上海车展过去一个多月，业内讨论热度仍未消散，“拥抱汽车行业新时代”的主题被缩写成一个大大的“卷”字而深入人心：主机厂卷功能，卷场景，卷细节，卷价格……供应商也自然不能置身其外，纷纷一头扎进了风云激荡的产业大变革。

这场汽车产业的新旧交替，是一次市场筛选下的大洗牌，入局者全力快跑，产品革故鼎新，而最终，消费者将用订单为他们觉得最好用的车投出一票，“被票选”的产品和厂商将赢得市场。

近日，元橡科技VP赵利军受邀参加2023第七届中国汽车视觉技术创新大会，分享题为《立体视觉让出行更安全、更舒适、更美好》的主题演讲，其中“立体视觉传感器是自动驾驶走向高阶的必然选择”这一观点引起行业广泛关注，以下内容根据赵利军现场演讲内容梳理。

◼ 智驾产品快速增长，什么样的感知技术能支持L2+/L2++及更高阶的自动驾驶

L2、L2+ 已经进入了快速落地的阶段。根据公开资料，2022年中国乘用车市场自主品牌ADAS渗透率超过了30%，20万以上的车型上，超过了50%。高速NOA和城市NOA也开始部分上车。

如果说L2驾驶大家还是选择性在实现一些功能，比如AEB、LKA的话，那么L2++、L3、L4 已经不只是实现几个功能这么简单，而是系统性的、全方位的行车安全要求。智能的程度越来越深，挑战也完全不同。

在这样一个大的趋势之下，需要什么样的感知技术来支持L2+/L2++及更高阶的自动驾驶呢？或者说既然要卷，那选择什么样的路线去脱颖而出呢？

◼ 高阶智驾中的上帝视角-BEV

在核心的感知技术方面，前些年采用比较多的是基于各种各样的传感器，包括雷达、视觉、激光等，去做后融合，但是后融合的方法在高阶智能驾驶的实现上会碰到很多的挑战。而现在，非常热的一个概念是BEV。

特斯拉引入的BEV和Occupancy网络，向大家展示了前融合和立体感知的价值，从以二维世界的图片来识别和判断前面是不是有人/有车，跨越到了整个行驶空间的立体感知。

实现Occupancy有纯视觉的模式，也有多传感器融合的模式。机器学习可以代入距离的维度，其实际能力还需要很多时间去验证。而从物理上能明确提供空间感知的技术目前主要有三类：激光雷达、毫米波雷达和立体视觉。每种传感技术都各有特点。

激光雷达：

● 测量一致性好，无论距离远近误差都比较小

● 主动光源，比较可控

● 高线数激光雷达的成本比较高

毫米波雷达：

● 全天候，在恶劣气候环境下也能有比较好的感知结果

● 横向分辨能力差一些

双目立体视觉：

● 最接近人的经验

● 信息最丰富

● 成本低

双目立体视觉类似于人眼构造，能够同时提供图像信息和空间信息。图像有非常高的分辨率，信息非常稠密，最适配于依据于人类视觉经验构造的整个交通系统。激光和毫米波在使用的时候也基本上都要搭配视觉，单独使用的话很多结果都无法验证。

而又因为摄像头的量产规模非常大，工业发展成熟，故而视觉传感器的成本也很低。

◼ 面对城市复杂场景，立体视觉是必然选择

目前，国内自动驾驶赛道的一个主要产品进化方向就是从高速NOA到城市NOA的落地应用。城市NOA要面对的环境特别复杂，大家在拥挤时段开车的话也会有深切感知，你会遇到层出不穷的障碍物、出乎预料的加塞场景……这种时候快速的检测和响应就极为重要。

（城市交通场景）

而应对非标障碍物或者突发事件，机器学习会有长尾效应，无法穷举数据集，立体视觉可以利用局部数据，快速完成复杂空间建模，解决各种不容易覆盖的异常情况。这也就是我们为什么说立体视觉是整个自动驾驶走向高阶的一个必然选择。

