汽車光學(xué)產(chǎn)業(yè)鏈專題研究報告：智能驅(qū)動量價齊升一、智能駕駛滲透提升，攝像頭量價齊升從華為看視覺方案，單車攝像頭或超過

10

顆極狐阿爾法

S華為

HI版本搭載

13

顆攝像頭，視覺“無死角”護航自動駕駛。極狐阿爾

法

S自動駕駛解決方案采用攝像頭+毫米波雷達+激光雷達多種異構(gòu)傳感器的融合感知，

可以實現(xiàn)高速公路自動駕駛、城區(qū)高階自動駕駛和代客泊車功能。傳感器配置激光雷達

*3

+

毫米波雷達*6

+

ADS攝像頭*9

+

環(huán)視攝像頭*4

+

超聲波雷達*12。4

顆環(huán)視攝像

頭能將汽車頂部各個方向的鳥瞰畫面拼接起來,以動態(tài)的形式顯示在車內(nèi)的液晶屏上;此

外,可以自動識別停車通道標(biāo)識、路緣和附近車輛。4

顆前視攝像頭（1

個雙目

+

1

個長

焦

+

1

個廣角），可以監(jiān)測前方突如其來的行人車輛。4

顆側(cè)視攝像頭可以用來防止盲

區(qū)，保證行駛安全。1

顆后視攝像頭可以輔助實現(xiàn)自動泊車功能。特斯拉持續(xù)推動純視覺方案在自動駕駛的上限，視覺系智能駕駛已經(jīng)成為當(dāng)下最為主流

的方案之一。特斯拉相對于激光雷達方案，更青睞于以純視覺來實現(xiàn)高階的自動駕駛。

特斯拉研發(fā)的

TeslaVision基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)π熊嚟h(huán)境進行專業(yè)的解構(gòu)分析，

相比傳統(tǒng)視覺處理技術(shù)可靠性更高，能夠充分利用搭載的高性能攝像頭。特斯拉

Autopilot自動輔助駕駛環(huán)繞車身共配有

8

個攝像頭，視野范圍達

360

度，對周圍環(huán)境

的監(jiān)測距離最遠可達

250

米。前視主視野攝像頭、寬視野攝像頭、窄視野攝像頭最大監(jiān)

測距離分別為

150

米、60

米、250

米，用來識別物體并為導(dǎo)航提供支持，探測可能影響到車輛的物體，并根據(jù)情況采取制動措施；側(cè)方后視攝像頭（2

顆）、側(cè)方前視攝像頭

（2

顆）最大監(jiān)測距離分別為

100

米、80

米，可以監(jiān)測周圍環(huán)境，防止視野盲區(qū)；后視

攝像頭最大監(jiān)測距離

50

米，為停車和障礙物探測提供支持。智能駕駛“軍備競賽”升級，新出智能車型普遍搭載

10

顆以上攝像頭。智能駕駛作為

未來車企競爭焦點，在硬件的“軍備競賽”持續(xù)升級，近期發(fā)布的新車極氪

001、智己L7、蔚來

ET7

分別采用了

15

顆、12

顆和

11

顆攝像頭，相較上一輪的智能汽車車型平

均搭載

5

顆攝像頭的配置顯著提升。視覺系具備成本相對較低的特性，目前在輔助駕駛領(lǐng)域已經(jīng)廣泛使用，自動駕駛對視覺

系覆蓋的范圍提出更高要求，也推動了攝像頭數(shù)量上升。視覺系

ADAS使用攝像頭采集

圖像信息，通過算法分析出圖像中的道路環(huán)境。因此，基于攝像頭的視覺系

ADAS可以

實現(xiàn)路標(biāo)識別、車道線感應(yīng)、行人識別、車輛識別等特殊功能，應(yīng)用較為廣泛。另外，同一個攝像頭能通過調(diào)整算法融合多種不同功能。成本和功能多樣性帶來視覺系傳感器

的巨大優(yōu)勢。目前攝像頭的安裝位置主要分為前視、后視、側(cè)視以及內(nèi)置。前視攝像頭是最重要的攝像頭，未來布局有望達到

4

顆，多攝像頭可以提供額外的距離、

定位等信息。目前市場上配置自動駕駛功能車型的前視攝像頭普遍是

1-4

顆，實現(xiàn)高階

自動駕駛功能普遍需要

3

顆以上。前視攝像頭在輔助駕駛領(lǐng)域可以是實現(xiàn)智能遠光燈控

制、道路交通識別、車道偏離報警、駕駛狀態(tài)監(jiān)測等多項核心功能，一般成本考慮用

1-

2

顆攝像頭。自動駕駛需要雙目甚至三目等更為復(fù)雜的前視攝像頭提供

3D的信息，承擔(dān)測距、定位等更多的功能。環(huán)視系統(tǒng)大幅改善停車的便利性，高階自動泊車則必然需要環(huán)視攝像頭的支持。目前市

