ADAS 研发迎来关键节点，领先车企规划 2020 年~2022 年 L3 级别车型落地。传感器中视觉的性能在下一代迎来飞跃，未来 3~5 年量产的前视传感器中，单目测距达到 200 米~300 米，像素在 2Mp 到 8Mp 之间，性能与长距离毫米波雷达差距大幅缩小，同时具备成本和图像识别等方面的优势。基于纯视觉的 L4 级方案已路测成功（百度 Apollo Lite）。综合性能、成本、美观与实际路测考量，中下游厂商或调整方案结构侧重视觉，看好视觉在产业链中比重持续增长。 

一、 投资要点.7

二、ADAS 的分类、构成与发展..8

1. ADAS 产业链.8

1）自动驾驶的六个等级.8

2）ADAS 技术架构及产业链...10

2. 全球与我国ADAS 相关政策.. 11

3. ADAS 落地规划. 11

4. 传感器在ADAS 中的地位...12

三、传感器.13

1. 路径比较...13

1）性能对比..14

2）成本对比..15

3）实用性对比.16

2. 视觉传感器的地位...18

四、视觉算法在ADAS 中的地位..19

1. 计算机视觉..19

2. 车载ADAS 视觉...19

1）机器-机器（Machine to Machine）...21

2）机器-人（Machine to Human） ..22

3. 机器-机器.22

1）前视方案..22

2）环视方案..26

4. 机器-人..27

1）驾驶员监控（DMS）.27

2）虚拟后视镜.29

3）HUD...29

5. 车规要求..30

1） AEC-Q100、ISO 26262 认证.30

6. 车载前视视觉方案市场空间...32

7. 部分代表性公司技术方案概览...33

1） Mobileye...33

2）百度...33

3）MM Solutions ...34

4）商汤...34

5）旷视...34

五、产业链格局.35

1. 上游.35

1）镜头组与CMOS..35

2）算法芯片..36

2. 定价权分析 ... .. 36

1）软件公司与Tier 1 的关系及议价权 . 36

2）软件公司与芯片公司的竞合关系 . 40

3）车商的角色变化 ... 41

六、视觉技术在车载领域的商业化实现 . 43

1. 商业化机遇 .. 43

1）需求的驱动力 . 43

2）政策激励视觉发展 .. 43

3）视觉算法的商业实现 .. 44

2. 商业化挑战 .. 46

1）算法公司成本测算 .. 46

2）基础设施 .. 48

3）法律法规政策 . 48

4）大致周期 .. 49

七、部分代表性公司 ... 50

1. 视觉方案龙头MOBILEYE（2017 年英特尔收购） . 50

1）核心产品：视觉算法与EyeQ 芯片 . 50

2）盈利模式 .. 51

3）护城河：适配周期、便利性、算法精度与落地经验 .. 52

4）合作商... 53

2. 龙头企业的追赶者：MINIEYE .. 53

1）产品 ... 54

2）合作商... 54

3）研发策略 .. 54

4）壁垒 ... 55

3. 工业图形图像视觉技术的龙头：MM SOLUTIONS .. 55

1）MM Solutions 产品演化 ... 55

2）中科创达收购扩张智能车舱版图 . 56

3）车载领域收入规模化，平台化产品具备先发优势 ... 56