深挖第五种智能驾驶感知技术：解决低光场景感知痛点，实现量产，还低成本？

前不久新之家写了《夜景，自动驾驶，好故事》？认为夜景是高级辅助驾驶(ADAS)和自动驾驶的天然商业需求，但实际应用和技术突破仍有困难。

有意思的是，针对夜间弱光或恶劣天气下智能驾驶汽车的棘手技术问题，有玩家声称可以一举突破，并已载入量产。

近日，昆山星际之舟智能科技有限公司(以下简称“星际之舟”)向新智家展示，基于其自主研发的近红外“门控”ISP成像识别技术，星际之舟已生产出适用于白天、雨雪雾(雾霾)、夜间弱光、眩光的全天候ADAS L2+系列产品，同时还应用于自动驾驶仪L3和传感器数量最少的自动驾驶仪。

星舟成立于2017年，是由国内外专家创办的高科技企业。创始人吴小创及核心团队均来自世界知名车企和汽车供应商。他们在汽车领域拥有数十年的工作经验，对汽车行业的技术发展有着深入的研究和理解。他们在全天候感知与识别、智能驾驶决策等领域深耕多年。

然而，如果新传感技术在车辆中的应用要获得进一步的行业认可，至少需要回答以下问题:

1.我们熟悉的智能驾驶感知技术的成本是否已经被市场接受？

2.为什么智能驾驶行业需要新的传感技术？

3.这种新型传感技术有什么独特的竞争优势？目前进展如何？

4.从技术到产品再到量产，这对智能驾驶行业意味着什么？

智能驾驶车辆感知技术的“老大难”

无论是载人驾驶还是智能驾驶，都要面对各种各样的驾驶环境。人们对智能驾驶的期望之一就是能够在全天候环境下正常驾驶，减少事故。但实际上，以下驾驶环境会给驾驶带来很多问题，容易发生事故:

目前智能驾驶中使用的传感器主要有可见光摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等，在实际应用中各有优缺点:

不难发现，目前各类传感器的突出问题是在弱光或恶劣天气条件下存在明显缺陷，因此在自动驾驶中同时使用多个传感器是目前的解决方案，成本高、潜在故障点多等缺点明显。

即使使用可见光成像和激光雷达也无法解决恶劣天气下的感知和驾驶问题；在ADAS中，为了节约成本，基本采用可见光成像识别和毫米波雷达，但这种技术路线无法实现全天候的高级辅助驾驶。

上述技术缺陷导致了一系列交通事故，如上述报道中提到的优步2018年夜间行人碰撞事故。

再比如特斯拉Model 3的Autopilot自动辅助驾驶系统。虽然前后配备了8个摄像头和12个超声波传感器，但在该车的产品说明书中，特斯拉仍然指出了能见度差(暴雨、大雪、浓雾等造成的)等因素。)和强光(由于迎面而来的大灯或阳光直射等。)会限制其辅助驾驶功能的使用。

美国AAA公司在对雪佛兰美宜堡、本田雅阁、特斯拉Model 3、丰田凯美瑞这些都配备了前碰撞制动系统的车型进行测试时，也发现这些车辆的行人检测系统在夜间效率低下，存在明显缺陷。提高夜间的效率可以大大提高对行人的检测，这也和车辆使用手册上的描述一致。

美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)表示，自2018年以来，特斯拉的Autopilot辅助驾驶系统或交通感知巡航控制系统已经造成了11起车祸。在这些事故中，特斯拉的汽车撞上了闪烁灯光、发光箭头板或警告灯的车辆，大多数事故发生在天黑后或黎明前。

同样，2018年欧洲ERSO报告也指出，车辆、行人、自行车等的事故率峰值。多发生在弱光环境(时期)。

智能驾驶的初衷是提高驾驶安全性，解放人力，拓宽车辆的驾驶和应用场景，突破人所能操作的工作条件。然而，由于现有传感技术的限制，目前的先进辅助驾驶还不足以在全天候工况下运行。目前在自动驾驶中，不得不使用过多的传感器来弥补单个传感器的不足，这样会增加成本，增加故障点，而且也不能完全解决全天候工况的问题。

