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红外热成像:智能汽车的“全天候之眼”

汽车商业评论 2428浏览 2025-05-16 IP属地: 未知

撰 文 / 玖 零

设 计 / 张 萌

在汽车产业向智能化、网联化转型的浪潮中,红外热成像技术正从高端车型的“奢侈品”逐步蜕变成为智能化的核心标配。这项诞生于军事领域的“黑科技”,凭借其独特的热辐射感知能力,正在重新定义汽车在复杂环境下的安全边界。据统计,全球汽车红外热成像市场规模预计将从2024年的20亿美元增长至2030年的65.9亿美元,年复合增长率超过20%。这一增长曲线的背后,是技术突破、市场需求与产业生态的深度共振。

↓红外热成像

红外热成像:智能汽车的“全天候之眼”

红外热成像:智能汽车的“全天候之眼”

技术突破与产业升级:从实验室到量产车的跨越

红外热成像技术的底层逻辑,是通过捕捉物体自身发出的红外辐射(波长8-14μm)来生成温度分布图像。与依赖可见光的传统摄像头不同,它能在完全黑暗、强光眩光、雨雾沙尘等极端环境下保持稳定工作。这种“被动成像”特性,使其成为智能驾驶感知层的关键补充。

早期车载红外设备普遍采用制冷型探测器,虽灵敏度高但体积庞大、成本昂贵——单只探测器曾高达60万元。随着非制冷型探测器技术成熟,成本大幅下降至几百元。例如,高德红外研发的12μm非制冷探测器已实现前装量产,而睿创微纳推出的6μm芯片更将分辨率提升至1920×1080,达到消费级产品的新高度。这种技术突破不仅提升了产品稳定性,也为规模化应用铺平了道路。轩辕智驾的红外芯片已通过德国莱茵TÜV的双认证(AEC-Q100和AEC-Q104),成为国内首家获此资质的企业。

单纯的热成像图像仅能提供温度信息,需结合AI算法实现目标识别。轩辕智驾的“算法盒”通过深度学习,可对行人、车辆、路面障碍物进行实时分类(人用绿框、车用黄框),并在0.1秒内触发声光预警。更前沿的方案则尝试将红外与可见光、激光雷达进行像素级融合,例如睿创微纳的双光谱追踪系统,通过动态自适应算法实现千米级目标的精准锁定。这种多传感器融合趋势在高端车型中尤为明显,广汽埃安昊铂GT配备的红外夜视摄像头与3个激光雷达、12个可见光摄像头协同工作,实现360度全场景覆盖,尤其在雨雾天气下的探测能力大幅提升。

↓睿创微纳的双光谱追踪系统

红外热成像:智能汽车的“全天候之眼”

技术突破的背后是全产业链的协同创新。以高德红外为例,其通过自主研发实现了红外探测器材料、芯片、电路、封装和制冷机等9大核心技术、300余道主要工艺、4000余项工序的全面国产化。这种技术自主性不仅打破了国际垄断,更推动了成本的大幅下降。

近年来,国内企业在生产工艺上也取得重大突破。轩辕智驾建成国内首条车载红外摄像头AA(主动对焦技术)自动化生产线,可实现全自动、高精度、双6轴光学系统的组装生产、AA调焦以及多项功能的自动化检测,产品光轴中心偏差精度控制在3个像素点内,年产能从15万台提升到100万台。其车载红外产品在-40℃到95℃的温度区间内持续冷热循环超600次仍能正常使用,满足了智能汽车在不同地区更多元场景下的使用需求。

2024年9月,高德红外全球首发500万像素高温中波制冷红外探测器,分辨率高达2560×2048,再次刷新行业纪录。这种探测器不仅在军事领域具有重要应用,更通过技术转化为民用市场提供了高性能解决方案。例如,其双色双波段设计可通过两个波段相互印证,精准识别目标物体,在复杂环境下显著提升探测可靠性。

红外热成像:智能汽车的“全天候之眼”

