当前的智能辅助驾驶系统，通过多传感器融合，已能卓越地应对大多数驾驶场景。然而，在夜间浓雾山路这一极限工况下，系统仍会面临感知边界的挑战。睿创微纳通过同场景实测，揭示了这一边界，并提供了增强系统鲁棒性的关键技术路径。

01 设定战场：为何是“夜间浓雾山路”？

“夜间浓雾山路”是检验汽车感知系统可靠性的“试金石“。这一场景集成了三大技术难点：

可见光性能衰减：无环境光照，车灯在雾中形成光墙，可见光摄像头基本失效。

感知系统干扰：复杂地形与气象条件产生大量杂波，影响智能辅助驾驶系统判断。

目标识别困难：静止行人、远距离行人等低特征目标难以有效识别。

02 同场实测：三重感知系统的对比验证

测试环境信息：

1. 时间：2025年10月14日晚18:30
2. 地址：浙江省安吉县江南天池风景区
3. 道路：山路
4. 天气：22℃、雾加小雨

在同场景对比测试中，我们观察到三个关键现象：

【挑战一：⚠️可见光摄像头失效】

可见光表现：⛔无法辨识路边行人。

核心发现：在浓雾遮蔽下，可见光摄像头面临物理极限，成像质量急剧下降。

【挑战二：⚠️智能辅助驾驶系统对关键目标的漏报】

智能辅助驾驶系统传感器配置：激光雷达+4D毫米波雷达+高清摄像头+超声波雷达

系统表现：SR界面上，⛔约50米外的行人标识未能显示，预警反应不足。

关键对比：在可见光性能衰减的同时，智能辅助驾驶系统也未能有效识别潜在风险目标。

【挑战三：✅红外系统的稳定表现】

红外系统表现：睿创微纳车载远红外热成像系统独立输出清晰的行人热成像画面。

方案价值：在可见光与智能辅助驾驶系统均面临挑战时，红外技术提供了可靠的生命体探测信息。

问题的本质在于传感物理原理的差异：

可见光摄像头：依赖环境光反射，在夜晚浓雾中面临物理极限。

智能辅助驾驶系统：依赖激光雷达和毫米波雷达等多传感器融合，当主要传感输入失效时性能受限。

红外热成像：基于热辐射原理，不依赖环境光，能有效穿透雾气。

03 全域感知：重新拓展安全边界

睿创微纳车载红外技术的价值在于，它在可见光与现有智能辅助驾驶系统均面临挑战的极端场景下，提供了独立可靠的第三感知维度。这不仅是对现有系统的功能补充，更是对安全边界的协同拓展。

随着E-NCAP/C-NCAP以及《智能网联汽车 组合驾驶辅助系统安全要求》强制性国家标准持续提升对夜间及恶劣天气下安全表现的要求，单一传感路径已显现局限，基于多物理原理的冗余感知架构，正成为实现全天候可靠驾驶的重要解决方案，而“全域感知可靠性”的实现，需要可见光、雷达、毫米波雷达、红外等多重感知路径的协同保障。

04 安全，从不容有任何侥幸

在智能辅助驾驶迈向更高阶的进程中，每一个极端场景的挑战，都是对技术可靠性的严肃拷问。而安全的最高标准，就在于为那1%的极端场景付出100%的努力。

睿创微纳车载远红外热成像技术，正成为应对极端场景、构建全域感知可靠性的关键路径之一。我们期待与行业同行一道，以技术创新的确定性，应对行车环境的不确定性，共同推动智能辅助驾驶安全标准迈向新高度。

让每一次出行，都不再受限于天候与光线；让每一段旅程，都因可靠的技术而更加安心。