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1、 电子行业专题研究 车载CIS报告：高端市场供需错配，国产替代加速崛起 2025 年 04 月 17 日 【投资要点】【投资要点】智驾渗透加速智驾渗透加速，CISCIS 市场加速扩容：市场加速扩容：当前智能驾驶正经历从 L2 级功能向 L3 级系统的关键迭代阶段（L2 目前渗透率达 40%）。伴随身智能化需求的深度渗透，传感器配置规模显著提升，传统车型 2-3 颗的基础方案已进化至主流车型十颗以上的多传感融合架构，以头部厂商为例，华为 ADS 3.3 采用 11 颗摄像头配置（前视双目 800 万像素方案）。此类技术演进推动车载CIS芯片在像素规格与配置数量上的双重升级需求持续强化。技术市场双

2、轮驱动技术市场双轮驱动，CISCIS 芯片增量可期芯片增量可期：当前 CIS 处于车载摄像头核心环节。高像素、HDR（高动态范围成像）与 LFM（LED 闪烁抑制）的产业化渗透加速，快速驱动 CIS 芯片进行产业升级。目前全球 CIS 芯片领域呈现高度集中特征，其中安森美、韦尔股份和索尼三大厂商在车载 CIS 芯片领域领先。需求侧伴随智能驾驶多摄配置普及及高端化趋势，目前全球 CIS 芯片销售额远高于出货量，其中车载 CIS 芯片市场需求增长迅速。2025 车载 CIS 市场规模将达到 33.32 亿美元,2027年将达到 48.58 亿美元，空间提升潜力大。国产技术加速突破，高端替代空间明确

3、国产技术加速突破，高端替代空间明确：目前国内头部车载 CIS 芯片厂商韦尔股份与头部车企客户的大规模订单形成了产能绑定。海外厂商虽可部分缓解国内供应压力，但其高成本壁垒与较长的交付周期为本土CIS厂商创造了差异化竞争窗口，国产替代进程迎来加速机遇期。伴随着近几年格科微和思特威智能驾驶方案迭代（像素量产突破 8M规格及高端技术渗透），本土厂商全球 CIS 市占率有望大幅提升。【配置建议】【配置建议】推荐关注国产车载CIS芯片相关厂商在国产化替代趋势下的投资机会，重点包括：高像素CIS、HDR与LFM技术升级、车规级认证突破等方向，建议关注韦尔股份、格科微、思特威和晶方科技等标的。【风险提示】【风

4、险提示】智能驾驶渗透率不及预期：智能驾驶技术在中低端车型的应用进展缓慢，影响 CIS 产品的市场拓展和规模化效应。下游终端出货不及预期：汽车市场需求疲软或供应链受阻，导致智能驾驶 CIS 需求下降，影响行业增长。市场竞争加剧风险：行业玩家增多，产品同质化加剧，价格竞争激烈，影响企业盈利能力。行业景气不及预期：宏观经济波动或汽车行业景气度下滑，影响智能驾驶 CIS 的市场需求和增长速度。政策风险：各国对智能驾驶监管政策调整，可能影响自动驾驶技术的落地节奏，进而影响 CIS 市场需求。强于大市强于大市（维持）东方财富证券研究所东方财富证券研究所 证券分析师：李双亮 证书编号：S1160524100

5、007 相对指数表现相对指数表现 相关研究相关研究 光刻机行业深度报告：自主可控攻坚正当时，产业链迎突破黄金期-10.02%5.24%20.51%35.77%51.04%66.30%4/176/178/1710/1712/172/174/17电子 沪深300 挖掘价值挖掘价值 投资成长投资成长 行业研究/电子/证券研究报告 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 2 电子行业专题电子行业专题研究研究 正文目录正文目录 1.1.CISCIS 发展迅速，引领智驾新时代发展迅速，引领智驾新时代.5 1.1.1.1.智驾智驾 CISCIS：高阶渗透引擎：高阶渗透引擎.5 1.1.1.

6、CIS 赋能车身感知，智驾精度升级.8 1.1.2.CIS 驱动泊车进化，环视升级加速.9 1.1.3.CIS 赋能座舱内监测，驾舱安全进阶.10 1.2.1.2.CIS CIS 发展历程：主导智能驾驶新纪元发展历程：主导智能驾驶新纪元.11 1.3.1.3.中美欧车规政策：智驾新规驱动中美欧车规政策：智驾新规驱动 CIS CIS 升级升级.11 1.1.4.4.CISCIS 加速渗透市场，智能车载腾飞加速渗透市场，智能车载腾飞.12 1.5.1.5.智能驾驶代表公司分析智能驾驶代表公司分析.17 1.5.1.CIS 加持 Autopilot HW，特斯拉智能驾驶进化.17 1.5.2.华为乾

7、崑智驾 ADS 3.3 高阶智驾系统.19 1.5.3.比亚迪“天神之眼”&其他：分级策略明确，高端技术迎头赶上.21 2.2.全球智驾全球智驾 CISCIS 技术创新路线与竞争格局技术创新路线与竞争格局.23 2.1.2.1.C CISIS 和智能驾驶产业链分层，价值链重塑和智能驾驶产业链分层，价值链重塑.23 2.2.2.2.CISCIS 架构升级，光学感知跃迁架构升级，光学感知跃迁.24 2.3.2.3.国际主流车载国际主流车载 CISCIS 厂商技术布局厂商技术布局.29 2.3.1.安森美：并购驱动技术领先，产品多元化引领行业.29 2.3.2.索尼：技术革新驱动，高像素领先行业.3

8、2 3.3.国产替代机遇与未来产业生态构建国产替代机遇与未来产业生态构建.34 3.1.3.1.韦尔股份：韦尔股份：豪威技术整合，高像素与车规优势共驱行业升级豪威技术整合，高像素与车规优势共驱行业升级.34 3.1.1.CIS 龙头崛起，韦尔引领智驾.34 3.1.2.CIS 前沿技术突破，智驾感知全面升级.35 3.1.3.CIS 车载升级引领行业，高像素驱动智驾跃升.37 3.2.3.2.思特威：汽车智能化驱动车载思特威：汽车智能化驱动车载 CISCIS 持续成长持续成长.38 3.3.3.3.格科微：核心技术国际领先，格科微：核心技术国际领先，CISCIS 领域稳步发展领域稳步发展.41

9、 3.2.3.2.晶方科技：晶方科技：CISCIS 国产封测领先，车载产品布局健全国产封测领先，车载产品布局健全.43 4.4.投资建议投资建议.44 5.5.风险提示风险提示.45 图表目录图表目录 图表图表 1 1：自动驾驶的六个等级：自动驾驶的六个等级.5 图表图表 2 2：城市：城市 NOANOA 图像效果图像效果.6 图表图表 3 3：车载摄像头基本结构构成：车载摄像头基本结构构成.6 图表图表 4 4：车载：车载 CISCIS 摄像头分布情况摄像头分布情况.7 图表图表 5 5：车载摄像头主要：车载摄像头主要应用场景分析应用场景分析.7 图表图表 6 6：侧前：侧前/后视摄像头监控

10、范围后视摄像头监控范围.9 图表图表 7 7：车载侧视：车载侧视&后视摄像头后视摄像头.9 图表图表 8 8：泊车场景模拟泊车场景模拟.9 图表图表 9 9：CMSCMS 后视摄像头后视摄像头.10 图表图表 1010：DMSDMS 摄像头安装位置示意图摄像头安装位置示意图.11 图表图表 1111：舱内：舱内乘员监测（乘员监测（OMSOMS）示意图）示意图.11 图表图表 1212：CCDCCD 与与 CISCIS 性能对比性能对比.11 图表图表 1313：CISCIS 示意图示意图.12 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 3 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表

11、图表 1414：C C-NCAPNCAP 测试流程测试流程.12 图表图表 1515：全球汽车总销量：全球汽车总销量.12 图表图表 1616：中国汽车总销量及预测：中国汽车总销量及预测.12 图表图表 1717：全球车载摄像全球车载摄像头平均搭载量测算（头平均搭载量测算（20242024 年年 1 1-1010 月）月）.13 图表图表 1818：全球汽车自动驾驶渗透率预估全球汽车自动驾驶渗透率预估.13 图表图表 1919：全球汽车市场主流车型摄像头数量全球汽车市场主流车型摄像头数量.14 图表图表 2020：全球汽车市场主流车型摄像成本结构全球汽车市场主流车型摄像成本结构.15 图表图表

12、 2121：全球全球 CISCIS 出货量及销售额出货量及销售额.15 图表图表 2222：全球：全球 CISCIS 市场市场.16 图表图表 2323：全球：全球车载车载 CISCIS 市市场场.16 图表图表 2424：国内国内 CISCIS 公司营收对比公司营收对比.16 图表图表 2525：特斯拉：特斯拉 AutopilotAutopilot 效果图效果图.17 图表图表 2626：特斯拉智能驾驶芯片特斯拉智能驾驶芯片 HW 1.0HW 1.0.17 图表图表 2727：特斯拉特斯拉 Autopilot 2.0Autopilot 2.0 效果图效果图.18 图表图表 2828：特斯拉：

13、特斯拉 Autopilot 3.0Autopilot 3.0 效果图效果图.19 图表图表 2929：特斯拉：特斯拉 HW 3.0HW 3.0 与与 HW 4.0HW 4.0 硬件对比硬件对比.19 图表图表 3030：Autopilot HW4.0Autopilot HW4.0 对比对比 3.03.0 像素提升大像素提升大.19 图表图表 3131：比华为乾崑智驾：比华为乾崑智驾 ADSADS 2.0 NOA 2.0 NOA 技术示意图技术示意图.20 图表图表 3232：华为：华为 ADS 3.3ADS 3.3 发布会发布会.20 图表图表 3333：华为：华为 ADS 3.3 ADS 3

14、.3 的的 VPD VPD 泊车代驾能力泊车代驾能力.20 图表图表 3434：华为：华为 20252025 问界问界 M9M9 发布会发布会.21 图表图表 3535：华为：华为 20252025 问界使用问界使用 ADS 3.3ADS 3.3.21 图表图表 3636：比亚迪天神之眼硬件图：比亚迪天神之眼硬件图.21 图表图表 3737：比亚迪搭载“天神之眼”匹配车型：比亚迪搭载“天神之眼”匹配车型.21 图表图表 3838：比亚迪天神之眼：比亚迪天神之眼 CISCIS.22 图表图表 3939：比亚迪天神之眼性能对比比亚迪天神之眼性能对比.22 图表图表 4040：主流智能驾驶系统性能对

15、比主流智能驾驶系统性能对比.22 图表图表 4141：车载摄像：车载摄像头（头（CISCIS）产业链结构图）产业链结构图.24 图表图表 4242：CIS(CMOSCIS(CMOS 图像传感图像传感)器示意图器示意图.25 图表图表 4343：模数转换原理图：模数转换原理图.25 图表图表 4444：CMOSCMOS 构成构成.25 图表图表 4545：CMOSCMOS 原理图原理图.25 图表图表 4646：BSIBSI 和和 FSIFSI 结构对比结构对比.26 图表图表 4747：BSIBSI 推推动了堆栈式（动了堆栈式（StackStack）的发展）的发展.26 图表图表 4848：C

16、ISCIS 核心技术指标核心技术指标.27 图表图表 4949：全局快门和卷帘快门原理：全局快门和卷帘快门原理.27 图表图表 5050：全局快门：全局快门和卷帘快门像素行对比和卷帘快门像素行对比.27 图表图表 5151：CISCIS 商业模式分类商业模式分类.28 图表图表 5252：全局快门和卷帘快门原理：全局快门和卷帘快门原理.28 图表图表 5353：全局快门：全局快门和卷帘快门像素行对比和卷帘快门像素行对比.28 图表图表 5454：全球全球 CISCIS 各公司市场份额各公司市场份额.29 图表图表 5555：20222022 年全球年全球车载车载 CISCIS 供应商市场份额供

17、应商市场份额.29 图表图表 5656：安森美：安森美 CISCIS 结构结构.29 图表图表 5757：安森美收购多家现代传感器的发明者：安森美收购多家现代传感器的发明者.30 图表图表 5858：安森美感知示意图：安森美感知示意图.31 图表图表 5959：安森美制造和供应：安森美制造和供应链链.31 图表图表 6060：安森美全局快门传感器：安森美全局快门传感器.31 图表图表 6161：安森美卷帘快门传感器：安森美卷帘快门传感器.32 图表图表 6262：索尼：索尼 17421742 万像素车载万像素车载 CISCIS 芯片芯片 IMX735IMX735 效果图效果图.32 图表图表

18、6363：索尼：索尼 17421742 万像素车载万像素车载 CISCIS 芯片芯片 IMX735IMX735 图像数据效果图像数据效果.33 图表图表 6464：20192019-2024Q32024Q3 韦尔股份营收与归母净利润韦尔股份营收与归母净利润.34 图表图表 6565：韦尔股份：韦尔股份 20242024 年上半年主营业务收入构成年上半年主营业务收入构成.34 图表图表 6666：韦尔股份感知产品示意图：韦尔股份感知产品示意图.35 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 4 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表图表 6767：韦尔股份制造和供应链：韦尔股份制

19、造和供应链.35 图表图表 6868：NyxelNyxel效果对比图效果对比图.36 图表图表 6969：豪微：豪微 OX03C10OX03C10 使用使用 HDRHDR 技术技术.36 图表图表 7070：HDRHDR 技术效果技术效果.36 图表图表 7171：豪威：豪威 OV2775OV2775 使用使用 OmniBSIOmniBSI-2 2 技术技术.36 图表图表 7272：OmniBSIOmniBSI-2 2 技术车用效果技术车用效果.36 图表图表 7373：OX08B4COX08B4C 结构原理图结构原理图.37 图表图表 7474：OX08OX08B4CB4C 外观图外观图.

