文｜数读智车
要把大象装冰箱，总共分几步？
三个步骤：第一步，把冰箱门打开；第二步，把大象装进去；第三步，把冰箱门带上
要实现自动驾驶总共分几步？
第一步，感知到外部驾驶环境；第二步，根据环境做出决策；第三步，将决策执行到驾驶操作上
好了，加点细节，我们就可以自动驾驶了。需要加多少细节呢？这得从盘古开天辟地开始讲起……
从本篇开始，会通过一系列文章，探究新能源汽车身上的技术细节，如果有差错，还请多多批评。
我们先从自动驾驶的第一个环节——感知开始。
就像人开车需要眼睛实时观察路况，自动驾驶的首要条件也是需要一双眼睛，给汽车充当“眼睛”的就是传感器。
目前传感器主要包含四种：摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达。
先从摄像头开始。
Vol.1/ 功能
与其他传感器相比，车载摄像头通过感光成像辅助驾驶，是最接近人眼模式。但也只是接近，一颗摄像头没办法像人那样一边直视前方，一边还能用余光瞄两边的后视镜，扭头就可以看到后方并完成倒车。
能力不够，数量来凑，最初车载摄像头普遍是辅助作用，最常用的场景是倒车后视摄像头。但随着自动驾驶技术的发展，摄像头越来越多。目前，在30-60万的车型中，普遍在前视、环视、后视、 侧视、车内等都配置了摄像头。
按照自动驾驶等级分，L2 及以下等级的汽车普遍搭载不超过 8 颗摄像头，L3搭载 8-12颗，未来，L4、L5将搭载12颗甚至更多摄像头。
按照功能分类：
1
前视
目前量产车型主要配置单目、双目摄像头，部分配置三目摄像头，安装在前挡风玻璃上，区别是对物体距离和大小的感知差异。
单目
生成平面图像，需要将目标障碍物与模型数据库样本建立起对应关系，再通过样本库所识别出的对应物体与车辆进行距离估算。
双目
在汽车供应可模仿人眼，通过视差的三角测距原理，测算真实三维几何信息。对物体距离和大小的计算更精准，对环境感知更清楚。
三目
由于比双目多了一个摄像头，感知范围更大，也更为准确。但对算力要求也更高，代表车企是特斯拉。
图片来源：FLIR、小觅智能官网，欧菲光官微
前视摄像头的功能是FCW(前向碰撞预警) 、LDW(车道偏离预警)、 TSR(交通标志识别) 、ACC(自适应巡航控制) 、PCW(行人碰撞预警)。
可以看到，前视摄像头场景多，功能复杂，既需要有较高的图像分辨率能够识别更远距离的小目标物体，也需要有一定范围的视场角以便及时对切入车道的目标做出反应，技术要求更高。分辨率普遍为800万像素，成本在300-500元左右。
图为特斯拉Model Y前视三目摄像头，图片来源：汽车之家
2
环视
安装在车四周，主要作用是全景泊车和LDW(车道偏离预警)，一般环视摄像头有4个，侧前侧后各两个，并且能够360度旋转，从而形成图像拼接实现全景呈现。环视摄像头的像素要求并不高，200万像素开始量产应用。
图为零跑C11环视摄像头，图片来源：汽车之家
3
后视
在安装在后尾箱上，主要作用是泊车辅助，由于探测距离没有前视探测要求的那么远，后视摄像头1个足够，像素在200万像素左右。
图为蔚来ES7后视摄像头，图片来源：汽车之家
4
侧视
安装在后视镜下方，常用广角镜头。有声音认为，侧后视的摄像头可能会代替后视镜，目前欧盟和日本相继放开了对电子外后视镜的法规限制。通常侧视摄像头有4个，侧前和侧后各两个。由于需要具备后视镜的功能，侧视摄像头的帧率要求更高，在40万左右的旗舰车型上，已经安装了800万像素摄像头。
图为理想L9侧视摄像头，图片来源：汽车之家
5
内置
安装在车内后视镜处，主要作用是人脸识别、监测驾驶员状态（疲劳驾驶预警）等。一般内置摄像头一个即可。
因此，多数旗舰车型的摄像头数量在10-12个之间。普通车型一般也会配备前视、后视、侧视。
