2024年智能驾驶硬件与算法发展报告
历史迭代：从ADS1.0到ADS3.0，坚持多传感器融合方案
历史迭代：从ADS1.0到ADS3.0，坚持多传感器融合方案华为高阶智能驾驶系统（ADS）最新版本为今年4月智能汽车解决方案发布会上官宣的华为乾崑ADS3.0，预计将在与北汽合作的豪华旗舰轿车享界S9上首发搭载。此前的1.0及2.0版本分别于2021年及2023年发布。相较于历史版本，ADS3.0在软件架构及功能上均有所升级。
从ADS1.0到3.0迭代过程中，华为坚持多传感器方案，通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器互补融合感知，以达到在恶劣天气及光线不足情况下仍能有较好的感知识别表现。u摄像头作为基础的图像信息采集传感器，起到不可或缺的作用。天气及光照条件较佳时，激光雷达可采集较为丰富的周边环境信息并生成3D环境图像，其成像质量较佳；极端天气或夜晚条件下，毫米波雷达可辅助完成环境信息的采集及障碍物探测，并与摄像头采集到的信息进行融合，实现在各种环境条件下，以及对异形障碍物均有较佳的性能表现。超声波雷达成本较低、对短距的感知探测强，为泊车辅助的必备元件。
硬件配置：化繁为简，传感器用量趋于减少
在硬件配置上，华为ADS坚持多传感器融合方案。考虑到目前ADS3.0尚未公布对应的硬件配置方案，我们从ADS1.0及ADS2.0的硬件配置对比分析来看，硬件数量持续“做减法”，包括激光雷达用量、毫米波雷达用量、摄像头用量均有所减少，同时，端侧处理器简化算力配置，以进一步降低总成本。
一、激光雷达：硬件成本核心，数量大幅下降
细分来看，激光雷达的数量减少是硬件总成本降低的核心原因。尽管近年来随着规模应用及上游原材料下降等因素，激光雷达产品均价呈现大幅下降，但目前其单价范围仍在数百美元至数千美元不等，横向对比来看，激光雷达依然是智驾硬件方案中最为昂贵的配置之一。因此，由ADS1.0向2.0的迭代中激光雷达用量从3个减配至1个，去除了2个侧向激光雷达，仅保留1个前向激光雷达，使得对应成本大幅减少。u虽然用量减少，但硬件实现升级。ADS1.0中采用的是华为自研的96线激光雷达，而ADS2.0中根据车型不同，采用等效126线的速腾聚创M1雷达或192线（业界车规级量产最高线数）激光雷达，ADS3.0预计亦将采用自研的192线激光雷达，在分辨率、刷新频率上持续提升。
随着我国新能源汽车产业的快速发展，国内激光雷达竞争格局发生了较为深刻的变化。2021年以前，国内激光雷达市场主要由Velodyne、法雷奥等国外厂商占据主导地位，国产厂商占比较低；2021年末，随着搭载国产激光雷达的车型陆续发布、交付，国产厂商的市场份额快速抬升。目前禾赛科技、速腾聚创、华为技术及图达通四家国产厂商合计市占率超过97%。–预计2024年激光雷达搭载量将达到百万级别：据高工智能汽车，2023年国内乘用车（不含进出口）前装标配激光雷达交付57.09万颗，2024年1-4月交付30.63万颗，预计2024年搭载量将达到120-150万规模。–今年Q1数据来看，速腾聚创市场份额过半：根据盖世汽车最新数据，速腾聚创今年Q1凭借11.61万颗的交付量占据国内前装激光雷达搭载榜首，市场份额达到51.6%；华为凭借4.18万颗的交付量占据榜二，市占率为18.6%。
