C-NCAP 2027版掀起"全天候大考"，睿创微纳以红外+4D成像雷达给出新解法

近日，中汽测评正式发布C-NCAP 2027版。

这被业内视为中国汽车安全评价体系自诞生二十年来一次意义深远的结构性升级。

当行业舆论还在计算“综合得分率预计下降约8%”这一数字对主机厂意味着什么时，一个更值得关注的技术信号已浮出水面：

（图片来源：中汽测评）

新规程将夜间雨雾AEB测试、对向眩光干扰、绿化带遮挡穿行等一系列复杂场景纳入评价体系。

这意味着，汽车感知系统面临的考核维度发生了显著变化——过去功能表现良好的方案，也需要重新审视其在更严苛条件下的适应能力。

这不是一道附加题，而是一张重新定义了命题方向的新考卷。

01一张新考卷：当AEB测评走进“条件严苛的一夜”

如果说C-NCAP 2024版及更早版本对AEB的考核偏向“标准工况”——清晰标线、良好照度、单一目标物、干燥路面——那么C-NCAP 2027版将测评视野投向了更接近中国真实道路交通环境的复杂条件。

新版规程在主动安全领域对AEB评价体系进行了系统性的升级。

其中，一批对标中国实际场景的测试项目受到行业高度关注：

（图片来源：中汽测评）

① 夜间雨雾环境下的二轮车AEB测试：

雨和雾气对传感器信号产生明显的散射衰减，二轮车目标体积较小，而夜间环境进一步限制了部分光学传感器的信噪比。这是全球安全评价体系中，较早将此类复杂气象与光照条件叠加的测评场景之一。

② 对向远光灯眩光叠加条件：

模拟夜间会车时，本车部分传感器在强光直射下可能出现的局部饱和现象，此时对前方行人或障碍物的辨识难度显著增加。

③ 绿化带遮挡的“鬼探头”测试：

目标物从视觉遮蔽物体后突然穿行，感知系统可用的预判时间被压缩至毫秒级别，对传感器响应速度和算法鲁棒性形成严峻考验。

与此同时，在弱势道路使用者保护（VRU）板块，新规程自主研发了3岁儿童、三轮车等AEB测试目标物，实现了二轮车目标库的覆盖度提升，并创新采用了制动姿态行人腿型冲击测试方法。

