车载摄像头的快速成长，赋予了自动驾驶汽车“上帝之眼”。自2014年欧盟开始实施新车碰撞测试（EURO-NCAP）新规起，ADAS成了业界眼中提高汽车行驶安全的重要技术，进而被视作智能汽车的标配。作为视觉感知中的重要一环，“摄像头”这个并不陌生的概念也随之成为自动驾驶系统中相对容易实现商业化变现的部分。

展开来说，摄像头的工作原理就是通过拍一张或多张连续图片序列的方式，向汽车计算机下达任务指令，包括识别车辆、追踪物体、场景分割等等。在未来V2X技术逐步成熟之后，视觉传感器通过与行人、自行车等其他交通参与者沟通，充分理解当前场景，可以同时避免系统误判的情况。

正因如此，摄像头这种看似简单的元器件，扛起了为车辆提供各种环境信息感知的重要任务。凭借成本低、技术相对成熟等优势，一跃成为车企争相搭载的香饽饽，甚至哺育出了一条完整的产业链。

 镜头商

从结构上看，摄像头主要由镜头和后方传感器组成。作为整个传感器中的核心硬件部分，镜头市场目前仍由传统厂商占领，其品质由焦距、视场角、光圈、畸变、相对照度、分辨率等指标进行衡量。

● 大立光：

大立光挤进车载摄像头赛道的底气，来自其原本在手机镜头领域积累的技术优势。公司核心创始团队中，林耀英、陈世卿和谢文琛三人均出身于德国博世。在创办大立光之前，三人就曾合伙组建了一家名为大根精密光学的玻璃镜片制造商。

基于此，大立光将自身定位于精密光学镜片、镜头制造厂商，主要产品包括：数位相机镜头、照相机镜头、镜片、实像式相机视野框、传真机镜头、光电子扫描器镜头、影印机镜头、条码机镜头、非球面光学元件、各类光学镜头、镜片的开发及设计等。

而大立光广为人知的，还是其作为苹果手机镜头主要供应商的身份，据悉，一位身处光电行业、从事市场分析的业内人士曾经这样评价该公司：“大立光一直很神秘，但在手机镜头制造方面的技术实力绝对是全球最好的，而且，人员流失率极低，很少听说业内有公司挖到过他们掌握核心技术知识的员工。”

这位大牌手机镜头厂商能否顺利跨过车规级的超高门槛，也值得我们期待。

● 舜宇光学：

有意思的是，大立光在镜头领域的霸主地位似乎并不稳固。

2018年3月有消息称，原大立光镜头订单部分流失至舜宇光学，主要原因在于大立光新厂良率不佳。而这家跟大立光抢生意的厂商，聚焦综合光学产品制造，其产品包括光学零件（玻璃/塑料镜片、平面镜、棱镜及各种镜头）、光电产品（手机相机模组及其他光电模组）和光学仪器（显微镜、测量仪器及分析仪器）。

● LG：

除了这两家“国货之光”以外，韩国LG电子公司同样希望借手机摄像头的技术优势抢占车载摄像头市场。

LG曾一度被视作世界智能手机用摄像头的最大供应商，随后开始大规模承接车企摄像头代工工作。顺延ADAS系统的发展趋势，LG车载摄像头产品于2013年便已实现量产并接到厂商订单。在市场高度关注下，彼时该公司计划在2017年前完成1兆韩元（约57亿人民币）的销售目标。

为了完成这一计划，LG持续加大对车载摄像头模块的研发投入，甚至成立了相关部门直接负责。显而易见，车用汽车零部件已经成为这家韩国公司未来高速增长业务的一部分。公开数据显示，LG电子旗下LG innotek（伊诺特）车用摄像头板块的销售业务占整个分公司业务的40%，其它车用电子零部件比重为17%，剩余43%则为智能手机相关电子零部件。

 传统零部件厂商

当然，在手机镜头厂商在车载摄像头领域疯狂生长的同时，传统零部件厂商绝不会予取予求。为了维护自身在产业链上下游的强势话语权，跨国Tier 1们打算连软件层面的业务也一起打包。

● 采埃孚

无论是摄像头还是毫米波雷达领域，采埃孚都无疑是行业老兵。

从最直观的销售数字来看，采埃孚2018年共出售500万个前置摄像头，基本可以奠定其全球大型摄像头供应商的地位。随着车企不再满足于L2/L3级别的辅助驾驶系统，这些大佬们开始对车辆核心部件传感器提出更多要求，以适应技术向高阶自动驾驶演进。

