벨로다인라이더 주주로서 라이더 기술의 현재와 미래, 리스크 등을 잘 정리한 리포트가 있으니 읽어본다.
삼성증권: 라이더-LiDAR(라이더) : 자율주행의 눈(2021년 2월 보고서) 1. 라이더(LiDAR) 성장 가능성 1) 자율주행과 LiDAR(Light Detection and Ranging)은 1960년대에 개발된 기술과 2017년 구글웨이모 차량이 LiDAR 센서를 탑재하면서 높은 LiDAR(LiDAR)의 주요 차량에 대한 관심도를 부여받아 시작하게 되는 주요 Makevel-Madear, Contradearching)은 1960년대에 개발되었으며, Makechernection 주요 Make Unection Darchernection 이유로서 LiDAR의 필요성은 업계로부터 제기되어 다수의 스타트업이 1,000달러 미만의 공격적 가격 하락을 제시하여, 다시 상용화에 대한 기대가 높아진다-결정적으로 다시 LiDAR에 대한 주목의 계기는, 애플의 아이폰, iPad에 LiDAR 스캐너를 탑재해 온 것을 고려하여, 차량에도 LiDAR 20DAR 활용 가능성이 높다-애플의 전기 자동차가 자율 주행이라고 하는 것을 고려.유 : 자율주행데이터에 있는 – 테슬라는 2015년부터 30억 마일 이상 자율주행데이터를 축적하여 카메라와 레이더 기반의 약점을 머신러닝을 통해 소프트웨어로 극복하는 전략 – 애플 및 후발주자의 완성차 업체 대부분은 빅데이터 기반을 따라잡기가 쉽지 않으며, 이 차이를 극복하기 위해 LiDAR을 포함한 튼튼한 하드웨어 라인업이 필요
2) LiDAR의 장점 – 단일 감각만큼 오감활용 정보 정확도가 높은 것처럼 카메라, RADAR(레이더) 그리고 LiDAR까지 결합된 ADAS 안정성이 높음 – 현재 양산되고 있는 카메라와 RADAR 결합한 ADAS 시스템은 공간 분해능, 특정 환경에서의 오작동이슈 있음 – 테슬라와 같은 빅 데이터는 공간 분해능 오작동 이슈 있음. 실제로 테슬라 오토 파일럿 모드에서 터널 혹은 다리 밑을 지날 때(갑작스러운 그림자 발생), 팬텀 브레이크와 갑작스런 브레이크 현상이 자주 발생. 이는 카메라를 통한 물체 인식의 한계성을 보여주는 사례로 그림자에 큰 영향을 받지 않는 LiDAR가 이를 보완할 수 있어 보다 안정적인 시스템 구축이 가능.
2. LiDAR 주요 기술이슈 – LiDAR 업계는 산업 초기인 만큼 표준화된 기술이 없으며, 각 업체별 개발 속도 및 원천 기술 등 구현 방식이 다르다 – 주요 이슈는 다음 세 가지로, 구현 방식에 따라 시장의 승자가 갈릴 것으로 예상되는 1) 회전형(기계식) VS 고정형(Solid 1대로 360도 시야를 모두 확보할 수 있다는 장점이 있지만 기계 구성이 복잡해 기술오류 발생 가능성이 높다. 진동에 민감하고 좌우 상하 진동이 잦은 차량에 적합하지 않음.- 고정형 : 회전형 대안, 반도체에 사용되는 MEMS(초소형 정밀기계기술, Micro-Electro Mechanical Systems) 기술 등을 활용하여 회전기계 부품이 존재하지 않아 상대적으로 구성이 쉽고 내구성이 회전형보다 우수함
2) 905nm VS 1,550nm- 기술개발이 먼저 실행된 것은 905nm 파장-905nm 파장: 기술개발 진척도도 높고 실리콘 리시버를 사용하여 양산 원가가 싸다, 그러나 태양광과 유사하게 노이즈 발생률이 높아 출력업시 사람의 눈에 흡수되므로 출력이 제한된다.- 1,550 nm 파장 : 출력을 올려도 사람의 눈에 흡수되지 않기 때문에 안정성이 높고 태양광 간섭 현상이 작다는 장점, 무엇보다 출력을 높여 인식거리를 개선할 수 있다는 점이 장점. 단 905 nm 제품에 비해 개발업체 수가 적고 기술진척도 낮으며 실리콘 대신 화합물 리시버를 활용하여 양산비용이 비싸고 소모전력 등에 비해 개발업체 수가 많으며, 향후에는 1개 주류를 들어 기술진척이 낮으며, 실리콘 대신 화합물 리시버를 통해 양산비용이 높음.
