（报告出品方/作者：国盛证券，郑震湘，钟琳）
一、智能汽车之眼，车载图像传感器方兴未艾
1.1车载CIS——智能驾驶下的千亿赛道
特斯拉、蔚来等造车新势力走在技术前沿，引领智能汽车行业发展，作为智能汽车最引人瞩目的技术当属自动驾驶。环境感知是实现自动驾驶最关键的环节之一，环境感知的核心是传感器（sensor），目前主要的传感器分为两种，摄像头和雷达。区别在于摄像头是通过第三方发射波（光）感知信息，而雷达是通过自己发射波来感知信息。雷达根据探测距离、分辨率的不同，分为超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达（LiDAR）。激光雷达具有测距远、分辨率高的优点，但价格昂贵；毫米波雷达体积小，天气适应性较强，成本较激光雷达低很多，主要分为24GHz和77GHz/79GHz，后者测距更远，制造工艺难度更大，其局限性在于对静止物体的分析精度不够；摄像头成本最低，但易受天气影响，且需要复杂的算法支持工作。根据Yole，年ADAS摄像头模组市场规模有望达81亿美元。
智能汽车迭代升级势不可挡，汽车为未来CMOS图像传感器高增速市场。车载摄像头最初主要应用在倒车系统中，随着5G商用落地以及ADAS（AdvancedDrivingAssistanceSystem，高级驾驶辅助系统）快速普及，汽车加速智能化步伐，感知技术作为自动驾驶技术发展的一大核心，催化车用图像传感器迎来量价齐升。根据Omdia，预计-年，汽车摄像头及工业视觉将成为图像传感器增速最快的两大下游领域，其中汽车十年间年均复合增速预计将能达到近20%之高。
造车新势力摄像头配备更加激进，有望加速CIS上车进程。造车新势力在推动技术变革上一向表现出更加积极地姿态，与传统车企渐进式提升自动化水平不同，蔚来等造车新势力多采用“一步到位”的技术发展路线，跳过L1、L2级，加速推进L3、L4车型量产上市，自然的，其在自动驾驶传感层的上也领先一步，率先“安排”更多数量摄像头“上车”。从统计情况来看，同为L3级别的奥迪A8和奔驰S配备摄像头分别为5及6个，而“造车新势力”特斯拉、蔚来、理想、小鹏的L2+级别自动驾驶汽车配备摄像头数量大都在8个以上，蔚来最新发布的L4级别豪华车型ET7搭载11颗万像素摄像头，索尼概念电动车Vision-S更是搭载了18个摄像头。
车载CIS呈现出向高分辨率发展的趋势，价值量有望不断提升。L1-L2低水平的智能汽车对CIS的分辨率要求并不高，而随自动驾驶等级提升，汽车所承担的驾驶任务更加复杂，无论从功能还是安全方面考虑，都需要其能够实现更高的物体辨识准确度，这意味着汽车要采用更高分辨率的CIS。根据TSR，目前VGA和万像素CIS仍为车用CIS出货的主流，但未来万像素及以上CIS占比将加速提升，预计至年万像素和万及以上像素CIS出货量将分别达到10.42亿颗和1.54亿颗。
长期来看，自动驾驶为汽车行业发展大趋势且应用推广不断加速，车载CIS为潜在百亿美元大市场。目前汽车图像传感器均价约为4-5美元，类比手机市场发展趋势，我们认为未来车载摄像头高端化也将能带动CIS价值量逐渐提升。根据我们测算，年全球汽车CIS市场规模为12.2亿美金，到年有望达到54亿美金，CAGR34.7%。长期来看我们假设每年全球汽车产量在0万到1亿辆之间，未来汽车平均搭载13个摄像头的情况下，CIS单车价值量有望超过美元，推算下来，全球汽车图像传感器市场空间将达到近亿美元！
