2025-04-24 智能仪表资讯 0
人工智能的光芒已经照亮了众多人的生活，但事实上，人工智能技术早已悄然出现在我们身边。与其他领域相比，安防和自动驾驶是AI应用最为迅猛发展的两个领域，在不远的将来，智能安防与自动驾驶将成为日常生活中不可或缺的一部分。
自动驾驶需要强大的安全保障
人工智能赋能了安防摄像头，使其具备面部识别、车牌识别以及异常检测等功能，这些创新成就让安防产业迎来了前所未有的飞速发展。而AI技术的渗透，也激发了其他行业对高性能摄像头需求，其中包括自动驾驶技术。
目前主流的自动驾驶系统主要依赖于激光雷达和视频监控分析两种技术。激光雷达系统虽然精准但成本昂贵，对推广有一定的限制，而视频监控分析系统则成熟且价格合理，便于推广。在所有支持自动驾驶技术中，基于视觉信息处理得到了突破，以视频监控为基础，可以实现实时分析路况、车辆及行人的动态信息，从而辅助汽车做出快速反应。这其中图像传感器性能直接影响图像质量，没有高质量图像获取与传输，视频分析的精确度自然受限。因此，对于无数关键任务如后视镜、高级驱动辅助系统、高端夜间观察和行车记录仪等来说，高清晰度摄像传感器至关重要。
未来随着摄影传感器性能提升、芯片成本下降以及深度学习算法不断进步，我们预计至少在每一辆自主汽车上集成了8到10个以上高清晰度摄像头设备。
安防企业正在拥抱新时代
由于自身在视频监控、大数据处理方面领先优势，加之巨大的市场潜力，大量安防企业开始向汽车行业迈进，并利用自己的优势，为此带来了新的增长点。
近年来，随着对高速网络连接能力更强、数据处理能力更快的人机交互体验需求增加，以及对可靠性要求极高的大数据服务商业模式兴起，对车载摄像头市场需求呈现爆炸式增长。根据HIS统计报告显示，从2014年的2800万台增长到2020年的8300万台，每年复合增长率达到20%以上，这意味着全球车载摄像头市场规模正持续扩张。大华零跑作为首家成功跨界融合大型国有安全科技公司进入新能源电动汽车领域，其旗舰产品零跑S01采用L2级别自适应巡航控制功能并搭载“Leap In生物钥匙”系统，是这一趋势的一个明显例证。
结论：从核心竞争力的角度看，无论是通过集成先进芯片还是开发具有先天优势的人脸识别算法等核心技术，都可以看作是一种延展。如果想要真正实现无人驾驶，还需要结合物联网、大数据和云计算等多元化手段，将城市交通环境转变为一个能够被全面探索的大宝库。不过，不管是智能交通还是完全自主运输体系，大数据与云计算都扮演着不可或缺角色。
