智能灯的新发展:机器学习识别周围环境，创建照明模式，两年内大规模生产

昆山杜克大学(Duke University)和杜克大学(Duke University)的工程专家参与了智能汽车前灯的研发，使他们能够自动识别道路上的周围环境，有选择地照亮重要物体并显示信息。第一代智能前照灯预计将在两年内上市。

夜间驾驶时，为了提高能见度，司机在转弯或穿越山路时通常会打开远光灯，同时在遇到汽车时，要时刻准备快速关闭远光灯，以免影响司机对对面行驶车辆的视线，因为即使几秒钟也会造成很大的安全隐患。

昆山杜克大学和杜克大学电子和计算机工程教授李鑫博士认为有更好的解决方案。

“现代汽车前灯不仅有一两个光源，而且最多可能有数万个光源。李鑫教授说:“我正与行业制造商合作开发智能汽车前灯，它可以通过识别周围环境来单独控制每个像素，并自动照亮汽车前方的不同区域。”。

例如，正在开发的智能汽车前灯可以降低指向对面车辆的光强，同时增强前方路标的照明。智能前照灯还可以检测附近的行人，并通过突出他们的身体来提醒驾驶员，同时避免光线直射到他们的眼睛。

开发智能汽车前灯的挑战不是创建不同的照明模式，而是教汽车如何自动识别周围环境并创建自己的照明模式。为了解决这个问题，中国领先的汽车灯具制造商华宇视觉科技找到了李鑫教授，并希望通过机器学习开发智能灯具。

目前，许多汽车制造商使用摄像头和机器学习来控制自动驾驶车辆，因此在这一领域进行了大量的探索。然而，机器学习算法需要大量的数据来学习，为此目的创建的许多数据集和算法只关注日间驾驶。

李鑫教授指出:“我们的研发更注重夜间驾驶场景。由于照明条件较差，将机器学习应用于智能前照灯的夜间应用更加困难。这是一个独特的挑战，目前没有好的解决方案。ゥ？

李鑫教授的行业合作伙伴努力收集更多的夜间图像来标记重要的物体和人，如路标、行人和其他车辆。李鑫教授负责优化机器学习算法。在车辆驾驶实践中，智能车前灯需要实时响应和决策来创建照明模式，因此研究人员必须选择合适的硬件并设计适合其架构的算法。

昆山杜克大学研究员冯欣博士也参与了该项目。目前，李鑫教授和冯鑫博士已经与中国视觉科技合作开发了样品。虽然这个原型有许多亮点，但在正式应用之前，它还需要进一步改进。

“测试准确性非常重要——开车时你不能错过任何东西或任何人，”李鑫教授说。“但这只是一个指标。另一个指标是实时响应。如果算法的响应时间太长，则不适合汽车行业。从技术上讲，这是两个最具挑战性的问题。ゥ？

李鑫教授希望在不久的将来解决这两个问题，并为智能前照灯增加更多功能。例如，智能汽车前照灯可用于显示重要信息，例如天气和道路状况、交通标志、导航方向，甚至前照灯光束覆盖区域内的车道。

这种智能前照灯的其他进步包括使用替代传感器，这些传感器最终可能配备自动驾驶汽车，如雷达和激光雷达。然而，目前，该产品仅使用前置摄像头来降低成本。未来几年，智能前灯有望广泛应用于普通车辆，超过具有额外检测能力的自动驾驶车辆的数量。

“我认为我们可以在未来两年内将第一代智能头灯推向市场，”李鑫教授说。“产品上市后，我们可以获得更多的反馈和数据，以进一步提高准确性和响应时间，并开发性能更好的迭代产品。ゥ？