抱上ADAS和无人车的大腿，智能传感器将迎来爆发？

都将是智能图像传感器的新的市场增长点。

汽车领域的发展状况

相比手机摄像头，汽车摄像头的进入壁垒更高，单价也是手机摄像头的八倍左右（车载摄像头价格在 32 美元（约合人民币 197 元）左右，夜视用车感摄像头更是高达上千美元。2016年ADAS的市场规模为105亿美元，根据 Strategy Analysis 预测，到2020 年ADAS 市场规模可达300亿美元，复合增长率可达24%。

随着ADAS市场的爆发，车用摄像头迎来了增长的风口，作为ADAS全景系统的重要组成部分，市场上主流的ADAS解决方案中，一辆车至少安装7个摄像头，按照安装的位置，分别分为：前视、后视、侧视以及车内监控四大部分。目前来看欧美国家的ADAS的市场渗透率较高，在8%左右，而中国的渗透率较低，为3%左右。且欧美各国近期都纷纷出台强制安装ADAS系统的政策，未来ADAS系统的渗透率将会逐步提高，相关机构预测到2020年全球新车ADAS系统的渗透率可达20%。

2005年-2015年，全球汽车产量由6593.4万辆增长至8967.8万辆，年均复合增速3%，预计未来仍以该速度增长，至2020年全球汽车产量可达1.04亿辆，由此预估车用摄像头的市场规模到2020年可达214.5亿美元，年均复合增速为38.6%。

ADAS系统是无人驾驶的基础，未来随着ADAS系统技术的不断成熟，无人车也将会进入爆发增长阶段。相比车感摄像头，激光雷达可以探测到更远的距离，对恶劣天气的适应性更强，因而成为无人车视觉系统的首选。根据激光雷达的激光发射器的数量不同，目前Velodyne Lidar无人车系统用激光雷达售价在7999美元-8.5万美元，未来随着激光雷达技术的不断发展，成本可进一步降低，对车感摄像头的替代效应也将凸显。

智能图像传感器是能够捕捉和分析视觉信息，代替人眼做各种测量和判断的设备，由图像传感器和视觉软件组成，前者用于捕捉图像，后者用于分析"看到"的内容。典型的图像传感器可以分为：图像采集、图像处理和运动控制三个部分。它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

根据感光器件的不同，图像传感器可以分为CCD和CMOS两种。两者都执行相同的步骤：光电转换--电荷累积--输出--转换--放大。

CCD成像仪主要由两部分构成：滤色器和像素阵列，微透镜将光线漏光到每个像素的光敏部分上，当光子通过滤色器阵列时，像素传感器开始捕获通过的光的强度，然后对光信号进行组合，统一输送到外部线路进行A/D处理。与CCD相比，CMOS是具有像素传感器阵列的集成电路，其每个像素传感器都有自己的光感传感器、信号放大器和像素选择开关。

智能传感器的实现结构主要有三种：非集成化实现、混合形式、集成化实现。按照智能化的程度，分别对应：初级、中级和高级形式。MEMS传感器是指采用微机械加工和半导体工艺制造而成的新型传感器。与传统的机械传感器相比，MEMS传感器具有体积小、重量轻、成本低、功耗低、可靠性高、适于批量化生产、易于集成和实现智能化等特点。从集成化的角度来说，MEMS传感器是智能传感器的未来。

目前最常见的智能图像传感器组件便是摄像头，已普遍应用于手机和可穿戴设备等消费电子，目前手机、平板电脑市场趋于饱和，未来无人驾驶、车联网、AR、VR、无人机等新兴智能领域将会成为智能图像传感器的新增需求点。在这些领域的主流传感器组件分别是：摄像头、毫米波雷达、激光雷达。其中激光雷达在探测距离、探测精准度、天气适应性和夜视功能方面具有极大的优势，将会成为未来高端成像设备的主流。

激光雷达的成像原理可简单概括为：激光雷达的发射模块发射出一束具有一定功率的激光束或者是光脉冲，然后经散射镜将光线散射出去，打到待探测目标面上；反射回来的信号由激光雷达的接收模块接收，经过内部的信号处理，结合强度像和距离像的融合，经显示设备输出待测目标的三维图像。

与相机图像不同，激光雷达可通过测量光线的飞行时间，测量物体距离。除此之外，相机的数据源单一，不可靠，虽具有完全360°的覆盖范围，但很容易被迎面而来的光线、黄昏或阴影中看不到东西所遮挡，无法区分远处的重要场景。以车用传感器为例，分别对比摄像头、毫米波雷达、激光雷达，三者之间的区别如下图所示：

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