应用场景的多维拓展:重构驾驶安全与体验

红外热成像技术的独特优势,使其在多个关键场景中展现出不可替代的价值。从智能驾驶到智能座舱,从商用车到特种车辆,这项技术正在重塑汽车的功能边界。

在夜间驾驶场景中,红外热成像能识别8-200米范围内的生命体。例如,奥迪A6L的夜视系统可通过不同颜色标记行人与大型动物,并在仪表盘和HUD上同步预警;奔驰S450的23P智能辅助系统更集成了大灯闪烁提示功能,对危险行人进行定向照射,显著提升应急反应时间。统计显示,夜间交通事故率是白天的3倍,而照明不良时事故率更高达3倍,红外技术的应用能有效降低这类风险。

↓奥迪A6的夜视系统

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对于智能驾驶而言,红外热成像技术是攻克“长尾场景”的关键。例如,在暴雨中,激光雷达点云密度可能下降70%,而红外摄像头仍能保持稳定成像。滴滴智能驾驶已在Robotaxi中部署红外传感器,其测试数据显示,在能见度低于50米的雾霾天气下,红外系统的目标识别准确率比传统方案明显提升。随着L3级智能驾驶逐步落地,系统冗余成为刚需,红外热成像作为独立感知源,可在其他传感器失效时提供后备方案。

在车辆健康管理领域,红外热成像可实时监测电池模组温度分布,提前发现异常升温。轩辕智驾的红外设备已应用于商用车,通过分析电池包表面温度变化,可在热失控前10分钟发出警报,为人员疏散争取宝贵时间。此外,红外扫描还能检测发动机、变速箱等关键部件的温度异常,例如高德红外的车载红外设备已在陕汽重卡中实现批量应用,帮助车队降低30%的机械故障率。

智能座舱的应用则进一步拓展了红外技术的边界。睿创微纳的红外算法能识别驾驶员打哈欠、闭眼等行为,通过座椅震动或语音提醒预防事故,同时还能检测车内是否遗留儿童或宠物。结合人体舒适度模型,红外系统可联动智能空调、座椅加热等设备,根据不同区域的温度分布动态调整环境参数。例如,轩辕智驾的红外设备可根据人体表面温度,为司乘人员量身定制空调风速和温度,对太阳直射下的乘客,朝阳面调大空调风速;对正在闭眼休息的乘客,调低风速、调高送风温度。

叠铖光电研发的超宽光谱传感器则将多光谱感知集成于一颗芯片,同时覆盖可见-红外谱段。在模拟夜间、浓烟大雾及强远光灯场景下,其红外波段探测目标的性能远超传统可见光摄像头,配合新研算法可大幅提升识别精度,每个像素包含的信息更多,识别率更高,后续AI识别所需算力更少。目前,该技术已应用于矿区无人驾驶车辆,并计划与智能驾驶、安防监控等行业进一步合作。

↓超宽光谱传感器对比

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在特种车辆领域,红外热成像技术同样表现出色。例如,东风猛士917蛟龙战甲搭载的红外夜视系统能实时探测前方人员、车辆和路况,让户外越野更安全。

红外热成像:智能汽车的“全天候之眼”

市场格局的重构与竞争态势:从高端垄断到普惠渗透

红外热成像市场正经历结构性变革。早期由FLIR、博世等国际巨头主导的高端市场,正被中国本土企业快速突破。与此同时,技术进步推动成本下降,进而推动应用场景从豪华车型向中低端市场延伸。

FLIR Systems凭借先发优势,占据全球车载红外市场25%的份额,其R系列产品广泛应用于宝马、奥迪等高端车型。博世、大陆集团则通过集成化方案,将红外技术融入ADAS系统,例如博世的夜间辅助系统已搭载于多款欧洲车型。而中国企业如高德红外、睿创微纳通过全产业链布局实现技术突破。高德红外的轩辕智驾已与东风、广汽等车企深度合作,年产能达百万套;睿创微纳的车规级芯片通过AEC-Q100认证,并与比亚迪、吉利联合开发“超远红外夜视系统”,成功搭载于仰望U8等车型。

技术推进成本下降,是市场扩张的关键驱动力。非制冷探测器的量产使红外系统成本从万元级降至千元级,高德红外的非制冷探测器价格已从1万元降至500元以下,推动其在中端车型的渗透率从2022年的5%提升至2024年的18%。睿创微纳的Cyber Vision 2后装系统更以5分钟快装、适配全车型的特点,进一步激活消费级市场。消费升级需求也在推动市场增长,调研显示,在30万元以上车型中,72%的用户愿意为红外夜视系统支付3000-5000元溢价。

