视觉传感器，又称车载摄像头，是将物体通过镜片产生光学图像投射在 CMOS 光电传感器上，经过模数转换后变为数字信号，再由 DSP 将信号处理成特定格式的图像在显示屏上显示。自动驾驶汽车安装的车载摄像头主要为单目摄像头、双目摄像头和三目摄像头。

①单目摄像头：通过摄像头拍摄的平面图像来感知和判断周边环境，识别车辆、路标、行人等固定物体和移动物体，是目前汽车摄像头的主流解决方案，其依靠复杂算法进行测距，准确度低；

②双目摄像头：通过模仿人眼的功能实现对物体距离和大小的感知，进而感知周边环境，可通过视差和立体匹配计算精准测距；

③三目摄像头：通过三个摄像头覆盖不同范围的场景，解决了摄像头无法切换焦距的问题，相比于单目摄像头和双目摄像头，其拥有更好的视野广度和精度。三目摄像头由于计算量大，对芯片的数据处理能力要求高，目前成本相对较高。

单目摄像头的优点在于探测信息丰富，观测距离远，其缺点在于探测易受环境影响。在单目摄像头领域，单目摄像头的技术核心在于视觉处理芯片，芯片技术壁垒高，主要掌握在 Mobileye、索尼、三星等公司手中。Mobileye 占据约 80%的市场份额，处于垄断地位。Mobileye 已成为沃尔沃、大众、奥迪、现代、宝马、日产等大型汽车主机厂单目摄像头的供应商。

Mobileye 将视觉芯片命名为 EyeQ1-5，EyeQ5 于 2017 年推出，其计算性能是前身 EyeQ4 的 8 倍，每秒可处理 2.5 万亿次操作。国内车载摄像头公司开始积极布局单目摄像头领域，部分零部件已实现量产，但系统集成配套产品仍处于研发进程。

下图是特斯拉Autopilot上搭载的摄像头情况。

特斯拉自 2016 年起自研芯片，2019 年实现 FSD 芯片量产，算力达到 144TOPS，约为英伟达 Xavier 的 5 倍，也是其第三代智能驾驶系统 AutoPilot 3.0 的核心卖点。

车载摄像头之单目、双目摄和三目摄像头

目前 L2 级自动驾驶在主流车企中高端车型中已规模应用，L3 在未来 5 年内也将迎来快速发展。高级别的自动驾驶需要更高的信号传输效率，整车电子架构必须调整，从传统的分立控制向集中的域控制转变，最终形成“车-云计算”的云端互通模式。