自动驾驶车辆的传感器将发展其产业生态，未来15年内持续成长
据市场研究公司yole développement预测，用于自动驾驶车辆的传感器将发展其产业生态，在未来15年内持续以51%的年复合成长率（cagr）迅速成长。。。新一代自动驾驶技术正引领“公共运输移动服务”（mobility as a service；maas）走向大众，高阶传感器技术和原始运算能力并将成为这一波市场浪潮的核心。据市场研究公司yole développement预测，用于自动驾驶车辆的传感器将发展其产业生态，在未来15年内持续以51%的年复合成长率（cagr）迅速成长。
yole développement成像业务总分析师pierre cambou说：“变革的浪潮正向着我们的街道和城市席卷而来。移动性（mobility）定义了人类长久以来组织社会的方式，而两年前迅速刮起热潮的新一代自动驾驶车，如今正重塑我们的世界。”
yole在其最新的《2020年自动驾驶传感器报告》（sensors for robotic mobility 2020 report）中深度剖析目前自动驾驶移动方式面临的五项主要限制。首先，最主要的顾虑即行人安全正不断恶化中。其次，在更多人们居住的现代化城市中，大众运输系统正面临着效率与成本的挑战。第三，汽车之于移动性的地位重要性不如从前。塞车以及拥有车辆的成本都使得这一选择逐渐黯然失色。第四，尽管航空移动性正快速扩展，但由于城市到机场的交通往来依然很差，使得轻松旅行仍然存在困境。第五，现有的各种移动方式产生的二氧化碳（co2）排放，意味着迫在眉睫的变革更为关键。
pierre cambou指出，“移动产业必须加以因应，而且这将为许多业者带来巨大商机。在这方面，以自动驾驶为导向的移动性无疑符合所有要求。无论是自动驾驶车、短程接驳车还是电动车、垂直起降（vtol）飞机，所有这些新型方式的结合，将在城市内部、城市到郊区以及城市之间提供‘maas’服务。从前的移动方式并不会消失，就像电影院在电视普及后依旧存在一样。无论反对者说甚么，自动驾驶车技术都将在2032年之前为移动性带来如同netflix形式的变革。”
开发先进驾驶辅助系统（adas）技术的汽车制造商们如今大都选择了摄影机结合雷达的技术途径。正如特斯拉执行长马斯克（elon musk）所言：“就汽车产业而言，仅做光达（lidar）只是在白费力气。”
至于其他汽车的主要顾虑，如成本和长期稳定性等问题，并非自动驾驶车辆关注的焦点。重要的是实时可用性、性能，以及其传感器套件的支持能力。自动驾驶车的传感器数据流将受限于下游的运算能力。尽管前几代的运算能力约有数百 tops范围，最新型的自动驾驶车辆则达到了1千tops的量级。
这将对于传感器数据流的增加带来限制——即“超越摩尔定律”（more than moore’s law）：所需的运算能力随着数据流输入的平方增加。感测摄影机、雷达和光达的数量成长速度很难追上自动驾驶车计算机的性能需求。
为了避免数据稀疏性，机器人学家们打算利用“更好的”数据，也就是能带来其他信息类型的传感器。必须提高的是数据的质量而非数量。除了工业级摄影机和雷达，他们更大量地使用3d感测光达、导航级gnss装置和惯性传感器（imu），以及更近期的热红外线（ir）摄影机。
这些传感器都价格不菲，因此，yole预计其所产生的营收将在2024年以前达到9亿美元，2028年以前约34亿美元，并在2032年以前达到170 亿美元，届时也将会有10亿辆自动驾驶车在我们的街道上行驶。
pierre cambou认为：“这一成长速度预计将会十分惊人。2019年全球自动驾驶车产量约为几千辆，预计在2032年以前将增加到40万辆的年产量，累计总产量达到10亿辆。”
yole并预测这一市场将在未来15年内以51%的cagr成长，与自动驾驶车生产相关的总收益届时也将达到600亿美元，其中的40%将来自于车辆本身，28%来自于感测硬件，28%来自于运算硬件，剩余的4%则来自于整合。这意味着在接下来的15年内将围绕着自动驾驶车辆技术建构起完整的产业生态。
进一步观察目前的形势，yole 的分析师预期2024年传感器营收分别是：光达将达到4亿美元，雷达为6千万美元，摄影机为1.6亿美元，imu为2.3亿美元，gnss装置为2千亿美元，但不同类型传感器之间的分配情况在未来15年内或许会再发生变化。无论如何，感测硬件的总营收将在2032年达到170亿美元，相较之下，运算硬件营收应该会落在相同数量级范围内。
