熱成像公司 FLIR 和以色列初創公司 Adasky 正在研發應用於自動駕駛汽車的新型熱傳感器，這種熱傳感器通過識別行人、動物以及周圍環境發出的熱量，形成物體輪廓圖像，進而幫助司機發現行駛過程中的危險。
一些高端汽車製造商，包括保時捷、寶馬和奧迪，已經為汽車安裝了 FLIR 熱成像儀，它利用熱量感應原理為司機提供了像素大小為 320×240 的圖像，幫助夜間開車的司機注意到車燈照不到的動物或行人。
現在，FLIR 和 Adasky 都希望他們正在研發的新傳感器應用於自動駕駛汽車。
Adasky 近日宣布推出一款名為 Viper 的新型遠紅外傳感器，它的圖像更新速度每秒可達 60 幀，具有更高的解析度（像素大小為：640×480），此外還可以檢測到 0.05°C 的溫差。Adasky 的設計師 Dror Meiri 告訴麻省理工科技評論，這種解析度不僅能夠發現像麋鹿一樣的東西，還可以辨別出高速公路上的薄冰。他透露，到 2020 年，這個設備可實現量產。
上面的動圖顯示了 Adasky 研發的熱傳感器在鄉村道路上的對比測試情況。左側是可見光攝像機，右側是熱傳感器。測試目標包括騎車人、行人和動物。結果表明右邊熱傳感器的成像效果更好。成像效果越明顯，汽車越容易提前發現、處理危險。雷射雷達只提供測量信息，效果也不如熱成像。
FLIR 還開發了一種專用於自駕車的 VGA 設備。 FLIR 汽車總監 Paul Clayton 表示，這些傳感器已經交給製造商進行生產、測試，投產後的成本只需花費「幾百塊錢」。
為什麼在自動駕駛汽車中還需要這個「多餘的」傳感器呢？克萊頓解釋道：這是一種補充，正是這個「多餘的」傳感器，能夠在惡劣的照明條件或天氣下區別周圍環境。我們已經解釋過，多個傳感器可以讓自動駕駛汽車更好地了解周圍環境，而熱成像提供的鮮明熱量圖像，使人們清晰地看出周圍物體輪廓，可以有效避免危險事故。
儘管如此，還需要增加一個傳感器來處理數據，由於熱成像與可見光相機、雷射雷達相比使用較少，所以必須要搭配相應的機器學習系統。兩家公司似乎都明白這一點：Adasky 已經建立了自己的人工智慧系統（AI），專門為客戶處理數據；FLIR 也正在組裝熱圖像資料庫，客戶可以使用它來訓練自己的機器學習系統。
自動駕駛汽車使用熱成像的成本可能比我們的預期要低。因為一些製造商可能會放棄別的傳感器，但是備受青睞的雷射雷達傳感器則不在其中，畢竟這些設備對於安全來說，相當於多一層保護。