软硬一体打造全路况、全天候、全场景、全目标识别的前融合算法
硬件获得革命性突破之后 ， 软件自然指日可待 。 由于传统毫米波雷达的技术限制 ， 摄像头一直占据主导地位 ， 激光雷达虽然有更高的分辨率 ， 但却具备成本和能耗的问题 。 而随着4D毫米波雷达的出现 ， 前融合算法成为了最有潜力的感知解决方案 ， 有望加速自动驾驶的落地 。
周轶博士解释道 ， 市场上常见的后融合算法是对不同传感器各自识别结果的融合 ， 而前融合算法是对传感器原始探测信息的融合 ， 不会滤去任何信息 。 好比把毫米波雷达当做一个低分辨率的相机 ， 照一张相 ， 可以直接构成一个三维空间 ， 虽然精度不高 ， 但有景深信息 ， 知道哪里有障碍物 。 而如果把高清晰度摄像头的2D图象在三维空间进行投影 ， 会实现一个非常高清晰度3D空间 。
复睿智行采用自研高性能4D毫米波雷达来开发前融合算法 ， 不仅确保了体系中雷达的性能和质量 ， 还可以最大程度地释放雷达对算法的支持 ， 形成软硬件高度统一的融合感知系统 。
基于自研4D毫米波雷达+前融合感知算法的强力组合 ， 复睿智行的感知方案能提供像素级别的深度信息以及精确的目标形状 ， 也可以解决非常见目标检测的数据样本不足的问题 ， 因为即使摄像头不知道目标是什么 ， 毫米波雷达也能知道它在哪里 ， 形状是如何 ， 运动还是静止 ， 以怎样的速度在运行 ， 从而对外界目标实现非常精确的探测 。
基于此 ， 复睿智行的融合感知能力可以支持全路况 ， 不管是高速、国道、高低架桥还是乡村小路；全天候 ， 因为方案融合了毫米波雷达、摄像头、激光雷达；全场景 ， 可以满足从L0到了L4所有自动驾驶功能的感知需求；以及全目标的识别 ， 无论是很小的目标还是很大的目标 ， 都会提供像素级别的深度信息 。
当前 ， 尽管自动驾驶因L3、L4级迟迟无法落地而遭遇寒冬 ， 但L2的春天似乎正在悄然而至 。 根据《高工智能汽车研究院》数据显示 ， 2022年中国市场（不含进出口）乘用车前装标配搭载L2级辅助驾驶的搭载率已经连续第二个月超过30% 。 其中 ， 1-10月新能源汽车前装标配搭载L2级辅助驾驶交付上险167.51万辆 ， 前装搭载率首次突破40% 。
L2、L3、L4本质上只是一种人为的命名 ， 真正的驱动力来自市场的需求：当消费者不再看重驾驶是否自动 ， 而关注起产品如何真正提升他们的出行安全和效率时 ， 曾经“冒进”的技术也开始回归理性 。
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