【導讀】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。
案例分析
1. Velodyne LiDAR
(1) 主營業務
Velodyne成立于1983年，是一家位于加州硅谷的技術公司，最早以音響業務起家，隨后業務拓展至激光雷達等領域。2016年Velodyne將核心業務激光雷達部門剝離，成立新公司Velodyne LiDAR ，公司開發的LiDAR傳感器被谷歌等涉及自動駕駛的公司廣泛使用。Velodyne的激光雷達主要有三大系列，按照激光器的不同分為16束、32束和64束。其中公司生產的64束激光雷達為全球僅有的一家，具備壟斷競爭優勢。
其中：HDL-64E主要用于地面車輛、船舶的障礙物檢測和導航；HDL-32E體積小，重量輕小于2公斤，主要用于自主導航，3D移動測繪等；Velodyne的新型PUCK ™（VLP-16）是Velodyne 3D LiDAR產品系列中最小，最新，最先進的產品。與價格相同的傳感器相比，性價比更高的成本效益，并且考慮到大規模生產而開發的，它保留了Velodyne在LiDAR中的突破的主要特點：實時，360°，3D距離和校準反射率測量。
(2) 融資動態
2016年8月Velodyne發布公告稱，旗下激光雷達公司Velodyne LiDAR獲得百度與福特公司1.5億美元的共同投資，三方將圍繞無人駕駛領域展開全方位合作。
(3) 業內創新企業的動態
激光雷達屬于創新型技術，尚未實現商業化量產，當下的主要生產廠商也多為創業型公司。
2. Mobile eye （MBLY）
(1) Mobile eye主營業務概況
Mobileye 成立于1999年， 研發中心在以色列耶路撒冷，由Shashua教授與 Ziv Aviram 教授共同創辦，在視覺安全與自動駕駛成為主流之前， Mobileye 開始投資于視覺安全的研發，重點研發算法以及 EyeQ 芯片。
Mobileye 的主營業務收入來自于OEM（車企供應商）以及后裝市場兩大塊，在機器視覺、機器學習、數據分析、ADAS以及自動駕駛技術上均處于領先地位。自2007年進軍后裝市場，提供的 Mobileye 5- series產品包括了 EyeQ 芯片、相關的算法、裝置在擋風玻璃上的高動態范圍 CMOS(HDRC)攝像頭、EyeWatch顯示單元以及相關的硬件，Mobileye 5-series 產品符合防撞系統的 NHTSA標準，并具有ADAS 功能設置。
(2) 主營業務財務表現
2016年公司實現營業總收入3.58億美元，其中OEM業務貢獻2.76億元，占比85%；AM業務貢獻8222.4萬元，占比15%。2016年實現營業利潤1.87億元，OEM業務貢獻1.48億元，占比79%；AM業務貢獻3868萬元，占比21%。
公司EyeQ的ASP（平均每個芯片的售價）由2014年43.7美元增長至2016年的45美元，業績表現良好，兩大業務具有較高的毛利率且呈現出上升的態勢，2014年-2016年OEM業務的毛利率分別為75.1%、75.6%和76.9%，AM業務的毛利率分別為：69.2%、68.7%和71.5%。
公司四大客戶分比為：通用、日產、現代和寶馬，其中寶馬占比公司總份額逐漸下降，2016年四大客戶對公司營業收入貢獻的比例分別為22%、14%、11%和11%，合計占比58%。
從地域結構來看，Mobile eye的營業收入主要來自于美國、英國、以色列和日本，但近幾年來，公司來自于美國的收入份額逐漸縮小，在以色列和其他區域的份額逐漸擴大。2016年公司來自于北美、韓國、德國、瑞典、英國、以色列的收入占比分別為：43%、6%、7%、8%、12%和16%。
(3) 市場估值及比較
Mobileye于2014年8月上市，上市時創下以色列公司在美資本市場最高IPO募資記錄。其IPO當日募集8.9億美元，上市價37美元，市值80億美元。
2017年3月13日英特爾以63.54美元/股，收購Mobileye，總額逾150億美元，收購溢價達34.4%。由此，Mobileye的機器視覺算法與英特爾的芯片、數據中心、傳感器融合，以及地圖服務等方面將產生強大的協同效應，聯手打造“軟硬兼施”的全新無人駕駛供應商。最近一年的股價表現如下所示：
3. 舜宇光學科技
(1) 主營業務概況
舜宇光學是全球領先的綜合光學產品制造商及光學影像系統解決方案提供商。目前擁有 342 項專利，主要產品包括手機攝像模組、手機鏡頭、車載鏡頭等，其客戶皆為國內外領先品牌商包括三星、華為、寶馬、奔馳等等，覆蓋全球40個國家及地區。
公司共分光學零件、光電產品及光學儀器三大事業部，其中光學零件包括玻璃球面及非球面鏡片、手機鏡頭、車載鏡頭及其他各種鏡頭；光電產品則包括手機照相模組、三維光電產品、安防相機及其他光電模組；光學儀器則包括顯微鏡、光學測量儀器及各種高端光學分析儀器。
