而为了识别更大范围内的物体，车载摄像头对探测角度和范围有更高的要求，环视和后视一般采用 135 度以上的广角镜头，前视摄像头镜头范围为 40-70 度。因此，车载摄像头具有较高的技术壁垒，相应的价值量也更高。
（二）行业迎高速扩张，未来五年市场规模达 270 亿美元
车载摄像头覆盖率较低，市场潜力巨大。要完全实现自动驾驶，汽车必须配置五类摄像头，单车摄像头配置数量至少为 6 个。据 Yole 数据，全球平均每辆汽车搭载摄像头数量将由2018 年的 1.7 颗增加至 2023 年的 3 颗，且随着自动驾驶的升级，这一数量将进一步增加。
随着车载摄像头技术的成熟，车载摄像头的价格也持续走低，据 ICVTank 数据，2020 年车载摄像头价格预计为 145 元，未来这一价格有望进一步下降，并将进一步推动车载摄像头覆盖率和单车配置数量提升。
单车配置数量增加，车载摄像头需求持续增长。车载摄像头单车配置数量的增加有力助推了车载摄像头的市场需求。据中商产业研究院数据，全球车载摄像头出货量由 2016 年的 0.7亿颗增长到 2019 年的 1.2 亿颗，预计 2021 年全球车载摄像头出货量为 1.4 亿颗。
我们预计中国车载摄像头出货量 2021 年将超过 5000 万颗，到 2025 年将增长至约 1.9 亿颗，市场发展潜力巨大。
车载摄像头行业规模持续扩张，市场发展空间广阔。随着自动驾驶的发展和普及，车载摄像头市场有望实现高速扩张。根据 ICVTank 数据，自 2015 年后，全球和中国车载摄像头行业均实现了较大幅度增长，且未来这一增长态势将进一步持续。
预计到 2025 年，全球车载摄像头行业规模将达 270 亿美元，中国车载摄像头行业市场规模将达 230 亿元。未来，随着自动驾驶的普及以及技术的成熟，车载摄像头行业将迎来高速扩张的时代。
（三）国外龙头优势显著，国内企业加速崛起
车载摄像头的产业链包括核心元件、模组封装与系统集成、软件算法与解决方案。核心元件主要包括镜头组、CMOS 图像传感器、光学镜头、滤光片、音速马达以及数字信号处理芯片（DSP）等。
模组及系统集成是将各元件集成为摄像头硬件。在整个车载摄像头硬件中， CMOS 图像传感器为核心组件，成本占比达 50%，模组封装、光学镜头成本占比分别为 25%、 14%。
车载摄像头的软件主要依赖其内部芯片以及基于芯片的视觉系统自动驾驶算法。车载摄像头的算法主要依靠计算机视觉(Computer Vision)与深度学习。计算机视觉的具体步骤包括图像输入、预处理、特征提取、特征分类、匹配以及完成识别。深度学习模拟人类思考的神经网络，极大地简化了感知过程，可实现输入图片-输出结果的跨越。
考虑到深度学习在事后反查原因方面的局限，在深度学习中还要加入理性决策部分，并且分区块设计。受限于车端平台的缺乏，深度学习尚未产品化，但随着算法模型以及算法种类的进一步开发，在可预期的未来，深度学习有望进一步普及推广。
车载摄像头镜头组市场，国内的舜宇光学领先优势明显。舜宇光学的车载摄像头镜头出货量为全球第一，根据前瞻产业研究院整理数据显示，2019 年舜宇光学的市场占有率达到 34%，其后的厂商以依次为韩国的 Sekonix、kantatsu 和日本的 fujifilm，行业前四大公司市场占有率CR4 达到 78%。舜宇光学作为全球领先的国内镜头厂商，于 2004 年进入车载镜头领域，在 2012年时其出货量已稳居全球第一位，成为行业领导者。
