貨運自動駕駛的終極挑戰，藏在“看不見”的場景里——礦區夜間的揚塵彌漫時、草原公路的牛羊群穿行處、隧道進出口的光線驟變間……

在這些極端環境下，光照驟變、大霧彌漫、揚塵遮擋等問題，常令傳統感知系統面臨局限： 可見光攝像頭依賴環境光線，在暗光或強光下容易失效;激光雷達受粉塵干擾，點云質量下降;毫米波雷達雖穿透性強，但對靜止或低速小目標識別能力有限。尤其對于重卡而言，其制動距離遠超乘用車，必須實現對障礙物的更早、更遠識別。多重約束之下，感知系統的可靠性與魯棒性，已成為自動駕駛貨運規模化落地的關鍵瓶頸。

正是基于這一背景，紅外熱成像技術正逐漸成為補齊極端場景感知短板的關鍵力量。

卡爾動力引領自動駕駛貨運

紅外系統補齊感知安全防線

卡爾動力始終專注于貨運無人化技術研發與落地應用 。今年5月，卡爾動力獲得鄂爾多斯市智能網聯汽車無人商業化試點許可，成為國內首批開啟自動駕駛卡車編隊無人商業化運營的企業之一，其“混合智能編隊”模式通過“車-路-云”一體化協同與多傳感器融合，由一名司機駕駛領航車輛引領多輛L4級自動駕駛卡車行駛，在礦區、公路等多種復雜場景中實現了高效人機協同運輸。

在卡爾動力的多模態傳感架構中，搭載睿創微納車載紅外熱成像攝像頭，顯著提升了系統在惡劣條件下的感知能力。

該技術基于物體熱輻射成像原理，不依賴環境光照，從而具備“全天候”視覺能力：

l 礦區夜間運輸場景中，它能穿透揚塵，有效捕捉遠距離的障礙物與環境輪廓;

l 草原夜間場景下，可精準識別暗光環境中的移動障礙物(如牛羊群)，補齊可見光的“視覺盲區”;

l 隧道進出口光線驟變場景中，仍能穩定輸出熱輻射信號，降低傳統視覺方案的“致盲”風險。

這種抗干擾、強穿透、弱光靈敏的特性 ，為卡爾動力L4級自動駕駛貨運系統構建了更可靠的環境感知基礎，助力復雜場景下的安全運行。

未來已來

紅外熱成像賦能自動駕駛貨運規模應用

從鄂爾多斯的試點道路到真實運營場景，睿創微納與卡爾動力的合作，驗證了紅外感知在自動駕駛貨運系統中不可替代的價值。 隨著無人商業化試點持續推進，“紅外與多傳感器融合”的技術路徑，正為行業提供一條從驗證到規模化落地的高可行性方案——自動駕駛貨運的核心挑戰，并非技術本身，而是如何實現"全場景可感知"的風險管控 。

紅外熱成像技術正加速應用于汽車智能輔助駕駛與自動駕駛領域，一場從乘用車到商用車的感知革命已然拉開帷幕。該技術以其穿透塵埃、無視眩光、敏銳感熱的獨特優勢，為自動駕駛系統筑牢感知根基，“紅外之眼”正成為車輛在未知環境中穩健前行的可靠倚仗。

(新媒體責編：wa12)