中國智能駕駛：普及與挑戰(zhàn)并存

隨著中國汽車產(chǎn)業(yè)在海內(nèi)外的發(fā)展壯大，智能駕駛領(lǐng)域呈現(xiàn)出滲透率快速提升與技術(shù)下沉并行的鮮明特征。根據(jù)Canalys最新預(yù)測，2025年中國市場L2級及以上功能的滲透率將達(dá)到62%，其中高速NOA滲透率10.8%，城市NOA達(dá)到9.9%，曾專屬于高端車型的智能駕駛功能正快速向大眾市場普及。

但功能普及的背后仍存在嚴(yán)峻的技術(shù)挑戰(zhàn)。中國特有的道路環(huán)境包含大量非標(biāo)準(zhǔn)化場景：突然出現(xiàn)的施工區(qū)域、隧道內(nèi)外明暗交替的路段、不規(guī)則擺放的警示標(biāo)識等。這些場景對感知系統(tǒng)提出了極高要求。傳統(tǒng)方案依賴單一視覺或雷達(dá)傳感器往往力不從心——單目攝像頭在逆光、低照度環(huán)境下表現(xiàn)不穩(wěn)定，毫米波雷達(dá)對靜止目標(biāo)的識別存在盲區(qū)，激光雷達(dá)雖精度高但成本難以在主流車型普及。

當(dāng)行業(yè)困于“感知能力天花板”時，立體視覺技術(shù)正悄然成為破局關(guān)鍵。與傳統(tǒng)攝像頭不同，立體視覺通過模擬人類雙目視差原理，構(gòu)建了車輛對三維空間的深度理解能力，成為中國智能駕駛技術(shù)攻克復(fù)雜長尾場景的關(guān)鍵突破口。

看見三維世界：立體視覺的本質(zhì)

立體視覺技術(shù)的核心在于模仿人類雙目視差感知原理。系統(tǒng)通過兩個間距已知的攝像頭同步拍攝圖像，計算同一物體在兩個畫面中的像素位置差異，再基于三角測量原理精確推算出目標(biāo)物體與車輛之間的距離。這種技術(shù)路徑不依賴于深度學(xué)習(xí)算法的“猜測”，而是基于嚴(yán)密的幾何物理原理直接獲取三維空間信息，為車輛決策系統(tǒng)提供至關(guān)重要的深度數(shù)據(jù)。

攻堅克難：立體視覺的實戰(zhàn)突破

隨著中國高階輔助駕駛的高速發(fā)展和應(yīng)用普及，多起因未能識別靜止障礙物從而引發(fā)車輛交通事故的案例頻現(xiàn)——感知系統(tǒng)在復(fù)雜場景下的局限性、車企宣傳邊界的模糊、用戶認(rèn)知偏差等問題日益凸顯。結(jié)合本次擬新出臺的組合輔助駕駛法規(guī)，兩大場景成為檢驗技術(shù)短板的典型試驗場：

一、靜態(tài)目標(biāo)識別困境：

毫米波雷達(dá)難以區(qū)分靜止車輛與路標(biāo)、護(hù)欄，傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)在逆光、隧道進(jìn)出等高動態(tài)光照場景下細(xì)節(jié)丟失嚴(yán)重。

1.1直道側(cè)翻車輛：隧道內(nèi)外的視覺挑戰(zhàn)

工況難點剖析：

當(dāng)車輛在隧道外正常行駛，突然發(fā)現(xiàn)隧道內(nèi)有一輛側(cè)翻的靜止車輛時，這一場景集齊了智能駕駛感知系統(tǒng)的兩大挑戰(zhàn)：

① 目標(biāo)特性挑戰(zhàn)：

? 側(cè)翻車輛呈現(xiàn)非常規(guī)姿態(tài)，車身形態(tài)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的正常車輛差異顯著，傳統(tǒng)基于圖像識別的單目系統(tǒng)極易將其誤判為“未知障礙物”甚至漏檢。

② 環(huán)境過渡挑戰(zhàn)：

? 隧道內(nèi)外存在巨大光照差異，攝像頭從明亮環(huán)境進(jìn)入相對黑暗的隧道時，需要快速適應(yīng)光線變化，此過程中圖像可能出現(xiàn)短暫過曝或欠曝，導(dǎo)致關(guān)鍵細(xì)節(jié)丟失。

立體視覺解決方案：

① 非標(biāo)障礙物的感知優(yōu)勢：

? 立體視覺系統(tǒng)不依賴預(yù)先訓(xùn)練的物體模型，而是直接通過視差計算獲取三維點云數(shù)據(jù)?；谡Z義信息與點云融合的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可對三維空間內(nèi)任意目標(biāo)實現(xiàn)感知和測量，對于側(cè)翻的車輛、路障、路面遺撒物等非標(biāo)準(zhǔn)障礙物都具有普遍的檢出能力和較高的測量準(zhǔn)確性。這種基于物理的空間感知能力，使立體視覺在應(yīng)對各類非標(biāo)準(zhǔn)障礙物時具有獨特優(yōu)勢。

② 高動態(tài)場景的雙重保障：

? 現(xiàn)有中科慧眼前視8M立體相機(jī)采用OX08D10傳感器，集合大井深（DCG）與高密度電容器（LOFIC），可以實現(xiàn)最高140dB動態(tài)范圍成像，有效克服敏感差異導(dǎo)致的局部細(xì)節(jié)信息損失，同時捕捉隧道外強(qiáng)光區(qū)域和隧道內(nèi)暗部細(xì)節(jié)。

