- 在今年年内掌握世界顶尖水平“基于深度学习的高性能影像识别技术”
- 过去2年间研究人力增至2倍，投资额每年增加20%...构建摄像头传感器自主研发能力
- 全景监视器水平展开...通过影像识别和雷达传感器的融合提高自动驾驶竞争力

韩国首尔--(美国商业资讯)--3月31日，现代摩比斯(KRX:012330)在KINTEX首尔车展座谈会上表示，将在今年内研发出韩国首个可识别车辆、行人、地形地物的世界顶尖水平“基于深度学习的高性能影像识别技术”，并且将从2022年开始正式应用于可支持自动驾驶的前方摄像头传感器的量产。

“基于深度学习的影像识别技术”是通过自动化工艺学习影像数据的“影像识别人工智能”。现代摩比斯在今年研发出该技术后，将会自主拥有可应用于自动驾驶摄像头传感器的大部分软件和硬件。现代摩比斯计划将对象识别性能这一影像识别的核心技术提高至与国际领先企业同等水平。

现代摩比斯自动开发室长李珍彦常务在当天的座谈会上表示，“每秒演算万亿单位数据的深度学习计算技术能够大幅提升影像识别数据的品质和可信度。通过手工作业积累的数据量决定自动驾驶影像识别领域国际竞争力的时代已经结束”。

为了将深度学习技术扩大应用到摄像头领域，现代摩比斯将加强与现代汽车的合作。通过与整车的共同开发，今后将把基于深度学习的影像识别技术应用于自动驾驶所需的前方摄像头传感器以及360度全景监视器（Surround View Monitor）。

全景监视器原本用于辅助泊车，在添加可探测对象的影像识别技术之后，就可以在低速行驶的情况下做到紧急制动或自动控制，以预防发生前方以及侧方冲撞。现代摩比斯计划通过扩大应用这种影像识别技术，掌握在摄像头领域内的差别化竞争力并实现产品组合的多元化。

与此同时，现代摩比斯还将把该影像识别技术结合到已完成自主开发的雷达，即通过摄像头和雷达的数据融合（传感器融合）提高传感器性能，以此获得自动驾驶领域的领先技术竞争力。

为此，现代摩比斯在过去2年间已经把韩国及海外技术研究所内专门研究影像识别的研究人力增加到约2倍。目前，全世界范围内有10辆以上的自动驾驶试验车“M.Billy”。其中采用影像识别的试验车也将在今年年内从现在的2辆增加至5辆。相关基础设施等投资今后也将每年增加20%。

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