自動駕駛已不再是紙上談兵。通過感知、決策、執行三個層面的幾十種零部件高效、穩定地配合工作，自動駕駛車輛逐漸實現不同場景、不同級別的落地應用。

目前，自動駕駛感知層方案主要有兩條路線：一是多傳感器融合方案，被眾多主機廠廣泛認可并推動；二是以視覺為主的技術路線，有趣的是，基于自動駕駛安全性與可靠性，還存在兩種技術方向之間的爭議，分別是以特斯拉為代表的純視覺感知，和新勢力車企偏愛的激光雷達感知。

技術路線不徑相同，但隨著自動駕駛高速發展中，車載傳感器“乘風而起”，實現產品加速放量與創新升級。光學廠商抓住上游車企需求的同時，更需要通過技術創新和研發實力，保障車載傳感器的可靠性、安全性、耐久性。近日，歐菲光智能車聯算法負責人陳波出席第二屆智能汽車視覺感知峰會，與產業鏈上下游多家企業，共同探討自動駕駛國產視覺供應商的進階之路。

破解車載攝像頭工作環境難題

在環境感知方面，自動駕駛主要應用的傳感器包括攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達等。同時，還可以將汽車傳感器分類至行車輔助、駐車輔助和車內人員監控等不同感知應用場景。一般來說，汽車所搭載的傳感器數量的多寡，直接決定了其智能化水平的高低。

車載攝像頭作為ADAS的核心傳感器，能夠識別物體的多種特性，實現車道偏離警告（LDW）、車距檢測（HMW）、交通標志識別（TSR）等功能。貫穿車輛行駛到停泊全過程，自動駕駛對車載攝像頭的耐高溫、防磁、抗震、長使用壽命等特性有較高的要求。陳波表示，隨著車載攝像頭安裝數量的增加，由于電池可供給電量和安裝攝像頭的空間有限，車載攝像頭如何進一步縮小電路板尺寸和降低功耗的需求日益高漲。車載攝像頭硬“軍備競賽”已經打響。

陳波提到，歐菲光為解決車載攝像頭模組散熱問題，提出真空腔均熱板散熱技術、激光焊接、溫漂補償等四種熱管理解決方案。

首先，歐菲光在封裝技術上進行改進，采用COB封裝技術，直接將感光芯片壓接到PCB板上面，相比傳統的CSP封裝技術，大大提高散熱效果。歐菲光COB技術已成熟地應用在手機領域，將把手機業務技術優勢“平移”至車載業務領域。

其次，公司引入了真空腔均熱板散熱技術，突破傳統的鋪設銅網或銅粉燒結毛細芯結構，采用精密蝕刻微結構一體化毛細芯工藝，成功研制出0.3mm超薄真空腔均熱板，并達到可量產的穩定工藝水平。

同時，公司摒棄了傳統的螺絲固定方式，采用激光焊接的方式，大大減少了相關組件的數量，從而提高了攝像頭的可靠性和一致性。

最后，公司還制定了一套溫度補償方案以及內參標定（對攝像頭的畸變通過算法軟件做一些標定，讓成像效果更佳清晰和真實）、內參標定工藝，最大程度上保證攝像頭成像效果的清晰和真實度。陳波舉例提到，歐菲光通過選取材料的優化結構以及“熱脹冷縮”效應，使得攝像頭始終保持在一定的溫度范圍內，從而達到良好的成像效果。

據陳波介紹，歐菲光100萬像素、200萬像素車載攝像頭已經實現量產，800萬像素的ADAS前視高清攝像頭也即將量產面世。此外，歐菲光還在開發基于800萬像素高清攝像頭打造的前視三目攝像頭總成，將滿足“遠、中、近”三種距離的視覺感知。

毫米波雷達為自動駕駛提供更高的安全冗余

部分業內人士認為，純視覺感知仍存在一定短板。在特斯拉推出純視覺版自動駕駛系統FSD Beta V9.0后，業內人士質疑之聲更加強烈，在雨雪、霧霾等惡劣條件下，基于視覺技術的自動駕駛功能將大幅受限，放棄成本不高但可解決干擾問題的毫米波雷達，被認為是一種得不償失的激進選擇。毫米波雷達則以精準測距、全天候工作等優勢，被視為補充視覺技術短板的“彌補手段”。采用視覺技術與毫米波雷達技術融合，自動駕駛技術落地更加“經濟實用”，也可以滿足L2、L3級自動駕駛安全需求。

