10多年前，美国国防部高级研究计划局拉开了无人驾驶汽车城市挑战赛的帷幕，彼时的参赛汽车大多数使用了价值超过300万元的传感器。

近年来，传统汽车企业和新兴互联网企业都对无人驾驶技术趋之若鹜。戴姆勒大中华区驾驶辅助系统负责人Bernhard Morys就表示，无人驾驶的最大挑战，来自传感器对环境的感知。

20年后，中国有望超过美国，成为全球最大的自动驾驶汽车市场，自动驾驶汽车销量将超过当年汽车总销量的30%。

过去，由于中国汽车工业在整车控制系统等领域的技术缺失，使得我国传感器企业失去了与国际巨头同台竞技的机会。

如今，全球汽车工业迎来了向智能网联时代深度变革的机遇期，我国传感器企业能否借势ADAS(高级驾驶辅助系统)、无人驾驶等新兴技术的发展，一扫往日阴霾?

车用传感器难觅中国企业身影

微型化、集成化是MEMS(微机电系统)传感器的重要特征，这种集多种功能于一身的传感器，尺寸通常仅为毫米或微米级。对于平均要采用上百个传感器的汽车来说，MEMS传感器已经不可替代。正因为如此，汽车产业被认为是MEMS传感器的第一波应用高潮。

据统计，2014年全球车用MEMS传感器市场已高达26亿美元，预计在2021年以前将达到34亿美元。但是在这一领域，却很难见到国内企业的身影。“车用MEMS传感器市场不仅基本被国外企业占领，而且呈现高度集中的态势。”赛迪智库集成电路产业研究所副所长林雨告诉《中国电子报》记者，“前10名企业占据了近八成的市场份额。”

具体来看，博世拥有压力传感器、流量传感器、加速度计和陀螺仪等MEMS传感器系列产品，同时在十多项关键应用领域都居于领导地位，2014年以7.9亿美元的销售金额稳居行业榜首。

美国Sensata公司凭借压力传感器的优势超越飞思卡尔和日本电装公司，跃居市场第二的位置，成为领先的胎压监测传感器公司，销售收入达到2.68亿美元。

飞思卡尔排名第三，是防撞气囊领域仅次于博世的传感器厂商，且在胎压监测压力传感器领域占有一席之地。在被恩智浦收购后，配合智能网联汽车整体方案的推出，或将在汽车电子领域拥有更多的话语权。

日本电装公司在MEMS空调监测及针对连续变速传动系统的压力计产品领域占据主导地位，但受日元贬值的影响排名第四，市场占有率约为8%。另外，老牌汽车电子企业ADI、英飞凌、村田、松下、德尔福和爱普生也都跻身前十。

智能网联汽车创造市场新机遇

当前，全球汽车工业正处于向智能网联时代迈进的深度变革期，正是这一原因带来了MEMS传感器在汽车领域的大热。

目前，车用MEMS传感器的应用主要有防抱死系统(ABS)、电子车身稳定程序(ESP)、电控悬挂(ECS)、电动手刹(EPB)、斜坡起动辅助(HAS)、胎压监控(EPMS)、引擎防抖、车辆倾角计量和车内心跳检测等，涉及的主要MEMS器件有压力传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器和流量传感器。普通汽车采用的MEMS传感器数量为50到100个，而豪华型汽车上的传感器数量已经超过了200个。

“智能网联汽车的发展显著带动了车用MEMS传感器的需求。”林雨认为，“未来随着汽车的进一步智能化，对MEMS传感器的需求也将加速提升。”

进一步智能化的就是ADAS(高级驾驶辅助系统)以及更进一步的无人驾驶。遇到危险时无需驾驶者操作就能自动刹车的主动防撞系统，已经成了 2016 年大众帕萨特的新卖点。沃尔沃S60更是可以自己在高速上跟着堵车大队挪动，解放了驾驶者踩下刹车或油门的双脚。

