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汽车图像传感器:技术进步推动自动驾驶发展

2025-08-06 13:59
芝能智芯
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芝能智芯出品

汽车图像传感器是自动驾驶技术的核心组成部分,为车辆提供精准的环境感知能力,安森美在像素技术、供应链整合和市场布局方面都有自己的特点。

我们沿着汽车CMOS图像传感器技术的细节及其在自动驾驶中的作用,探讨安森美的市场竞争力以及其他玩家如何布局这一领域。

Part 1

汽车CMOS传感器

技术剖析及市场格局

汽车图像传感器通过将光学图像转化为电子信号,为车辆提供视觉感知能力,其核心在于像素技术的优化。CMOS传感器的工作原理涉及微透镜阵列、彩色滤光片阵列(CFA)、光电二极管和像素晶体管等多个层次。

● 安森美的CMOS传感器技术展现了显著的技术演进:

  像素尺寸缩减:从5.6 µm逐步缩小到2.1 µm甚至更小,同时实现高分辨率(如8.3 MP)和高动态范围(HDR)。

  高动态范围(HDR):利用分割像素和超级曝光技术,安森美传感器可实现高达150 dB的HDR,有效应对复杂光照环境中的过曝和欠曝问题。

  低光性能:通过优化光电二极管设计,显著提高了夜间及低光照环境中的成像效果,为自动驾驶提供全天候视觉支持。

  LED闪烁抑制(LFM):在面对LED光源时,安森美的技术能够消除闪烁干扰,确保图像清晰度。

● 智能驾驶的要求,对汽车图像传感器的性能与数量需求呈指数级增长。

  前向感知通常配备 2 x 8.3 MP 摄像头(2.1 µm,30° 和 120° 视场角)及 2 x 8.3 MP 额外立体摄像头(2.1 µm,60° - 120° 视场角),用于精确捕捉远距离及宽视野范围内的路况信息;

  侧向感知采用 2 x 3 MP 或 8.3 MP 摄像头(2.1 µm 或 3.0 µm,100° 视场角),确保车辆周边环境的全面监测;

  后向感知部署 1 - 2 x 8.3 MP 摄像头(2.1 µm,60° - 120° 视场角);

  底部感知则配置 1 x 3 MP 摄像头(2.1 µm 或 3.0 µm),实现自动泊车等功能的 360 度环绕视图。

多摄像头配置与不同分辨率、像素尺寸传感器的组合,充分满足了自动驾驶系统在复杂环境下对环境感知的高精度、高可靠性需求,为车辆的决策与控制提供了丰富的视觉数据。

根据Yole Group的数据,安森美在2023年以33%的市场份额占据全球汽车CMOS传感器市场的领先地位,其竞争对手包括中国的豪威科技(27%)和日本的索尼(14%)。

● 这一领先地位得益于以下因素:

  技术积累:安森美通过不断收购(如Aptina、Truesense和SensL),整合了深厚的技术资源。

  供应链整合:安森美在美国、亚洲等地建立了完善的生产基地,形成从晶圆制造到封装测试的完整产业链,保障了产品质量和供应稳定。

  市场拓展:安森美的CMOS传感器技术广泛应用于智能驾驶、泊车辅助和自动驾驶领域,成为行业标杆。

Part 2

安森美的竞争力

及行业格局分析

安森美的竞争优势显著,主要体现在其创新技术、供应链安全、广泛的产品组合以及市场领导地位上,Hyperlux系列传感器具备150 dB的超高动态范围和卓越的低光性能,确保在复杂驾驶环境中提供清晰、可靠的视觉信息。

通过采用双供应链策略(自有工厂加外包制造),安森美提升了供应灵活性,能够迅速响应市场需求,提供从卷帘快门到全局快门的多种图像传感器,满足不同应用场景的需求。

凭借这些优势,安森美在汽车和工业CMOS传感器领域均占据首位,拥有显著的规模效应。

● 高动态范围(HDR):汽车行驶时,光照条件变化很大,从强烈的阳光到昏暗的夜晚,这对图像传感器提出了很高的要求。

传统传感器在高对比度场景中,如隧道出口或夜间路灯下,容易出现亮度过曝或暗部细节丢失的问题。

安森美的Hyperlux传感器拥有150 dB的超高动态范围,采用先进技术如超级曝光和分割二极管曝光,可以在一次拍摄中同时捕捉明亮和黑暗区域的细节,避免了多次曝光可能带来的图像模糊、延迟或帧率下降问题,确保图像稳定清晰,为自动驾驶系统提供可靠的视觉信息,提升了复杂光照环境下的目标检测能力。

● 低光性能:在夜间或光线不足的情况下,图像传感器的表现直接关系到自动驾驶的安全性,通过改进光电二极管设计和减少暗噪声,使Hyperlux传感器在低光环境下也有出色表现。

即使在乡村夜晚这样微弱光线下,它也能拍出清晰的图像,清楚显示远处的车辆、行人和道路标志,延长了自动驾驶车辆的工作时间和适用场景,增强了系统在低光条件下的感知能力和决策信心。

● LED 闪烁抑制(LFM):交通中的LED信号灯和车尾灯可能会闪烁,干扰传感器正常工作,导致图像上出现条纹或噪点,影响目标检测。

安森美的传感器内置了LED闪烁抑制技术,能准确识别并消除这些干扰,确保在有大量LED光源的环境中图像依然稳定,提高了对交通信号和车辆状态的识别准确性,减少了误判风险,保障行车安全。

● 功耗与散热:自动驾驶车辆搭载的电子设备增多,功耗和散热成为重要考量。安森美在Hyperlux传感器设计中采用了低功耗架构,例如AR0341 3 MP相机在30 fps、60°C条件下仅消耗约500 mW的电力,远低于同类产品。

低功耗不仅节省了能源,还减少了热量产生,降低了散热系统的负担,提高了系统的稳定性和可靠性,并有助于降低成本,促进了传感器在汽车领域的广泛应用。

● 汽车视觉传感器市场竞争依然激烈

  索尼作为全球CIS行业的领头羊,正利用其在消费电子领域的技术积累向汽车市场扩展,提供高分辨率的图像传感器;

  豪威科技则依靠在中国市场的成本和服务优势逐步扩大份额;

  而像Ambarella这样的新兴公司,则专注于开发专用芯片和创新算法,探索自动驾驶图像处理的新路径。

随着自动驾驶技术的普及,对高性能传感器的需求将不断增长,企业必须在像素技术、功耗优化和生产成本之间找到最佳平衡,以争取更多市场份额。

小结

汽车CMOS图像传感器作为自动驾驶技术的核心组件,将持续引领行业技术创新与市场扩张,自动驾驶的全面落地将对图像传感器提出更高的性能和成本要求。

随着全球市场格局的演变,中国企业在本地化优势和成本竞争力的驱动下,或将成为CMOS图像传感器领域的重要力量。 

       原文标题 : 汽车图像传感器:技术进步推动自动驾驶发展

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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