據陳波介紹，除了車載攝像頭之外，歐菲光同樣布局了毫米波雷達等其他傳感器技術，并且提供基于視覺的深度學習算法、多傳感器融合SLAM算法、毫米波雷達算法等等。在毫米波雷達領域，歐菲光已經發布了新一代短距毫米波雷達（77GHz），并且基于該毫米波雷達重點推出倒車輔助系統(PAS)、艙內活體檢測系統、自動泊車(APA)/代客泊車(AVP)等各類場景的解決方案。

接下來，歐菲光還會推出中長距毫米波雷達、4D成像雷達，以滿足更高級別自動駕駛系統的傳感器需求。

針對毫米波雷達低速解決方案，陳波表示共有五大優勢。其一，有更準確的障礙物定位；其二，有更大的感知范圍；其三有更高的行使速度；其四，靜態障礙物和動態障礙物區分；其五，有更豐富的定位手段。

與此同時，陳波還表示，歐菲光在研發“與市面上不太一樣的”激光雷達，將采用純固態方案，內部沒有任何的旋轉結構，可以最大程度保障激光雷達的安全性、可靠性等。

大感知融合仍是主流方向

有業內人士曾表示，單純通過視覺技術來實現自動駕駛很難實現，“經過這么多年的探索，大感知融合的技術方案，已經成為行業普遍共識。”來自多個傳感器的數據融合可以最大限度地減少單個傳感器的缺點，通過系統冗余，提高系統的可靠性和穩健性。

作為全棧式智能駕駛解決方案的供應商，歐菲光除了在傳感器層面的大力投入，在控制器和算法領域也都有進步。在智能駕駛域控制器方面，歐菲光將推出算力超過140T的域控制器解決方案，可以支持20路CAN，擁有10路高速以太網接口，同時能夠接入13路攝像頭。

現階段，歐菲光算法團隊已經開發完成了滿足L3+級自動駕駛的感知融合算法，并且致力于新技術的研發，將弱監督學習算法融入到自動駕駛產品當中，解決了傳統強監督深度學習算法必需依賴大量人工標注工作的難題。

總體來看，從下一代傳感器到各類系統解決方案，歐菲光將成為具備攝像頭、超聲波傳感器、毫米波雷達、激光雷達、4D成像雷達、智能駕駛域控制器、系統軟件和算法等智能駕駛系統全棧式解決方案供應商。

據公開資料顯示，歐菲光自2015年起開始布局智能汽車，目前已取得20余家國內外車企的一級供應商資質。據歐菲光2021年半年報披露，公司立足于先進傳感器，但并不局限于車載攝像頭、毫米波雷達、激光雷達的感知區域，公司將持續積極拓展硬件、軟件和算法，公司具有提供自動駕駛、智能中控、車身控制系統級解決方案的能力。2021年上半年，公司智能汽車業務增速明顯，實現營業收入4.13億元，同比增長78.22%；綜合毛利率為14.83%，同比增長0.28個百分點。其中，ADAS（高級駕駛輔助系統）實現營業收入1.20億元，同比增長777.68%。太平洋證券研報曾提到，“歐菲光通過內延式拓展和外延式并購，打造“雙輪驅動”新引擎，重點發展HMI、ADAS、ECU等汽車電子業務，按照從硬件到軟件，從產品制造到內容服務的路徑逐步布局智能汽車領域。”

對于光學廠商而言，智能汽車這一新市場正誕生龐大的商機。不過，光學鏡頭是高壁壘行業，車規級產品壁壘更高。歐菲光等光學龍頭企業已在智能汽車領域打開新篇章，而想要做一家優秀自動駕駛供應商，頭部公司仍需不斷加碼研發力度，才能以技術優勢占據價值鏈的主要部分，在新賽道拔得頭籌。