车载光学国产替代正在加速推进，第三方自动驾驶方案商如华为、大疆等本土企业，是带动国产车载摄像头、雷达等核心部件份额提升的关键力量。国内车企普遍采用多传感器融合的“安全冗余”路线，为国产光学供应商创造了广阔市场，自主可控前景明确，但算法与高端芯片仍是需要突破的瓶颈。
国产替代的核心驱动力：本土方案商与车企的双轮驱动
车载光学主要包括摄像头和雷达系统（激光雷达、毫米波雷达等），它们充当汽车的“眼睛”，是自动驾驶的感知输入层。国内车企在自动驾驶方案上，普遍追求多传感器融合的安全冗余，倾向于配备激光雷达等多种设备。这与特斯拉激进地“all in 摄像头”的视觉路线形成鲜明对比。
国内车企的“堆料”策略，直接带动了舜宇光学、联创电子等本土光学供应商的份额提升。同时，以华为、大疆为代表的第三方自动驾驶方案商，为了保障整体方案的完成度，会指定或推荐其上游供应链，这变相将国产光学部件导入更多车型。例如，采用华为方案的车企，其车载摄像头和雷达的供应链具有显著的国产化特征。
自主可控的机遇与瓶颈
当前，国产车载光学的自主可控已具备坚实基础。在激光雷达领域，国内车企的布局和应用领先于国外，这为本土激光雷达企业（如禾赛科技、速腾聚创等）提供了先发优势。在摄像头领域，以舜宇光学为代表的国内厂商，已在全球车载镜头市场占据重要份额。
然而，瓶颈依然存在。与特斯拉相比，国内车企在感知算法上仍有差距，因此需要通过堆叠更多传感器来寻求安全冗余。此外，决策层的核心芯片与计算平台，部分仍依赖海外供应商。要实现完全自主可控，不仅需要感知硬件（光学部件）的突破，更需在算法、芯片等决策层环节持续发力。
常见问题
国内车企为何普遍配备激光雷达，而特斯拉不用？
国内车企在算法层面与特斯拉存在差距，无法像特斯拉那样仅依靠摄像头实现高级别自动驾驶。因此，国内车企选择通过配备激光雷达等多种传感器来增加安全冗余，弥补算法短板。
华为、大疆等第三方方案商如何推动国产替代？
这些方案商在提供自动驾驶整体方案时，会整合其上游供应链。采用其方案的车企，变相采购了方案商推荐的国产摄像头、雷达等光学部件，从而直接拉动了国产车载光学的出货量。
国产车载光学自主可控的最大挑战是什么？
最大挑战在于算法和决策层核心芯片。虽然感知硬件（摄像头、雷达）的国产替代进展迅速，但要让这些硬件发挥最大效能，仍需在感知算法、规划算法以及车规级AI芯片等环节实现自主突破。