豪威耕耘汽车CIS芯片逾15年，现已跻身全球TOP2供应商，年占据全球29%的市场份额。豪威从8年即开始量产第一颗车用图像传感器，先于Sony10年开启汽车领域的布局，9年实现了第一代高动态范围分离像素技术（SplitPixel）的量产，随后在、年完成两轮SplitPixel技术迭代，年豪威实现第一代DeepWell像素架构的CIS量产，第二代也于随后的年问世。目前其多款解决方案已广泛应用于后视摄像(RVC)、全方位视图系统(SVS)、摄像机监控系统（CMS）、ADAS（驾驶辅助系统）、e-Mirror（电子后视镜）和DMS等车载系统，下游客户涵盖奔驰、宝马、奥迪、通用等主流车厂。
豪威目前已推出多款基于领先的Nyxel近红外(NIR)技术、LFM及PureCelPlusS堆叠像素架构技术的车用CIS产品，在动态范围表现、LFM性能、功耗等方便表现优异。我们认为公司凭借对汽车领域及CMOS图像传感器Know-how的掌握，有望顺未来汽车赛道高增之势实现份额提升。
年1月15日，豪威集团演示OX08B40，首款用于汽车前视摄像头系统的万像素图像传感器系统。该概念演示向世界描绘了未来L4甚至L5的车载传感器，该传感器将提供更高的图像质量，并且最高可达4K/2K分辨率，应用于汽车前视，将大幅增加车辆的安全性。
年5月19日，豪威科技发布高性能OAXASIC图像信号处理器，是用于公司HDR传感器的配套ISP，旨在提供具有全处理YUV输出的完整多摄像头查看应用解决方案。其能够处理多达四个dBHDR摄像头模块，具有业界领先LED闪烁抑制(LFM)功能和万像素高分辨率。产品支持多种滤色器阵列(CFA)模式，包括Bayer、RCCB、RGB-IR和RYYCy。此外，OAX与上一代产品相比，功耗低30％以上。适用于多种汽车应用，包括环视系统、电子后视镜、车内和自动驾驶摄像头。
年6月2日，豪威科技发布OX03C10，是全球首款集3.0um大像素、dB高动态范围(HDR)和业内优质LFM功能于一体的汽车图像传感器，可确保后视、环视、摄像头监控系统(CMS)和电子后视镜等汽车观测应用达到高图像质量。
年5月19日，豪威科技发布万像素的ASIL-B等级传感器OX03A2S，为汽车行业首款搭载Nyxel近红外(NIR)技术的图像传感器，专为外置成像应用设计，可用于车身周围2米内的弱光甚至无光环境，还可通过提高灵敏度提高明亮环境下的RGB图像捕捉性能。
CCC模块助力全球最小汽车摄像头。年6月，豪威推出全球首款汽车晶圆级摄像头，OVMCameraCubeChip模块，是全球最小的一款汽车摄像头，可为驾驶员监控硬件提供一站式服务，在无光环境中具有优质成像性能。这款万像素模块具有6.5x6.5mm的紧凑尺寸，使其能够将模块安装在车内驾驶员难以察觉到的地方。此外，该模块在所有汽车摄像头模块中有着低功耗，比性能接近的竞品低50％以上，因此能够在很小的空间和低温下连续运行，实现高图像质量。
1.2ADAS加速渗透，车载摄像头产业深度受益
1.2.1新能源汽车加速渗透，车载镜头应用广泛
车载摄像头在汽车领域应用广泛。从早期用于行车记录、倒车影像、泊车环视逐步延伸到驾驶员记录、停车辅助、夜视、座舱监控以及ADAS辅助驾驶等功能。根据摄像头位置的不同，可以将摄像头分为前视觉、后视、环视、侧视以及仓内摄像头。
车载镜头产品使用环境复杂，“车规级”镜头要考虑光学焦平面的稳定性、光学焦平面和相机的热补偿，以及部分产品可靠性的损伤等多方面的要求，所以耐用性参数要高于智能移动设备用摄像头，同时汽车产业供应链封闭且形成较为稳定的供应体系，产品进入时认证周期又比较长，行业壁垒也相对较高。
