车载光学下游应用场景主要涵盖汽车视觉（摄像头）、雷达系统（激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达）以及车内显示（HUD、氛围灯等） 三大类，其中前两类直接服务于自动驾驶与ADAS（高级驾驶辅助系统）。第三方自动驾驶方案商（如华为、Mobileye等）通过集成摄像头与雷达，统一了上游光学元器件的需求结构，使得车企在采用其整体方案时，变相采购了对应的摄像头及雷达，从而间接塑造了车载光学市场的需求分布。
自动驾驶分野：视觉与雷达的路线差异
不同车企在自动驾驶技术路线上存在显著分野，直接决定了车载光学设备的需求结构。
- 特斯拉坚决走纯视觉路线，旗下Model Y配备8个摄像头和1个毫米波雷达，不采用激光雷达，甚至计划取消超声波雷达。这一路线以摄像头为核心，对前视、环视摄像头的性能与数量要求极高。
- 国内主流车企（小鹏、理想、蔚来、长城、北汽、上汽等） 则普遍追求安全冗余，倾向于“能配尽配”。以蔚来ET7为例，其配备11个摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达和1个激光雷达；小鹏G9则配置12个摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达和2个激光雷达。这种多传感器融合方案对雷达系统的需求更为旺盛。
因此，激光雷达的需求主要看国内车企，而摄像头的高端化与规模化则看特斯拉。
第三方方案商如何塑造需求结构
第三方自动驾驶方案商（如华为、Mobileye、大疆、地平线等）通过提供整体感知与决策方案，将摄像头、毫米波雷达、激光雷达等光学设备集成进其方案包中。车企一旦采用这些方案，就等同于变相采购了方案商指定的上游供应商的摄像头及雷达。
- 需求统一化：方案商通过标准化接口和算法适配，将不同车企对光学元件的分散需求，收敛为对少数几类摄像头和雷达模组的集中采购，降低了上游供应商的定制成本。
- 分化与升级：不同方案商的技术路线（如华为强调激光雷达，Mobileye侧重摄像头+毫米波雷达组合）会引导其合作车企的需求向该路线集中，从而在整体市场中形成以方案商为节点的需求分化，推动特定光学品类（如高分辨率摄像头、固态激光雷达）的渗透率提升。
常见问题
车载光学下游应用有哪些具体场景？
主要分为三大类：汽车视觉（前视、环视、后视摄像头等，用于车道保持、碰撞预警）、雷达系统（激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达，用于自适应巡航、自动泊车、障碍物探测）以及车内显示（HUD抬头显示、氛围灯等，提升驾驶交互体验）。前两类是自动驾驶与ADAS的核心输入层。
第三方方案商如何影响车载光学的需求？
第三方方案商（如华为、Mobileye）通过提供集成了摄像头与雷达的完整感知方案，使车企在采购方案时同步确定了光学元件的型号与供应商。这既统一了需求（降低上游定制成本），又根据各方案商的技术路线（如华为侧重激光雷达、Mobileye侧重摄像头）分化了需求，推动特定光学品类（如高分辨率摄像头、固态激光雷达）的渗透。
不同自动驾驶等级对车载光学的需求有何差异？
资料显示，L2+级及以上的自动驾驶对感知冗余要求更高。以国内车企为例，追求高阶辅助驾驶的车型（如小鹏G9、蔚来ET7）普遍配备11-13个摄像头、5-6个毫米波雷达、12个超声波雷达以及1-4个激光雷达，而特斯拉则通过纯视觉方案（8个摄像头+1个毫米波雷达）实现类似功能。等级越高，对摄像头数量、分辨率及雷达种类（尤其是激光雷达）的需求越强。