像素越高的监控摄像头效果越好么（如何只用一颗解决「成本和性能」匹配问题）
*蔚来 ET7 上搭载的 8MP 摄像头
2021 年 1 月，蔚来首款轿车 ET7 发布，这款备受关注的车型当年有很多创新点，其中一大亮点就是官宣在量产车上搭载 800 万像素（8MP）高清摄像头，而且一用就是 11 颗。本来 ET7 有机会成为全球首搭 8MP 摄像头的量产车，但因为这款车迟迟产不出来，最终被同行截胡。
截胡的车型是 2021 款理想 ONE，这款车在 2021 年 5 月发布，5 月底便开始交付，成为名副其实的 8MP 车规级摄像头全球首发车型。凭借这颗 8MP 前视感知摄像头，再配上两颗国产地平线 J3 自动驾驶芯片，这款车获得了不俗的自动驾驶能力，而且市场表现优异，连续多月销量破万台。
2021 款理想 ONE 上搭载的 8MP 摄像头
2021 款理想 ONE 开启了 8MP 高清摄像头上车的潮流，以往用 100-200MP 摄像头的「苦日子」回不去了。
诸多的车企与供应商纷纷跟进，推出了类似的传感器解决方案，一年时间里，仿佛 8MP 摄像头成了国产中高端智能汽车的标配。
在具体的车型方面，目前已有或已经官宣要搭载 8MP 摄像头的车型包括了 2021 款理想 ONE、极氪 001、蔚来 ET7/ET5、理想 L9、小鹏 G9、路特斯 Eletre 等等，这些都是目前市面上颇受关注的智能汽车车型，且都是中高端车型，它们的技术演进很大程度代表着整个行业的趋势。
在具体传感器使用上，这些车型有的用了 1 颗 8MP 负责前视感知，比如 2021 款理想 ONE；有的用了 7 颗，比如极氪001，负责前视和周视；还有的直接全车配备，11 颗 8MP 摄像头一起上，比如蔚来 ET7。
除了车型，很多新兴的智能汽车供应商也都拿出了基于 8MP 摄像头的智能驾驶方案。
无论是车企，还是供应商，他们的动向都在表明：8MP 车载摄像头的时代已经到来。也有资深行业人士预测，2022、2023 年，8MP 摄像头将迎来量产爆发期。
之所以会如此，主要还是因为 8MP 摄像头上车的条件已然成熟，这种成熟体现在「市场需求」和「技术储备」两个方面。
首先我们来看市场需求。
目前全球车企都在进行智能化转型，智能驾驶作为智能化的核心，成为很多新老车企都在构建的能力，简单的 ADAS 功能已经不能满足要求，更高级别的自动驾驶功能成为车型产品吸引消费者的核心卖点。
比如导航辅助驾驶就是最近两年最炙手可热的功能，而且其使用场景也在扩大，从高速慢慢拓展至城区。场景的复杂度越来越高，各种不确定的交通状况也频发，对自动驾驶系统的要求就更高，特别是在感知系统上，要做到更加精准、及时的识别。
现阶段，摄像头依然是众多智能驾驶系统的主传感器，所以更高级别的自动驾驶功能，也呼唤更强大的摄像头系统的支持，于是整个市场对看得更清晰、看得更远、看得更广的高清摄像头有了需求。
而 8MP 摄像头在技术层面正好可以满足这样的市场需求。
这类摄像头的特性之一是在具备更远探测距离的同时，还有更大的视场角。
目前市面上 100-200MP 的前视摄像头，有效的探测距离在 100-150 米，水平视场角只有 50 度左右，而 8MP 的摄像头则可以实现 200-250 米的探测距离，而且视场角显著增大，可达 120 度左右。
而且因为像素高，整个摄像头的成像清晰度也更高，8MP 摄像头的分辨率可以达到 4K，这也意味着在识别目标物的时候能够看清更多细节。
