智能驾驶迈向高阶落地，车辆的“感官系统”正从单一依赖走向多维融合。目前，可见光摄像头与智能驾驶雷达构成了主流车载感知方案。而红外热成像，凭借其全天候工作与生命体热识别的独特能力，正成为高阶安全系统中不可或缺的关键拼图。

一、可见光摄像头

可见光摄像头通过光学镜头捕捉环境图像，是实现车道线检测、交通标志识别、行人及车辆分类的核心传感器。其最大优势在于能提供丰富的纹理与颜色信息，为AI算法理解复杂场景语义提供最直观的数据。

然而，它高度依赖光照条件——在夜间、进出隧道的眩光、雨雪雾霾等环境下性能显著下降；同时，单目方案难以直接获取精确深度信息，对与背景难以区分的静态障碍物（如暗色故障车）的感知可靠性不足。

二、智能驾驶雷达

这组传感器主要负责距离测量与空间建模，但技术路径与适用场景各不相同。

l  超声波雷达：基于超声波测距，成本低、近距离精度高，专精于0.1–5米短距探测，是自动泊车（APA）和低速障碍预警的核心。但仅适用于低速场景，无法识别物体形状或类别。

l  毫米波雷达：工作于77/79GHz频段，探测距离可达200米以上，且不受天气影响，广泛用于自适应巡航（ACC）、盲区监测（BSD）。传统毫米波雷达缺乏垂直分辨能力，点云稀疏，易将金属护栏等静止物体误判为障碍物；新一代4D成像毫米波雷达虽已能初步感知轮廓，但点云密度仍远低于激光雷达。

l 激光雷达：被誉为高阶智驾的“三维之眼”，通过激光脉冲构建高精度3D点云，在角度分辨率与测距精度方面表现卓越。但在浓雾、大雨等恶劣天气下，光束易发生散射衰减，性能受限；且硬件成本较高，尚未在主流车型中大规模普及。

三、红外热成像技术

与主动发射信号的雷达不同，红外热成像是一种完全被动式探测技术，通过接收物体自身发出的热辐射成像。它无惧黑暗，能有效抵抗强眩光干扰。在雨、雾、烟尘等散射性恶劣天气下，由于长波红外波长较长，其穿透能力显著优于可见光，实现真正的“全天候”弱光增强。

更重要的是，红外热成像能通过温差直接凸显生命体的热特征，在夜间或复杂背景中，将行人、动物等与道路环境清晰剥离。这一特性使其在夜间自动紧急制动（AEB）、舱内生命体征监测等场景中，成为弥补摄像头感知盲区的关键冗余传感器。

四、融合感知：红外正在成为高阶安全标配

行业趋势已从“单传感器主导”转向“多模态融合”，每种传感器的短板正由其他传感器的长板所弥补：

L2+级车型：多采用“摄像头+毫米波雷达”组合，满足基础行车辅助。

高阶智驾车型：开始集成激光雷达以强化空间建模，同时引入红外热成像，专门强化夜间及恶劣天气下的AEB性能，并与舱内摄像头协同，实现更可靠的驾驶员及乘客监控。

在多传感器融合的智能驾驶架构中，红外热成像并非替代其他感知方案，而是以被动式、全天候、生命体热识别的独特能力，有效弥补可见光与雷达在夜间及恶劣环境下的感知盲区。随着车规级模组成本下降与系统集成度提升，红外正从高端配置逐步走向高阶安全系统的标准组成部分，为自动驾驶提供关键的冗余保障。