【中国安防展览网 市场分析】2018年3月23日一辆特斯拉ModelX在美国加州地区发生了一起致命事故，当时汽车启用了Autopilot，进而引发了一系列关于处理半自动驾驶系统的新问题。由此还导致给特斯拉提供计算机视觉技术的Mobileye创始人AmnonShashua与ElonMusk之间的口水战，最终双方还闹掰了：Mobileye宣布在与特斯拉合同结束后不再继续合作。
2018年以来，特斯拉已经累计发生超过8起事故，其中包括三起与静止消防车碰撞事故。
特斯拉是众多进军自动驾驶汽车企业中，没有使用激光雷达的企业。2018年2月，特斯拉前任董事马斯克再次强调了，特斯拉无意采用激光雷达实现无人驾驶。虽然特斯拉只配备了摄像头和毫米波雷达，并未配备激光雷达，但马斯克表示特斯拉发生致命事故的概率比其他汽车低很多。但是出现这么多的事故，人们对特斯拉自动驾驶系统的安全性能不得不多存在一份疑虑。
图表1：特斯拉近年来部分发生事故分析
（图片来源自网络，如有侵权，请联系删除。）
特斯拉自动驾驶系统摄像头数量增加至8个
目前特斯拉所有车型均搭载最新自动驾驶功能硬件，在原来旧版自动辅助驾驶基础上，摄像头数量增加一倍，达到8个，视野范围达360度，对周围环境的监测距离最远可达250米。同时拥有12个超声波传感器作为整套视觉系统的补充，可探测到柔软或坚硬的物体，传感距离和精确度接近上一代系统的两倍。增强版前置雷达通过发射冗余波长的雷达波，能够穿越雨、雾、灰尘，甚至前车的下方空间进行探测，为视觉系统提供更丰富的数据。
特斯拉新自动驾驶系统引入了由Tesla研发的视觉处理工具TeslaVision。TeslaVision基于深度神经网络，能够对行车环境进行专业的解构分析，相比传统视觉处理技术可靠性更高。
在特斯拉2018年9月11日发布的Autopilot8.0版本中，特斯拉把毫米波雷达采集到的数据作为了控制系统判断的主要依据，而不是之前Mobileye的摄像头。马斯克肯定也意识到摄像头的不靠谱，所以在在新版本Autopilot8.0中将毫米波雷达的数据作为主要参考依据。
图表2：特斯拉最新自动驾驶系统
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车载摄像头具有成本优势，但环境适应性较差
车载摄像头工作环境变化大，对帧率、稳定性和可靠性要求较高，摄像头一旦失效，将对用户生命安全造成极大威胁。因此摄像头对模组和封装要求极为严格，供应商认证壁垒较高。相对比10美金左右电子消费摄像头，车载摄像头价格可达30美金左右。但是相对激光雷达成本价格来说，摄像头成本已经极为低廉了。Google无人车用的64线Velodyne激光雷达本身的价格高达75000美元，几乎相当于特斯拉整车售价。也是特斯拉无意使用激光雷达的原因之一。相对比车载激光雷达仍处于研发试验阶段，摄像头相关技术已经相对成熟。
目前自动驾驶系统对车牌识别以及道路限速牌、红绿灯等标志的识别，主要还是由摄像头来完成。近年来特斯拉发生的十几起交通事故，也暴露了摄像头作为车载传感器存在的不足：识别精度较低，容易受强光、雨幕、大雾等恶劣天气影响等。现阶段单独依靠摄像头识别，无法满足自动驾驶对环境感知需求，毫米波雷达与摄像头结合使用恰好能起到较好的优劣势互补作用。
图表3：自动驾驶系统主要传感器对比
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车载摄像头产业龙头企业形成，进入壁垒较高
车载摄像头主要由镜片-镜头组；CMOS传感器、模组组件、DSP和系统集成等构成。摄像头属于较成熟的产业，目前产业内的龙头企业由于成本、技术和客户等优势，新进入者不容易获得竞争优势。以CMOS传感器为例，主要为日韩企业垄断，索尼和三星两家市场占有率超过50%。
图表4：车载摄像头产业链主要企业
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以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国汽车零部件制造行业深度市场调研与投资前景预测分析报告》。
