雷鋒網(wǎng)按：前面提到，“無人駕駛”硬件預計有望于2020-2025年量產(chǎn)，與此同時，相關(guān)的汽車安全法規(guī)也在不斷推出和完善。而ADAS是智能駕駛的關(guān)鍵落地點，參股和收購是上市公司介入ADAS的主要方式。本文是《智能汽車：從ADAS到無人駕駛（上） | 深度》的續(xù)集，繼續(xù)探討，無人駕駛相關(guān)的感知識別/地圖等模塊將迎來國產(chǎn)化契機。

（圖片來自財經(jīng)網(wǎng)）

| 元器件：感知識別/地圖等模塊有望迎來國產(chǎn)化契機

智能駕駛包含多種元器件，其中感知識別、地圖等組件模塊有望成為國產(chǎn)突破口。以目前ADAS系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈情況分析，可以判斷未來感知識別、地圖等組件模塊等有望成為國產(chǎn)化突破口，而決策模塊由于涉及到整車控制，技術(shù)門檻較高，預計仍會掌握在整車廠商及國際零部件巨頭手中。

據(jù)中國制造2025中對智能網(wǎng)聯(lián)汽車關(guān)鍵零部件自主化率的規(guī)定，感知識別（主要為攝像頭和雷達）和高精度地圖系統(tǒng)在未來5年內(nèi)勢必完成國產(chǎn)化大幅推進。

• 感應識別模塊：多傳感器融合發(fā)展
  

感應識別硬件：以雷達和攝像頭為主，多傳感器融合發(fā)展。目前主流的車載傳感器包括超聲波雷達、激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、紅外探頭等。基于測量能力和環(huán)境適應性，預計雷達和攝像頭會成為傳感器主流，呈現(xiàn)多傳感器融合趨勢。

• 感應識別模塊之毫米波雷達：增量發(fā)展，國產(chǎn)化即將實現(xiàn)
  

毫米波雷達發(fā)射毫米波波段的電磁波，利用障礙物反射波的時間差確定障礙物距離，利用反射波的頻率偏移確定相對速度。與紅外、激光、攝像頭等傳感器相比，毫米波穿透霧、煙、灰塵的能力強，具有全天候(大雨天除外)全天時的特點。其局限性在于無法進行物體顏色識別；視場角較小，一般需要多個雷達組合使用；行人的反射波較弱，難以識別。毫米波雷達廣泛應用于車載距離探測，如自適應巡航、碰撞預警、盲區(qū)探測等。

目前的主流可用頻段為24 GHz和77GHz，分別應用于中短距和中長距測量。毫米波雷達的可用頻段有24GHz、60GHz、77GHz、79GHz；主流是24GHz和77GHz，一般24GHz用于短/中距，77GHz用于中/長距。頻率越高，距離和速度的檢測分辨率越高。頻段發(fā)展趨勢是由24GHz向77GHz過渡：1）歐盟，1997年，歐洲電訊標準學會確認76-77GHz作為防撞雷達專用頻道；2）美國，24GHz和77GHz兩個頻帶；3）日本，60GHz，逐漸轉(zhuǎn)入77GHz；4）日內(nèi)瓦2015年世界無線電通信大會，77.5-78.0GHz劃分給無線電定位業(yè)務，以支持短距離高分辨率車載雷達的發(fā)展；5）2005年，原信息產(chǎn)業(yè)部《微功率（短距離）無線電設備的技術(shù)要求》，77GHz劃分給車輛測距雷達；2012年，工信部，24GHz劃分給短距車載雷達業(yè)務。

受益于ADAS 的發(fā)展，毫米波雷達芯片出貨量快速增長。至2020年，預計全球車載毫米波雷達出貨量可達7200萬顆。按國內(nèi)ADAS滲透率在2020年達到30%估算，每套ADAS需要4個短距毫米波雷達+1個長距毫米波雷達，則國內(nèi)出貨量可達4500萬顆，市場規(guī)模將超200億。

全球汽車毫米波雷達主要供應商為傳統(tǒng)汽車電子優(yōu)勢企業(yè)，如博世、大陸等。2015年，博世、大陸的全球市場份額均占到22%，隨后為Hella、富士通天、電裝、TRW、德爾福、Autoliv、法雷奧等傳統(tǒng)優(yōu)勢企業(yè)。

