两类车载光学应用的供需节奏，核心差异在于成像类偏被动辅助、需求相对平稳，感知类偏主动安全、需求弹性更大。成像类主要对应360°环视影像捕捉、车道偏离信息收集等场景，更接近以往油车上的辅助驾驶功能，节奏跟随整车排产平稳释放；感知类则对画面、芯片、算法要求更高，其供需同时受算法升级与整车智能化排产影响，周期波动更明显。因此判断供需不能只看总量，而要按两类应用分别跟踪。

两类应用的需求驱动不同

成像类应用偏向被动辅助，功能形态相对稳定，与整车基础配置的排产节奏关联更紧，需求释放较为平缓。感知类应用偏向主动安全，随着自动驾驶等级提升，单车搭载的感知类摄像头数量明显上升。据中金公司研究部对2025E的测算假设，L0级别成像类1颗、感知类0颗，L3级别成像类4颗、感知类7颗，L4级别成像类4颗、感知类13颗——等级越高，增量越集中在感知类。这也意味着感知类更接近增量市场，而成像类更偏存量配套。

供需与周期的判断线索

判断周期可从三条线索入手：

  • 整车排产：成像类跟随基础配置排产，节奏相对平稳；感知类与智能化车型排产绑定，弹性更大。
  • 芯片供给：单个摄像头模组成本中图像传感器占比约50%（数据来源：安森美，东吴证券研究所），感知类对芯片要求更高，芯片供给松紧直接影响其交付节奏。
  • 算法迭代：感知类对算法要求更高，算法升级会带动规格切换，进而扰动短期供需。

此外，车规级验证壁垒较高，一般需要2-3年，新工艺从验证到出货存在时滞，这也是判断供给释放节奏时需要考虑的因素。

常见问题

成像类和感知类车载光学的需求节奏为什么不同？

成像类更接近油车上已有的被动辅助功能，如360°环视影像捕捉、车道偏离信息收集，需求随整车基础配置平稳释放；感知类偏向主动安全，对画面、芯片、算法要求更高，受算法升级与整车智能化排产影响，需求弹性更大。

判断车载光学供需周期应重点跟踪哪些变量？

可重点跟踪整车排产结构、芯片供给以及算法迭代节奏。感知类与智能化车型排产绑定更紧，成像类则相对平稳；同时车规级验证一般需要2-3年，供给端释放存在时滞，需结合验证进度综合判断。

感知类摄像头是否属于增量市场？

从单车搭载测算看，随着自动驾驶等级提升，增量更多集中在感知类。据中金公司研究部对2025E的测算假设，L4级别单车成像类4颗、感知类13颗，感知类占比显著提升，因此感知类更接近增量市场，而成像类偏存量配套。