机器视觉之二：计算机视觉为驾驶保驾护航.pdf

证券研究报告 新三板高端装备 专题报告 机器视觉之二 ： 计算机视觉为驾驶保驾护航 2018.09.27 司 伟 (分析师 ) 电话： 020-88832292 邮箱： si.weigzgzhs 执业编号： A1310518080001 全球计算机视觉快速发展，相对而言我国当前应用领域仍相对较窄， ADAS视觉方案是计算机视觉未来一大应用趋势 21 世纪，在数据、算力、算法并行驱动下，世界计算机视觉产业得以迅速发展， 预计 2025 年全球计算机视觉软硬件和服务收入将从 2016 年的11 亿美元增长到 262 亿美元。 我国计算机视觉产业也正步入快速成长期 ，但 目前 应用仍 相对较窄， 67.9%集中在安防影像分析，高级驾驶辅助系统（ ADAS）领域是计算机视觉未来主要应用方向。 预计 随着 成本降低和 政策的进一步放开，我国 ADAS 渗透率将整体提升， 今年已售车型 ADAS 功能渗 透率已达 16.4%， 2020 年将迎来超过 200 亿元的市场 ， 适 用领域最广的ADAS 视觉系统及其相关产业链将在此轮 ADAS 爆发过程中成最大增长点之一。 硬件领域： 车载摄像头硬件行业潜力巨大， 具有先发优势的企业 在此轮增长中更 为受益 在 ADAS 发展过程中， 双目方案的兴起、视觉盲区的克服都会带来车载摄像头数量的增加，预计未来汽车上的摄像头数量将达到 12 个以上，而L3 以上的车型需求更高。此外，车载摄像头价格走低至 150 元左右 ，摄像头方案将能够更好地在中低端车型市场得到推广。因此，车载摄像头硬件市场潜力巨大，上游产业也将因此受益 ， 由于 模组封装 技术和客户渠道上有 一定的壁垒 ， 在该领域有一定布局的企业 在此轮增长中 会 更具优势。 算法领域： Mobileye 是视觉算法领域行业翘楚，地位难以撼动，可关注 其中国本土化进程中相关合作方 随着深度学习的加入，算法水平迅速提高，当前视觉算法 准确率实验室测试结果差别不大 ， 实车测试重要性将愈发突出。 Mobileye 在智能驾驶视觉识别前装领域市占率达 70%，是行业绝对的龙头。从近年来的动作来看， Mobileye 加快中国的本土化进程， 2017 年我国已有 27 家汽车制造商采用了 Mobileye 的 ADAS 解决方案， 未来可关注与 Mobileye 开展合作的企业。对于我国初创算法企业，在技术上难以超越 Mobileye 的情况下则需要利用本土路况数据优势，从体量更大的的后装市场切入。 投资建议：短期关注车载摄像头放量和上下游产业链需求释放，长期寻找芯片和视觉算法赛道机遇 短期来看，全球手机市场出货量正在下滑，行业红利逐渐消退。相较而言，车载摄像头总体市场规模虽然不及手机摄像头，但行业潜力较大，预计到 2021 年中国国内乘用车市场摄像头装车量增长到 3180 万颗，年均增长约 49.3%， 产业链上下游 厂商将因此受益。长期来看，通用场景下 L4以上无人驾驶车型的量产和广泛应用在中短期仍存在诸多阻碍，真正开始普及至少还有 10 年时间，高端芯片和视觉算法会随着无人驾驶的逐步普及而广泛应用，而未来能满足车规级要求和量产要求的产品能够分得蛋糕。 重点关注 标的： 欧菲科技（ 002456.SZ）、富瀚微（ 300613.SZ）、韦尔股份（ 603501.SH）、联创电子（ 002036.SZ）、赛格导航（ 832770.OC） 风险提示： 关键技术瓶颈无法突破风险 ； ADAS 渗透不及预期风险 。 相关报告 1、机器人视觉：让中国制造 2025“看”的更远 广证恒生 做中国新三板研究极客 敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 2 页 共 33 页 新三板高端装备 专题 报告 目录 目录 . 2 图表目录 . 3 1. 计算机视觉技术：机器之眼服务智能生活 . 5 1.1 计算机视觉简介 . 5 1.2 数据、算力、算法并进驱动计算机视觉发展 . 5 1.3 我国计算机视觉产业快速成长，应用领域亟待拓宽 . 6 1.3.1 我国计算机视觉产业正步入快速成长期 . 6 1.3.2 我国计算机视觉算法先进，但应用领域有待拓宽 . 7 2. ADAS 视觉方案 计算机视觉为驾驶保驾护航 . 9 2.1 ADAS 为无人驾驶吹响前奏，我国百亿市场蓄势待发 . 9 2.2 ADAS 视觉系统：利用计算机视觉让汽车感知世界 . 12 2.2.2 ADAS 视觉系统基本原理 . 13 2.2.2 视觉方案是适用领域最广且不可替代的 ADAS 方案 . 13 2.2.2 视觉系统相关产业前景可期 . 15 3. ADAS 视觉产业细分领域解剖 . 16 3.1 车载摄像头：市场相对成熟，行业潜力巨大 . 