毫米波雷達國產(chǎn)化即將實現(xiàn)。國內(nèi)廠商已經(jīng)突破核心技術(shù)，國產(chǎn)化指日可待。但目前較為成熟的產(chǎn)品僅有湖南納雷和廈門意行的24GHz中短距雷達，77GHz雷達剛剛起步。推薦：亞太股份、四創(chuàng)電子、國?？萍嫉取?/p>

亞太股份以700萬元增資杭州智波，獲得該公司10%股權(quán)，布局毫米波雷達業(yè)務。四創(chuàng)電子的控股股東為華東電子工程研究所，其毫米波雷達產(chǎn)品主要用于國土防空情報、氣象監(jiān)測等領(lǐng)域。國?？萍颊狭酥袊娍频谑难芯克膬?yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)資源，主要產(chǎn)品包括軍用機載雷達和氣象雷達等。啟碁科技總部設在臺灣，提供完整的24GHz和77GHz技術(shù)組合，以支持ADAS的各類應用與功能。

• 感應識別模塊之激光雷達：成本降低，有望成為行業(yè)主流

激光雷達發(fā)射激光束來探測目標的位置、速度等特征量。車載激光雷達采用多個激光發(fā)射器和接收器，建立三維點云圖，從而達到實時環(huán)境感知的目的。激光雷達的優(yōu)勢在于三維建模，探測范圍廣，探測精度高。但是，激光雷達在雨雪霧天氣下性能較差；價格昂貴；數(shù)據(jù)量過大。

目前，激光雷達被應用在一些無人駕駛試驗車中：

1）谷歌和百度的無人駕駛試驗車均采用了Velodyne的64線激光雷達；

2）福特的混動版蒙迪歐安裝了Velodyne的32線激光雷達，第三代自動駕駛車輛Fusion Hybrid配置了2臺Velodyne的Solid-State HybridUltra PUCK Auto混合固態(tài)激光雷達；

3）日產(chǎn)LEAF搭載了6個Ibeo的4線激光雷達，測試了其高級駕駛輔助系統(tǒng)；

4）奧迪的無人駕駛汽車A7 Piloted Driving采用了Ibeo和Valeo合作的Scala混合固態(tài)激光雷達；

5）德爾福無人駕駛汽車配備了4臺由Quanergy研發(fā)的固態(tài)激光雷達。

目前，有旋轉(zhuǎn)部件的激光雷達技術(shù)較為成熟，國外主流生產(chǎn)廠家為Velodyne和Ibeo。Velodyne采用激光發(fā)射、接收一起旋轉(zhuǎn)的方式，產(chǎn)品涵蓋16/32/64線；Ibeo采用固定激光光源，通過內(nèi)部玻璃片旋轉(zhuǎn)的方式改變激光光束方向，實現(xiàn)多角度檢測，產(chǎn)品涵蓋4/8線，歐百拓為Ibeo的國內(nèi)代理商。

激光雷達固態(tài)化是未來趨勢，存在小型化、低成本優(yōu)勢。固態(tài)激光雷達無需旋轉(zhuǎn)部件，因而體積更小，方便集成在車身內(nèi)部，并且系統(tǒng)可靠性提升，成本也可大幅降低。因此激光雷達有向固態(tài)發(fā)展的趨勢。創(chuàng)業(yè)公司Quanergy與德爾福合作開發(fā)出了固態(tài)激光雷達，計劃2017年底量產(chǎn)，采取相控陣技術(shù)，內(nèi)部不存在任何旋轉(zhuǎn)部件。傳統(tǒng)優(yōu)勢企業(yè)Velodyne和Ibeo也推出了混合固態(tài)激光雷達，在外觀上看不到旋轉(zhuǎn)部件，但內(nèi)部仍靠機械旋轉(zhuǎn)實現(xiàn)激光掃描。

早在2015年，奧迪的無人駕駛汽車A7 PilotedDriving就采用了Ibeo和Valeo合作的Scala混合固態(tài)激光雷達，大眾的一款半自動駕駛汽車也搭載了Scala，該激光雷達隱藏在保險杠內(nèi)，用于取代毫米波雷達做AEB的測距模塊。

在CES2016上，有兩款固態(tài)/混合固態(tài)激光雷達展出：1）來自Quanergy的固態(tài)激光雷達 S3，僅為一盒名片大小，單個售價初步定在250美元，量產(chǎn)后可能降至100美元；2）由Velodyne與福特共同發(fā)布的混合固態(tài)激光雷達UltraPuck Auto， 2020年計劃量產(chǎn)價為500美金，2025年計劃把成本控制在200美金以內(nèi)。

