summer 作为未来汽车技术发展的大趋势，自动驾驶显然已成为行业中不容忽视的热点之一。不过，自动驾驶商业化的全面落地却并非易事，还存在技术、成本、法规等方面的难点，也势必要经历一个逐步推进的过程。
不少业内人士认为，自动驾驶的商业化进程将从自动泊车(Auto Parking Assist，APA)以及自主代客泊车 (Auto Valet Parking，AVP)开始，这主要源于其在应用方面的优势。
车载摄像头供应商惠州市华阳数码特电子有限公司（以下简称ADAYO华阳数码特）相关资料显示，在自动泊车系统中，对地面上的停车线需要通过摄像头来识别定位等应用场景，以百万像素的180度全景摄像头为例，对7米远的地上目标，3个像素的误差，就有可能造成0.5米的误判，当摄像头装得越低，误差会越大（如上所示）。而由于误差的存在，自动泊车系统便很难做到“一把倒到位”，因此用户体验不佳。
01准确
ADAYO华阳数码特“煜眼”技术可达到在线操作的节拍速度，并将内参写入摄像头内的FLASH中，自动驾驶算法可以直接读取内参并在算法进行补偿，来精准地确定物像对应关系。
02快速
就一般实验室而言，通过自动算法去标定摄像头内参，可能需要15-30分钟，如果人工测算速度更慢。而ADAYO华阳数码特“煜眼”技术采用独特的中心点算法及其它参数优化算法，在不到20秒时间内，就可稳定、准确的测出摄像头内参。
03应用场景可拓展
对于自动泊车来说，ADAYO华阳数码特“煜眼”技术意义重大。而在前向ADAS领域，2个像素的误差会导致深度信息偏差超过十几米，因此保证摄像头的一致性也同样重要。由此不难推断，“煜眼”技术的应用其实并不局限于自动泊车领域，未来还可向更大范围的应用拓展。
盖世小结
ADAYO华阳数码特“煜眼”技术摄像头，实现了在线快速内参标定及保存，解决了摄像头行业公认的无法保证摄像头一致性的难题，降低了车用摄像头的生产工艺的难度和成本，也因此提升了用户体验，为自动驾驶商业化“添砖加瓦”。当然不可否认的是，自动驾驶商业化的落地需要政策、技术等多方面齐发力，而技术方面，也需要各个细分领域企业形成合力，共同推进。