◼ 不止安全，还更舒适

立体视觉能带来的不只是主动安全，还能显著提升车辆的舒适性。

前段时间，顶流新能源车企比亚迪发布“云辇”，一石激起千层浪。“云辇”是一系列智能车身控制系统，核心在于对底盘悬架系统的智能化控制，让车辆在颠簸路面环境依然能够保持较好的舒适性。要达到这种舒适性，首先要对路面进行预瞄，预先精准识别判断前方道路路况，从而能够对应调节悬架。

目前为止，路面预瞄的唯一解决方案就是双目，只有双目立体视觉相机才能有足够高的精度和可承受的成本来解决这样的问题。

通过双目系统识别道路类型，扫描前方路面信息，得到高精度路面3D点云，将路面感知结果传递给主动悬架系统，实现底盘实时自适应调节，带来优越的驾乘体验。

在野外非结构化道路行驶场景，魔毯双目立体视觉相机也支持提供基于AI的路面类型识别，以给到车辆该路段路面类型信息和路面起伏状况。

◼ 立体视觉技术核心难点

立体视觉有这么多的好处，为什么之前的市场认知度不高？立体视觉技术应用的难点在哪里？

高算力要求：

算力问题是过去很难跨越的一个门槛。立体视觉需要基于两幅二维图像做匹配，每幅图像都有海量的像素，而且要求的帧率也比较高，为了达到匹配效果，计算量非常大。以前在端设备上做起来会非常困难。

高精度要求：

双目立体匹配是像素级乃至亚像素级的匹配，这样的高精度计算，对相机结构、工艺、标定、算法等都提出了非常严苛的要求。

高稳定性要求：

立体视觉和传统单目相比，对两个摄像头之间的相对位置关系要求很高。长时间的温度变化和震动冲击之下，两个摄像头之间的位置关系可能发生一些变化，影响立体匹配的效果。

以上这些因素在过去使立体视觉的推广遇到了一些困难，但立体视觉的优势依然十分明显，在以元橡为代表的行业玩家进行一次次技术更迭换代之后，产品已满足车规级要求。很多主机厂也开始重视和认可立体视觉技术方案。

元橡科技作为在立体视觉领域深耕多年的前沿团队，在解决上述问题方面有着深厚的积淀和经验。

例如应对相机退化的情况，元橡的产品后台有在线标定的程序，可依据实时数据判断摄像头之间是否发生了轻微变化，根据变化进行实时校准。

算力方面，为了解决FPGA芯片发热和成本居高不下的问题，元橡科技自研了国内首颗高性能双目车规级芯片，它的尺寸和发热量都非常小，这也能极大促进立体视觉的普及。

（国内首颗高性能双目车规级芯片）

如何保证产品良率和长时间运行的稳定性呢？元橡科技在自动化生产方面也做了大量投入，全自动双目标定生产线保障产品质量和可靠性，通过前装主机厂严苛测试标准，建立了双目模组生产端护城河。

◼ 慢工出细活的长期主义

做产业的大家都很清楚，很多细节需要长时间的研究和打磨，要把一个产品打磨好，是一个繁琐庞杂的系统性工程。担负重任，行稳致远，需要一种心无旁骛的坚守精神和长期主义。

元橡科技2017年成立，但核心团队在这一领域已经有15年以上的持续经验。目前，元橡科技已经建立并运行北京、苏州、武汉三地的研发中心。经过长时间的打磨，很多技术在实际运行中逐步调整和完善，这种工匠精神也使得我们的产品在业界被广泛认可和应用。

早在2019年，元橡双目一体机方案就在国内的一些重卡和客车上装车，在商用车前装方面形成了丰富的积累，近年来，元橡在头部乘用车企之中也实现了多个定点项目。

（元橡车载双目产品）

目前，至少有20万台搭载了元橡双目的车辆行驶于全国各地的道路交通网络中，我们希望双目始终是每一辆车安全抵达目的地的守护卫士和智能助手。

汽车全行业的“卷”，归根结底是要帮助每一个交通参与者做到保障安全、降本增效和优化服务，元橡作为立体视觉技术的创新者和开拓者，将发扬技术优势，做好产品落地，让每一次出行更安全、更舒适、更美好。