这些变化传递的信号十分明确：安全评价正在更深入地扎根于中国实际道路环境，考量车辆对各类交通参与者的综合防护能力。

据中汽测评权威测算，按2024版标准开发的新车型在2027版体系下综合得分率预计下降约8%，部分车型可能面临星级波动。

（图片来源：中汽测评）

五星+评级的主动安全最低得分率被提升至90%，行人保护最低得分率被设定为65%——两条门槛的抬升，将促使行业对感知系统的配置策略进行新的思考。

这背后反映出一个行业需要共同面对的课题：当评价标准不再局限于理想条件，感知系统的环境适应性，正从“加分项”转变为“基础要求”。

02感知的边界：复杂条件下传统方案的挑战

要理解C-NCAP 2027版的技术深意，需要回到传感器的物理原理层面，客观审视不同技术路径的适用边界。

当前行业主流的前向感知方案中，“可见光摄像头+激光雷达+毫米波雷达”的组合应用广泛。

这些传感器各有所长，在各自适用的条件下表现稳定，但面对C-NCAP新规程所设定的复杂场景叠加，每一类传感器也面临着源于物理规律的限制。

可见光摄像头在良好光照条件下能够提供丰富的纹理和色彩信息，是交通标志识别、车道线检测等任务的核心传感器。

但在夜间无路灯环境下，CMOS传感器的信噪比显著衰减，目标识别置信度会受到一定影响。

对向远光灯或隧道出入口明暗急剧切换易产生逆光过曝、局部像素饱和，同时存在瞬时眩光拖影。

雨雾天气中，水滴和雾粒对可见光的散射衰减，会使有效探测距离出现折损——这是可见光波段物理特性的客观体现。

毫米波雷达的优势在于对雨雾、烟尘等条件有较好的穿透能力，是全天候感知的重要支撑。

但其角度分辨率显著低于光学类传感器，对行人、二轮车等RCS（雷达散射截面）较小目标的分类识别并非其设计优势所在。

在绿化带遮挡“鬼探头”场景中，毫米波雷达在目标遮蔽期间难以预判，目标突然出现后的快速确认同样存在技术挑战。

激光雷达能够提供高精度的三维点云信息，在目标轮廓感知和距离测量方面有突出优势。

但依然会受天气条件影响，且当前阶段的成本结构与大规模下探至不同价位车型的工程化目标之间，仍存在需要平衡的空间。

综上所述，C-NCAP 2027版新增的“夜间雨雾+遮挡穿行+对向眩光”这一类条件严苛的场景，恰好处在多类型传感器各自技术边界的交汇地带。

在这一交汇点上，单一传感器的“独当一面”并非最可靠的安全策略；多传感器协同、不同技术路径互为补充，正在成为行业共识。

03红外+4D成像雷达多维感知：技术互补的底层逻辑

当行业寻求在黑暗、雨雾、眩光等条件下依然能够稳定工作的感知技术时，红外热成像因其物理原理的特殊性，正受到越来越多的关注和评估。

红外热成像的工作原理是探测物体自身发出的热辐射，不依赖任何外部光源。

这一特性使其在特定条件下展现出独特的价值：

在完全黑暗的环境中，可以生成高对比度的图像；在大雾条件下，红外辐射的长波特性使其传输衰减相对可控；在对向眩光场景中，红外探测器对可见光波段的强光天然不敏感，不易出现饱和现象。

另一个值得关注的维度是，红外热成像对具有明确热特征的生命体目标——如行人、骑行者、动物等——能够形成与背景环境对比度较高的成像效果。

这与C-NCAP新规程重点考核的行人保护和弱势道路使用者场景形成了较好的技术适配。

在红外热成像之外，4D成像毫米波雷达是睿创微纳旗下睿创汽车电子在车载感知领域布局的另一重要技术方向。

与传统毫米波雷达相比，4D成像雷达通过增加高度维探测能力，实现了从3D到4D的感知跨越，可提供更丰富的有效点云和更精准的目标数据。

4D成像雷达的核心优势在于全天候感知能力。

其毫米波能够有效穿透雨、雪、雾、霾、烟尘等，在恶劣天气中持续为车辆提供准确的环境感知数据——这正是满足新法规对全天候安全要求的关键能力。

与此同时，4D成像雷达凭借密集的高质量点云输出，在目标分类识别方面展现出相较传统雷达的显著提升，能够有效区分行人、车辆、非机动车等不同类型的道路参与者。

在技术底座层面，睿创微纳在4D成像雷达领域构建了涵盖芯片、算法、软件、硬件、射频、天线以及系统的全链条自研技术布局。

公司在相控阵、卫星通信等尖端射频领域所积累的底层技术与工程经验，为车载4D成像毫米波雷达的研发提供了坚实的技术平台。

车载安全是一个对系统冗余度要求极高的领域，多传感器融合是提升整体安全水平的路径之一。

红外热成像与4D成像毫米波雷达两种技术路径，在信息维度上各有侧重，可以实现有效的互补：

红外热成像在夜间、眩光等光照条件受限的场景下，能够提供稳定的目标热特征信息，其信息维度侧重于目标的语义分析与存在性判断；

4D成像毫米波雷达通过升维感知，能够全天候地提供目标的距离、速度、方位角及俯仰角等运动状态信息，其信息维度侧重于目标的位置与运动轨迹追踪。

两者信息互补，有助于增强系统在复杂场景下的整体感知置信度。

对照C-NCAP 2027版新增的场景矩阵，这种信息互补的价值尤为明显：

夜间无光场景下，红外可发挥其不受光照影响的特性；雨雾天气中，4D成像雷达的穿透能力可维持态势感知的连续性，红外补充生命体检测维度；对向眩光场景中，红外的不受光线干扰特性被充分释放；绿化带遮挡场景则依赖多传感器协同，以缩短从检测到确认的响应周期。

在产业实践层面，睿创汽车电子已完成覆盖不同应用场景的4D成像雷达产品线布局：

· RA223F 4D成像雷达采用12T/16R微带天线，精准输出目标的距离、方位、高度、速度四维信息，点云密集、目标分类能力强，已实现批量交付。

· RA225F 4D成像雷达采用8T/8R波导天线与多核并行处理机制，大幅降低时延，自研算法强化多目标与强弱目标场景适应力，AI有效抑制虚假目标并实现鬼探头与隐藏车检测。

