7月23日，在盖世汽车主办的"2025汽车智能玻璃创新技术及应用大会"上，长城汽车技术中心相关负责人登台解析《红外热成像车载应用技术的发展》。这场演讲背后，是长城汽车在夜间、恶劣天气、逆光/眩光等极限场景中，用睿创微纳车载红外热成像技术系统验证的"穿透式安全"新范式。
车载感知系统面临的挑战
当前车载感知系统在特定场景下存在显著痛点与技术局限：
黑暗/低光场景：可见光摄像头信噪比降低，图像噪点增多、细节模糊甚至完全失效；
逆光/眩光场景：导致图像大面积过曝，关键区域信息被淹没，形成"致盲"效果；
恶劣天气场景：可见光摄像头性能下降，激光雷达发生散射和衰减。
法规升级带来的挑战：
全球汽车安全监管框架日益完善（E-NCAP、C-NCAP、FMVSS 127等），新增夜间测试并逐步引入恶劣天气场景的AEB/PAEB安全评价，对车载感知系统提出了更严苛的要求。
破局核心：红外热成像技术的原理与优势
红外热成像技术基于物体自身热辐射，在以下方面具有独特优势：
✅ 全天候感知：
在眩光、弱光、隧道、雾天及逆光环境下保持稳定探测性能，免疫强光干扰，不受光照条件限制。
✅ 强穿透特性与远距探测：
有效穿透烟/雾，显著提升恶劣天气能见度；
对生物体及车辆的探测距离优于人类视觉与可见光摄像头。
✅ 目标甄别优势：
基于热辐射差异，精准区分活体目标与低温环境。
根据玻尔兹曼定律以及维恩位移定律，日常环境中绝大多数物体（人体、车辆、建筑物）的热辐射能量峰值集中在8.10~12.44μm波长范围，8-14μm的远红外热成像能有效捕捉这些热辐射。
四代进化：红外热成像车载应用的“技术攀登”
国内车载红外热成像技术依托探测器芯片国产化突破、自适应NUC等核心算法迭代及国家标准落地，成功打破国际垄断，实现规模化装车与成本优化。演讲中系统介绍了车载红外热成像技术的四代演进，而睿创微纳正是这一技术迭代的关键推动者：
1.0 被动显示
高分辨率非制冷氧化矾探测器突破：实现640×512@30万像素阵列规模，推动车载红外模组首次迈入高清感知时代
图像增强：通过非线性校正和自适应动态拉伸实现图像增强
2.0 主动感知-AI目标检测与跟踪
轻量化AI感知结构：精准识别车辆、行人、骑手类目标
目标跟踪稳定技术：抑制检测框抖动，优化感知连续性
3.0 智能升级-远距感知&精细渲染
远距离感知：破解远距微小目标“可见不可检”难题
精细化渲染：显著提升复杂光照环境下目标的显示辨识度与视觉感知效率
无挡算法实时矫正：实现行车过程不打快门，规避快门闭合导致的感知断层风险
4.0 多传感器融合
红外和多种传感器的深度融合，有望构建真正意义上的“全天时、全天候、全场景”感知矩阵
未来已来：构筑全天候智能辅助驾驶安全防线
面对日益严苛的监管要求，多传感器融合已成为必然。在这一趋势中，红外热成像技术正脱颖而出。其核心价值在于破解极端场景感知难题：无论是全黑无光、强眩光干扰，还是烟、尘、雾、霾笼罩，红外技术都能提供可靠的“视觉”能力。这使其成为构建L2+ AEB、L3等驾驶系统感知层不可或缺的一环。
与高分辨率可见光摄像头、4D毫米波雷达深度协同，车载红外热成像技术能有效弥补关键环境下的感知盲区，大幅提升系统在恶劣条件下的安全性。这不仅是满足法规的刚需，更是实现真正全天候、全场景安全行车的关键保障。其在智能辅助驾驶领域的应用落地正在加速——睿创微纳车载红外热成像系统将在长城汽车多款车型上搭载，且相关产品近期即将量产发布，为这一技术的规模化应用注入实质性动能。
全部评论 （0）