车载镜头领域舜宇光学保持第一。车载镜头部件的生产企业大多是传统的相机镜头生产商，包括Sekonix、Fujifilm、舜宇光学、大立光、玉晶光、联合光电等企业，通过Tier1集成商给汽车品牌商供货。舜宇光学科技从4年，在设计、材料选择、工艺技术、检测、管理流程等方面均积累了优势，从年起连续9年保持全球车载镜头市场份额第一，公司也以此为契机，开始将业务延伸至激光雷达、HUD、智能大灯与光学系统解决方案等相关产品。
车载镜头势头强劲，未来有望深度利好产业链相关公司。我们以舜宇光学的车载镜头出货量为例：舜宇光学在年全年累计出货车载镜头.0万件，较去年同期同比增长21.02%。年1月，舜宇光学车载镜头出货.7万件，同比2.5%，环比55.3%。成为公司自开展车载镜头业务以来当月最高出货量。
虽然在年由于疫情的反复以及部分零部件的短缺而导致个别月份的出货量同比有所下降，但是不影响总体出货量的显著提高，得益于车载镜头在智能汽车中的多场景应用以及下游智能汽车的逐步放量，同时在不确定的外部环境中保持增长态势也从侧面印证了车载镜头在未来的高确定性。我们认为未来伴随着智能汽车销量的稳步提升以及单车车载镜头搭载数量的提升，车载镜头将会保持快速增长的态势，并且将深度利好产业链中的相关公司。
1.2.2ADAS渗透率加速，带动车载摄像头高速发展
车用摄像头需求增长主要来源于ADAS系统的发展和普及。ADAS是自动驾驶的主流应用技术方案，其关键是视觉系统，通过感知道路环境增加驾驶员可见性，并在驾驶员疏忽时对危险情况做出反应，加大对行车安全的保障。未来5年自动驾驶汽车出货量将保
持高速增长，带动车载摄像头放量。根据IDC，预计全球自动驾驶汽车合计出货量将能从年的.5万辆增至年的.7万辆，渗透率预计超过5成，-年CAGR达18.3%，其中L3级别年出货量或将达到约69万辆。
辅助驾驶成为汽车研发的重点方向，L1至L5级别越高自动化水平越高。汽车自动化驾驶通常分为5个级别，L0即人工驾驶；L2半自动化驾驶较为普及，是大多数车型已经具备的功能；L3几乎能完成全部自动驾驶，目前仅有奥迪A8为已上市L3级别车型；L4只有在特定地段才需人工操纵其余时间告别驾驶员；L5纯自动驾驶目前还只停留在概念阶段，无需人类操作驾驶以及辨别路况将彻底改变人们出行观念。通常L2级别的自动驾驶汽车会配备2颗以上摄像头，级别越高、功能越完善的车型则会配备更多的摄像头，未来L5级别的车型至少将装载11颗摄像头，需求持续提升。
相对于传统燃油车，电动车更加适合应用自动驾驶技术，优势在于：1）电机的响应速度更快，安全性更高；2）自动驾驶需要额外增加摄像头、雷达等电气设备，电动车使用这些设备的时候不需要油电转换，能量损耗低；3）传统燃油车的LIN、CAN总线网络在自动驾驶上已经无法应付过来了，需要升级到更快的MOST及车载以太网总线。燃油车由于平台化、模块化的重复利用，牵连众多，很难在架构上推倒重来。
国内外电动车领域的领头羊公司都是通过互联网精神树立品牌形象，在产品塑造上更加注重科技感，电动车电子化程度高，更加敢于应用先进的智能驾驶技术，车载镜头受益于这个电动车发展大浪潮。
我国将智能汽车自动驾驶分为5个阶段，分别为：辅助驾驶阶段（DA）、部分自动驾驶阶段（PA）、有条件自动驾驶阶段（CA）、高度自动驾驶阶段（HA）和完全自动驾驶阶段（FA）。年发布的《智能网联汽车技术路线图2.0》中指出：
在年，我国PA与CA级智能网联汽车市场份额占比应超50%。（L2+L3＞50%）；到年PA与CA级份额超70%，HA级网联汽车份额达到20%。（L2+L3＞70%，L4＞20%）；到年，中国方案智能网联汽车产业体系更加完善，各类网联式高度自动驾驶车辆广泛运行于中国广大地区。（L3以上网联汽车广泛使用）