毫米波雷达可分为前向雷达、角雷达。从探测距离及安装位置来看，毫米波雷达可分为前向雷达和角雷达，其中前向雷达的探测范围在200m以内，负责实时获取车前方的目标信息；而角雷达位于车的四角，主要用于监测内外后视镜视觉盲区的移动物体，相比前雷达而言探测距离较短。u毫米波雷达用量亦呈现下降趋势。华为ADS1.0中配置了1颗前向雷达及1颗后向雷达、4颗角雷达，而在ADS2.0中仅保留了1颗前向雷达及2颗角雷达。u华为推出自研4D毫米波雷达并有望搭载于享界S9。4D毫米波雷达相较于传统毫米波雷达新增了1D高度信息，可实现类似激光雷达的成像功能，目前行业正积极探索4D毫米波雷达的使用。华为在今年4月首发了自研的高精度4D毫米波雷达，其相较于传统雷达探测距离提升35%达到280m，且支持泊车模式，垂直视野3倍提升至60°，距离精度提升4倍至5厘米。据官网，即将于8月发布的享界S9将标配4D毫米波雷达。
目前我国车载毫米波雷达以外资厂商为主，行业集中度相对较高；与功能安全等级较高的前向雷达相比，角雷达国产化进展相对较优。u国内市场搭载量在千万级别：2022年我国车载毫米波雷达前装搭载量为1793万台，同比增长31.1%。u华为、福瑞泰克、森思泰克角雷达占据一定份额：分前向雷达及角雷达来看，角雷达国产化优于前向雷达，今年1-4月华为、福瑞泰克均进入前五大厂商，海康威视子公司森思泰克市占率6.46%。而前装雷达由博世、大陆、电装等国际厂商主导，CR5超过95%；该领域较为领先的国产厂商为森思泰克。
摄像头从多目转向双目，与行业主流趋势一致。摄像头作为汽车自动驾驶系统的视觉传感器，主要起到搜集车辆周边环境、人、车情况等图像信息的作用。根据配备摄像头的数量，车载摄像头方案可分为单目/双目/多目。单目相机最为常见，其视距较远，但无法获取深度信息；双目相机拥有两个摄像头，可获取深度信息，但需要较为精确的相机标定；多目相机在双目相机基础上可获得更多信息，但在信息融合、计算等层面需要更多的支持，成本相对较高。目前国内主流厂商的前视相机大部分采用多目方案，但随着摄像头分辨率提升及出于成本考量，配备摄像头数量逐步从2个以上减少为2个。
车侧算力从超配转向贴合实际需求。从产品发布历史来看，从MDC300F到MDC810，CPU及算力配置呈现升级，但实际上车算力从ADS1.0的400TOPS降至ADS2.0的200TOPS；大算力硬件的搭载或为未来升级更高等级的自动驾驶方案做好准备，但现阶段应用中或出现算力冗余，带来不必要的功耗及里程问题，如蔚来ET7搭载了4颗Orin芯片，总算力达到1016TOPS，但目前实际运用中仅2颗OrinSoC参与实际的实时自动驾驶数据处理。
四、车载算力：从全系标配开始转向“高+低”双版本配置
华为在2023年11月发布的智界S7上探索了“Max+Pro”双版本方案模式，其中Max系列（包括Max、Max+、MaxRS、Ultra版本）支持城市NCA、标配1颗192线激光雷达，建议零售价在26.98万元及以上；Pro版支持高速NCA、无激光雷达，建议零售价为24.98万元。u从行业情况来看，自2022年，以是否能够支撑城市NOA为界，包括小鹏、理想在内的部分主流智驾厂商在硬件配置上已开始出现“Max+Pro”双版本方案，其中Max版本支持城市NOA、搭载较高算力，为未来的智驾系统升级做好准备，Pro版本支持高速NOA、算力配置相对较低，保障已较为成熟的L2级智能驾驶的实现。u小鹏在2022年9月下旬正式发布小鹏G9、推出支持XNGP的Max版本和支持Xpilot的Pro版本。后续发布的P7i、G6、2024款G9也延续了Max+Pro双版本方案。u2022年9月30日，理想汽车在发布L8时推出L8Max及L8Pro双版本。2023年发布的L7亦延续双版本方案。
硬件方案变化的可能探讨：激光雷达VS毫米波雷达
激光雷达VS4D毫米波雷达：鹿死谁手？
目前行业主流的多传感器融合方案中，激光雷达由于成像质量高而多作为主传感器，但其价格较为高昂。在国内下游厂商成本压力加剧情况下，一方面，成本优势明显的4D毫米波雷达已具备成像能力，随着性能逐步提升，车企有望使用4D毫米波雷达替代激光雷达；另一方面，随着规模放量及原材料价格下降，激光雷达价格不再“高冷”，从过去的数千美金已降至数百美金。