場上配置環(huán)視攝像頭的數(shù)量普遍都是

4

顆，環(huán)視攝像頭為

135

度的廣角鏡頭裝配在車

型的四周，能實現(xiàn)環(huán)視功能，相較于普通倒車影像，環(huán)視能大幅改善泊車的視角。擁有

高階自動駕駛的車型，環(huán)視攝像頭還能識別停車通道標(biāo)識、路緣和附近車輛，并實時預(yù)

警，同時在自動泊車時幫助尋找車位和檢測障礙物。側(cè)視布局的攝像頭布局一般為

2-4

顆，解決盲區(qū)的檢測。側(cè)視攝像頭主要的配置方案一

般為后視

2

顆或者前后視

4

顆，分布于車兩側(cè)。輔助駕駛領(lǐng)域，側(cè)視攝像頭可以提供盲

點預(yù)警，應(yīng)對側(cè)邊車輛超車。自動駕駛對于車輛視覺覆蓋的范圍有較高要求，側(cè)視攝像

頭可以進一步填補車輛盲點。內(nèi)置攝像頭的數(shù)量

1-2

顆，主要作用是檢測駕駛員的狀態(tài)。內(nèi)置攝像頭主要是幫助實現(xiàn)

駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)，可以隨時檢測駕駛員的疲勞特征，在駕駛員疲勞時做出警示，確保駕