根据Statista数据显示，全球ADAS市场规模预计从年的7.64亿美元提升至年的31.95亿美元规模，年复合增长率为19.58%。根据HISMarkit的数据显示，中国年L2的级的网联汽车渗透率为20%，L3级则为0，如果在未来要实现上述条件：年L2与L3合计份额超过50%，年超70%，则仍有较大的市场空间。
全球ADAS渗透率加速，年全球仅有14%车辆不具备ADAS。根据RolandBerger研究预测，预计到年全球所有地区40%车辆具有L1级功能，L2及更高的功能车辆占比将达到45%，在全球范围内将仅有14%的车辆没有实现ADAS功能。在具体ADAS功能中，根据RolandBerger数据预测，年L1~L2级别的功能渗透率将较年有较大提升，而L3及以上的ADAS功能将进入大众视野中，其中HWP、远程泊车的渗透率将达到9%，全自动驾驶的渗透率也将达到1%。而全球ADAS渗透率的加速，势必将带动车载摄像头、激光雷达等细分行业上下游的景气程度，祥光产业链中的公司或将从中深度获利。
国内外领先的电动车公司旗下车型都用到大量的车载摄像头。特斯拉全系车型拥有8个摄像头+12个雷达，其中车的前方配有一个三目式摄像头，后面配有一个倒车摄像头，车身两边各两个侧视摄像头。蔚来ES6搭载NIOPilot自动辅助驾驶系统，配备23个感知硬件，包括8个摄像头+12个雷达。理想ONE在摄像头的配置方面要略显逊色，挡风玻璃上两颗摄像头仅有一颗单目摄像头参与辅助驾驶感知，另一颗为道路信息收集摄像头，还有4颗构成度环视的摄像头。小鹏汽车定义P7为L2.5驾驶，拥有同行中最多的14个摄像头数量。目前各大车厂已经制定其自动驾驶车辆发展规划，在奔驰、宝马、大众等全球主流车厂推出高级别ADAS汽车后，将有望带动其余燃油车厂自动驾驶发展的步伐，ADAS渗透率将进一步提升，从而深度利好于车载镜头、激光雷达的市场。
1.2.3单车搭配摄像头数量呈增加趋势
预计未来L4+单车配备摄像头数量有望达到11-16目。车载摄像头按照安装位置可分为前视、环视、后视、侧视和内视，自动驾驶技术升级需要更高、更全面的感知力，车辆对于摄像头的需求量将随自动驾驶系统功能区域丰富，等级升高而不断增加。我们判断到L4/L5自动驾驶级别，前视依高低端程度需要1-3目，侧视需要2-4目，后视倒车需求1目，环视及自动泊车辅助系统将需要4目，舱内驾驶员监测需要1-2目，未来乘客监测也将增加1目需求，另外汽车行车记录仪或者事件记录仪也会产生1目刚需，基于上述分析，我们预测未来L4及以上自动驾驶摄像头需求或将达到单车11-16目。
预计到年单车搭载摄像头数量达到7-9目。目前特斯拉Modle3车型自动驾驶等级为L2，搭载的车载摄像头数量是8目，在自动驾驶等级以及搭载镜头数量上属于中等水平。根据汽车主机厂以及RolandBerger的研究数据我们发现，到年全球范围内L2+等级自动驾驶车辆将占新能源汽车较大比例，我们预计L4及以上自动驾驶等级的车辆将搭载11-16目摄像头，L2及以上等级的车辆将至少搭载6目以上的摄像头，则年全球新能源单车搭载摄像头的数量预计在7-9目。
