货运自动驾驶的终极挑战，藏在“看不见”的场景里——矿区夜间的扬尘弥漫时、草原公路的牛羊群穿行处、隧道进出口的光线骤变间……
在这些极端环境下，光照骤变、大雾弥漫、扬尘遮挡等问题，常令传统感知系统面临局限：可见光摄像头依赖环境光线，在暗光或强光下容易失效；激光雷达受粉尘干扰，点云质量下降；毫米波雷达虽穿透性强，但对静止或低速小目标识别能力有限。尤其对于重卡而言，其制动距离远超乘用车，必须实现对障碍物的更早、更远识别。多重约束之下，感知系统的可靠性与鲁棒性，已成为自动驾驶货运规模化落地的关键瓶颈。
正是基于这一背景，红外热成像技术正逐渐成为补齐极端场景感知短板的关键力量。
卡尔动力引领自动驾驶货运
红外系统补齐感知安全防线
卡尔动力始终专注于货运无人化技术研发与落地应用。今年5月，卡尔动力获得鄂尔多斯市智能网联汽车无人商业化试点许可，成为国内首批开启自动驾驶卡车编队无人商业化运营的企业之一，其“混合智能编队”模式通过“车-路-云”一体化协同与多传感器融合，由一名司机驾驶领航车辆引领多辆L4级自动驾驶卡车行驶，在矿区、公路等多种复杂场景中实现了高效人机协同运输。
在卡尔动力的多模态传感架构中，搭载睿创微纳车载红外热成像摄像头，显著提升了系统在恶劣条件下的感知能力。
该技术基于物体热辐射成像原理，不依赖环境光照，从而具备“全天候”视觉能力：
l 矿区夜间运输场景中，它能穿透扬尘，有效捕捉远距离的障碍物与环境轮廓；
l 草原夜间场景下，可精准识别暗光环境中的移动障碍物（如牛羊群），补齐可见光的“视觉盲区”；
l 隧道进出口光线骤变场景中，仍能稳定输出热辐射信号，降低传统视觉方案的“致盲”风险。
这种抗干扰、强穿透、弱光灵敏的特性，为卡尔动力L4级自动驾驶货运系统构建了更可靠的环境感知基础，助力复杂场景下的安全运行。
未来已来
红外热成像赋能自动驾驶货运规模应用
从鄂尔多斯的试点道路到真实运营场景，睿创微纳与卡尔动力的合作，验证了红外感知在自动驾驶货运系统中不可替代的价值。随着无人商业化试点持续推进，“红外与多传感器融合”的技术路径，正为行业提供一条从验证到规模化落地的高可行性方案——自动驾驶货运的核心挑战，并非技术本身，而是如何实现"全场景可感知"的风险管控。
红外热成像技术正加速应用于汽车智能辅助驾驶与自动驾驶领域，一场从乘用车到商用车的感知革命已然拉开帷幕。该技术以其穿透尘埃、无视眩光、敏锐感热的独特优势，为自动驾驶系统筑牢感知根基，“红外之眼”正成为车辆在未知环境中稳健前行的可靠倚仗。