一方面，具备较强成本优势和抗干扰能力的4D毫米波雷达性能上逐步向激光雷达靠近。u4D毫米波雷达已具备成像功能：传统3D毫米波雷达仅能实现测角、测距、测速等功能，在视角上仅有一个“平面”，对于静止及低速行驶的目标探测准确率低；而4D毫米波雷达在其基础上增加了俯仰角的测量信息，实现了对物体高度的探测，能呈现出目标障碍物的轮廓，且提高了对于静态物体的识别能力。u相较于激光雷达，具备较强的成本优势及抗干扰能力：1）目前4D毫米波雷达整体价格约在千元，如Arbe公司的成像雷达价格为人民币690-1036元，采埃孚、大陆等Tier1的产品单价为1036-1381元；同时，其价格正在快速向传统毫米波雷达靠近。而目前国内激光雷达价格在450-500美金。2）基于成像原理的不同，毫米波雷达相较于激光雷达在大雨、暴雪、夜晚等条件下的表现更佳。u主流毫米波厂商纷纷布局4D毫米波雷达：传统Tier1博世、大陆、安波福、采埃孚等厂商布局较早，华为、Mobileye等亦已推出相应产品，此外，2023年以来，国内至少已有10家4D毫米波雷达企业获得融资，已披露融资总额远超十亿元。目前，除华为自研产品已用在智驾方案中，森思泰克4D毫米波雷达产品已搭载理想L7、傲酷4D毫米波雷达解决方案已应用在长城的无人物流车中。
另一方面，激光雷达价格随着规模放量及原材料价格下降而逐渐下探，且其性能亦在逐步提升。u激光雷达价格持续下降：以业内主流厂商禾赛科技及速腾聚创为例，根据其年度报告，上述两家企业的ADAS激光雷达产品2021年价格分别为5.39万元、1万元，2023年已分别降至7700元、3200元，两年时间内分别下降了超过85%、68%，其中速腾聚创2024Q1最新产品价格进一步下降至2600元。
激光雷达产品迭代速度快：目前业界主流为128线激光雷达，而国内首个量产的最高线数雷达现为华为于2023年12月发布的192线激光雷达，其成像能力达到184万点/秒、垂直分辨率达到0.1°、雷达扫描频率为20Hz、扫描范围达到250m。而4D毫米波雷达成像水平目前仅近似于16或32线激光雷达水平。u业内厂商对激光雷达进一步降本信心较高：2020年，时任华为智能汽车解决方案BU总裁的王军曾表示，华为的目标是把激光雷达的价格压到100美元（约合人民币724.4元）以内。目前速腾聚创激光雷达MX将以低于200美元的成本实现首个项目的量产，且据其CEO邱纯潮透露，会尽快将价格锁定到1000元左右。
现阶段4D毫米波雷达的应用仍有较多问题亟待解决
目前激光雷达仍是业内主流方案，4D毫米波雷达处于小规模试用阶段，其融合算法有待进一步发展，以充分发挥4D点云的优势。u尽管国内布局4D毫米波雷达产品的厂商不少，但从实际量产情况来看，4D毫米波雷达尚在量产应用的早期阶段，整体体量还较小。木牛科技CTO冀连营博士表示，业内对于4D毫米波雷达究竟是替代原有的3D雷达做感知冗余，还是作为主传感器，仍处于比较模糊的状态。u目前存在的问题是，主机厂的智能驾驶系统尚未将4D毫米波雷达的点云信息将其他雷达及传感器的信息实现数据级融合，更无法实现雷达数据在深度学习中的应用。因此，4D成像雷达的优势并未能得到充分发挥。此外，成像雷达的阵列设计、抗干扰等问题亦有待优化。
算法架构：从人工标注到自主决策，由有图转向无图
识物”：从BEV到GOD，从人工标注到自主决策
