高級駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛汽車（AV）的出現將徹底改變未來人們的出行和運輸方式，為社會提供更大程度的行動自由。同時，這項技術將通過消除人為失誤與日益加劇的分心駕駛所帶來的威脅，來提升安全性并降低事故率。據麥姆斯咨詢報道，目前每年因車禍造成的傷亡人數超過100萬，而人為失誤是造成這些事故的主要原因，不難看出汽車行業正在競相創造這項革命性技術。從本質上講，自動駕駛汽車技術意味著人類作為方向盤后的決策者將被取代，但要確保在所有條件和駕駛場景下的安全行駛，仍存在諸多技術挑戰。與此同時，汽車工程師們正在努力開發一套賦能ADAS的傳感器，可使自動緊急制動（AEB）等任務隨時隨地都有效。為了實現這一愿景，工程師和設計師們意識到：目前沒有一種萬能的傳感器可以提供安全的駕駛。相反，一套互為補充的傳感器系統可以通過提供關鍵信息和冗余度來優化駕駛性能，從而始終確保安全。隨著汽車領域多種傳感器技術和可靠的計算機智能以前所未有的速度發展，我們都應該努力確保自動駕駛汽車比人類駕駛汽車更安全。

SAE的自動駕駛分級

自動駕駛對熱傳感器的迫切需求美國汽車工程師學會（SAE）將L3級定義為：該級別自動駕駛汽車能夠檢測周圍環境，并為自身做出明智決策。另外，如果自動化水平達到L4級和L5級，汽車就幾乎不需要人類的關注。能否大規模應用L3級及以上級別自動駕駛汽車取決于：價格合理的傳感器技術、處理輸入傳感器數據所需的計算能力以及執行駕駛命令所需的人工智能，這些命令可在真實環境中保證駕駛的安全可靠。如今，ADAS和自動駕駛汽車傳感器技術主要包括攝像頭、超聲波傳感器、雷達和激光雷達（LiDAR）。

原始設備制造商（OEM）與諸多汽車行業公司目前正在尋求，比現有傳感器具備更高安全水平且更寬廣運行域的傳感器。熱成像技術目前正受到人們的關注，因為這項技術可為可見光相機創建一個冗余成像系統，以提升各類駕駛場景下的性能。對于自動駕駛來說，非常需要使用熱像儀，否則在極具挑戰的照明條件、夜間駕駛、眩目光照、雜亂的城市環境以及惡劣天氣（如雨、霧和雪）等情況中還將很難實現。熱成像利用了所有物體均可輻射熱能的事實，消除了成像對可見光源的依賴（對于熱像儀來說，白天和夜間駕駛成像幾乎沒有區別）。公路及附近的一切物體都在發射、反射和傳播熱或長波紅外（LWIR）能量。利用這種額外的電磁波譜帶將大幅提升交通安全性，遠超只有兩只眼睛和耳朵的人類所擁有的感知能力。

FLIR熱傳感器可在炫目光照下清晰地看清路面情況

根據所使用的鏡頭和相應的視場，熱傳感器不僅可以在黑暗中探測和分類物體，還可穿透太陽強光和大多數霧氣進行探測和分類，探測距離超過普通大燈照射距離的四倍。熱像儀尤其擅于探測人體（生物）、無生命物體與背景雜波干擾之間的差異，可作為探測區分行人、寵物與野生動物的基本技術。FLIR熱像儀對溫度差異非常敏感，精度可達0.05攝氏度。有了這種精確的靈敏度，VGA熱像儀（640 x 512像素）可以清晰地成像場景中的所有事物，特別是駕駛員絕對不想撞到的生物。這使得熱成像成為可顯著減少行人死亡率的關鍵技術；2016年美國交通死亡人數高達5987人，其中75%發生在夜間。

FLIR熱傳感器可遠距離分類行人，其探測距離是普通大燈照射距離的四倍

可見光相機與熱像儀的結合，將確保自動駕駛汽車比人類駕駛汽車更安全。這種互補型傳感器技術與現有的ADAS和自動駕駛汽車傳感器套件相結合，將通過改善態勢感知來幫助這些系統做出更好、更安全的決策。如果一輛缺少熱成像功能的無人駕駛出租車（Robo-taxi）出現在你家門口，你會乘坐這輛無人駕駛汽車嗎？我想我不會！

