国内车企普遍为激光雷达堆料，核心原因在于算法层面与特斯拉存在差距，需要通过更多传感器硬件来寻求安全冗余。车载光学在下游应用场景中的需求结构，也因此呈现出“新势力堆料、传统车企跟随、方案供应商带动”的清晰分层。
自动驾驶路线分野：激光雷达看国内，摄像头看特斯拉
在自动驾驶的感知层，车企形成了两种截然不同的技术路线。电动车标杆特斯拉坚决走纯视觉路线，不采用激光雷达，其底气来自过硬的技术水平。而国内车企除极氪以外，均配备了激光雷达，这一方面体现国内企业更舍得堆料，另一方面也是因为在算法层面仍落后于特斯拉，不能像它那样激进，必须依靠更多传感器来保障安全冗余。
这一分野直接决定了车载光学需求结构的走向：激光雷达的需求主要看国内市场，摄像头的技术标杆则看特斯拉。
下游车企应用场景的需求结构分层
从主流车企的智能驾驶布局来看，车载光学在下游的需求结构呈现明显的梯队特征：
| 需求梯队 | 典型特征 | 代表车企 |
|---|---|---|
| 新势力堆料 | 摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达能配尽配，追求安全冗余 | 小鹏、理想、蔚来 |
| 传统车企跟随 | 同样采用多传感器融合方案，激光雷达配置数量甚至更高 | 长城、北汽、上汽 |
| 方案供应商带动 | 采用华为、Mobileye 等第三方方案，变相采购其摄像头及雷达 | 采用第三方方案的车企 |
从配置细节看，国内车企普遍采用“多传感器融合”思路：新势力代表车型通常配备10枚以上摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达，并搭载1-2颗激光雷达；部分传统车企的激光雷达配置数量可达3-4颗。与此同时，除车企自研外，华为、Mobileye 等自动驾驶方案供应商为保障整体方案完成度，也会配备对应的上游供应商，采用这些方案的车企等于变相采购了这些供应商的摄像头与雷达。
常见问题
为什么国内车企比特斯拉更依赖激光雷达？
核心差异在算法。特斯拉坚持纯视觉路线并敢于取消超声波雷达，是因为其算法积累深厚；国内车企在算法层面相对落后，需要通过激光雷达等更多传感器硬件来弥补，实现安全冗余。
车载光学的增量市场主要体现在哪里？
主要来自自动驾驶相关的新增配置，包括摄像头与雷达系统。这类光学设备在传统燃油车上并未大面积普及，随着电动车渗透率提升和自动驾驶竞争加剧，成为确定性较强的增量零部件赛道。
方案供应商在车载光学需求中扮演什么角色？
华为、Mobileye 等方案供应商为保障整体方案的完成度，会配套对应的上游光学供应商。采用这些方案的车企，虽然自身不直接采购，但实质上变相带动了摄像头、雷达等车载光学部件的需求。