最近在做一些深度的研究工作，每天在想一些好玩的東西。汽車工業其實運用了大量的基礎學科知識，比如物理學；而光學就是其中極為重要的一項。
從光學系統而言，核心技術主要聚焦於發射器、光學元器件+微型模組、探測器、以及積體電路和演算法。
備註：我本人是讀儀器的，煙煙讀的是光資訊，其實這兩個其實都包含了光學部分，只是我們兩個都沒深入。
從大的方面來看，可以分成：圍繞人開車、圍繞自動駕駛輔助系統開車的技術方向（終局是機器開車）。
Part 1
圍繞人開車來展開的技術
為駕駛視距和車輛互動服務的汽車燈光系統：
（可以追溯到1910年，當時最早的電氣式前照燈被髮明），而之後為駕駛員服務的各種燈光就是一門顯學，後製動燈、尾燈以及儀表輔助燈等系列依靠光的反射原理的應用沿用至今。從邏輯上來看，只要人開車，就需要有燈光，而且燈光越來越智慧。
▲圖1.Yole做的車燈市場價值預估
從燈光系統來看，圍繞著改善燈光系統的智慧性，把攝像頭技術和單獨的燈光控制剝離出來控制，建立燈光系統的單系統智慧，如下圖所示。
▲圖2.智慧燈光系統也是圍繞攝像頭技術開展
這裡的發展分水嶺，就是ADAS開始往更高階的自動駕駛輔助系統發展，之前都是圍繞人在各種惡劣天氣裡面能看清的問題在研究，後者開始關注攝像頭能不能看清。
▲圖3.人開車還是自動輔助駕駛系統開車
座艙光學系統：
而圍繞光學在座艙裡面的應用，整個座艙裡面的液晶儀表、中控螢幕、HUD、各種內飾氛圍燈（這裡從腳燈、迎賓燈等等越來越細）這些與駕駛員互動的光學顯示的器件，是讓汽車具備科技感的新型光學裝備。
這塊我們單獨說。
▲圖4.這套圍繞人的視野聚焦的光學系統
Part 2
圍繞自動駕駛
輔助駕駛系統來展開的技術
圍繞自動輔助駕駛的主流系統，是構架在車載攝像頭這個最重要的光學感測器上的。
●從攝像頭來看，光學成像機制可概括為當光線透過鏡片後匯聚在影象感測器，感測器記錄其影象資訊並透過模數轉換器將其轉化為數字訊號，然後交由影象處理器進行後期最佳化，最終 交給影象處理晶片處理，攝像頭模組的主要構為CMOS影象感測器和鏡頭組。
▲圖5.純粹的攝像頭
特斯拉是使用純視覺來實現高階的自動輔助駕駛，基於Tesla Vision深度神經網路，能夠對行車環境進行專業的解構分析，能夠充分利用搭載的高效能攝像頭。
這套自動輔助駕駛環繞車身共配有8個攝像頭，視野範圍達360度，監測距離最遠為250米。前視主視野攝像頭、寬視野攝像頭、窄視野攝像頭最大監測距離分別為 150 米、60 米、250 米，用來識別物體併為導航提供支援，探測可能影響到車輛的物體，並根據情況採取制動措施；側方後視攝像頭（2顆）、側方前視攝像頭（2顆）最大監測距離分別為100米、80米；後視攝像頭最大監測距離50米，在最新的AI day裡面有了更詳細的論述。
▲圖6.特斯拉的攝像頭配置
而國內開始一步步在攝像頭的數量和清晰度方向開始內卷，智慧駕駛首先是對感知攝像頭硬體的“軍備競賽”持續升級，極氪 001、智己L7、蔚來 ET7 分別採用了 15 顆、12 顆和 11 顆攝像頭（之前5顆攝像頭為基準），面向高階自動駕駛環境感知需求，攝像頭變得更高畫質晰度，以獲取探測更長距離和更多資訊，以至於車企開始評估8MP畫素攝像頭感知距離是 1.2MP畫素攝像頭的三倍。
●從鐳射雷達這條路徑來看，國內外開始圍繞短、中、長距不同情況的鐳射雷達需求進行開發，而且圍繞泛光式、純固態、MEMS、機械掃描等不同的鐳射雷達技術路線在迭代。
這條技術路徑還沒有取得整個行業的一致意見就開始往前進發，在車上各顯神通了。
▲圖7.鐳射雷達的差異化配置
小結：光學圍繞人開車和機器開車的技術方向，其實都有非常深的演進路徑，這個路徑基本是由供應商來完成的，在整個光學在汽車應用賽道方面，還是很踏實的。就是智慧化如何驅動對光學器件的訴求，特別是對攝像頭和智慧燈光系統的軟體整合，包括座艙系統對儀表、中控的集中輸出，都帶來軟體和硬體分離的必然模式，在這裡如何思考這個價值量，需要仔細評估。