因此，如何突破技术瓶颈，提高智能车辆在夜间、雨雪、大雾、强光等场景下的安全性迫在眉睫。

此外，就商业价值而言，为了提高安全性，降低保险成本，减少人力成本，迫切需要夜间或弱光环境下智能驾驶的应用。

国内外很多智能驾驶公司已经开始探索相应的解决方案。比如去年阿里达摩院宣布自主研发了车载摄像头的ISP处理器。达摩院自动驾驶实验室的路测结果显示，车载摄像头对夜间图像物体的探测和识别能力比业界主流处理器提升了10%以上。

在激光雷达的基础上，荣源七星提出了自主开发的三维物体监测网络模型HVNet，该模型表明即使在雨天和夜间也能准确感知障碍物。

此外，热成像传感器也逐渐进入业界视线，它可以在没有任何可见光的情况下对热物体进行成像，可以弥补激光雷达无法对物体进行分类的天然缺陷，但其缺陷也很明显。

由于红外热成像技术主要是通过热辐射来采集信息，热成像传感器无法对冷物体(车道线、交通标志等)进行成像。).与可见光图像相比，它们的成像分辨率低，信噪比低，硬件耐久性差，对径向运动物体的探测能力差，成本也贵得多。

今年，苹果获得了一项汽车夜视系统专利，该系统结合了可见光、近红外(NIR)和长波红外(LWIR)传感器。苹果试图利用这些互补的图像传感技术的组合来解决夜间或弱光环境下的物体检测和分类挑战。

另一种方式:第五种智能驾驶感知技术

面对当前传感器的局限性，星舰找到了另一种突破方式。

据悉，星舰R&D团队自主研发了基于近红外光的门控成像识别技术，有效解决了全天候条件下的成像识别，如……白天和晚上的低光/眩光，雨，雪和雾(霾)。基于该技术开发的ADAS产品和自动驾驶解决方案也适用于全天候条件，可以突破智能驾驶汽车只能在好天气下使用的尴尬局面，有望取代昂贵的激光雷达传感器。再者，传感器的使用量减少，成本降低，为自动驾驶从“开发，不计成本”阶段突破到真正“买得起”的量产阶段奠定了基础。

“门控”技术是系统能够根据外界环境独立调节快门和近红外光源脉冲的联动策略，使系统能够主动适应不同的复杂场景，使功耗最小，成像效果更好。

针对成像模块高帧率输出(>:100帧/秒)，星舰建立了具有自主知识产权的“自适应切片网络模型”，结合公司百万公里全天候数据集，实现了星舰识别产品在昼夜弱光、夜间强光、雨雪雾(雾霾)、出隧道时超曝光等环境下对物体同时成像识别，效果如下:

星舰全天候成像识别和ADAS测试视频摘录；星际飞船产品架构

此外，Starship还建造了自己的全天候成像仪自动化生产线。

据介绍，星舰的全天候近红外核心门控技术具有自主知识产权，其基于近红外门控技术的全天候成像模块也是国内首创。Starship表示，这是业内第一条全自动组装、AA工艺的全天候传感器生产线。

负责星舟生产运营的张晞临说，这是世界上唯一一条基于近红外门控技术的成像模块生产线。全线自动化程度达85%以上，每年可量产60万套产品。

而不是激光雷达？

Starship表示，基于其近红外“门控”ISP技术的全天候成像识别系统能够以最低的光源功耗实现最佳成像距离(25瓦/250米)和最佳的全天候成像效果(白天、雨雪雾、夜间弱光和眩光)。

目前星舰全天候目标识别准确率达到百分之九十七，其中行人有效识别距离130米，车辆最远识别距离200米。此外，它还可以与毫米波融合，融合准确率达95%。

以近红外“门控”ISP技术为核心，Starship现已拥有全天候成像识别系统、ADAS和L4自动驾驶系列产品。

星舰主要产品简介

然而，在ADAS和L4自动驾驶系统中，基于图像识别的测距较弱。为了安全和冗余，星际飞船增加了毫米波雷达。这种技术路线既解决了全天候工况的问题，又具有目标测距的精度。

更重要的是，基于近红外“门控”ISP技术的系列成像识别产品，解决了传感器在夜间、弱光、恶劣环境下无法解决的问题。此外，毫米波雷达的集成具有ADAS和L4自动驾驶应用中全天候感知的完备性，不需要使用激光雷达，因此具有替代激光雷达的潜力。

ADAS激光雷达在2021年爆发，长城、小鹏、蔚来、理想新车都推出了激光雷达解决方案。戴姆勒、保时捷、宝马、蔚来等企业纷纷投资激光雷达公司，激光雷达产业链上的众多企业也呈现出快速发展的势头。

