傳感器模組的發展趨勢

　　相比攝像頭，激光雷達的3D成像更加精準是無人車視覺系統的選擇，將會成為資本市場追捧的熱點。我們認為車用、無人機、AR/VR用智能圖像傳感器將會成為未來5年的新增需求增長點，并預測車用攝像頭的市場規?？捎?016年58億美元增長至2020年214.5億美元，年均復合增速為38.6%；保守估計車用激光雷達可由2016年6億美元增長至2025年80億美元，年均復合增速33%；無人機用攝像頭可由2016年1200萬美元增長至2020年1億美元，年均復合增速為35.4%。由于激光雷達成本過高，目前各種成像技術多以攝像頭運用為主，但未來隨激光雷達成本的降低，其在各個領域對攝像頭的替代作用也將凸顯。

　　具有微米量級特征的MEMS傳感器正逐步取代傳統機械傳感器的主導地位。初步估算MEMS（微機處理系統）智能傳感器將會從2015年的115億美元增長至2021年的200億美元。攝像頭技術應用比較成熟，3D成像、虹膜識別、手勢識別是技術發展的主要趨勢。激光雷達成本高昂，尚未實現商業量產，未來，為降低成本而取消其機械旋轉結構的集成方式將會成為未來技術的突破口，應當重點關注能夠實現固態激光雷達掃描的MEMS微振鏡技術和光相控陣列技術。

　　人工智能領域，專業化、集成化將會成為未來傳感器模組的發展趨勢，實現專業化的核心在于算法與功能的匹配，不同類型的傳感器的集成，可使之功能互補，揚長避短。目前先進的算法被國外壟斷，集成模式將會成為未來3-5年內中國智能圖像傳感器市場發展的主要趨勢。手機、PC行業的發展已相當成熟， AR、VR是市場熱點。隨各國對汽車ADAS系統的重視與推廣，車用智能圖像傳感器將會是行業的新增長點。另外，無人機、車聯網、智慧城市，也將會是行業未來的風口。

　　最后，從算法來看，嵌入式技術有更強的針對性，在解決本地問題具備優越性。人工智能領域的深度學習將成為業內主流算法，而大數據結合端對端的高速傳輸將會推進深度學習算法的實際應用。我們認為車用、無人機、AR/VR用智能圖像傳感器將會成為未來5年的新增需求點，預計2020年攝像頭市場規模達223億美元，2016-2020年均復合增速為37%；2025年車用激光雷達市場規?？蛇_80億美元，2016-2025年均復合增速33%，且隨激光雷達成本不斷降低，其對攝像頭的替代作用也將凸顯。