代表企业—鱼跃医疗 l 代表企业—傅利叶 l 代表企业—慕思股份 l 代表企业—中福康科技 l SWOT分析 l 市场趋势预测 l 市场建议 l 市场需求洞察 l 需求案例—毫米波雷达 l 需求案例—认知障碍筛查软件 l 需求案例—AI陪伴机器人 目录 x x 01 中国适老化智能 科技行业现状 x x x 宏观背景：中国步入深度老龄化社会 Ø 中国 生活辅助 安全监护 情感关怀 智能血压计 智能药盒 智能护理床 智能音箱 血糖仪 智能床垫 数字化慢病管理平台 助行机器人 助浴设备 适老化智能家 居 环境传感器 一键呼叫器 毫米波雷达 智能摄像头 红外传感器 紧急联系手环/手表 陪伴机器人 数字疗法产品 智能相框 老年人专用社 交软件 认知障碍筛查与训练软件/游戏 适老化改造 科技赋能 养老产业十二大类 适老化智能科技产品 如果说政策是“方向盘”，那么技术进步就是驱动行业前行的“发动机”。人工智能（AI）、物联网 （IoT）、大数据等技术的融合发展（AIoT），正在深刻改变适老化产品的形态、功能和价值。 资料来源：三个皮匠报告网研究绘制 案例： 毫米波雷达技术的发展，使其能够在不侵犯隐 私（无摄像头）的前提下，精准监测老人的呼吸、心率、 在床/离床状态，甚至实现高精度的跌倒检测 。这极大 地解决了传统穿戴设备依从性差、摄像头方案侵犯隐私 的痛点。

智能汽车头部公司 NOA 系统发展概况 AI 大模型将从根本上改变自动驾驶产业的发 展 资料来源：中信证券 硬件配置方面 ，需要车辆使用满足 L3 级自动驾驶功能的智能化传感器 ，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等， 能实时感知各类路面情况；还需要车辆的自动驾驶芯片有足够高的算力 ，能在毫秒之内识别信息 ，并提出应 对策略。 应用智能传感器是实现 NOA 小鹏汽车： 2000 人年的 标注量， 可在 16.7 天完成， 效率提升 4.5 万倍。 大多数厂商选择多传感器融合路线， 以激光雷达为主传感器， 辅之以摄 像头、 毫米波雷达等。 图片来源：特斯拉、毫末智行 AI 大模型对自动驾驶成本的影响 车载感知硬件成本降低。 自动标注的效率提升， 带动成本大幅度下降。 算， 特斯拉预期其算力规模 会在 2024 年 2 月进入 全 球前五。 AI 大模型可以大大降低自动驾驶成 本 特斯拉坚持走视觉路线， 其 Model 3 应用的是 8 个摄像头 +1 个毫米波 雷达的配置方案。 自动驾驶能力的提 升需要大量算法训 练， 除真实场景外， 需模拟出大量仿真 场景做补充。如果 仅凭借工程师的理 解设计仿真场景， 能模拟的场景数量

智能汽车头部公司 NOA 系统发展概况 AI 大模型将从根本上改变自动驾驶产业的发展 资料来源：中信证券 硬件配置方面 ，需要车辆使用满足 L3 级自动驾驶功能的智能化传感器 ，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等， 能实时感知各类路面情况；还需要车辆的自动驾驶芯片有足够高的算力 ，能在毫秒之内识别信息 ，并提出应 对策略。 应用智能传感器是实现 NOA 辅之以摄 像头、 毫米波雷达等。 图片来源：特斯拉、毫末智行 特斯拉 FSD V12 利用 了 1.4 万个 GPU 训练 集群 支持 AI 大模型运 算， 特斯拉预期其算力规模 会在 2024 年 2 月进入 全 球前五。 AI 大模型可以大大降低自动驾驶成 本 特斯拉坚持走视觉路线 ， 其 Model 3 应用的是 8 个摄像头 + 1 个毫米波 雷达的配置方案。 自动驾驶能力的提 万个英伟达的 GPU 来训练 AI 模型，使用了 14 亿帧 画面 训练一个神经网络，对应的是 10 万个 GPU 工时。 数据驱动时代，对算力的要求更高 资料来源：蔚来汽车，新汽车研究所 4D 毫米波雷达可以提供高质量的点云数据， 前 向 4D 成像雷达角分辨率可达 1° 方位角和 2° 俯仰 角。这种特性使车、人的反射点将不再只 是一个 简单的点 ，而是成百上千的点组合的图 象 ，从而

