昱感微“多维像素”技术重构汽车感知体系，赋能OEM厂商实现高效开发与降本增效
在智能驾驶领域，多传感器融合是实现高精度环境感知的关键环节。传统方法通常依赖后端域控制器进行多模态数据融合，存在算法复杂、开发周期长和系统性能受限等问题。昱感微推出的“多维像素”融合感知方案，则将这一挑战前移至硬件层，通过模组内部的专用芯片，实现摄像头、雷达与红外传感器的数据同步与精准融合，从而为汽车OEM厂商提供一种全新的价值路径。
该方案采用超级摄像头模组设计，可在模组前端实时完成多模态目标与环境感知的“时空对齐”处理。通过将不同传感器的感知信息以图像像素为单位进行融合，最终输出的“多维像素”数据结构包含了亮度、颜色、距离、相对速度、材质、温度等关键参数。每一个“多维像素”实际上是一个高维向量，其格式为：Pixel(x, y) = [亮度, 颜色, 距离, 速度, 材质, 温度…]。
这种融合方式相当于在“视网膜”层面完成信息整合，而非在“大脑”端进行拼凑。通过在光电转换后的原始数据阶段，完成时钟同步、坐标统一和像素级绑定，昱感微实现了感知数据的“原生融合”。这一变革不仅提升了数据的一致性和可靠性，也为后续的感知算法与决策系统提供了统一、稠密的数据场。
“多维像素”：从融合技术到感知范式的跃迁
昱感微的融合感知方案并非简单堆叠传感器，而是一种颠覆性的“感知重构”。其核心在于将原本复杂且不确定的“多模态后融合算法问题”转化为硬件层面上可重复、标准化的数据读取流程，从而显著降低开发难度并提升系统鲁棒性。
核心价值：为OEM厂商带来“降维打击”式优势
| 价值维度 | 传统多模态融合的挑战 | “多维像素”方案的优势 |
开发效率 | “对齐地狱”：算法团队70%精力用于时空标定、数据同步与坐标转换，开发周期长、易出错。 | “开箱即用”：提供像素级对齐的标准化数据流，算法开发可直接聚焦于语义理解与决策，开发周期缩短50%以上。 |
系统性能 | “信息损失”：后融合拼接特征层，丢失原始物理信息（如多普勒速度），且存在融合置信度冲突。 | “物理真值”：每个像素自带精确多模态属性，为决策提供高置信度、可解释的底层依据，显著提升感知鲁棒性。 |
硬件成本 | “堆料竞赛”：为提升性能，需要增加传感器数量或使用更高规格器件，推高BOM成本。 | “效率革命”：单模组集成多种传感器能力，通过提升信息密度与质量，系统总成本大幅下降。数据传输成本降低60%以上，域控制器算力效率提升一个数量级。 |
架构升级 | “烟囱式架构”：各传感器管线独立，难以维护与升级，算力瓶颈集中于域控制器。 | “解耦与标准化”：将融合处理前移至模组内部，释放域控制器算力，使整车EE架构更简洁、易于OTA升级。 |
为了更直观展示“多维像素”处理效果，昱感微提供了多组实测视频。例如，126线固态激光雷达与可见光摄像头模组的融合演示，以及“6发8收”毫米波雷达与摄像头组合的数据处理过程。这些视频展示了“多维像素”如何通过“时空对齐”处理，将雷达点云信息精准映射至图像像素，从而在低算力条件下实现高效目标识别。
在目标识别视频中，采用YoLo V8算法后，毫米波雷达的干扰点云被高效滤除，而目标的距离和速度信息则被准确保留并实时检测。目标识别框内的距离（d := xx m）和相对速度（s := xx m/s）直接来源于点云数据，且无需额外复杂处理。这表明，“多维像素”融合方式可在不增加算力的前提下充分利用雷达数据。
昱感微的“多维像素”融合感知方案本质上是一种“感知原油”的精炼过程。相较于OEM厂商自行处理原始传感器数据，“多维像素”提供了结构清晰、可直接使用的融合数据，使开发流程更高效。
- 加速高阶功能落地：大幅降低城市NOA、代客泊车等功能的开发门槛与验证周期。
- 构建差异化体验：基于更丰富、可靠的感知数据，OEM厂商可开发更智能、更拟人的驾驶策略。
- 优化整车成本与架构：为更集中的EE架构转型铺平道路。
“多维像素”技术以摄像头图像为基准坐标，OEM厂商可继续沿用原有图像数据集，无需重新训练或构建新样本库。这不仅提高了研发资源的复用率，也使智能感知系统在原有基础上实现性能跃迁。
该方案代表了多模态融合技术从“后融合”到“前融合”再到“感知原生融合”的演进路径。它不仅是一项技术创新，更是推动智能汽车感知系统标准化、智能化升级的关键数据模型。未来，“多维像素”有望成为智能汽车感知系统的核心接口。
来源：昱感微电子