近日軟件供應商StradVision發布了高級自動駕駛 攝像頭 技術。

　　公司透露，他們已經開發完成了基于攝像頭的SVNet軟件，這個軟件可以運行在自動駕駛汽車的 芯片 組上，從而使自動駕駛汽車的成本得到顯著的降低。

　　據了解，SVNet軟件具備實時提示反饋、盲點監測等功能，并且在可能發生事故之前對駕駛員進行提醒，從而避免碰撞事故的發生。

　　此外，這個軟件還能夠實現車道監測、突然的車道變化和車輛速度監測等功能。StradVision表示，即使在光線和天氣條件不佳的情況下，這些功能依然可以使用。

　　同時，StradVision前不久曾公開的表示過，他們正在對 傳感器 融合技術進行優化，利用攝像頭和激光雷達傳感器生成更豐富的道路數據，從而讓車輛更好的識別道路上的物體，而路障識別正是實現自動駕駛的關鍵技術之一。

　　截止到目前，StradVision已經在中國、日本和德國市場進行拓展。該公司表示，他們當前的計劃是在美國和印度市場得到同樣的發展。

　　StradVision指出，他們所提供的技術能夠讓自動駕駛車輛中的駕駛輔助系統實現更高水平的安全性、準確性和便利性。

　　此前這家公司獲得了多家企業的投資，包括LG電子和現代汽車公司。公司還表示，不久后運行該公司深度學習軟件的自動駕駛車輛將會進入中國市場。

　　StradVision提到，他們當前正在與汽車OEM以及一級供應商進行合作，共同開發安全性系統。

　　例如通過前置攝像頭讓車輛采取自動緊急制動、通過后置攝像頭讓車輛實現盲點監測等系統。未來，他們的軟件還可以為自動代客泊車系統的開發提供幫助。

　　其實，攝像頭和 激光雷達 一直存在于自動駕駛技術之爭。激光 雷達 是一條昂貴的捷徑，而攝像頭有大批的特斯拉者們支持。

　　但是，相比激光雷達，馬斯克倡導以攝像頭為基礎的計算機視覺方案也有著明顯的優劣點。

　　自動駕駛汽車上的攝像頭，以與人類視覺相同的方式工作。馬斯克希望特斯拉能夠創造出比人類眼睛更敏銳的"攝像頭眼睛"，以保證安全性和智能性。

　　為了達成上述目標，特斯拉確保汽車周圍有足夠的攝像頭，可以從各個方向看到周圍整個世界。通過相關的機器學習功能，特斯拉汽車可比人類駕駛員更快地做出反應。

　　優勢方面，攝像頭比激光雷達便宜得多。這無疑降低了自動駕駛汽車的成本，讓其有望真正被普通消費者所承受。

　　此外，攝像頭不會被霧、雪、雨等天氣干擾，適應性更好。從形態上看，攝像頭可以輕松融入汽車的設計中并隱藏結構中，不會讓汽車外形顯得突兀，對消費者更具吸引力。

　　不過，攝像頭也有著自己的明顯缺點。記者了解到，與直接提供物體精確距離和位置的激光雷達不同，攝像頭僅能將原始圖像數據反饋給系統。

　　這就要求汽車系統必須依靠強大的計算機視覺能力，針對圖像進行準確處理——就像人類大腦處理來自眼睛的反饋。

　　此前，計算機視覺系統還不夠強大，無法處理來自攝像頭的大量數據，以便及時處理并做出駕駛決策。不過前不久特斯拉推出"全自動駕駛計算機"。

　　除了8個視覺攝像頭、12個超聲波傳感器及雷達等組件，每臺FSD計算機還包含兩個芯片，每個芯片都有兩個專門設計用來運行 神經網絡 的加速器。再加上超強性能，特斯拉以攝像頭為基礎的自動駕駛方案有了成功的可能性。

　　也就是說，馬斯克認為攝像頭+數據+神經網絡，就足以挑戰激光雷達。并且在吐槽激光雷達之前，特斯拉已經在2018年12月將FSD計算機應用到員工的用車之上，并計劃未來裝載到Model3車型。

　　總之，無論自動駕駛傳感器技術走上哪條路，提升視覺系統、毫米波雷達、激光雷達等器件性能都是"基本功"。首先，先進、智能的視覺系統是保障自動駕駛汽車安全行駛的核心部件，提升視覺系統的可靠性尤為重要。因為，自動駕駛對視覺類傳感器的智能化提出更高要求。