从高速NOA到城市NOA，从L2级半自动驾驶到有条件的L3级自动驾驶，汽车行业正经历一场深刻变革。目前包括宝马、奔驰、阿维塔、极狐、赛力斯等多家车企都已获得L3级高速公路路测牌照，这意味着2024年将是智能汽车竞争白热化的一年。 不过也要看到，夜间驾驶场景依然是自动驾驶需要解决的最大“cornercase”。根据世界汽车安全事故统计资料：夜间发生的交通事故率是白天的3倍，照明不良时事故率又是照明良好时的3倍。主要原因在于夜间光线条件差、照明不良以及驾驶员的视距变短、视野变窄等因素。 此外，夏日驾车出行时，由于眩光，驾驶员很难看清前方路况；进出隧道时，“黑白洞效应”导致的短暂失明也让行车变得危机四伏；夜晚行车时，对向行驶车辆的远光灯也可能让驾驶员失去对路况的判断力，从而给行车安全带来极大隐患。除了光线剧变，雨雾霾等恶劣天气由于能见度恶化，易引发交通事故，甚至给国家和人民生命财产造成重大损失。 因此随着汽车行业的不断发展，对车辆安全性能的要求越来越高。早在2018版E-NCAP测试项目中，首次将骑行人引入AEB测试，测试场景新增了黑暗和朦胧照明条件下进行行人检测等。 如今，中国汽车市场正在迅速扩大，越来越多的中国汽车品牌开始进入国际市场。为了在市场竞争中占据优势，中国汽车企业需要关注E-NCAP和C-NCAP等安全评估标准。随着自动驾驶技术的发展和应用场景的细化，预计2025版E-NCAP对恶劣天气场景将有较高的标准要求，2027版C-NCAP预计也会将夜间和恶劣天气都作为关注场景。这为中国汽车企业提供了一个明确方向，即在这些场景下提升车辆的安全性能，并采取相应措施来解决当前存在的缺陷场景问题。只有这样，才能在国际市场竞争中占据优势，赢得更多消费者的信任和认可。而这里面，红外热成像技术将不可或缺。 红外热成像 夜间驾驶的“鹰眼” 早在2000年代初期，凯迪拉克、宝马等海外车厂便率先在车端部署了红外热成像技术，目的是为避免在照明不良或者大雾地区车辆与动物发生碰撞。尤其在生态环境良好的北欧地区，每年与野生动物碰撞而引起的交通事故高达数万起，足见提高驾驶安全的重要性。 发展到近几年，随着自动驾驶水平不断提高，消费市场逐步进入“认知”的购买转化阶段，也促进了红外热成像技术从百万车型向中高端车型的渗透。譬如，比亚迪仰望U8、东风猛士917、广汽埃安昊铂、大运远航、吉利均宣布搭载红外热成像夜视系统，滴滴自动驾驶等国内外自动驾驶公司已经用上该项技术。 行业观点普遍认为，在更长远未来，高阶自动驾驶系统引入红外热成像传感器是必然趋势。红外热成像技术是一种独特的成像方式，它不依赖于可见光，而是通过捕捉物体发射的红外热辐射来生成图像。这种技术的最大优势在于其被动成像的原理，这意味着它不需要任何外部光源，因此可以在任何光线条件下稳定工作，无论是明亮的白天、漆黑的夜晚，还是眩光等复杂环境。此外，由于红外波长较长，它对空气中的颗粒物具有绕射能力。这使得红外热成像技术在面对雪、雾、霾、扬尘等复杂天气和环境时，仍能提供相对稳定的图像。 |