16 3.1.1 车载摄像头种类 . 16 3.3.2 多重因素激发车载 摄像头市场潜力 . 17 3.3.3 上游产业链市场较为成熟，行业龙头优势明显 . 19 3.2 核心算法芯片： FPGA 方案符合要求，标杆产品仍未出现 . 22 3.3 算法： Mobileye 领先地位难以撼动 . 24 3.3.1 算法水平发展迅猛，实车测试愈发重要 . 24 3.3.2 Mobileye： ADAS 视觉算法行业翘楚 . 25 3.3.3 我国算法企业：巨人难以超越，把握后装市场机遇 . 27 4. 投资建议 . 29 4.1 短期关注车载摄像头放量，产业链需 求释放 . 29 4.2 长逻辑关注芯片和视觉算法赛道，车规与量产为王 . 30 4.3 重点关注标的 . 31 敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 3 页 共 33 页 新三板高端装备 专题 报告 图表目录 图表 1. 计算机视觉解决问题 . 5 图表 2. 工业视觉与计算机视觉区别 . 5 图表 3. 全球数据储量 . 6 图表 4. 全球计算机视觉软件、硬件和服务收入 . 6 图表 5. 我国计算机视觉公司成立数量 . 6 图表 6. 我国计算机视觉企业融资阶段 . 6 图表 7. 截至 2018年 5月计算机视觉企业融资额 . 7 图表 8. 人工智能细分领域融资额分布 . 7 图表 9. 我国计算机视觉产业正步入快速成长期 . 7 图表 10. 计算机视觉应用领域 . 8 图表 11. SAE自动驾驶分级 . 9 图表 12. 部分车企自动驾驶发展规划 . 10 图表 13. 自动驾驶汽车保有量 . 10 图表 14. ADAS分类 .11 图表 15. ADAS主要搭载在高端车型上 .11 图表 16. 全球及中国 ADAS各项功能市场渗透率 .11 图表 17. 近两年我国 ADAS渗透率明显提升 . 12 图表 18. 全球 ADAS市场规模预测 . 12 图表 19. ADAS视觉系统基本原理 . 13 图表 20. 不同传感器优缺点对比 . 13 图表 21. 市面自动驾驶车型 ADAS传感器数量 . 14 图表 22. 不同传感器的对不同 ADAS功能的适用情况 . 14 图表 23. ADAS视觉系统可实现功能 . 14 图表 24. 2016年车载传感器市场规模 . 15 图表 25. 预计 2022年车载传感器市场规模 . 15 图表 26. 车载摄像头布局 . 16 图表 27. 车载摄像头类型 . 16 图表 28. 双目方案技术原理 . 17 图表 29. 单目方案和双目方案比较 . 17 图表 30. 汽车行驶盲区 . 18 图表 31. 车载摄像头单价 . 19 图表 32. 车载摄像头产业链 . 19 图表 33. 全球摄像头镜头厂商及市场份额 . 20 图表 34. 舜宇光学车载镜头出货量 . 20 图表 35. CCD和 CMOS区别 . 20 图表 36. 全球 CMOS市场占有率 . 21 图表 37. 全球车载 CMOS市场占有率 . 21 图表 38. 图像处理器 ISP工作原理 . 22 图表 39. 全球车载摄像头模组主要封装商及市场份额 . 22 图表 40. ASIL等级评估对照表 . 23 图表 41. 我国 ADAS视觉算法芯片产品（从左到右：地平线、森国科、寒武纪） . 23 图表 42. 视觉识别流程 . 24 图表 43. ImageNet比赛图像识别正确率 . 24 图表 44. KITTI评测平台车辆追踪准确率 . 24 敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 4 页 共 33 页 新三板高端装备 专题 报告 图表 45. Mobileye发展历史 . 25 图表 46. Mobileye研发费用（退市前） . 26 图表 47. Mobileye EyeQ各代产品 . 26 图表 48. Mobileye营业收入（退市前） . 27 图表 49. EyeQ出货量 . 27 图表 50. 我国部分算法公司情况 . 28 图表 51. CMOS图像传感器市场规模（分应用领域） . 29 图表 52. 中国国内乘用车市场摄像头装车量 . 29 图表 53. 全球车载摄像头市场规模 . 29 图表 54. 车规级基本要求 . 30 敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 5 页 共 33 页 新三板高端装备 专题 报告 1. 