但是目前激光雷达还存在很多局限性，尤其是在成本和潮湿的天气环境下，需要时间和资金的进一步投入。

据星舰负责人介绍，星舰智能驾驶系统的成本是激光雷达方案的八分之一到十分之一。

从近红外“门控”成像传感器的使用成本和应用场景来看，智能驾驶行业很多参与者的玩法可能会被一举颠覆，而这并不是星际之舟。

目前全球已有多家车企重视夜间和弱光场景下ADAS技术的积累，星舰基于近红外成像识别技术的系列产品已被OEM接受，部分车企正在测试，部分车企已安装星舰全天候成像识别及其ADAS系统，并已在国内上线。

目前，星之舟全天候成像识别系统已通过交通部JT1242 AEBS标准测试，产品已与国内外十几家车企进行了交流测试，号称“世界领先”。

此外，星船的全天候AEB系统还帮助中通“超级巴士”H12荣获“2021中国商用车优秀产品奖”。高端商旅之王”奖项，同时星船与美国通用汽车公司合作，进一步研发下一代立体全天候成像识别；星船的主要客户包括通用汽车、中通客车和中国一汽解放。

星舟的产品不仅可以用在公交车、重型卡车等商用车上，也可以用在乘用车上。矿区、智慧道路、船舶等场景，以及渣土车、水泥罐车等车型的后装市场。

摘要

对于ADAS辅助驾驶系统和L3、L4自动驾驶方案，智能驾驶行业一直以来都是将毫米波雷达、摄像头、超声波雷达、激光雷达四大传感技术进行对比，然后根据自身预算、企业定位、产品规划进行选择、整合和应用。

但目前智能驾驶感知技术在夜间或恶劣天气下往往止步不前，智能驾驶汽车在这些场景下的想象空间也受到阻碍。

星船另辟蹊径，自主研发了近红外门控成像识别技术，并组建了具有自主知识产权的专业生产线生产该技术产品，实现了从研究到生产的量产和商业化能力。不得不说，它确实为智能驾驶行业的传感技术发展指明了另一个可行的方向，同时实现了真正的全天候ADAS。

智能驾驶行业一个值得讲述的新故事，正在慢慢开启新篇章。

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雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。前不久新之家写了《夜景，自动驾驶，好故事》？认为夜景是高级辅助驾驶(ADAS)和自动驾驶的天然商业需求，但实际应用和技术突破仍有困难。

有意思的是，针对夜间弱光或恶劣天气下智能驾驶汽车的棘手技术问题，有玩家声称可以一举突破，并已载入量产。

近日，昆山星际之舟智能科技有限公司(以下简称“星际之舟”)向新智家展示，基于其自主研发的近红外“门控”ISP成像识别技术，星际之舟已生产出适用于白天、雨雪雾(雾霾)、夜间弱光、眩光的全天候ADAS L2+系列产品，同时还应用于自动驾驶仪L3和传感器数量最少的自动驾驶仪。

星舟成立于2017年，是由国内外专家创办的高科技企业。创始人吴小创及核心团队均来自世界知名车企和汽车供应商。他们在汽车领域拥有数十年的工作经验，对汽车行业的技术发展有着深入的研究和理解。他们在全天候感知与识别、智能驾驶决策等领域深耕多年。

然而，如果新传感技术在车辆中的应用要获得进一步的行业认可，至少需要回答以下问题:

1.我们熟悉的智能驾驶感知技术的成本是否已经被市场接受？

2.为什么智能驾驶行业需要新的传感技术？

3.这种新型传感技术有什么独特的竞争优势？目前进展如何？

4.从技术到产品再到量产，这对智能驾驶行业意味着什么？

智能驾驶车辆感知技术的“老大难”

无论是载人驾驶还是智能驾驶，都要面对各种各样的驾驶环境。人们对智能驾驶的期望之一就是能够在全天候环境下正常驾驶，减少事故。但实际上，以下驾驶环境会给驾驶带来很多问题，容易发生事故:

目前智能驾驶中使用的传感器主要有可见光摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等，在实际应用中各有优缺点:

不难发现，目前各类传感器的突出问题是在弱光或恶劣天气条件下存在明显缺陷，因此在自动驾驶中同时使用多个传感器是目前的解决方案，成本高、潜在故障点多等缺点明显。

即使使用可见光成像和激光雷达也不能解决问题……f .恶劣天气下的感知和驾驶；在ADAS中，为了节约成本，基本采用可见光成像识别和毫米波雷达，但这种技术路线无法实现全天候的高级辅助驾驶。

