汽车是继手机之后的又一大智能终端赛场，车载摄像头作为汽车感知外界的重要媒介，它提供的信息是汽车和驾驶员行动的重要依据。

　　视觉是人类驾驶汽车获取环境信息最主要的途径，摄像头获取的信息更为直观，更接近人类的视觉，对于自动驾驶汽车而言，摄像头取代了人类视觉，成为了汽车获取外界信息的重要来源。车载摄像头在汽车领域应用广泛。从早期用于行车记录、倒车影像、泊车环视逐步延伸到驾驶员记录、停车辅助、夜视、座舱监控以及 ADAS 辅助驾驶等功能。根据摄像头位置的不同，可以将摄像头分为前视觉、后视、环视、侧视以及仓内摄像头。

　车载高清摄像头三大应用发展

　　来源：舜宇光学公告

　　增速迅猛

　　平均数量已达10颗以上

　　汽车智能化趋势下，车载摄像头是 ADAS 系统的重要感知部件，受益 ADAS 渗透率提升以及智能驾驶等级的提升，单车摄像头搭载数量快速增加，尤其是造车新势力品牌在全车感知硬件的装配上更为激进，小鹏 P7/P5、蔚来 ET7、极狐阿尔法 S HI 板的摄像头数量都在 10 颗以上。

　　部分新能源品牌车型视觉感知硬件配置

　　来源：各品牌官网

　　ICVTank 预测， 2025 年全球车载摄像头市场规模将达到 273 亿美元， 2015~2025 年 10 年 CAGR 为 16.0%，国内市场预计在 2022 年突破百亿元， 2025 年达到 237 亿元，年复合增速 32.7%，高于全球增速。

　　全球车载摄像头市场规模及 CAGR

　　来源：ICVTank

　　从各家最新发布的车型搭载方案来看，造车新势力的单车搭载摄像头数量平均已超过 10 颗。2021 年最新发布的蔚来 ET7 共搭载了 11 颗摄像头，小鹏计划于 2022 年量产的 G9 车型预计将搭载 12 颗摄像头，极氪 001 更是搭载了 15 颗摄像头，各家车企不断增加前视、环视、后视和内视等各方位的摄像头，为了高阶辅助驾驶的落地创造了坚实的基础。

　　特斯拉 Model 3 的感知系统包括了 8 个摄像头+12 个超声波雷达+1 个毫米波雷达。该感知系统可以实现在 250 米半径内提供 360 度的视野，可以在一定距离内探测软硬物体，而且精度几乎是以前系统的两倍。包括 1 个前视窄视野长焦摄像头（ FOV 25 度、最大测距 250 米）， 1 个前视主视野中焦摄像头（ FOV50 度、最大测距 150 米）， 1 个前视宽视野广角摄像头（ FOV 150 度、最大测距 60 米）， 2 个侧方前视摄像头（最大测距 80 米） 、 2 个侧方后视摄像头（最大测距 100 米） 和 1 个后视摄像头（最大测距 50 米） 。

　　Mobileye 的纯摄像头 ADAS 解决方案包括了 12 颗摄像头的子系统。在 CES 2020上， Mobileye 也发布 12 个摄像头组成的纯摄像头解决方案，包括 2 颗前视摄像头（ FOV 120 度），一颗前视窄视野长焦摄像头（ FOV 28 度）， 1 颗后视摄像头（ FOV 60 度）， 4 颗侧视摄像头（ FOV 100 度）， 4 颗停车辅助摄像头，1 颗 DMS 内视摄像头。

　新能源汽车代表车型搭载摄像头与雷达数量

　　来源：各公司官网

　　随着高阶辅助驾驶功能渗透率的不断提升，平均单车摄像头的数量也在不断提升。对于 L2.5 和 L3 级的单车而言，平均车载摄像头有望从 6-7 颗提升到 2030年的 10 颗。随着 ADAS 摄像头和高清摄像头的渗透率逐渐提升，将会带动单车摄像头价值量的不断提升。预计到 2025 年全球车载摄像头市场规模将达 1178 亿元，复合增长率 21.9%，全球车载摄像头的搭载量有望突破 2.45 亿颗，复合增长率 19.2%。在中国市场方面，预计到 2025 年，中国车载摄像头市场规模将达到 457 亿元， 车载摄像头搭载量有望突破 9600 万颗。