20、37 图表图表 7575：OX08D10OX08D10 结构原理图结构原理图.38 图表图表 7676：OX08D10OX08D10 外观图外观图.38 图表图表 7777：AECAEC-Q Q 系系列认证流程列认证流程.38 图表图表 7878：ISO26262ISO26262 将安全目标将安全目标 5 5 级分级级分级.38 图表图表 7979：20192019-2024Q132024Q13 思特威营收与归母净利润思特威营收与归母净利润.39 图表图表 8080：思特威：思特威 20242024 年上半年主营业务收入构成年上半年主营业务收入构成.39 图表图表 8181：思特威：思特威 C

21、IS HDRCIS HDR 技术效果技术效果.39 图表图表 8282：思特威：思特威 AT AT SeriesSeries 效果效果.39 图表图表 8383：思特威：思特威 AT SeriesAT Series 效果效果.40 图表图表 8484：思特威：思特威 CISCIS 产品产品 SC850ATSC850AT 参数参数.40 图表图表 8585：思特威：思特威 SC850AT SC850AT：IS0 26262:2018 ASIL D IS0 26262:2018 ASIL D 证书证书.41 图表图表 8686：20192019-2024Q132024Q13 格科微营收与归母净利润

22、格科微营收与归母净利润.41 图表图表 8787：格科微：格科微 CISCIS 技术领先技术领先.42 图表图表 8888：格科微：格科微 4K CIS4K CIS：GC8613GC8613.42 图表图表 8989：GC8613 HDR OFFGC8613 HDR OFF（左）、传统（左）、传统 HDRHDR（中）、（中）、DAG HDRDAG HDR（右）成像对比（右）成像对比42 图表图表 9090：GC8613GC8613 与同规格友商产品动态范围对比与同规格友商产品动态范围对比.43 图表图表 9191：GC8613GC8613 低光照低光照(0.5lux(0.5lux-1lux)1

23、lux)成像效果成像效果.43 图表图表 9292：20192019-2024Q132024Q13 晶方科技营收与归母净利晶方科技营收与归母净利.43 图表图表 9393：晶方科技：晶方科技 20242024 年上半年主营业务收入构成年上半年主营业务收入构成.43 图表图表 9494：晶方科技：晶方科技 CISCIS 封装应用效果封装应用效果.44 图表图表 9595：晶方科技：晶方科技 CISCIS 封装产品封装产品.44 图表图表 9696：晶方科技传统前、后道工艺：晶方科技传统前、后道工艺.44 图表图表 9797：晶方科技：晶方科技业界先进的中道业界先进的中道 TSVTSV 工艺量产线

24、工艺量产线.44 图表图表 9898：主要关注标的估值比较表（截至：主要关注标的估值比较表（截至 20252025 年年 4 4 月月 1010 日）日）.44 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 5 电子行业专题电子行业专题研究研究 1 1.CISCIS 发展迅速，发展迅速，引领智驾新时代引领智驾新时代 1 1.1.1.智驾智驾 CISCIS：高阶渗透引擎：高阶渗透引擎 SAE（Society of Automotive Engineers 美国汽车工程师协会）定义的自动驾驶六级标准（L0-L5），是对汽车智能化程度的体系化界定，清晰勾勒出从“完全人工驾驶”到“全场景无

25、人驾驶”的技术演进脉络。目前市场车辆主目前市场车辆主要集中在要集中在L2+L2+（L2L2和和L3L3目前目前合计合计约约47%47%）。当前L2级辅助驾驶已实现车道居中、自动跟车等基础功能，而 L2+作为向高阶驾驶的过渡阶段，在 L2 基础上增加了动态路径规划、复杂场景决策等能力。基于 L2+技术底座，导入两大核心应用场景：城市 NOA（自动辅助导航驾驶）与高速 NOA，形成向更高级别功能落地的具体承载。在 L2-L3 级辅助驾驶场景中，车辆需实现车道线识别、行人检测等基础功能；进入 L4-L5 高阶自动驾驶阶段，更依赖多摄像头融合方案，完成 360 度无死角环境建模，以支撑复杂场景下的驾驶

26、决策。据集微咨询分析，2025 年中国L0、L1、L2、L3、L4 和 L5 级别的车辆预计比例分别为 37%、15%、40%、7%和1%，到 2030 年，这一比例将变为 15%、10%、45%、20%和 10%。图表图表 1 1：自动驾驶的六个等级：自动驾驶的六个等级 资料来源：头部财经，东方财富证券研究所 NOA（Navigate on Autopilot）作为自动辅助导航驾驶核心功能。高速高速 NOANOA依赖车辆 GPS 定位、雷达及摄像头传感器数据，结合高精地图实现路径规划与实时路况解析；城市城市 NOANOA 因需处理复杂交通标志标线、行人交互等要素，对地图精度与算法能力提出更高

27、要求。城市 NOA 定位 ADAS 向完全自动驾驶的过渡阶段，既是辅助导航驾驶的技术制高点，亦构成无人驾驶的核心准入门槛。用户设定目的地后，车辆可实现全流程自动化行驶，涵盖变道超车、交通灯识别及行人礼让等操作。尽管城市NOA 技术难度显著高于高速场景，且仍需驾驶员实时监督以应对紧急接管需求，但鉴于高速 NOA 尚未达 L3 级标准，城市 NOA 已成为行业技术攻坚焦点。当前 NOA 正驱动智能驾驶竞争进入新阶段，车企加速推进城市车企加速推进城市 NOANOA 量产落量产落地，有效拉动地，有效拉动 CISCIS、大算力芯片等上游产业链需求爆发、大算力芯片等上游产业链需求爆发。敬请阅读本报告正文后

28、各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 6 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表图表 2 2：城市城市 NOANOA 图像图像效果效果 资料来源：森云智能官网，东方财富证券研究所 作为实现智能驾驶以及 NOA 的核心部件，车载摄像头是核心感知层的关键硬件载体，是安装于汽车内部或外部的核心感知传感器。其依托镜头与 CIS 的技术耦合，实现图像信息的实时捕捉功能，主要用于监测车辆内外环境状态，为驾驶员安全驾驶提供环境感知层面的辅助支撑。从硬件架构拆解，车载摄像头模组由光学镜头、图像传感器 CIS、图像信号处理器 ISP、串行器及连接器等核心元器件构成，各组件协同运行智能驾驶的图像采集、传输及处理环

29、节。图表图表 3 3：车载摄像头基本结构构成：车载摄像头基本结构构成 资料来源：汽车之家，焉知产研，东方财富证券研究所 CIS（互补金属氧化物半导体图像传感器）是一种将光学影像转换为数字信号的半导体器件，具有高集成度、低功耗和快速数据处理能力等特点，广泛应用于消费电子、安防监控及智能驾驶等领域。其工作原理基于互补金属氧化物半导体技术，通过感光单元阵列捕获光线并转化为电信号，经模数转换后输出数字图像数据。CIS 技术的发展推动了智能驾驶感知系统的升级，成为实现环境识别与决策的核心组件。敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 7 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表图表 4 4

30、：车载：车载 CISCIS 摄像头分布情况摄像头分布情况 资料来源：智能汽车俱乐部，东方财富证券研究所 在智能驾驶领域，CIS 的应用主要体现在舱内外应用两个方面。其中舱外应用包括泊车辅助、行车辅助、电子流媒体视觉系统（CMS）、行车记录仪（DVR）等；舱内应用包括乘客状态监测系统（OMS）、驾驶员注意力监测系统（DMS）等。图表图表 5 5：车载摄像头主要应用场景分析车载摄像头主要应用场景分析 资料来源：汽车之家，焉知产研，东方财富证券研究所 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 8 电子行业专题电子行业专题研究研究 1.1.1.CIS 赋能车身感知，智驾精度升级 前视前

31、视 ADASADAS 感知感知:在智能驾驶感知体系中，CIS 作为核心车载感知组件，承担环境信息实时采集与结构化处理职能，通过多维度视觉感知技术为决策系统提供高精度数据。前视感知架构有两种主流路径：前视式一体机方案整合图像采集与预处理单元，实现基础 ADAS 功能本地化处理；独立式摄像头+域控制器方案采用模块化设计，依托智驾域控制器完成数据融合与决策。前视摄像头系统通常搭载200万至800万像素级 CIS 芯片，采用风挡内嵌式布局，依光学模组配置分三种技术路线：单目方案用于入门级车型，双目方案在中高端车型普及率较高，三目方案需搭配高性能域控制器实现复杂场景解析。图表图表 6 6：车载前视摄像头

32、类型分类：车载前视摄像头类型分类 资料来源：汽车之家，焉知产研，东方财富证券研究所 侧视侧视 ADASADAS 感知感知:在高阶智能驾驶感知方案中，侧视摄像头搭载的 CIS 与角毫米波雷达协同负责侧前、侧后方目标监测，实现盲点监测等核心功能。侧前视摄像头视场探测超 80m，装于 B 或外后视镜区域，用于交通标志识别等；侧后视同视场角、探测 100m，装于前翼子板，侧重变道等场景侧后方监控。后视后视 ADASADAS 感知感知:后视 ADAS 感知为行车辅助摄像头。该摄像头通过与侧视、前视摄像头形成协同架构，共同构建起覆盖 36 度的中长距离行车视觉感知网络。后视摄像头凭借 100 度到 120

33、 度的视场角、50 米到 80 米的探测距离，通过尾箱或后挡风玻璃的安装布局，有效填补侧后视摄像头于车辆正后方的视觉感知盲区。另外在倒车场景中承担影像捕捉功能，辅助驾驶员获取车尾区域画面。敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 9 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表图表 6 6：侧前：侧前/后视摄像头监控范围后视摄像头监控范围 图表图表 7 7：车载侧视车载侧视&后视后视摄像头摄像头 资料来源：汽车之家，东方财富证券研究所 资料来源：特斯拉官网，TRUCKID,东方财富证券研究所 1.1.2.CIS 驱动泊车进化，环视升级加速 泊车泊车&倒车后视倒车后视 ADAS ADA

34、S：初始倒车影像功能通过车尾广角摄像头（RVC）实现，其水平视场角（H-FOV）120 度到 140 度、垂直视场角（V-FOV）130 度、分辨率 1MP-3MP，CIS 凭借高性能确保广角清晰成像，当前主要应用于部分低端车型，未来随技术迭代存在被环视摄像头替代趋势，CIS 小型化与高灵敏度为重要驱动力。汽车视觉泊车辅助正升级至 360 度全景环视 ADAS，通过 4 颗采用鱼眼镜头的环视摄像头（SVC）拼接局部图像生成鸟瞰图，该类摄像头水平视场角（H-FOV）170 度、垂直视场角（V-FOV）140 度、分辨率 1MP-3MP，除成像外可识别近距离车道线、探测目标并传输感知信息实现预警功

35、能。图表图表 8 8：泊车场景模拟泊车场景模拟 资料来源：亚马逊，东方财富证券研究所 行车记录仪行车记录仪:作为车载影像记录装置，兼具场景记录与安全取证功能：一方面满足用户行车风景记录需求，另一方面通过前风挡摄像头采集事故视频提供执法证据。硬件设计以实用化为导向，采用约 2.8mm 小焦距镜头兼顾远近景成像，视频显示端常与内后视镜集成。ADAS 功能层面，当前主要依托单摄像头实现车道偏离警示与碰撞预警。电子外后视镜电子外后视镜(CMS):(CMS):作为智能驾驶感知体系的重要创新，通过摄像头与显示屏组合装置替代传统外后视镜。其核心功能包括：外部摄像头采集车辆侧后方影像并传输至座舱 敬请阅读本报

36、告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 10 电子行业专题电子行业专题研究研究 显示屏（常布置于 A 柱或门板区域）实现实时路况显示；同步集成盲区监测、障碍物提示等感知功能，强化行车安全维度。硬件方面，CMS 对摄像头性能提出严苛要求：分辨率2MP 以保障图像清晰度，动态范围120dB 应对复杂光照环境，集成加热除霜功能适应极端天气，视频传输帧率60fps 确保实时性。图表图表 1212：行车记录仪摄像头：行车记录仪摄像头 图表图表 9 9：CMSCMS 后视摄像头后视摄像头 资料来源：Dealmoon 导购资讯平台，东方财富证券研究所 资料来源：勘帝德科技官网，东方财富证券研究所 1.