图为主要车型摄像头数量，图片来源：数读智车制图
从上图可以看到，价格高的车型普遍配备的摄像头多，但摄像头并不是越多越好，也不是说像素越高越好，要考虑成本问题和数据处理能力问题。随着算力的不断提升，汽车能承载的摄像头在变得越来越多。
对于车载摄像头，除了数量，在质量上也有几个关键的方面：
1
极端温度：要在-40℃~85℃范围内能正常工作
2
极端路况：要在颠簸的路况下能正常运转
3
防水防磁：要禁得住雨水浸泡，密封性要好
4
动态捕捉：要在车辆高速行进过程中保持高动态特性
5
低噪捕光：要在弱光线下尽可能清楚捕捉影像
6
使用寿命：要足够长，不能隔三差五更换
上述问题，受限于技术能力，现阶段无法完全满足，摄像头的局限性仍然存在。
Vol.2/ 拆解
摄像头并不是新鲜事物，在车载摄像头之前，已经广泛应用于相机、手机、安防等等领域，因此，产业链条成熟，并且以老牌供应商为主。
摄像头可以拆解两个部分：镜头模组与芯片；每个部分可以拆解成四个环节：
图：镜头模组示意图，图片来源：格科微招股书
1
镜头模组与芯片
镜头模组上游是光学镜片、滤光片、保护膜。
光学镜片
安装镜头组在前端，主要材质是光学玻璃和石英玻璃等；主要的企业包括舜宇光学科技（港股上市）、联创电子（上市）、大立光电、玉晶集团、亚洲光学、今国光学、利达光电。
滤光片
安装在镜片之后，主要作用是消除或减少物体表面的反光、调整色彩平衡等，改善图像质量。其材质片多为白玻璃、有色玻璃、石英、塑料等；代表企业包括旭硝子、大真空、日本电波、Optrontec、水晶光电（上市）、欧菲光（上市）、深圳激埃特等。
保护膜
主要是起到保护镜头作用，防止磨损、刮花、碎裂等。代表企业包括3M、LG、蔡司、美能达、耐司、水晶光电（上市）、海泰等。
芯片上游包括设计、封测、晶圆（制作硅半导体电路所用的硅晶片）生产
芯片设计
主要包括索尼、三星、安森美、韦尔股份、格科微等；
封测
主要包括精材、胜丽、同欣电子、晶方科技、华天科技；
晶圆
主要包括台积电 TSMC、中芯国际 SMIC、三星、联电 UMC、Micron、德州仪器 TI、东芝、ST-Micro、海力士 SK Hynix等。
2
镜头组、胶合材料以及图像传感器
镜头组
生产企业包括三星、无锡凯尔、LG、夏普、舜宇光学、ST-Micro、富士康、联创电子、欧菲光等。
胶合
是指将两个或两个以上的透镜、平面镜，用光学胶或光胶的方法，按照一定技术要求黏结成为光学部件，要求保证中心误差和角度误差，以及胶合表面“零疵病”地胶合。车载摄像头胶合材料主要为 UV 胶（又称无影胶、光敏胶、紫外光固化胶，通过紫外线光照射固化的一类胶粘剂）。生产公司主要包括乐泰、恒诚伟业、爱普生、日本精工、东洋、玛斯特、德国汉高、3M、道康宁、巴斯夫、日东电工等。
图像传感器
是车载摄像头的关键环节，也是成本最高的环节，根据ON SEMI 披露，车载摄像头中图像传感器的成本占比可达50%。技术方案主要包括CCD 图像传感器（电荷耦合器件图像传感器）以及 CMOS 图像传感器（互补金属氧化物半导体图像传感器）。车载摄像头主要使用的是CMOS 图像传感器（也可以称之为CIS芯片），这种传感器中每个感光元件均能够直接集成放大电路和数模转换电路，无需进行依次传递和统一输出，再由图像处理电路对信号进行进一步处理，有集成度高、标准化程度高、功耗低、成本低、体积小、图像信息可随机读取等一系列优点，除了汽车，还广泛应用于智能手机、平板电脑等。主要企业包括索尼、格科微电子、Hynix、OVT、安森美、LG、东芝、比亚迪电子、三星等。
根据研报，CMOS图像传感器市场将保持较高的增长率，至2024年，全球出货量将达到91.1亿颗，市场规模将达到238.4亿美元。2022年研报显示，市场龙头是安森美，份额达到50-60%，韦尔股份旗下的豪威科技紧随其后，索尼和三星也在快速切入。