此外智能手机的多摄迭代也可给车载镜头的发展一定的参考：自从华为、苹果于年发布了自身首款双摄手机后的两年，双摄手机成为了智能手机的标准，在随后的4-5年时间，手机后摄数量也由两颗增加到近四颗，根据Counterpoint统计，年全球智能手机平均后摄数量为3.7颗，其中4颗及以上的智能手机市占率达29%。特斯拉是全球智能汽车行业的引领者，自年发布旗下Modle3型号车后，使得新能源汽车彻底走向大众市场，Modle3车型在经历硬件升级后，目前搭载8个车载摄像头（前置3个，侧方前视2个，侧方后视2个，后视镜头1个），则根据特斯拉在新能源汽车行业中的地位以及引导能力，我们判断行业的趋势在近几年中会向其不断靠近，甚至会有三成以上的厂商超越这个标准，即搭载更多数量的车载镜头（传感器）来时间高等级自动驾驶。
1.3激光雷达——高等级自动驾驶必备传感器
1.3.1面对复杂环境，激光雷达具有优势
对于自动驾驶，目前市场上存在两个方案：
视觉为主的方案：以摄像头为主，能够感知丰富的外部环境并且较为完整地识别物体的整体外形及构造，但是容易受到外部环境光的影响。目前主要车企以特斯拉为主。
激光雷达方案：以激光雷达为主，使用激光探测周围环境并构成高分辨率的三维图像，随后与毫米波雷达，摄像头等设备协同完成自动驾驶。优势在于监测距离较视觉方案更长、精度更高并且不受外部环境光的影响。但是当遇到极端雨、雪、雾霾天气时会影响到其发射光束，从而影响内部的三维构图，同时激光雷达后期维修费用较高。
无可否认的是，在面对相对复杂的场景时，激光雷达具有绝对的优势，并且难以被替代。在类似于隧道，车库等弱光的环境，通过摄像头的算法实现L3甚至更高等级的自动驾驶在技术原理上存在一定的缺陷，而激光雷达则可以有效解决。同时摄像头+毫米波的组合在应对汽车高速场景时，对于非标准静态的物体也有一定的识别障碍，这也是为什么特斯拉在全球范围内偶尔会出现一些由于自动驾驶带来的事故的原因。
激光雷达根据结构，可以分为机械式激光雷达、混合固态激光雷达（MEMS）、固态激光雷达（OPAFLASH）：
机械式激光雷达技术目前相对成熟。其发射系统和接受系统通过旋转发射头，实现激光有线到面的转变，并且形成多个竖直方向的多面激光排布，达到动态扫描并动态接受的目的。但由于其成本较高、装配复杂同时存在光路调试等过程，同时由于不停旋转，在行车环境下没有足够的可靠性，导致发展初期难以符合车规要求。
混合固态激光雷达将机械部件做的更加小巧从而可以隐藏在外壳中，使得从外观上看不从外观上看不到机械旋转，同时使用MEMS等半导体器件来代替机械扫描的选准装置，兼具固态和机械的特性。同时由于减低了机械的旋转幅度，有效降低了行车过程中出现问题的几率，又大大降低了成本。目前混合固态激光雷达技术已经初步成熟，后续或将有相关项目陆续落地。
固态激光雷达包括光学相控阵（OPA）和FLASH两种。相比于混合固态激光雷达，全固态激光雷达在结构中去除了旋转部件，实现了较小的体积的同时保证了高速的数据采集以及高清的分辨率。其中：
光学相控阵（OPA）运用了相干的原理，通过多个光源形成矩阵，不同的光束在相互叠加后有的方向会相互抵消而有的则会增强，从而实现在特定方向上额主光束，并且控制主光束往不同方向进行扫描。由于其彻底去除了机械机构，自身不用旋转，OPA具有扫描速度快，精度高，可控性好，体积小巧等特点。
Flash固态激光雷达，与MEMS和OPA不同，其可以在短时间内快速发出大面积的激光区域，并通过高灵敏度的接收器进行接受，完成对于周围环境的绘制。其优点在于快速、高效，但与之同时由于其原理造成的探测距离较短在实际应用中很难避免。
1.3.2高等级自动驾驶必备传感器
