不久前，Uber（优步）在美国亚利桑那州坦佩发生了一起致命的自动驾驶车辆事故，关于此次事故大多数观察家都有两个基本问题：为什么自动驾驶车辆没有看到死者穿过街道，并在碰撞之前停下来？我们如何能够阻止这种情况再次发生？
红外热像仪能够在100米开外探测低至0．1华氏度的微小温差
该共享汽车服务公司已经无限期暂停了自动驾驶汽车测试计划，并正在与美国国家运输安全委员会（National Transportation Safety Board，NTSB）合作进行事故调查。NTSB尚未透露任何调查结果，但其自动驾驶车辆上的LiDAR（激光雷达，一种即使在完全黑暗的情况下也能探测并识别死者的激光传感器），已然成为事故的焦点。有可能该LiDAR有探测盲点，或者缺乏识别死者为行人的分辨率，或者该汽车的软件算法没有能将这些探测数据点云转化为正确的车辆决策，从而采取紧急制动或绕过死者。
宝马7系轿车装配的红外夜视与目标识别功能
无论如何，这起事故提出了一场生与死的争论，使人们开始关注任何能使自动驾驶系统更安全的方法。这也为红外厂商带来了新的市场机遇——为自动驾驶车辆配备符合车规要求的红外热像仪。
“红外热像仪在探测某些你最不想碰撞的目标方面独具优势，”FLIR产品部负责人Mike Walters称，“毫无疑问，当然是人。”传统摄像头需要可见光才能“看”世界，FLIR的热成像传感器则主要利用远红外光谱。它们能够探测低至0．1华氏度的微小温差，因此，即使是在寒冬的夜间，纤细的自行车轮毂也能清晰呈现，而且，它的探测距离最大超过240米，这个探测距离跟目前市场上性能最强劲的少数几款LiDAR不相上下。此外，跟LiDAR系统不同，红外热成像传感器无惧浓雾或阳光直射。
据报道，FLIR在今年年初发布了一款新型高分辨率热成像汽车开发套件（ADK），这款ADK搭载了高分辨率FLIR Boson机芯，还配备了英特尔Movidius Myriad 2视觉处理单元，是FLIR目前唯一一款在满足车规要求的紧凑型坚固封装中，匹配低功耗多核视觉处理器的红外热像仪模组。
这类热敏传感器已经在多个领域获得广泛应用：热追踪导弹、电路问题探测、火灾现场的人员位置确定等。当然，FLIR并非努力使红外热成像传感器符合车规标准的唯一厂商。“我们使红外热成像传感器拥有汽车应用所需要的坚固性和耐久性；降低它们的功耗使之能够应用于智能手机；提高它们的抗震校准性能，使之能够用于枪械瞄准镜；提高耐热性能，使它们能够应对燃烧等高温环境，”位于圣巴巴拉的FLIR竞争对手Seek Thermal企业战略负责人Tim LeBeau介绍说。因此，面对颠簸恶劣的户外行车环境，把红外热像仪安装进车辆，并不困难。
据报道，Seek Thermal在年初的CES 2018上便展出了其首款应用于汽车后装市场的高分辨率红外热成像摄像头，拥有320 x 240 像素高分辨率热成像传感器和24度视场角，搭载了双元素硫系镜头，能够非常方便地与现有车载娱乐系统集成，售价预计将低于999美元。
FLIR已将机器学习技术应用于红外读出，帮助计算机识别行人和骑行者
事实上，FLIR已经在过去的十年里，为数十万辆汽车供应了红外热成像传感器，例如宝马7系豪华轿车。在动物或人难以被观察到的漆黑夜晚，驾驶员可以通过红外热像仪在车载大屏幕上看到明亮的白色人体或鹿等任意形状的障碍物。
第一步，实现红外热像仪在车辆上的装配，下一步合乎逻辑的改进——也是FLIR正在践行的，便是训练车载计算机识别红外热像仪探测到的障碍物。FLIR已经将机器学习技术应用于红外读出，帮助计算机学习以识别行人和骑行者等物体，就像其它传统可见光摄像头厂商正在研究并应用的图像识别技术。FLIR希望制造出一种系统，能够利用热成像来自动判断车辆前方的状况，以警示驾驶员，或者在必要时采取紧急制动。
