随着技术的发展，各种传感器被广泛应用于不同的领域和设备中，以获取和处理数据。这些传感器可以是温度传感器、湿度传感器、压力传感器、光传感器、声音传感器、运动传感器等，它们能够检测环境中的各种物理量，并将其转换为电信号，进而用于数据纪录、监控、自动化控制等目的。本次的市场调查报告将根据民生证券发布的《多传感器时代，融合之路正开启——汽车电子行业系列报告之感知篇》来分析多传感器的融合之路。
软硬件解耦趋势下，智能驾驶零部件地位提升
智能驾驶零部件的提升主要是由于汽车产业正在经历从传统的机械驱动向软件驱动的过渡，电子电气架构的变革使得汽车硬件趋于集中化，而软件差异化成为构建汽车价值的关键因素。随着智能汽车的发展，软件和服务能力将成为汽车产业中最重要的竞争力。
2023年，中国首次取代日本成为全球最大的汽车出口国，打破了日本连续七年汽车出口第一的成绩。中汽协和日汽协的数据显示，日本2023年汽车出口量为442万辆，同比增长16%，而同期中国汽车出口量为491万辆，同比大涨58%。
中汽协预计，2024年中国汽车总销量将超过3100万辆，同比增长3%以上。其中，乘用车销量2680万辆，同比增长3%；商用车销量420万辆，同比增长4%。其中，出口将继续增长，达到550万辆的规模。
图：2019年全球和中国乘用车出货量（万辆）
围绕汽车智能化这条主线，技术架构可以分成感知-决策-执行层。根据工信部《汽车驾驶自动化分级》，可将自动驾驶分为L0-L5六个等级。在硬件配置要求上，随着自动驾驶程度的递进，需要多传感器的融合，对摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等感知层硬件的性能和数量提出更高的要求。多传感其融合的感知系统可以形成互补，有效应对现实世界中的光照，天气，路况各种复杂条件，以及在安全方面形成冗余设计。
智能驾驶零部件市场规模预计将持续增长。预计到2030年，智能驾驶所带动的感知层硬件市场规模可达3892亿元，其中摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达将分别达到1232亿元、332亿元、960亿元和1367亿元。这表明，随着智能驾驶技术的发展，感知层硬件的需求将持续增长，推动相关零部件产业的发展。
图：传感器融合过程
多传感器前融合是长周期目标，目前还属于智能驾驶发展初期，传感器本身硬件升级还有长足空间。多传感器发展路径会趋向冗余再融合，在传感器搭载数量和性能升级的基础上，逐渐实现多传感器融合。激光雷达还处于技术驱动阶段，还需翻越车规级量产和降成本两座大山。而另一端软件部分，也将从传统的控制器算法向深度学习视觉算法到增强型学习决策算法，多次迭代到多传感融合算法。软硬件两条腿走路，最终走向融合。
传统汽车技术控制点在于整车的效能，价值量最高的三大核心部件是发动机、变速箱和底
盘，其他零部件和各种各样的汽车电子控制系统由 Tier 1 厂商提供。电动车核心三大件电池、电机、电控三电系统成本占比接近 50%，而对于智能车而言，智能部件、软件、智能座舱将成为汽车厂商差异化竞争的核心。业内人士认为在未来汽车产业链中，会诞生位于车企和传统Tier1产业链中间Tier0.5集成商来填补技术空白。
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