激光雷达作为新能源汽车未来实现L4甚至L5的必备传感器，随着认证的逐步通过以及相关项目的逐步落地，未来将在新能源汽车产业链中扮演至关重要的角色。目前全球激光雷达市场可以分为：车载应用（ADAS+自动驾驶）、产业与运输、智慧城市三大应用场景，根据TrendForce的数据，在年全球三大应用场景的总市场规模为6.82亿美元，预计将在年增长至29.32亿美元，年复合增长率约为33.9%；其中车载是全球激光雷达的主要应用场景，在和年市占率分别为60.0%和83.0%，其市场规模将从年的4.09亿美元上升至年的24.34亿美元，年复合增长率为42.9%。
目前自动驾驶领域，L2及以下的等级不需要依托激光雷达便可实现（例如特斯拉Modle3），所以我们认为激光雷达在L2及以下级别中不是必要的传感器，激光雷达方案在L3中开始使用，并在L4及以上等级开始普及。由于目前L3及以上等级的自动驾驶在全球范围内渗透率依旧较低，目前也仅有少数汽车厂商推出了自身搭载激光雷达的车型，所以目前激光雷达产业仍然还未到产业爆发期。我们预计未来3年激光雷达将伴随未来自动驾驶等级的提高以及世界范围在“高等级自动驾驶离不开激光雷达”这一观点认知的逐步统一中实现产业的飞速发展。
目前全球激光雷达领域仍处于竞争格局初期，行业百花齐放。目前根据Yole的统计数据，全球范围内至少有80家主营激光雷达的公司，其中有超过60家业务聚焦于车载激光雷达市场，截止Q3已经有14家公司获得相关车载激光雷达订单。目前全球格局仍不明朗，根据Yole的统计，在年全球汽车和工业领域激光雷达市场份额第一是法国Valeo，市占率为28%，速腾聚创、大疆、华为、禾赛科技市占率分别为10%、7%、3%、3%。
其中Valeo激光雷达Scala是目前唯一实现量产的ADAS车辆激光雷达，已经进入例如奥迪A8、奔驰S级、本田Legend等车型中。全球激光雷达龙头公司Velodyne公司由于机械式激光雷达寿命、难过车规等因素目前在前装市场中尚未有较大进展，但随着公司近期提出的MEMS半固态解决方案，未来有望在汽车市场抢占一定份额。国内公司禾赛科技同时布局机械式和MEMS半固态激光雷达，目前公司产品作为无人驾驶汽车中的主激光雷达，受到包括百度，博世、戴姆勒公司青睐。
利好激光雷达光学产业链。光学系统对于激光雷达至关重要，在考虑到光电转换效率的同时需要根据不同的激光雷达种类进行相关的调试，使其光斑大小、发散角大小、通光孔径等参数复合要求的同时还能达到车规的要求，需要具有较强的光学基础。目前国内激光雷达零部件供应商主要包括永新光学、舜宇光学。
其中舜宇光学依托自身在光学深厚的基础，具备制造激光雷达镜头、转镜、视窗等零部件的能力，并加入Leddar生态系统，与LeddarTech一同提供一流激光雷达解决方案。
永新光学年与Quanergy合作并达成2.5w激光测距镜头订单，切入激光雷达赛道。目前和Innoviz在MEMS半固态激光雷达中的棱镜、转镜、窗口等零部件具有合作。（报告来源：未来智库）
二、多信息化驱动，HUD、智能车灯迎来升级
2.1HUD——多信息时代人车交互窗口
2.1.1HUD：抬头显示系统
多信息使得HUD变得重要。抬头显示系统HUD首次适用于枪械瞄具中，后来演变至战斗机座舱罩或透明板上，用于反应飞机速度、高度、雷达等信息。后来随着汽车的兴起和普及该技术逐渐应用于车辆中，该技术在汽车中的应用使得驾驶员不必在道路和仪表板中来回切换，增加了行车的安全性，目前随着新能源汽车的兴起以及自动驾驶的普及，需要驾驶员观察的仪表信息由之前的速度、车辆情况演变为导航信息、附近车辆情况、限速情况、智能驾驶情况等，驾驶员很难在驾驶车辆途中频繁转移视线至中控台或仪表板，这些转变使得HUD技术的应用范围加大，同时其重要程度也有大幅提升。