3) Pulsed ToF(Time of Flight) VS FMCW(Frequent Modulated Continuous Wave) – 대부분의 기업은 Pulsed ToF 방식 LiDAR 방식 LiDAR 개발-Pulsed ToF 방식: 방출되는 레이저 왕복 시간 측정 거리 그러나, Pulsed ToF에 비해 데이터의 복잡성이 높고, 초기 기술이기 때문에 성숙도가 낮다.
3. LiDAR 업체 리스크 1) 가격 하락을 통한 빠른 양산 필요 – LiDAR 활용하지 않는 테슬라 오토 파일럿은 머신러닝을 통해 보다 현명해지고 있다 – 실례로 축적된 데이터를 바탕으로 테슬라는 팬텀 브레이크 현상 (갑작스러운 브레이크 현상)을 완화시키고 있다 – 시간이 지날수록 완성차 업체의 자율 주행 데이터는 쌓일 것이다 – 실례로 축적된 테슬라는 팬텀 브레이크 현상 (갑작스런 브레이크 현상 (갑작스러운 브레이크 현상)을 통해 획기적 현상 (갑작스러운 현상 (핵심 현상)을 통해 획기적 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능 성능
2) 신생 기업의 등장 – Velodyne LiDAR 등 기존 기업은 Pulsed ToF 방식 기반이다 – 신생 기업은 Pulsed ToF 방식의 단점을 보완하기 위해 FMCW 기반의 LiDAR 기술을 선보이고 있다 – 아직 인식거리와 기술진척도인 Puls 방식의 단점을 보완하기 위해 FMCW 기반의 LiDAR 기술을 선보이고 있다 – 아직 인식거리와 기술진척도의
3) 모빌아이의 행보-LiDAR의 역할은 Detection에 있으며 카메라, 레이더와 결합된 이미지가 생성된 후의 판단과 동작은 반도체와 소프트웨어의 역할- 그만큼 소프트웨어와 반도체 역량이 LiDAR 기업에도 중요하지만 이를 모두 갖춘 모빌아이 존재-모빌아이: 전 세계 25개 브랜드, 300개 이상의 모델이 모빌아이 반도체를 탑재해 주행거리 10억 km 이상.- 모빌아이의 행보는 Luminar Technologies 뿐만 아니라 다수의 순수 LiDAR 업체들에게 매우 위협적 요소임 – 현재는 산업 초기이기 때문에 바이두 등의 인터넷 업체와 포드, 현대차 등 완성차 업체들이 LiDAR 업체들에 협력하지만 성숙기로 접어들면 독자 개발로 선회할 수 있음
4. 투자전략 : 속도와 실현가능성 주목 – LiDAR 업계는 스타트업 및 Valeo와 같은 자동차 부품회사까지 뛰어들어 경쟁강도가 높아지고 있다 – 그러나 글로벌 차량부품시장의 강자인 덴소와 마그나 등이 LiDAR 스타트업과 협력관계를 유지하고 있는 상황을 고려할 때 아직 승기는 LiDAR 업체로 하여금 LiDAR 업체로 하여금 LiDAR 스타트업과 협력관계를 유지하도록 하는 상황.고, M&A 가능성까지 고려할 때 투자 판단에 중요한 포인트임 – 양산 가능성에 있어서는 Velodyne LiDAR(VLDR, 벨로다인라이더) 비교 우위: 지난 10년간 905nm 대역기술을 활용하여 약 5만개의 납품 경험을 보유. 진행 중인 175개 프로젝트도 신뢰도를 높이는 요인 – 잠재성과 파트너사 신뢰도에 있어서는 Luminar Technologies(LAZR, 루미나) 비교 우위 : Volvo와의 협력으로 2022년 상용화를 눈앞에 두고 있으며 상당 부분 양산에 진척된 것으로 예상, 전통 기업과는 다른 접근법으로 구현한 LiDAR 20년 매출의 불확실성 역시 경쟁력이 될 것이다 – 만성적 인데이를 위한 제품들을 아우르고 있다 – 만성적 성과 20년 상용화를 위한 제품들
벨로다인라이더 기업분석 : https://blog.naver.com/hwaitoto/222230411579 벨로다인라이더(Velodyne LiDAR, VLDR)는 GRAF 로스팩 상장 당시부터 보유하고 있다. 주가는… blog.naver.com