據國外媒體報道，隨著Uber自動駕駛汽車車禍再次引發人們對自動駕駛汽車安全性的爭議，Flir等公司認為熱成像攝像頭作為一種輔助探測手段，可以提高對行人或其他障礙物的探測率。

　　上月Uber旗下的自動駕駛汽車在亞利桑那州坦佩市發生致命車禍以來，大多數業內觀察家都有兩個基本問題：為什么自動駕駛汽車沒有看到伊萊恩?赫茨伯格（Elaine Herzberg）穿過街道并在撞上她之前停下來？我們怎么樣才能阻止這種情況再次發生？

　　熱成像攝像機可以探測到100多米以外溫度的微小差異——哪怕只有0.1度

　　Uber已經無限期暫停其測試計劃，并正在與美國國家運輸安全委員會（NTSB）對事故共同進行調查。 NTSB尚未透露任何調查結果，但車上配置的激光雷達是否存在問題是目前爭議的焦點。也許它存在觀察盲區，或缺乏將赫茨伯格確定為行人的策略。也許該汽車的軟件無法將這些數據點轉化為剎車或避開她的決定。

　　無論發生什么事，這場事故都會使自動駕駛汽車安全性成為業界爭論的焦點。這也就是為什么一家名為Flir的公司發現了一個新的市場機會：為自動駕駛汽車配備熱成像攝像頭。

　　總部位于美國俄勒岡州的Flir公司產品負責人邁克?沃爾特斯(Mike Walters)說：“熱成像攝像頭非常善于觀察到你最不想碰的東西。”他強調說，“當然，這就是人。”傳統攝像頭往往在可見光范圍內進行觀察，而Flir公司的熱成像傳感器則專注于紅外光譜的檢測。這種熱成像攝像頭可以檢測到微小的溫度差異——只要區區0.1度的溫度變化——這樣即便在寒冷的夜晚，自行車的冷金屬也能從周圍環境中脫穎而出。其探測的距離多達240米，能夠以目前市場上功能最強大的激光雷達傳感器相匹配。而且，與激光雷達系統不同，這些傳感器不會受到煙霧或直射陽光的影響。

　　溫度敏感的傳感器已經應用在各種場景中：比如熱尋的導彈中，檢測電子設備中的腐蝕保險絲，在燃燒的建筑物中發現人。 Flir并不是唯一一家致力于研發熱成像攝像頭的公司。 “我們提高熱成像攝像頭在移動狀態下的耐久性，不斷降低其能耗從而可以搭配手機使用。我們也能夠把它裝在槍械的瞄準具上，從而檢測到對方的開火位置等等。”Flir的競爭對手Seek Thermal公司戰略部門負責人提姆?勒博（Tim LeBeau）如是指出。這樣看來，即使在最顛簸的情況下，將這些攝像頭放到汽車上也不是件困難的事。

　　Flir一直在將機器學習技術應用于紅外成像讀數，幫助計算機學會識別行人和自行車等物體

　　事實上，在過去的十年里，Flir的熱成像攝像頭已經安裝在諸如寶馬7系等50萬輛汽車上。在黑暗中，當駕駛員難以辨認前方的動物或人時，會在儀表板屏幕上看到明亮的白色人形或動物形狀。

　　Flir已經著手進行下一個合乎邏輯的步驟，正在訓練行車電腦識別障礙。該公司一直將機器學習技術應用于紅外成像數據，幫助計算機學習識別行人和騎行者等事物，就像其他人對傳統相機數據所做的一樣。 Flir希望開發一種使用熱成像攝像頭自動發現障礙物的系統，提醒駕駛員甚至根據情況及時剎車。

　　從這種駕駛員輔助系統中，可以很容易地想象一個完全自動的熱圖像傳感器。它不會取代今天的傳統車載雷達，可見光攝像頭和激光雷達，而是一種補充手段——這是識別出道路障礙物的另一種方法。

　　“熱成像攝像頭的一個關鍵優勢是它們的互補性，” 總部位于波士頓的自動駕駛汽車公司Nutonomy首席執行官 卡爾?伊阿格尼瑪（Karl Iagnemma）說道。該公司去年被汽車供應商德爾福收購。他指出，“熱成像攝像頭可以在惡劣的天氣條件下或是黑暗的環境中工作。”

　　當然，熱成像攝像頭并不完美。首先，它們造價太高。例如，Seek Thermal的攝像頭價格在2500美元左右，目前該公司正在努力將價格降至1000美元左右。但與普通攝像頭相比仍然很貴，這也就是為什么你只會在寶馬7系中找到這種東西，而不是日產Sentra。當然，熱成像攝像頭還是要比激光雷達便宜很多。

　　此外，伊阿格尼瑪指出熱成像攝像頭的分辨率不如傳統攝像頭，其所探測的紅外線無法穿透玻璃，也就是說如果物體有玻璃隔擋的話，就沒有熱成像攝像頭能夠發現。但是，這時傳統攝像頭就能夠派上用場了。