当前，机器视觉正面临一个普遍的痛点：感知能力跟不上产业发展的“野心”。从恶劣天气中看不清的智能网联汽车，到浓雾中测不准的港口监测，极端环境中，视觉感知的局限性正制约着这项技术应用的深度与广度。
如何破题？《重庆新闻联播》“十四五”专题节目聚焦中科摇橹船，点赞了公司自主研发的可视化激光雷达相机，称其从源头破解了智能网联新能源汽车的感知痛点，用“小切口”撬动了行业大发展。
汽车的“眼睛”经历了什么？
要理解车载可视化激光雷达相机的核心价值，首先要了解“汽车之眼”的进化过程：早期的自驾感知系统依赖单一传感器，如仅能二维成像的摄像头，或只能测距的激光雷达。
1.0时代，摄像头作为主流的车载视觉传感器，工作状态是“看天吃饭”：弱光或黑暗环境，成像质量大打折扣；遭遇强光、眩光干扰，画面则一片惨白；雨、雪、雾等恶劣天气下，图像又模糊不清。更致命的是，摄像头虽能“看到”物体，却难以判断障碍物与车辆之间的距离。
为了解决单一摄像头的局限，汽车行业随后进入到2.0时代，开始采用“激光雷达+摄像头”的融合方案。但随即产生了新的问题：两套系统位置不同、采样时间也不同，好比一个人用左眼和右眼分别看两张不完全同步的图片，车辆的“大脑”需要耗费巨大的算力，去猜、去拼出一个完整的画面。
融合方案导致数据在底层经常“打架”，系统不得不“连蒙带猜”，成本高，还容易误判。产业的升级，亟待“第三代”感知技术的出现。
中科摇橹船利用高时间分辨的空间光学成像技术，提出了“第三条感知路线”——可视化激光雷达相机，把激光雷达、毫米波雷达与可视化相机融合为一体，从底层实现感知融合，从前端实现数据统一，能有效克服数据冲突。
随后，通过将可视化激光雷达相机与其他感知产品同场比对，现场展示了相机在浓雾、暴雨等极端天气下的性能优势。
▲普通摄像头被烟雾吞没
如上图，浓烟测试中，普通摄像头的画面被吞没。激光雷达的有效探测距离由100米缩减至20米（下图）。
▲激光雷达测距图
200米的测试范围内，车载可视化激光雷达相机（下图），穿透浓烟，障碍物轮廓与位置清晰可见。
▲可视化激光雷达相机测试效果
随后的暴雨模拟环节，可视化激光雷达相机的感知性能同样未受降雨强度影响，普通摄像头则被雨雾遮盖。
▲普通摄像头拍摄画面
▲车载可视化激光雷达相机拍摄
车载可视化激光雷达相机专为智能驾驶场景打造，具备夜视、雨雪雾恶劣天气下穿透成像及眩光逆光抑制等抗环境干扰能力，可精准捕捉小目标与未标注物体，最小识别测量物体10厘米以内。
技术的价值在于应用。基于同一技术内核，可视化激光雷达相机已经孵化出覆盖“水陆两栖”的产品矩阵：
望得远：节目录制中，LRC-1000完成了超远距实时观测：在7公里之外，它穿透云雾，依然能将山间树枝的形态与细节捕捉得清晰可辨。这项能力已应用于地质监测与防灾减灾领域，意味着我们能更早、更远地捕捉到风险，守护民生安全。
▲山体监测
从守护民生安全的“千里眼”，到赋能未来出行的“汽车之眼”，中科摇橹船的发展路径清晰地表明：科技创新不能只停留在应用层“卷参数”，更需要沉下心来，在底层技术和核心部件上下苦功。
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