上述技术缺陷导致了一系列交通事故，如上述报道中提到的优步2018年夜间行人碰撞事故。

再比如特斯拉Model 3的Autopilot自动辅助驾驶系统。虽然前后配备了8个摄像头和12个超声波传感器，但在该车的产品说明书中，特斯拉仍然指出了能见度差(暴雨、大雪、浓雾等造成的)等因素。)和强光(由于迎面而来的大灯或阳光直射等。)会限制其辅助驾驶功能的使用。

美国AAA公司在对雪佛兰美宜堡、本田雅阁、特斯拉Model 3、丰田凯美瑞这些都配备了前碰撞制动系统的车型进行测试时，也发现这些车辆的行人检测系统在夜间效率低下，存在明显缺陷。提高夜间的效率可以大大提高对行人的检测，这也和车辆使用手册上的描述一致。

美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)表示，自2018年以来，特斯拉的Autopilot辅助驾驶系统或交通感知巡航控制系统已经造成了11起车祸。在这些事故中，特斯拉的汽车撞上了闪烁灯光、发光箭头板或警告灯的车辆，大多数事故发生在天黑后或黎明前。

同样，2018年欧洲ERSO报告也指出，车辆、行人、自行车等的事故率峰值。多发生在弱光环境(时期)。

智能驾驶的初衷是提高驾驶安全性，解放人力，拓宽车辆的驾驶和应用场景，突破人所能操作的工作条件。然而，由于现有传感技术的限制，目前的先进辅助驾驶还不足以在全天候工况下运行。目前在自动驾驶中，不得不使用过多的传感器来弥补单个传感器的不足，这样会增加成本，增加故障点，而且也不能完全解决全天候工况的问题。

因此，如何突破技术瓶颈，提高智能车辆在夜间、雨雪、大雾、强光等场景下的安全性迫在眉睫。

此外，就商业价值而言，为了提高安全性，降低保险成本，减少人力成本，迫切需要夜间或弱光环境下智能驾驶的应用。

国内外很多智能驾驶公司已经开始探索相应的解决方案。比如去年阿里达摩院宣布自主研发了车载摄像头的ISP处理器。达摩院自动驾驶实验室的路测结果显示，车载摄像头对夜间图像物体的探测和识别能力比业界主流处理器提升了10%以上。

在激光雷达的基础上，荣源七星提出了自主开发的三维物体监测网络模型HVNet，该模型表明即使在雨天和夜间也能准确感知障碍物。

此外，热成像传感器也逐渐进入业界视线，它可以在没有任何可见光的情况下对热物体进行成像，可以弥补激光雷达无法对物体进行分类的天然缺陷，但其缺陷也很明显。

由于红外热成像技术主要是通过热辐射来采集信息，热成像传感器无法对冷物体(车道线、交通标志等)进行成像。).与可见光图像相比，它们的成像分辨率低，信噪比低，硬件耐久性差，对径向运动物体的探测能力差，成本也贵得多。

今年，苹果获得了一项汽车夜视系统专利，该系统结合了可见光、近红外(NIR)和长波红外(LWIR)传感器。苹果试图利用这些互补的图像传感技术的组合来解决夜间或弱光环境下的物体检测和分类挑战。

另一种方式:第五种智能驾驶感知技术

面对当前传感器的局限性，星舰找到了另一种突破方式。

据悉，星舰R&D团队自主研发了基于近红外光的门控成像识别技术，有效解决了全天候条件下的成像识别，如……白天和晚上的低光/眩光，雨，雪和雾(霾)。基于该技术开发的ADAS产品和自动驾驶解决方案也适用于全天候条件，可以突破智能驾驶汽车只能在好天气下使用的尴尬局面，有望取代昂贵的激光雷达传感器。再者，传感器的使用量减少，成本降低，为自动驾驶从“开发，不计成本”阶段突破到真正“买得起”的量产阶段奠定了基础。

“门控”技术是系统能够根据外界环境独立调节快门和近红外光源脉冲的联动策略，使系统能够主动适应不同的复杂场景，使功耗最小，成像效果更好。

针对成像模块高帧率输出(>:100帧/秒)，星舰建立了具有自主知识产权的“自适应切片网络模型”，结合公司百万公里全天候数据集，实现了星舰识别产品在昼夜弱光、夜间强光、雨雪雾(雾霾)、出隧道时超曝光等环境下对物体同时成像识别，效果如下:

