視覺(jué)傳感器

ADAS應(yīng)用攝像頭作為主要傳感器是因?yàn)閿z像頭分辨率進(jìn)高于其他傳感器，可以獲取足夠多的環(huán)境細(xì)節(jié)，幫助車(chē)輛進(jìn)行環(huán)境認(rèn)知，車(chē)載攝像頭可以描繪物體的外觀(guān)和形狀、讀取標(biāo)志等，這些功能其他傳感器無(wú)法做到。從降低成本的角度看攝像頭是識(shí)別用傳感器的有力候補(bǔ)之一，在一切清晰的情況下當(dāng)然攝像頭是最好的選擇，但是受環(huán)境因素以及外部因素影響較大，比如隧道中光線(xiàn)不足，天氣因素導(dǎo)致的視線(xiàn)縮小等。

采集圖像信息的重要工具，部分類(lèi)似路標(biāo)識(shí)別、車(chē)道線(xiàn)感應(yīng)等功能智能由攝像頭實(shí)現(xiàn)。目前攝像頭的應(yīng)用主要有：?jiǎn)文繑z像頭、后視攝像頭、立體攝像頭或稱(chēng)雙目攝像頭、環(huán)視攝像頭，按照2015年全球超過(guò)8000萬(wàn)輛新增車(chē)輛與單車(chē)6-8顆攝像頭需求，未來(lái)總體需求有望超6億顆，對(duì)應(yīng)千億市場(chǎng)空間。

視覺(jué)算法在ADAS技術(shù)路線(xiàn)中必不可少，毫米波雷達(dá)等主動(dòng)式傳感器對(duì)算法依賴(lài)程度較低，算法較為簡(jiǎn)單，攝像頭等被動(dòng)式傳感器對(duì)算法依賴(lài)程度較高，一般由第三方企業(yè)單獨(dú)提供。比如視覺(jué)算法企業(yè)Mobileye。

此前，Tesla和Mobileye終止合作的事沸沸揚(yáng)揚(yáng)，Mobileye提供標(biāo)準(zhǔn)的傳感器安裝方式+地圖數(shù)據(jù)云服務(wù)+軟件體系平臺(tái)構(gòu)建，但是Tesla是想通過(guò)在線(xiàn)收集數(shù)據(jù)的眾包模式優(yōu)化自動(dòng)駕駛體驗(yàn)，EyeQ3芯片限制了Tesla建立自己的地圖，所以Tesla未來(lái)要自己研發(fā)圖像算法以及圖像處理芯片。

不過(guò)Mobileye還是憑幾款產(chǎn)品占領(lǐng)了90%的市場(chǎng)份額，這家以色列的企業(yè)在當(dāng)?shù)氐慕匚幌喈?dāng)于BAT。算法和硬件是 ADAS 系統(tǒng)的核心，也是 Mobileye 的核心競(jìng)爭(zhēng)力所在。Mobileye站在ADAS的頂端，甩出競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手好幾條街，ADAS和傳統(tǒng)車(chē)載視覺(jué)產(chǎn)品對(duì)軟件技術(shù)、硬件要求不同，傳統(tǒng)車(chē)載電子公司要切入ADAS市場(chǎng)并不容易。國(guó)內(nèi)團(tuán)隊(duì)如從零開(kāi)始至少需要3、4年才可能完成初步的技術(shù)積累。

當(dāng)然為了提高環(huán)境感知的準(zhǔn)確度，通常需要多種傳感器的組合，最終提供一個(gè)穩(wěn)定耐用的解決方案。當(dāng)下比較典型的就是毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)和車(chē)載攝像頭，其他的超聲波技術(shù)和紅外線(xiàn)技術(shù)以及這些技術(shù)的算法融合都將讓傳感器產(chǎn)業(yè)帶來(lái)巨大的市場(chǎng)。不過(guò)毋庸置疑，在汽車(chē)實(shí)現(xiàn)完全智能化的這幾年中，傳感器產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)該是最先獲得收益的。