摩托车、电动自行车和其他两轮车终于获得了汽车多年来拥有的那种辅助功能：盲点警报、前方碰撞警告、车道偏离警告、后方接近警报等。
这一类别通常被称为骑行者的ARAS或ADAS（高级骑行者辅助系统/高级驾驶员辅助系统），它围绕一个简单的理念构建：摩托车始终在观察骑行者看不到的东西。
这些系统的核心是视觉。在摩托车前面放置一个智能摄像头，后面再放一个，添加一个小型车载处理器（“大脑”），你就可以持续监控交通、距离、接近的车辆、行人和危险情况。当某些情况看起来有风险时，系统会立即通过灯光、仪表盘上的符号、蜂鸣声或触觉信号警告骑行者。
这不是关于录制GoPro视频。这是关于给骑行者提供第二双眼睛，这双眼睛永远不会眨眼，永远不会低头，也永远不会错过盲点中的面包车。
骑行者辅助实际上做了什么
大多数现代两轮车安全系统基于摄像头和人工智能，旨在提供一系列高价值的警告：
1. 盲点检测
侧面和后方视野持续检查镜子无法帮助的车辆，经典的“盲点中的汽车”问题。当系统看到某物逐渐进入危险区域时，它可以在骑行者倾斜或变道之前警告他们。
2. 前方碰撞警告
前向摄像头观察前方并估计相对速度。如果前方车辆急刹车或间距缩小过快，它可以警告骑行者更早反应。
3. 跟车距离监测
这涉及到空间管理。系统测量前方车辆的距离，并在骑行者跟得太近时提醒他们。在高端平台上，这可以与自适应巡航或限速功能连接。
4. 车道/漂移警报
在大型摩托车和高速使用中，系统可以检测车道标记，并在摩托车无意中漂移出车道时发出警告。在较小的车辆上，类似的概念用于检测看起来不安全的一般横向移动或摇摆。
5. 后方威胁意识
许多骑自行车和摩托车的近距离危险并不是来自前方——而是来自后方。后视摄像头可以跟踪快速接近的车辆，标记激进的超车，并在汽车靠得太近时发出警告。
6. 脆弱道路用户检测
另一方面，系统不仅仅监视汽车。它还可以识别你路径上的行人和其他骑自行车的人，并在有人走出或横穿你的行驶路线时提醒你。
简单来说：系统不断回答“我会被撞吗？”这个问题，并在足够早的时候告诉骑行者以便采取措施。
不同的硬件方案（以及它们的重要性）
并不是每辆摩托车都需要一个庞大、昂贵的车载计算机。现在有多种架构可以将这些安全功能集成到两轮车上，每种架构针对不同的成本/复杂性水平。
让我们逐一了解主要的方案。
1. 智能传感器/一体化摄像头
这是新趋势。与其使用一个只向某个大型计算机发送视频的“傻”摄像头，不如让摄像头本身内置AI处理器。
这一类的一个好例子是索尼的IMX500。它不仅仅是一个图像传感器，而是一个图像传感器加上一个神经网络加速器，集成在同一个封装中。这意味着传感器可以直接在芯片上运行物体检测模型。它不需要将原始视频流传输到其他地方进行分析。它可以简单地说“左后方检测到汽车”或“前方12米处有行人。”
这对两轮车的重要性在于:
- 不需要 笨重的计算模块。
- 低 功耗，这对电动自行车和轻型电动车至关重要。
- 低 延迟：警报在像素捕获的地方生成。
- 低 带宽：它只发送检测结果，而不是流式传输视频。
这个模型非常适合轻量级安全附加设备：你可以将智能摄像头安装在车把或后架上，这样你就可以在没有完整ECU的情况下实现实时的情境感知。
换句话说：摄像头不再仅仅是一个摄像头。它已经是大脑。
2. 摄像头 + 外部ECU（“摄像头加大脑”模型）
这是摩托车世界已经熟悉的架构。
在这里，摄像头模块做摄像头最擅长的事情：在各种光照条件下捕获清晰的高动态范围（HDR）图像。然后，该图像通过高速链接（例如MIPI CSI-2或A-PHY）发送到一个小型车载计算机，一个专门用于骑行辅助的ECU。
该ECU运行AI：物体检测、车道跟踪、距离估算、盲点逻辑等。它还与车辆的其他部分连接。它可以：
- 通过CAN总线与自行车通信，
- 驱动警告灯或仪表盘图标，
- 结合来自多个摄像头（前 + 后 + 侧）的 视频流，
- 记录 近乎碰撞事件或“几乎发生的事故”以供后续分析。
这很重要的原因：
- 您 可以使用更强大的模型，因为您不再受限于单个传感器的 容量。
- 您 可以融合多个摄像头视图，而不仅仅是一个。
- 您 可以与车辆自身的系统和显示屏紧密集成。
在摄像头方面，这种设置通常使用先进的 汽车级传感器，例如索尼的新型高分辨率HDR传感器。这些 新型传感器旨在同时在非常明亮和非常黑暗的区域中看到细节，想象一下“阳光照在脸上和黑暗的隧道入口”，或“夜间湿滑的 沥青和您身后闪烁的LED大灯。”它们专为恶劣的 光照和快速运动而设计，这正是骑行者所经历的。
