最近特斯拉高速狂奔，造成重大伤亡事故，网上议论纷纷。事故发生后，有支持特斯拉的，也有力挺车主的。其中有分析称，传感器或控制器故障，都有可能造成行驶中加速失控。

而我们都知道，特斯拉一直是纯视觉感知的坚定践行者。特斯拉采用的8颗视觉摄像头，通过不同摄像头对焦的角度，来计算车辆与障碍物的距离。

不过其纯视觉的感知，在目前是存在较大争议性的。一方面视觉识别无法做到百分百准确，另一方面，因为该方案引入的可变参数过多，计算结果很容易出现误差。

在这方面，不同的雷达提供商或是车企提供不同的方案，比如自动驾驶激光雷达(LiDAR)环境感知解决方案提供商“速腾聚创”，日前就发布了固态补盲激光雷达E1，其具备大视场角，感知范围覆盖更广。

再比如，埃安上周发布了星灵架构，其中所涉及的红外遥感技术，它能够弥补纯视觉感知以及雷达的不足。

因为不管摄像头还是雷达，都是基于可见光来获取信息的。只不过是接收物体反射的光线和自身发出的光线的差别。两者存在的弊端是，当环境的能见度低或目标被遮挡时，获取目标物体的难度大大增加。

举个很简单的例子，在暴雨雾气重的恶劣天气，车前侧如果有一只行走的小动物，纯视觉和雷达都很难识别的。

而红外技术具有超强透射率的特点，在雾霾等恶劣天气条件下，抗干扰能力更强。

加上红外技术是通过物体发出的热辐射来成像，并不依赖光成像，所以夜间成像能力更强，对于拥有特殊性质需要频繁夜跑的驾驶员，红外技术拥有极大的辅助优势。

另外，红外技术对生命体的识别更加精准，在红外视角下,生命体与非生命的区别十分明显,可以更好地辅助紧急情况下的行为判断,比如在复杂的交叉路口，能够避免对突然闯出的行人或小动物产生伤害。

当然，红外技术也并非没有劣势，比如它只有亮度信息，没有色彩信息，所以图像细节不清晰，同时由于红外探测器阵列数少，分辨率也比较低。

最好的方案是以雷达和摄像头作为补充，比如以下这种图就很明朗了，埃安的星灵架构，是用摄像头、毫米波雷达、激光雷达、红外遥感等主流的感知技术。通过足够的数据量，做出准确判断。

其实，红外探测更多是用在军用车，特种车辆的出行通常不分昼夜，行驶的道路状况也较为复杂，红外辅助驾驶技术可以提供帮助，在复杂路况下可以及早发现远处的障碍物并尽早做出驾驶判断，保障安全。

民用少有的一部分原因是，成本昂贵。但要实现高阶自动驾驶，红外探测技术的引入，可以实现更高维度的感知，可以说是高端智能汽车的必备。