　　全球车载摄像头搭载量（百万颗）

　　来源：Yole

　车载摄像头供应链拆解

　车载摄像头各部分拆解

　　来源：TriEye

　　车载摄像头的硬件结构包括光学镜头（光学镜片、滤光片、保护膜）、图像传感器、图像信号处理器（ ISP）、串行器、连接器等器件。成本结构成上，图像传感器成本占比最高，成本占比达到 50%， CMOS 图像传感器具有读取信息方式简单、输出信息速率快、耗电少、集成度高、价格低等特点，成为目前目前主流的车载图像传感器。

　车载摄像头上游主要供应商

　　来源：头豹研究院

　　在上游材料中， 光学镜片、滤光片和保护膜等用于制造镜头组， 晶圆用于制造 CMOS 芯片和 DSP 信号处理器；在中游环节：镜头组、 CMOS 芯片和胶合材料等组装成模组，并和 DSP 信号处理器封装成下游的摄像头产品。而随着 “去芯化、高清化” 趋势， 摄像头定位将转变为“专攻图像采集”， 其产业链也正处于“光学升级”阶段，其价值分布将迎来重塑机会，根据 SystemPlus 对单个摄像头 BOM 的拆解， 图像传感器（ CIS）、 镜头、车载模组或将占据整个摄像头成本的 90%左右。

　　车载摄像 BOM 拆解

　　来源：SystemPlus

　　根据 Yole 数据， 作为车载摄像头模组的核心感光芯片， CIS 占据单个车载摄像头模组物料成本的 52%。

　　CIS 占据车载摄像头模组物料成本的 52%

　　来源：Yole

　　中国大陆 CMOS 图像传感器产业链完善， 有望紧抓车载 CIS 发展机遇协同成长。芯片设计方面， 根据 Counterpoint， 韦尔、 格科微、 思特威为全球第三、 第四和第八大 CIS 设计公司， 皆进入汽车 CIS 领域；中芯国际、 华虹集团旗下华力微和华虹宏力、 晶合集成提供多种 CIS 制程晶圆代工；晶方科技为大陆最大 CIS 芯片封测企业。

　　中国大陆 CMOS 图像传感器产业链

　　来源：各公司官网

　　摄像头模组、镜头

　　及CIS芯片玩家盘点

　　车载摄像头主要由 CIS 图像传感器、模组封装、光学镜头、红外滤光片和音圈马达构成，成本占比分别为 50% 、25%、14%、6%、5%。从车载摄像头产业链来看，根据价值占比我们主要分为摄像头模组、摄像头镜头、CIS芯片三大部分来进行市场分析：

　　首先是摄像头模组。全球车载摄像头模组封装市场相对较为分散，且主要以国外厂商为主。

　　根据中国产业信息网数据，前五大厂商分别为松下、法雷奥、富士通、大陆、麦格纳，全球市占率分别为 20%、11%、10%、9%、9%，合计占比为 59%。国产厂商方面，欧菲光通过收购富士集团天津工厂和车载镜头相关专利加大在车载摄像头模组方面的布局，目前已取得上汽、北汽、广汽等超过 20 家优质车厂的供应商资质。

　　丘钛科技也是国内领先的模组供应商之一，在车载摄像头模组领域也有布局，总投资 6 亿美元的高清摄像头模组及汽车摄像头模组项目已落地昆山，未来在汽车摄像头模组领域有望逐步实现突破。同时，在系统集成方面，德赛西威已经实现了高清车载摄像头和环视系统的量产，产品已进入吉利、广汽和奇瑞等国产品牌汽车，公司自动泊车系统以及夜视系统等摄像头也在吉利星越、奇瑞捷途等车型中得到了应用。华域汽车和华阳集团作为国内领先的汽车零部件企业之一，在车载摄像头领域也有深度布局，已有量产产品供货给国内主流车厂。