37、1.3.CIS 赋能座舱内监测，驾舱安全进阶 驾驶员状态监测（驾驶员状态监测（DMSDMS）：作为智能座舱主动安全防御体系的核心模块，基于视觉的 DMS 系统通过驾驶员正前方部署的摄像头阵列实现生理特征监测。CIS 在此类摄像头中至关重要，其高性能 CIS 不仅承担着眼部、眼球、面部等关键特征的精准捕捉任务，更通过全局曝光技术确保运动物体的清晰成像。技术参数方面，DMS 摄像头采用的 1MP-5MP 分辨率、40 度到 70 度视场角等指标，均依赖 CIS 的像素密度与光学设计实现。近红外（IR）模式下，CIS 的高灵敏度特性突破昼夜光照限制。舱内乘员监测（舱内乘员监测（OMSOMS）：基于视

38、觉的 OMS 系统通过分布式摄像头阵列构建座舱数字化交互场景，其中 CIS 作为核心感知器件发挥多维价值。RGB-IR（Red,Green,Blue-Infrared彩色和红外）双模式摄像头的实现，依赖 CIS 同步处理彩色与红外信号的能力：RGB 模式下,CIS 的高动态范围（HDR）特性保障复杂光照环境下的图像质量；IR 模式中,CIS 的近红外敏感特性提升暗光环境下的面部识别精度。硬件参数方面，2MP-5MP 分辨率与120视场角的配置,均需 CIS 通过像素架构优化与光学设计协同实现。敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 11 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表

39、图表 1010：DMSDMS 摄像头安装位置示意图摄像头安装位置示意图 图表图表 1111：舱内乘员监测（舱内乘员监测（OMSOMS）示意图示意图 资料来源：汽车之家，焉知产研，东方财富证券研究所 资料来源：Yeslak 销售网站，东方财富证券研究所 1 1.2.2.CIS CIS 发展历程：发展历程：主导智能驾驶新纪元主导智能驾驶新纪元 CCD CCD 主导与主导与 CIS CIS 技术萌芽技术萌芽（2020 世纪世纪 70 70 年代年代-9090 年代年代）：1970 年，CCD（电荷耦合器件）图像传感器发明，凭借高量子效率和灵敏度成为主流，广泛应用于数码相机、摄像机等领域。20 世纪

40、90 年代后，CMOS（互补金属氧化物半导体）技术逐渐成熟，其低功耗、低成本和高集成度的优势开始显现，逐渐成为新的主流。CISCIS 替代替代 CCDCCD，智能驾驶应用起步（，智能驾驶应用起步（2121 世纪初世纪初-20102010 年代）年代）：随着消费电子的需求爆发，CIS 凭借成本优势逐步取代 CCD，安森美、索尼和三星等厂商主导海外市场。2000 年后，ADAS（高级驾驶辅助系统）兴起，CIS 开始用于倒车影像、车道偏离预警等功能,例如 2015 年特斯拉 Autopilot 采用 CIS 实现半自动驾驶。图表图表 1212：CCDCCD 与与 CISCIS 性能性能对比对比 资料

41、来源：华经产业研究院，东方财富证券研究所 CIS CIS 在智能驾驶领域的爆发式增长（在智能驾驶领域的爆发式增长（20202020 年至年至今今）L4/L5 级自动驾驶要求车辆搭载 8-11 颗摄像头，CIS 需满足高动态范围（HDR）、LED 闪烁抑制等功能。蔚来、理想等车型已采用 800 万像素 CIS，探测距离提升 120 万像素的 3 倍。其次韦尔股份、思特威等企业通过技术突破切入车载市场，产品覆盖 ADAS、舱内监控等场景，打破国外厂商的垄断。1 1.3.3.中美欧中美欧车规车规政策政策：智驾新规驱动：智驾新规驱动 CIS CIS 升级升级 目前全球范围内针对智能驾驶目前全球范围内针

42、对智能驾驶 L3 L3 级的政策规划正加速落地，推动技术商级的政策规划正加速落地，推动技术商 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 12 电子行业专题电子行业专题研究研究 业化进程。业化进程。以德国为例，于 2021 年 12 月成为全球首个批准 L3 级自动驾驶上路的国家，其核心法规基于联合国自动车道保持系统（ALKS）（R157），率先允许奔驰 S 级和 EQS 车型的“Drive Pilot”系统在特定场景使用。中国 L3 级自动驾驶政策以“试点探索+法规完善”为路径。2023 年 11月起进入落地加速期：针对搭载 L3 级和 L4 级智能驾驶系统的汽车开展准入试点，

43、并且允许在限定区域内上路。在 2023 年 12 月对智能驾驶的安全要求法规要求进行全面补充完善后，2024 年 1 月提出通过多场景应用智驾和提升其配套设施布局来对智能驾驶进行规模化和产业化。同时，全球主要经济体正加速完善智能驾驶技术标准体系和政策，对 ADAS标准提出了更高的要求。欧盟 Euro NCAP、中国 C-NCAP 及美国 IIHS 等权威评测机构针对 AEB（自动紧急制动）、FCW（前向碰撞预警）、LDW（车道偏离预警）及 LKA（车道保持辅助）等核心功能制定了更为严苛的技术规范。各国智驾新各国智驾新规演进驱动车载摄像头在像素规格与搭载数量上的双重升级，大幅度的推升了规演进驱动

44、车载摄像头在像素规格与搭载数量上的双重升级，大幅度的推升了高端车载高端车载 CIS CIS 芯片市场需求。芯片市场需求。图表图表 1313：CISCIS 示意图示意图 图表图表 1414：C C-NCAPNCAP 测试流程测试流程 资料来源：CATARC 中汽测评，汽车测试网，国家市场监督管理总局官网，AB DYNAMICS 官网，东方财富证券研究所 资料来源：汽车测试网，东方财富证券研究所 1 1.4 4.CISCIS 加速加速渗透渗透市场市场，智能车载腾飞，智能车载腾飞 20182018-20202424 年全球汽车销量呈现先抑后扬年全球汽车销量呈现先抑后扬，未来，未来呈温和上升呈温和上升

45、的的复苏复苏态势。态势。据 TrendForce 统计 2020 年受宏观环境冲击，全球汽车销量回落至 7700 万辆，随后逐步回暖，2023 年回升至 8700 万辆，我们预计 2025 年将进一步增加。聚焦中国汽车市场，其销量增长曲线亦显强劲，据 TrendForce 统计 2018-2023年期间，规模从 2810 万辆稳步攀升至 3009 万辆且复苏和增长势能延续，据中国汽车战略与政策研究中心预测，2025 年预期值达 3250 万。同时从产业联动逻辑看，全球汽车销量复苏叠加新能源汽车高速发展，正全球汽车销量复苏叠加新能源汽车高速发展，正加速推动汽车智能化渗透率提升。加速推动汽车智能化

46、渗透率提升。在此趋势下，车载摄像头作为智能驾驶环境感知、座舱交互监控、电子后视镜等功能的核心硬件载体，其装配需求呈指数级增长。而 CIS 作为车载摄像头实现图像采集功能的核心组件，直接受益于汽车智能化浪潮。图表图表 1515：全球汽车总销量：全球汽车总销量 图表图表 1616：中国：中国汽车总销量及预测汽车总销量及预测 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 13 电子行业专题电子行业专题研究研究 资料来源：今日头条，Global Data,TrendForce,199IT 资讯网，东方财富证券研究所 资料来源：中国汽车工业协会，证券日报，中国汽车战略与政策研究中心，东方财富

47、证券研究所 目前市场上单车摄像头配置持续提升。目前市场上单车摄像头配置持续提升。根据盖世汽车统计，2024 年 1-10月，前视/环视摄像头搭载量分别达 1294.7 万/3409.9 万颗，渗透率59.9%/47.9%，占据车载摄像头主要配置；倒车摄像头凭借 39.2%渗透率及 698.4万颗搭载量，维持基础安全辅助刚需；车内摄像头受隐私保护影响，搭载量471.2 万颗、渗透率 19.5%，处于低渗透阶段；侧前视/后视摄像头作为高阶辅助功能组件，渗透率仅 11.2%/10.9%，搭载量分别为 397.2 万/194.8 万颗，整体处于普及初期。图表图表 1717：全球全球车载摄像头平均搭载量

48、测算（车载摄像头平均搭载量测算（20242024 年年 1 1-1010 月）月）资料来源：盖世汽车研究院，东方财富证券研究所 从全球汽车自动驾驶渗透率预估数据观察，2021-2030 年产业发展轨迹逐渐向着全面智能化发展，目前集中在目前集中在 L2L2 级级。根据集微咨询统计和预测，L0 级渗透率自 2021 年 60%大幅收缩至 2030 年 15%，L1 级同期由 28%降至 10%，说明单纯人工驾驶及基础辅助驾驶模式正加速退出市场。L2L2 级作为中期过渡核心，级作为中期过渡核心，20252025 年渗透率预计达年渗透率预计达 40%40%，20302030 年进一步提升至年进一步提升

49、至 45%45%，凸显车企集中资源布局L2 级技术，以匹配市场对智能驾驶的基础需求。L3 级从 0%起步，2025 年、2030年分别提升至 7%、20%；L4/L5 级 2025 年渗透率实现 1%突破，2030 年升至 10%，标志高阶自动驾驶技术正从研发端向商业化落地演进，增长趋势明确。图表图表 1818：全球汽车自动驾驶渗透率预估全球汽车自动驾驶渗透率预估 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 14 电子行业专题电子行业专题研究研究 资料来源：集微咨询，东方财富证券研究所 根据市场主流车型摄像头配置，新能源车型与传统燃油车型在摄像头数量上形成显著分层。智能驾驶等级高

50、的 L2+车型里：特斯拉 Model S，蔚来 ES6，小鹏 G9，小米 SU7 等新能源车型，摄像头数量集中在 8-13 颗区间，极狐阿尔法 S 更达 13 颗，路特斯 Eletre 亦配置 11 颗；而传统燃油车里摄像头数量配置最高的代表如奔驰 S 级、宝马七系，摄像头数量也仅为 6 颗，与新能源车型差距明显。该数据差异本质上是汽车智能化发展路径分化的体现。新能源车型因聚焦自动驾驶等智能化场景，需通过更多摄像头实现环境感知、环视成像等功能，以支撑高阶智能驾驶的技术需求。传统燃油车在智能化升级节奏上相对滞后，摄像头配置主要服务于基础驾驶辅助，功能定位差异直接导致两者在摄像头数量上的差距，亦凸

51、显新能源领域围绕智能化配置的革新趋势。图表图表 1919：全球汽车市场主流车型摄像头数量全球汽车市场主流车型摄像头数量 资料来源：汽车之家，东方财富证券研究所 注：选取同款车型的最高配置 车载摄像头核心硬件组件包括光学镜头（含镜片、滤光片、保护玻璃）、CIS、PMIC 芯片、驱动器芯片等。据焉知汽车统计，从成本结构拆解，从成本结构拆解，CISCIS 处处于主导地位，成本占比达于主导地位，成本占比达 40%40%，为各部件中成本权重最高的环节，为各部件中成本权重最高的环节；光学镜头成本占比约 16%，驱动器芯片占比约 10%，电源管理 PMIC 芯片占比约 5%，封装环节成本占比约 18%。进一

52、步梳理车载摄像头成本构成，可见 CIS、光学镜头与摄像头模组封装三大核心部分，合计占据总成本近四分之三，构成车载摄像头 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 15 电子行业专题电子行业专题研究研究 产业链的核心价值环节。图表图表 2020：全球汽车市场主流车型摄像全球汽车市场主流车型摄像成本结构成本结构 资料来源：焉知汽车公众号，东方财富证券研究所 目前目前全球全球 C CISIS 市场市场需求量远高于供给量需求量远高于供给量。其中汽车占比其中汽车占比 CISCIS 市场约市场约 10%10%且且份额逐年递增份额逐年递增，尤其，尤其 8M CIS8M CIS 车载芯片领域，

53、市场缺口巨大车载芯片领域，市场缺口巨大。据 Frost&Sullivan统计和预测，2016-2020 年期间，CIS 行业出货量从 41.4 亿颗攀升至 77.2 亿颗，年复合增长率达 16.9%；同期销售额从 94.1 亿美元跃升至 179.1 亿美元，年复合增长率达 17.5%。展望未来，2021-2025 年出货量预计将以 8.5%的年均增速延续增长，至 2025 年规模将达 116.4 亿颗；销售额的增速则预计高于出货量，保持 11.9%的年复合增长率，2025 年市场规模有望突破 330 亿美元。这一增长轨迹主要受下游多领域需求驱动：汽车智能化升级带来的车载摄像头需求爆发成为重要增

54、量，其他传统领域包括消费电子领域、工业、医疗等领域需求也在同步上升，为 CIS 市场需求量带来了稳定的增长。图表图表 2121：全球全球 CISCIS 出货量及销售额出货量及销售额 资料来源：Frost&Sullivan，华经产业研究院，东方财富证券研究所 据行业权威机构 Frost&Sullivan 分析，全球全球 CISCIS 市场呈现稳健增长态势，市场呈现稳健增长态势，其中汽车应用领域增速显著领先。其中汽车应用领域增速显著领先。具体来看，全球 CIS 行业规模从 2018 年的128 亿美元持续扩张至 2022 年的 181 亿美元，期间实现 9.0%的复合年均增长率（CAGR）。展望未

55、来，该市场将延续增长趋势，预计 2027 年规模将突破 252亿美元,2022-2027 年期间 CAGR 达 6.8%。车载 CIS 细分领域表现尤为突出，其市场规模从 2018 年的 11.4 亿美元快速提升至 2022 年的 19.05 亿美元，对应 CAGR 高达 13.7%。该机构进一步指出，随着智能驾驶技术普及，车载 CIS 市场将保持高速增长，预计 2027 年市场规模将达到 48.58 亿美元，未来 CAGR 达 20.6%。敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 16 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表图表 2222：全球：全球 CISCIS 市场市场

56、图表图表 2323：全球：全球车载车载 CISCIS 市场市场 资料来源：韦尔股份 2023 年年报,Forst&Sullivan Report，东方财富证券研究所 资料来源：韦尔股份 2023 年年报,Forst&Sullivan Report，东方财富证券研究所 从 2021-2023 年国内 CIS 厂商营收对比，韦尔股份作为行业龙头，规模优势显著。2021 年营收达 162.64 亿元，2022 年受行业波动影响调整至 124.82 亿元，2023 年迅速回升至 155.36 亿元，展现强韧性与市场主导力。思特威营收呈现稳增态势，从 2021 年 26.89 亿元逐步提升至 2023

57、年 28.57 亿元，在细分领域持续渗透。格科微营收则经历调整，2021 年 59.37 亿元后，2022 年降至 50.43 亿元，2023 年进一步回落至 34.52 亿元，反映其业务结构优化过程中的阶段性波动。在全球和国内车载 CIS 赛道供应商领域，索尼和安森美占据主导地位，其中国区业务深度绑定本土供应链，将充分受益于智能汽车浪潮下的芯片需求红利。当前国内车规级 CIS 供应体系中，国际厂商凭借技术壁垒保持优势地位，本土厂商形成差异化竞争格局：韦尔股份旗下豪威科技作为满 8M 像素标准并通过 AEC-Q100 Grade2 认证的国产供应商，已建立前装市场先发优势；思特威思特威通过通过

