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2020年自动驾驶传感器芯片行业研究报告

发布日期:2021-03-01 22:39

  佐思汽研发布《2020年自动驾驶传感器芯片行业研究报告》,对自动驾驶所需的视觉传感器芯片、毫米波雷达芯片、激光雷达芯片等的市场规模、技术现状、竞争格局、发展趋势、企业产品等做了分析研究。

  车载视觉传感器芯片主要包括CMOS 图像传感器(CIS)和 图像信号处理芯片(ISP)。目前CMOS芯片的扩产壁垒高,而CMOS需求的增速又远远高于扩产速度,尤其是近年来自动驾驶快速发展,车载摄像头需求量快速增长,前装960P、1080P车载摄像头CMOS芯片供应较为紧张。 就市场格局看,虽然索尼、三星等传统手机CIS厂商相继推出了几款用于自动驾驶的CMOS传感器,但安森美仍然占据市场领先地位。安森美拥有超过50家的汽车生态合作伙伴,涉及业务包括光学镜片、信号处理器,I/O、Interface接口、SoC处理器、软件系统等。

  在图像处理芯片方面,独立 ISP 芯片性能强大,但成本较高,主要供应商为德州仪器、Mobileye、华为海思等,其中德州仪器(TI)技术积累最深厚、市占率最高。而近年CIS供应商如Aptina、OmniVision也推出最新的内置ISP的CMOS图像传感器集成产品,成本低、面积小、功耗低,但能够完成的算法相对简单,处理能力较弱。在汽车智能化要求提高的背景下,车载摄像头中独立ISP芯片在短期内仍是主流。 而随着人工智能与自动驾驶的发展,图像的处理和计算迎来越来越多的挑战,视觉传感器芯片的集成化成为趋势,除了ISP芯片之外,逐渐加入具有AI能力的视觉处理器(VP)芯片。

  2020年5月,索尼推出的智能视觉传感器IMX500和IMX50就是由像素阵列芯片(感光功能)和逻辑电路芯片(包括计算和存储功能)进行3D堆叠而成,是全球第一款在逻辑电路芯片上集成AI图像分析和处理功能的CMOS图像传感器。 2021年1月,豪威科技发布了新款传感器OAX8000,采用芯片堆叠架构,集成了神经处理单元(NPU)和图像信号处理器(ISP)。OAX8000 ASIC的样品现以BGA196封装提供,已通过汽车应用AEC-Q100 2级认证。 由于视觉摄像头在车内的应用位置不一样,可细分为环视、前视、后视、侧视、驾驶员监测、座舱监测等。从芯片角度,也对应出现了专用于环视、前视、后视、驾驶员监测的图像传感器产品。

  譬如豪威科技的车用图像传感器产品就包括:驾驶员监控用传感器(OV10652、OV2311、OV2312、OV2778、OV4690等),自动驾驶系统用传感器(OV10625、OV10640、OV10642、OV10650、OV10652等),后视和电子镜用传感器(OV10626、OV10635、OV10640、OV10650、OV10652等),环视用传感器(OV10635、OV10640、OV10652、OV2312、OV2775等),800 万像素前向摄像头 OX08A 和 OX08B,DMS用传感器OAX8000等。 使用数量上升,产业并购增加 主流车型车载摄像头单车搭载量将从2018年的1.7颗增长至2022年的3颗以上,而高端车型的摄像头搭载数量更在10颗以上。譬如2020年底亮相的零跑C11搭载了10个摄像头,2022年即将上市的蔚来ET7 搭载11个800万像素高清摄像头。2021年初刚发布的智己汽车首款车型标配15个高清视觉摄像头、5个毫米波雷达,以及12个超声波雷达。 由于未来几年图像传感器的增量应用主要在汽车市场,因此行业内领先企业开始为此布局,2020年出现了多家图像传感器公司被收购:

