隨著智能網聯汽車技術不斷發展，車輛對道路環境的感知能力正成為影響交通安全的重要因素。電裝長期將“安心”作為企業發展的重要愿景之一，致力于通過技術創新助力降低交通事故風險。在這一背景下，電裝持續推進傳感器融合技術研發，通過整合多種傳感器數據，提高車輛對周邊環境的識別能力，為駕駛輔助和駕駛自動化技術的發展提供支持。

從“感知”開始的智能駕駛技術

在實際駕駛過程中，人類駕駛行為通常包含“感知—判斷—操作”三個環節。駕駛者首先通過視覺和聽覺等方式感知車輛周圍環境，然后根據獲取的信息作出判斷，例如是否需要減速、轉向或變道，最終通過方向控制、加速或制動等操作完成駕駛行為。

在駕駛自動化和駕駛輔助系統中，這一流程的一部分將由車輛系統完成。其中，“環境感知”是實現安全駕駛的重要基礎。系統需要持續識別車輛周圍的道路結構、交通信號、行人與其他車輛等信息，并對潛在風險進行判斷。

為實現更加可靠的環境感知，電裝持續推進傳感器融合技術研發。該技術通過整合來自不同傳感器的數據，對車輛周邊環境進行綜合分析，從而獲得更加全面、穩定的環境識別結果。

多種傳感器協同工作提升識別能力

目前，基于攝像頭的圖像識別技術已成為車輛環境感知的重要手段。通過持續優化算法，系統能夠識別車道線、交通信號燈、車輛和行人等信息。

不過，攝像頭在部分場景中仍存在局限。例如，在雨雪天氣或夜間光照不足的情況下，圖像識別能力可能受到影響。此外，僅依賴攝像頭對目標距離進行判斷也具有一定挑戰。

為彌補這些不足，電裝將攝像頭與雷達等多種傳感器進行協同應用。攝像頭在識別交通信號燈顏色、目標類型和道路結構方面具有優勢，而雷達則更擅長測量目標距離和速度，并且在惡劣天氣或低光照環境下仍能保持穩定性能。

通過融合不同傳感器的優勢，系統能夠在多種復雜環境條件下保持更加穩定的環境識別能力。

應對復雜和罕見道路場景

在真實道路環境中，車輛不僅需要應對常見交通場景，還需要能夠識別一些出現頻率較低但可能帶來安全風險的情況，例如道路落下物或緊急車輛通行等。

然而，這類場景在真實道路中較難收集到足夠的數據樣本。為此，電裝在研發過程中引入了多傳感器仿真技術，通過模擬攝像頭、雷達等多種傳感器輸出，對不同道路環境進行模擬，用于模型訓練和算法驗證。

仿真與實車測試相結合

除了仿真技術，電裝還通過專用測試場地開展環境數據采集和系統驗證。在測試道路上模擬多種交通環境，并將實車測試結果與仿真數據進行對比，可以持續優化傳感器融合算法。

通過仿真與實車測試相結合的開發方式，工程師能夠在更多復雜場景中驗證系統性能，為駕駛輔助與駕駛自動化技術的發展提供數據支持。

電裝表示，未來將繼續推進包括傳感器融合在內的多項關鍵技術研發，不斷提升車輛對道路環境的感知能力，并以技術創新推動更加安全、可靠的移動出行環境建設。

電裝公司簡介

電裝是世界先進的汽車零部件生產廠家之一。在美國《財富》雜志發布的2025年世界500強企業中排名第325名。一直以來電裝都專注于電動化、組合輔助駕駛、智能網聯等技術創新、致力于解決汽車行業面臨的挑戰和社會課題。目前在全球廣泛應用的二維碼就是電裝在1994年發明并無償公開的。

在中國，電裝于1994年在煙臺成立了第一家合資生產企業。作為在中國的統括公司——電裝（中國）投資有限公司，成立于2003年，目前在國內設有生產公司、銷售公司以及軟件開發公司等共計30多家關聯企業。