벨로다인라이더 주주로서 라이다(LiDAR) 기술의 현재와 미래, 리스크 등을 잘 정리한 리포트가 있어 읽어본다.
삼성 증권:라이더-LiDAR(라이더):자동 운전의 눈(2021년 2월 보고서)1. 라이더(LiDAR)성장 가능성 1)자동 운전과 LiDAR-LiDAR(LightDetectionandRanging)은 1960년대에 개발된 기술과 2017년 구글 웨이도 차량이 LiDAR센서를 탑재하고 높은 관심을 끌어 모은다-볼보, GM등 주요 완성 차 업체 LiDAR연구 개발에 들어가고 LiDAR은 자동 운전 기술을 진보시키는 기술에서 화제가 된다- 하지만 1대당 8천 만대당 8천 만원대에 높은 가격 이유로 LiDAR의 필요성은 업계에서 꾸준히 제기, 다수의 스타트 업이 1,000달러 미만 공격적인 가격 하락을 제시하며 다시 상용화 기대감 증가-결정적으로 다시 LiDAR주목의 계기는 애플의 iPhone, 아이패드에 라이더 스캐너를 탑재해온 점을 감안해 차량에도 라이더 활용 가능성이 높다-애플 전기차가 자율주행이라고 단정할 수 없지만 2024년이라는 타임라인과 현존하는 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템, Advanced Driver Assistance Systems)를 고려하면 높음-카메라, RiD 유: 자율주행 데이터에 있음-테슬라는 2015년부터 30억 마일 이상의 자율주행 데이터를 축적해 카메라와 레이더 기반의 취약성을 머신러닝으로 소프트웨어로 극복하는 전략-애플 및 후발주자 완성차 업체 대부분
2) LiDAR의 장점-단일 감각보다 오감 활용한 정보의 정확도가 높듯이 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 빅데이터에 한계를 넘지 못하는 기업이라면 LiDAR의 필요성은 더욱 절실할 것이다.- 공간 분해능 : LiDAR은 공간 분해능이 뛰어나 0.1도까지 나눌 수 있어 물체의 정확한 해석이 가능성이 높다. 특히 RADAR은 장거리가 지날수록 공간 분해능이 낙물체 인식률이 낮아져 고속주행 차량에 취약점 보유 – 특정 환경에서 오작동이슈 : 카메라는 밝은빛(헤드라이트, 태양광), RADAR은 정적인 물체(이정표)에 대해 오작동 발생의 경우 빈번하게 발생한다. 실제 테슬라 오토파일럿 모드에서 터널 또는 다리 밑을 지날 때(갑작스러운 그림자 발생), 팬텀 브레이크라고 해서 갑작스러운 브레이크 현상이 빈번하게 발생. 이는 카메라를 통한 물체 인식의 한계성을 보여주는 사례로 그림자에 영향을 받기 어려운 리다가 이를 보완할 수 있어 보다 안정적인 시스템 구축이 가능하다.
2. LiDAR 주요 기술이슈-LiDAR업계는 산업초기인 만큼 표준화된 기술이 없고, 각 업체별 개발속도 및 원천기술 등의 구현방식이 다르다 – 주요이슈는 다음 세 가지로, 구현방식에 따라 시장의 승자가 결정될 것으로 예상된다 1)회전형(기계식) VS 고정형(Solid State) -회전형: 기어와 모터를 이용하여 레이저를 기계적으로 조정. 한 대로 360도 시야를 확보할 수 있다는 장점은 있지만 기계 구성이 복잡하고 기술 오류 발생 가능성이 높다. 진동에 민감하고 좌우 상하진동이 잦은 차량에는 부적합. – 고정형: 회전형 대안, 반도체에 사용되는 MEMS(초소형 정밀기계기술, Micro-Electro Mechanical Systems) 기술 등을 활용해 회전기계 부품이 존재하지 않아 상대적으로 구성이 간단하며 내구성이 회전형보다 우수하다.
2) 905nmVS 1,500nm-기술 개발이 먼저 실행된 것은 905nm 파장-905nm 파장: 기술개발 진척도도 높고 실리콘 리시버를 사용하여 양산원가가 저렴하며 그러나 태양광과 유사하게 노이즈 발생률이 높아 출력을 높이면 사람의 눈에 흡수되기 때문에 출력이 제한된다.- 1,550nm 파장: 출력을 높여도 사람 눈에 흡수되지 않아 안정성이 높고 태양광 간섭 현상이 작다는 장점, 무엇보다 출력을 높여 인식거리를 개선할 수 있다는 점이 강점. 다만 905nm 제품에 비해 개발업체 수가 적고 기술진도도 낮아 실리콘 대신 화합물 리시버를 활용해 양산비용이 높다 소모전력 등에 약점-그러나 완성차업체들이 인식거리를 주요 요구사항으로 꼽고 있어 1550nm 파문이 향후 주류가 될 것이다.
