ADAS應用攝像頭作為主要傳感器是因為攝像頭分辨率進高于其他傳感器，可以獲取足夠多的環境細節，幫助車輛進行環境認知，車載攝像頭可以描繪物體的外觀和形狀、讀取標志等，這些功能其他傳感器無法做到。從降低成本的角度看攝像頭是識別用傳感器的有力候補之一，在一切清晰的情況下當然攝像頭是最好的選擇，但是受環境因素以及外部因素影響較大，比如隧道中光線不足，天氣因素導致的視線縮小等。

　　采集圖像信息的重要工具，部分類似路標識別、車道線感應等功能智能由攝像頭實現。目前攝像頭的應用主要有：單目攝像頭、后視攝像頭、立體攝像頭或稱雙目攝像頭、環視攝像頭，按照2015年全球超過8000萬輛新增車輛與單車6-8顆攝像頭需求，未來總體需求有望超6億顆，對應千億市場空間。

　　視覺算法在ADAS技術路線中必不可少，毫米波雷達等主動式傳感器對算法依賴程度較低，算法較為簡單，攝像頭等被動式傳感器對算法依賴程度較高，一般由第三方企業單獨提供。比如視覺算法企業Mobileye。

　　此前，Tesla和Mobileye終止合作的事沸沸揚揚，Mobileye提供標準的傳感器安裝方式+地圖數據云服務+軟件體系平臺構建，但是Tesla是想通過在線收集數據的眾包模式優化自動駕駛體驗，EyeQ3芯片限制了Tesla建立自己的地圖，所以Tesla未來要自己研發圖像算法以及圖像處理芯片。

　　不過Mobileye還是憑幾款產品占領了90%的市場份額，這家以色列的企業在當地的江湖地位相當于BAT。算法和硬件是 ADAS 系統的核心，也是 Mobileye 的核心競爭力所在。Mobileye站在ADAS的頂端，甩出競爭對手好幾條街，ADAS和傳統車載視覺產品對軟件技術、硬件要求不同，傳統車載電子公司要切入ADAS市場并不容易。國內團隊如從零開始至少需要3、4年才可能完成初步的技術積累。

　　當然為了提高環境感知的準確度，通常需要多種傳感器的組合，最終提供一個穩定耐用的解決方案。當下比較典型的就是毫米波雷達、激光雷達和車載攝像頭，其他的超聲波技術和紅外線技術以及這些技術的算法融合都將讓傳感器產業帶來巨大的市場。不過毋庸置疑，在汽車實現完全智能化的這幾年中，傳感器產業鏈應該是最先獲得收益的。