从汽车智驾到电力作业：安全冗余的设计哲学
自动驾驶技术作为汽车智能化转型的重要方向，已成为全球科技企业和车企竞逐的焦点。伴随深度学习算法突破、算力提升与硬件成本下降，纯视觉方案日益成为主流。但近期接连发生的智驾事故，再次引发业界对传感器配置方案及视觉算法可靠性的探讨。
智能驾驶的感知系统如同车辆的“眼睛”，需在瞬息万变的道路环境中实现毫秒精准感知，目前，业界智能驾驶应用普遍以激光雷达为核心的多传感器融合方案与纯视觉方案为主：
视觉识别 凭借高分辨率、色彩感知和语义理解能力，擅长捕捉纹理、形状、动态目标等细节，凭借AI算法理解“前方是塑料袋还是流浪猫”，其算法驱动的技术特性、低成本、高效率的硬件架构以及快速迭代的潜力，为行业带来从感知到决策的全面变革。但其依赖于算法对场景的高效感知与理解，也对算力和数据提出了较高要求，同时在雨雪、雾霾以及夜间或逆光环境中，摄像头捕获信息的质量受影响，会导致感知盲区或误检。此外，摄像头捕获的图像本质上是二维信息，需要通过算法推断深度数据，在远距离目标的深度感知上存在较大误差。
激光雷达 主动发射激光光束，通过回波时间绘制出周围环境的三维点云图，在测距精度、空间建模和弱光环境适应性上表现优异。但激光雷达点云密度与设备性能强相关，性能不足会导致点云数据稀疏，同时因点云缺乏颜色、纹理等信息，难以独立完成目标分类识别，而高精度设备则面临成本较高，大规模部署存在门槛的难题。
单一技术的安全威胁在于：安全冗余能力的不足，视觉可能“看不见”，激光雷达可能“看不懂”。在真实场景中，一场大雾足以让视觉系统失效，一个反光物体可能让激光雷达误判，任何单一传感器的“脆弱性”都可能成为系统性风险的导火索。
在电力、交通等涉及人身安全和关键基础设施的领域，没有谁能单枪匹马守牢防线，就像医生诊断疾病既要看X光片又要查血常规，想要突破复杂环境干扰、实现精准监测，解题思路藏在“不把鸡蛋放在一个篮子里”的朴素真理中——利用视觉与激光雷达协同：激光雷达以点云构建空间骨骼，无论是障碍物的绝对距离、道路边界的几何形态，还是物体的运动轨迹，都能以厘米级精度实时标定；高清摄像头打造“视觉皮层”，识别交通灯颜色、解读路牌文字、判断行人姿态，两者交叉验证形成立体感知网络。
申威睿思推出的近电作业实时测距管控装置，集高精度三维激光雷达扫描、智能视频监控与分析、边缘计算及多通道物联感知等技术于一体，锁定跟踪作业车辆和人员，实时监测吊臂、吊卸物、现场人员等距离带电区域的动态距离，数据实时上传云平台，监控人员可远程查看现场情况，完成及时告警，实现作业现场的全方位、无死角安全管控，确保现场人员和设备的安全。
具备空间边界定位、目标识别跟踪能力，锁定并跟踪作业车辆和人员，实时监测吊臂、吊卸物或现场人员距离带电区域的动态距离，百米内任意两点距离误差≤10cm，不受光线影响，可应用于夜间检修作业的安全管控；
基于目标检测和像素级语义分割模型，识别所有作业目标和带电体，分割作业目标与带电体边界，判断是否进入危险区域并提示告警。
实地测试应用
与其它单一技术产品对比：近电作业实时测距管控装置通过多种感知技术的互补与交叉验证，实现对电力作业的全方位保护，降低安全风险。
单一技术产品弊端
RTK定位技术周界报警：无法实现显示和播报吊臂到四周安全管控边界的实时动态距离，系统部署复杂，误差约50cm；
UWB空间定位技术：误差较大约1m，造价高，系统建设复杂；
高压近电防触碰报警：无法实现吊臂到管控面的实时距离显示和播报，变电站场景误报较多；
布控球：图像识别，二维平面布控，误差较大；
双目视觉边缘智能计算：光线差或夜间场景无法使用，预警误差约50cm-200cm；
安全技术不是“单选题”，无论是智能驾驶还是电力安全，在复杂系统中，将安全防线建立在多维度数据交叉验证之上会更加稳妥。视觉“看得懂”、激光“测得准”、AI“算得快”，申威睿思以AI技术穿透风险迷雾，智能守护安全。