麦格纳表示，其全新基于人工智能（AI）的卷积神经网络能够提升对行人和动物的感知能力，并减少自动紧急制动误触发事件。根据《汽车新闻》的一篇报道，麦格纳利用超过7000万帧由道路传感器拍摄的图像训练了一种新的热感应算法，这些图像标记了行人、动物、骑车人和其他车辆，麦格纳的这一算法能够比当前的标准系统更准确地识别这些对象。麦格纳表示，新系统能够更好地识别不同姿势的人——例如，走路时低头看手机的人或弯腰的人。麦格纳热产品业务开发和运营副总裁Richard Seoane表示：“通过在传感器套件中加入这种热感应摄像头，系统将获取更多信息以做出智能决策，从而无需进入自动紧急制动的情况。”Seoane还举例称，标准的热感应系统算法可能在夜间将经过一天暴晒后散发热量的消防栓误识别为小孩，但“在使用卷积神经网络后，系统不会将其识别为人类”。
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据报道，麦格纳正与客户洽谈以评估客户对该系统的兴趣，不过其并未公布相对成本增加的情况。麦格纳目前已有热感应系统产品供应，但这些系统尚未使用这种新算法。Seoane表示：“独立的热传感器在运行时能力有限。但是，当你开始将不同的传感器整合在一起并使用基于人工智能的算法时，你可以真正开发出一个强大的高级驾驶辅助系统。”麦格纳讨论推出一个更敏感的系统以避免误出发制动情况，恰逢自动紧急制动技术受到诟病之际，因为自动紧急制动对驾驶员来说不仅体验突兀，在某些情况下还可能导致后车来不及做出反应。与此同时，美国监管部门已制定了一项规定，要求所有轻型车辆在2029年前必须配备自动紧急制动系统。2016年，美国国家公路交通安全管理局与汽车制造商达成协议，自愿在2022年前将自动紧急制动系统作为乘用车的标准配置；自那以后，自动紧急制动系统已广泛普及，但尚没有达到100%的部署。
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