自动驾驶系列3：深度解析车载摄像头产业链

在自动驾驶感知层的四大主要硬件中，摄像头可谓是未来增量确定性最高的一个。凭借着自身的高性能叠加低成本，无论是使用纯视觉方案还是走多传感器融合路线，摄像头都是实现自动驾驶中不可或缺的硬件，同时有明确的单车平均搭载量提升的趋势。


继上一篇激光雷达赛道后，本文将覆盖车载摄像头的应用和产业链，从镜片到镜头再到模组，寻找具有高价值量和确定性的环节以及对应的投资机会。



目

录

1. 摄像头分类与构成

2. 产业链

3. 市场发展



1. 摄像头分类与构成

首先来看摄像头的一些基本分类与构成。摄像头是日常生活中经常会用到的硬件，作为车载产品，行业通常用视场角 FOV、探测距离、分辨率、信噪比、 帧率和动态范围等指标衡量其性能。


视场角FOV指的是摄像头能够覆盖的空间范围，较大的视场角可以让摄像头捕捉到更广阔区域的图像信息。视场角的大小取决于镜头焦距，焦距越小，视场角就越大。一般来说，40 - 60°是标准视场角，60 - 110°是广角，大于110°则是超广角，此外还有能达到180°或220°视角的鱼眼摄像头。


分辨率是摄像头的核心性能指标，指的是对被摄景物细节的分辨能力。分辨率越高，图像也就越清晰。常见的分辨率有：1.3MP (1280*960)、2MP (1920*1080)、5MP(2560*2048)、8MP (3200*2400) 等。


动态范围指的是拍摄的同一个画面内，能正常显示细节的最亮和最暗物体的亮度值所包含的区间。动态范围越大说明拍摄的影像层次越分明，对于识别暗部和亮部信息很关键。低动态范围（LDR）通常在40 - 60dB 之间，而高动态范围（HDR）一般在100dB 及以上。HDR相比LDR可以在有强烈明暗对比场景时更好的识别亮暗部的细节，比如在逆光或者进出隧道时。


此外，探测距离也对自动驾驶算法非常重要，在摄像头分辨率一定的情况下，焦距越小，视场角越大，探测距离就越近。


从在车辆上的应用场景来说，摄像头主要分为汽车内和汽车外两种，其中舱内的主要负责智能座舱，舱外的则是用作辅助驾驶或自动驾驶。智能座舱中又分为DMS(驾驶员监测系统)和OMS(乘客监控系统)，是装在车内（比如内后视镜上方、方向盘中间等位置）的摄像头，用于拍摄驾驶员和乘客并进行智能监控。DMS和OMS可以检测驾驶员状态（比如疲劳），也可以进行人机交互（比如手势交互）。

自动驾驶中用到的摄像头一般指安装在舱外的，可进一步分为前视、侧视、环视、后视以及电子后视镜CMS。其中，前视、侧视和后视主要用于行车辅助，360°环视和倒车后视则用于泊车辅助。