于是，采埃孚凭借多年来的实战经验，提出可以将摄像头、雷达等基础传感器与车辆的中央电子控制单元相结合，一举囊括了自动驾驶系统在“感知”和“决策”两个层面的工作。

2017年，采埃孚宣布与英伟达合作，为自动驾驶汽车开发一款名为“ZF Pro AI”的人工智能系统平台，用以扮演车辆“大脑”的角色。该平台将英伟达Xavier作为核心运算芯片，通过深度学习分析处理从车端收集到的传感器和摄像头数据，针对高速公路场景，完成识别环境、高精定位、路径规划等工作。

一年后，采埃孚也搭配推出了新一代单目前视摄像头S-Cam4系列，也是目前市场上最小的集成式前置摄像头之一。

● 博世

面对采埃孚在传统感知硬件上的野心，在同一领域拥有40年研发经验的博世第一个站出来表示不服。这家老牌厂商同样在努力尝试通过人工智能算法突破硬件本身的能力瓶颈，并开展了超过150个项目展开研究。

其中便包括应用于自动驾驶场景的多功能摄像头。据了解，该产品在图像处理算法中结合了人工智能技术，能帮助车辆识别行人，并判断和预测其行为。博世底盘控制系统相关负责人表示：“通过卷积神经网络可以识别多种不同目标，比如行人、车辆、可通行区域、道路边缘、道路标示线、护栏、墙、天空等等的分类。该技术可以极大地提升摄像头的整体性能，即使在复杂工况下，也可做到高准确度的检测。”

为了应对自动驾驶需求的更新换代，博世将于2019年推出第三代单、双目摄像头产品。其像素将由120万提升至200万，视场角从25°提高到50°，还将引入、更新基于摄像头的三大核心算法。

与此同时，博世包括激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达在内的四大传感器也将一同升级，为自动驾驶系统的感知工作提供更好的安全冗余。在自动驾驶定位环节，博世也充分发挥了摄像头数据的特性，推出了两套方案，其一通过传统的GPS提供车辆的绝对位置；其二通过名为“博世道路特征”功能，运用车载摄像头的图像与高精地图进行比对运算得出相对定位。

● 大陆

经常与博世绑定出现的还有大陆。

据报道，大陆集团全新第五代MFC 500摄像头产品及平台将于2020年实现量产。该产品拥有100万-800万像素的高分辨率，以及高达125度的光圈角度。

其工作原理也很常规。平台在传统的计算机视觉程序中扩展融入了人工智能技术，匹配具有学习能力的神经网络算法，通过单目摄像头所拍摄的图像画面来判断和感知周边环境，识别车辆、楼房、行人，并且计算出可通过的路面范围。

在这些基本功之外，大陆也绞尽脑汁作出了差异化设计。官方介绍称，这款MFC 500还是一个模块化、可扩展和互联的摄像头平台，客户可以借助模块化工具，譬如MFC 500 摄像头、各种卫星摄像头、用于辅助或自动化驾驶的中央计算机等，来定制摄像头解决方案。

更有意思的是，大陆还考虑到需要让“汽车之眼”——摄像头保持随时待命的状态，最大程度上确保行车安全。针对此，大陆推出了一项独特的创新技术：自动触发式的摄像头镜头清洗功能。在全程无人干预的情况下，摄像头可探测出镜头的脏污程度，然后自动触发清洗功能。车厂们可以自行设定水压，调节范围一般为2.0-4.5大气压。

 芯片巨头

在车载摄像头硬件之外，与硬件匹配的算法算力的发展规模也随之呈现出几何级增长态势。当下视觉感知技术整体发展的主要趋势，便是将AI算法和AI芯片直接植入摄像头硬件前端，这部分技术也毫无悬念地成为兵家必争之地。

● Mobileye（英特尔）

在这当中，以色列独角兽Mobileye吃土8年的研发经历仍旧为从业者津津乐道。

该公司打着“全方位”的旗号，推出了一套名为“平台化图像传感器系列”的解决方案，重点针对L1-L3级前装ADAS系统。其不仅拥有长期的数据积累，更符合车规级要求，还成功在车载摄像头本居不高的价格基础上一再压低成本，进而加速了自动驾驶技术的普及。