看得更远、看得更清楚，而且视场角大，对于自动驾驶系统来说，可以提前清楚的看到道路上的目标物（无论是车辆还是非机动车还是行人），能提前做出规避的行为。而且视场角大也让车辆的感知盲区减少，对于近距离目标物的感知能力更强。
其特性之二在于高分辨率带来了更高的动态范围（HDR）和更优的 LED 频闪消除功能（LFM）。
比如在行车场景中，经常遇到隧道等场景，这种场景照度的急剧变化会对摄像头带来挑战，所以高动态范围可以让摄像头即使是在隧道中也可以清晰识别道路元素（比如车道线），保证智能驾驶系统的稳定运行。
而更优秀的 LED 频闪消除功能，则可以保证车载摄像头不会误读取道路信息，进而保证整个系统运行的安全性。
当然，也不是说摄像头像素越高感知效果就越好，这里面还有一个问题是：同等条件下，摄像头分辨率越高，其单像素尺寸就会越小，这样的话，在低照度下的光电转换效率就会低一些，从而影响在光照不足时摄像头的表现。因此在选择摄像头时也不能一味地去追求高像素，需要做一个平衡。
另外，在低照度情况下配合其他传感器以及在感知算法上做优化，是可以消除这些特定场景下的问题的。
总之，瑕不掩瑜，8MP 摄像头相比于100-200MP 摄像头在性能上一定是更优的。
除了技术本身，选择 8MP 摄像头还有一个性价比上的考量。
目前市面上在前视摄像头方面大多采用三目或者双目的方案（比如特斯拉），各个镜头各司其职，各管一摊。其实这依靠单颗 8MP 就完全可以搞定，而且整个视野范围在远距离状态下还更广，所以性价比更高。
8MP 摄像头如此好用，也要有能力用好它，发挥出它本身的优势。
我们认为 8MP 摄像头上车条件成熟的第二个原因就是车企和供应商已经做好了「技术储备」。
在自动驾驶领域，硬件的军备竞赛已经持续了很长一段时间，8MP 摄像头扎堆上车也算是军备竞赛的表现。而要用好 8MP 摄像头，则需要从硬件和软件两个方面着手。
首先，因为 8MP 摄像头产生的视觉数据会更加丰富，这就带来了更大的数据处理难度，特别是对计算资源的需求更高。
目前芯片算力已经足够大，而且处理的效率也更强，类似英伟达、地平线这样的新老自动驾驶芯片公司让行业在应用 8MP 摄像头数据时不会存在太大问题。
其次，在算法层面，视觉感知系统也要和 8MP 摄像头紧密配合起来，这样才能压榨出这颗摄像头的极致性能，让它物有所值、物尽其用。
目前很多新兴车企以及供应商都在构建自研团队，强化在视觉感知层面的算法能力，特别是针对8MP 摄像头做了很多匹配开发。
总体来看，市场有需求，技术储备也跟得上，8MP 摄像头上车大势所趋，车企也在期待有一套成本适中、技术能力适配的基于 8MP 摄像头的智能驾驶方案能为己所用。
从目前已官宣要采用 8MP 摄像头的车企来看，他们中大多是采用了多个 8MP 的摄像头的方案，成本肯定会相应增加，另一方面，这些车企大多是自研算法（比如蔚理鹏），基本不会开放给其他车企使用。
所以多数车企必然会走绑定供应商这条路，比如吉利和 Mobileye 就是这样一对组合。
在供应商方案中，Mobileye 是典型的「黑盒子」方案，硬件和算法高度绑定，而且生态比较封闭，车企没有太大自主权，其在极氪 001 上部署 SuperVison 方案，使用了 7 颗 8MP 摄像头，这是高端车型才能用得起的配置，所以这并非最优解。
大疆车载推出的方案要比 Mobileye 的性价比更高，仅用了 2 颗 8MP 摄像头，实现的效果目前来看还不错，但这依然没有在性价比上做到极致。