駛者在合適駕駛車輛的狀態(tài)。

自動駕駛在技術(shù)層面和法規(guī)層面均尚未完善，內(nèi)置攝像

頭可以保證駕駛員注意力依然保持在汽車駕駛的狀態(tài)，讓自動駕駛和人工駕駛切換更為

有效。攝像頭像素提升，帶來單車價值上升自動駕駛環(huán)境感知需求下需要攝像頭更高清晰度，以獲取探測更長距離和更多信息。自

動駕駛汽車首先應(yīng)有一套完整的感知系統(tǒng)，代替駕駛?cè)说母兄峁┲車h(huán)境信息，實

時、準確識別周邊影響交通安全的物體，應(yīng)對突發(fā)事件，為采取必要操作以避免發(fā)生交

通安全事故。攝像頭像素的高低對于目標(biāo)檢測的準確度有著很大的影響，隨著目標(biāo)檢測

算法的日趨完善，對攝像頭的像素提出更高的要求，以滿足算法對數(shù)據(jù)的需求。根據(jù)蔚

來汽車的研究，8MP像素攝像頭感知距離是

1.2MP像素攝像頭的三倍。另一方面，智能汽車作為智能終端，高清拍攝等也成為新的需求。現(xiàn)如今汽車已經(jīng)不僅

僅是傳統(tǒng)意義上的出行工具，逐漸演變成了一個智慧終端，成為了人們生活重要的一部

分。例如在華為智選車載智慧屏的背面，搭載了一顆

2K攝像頭，能拍下

2160x1440

分

辨率畫質(zhì)的行車視頻，記錄下清晰的畫面。人們也愈加注重感官的需求，需要更加高清

的攝像頭。最新上市的智能汽車均開始搭載

8MP高清攝像頭。吉利的極氪001

就搭載了

8顆ADS高清攝像頭（8MP）：前視*3（前擋風(fēng)玻璃：1

個雙目

+

1

個長焦單目）+

側(cè)后視*2（翼

子板）

+

側(cè)前視*2（外后視鏡底座）

+

后視*2（車頂后部）。上汽智己L7

搭載

7顆ADS攝像頭（5MP）。蔚來

2022

年

Q1

季度即將交付的

ET7

也搭載了

8MP高清攝像

頭。以蔚來為例，蔚來

ET7

采用“攝像頭+毫米波雷達+激光雷達多種異構(gòu)傳感器的融

合感知”的感知系統(tǒng)解決方案，傳感器配置“激光雷達*1

+

ADS攝像頭*7

+

環(huán)視攝像

頭*4

+

毫米波雷達*5

+超聲波雷達*12”，其中

7

顆

ADS攝像頭為

8MP高清攝像頭，

能實現(xiàn)超遠距離視覺感知，可檢測到

680m外車輛

+

260m外的錐桶

+

220m外的行

人。自動駕駛平臺算力提升保障高像素、多攝升級。車載攝像頭分辨率的提升以及多攝升級

意味著數(shù)據(jù)量的暴增，倒逼汽車廠商提高計算平臺的數(shù)據(jù)處理能力，而算力的提升又進

一步支撐車載感知層硬件升級。以特斯拉和蔚來為例，特斯拉

FSDHW3.0

的自動駕駛

計算平臺可提供

144

Tops算力，其采用

8

個

120

萬像素的車載攝像頭，而蔚來

ET7使用

4

顆英偉達

DRIVEOrin芯片可提供

1016

Tops算力，豪華配置

11顆800

萬像素的攝

像頭助力其自動駕駛系統(tǒng)。量價齊升，車載攝像頭進入發(fā)展快車道汽車智能化是驅(qū)動攝像頭放量的核心因素，具備智能駕駛功能的車型滲透率到

2025

年

預(yù)計將達到

75%左右。一方面是

L1&L2

低等級智能駕駛中如

AEB、環(huán)視等配置滲透率

提升帶來攝像頭需求提升，另一方面隨著

L3

以上自動駕駛對視覺系統(tǒng)的依賴需要至少

7-9

顆攝像頭。隨著智能變革帶來汽車競爭力轉(zhuǎn)變，智能駕駛滲透率將進入加速滲透期。

2018

年，海外咨詢機構(gòu)

Yole等均對未來智能駕駛滲透給予了比較樂觀的預(yù)計，預(yù)計

2025

年和

2030

年具備智能駕駛的車型達到

69%和

87%。目前隨著科技企業(yè)加速進入

汽車行業(yè)，智能駕駛滲透率有望進一步提速，尤其接近

L3

功能的

L2.5

智能駕駛（如特

斯拉

NOA、小鵬

NGP等）實際量產(chǎn)時間持續(xù)提前。我們預(yù)計到

2025

年輔助駕駛（L1

為代表）和自動駕駛（L2.5-L3

為代表）滲透率分別達到

75%和

10%，而到

2030

年將

分別達到

90%和

30%。根據(jù)佐思產(chǎn)研，2019

年國內(nèi)的車載攝像頭出貨約

2300

萬顆，平均單車

1

顆左右，預(yù)計

全球單車攝像頭配置比例基本相當(dāng)，測算預(yù)計全球需求約為

0.9

億顆。目前

L1&L2級攝

像頭的平均需求為

5

顆，支持

L2.5

以上自動駕駛平均是

8

顆攝像頭。隨著智能駕駛滲

透率的提升，到

2025

年和

2030

年全球?qū)⒎謩e達到

4.1

億顆和

6.0

億顆，平均單車需求

為

4.1

顆和

5.4

顆。目前

120

萬像素的攝像頭平均在

150

元人民幣，500

萬像素攝像頭平均價格有望超過

300

元，而

800

萬像素價格或超過

500

元。我們認為隨著攝像頭像素的持續(xù)提升，行業(yè)

單車價值將穩(wěn)中有升。我們假設(shè)

L1

級使用的攝像頭像素相對較低，平均價格維持在單

個

150

元，L2.5

級以上智能駕駛需要更高清的攝像頭，平均價格單個攝像頭為

300

元。

根據(jù)上述攝像頭出貨需求的測算，我們預(yù)計攝像頭行業(yè)規(guī)模

2025

年和

2030

年將分別

達到

730

億和

1297

億人民幣。二、汽車光學(xué)產(chǎn)業(yè)鏈掘金成本結(jié)構(gòu)：CIS、鏡片、封裝占比較高光學(xué)成像機制可以簡單概括為當(dāng)光線透過鏡片后匯聚在圖像傳感器，傳感器記錄其圖像

信息并通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，然后交由圖像處理器進行后期優(yōu)化，最終

輸出在顯示屏幕。車載攝像頭模組的主要構(gòu)成包含

CMOS圖像傳感器和鏡頭組，配套硬件包括

ISP、串

行器、連接器等：鏡頭組：包含光學(xué)鏡片、紅外濾光片和保護膜。鏡頭組作用主要在于將光線匯聚至

圖像傳感器，其透光率以及折射角度會影響到進入圖像傳感器像素點的光線數(shù)量。

在材質(zhì)方面，玻璃鏡片的透光性能優(yōu)于塑料鏡片，但在成本方面處于劣勢，車載鏡

頭出于可靠性以及性能考慮會采用玻璃鏡片。CMOS圖像傳感器：當(dāng)外界光透過鏡片照射在感光單元陣列時，圖像傳感器通過

感光單元陣列將攜帶拍攝對象的亮度以及色彩等信息的光信號轉(zhuǎn)換為電信號，再

通過模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊將電信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，最后再將數(shù)字圖像信號進行預(yù)處理