3) Pulsed ToF(Time of Flight) VS FMCW(Frequent Modulated Continuous Wave) – 대부분의 업체는 Pulsed ToF 방식 LiDAR을 개발 – Pulsed ToF 방식 : 방출되는 레이저 왕복 시간 측정하여 거리 계산, 단순한 계산 방식으로 데이터 신뢰도가 높고 기술 성숙도 면에서 장점 보유, 그러나 ToFLIDAR 활성화 시 차량 간 레이저 간섭 현상이 발생할 수 있다는 한계점 – FMCW 방식 : 레이저를 연속 변조하여 방출한다. 향후, LiDAR 센서가 많아져도 간섭 현상으로부터 자유롭고 속도까지 측정할 수 있다는 장점 보유. 하지만 풀스드 ToF에 비해 데이터 복잡성이 높고 초기 기술이어서 성숙도가 낮다.
3. LiDAR 기업의 위험1) 가격 하락에 따른 빠른 양산 필요-LiDAR 활용하지 않는 테슬라 오토파일럿은 머신러닝을 통해 보다 똑똑해지고 있다-실례로 축적된 데이터를 바탕으로 테슬라는 팬텀 브레이크 현상(갑작스러운 브레이크 현상)을 완화시키고 있다-시간이 지날수록 완성차 업체의 자율주행 데이터는 축적되고 완성차 업체가 테슬라와 마찬가지로 빅데이터 기반으로 안정성을 확보하면 LiDAR 필요성이 하락한다-최근 미국이 커넥티드카 기술을 C-V2X로 확정해 교통 통신 인프라를 정비하고 있다.
2) 신생기업의 등장-벨로디앤라이더 등 기존 기업은 풀스드투에프 방식 기반이다-신생기업은 풀스드투에프 방식의 단점을 보완하기 위해 FMCW 기반 라이더 기술을 선보이고 있다-아직 인식 거리와 기술 진척도 면에서 풀스드투에프 기술이 우위지만, 어느 기업이든 이를 개선한 제품을 출시하면 판도 변화할 것이다.
3)모빌 아이의 걸음-LiDAR의 역할은 Detection에 있는 카메라, 레이더와 결합된 이미지가 생성된 후의 판단과 동작은 반도체와 소프트웨어의 역할이다-그것만 소프트웨어와 반도체 역량이 LiDAR사업자에게도 중요하지만 이를 모두 갖춘 모빌 아이 존재-모빌 아이:전 세계 25브랜드, 300이상의 모델이 모빌 아이 반도체를 탑재하고, 주행 거리 10억 km이상의 데이터를 갖추고 있다-모빌 아이도 기존의 LuminarTechnologies의 LiDAR를 연구 개발에 활용하였으나, 2025년부터 독자적인 LiDAR를-모빌 아이의 걸음은 LuminarTechnologies만 아니라 다수의 순수한 LiDAR기업에 있어서 매우 위협적인 요소인-현재는 산업 초기여서 바이두 등의 인터넷 기업으로 호포드, 현대차 등 완성차 업체가 LiDAR 기업에 협력하지만 성숙기에 접어들면 자체 개발로 선회할 가능성이 있다.
4. 투자 전략:속도와 실현 가능성에 주목-LiDAR업계는 스타트 업 및 Valeo 같은 자동차 부품 업체까지 뛰어들어 경쟁 강도가 높아지고 있다- 하지만 글로벌 차량 부품 시장의 강자인 덴소와 마그나 등이 LiDAR스타트 업과 협력 관계를 유지하는 상황을 감안하면 아직 승기은 LiDAR업자에 있는 투자 판단에 고려해야 할 사항:1)양산 능력과 2)파트너 회사의 현황- 대다수의 LiDAR업자가 기술을 확보하고 양산은 외주를 통해서 진행 전략이지만, 실제 양산에 들어갈 경우 이를 자동화하기 강세, M&A의 가능성까지 감안하면 투자 판단에 중요한 포인트이다-양산 가능성에서는 VelodyneLiDAR(VLDR, 벨로 다인 라이더)이 비교 우위:과거 10년간 905nm대역 기술을 활용하여 약 5만개 납품 경실험을 보유. 진행중인 175건의 프로젝트도 신뢰도를 높이는 요인-잠재성과 파트너사의 신뢰도에 있어서는 Luminar Technologies(LAZR, 루미나)가 비교우위: Volvo와의 협력으로 2022년 상용화를 눈앞에 두고 있으며 상당부분 양산에 진척되었을 것으로 예상, 전통업체와는 다른 접근으로 구현한 LiDAR 디자인도 경쟁력이 됨-고질적인 문제점은 단기적인 가격 불확실성-2024년 매출 달성에도 P/STechene Larm의 매출액을 예상한다.5.4배, 2024년 예상 매출 기반) 도달: 시장이 높다는 인식은 높은 주가 변동성으로 이어질 수 있다.
벨로다인 라이더 기업 분석 : https://blog.naver.com/hwaitoto/222230411579 벨로다인 라이더(Velodyne LiDAR, VLDR)는 GRAF에서 스펙 상장 당시부터 보유하고 있다. 주가는 blog.naver.com