　车载摄像头成本构成

　　来源：前瞻产业研究院

全球车载摄像头模组市场份额

　　来源：国融证券研究与战略发展部

　　汽车是摄像头光学镜头。在车载摄像头镜头领域，国内已经占据领先优势。根据 ICVTank 数据，舜宇光学、世高光、关东辰美、富士全球市占率分别为 34%、18%、14%、12%，合计占比达到 78%。舜宇光学于 2004 年开始进入车载镜头领域，全球出货量稳居第一，市场占有率高达 34%，目前公司的车载镜头产品已涵盖前视、后视、环视、侧视和内视镜头，下游客户覆盖奔驰、宝马、奥迪、丰田等众多海外及国内一线汽车厂商。韩国世高光、日本关东辰美、日本富士占绝行业前四名，前四名市占率超过 80%。

　　联创电子在国内厂商中仅次于舜宇光学，2015 年进入车载镜头并实现了突破性发展，目前公司已有 2 颗镜头产品通过 MobileyeEyeQ4 认证，8 颗镜头产品通过 MobileyeEyeQ5 认证，产品获得法雷奥、麦格纳、安波福等核心 Tier 1 厂商认可，并进入奔驰、宝马、特斯拉、蔚来等一线知名车企供应链。

　　全球车载摄像头镜头市场份额

　　来源：ICVTank

　　最后是价值量占比最高的CIS图像传感器。该寡头垄断格局较为明显。安森美深耕汽车电子领域，是全球车载 CIS 传感器龙头，市场占有率超过 60%。韦尔股份旗下豪威科技和索尼兼顾手机和汽车市场，在车载 CIS 传感器领域已有所突破，全球市占率约 29%，仅次于安森美。索尼在手机领域占据绝对优势，目前已开始加大在车载 CIS 传感器领域的布局，当前市占率达 6%。索尼和三星作为手机 CIS 的龙头，进入车载市场较晚，正在快速切入。

　　此外，比亚迪开云棋牌官网在线客服也推出了 2018 年国内首款 130 万像素车规级图像传感器，格科微车载 CIS传感器产品在行车记录仪、车内摄像头、360 度环视、倒车后视和驾驶员疲劳检测等场景中也开始大规模应用。目前，国内外厂商在车载 CIS 图像传感器领域差距较小，未来均有望享受行业增长红利。

　　全球车载摄像头 CIS 传感器市场格局

　　来源：Yole

　聚焦车载摄像头三大技术趋势

　　目前来看，车载摄像头面临三大技术趋势：

　　去芯化

　　以宝马 X5 采用的采孚三目前视摄像头和特斯拉在 Model 3 中所使用的三目前视摄像头进行成本比较。宝马 X5 中的采孚 S-Cam4 三目前视摄像头是由豪威（ OmniVision）的 CMOS 图像传感器实现图像采集， Mobileye 的 EyeQ4 实现视觉处理。而特斯拉在 Model3 中 所 使 用 的 三 目 前 视 摄 像 头 ， 其 摄 像 头 模 块 是 基 于 安 森 美 （ On Semiconductor） 120 万像素的 CMOS 图像处理器，并没有安装计算功能模块，图像处理功能则由 Autopilot 来实现。

　　短期来看，“去芯化” 或使摄像头的成本下降。从特斯拉现有车型 Model Y 观察，其三目前视摄像头方案尤其注重图像采集能力和性价比，主动剥离了计算功能（ 未配置 SoC、 MCU 等计算功能模块）， 而是将图像处理功能交由 Autopilot 控制器完成，每个镜头则各自匹配一颗 CMOS 芯片，并将 3 块 CMOS 芯片集成在一块 PCB 板上。根据 SystemPlus 的数据，基于传统方案的采埃孚 S-Cam4 三目摄像头的总成本约为 165 美元，而特斯拉的三目摄像头总成本约为 65 美元，相比传统方案减少了约 60%，由此看来，“去芯化” 将带来前视摄像头总成本的下降。

　　特斯拉三目前视摄像头与采孚三目前视摄像头的对比

　　来源：SystemPlus

　　在特斯拉的视觉方案中， 8 颗摄像头均采用安森美的 CMOS 图像传感器，并且均为 120 万像素，这使得其前视、侧视、后视等摄像头成本构成趋同。

　　根据 SystemPlus 测算，特斯拉 Model 3 的三目前视摄像头的 BOM 成本 65 美金左右，而采孚 ZF S-Cam4 三目前视摄像头的 BOM 成本在 165 美金左右， 特斯拉在剥离了计算功能后，摄像头 BOM 成本下降了约六成。

