随着科技的发展，简单的人机交互已经难以满足人们的需求，为了节约驾驶时间成本以及提升交通的安全性，自动驾驶技术应运而生。工程师们利用传感器不断采集车辆周边以及交通状况的信息，并通过车联网传送到云端，利用大数据以及人工智能进行数据分析，再将控制指令传回车辆执行命令，这就是智能驾驶简单的数据流程。由此可见，处于数据流程起步位置的传感器起到决定性作用，那么它究竟是如何为整套系统提供支撑的呢？
如何进行信息的检测？
自动驾驶需要对于周围环境进行感测，如何将数据在不同环境下顺利的采集到自动驾驶系统是传感器的基本功。
车载环境感知传感器分为三类，一类是常规传感器，如横摆角速度传感器、加速度传感器、轮速传感器等；另一类是感知传感器，它们安装于汽车车身上，如雷达、摄像头和超声波等；最后一类可称为虚拟传感器，具有代表性的如数字地图和无线通信等就属于这个范畴。
目前市场上感知传感器普及量较大。据记者了解，在众多感知传感器设备中，毫米波雷达(前向)能实现最大范围的感知，其次便是前视摄像头。但是摄像头也并不是全部可以感知大范围的环境，它会根据中远距离场景分为单、双、三目等种类，感知对象包括车道线、交通标识、障碍物、行人。除此之外，还会受到光照以及天气等外部条件变化的影响。另一方面，摄像头对于处理器的软硬件要求也较高，相关技术的壁垒成为各大厂商争相突破的重点。
摄像头对于信息的采集需要图像传感器的支持，目前市场上的图像传感器种类繁多，功能也有多不同。意法半导体与以色列汽车远红外成像技术(FIR)创业公司AdaSky宣布一份技术合作协议，利用ST专有的28纳米FD-SOI(全耗尽型绝缘体上硅)工艺生产定制芯片，然后将该芯片集成于AdaSky红外热像仪，制成了名为为Viper的图像传感器，据记者了解，Viper可以解决目前图像传感器最为挠头的问题：恶劣天气以及昏暗光线下如何识别公路和周边环境。
Viper在摄像头的帮助下，利用FIR微辐射热计传感器来探测目标物体的温度，采用基于卷积神经网络的独有算法对障碍进行分类，以此克服传感器在某些光线或天气条件下都有各自的短板和弱项。据意法半导体部门副总裁兼汽车数字产品部总经理Fabio Marchio介绍，Viper强大的红外视觉传感器和高价值的算法给现有的传感器增加一个高价值的互补性信息层。“行驶条件依然是自动驾驶主要关心的问题之一，如何解决形式条件带来的挑战性困难，正是我们努力的方向。”Fabio Marchio说。
车载传感器市场逐渐发展
谷歌公司是最早开始对智能汽车技术进行研究，利用传感器获取 3D 街景地图，通过其环境感知系统方案，再加上 360 度扫描式激光雷达传感器，就以可完成对周围环境的信息采集。谷歌智能汽车计算与周边目标物体的距离、速度和角度等物理信息是通过顶置式激光雷达传感器来实现的，据专家分析，这部分的激光雷达是导致智能汽车难以产业化的原因之一。除了成本居高不下之外，在雾霭、暴雨和暴雪等恶劣天气下，汽车的性能和稳定性都会受到一定的影响。
德国大陆公司研发的智能汽车所使用的传感器是另一类型的代表：多传感器数据融合技术。其技术方案是通过毫米波雷达和相机等低成本的环境感知传感器，实现感知车辆周围的环境信息。在其整辆车上，具有智能天线模块，可将整车的传感器信息与外界进行交流。
博世也是传感器国际大厂之一，产品覆盖领域主要在毫米波雷达方面，目前技术发展集中于24GHz和77GHz，24GHz主要用在汽车后方，实现近距离探测，77GHz则用于前方与侧面。“博世是全球最大的MEMS传感器提供厂商。未来物联网是一个大方向，还有很多不同的挑战，但是博世已经准备好开拓产品应用，提供更适合的解决方案给博世的使用设计创造者。”博世亚太区总裁Leopold Beer在BMA400新品发布会上对记者说。
集邦拓墣产业研究院分析师林雅惠表示，随各国对于专用频段抵定，79GHz有望取代24GHz。除了毫米波雷达，博世在超音波雷达也有成熟产品，据林雅惠评价，博世超音波雷达具有成本低廉、穿透力强、衰减小等优势，并且小型化技术发展仍有进步空间。
