从小米 SU7 撞车事故看智能驾驶车载摄像头AA新装配技术

摘要：近期小米 SU7 的事故引发了广泛关注，事故指向了智能驾驶功能。在智能驾驶系统中，车载摄像头作为核心感知部件，承担着极为关键的角色。它如同车辆的 “眼睛”，为智能驾驶算法提供外界环境的视觉数据，其重要性不言而喻。

近期小米 SU7 的事故引发了广泛关注，事故指向了智能驾驶功能。在智能驾驶系统中，车载摄像头作为核心感知部件，承担着极为关键的角色。它如同车辆的 “眼睛”，为智能驾驶算法提供外界环境的视觉数据，其重要性不言而喻。

智能驾驶依赖于对车辆周围环境的精准感知，而车载摄像头是实现这一感知的重要一环。一辆具备 L2 + 级别智能驾驶的汽车，通常需要配备 11 个以上的摄像头。这些摄像头分布在车身各处，从最早简单的倒车后视摄像头，发展到如今涵盖环视、前视、侧视、后视以及车内用于驾驶员和乘客监控的多种摄像头类型。它们的协同工作，为车辆构建起了一个全方位的视觉感知体系。

车载摄像头的装配数量和质量，直接影响着智能驾驶算法的准确性和可靠性。更多的摄像头意味着更全面的视角覆盖，能够减少视觉盲区，为算法提供更丰富的数据。而摄像头的质量，则体现在诸如分辨率、动态范围、夜视能力等多个性能指标上。以分辨率为例，早期车载摄像头几十万像素即可满足倒车辅助等基本需求，但随着智能驾驶级别的提升，对摄像头分辨率的要求也不断攀升，如今 200 万像素甚至 800 万像素的摄像头逐渐成为主流。高分辨率摄像头能够探测更远的距离，提供更清晰的图像，有助于算法更精准地识别道路上的车辆、行人、交通标志等目标。

然而，目前车企在车载摄像头的配置上，面临着诸多现实困境。其中一个重要因素就是成本。市场上车载摄像头的价格相对较高，这使得车企在装配数量上不得不精打细算在减配的情况下，把重心压轴在视觉算法上。

导致车载摄像头价格居高不下，产能和良品率受到限制，难以满足快速增长的市场需求的原因，与传统制造工艺的局限性密切相关。主要有以下两点：

其一：在传统工艺下（AA+点胶），影响车载摄像头最终成像质量的其关键因素是最终封装是采用胶水融化金属来实现粘合，而非直接物理融合，胶水在融化金属的过程中会有诸多不可控因素，（粘连牢固程度、应力、重力等因素），且采用的胶水都采用进口胶水，成本相当之高，另外，胶水融合过程是需要时间的。

其二：即便出厂的时候达到要求，但在面临恶劣的使用环境下，车截摄像头因外部环境因素，如行驶颠簸，冷热交替，外部碰撞等，容易和产变形，从而降低和影响成像质量。

这些主观和客观因素都在一程程度上影响了智能驾驶系统的的发展速度以及广泛应用和性能提升。

在这样的背景下，UliLASER 研发的车载摄像头 AA + 激光焊锡 + 3D 视觉检测技术，为行业带来了新的希望。AA 技术能够精确调节镜头与 CMOS 图像传感器的相对位置，通过实时采集分析成像数据，确保图像的清晰度以及光轴与像面的焦点处于图像中心，极大地提高了摄像头成像质量以及产品的一致性。激光焊锡技术则可以提升焊接的精度和可靠性，减少因点胶工艺导致的产品不良问题。3D 视觉检测技术能够对产品进行全方位的检测，及时发现生产过程中的缺陷，从而提高整体的良品率。且因焊锡的牢固程度远远大于胶水粘连，借助激光可实现物理融合，从而在一定程度上提高了产品在使用过程中面临苛刻的外部环境工况下也能达到标准要求。