舜宇光學的產品主要立足于光電行業、機械、電子三大核心技術，CCD核心技術主要有：雙攝像頭模組、6P手機鏡頭（6片非球面鏡片）、3D交互鏡頭（交互系統一般由多顆鏡頭組成）、機器視覺鏡頭、車載鏡頭、虹膜識別攝像頭模組、AR、VR解決方案。其中，虹膜識別主要應用于眼球追蹤，具有國際領先水平，是唯一一家為全球首款限量產虹膜識別智能手機Arrows NXF-04G提供相機模組的廠家。
(2) 業績表現
2012-2016年公司營業總收入由39.93億元增長至146.3億元，四年間的年均復合增速達到38%，公司凈利潤由3.46億元增長至12.7億元年均復合增速38%，業績表現優異。
若按事業部劃分，2016年三大主營業務：光電產品、光學零件、光學儀器對總營收的貢獻率分別為：78%、20.2%和1.8%；如果按產品應用的類型進行分類，移動電話相關、數碼相機相關、光學儀器、其他鏡頭、數碼視頻鏡頭占比主營業務收入分別為：83%、5%、1%、7%、1%。
4. Omni Version
(1) OV主要產品及技術現狀
美國豪威是一家領先的數字圖像處理方案提供商，主營業務為設計、生產和銷售高效能、高集成和高性價比半導體圖像傳感器設備，其Camera Chip 和 AmeraCubeChip 系列 CMOS 圖像傳感芯片廣泛應用于消費級和工業級應用，具體包括智能手機、筆記本、平板電腦、網絡攝像頭、安全監控、娛樂設備、數碼相機、攝像機、汽車和醫療成像系統等領域。
豪威主要產品分為四大類，分別是：CMOS圖像傳感器、硅基液晶投影顯示、CameraCubeChip™產品和其他產品 。主要有四大核心技術分別是：像素技術（BSI 技術）、HDR技術（避免偽影）、CameraCsubeChipTM 圖像傳感器集成芯片技術（提供業界最小的相機模組解決方案）、LCOS：（硅晶體）
另有正在研發的技術以及主要投入研發的項目。
(2) 財務表現
截止2015年末，公司共計實現營業總收入84.2億元，按照業務類型進行劃分，傳感器收入82.7億元，占比營業總收入98%，對比不同業務類型的毛利率可以看出，圖像傳感器的毛利率呈小幅下降的趨勢，提供勞務的業務是盈利最好，毛利率高達91.5%。
截止2015年末，按業務的下游領域劃分，公司業務主要應用于汽車、娛樂、手機、電腦、安防，分別占比公司總營收10%、8%、67%、4%、10%。從公司各業務出貨量可看出，用于安防領域的出貨量增長明顯，2016年9月的累計出貨量已經超過了去年的整體水平。
投資邏輯
從以上的總結，可以看出，隨著物聯網、無人駕駛、AR、VR的爆發，智能傳感器作為系統中的感知層，是數據收集的基礎，其功能和重要性已經遠遠超越了我們對傳感器的最初理解，它不僅僅是一個電子元器件，而是人工智能領域不可或缺的感知器官。下面將按照從硬件——模組（集成）——算法——系統的邏輯，分層次來闡述未來智能傳感器行業的發展趨勢。
1. 從硬件本身來說，原材料尚未出現突破性的進展，市場上較熱的石墨烯目前還只是出于探索階段，距離商業化階段還有漫漫長路。我們認為，3-5年內市場主流的智能圖像傳感器—CMOS、CCD傳感器等仍以硅基為主。Luminar在激光雷達接收器有所創新，采用InGaAs接收器，相比硅基的激光接收器，InGaAs接收器具有更高的敏感性，但成本更高，如果未來能夠實現大規模應用，或將對硅基材料具備替代性。
2. 從集成應用的角度來看，在人工智能領域，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。目前攝像頭技術較為成熟，激光雷達技術還處于逐步突破階段，應當重點關注攝像頭模組的3D成像、手勢識別、虹膜識別技術，這三大技術將會成為未來實現3D交互的重要手段。低成本和輕量化將會成為激光雷達技術發展趨勢，其中，能夠取消機械轉動設置的固態激光雷達將會成為主流應用。
3. 從市場下游應用領域來看，目前手機、PC行業發展已經相當成熟， AR、VR是市場的熱點。隨著各國對汽車ADAS系統的重視，未來車用智能圖像傳感器將會是行業的新增長點，其中高性能的CMOS攝像頭模組和激光雷達均有增長空間，而激光雷達的增長將會超過CMOS，成為資本市場追捧的新熱點。除此之外，無人機、車聯網、智慧城市，都將是未來智能傳感器應用領域的新突破。
4. 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算法成為業內主流算法，而深度學習需要大量的有效數據，需要與云端的大數據結合，除此之外，還需要高速的傳輸做支撐，將云端分析作為本地決策的依據。
本文轉自36kr，原創文章，作者：本翼資本。
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