2020年自动驾驶传感器芯片行业研究报告
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。
视觉传感器芯片：功能集成化，产品多样化
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。
安森美cmos生态合作伙伴
图片来源：安森美
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：
思特威收购了allchip
汇顶科技收购dreamchip
te connectivity收购了first sensor
ams收购osram
新唐科技收购松下半导体业务（包括图像传感器）
jenoptik收购trioptics（相机模块测试和测量设备）
索尼收购了insightness（事件驱动视觉传感器）
毫米波雷达芯片：4d成像雷达量产，radar soc方案受关注
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。 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。
激光雷达芯片：soc方案受捧，fmcw方案有望崛起
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。
来源：青桐资本
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？
文章出处：【微信公众号：佐思汽车研究】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
区块链技术为什么能防伪和防篡改
ChatGPT炒热GPU，ASIC和FPGA能否分一杯羹？
SPCE061A在智能语音识别避障机器人中的设计应用
福特开发出带有激光雷达传感器的送货机器人
软银成功收购Uber14%股权 Uber最新估值690亿美元
2020年自动驾驶传感器芯片行业研究报告
可测性设计结构提高电路内系统模块的可测试性
密集型计算的终极挑战——自动驾驶汽车的人工智能训练
AT&T有望于明年上半年推出全国性5G移动网络
华为正式公布了四大可持续发展战略
跨界进军VR:仁智股份10亿现金收购硕颖数码
小米Max3评测 对于喜好大屏的朋友来说我想不到拒绝它的理由
聚焦5G毫米波 台郡科技或涉足AiP天线
优傲机器人推出自动焊接工作站 焊接技术小白也能变身自动焊接高手
二马互逼互爱 中国互联网进入“二马狂奔”时代
英飞凌的ICL8001G工作原理与应用
简单的亮通开关电路图解析
中芯国际新公告 拟合作开展28纳米及以上集成电路项目
Qualcomm推出了面向5G固定无线接入的一站式解决方案
vivo新品发布会:正式推出了X系列的最新旗舰手机——X23
视觉传感器芯片：功能集成化，产品多样化
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。
安森美cmos生态合作伙伴
图片来源：安森美
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：
思特威收购了allchip
汇顶科技收购dreamchip
te connectivity收购了first sensor
ams收购osram
新唐科技收购松下半导体业务（包括图像传感器）
jenoptik收购trioptics（相机模块测试和测量设备）
索尼收购了insightness（事件驱动视觉传感器）
毫米波雷达芯片：4d成像雷达量产，radar soc方案受关注
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。 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。
激光雷达芯片：soc方案受捧，fmcw方案有望崛起
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。
来源：青桐资本
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？
文章出处：【微信公众号：佐思汽车研究】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
区块链技术为什么能防伪和防篡改
ChatGPT炒热GPU，ASIC和FPGA能否分一杯羹？
SPCE061A在智能语音识别避障机器人中的设计应用
福特开发出带有激光雷达传感器的送货机器人
软银成功收购Uber14%股权 Uber最新估值690亿美元
2020年自动驾驶传感器芯片行业研究报告
可测性设计结构提高电路内系统模块的可测试性
密集型计算的终极挑战——自动驾驶汽车的人工智能训练
AT&T有望于明年上半年推出全国性5G移动网络
华为正式公布了四大可持续发展战略
跨界进军VR:仁智股份10亿现金收购硕颖数码
小米Max3评测 对于喜好大屏的朋友来说我想不到拒绝它的理由
聚焦5G毫米波 台郡科技或涉足AiP天线
优傲机器人推出自动焊接工作站 焊接技术小白也能变身自动焊接高手
二马互逼互爱 中国互联网进入“二马狂奔”时代
英飞凌的ICL8001G工作原理与应用
简单的亮通开关电路图解析
中芯国际新公告 拟合作开展28纳米及以上集成电路项目
Qualcomm推出了面向5G固定无线接入的一站式解决方案
vivo新品发布会:正式推出了X系列的最新旗舰手机——X23