责任编辑：智企名品（AI机器视觉）
夜间行车，最令人不安的往往不是复杂的路况，而是那些突然闯入视野、难以预判的动物——城市道路、乡间小路上骤然窜出的猫狗，国道上的牛群，牧区隧道里的羊群……
它们既是鲜活的生命，也是驾驶安全中不可忽视的高风险变量。而当前主流智能辅助驾驶感知方案在面对这类场景时，暴露出一个系统性的能力缺口：对不规则的活体目标——尤其是动物、行人、骑行者的识别能力严重不足。这一缺口的代价，正在全球范围内的真实道路事故中反复显现。
01多起事故：同一个技术盲区
据公开报道，近期发生了多起车辆与动物碰撞的事故：
案例一：国道上“看不见”的牛群
据《车舞飞扬》2026年6月2日报道，2026年6月1日，一位车主驾驶车辆行驶在白天光线充足的多车道公路上，全程开启NOA辅助驾驶，车速维持在约77km/h。行至临近村落的路段时，一群牛横穿道路，辅助驾驶系统全程无紧急制动、无风险预警、无接管提醒。待车主发现险情时已来不及避让，车辆径直撞上其中一头牛。
（图片来源：车舞飞扬）
事故导致牲畜死亡，车辆严重损毁，维修费用约8万元。事后售后回应称“动物属非规则物体，目前系统暂无法稳定识别”。
案例二：隧道中“来不及”躲避的羊群
据羊城晚报2026年6月9日报道，2026年6月8日晚11时许，新疆独库公路卡尔脑隧道内，一辆车撞上横穿隧道的羊群，造成多只羊受伤、死亡。
（图片来源：羊城晚报）
类似事件绝非孤例。无论在中国还是全球，国道穿越林区牧区，高速毗邻山地丘陵、自驾露营热潮推高夜间出行频次——野生动物横穿、散养牲畜闯入车道、行人或者骑行者出现在无照明路段，本质上是一个可预期的结构性风险，而非偶发意外。然而，这类风险之所以反复导致事故，恰恰因为当前的技术方案存在两个层面的能力缺口：一是即便在光线充足条件下，现有主流辅助驾驶感知方案对动物、行人、骑行者等非规则物体的识别仍存在较大挑战；二是在夜间、隧道等光线不良环境下，传统传感器性能进一步下降，活体目标识别更加困难。
02技术根源：为什么“看见”活体目标这么难？
当前主流智能辅助驾驶感知方案，通常依赖可见光摄像头、毫米波雷达和激光雷达。这套组合在结构化道路（车道线清晰、目标规则）上表现出色，但面对“动物”这一长尾目标，存在系统性短板：
· 可见光摄像头：依赖光照与纹理。夜间、逆光、隧道出入口等高反差场景下，信噪比骤降，小目标（猫、狗、儿童、骑行者等）直接淹没在噪声中。即便白天，动物皮毛或深色衣物与背景（草地、土坡、柏油路）的对比度也可能极低，导致漏检。
· 毫米波雷达：能测距测速，但难分类。对低速、静止或横向移动的目标检测能力较弱，且难以区分动物、行人与路侧护栏、树枝等杂波。
· 激光雷达：点云稀疏，语义匮乏。在远距离或动物姿态特殊（趴卧、蜷缩、弯腰）时，点云数量少，难以形成有效的几何轮廓供算法判断“这是活体”。
这三类传感器在各自的能力边界外，都存在“感知盲区”。而活体目标的不可预知性——何时出现、从哪个方向出现、以何种姿态出现——恰恰将这些盲区放大为真实风险。
03解决方案：车载红外的独特价值
要填补上述缺口，需要在感知维度上增加一层，不受光照影响、直接表征“生命体”的信号通道——这正是车载红外热成像技术的核心优势。
· 被动接收热辐射，不依赖外部光源。红外探测器捕捉的是物体自身发出的红外热辐射。黑夜无光、眩光、逆光、微光、雾、霾、扬尘等传感器性能骤降的场景，恰是红外热成像发挥优势的主场。
· 天然区分生命体目标与障碍物。恒温动物（包括人类）体温相对恒定，与环境背景（路面、植被、岩石等）形成显著温差。这一物理特性使红外热成像图像中的“活体目标”具有极高的信噪比，大幅降低误报率。