并對外輸出。圖像傳感器作為“光電轉(zhuǎn)換”的感光元器件，是攝像頭模組的核心零

部件，對于成像效果起著至關(guān)重要的作用。圖像傳感器夜間感光性能、感光面積以

及量子效率等會直接影響到圖像的輸出質(zhì)量。ISP：ISP全稱為圖像信號處理器（ImageSensorProcessor）。CMOS圖像傳感

器捕捉到的電信號需要經(jīng)過

ISP處理后展示在顯示器，其可實現(xiàn)的功能主要包括

自動對焦、自動曝光、顏色校正、HDR等。對比智能手機以及車載攝像頭

BOM成本，不難發(fā)現(xiàn)占比最高的都是圖像傳感器，占比

在

50%附近。在智能手機攝像頭成本位居第二的為光學(xué)鏡頭，而車載攝像頭中模組封裝

的成本占比更高，接近

25%。絕對成本角度來看，車載攝像頭因?qū)煽啃砸筝^高，其

ASP遠高于常規(guī)智能手機攝像頭。CIS：技術(shù)升級加速格局重塑圖像傳感器將光學(xué)鏡頭中接收到的光信號轉(zhuǎn)換為電信號，它是數(shù)字成像系統(tǒng)的核心器件，

它與鏡頭、圖像信號處理器共同決定了圖像的質(zhì)量及攝像頭的價值。行業(yè)內(nèi)存在

CMOS與

CCD兩種技術(shù)方案，由于在成本、功耗、讀取速度等方面

CMOS領(lǐng)先于

CCD，目

前主要使用

CMOS圖像傳感器作為汽車攝像頭的圖像傳感器。自動駕駛/ADAS對

CMOS圖像傳感器性能提出更高的要求。為保證車載攝像頭在各種

環(huán)境下捕捉外界信息的完整性，自動駕駛/ADAS系統(tǒng)一般要求

CMOS具有高動態(tài)范圍

（HDR）、高感光能力及

LED閃爍抑制等功能。高動態(tài)范圍：通常一幅圖像中同時具有亮部區(qū)域和暗部區(qū)域，業(yè)界使用兩者比值來

量化

CMOS圖像傳感器的動態(tài)范圍，即使用動態(tài)范圍表示成像系統(tǒng)同時采集這兩

種信息的能力，其單位為

dB。動態(tài)范圍是衡量車載攝像頭性能的重要指標(biāo)之一，

自動駕駛系統(tǒng)一般會使用較高動態(tài)范圍的

CMOS圖像傳感器以實現(xiàn)過亮或過暗環(huán)

境的正常成像。高感光能力：CMOS圖像傳感器感光能力一方面取決于絕對靈敏度閾值，另一方

面也可通過增大單位項目面積來獲取更多的光信息達到提高感光能力的目的。感

光能力強的

CMOS圖像傳感器能夠在夜間等低照度的環(huán)境下，識別對象的顏色、

形狀等特性，可以確保汽車在夜間行駛時準確判斷路況信息，規(guī)避行車風(fēng)險。LED閃爍抑制：目前的

LED燈頻率多為

90Hz，通常一個亮暗周期約

11

毫秒，若

汽車

CIS曝光時間較短會導(dǎo)致信息缺失或錯誤。因此，用于識別交通信號燈、公

交站牌燈等燈光的

CMOS圖像傳感器需要具備

LED閃頻抑制技術(shù)，這對于實現(xiàn)

更高等級的自動駕駛意義重大。自動駕駛系統(tǒng)驅(qū)動車用

CMOS圖像傳感器像素升級。以往車載攝像頭多用于倒車影像

和彌補視野盲區(qū)，其像素要求往往較低。智能汽車所搭載攝像頭不在局限于覆蓋道路視

野，對成像精細度、感知距離等提出更高要求以滿足

AI解析準確率。因此，除實現(xiàn)高動

態(tài)范圍、高感光能力等技術(shù)外，高等級的自動駕駛技術(shù)要求車載攝像頭擁有更高分辨率。總結(jié)而言，同時具有高動態(tài)范圍、高感光能力和高像素等功能的

