在黑夜、濃霧、暴雨或強眩光等復雜環境中，傳統可見光攝像頭容易“失明”，毫米波雷達則難以穩定識別靜止或緩行目標——這正是當前高階自動駕駛系統面臨的關鍵感知瓶頸。

一種基于物理本質、獨立于可見光的傳感技術，正成為智能汽車不可或缺的“第二雙眼睛”：紅外熱成像。

它通過探測物體自身的熱輻射成像，在無光或能見度極低的條件下，依然能夠穩定輸出高對比度圖像，為自動駕駛系統提供關鍵的冗余感知能力。

一、為何現有傳感器在極端環境中容易“失效”？

當前主流智能駕駛系統普遍采用攝像頭、毫米波雷達與激光雷達的多傳感器融合方案，但在復雜環境下仍存在明顯短板：

l 極端溫度影響：高溫可能導致材料膨脹、性能漂移，低溫則可能引發電路凍結或器件失效；

l 高濕與冷凝問題：水汽滲入易造成短路、腐蝕或信號干擾；

l強光與強輻射干擾：逆光、眩光環境下，光學成像質量顯著下降。

世界衛生組織（WHO）指出，近一半的道路交通死亡發生在夜間；而美國NHTSA數據顯示，超過75%的行人致死事故出現在黑暗環境中。

二、紅外熱成像：用“溫度”識別生命體

與依賴反射光的可見光成像不同，紅外熱成像直接捕捉物體表面的熱輻射差異。人體（約37℃）及大型溫血動物的體溫顯著高于環境背景，因此在熱圖像中呈現為清晰、穩定的高亮目標。

這一特性使其具備天然的生命體識別優勢：

l不受光照條件限制，實現真正24小時工作；

l對行人、騎行者、野生動物等弱勢道路使用者高度敏感；

l 在能見度<50米的濃霧或暴雨中，仍可有效探測百米級目標。

三、融合感知，拓寬安全邊界

當前的行業共識是：紅外熱成像并非替代其他傳感器，而是作為高可靠性的冗余感知通道，補全智能駕駛的安全拼圖。

作為獨立于光學與射頻的感知通道，紅外熱成像有效彌補了現有方案的盲區，并支持多元安全應用：

l 全天候行人/動物檢測，提升AEB觸發可靠性；

l 夜間自動預警與緊急制動輔助；

l 艙內遺留兒童/寵物監測（通過熱輪廓判斷）；

l駕駛員狀態監控（如體溫異常、長時間無活動）；

l 路面結冰或異常熱源預警（如剎車過熱）。

四、從高端配置走向安全標配

隨著L3級自動駕駛法規逐步落地，功能安全與預期功能安全（ISO 21448 SOTIF）對系統提出更高要求。憑借物理原理獨立、抗干擾能力強、對生命體高度敏感等優勢，紅外熱成像正加速進入下一代智能駕駛安全架構。

芯火微電子 8μm 紅外探測器 KP608W 通過 AEC-Q100 認證，結合 640×512 分辨率，為車輛在夜間與復雜環境下提供穩定、可靠的熱感知能力。

當世界陷入黑暗與迷霧，總有一種感知，因溫度而清醒。紅外熱成像，以靜默之力，守護智能汽車前行路上的每一寸安寧。