星舰全天候成像识别和ADAS测试视频摘录；星际飞船产品架构

此外，Starship还建造了自己的全天候成像仪自动化生产线。

据介绍，星舰的全天候近红外核心门控技术具有自主知识产权，其基于近红外门控技术的全天候成像模块也是国内首创。Starship表示，这是业内第一条全自动组装、AA工艺的全天候传感器生产线。

负责星舟生产运营的张晞临说，这是世界上唯一一条基于近红外门控技术的成像模块生产线。全线自动化程度达85%以上，每年可量产60万套产品。

而不是激光雷达？

Starship表示，基于其近红外“门控”ISP技术的全天候成像识别系统能够以最低的光源功耗实现最佳成像距离(25瓦/250米)和最佳的全天候成像效果(白天、雨雪雾、夜间弱光和眩光)。

目前星舰全天候目标识别准确率达到百分之九十七，其中行人有效识别距离130米，车辆最远识别距离200米。此外，它还可以与毫米波融合，融合准确率达95%。

以近红外“门控”ISP技术为核心，Starship现已拥有全天候成像识别系统、ADAS和L4自动驾驶系列产品。

星舰主要产品简介

然而，在ADAS和L4自动驾驶系统中，基于图像识别的测距较弱。为了安全和冗余，星际飞船增加了毫米波雷达。这种技术路线既解决了全天候工况的问题，又具有目标测距的精度。

更重要的是，基于近红外“门控”ISP技术的系列成像识别产品，解决了传感器在夜间、弱光、恶劣环境下无法解决的问题。此外，毫米波雷达的集成具有ADAS和L4自动驾驶应用中全天候感知的完备性，不需要使用激光雷达，因此具有替代激光雷达的潜力。

ADAS激光雷达在2021年爆发，长城、小鹏、蔚来、理想新车都推出了激光雷达解决方案。戴姆勒、保时捷、宝马、蔚来等企业纷纷投资激光雷达公司，激光雷达产业链上的众多企业也呈现出快速发展的势头。

但是目前激光雷达还存在很多局限性，尤其是在成本和潮湿的天气环境下，需要时间和资金的进一步投入。

据星舰负责人介绍，星舰智能驾驶系统的成本是激光雷达方案的八分之一到十分之一。

从近红外“门控”成像传感器的使用成本和应用场景来看，智能驾驶行业很多参与者的玩法可能会被一举颠覆，而这并不是星际之舟。

目前全球已有多家车企重视夜间和弱光场景下ADAS技术的积累，星舰基于近红外成像识别技术的系列产品已被OEM接受，部分车企正在测试，部分车企已安装星舰全天候成像识别及其ADAS系统，并已在国内上线。

目前，星之舟全天候成像识别系统已通过交通部JT1242 AEBS标准测试，产品已与国内外十几家车企进行了交流测试，号称“世界领先”。

此外，星船的全天候AEB系统还帮助中通“超级巴士”H12荣获“2021中国商用车优秀产品奖”。高端商旅之王”奖项，同时星船与美国通用汽车公司合作，进一步研发下一代立体全天候成像识别；星船的主要客户包括通用汽车、中通客车和中国一汽解放。

星舟的产品不仅可以用在公交车、重型卡车等商用车上，也可以用在乘用车上。矿区、智慧道路、船舶等场景，以及渣土车、水泥罐车等车型的后装市场。

摘要

对于ADAS辅助驾驶系统和L3、L4自动驾驶方案，智能驾驶行业一直以来都是将毫米波雷达、摄像头、超声波雷达、激光雷达四大传感技术进行对比，然后根据自身预算、企业定位、产品规划进行选择、整合和应用。

但目前智能驾驶感知技术在夜间或恶劣天气下往往止步不前，智能驾驶汽车在这些场景下的想象空间也受到阻碍。

星船另辟蹊径，自主研发了近红外门控成像识别技术，并组建了具有自主知识产权的专业生产线生产该技术产品，实现了从研究到生产的量产和商业化能力。不得不说，它确实为智能驾驶行业的传感技术发展指明了另一个可行的方向，同时实现了真正的全天候ADAS。

智能驾驶行业一个值得讲述的新故事，正在慢慢开启新篇章。

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标签：特斯拉发现Model 3蔚来本田

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