汽車是繼手機之后的又一大智能終端賽場，車載攝像頭作為汽車感知外界的重要媒介，它提供的信息是汽車和駕駛員行動的重要依據。

　　視覺是人類駕駛汽車獲取環境信息最主要的途徑，攝像頭獲取的信息更為直觀，更接近人類的視覺，對于自動駕駛汽車而言，攝像頭取代了人類視覺，成為了汽車獲取外界信息的重要來源。車載攝像頭在汽車領域應用廣泛。從早期用于行車記錄、倒車影像、泊車環視逐步延伸到駕駛員記錄、停車輔助、夜視、座艙監控以及 ADAS 輔助駕駛等功能。根據攝像頭位置的不同，可以將攝像頭分為前視覺、后視、環視、側視以及倉內攝像頭。

　　車載高清攝像頭三大應用發展

　　來源：舜宇光學公告

　　增速迅猛

　　平均數量已達10顆以上

　　汽車智能化趨勢下，車載攝像頭是 ADAS 系統的重要感知部件，受益 ADAS 滲透率提升以及智能駕駛等級的提升，單車攝像頭搭載數量快速增加，尤其是造車新勢力品牌在全車感知硬件的裝配上更為激進，小鵬 P7/P5、蔚來 ET7、極狐阿爾法 S HI 板的攝像頭數量都在 10 顆以上。

　　部分新能源品牌車型視覺感知硬件配置

　　來源：各品牌官網

　　ICVTank 預測， 2025 年全球車載攝像頭市場規模將達到 273 億美元， 2015~2025 年 10 年 CAGR 為 16.0%，國內市場預計在 2022 年突破百億元， 2025 年達到 237 億元，年復合增速 32.7%，高于全球增速。

　　全球車載攝像頭市場規模及 CAGR

　　來源：ICVTank

　　從各家最新發布的車型搭載方案來看，造車新勢力的單車搭載攝像頭數量平均已超過 10 顆。2021 年最新發布的蔚來 ET7 共搭載了 11 顆攝像頭，小鵬計劃于 2022 年量產的 G9 車型預計將搭載 12 顆攝像頭，極氪 001 更是搭載了 15 顆攝像頭，各家車企不斷增加前視、環視、后視和內視等各方位的攝像頭，為了高階輔助駕駛的落地創造了堅實的基礎。

　　特斯拉 Model 3 的感知系統包括了 8 個攝像頭+12 個超聲波雷達+1 個毫米波雷達。該感知系統可以實現在 250 米半徑內提供 360 度的視野，可以在一定距離內探測軟硬物體，而且精度幾乎是以前系統的兩倍。包括 1 個前視窄視野長焦攝像頭（ FOV 25 度、最大測距 250 米）， 1 個前視主視野中焦攝像頭（ FOV50 度、最大測距 150 米）， 1 個前視寬視野廣角攝像頭（ FOV 150 度、最大測距 60 米）， 2 個側方前視攝像頭（最大測距 80 米） 、 2 個側方后視攝像頭（最大測距 100 米） 和 1 個后視攝像頭（最大測距 50 米） 。

　　Mobileye 的純攝像頭 ADAS 解決方案包括了 12 顆攝像頭的子系統。在 CES 2020上， Mobileye 也發布 12 個攝像頭組成的純攝像頭解決方案，包括 2 顆前視攝像頭（ FOV 120 度），一顆前視窄視野長焦攝像頭（ FOV 28 度）， 1 顆后視攝像頭（ FOV 60 度）， 4 顆側視攝像頭（ FOV 100 度）， 4 顆停車輔助攝像頭，1 顆 DMS 內視攝像頭。

　　新能源汽車代表車型搭載攝像頭與雷達數量

　　來源：各公司官網

　　隨著高階輔助駕駛功能滲透率的不斷提升，平均單車攝像頭的數量也在不斷提升。對于 L2.5 和 L3 級的單車而言，平均車載攝像頭有望從 6-7 顆提升到 2030年的 10 顆。隨著 ADAS 攝像頭和高清攝像頭的滲透率逐漸提升，將會帶動單車攝像頭價值量的不斷提升。預計到 2025 年全球車載攝像頭市場規模將達 1178 億元，復合增長率 21.9%，全球車載攝像頭的搭載量有望突破 2.45 億顆，復合增長率 19.2%。在中國市場方面，預計到 2025 年，中國車載攝像頭市場規模將達到 457 億元， 車載攝像頭搭載量有望突破 9600 萬顆。

