近日软件供应商StradVision发布了高级自动驾驶 摄像头 技术。

　　公司透露，他们已经开发完成了基于摄像头的SVNet软件，这个软件可以运行在自动驾驶汽车的 芯片 组上，从而使自动驾驶汽车的成本得到显著的降低。

　　据了解，SVNet软件具备实时提示反馈、盲点监测等功能，并且在可能发生事故之前对驾驶员进行提醒，从而避免碰撞事故的发生。

　　此外，这个软件还能够实现车道监测、突然的车道变化和车辆速度监测等功能。StradVision表示，即使在光线和天气条件不佳的情况下，这些功能依然可以使用。

　　同时，StradVision前不久曾公开的表示过，他们正在对 传感器 融合技术进行优化，利用摄像头和激光雷达传感器生成更丰富的道路数据，从而让车辆更好的识别道路上的物体，而路障识别正是实现自动驾驶的关键技术之一。

　　截止到目前，StradVision已经在中国、日本和德国市场进行拓展。该公司表示，他们当前的计划是在美国和印度市场得到同样的发展。

　　StradVision指出，他们所提供的技术能够让自动驾驶车辆中的驾驶辅助系统实现更高水平的安全性、准确性和便利性。

　　此前这家公司获得了多家企业的投资，包括LG电子和现代汽车公司。公司还表示，不久后运行该公司深度学习软件的自动驾驶车辆将会进入中国市场。

　　StradVision提到，他们当前正在与汽车OEM以及一级供应商进行合作，共同开发安全性系统。

　　例如通过前置摄像头让车辆采取自动紧急制动、通过后置摄像头让车辆实现盲点监测等系统。未来，他们的软件还可以为自动代客泊车系统的开发提供帮助。

　　其实，摄像头和 激光雷达 一直存在于自动驾驶技术之争。激光 雷达 是一条昂贵的捷径，而摄像头有大批的特斯拉者们支持。

　　但是，相比激光雷达，马斯克倡导以摄像头为基础的计算机视觉方案也有着明显的优劣点。

　　自动驾驶汽车上的摄像头，以与人类视觉相同的方式工作。马斯克希望特斯拉能够创造出比人类眼睛更敏锐的"摄像头眼睛"，以保证安全性和智能性。

　　为了达成上述目标，特斯拉确保汽车周围有足够的摄像头，可以从各个方向看到周围整个世界。通过相关的机器学习功能，特斯拉汽车可比人类驾驶员更快地做出反应。

　　优势方面，摄像头比激光雷达便宜得多。这无疑降低了自动驾驶汽车的成本，让其有望真正被普通消费者所承受。

　　此外，摄像头不会被雾、雪、雨等天气干扰，适应性更好。从形态上看，摄像头可以轻松融入汽车的设计中并隐藏结构中，不会让汽车外形显得突兀，对消费者更具吸引力。

　　不过，摄像头也有着自己的明显缺点。记者了解到，与直接提供物体精确距离和位置的激光雷达不同，摄像头仅能将原始图像数据反馈给系统。

　　这就要求汽车系统必须依靠强大的计算机视觉能力，针对图像进行准确处理——就像人类大脑处理来自眼睛的反馈。

　　此前，计算机视觉系统还不够强大，无法处理来自摄像头的大量数据，以便及时处理并做出驾驶决策。不过前不久特斯拉推出"全自动驾驶计算机"。

　　除了8个视觉摄像头、12个超声波传感器及雷达等组件，每台FSD计算机还包含两个芯片，每个芯片都有两个专门设计用来运行 神经网络 的加速器。再加上超强性能，特斯拉以摄像头为基础的自动驾驶方案有了成功的可能性。

　　也就是说，马斯克认为摄像头+数据+神经网络，就足以挑战激光雷达。并且在吐槽激光雷达之前，特斯拉已经在2018年12月将FSD计算机应用到员工的用车之上，并计划未来装载到Model3车型。

　　总之，无论自动驾驶传感器技术走上哪条路，提升视觉系统、毫米波雷达、激光雷达等器件性能都是"基本功"。首先，先进、智能的视觉系统是保障自动驾驶汽车安全行驶的核心部件，提升视觉系统的可靠性尤为重要。因为，自动驾驶对视觉类传感器的智能化提出更高要求。