? 系統(tǒng)將立體點云數(shù)據(jù)與語義信息融合，即使在圖像質(zhì)量短暫下降時，也能依靠點云的空間連續(xù)性維持障礙物跟蹤能力。

二、非標(biāo)準(zhǔn)障礙物檢測盲區(qū)：

側(cè)翻車輛、施工區(qū)域水馬等異形物體缺乏標(biāo)準(zhǔn)特征，傳統(tǒng)單目視覺依賴預(yù)設(shè)模型，泛化能力不足。

2.1 施工區(qū)域探測：復(fù)雜環(huán)境中的空間認(rèn)知

工況難點剖析：

施工區(qū)域探測面臨中國道路特有的復(fù)雜性。

① 環(huán)境復(fù)雜性：

? 施工警示標(biāo)識形態(tài)多樣（交通錐、水馬、防撞桶），擺放位置隨機(jī)，且常與復(fù)雜背景（如路旁堆積物、臨時圍擋）混雜，單一傳感器極易出現(xiàn)漏檢或誤報。

交通錐且有干擾車

隔離墩（水馬）

防撞桶

紙箱等遺撒物

② 決策多維性

? 僅識別障礙物并不足夠，系統(tǒng)還需準(zhǔn)確測量可通行空間的寬度和高度，判斷車輛是否能夠安全通過狹窄通道。

③ 典型事故場景：

? 在雙向四車道的長直道，車輛前進(jìn)方向有成排隔離墩/水馬/護(hù)欄封路，隔離墩斜列放置角度與車道中心線夾角為45 ° , 占據(jù)本車道方向兩條車道，且繼續(xù)延伸至對向車道內(nèi)側(cè)車道的內(nèi)側(cè)車道邊線。

施工區(qū)典型事故場景

? 當(dāng)車輛檢測到前方施工改道路障后觸發(fā)減速提醒，但因未能順利改道繼而失控撞擊隔離帶，導(dǎo)致車輛事故。

立體視覺解決方案：

① 非標(biāo)準(zhǔn)障礙物的精準(zhǔn)三維測量：

? 基于立體相機(jī)的點云密度，可以更早的對目標(biāo)障礙物實現(xiàn)感知和測量。原則上非標(biāo)準(zhǔn)障礙物大部分是靜止的目標(biāo)（如路障、遺撒物等），因此在行車過程中，越早檢測到目標(biāo)物體，可以更早的啟動針對性的規(guī)避方案（剎車或避讓）；也更加有助于整車的規(guī)控策略，實現(xiàn)減速或者更加平滑的變道。

城區(qū)等復(fù)雜工況下點云效果

（柵欄/二輪車/三輪車/行人）

? 立體視覺的核心優(yōu)勢在于能對視野內(nèi)任意可見目標(biāo)進(jìn)行三維測量，不受目標(biāo)類別是否預(yù)定義的局限。無論是標(biāo)準(zhǔn)的交通錐，還是臨時擺放的非標(biāo)準(zhǔn)障礙物（如施工材料堆、特殊形狀的警示牌等），只要在視覺上具有可辨識的紋理特征，系統(tǒng)就能建立其三維點云模型，精確測量其空間位置和物理尺寸。

② 3D可通行區(qū)域的智能判斷：

? 立體視覺系統(tǒng)通過生成密集視差圖，構(gòu)建車輛前方環(huán)境的三維數(shù)字高程模型，可對3D空間內(nèi)的任意目標(biāo)都實現(xiàn)測量，在此基礎(chǔ)上結(jié)合圖像語義信息，系統(tǒng)可實現(xiàn)以下功能：

? 精確計算施工區(qū)域形成的通道寬度，并與自車寬度+安全余量進(jìn)行比對，通過生成密集視差圖，構(gòu)建車輛前方環(huán)境的三維數(shù)字高程模型；

典型交通非標(biāo)準(zhǔn)障礙物場景

（交通錐/水馬/防撞桶/消防栓/矮墻）

? 檢測地面上的潛在危險物（如散落的碎石、低矮路緣石等），這些目標(biāo)往往低于傳統(tǒng)雷達(dá)的有效探測高度；

? 結(jié)合車輛運動軌跡預(yù)測，判斷當(dāng)前車速下能否安全通過限制區(qū)域。

安全普惠的深度之眼

在中國智能駕駛從“高端嘗鮮”邁向“全民標(biāo)配”的進(jìn)程中，立體視覺技術(shù)以其獨特的物理測距能力、對非標(biāo)準(zhǔn)障礙物的適應(yīng)性以及出色的成本效益比，正成為破解復(fù)雜長尾場景的關(guān)鍵工具。從隧道內(nèi)側(cè)翻車輛的精準(zhǔn)識別，到施工區(qū)域可通行空間的智能判斷，立體視覺賦予車輛真實的三維空間認(rèn)知能力，使智能駕駛系統(tǒng)能夠應(yīng)對中國道路特有的復(fù)雜性和不確定性。

隨著算法持續(xù)優(yōu)化、硬件成本進(jìn)一步下探，以及中國智能駕駛生態(tài)的深度整合，立體視覺有望在15萬元以下主流車型中率先實現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用。據(jù)麥肯錫預(yù)測，到2028年，中國智能駕駛軟硬件市場規(guī)模將突破萬億元，其中70%的增長將來自15萬元以下市場。在這一歷史性進(jìn)程中，立體視覺不僅是一項技術(shù)選擇，更是實現(xiàn)智能駕駛安全普及與技術(shù)普惠的重要路徑，讓每一輛普通家用車都能擁有感知三維世界的“深度之眼”，真正實現(xiàn)“看得見、看得懂”的安全智駕體驗。