这意味着 ， 这款2.5MP车规级图像传感器可以满足各类速度运动应用场景下的多元化HDR性能需求 ， 帮助实现360°环视应用的性能升级 ， 比如 ， 匹配高阶智能驾驶系统的全景周身感知的需求 。
今年 ， 思特威还重磅推出了3MP Sensor+ISP二合一的车规级图像传感器新品——SC320AT 。 这款背照式（BSI）图像传感器集高感度、高动态范围和优异的LED闪烁抑制功能于一体 ， 可凭借出色的图像品质赋能全景环视、ADAS周视、自动泊车和流媒体后视镜等高端车载影像应用 。
在软件端 ， 今年最火的BEV（Birds-Eye-View）模型 ， 基于多摄像头、甚至是融合其他类型传感器的感知模型则是带动高阶智能驾驶进入2.0时代 。
以环视/侧视摄像头为例 ， BEV提出了对摄像头的分辨率与暗光成像等性能更高的要求 。 比如 ， 传统的360环视更多只是解决人机交互的问题 ， 图像的现实和拼接仅仅是辅助驾驶员的感知和决策 。
目前 ， 少数的量产方案已经考虑了传统鱼眼相机（用于全景环视和融合泊车）的硬件复用 ， 将算法和硬件做了解绑 ， 既可以用在泊车 ， 也可以用在车道目标检测 。
开发针对高速和低速车辆自动化场景的鱼眼摄像头的计算机视觉算法 ， 已经成为新的技术路径 。 比如 ， 4个超级（800万像素）鱼眼摄像头 ， 可以替代传统4个侧视+4个环视的高阶360度感知方案 ， 支持大FOV视角以及80米的环视检测距离 。
“在全自动驾驶没有实现之前 ， 只要司机位上还有人 ， 全景环视的市场需求将长期存在 。 ”北京鑫洋泉电子科技有限公司创始人兼CEO黄奇表示 。 同时 ， 为了适应市场的新需求 ， 这家公司也在提供性价比更高的软硬解耦方案 。
目前 ， 鑫洋泉的环视算法引擎 ， 可以实现跨操作系统、跨芯片平台的复用和运行 ， 通过简单调用库函数接口的方式 ， 即可实现环视的全部功能 ， 真正意义上实现一次开发、多端部署 。
“我们的环视算法引擎已经很成熟了 ， 甚至比芯片原厂的还要成熟 ， 功能也完善了很多 。 拿到我们的算法引擎 ， 一般1个月内就可以推至量产状态 。 ”黄奇表示 ， 鑫洋泉的算法引擎去年出货量已经超过40万件 。
而系统开发成本 ， 也是制约全景环视前装搭载率增长的关键要素之一 。 除了硬件 ， 比如 ， 拼接融合和畸变校正 ， 亮度均衡和色彩均衡 ， 单视图和多视图的融合 ， 3D视角旋转等软件处理难度并不小 。
为了提升用户的交互体验 ， 鑫洋泉从实用性视角设计与交互体验直接相关的8个维度进行了深入的设计开发和优化 ， 不仅在算法引擎当中内置了30种实用性视角和自定义3D视角 ， 还内置了触屏、旋钮、语音、按键等多种HMI交互接口以及15款倒车轨迹等预设功能 。
在高工智能汽车研究院看来 ， 后续全景环视供应商将出现分层 ， 一部分继续专注于高性价比单一环视功能 ， 主攻20万元以下车型市场；一部分瞄准融合泊车赛道 ， 从感知逐步延伸至决策控制；另一部分 ， 则有较强的深度学习算法能力 ， 进军高阶智能驾驶赛道 。
高工智能汽车研究院预测 ， 今年全年全景环视前装标配交付预计将冲刺480万辆 ， 随着芯片短缺影响逐步缓解以及域控方案上车速度加快 ， 2023年前装标配交付有望超过700万辆 。
