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自動駕駛的實現，涉及到環境感知和決策、控制、執行等各個層面。其中，精準的環境感知和決策能力是確保車輛下一步行動準確執行的重要基礎。為打造這個基礎，業界普遍使用攝像頭、雷達等傳感器來充當車輛的「眼睛」。

由于各類傳感器均有各自視線覆蓋能力的短板，大多車廠和 Tier1 通常采用多傳感器結合的辦法來確保更好的效果，包括能在惡劣天氣、黑暗等環境下工作。目前，自動駕駛汽車所使用的主流傳感器主要包括機器視覺攝像頭、毫米波雷達以及價格昂貴的激光雷達等。

為更好的幫助車輛實現 L3、L4 甚至是 L5 級別的自動駕駛，以色列初創企業 AdaSky 研發了一款利用遠程紅外技術（FIR）的熱成像傳感器，用于精準識別路上的行人、動物，并預測他們的下一步行為。

在以往，熱成像傳感器主要被應用在軍事領域，能夠通過感應物體（一般是人、動物）與外界環境的溫差來達到識別、區分的目的。AdaSky 則將軍用級別成像技術改造并應用到消費市場中的汽車領域，采用機器學習算法軟件與 FIR 攝像頭相結合的方案，將傳感器集合了在一個體型嬌小的固件內，該方案被稱為 Viper。

AdaSky 于 2016 年 1 月份成立，創始團隊成員有來自半導體、熱成像技術、機器視覺、圖像識別等領域的專家，他們均在各自的領域有著十來年的沉淀。

近日，AdaSky 團隊正式對外了公布一段關于該技術實現效果的視頻。在視頻中，顯示出了 AdaSky 在一條鄉村道路的環境中進行傳感器的測試和對比。其中，左側是利用機器視覺攝像頭所觀察的效果，而右側相對應的則是 Viper 的方案效果。

從視頻的對比中，可以明顯的感覺到，相比機器視覺攝像頭，Viper 畫面中的行人、動物等與周圍環境有著明顯的區分，包括行走的路人、騎行者以及突然從路旁竄出來的狗。除了能準確辨別物體類別之外，Viper 系統還能依據物體位置與行車之間的距離，進行危險標識。

據 AdaSky 介紹，Viper 遠程紅外熱成像傳感器能夠以每秒 60 幀的速度提供 640*480 像素的畫質，可實現最小 0.05℃ 溫差范圍的檢測，測試距離范圍大概為 200 米內。Adasky 市場總監 Dror Meiri 還表示，Viper 不僅能識別人體、動物，甚至還能在黑暗中識別冰塊。

在軟件層面，Adasky 專門為客戶建立了一個熱成像數據圖庫，以幫助機器利用這些圖像識別的學習來訓練神經網絡。

就自動駕駛技術所采用的幾款主流傳感器而言，攝像頭能夠完成路標、車道線等具體圖像的識別；激光雷達具備高精度、高分辨率的優勢，并能建立周邊 3D 全景模型；毫米波的絕對優勢則在于能適應雨雪、霧等惡劣天氣并實現全天候工作。除此之外，這幾類傳感器均有著各自的缺陷，包括識別精度低、受環境限制等。因此，業界通常會采取多傳感器融合的方案。

Adasky 表示，他們推出 Viper 并不是為了取代某一類傳感器，而是讓該傳感器加入到自動駕駛技術協同工作的領域中，有針對性的補充其他解方案留下的空白，加強車輛對周圍環境的感知和決策能力。

事實上，早在幾年前，包括保時捷、寶馬、奧迪等部分高端汽車品牌就已經有幾款車型配備了遠紅外熱成像夜視系統，以在夜間行駛過程中識別出路上的人、動物等，向司機發出警示音。

據了解，Adasky 已經生產出部分產品樣機，并與一些傳統汽車 OEM 廠商、Tier1 供應商達成合作。另外，Adasky 計劃將在兩到三年內實現量產。