所以，更好的选择是什么？
目前，地平线推出的基于单个 8MP 摄像头的前视智能驾驶解决方案 Matrix Mono 3（下称 Mono 3）看上去是一个更值得选择的方案。
这里有一个关键点在于，作为自动驾驶芯片供应商，地平线在供应这套方案时，他们懂得如何最大限度发挥「8MP 摄像头+地平线芯片+针对性算法」的优势。
而且，就方案的开放性以及本土开发的支持力度来看，地平线 Mono 3 也是个很好的选择。
为何这么说？我们具体来看看。
有必要先来了解一下地平线 Mono 3 是一套怎样的方案。
根据官方介绍：
Mono 3 是基于地平线⻋规级 AI 芯⽚征程 3（J3），⾯向 L2 及以上 ADAS 市场推出的单⽬前视感知⽅案。
Mono 3 可以在 30FPS 更低延迟表现下，有效感知包括⻋辆、⾏⼈、⻋道线、红绿灯、交通标识、可⾏驶区域以及周边场景，能够⾼效灵活地实现多类 AI 任务处理并对多类⽬标进⾏实时检测和精准识别。
通过适配 8MP 前视摄像头，Mono3 可实现更⼤范围及更⾼精度的视觉感知能⼒。当然，Mono 3 不仅能支持 8MP 摄像头，只是这两者配合起来使用，效果可以达到最佳，性价比也是最高的。
除了视觉感知能力，地平线 Mono 3 方案还⽀持⾼精度视觉定位功能，包括视觉匹配定位、多源融合定位。比如这套方案可配合⾼精地图通过重投影，补充⻋道线识别结果，实现⻋道级的定位精度。只要车企有这方面的需求，地平线都可以配合来做。
基本上，Mono 3 方案有两个核心：一个是地平线自研的 J3 芯片；一个是配合 8MP 摄像头，二者紧密结合，再配合上地平线的感知算法，便形成了诸多技术优势。
这些优势主要体现在三个方面：
Mono 3 方案用的 8MP 摄像头，有更远的检测距离，而且图像信号处理能力也有所提升。所以能支持 250 ⽶距离⻋辆检测（含 3D）、150 ⽶远⻋道线与道路边沿检测、100 ⽶⻓距离⾏⼈&两轮⻋检测（含 3D）以及 100 ⽶交通标识与交通红绿灯检测。看得更远更清楚，系统做出反应的时间就更长。
在视场角方面，8MP 摄像头也为 Mono 3 带来了更好的性能，可达到 120 度，横向感知的范围更广，针对相邻两个车道的车辆检测非常有效，视野盲区也更少。即使在有遮挡的情况下，Mono3 依旧可以更早检测 Cut-in 车辆。此外，Mono 3 的车道线检测能力大幅提升，可以灵活应对车道数量和结构的变化，特别是应对大曲率弯道，有更好的感知表现。
Mono 3 在感知能力上也更强了，不管是对动态还是静态的目标物，感知的类别更为丰富。而且，凭借 8MP 摄像头更清晰的成像效果，Mono3 能够支持锥桶、施工标志牌、三角警示牌、导流牌等多种特殊道路障碍物检测，还支持光线变化下进出隧道及隧道内车道线检测。这些特性都可以增加驾驶安全性。
当然，作为一家中国企业，在本土进行感知算法的开发，势必会比海外的对手更加懂得中国的路况和交通行为，特别是针对一些国内特有的⻋型（三轮⻋、异种⻋、⾃⾏⻋等）、⻋道线（⻥⻣线等）、交通标识的识别，会更加得心应手。
除了感知，Mono 3 这套方案还支持视觉高精度定位，它可以配合⾼精地图通过重投影，补充⻋道线识别结果，实现⻋道级的定位精度，这样的话系统在驾驶的时候整个操作会更加细腻，给车内乘坐者的感受更好，比如在一些大曲率的弯道里，系统的驾驶技巧会更加娴熟。
