人工智能驱动汽车成像技术应用解析

先说说结论：汽车已演变为成像技术落地最核心的关键应用场景之一。

汽车成像技术

从市场数据来看，摄像头早已不再是汽车的选配装置，而是出厂标配。2018年，仅车载图像传感器这一细分领域的全球出货量就达到了1.24亿颗。整个汽车摄像头模组市场在2018年的规模约为30亿美元，预计到2024年将增长至57亿美元，复合年增长率保持在11%左右。

2012~2024年汽车摄像头模组市场营收

回顾过去五年，汽车领域的视觉应用无疑是整个成像市场增长的核心驱动力。ADAS（高级驾驶辅助系统）、后视摄像头、环视系统以及行车记录仪等设备，几乎已成为新车的标准配置。其中，ADAS摄像头目前占据了汽车成像市场40%的份额。随着搭载率的持续攀升，加上人工智能技术的深度融入，这一业务在未来几年的增长势头将愈发强劲。

放眼整个汽车成像市场——2018年的规模为44亿美元，根据Yole的预测，到2024年有望达到87亿美元，复合年增长率高达12.1%。各细分市场的具体份额分布情况，可参考下图。

2018~2024年汽车成像市场

作为边缘计算领域最早且最全面的落地应用，汽车成像在“从成像到传感”的演进过程中扮演了至关重要的角色。基于这一背景，本报告从一个全新的行业视角出发，详细剖析了人工智能驱动的汽车成像技术与应用，并对汽车视觉的未来发展趋势做出了前瞻性判断。

汽车成像市场参与者正全力布局

过去十年间，汽车生态系统的组织结构主要围绕传统OEM与Tier 1供应商的协作关系展开。然而，汽车成像技术带来的变革冲击巨大，围绕“ADAS与自动驾驶”这一主题的并购浪潮此起彼伏，像Mobileye、Trw、Wabco、Harman这些名字，市场早已耳熟能详。

值得关注的是，汽车成像市场的这轮爆发，并未让博世、电装、索尼、三星等巨头轻易占据绝对优势。如今，它们反而需要加倍努力，才能重新夺回市场主动权。英特尔和索尼必将利用其深厚的技术积累与行业地位，积极争夺汽车市场份额；而赛灵思、东芝、安森美半导体、豪威科技等传统汽车芯片供应商，在这个对价格敏感、风格偏保守的市场中，同样拥有独特的竞争优势。

汽车领域未来面临的最大挑战，是如何真正实现L3级及以上级别的自动驾驶。在这方面，部分互联网巨头可能会选择从全自动驾驶切入，通过实践不断积累经验与份额。与此同时，那些在汽车成像技术上实现突破的创新公司，在2025年之前仍将拥有明显的市场窗口期。

2014~2031年不同等级自动驾驶汽车的市场预测

目前行业的主流做法，依然是依赖“强力”计算来运行边缘侧的深度学习算法。服务于现有应用场景的传感器也在持续升级，分辨率、帧率、动态范围等关键指标都在不断提升，最新一代的超算芯片也在紧锣密鼓地提升处理能力。正因为如此，业界正在积极寻找下一代AI范式，以真正兑现自动驾驶的全部承诺。可以预见的是，未来还将涌现更多类似“Mobileye式的成功典范”。

新功能与新技术正重塑汽车成像产业

早期的汽车成像应用相对简单：主要局限于后视摄像头和前置ADAS摄像头。但如今的局面已截然不同，技术突破带来的成果令人瞩目。例如，环视摄像头正试图向低端市场渗透，这直接影响着ISP（图像信号处理器）的部署方式；而用来取代传统后视镜的“电子镜”（e-mirror），其技术性能已远超传统的视角摄像头。

汽车成像：传感器与技术细分

在ADAS市场之外，舱内应用如今也成为了众多CMOS图像传感器厂商的重点布局方向，其主要驱动因素来自法规层面的要求。展望未来，市场的接受度将是一个值得持续关注的焦点。谈到L3级及以上自动驾驶时，ADAS环视摄像头的技术选型是一个无法回避的核心问题。由于影像数据量过大，目前普遍采用的仍是暴力计算方案——例如特斯拉的FSD，搭载了算力达180Tops的ASIC。但这对于所有OEM厂商而言，未必都是最佳选择。

新的技术范式正在酝酿之中，只是汽车厂商的技术导入速度向来较慢，可能需要3到5年才能真正显现出来。尽管“自动驾驶”这个词常被外界认为“距离现实还很遥远”，但行业发展的主线方向已经明确锁定在这一目标上，最终将引发全球运输业务模式的根本性变革。随着技术进程不断推进，成像技术必将处于这场变革的中心位置。

汽车成像技术路线图

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