中国智能驾驶行业产业进程不断推进，国内企业加速布局

计算机视觉技术在智能驾驶领域的应用主要通过ADAS的视觉子系统来实现。ADAS即高级辅助驾驶系统，主要分为感知层、决策层和执行层。感知层由车载雷达和摄像头组成，用于采集汽车周围环境数据，特别是通过视觉技术实现信息的采集。决策层主要是通过深度学习算法，进行物体识别、路线辨识并结合地图数据做出相应决策行为。最后由执行层进行电子制动、电子转向等车辆操作。

感知层的视觉技术基本原理：首先通过车载摄像头进行障碍物探测识别、车道探测和交通标志探测，感光芯片将拍摄到的图像用数字形式记录并发送给ADAS的决策层，根据采集到的信息来进行路况分析，提供决策信息。

需求端：随智能驾驶不断普及，到2025年算法市场规模有望近百亿

ADAS各层级设备及功能

资料来源：公开资料整理

对于车载摄像头，根据相关预测，L1/L2级别（部分自动化）单车使用3颗，L3级别（有条件自动化）单车使用6颗，L4级别单车（高度自动化）使用10颗。

据发改委和工信部规划，到2020年智能新车占比至少30%，预计2020年我国汽车产量为3300万辆，则智能新车有990万辆。按照每辆智能汽车安装4个摄像头计算（L1/L2级别仍占多数），总需求量将达到3960万个。假设每个智能汽车摄像头单价在300/600/900（参考国外相关产品价格），则到2020年智能汽车摄像头市场的总规模有望达到118.8/237.6/356.4亿元。如果假设算法价值量在整个摄像头中占据20%，则相关的算法市场的规模分别为23.76/47.52/71.28亿元。

2020年智能汽车摄像头算法市场的规模测算

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参照上述方法，假设到2025年智能新车占比50%，每辆智能汽车安装6个摄像头计算，则可以计算出到2025年的市场规模有望达到34.24/85.6/205.44亿元。2020-2025年的复合增速有望达到7.58%/12.5%/23.58%。

2025年智能汽车摄像头算法市场的规模测算

资料来源：公开资料整理