· RA226F 4D成像雷达采用8T/8R波导天线与卫星雷达架构，中央集中式计算赋予超强算力，多维超分辨测角算法在虚假目标抑制与目标分类等性能上全面跃升，模块化设计广泛适用于自动驾驶、机器人、民用无人机、智慧矿山等场景。

车规级红外热成像方面，睿创汽车电子已推出Horus640系列车规级红外热成像摄像头，具备640×512分辨率，采用8μm像元尺寸的自主红外探测器芯片和ASIC-ISP图像处理芯片，通过AEC-Q100 Grade2车规级可靠性认证和ISO 26262功能安全管理体系ASIL D认证。

04量产实践：多传感器的规模化探索

一项技术从实验室走向道路，规模化落地是检验其成熟度的重要标尺。

在车载红外领域，截至目前，睿创汽车电子的车规级红外解决方案已与比亚迪、吉利、长城、滴滴自动驾驶、博雷顿、卡尔动力等超过15家头部车企深度合作；覆盖仰望U8、仰望U8L、方程豹豹8、银河翼真L380、极氪9X、极氪8X、全新坦克500、全新坦克400、全新坦克700、滴滴自动驾驶与广汽埃安联合打造的全球首款前装量产L4级Robotaxi等25余款量产车型，实现国内车载红外领域已知范围内最多车型量产。

值得注意的是，2025年9月，极氪9X与睿创微纳联合打造的全球首个红外AEB功能实现量产落地——这是红外感知从“影像显示辅助功能”进入“AEB控制链路”的一次行业探索，表明红外传感器在特定场景下为主动安全决策提供参考信息的价值正在获得实际验证。

在4D成像雷达领域，睿创汽车电子的RA223F 4D成像毫米波雷达已量产搭载于博雷顿的无人矿卡，在矿山恶劣工况下持续稳定输出四维环境感知数据。除矿山场景以外，RA223F正将其应用拓展至智能码头、无人船等广阔领域。

其中，在与博雷顿的合作中，睿创汽车电子的车载红外热成像与4D成像毫米波雷达已深度集成于博雷顿的全天候天眼系统之中。在该系统中，红外热成像负责捕捉视觉特征，4D成像雷达解析空间关系，两种技术通过天眼系统实现了深度协同，感知数据与博雷顿自研的端到端智驾系统无缝对接，为路径规划与智能避障提供全面的环境认知。在多地矿区的长期验证中，该方案证明了其在极端工况下的稳定表现。从定位高端的乘用车旗舰车型到对安全可靠性有严苛要求的无人驾驶车队与无人矿卡，睿创汽车电子车载红外热成像与4D成像毫米波雷达作为多传感器感知架构中的关键一环，正逐步获得更多元化的量产验证机会。

这一趋势并非孤立存在。

全球范围内，Euro NCAP 2025版已将夜间行人检测能力列为重要评价维度，并宣布从2026年起为ADAS评估增加“鲁棒性层级”——将夜间、降雨、行人不同着装等真实场景变量纳入AEB测评体系，强调“碰撞避免功能应该在真实世界条件下发挥作用，而不仅仅是在实验室条件下”。

（图片来源：Euro NCAP）

国际主流一级供应商和整车制造企业，正在加速将红外热成像与4D成像雷达集成至前向感知系统。

多传感器融合、不同波段互补，正在从技术讨论走向产业实践。

05感知的使命：在于应对真实世界的复杂性

中汽测评在C-NCAP 2027版发布时指出，新规程致力于构建“人、车、环境”三位一体的系统性安全评价体系。

这一理念揭示了中国汽车安全评价的发展方向：安全是服务于真实道路环境的，而真实环境的复杂程度，远非实验室的单一条件所能模拟。

C-NCAP 2027版用新规程向行业传递了一个值得深思的命题：评价标准正在将目光投向那些条件严苛、但真实存在的驾驶场景。

这意味着，汽车感知系统需要具备的不只是某一项指标的突出表现，而是在多样的条件下持续提供稳定感知的能力。

睿创微纳旗下睿创汽车电子对车载红外热成像技术与4D成像毫米波雷达技术的持续研发，正是面向这一命题的技术探索之一。

这条路需要产业链上下游共同验证、共同推进——而C-NCAP 2027版的发布，让这条路的走向变得更加清晰。

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