智能驾驶安全如何落地？轮胎多维数据补全感知盲区，守住智驾安全！

随着智能驾驶向L3及更高等级落地，行业的关注点从环境感知转向整车安全。摄像头、毫米波雷达、激光雷达组成的外部感知矩阵，可以精准识别障碍物、车道、交通标识，却无法直接获取轮胎与地面最真实的交互状态。轮胎作为整车唯一和路面接触的部件，其实时状态数据，正在补齐高阶自动驾驶至关重要的安全短板，成为智驾系统不可或缺的“触觉感知”。



智能驾驶：轮胎安全是硬性底线

L3自动驾驶具备条件下自动接管车辆的能力，系统需要独立完成紧急制动、变道避障、湿滑路面行驶等操作，对制动性能、车身稳定性提出硬性功能安全要求。当前主流感知方案属于“视觉为主”，只能看见路面，无法精准感知轮胎实际抓地力。



雨天路面薄水膜、局部结冰、轮胎磨损超标、胎压异常等隐患，很难被摄像头与雷达识别。即便智驾系统下达制动指令，如果不掌握轮胎真实极限性能，极易出现制动力输出和实际抓地能力不匹配，造成制动距离拉长、车轮打滑、车辆失稳等风险。打通轮胎实时数据流，可以为自动驾驶补上触觉感知，构建视觉 + 轮胎物理感知的双重安全冗余。

轮胎监测：赋能智驾四大核心优势


1、实时监测轮胎状态，规避隐性安全隐患

实时精准监测胎压状况、胎面磨损情况并提前预警，可以避免智驾系统在轮胎状态异常时执行制动、转向操作，从源头杜绝失控、打滑等风险，保障智驾基础行驶安全。

2、精准识别路面抓地力，优化车辆控制策略

实时测算路面附着系数，精准识别干湿、结冰、砂石等不同路面状态，辅助智驾系统动态调整车速、制动力与转向幅度，适配不同路况行驶，大幅提升恶劣路况下的自动驾驶稳定性。

3、多源数据融合，提升智驾决策可靠性

依托轮胎动力学数据，与摄像头、雷达感知信息双向校验，弥补环境传感器失效、误判的短板，有效提升智驾系统的抗干扰能力与决策精准度，强化整体系统鲁棒性。

4、实现预测性维护，降低车队运营成本

实现轮胎状态可视化管控，精准预判轮胎损耗寿命，变被动维修为主动预判式维护，减少故障停运风险，大幅降低自动驾驶车队的运维成本与安全事故率。

NIRA 智能轮胎监测方案：筑牢高阶智驾底层安全

NIRA Dynamics依托成熟的算法技术，打造轻量化纯软件轮胎监测方案，无需加装硬件传感器，复用车辆轮速、ESC等现有系统信号，通过AI算法运算精准输出轮胎状态数据，适配高阶智驾集成需求。



方案覆盖TPI UX胎压监测系统、LWI车轮松动监测系统、TWI胎面磨损监测系统、TGI轮胎抓地力监测系统等，可实时精准监测轮胎数据，并提前预警。相较于传统硬件监测方案，NIRA纯软件架构规避了硬件衰减、安装损坏等问题，兼具高稳定性、低成本、易适配的优势，助力主机厂快速补齐地面感知能力，夯实L3及以上高阶自动驾驶的安全底座。

总而言之，环境感知决定智驾“能不能看见”，轮胎地面感知决定智驾“能不能稳住”。唯有打通轮胎与路面的数据链路，实现全维度感知融合，才能真正实现高阶智能驾驶的安全可靠落地。