当前的汽车销售额为2.4兆美元，而汽车市场自然也是google、百度（baidu）、亚马逊（amazon）和优步（uber）等因特网巨擘的目标。它们大多都受到maas市场的吸引，yole认为该市场将在未来十年达到2.4兆美元的市值。自动驾驶的总附加价值将在2032年前达到3.5兆美元，其中个人所有的自动驾驶车辆带来的销售额将达到1.1兆美元。
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yole développement成像业务总分析师pierre cambou说：“变革的浪潮正向着我们的街道和城市席卷而来。移动性（mobility）定义了人类长久以来组织社会的方式，而两年前迅速刮起热潮的新一代自动驾驶车，如今正重塑我们的世界。”
yole在其最新的《2020年自动驾驶传感器报告》（sensors for robotic mobility 2020 report）中深度剖析目前自动驾驶移动方式面临的五项主要限制。首先，最主要的顾虑即行人安全正不断恶化中。其次，在更多人们居住的现代化城市中，大众运输系统正面临着效率与成本的挑战。第三，汽车之于移动性的地位重要性不如从前。塞车以及拥有车辆的成本都使得这一选择逐渐黯然失色。第四，尽管航空移动性正快速扩展，但由于城市到机场的交通往来依然很差，使得轻松旅行仍然存在困境。第五，现有的各种移动方式产生的二氧化碳（co2）排放，意味着迫在眉睫的变革更为关键。
pierre cambou指出，“移动产业必须加以因应，而且这将为许多业者带来巨大商机。在这方面，以自动驾驶为导向的移动性无疑符合所有要求。无论是自动驾驶车、短程接驳车还是电动车、垂直起降（vtol）飞机，所有这些新型方式的结合，将在城市内部、城市到郊区以及城市之间提供‘maas’服务。从前的移动方式并不会消失，就像电影院在电视普及后依旧存在一样。无论反对者说甚么，自动驾驶车技术都将在2032年之前为移动性带来如同netflix形式的变革。”
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至于其他汽车的主要顾虑，如成本和长期稳定性等问题，并非自动驾驶车辆关注的焦点。重要的是实时可用性、性能，以及其传感器套件的支持能力。自动驾驶车的传感器数据流将受限于下游的运算能力。尽管前几代的运算能力约有数百 tops范围，最新型的自动驾驶车辆则达到了1千tops的量级。
这将对于传感器数据流的增加带来限制——即“超越摩尔定律”（more than moore’s law）：所需的运算能力随着数据流输入的平方增加。感测摄影机、雷达和光达的数量成长速度很难追上自动驾驶车计算机的性能需求。
为了避免数据稀疏性，机器人学家们打算利用“更好的”数据，也就是能带来其他信息类型的传感器。必须提高的是数据的质量而非数量。除了工业级摄影机和雷达，他们更大量地使用3d感测光达、导航级gnss装置和惯性传感器（imu），以及更近期的热红外线（ir）摄影机。
这些传感器都价格不菲，因此，yole预计其所产生的营收将在2024年以前达到9亿美元，2028年以前约34亿美元，并在2032年以前达到170 亿美元，届时也将会有10亿辆自动驾驶车在我们的街道上行驶。
pierre cambou认为：“这一成长速度预计将会十分惊人。2019年全球自动驾驶车产量约为几千辆，预计在2032年以前将增加到40万辆的年产量，累计总产量达到10亿辆。”
yole并预测这一市场将在未来15年内以51%的cagr成长，与自动驾驶车生产相关的总收益届时也将达到600亿美元，其中的40%将来自于车辆本身，28%来自于感测硬件，28%来自于运算硬件，剩余的4%则来自于整合。这意味着在接下来的15年内将围绕着自动驾驶车辆技术建构起完整的产业生态。
进一步观察目前的形势，yole 的分析师预期2024年传感器营收分别是：光达将达到4亿美元，雷达为6千万美元，摄影机为1.6亿美元，imu为2.3亿美元，gnss装置为2千亿美元，但不同类型传感器之间的分配情况在未来15年内或许会再发生变化。无论如何，感测硬件的总营收将在2032年达到170亿美元，相较之下，运算硬件营收应该会落在相同数量级范围内。
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