58、 ADASADAS 产品线突破（产品线突破（1M1M-8M8M 像素）实现量产交付；格科微则聚焦后装市场像素）实现量产交付；格科微则聚焦后装市场布局，其前装样品已进入验证周期。布局，其前装样品已进入验证周期。整体来看，国产替代进程受限于工艺成熟度，短期内高端市场仍将维持进口主导态势。三家企业共同构成国内 CIS 产业核心力量，在国际主流厂商占据较大份额的全球市场中，以差异化发展路径推动国产替代进程。图表图表 2424：国内国内 CISCIS 公司公司营收对比营收对比 资料来源：Choice 公司深度资料，东方财富证券研究所 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 17 电子行

59、业专题电子行业专题研究研究 1.1.5 5.智能驾驶智能驾驶代表公司代表公司分析分析 1.5.1.CIS 加持 Autopilot HW，特斯拉智能驾驶进化 特斯拉 Autopilot 是一套高级驾驶辅助系统，拥有多颗配备 CIS 的车载摄像头，可以对车辆周边 360 度环境的光信号进行实时捕捉并转化为电信号，生成图像数据。从技术迭代脉络看，特斯拉自 2013 年即确立视觉感知主导的自动驾驶技术路径。该战略抉择基于仿生学逻辑 通过摄像头+CIS 模组构建车辆环境感知体系，类比人类视觉系统实现道路信息采集与处理。早期技术开发阶段，特斯拉曾与谷歌就高速公路自动驾驶系统展开技术探合作，但因传感器方案

60、分歧未能达成合作（谷歌采用激光雷达+视觉融合方案）。此后公司转向自主研发，于 2014 年 10 月推出第一代硬件系统（HW 1.0），依托 Mobileye EyeQ3 芯片实现基础辅助驾驶功能。特斯拉在传感器配置上坚持 纯视觉 技术路线，其核心考量在于：一是通过 CIS 模组与多摄像头阵列实现 360 度无死角环境感知，二是通过算法持续迭代提升视觉识别精度，三是借助规模化生产降低硬件成本。这种差异化策略使其在行业竞争中形成显著优势 通过 CIS 模组动态响应优化与摄像头硬件升级，叠加神经网络算法的快速进化，实现从基础辅助驾驶到端到端自动驾驶的技术跨越。图表图表 2525：特斯拉：特斯拉 A

61、utopilotAutopilot 效果图效果图 图表图表 2626：特斯拉智能驾驶芯片：特斯拉智能驾驶芯片 HW 1.0HW 1.0 资料来源：42 号车库，东方财富证券研究所 资料来源：AINEWS，东方财富证券研究所 特斯拉大幅增加车载摄像头数量以增强智能驾驶系统的环境感知能力。2016 年初，特斯拉启动了全自动驾驶计算平台 FSD（Full Self-Driving）的战略研发。作为智能驾驶系统的神经中枢，该平台承担着多源传感器数据融合、环境建模及决策规划等核心功能，其技术架构需满足高算力、低延迟、车规级安全冗余等严苛工程标准。同年 10 月，搭载 Autopilot Hardware

62、 2.0（HW 2.0）的量产车型正式交付。相较于前代系统,HW 2.0 在感知层实现了革命性升级：通过 8 颗环绕式摄像头构建 360无死角视觉感知网络，配合 CIS 技术的影像增强算法，将环境识别精度提升 400%以上。特斯拉推出特斯拉推出摄像头优化后摄像头优化后的双轨制服务体系的双轨制服务体系，环境感知能力环境感知能力提升巨大且成提升巨大且成本边际递减本边际递减：增强辅助驾驶包：增强辅助驾驶包：包含自适应巡航、智能车道保持、自动变道等 L2+级功能，通过 OTA 持续优化用户体验。完全自动驾驶包：完全自动驾驶包：FSD 芯片量产适配后实现包括智能导航、自动泊车、超充站 敬请阅读本报告正文

63、后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 18 电子行业专题电子行业专题研究研究 自主补能等 L4 级功能。游多领域需求驱动：汽车智能化升级带来的车载摄像头需求爆发成为重要增量，其他传统领域包括消费电子领域、工业、医疗等领域需求也在同步上升，为 CIS 市场需求量带来了稳定的增长。图表图表 2727：特斯拉特斯拉 AutopilotAutopilot 2.02.0 效果图效果图 资料来源：42 号车库，东方财富证券研究所 2019年3月，特斯拉正式启动 Autopilot3.0硬件体系的战略升级，于3 月率先完成 Model S/X 车型的 HW 3.0 系统量产，次月实现 Model 3 平台

64、全面搭载，标志着其自动驾驶硬件进入第三代演进阶段。该版本的核心升级在于搭载自主研发的 FSD 芯片，通过异构计算架构设计，实现了车载计算平台性能的指数级提升。同年 4 月 22 日的自动驾驶 AI Day 上，公司进一步发布基于自研FSD 芯片的自动驾驶计算平台。该平台通过构建分布式计算集群，将单芯片算力提升至 72TOPS，为复杂路况下的多模态感知、决策规划提供了底层算力保障。在完成基于纯视觉方案的硬件架构升级后，特斯拉 2020 年启动了自动驾驶系统的战略重构。当年 8 月，公司宣布对 Autopilot 软件底层代码进行全面重写，同步推进深度神经网络架构升级与 Dojo 超级计算机的研发

65、。这一时期最具突破性的技术变革，是采用 BEV（鸟瞰图）+Transformer 的架构组合，标志着特斯拉正式进入自动驾驶大模型时代。该方案通过多摄像头融合感知技术，结合时空神经网络与占用网络算法，实现了二维图像数据向三维空间的智能映射，有效解决了传统 CNN 架构在处理复杂交通场景时的维度局限。特斯拉通过 CIS 技术的持续迭代，显著提升了摄像头模组的动态范围与低光性能，为 BEV 算法提供了更优质的原始数据输入。2023 年 8 月推出的 FSD V12版本，创新性地采用全栈式 AI 架构，实现了从感知决策到控制执行的端到端闭环优化。敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明

66、 19 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表图表 2828：特斯拉特斯拉 Autopilot 3.0Autopilot 3.0 效果图效果图 资料来源：42 号车库，东方财富证券研究所 特斯拉于 2023 年完成 Autopilot 硬件系统的第四次迭代升级，HW4.0 平台在核心传感器配置方面实现了结构性优化。其视觉感知系统采用其视觉感知系统采用 8 8 个个高动态高动态范围摄像头作为核心元件，范围摄像头作为核心元件，相较于前代 120 万像素方案，单帧图像信息量提升超过 3 倍。在传感器配置方面，前向感知单元由三目摄像头精简为双目方案，总体摄像头数量从 8 个减少到 7 个。然而摄像头方

67、面通过多传感器融合算法优摄像头方面通过多传感器融合算法优化，将最远探测距离从化，将最远探测距离从 250250 米提升至米提升至 424424 米米，在城市复杂路况下可提前识别 200米外的交通标志及静止障碍物。从实际路测画面可见，系统对周围车辆的识别精度显著提升，能够精准区分 SUV、轿车等不同车型，并在 150 米外实现运动车辆的轨迹预测。相较于行业普遍采用相较于行业普遍采用 800800 万像素方案，万像素方案，HW4.0HW4.0 通过独特的端通过独特的端到端视觉感知算法，在保持硬件轻量化的同时依旧实现了同级领先的感知性能。到端视觉感知算法，在保持硬件轻量化的同时依旧实现了同级领先的感

68、知性能。图表图表 2929：特斯拉：特斯拉 HW 3.0HW 3.0 与与 HW 4.0HW 4.0 硬件对比硬件对比 图表图表 3030：Autopilot Autopilot HW4.0HW4.0 对比对比 3.03.0 像素提升大像素提升大 资料来源：红车网，汽车之家，东方财富证券研究所 资料来源：红车网，汽车之家，东方财富证券研究所 1.5.2.华为乾崑智驾 ADS 3.3 高阶智驾系统 华为深耕高阶智驾赛道，构建显著技术壁垒，在国内智能驾驶市场保持领先地位。2023 年推出的 ADS 2.0 版本引入道路拓扑推理网络，实现高精地图依赖突破，首批覆盖 45 座城市；同步推出搭载 ADS

69、 的问界新 M7 搭载城市 NOA 技术，率先实现无高精地图依赖的智能驾驶解决方案。敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 20 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表图表 3131：比比华为乾崑智驾华为乾崑智驾 ADSADS 2.02.0 NOA NOA 技术技术示意图示意图 资料来源：盖世汽车，东方财富证券研究所 华为目前研发了 HUAWEI ADS3.3 高阶智能驾驶系统，配备新升级的 192线激光雷达与 4D 毫米波雷达，与 11 个前后向及侧向视觉感知高清摄像头、12 个超声波雷达共同构建融合感知体系。该系统突破高精地图依赖，通过智能学习用户日常通勤路线，实现“车位

70、到车位”全场景覆盖，支持从启程自动行驶至目的地自主泊停。图表图表 3232：华为华为 ADS 3.3ADS 3.3 发布会发布会 图表图表 3333：华为华为 ADS 3.3 ADS 3.3 的的 VPD VPD 泊车代驾能力泊车代驾能力 资料来源：网界，东方财富证券研究所 资料来源：IT 之家，东方财富证券研究所 2025 亮相的问界 M9 Ultra 智驾配置上搭载华为 ADS 3.3 系统，实现园区闸机、环岛、ETC 等复杂场景的自主连贯通行，监测到碰撞风险时自动触发鸣笛预警，并支持老车主通过 OTA 实现功能迭代；跨层泊车代驾能力进一步强化，可自主识别地库至地面的坡道等复杂地形，完成上

71、下坡、弯道场景的路线规划与自主泊停，同时宣布问界 M9 将于 2025 年 Q3 全系升级华为 ADS 4 智驾系统。智驾性能方面，全系标配华为高阶智驾方案，安全体系显著进阶：搭载“AEB 全向防碰撞”功能，新增 eAES 自动紧急转向技术（最高支持 135 km/h 边刹边让）及车道偏离振动提醒，覆盖多路况下的自动紧急制动与主动纠偏避险，同步优化雨雾天气安全性能，构建全场景防护体系。硬件层面集成前置 192 线激光雷达与 4D 毫米波雷达，配套舒适制动、AEB 全向防碰撞等功能模块，其中 eAES 自动紧急转向需通过 OTA 升级激活。敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明

72、 21 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表图表 3434：华为：华为 20252025 问界问界 M9M9 发布会发布会 图表图表 3535：华为华为 20252025 问界问界使用使用 ADS 3.3ADS 3.3 资料来源：新浪科技，东方财富证券研究所 资料来源：新浪科技，东方财富证券研究所 1.5.3.比亚迪“天神之眼”&其他：分级策略明确，高端技术迎头赶上 比亚迪“天神之眼”是比亚迪智能驾驶普及战略的重要组成部分，通过分级布局，将智能驾驶技术逐步引入不同价位车型，提升整体产品线的安全性能。在智能驾驶系统的感知层面，比亚迪“天神之眼”使用比亚迪“天神之眼”使用 8M8M（即（即 80

73、0800 万像素）车万像素）车载摄像头，其中基础载摄像头，其中基础 C C 款车型采用款车型采用 3 3 个个 8M CIS8M CIS 单元，单元，在高端在高端 B B 款和款和 A A 款车型款车型中将会加大中将会加大 8M8M CISCIS 芯片应用。芯片应用。其为环境识别与数据处理提供精准影像输入，支撑智驾算法优化。该系统核心架构涵盖 BAS 3.0 感知主干网、璇玑架构（融合车端与云端 AI），并接入 DeepSeek R1 大模型，以提升决策效率。目前，比亚迪在芯片端与英伟达、地平线等供应商合作，采用其智能驾驶计算平台，同时计划逐步引入自研芯片，以优化成本结构并减少对外部供应链的依

74、赖。此外，公司依托 440 万辆L2 级智能驾驶车辆的海量道路数据，通过影子模式不断优化算法，提高系统感知、预测及控制能力。自研还可以控制成本，通过规模化生产（如激光雷达国产化）与纯视觉方案，将智驾成本带入 10 万以下市场。图表图表 3636：比亚迪天神之眼硬件图：比亚迪天神之眼硬件图 图表图表 3737：比亚迪搭载“天神之眼”匹配车型：比亚迪搭载“天神之眼”匹配车型 资料来源：汽车之家，选车侦探，东方财富证券研究所 资料来源：电动邦，东方财富证券研究所 2024 年 12 月 24 日起，比亚迪“天神之眼”高阶智驾系统全国开通无图城市领航（CNOA）功能，支持全场景道路通行，相关功能将随车

75、型 OTA 推送。该功能依托端到端大模型架构与多传感器融合感知的无图 NOA 技术，可实现复杂路口通行、红绿灯处理、自主超车等驾驶行为，支持环岛通行、自动进入待 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 22 电子行业专题电子行业专题研究研究 转区等行业高难度功能。目前系统已迭代至 BAS 3.0+超人类驾驶辅助版本，数据层面，比亚迪智能驾驶车型搭载量超 400 万辆，构建国内最大车云数据库；算法层面，端到端大模型及超强迭代能力支撑高阶智驾快速更新；感知层面，基于璇玑架构的整车融合感知实现全场景、全天候、全地域监测；执行层面，发挥智电融合优势，全球首创易四方、易三方泊车等功能，

76、覆盖超 300 种泊车场景，智能泊车能力行业领先。此次无图城市领航功能全国开通，标志着比亚迪“天神之眼”高阶智驾稳居行业第一梯队。图表图表 3939：比亚迪天神之眼：比亚迪天神之眼 CIS CIS 示意图示意图 图表图表 3838：比亚迪天神之眼比亚迪天神之眼 CISCIS 资料来源：选车侦探，东方财富证券研究所 资料来源：电动邦，东方财富证券研究所 比亚迪在高端品牌仰望系列（U7、U8、U9）搭载天神之眼 A 系统，中低端自有品牌则分别配备天使之眼 B 系统（涵盖唐、汉等车型）与天使之眼 C 系统（适用于海鸥、海豹车型），整体呈现出清晰的分级产品策略。图表图表 3939：比亚迪天神之眼性能对

