AI热成像助力AEB性能提升

在汽车安全方面，很少有进步像引入自动紧急制动（AEB）系统那样产生重大影响。作为一项关键的安全功能，AEB系统不仅对大型重型车辆（HGV）至关重要，而且对道路上的任何车辆及其他交通参与者都至关重要。

根据NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）的计算，在强制加入AEB功能后，仅在美国每年将至少减少24000人的受伤事故，以及至少挽救360条生命。IIHS（美国公路安全保险协会）称，AEB能够减少30%左右的事故发生。

今年1月，IIHS宣布，美国20多家制造商履行了在美国市场销售的几乎所有新车上搭载紧急制动系统的自愿承诺。尽管目标是95%以上的新车搭载紧急制动系统，但大部分安装比率接近100%。

据英国汽车协会（RAC）统计，在英国，只有21%的新车出厂时就配备了自动紧急制动系统（AEB），另有27%的车辆提供该系统作为可选配置，需额外付费。

根据佐思汽研发布的《中国汽车智驾技术与数据趋势月度监测报告（2024年第6期）》，2024年1-5月，中国乘用车AEB装配量达489.9万辆，装配率为61.8%。

随着支持性立法的出台，AEB将越来越普及。2019年2月，联合国欧洲经济委员会12日宣布，日本、欧盟等40个国家和地区已就一项联合国针对新款汽车和轻型商用车提出的高级紧急制动系统（AEBS）监管草案达成协议。

美国于2023年将AEB系统纳入轻型车辆的新联邦机动车辆安全标准中，今年4月底，NHTSA推出新规，要求在2029年前，几乎所有新车都必须配备先进的AEB系统。

在我国，2021年10月1日，《乘用车自动紧急制动系统（AEBS）性能要求及试验方法》实施。2023年6月，中国全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分会启动申报了强制性法规《轻型汽车自动紧急制动系统技术要求及试验方法》。2024年5月，中国交通部要求营运客车、载货汽车、牵引车辆和危险货物道路运输营运车辆均需装配自动紧急制动系统（AEBS），并满足相关技术要求。

AEB效果取决于传感器

AEB系统通过自主制动来防止事故发生。当系统检测到潜在碰撞并发现司机未作出反应时，会自动制动以防止碰撞或降低车辆速度来减轻碰撞的严重程度。该系统共有三个不同的阶段，只有在司机未采取行动且碰撞似乎即将发生时才会启动。

在第一阶段，如果系统检测到车辆可能与前方车辆发生碰撞，则会在仪表盘上显示音频和视觉警告。这作为对司机的初步提醒，要求其采取纠正措施。如果司机未作出反应且碰撞看起来仍然有可能发生，系统将进入第二阶段。在这个阶段，会短暂而突然地施加制动，以吸引司机的注意。此外，刹车系统会充电，以便在必要时进行全力制动。在第三阶段和最终阶段，如果碰撞仍然迫在眉睫，系统会全制动。这种制动力比司机手动操作的制动力更强，可以使车辆停止或显著降低其速度，以最小化撞击的影响。

AEB系统由许多传感器组成，包括雷达、激光雷达、超声波传感器和摄像头，它们实时收集关于障碍物、其他车辆、行人和道路条件的数据。AEB系统的有效性取决于这些传感器的精确性和可靠性。它必须准确地检测潜在的危险，并迅速将信息传递给车辆的中央处理器，然后由中央处理器决定是否施加刹车。一旦收集了环境数据，就需要将模拟测量转换为数字信号，以便控制系统能够理解和解释这些值。

对于汽车制造商来说，不受欢迎的AEB误触发是令人不安的一个来源，因为误触发可能会导致司机无法预料地突然停车，进而引发尾随车辆发生追尾事故。因此，一些研发AEB相关传感器供应商都在努力解决这一难题，而基于AI的热传感技术无疑对此起到了推动作用。

基于AI的热感应系统

麦格纳国际公司（Magna International Inc.）称，该公司开发了一种基于人工智能的卷积神经网络热感应系统，可以更好地检测到动物和行人。

麦格纳热产品业务开发和运营副总裁理查德·西奥恩(Richard Seoane)表示，在人工智能的帮助下，麦格纳对道路传感器拍摄的超过7000万帧图像进行了训练，以提升其热感应算法。在图像中，行人、动物、骑自行车的人和其他车辆都被标记出来，麦格纳的算法被训练得比当前的标准系统更准确地识别这些物体。

“自动紧急制动并不是一个舒适的情况，”塞奥恩说。“这是一个硬刹车，并且可能与行人或其他车辆发生碰撞。” 塞奥恩说，该系统有助于减少可能导致自动紧急制动误触发的错误。在当今汽车中使用的热成像系统的标准算法，可能会在炎热的夏季，将一个在夜间散发热量的消防栓误认为是一个小孩。

