视觉感知还有多大的提升空间？特斯拉在不断给出自己的答案，同时其他一些供应商也在不断前进。
近日，视觉成像公司Light宣布针对汽车传感器解决方案，提供一种基于光学的感知平台，可以从图像数据计算距离和速度，能够看到10厘米到1000米以外的任何3D结构。
“为这些汽车及其传感器平台配备了近程和远程深度信息，当环境发生变化时，这些信息将用于主动做出决策，而不是被动做出决策。”Light公司首席产品官表示。一、软银投资，切入汽车市场
这项被称为Clarity的技术，可以让车辆看到更多信息，并在整个摄像头视场中生成的深度与图像细节无缝融合。
这为车辆提供了一种密集的、3D的环境视图——以每秒30帧的速度产生9500万个数据点，是目前其他感知系统的20倍。
这些能力的基础是高性能信号处理技术。这套系统不需要经过训练来识别道路上可能遇到的特定物体，从而获得三维结构。
该公司宣称，基于信号处理的对周围环境的全面了解，可以让系统更主动、稳健地运行，比仅依靠AI推断更安全、更平稳。
到目前为止，即使是市场上最好的感知系统也会忽略道路上的物体和特殊障碍物。这些系统需要通过不断收集边缘场景数据来进行训练迭代。
2013年，拉吉夫·拉瑞亚(Rajiv Laroia)和戴夫·格兰南(Dave Grannan)创立了Light公司，旨在颠覆微型相机市场。
公司首席执行官Dave Grannan 曾是诺基亚公司的高管和首席技术官Rajiv Laroia曾担任高通公司技术高级副总裁。
当时的目标是为移动设备制造商提供设计、电路和软件，使智能手机拍摄的图像质量可以与专业相机相媲美。
2019年，第一款使用Light技术的手机——Nokia 9 PureView问世。但遗憾的是，这款手机并没有热销。
“事实上，智能手机的销量开始萎缩，从质量和功能的差异化转向了价格竞争。”Light公司负责人表示。
同时，事实证明，光学技术的最佳应用可能不是拍出更好的照片，而是帮助汽车“看”得更清楚。
而就在2018年，软银远景基金参与了该公司的D轮融资（总额1.21亿美元）。在孙正义看来，这种技术可能会在自动驾驶市场上挑战激光雷达。
当时，汽车并不在Light公司希望拓展的垂直细分市场行列。“理论上是可以实现深度映射技术在汽车上的集成应用，但那时候考虑到振动和其他车辆在运动时遇到的挑战。”
这家公司随后花了大约3个月的时间进行测试验证，结果是：当摄像头距离物体足够远时，系统可以实现自动校准，算法也可以正常工作。
此后，该公司启动了汽车级方案的算法研发，并宣布退出消费级市场，将整个公司的重心转向自动驾驶领域。二、专用芯片+处理引擎
“与激光雷达200米左右的覆盖范围相比，我们可以覆盖1000米，甚至更远的范围。”Light公司负责人表示，相应的成本可能只需要几千美元，而不是几万美元。
此前，这套系统的原型搭载在FPGA计算平台上，并测试了包括不同数量、不同焦距的相机。按照计划，该公司将在2021年初将计算平台迁移至ASIC。
除了未来的自动驾驶，该公司的技术还可以补充目前已经量产的自动辅助驾驶系统。比如，远距离探测能力可以让AEB功能在遇到障碍物时有更多的时间来减速。
此外，该系统的摄像头可以跟踪汽车前方的路面，这可以让装有主动悬架系统的车辆进行更精细的调整，以提高稳定性。
同时，考虑到不同传感器存在的优缺点（无法克服的理论缺陷），Light公司的视觉感知还可以与现有的激光雷达、毫米波雷达进行数据融合。
这家公司的独门绝技是Lux电容相机控制芯片和用于多图像处理的Polar Fusion引擎。
其中，基于14nm工艺开发的专用芯片组，可以控制和传输最多6个摄像头的图像数据（同时，芯片还可以实现极联）。
同时，Polar Fusion引擎可以处理多孔径图像融合，支持合并多达50张照片，生成超过1000层的深度地图。
不过，任何新的技术，都会经历质疑期。
此前，该公司推出的产品，在低光性能、传输速率以及分辨率参差不齐等问题上问题不少。然而，该公司承诺这些（软件导致）问题是可以解决的。