中国车用传感器产业需尽快掌握核心技术
传感器融合必然会是未来发展的一个趋势。自动驾驶通过传感器持续不断的收集车辆外部的环境信息，判断周遭环境中运动以及静止的物体，并对运动的物体进行检测和跟踪，再通过人工智能来判断目标是否会造成威胁。整个系统采集的信息量巨大，绝非一个或者一种传感器可以支撑，这就需要将不同的传感器进行融合，优化各传感器的加权值，提高输出目标数据精度和减少传感器自身带来的误差。“传感器各有优势，但就单一传感器而言，仍受限于天候与车辆高速行驶等因素干扰，使得感测融合(Sensor Fusion)与结合车联网(V2X)成为自动驾驶技术开发重点方向。”林雅惠说。
除此之外，解决多重传感器在非结构化道路中难以完全满足车辆感知周围环境信息的问题也将是传感器发展的一个重点。市场上解决这个问题需要用到机器学习或者神经网络等智能算法，这便会带来了运算速度及信息存储量的技术壁垒。
“感测融合指处理器能够同时汇集并运算多种讯号，以应对复杂的环境感知需求，帮助车辆做出更安全的控制指令；结合车联网则帮助车辆实时与周围的车辆、行人、基础设施等发出航向讯息，帮助其他车辆进行路径规划的准确判断。上述两种技术将作为实现自动驾驶的重要辅助，有效提升自动驾驶系统安全性。”林雅惠说。
目前中国在车载传感器中做得比较好的是毫米波雷达，厂商包括易道、森思泰克、卓泰达等等。在车载镜头部分也有一些公司进行技术研发，例如苏州智华、迈瑞思、浙江海康与北京经纬恒润等。但是谈到整体实力，中国车载传感器技术依旧落后。
国家质检总局原总工程师刘兆彬曾提出的“五定权”中就重点谈到快速提升我国传感器标准化水平。他表示，我国传感器产业总体处于中低端水平，使物联网、传感器产业由中低端向中高端转型，一是要大力提升产业价值链的协同，争取掌握相应产品的定“价”权。
“中国车用传感器一直高度倚赖进口，相关产业发展略落后于欧美国家，且尚未形成独立产业。就目前中国自产的传感器而言，仍存在感测精度较低、抗干扰性弱等问题，加上中国缺乏一级供应商，使得传感器相关厂商也难以系统的进入规模较大的整车厂，仅能基本满足小批量、低阶车的需求。”林雅惠说。
isuppli汽车电子分析师王仁震表示，中国汽车电子的外资企业数量虽少，但是却占据了市场的半壁江山。越来越多的外资企业都加大了对中国市场的研发投入。“对中国汽车电子企业来说，既是机遇，又是挑战。未来中国车载多媒体市场增长将放缓，但在主动安全系统应用的旺盛需求驱动下，中国传感器市场将大幅增长。”王仁震说。
随着中国成为全球最大汽车市场，传感器的整体规模必然会扩张。“未来五年，国内传感器市场平均销售增长率将达31%。汽车电子会是中国传感器需求规模快速增长的主要动力。”金模工控网首席分析师罗百辉说。
庞大的市场规模的确有机会带动中国国内车用传感器发展。“尤其，中国在自动驾驶发展上，算法与数据方面并不落后于欧美国家，为求更佳的软硬件整合，国际自动驾驶解决方案提供商亦开始寻求中国的合作伙伴，故传感器从业者应积极扩张与解决方案提供商的合作网络，以次系统的方式进入整车厂的供应体系。”林雅惠说。
另一方面，中美贸易摩擦“301”中汽车电子仍是主角，车用传感器是美国本次征税清单限制范围的主要部分，TrendForce集邦咨询认为，中国对美出口较少，贸易摩擦影响几乎可以忽略不计，短期内甚至可能会有利于中国企业获得自主科技创新与增强自主知识产权实力的空间和机会。
“暂时还没看到影响，也许还需要一点时间，并且根据我了解到的部分，目前欧洲和中国的器件在这个传感器市场上占比还是很大的，传感器种类较多，美国也有不少传感器公司。”意法半导体微电机产品部市场经理秦亮说。
但长远来看，当产业进入到白热化竞争阶段，并且中国还未能掌握核心技术时，该关税清单则可能阻碍中国掌握汽车传感器发展的核心技术。所以，对于国内汽车产业来说，需尽快掌握核心技术。
