自动驾驶为车用MEMS开辟新赛道，传感器融合是竞争关键

　　从吉利携手百度组建智能汽车公司，到微软投资自动驾驶公司Cruise，再到供应链传出特斯拉与三星合作5nm自动驾驶芯片的消息，自动驾驶成为近一个月的高频热词。
　　如果说主控芯片是汽车之脑，传感器就是汽车的五官，负责收集周围环境和汽车自身的信息。在车用传感器中，MEMS凭借微型化、集成化、类型多样等优势，成为汽车传感器的新风向。从L2及L2.5向L3、L4进化的过程中，自动驾驶正在为MEMS开辟新的赛道，注入增长动力。
　　车用MEMS迎来第二波浪潮
　　随着人们对汽车智能化、安全化的追求日益凸显，汽车电子的市场需求不断增长，而对汽车电子起核心作用的元件当属传感器。其中，MEMS凭借小型化、类型多样、测量范围广等优势，逐渐成为汽车电子的主流传感器。
　　＂汽车电子产业被认为是MEMS传感器第一波应用高潮的推动者，MEMS传感器可满足汽车环境苛刻、可靠性高、精度准确、成本低的要求。应用方向和市场需求包括车辆的防抱死系统、电子车身稳定程序、电控悬挂、电动手刹、斜坡起动辅助、胎压监控、引擎防抖、主动降噪、智能车钥匙、车辆倾角计量和安全气囊触发监测等。＂ADI医疗、消费与新兴业务总监赵延辉向《中国电子报》指出。
　　ADAS(汽车高级驾驶辅助系统)、自动驾驶、新能源汽车的交互发展，正在催生车用MEMS的第二波浪潮。
　　＂车用MEMS和传感器市场稳步扩展的主要驱动力来源于ADAS的部署，以及新能源汽车和自动驾驶汽车的快速发展。同时，受益于激光雷达、高性能惯性传感器等高价值传感器日益广泛的应用，近年来车用MEMS和传感器市场增速高于汽车市场。＂ 麦姆斯咨询创始人兼CEO王懿向《中国电子报》记者表示。
　　发展自动驾驶，车联网是必不可少的标配，车路协同是车联网的重要组成部分。与单车智能一样，车路协同也将为MEMS带来增量空间。
　　＂单车智能和车路协同，对于国内的自动驾驶来说是同步发展的，所以路端也会用到MEMS传感器。随着新基建的投资力度加大，路端的MEMS需求也会快速增长。＂赛迪顾问物联网产业研究中心分析师赵振越向记者指出。
　　当智能驾驶技术发展到真正的无人驾驶层面，又会催生新的MEMS需求。
　　＂无人驾驶的普及，势必带来其他的安全问题。在无人值守的情况下，要了解车本身更多的情况，就需要更多不同种类的传感器，比如机械故障自动诊断是不可或缺的，这将是MEMS传感器又一强力增长点。＂ 赵延辉说。
　　除了技术革新，各国发布的汽车安全标准和法规也对车用MEMS起到推进作用。为了提升车辆和道路的安全性，欧盟新车安全评鉴协会(Euro NCAP)决定从2020年起将驾驶员监控系统(DMS)作为五星评级的必备安全功能指标，这将促进CMOS图像传感器、ToF传感器、压力传感器等在汽车领域的渗透。中国于2020年实施的胎压监测系统(TPMS)强制安装法规，也将提升胎压传感器的市场需求。
　　MEMS在自动驾驶领域大有可为
　　自动驾驶由感知、决策、执行三大系统组成，传感器作为汽车的＂五官＂，是＂感知＂的主要承担者。传统燃油车大多具备针对转速、压力、振动等参数的状态传感器，智能网联汽车则增加了两大类传感器：一类是环境感知传感器，包括超声波、毫米波、激光雷达等距离传感器和摄像头等视觉传感器;另一类是导航定位传感器，主要包括卫星定位传感器和惯性导航传感器。
　　＂MEMS在激光雷达传感器和惯性导航传感器方面大有可为。车用惯导是MEMS的主场;MEMS激光雷达具有低成本、小型化优势，可以解决可靠性问题，是最被看好的量产车激光雷达方案之一。＂ 美泰电子科技有限公司董事长杨拥军向《中国电子报》表示。
　　如杨拥军所言，惯性导航系统是伴随自动驾驶兴起的新增市场。Yole Development数据显示，惯性传感器在2018年的全球市场规模为1.6亿美元，预计2022年将达到9亿美元。