，北京市平均降雨量达到 331 毫米 ， 83 小 时内降雨是常年年均降雨量的 60% 。 门头沟区平均 538. 1 毫米 ， 房山区平均 598.7 毫米 [170] 。 全市最大降雨量出现在昌平的王家园水库 ， 为 744.8 毫米， 为北京地区有仪器测量记录 140 年以来排位第一的降雨量 [48] ； 最大小时 降水强度丰台千灵山 111.8 毫米 / 小时（ 31 日 10

执行的全链路智能化驾驶。 第一章 智能驾驶概念与发展辨析 05 图 1-2 智能驾驶整体技术架构图 车端传感器层包含摄像头、激光雷达、毫米波雷达、车 载通信等设备，具有多模态融合、全天候工作的特点。 摄像头提供高分辨率图像识别交通标识，激光雷达构建 三维点云感知障碍物轮廓，毫米波雷达实现恶劣天气下 的目标探测，车载通信模块保障车内外信息交互。这些 传感器通过平台层的接口进行数据同步与时空对齐，形 （3）毫米波雷达 毫米波雷达是通过发射毫米波频段的电磁波，经目标 反射后被接收，并对接收到的信号进行处理，进而探 测物体之间的距离、方位和相对速度等的传感器设备。 毫米波雷达可以根据多普勒效应检测目标的速度，还可 通过天线阵列确定目标的角度，从而实现对目标的探测 与跟踪，根据是否具备测量高度能力可分为传统毫米波 雷达和 4D 毫米波雷达，其中 4D 毫米波雷达相较传统 毫米波雷达具备测量识别目标高度的能力。与激光雷达 毫米波雷达具备测量识别目标高度的能力。与激光雷达 相比，不论是传统毫米波雷达还是 4D 毫米波雷达，其 波长较宽，通常大于雨滴、雾滴等直径，其性能受天气 环境等因素影响较小，故在雨天、大雾天或沙尘等极端 环境下可以发挥出更稳定的感知能力。在光线不足的夜 间、隧道等暗光场景中，也能持续感知周围车辆和障碍 物的动态，保障行车安全。但是，毫米波雷达角分辨率 天然较低，自然场景下信噪比较低，易发生虚假目标、

睡眠监测 睡眠监测雷达通过毫米波雷达反射波及对 应算法，可实时监测以下指标状态：人体 存在（有人 / 无人）、在床状态（入床 / 离 床）、体动幅度、心率和呼吸率。 离床预警 睡眠预警系统可进行离床预警设置，在睡 眠时间段监测到离床时间超出设置时长， 系统会自动触发离床预警，将离床信息通 过短信、电话、公众号和后台的方式通知 到监护人。 人体检测 人体监测雷达通过毫米波雷达反射波及对 应算法，可实时检测是否有人存在。 护人。 睡眠监测雷达采用毫米波技术，可安装在卧室内，不涉及老人隐私， 无辐射，能耗低，使用安全电压。 智能居家设备——跌倒检测雷达 跌倒预警 跌倒检测雷达采用毫米波雷达发射波采样， 通过跌倒预警系统对人体动作及姿态感知 大数据算法分析，确认存在跌倒行为后系 统会自动触发跌倒预警，将预警信息通过 短信、电话、公众号和后台的方式通知到 监护人。 人体检测 人体监测雷达通过毫米波雷达反射波及对 应算法，可实时检测是否有人存在。 话、公众号和后台的方式通知到监护人。 跌倒监测雷达采用毫米波技术，可安装在卫生间等易跌倒区域，不涉 及老人隐私，无辐射，能耗低，使用安全电压。 智能居家设备——人体监测雷达 无人预警 平台预警系统可进行无人预警设置，当检 测到长时间连续无人状态，如连续 24 小时 无法检测到人体存在，系统会自动触发无 人预警，将预警信息通过短信、电话、公 众号和后台的方式通知到监护人。 人体检测 人体监测雷达通过毫米波雷达反射波及对 应算法，可实时检测是否有人存在。

