自動駕駛提速，硬件配置先行。全球自動駕駛玩家主要包括四類：1）由 ADAS 切入自動駕駛的傳統主機廠；2）跨越式發展的造車新勢力（直接布局 L3 級以上自動駕駛）；3）Waymo、百度、華為等頭部科技公司；4）英偉達、Mobileye 等定位 Tier2、Tier1 的芯片公司，融合 AI 技術切入自動駕駛計算平臺，進而幫助車企實現自動駕駛。新勢力和科技公司在自動駕駛產業鏈布局深入，技術路徑選擇上也更激進。2020 年是智能汽車量產元年，自動駕駛傳感器在汽車上的應用大幅增長，隨著自動駕駛提速，單車智能化升級趨勢將更加明顯。
自動駕駛傳感器各有優劣。自動駕駛傳感器主要包括攝像頭和雷達：1）攝像頭：利用計算機視覺判別周圍環境與物體，判斷前車距離；2）雷達：分為毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達三類，利用發射波和反射波之間的時間差、相位差獲得目標物體的位置和速度等數據。當前 L2 級自動駕駛感知系統主要由超聲波雷達、毫米波雷達、攝像頭等傳感器組成。
攝像頭主導的純視覺解決方案：由攝像頭主導，配合毫米波雷達等低成本傳感器組成構成純視覺計算，典型代表為特斯拉、Mobileye 和國內唯一自動駕駛純視覺城市道路閉環解決方案百度 Apollo Lite。特斯拉自建芯片和算法團隊，認為通過視覺系統優化自身 AI 算法就可以達到較高的智能駕駛水平。由于純視覺方案存在精度、穩定性和視野等方面的局限性，無法滿足 L3 級以上自動駕駛對于傳感器的性能要求，曾經同樣以視覺為核心的 Mobileye 在 2025 年自動駕駛汽車傳感器系統發展計劃中提出了將使用內置的激光雷達傳感器。
