为什么智驾摄像头不能只追求更高分辨率？

现阶段，智驾摄像头的分辨率可以说是越做越高。

一颗摄像头从几百万像素做到上千万像素，画面一定会更细，但对智驾来说，更清楚并不等于可以获得了更多有用信息。

2023年，索尼半导体解决方案发布了车载图像传感器IMX735，拥有约1742万有效像素，强调高分辨率对远距离目标捕捉的作用。

2025年，索尼半导体解决方案发布了另一款车载图像传感器IMX828，有效像素约834万。但该款产品将设计重心从极限分辨率转向综合感知性能，同时提升了HDR（高动态范围）、低照度表现和运动模糊抑制能力，动态范围最高达到150 dB。

为什么2025年的像素反而更低了，智驾摄像头追求的到底是什么？

01、像素增加真正解决了什么？

摄像头分辨率提高，带来最大的变化就是单位视场内能够采集更多像素。

对于远处目标来说，这一点非常重要。

假设同一个摄像头视场和镜头不变，一辆远处的车辆在低分辨率图像中可能只占很少的像素，高分辨率传感器能够让这个目标在图像中占据更多像素，从而保留更多轮廓、车灯、道路标志等细节。但这里有一个前提，那就是这些新增像素必须包含有效信息。

如果镜头、传感器感光能力和成像环境没有同步改善，仅仅提高图像的空间采样密度，智驾模型得到的也不会等比例增加有效信息。

尤其是在远距离目标上，最终能否看清一个目标，不只取决于像素数量，还取决于镜头视场角、焦距、传感器尺寸、像素尺寸、曝光条件和信噪比。

换句话说，分辨率解决的是能把空间采样得多细，却不能单独解决这些采样是否足够干净、稳定。

但也不能一味地去追求更高的分辨率，像素越多，数据吞吐量和后端算力负担越大；在算力受限的系统中，这可能因处理不及而增加延迟，进而影响感知的实时性和稳定性。

也就是说，分辨率低固然看不清远处目标，但分辨率堆得太高，同样会带来单像素感光能力下降和算力负担加重的问题。

这也是为什么现在的车载图像传感器并不是单纯追求像素数量，而是在分辨率之外同时提升动态范围、低照度能力和高速成像能力。

真实道路环境的光照变化非常复杂。

车辆可能刚从地下车库驶出，也可能在正午逆光环境下行驶，或者进入隧道后马上面对明暗剧烈变化的场景。

此时，即使摄像头拥有很高的分辨率，如果高亮区域已经过曝、暗部已经丢失细节，增加像素也无法把已经丢失的信息重新找回来。

这就是高动态范围真正想解决的问题，即让摄像头在同一场景中同时保留高亮和暗部的信息。

例如在隧道出口，阳光区域非常亮，而隧道内部仍然较暗。如果曝光主要照顾亮部，暗处容易变成一片黑；如果照顾暗部，出口附近又可能出现严重过曝。

车载HDR要做的就是扩大传感器能够同时记录明暗信息的范围。

索尼公开的车载HDR技术就是通过不同特性的像素或不同曝光方式获取更宽的动态范围，用于减少逆光、隧道出入口等场景中的过曝和欠曝。低照度也是类似的问题。

夜间道路上，一个行人可能只反射很少的光线。

如果传感器本身的感光能力不足，即使把图像输出分辨率从400万提高到800万，暗部依然可能充满噪声。

对于智驾而言，这些噪声甚至可能遮蔽目标边缘，让模型难以判断目标究竟是什么。

所以，高分辨率是在增加空间信息，HDR和低照度能力是在提高这些信息的有效性。

两者解决的不是同一个问题。

智驾摄像头一般都是在车辆运动时工作。

汽车以较高速度行驶时，摄像头需要连续获取道路画面。如果曝光时间较长，车辆和目标在曝光期间发生位移，就可能产生运动模糊。

此时原本应该清晰的行人、车辆边缘或者道路标志，会在图像中变得模糊。

这意味着，智驾需要的并不是一张静态的高分辨率照片，而是连续、稳定、能够用于计算机视觉识别的图像序列。

这也是车载图像传感器开始同时关注高速读取、HDR和运动伪影的重要原因。

这里还有一个容易被忽略的问题，那就是HDR并不是简单地越高越好。

不同曝光信息进行合成时，如果画面中的物体正在快速运动，不同曝光之间存在时间差，就可能产生运动伪影。因此，车载HDR需要在动态范围、低照度、运动表现和读取速度之间进行平衡。

这也是为什么现在讨论一颗智驾摄像头，单看多少万像素已经不够了。

真正决定它能给智驾模型多少有效信息的，是分辨率、光学系统、感光能力、动态范围、曝光与读取速度共同形成的成像质量。

从这个角度看，摄像头从高像素向更高像素发展并没有错。远距离目标、道路标志和小目标的细节确实需要足够的空间分辨率。

但如果新增的像素没有同时获得足够的光照信息，没有解决逆光、夜间噪声和运动模糊，那么增加的更多只是数据量，而不一定是智驾真正需要的视觉信息。

所以，智驾摄像头真正追求的并不是一张放大以后更清楚的照片，而是在车辆高速运动、昼夜变化、逆光和复杂道路环境中，持续获得足够稳定、足够完整、能够被模型有效利用的视觉信息。

这也是为什么今天的车载摄像头竞争，已经不再只是多少像素的竞争。