77、比比亚迪天神之眼性能对比 资料来源：汽车之家官网-比亚迪各车型参数，东方财富证券研究所 注：选取同款车型的最高配置 当前智能驾驶领域领先地位由特斯拉、华为、比亚迪占据，其他竞争主体包括蔚来 NIO Aquila、小鹏 XPLIOT、理想 AD MAX，具体对比分析如下。图表图表 4040：主流智能驾驶系统主流智能驾驶系统性能对比性能对比 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 23 电子行业专题电子行业专题研究研究 资料来源：汽车之家官网-各汽车参数最高配置，东方财富证券研究所 注：选取同款车型的最高配置 2 2.全球全球智驾智驾 CISCIS 技术创新路线技术创新路线与与竞

78、争格局竞争格局 2.1.2.1.CISCIS 和智能驾驶和智能驾驶产业链分层，价值链重塑产业链分层，价值链重塑 从 CIS 及镜头厂商视角切入，车载摄像头产业链层级划分为：上游上游以光学镜片、滤光片、保护膜、晶圆等原材料厂商为核心，构筑产业基础支撑；中游中游聚集镜头、胶合材料、串行器芯片、PMIC 芯片、CMOS 芯片、计算处理芯片等零部件生产主体，是技术与产品集成的关键环节；下游下游主要涵盖摄像头模组供应商及系统集成商，承担产品整合与方案输出功能；下下游直接对接主机厂，作为产业链终端应用场景，实现车载摄像头产品的整车装配与实际应用落地。敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明

79、 24 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表图表 4141：车载摄像头（：车载摄像头（CISCIS）产业链结构图）产业链结构图 资料来源：汽车之家，焉知汽车，东方财富证券研究所 2.2.2 2.CISCIS 架构升级，光学感知跃迁架构升级，光学感知跃迁 CIS 作为光学传感领域的核心枢纽部件，其性能参数对摄像头的光线捕捉灵敏度、图像还原度等关键成像质量指标起到决定性作用。目前汽车级目前汽车级 CISCIS 主主要技术仍为要技术仍为 55nm55nm，而手机 CIS 则多为 45nm 或 55nm。CIS 的工作流程可精细划分为三大核心环节：首先，首先，基于感光单元阵列的物理架构，对目标景物的

80、亮度、色彩等光学信息进行高效采集，完成光信号向电信号的核心转换过程。这一环节中，感光单元阵列的像素布局、量子效率等参数，直接影响传感器对复杂场景下细节的捕捉精度。其次，其次，将转换生成的电信号按照预设时序进行读出操作，并借助 ADC（Analog Digital Convertor，模数转换模块）实现电信号至数字信号的标准化转换。在此过程中，模数转换模块的转换速率、信噪比等技术指标，对图像数据的稳定性与可靠性产生关键影响。最后，最后，对生成的数字信号实施预处理工序，通过优化图像噪声、动态范围、对比度等参数提升信号品质，最终经由传输接口将处理后的图像信息传输至后端平台接收，为后续图像分析、智能识

81、别、视频处理等应用场景提供高质量数据基础。敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 25 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表图表 4242：CIS(CMOSCIS(CMOS 图像传感图像传感)器示意图器示意图 图表图表 4343：模数转换原理图：模数转换原理图 资料来源：机器视觉网，东方财富证券研究所 资料来源：keneuc 官网，东方财富证券研究所 CIS 作为模拟电路与数字电路深度融合的精密光学器件，其核心架构由四大关键组件协同构建，各组件以独特功能共同支撑传感器的高效运作：微透镜组件微透镜组件:其具备球形表面结构，在光线入射过程中，通过 CIS 非活性区域对光线进行收

82、集与聚焦操作，将光线精准导向至彩色滤光片，为后续光学信号处理奠定基础。彩色滤光片（彩色滤光片（CFCF）:承担光线分色职能，通过对入射光中的红、绿、蓝（RGB）成分进行选择性反射与透过，配合感光元件形成拜尔阵列滤镜，实现对不同色彩光信号的初步解析与分离。感光二极管（感光二极管（PDPD）:作为光电转换核心器件，通常采用 PIN 二极管或 PN 结器件制成，负责捕捉光线并将其转换为电流信号，完成光学信号向电信号的关键转换环节。电路层电路层:依托 CIS 上装配的有源像素传感器（APS）实现功能落地。APS 一般由 3 至 6 个晶体管构成，能够从大型电容阵列中获取或缓冲像素信号，在像素内部将光电

83、流转换为电压信号，凭借其优化设计实现卓越的感光度水平与低噪声指标，确保电信号的高质量输出。图表图表 4444：CMOSCMOS 构成构成 资料来源：china-vision，东方财富证券研究所 从光线处理全流程来看，外部光线经微透镜球形表面聚拢后，穿透彩色滤光片实现红、蓝、绿色光拆分，继而进入感光二极管完成光至电子的转化过程。后续电子信号经像素电路进一步处理，转化为电压信号，最终通过逻辑电路完成信号输出，形成可供后端处理的图像数字信号。图表图表 4545：CMOSCMOS 原理图原理图 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 26 电子行业专题电子行业专题研究研究 资料来源：

84、china-vision，东方财富证券研究所 CIS 技术演进呈现清晰的迭代路径，其核心在于感光单元与电路结构的优化重组。初代前照式技术架构（前照式技术架构（FrontFront-Side Side IlluminatedIlluminated，FSIFSI）受限于传统平面化设计，在彩色滤光阵列（Bayer Pattern）与光电转换单元（Photodiode）之间需配置多层金属互连层（主要材质为铝/铜基材料），该结构缺陷导致入射光子穿过微透镜后需经复杂金属层折射，阻碍了相当一部分光线进入到下一层的光电二极管（PD），最终导致系统信噪比（SNR）难以满足高端成像需求。背照式技术（背照式技术（B

85、ackBack-Side IlluminationSide Illumination，BSIBSI）通过重构器件物理层实现突破性改进，将金属布线层置于光电二极管阵列背侧，彻底消除金属层对入射光路的物理遮挡。此结构创新使光线可直达感光区域核心，显著提升光子-电子转换效率，配合像素阱容量（Pixel Well Capacity）的优化设计，不仅使动态范围指标获得系统性提升，更为高速信号传输架构的集成创造了物理空间。作为 BSI 的进阶形态，堆叠式架构（堆叠式架构（Stacked StructureStacked Structure）通过三维异构集成实现二次革新。其核心工艺在于将像素阵列与逻辑电路进

86、行垂直解耦：顶层独立配置高密度感光单元阵列，底层则集成信号处理电路与存储模块，获取了更优质的感光效果通过有效的抑制了电路噪声。该架构在工艺复杂度和生产成本层面显著高于传统背照式产品。图表图表 4646：BSIBSI 和和 FSIFSI 结构对比结构对比 图表图表 4747：BSIBSI 推动了推动了堆栈式（堆栈式（StackStack）的发展的发展 资料来源：索尼官网，东方财富证券研究所 资料来源：芯语，麦姆斯咨询，东方财富证券研究所 CIS 核心技术指标共八样，其中包括场景摄像：场景摄像：像素、靶面尺寸和动态范围；驾驶驾驶监控监控：帧率和感光度；科学成像：科学成像：信噪比和有效像素。敬请阅读

87、本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 27 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表图表 4848：C CISIS 核心技术指标核心技术指标 资料来源：汽车之家，焉知汽车产业研究，东方财富证券研究所 在在 CISCIS 技术体系中，快门控制机制的差异构成了核心技术路径的分野。当技术体系中，快门控制机制的差异构成了核心技术路径的分野。当前可分为全局快门（前可分为全局快门（Global ShutterGlobal Shutter）与卷帘快门（）与卷帘快门（Rolling ShutterRolling Shutter）两大）两大技术线路：技术线路：全局快门（全局快门（Global Shut

88、terGlobal Shutter）：采用全阵列同步曝光模式，其核心特征在于 CIS 所有像元单元在曝光周期内同步启动光电信号采集，并在预设曝光时长结束后同步关闭采集电路。该工作机制可实现被摄场景的时空一致性捕捉，有效规避动态场景下的成像畸变，常见于工业检测、高速摄影等精密成像领域。传统 CCD 传感器即采用此类全局曝光架构，其技术优势在于可实现微秒级超短曝光（500s），但在长曝光工况下会面临暗电流噪声累积的技术瓶颈，故需在噪声控制与曝光时长间进行工程平衡。卷帘快门（卷帘快门（Rolling ShutterRolling Shutter）：采用渐进式扫描机制，其通过按行序依次激活像元单元的时

89、序控制方式完成图像采集。该架构在提升帧率性能方面具备显著优势，但受制于行间曝光时间差，在高速运动场景或机械振动环境下易产生时空采样偏差，具体表现为图像剪切畸变、动态模糊及果冻效应等典型成像缺陷。图表图表 4949：全局快门和卷帘快门原理：全局快门和卷帘快门原理 图表图表 5050：全局快门和卷帘快门像素行对比：全局快门和卷帘快门像素行对比 资料来源：深圳市双羿光电科技有限公司官网，东方财富证券研究所 资料来源：深圳市双羿光电科技有限公司官网，东方财富证券研究所 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 28 电子行业专题电子行业专题研究研究 在半导体产业链分工深化背景下，CIS

90、 形成了三种典型商业模式：IDM（垂直整合制造）、Fab-Lite（轻晶圆厂）和 Fabless（无晶圆厂）。不同模式的选择反映了企业对技术迭代、成本控制与市场响应速度的综合考量，其中 IDM 模式凭借全产业链协同优势占据主导地位，而 Fabless 模式则以灵活性和轻资产运营形成差异化竞争力。根据 Garner 报告数据显示，在 CIS 领域中，IDM 模式占比超过 80%图表图表 5151：CISCIS 商业模式分类商业模式分类 资料来源：嫣知产研，汽车之家，东方财富证券研究所 在智能驾驶场景下，HDRHDR（高动态范围成像）与（高动态范围成像）与 LFMLFM（LED LED 闪烁抑制）

91、技闪烁抑制）技术的产业化渗透成为术的产业化渗透成为 CISCIS 芯片芯片产业升级核心方向。产业升级核心方向。以夜间行车为例，车载视觉系统需有效抑制对向车灯强光干扰，确保 CIS 传感器在动态光照环境下仍能清晰捕捉道路轮廓；而在雨雾等极端气候中，CIS 芯片需具备穿透散射介质的光学能力，为 ADAS 系统提供可靠的环境感知数据。当前车用 CIS 技术演进呈现多维度突破：LFM（LED 闪烁抑制）、HDR（高动态范围）、高解析度、长距感知及多模态融合成为技术迭代主线。其中，HDR 与 LFM 技术的组合应用对 CIS 芯片性能提出更高维度要求。LFM 技术：旨在攻克摄像头捕获 LED 光源（像交

92、通信号灯、路牌、车辆尾灯等）之际所产生的闪烁难题，确保图像识别具备稳定性与一致性。HDR 技术：能够于高对比度场景里捕捉到丰富的图像细节，业已成为提升车载 CIS 性能的核心要素。图表图表 5252：全局快门全局快门和和卷帘快门卷帘快门原理原理 图表图表 5353：全局快门和卷帘快门全局快门和卷帘快门像素行对比像素行对比 资料来源：Yole，Courtesy of OmniVision 2019,东方财富证券研究所 资料来源：f4news，OmniVision,东方财富证券研究所 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 29 电子行业专题电子行业专题研究研究 2.2.3 3.

93、国际主流国际主流车载车载 CISCIS 厂商技术布局厂商技术布局 据 Yole Group 数据，CIS 市场呈现国际龙头主导、中国厂商份额递增的分化格局。索尼稳居全球 CIS 销售额首位，2023 年市场份额升至 45%；三星以19%份额位列第二。中国厂商表现亮眼，韦尔股份（豪威科技）占据 11%份额，与安森美（6%）共同构成主流竞争梯队。思特威（2%）、格科微（3%）等厂商亦占据一定市场。中国厂商份额提升逻辑清晰：一方面，智能手机市场结构调整，华为、荣耀等终端厂商加速转向国产供应商以规避地缘政治风险，推动豪威科技、思特威、格科微等 2023 年合计斩获 16%市场份额；另一方面，车载CIS

94、 细分领域呈现显著增长态势，2023 年市场规模达 23 亿美元，预计 2029 年将增至 32 亿美元，期间复合年增长率为 5.4%，为国产厂商拓展增量空间创造条件。2022 2022 年市场竞争格局中，安森美、韦尔股份及索尼分别以年市场竞争格局中，安森美、韦尔股份及索尼分别以 4 44%4%、30%30%及及5%5%的市占率位居前三，行业竞争格局呈现显著的头部集中特征。的市占率位居前三，行业竞争格局呈现显著的头部集中特征。图表图表 5454：全球全球 CISCIS 各公司市场份额各公司市场份额 图表图表 5555：20222022 年全球年全球车载车载 CISCIS 供应商市场份额供应商市

95、场份额 资料来源：YOLE，芯智讯，东方财富证券研究所 资料来源：浪哥财经,东方财富证券研究所 2.3.1.安森美：并购驱动技术领先，产品多元化引领行业 作为全球半导体解决方案领导者，安森美（Onsemi）通过 智能传感+智慧能源 双轮驱动战略，在汽车电子与工业自动化领域构建差异化竞争优势。据权威机构 Yole Group 最新统计，2023 年该公司在车载 CIS 市场继续保持 33%的份额领先地位，显著高于豪威科技（27%）和索尼（14%）。另外，其产品矩阵已从传统视觉感知向多维传感拓展，不仅连续多年稳居泊车辅助超声波传感器市场首位，在激光雷达核心芯片领域也展现出技术突破潜力。在工业安防领