HUD主要分为三种类型，分别为组合型抬头显示系统C-HUD、风挡型抬头显示W-HUD和增强现实型抬头显示系统AR-HUD。其中C-HUD主要用于汽车改装市场，通常在汽车仪表上方或顶部加装一块半透明树脂板，随后将其作为投影介质呈现出虚像，目前由于C-HUD成像区域较小、内容受限、成像高度低、汽车碰撞时容易造成驾驶员二次伤害等因素，已经被基本淘汰。
W-HUD为目前的主流方案。主要利用曲面反射放大成像技术，将前挡风玻璃作为反射介质进行成像，可以支持较大额呈现区域和更远的投射距离，但由于其需要根据前挡风玻璃的尺寸和曲率搭配高精度反射镜来使其成像清晰，导致其成本较高。
AR-HUD：融合AR，达到与现实融合效果。AR-HUD同W-HUD一样，也通过前挡风玻璃作为介质进行成像，但是其融合了AR技术，可以达到最终的成像效果与真实世界融合的目的，同时AR-HUD整合了车辆的各种传感器和ADAS信息，将W-HUD无法显示的内容以3D的形式进行展现，相对于W-HUD，AR-HUD在VID、FOV、画面尺寸等关键参数上都有较大幅度的升级。
目前根据成像原理和影像源，AR-HUD成像方式可分为四种：TFT、DLP、LCOS、LBSMEMS。
TFT：目前是HUD行业最成熟、常见的解决方案。利用LED发射光经过液晶单元后将屏幕的信息映射到目标区域，在行业内相对成熟，参与厂家较多且都具有自身的特色方案，成本目前控制在较低水平。
DLP：采用德州仪器专利产品DMD芯片，并利用其自身独立微型镜片控制相关角度，来时间光学字节输出，相较于TFT技术，DLP容易获得更高的亮度，同时由于其自身结构的特点，DLP技术相较于TFT能够很好地应对太阳光倒灌问题。但是DLP的缺点也较为明显：成本较高且为德州仪器额专利技术。
LCOS：属于新型Micro-LCD放射式投影技术，有机结合了LCD和CMOS集成电路，具备大屏幕、高亮度、高分辨率等特点。
LBS-MEMS：是一种将三基色激光模组与MEMS结合的显示技术，利用MEMS微镜扫描，结合RGB激光束的光来成像。由于采用激光光源，其具有色域更广，无需聚焦等优点，同时自身体积也较小，并且可以根据图像信息调节光源的亮度。
奔驰在年1月发布S级车型中搭载了DLP技术的抬头显示，年底发布的国产红旗E-HS9搭载了水晶光电提供的TFT技术抬头显示，后续例如大众、奥迪、现代、长城等车企都推出了自身AR-HUD。
2.1.2HUD装机量快速提升，海外垄断市场
目前全球HUD产业上游可归纳为HUD相关原材料及核心部件，例如LED光源、投影芯片、PCB板、玻璃、光学镜片等，相关部件及关键材料的技术水平要求较高，且海外公司优势较为显著，例如DLP技术路径中，德州仪器公司便垄断了先关的上游芯片技术，上游也是HUD产业链中的核心。中游属于HUD的制造商，例如国内的水晶光电目前HUD产品进入爬坡量产阶段，并已经在红旗E-HS9中投入使用。下游为大型整车厂，其销量的多少将直接影响到中游的盈利能力，未来随着AR-HUD的放量以及成本进一步优化，将进一步下沉至中低端产品中。
智能汽车带动，HUD装机数量激增。虽然HUD技术在多年前便在世界范围的各大车厂的中高端汽车中使用，但是受限于当时的通信技术、显示技术、人机交互体验等多方面原因，搭载HUD的汽车数量一直呈现缓慢递增态势，近两年随着新能源汽车销量的快速增长以及显示技术的升级带来的HUD成本下移，以及解决了早期分辨率低、重影难以消除等问题，HUD的配套量快速增长。根据盖世汽车研究院的整理，我国乘用车HUD配套量在年达到76.5万套，同比增长超%。在多信息化的今天，驾驶员除了需要