3
镜头模组及图像信号处理器（DSP/ISP）
镜头模组
主要的企业包括，松下、法雷奥、三星、舜宇光学、丘钛科技、欧菲光等。
图像信号处理器
镜头模组采集的光信号需要转化成数字信号，才能进入智能驾驶的决策环节，这个过程中，需要图像信号处理器的参与。目前，图像信号处理主要是靠DSP/ISP芯片，主要公司包括索尼、松下、TI、三星、Mobileye、ARMSun、AMBA、日立等。
4
系统集成组装
主要企业包括索尼、天台、松下、麦格纳、法雷奥、同致、苏州智华、浙江海康、迈瑞思、北京经纬恒润、海拉、保千里、大陆、德尔福、辉创电子等。
图：车载摄像头产业链示意图 图片来源：数读智车制图
Vol.3/ 关注企业
在供应链的每个环节，都有多家公司，这些公司既不是只做一条产业链，也不是只做车载摄像头。由于芯片与镜头模组的技术并不相通的，因此除了三星、LG这种全能型公司，基本没有生产镜头同时研发生产CMOS和DSP芯片的公司。
图：车载摄像头企业涉及链条汇总 图片来源：数读智车制图
图：产业链条主要企业简介 图片来源：数读智车制图
汇总各个链条上的公司看到三个结论：
1
车载摄像头全产业链都有中国企业的身影
在镜头模组这一环节，国产企业已经做到了行业领先，舜宇光学是全球第一大车载摄像头镜头组供应商，舜宇光学于2004年进入车载镜头领域，自2012年开始其出货量已稳居全球首位。联创电子也已经是特斯拉、蔚来的供应商。
在芯片领域，外国企业占据主导，安森美是目前市场上的龙头，但与此同时，中国企业在COMS芯片上也逐渐立住了阵脚，韦尔股份旗下的豪威科技是代表性企业，占有率在不断提升。DSP芯片主要是欧美国家主导，德州仪器、 ADI、摩托罗拉占据市场主导地位。
2
内地企业发展时间普遍较短，但势头很猛
日韩企业普遍都有近百年历史，美国、德国企业的发展历史同样很长。中国企业多数都是80-90后，起步较晚，在技术上需要时间来弥补。
但中国企业的势头非常猛，比如韦尔股份、格科微等CMOS图像传感器公司，都是2000年以后成立，但目前汽车业务年营收十分可观，韦尔股份2021年的收入达到163亿；格科微超过59亿。中国企业值得信心和期待。
3
车载摄像头并不是最主要的业务
如滤光片、保护膜、胶合材料等等，参与企业甚至都是3M这类并非以摄像头为主业的公司。而镜头模组、芯片，诸多企业也都是如三星、LG这类综合性公司。国内这个链条上的企业以上市公司居多。
综上，车载摄像头市场格局相对稳定，有着相对成熟的产业链，供应链体系完善，虽然有增长前景，但市场壁垒明显，可能不会被资本疯狂追逐。最大的看点在于内地企业能否借着新能源汽车的机会窗口有所突破。
产业链上的诸多公司中，我们仍然分镜头模组相关和芯片相关来分别介绍。
镜头模组中，舜宇光学和欧菲光披露了汽车相关业务，联创电子、水晶光电、联合光电、丘钛科技、永新光学等也都披露了相关进展。
舜宇光学
创立于1984年，2007年6月在香港上市，已经坐稳中国500强，2021年排在331位。舜宇光学主要是三类产品：
1.光学零组件，主要包括车载镜头等；
2.光电产品，主要包括手机摄像模组、车载模组等；
3.光学仪器，主要包括显微镜及智能检测设备等。
目前负责车载光学业务的是裘文伟，其1997年加入，一直从事研发相关工作。2008年至今一直担任车载镜头事业部部长。
根据财报，舜宇光学2022年上半年出货量为3761.1万颗，同比微增0.8%，是全球市场份额第一。目前公司研发了多款500万像素玻塑混合舱内监控车载镜头，另外300万像素玻塑混合侧视镜头和混合环视车载镜头都已量产。
欧菲光