　　全球車載攝像頭搭載量（百萬顆）

　　來源：Yole

　　車載攝像頭供應鏈拆解

　　車載攝像頭各部分拆解

　　來源：TriEye

　　車載攝像頭的硬件結構包括光學鏡頭（光學鏡片、濾光片、保護膜）、圖像傳感器、圖像信號處理器（ ISP）、串行器、連接器等器件。成本結構成上，圖像傳感器成本占比最高，成本占比達到 50%， CMOS 圖像傳感器具有讀取信息方式簡單、輸出信息速率快、耗電少、集成度高、價格低等特點，成為目前目前主流的車載圖像傳感器。

　　車載攝像頭上游主要供應商

　　來源：頭豹研究院

　　在上游材料中， 光學鏡片、濾光片和保護膜等用于制造鏡頭組， 晶圓用于制造 CMOS 芯片和 DSP 信號處理器；在中游環節：鏡頭組、 CMOS 芯片和膠合材料等組裝成模組，并和 DSP 信號處理器封裝成下游的攝像頭產品。而隨著 “去芯化、高清化” 趨勢， 攝像頭定位將轉變為“專攻圖像采集”， 其產業鏈也正處于“光學升級”階段，其價值分布將迎來重塑機會，根據 SystemPlus 對單個攝像頭 BOM 的拆解， 圖像傳感器（ CIS）、 鏡頭、車載模組或將占據整個攝像頭成本的 90%左右。

　　車載攝像 BOM 拆解

　　來源：SystemPlus

　　根據 Yole 數據， 作為車載攝像頭模組的核心感光芯片， CIS 占據單個車載攝像頭模組物料成本的 52%。

　　CIS 占據車載攝像頭模組物料成本的 52%

　　來源：Yole

　　中國大陸 CMOS 圖像傳感器產業鏈完善， 有望緊抓車載 CIS 發展機遇協同成長。芯片設計方面， 根據 Counterpoint， 韋爾、 格科微、 思特威為全球第三、 第四和第八大 CIS 設計公司， 皆進入汽車 CIS 領域；中芯國際、 華虹集團旗下華力微和華虹宏力、 晶合集成提供多種 CIS 制程晶圓代工；晶方科技為大陸最大 CIS 芯片封測企業。

　　中國大陸 CMOS 圖像傳感器產業鏈

　　來源：各公司官網

　　攝像頭模組、鏡頭

　　及CIS芯片玩家盤點

　　車載攝像頭主要由 CIS 圖像傳感器、模組封裝、光學鏡頭、紅外濾光片和音圈馬達構成，成本占比分別為 50% 、25%、14%、6%、5%。從車載攝像頭產業鏈來看，根據價值占比我們主要分為攝像頭模組、攝像頭鏡頭、CIS芯片三大部分來進行市場分析：

　　首先是攝像頭模組。全球車載攝像頭模組封裝市場相對較為分散，且主要以國外廠商為主。

　　根據中國產業信息網數據，前五大廠商分別為松下、法雷奧、富士通、大陸、麥格納，全球市占率分別為 20%、11%、10%、9%、9%，合計占比為 59%。國產廠商方面，歐菲光通過收購富士集團天津工廠和車載鏡頭相關專利加大在車載攝像頭模組方面的布局，目前已取得上汽、北汽、廣汽等超過 20 家優質車廠的供應商資質。

　　丘鈦科技也是國內領先的模組供應商之一，在車載攝像頭模組領域也有布局，總投資 6 億美元的高清攝像頭模組及汽車攝像頭模組項目已落地昆山，未來在汽車攝像頭模組領域有望逐步實現突破。同時，在系統集成方面，德賽西威已經實現了高清車載攝像頭和環視系統的量產，產品已進入吉利、廣汽和奇瑞等國產品牌汽車，公司自動泊車系統以及夜視系統等攝像頭也在吉利星越、奇瑞捷途等車型中得到了應用。華域汽車和華陽集團作為國內領先的汽車零部件企業之一，在車載攝像頭領域也有深度布局，已有量產產品供貨給國內主流車廠。

