伴隨著熱像儀的成本費慢慢降低，紅外熱像儀也將變成自動駕駛行業(yè)必不可少的一環(huán)。
汽車制造業(yè)的自動駕駛系統(tǒng)在各種各樣標準下“看到”行人并作出反應依然面臨著極大的挑戰(zhàn)，不論是在黑喑的鄉(xiāng)間的小路，還是在路面盤根錯節(jié)的城市，尤其是在濃霧或晴天眩光等極端天氣。在這種不普遍但真正存在的情景中，熱像儀卻可以對近遠處潛在性的風險開展最有效最迅速的識別分類，以協(xié)助車輛做出相對的反應。
針對可見光監(jiān)控攝像頭而言，在光源不夠、晚間安全駕駛、晴天眩光和極端天氣時進行分類具備挑戰(zhàn)。因為熱成像儀探測的電磁波波長壁可見光監(jiān)控攝像頭長，該技術(shù)性不會出現(xiàn)晚間或白天無法分辨潛在性路面風險的難題，就算是路面正前方兩百米外的車輛、非機動車、單車騎友、動物和別的物體也可以分辨清楚。
除此之外，熱像儀為可見光、激光雷達或雷達探測系統(tǒng)軟件出示數(shù)據(jù)冗余但單獨的數(shù)據(jù)信息。比如，來源于非機動車的雷達探測或激光雷達數(shù)據(jù)信號可被周邊的車輛數(shù)據(jù)信號和或雜亂的自然環(huán)境中的別的物體遮蓋。假如行人在二輛車輛中間走過或被樹枝部分擋住，則基本上不太可能探測來臨自行人的反射數(shù)據(jù)信號，反饋回來的數(shù)據(jù)信息只會讓車輛運作的智能控制系統(tǒng)分辨不清。比較之下，熱像儀則可以根據(jù)與周邊環(huán)境的比照，透過遮擋區(qū)域探測到人或動物的熱量。這類獨特的優(yōu)勢，加上深度學習歸類技術(shù)性，使人與動物可以從背景中分離出去，進而確保車輛正常行駛。
低光標準下的可見光監(jiān)控攝像頭也就是大家所談起的“近紅外”監(jiān)控攝像頭，也必須一些可見光才可以運作，而熱像儀不一樣，可在徹底沒光的標準下應用。一般 ，可見光監(jiān)控攝像頭必須要紅外線LED點亮正前方，大概等于車輛大燈的五十米的范疇，極大的限制了車輛避免安全事故需要的時間。
熱像儀的與眾不同工作能力能夠提升自動駕駛轎車的安全系數(shù)。熱像儀在自動駕駛行業(yè)的規(guī)模性運用已是思維定勢，使我們翹首以待這一天的來臨。
