隨著AI大模型的蓬勃發展，諸如DeepSeek等前沿技術正逐步將人工智能的便捷帶入公眾視野，其中自動駕駛技術更是激發了人們對未來出行方式的無限遐想。從理想中的全自動駕駛車輛，到市場上已可購買的NOA、NGP、Autopilot等輔助駕駛系統，乃至基礎的自適應巡航控制（ACC）系統，它們的核心均在于模擬人類駕駛行為，通過對外界環境的感知與分析，做出駕駛決策。
正如人類駕駛員依賴視覺信息駕駛，視覺感知在智能駕駛輔助系統中同樣扮演著至關重要的角色。通過車載攝像頭、傳感器等設備收集周圍環境數據，結合計算機視覺與AI算法，車輛能夠“洞察”路況、識別障礙物乃至預判行人動向，顯著提升駕駛的安全性和效率。這一過程中，深度學習技術被廣泛應用于圖像特征提取與分類。
然而，視覺感知面臨的一大挑戰在于處理“長尾場景”——即那些雖然概率低但風險高的突發情況，如惡劣天氣或臨時道路施工。傳統深度學習模型因缺乏足夠的數據訓練，往往難以應對這些場景。雨霧天氣或強烈光線會降低攝像頭成像質量，因此通常需要結合毫米波雷達或紅外傳感器來提高系統的冗余性和可靠性。盡管有人如Elon Musk堅信僅憑視覺感知即可實現全面自動駕駛，但多數解決方案仍傾向于多傳感器融合。
高質量的標注數據對于訓練視覺感知系統至關重要，但這一過程高度依賴人工，成本高昂。同時，實時處理大量圖像數據需要強大的計算能力支持，目前業界多采用輕量化模型與邊緣計算相結合的方式。為解決罕見場景導致的模型失效問題，還需通過人工社會仿真和在線優化提升模型的泛化能力。
針對自適應巡航控制系統（ACC）的視覺感知性能，業界長期缺乏統一的測評標準。為此，《智能網聯汽車輔助駕駛前向視覺感知性能要求及測評方法 第2部分：自適應巡航控制系統》（T/CSAE 266.2-2024）標準的出臺填補了這一空白。該標準基于ACC功能的現有標準和車廠需求，明確了前向視覺感知的測評要求和方法，涵蓋了直道、彎道、目標切入/切出等主流測試場景，為提升系統可靠性和安全性提供了指導。同時，該標準還促進了視覺傳感器技術的研發與產業化落地。