2018年以来，特斯拉已经累计发生超过8起事故，其中包括三起与静止消防车碰撞事故。
特斯拉是众多进军自动驾驶汽车企业中，没有使用激光雷达的企业。2018年2月，特斯拉前任董事马斯克再次强调了，特斯拉无意采用激光雷达实现无人驾驶。虽然特斯拉只配备了摄像头和毫米波雷达，并未配备激光雷达，但马斯克表示特斯拉发生致命事故的概率比其他汽车低很多。但是出现这么多的事故，人们对特斯拉自动驾驶系统的安全性能不得不多存在一份疑虑。
图表1：特斯拉近年来部分发生事故分析
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特斯拉自动驾驶系统摄像头数量增加至8个
目前特斯拉所有车型均搭载最新自动驾驶功能硬件，在原来旧版自动辅助驾驶基础上，摄像头数量增加一倍，达到8个，视野范围达360度，对周围环境的监测距离最远可达250米。同时拥有12个超声波传感器作为整套视觉系统的补充，可探测到柔软或坚硬的物体，传感距离和精确度接近上一代系统的两倍。增强版前置雷达通过发射冗余波长的雷达波，能够穿越雨、雾、灰尘，甚至前车的下方空间进行探测，为视觉系统提供更丰富的数据。
特斯拉新自动驾驶系统引入了由Tesla研发的视觉处理工具TeslaVision。TeslaVision基于深度神经网络，能够对行车环境进行专业的解构分析，相比传统视觉处理技术可靠性更高。
在特斯拉2018年9月11日发布的Autopilot8.0版本中，特斯拉把毫米波雷达采集到的数据作为了控制系统判断的主要依据，而不是之前Mobileye的摄像头。马斯克肯定也意识到摄像头的不靠谱，所以在在新版本Autopilot8.0中将毫米波雷达的数据作为主要参考依据。
图表2：特斯拉最新自动驾驶系统
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车载摄像头具有成本优势，但环境适应性较差
车载摄像头工作环境变化大，对帧率、稳定性和可靠性要求较高，摄像头一旦失效，将对用户生命安全造成极大威胁。因此摄像头对模组和封装要求极为严格，供应商认证壁垒较高。相对比10美金左右电子消费摄像头，车载摄像头价格可达30美金左右。但是相对激光雷达成本价格来说，摄像头成本已经极为低廉了。Google无人车用的64线Velodyne激光雷达本身的价格高达75000美元，几乎相当于特斯拉整车售价。也是特斯拉无意使用激光雷达的原因之一。相对比车载激光雷达仍处于研发试验阶段，摄像头相关技术已经相对成熟。
目前自动驾驶系统对车牌识别以及道路限速牌、红绿灯等标志的识别，主要还是由摄像头来完成。近年来特斯拉发生的十几起交通事故，也暴露了摄像头作为车载传感器存在的不足：识别精度较低，容易受强光、雨幕、大雾等恶劣天气影响等。现阶段单独依靠摄像头识别，无法满足自动驾驶对环境感知需求，毫米波雷达与摄像头结合使用恰好能起到较好的优劣势互补作用。
图表3：自动驾驶系统主要传感器对比
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车载摄像头产业龙头企业形成，进入壁垒较高
车载摄像头主要由镜片-镜头组；CMOS传感器、模组组件、DSP和系统集成等构成。摄像头属于较成熟的产业，目前产业内的龙头企业由于成本、技术和客户等优势，新进入者不容易获得竞争优势。以CMOS传感器为例，主要为日韩企业垄断，索尼和三星两家市场占有率超过50%。
图表4：车载摄像头产业链主要企业
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以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国汽车零部件制造行业深度市场调研与投资前景预测分析报告》。
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