀，甚至高度。”陳經理指出。

為此，珠海宓尚正在大力發展超聲波雷達編碼和變頻方案的研究和應用，以及超聲波雷達介質能量穿透的研究和應用，包括第四代超聲波雷達編碼的開發和金屬、塑料等傳輸介質穿透探測的突破方案，以賦予超聲波雷達更遠的探測距離、更快的系統響應時間和更強的抗干擾能力，進一步拓展超聲波傳感器的應用。

APA產品進化路線，圖片來源:珠海宓尚

在珠海宓尚看來，經過多年的發展，超聲波雷達的技術已經非常成熟。目前各家公司的競爭優勢主要體現在成本、品控和應用場景上。特別是拓展超聲波雷達的應用場景，將是一個非常有效的提升競爭力的方式，比如涉水預警、限高預警、低速前進后退F/RAEB、載荷預警、倒車跟蹤預警、基于多傳感器融合的AVP，這些都是近期等待需求的。

標簽：大眾特斯拉奧迪奔馳保時捷

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