  毫米波雷达用芯片包括主芯片(MCU、DSP、FPGA)、雷达芯片(如MMIC、ASIC)和其他辅助芯片(如PMI、ADC)等。目前,毫米波雷达市场的竞争热点主要集中在77GHz雷达,芯片供应商新产品也集中在 77GHz 芯片。 4D成像雷达市场的竞争已然开启,华为、傲酷等公司已经相继亮相了4D成像雷达。2021年初大陆集团也宣布在2021年量产首个4D成像雷达(ARS 540),该方案是基于芯片极联+赛灵思FPGA开发。 大陆4D成像雷达将首次出现在宝马量产车上,由麦格纳和Fisker合作的搭载4D成像毫米波雷达的纯电动SUV Ocean在2021年初正式亮相,并计划在2022年底正式推出;此外,特斯拉也有迹象将部署4D成像雷达(Arbe Robotics公司的4D雷达Phoenix)。

  除了4D雷达,初创公司还倾向于研发毫米波雷达SoC(radar-on-a-chip)产品。 已融资1.88亿美元的Vayyar公司的汽车雷达芯片涵盖77-81GHz的成像和雷达波段,在单个片上系统(SoC)中具有48个收发器,可以容纳2,000多个虚拟通道。其毫米波雷达SoC还包含一个内部DSP,可实现实时信号处理。Vayyar传感器通过集成的高性能DSP和大内部存储器进行增强,无需外部处理能力即可执行复杂的成像算法和应用。Vayyar的雷达SoC可以输出后处理数据以及原始3D图像或点云格式。澳门赌场。 2020年12月,开发片上毫米波雷达(radar-on-a-chip)的初创公司Uhnder完成了4500万美元C轮融资,并计划在2021年推出首款车规级4D成像雷达Voxel,包含芯片和4D成像软件算法。此次融资成功将为2021年的全面量产计划提供资金支持。

  虽然各厂商侧重的芯片技术有所不同,但激光雷达芯片化算是未来的主要发展趋势之一,因为针对自动驾驶领域,比如无运动机械机构带来的高可靠性,满足车规要求、体积小、易于集成等优点,此外芯片化+采用成熟的半导体工艺(如CMOS工艺)可以真正实现激光雷达成本降低,将整车激光雷达成本由万元级别降到千元级别,由此达到批量应用的目标。 而激光雷达SoC方案是不少厂商的追求目标。2016 年 8 月,MIT(美国麻省理工学院)就联合 DARPA(美国国防部高级研究计划局)给出了一个解决方案:将激光雷达传感器封装到单芯片上, 尺寸仅 0.5 毫米×6 毫米。2020 年年初,MIT 成立了一家名为 Kyber Photonic 的公司,用于将上述技术产业化。 2020年6月,宁波芯辉科技与西安电子科技大学联合研制了 dToF SPAD 激光雷达传感器芯片XHS301,在单芯片上集成了核心感光器件 SPAD 。该方案既可以实现激光雷达得小型化,又可以降低成本,还立足于国内自主可控工艺,具备量产条件。

  2021年1月,Mobileye发宣布与英特尔合作开发硅光子激光雷达单芯片系统,由该技术生产的激光雷达传感器将在2025年搭载在Mobileye自动驾驶车队当中。依托英特尔专业的硅光子学加工厂,该芯片在激光雷达领域将具备显著优势。

  Mobileye和英特尔研发的激光雷达SoC采用了FMCW技术。FMCW激光雷达的优势除了信噪比高,功耗低外,还与距离物体远近不直接相关(ToF激光雷达越远测距准确度越低),与物体运动速度不直接相关。不足之处是难度大,成本高,良率低。 一直以来,基于ToF(飞行时间)的脉冲激光器处于行业主流地位。全球大约一百多家激光雷达开发商中,只有10家左右在专注开发FMCW激光雷达。但是近年FMCW技术开始被更多企业看好。 光学巨头蔡司尤其看好FMCW激光雷达。卡尔蔡司在2018年11月投资了一家美国FMCW激光雷达开发商Bridger Photonics,2020年8月又投资了德国FMCW激光雷达初创公司Scantinel Photonics。

  原文标题:传感器芯片研究:视觉芯片,Radar/LiDAR芯片,都有谁在做?