激光雷達2020年市場規(guī)模有望超100億。我們預計激光雷達受益于技術(shù)提升及產(chǎn)能提升，2020年單只激光雷達成本有望達到400元，以整車安裝2-4個激光雷達（前后探測距離）測算，對應整車成本為800-1600元。按照2020年前裝市場25%滲透率、后裝市場5%滲透率估算，中國市場規(guī)模有望近200億。

國內(nèi)有數(shù)家公司參與激光雷達的研發(fā)與生產(chǎn)，應用領(lǐng)域包括大氣污染檢測、三維測繪、汽車等。推薦：巨星科技。

巨星科技去年以2億元收購華達科捷65%股權(quán)，后者正推進激光應用技術(shù)升級，重點方向是服務機器人（例如掃地機器人）和移動智能設備（包括無人駕駛汽車、AGV 叉車、巡檢機器人）；今年3月成立子公司歐鐳激光，致力于研發(fā)激光雷達和智能裝備。

• 感應識別模塊之攝像頭：龍頭地位穩(wěn)固，有望快速發(fā)展

車載攝像頭的大致原理如下：

1）圖像處理，將圖片轉(zhuǎn)換為二維數(shù)據(jù)；

2）模式識別，通過圖像匹配進行識別，如車輛、行人、車道線、交通標志等；

3）利用物體的運動模式，或雙目定位，估算目標物體與本車的相對距離和相對速度。

相比于其他傳感器，攝像頭最為接近人眼獲取周圍環(huán)境信息的工作模式，其優(yōu)勢在于

1）攝像頭技術(shù)成熟，成本較低；

2）可以通過較小的數(shù)據(jù)量獲得最為全面的信息。

但是，攝像頭識別也存在一定局限性：

1）受光線、天氣影響大；

2）物體識別基于機器學習數(shù)據(jù)庫，需要的訓練樣本大，訓練周期長，難以識別非標準障礙物；

3）由于廣角攝像頭的邊緣畸變，得到的距離準確度較低。

目前攝像頭的應用主要有：1）單目攝像頭，一般安裝在前擋風玻璃上部，用于探測車輛前方環(huán)境，識別道路、車輛、行人等，廣泛應用于自適應巡航、車道偏離預警、前撞預警、行人監(jiān)測等功能中；2）后視攝像頭，一般安裝在車尾，用于探測車輛后方環(huán)境，應用于倒車可視系統(tǒng)；3）立體攝像頭，或稱雙目攝像頭，利用兩個經(jīng)過精確標定的攝像頭同時探測車輛前方環(huán)境，實現(xiàn)更高的識別精度和更遠的探測范圍；4）環(huán)視攝像頭，一般至少包括四個攝像頭，分別安裝在車輛前、后、左、右側(cè)，實現(xiàn)360°環(huán)境感知，應用于自動泊車和全景泊車系統(tǒng)。

隨著ADAS滲透率的快速提升，鏡頭市場有望快速增長。根據(jù)IHS Automotive預測，2021年車載攝像頭系統(tǒng)出貨量將達到7400萬套/年（2014年約為1500萬套）。國內(nèi)車載鏡頭全球龍頭地位穩(wěn)固，據(jù)智研咨詢統(tǒng)計，2013年我國車載鏡頭行業(yè)產(chǎn)量約862萬個，出口約占60%。我們預計單車ADAS系統(tǒng)用1-10個鏡頭不等，以采用4個鏡頭（前置攝像+兩側(cè)盲點檢測+后側(cè)倒車影像）保守估算，中國2020年車載鏡頭出貨量有望超1億個，市場規(guī)模有望超120億，CAGR有望超70%。

鏡頭模組：國內(nèi)鏡頭行業(yè)龍頭地位穩(wěn)固，有望快速發(fā)展。光學鏡頭目前廣泛用于手機、車載、相機等領(lǐng)域，由于手機等數(shù)碼產(chǎn)品增長放緩，鏡頭產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到車載趨勢明顯。國內(nèi)行業(yè)龍頭優(yōu)勢地位明顯，如舜宇光學車載后視鏡頭出貨量目前居全球第1位，全球市場占有率達30%左右，已進入各大車企（BMW、Benz、Audi等）前裝市場。我們預計未來車載鏡頭業(yè)務提升有望推動國內(nèi)行業(yè)龍頭業(yè)績快速增長。推薦：歐菲光、舜宇光學、臺灣勝開科技等。

