在高速上开过车的老司机都知道，当汽车行驶时速超过100公里/小时，需要与前车保持至少100米的距离，以确保当前方发生事故时，司机有足够的反应时间和刹车距离。如今，自动驾驶汽车有了更广的感知范围，能与前车保持更远的安全距离，同时也能对远方出现的障碍物进行识别，并及时做出反应。

今日，深圳元戎启行科技有限公司公布了自动驾驶感知效果视频。从视频中可以看出，元戎启行的解决方案精确地感知到了周围140米范围内的物体。让自动驾驶汽车能够获得远距离的路况信息，即使以120公里/小时的时速行驶，也能保证行车安全。

环境感知作为自动驾驶汽车的路径规划依据之一，是至关重要的一个部分。环境感知主要指对车辆周围的三类物体进行感知：路面、静态物体和动态物体。感知系统不仅能确定周边障碍物的位置、运动轨迹等信息，还会识别周围的路况信息（道路标记、交通标志）、天气状况等。好的感知系统能为自动驾驶的规划和控制提供准确的参考信息，使之做出正确的决策。

元戎启行的感知算法采用了端到端（End- to- End）全深度学习模型，在每个时刻可处理多帧连续信息，实现对车辆周围物体的检测、跟踪，以及对动态物体将采取的行为进行精准预测，形成对周围环境的完美感知。

该算法还可以适应复杂的天气和环境，即使在暴雨、黑夜，人流密集的道路中，也能准确地感知周围的交通参与者。

“暴雨的天气，对激光雷达会产生比较大的挑战。天空中不断落下的雨滴，以及雨滴打到车上、地面所溅起的水，都会形成激光雷达点云数据的噪声点，影响感知系统的数据采集和判断。但我们通过算法克服了这些障碍，即使在深圳的暴雨天气下，也能够很好地识别车辆周围的物体，保证自动驾驶的安全行驶。”元戎启行深度学习技术总监Tony Cho介绍说。

元戎启行的感知模块技术处于全球领先水平。2019年10月，在全球权威机器视觉算法KITTI排行榜上，元戎启行的ZoomNet算法在对自行车和汽车这两类目标检测的排行中，获得了全球第一和第六的成绩，超过了Apple，Uber ATG。

Tips：KITTI排行榜是各参赛算法在KITTI数据集上的运行表现排名。KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的适用于自动驾驶的计算机视觉算法评测数据集之一。KITTI 数据集涵盖城市、住宅区、道路、校园、行人等五大场景，采用更适合自动驾驶的BEV（Bird's Eye View，鸟瞰）视角评估方式，包含众多难度较大的无标识线道路，是检验L4自动驾驶感知算法的最重要的一个评估方式之一。

在算法的安全性和可靠性方面，专注于L4级自动驾驶全栈解决方案的元戎启行已经建立了一套数据闭环系统。通过自研的数据分析系统，分析测试中所采集的数据，进而对算法进行完善，经过模拟器验证后，再投入真实测试。如此循环，从而确保算法的安全和可靠。

元戎启行COO高爽表示：“元戎启行的愿景是构建最安全、最智能、最可靠的自动驾驶技术。我们希望通过自动驾驶技术，让更多的人能够安全、自由地出行。我们将坚持技术的打磨，让自动驾驶能够安全、快速地落地。”