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官方商城智能網(wǎng)聯(lián)化
燈光控制模塊將作為整車網(wǎng)絡(luò)的一個節(jié)點(diǎn)，不再是孤立的燈具電子模塊，通過與整車總線互聯(lián)互通，大燈就有了自己的“思維”——只照亮該照亮的地方，燈具電子網(wǎng)聯(lián)化控制會成為一個發(fā)展趨勢。
實時自適應(yīng)照明，是智能燈光發(fā)展的一個階段，也是車用網(wǎng)聯(lián)化的一個成功應(yīng)用。從照明來講，100像素以下的ADB足以實現(xiàn)車燈照明，每個像素均由單獨(dú)LED芯片精確控制0％－100％的光強(qiáng)，對不同交通情況、天氣狀況、道路路況、自身車況所需要的配光分布做出調(diào)整。當(dāng)有其他車輛進(jìn)入車燈的光分布區(qū)域時，模塊會有選擇性地動態(tài)掩蔽對方車輛所在區(qū)域以防止眩目。
數(shù)字高分辨光處理技術(shù)，能提供萬級以上，甚至百萬級像素，能清晰投影復(fù)雜的、帶有曲線的圖形，確保光順的截止線拐點(diǎn)，實現(xiàn)沒有鋸齒的截止線。DLP把光用到極致，在進(jìn)行來車會車遮蔽的時候，確定需要遮蔽的區(qū)域以及滿足要求的最小遮蔽窗口，減少照明范圍的損失，適應(yīng)未來有人／無人駕駛共同存在的環(huán)境。
在實現(xiàn)照明功能的同時，通過與攝像頭、導(dǎo)航以及雷達(dá)技術(shù)的融合，以投影的方式實現(xiàn)信息的傳遞，增強(qiáng)車與人之間的互動、汽車與其他道路使用者的溝通。為后續(xù)智能駕駛提供更加安全和便捷的夜間行駛“光服務(wù)”，增強(qiáng)多種場景的安全駕駛體驗。
信息交互化
交互設(shè)計致力于為特定的汽車應(yīng)用場景設(shè)計最優(yōu)的解決方案。根據(jù)各個駕駛階段的有用信息，做出合理決策和操作，通過影像、圖形、聲音等手段，在友好的交互界面上體現(xiàn)信息將會是信息交互化發(fā)展的必然趨勢。以DLP為例，除了照亮該照亮的地方（高精度ADB遮蔽），甚至通過燈光給司機(jī)打信號，比如，交互信號有： 導(dǎo)航信息路面投射，限速提示，行人互動信息提示，行人位置跟蹤提示，行駛意圖信號投影，預(yù)測行駛區(qū)域提示等。信息交互化作為智能駕駛技術(shù)，將有效提高汽車駕乘的安全性，通過制造不同場景的交互方案，將用戶的產(chǎn)品體驗做到極致。
用戶界面?zhèn)€性化
用戶界面是信息交互的表現(xiàn)途徑，是讓產(chǎn)品好用且使人愉悅的技術(shù)。用戶界面設(shè)計時，既要了解用戶在同產(chǎn)品交互時彼此的行為，又要了解用戶和他們的期望，用戶界面必須具有易用性和良好的用戶體驗性。在不影響安全、不違背法規(guī)的前提下，將來會有越來越多車型，開放用戶界面的部分設(shè)置功能，將個性化配置權(quán)限釋放給用戶，用戶通過本地或OTA方式更新個性化的配置。比如，交互信息的觸發(fā)使能、觸發(fā)條件、信息內(nèi)容，個性化出行、音樂、智能停車、 電臺推薦等。
技術(shù)需求
作為汽車照明的技術(shù)領(lǐng)先者，華域視覺擁有清晰的戰(zhàn)略方向，建立了智能化模塊的開發(fā)能力和體系，儲備了前沿技術(shù)，可為客戶提供創(chuàng)新、先進(jìn)的產(chǎn)品及解決方案。
嵌入式系統(tǒng)研發(fā)能力
電子模塊開發(fā)離不開軟件，嵌入式系統(tǒng)開發(fā)的能力建設(shè)，是車用零件向電氣化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化進(jìn)化的必要條件。
軟件架構(gòu)需具備跨平臺性，實時性，圖形化，視覺識別，可擴(kuò)展性，安全性等。其對嵌入式系統(tǒng)的軟硬件架構(gòu)提出了標(biāo)準(zhǔn)化需求，通過拆分硬件和軟件，創(chuàng)造出一種全新的模塊化軟件體系，為客戶提供一個具有高度動態(tài)性和靈活性的平臺，使研發(fā)人員專注于算法、模型等應(yīng)用軟件的開發(fā)，利于需求確認(rèn)、仿真分析、快速原型、HIL驗證，利于迭代改進(jìn)，利于最終方案的快速凍結(jié)。
機(jī)器視覺算法研發(fā)能力
用深度學(xué)習(xí)為機(jī)器視覺賦能，解決人類視覺的一個痛點(diǎn)：在黑暗或惡劣的天氣條件下，人類具有有限的視力和反應(yīng)能力。
深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢主要是自學(xué)習(xí)特征。深度學(xué)習(xí)如果有足夠多的樣本用于訓(xùn)練，就能夠使系統(tǒng)的感知能力足夠高； 傳統(tǒng)的計算機(jī)視覺算法需要手工提取特征，很多時候還需專家知識、算法的魯棒性設(shè)計，非常困難，很難保證魯棒性，另外還需大量的調(diào)試、非常耗時。
深度學(xué)習(xí)一般包括四種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層：輸入層、卷積層、池化層、輸出層。隨著網(wǎng)絡(luò)層和節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，可以表達(dá)更細(xì)、更多的識別目標(biāo)特征，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層數(shù)越多，檢測精度越精確。
卷積層和池化層是深度學(xué)習(xí)的核心處理層。卷積層主要是用于負(fù)責(zé)物體特征的提取；池化層主要是負(fù)責(zé)采樣。
深度學(xué)習(xí)主要包括兩方面內(nèi)容：一個是訓(xùn)練，一個是檢測。訓(xùn)練一般主要是離線進(jìn)行，就是將采集到的樣本輸入到訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)中。訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行前向輸出，再利用標(biāo)定信息進(jìn)行反饋，最后輸出模型，這個模型再導(dǎo)入到檢測的網(wǎng)絡(luò)中，檢測網(wǎng)絡(luò)就可以對輸入的視頻和圖像進(jìn)行檢測和識別。
