判断层：算法是核心，国内企业有切入机会
Mobileye 的成功揭示了算法的重要性
ADAS 判断层起到处理各类传感器的数据并进行相应判断，从而做出控制指令的作用，主要包括芯片以及算法两部分。
由于 ADAS 在行使过程中会产生图像等大量数据，将占用大量的计算资源，传统车用芯片的性能已经无法满足庞大的计算量需求，因而 ADAS的推广将促使芯片企业不断开发更高能效的车载芯片。目前，主流汽车半导体厂商都为 ADAS 系统开发了专用芯片，例如 Mobileye 的 EyeQ，ADI 的 Blackfin，TI 的 TDAx 等。
参考中国报告网发布《2018-2023年中国驾驶辅助系统（ADAS）产业市场竞争现状调查与投资发展趋势研究报告》
作为视觉类 ADAS 领导厂商的 Mobileye 至 2008 年以来已经推出了 3 代 ADAS 主控芯片，运算速度已经从最初的 0.0044TB/秒上升至 2.5TB/秒，预计于 2020 年推出 EyeQ5，运算速度高达 15TB/秒。
判断层是 ADAS 产业链中技术含量最高的部分，其核心在于嵌入在芯片中的算法。Mobileye 的方案仅仅依靠单目摄像头方案就实现了 LDW、 FCW 等功能，依靠的就是其在 40 个国家试验、经历 16 年数据积累的算法。算法的成熟，使得采用单目摄像头方案就可以实现 ADAS 功能，大大降低了成本。
国内厂商布局算法，切入系统集成
目前 Mobileye 在单目摄像头 ADAS 领域非常超前，依靠其多年、海量数据积累形成了深厚的护城河，但 ADAS 市场的广阔空间也不断吸引着厂商进入这一领域。同时中国市场有其独特之处：监管法规不同、道路标示较不规范、行车习惯相对落后、车型众多，对 ADAS 提出了不同的要求，本土化的方案相对会更有竞争力。因此多家国内厂商和一些初创企业已切入 ADAS 算法领域，一些在汽车电子行业有所积淀的企业（如均胜电子等）则切入系统集成领域。
Mobileye 的成功揭示了算法的重要性
ADAS 判断层起到处理各类传感器的数据并进行相应判断，从而做出控制指令的作用，主要包括芯片以及算法两部分。
图：ADAS 判断层工作流程
参考中国报告网发布《2018-2023年中国驾驶辅助系统（ADAS）产业市场竞争现状调查与投资发展趋势研究报告》
图：各芯片针对 ADAS 推出的专用产品
作为视觉类 ADAS 领导厂商的 Mobileye 至 2008 年以来已经推出了 3 代 ADAS 主控芯片，运算速度已经从最初的 0.0044TB/秒上升至 2.5TB/秒，预计于 2020 年推出 EyeQ5，运算速度高达 15TB/秒。
表：ADAS 芯片领军者 Mobileye 产品不断升级
判断层是 ADAS 产业链中技术含量最高的部分，其核心在于嵌入在芯片中的算法。Mobileye 的方案仅仅依靠单目摄像头方案就实现了 LDW、 FCW 等功能，依靠的就是其在 40 个国家试验、经历 16 年数据积累的算法。算法的成熟，使得采用单目摄像头方案就可以实现 ADAS 功能，大大降低了成本。
国内厂商布局算法，切入系统集成
目前 Mobileye 在单目摄像头 ADAS 领域非常超前，依靠其多年、海量数据积累形成了深厚的护城河，但 ADAS 市场的广阔空间也不断吸引着厂商进入这一领域。同时中国市场有其独特之处：监管法规不同、道路标示较不规范、行车习惯相对落后、车型众多，对 ADAS 提出了不同的要求，本土化的方案相对会更有竞争力。因此多家国内厂商和一些初创企业已切入 ADAS 算法领域，一些在汽车电子行业有所积淀的企业（如均胜电子等）则切入系统集成领域。
表：国内企业切入 ADAS 算法与系统集成领域
资料来源：中国报告网整理，转载请注明出处（GQ）
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