成立于2002年，2010年在深交所上市，其主营产品包括光学影像模组、光学镜头、微电子及智能汽车相关产品等。2018年，欧菲光收购富士天津镜头工厂，布局了车载镜头业务。除了车载镜头，欧菲光还布局了毫米波雷达、激光雷达等产品。
联创电子
主要从事光学镜头、摄像模组及触控显示一体化等关键光学、光电子产品及智能终端产品制造。根据半年报，联创电子与在特斯拉、蔚来、比亚迪、吉利等都有合作。其中，与蔚来汽车合作的8M ADAS影像模组顺利量产出货。
水晶光电
经营业务主要包括光学元器件、薄膜光学面板和反光材料、半导体光学和汽车电子（AR+）业务。其中，公司研发的红外截止滤光片及其组立件应用于车载摄像头中。
联合光电
车载摄像头业务主要是全资子公司联合汽车在经营，业务主要包含车载镜头和毫米波雷达。
永新光学
光学精密仪器及核心光学元组件供应商，在车载摄像头方面，主要是车载镜头前片供应商。
丘钛科技
中高端摄像头模组及指纹识别模组制造商，也在加快车载摄像头模组产品领域的布局。据其2022半年报显示，800万像素的ADAS模组已经量产出货，集团服务于上汽通用五菱、吉利汽车、小鹏汽车、上汽乘用车、岚图汽车、福田戴姆勒等品牌的多种规格的车载摄像头模组产品已经交付使用，也陆续通过了德国大陆、蔚来、北汽新能源、东风商用车等多家汽车企业的合格供应商资格认证。
芯片链条上，目前比较有代表性的是韦尔股份、格科微、晶方科技、中芯国际、比亚迪电子、富瀚微、经纬恒润。
韦尔股份
成立于2007年，从事半导体产品设计和分销。2018年，韦尔股份收购北京豪威96.08%股权、思比科42.27%股权，这两家公司是芯片设计公司，主营业务均为CMOS图像传感器的研发和销售。凭借于此，图像传感器解决方案成为公司半导体产品设计业务的重要组成部分。
2021年，其CMOS图像传感器产品销售15.6亿颗，营业收入162.6亿元。2022年上半年度，CMOS图像传感器芯片实现营业收入90.82亿元，占公司2021年上半年度半导体产品设计研发业务营业收入的86.10%。但财报显示，CMOS图像传感器芯片的主要应用还是消费电子、安防，随后才是汽车。
格科微
主营业务为CMOS图像传感器和显示驱动芯片的研发、设计、封测和销售。公司2021年卖出18.7亿颗CMOS图像传感器，收入59.37亿元。但格科微的主要业务是手机，非手机业务中，格科微的主要业务涉及智慧城市、汽车电子、笔记本电脑、物联网等，汽车电子同样只是很少一部分。
晶方科技
主要业务是传感器领域的封装测试业务，具备8英寸、12英寸晶圆级芯片尺寸封装技术。根据报道，晶方科技正在开发建设针对车规级摄像头产品应用的12英寸TSV封装量产线。
中芯国际和比亚迪电子
中芯国际在汽车领域主要是研发40纳米嵌入式存储工艺平台，工艺平台可靠性通过汽车电子标准。比亚迪电子的主要业务是智能手机及笔电业务，在新能源汽车领域，比亚迪电子布局了智能座舱、智能驾驶、智能网联、域控制器、车载声学系统、底盘和悬架、热管理系统、内外饰件等产品线。截至上半年，智能中控系统已出货超百万套。
富瀚微
完整芯片和解决方案提供商。在汽车行业，主要提供如智能座舱、驾驶员行为检测、高清环视、行车记录仪、流媒体后视镜、电子后视镜等一系列车载视频芯片产品及解决方案。2022年上半年，汽车电子产品营收1.33亿，同比增长34.46%，但并不是增速最快的业务。
经纬恒润
汽车电子产品涵盖智能驾驶、智能网联、智能座舱、车身和舒适域、底盘控制、新能源和动力系统六大类别。在智能驾驶方面，经纬恒润的辅助驾驶系统（ADAS）技术提供从 L0 到 L4 的不同级别解决方案。其财报中称，根据佐思汽研统计，2020年公司乘用车新车前视ADAS系统装配量为17.8万辆，市场份额为3.6%，为中国乘用车新车前视 ADAS系统前十名供应商中唯一一家本土企业。