96、域，安森美以 31%的市占率首次超越索尼（30%），完成从技术跟随到行业引领的战略转型。图表图表 5656：安森美安森美 CISCIS 结构结构 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 30 电子行业专题电子行业专题研究研究 资料来源：科技行者，安森美官网，东方财富证券研究所 作为全球功率半导体及智能传感解决方案的领导者，安森美的战略布局可追溯至 1999 年从摩托罗拉拆分独立。通过持续并购整合行业顶尖技术，公司逐步构建起差异化的竞争壁垒。其中，2016 年对仙童半导体（Fairchild Semiconductor）的收购具有里程碑意义，不仅继承了其开创的硅基晶体管平面工艺

97、（该技术为现代集成电路奠定基础），更强化了功率器件领域的技术积累。在智能传感领域，公司通过一系列战略并购形成技术护城河：收购Truesense（柯达的图像传感器部门）；2011 年收购 Cypress 半导体图像传感器业务，其定制 CMOS 技术被好莱坞 70%的电影拍摄采用；2014 年纳入 Aptina（CISCIS 发明者 Eric Fossum 创立的 Photobit 技术传承者），巩固了数字成像领域的先发优势；2018 年收购 SensL 则完善了 3D 成像与激光雷达核心器件布局。2024 年最新完成的 SWIR Vision Systems 并购，通过整合胶体量子点技术，将传感

98、器光谱响应拓展至短波红外领域。图表图表 5757：安森美安森美收购多家现代传感器的发明者收购多家现代传感器的发明者 资料来源：科技行者，安森美官网，东方财富证券研究所 安森美作为全球领先的半导体解决方案供应商，构建了覆盖 9 个国家的 19 座生产基地、19 个国家的 43 个设计中心及 5 个国家的解决方案工程中心，形成全球化产能布局与技术研发网络，支撑其在汽车、工业等领域的市场领导地位。截至 2023 年，公司全球雇员总数达 3.3 万人，持续强化本地化服务能力与创新响应速度。在智能感知核心领域，安森美构建了覆盖 CIS 全产业链的垂直整合制造体系。其车规级 CIS 产品通过美国纽约州晶圆

99、厂完成核心工艺制造，结合美国与亚洲地区的 200/300mm 产线实现色彩滤波阵列及微镜技术研发生产，依托爱达 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 31 电子行业专题电子行业专题研究研究 荷州检测中心进行工艺验证，并在马来西亚完成封装测试全流程。图表图表 5858：安森美感知示意图：安森美感知示意图 图表图表 5959：安森美制造和供应链：安森美制造和供应链 资料来源：科技行者，安森美官网，东方财富证券研究所 资料来源：科技行者，安森美官网，东方财富证券研究所 安森美在工业视觉传感器领域构建了差异化的产品矩阵，重点布局全局快门与卷帘快门两大技术路线。公司工业级全局快门 C

100、IS 产品形成三大特色系列：PYTHON 系列、XGS 系列及 Hyperlux SG 系列，分别对应高速成像、高画质与高性价比细分市场。PYTHON 系列作为公司早期布局的工业级产品，通过持续迭代保持技术领先性。该系列提供 8 种分辨率:1.3MP-25MP(百万像素)，支持帧速率从 120fps 到480fps 动态调节，特别适用于高精度检测场景，如 PCB 缺陷识别、轨道交通实时监控等。其核心优势在于实现高速成像与高灵敏度的平衡，满足工业自动化领域对动态物体捕捉的严苛要求。XGS 系列定位全场景通用解决方案，覆盖 11 种分辨率（1.3MP-25MP），通过集成多通道信号处理技术，在保持

101、低功耗特性的同时实现 2 倍于竞品的能效比。该系列支持 8K60fps 超高清输出，已成功应用于体育赛事转播系统、半导体晶圆检测等高端领域。Hyperlux SG 系列主打紧凑型设计与经济性，提供 3 种主流分辨率选择，搭载增强型微光传感技术与动态范围优化算法，在保持高性价比的同时实现eHDR 功能。图表图表 6060：安森美安森美全局快门传感器全局快门传感器 资料来源：科技行者，安森美官网，东方财富证券研究所 安森美在卷帘快门传感器领域构建了差异化的产品组合，形成 Hyperlux LP、Hyperlux LH 及基础 Hyperlux 三大系列，分别对应低功耗、高动态与综合性能三大应用场景

102、。敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 32 电子行业专题电子行业专题研究研究 Hyperlux LP 系列聚焦低功耗与小型化设计，采用先进堆栈式架构与 1.4微米 BSI 像素技术，在实现超紧凑尺寸的同时，通过动态功耗管理技术将 8MP产品功耗降至行业平均水平的 1/3。该系列创新集成运动唤醒（WOM）与智能感兴趣区域（SmartROI）功能，可实时监测场景变化并动态调整功耗，显著延长设备续航时间，适用于安防监控、可穿戴设备等对能耗敏感的场景。Hyperlux LH 系列主打高动态范围性能，基于 2.0 微米堆栈式 BSI 像素架构，实现 120dB HDR 成像能力。其

103、增强型 eHDR 技术通过片上智能算法优化，在保持高画质的同时降低系统资源占用，配合近红外量子效率提升技术，可减少外部补光设备需求，帮助客户降低整体 BOM 成本。该系列已成功应用于车载后视系统、工业视觉检测等复杂光照环境。基础 Hyperlux 系列则提供行业领先的 150dB 动态范围解决方案，通过单次曝光实现 110dB HDR 输出，并支持 LED 无闪烁功能。其专利微光增强技术结合自适应场景优化算法，在低光照条件下仍能保持高信噪比成像，同时具备参数自校准功能，有效简化客户开发流程。该系列产品广泛应用于智慧城市、高端消费电子等领域。图表图表 6161：安森美安森美卷帘快门传感器卷帘快门

104、传感器 资料来源：科技行者，安森美官网，东方财富证券研究所 2.3.2.索尼：技术革新驱动，高像素领先行业 在消费电子与半导体领域，索尼集团构建了覆盖视听产品、游戏终端、通信模组及核心电子器件的多元化业务矩阵，其音乐娱乐、影视制作及数字化服务生态形成的协同效应，进一步巩固了全球电子行业领导者地位。公司在车载CIS 市场保持前三位置，持续强化在智能汽车核心器件领域的技术话语权。近期索尼半导体推出的车载级 CIS 芯片 IMX735，标志着其技术迭代路径的重大突破。该产品通过优化背照式堆栈工艺，实现像素总量提升至 1742 万像素级别，同时将传感器物理尺寸扩展至 1/1.17 英寸，显著提升了自动

105、驾驶系统的环境感知和识别能力。图表图表 6262：索尼索尼 17421742 万像素车载万像素车载 CISCIS 芯片芯片 IMX735IMX735 效果效果图图 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 33 电子行业专题电子行业专题研究研究 资料来源：索尼官网，东方财富证券研究所 IMX735 产品的信号输出架构创新。区别于传统纵向逐行信号读取模式，IMX735 采用横向逐列输出机制。这种设计优化源于自动驾驶多传感器融合的技术需求当前主流机械式激光雷达普遍采用水平扫描方式，若视觉传感器与激光雷达在数据采集维度上存在方向差异，可能对多源异构数据的时空对齐造成技术障碍。另外，索

106、尼 IMX735 车载 CIS 同步集成 HDR（高动态范围成像）技术体系，该方案通过自主开发的像素架构与曝光控制算法，在保持 106dB 基础动态范围的同时，其动态优先模式可将范围扩展 130dB，有效提升复杂光环境下的成像质量。该器件将 HDR 功能与 LED 频闪抑制技术进行深度耦合，这种复合型解决方案在隧道衔接段等光比突变场景中，既能保障交通标识识别稳定性，又可降低高速移动物体的成像残影。该产品量产前通过 AEC-Q100 Grade 2 汽车电子元器件可靠性测试。此外还引入符合 ISO 26262 公路车辆功能安全标准的开发流程，达到汽车安全完整性级别 ASIL-B(D)，有效提升车

107、载摄像头系统可靠性。图表图表 6363：索尼索尼 17421742 万像素车载万像素车载 CISCIS 芯片芯片 IMXIMX735735 图像数据效果图像数据效果 资料来源：索尼官网，东方财富证券研究所 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 34 电子行业专题电子行业专题研究研究 3.3.国产替代机遇与未来产业生态构建国产替代机遇与未来产业生态构建 3.13.1.韦尔股份：豪威技术整合，高像素与车规优势共驱行业升级韦尔股份：豪威技术整合，高像素与车规优势共驱行业升级 3.1.1.CIS 龙头崛起，韦尔引领智驾 上海韦尔半导体股份有限公司作为国内领先的半导体设计服务商，依托

108、其 Fabless 运营模式持续构建核心竞争力。据第三方机构 TrendForce 统计，2024 年上半年公司位列全球前十无晶圆厂半导体企业行列。公司核心竞争优势主要体现在：（1）深厚的技术研发积累与持续创新能力；（2）灵活 Fabless 业务模式；（3）覆盖多领域的产品矩阵与解决方案；（4）全球广泛的客户资源及供应链协同体系。公司通过战略性收购美国豪威科技全球车载 CIS 领域龙头企业（1995年成立，以 CIS 业务为核心专长），进一步夯实了在数字成像解决方案领域的行业地位。豪威科技在 CIS 领域技术积淀与历史贡献深厚：1999 年推出首颗 ASIC 产品，2000 年公司正式上市，

109、2002 年推出全球首款手机 CIS 芯片，2004年推出全球首款 130 万及 200 万像素手机 CIS 芯片，2006 年推出彼时世界最小的 NSTC CIS 芯片，2007 年推出首颗汽车 HDR-SOC 传感器，2009 年启动 Omni BSI架构并推出首颗安防 CIS 芯片，2013 年推出首颗基于 LCOS 技术与 PureCel 先进像素阵列的 CIS 芯片，2015 年发布夜鹰技术雏形RGB-IR 方案，2017 年在业内率先推出夜莺 Nyxel 技术。2023 年，公司实现总收入 210.2 亿元，同比增长 4.7%，实现归母净利 润 5.6 亿元。2024 年前三季度，

110、公司实现总收入 189.1 亿元，同比增长 25.4%，实现归母净利润 23.8 亿元，同比增长 544.7%。公司半导体设计业务主要由三大核心板块构成：CIS 解决方案、显示驱动芯片及触控芯片解决方案、模拟与数模混合信号处理芯片解决方案。作为全球领先的先进数字成像技术提供商，其产品已深度渗透至智能手机、安防监控、汽车电子等消费电子及工业应用领域，其中汽车电子占比最大，达到其中汽车电子占比最大，达到 31%31%。图表图表 6464：20192019-2024Q32024Q3 韦尔股份营收与归母净利润韦尔股份营收与归母净利润 图表图表 6565：韦尔股份韦尔股份 20242024 年上半年主营

111、业务收入构成年上半年主营业务收入构成 资料来源：Choice 韦尔股份-财务摘要，东方财富证券研究所 资料来源：韦尔股份 2024 年半年报，东方财富证券研究所 公司构建了覆盖 CIS、显示驱动及模拟信号处理的三大技术平台，其解决方案深度渗透汽车电子、消费终端、智能家居、医疗设备及新兴科技等五大核心应用场景。在汽车领域，CIS 技术平台已全面赋能智能驾驶与舱内交互两大核心场景需求。公司 CIS 解决方案深度赋能汽车传感生态，核心聚焦 ADAS 及舱内监测两 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 35 电子行业专题电子行业专题研究研究 大场景。ADAS 作为智能驾驶核心技术底

112、座，通过精准的车辆动态干预机制，显著降低重大事故发生率。CIS 作为 ADAS 系统核心感知单元，其技术价值在 ADAS 架构中持续强化。以公司产品为例，其 ADAS 传感器与自适应巡航(ACC)、自主紧急制动(AEB)系统深度耦合，构建智能驾驶核心决策闭环。图表图表 6666：韦尔股份韦尔股份感知感知产品产品示意图示意图 图表图表 6767：韦尔股份韦尔股份制造和供应链制造和供应链 资料来源：韦尔股份 2024 年半年报，东方财富证券研究所 资料来源：韦尔股份 2024 年半年报，东方财富证券研究所 3.1.2.CIS 前沿技术突破，智驾感知全面升级 公司车载 CIS 核心技术涵盖 HDR

113、PureCel技术、Nyxel夜鹰科技及 LCOS技术。其中，Nyxel夜鹰科技通过优化 QE 量子效率，显著提升传感器对近红外光谱的感知能力。核心技术包括厚质硅片设计，增强量子吸收能力并提高信号传递性能；吸收结构优化，确保暗色区域成像质量；以及改良的深沟槽隔离（DTI）技术，减少像素间串扰，提高主光角（CRA）容忍度，从而强化低光环境下的成像表现。Nyxel夜鹰科技的高效能光敏特性在低照度环境下提供卓越成像，降低系统能耗，并延长设备使用寿命。其量子吸收效率较传统技术提升三倍，使安防监控及 ADAS 环视系统捕捉更远更清晰的影像，同时支持 AR/VR 领域的精准眼动追踪与手势控制。在驾驶员监控

114、系统（DMS）中，该技术可有效识别注意力分散及疲劳驾驶状况，助力提升行车安全性。Nyxel 2 进一步优化了豪威科技的颠覆性像素架构和工艺，实现了前所未有的近红外（NIR）成像量子效率，并有效应对多项技术挑战。其核心改进包括更厚的硅像素架构，使 940 纳米波长下的 NIR 成像灵敏度提升 25%；扩展的深沟槽隔离（DTI），在解决串扰问题的同时，保持第一代 Nyxel技术的调制传递函数（MTF）水平，不影响暗电流；以及重新优化的专有散射层，通过细化晶圆表面纹理，改善光子传播路径，提升光子到电子的转换效率。凭借以上技术革新,Nyxel 2 大幅提升图像质量和检测范围，同时降低对光源功率的依赖，

