主流车型单车摄像头配置已普遍达到8-13颗，车载光学下游需求正从“单车标配”向“按自动驾驶路线分化”演进：以特斯拉为代表的视觉主导路线将需求集中于高性能摄像头，而以国内车企为代表的多传感器融合路线则推动摄像头与激光雷达、毫米波雷达协同放量，需求结构呈现“摄像头量价齐升、多传感并行”的特征。
车载摄像头配置竞赛：单车搭载量显著提升
从主流车企的智能驾驶布局来看，单车摄像头搭载量已形成明显的梯度提升。特斯拉Model Y搭载8颗摄像头，小鹏G9与理想X01均为12颗，蔚来ET7为11颗，北汽极狐αS达到13颗，上汽智己L7为12颗。这一配置水平较早期车型的4-6颗已有大幅提升，单车搭载量的增加直接扩大了车载光学镜头的市场空间。
值得注意的是，不同车企在传感器组合上呈现明显差异。特斯拉仅配置1颗毫米波雷达且不采用激光雷达，而国内车企普遍采用“多摄像头+多毫米波雷达+超声波雷达+激光雷达”的组合方案。这种配置差异直接决定了下游需求结构的不同。
两条技术路线：视觉主导与多传感器融合
特斯拉路线：摄像头为核心
特斯拉坚持纯视觉方案，Model Y的感知层配置为8颗摄像头与1颗毫米波雷达，不依赖激光雷达和高精地图。这一路线下，摄像头是感知系统的绝对核心，对摄像头的数量、像素、动态范围、可靠性等性能指标要求更为严苛，单车价值量有望随性能升级而提升。
国内路线：多传感器融合
除极氪外，国内主流车企普遍配备激光雷达，同时摄像头数量也高于特斯拉。北汽极狐αS配备13颗摄像头、6颗毫米波雷达、12颗超声波雷达和3颗激光雷达；小鹏G9、理想X01、上汽智己L7均配备12颗摄像头与5颗毫米波雷达。国内车企在算法层面仍处于追赶阶段，因此更倾向于通过堆叠传感器实现安全冗余，这一路线在拉动摄像头需求的同时，也同步带动了激光雷达、毫米波雷达等感知部件的增长。
自动驾驶升级对车载光学的递进需求
自动驾驶等级从L2向L3/L4演进的过程中，对感知层的需求呈现递进关系。等级越高，需要感知的环境信息越丰富，对摄像头的数量、视场角覆盖、夜间与恶劣天气下的成像质量要求也随之提高。与此同时，多传感器融合路线下，激光雷达与摄像头的协同工作也对光学器件的精度和一致性提出更高要求。
从需求结构看，车载光学的增长逻辑已从“电动化渗透”切换至“智能化渗透”。即便整车渗透率增速放缓，自动驾驶渗透率的持续提升仍将为车载摄像头、激光雷达等光学部件带来可观的增量市场。
常见问题
为什么国内车企摄像头数量普遍高于特斯拉？
国内车企在感知算法层面与特斯拉存在差距，因此更倾向于通过增加传感器数量、采用多传感器融合方案来保障安全冗余。除极氪外，国内主流车企均配备了激光雷达，摄像头数量也多高于特斯拉。
车载光学需求结构变化的核心驱动因素是什么？
核心驱动因素是自动驾驶技术路线的分化。特斯拉的视觉主导路线将需求集中于摄像头本身，而国内多传感器融合路线则同时拉动摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多类光学与感知部件的需求，形成多元化的需求结构。
摄像头数量提升是否意味着车载光学量价齐升？
摄像头数量增加直接带动出货量增长，同时自动驾驶等级提升对摄像头性能（如像素、动态范围、可靠性）提出更高要求，推动产品价值量提升。不过具体幅度需结合各车企的迭代节奏与第三方实测数据进一步验证。