CMOS圖像傳感器的

尺寸和設(shè)計難度更大，推升價值量。我們認為，伴隨著自動駕駛/ADAS技術(shù)在智能汽車

的快速滲透，汽車鏡頭用量提升，車用

CIS或?qū)⒂瓉砹績r齊升。據(jù)第三方咨詢公司預(yù)測，2019-2024

年車用

CMOS圖像傳感器占整體銷售額比例將由

10%提升至

14%，增速高于

CIS行業(yè)整體增速，2025

年整體規(guī)模或?qū)⒊^

30

億美元。

從當(dāng)前行業(yè)發(fā)展來看，智能駕駛滲透速度以及對于

CIS的需求市場規(guī)模或較咨詢機構(gòu)測

算更高。CMOS行業(yè)集中度高，馬太效應(yīng)明顯。按照銷售額口徑，2019

年

CMOS行業(yè)前

5

家

廠商的市占率超過

81%，Sony、三星、豪威位居前三甲。在汽車

CMOS細分領(lǐng)域，按

照銷售額口徑，2018

年前五家廠商市占率超過

75%。不難看出，未來進入壁壘將隨著

技術(shù)研發(fā)能力、資金投入而水漲船高，龍頭公司有望享受行業(yè)高度集中帶來的紅利。過去的車載攝像頭以行車記錄儀、倒車影像等基礎(chǔ)功能性產(chǎn)品為主，車用

CIS一般為中

低端規(guī)格，廠商技術(shù)迭代意愿不強，疊加傳統(tǒng)汽車產(chǎn)品認證周期較長，汽車

CIS市場格

局穩(wěn)定。我們認為，隨著車用

CIS從中低端邁入高端行列，技術(shù)迭代加快，行業(yè)格局或

迎來重塑，具有技術(shù)和產(chǎn)能雙重優(yōu)勢的廠商將脫穎而出。鏡頭組：國內(nèi)玩家一枝獨秀光學(xué)鏡片產(chǎn)業(yè)國內(nèi)廠商一枝獨秀。鏡頭組供應(yīng)商處于行業(yè)中游，其下游主要為模組封裝

廠商，上游供應(yīng)商則包括光學(xué)鏡片、濾光片、保護膜等相關(guān)材料與元器件。保護膜仍以

海外廠商為主，而濾光片以及光學(xué)鏡片環(huán)節(jié)國內(nèi)廠商已展示出全球競爭力，其中價值量

較高的光學(xué)鏡片包括舜宇光學(xué)、聯(lián)創(chuàng)電子等廠商，濾光片則包括水晶光電等玩家。紅外濾光片使得僅可見光透入，成就高清成像。由于

CIS可以感應(yīng)紅外光和紫外光，尤其對紅外光十分敏感，因此車載攝像頭需要裝載紅外截止濾光片對紅外光加以抑制，達

到可見光區(qū)（波長

400-630nm）高透，近紅外光（波長

700-1100nm）截止的效果，滿

足高清成像要求。未來車載鏡頭或增加高性能玻璃鏡片使用量。車載鏡片材質(zhì)主要為玻璃以及塑料材質(zhì)，

兩者的優(yōu)缺點十分明顯，就性能與可靠性而言玻璃鏡片具備天然的優(yōu)勢，但是受限于加

工難度大而成本高昂，塑料鏡片在成本則優(yōu)勢明顯。車載鏡片目前多使用玻璃鏡片方案，

部分環(huán)視等鏡頭會使用玻塑混合的折中方案，即在整個鏡頭組中使用

1-2

片玻璃鏡片，

未來或?qū)㈦S著玻璃工藝的成熟以及

ADAS系統(tǒng)級別提升而增加玻璃鏡頭的使用量。車載鏡頭產(chǎn)品門檻高、認證周期長，行業(yè)格局較為集中。安全性、可靠性、一致性是汽車零部件供應(yīng)商認證的重要考量，因此

Tier1

廠商傾向于選擇已有認證的具備技術(shù)實力

的鏡頭廠商，未來行業(yè)進入壁壘或?qū)⑻岣摺Ｓ纱藥礴R片行業(yè)格局集中，行業(yè)份額靠前

廠商包括舜宇光學(xué)、Sekonix等，2019

年

CR4

份額高達

78%。模組封裝：電子電器架構(gòu)升級或帶來格局變化模組封裝環(huán)節(jié)是車載攝像頭能否滿足車規(guī)級要求的核心環(huán)節(jié)，其對可靠性、抗干擾性的

要求苛刻，相較于手機攝像頭模組車載產(chǎn)品的封裝難度較大，因此成本占比更高。較高

的技術(shù)以及認證壁壘意味著海外松下、法雷奧、富士通、索尼等廠商存在一定先發(fā)優(yōu)勢，

占據(jù)較高份額，國內(nèi)舜宇光學(xué)等廠商仍處于加速追趕期。攝像頭主要是基于

A