Mobileye方案在当时优势显而易见，天然地霸占了绝大部分前装领域的高级驾驶辅助系统。展开来说，他们的产品包含EyeQ芯片、自动驾驶策略、安全防护层RSS、地图技术REM四部分，其中基于ASIC架构的EyeQ芯片为业务核心，配套使用了自家定制的视觉感知算法。

令业界震惊的是，数年来在自动驾驶领域“横行霸道”的Mobileye尚不满足于单打独斗，于2017年8月宣布被英特尔以153亿美金收购，也借此平衡了后者错过移动浪潮的遗憾。

直到今年，Mobileye再度做出革命性的决定，打造了一款开放架构的EyeQ5芯片，旨在为L4/5级自动驾驶汽车提供以视觉为核心的计算机传感器融合。

● 英伟达

Mobileye的商业模式却无形中触碰了芯片巨头的蛋糕，最典型的就是人工智能大牛企业英伟达。该公司从相对通用的GPU架构入手，于2015年颇具针对性地推出了DRIVE PX，向车企开放整套技术体系，包括芯片、驱动、软件开发包、应用工具等。

虽然比Mobileye晚进入这个领域11年，但英伟达的战略却更“高瞻远瞩”一些。这家芯片巨头与车企提前签订了L4/L5级的自动驾驶合作，目前主要用于客户的概念车及自动驾驶测试车中。

此后，或许是意识到自家开放技术体系的优势，英伟达在2019 CES现场宣布推出全球首款商用L2+自动驾驶系统NVIDIA DRIVE AutoPilot，集成多项AI技术，以助力监督式自动驾驶汽车明年投产。与此同时，在传统供应商巨头大陆集团和采埃孚的展台上，二者也同时宣布推出基于NVIDIA DRIVE的L2+自动驾驶解决方案，并将于2020年开始投产。

● 瑞萨

不止是英伟达，汽车电子领域的老牌供应商纷纷对年轻的Mobileye虎视眈眈。以瑞萨为首，其不约而同地选择了“开放体系”作为重点打击方向。

瑞萨自动驾驶开放平台的首款产品便是一枚名为“R-Car V3M”的高性能图像识别SoC，主要应用于前置智能摄像头，以及360°环视影像系统和激光雷达。同时，该产品还内建有图像信号处理器以及深度学习算法的专用硬件，能为计算机视觉提供低功率硬件加速。

在新品宣传时，瑞萨的高层指出：“它的开放性能够使客户自主开发的算法和整套平台系统进行适配”。为了使SoC的硬件加速IP内核能够发挥最强性能，公司会为客户自主开发的算法提供最节能的解决方案。也就是说，虽然R-Car V3M使用了定制化的硬件，但其仍然配备有开放接口。

 还有一位“非主流”

● 斯巴鲁

在上述林立的供应商之中，有一家汽车制造商亲自“下场”争夺摄像头的细分市场。

早在1999年，斯巴鲁便已将自家双目摄像头方案在量产车中实现落地，也成为了最早将此技术应用在汽车领域的玩家。

从1999年推出第一代产品开始，至2013年，斯巴鲁将其更新至第三代“EyeSight驾驶辅助系统”，由CCD图像传感器改变为彩色CMOS图像传感器，通过立体摄像头进行单体控制，构建防碰撞制动系统（PCB）。

相比第二代产品，其最远探测距离从第二代的70米提高到100米，水平视角由25度扩展到35度，摄像头及处理IC等硬件由日立提供。直到2013年，其立体化摄像头实现远距，广角摄像头化以及彩色成像识别的能力之后，成功于第二年拿到世界第一ADAS系统的成绩。

这套20岁的系统基本可以说是目前公认最好的双目系统，却于2016年才正式进入中国市场，应用于全新傲虎与力狮上。具体而言，斯巴鲁EyeSight驾驶辅助系统将立体摄像头与3D图像处理器、发动机与变速箱、VDC及制动系统进行协作。摄像头主要负责采集信息，3D图像处理器则用以对数据进行实时分析后发出决策信号，对车辆的油门与制动进行主动干预。

EyeSight的实力印证了斯巴鲁技术宅的身份。如今其决定高调一把，将EyeSight装载在务实的中配车型中。相比其他厂商选择顶配车型以提升品牌形象，这位不苟言笑的日本车企反而更注用户对其技术成果的认知度。