115、使 CIS 在捕捉远距离、高质量图像的同时延长电池寿命。其量子效率（QE）在 850 纳米处达到 70%，在 940 纳米处达到 50%，创造了行业新标杆，为机器视觉、夜视应用、驾驶员状态监控及屏下感应等场景提供更精准的图像数据。与此同时，Nyxel 2 优化了近红外灵敏度，减少了红外 LED 的使用需求，使设备更加紧凑、系统成本更低，并进一步延长电池续航能力，提升 AI 安全系统和操作人员的反应时间。敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 36 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表图表 6868：NyxelNyxel效果对比图效果对比图 资料来源：a&s 传媒，东方财富证

116、券研究所 豪威科技的先进 HDR 技术可在极端光照条件下捕捉高质量图像，广泛应用于多个领域。其新型 HDR 传感器采用自适应电荷检测与转换技术，实现高动态范围成像，并通过单次曝光获取 HDR 图像数据，消除传统 HDR 技术因多次曝光导致的时间延迟及伪影问题，使成像更加精准。该技术即便在明暗反差极大的场景下，也能清晰捕捉画面细节，确保最佳图像质量。针对汽车与监控应用，豪威科技的专利 HDR 像素技术可识别场景中的所有对象，无论光照条件如何均能呈现完整细节。此外，相较于传统 HDR 依赖多次曝光，可能导致快速移动物体出现伪影，OmniVision 的 HDR 像素技术可在高对比度场景中提供无伪影

117、运动成像，确保高品质画面再现，适用于安防监控、汽车视觉及移动设备等应用。图表图表 6969：豪微豪微 OX03C10OX03C10 使用使用 HDRHDR 技术技术 图表图表 7070：HDRHDR 技术效果技术效果 资料来源：大大通资讯平台，东方财富证券研究所 资料来源：英伟达官网，东方财富证券研究所 OmniBSI-2 采用先进的 65 纳米工艺节点设计与 300mm 晶圆制造工艺，全面提升摄像头性能及功能表现。65 纳米设计规则优化了像素电路与布局，使图像质量达到最佳状态，而 300mm 晶圆工艺则提升了生产稳定性，并在大规模制造过程中提高芯片产量。此外，背面照射（BSI）技术通过翻转像

118、素和电路布局，使传感器能够从背面收集光线，进一步提升成像性能。相比前代技术，OmniBSI-2 显著降低功耗，并在 1.1 微米像素尺寸下提升低光性能、量子效率及全井容量，实现更高的成像质量和芯片生产效率。其高性能特性使其广泛应用于移动设备、安防监控、医疗影像、汽车视觉及 PC 端影像系统，为各类场景提供卓越的成像解决方案。图表图表 7171：豪威：豪威 OV2775OV2775 使用使用 OmniBSIOmniBSI-2 2 技术技术 图表图表 7272：OmniBSIOmniBSI-2 2 技术技术车用效果车用效果 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 37 电子行业专

119、题电子行业专题研究研究 资料来源：PR newswire 资讯平台，东方财富证券研究所 资料来源：豪威官网，东方财富证券研究所 3.1.3.CIS 车载升级引领行业，高像素驱动智驾跃升 豪威科技推出了 37 款车载 CIS 产品，覆盖 100 万至 830 万像素，并广泛应用于各类汽车影像系统。其中，其中，OX08B4COX08B4C 作为最先进的车载作为最先进的车载 CISCIS，具备，具备 830830万像素万像素，采用卷帘快门（Rolling Shutter），并结合公司最前沿的 HDR PureCel技术，实现行业领先的 140 dB HDR 表现。其片上 HALE（HDR 和 LFM

120、 引擎）算法在 LED 闪烁抑制（LFM）方面设立了新标准，为 ADAS 及 L3 级以上自动驾驶系统提供卓越的远距离目标检测能力，确保全天候精准成像，提高驾驶安全性。OX08B4C 搭载豪威科技的双转换增益（DCG）技术，在首次曝光时可实现82dB 的动态范围，远超行业同类产品的 60 dB 或更低水平。与传统交错 HDR 不同，DCG技术避免了额外通道的运动伪影，并提升弱光环境下的成像效果。此外，其 3D 堆叠工艺支持 HALE 算法集成，结合 4 合一像素技术，实现行业最佳的 LFM 性能。其 1/1.73 英寸光学格式、2.1 微米像素间距及 PureCelPlus-S架构提升了满阱容

121、量及 HDR 表现。OX08B4C 还支持感兴趣区域（ROI）优化成像，并集成低功耗网络安全功能，采用标准加密技术且功耗低于总功率的 10%。支持 4 帧捕捉、3840 x216 分辨率（36 fps）及 16:9 宽屏比例，并计划通过 AEC-Q100 2 级认证，进一步巩固豪威科技在汽车影像市场的领先地位。图表图表 7373：OX08B4COX08B4C 结构原理图结构原理图 图表图表 7474：OX08B4COX08B4C 外观图外观图 资料来源：豪威官网，东方财富证券研究所 资料来源：阿里巴巴，东方财富证券研究所 豪威豪威推出的推出的OX08D10 CIS，作为首款采用，作为首款采用T

122、heiaCel 技术的技术的 800万像素产品，万像素产品，在低光性能和低功耗方面均达到业内领先水平，同时体积较同类车外传感器缩小 50%。该传感器已兼容 NVIDIA Omniverse平台，并预集成至高通 Snapdragon Ride平台、Snapdragon Ride Flex SoC 及 Snapdragon Cockpit 平台。继 OX08D10成功推向市场，公司进一步推出采用TheiaCel技术的500万像素CIS OX05D10，在确保高画质的前提下，实现行业领先的 LED 闪烁抑制（LFM）功能。OX05D10 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 38

123、 电子行业专题电子行业专题研究研究 尤其适用于对 HDR、低光性能及 LFM 功能有严苛要求的汽车应用场景。基于TheiaCel技术平台，公司正不断拓展产品矩阵，客户可根据具体需求在 800 万像素与 500 万像素两款产品间灵活选择。图表图表 7575：OX08D10OX08D10 结构原理图结构原理图 图表图表 7676：OX08D10OX08D10 外观图外观图 资料来源：豪威官网，东方财富证券研究所 资料来源：深圳市同盈实业有限公司官网，东方财富证券研究所 车载 CIS 相较于消费级产品，对安全性和可靠性要求更为严苛，因此需满足一系列行业认证标准。AEC-Q100 作为车规级芯片的基本

124、门槛，涵盖环境应力加速、寿命模拟、电气特性验证、封装完整性及晶圆制程可靠性等测试，确保产品在极端环境下的稳定性。而 ISO 26262 功能安全标准按照安全目标等级（Quality Management only,ASIL A，ASIL B,ASIL C,ASIL D）划分，为汽车供应链厂商设定准入门槛，保障关键应用场景下的安全性。豪威科技凭借领先的技术实力，成为实现量产并通过 AEC-Q 系列及 ISO 26262 双重认证的企业，具备真正的车规级产品能力，在行业竞争中占据优势地位。在客户合作方面，公司已与奔驰、宝马、奥迪等全球知名汽车品牌建立长期合作关系，豪威的多款车载 CIS 产品已成功

125、应用于其车型，并深度绑定保时捷等欧洲大型车企。同时，豪威正加速拓展中国市场，成功渗透理想 ONE、零跑 C11 等本土造车新势力，进一步巩固其在智能驾驶领域的市场份额。图表图表 7777：AECAEC-Q Q 系列认证系列认证流程流程 图表图表 7878：ISO26262ISO26262 将安全目标将安全目标 5 5 级级分级分级 资料来源：爱集微，东方财富证券研究所 资料来源：爱集微，东方财富证券研究所 3.3.2 2.思特威思特威：汽车智能化驱动车载：汽车智能化驱动车载 CISCIS 持续成长持续成长 思特威作为深耕全场景应用及全性能产品矩阵的 CIS 供应商，公司产品深度覆盖安防监控、机

126、器视觉、智能车载电子、智能手机等多领域应用场景的技术需求。在汽车电子赛道，公司持续深化与主流厂商合作，配套车型项目规模实现跨越式增长，技术解决方案能力不断进阶，应用于智能驾驶辅助系统（ADAS）的 CIS 产品首获商业量产订单突破，品牌行业影响力显著提升。公司下游汽车 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 39 电子行业专题电子行业专题研究研究 客户覆盖小米、比亚迪、上汽、广汽、东风日产、零跑等知名品牌。2023 年，公司实现总收入 28.6 亿元，同比增长 15.1%，实现归母净利 润 0.1 亿元，同比增长 117.2%。2024 年前三季度，公司实现总收入 42.1

127、亿元，同比增长 137.3%，实现归母净利润 2.7 亿元，同比增长 517.3%。其中 2024 上半年，公司汽车电子业务营收同比增长 115.19%，为长期展夯实稳固根基。图表图表 7979：20192019-2024Q2024Q113 3 思特威思特威营收与归母净利润营收与归母净利润 图表图表 8080：思特威思特威 20242024 年上半年主营业务收入构成年上半年主营业务收入构成 资料来源：思特微 2024 年半年报，东方财富证券研究所 资料来源：思特微 2024 年半年报，东方财富证券研究所 思特威核心技术体系与核心产品矩阵融合路径：其一，思特威构建了涵盖 PixGain HDR技

128、术、行交叠多重曝光 HDR 技术及无时距单帧HDR技术的专业HDR技术矩阵，赋能CIS在复杂光环境下的适应性，有效满足多领域视觉应用的差异化需求。其二，公司独有的 SFCPixel技术通过将 SF（Source Follower）单元集成于 PD（PhotoDiode）近邻区域，在同等电荷输入下实现电压增益提升，进而达成更高灵敏度与卓越夜视成像性能的技术突破。其三，PixGainTM 技术创新性融合高转换增益（High Gain）与低转换增益（Low Gain）双模式，兼顾低照度环境下的夜视性能与强光场景中的细节还原能力，实现全天候高清影像捕捉的技术优势。图表图表 8181：思特威思特威 CI

129、S HDRCIS HDR 技术效果技术效果 图表图表 8282：思特思特威威 AT SeriesAT Series 效果效果 资料来源：思特微电子科技，东方财富证券研究所 资料来源：思特微 2024 年半年报，东方财富证券研究所 思特威核心车载 CIS 产品矩阵中，AT Series（像素范围 130 万至 830 万）以创新性能与尖端成像技术赋能智能交通系统全场景，覆盖行人监测、变道辅助、倒车辅助及 360 度环视等应用领域。该系列产品凭借超高动态范围技术优势，有效应对复杂光环境挑战，实现低光场景下的高清影像输出能力。公司于 2022 年年底发布车载 CIS 芯片 SC850AT。作为 AT

130、 系列最先进的产品，SC850AT CIS 搭载 8.3 8.3 百万像素（百万像素（MPMP）规格）规格，集成 SmartClarity-2、SFCPixel、PixGain HDR、LFS 及升级 Raw 域算法等专有技术，实现高分辨率、高灵敏度、140dB 超高动态范围及高效 LED 闪烁抑制性能。该产品满足 AEC-Q100 2 级与 ISO 26262 ASIL B 标准，为汽车行业 ADAS/AD 摄像头提供高性能、高 敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 40 电子行业专题电子行业专题研究研究 可靠性的车规级 CIS 解决方案。该芯片拥有以下优势：40dB 超

131、高动态范围（HDR）技术优势：为保障行车安全，车载摄像头需在复杂光照条件下实现高质量影像捕捉，如隧道出入、强光直射等场景。SC850AT凭借 140dB 超高动态范围，精准保留高光与阴影细节。区别于传统交错 HDR 方案，该产品基于双像素架构集成专有 PixGain HDR技术，通过单帧内高/低增益信号融合，在实现 140dB HDR 性能的同时，规避高速运动场景下的图像融合伪影，满足 ADAS/AD 对高动态范围成像的严苛需求。高效 LED 闪烁抑制能力：作为 ADAS/AD 核心组件，车规级 CIS 需有效抑制LED 交通信号灯、标志等光源的闪烁干扰。SC850AT 搭载专有 LED 闪烁

132、抑制（LFS）技术，通过动态调整像素曝光时长匹配 LED 闪烁频率，确保成像无闪烁噪点，助力 ADAS/AD 系统精准识别交通信号与车辆灯光信息，提升复杂光环境下的目标检测可靠性。全彩夜视成像与画质增强技术：ADAS 前视摄像头的检测距离和物体识别精度直接影响行车安全，SC850AT 的 8.3MP 高分辨率支持超 200 米远距离目标检测，适配传感系统升级需求。依托 SmartClarity-2、SFCPixel及 PixGain 等专有技术，该 CIS 在低光环境下实现全彩夜视清晰成像；搭配超低噪声读出电路与升级色彩处理技术，将光响应不均匀性（PRNU）控制在 0.8%以下，光晕抑制至 1

133、%以下，有效降低图像噪声与夜灯眩光干扰。通过 Raw 域算法优化，在保留缺陷像素校正（DPC）、黑电平校正（BLC）等基础功能的同时，针对性强化降噪与 HDR 融合算法，实现细节保留与画质提升的双重突破。图表图表 8383：思特威思特威 AT SeriesAT Series 效果效果 图表图表 8484：思特威思特威 CISCIS 产品产品 SC850ATSC850AT 参数参数 资料来源：思特微 2024 年半年报，东方财富证券研究所 资料来源：思特微电子科技，东方财富证券研究所 SC850AT CIS 同时满足 AEC-Q100 2 级与 ISO26262 ASIL B 标准要求。2022

134、 年 11 月，思迈森获 ISO 26262:2018 汽车安全完整性等级 D（ASIL D）开发流程认证，这是对其车规级 CIS 解决方案开发能力的权威认可，为智能汽车技术演进提供支撑。SC850AT CIS 通过 AEC-Q100 2 级与 ISO26262 ASIL B 双标准认证，成为可靠安全的智能汽车核心方案，助力 ADAS 向高阶自动驾驶阶段进阶。敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 41 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表图表 8585：思特威思特威 SC850ATSC850AT ：IS0 26262:2018 ASIL D IS0 26262:2018