区域市场呈现差异化发展。欧美市场受政策驱动,例如欧盟的严苛排放法规间接推动红外技术在商用车领域的应用,而欧洲车企更倾向于将红外作为智能驾驶的冗余方案。中国市场则由新能源与基建双轮驱动,比亚迪仰望U8的红外系统不仅用于驾驶辅助,还可监测电池热状态,成为其“易四方”技术的核心组成部分。在智能矿山、干线物流等场景,红外热成像已成为无人驾驶卡车的标配传感器。新兴市场如东南亚、拉美更关注成本效益,中国企业通过提供高性价比解决方案快速渗透,例如富吉瑞的车载红外感知产品已在这些地区获得市场认可。

从全球市场来看,北美是红外探测器最大的生产地区,份额约为60%,其次是中国和欧洲,份额分别为20%和12%。北美也是最大的消费市场,占比约42%,亚太和欧洲分别占39%和17%。中国市场增长迅速,预计未来几年将在全球市场中占据更大份额。据中商产业研究院预测,2024年全球民用红外热成像市场规模达到78.66亿美元,2025年将进一步增至85.33亿美元。

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挑战与未来趋势:技术融合与生态构建

尽管前景广阔,红外热成像技术仍面临多重挑战。从技术瓶颈到产业协同,从成本控制到标准制定,每一步突破都将影响其普及速度。

在技术层面,恶劣天气下的性能优化仍是难点。虽然红外能穿透雨雾,但在极端沙尘或浓烟环境中,成像质量仍会下降。例如,在PM2.5浓度超过500μg/m³的环境下,红外系统的有效探测距离可能缩短至正常情况的60%。多传感器融合的时空校准和数据格式统一也存在难题,需通过高精度标定算法解决坐标系转换误差。

产业生态建设方面,数据共享与开源平台的搭建至关重要。睿创微纳建立的全球首个红外热成像开源平台,涵盖10个数据集(如红外航拍、城市道路),已吸引超过500家开发者参与,推动AI模型迭代速度提升40%。同时,全球缺乏统一的红外热成像测试标准,行业呼吁尽快建立类似ISO 19206-2的国际标准,规范测试方法和评价指标。值得一提的是,中国主导制定的ISO 18251-2:2023《无损检测 红外热成像 第2部分:系统和设备的综合性能测试方法》已于近年发布,填补了国际标准空白,进一步提升了我国在该领域的国际影响力。

未来,技术融合与成本下探将成为发展主线。超光谱成像结合可见光、红外、紫外等多光谱数据,可实现更精准的目标分类;边缘计算将AI算法集成到红外摄像头端,实现毫秒级本地处理。例如,基于EFISH-SBC-RK3588的边缘计算方案,搭载8核ARM架构处理器和6 TOPS NPU,支持多光谱图像实时融合与热成像温度场分析,可在无人机、电力巡检等场景中实现快速响应和高精度检测。光谷实验室研发的胶体量子点成像芯片,制造成本仅为传统铟镓砷方案的1%,且探测波段更广,预计到2027年,车载红外系统均价将降至2000元以下,推动其在15万元以上车型的渗透率超过50%。

叠铖光电的超宽光谱传感器则代表了另一种技术融合方向,其将可见-红外谱段集成于一颗芯片,实现多光谱感知,在黑夜、逆光、烟尘、雨雾等极端场景下表现优异,为智能驾驶提供了更可靠的环境感知能力。此外,中科立德研发的双光融合摄像头+AI算法架构,在光照少、强眩光等极端环境下仍能生成高分辨率图像,即便在全黑环境中也能清晰成像,并且具备抗强光干扰、智能识别预警功能,为驾驶人提供全天候视觉辅助。

红外热成像技术正在重新定义汽车的感知边界。从夜间行车的“安全卫士”到智能驾驶的“第三只眼”,它不仅是技术创新的结晶,更是汽车产业向智能化跃迁的关键支点。随着成本下降、生态完善与市场需求的持续增长,这项技术将从高端车型走向大众市场,最终成为每一辆汽车的“标准配置”。

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