· 独立感知通道。车载红外热成像为被动探测，不发射信号，不与其他传感器产生电磁干扰。在整车感知架构中，它提供了一条与可见光、毫米波雷达完全解耦的冗余通道——当另外两路因光线或分类能力受限而置信度骤降时，红外仍可独立输出稳定的生命体检测结果。
04 从“看见热量”到“看懂生命” ：95%准确率的工程路径
光“看见”热源还不够——必须“看懂”它是什么。睿创微纳车载红外夜视系统能够精准识别行人、骑行者以及牛、马、羊、猫、狗五大类常见动物，并覆盖20类小型动物，实现从“有热源”到“是何种动物”的智能判断。
这一能力来自海量且高精度的训练数据：超过20万个真实道路场景（涵盖牛、马、羊等大型动物以及行人的多样化路况数据），超过15万张猫狗样本（覆盖不同姿态、距离、角度）。但仿真数据无法还原真实世界的全部复杂性：动物奔跑时热信号如何扩散？静止时体温如何随时间衰减？多只动物聚集时热源如何互相干扰？
为此，项目团队引入真实的动物“同事” ，在夜间环境中反复实测与标定，将每一个仿真难以还原的细节从现实中提取、修正并融入算法。
正是这种对细节的追求，使得睿创微纳车载红外夜视系统的动物识别准确率超过95% 。
05 量产经验：补齐现有感知的关键短板
一项技术从实验室走向道路，规模化量产是检验其成熟度的标准之一。
截至目前，睿创微纳车规级红外热成像方案已获得比亚迪、吉利、长城、赛力斯、赛豆科技、滴滴自动驾驶、博雷顿、卡尔动力等超过25家车企的定点合作，覆盖仰望U8、仰望U8L、方程豹豹8、吉利银河翼真L380、极氪9X、极氪8X、全新坦克500/400/700等30余款量产车型。
2025年9月，极氪9X与睿创微纳联合开发的全球首个红外AEB功能实现量产落地——这是红外感知从"影像显示辅助"进入"AEB控制链路"的关键一步，表明车载红外热成像在特定场景下为主动安全决策提供参考信息的价值已获得实际验证。
（图片来源：中汽测评）
从行业趋势看，Euro NCAP 2026版已将恶劣天气和夜间低光照场景纳入安全评价体系，C-NCAP 2027版新规程则新增了夜间雨雾AEB测试、对向眩光干扰、绿化带遮挡穿行等一系列复杂场景。车载红外热成像因不受可见光干扰的物理特性，正在成为满足更高安全评级的重要技术选项，它并不取代任何一路主传感器，而是在高风险极限工况中为融合决策补充关键置信度。
06技术的硬指标：始终是人和生命
回到开头的两起事故：白天国道上“看不见”牛群的，是辅助驾驶系统；深夜隧道里“来不及”躲避羊群的，是人类驾驶员。虽然责任主体不同，但它们指向同一个技术命题——现有感知手段在应对活体目标（行人、骑行者、动物）这类非规则、姿态多变的生命体时，存在系统性的能力缺口。
放眼全球，这一缺口的影响范围远超想象。根据公开报道，美国每年动物碰撞索赔案件超170万起，经济损失超100亿美元；澳大利亚2025年相关索赔案件超2.4万起，袋鼠占比超80%；欧洲每年约2.23亿只动物死于道路碰撞……而在城市道路场景中，行人（尤其是夜间出行的老人与儿童）和骑行者同样面临被感知系统“忽略”的风险。
睿创微纳车载红外热成像技术提供的，正是在这两种情况下都能发挥作用的补充感知维度：不依赖光源，不受纹理影响，直接捕捉温差信号。它解决的，不是一个“锦上添花”的问题，而是现有感知体系在特定场景下的能力缺失。对辅助驾驶而言，它是感知矩阵中不可或缺的一环；对人类驾驶而言，它是视觉极限之外的另一双眼睛。
让车“看见”生命，守护好每一次出行——这是技术的硬指标，也是工程的终极意义。
