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韩国KAIST开发光可调谐偏振传感器，自动驾驶“积水识别”难题迎来新解
智驾前沿
2026-06-13 09:48
韩国科学技术院（KAIST）Joonki Suh教授团队在《Nature Sensors》发表一项突破性成果——自重构偏振传感器阵列技术。该技术直指当前自动驾驶感知系统的一项核心痛点：传统视觉传感器仅能检测光强，无法有效区分积水路面与沥青等“边缘长尾路况”，这往往是L4级智驾系统在城市雨天场景中频繁触发安全降级的原因之一。
该传感器采用外延原子层沉积工艺，将碲（Te）与二硫化铼（ReS₂）进行精准异质堆叠。其核心创新在于界面电子俘获效应催生的“双极光响应”机制——传感器不依赖外加电信号，单纯依靠光强及波长即可实现偏振信息调控，这种设计大幅降低了系统复杂度。
在功能层面，该传感器具备“感算一体”特性，将感知与初步计算能力集成于传感端。在运动物体识别实验中，准确率超过95%，证明其在复杂光照与材质干扰下仍能保持高可靠性的目标辨识能力。
从行业技术路线来看，当前主流智驾方案多依赖“可见光摄像头+激光雷达+毫米波雷达”的多模态融合来应对恶劣天气与异常路况。偏振信息的引入补充了传统方案在材质辨识维度的缺失，Ouster此前推出的REV8原生色彩激光雷达同样试图从硬件层面丰富感知维度。
KAIST团队的这项技术若实现车规级量产，有望与现有BEV+Transformer感知架构形成互补，在特征层提供额外的偏振信道数据，帮助模型更早区分“安全路面”与“潜在危险区域”。不过从实验室成果到前装上车，还需攻克车规级封装、成本控制以及与现有传感器融合架构的适配等工程化难题。
该成果从仿生学路线另辟蹊径，用物理层面的感知增强替代部分算法补偿，为自动驾驶“夜盲与雾盲”之外的另一传统硬伤——雨天积水误判——提供了新的解题思路。
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卓陆
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