傳感器是智能汽車環境感知的硬件基礎，隨著ADAS 滲透率的提升，傳感器將率先受益。1）智能駕駛需要攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達、夜視系統等多個傳感器共同構成汽車的感知系統，ADAS 滲透率的提升將帶動傳感器需求量的大幅增加；2）相對于控制層和執行層多被互聯網巨頭、整車廠及Tier 1 所控制，傳感器層的零部件供應商較為分散且門檻相對低一些，進入周期相對短一些。傳感層是國內企業進入智能駕駛、無人駕駛產業最容易的切入點。
攝像頭：智能駕駛之慧眼。在智能駕駛的初級階段，不少識別、預警功能都是通過攝像頭實現的。車載攝像頭具有成本低用途廣等優勢，未來單車至少配備5 個攝像頭，將率先放量。CMOS、鏡頭、模組封裝等產業鏈環節將大幅受益。
雷達：測距測速必不可少的傳感器。超聲波雷達成本低、探測距離近，主要用于倒車。毫米波雷達在測速測距方面優勢明顯，是自適應巡航系統（ACC）、自動緊急制動系統（AEB）的首選傳感器。激光雷達功能強大，特別是實時建立空間三維地圖，尚無完美替代方案，但現階段受制于成本過高難以大規模應用。國內企業有望于近幾年實現毫米波雷達和激光雷達的低成本國產化突破。
夜視系統：夜間行駛不可或缺的傳感器。夜視系統可顯著提高夜間行駛的安全性，但由于價格很高目前只有部分高端車型配備，未來滲透率提升空間極大。國內已有部分企業在夜視產品上發力，低成本方案獲得突破將迅速打開市場空間。
多傳感器融合是必然趨勢，算法將占據價值鏈的主要部分。特斯拉撞車事故表明攝像頭+毫米波雷達系統缺乏冗余度，容錯性差，難以完成自動駕駛的使命。多傳感器融合可顯著提高系統決策的快速性和正確性，是必然趨勢，而其重點和難點都是算法。因此，算法將占據價值鏈的主要部分。
