像素越高 ， 算法平台压力越小？真的需要高像素摄像头吗？我们上文提到的 ， 目前一二百万像素的摄像头基本上可以基本应对目前自动驾驶的需求 ， 所以就致使特斯拉Model 3能在120万像素镜头的情况下 ， 出售自己价值6.4万的FSD完全自动驾驶功能 ， 但更高像素摄像头上车 ， 绝对是大势所趋 。 在摄像头能力方面 ， 因为低像素摄像头无法满足对于更远目标的探测 ， 同时对于一些小物体的识别并不稳定 ， 但高像素最主要的还是用于对更远距离的目标进行识别和监测 。
我们以蔚来为例 ， 从蔚来ES8的200万像素摄像头到ET7的800万像素摄像头 ， 200万像素所捕捉到的信息和800万的可不是简简单单的差4倍的关系：以前视摄像头为例 ， 100~200万像素摄像头有效探测距离在100~150m的时候 ， 视场角却只有50°左右 ， 但是800万像素摄像头 ， 却可以在实现200~250m探测距离的同时 ， 还可拥有120°左右的视场角 ， 探测距离和角度的扩大 ， 使得数据量成几何倍数增长 。
800万像素摄像头可以通过之前的数据去训练算法模型来继承原来的一些能力 ， 比如检测的准确率和误检率 。 但是800万像素摄像头探测的距离更远 ， 角度更大 ， 需重新采集之前所没有的数据 ， 去应对新的场景 ， 去拓宽自己的性能边界 。 以特斯拉为例 ， 即便这些年通过自家韭菜车主 ， 收集了大量的数据 ， 并且好好学习、吸收了这么多 ， 但若是换成800万像素摄像头 ， 通过之前的数据能够继承120万像素摄像头的一些基础性能 ， 但仍会有大量场景数据依然还是需要再重新采集的 ， 用于不断地去迭代算法模型 ， 进而体现出800万像素摄像头的最佳性能效果 。
1500万像素模组 ， 能在集度上最先看到？那你可能会认为 ， 百度1500万像素摄像头收集的信息量会让算法平台应接不暇 ， 其实这也未必 。 我们还先以蔚来为例 ， 虽然摄像头像素扩大了4倍 ， 但是它也有前视三目变为了双目 ， 像素变大却少了一个摄像头 ， 信息量未必会变高 。 到百度这里也一样 ， 超1500万高像素车载摄像头模组在拥有多画幅输出的能力下 ， 就能一颗镜头顶多颗镜头 ， 不再需要算法平台去处理那些多颗摄像头收集的重复画面 ， 同时减少的摄像头硬件 ， 也可能在一定程度上降低车辆的硬件成本 。
从产品已经发布的信息来看 ， 这款超1500万高像素车载摄像头模组最直观的亮点就是拥有超高像素 ， 能够更清晰的获取道路影像资料 ， 大大提升对道路信息的获取 ， 为车辆实现高级别的自动驾驶能力提供最基础的保障 。 此外 ， 这款车载摄像头模组还拥有大视场、小畸变、长焦、景深覆盖范围广等优点 ， 在这基础上还有多画幅输出能力 。 简单来说 ， 就是系统可以根据需要 ， 对同一个画面进行缩放、裁剪等不同的处理 ， 保证信息的全面性和灵活性 。
另一方面 ， 这款车载摄像头模组在面对车辆行驶所遇到的震动、高温、雨雾、低温、光线变化等极端、复杂情况时 ， 也能准确的获取道路信息 ， 保证可靠性 。 模组增强了在垂直方向上信息获取的能力 ， 减少了图像畸变和由于高速运动造成的变形 ， 特别是能够解决近视场垂直高度较大的红绿灯、路牌的准确识别能力 ， 从而提高了模组在树木遮挡、车辆遮挡、近场高位路牌情形下信息获取能力 ， 具备了更为可靠的感知能力 。
此外 ， 在图像处理能力上这款车载摄像头模组还拥有专用的图像信号处理器（ISP） ， 能更及时、有效的处理图像信息 。 综合来看 ， 这款由百度Apollo所主导的超1500万高像素车载摄像头模组在各项能力上都能为更高级别自动驾驶进行打下基础 ， 官方称一枚超1500万高像素摄像头的视觉能力相当于3颗普通摄像头 ， 成本方面或许会下降 。
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