135、ASIL D 证书证书 资料来源：思特微电子科技，东方财富证券研究所 3.3.3 3.格科微格科微：核心技术国际领先，：核心技术国际领先，CISCIS 领域稳步发展领域稳步发展 格科微有限公司 2003 年成立，总部位于中国上海，全球布局 9 大分支机构。主营 CIS 及显示驱动芯片的研发、设计与制造。2023 年，公司实现总收入 47 亿元，实现归母净利润 0.5 亿元。2024 年第三季度，公司实现总收入 45.5 亿元，同比增长 40.4%。图表图表 8686：20192019-2024Q2024Q113 3 格科微格科微营收与归母净利润营收与归母净利润 图表图表 106106：格科微：

136、格科微 20232023 年年产品结构图产品结构图 资料来源：Choice 格科微-财务摘要，东方财富证券研究所 资料来源：Choice 格科微-按产品(项目)分类，东方财富证券研究所 公司多项 CIS 技术处于国际领先水平：敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 42 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表图表 8787：格科微格科微 CISCIS 技术领先技术领先 资料来源：格科微 2024 年半年报，东方财富证券研究所 格科微目前最先进的车载 CIS 产品为 GC8613GC8613，参数是像素尺寸，参数是像素尺寸 1.51.5m m、8M8M 像素像素，在 1/2.7

137、 英寸光学格式下实现高解析力，具备优异动态范围与星光级夜视全彩成像能力。该芯片于 2023 年 6 月发布。伴随智慧城市、智能家居等领域成像从“看得到”向“看得清”升级,2K/4K 设备市场需求激增，GC8613 以高分辨率、低照性能及动态范围优势，赋能智慧城市、家居、会议系统、无人机等多元场景。针对复杂光线环境细节捕捉需求，GC8613 基于 55nm BSI 工艺平台，采用特色 DAG 电路架构，实现无伪影单帧宽动态输出，解决传统行交叠 HDR 技术导致的运动鬼影与边缘合成信噪比下降问题，为智慧物联“看得懂”构建硬件基础。图表图表 8888：格科微格科微 4K4K CISCIS：GC861

138、3GC8613 图表图表 8989：GC8613 HDR OFFGC8613 HDR OFF（左）、传统（左）、传统 HDRHDR（中）、（中）、DAG HDRDAG HDR（右）成像对比（右）成像对比 资料来源：格科微官网，东方财富证券研究所 资料来源：格科微官网，东方财富证券研究所 FPPI 隔离技术赋能星光级夜视能力：针对智慧城市、汽车等领域极低照度成像需求，GC8613 采用格科微自主研发的 FPPI 隔离技术，通过优化表面缺陷、降低 Si/SiO界面缺陷噪声，实现电路读出噪声0.5e，助力成像设备在极暗环境下实现全彩精准成像。相较同规格竞品，GC8613 在同等性能下功耗降低 40%

139、，支持最高 4K 60fps 高动态视频输出，目前已量产。敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 43 电子行业专题电子行业专题研究研究 图表图表 9090：GC8613GC8613 与同规格友商产品动态范围对比与同规格友商产品动态范围对比 图表图表 9191：GC8613GC8613 低光照低光照(0.5lux(0.5lux-1lux)1lux)成像效果成像效果 资料来源：格科微官网，东方财富证券研究所 资料来源：格科微官网，东方财富证券研究所 3.2.3.2.晶方科技晶方科技：CISCIS 国产国产封测封测领先领先，车载产品布局健全，车载产品布局健全 公司聚焦传感器领域封

140、装测试业务，形成多元化先进封装技术布局，具备 8 英寸及 12 英寸晶圆级芯片尺寸封装技术的规模化量产能力，构建从晶圆级到芯片级的一站式封装服务体系，系全球晶圆级芯片尺寸封装服务的核心供应商与技术引领者。封装作为半导体集成电路芯片的核心载体，具备物理保护、环境密封、电热性能优化及信号传输功能，是连接芯片内部结构与外部电路的关键桥梁。公司封装产品覆盖 CIS 芯片、生物身份识别芯片、MEMS 芯片等，相关产品广泛应用于汽车电子、手机、安防监控等领域。在 CIS 产业链中定位中下游环节，主要客户群体为上游 CIS 芯片设计厂商（涵盖索尼、豪威科技、格科微、思特威等全球知名传感器设计企业）。2023

141、 年，公司实现总收入 9.1 亿元，实现归母净利润 1.5 亿元。2024 年前三季度，公司实现总收入 8.1 亿元，同比增长 21.7%，实现归母净利润 1.8亿元，同比增长 66.7%。图表图表 9292：20192019-2024Q132024Q13 晶方科技营收与归母净利晶方科技营收与归母净利 图表图表 9393：晶方科技晶方科技 20242024 年上半年主营业务收入构成年上半年主营业务收入构成 资料来源：Choice 晶方科技-财务摘要，东方财富证券研究所 资料来源：晶方科技 2024 年半年报，东方财富证券研究所 车载 CIS 封装需适配机械压力、温度循环、污染物、湿度等严苛环境

142、。公司封装技术通过 AEC-Q100 核心资格标准验证，涵盖 MSL3 条件下 260C 回流焊预处理 3 次；-50C+150C 温度循环 1000 次；85C/85%RH 温湿度偏置 1000 小时；121C/100%RH 高压蒸煮 96 小时；150C 高温储存 1000 小时；敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 44 电子行业专题电子行业专题研究研究 及静电放电能力测试。作为全球将晶圆级芯片尺寸封装（WLCSP）聚焦于传感器领域的先行者，晶方科技构建了包含晶圆级、硅通孔（TSV）、三维 RDL 等核心工艺的技术体系，形成具备微型化、低功耗、高集成特性的先进封装解决

143、方案。在车载 CIS 领域，公司提升了车规 STACK 封装量产能力并开发 A-CSP 工艺以巩固技术领先。图表图表 9494：晶方科技晶方科技 CISCIS 封装应用效果封装应用效果 图表图表 9595：晶方科技晶方科技 CISCIS 封装产品封装产品 资料来源：晶方科技官网，东方财富证券研究所 资料来源：晶方科技官网，东方财富证券研究所 晶方科技以技术创新为核心驱动力，作为国内 TSV 封装技术开拓者，深度布局 3D 封装领域，通过硅通孔（TSV）技术实现电气性能优化与信号延迟降低，突破 2D 封装局限。该技术商业化进程中，工艺设备材料选择、创新设计及散热电性能优化为关键成功要素，公司凭借

144、专业半导体工艺助力客户实现从技术概念到产品落地的突破。公司了填补半导体前、后道工艺间产业空白，聚焦“中道”封装技术全球增长最快的封装领域之一，预计未来会成为驱动行业发展的核心技术路径。晶方科技 2012 年战略布局 TSV“中道”工艺，建成国内首条 300 毫米规模化量产线，整合晶圆级 CSP 封装、倒装及嵌入式技术，形成 2.5D/3D 先进封装解决方案，率先实现 TSV 晶圆级封装技术的产业化落地。图表图表 9696：晶方科技晶方科技传统前、后道工艺传统前、后道工艺 图表图表 9797：晶方科技晶方科技业界先进的中道业界先进的中道 TSVTSV 工艺量产线工艺量产线 资料来源：晶方科技官网

145、，东方财富证券研究所 资料来源：晶方科技官网，东方财富证券研究所 4 4.投资建议投资建议 推荐关注国产车载 CIS 芯片相关厂商在国产化替代趋势下的投资机会，重点包括：高像素 CIS、HDR 与 LFM 技术升级、车规级认证突破等方向，建议关注韦尔股份、格科微、思特威和晶方科技等标的。图表图表 9898：主要关注标的估值比较表（截至：主要关注标的估值比较表（截至 2022025 5 年年 4 4 月月 1010 日）日）敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 45 电子行业专题电子行业专题研究研究 资料来源：Choice-股票数据浏览器，东方财富证券研究所（未评级公司预测数

146、据来自 Choice 一致预期）5 5.风险提示风险提示 智能驾驶渗透率不及预期：智能驾驶技术在中低端车型的应用进展缓慢，影响 CIS 产品的市场拓展和规模化效应。下游终端出货不及预期：汽车市场需求疲软或供应链受阻，导致智能驾驶 CIS 需求下降，影响行业增长。市场竞争加剧风险：行业玩家增多，产品同质化加剧，价格竞争激烈，影响企业盈利能力。行业景气不及预期：宏观经济波动或汽车行业景气度下滑，影响智能驾驶 CIS 的市场需求和增长速度。政策风险：各国对智能驾驶监管政策调整，可能影响自动驾驶技术的落地节奏，进而影响 CIS 市场需求。敬请阅读本报告正文后各项声明敬请阅读本报告正文后各项声明 46

147、电子行业专题电子行业专题研究研究 东方财富证券股份有限公司（以下简称“本公司”）具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格东方财富证券股份有限公司（以下简称“本公司”）具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格 分析师申明：分析师申明：作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，保证报告所采用的数据均来作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于作者的职业理解，本报告清晰准确地反映了作者的研究观点，力求独立、客观和自合规渠道，分析逻辑基于作者的职业理解，本报告清晰准确地反映了作者的研究观点，力求独立

148、、客观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响，特此声明。公正，结论不受任何第三方的授意或影响，特此声明。投资建议的评级标准：投资建议的评级标准：报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后3 3到到1212个月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的个月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的3 3到到1212个月内的公司股价（或行业指数）相对同期相关证个月内的公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：券市场代表性指数的涨跌幅

149、作为基准。其中：A A股市场以沪深股市场以沪深300300指数为基准；新三板市场以三板成指（针对指数为基准；新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以恒生指数为基准；美国市场以标协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以恒生指数为基准；美国市场以标普普500500指数为基准。指数为基准。股票评级股票评级 买入：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅买入：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅15%15%以上；以上；增持：相对同期相关证券市场代表性指数涨增持：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于幅介于5%5%15%15%之间；之

150、间；中性：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于中性：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-5%5%5%5%之间；之间；减持：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于减持：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-15%15%-5%5%之间；之间；卖出：相对同期相关证券市场代表性指数跌幅卖出：相对同期相关证券市场代表性指数跌幅15%15%以上。以上。行业评级行业评级 强于大市：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅强于大市：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅10%10%以上；以上；中性：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于中性：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%10%10%10%之间；

151、之间；弱于大市：相对同期相关证券市场代表性指数跌幅弱于大市：相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%10%以上。以上。免责声明：免责声明：本研究报告由东方财富证券股份有限公司制作及在中华人民共和国（香港和澳门特别行政区、台湾省除外）本研究报告由东方财富证券股份有限公司制作及在中华人民共和国（香港和澳门特别行政区、台湾省除外）发布。发布。本研究报告仅供本公司的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户。本研究报告仅供本公司的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户。本研究报告是基于本公司认为可靠的且目前已公开的信息撰写，本公司力求但不保证该信息的准确性和

152、完整本研究报告是基于本公司认为可靠的且目前已公开的信息撰写，本公司力求但不保证该信息的准确性和完整性，客户也不应该认为该信息是准确和完整的。同时，本公司不保证文中观点或陈述不会发生任何变更，在性，客户也不应该认为该信息是准确和完整的。同时，本公司不保证文中观点或陈述不会发生任何变更，在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。本公司会适时更新我们的研究，但不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。本公司会适时更新我们的研究，但可能会因某些规定而无法做到。除了一些定期可能会因某些规定而无法做到。除了一些定期出版的报告之外，绝大多数研究报告是在分析师认为

153、适当的时出版的报告之外，绝大多数研究报告是在分析师认为适当的时候不定期地发布。候不定期地发布。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议，也没有考虑到个别客户特殊在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议，也没有考虑到个别客户特殊的投资目标、财务状况或需求。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况，若有必要应寻的投资目标、财务状况或需求。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况，若有必要应寻求专家意见。本报告所载的资料、工具、意见及推测只提供给客户作参考之用，并非作为或被视为出售或购求专家意见。本报告所载的资料、工具、

154、意见及推测只提供给客户作参考之用，并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的的邀请或向人作出邀请。买证券或其他投资标的的邀请或向人作出邀请。本报告中提及的投资价格和价值以及这些投资带来的收入可能会波动。过去的表现并不代表未来的表现，未本报告中提及的投资价格和价值以及这些投资带来的收入可能会波动。过去的表现并不代表未来的表现，未来的回报也无法保证，来的回报也无法保证，投资者可能会损失本金。外汇汇率波动有可能对某些投资的价值或价格或来自这一投投资者可能会损失本金。外汇汇率波动有可能对某些投资的价值或价格或来自这一投资的收入产生不良影响。资的收入产生不良影响。那些涉及期货、期权及其它衍生工具的交易

155、，因其包括重大的市场风险，因此并不适合所有投资者。那些涉及期货、期权及其它衍生工具的交易，因其包括重大的市场风险，因此并不适合所有投资者。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任，投资者需自行在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任，投资者需自行承担风险。承担风险。本报告主要以电子版形式分发，间或也会辅以印刷品形式分发，所有报告版权均归本公司所有。未经本公司本报告主要以电子版形式分发，间或也会辅以印刷品形式分发，所有报告版权均归本公司所有。未经本公司事先书面授权，任何机构或个人不得以任何形式复制、转发或公开传播本报告的全部或部分内容，不得将报事先书面授权，任何机构或个人不得以任何形式复制、转发或公开传播本报告的全部或部分内容，不得将报告内容作为诉讼、仲裁、传媒所引告内容作为诉讼、仲裁、传媒所引用之证明或依据，不得用于营利或用于未经允许的其它用途。用之证明或依据，不得用于营利或用于未经允许的其它用途。如需引用、刊发或转载本报告，需注明出处为东方财富证券研究所，且不得对本报告进行任何有悖原意的引如需引用、刊发或转载本报告，需注明出处为东方财富证券研究所，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节和修改。用、删节和修改。