低光照环境感知是指自动驾驶系统在光线不足或极端光照条件下，通过多传感器融合与先进算法实现对周围环境的准确探测与理解。这类环境包括夜间、隧道、逆光或恶劣天气等场景，传统视觉系统在此类条件下往往面临信噪比下降、色彩信息丢失等挑战。其核心技术通常结合高动态范围摄像头、红外传感器、激光雷达等硬件，配合低照度图像增强、热成像解析、点云补全等算法，实现对障碍物、车道线、交通标志等关键要素的稳定识别。
对于AI产品经理而言，低光照感知能力的落地需平衡传感器成本、算法实时性与功耗约束。当前行业正探索通过神经辐射场（NeRF）重构暗光场景、事件相机动态采样等创新方案，同时需注意不同地域光照条件的差异性对泛化能力的影响。上海交通大学团队2023年在《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》发表的《Low-light Enhancement for Autonomous Driving》论文，为相关算法优化提供了有价值的基准测试方法。