“使用基于物体的算法，它会给你一个假阳性结果，说那是一个行人，”塞奥恩说。“有了卷积神经网络，它可以识别出那不是个人。” 同样，麦格纳的新系统能够检测出弯腰捡拾掉落物品的人是否实际上是行人。

“如果看到有人躺在地上，它不会将其分类，”Seoane说。“因此，有很多未被检测到的情况。” 塞奥恩表示，新的算法被训练以识别人们在多种不同场景下的行为，包括他们低头看手机或携带物品时。“训练数据的美妙之处在于，你可以针对不同类型的姿势进行训练，”他说。

这是麦格纳开发的最新热成像系统，塞奥恩表示，该公司正在与客户会面，以评估他们对新产品的兴趣，并讨论如何将其整合到现有的安全系统中。

该公司希望这些新功能能够帮助热感测成为未来更强大的ADAS（高级驾驶辅助系统）的一部分。“单独使用热传感器只能做这么多，”塞奥恩说。“但是，当你开始将不同的传感器组合在一起并使用基于AI的算法时，你可以真正开发出一个强大的ADAS系统。”

可见光与红外光的结合

除了麦格纳，开发热成像传感器技术的奥比森（Obsidian Sensors）公司也在最近与奇景光电（Himax Technologies）公司合作，结合奇景光电的“WiseEye”人工智能处理能力和奥比森的热成像技术，推出应用于AEB的安全解决方案。

奇景光电表示，该解决方案旨在支持在复杂环境中进行检测，并提高包括工业、汽车安全与自主驾驶以及安全系统在内的应用的准确性和可靠性。

顺时针方向，从最左起：奥比森VGA热像仪，使用奥比森热像仪的热像仪清晰显示的行人夜间图像，使用普通摄像头的行人的眩光夜间图像，使用普通摄像头的汽车的眩光白天图像，以及使用奥比森热像仪的热像仪清晰的汽车白天图像▼

总部位于圣地亚哥的奥比森采用大规模微机电系统（MEMS）平台制造传感器。据该公司称，这种方法使传感器能够在成熟的平板显示器工厂生产，从而支持低成本和高产量。

该热成像解决方案将与广达（Quanta）的汽车解决方案相结合，以实现汽车安全功能。据广达高级副总裁阿兰·蔡（Alan Chai）表示，该公司正在积极开发可见光和红外光相结合的成像系统。

蔡说：“与奥比森的合作利用AI视觉处理器将颜色（RGB）传感器和长波红外(LWIR)传感器信号融合，从而触发潜在挽救生命的系统，如自动紧急制动（AEB）和车内重要体征检测。”此外，他还表示，这些技术的结合还支持新型机器视觉产品的开发。应用范围涵盖了监控、安防以及无人机等领域。

奥比森CEO约翰·洪（John Hong）表示，尽管热成像技术已经被确认为提高汽车安全性的关键传感器技术，但目前其开发和实施的高成本阻碍了广泛应用。他表示，该公司的制造方法克服了成本和规模方面的瓶颈。

可检物和估距的AI热像仪

还有一些跨界的公司也在利用自身的技术进军AEB领域。专注于热成像解决方案的韩国公司Thermoeye，其热成像技术以往在半导体和电池行业的制造过程中发挥着至关重要的作用，用来评估热均匀性和早期缺陷检测。

Thermoeye将在2025年3月推出一款名为TMC EDGE的AI热像仪。TMC EDGE是专为自动驾驶、机器人、无人机等应用而设计，是世界上第一台能够同时进行物体检测和距离估计的AI热像仪。

TMC EDGE可在任何天气条件下（包括雨、雪、夜间和雾）提供全天候的完整前向视野，这是普通可见光相机和激光雷达几乎无法实现的。它具有640x512（VGA）的分辨率和每秒6万亿次运算（6TOPS）的AI芯片，可对距离达150米的目标进行检测和距离估计，误差小于2%。TMC EDGE尺寸小于2英寸，配有标准化支架，可轻松集成到各种硬件系统中。

Thermoeye拥有与热成像和图像分析相关的6项专利，并建立了一个包含超过50万张热成像图像的数据集，以提升其技术能力。目前，Thermoeye正在准备商业化TMC EDGE，并与Tier 1讨论联合技术开发和合作。

随着TMC EDGE的推出，Thermoeye的市场范围将从工业应用扩大到自动驾驶和机器人技术等领域，这有望显著增加公司的收入。

Thermoeye首席执行官金道熙（Dohwi Kim）说：“我们正在建立一个基于热像仪的安全自主环境。我们的目标不仅是将我们的技术商业化，用于自主应用，而且还找到机会将热像仪集成到我们服务的当前和未来市场中。”