车载光学ADAS摄像头的产能数据，通常是感知类与成像类摄像头的合并口径。由于这两类摄像头在单价与毛利率上相差极大，单看总产能会显著高估成像类占比，真实的产业链价值必须拆开来看。 从镜头、CMOS到模组封装，感知类摄像头承担测距与目标识别任务，价值量集中在高规格镜头与高性能感光环节；成像类摄像头多用于环视、倒车等场景，规格要求相对温和，各环节的单位价值也相应更低。因此，评估一家车载光学厂商的含金量，不能停留在产能总量，而要对应到具体供应链与客户结构。
产能口径为何容易失真
行业内常以kk作为产能计量单位，一个k是1000，两个k相乘即一百万，月产能2kk意味着单月可生产两百万个摄像头。以联创电子为例，镜头年产能折算约每月3kk，模组产能在0.8至1kk之间；舜宇光学镜头月产能8kk，其中6kk位于国内、2kk位于越南，模组约每月50万个；欧菲光镜头月产能约3kk，模组约1.2kk。
这些数字都是感知类与成像类之和。两类产品混在一起统计，产能规模看起来可观，但其中相当部分对应的是单价与毛利率都明显偏低的成像类产品。只有把产能对应进具体供应链，才能判断真实的收入与利润贡献。
感知类与成像类的价值分布差异
感知类摄像头用于测距、目标识别，服务于ADAS驾驶系统，对像素规格、镜头解析力与感光性能要求更高，价值重心偏向高规格镜头与感光芯片环节。成像类摄像头主要用于环视、倒车等辅助视野场景，规格门槛相对较低，模组封装环节的价值占比相对更突出。
从客户结构也能看出两类产品的定位差异。联创电子已进入特斯拉、蔚来、比亚迪（8M车型）、Mobileye、英伟达等供应链，其中特斯拉HW4.0平台的500万像素摄像头由联创供应8个、舜宇供应5个，模组订单交由三星电机，联创作为一供；联创同时是蔚来8M摄像头的独供，覆盖ET7、ET5、ES7等车型。舜宇光学的基本盘在传统车企，新势力中为理想L9的11颗8M摄像头供应7颗，欧菲光供应其余4颗。欧菲光因收购索尼摄像头业务，在日韩客户中市占率较高，客户包括本田、丰田、现代，国内还包括理想、长城、北汽等。
拆解价值分布的两个抓手
第一，看镜头环节的技术壁垒。联创电子的优势之一在于模造玻璃自产，模造玻璃月产能约5kk，按一个镜头平均使用两片玻璃计算，与现有产能较为匹配。这类自制能力直接影响镜头环节的价值留存。
第二，看模组环节的订单归属。特斯拉HW4.0的模组订单交给三星电机，说明镜头供应与模组封装可以是两条不同的价值链条，产能统计若不区分环节，容易把镜头产能与模组产能简单相加，从而误判实际参与的价值量。
常见问题
为什么ADAS摄像头产能数据不能直接用于估值判断？
因为公开交流中的产能多为感知类与成像类之和，两类产品在单价与毛利率上相差极大。总量相同的两家厂商，若产品结构不同，实际收入与利润水平可能差距明显。产能数据更适合作为产能爬坡与客户导入的参考，而非含金量的直接度量。
感知类与成像类摄像头，哪个环节的价值更值得关注？
感知类摄像头的价值更集中于高规格镜头与感光环节，成像类则相对分散。具体到厂商，需结合其客户结构判断：进入高阶驾驶系统供应链的镜头厂商，其产品规格与验证门槛通常更高；以环视、倒车类产品为主的产能，单位价值相对有限。
产能规模大是否等于出货与业绩同步兑现？
并不等同。产能爬坡、客户提货节奏与项目验证进度都会影响实际出货。以激光雷达零部件为例，炬光科技激光雷达中游发射模组业务前三季度营收同比增长40%，不及公司预期，原因包括行业整体上量节奏延后及大客户提货节奏变化；长光华芯同期营业收入也出现明显波动。可见产能并不等同于出货，评估车载光学厂商同样需要关注订单落地节奏。