　　車載攝像頭成本構成

　　來源：前瞻產業研究院

　　全球車載攝像頭模組市場份額

　　來源：國融證券研究與戰略發展部

　　汽車是攝像頭光學鏡頭。在車載攝像頭鏡頭領域，國內已經占據領先優勢。根據 ICVTank 數據，舜宇光學、世高光、關東辰美、富士全球市占率分別為 34%、18%、14%、12%，合計占比達到 78%。舜宇光學于 2004 年開始進入車載鏡頭領域，全球出貨量穩居第一，市場占有率高達 34%，目前公司的車載鏡頭產品已涵蓋前視、后視、環視、側視和內視鏡頭，下游客戶覆蓋奔馳、寶馬、奧迪、豐田等眾多海外及國內一線汽車廠商。韓國世高光、日本關東辰美、日本富士占絕行業前四名，前四名市占率超過 80%。

　　聯創電子在國內廠商中僅次于舜宇光學，2015 年進入車載鏡頭并實現了突破性發展，目前公司已有 2 顆鏡頭產品通過 MobileyeEyeQ4 認證，8 顆鏡頭產品通過 MobileyeEyeQ5 認證，產品獲得法雷奧、麥格納、安波福等核心 Tier 1 廠商認可，并進入奔馳、寶馬、特斯拉、蔚來等一線知名車企供應鏈。

　　全球車載攝像頭鏡頭市場份額

　　來源：ICVTank

　　最后是價值量占比最高的CIS圖像傳感器。該寡頭壟斷格局較為明顯。安森美深耕汽車電子領域，是全球車載 CIS 傳感器龍頭，市場占有率超過 60%。韋爾股份旗下豪威科技和索尼兼顧手機和汽車市場，在車載 CIS 傳感器領域已有所突破，全球市占率約 29%，僅次于安森美。索尼在手機領域占據絕對優勢，目前已開始加大在車載 CIS 傳感器領域的布局，當前市占率達 6%。索尼和三星作為手機 CIS 的龍頭，進入車載市場較晚，正在快速切入。

　　此外，比亞迪半導體也推出了 2018 年國內首款 130 萬像素車規級圖像傳感器，格科微車載 CIS傳感器產品在行車記錄儀、車內攝像頭、360 度環視、倒車后視和駕駛員疲勞檢測等場景中也開始大規模應用。目前，國內外廠商在車載 CIS 圖像傳感器領域差距較小，未來均有望享受行業增長紅利。

　　全球車載攝像頭 CIS 傳感器市場格局

　　來源：Yole

　　聚焦車載攝像頭三大技術趨勢

　　目前來看，車載攝像頭面臨三大技術趨勢：

　　去芯化

　　以寶馬 X5 采用的采孚三目前視攝像頭和特斯拉在 Model 3 中所使用的三目前視攝像頭進行成本比較。寶馬 X5 中的采孚 S-Cam4 三目前視攝像頭是由豪威（ OmniVision）的 CMOS 圖像傳感器實現圖像采集， Mobileye 的 EyeQ4 實現視覺處理。而特斯拉在 Model3 中 所 使 用 的 三 目 前 視 攝 像 頭 ， 其 攝 像 頭 模 塊 是 基 于 安 森 美 （ On Semiconductor） 120 萬像素的 CMOS 圖像處理器，并沒有安裝計算功能模塊，圖像處理功能則由 Autopilot 來實現。

　　短期來看，“去芯化” 或使攝像頭的成本下降。從特斯拉現有車型 Model Y 觀察，其三目前視攝像頭方案尤其注重圖像采集能力和性價比，主動剝離了計算功能（ 未配置 SoC、 MCU 等計算功能模塊）， 而是將圖像處理功能交由 Autopilot 控制器完成，每個鏡頭則各自匹配一顆 CMOS 芯片，并將 3 塊 CMOS 芯片集成在一塊 PCB 板上。根據 SystemPlus 的數據，基于傳統方案的采埃孚 S-Cam4 三目攝像頭的總成本約為 165 美元，而特斯拉的三目攝像頭總成本約為 65 美元，相比傳統方案減少了約 60%，由此看來，“去芯化” 將帶來前視攝像頭總成本的下降。

　　特斯拉三目前視攝像頭與采孚三目前視攝像頭的對比

　　來源：SystemPlus

　　在特斯拉的視覺方案中， 8 顆攝像頭均采用安森美的 CMOS 圖像傳感器，并且均為 120 萬像素，這使得其前視、側視、后視等攝像頭成本構成趨同。

　　根據 SystemPlus 測算，特斯拉 Model 3 的三目前視攝像頭的 BOM 成本 65 美金左右，而采孚 ZF S-Cam4 三目前視攝像頭的 BOM 成本在 165 美金左右， 特斯拉在剝離了計算功能后，攝像頭 BOM 成本下降了約六成。

