车凌科技资深算法专家 方佳：从传统到现代，车外视觉的转型与进步
2024年6月27日，第二届智能车载显示创新技术应用论坛暨展会在昆山圆满结束。车凌科技资深算法专家方佳受邀出席，发表了题为《从传统到现代：车外视觉的转型与进步》的精彩演讲。在论坛上，方佳先生与业界专家就车外视觉的转型和创新方向进行了深入的交流与探讨。以下是演讲实录。
传统车外视觉到AI赋能车外视觉
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传统的车辆外部视觉硬件只充当了图像的捕捉者，但随着AI算法的加入，功能和性能都得到了显著提升。
首先是功能升级：从简单的图像捕捉进化为智能分析系统。新系统不仅能准确识别路况和其他车辆行为，还具备主动碰撞预警功能，大大增强了行车安全。
其次是精度提升：AI算法的应用使得图像识别更精确，距离和速度测量也更加准确，为驾驶决策提供了可靠的依据。这种提升确保车辆在各种环境下都能做出最优的反应。
然后是应对复杂环境：无论是恶劣天气如黑夜、暴雨、大雾，还是复杂道路如城市拥堵和乡村小道，新的视觉系统都能轻松应对，为驾驶提供了更大的安全保障。
最后是提升驾驶体验：系统更贴心智能，提高了安全感的同时，有效降低了事故风险，使得驾驶更加轻松愉快。
车外视觉产品-哨兵模式
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从车辆使用角度来看，停车后是唯一没有驾驶员参与的场景，也是不可确定因素最多的时刻，同时也是汽车依靠车外视觉独立发挥最大作用的场景。我们从安全、便利、信息、技术和经济这五大痛点进行剖析。
哨兵模式可以解决以下用户痛点：
安全
减少车辆在停车时被偷盗和破坏的风险，并提供证据追责。
便利
在车辆处于危险中，及时的进行信息预警及告知。
信息
将紧急情况下的相关信息，以视频或文字的形式通知车主。
技术
利用AI视觉算法技术支持停车状态下的环境监测和记录。
经济
视频记录危险场景，明确责任实现可追溯，减少用户承担额外修理费用
哨兵模式的视觉转型与进步
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首先，通过AI技术，在保持极低性能占用的同时，车外视觉检测率提升到了95%。针对车载视觉目标检测的三大痛点——鱼眼大广角、黑夜、雨水遮挡，我们分别提出了有效的解决方案。为解决大广角鱼眼摄像头的拉伸失真及人物遮挡难以检测的问题，我们设计了专门的算法，能够精准定位和跟踪人物，实现跨摄像头追踪。此外，我们还克服了人物处于鱼眼镜头边缘、半身入镜、单目相机距离难检测等常见问题。借助先进的深度学习技术，我们的视觉算法推理速度快、能耗低，整个推理过程可在100毫秒内完成，处理帧率超过15帧，已在多款8155平台实车上实现了量产。
此外，在实现高准确率的基础上，我们还专注于解决哨兵模式中的大量无效警报问题。我们设计了行为识别算法，能够提取人物动作特征，通过分析人物行为，精准判断是否对车辆构成威胁，从而大幅减少无效警报。同时，我们运用了视频检索和视频问答多模态信息处理技术，从海量图片帧中准确提取对车辆构成威胁的信息，缓解了大量负样本带来的处理难题。这样不仅能避免大量无意义的警报，还能有效管理车载系统的内存和电量消耗。
未来我们计划将车端与手机端结合，形成“车机一体”模式。车主在家或公司时，可以通过手机发送指令，车辆提供周边监控视频，车载AI算法将反馈信息传回手机。这种方式不仅避免警报占用内存，还能以动态文本形式反馈警报信息，解决图像脱敏和数据安全问题。我们不仅提供先进的识别算法，还开发了可嵌入式界面软件，确保哨兵模式产品从检测到报警的端到端全功能，并能适配市面上任何主机厂。
圆桌讨论环节
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议题：车外视觉赛道愈加拥挤，零部件企业如何在诸多玩家中保有市场竞争力？
方佳：在当下的AI时代，若想在竞争中脱颖而出，通过AI能力实现降本增效且丰富用户体验的产品将是重要的突破口。
以下是我从结合AI角度的一些思考：首先，可以借助AI技术提高成像质量，进行降噪和防抖，从而提升产品的可靠性。其次，增加交互方式是关键。在不同的行驶场景下，可能需要不同的拍摄角度。如果我们能通过手势或语音进行调整，将大大提升用户体验感。最后，增加智能感知技术，例如人物检测和距离检测等，通过主动感知来提升驾驶安全性。这些改进不仅能降低成本，还能显著提高用户体验和产品安全性。
通过参加本次论坛的分享与交流，不仅总结了传统视觉的功能和特点，同时还围绕AI时代下，如何将自身产品与AI技术结合，创造更多体验场景进行技术交流。车凌科技将在产品技术和研发创新上不断打磨，持续不断的助力产业智能化升级。