　　高清化

　　摄像头作为最成熟的车载传感器，或将迎来高速发展的“黄金时代”。在此期间，其定位将由原先的“图像采集+视觉处理”转变为“专攻图像采集”，朝着“去芯化、高清化”演变。具体来看， 在数量上:汽车智能化的浪潮将推升车载摄像头的搭载量；在价格上:在中短期内， 因集中化架构的延展导致的“去芯化”或将带动其价格有所下降，但长期看，借由“高清化” 或仍将推动其价值再度升维。

　　高像素 CIS 优势明显

　　来源：Sony

　　智能汽车在提升感知能力的诉求下，摄像头清晰度的升级将是趋势，这也将助推摄像头单体价格的提升。但需要注意的是，高清化带来数据量的井喷，将对主机厂的算力、算法带来严峻挑战，即，数据处理量成倍的增长带来算力需求的提升，进而使得主机厂需对底层芯片升级，以预留更多计算资源；在算法层面，不同像素镜头因“探测距离、视角”不同导致数据包含信息不一致，进而使得原有神经网络的训练算法模型并不能完全复用，需修改协同以提高综合性能。因此，主机厂并不会盲目追求“完全升级”为超高清像素，而是选择关键摄像头进行升级。

　　集中化

　　EEA 架构的集中化会促使算力集中化，进而加速传感器的硬件简化。以特斯拉为例， Model 3 的电子电气架构已经进入准中央架构阶段，由中央计算模块（ CCM）、左车身控制模块（ BCMLH）、右车身控制模块（ BCMRH）三个部分组成，特斯拉的准中央 E/E 架构已带来了线束革命， Model S/Model X 整车线束的长度是 3 公里， Model 3 整车线束的长度缩短到了 1.5 公里， Model Y 进一步缩短到 1 公里左右，特斯拉最终的计划是将线束长度缩短至 100 米。整个架构的不断集中化，也带动了整个控制和算力的集中化，也避免了过往各 ECU之间的算力冗余，进一步简化边缘端传感器，从而带动边缘段硬件成本的进一步下探。

　　此外，摄像头向“去芯化、高清化”演变，定位简化为“专攻图像采集”。为了减少不同计算模块数据处理后的差异，尽可能地保留原有信息，以及考虑到自身散热、信号传输抗干扰性等问题， 摄像头中的 ISP、 SoC 等模块将逐渐后移至中央计算平台之中。即， 将图像处理、数据分析等任务从摄像头中剥离， 使其仅用于图像采集的任务。这一方案将极大程度减少算力浪费，使得算力向中央计算平台集中。同时， 随着高级别自驾对周围环境感知要求的提升， 摄像头将向“高清化”演变，以实现其图像采集功能的提升，及探测距离、视场角的“扩充”。

　　总结

　　从各车企最新车型的搭载方案来看，单车搭载摄像头数量均高于特斯拉的 8 颗，多数已超过10 颗，甚至搭载激光雷达的车型也并未减少摄像头配置数量。在此现象的背后，是特斯拉等造车新势力打乱了传统车企的节奏，倒逼车厂在新车设计上进行智能化革新，而摄像头作为单体价值较低，却又具备明显感知能力的硬件脱颖而出，成为了各大主机厂体现其智能化、差异化的直观看点。

　　由于车载摄像头需要在震动、 高温、 雨雾、 低温、 光线变化剧烈等恶劣环境中为计算平台和驾驶员提供稳定、 精准、 及时的视觉感知信息。与手机 CIS 以超高像素满足分辨率、 清晰度、 美观度和全场景不同， 车载 CIS 更加注重暗噪声变化、高动态范围、 对抗 LED 闪烁、 帧率、 量子效率、 高温工作性能等， 同等分辨率的车载 CIS 的像素尺寸是手机 CIS 两倍甚至数倍， 动态范围、 帧率需求超过两倍， 感光度最高超过六倍， 再叠加芯片车规要求形成更高技术壁垒。汽车产业供应链封闭且形成较为稳定的供应体系，产品进入时认证周期又比较长，因此该领域对于新进入者有着极高的门槛。

　　目前来看，以舜宇为代表的的本土摄像头厂商正在大力从手机产业链向汽车产业链转型，但这个时间周期可能很长，或将面临一段时间的阵痛期。