odel X/S/3/Y车型上。 表8：从HW3.0到HW4.0的硬件迭代 指标 HW3.0 HW4.0 成像 2D 3D 摄像头数量/像素 9个/120万 12个/500万 毫米波雷达 无 4D毫米波雷达 最大探测距离 250米 424米 芯片算力 双FSD一代芯片， 144TOPS 双FSD二代芯片，算力 提升5倍(约720TOPS) 芯片工艺 14nm制程 7nm制程 雷达、六 个毫米波，400TOPs算力的MDC，采用高精地图的方案； ADS 2.0 基于11个摄像头、一个激光雷达，200TOPs算力的MDC。相比 上一代，减去双目摄像头、两个激光雷达、三个毫米波，减去一块昇 腾610算力为200TOPs算力的MDC，减去高精地图； ADS 3.0 相比上一代，将一个激光雷达从128线换到了192线，其中一 个毫米波雷达换成了4D毫米波雷达。192线雷达采样频率已经达到20hz。 比亚迪发布整车智能战略。2024年12月底，天神之眼在全国开通无图城市领航。 2025年2月，比亚迪发布“天神之眼”高阶智驾系统，包含三套技术方案。其中，天神之眼C（DiPilot 100）配置5个毫米波 雷达+12个摄像头+12个超声波雷达，兼顾感知精度与成本控制，推动智驾平权。车型市场方面，10万级以上车型全系标配、 10万级以下车型多数搭载天神之眼。其中，搭载天神之眼C的车型最低价7.88万

如通过触觉传感器感知物体接触力、温度及滑动状态，或通过六维力传感器精准 控制关节力矩以完成抓取、装配等任务；而自动驾驶载具传感器则侧重于环境建 模与动态避障，例如激光雷达提供高精度三维点云以识别障碍物，毫米波雷达在 恶劣天气下穿透性强，超声波雷达用于近距离泊车检测。 ◼ 人形机器人所需传感器类型众多，其中，力传感器、电子皮肤、视觉传感器、惯 性传感器是人形机器人迈向具身智能的关键传感器。这类传感器不仅价值量较高， 能驾驶系统、智能座舱系统、智能动 力系统所需的传感器数量，随自动驾驶等级的提升而增加。随着自动驾驶等级提升，车载摄像头数量显 著增长（L2级约6~8个，L3及更高级别达12~14个），同时需配合毫米波雷达（L2级3~5个，L3+级5个 以上）与激光雷达（L2级1~2个，L3+级2~3个）构建多传感器融合系统，实现全维度环境感知。新能源 汽车以三电系统（电池、电机、电控）为核心的智能动力架构 智能驾驶系统 摄像头 2~4个 6~8个 10~12个 12~14个 毫米波雷达 1~3个 3~5个 3~5个 5个 超声波雷达 6个 12个 12个 12个 激光雷达 - 1~2个 1~3个 2~3个 惯导定位传感器 - - 1个 1个 系统 设备 2020 2030E 智能座舱系统 传感器 舱内：车载摄像头、毫米波雷达、体征测 试传感器等 3.3个 11.3个 系统 设备 燃油车

4）天线调谐器：市场规模将从2017年的4.7亿美元， 增加到2023年的10亿美元，复合增速15%； 5）LNA：市场规模将从2017年的2.5亿美元，增 加到2023年的6亿美元，复合增速16%； 6）毫米波射频前端：2023年市场规模将达到4亿 美元； 数据来源：Yole，国泰君安证券研究 1.2 15 射频器件价值量：5G手机射频前端ASP将大幅提升 射频前端价值量/美元 入门3G手机 LCP（Liquid Crystal Polymer，液晶聚合物）具备三大性能优势，有望成为5G终端天线主流材料： ① 电学性能优异，高频段的功率损耗更低（高频损耗LCP＜MPI＜PI），在5G毫米波波段LCP的损耗只有PI损耗的1/10； ② LCP可替代同轴连接线，实现天线模组和射频连接线的整合，且体积更小，LCP厚度仅为同轴连接线厚度的1/4； ③ LCP是多层电路板结构，可实现高频 PI软板 天线 MPI天线 LCP天线 ASP （美元） 2 3 4~5 1.2 21 电子行业2019年春季投资策略 5G终端天线变革：毫米波频段，AiP天线将成为主流 封装天线（AiP，Antenna in Package）将成为5G毫米波频段主流：封装天线（AiP）是通过半导体封装技术将天线与芯片集成在 一起的技术，目前AiP技术已成为60GHz无线通信和手势雷达系统的主流天线技术，AiP技术在79GHz汽车雷达、