　　＂用于导航平台稳定控制和导航的高性能MEMS IMU是自动驾驶定位的最后一道防线，与GNSS定位依靠卫星不同，MEMS IMU具有独特的提供连续性导航的能力，即使进入隧道或地库，也能持续导航，且短时精度很高，长期精度取决于所选MEMS IMU的等级。＂赵延辉表示。
　　目前，博世、ADI等厂商已推出面向智能驾驶的MEMS惯导方案。其中，ADI的高可靠性IMU已应用于自动驾驶对精准地理定位的需求。国内也有美泰电子、敏芯、格纳微等厂商布局。杨拥军表示，国内MEMS厂商在惯导市场有很多机会。
　　＂美泰电子的惯性导航传感器已经搭载到某L2.5级智驾车，率先实现了在量产车的装载，也获得了其他多家知名车企L3级量产车的定点。＂ 杨拥军表示，＂作为供应商，首先要有敬畏之心，打进供应链并非易事，需要在公开竞标、上车试验比测中获胜才有机会。其次是采用严格的管理流程，保障产品质量和客户口碑。相信国内厂商在新赛道上有进一步开拓市场，甚至取得领先的机会。＂
　　MEMS激光雷达由于价格低廉、技术相对容易实现，是有望率先落地的自动驾驶技术之一。Luminar、 Innoviz以及国内速腾聚创等厂商陆续推出了车规级MEMS激光雷达。
　　＂激光雷达的高性能、低成本和高可靠性会是汽车ADAS市场最重要的核心能力，而实现高性能、低成本、高可靠性的关键途径是芯片化。解决高性能汽车传感器芯片设计和车规级芯片代工问题是提升国内MEMS企业竞争力的关键。＂王懿说。
　　传感器融合是未来竞争关键
　　在自动驾驶走向L3+的过程中，利用传感器阵列和人工智能技术实现对环境和自身的全方位感知，成为热门趋势。
　　＂应用于自动驾驶的传感器不仅仅需要MEMS，还需要IC。总体来说，自动驾驶需要多传感器融合的智能感知技术，这也是车用MEMS和传感器领域的投资并购日益增多的原因。＂王懿说。
　　可以说，多传感器融合是自动驾驶走向量产的主要出路。激光雷达或者惯导都有价格从几万到几十万美元不等的独立系统方案，但这种价格很难被主机厂接受，也难以覆盖复杂多样的路况场景。
　　＂自动驾驶的过程中，超声波、毫米波、激光雷达、摄像头、卫星、惯导各有所长，单一传感器难以胜任自动驾驶需求。例如惯导需要和卫星配合，还要和胎压、轮速等传感器融合。＂杨拥军表示，＂相比几万甚至几十万美元的单一传感器方案，采用多个低成本的传感器，更容易被主机厂接受，且不同传感器各有所长、互相补充，能实现更好的性价比。＂
　　赵延辉也指出，单种传感器特性突出，均不能形成完全信息覆盖， MEMS传感器与其他自动驾驶技术融合以形成高性能、低成本、差异化、系统级解决方案，减少通信损耗，提高响应速度，达到降低成本、提升整体效率是必然趋势。
　　ADI已经在传感器融合方面做出积极探索，将MEMS IMU与雷达、激光雷达等进行融合，推出了Drive360技术平台，能检测体积更小、移动速度更快、距离更远的物体，在自动驾驶汽车周围打造360度保护屏障，全方位保护汽车和乘员安全。
　　传感器融合建立在多种传感器、IC、智能控制软件贯通集成的基础上，需要供应商从单一器件、单一技术的进步，走向整体解决方案的优化，提升供应链上下游的协同能力。
　　＂在应用层面，汽车的智能化感知需要传感器融合等算法，国内MEMS企业需要与汽车软件、系统开发商深度绑定，更好地协同车辆感知和控制;在产品层面，要从单一产品向多功能高集成化的感知解决方案发展。国内企业可以横纵联合，与友商和产业链上下游企业合作，从单点突破向生态突围转变。＂赵振越表示。
　　(来 源：中国电子报)
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