这种模型在摩托车和高端电动出行 平台中很常见，您可以在车身下方、尾部或主机中有更多空间放置小型ECU。
3. 完整的多摄像头安全集群
这是高级版本。
在这种设置中，您不仅仅有一个摄像头和一个大脑。您 有：
- 多个 坚固的摄像头（前、后，有时侧面），
- 一个 进行持续感知的中央计算单元，
- 以及 一个骑行者界面：一个仪表盘显示或集成的HMI，实时显示警报和 状态。
骑行者在仪表盘上获得视觉警报：盲区内的车辆、接近速度警告、前方行人等。系统还可以存储事件（用于证据、保险或骑行者培训），并支持软件更新，以便推出新的检测功能。
这就是技术开始感觉像高端汽车ADAS，但缩小到两轮的地方。
Camemake的定位
Camemake在这个生态系统的视觉层中运作：摄像头以及摄像头与“脑”之间的连接。
我们的重点是使这些视觉模块尽可能强大且易于集成到两轮平台中。
这在实践中是这样的：
高动态范围成像
两轮车面临严酷的光照：阳光眩光、隧道入口、夜间车灯、雨中反光路面涂料。Camemake摄像头模块围绕提供非常高动态范围的传感器构建，因此在这些条件下，您仍然可以获得可用的、结构化的图像，而不是模糊的白色污点或黑色斑块。这就是“也许那里有辆车”和“那里有辆车，距离你2米”的区别。
红外处理和过滤
街道照明、刹车灯、LED和阳光都会将红外线倾倒到镜头中。如果不加以管理，就会出现重影、误报和颜色失真。我们对此进行调优。我们可以根据使用案例（白天可见性与夜间辅助）提供IR切割或IR通过选项，并校准管道，以便模型获得干净的数据，而不是嘈杂的光晕。
紧凑、坚固的模块
在两轮车上，空间从来不是“可用的”，而是你创造的。我们的相机模块基于紧凑的 MIPI CSI-2 设计，配有非常小的镜头筒（M12/M8 风格，鱼眼，全景等），因此它们可以放置在外壳、镜子外壳，甚至照明组件中。它们具备抗振动能力和热稳定性，因此能够在骑行中生存，而不仅仅是在实验室工作台上。
低延迟计算路径
我们将视频直接传输到常见嵌入式平台上的 SoC ISP（图像信号处理器），如 NVIDIA Jetson、基于 Raspberry Pi 的计算、自定义板等。这意味着低延迟、低开销，以及对位于其上的神经网络的可预测行为。
准备好作为 ECU 或准备成为 ECU
您可以在经典的“相机 + ECU”架构中使用 Camemake 相机。相机连接到您的 IRAS ECU（智能骑行辅助 ECU），该 ECU 运行您的感知堆栈并与您的 CAN 总线和显示器进行通信。
或者您可以选择更轻便的方案：将我们的光学和调优与已经在芯片上集成 AI 加速器的智能视觉传感器配对（如 IMX500 类方案）。在这种情况下，相机基本上也是计算机。对于将安全功能集成到电动自行车或轻便滑板车中的 OEM 而言，这非常有吸引力：最小的布线、最小的外壳体积、最小的重量。
为 OEM 提供快速集成
我们不仅提供传感器板，还提供启动：驱动程序、调优、校准和参考机械选项。这使得 OEM 或集成商可以将视觉技术集成到产品中，而无需成为相机公司。您获得的是通往生产的路径，而不是科学实验。
接下来会发生什么
我们已经到了一个阶段，双轮车上的相机系统不仅仅是“有抱负的行车记录仪”。它们是主动安全设备。
一些重大变化正在同时发生:
- 摄像头 正在变得更智能。它不仅仅是发送视频，摄像头已经可以 说“盲区现在有车。”这是一种根本性的变化。
- 计算 正在变得更小。你不再需要一个巨大的汽车级盒子。 你可以通过一个传感器加上几TOPS的边缘计算来获得有意义的ARAS行为，而不是一个完整的GPU机架。
- 照明 不再是借口。高动态范围传感器和调校的红外处理 意味着系统可以在人的视线困难的情况下看到——隧道、 逆光交叉口、夜间的暴雨。
- 集成 正在成熟。我们正在从“把这个配件绑在你的把手上” 转变为“这就是自行车的一部分。”摄像头被直接设计进 头灯外壳、尾部、仪表盘和CAN连接的ECU中。
- 融合 正在到来。视觉将开始与雷达、惯性传感器，甚至可能 还有简单的激光雷达配对。自行车不仅意识到它所看到的， 还意识到它所感受到的和在拐角处所感知到的。
最终目标很简单：给骑行者提供现代汽车驾驶员 已经获得的那种早期预警智能，但要适应一个 尺寸、功率、成本和天气暴露都受到更严格限制的世界。
这就是为什么这个领域发展迅速。这就是我们 投资于视觉的原因。这就是为什么两轮安全终于赶上 四轮安全，不是通过复制汽车，而是通过为骑行者 构建专门设计的东西。