AI硬件与安全服务双驱动，「清研微视」持续加码商用车驾驶更安全

在汽车行业增速放缓的大背景下，智能驾驶作为政策、技术和资本关注的热点，正逐渐成为驱动产业创新和生态变革的新动力。2020年以来，国家层面先后推出了“智能汽车创新发展战略”、“新能源汽车产业发展规划”等政策举措，标志着智能汽车将步入发展的关键期。无人驾驶的大规模商用还有距离，但辅助驾驶的纪元已然到来。

清研微视

根据交管部门的统计数据，重大交通事故的发生多集中在商用车，其中又以货车安全问题最为集中和突出。数据显示，货车在我国机动车保有量中只占 15% 左右，然而其责任交通事故造成死亡的却近总数的一半。市场容量虽小，但却蕴藏着较高的驾驶风险，「道路安全」成为业内入驻商用车ADAS市场的终极愿景。

狠抓细节才能算得更准

驾驶员状态监测（DMS）、高级驾驶辅助（ADAS）等现有技术能在很大程度上化解了安全隐患，但其预警过于频繁的问题也会对驾驶员造成一定干扰，同时也会降低预警的有效性。此外，自然环境光照不均匀、头部姿态大幅变换、眼镜反光和佩戴墨镜等都是驾驶人表情理解的难题。

驾驶人状态监测系统

清研微视采用近红外同步主动光源系统，使得进入成像系统的太阳光仅为普通成像系统的0.1%，借此消除自然光对成像的影响。为了防止红外光热效应对人眼造成不适感，还发明了同步脉冲照明方案，确保驾驶人“无感”体验。另外，采用线偏振光成像采集设计，可以消除眼镜反光和佩戴墨镜的影响。

而为了达到更高精度的检测，清研微视仅是针对驾驶人眼睛的特征参数就多达十几个，包含闭眼时间、眨眼频率、虹膜遮蔽率、点头、眼球移动活性等。

此外，大数据云平台建立了驾驶行为数据档案，统计分析每位驾驶员的个体化特征及驾驶过程中生理特征的变化，并引入以等效加速度为核心融合多维险态考量的驾驶行为危险程度量化评价，完成对驾驶人状态更加精准的识别感知。

技术融合是大势所趋，1+1＞2

单一的ADAS技术或功能产品并不能满足所有工况的需求，也并不确定职业司机们是否切实感受到“有用”的帮助。技术融合是趋势，手段和策略互补更有利于多维度安全护航。

护驾卫士

更深入的融合，意味着对精准计算和告警时机有了更高要求。清研微视依托智能终端、云控平台与AI安全云服务，建立了综合考虑驾驶人状态、驾驶人行为、行车环境及车辆运行参数的综合风险评估模型，在兼顾计算更精确的同时，从预警时机和预警强度两个维度对预警干预方式进行动态调整，将交通事故的安全隐患降到最低。

双目视觉再添助力

从技术的角度来看，目前图像视觉方案使用的是监督类的识别算法，特点是必须先训练再识别，该方案识别的精度与场景的覆盖度、识别的网络有很大关系。而从该层面来看，系统总会有覆盖不到的场景，再强大的算力也无法避免漏检。因此，如何更进一步提升系统的成熟性才是方案商面临的重难点。

为此，清研微视推出了双目系统，通过视差图像对行人进行更精准的检测。从单目演进到双目，视觉识别距离可达到150米，误差可控制在3%以内。

更理想的方案是将非监督式与监督式的目标识别相结合，将规则识别与深度学习的、训练式的识别相结合。对此，清研微视将采用毫米波雷达+双目视觉识别方案，ADAS系统的性能也将随之趋于成熟与稳定。

机会永远垂青于有准备的人，只有充分做好差异化创新、技术储备布局、协同测试验证，只有那些在危机时刻给予驾驶员带来帮助的有价值的技术应用，才能落地生根，实现共融和共赢。