谷歌公司无人驾驶汽车取得的成果有目共睹，百度公司的无人驾驶汽车在去年年底也已首次实现国内城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶，长安汽车在4月18日表示已圆满完成2000公里无人驾驶测试项目，乐视在4月20日推出无人驾驶汽车LeSEE……

不仅仅是传统汽车企业，新兴互联网企业也对ADAS和无人驾驶技术的研发趋之若鹜。那么，如何让汽车像人一样感知和理解驾驶环境并做出正确判断呢?没错，靠的正是传感器。

传感器的机会在于无人驾驶感知系统

汽车的无人驾驶系统由感知、决策、执行三个层面组成。国家“千人计划”专家、同济大学教授白杰在接受《中国电子报》记者采访时表示，感知系统是前提，相当于汽车的眼睛和耳朵，完成采集数据的任务;决策系统基于感知的数据，通过“算法”分析做出判断并发出指令，相当于汽车的大脑;最终由执行机构来完成这些指令，如启动、制动和转向等。

这三个层面中，都涉及了大量的传感器应用。对于国内企业来说，哪里有我们的机会呢?

“执行传感器层面要和国际巨头抗衡的难度太大，因为已经形成了相对成熟的技术和市场。”白杰表示，“一旦国内企业成功研制某一产品，国际巨头就会大幅降低相应的产品价格——防抱死系统就是个很好的例子。走这条产品仿制之路，如果没有几代技术的积累，就算产品再好，价格再便宜，最好的结果也就是成为一个二级甚至三级供应商。”

日前，国内消费电子领域传感器龙头企业歌尔声学传感器事业部总经理宋青林曾向记者表示，相对于传感器的设计和制造本身，他更关注传感器的算法，因为好的算法才能让传感器物尽其用。

那么，在汽车领域，国内企业是不是可以通过钻研传感器算法来实现突破?“买产品，送算法，是汽车领域的一大特点。”白杰表示，“脱离设计和制造，单纯搞算法研究，也很难获得长远发展。”

这样一来，汽车传感器市场真正的机会就落在了无人驾驶的感知系统上。

毫米波雷达是不是下一个突破口?

摄像头、毫米波雷达、激光雷达是汽车采集外部数据以实现ADAS和无人驾驶的三种主流传感器。目前，部分汽车已经初步具备通过摄像头获取信息并作出判断的基本能力，但在自动驾驶中，仅仅通过摄像头识别图像是不够的，通常还要搭配毫米波雷达和激光雷达一起使用，前者的监测精度很高，后者在监测障碍物方面较有优势。

从成本角度来看，摄像头虽然成本较低，但会受光线等使用环境的影响，而激光雷达的价格又太过高昂。注意到谷歌无人驾驶汽车顶上突兀的“大铁块”了吗?这种激光传感器不仅块头大，而且价格也贵得离谱。据了解，其早期售价一度超过50万元。这倒与“百度无人驾驶汽车1个激光雷达就要70万元”的坊间传言相符。

“不同产品有不同的使用空间。”白杰分析道，“激光雷达做为预警系统用是可以的，但作为整车厂前装，缺点在于不能满足全天候要求，雾霾天、下雨天不能用。另外，从工作原理分析，激光雷达必须保持整洁以满足光的可穿透要求，需要经常清洗，否则性能会受到响。所以激光雷达暂时不会成为主流。”

白杰认为，相对在摄像头方面的激烈竞争，毫米波雷达更有创新性，潜在的市场空间更大，机会更多。毫米波成像技术也是一个研究方向，目前还不完全成熟，尚无公司做出专利。

据市场研究机构IHS预测，随着ADAS系统的广泛应用，汽车毫米波雷达传感器市场的年均增长率将高达23%，预计到2021年的市场需求总量将达5000万部。由于毫米波雷达抗环境干扰能力强、稳定性高，在欧美等发达地区几逐渐成为标配。2015年中国汽车销售量为2459.8万辆，保守按20%的装配量计算的话，近500万辆的市场规模已经非常可观，且应用前景更为广阔。