计算机视觉 技术：机器之眼服务智能生活 1.1 计算机视觉 简介 计算机视觉（ Computer Vision，简称 CV）是指通过计算机及其相关设备模拟人的视觉系统，通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，以适应、理解外界的环境和控制自身的运动。计算机视觉目的是让机器代替人眼，解决物体识别、物体形状和方位确认以及物体运动判断三大问题。 图表 1. 计算机视觉解决问题 资料来源： 公开资料整理、广证恒生 与目前在半导体、汽车、包装等行业的制造、检测上使用较为广泛的工业视觉相比，计算机视觉更侧重于在智能生活领域的应用。而计算机视觉更多注重（ 2D, 3D）图像信号本身的研究以及和图像相关的交叉学科研究（医学图像分析，地图导航），通常是“眼睛对着人”。由于应用场景相对复杂，识别物体类型多，缺乏规律性，计算机视觉通常对相机或摄像头要求不高，而对算法往往有更高要求。 图表 2. 工业视觉与计算机视觉区别 机器视觉 工业视觉 计算机视觉 应用领域 智能制造 智能生活 功能目标 解决需要人眼进行工件定位、测量、检测等重复性劳动 赋予智能机器人视觉，实现对于外界位臵信息、图像信息的识别和判断 硬件需求 要求较高，需要对工业相机的帧频、分辨率等指标依据需求筛选 除特殊情况，大部分对于相机或摄像头的要求并不高 算法需求 往往侧重于精确度的提高 更加复杂，侧重于采用数学逻辑或深度学习进行物体的标定与识别 产业成熟度 较高，在半导体、包装等行业的测量、检测已有较为广泛的应用 总体上初创阶段，初创企业层出不穷 资料来源：公开资料整理、广证恒生 1.2 数据、算力、算法并进驱动计算机视觉发展 计算机视觉产业由技术驱动，而技术的核心在于数据、算力和算法三个方面。 21 世纪，随着互联网浪潮兴起，数据储量急剧增加，而深度学习算法的出现恰好能够将数据集归纳出逻辑，实现精准的物体识别和场景识别。而 1999 年， GPU 的出现突破了传统 CPU 的算力瓶颈，数据运算速度和处理规模爆发性增长，从而为大数据的分析提供硬件上的支撑。在数据、算力、算法并行驱动下，世界计算机视觉产业得以迅速发展。据美国市场调研机构 Tractica 的最新预测， 2025 年全球计算机视觉软件、硬件和服务收入将从 2016年的 11 亿美元增长到 262 亿美 元。 计算机视觉 物体识别 将不同物体归类、区分和鉴别同类型物体 物体形状和方位确认 重建视觉三维空间以进行场景分析和判断 物体运动判断 对场景重建和理解，用于对场景的分析，实现视觉主体和场景的交互 敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 6 页 共 33 页 新三板高端装备 专题 报告 图表 3. 全球数据储量 图表 4. 全球计算机视觉软件、硬件和服务收入 资料来源： IDC、 广证恒生 资料来源： Tractica、 广证恒生 1.3 我国计算机视觉产业快速成长，应用领域亟待拓宽 1.3.1 我国计算机视觉产业正步入快速成长期 2011 年是我国计算机视觉发展元年，企业成立数量达 13 家，此后从事计算机视觉领域的企业显著增加，目前初创企业较多，而从融资阶段来看，处于天使轮融资和 A 轮融资的企业较多。 图表 5. 我国计算机视觉公司成立数量 图表 6. 我国计算机视觉企业融资阶段 资料来源： 36 氪 、 广证恒生 （截至 2016-08） 资料来源： 36 氪 、 广证恒生 在人工智能领域细分领域，计算机视觉颇受资本青睐，行业 1/4 的融资额流入计算机视觉与图像领域。而在今年市场流动性较为紧张的情况下，在 AI 创投领域计算机视觉概念热度不减。 2018 年 4 月，商汤宣布获 6 亿美元 C 轮融资， 5 月底，又宣布再获 6.2 亿美元 C+轮融资，估值超过 45 亿美元。 6 月中旬，依图宣布完成 2 亿美元 C+轮融资。明星企业得到巨额融资，行业开始呈现马太效应。 1.8 21.6 0102030405060单位：ZB1,100 26,200 050001000015000200002500030000单位：百万美元Software Service Hardware051015202005及以前2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 20160%5%10%15%20%25%30%35%40%45%敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 7 页 共 33 页 新三板高端装备 专题 报告 图表 7. 截至 2018 年 5 月计算机视觉企业融资额 资料来源： 前瞻产业研究院 、广证恒生 图表 8. 人工智能细分领域融资额分布 图表 9. 我国计算机视觉产业正步入快速成长期 资料来源： 中国产业研究网、广证恒生 资料来源： 广证恒生 1.3.2 我国计算机视觉