歐菲光是攝像頭模組傳統(tǒng)優(yōu)勢企業(yè)，智能汽車前瞻布局有望開花結(jié)果。歐菲光不僅在攝像頭模組出貨量上力壓群雄，也提前布局了雙攝像頭模組。公司前瞻布局智能汽車：1）2015年6月，設立全資子公司上海歐菲智能車聯(lián)科技有限公司，全面布局智能駕駛、智能中控、“互聯(lián)網(wǎng)+”硬件、汽車電子業(yè)務；2）公司智能中控部分引入一線汽車廠商，目前已經(jīng)是北汽新能源的一級供應商，在CES上展出了合作的ADAS汽車，并擬以2億元入股北汽新能源，延伸新能源汽車全產(chǎn)業(yè)鏈；3）定向增發(fā)15億元用于智能汽車電子建設項目。舜宇光學在車載攝像頭市場的出貨量是全球第一，市場占有率達到30%左右，對于安全等級更高的前置ADAS攝像頭，舜宇光學的市場占有率超過一半。

• 感應識別模塊之紅外夜視：成長空間大，關(guān)注國內(nèi)龍頭
  

汽車安全關(guān)注度提升，紅外夜視成長空間巨大。據(jù)美國國家公路交通安全管理局(NHTS)的統(tǒng)計，雖然夜間行車在整個公路交通中只占四分之一，發(fā)生的事故卻占到一半，而夜間視線不良所造成的事故占了70%。隨著汽車安全和ADAS的關(guān)注度提升，紅外夜視有望得到快速推廣。另一方面，2015年紅外夜視系統(tǒng)的滲透率僅有1%左右，以2020年前裝滲透率達到5%估算，單套系統(tǒng)2500元左右，屆時僅前裝就會有38億元的市場空間。推薦：保千里。

保千里是夜視系統(tǒng)的傳統(tǒng)優(yōu)勢企業(yè)，積極布局汽車主動安全。2015年9月，保千里發(fā)布定增預案，擬募集19.9億元，其中8.4億元投入開發(fā)車用智能硬件-汽車主動安全系統(tǒng)全網(wǎng)建設項目，同時還將建設汽車主動安全系統(tǒng)測試標準化中心，鞏固公司智能車產(chǎn)品的技術(shù)與市場地位。

• 高精度地圖：寡頭壟斷格局或?qū)⒕S持
  

地圖是無人駕駛不可或缺的基礎(chǔ)，行業(yè)龍頭具有稀缺性競爭優(yōu)勢。無人駕駛最基本功能之一為導航，其實現(xiàn)需要依據(jù)自身GPS及高精度地圖來確定位置和行駛方向。但無人駕駛使用的地圖要求更高：1）GPS定位精度需要到達厘米級別（目前精度>1米）；2）需要提供更精確的三維數(shù)據(jù)已應對復雜的駕駛環(huán)境。因此如Here、Mobileye等均開始布局定制化地圖，傳統(tǒng)廠商如豐田也推出全新地圖繪制技術(shù)。我們認為，國內(nèi)地圖底層數(shù)據(jù)行業(yè)的龍頭壟斷地位會長期存在，主要原因有兩點：1）地圖底層數(shù)據(jù)測繪需要長期投入，新進入者投入成本較高；2）地圖行業(yè)進入需要資質(zhì)申請，行業(yè)內(nèi)原有龍頭維持自身優(yōu)勢地位，隨行業(yè)快速發(fā)展，推薦：四維圖新等。

四維圖新前裝車載導航市場份額持續(xù)領(lǐng)先，先后收購圖為先、和驪安、杰發(fā)科技，具備地圖、芯片、車機、 OS、語音識別、 OBD 等智能汽車各環(huán)節(jié)技術(shù)儲備。

• 執(zhí)行機構(gòu)
  

關(guān)注智能汽車關(guān)鍵執(zhí)行機構(gòu)，如電子制動、輪轂電機等。推薦：萬安科技、亞太股份，拓普集團。

• 智能電子系統(tǒng)
  

關(guān)注車載智能電子系統(tǒng)元器件，如智能車燈、人機交互HMI、抬頭顯示HUD等。推薦：星宇股份，東風科技，均勝電子，水晶光電。

• 車聯(lián)網(wǎng)