FLIR熱傳感器可清晰地區分人類與動物

熱像儀成本下降，將引領新興市場一種常見誤解是，熱傳感器主要應用于軍事領域，對于汽車集成來說過于昂貴。直到目前，一臺擁有VGA分辨率的熱像儀的價格都高達數千美元以上，這使得汽車市場無法大規模采用熱像儀。由于熱成像技術的進步（改進制造工藝、制造規模顯著增加），目前可以大規模生產用于SAE L2級及以上級別的經濟型熱傳感器，且每臺價格僅需幾百美元。熱像儀的重要組件包括傳感器（微測輻射熱計）、透鏡、電子器件和外殼。影響制造投入的因素主要包括硅晶圓、代工成本和良率。從根本上說，熱成像傳感器的制造和硅基計算芯片類似。可用總成本除以可銷售芯片的數量來計算每個傳感器的成本。不幸的是，與可見光相機不同，紅外圖像傳感器不遵循摩爾定律。這是因為隨著像素的縮小并接近要探測的波段時（LWIR傳感器探測8~14微米波長的輻射），由于性能權衡的制約，熱像儀傳感器的像素大小是受限制的。可見光相機的像素大小通常是1~3微米，而熱像儀的像素不會比它們所感知到的光波小很多（8~14微米）。因此，同等分辨率的熱像儀將比可見光相機更昂貴。然而，熱像儀憑借其特殊的對比度，無需百萬像素的分辨率就可提供出色的分類性能。據麥姆斯咨詢介紹，在過去的十年中，FLIR已經將LWIR熱像儀的像素幾何尺寸從50 x 50微米縮小到12 x 12微米，面積減少了83%。除了這一點，再加上晶圓級封裝、生產規模的擴大以及制造工藝的優化，使得FLIR能夠在熱成像傳感器市場上實現最低成本（參考下圖）。

全球平均終端用戶價格與熱像儀市場規模的相關分析圖

FLIR對小像素設計與良率的持續改進，以及預期產量的顯著增加，有望進一步降低成本。根據目前的發展計劃，未來幾年預計還可將成本再縮減兩倍左右。這與OEM對激光雷達系統降低10倍的目標成本相比較來說，熱像儀的成本優勢顯著。SAE L2級和L3級自動駕駛汽車大規模采用熱像儀預計將從2022年或2023年開始，至2030年期間的年增長率將達到200%~300%。隨著改進計劃的實施與汽車制造規模的擴大，熱像儀將成為ADAS和自動駕駛汽車傳感器套件中的經濟型組件，適于大規模OEM使用。利用數據和機器學習，促進汽車全行業的熱像儀集成在快速發展的自動駕駛技術領域，對于訓練和部署可使車輛在各類條件下安全駕駛的功能硬件來說，數據是關鍵。經驗豐富的OEM和數十家科技公司正競相為自動駕駛汽車配備用于收集必要數據的傳感器，以訓練各種目標分類，并測試各自系統。為了簡化熱成像的集成，FLIR在2018年初推出了汽車開發工具包（FLIR ADK）。除FLIR ADK硬件外，FLIR還為開發人員提供了包含14000多張帶注釋的熱成像圖的免費起始數據集。開發人員可以熟悉熱成像圖，并開始訓練ADAS和自動駕駛汽車計算機系統對熱成像數據執行分類和分析。

FLIR的免費熱成像圖起始數據集，開發人員可用其做算法訓練

在未來幾年至幾十年中，汽車市場將發生翻天覆地的變化，即將到來的技術變革將超越手機的普及。然而，目前ADAS和自動駕駛汽車市場仍處于早期開發階段，很難準確地預測我們交通方式發生重大改變的準確時間；但隨著汽車工業向SAE L3級（條件自動化）、L4級（高水平自動化）、L5級（完全自動化）的發展，很顯然，熱傳感器將需要更高性能的ADAS和自動駕駛平臺。隨著在ADAS和自動駕駛汽車中加入熱像儀，世界將變得更加安全、行人和動物的死亡率將減少、車禍也將減少，L3 - L5級自動駕駛汽車的能力將得到擴展。

FLIR ADK是一款即時可用、IP-67級熱像儀，配備USB接口和直觀的圖形用戶界面（GUI）