現在的行車記錄儀市場競争是異常激烈，各個廠商也是使出渾身解數來展現自己差異化的設計，甚至是靠堆砌功能來提升賣點，

而ADAS智能駕駛輔助系統就是其中的一項

行車記錄儀的ADAS

它是應用攝像頭、傳感器、激光雷達或是毫米波雷達（行車記錄儀一般都沒有配備）和中央控制器來實現的一項AI功能；

在圖像算法識别軟件的輔助下，通過做大量的數據識别，提前對車身周圍的場景做預測，可以比駕駛員更快地做出物理反應，以減輕駕駛員的疲勞和提高行駛安全性；

車載ADAS

ADAS又分5個級别（L0/L1/L2/L3/L4）

行車記錄儀中提供的ADAS系統算是L0級别，比如識别交通标識、識别車道、識别前方車輛等等；像更高級别的ADAS應用已經非常廣泛了，10多萬的國産車也有配置L2級别，特斯拉、小鵬、華為都擁有自己L3級别（未商用）的駕駛輔助系統；

車輛上有哪些主流應用？

ACC自适應巡航（注意和定速巡航不一樣）

車道偏離預警（和車道保持不一樣，車道保持會自動修正方向盤）

自動泊車

并線輔助

碰撞預警/主動緊急刹車

這隻是列舉了部分用戶關注度比較高的，還有自适應遠光燈、疲勞監測、車道保持等等；

某車型的ADAS駕駛輔助系統

ADAS智能駕駛輔助系統作為預警系統，

首先一點就是必須看得遠

要在我們肉眼還沒有識别到風險之前就能預警，像專業的ADAS系統至少要能識别到100米以上的距離，傳統的攝像頭肯定看不了那麼遠，必須靠各種雷達輔助，同時ADAS的攝像頭廣角還不能太大，控制在60°以内以便更好地聚焦，看得更遠；

而行車記錄儀為了覆蓋多車道，攝像頭的廣角又必須廣（控制在140°左右），廣角越大，看的距離就會受到限制；

第二點對清晰度要求比較高，這個倒是和行車記錄儀要求一樣

清晰度越高，識别物體的能力越強，但同時對主控芯片的運算要求也更高；

以前行車記錄儀的主控芯片大部分的工作就是錄像處理（修正）和壓縮保存，

現在ADAS系統就需要對圖像進行AI識别，這個工作量會比行車記錄要大很多，所以對整個系統方案也提出了更高的要求，

配置過低或是系統負荷太大都會導緻記錄儀誤報或是亂報；

第三點車載ADAS和車輛中控系統是融為一體的

車載ADAS系統一般配備各種傳感器、雷達、攝像頭和圖像算法軟件，同時和整個車載系統是融為一體的；

而行車記錄儀的ADAS系統隻有攝像頭再輔以圖像算法識别軟件，和車載系統互不相幹；

ADAS輔助系統

現在很多行車記錄儀都帶有ADAS駕駛輔助，我相信很多車主都不一定覺得這個系統好用，甚至會覺得是雞肋，中看不中用；

這其中很大的原因就是因為行車記錄儀中的ADAS系統經常會報錯或是亂報；

要想提高ADAS系統的體驗效果，有兩個關鍵點

①、攝像頭

高清攝像頭、廣角還不能太大，最好的方案就是和手機一樣，配置2個或以上的攝像頭，廣角、長焦、景深；

②、圖像算法識别軟件

這個是目前看來最有提升空間的地方了，AI識别算法和圖像數據庫的豐富程度都是廠家可以提升功力的方向；

所以如果有自帶ADAS功能的行車記錄儀，就需要時常通過更新固件來提升體驗；

現實的情況是，目前ADAS隻是行車記錄儀的附加功能，而且用戶購買行車記錄儀的參考點也不一定就是沖着你的ADAS系統來的，

所以在這方面廠家也不會花太多精力去整，畢竟要想提供ADAS的靈敏度，就必須要在硬件和軟件算法上下功夫，但是這樣勢必又增加了産品的成本；

ADAS

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