受益于智能驾驶行业的β增长，车载摄像头处在增长通道。2022年上半年，舜宇光学虽然增速不理想，但仍然保持同比增长，特别是主业智能手机业务下滑9%的衬托下，显得十分积极。欧菲光的智能汽车类产品上半年同比增44%，相比之下，主营的光学光电产品下滑35%，微电子产品下滑47%。
不过，车载摄像头也面临着其他方案的竞争，相比超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达，摄像头有哪些优势和问题？是否会被其他方案取代？
由此我们来到车载摄像头的路线之争。
Vol.4/ 路线之争
从目前的技术方案看，摄像头非但无法被取代，甚至还有取代其它传感器的倾向。
相比于雷达模式，摄像头是图像逻辑，摄像头更擅长描述物体。同样车辆周边的一个物体，雷达更擅长告诉系统距离远近，摄像头却能告知系统这个是什么。这个逻辑下，有几个突出优势：
1
摄像头对于各类车道线、红绿灯以及交通标志等，可以更好地完成识别和分类。
2
物体识别率高，特别对横向移动的物体。对行人横穿马路等有更精准的探测和追踪。
3
在车道线、可见边界、路边沿等识别上有优势，对车辆行驶的安全边界感知更清晰。
特斯拉曾是纯视觉方案的倡导者。去年10月，特斯拉宣布将在全球推进Model 3、Model Y纯视觉方案。马斯克给出的理由是，雷达有太多不确定性，当视觉和雷达感知不一致时，不清楚要相信哪一个。这个说法很多司机在现实生活中也有过体会，靠边停车或者倒车时，雷达还有很远距离时就会提示，很多司机往往会选择相信自己的判断。
但摄像头也存在需要克服的劣势：
测距
摄像头捕捉到的图像是二维平面图，对距离的测算不会如雷达般精确，比如泊车这些对距离要求高的功能，摄像头有明显差距。特斯拉推出纯视觉方案后，泊车辅助、自动泊车、召唤、智能召唤功能等短期内都会受到限制。
光线
摄像头成像的关键是光。夜间、大雾天、从隧道出来突然出现的强光等等，要么是光线不足，难以辨别物体，要么是强光下过曝。
除了光线弱，干扰问题也不可忽视。镜头上的污渍、突然进入镜头的飞虫，都有可能形成干扰。
图为特斯拉辅助驾驶受限情形 来源：特斯拉官网
特斯拉的思路是通过芯片和算法的配合来提升摄像头的能力。根据报道，特斯拉试图去掉 图像信号处理器，直接将原始数据输入自研FSD芯片解析。这种方法可以去掉图像信号处理器中，为了“给人看”或者“更好看”而筛选掉的光子，增加有效信息量。据悉，这种方式相机的探测范围可能更大，分辨率可能更高。
同时，业界也认为，无论如何，算法不可能解决一切，摄像头本身的升级不可或缺，因此，设备上的升级会成为选择，如夜市摄像技术。目前夜视摄像系统主要有三类，微光夜视技术、被动热成像夜视技术、主动红外夜视技术。
更多厂商的选择还是摄像头+雷达，今年以来，特斯拉似乎也有所松动，新款Model3宣布配置4D毫米波雷达。似乎意味着，车载摄像头很难是唯一的解。
不过摄像头特有的优势难以被取代，其发展正向着低成本、高配置的方向进化：
简化硬件，降低成本
特斯拉希望通过自研芯片干掉图像信号处理器，那么摄像头可能会向着“只采集不计算”的方向演进。
硬件配置提升
摄像头分辨率变得越来越高，从30万到200万像素，目前800万级摄像头已在旗舰车型上很常见。
可以确信，车载摄像头市场虽然变数不多，但会是传感器绝对不可或缺的组成部分。
参考资料：
1.舜宇光学科技2021年年报
2.联创电子2021年年报
3.研报：【东北证券】汽车行业深度报告：智能驾驶行业报告之产业链梳理
4.研报：【国海证券】汽车传感器行业专题报告一：汽车智能化趋势确定，千亿车载传感器市场启航
5.研报：【东方证券】自动驾驶传感器系列报告之格局和路径：国际领先，国内企业跟进，成长空间大
评论