有人說，假如汽車能完善到準確性和穩定性超高，同時也解決了成本問題，那么，與現在相比同一道路行駛的平均車速必然會升高，交通事故率就會升高。如今推出一款新傳感器，可以讓汽車擁有人類一樣的視力。

　　當我們從汽車擋風玻璃向外觀看時，和汽車攝像頭的觀看方式是完全不同的。人腦的內部運行會改變看到的東西，讓細節在圖像中心位置突出顯示，同時又會注意邊緣，留意危險點。路易斯·杜桑（Luis Dussan）認為，自動駕駛汽車也應該具備同樣的能力。

　　杜桑創辦了一家名叫AEye的創業公司，它正在開發一種新型混合傳感器，盡可能讓汽車“視力”達到人類的水平。設備包含固態激光傳感器、低光攝像頭、芯片，可以運行嵌入式AI算法，根據硬件的使用方式重新編程。這樣一來，系統就可以判斷，看看自己應該優先觀察哪些位置，讓視野更精準。

　　杜桑是AEye的創始人、CEO，他與洛克希德·馬丁公司、諾斯羅普格魯曼（Northrop Grumman）、NASA噴氣推進實驗室合作。最開始時，杜桑只是想開發AI技術，提高汽車的自主駕駛能力，但是很快他們就發現市場上的傳感器傳輸的數據很有限，不夠用。杜桑解釋說：“我們意識到自己必須開發自有硬件，于是就動手了。”

　　大多自動駕駛汽車使用激光雷達傳感器，激光碰到附近的目標物就會反彈，從而給環境繪制精準的3D圖像。市場上最好的商用激光雷達傳感器是Velodyne制造的，它是機械傳感器，最多擁有128條堆疊激光，可以覆蓋汽車周身360度的空間。

　　雖然傳感器很好，但是機械設備也有一些問題。第一個問題，太貴。第二個問題，靈活性不夠，因為激光要按預定角度發射。汽車觀看天空時捕捉的細節和觀看高山時是一樣的，如果汽車在城市中低速行駛，傳感器可能看得太遠，它沒有辦法調整。

　　最好的替代技術是“固態激光雷達”，用電子設備快速調節激光束，來回調整，讓效果達到機械設備的水平。許多企業都在開發固態激光雷達技術，因為它們可以降低組件成本。最終傳感器的價格可以降到100美元，但是只能掃描規則、不變的矩形網格，輸出的數據不標準，汽車高速行駛時用不上。

　　AEye使用固態設備的方法不太一樣，它對設備編程，讓激光瞄準重點區域而不是規則的網格。到底新技術控制激光束時有多精準？AEye并沒有明確解釋，不過公司曾說可以觀察最遠300米的距離，角分辨率達到0.1度。它和市場主導型機械設備一樣好。

　　用戶可以根據意愿對設備編程。杜桑說：“你可以在任何點位及時調節分辨率、現場回訪速率、角度。同一個傳感器能夠適應。”在高速公路行駛時，汽車會盯住前方車道，就像人眼一樣，收集的圖像邊緣數據點比較少。如果在城市街道上行駛，就會平均覆蓋整個視野，設備會隨機轉移點位，降低忽視障礙物的概率。

　　設備還會用一些巧妙的方法使用攝像頭數據。首先，它會在原始激光雷達圖像之上增加色彩。AEye選擇的方法和大多自動駕駛汽車的處理方法不太一樣，其它汽車處理時會將數據發達到中央計算機，里面包含其它傳感器的數據。有時顏色很重要，比如剎車燈的顏色，如果能夠快速處理，就能快速識別對象。

　　總之，AEye技術的創新之處在于：我們可以用攝像頭引導激光雷達瞄準有必要瞄準的地方。杜桑說，高速圖像識別算法在芯片內運行，激光雷達可以調節凝視點，重點關注汽車、行人，或者是AI認為應該重點關注的對象。

　　牛津大學信息工程助理教授、自動駕駛創業公司Oxbotica的創始人英格瑪·波斯納（Ingmar Posner）表示，這種適應性圖像可以高度解釋現實世界。波斯納認為無人駕駛汽車公司可能不會單獨使用此類圖像，它們可能會用常規傳感器補充其它設備，比如AEye的設備，這樣更安全。

　　可惜AEye設備的視角只有70度，如果想觀察360度環境，需要安裝5個或者6個傳感器，這樣一來成本就會上升。杜桑不愿意透露具體成本是多少，他只是說這種方案肯定不便宜，無法與幾百美元的固態設備競爭，但是可以與Velodyne高分辨率設備抗衡。杜桑表示，在汽車周身安裝一整套傳感器，對比同類設備，AEye系統肯定是相對比較便宜的。

　　有一些企業已經被AEye說服。公司透露說，它們正在與一家大型汽車OEM制造商合作，在機器人的士身上測試傳感器。