当前主流车型普遍搭载8到12颗摄像头，既然摄像头是实现环境感知的核心， 是否意味着摄像头数量越多，视野就越全面、识别越清晰，行车安全也自然随之提升呢？

事实上，摄像头并非越多越好，感知系统虽以摄像头为核心，但安全性的提升并非单纯取决于数量，关键在于“硬件+算法+可靠性”的复杂平衡：

算力增长

每一颗摄像头产生的海量原始数据需要巨大的计算能力，增加摄像头，所需的算力、内存带宽、功耗成本会急剧上升，对车载芯片有极高要求。

设计平衡

8到12颗摄像头是当前技术下，实现360度全覆盖、满足安全冗余。同一区域布置过多，边际效益极低，反而增加共同故障的风险及成本。

标定精准度

对于多摄像头系统，内参标定是外参标定和整个系统标定的基础。一个摄像头内参不准，容易影响全局的感知结果，而 摄像头数量越多，校准工作量越大，维护成本增加。

摄像头内参标定是视觉系统从“定性感知”迈向“定量分析”的桥梁

数量级的摄像头配置是出于多传感器融合和360度感知的需求，而标定技术则是实现这一目标的关键环节。

（图：自动驾驶摄像头分布，源自网络）

当车辆配置8-12颗摄像头时，会产生多个视角独立、视场存在重叠或非重叠的图像流， 通过精确的内参标定，将摄像头的内部参数得以准确校正，从而为后续外参标定与视场融合奠定基础，确保可实现精准的360度环绕感知。

完成如此复杂系统的高精度标定，高效可靠的检测设备不可或缺，深瑞视的车载相机模组标定设备，正是为应对这一行业核心挑战而设计。

（图：深瑞视车载相机模组标定系列）

设备采用独特的光学设计与标定算法，其测试速度最高可达300UPH ， 具备高效量产能力，硬件换型灵活便捷，时间小于5分钟。

此外，设备兼容性广泛， 支持25°至210°的视场角以及2M到8M的分辨率 ，并兼容 pinhole、fisheye、division、ocam、mei等多种相机模型。

智能驾驶车辆配置8-12颗摄像头，是实现强大、全方位的视觉感知，而摄像头的高精度内参标定与多摄像头间的外参标定，是将这些分散的“眼睛”整合为稳定的视觉系统关键。

深瑞视致力于通过高精度、高效率的检测设备，帮助主机厂与智能驾驶方案商提升感知系统的可靠性与一致性，从而为高阶智能驾驶功能的大规模、安全落地提供关键保障。