BEV（Bird’sEyeView）指的是一种鸟瞰式的立体视角/坐标系，相当于在车辆正上方10-20米处俯视车辆及周围环境，也被称为“上帝视角”。u华为ADS1.0主要采用BEV+Transformer算法，Transformer是一种新型神经网络架构，可以直接进行2D、3D不同序列之间的转换。整个BEV+Transformer方案的思路基本为“输入-提取-转换-融合-时序-输出”，可将多传感器采集到的数据融合并展现在同一坐标中，形成一个虚拟的向量空间，所有的分析和决策都在这个空间中进行。u存在问题：该算法需要在开发阶段对识别到的目标进行人工标注，即“白名单机制”；但实际路况非常复杂，障碍物标识存在“长尾效应”——白名单中不存在的物体数量多而种类繁杂，如石块、树木等，从而发生事故。
为解决长尾效应问题，BEV进一步迭代为OccupancyNetwork（占用网络），而ADS2.0使用的GOD算法与占用网络类似。该算法将整个世界划分为极其微小的立方体，然后判断每个小立方体是否被占用。u参考特斯拉的OccupancyNetwork方案，其摄像头形成的周视信息先被发送到骨干网络中进行特征提取、产生“占用体积”特征，然后将该特征与之前时序的体积相融合，产生4D占用网格，最后使用反卷积获得体积及时序等反馈，从而实现动态以及静态的障碍物感知。u相较于BEV的更优表现：由于该算法将现实世界分割成了小方块，从而跳出了物体识别的固有思维，所以对异形障碍物的识别上具有较强的表现。u3.0版本中，进一步去除了BEV算法，仅保留GOD算法。
对于道路拓扑结构的识别上，从ADS1.0到ADS2.0，经历了从有图到无图的转变。u高精地图与导航地图的区别：高精地图包括了传统地图的道路网数据、车道网络数据（车道线的位置、类型、宽度、坡度和曲率等车道信息）以及交通标志等，而传统导航地图仅包括方向级的路径规划、以及道路级的定位匹配等。人类驾驶员仅凭传统导航地图及自身的视觉感知、决策可实现日常需求，但对于自动驾驶系统而言则需要高精地图才能实现精确的路径规划。u实际应用中，“有图”方案存在两大缺点：一是新城渗透速度慢，从政府开放城市采集名单、图商制图到车企研发适配需要2-3年的时间；二是更新不及时，由于高精地图测绘耗时耗力，目前高精地图的更新频率在1-3个月左右，但小鹏汽车前自动驾驶副总裁吴新宙就曾表示，仅在广州，半年就有500多处修路改造的情况发生，平均一天2处。u“无图”方案城市泛化速度快：相较于有高精地图，华为智能驾驶解决方案产品线总裁李文广表示，“无图最大的一个好处是泛化城市很快。”华为ADS2.0在2023年Q2已实现深圳、上海、广州、重庆、杭州的城区NCA落地，并在2024年春节之前实现了无图智驾城区NCA对M5\M7智驾版用户的全量推送，2024年3月实现了对问界M9的全量推送。
算法上亦迎来对应改变：ADS1.0通过高精地图实现车道识别，而ADS2.0去除了高精地图，转向基于BEV架构的道路拓扑推理网络方案（RCR），将车辆自身视觉感知搜集到的信息，经过一系列的推理算法生成自身的“高精地图”，结合导航地图实现实时路径规划。3.0进一步更新为PDP（预决策规划）。
华为智驾生态持续做大，有望继续引领我国产业发展
华为与终端车厂合作模式主要分为三种：零部件供应模式、HI模式、智选车模式（鸿蒙智行）。目前华为已与比亚迪、北汽、一汽、上汽、吉利、赛力斯等十余家车企建立合作关系。–零部件供应模式：主要为车企提供ICT零部件，如向吉利提供鸿蒙车机系统、向哪吒提供MDC计算平台、向比亚迪提供Hicar车机系统等。–HuaweiInside模式（HI模式）：提供智能驾驶、智能座舱、智能电动、智能网联和智能车云五个核心解决方案。–智选车模式（后升级为鸿蒙智行）：深度参与车企研发、制造及销售等环节，完成车型设计、技术采购，与车厂联合制造、宣传、销售全环节，相应车型销售将获得华为营销体系的支持。赛力斯为智选车模式的首个合作对象。
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