　　高清化

　　攝像頭作為最成熟的車載傳感器，或將迎來高速發展的“黃金時代”。在此期間，其定位將由原先的“圖像采集+視覺處理”轉變為“專攻圖像采集”，朝著“去芯化、高清化”演變。具體來看， 在數量上:汽車智能化的浪潮將推升車載攝像頭的搭載量；在價格上:在中短期內， 因集中化架構的延展導致的“去芯化”或將帶動其價格有所下降，但長期看，借由“高清化” 或仍將推動其價值再度升維。

　　高像素 CIS 優勢明顯

　　來源：Sony

　　智能汽車在提升感知能力的訴求下，攝像頭清晰度的升級將是趨勢，這也將助推攝像頭單體價格的提升。但需要注意的是，高清化帶來數據量的井噴，將對主機廠的算力、算法帶來嚴峻挑戰，即，數據處理量成倍的增長帶來算力需求的提升，進而使得主機廠需對底層芯片升級，以預留更多計算資源；在算法層面，不同像素鏡頭因“探測距離、視角”不同導致數據包含信息不一致，進而使得原有神經網絡的訓練算法模型并不能完全復用，需修改協同以提高綜合性能。因此，主機廠并不會盲目追求“完全升級”為超高清像素，而是選擇關鍵攝像頭進行升級。

　　集中化

　　EEA 架構的集中化會促使算力集中化，進而加速傳感器的硬件簡化。以特斯拉為例， Model 3 的電子電氣架構已經進入準中央架構階段，由中央計算模塊（ CCM）、左車身控制模塊（ BCMLH）、右車身控制模塊（ BCMRH）三個部分組成，特斯拉的準中央 E/E 架構已帶來了線束革命， Model S/Model X 整車線束的長度是 3 公里， Model 3 整車線束的長度縮短到了 1.5 公里， Model Y 進一步縮短到 1 公里左右，特斯拉最終的計劃是將線束長度縮短至 100 米。整個架構的不斷集中化，也帶動了整個控制和算力的集中化，也避免了過往各 ECU之間的算力冗余，進一步簡化邊緣端傳感器，從而帶動邊緣段硬件成本的進一步下探。

　　此外，攝像頭向“去芯化、高清化”演變，定位簡化為“專攻圖像采集”。為了減少不同計算模塊數據處理后的差異，盡可能地保留原有信息，以及考慮到自身散熱、信號傳輸抗干擾性等問題， 攝像頭中的 ISP、 SoC 等模塊將逐漸后移至中央計算平臺之中。即， 將圖像處理、數據分析等任務從攝像頭中剝離， 使其僅用于圖像采集的任務。這一方案將極大程度減少算力浪費，使得算力向中央計算平臺集中。同時， 隨著高級別自駕對周圍環境感知要求的提升， 攝像頭將向“高清化”演變，以實現其圖像采集功能的提升，及探測距離、視場角的“擴充”。

　　總結

　　從各車企最新車型的搭載方案來看，單車搭載攝像頭數量均高于特斯拉的 8 顆，多數已超過10 顆，甚至搭載激光雷達的車型也并未減少攝像頭配置數量。在此現象的背后，是特斯拉等造車新勢力打亂了傳統車企的節奏，倒逼車廠在新車設計上進行智能化革新，而攝像頭作為單體價值較低，卻又具備明顯感知能力的硬件脫穎而出，成為了各大主機廠體現其智能化、差異化的直觀看點。

　　由于車載攝像頭需要在震動、 高溫、 雨霧、 低溫、 光線變化劇烈等惡劣環境中為計算平臺和駕駛員提供穩定、 精準、 及時的視覺感知信息。與手機 CIS 以超高像素滿足分辨率、 清晰度、 美觀度和全場景不同， 車載 CIS 更加注重暗噪聲變化、高動態范圍、 對抗 LED 閃爍、 幀率、 量子效率、 高溫工作性能等， 同等分辨率的車載 CIS 的像素尺寸是手機 CIS 兩倍甚至數倍， 動態范圍、 幀率需求超過兩倍， 感光度最高超過六倍， 再疊加芯片車規要求形成更高技術壁壘。汽車產業供應鏈封閉且形成較為穩定的供應體系，產品進入時認證周期又比較長，因此該領域對于新進入者有著極高的門檻。

　　目前來看，以舜宇為代表的的本土攝像頭廠商正在大力從手機產業鏈向汽車產業鏈轉型，但這個時間周期可能很長，或將面臨一段時間的陣痛期。