更离谱的是，Mono 3 方案还能支持⻋端视觉建图，⽀持⻋端对场景进⾏实时建模，输出重建的局部三维语义地图，为客户提供云端地图聚合服务参考设计，而且还能对道路的事故区、施工区等特殊区域进行信息采集和上报，以此来优化导航服务。
因为 Mono 3 在感知能力和定位能力方面表现不俗，所以再结合上若干毫米波雷达的信息输入，这套系统可以轻松实现导航辅助驾驶这样的功能。
比如地平线双 J3 支持的 2021 款理想 ONE 也是由一颗 8MP 摄像头负责前视，依靠它所实现的导航辅助驾驶功能表现也是可圈可点的。
Mono 3 能拥有这么多优势，也离不开地平线在视觉感知算法领域的积累以及一直坚持的软件和硬件协同优化（自研芯片+自研算法）的策略。
地平线这些年针对很多特殊目标物以及挑战性的场景进行了针对性的感知算法训练：
比如地平线研发了单目深度估计技术，通过分析前后帧局部区域像素的视差变化，来判断前方是否有障碍物，进而进行合理的避让或刹车动作。大家知道白色/异形/超限载货车辆的检测、侧翻车辆的检测一直是行业老大难问题，地平线通过应用单目深度估计技术，感知效果会优于竞品。
此外，大家知道单目摄像头测距的难度更高，地平线研发的基于 Real 3D 与 Freespace 的测距方案，有效解决了横穿车辆（比如超长挂车）测距，减少因目标漏检带来的安全性问题。
2021 年 CVPR 上，Waymo 开放数据集挑战赛的最终结果揭晓，地平线团队获得了实时 3D 检测项目的第一名，这也从某种程度上反映了地平线在感知算法领域的长足积累。
算法之外，因为地平线自研芯片，他们可以结合芯片的特性设计出多任务网络架构，以此来提供更为丰富和准确的感知输出。而且芯片本身也有出色的图像接入和处理能力，他们知道怎么把自家芯片的能力发挥到极致。
光是技术方案好，并不意味着一定能被车企选为供应商，还有一个很重要的因素是有能力帮助车企在具体的车型产品上实现量产。有的时候供应商队友选得不好，整个车型的后续表现都会拉胯；而选择靠谱的供应商，则有可能一起打造出爆款产品。
地平线在量产方面已经积累了长足的经验，芯片出货达百万片，同时支持了理想 ONE、长安 Uni 系列这样的爆款车型，在前装量产方面的交付能力是值得信任的。
据悉，某国际 Tier 1 已经基于 Mono 3 方案打造出了 8MP 前视一体机，这个一体机可以帮助车企在短时间内以很低成本实现智能驾驶功能的上车。
而且，Mono 3 方案的首个量产车型即将落地，该方案还斩获了多家车企 10 余款车型定点，其量产前景是值得期待的。
地平线 Mono 3 方案所耕耘的 L2 及以上 ADAS 市场，是一个未来五年符合增长率超 37% 的市场，整个市场的车型产品总量以及产值规模都非常庞大。
几乎所有传统和新兴车企都在积极推动相关智能驾驶功能的上车，以此来获得消费者的青睐，未来没有相应功能的车辆将会被淘汰，消失在历史的洪流里。
在智能汽车发展后的一段时间里，辅助驾驶都是高端车型的「标配」功能，核心在于一套系统的成本能不能覆盖到中端车型，既然不是所有车企都有能力建立起豪华的自研团队，那么选择一个靠谱的供应商便是必经之路。
目前看来，地平线 Mono 3 方案凭借着「国产芯片 + 8MP 摄像头 + 自研算法」，拥有足够优秀的感知能力，同时地平线也有不俗的量产交付能力，正好诠释了「靠谱」二字。一个好用的基于 8MP 摄像头的单目前视智能驾驶方案已经成型，它蓄势待发，将推动实用的智能驾驶功能搭载上更多车型，而不只是高端车上才有的奢侈配置。
相比于技术上的优势之外，Mono 3 更深的作用是推动了辅助驾驶的普及化。