过人工智能来识别图像，这个想必谷歌的方案就简单的多了。

最关键是成本非常便宜，这也是特斯拉的智能驾驶方案，最后能干掉比他们早介入智能驾驶领域的谷歌的主要原因。

不过这个方案也有着自己明显的弱点，那就是摄像头的测距能力有限，另外就是受环境光照的影响非常大。

比如天气恶劣的大风天，阴天，暴雨天，冰雹天等等都会严重影响摄像头的成像能力。

从而影响到ECU对车辆外部环境的判断。

所以特斯拉在摄像头的感光芯片方面，以及成像识别的算法上可是砸了大钱，甚至还和世界上最大的显卡公司展开了长期的合作。

让该企业给他们专门设计了一套显卡……

而这也是其他车企，在搞智能驾驶的之后，被特斯拉拉开差距的地方。

因为别家公司，根本都找不到这么牛掰的传感器，和成像硬件。

而现在他们在星火科技看到的这套毫米波雷达集成摄像头传感器，这简直就是特斯拉那套硬件的进阶版啊！

一行人在观看了机器人工作的情况之后，很快就被星火公司的CTO，胡总给请进了会议室。

然后何小君站起了身，先给星火和王总方面牵了线，双方的最高领导算是正式认识了一番。

然后王总就直奔正题，请求星火公司对他们这套毫米波雷达集成摄像头传感器，进行介绍。

星火科技的CTO，胡总亲自给老王他们做了讲解。

原来这套传感器的成像原理，就是在摄像头里，又集成了一套毫米波雷达设备。

这样做，不但大大提升了摄像头测距的难题，也大大提高了摄像头成像的精度。

因为毫米波雷达具有测距远，穿透力强的特性，虽然比激光雷达还是略有不如，但却可以大大辅助提高摄像头成像的精度。

而他们后台方面，还有一套算法，可以根据毫米波雷达的探测到的障碍物，在根据摄像头拍摄的物品画面，在后台提供过计算，还原物体特性。

比如在一百五十米开外，摄像头已经很难看清远处行驶的物体到底是什么了，只能看到是一个移动的黑点。

而毫米波雷达的接受系统，却可以根据毫米波雷达的反馈数据，判断哪个黑点到底是一个活动的车辆，还是人。

他们甚至可以测出哪个物体的质量，这就要求毫米波雷达的精度非常高，而且后台算法非常牛掰，精确才能做到了。

但人家就是实打实的做到了。

如果不是亲眼看见了，他们厂区里，那些机器人做的搬运表演动作，老王感觉自己就是被打死，都不会相信的。

毕竟他可是长期住在H国号称科技最发达的鹏城的，可是在那座号称创新能力最强的城市里，他都没有听说有任何一家企业搞出这样一套硬件来。

更何况这还是滨城的一家企业呢？

不过这下也算是印证了此前于总和他说过的猜测，于总说过这家企业很有可能也和第九实验室背后的那个科研团队有着千丝万缕的联系。

现在看来，应该没错了，否则以国内科研团队的水平，是肯定搞不出这么牛掰的设备的。

再三确认了这套系统的能力之后，老王当场就拍板要BYD和星火科技，展开合作……！