無人駕駛的最終實現(xiàn)必然依賴車聯(lián)網(wǎng)，涉及車車通訊V2V、車路通訊V2R、車網(wǎng)通訊V2I等，關(guān)注前瞻布局企業(yè)。推薦：萬安科技，亞太股份，雙林股份，均勝電子，榮之聯(lián)，興民鋼圈，威帝股份，盛路通信；臺灣公司啟碁科技，明泰科技，中怡科技等。

本報告著重從ADAS系統(tǒng)集成與核心元器件兩個層面分析了技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與市場格局，并梳理了相關(guān)上市公司。我們認為：

1）ADAS作為車輛智能化的初級階段產(chǎn)品，將率先普及商業(yè)化；創(chuàng)業(yè)型公司后生可畏，全力投入創(chuàng)新者有望最后勝出；上市公司通過投資參股ADAS初創(chuàng)公司，前瞻布局ADAS產(chǎn)業(yè)鏈；

2）中國制造2025推動感知識別（主要為攝像頭和雷達）、高精度地圖等組件模塊國產(chǎn)化浪潮：毫米波雷達增量發(fā)展，國產(chǎn)化已進入商品階段；激光雷達小型化、低成本化、固態(tài)化成趨勢，有望成為行業(yè)主流；攝像頭國內(nèi)龍頭地位穩(wěn)固，有望大幅增速發(fā)展；紅外夜視尚有大幅成長空間，關(guān)注龍頭企業(yè)；高精度地圖行業(yè)壁壘高、進入資質(zhì)難，優(yōu)勢企業(yè)或?qū)⒀永m(xù)壟斷格局。

• 風險因素

1）多數(shù)上市公司進入智能駕駛領(lǐng)域以參股和并購的外延式擴張為主，自身經(jīng)營發(fā)展和新業(yè)務整合協(xié)同能力需要跟蹤驗證；2）未來1-2年產(chǎn)品真空期，來自智能駕駛的盈利貢獻比例較低；3）相關(guān)標的高估值缺乏安全邊際；4）上市公司高管減持風險等。

• 投資策略與公司推薦

無人駕駛是汽車產(chǎn)業(yè)終極發(fā)展方向，但未來1-2年智能汽車產(chǎn)品相對稀缺且盈利貢獻有限；智能駕駛板塊或持續(xù)呈現(xiàn)高估值的主題性行情；被并購標的的市場地位將成為公司估值的重要參考因素。維持行業(yè)“強于大市”評級。建議重點關(guān)注：萬安科技、拓普集團、亞太股份、星宇股份、均勝電子、雙林股份等。

【特別聲明】

本資料所載的信息僅面向?qū)I(yè)投資機構(gòu)，僅供在新媒體背景下研究觀點的及時交流。本資料所載的信息均摘編自中信證券研究部已經(jīng)發(fā)布的研究報告或者系對已發(fā)布報告的后續(xù)解讀，若因?qū)蟾娴恼幎a(chǎn)生歧義，應以報告發(fā)布當日的完整內(nèi)容為準。本資料僅代表報告發(fā)布當日的判斷，相關(guān)的分析意見及推測可在不發(fā)出通知的情形下做出更改，讀者參考時還須及時跟蹤后續(xù)最新的研究進展。

本資料不構(gòu)成對具體證券在具體價位、具體時點、具體市場表現(xiàn)的判斷或投資建議，不能夠等同于指導具體投資的操作性意見，普通的個人投資者若使用本資料，有可能會因缺乏解讀服務而對報告中的關(guān)鍵假設、評級、目標價等內(nèi)容產(chǎn)生理解上的歧義，進而造成投資損失。因此個人投資者還須尋求專業(yè)投資顧問的指導。本資料僅供參考之用，接收人不應單純依靠本資料的信息而取代自身的獨立判斷，應自主作出投資決策并自行承擔投資風險。

【附作者介紹】

許英博：汽車行業(yè)首席分析師，畢業(yè)于清華大學汽車工程系，2007年進入中信證券研究部，新財富金牌分析師。

陳俊斌：汽車行業(yè)分析師，畢業(yè)于廈門大學電子工程系，2010年進入中信證券研究部，中國注冊會計師。

高  登：汽車行業(yè)分析師，博士畢業(yè)于清華大學工業(yè)工程系，2012年進入中信證券研究部。

崔宇碩：汽車行業(yè)分析師，碩士畢業(yè)于清華大學汽車工程系，2014年進入中信證券研究部。

具體分析詳見2016年6月15日發(fā)布的《智能汽車：從ADAS到無人駕駛》報告

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