在刚刚落幕的 2025 数智科技生态大会现场,上海海思携手微源电子、有为信息、锐驰曼、易甲文、特思威尔、雅迅智联等众多产业链合作伙伴,集中展示了多套基于上海海思方案的新一代商用车部标机产品。领先的技术架构、丰富的功能演示、成熟的落地案例,吸引了行业同仁、行管部门及产业链上下游的广泛关注,成为大会热议的焦点。

当前商用车部标机行业正面临两大核心痛点的双重挤压:第一是政策适配的滞后性,尽管北斗导航已是大国重器,但大量存量部标机仍停留在GPS定位或简易双模阶段,并非真正的“单北斗”框架,这不仅关乎合规,更关乎信息的战略安全 。第二,是安全价值的供给匮乏。传统的部标机,更像是一个冷冰冰的“黑匣子”,它忠实地记录超速、超时,却对即将发生的车祸无能为力。
数据显示,我国货车保有量虽不足10%,却导致了四分之一的交通事故和三分之一的一次死亡3人以上事故 。传统监管模式的 “事后责任鉴定” 与商用车运营 “事前风险预防” 的核心诉求严重脱节,行业亟需一款既能满足北斗政策合规要求,又能通过智能化技术真正降低事故发生率的创新解决方案。

正是在这种背景下,上海海思携“越影视觉商卡智能部标一体机”解决方案(下文简称越影方案)入局。这不是一次简单的芯片迭代,而是一场关于“安全、隐私、智能、图像”的全面升级。依托Hi3519D和Hi3516D两款高算力芯片,上海海思将部标机从被动的记录者,变成了主动的防御者 。它不再仅仅是为了应付年检的“摆设”,而是成为了集卫星定位、行驶记录与深度AI智能分析于一体的“超级大脑” 。在2025年这个北斗换装与智能化转型的十字路口,上海海思给出的答案清晰而坚定:
01
从“看见”到“预见”,以主动防御重塑安全边界
如果说传统的部标机是司机的“监工”,那么越影方案则更像是司机的“智能副驾”。此次展示的方案,最核心的变革在于将安全防线前移,实现了从被动记录到主动防御的跨越式升级:
1、全维感知的智能护盾
在传统的商用车驾驶场景中中,盲区是最大的隐患。大型车辆车身周围的盲区面积可达70平方米,约70%的营运车辆路口事故源于盲区碾压 。

上海海思的Hi3519D和Hi3516D芯片拥有强大算力,支持了360°全景环视无盲区功能,让庞大的商用车也能拥有“上帝视角” 。更进一步,它集成了BSD盲区行人检测系统,利用智能视频算法,精准识别车身周围的行人、非机动车,无论是大人、小孩还是穿戴雨具的行人,系统都能提供三级预警,甚至能精准区分路沿路肩外的行人,极大地减少了误报干扰 。

同时,针对驾驶员这一核心风险源,方案中的DMS(驾驶员监测系统)发挥了关键作用。通过车内影像分析,系统能实时捕捉驾驶员的疲劳状态(闭眼、打哈欠)、分神、抽烟、打电话乃至未系安全带等危险行为,并实时上传报警 。
这种监测并非简单的图像记录,而是基于深度学习的行为分析,确保每一次报警都真实有效。在前向视野中,ADAS(高级辅助驾驶系统)则时刻警惕着车道偏离、前车碰撞及车距过近等风险 。可以说,这套方案构建了一个覆盖车内、车外、车前、车后的全方位智能防护网,将事故隐患消灭在萌芽状态。
2、极致影像奠定算法基石
在AI时代,有一个常被忽视的真理:算法的上限,取决于图像的下限。如果摄像头拍不清楚,再顶级的AI模型也只能是“盲人摸象”。商用车的运行环境可能极为恶劣,进出隧道的瞬间光线巨变、雨雾天气的视线模糊、夜间行车的微弱光照,都是传统摄像头的“死穴”。

上海海思深知“看得清”是“看得懂”的前提,上海海思将 “越影视觉”引入到整体方案中,其中,黑光ISP(图像信号处理)技术,在RAW域进行数据处理,极大保留了图像细节 。针对隧道场景,上海海思开发了专门的隧道收光技术,利用AI识别场景,快速收敛曝光,解决了进出隧道时因光线剧变导致的“瞬间致盲”问题,确保全程监测无断点 。而在雾霾或雨天,其AI去雾算法能有效穿透自然雾和玻璃水雾,提升图像的清晰度和色彩还原度 。
此外,针对商用车高速运行时的车牌识别难题,越影ISP技术显著改善了运动拖尾现象,确保在高速动态下依然能捕捉到清晰的关键信息 。这种对光学与图像处理底层的极致打磨,体现了上海海思芯片技术创新的深厚内功,也为上层算法的精准运行奠定了坚实基石。
3、隐私与合规的完美平衡
在数字化日益深入的今天,数据隐私成为了另一个痛点。如何在通过视频保障安全的同时,不侵犯驾驶员和路人的隐私,是行业面临的伦理与法规难题。特别是在《汽车数据安全管理若干规定》出台后,数据脱敏已成刚需 。
上海海思给出了一个极具智慧的解法:硬件级隐私脱敏。它不是在视频录制完成后再进行后期处理,而是在数据采集的源头,就通过芯片内部的硬件加速能力,对目标和车牌进行自动检测并打码 。

更具创新性的是其“复合编码”技术,方案支持在一条码流中同时包含脱敏视频和完整视频的信息(通过软件叠加编码层实现),这意味着在普通权限下看到的是打码画面,而在需要事故定责等高级权限下则可恢复完整视频 。这种“内外兼顾”的做法,相比行业传统的双码流方案,节省了大量存储和带宽成本。这不仅是对法规的被动适应,更是利用技术创新实现的高效合规,彻底消除了司机和企业的后顾之忧。
02
构筑技术护城河,自主算力与全栈安全的降维打击
在部标机市场,拼价格的时代已经过去,拼算力、拼生态的时代正在到来。上海海思之所以能成为行业的破局者,根本在于其构建了一道用核心技术支持产业创新的护城河。
算力为王:当前的商用车智能终端市场,算力虚标、概念炒作现象屡见不鲜,导致了“劣币驱逐良币”的恶性竞争 。很多宣称高算力的设备,在实际运行复杂算法时往往捉襟见肘,帧率低下,甚至导致系统崩溃。
上海海思Hi3519DV500(2.5T算力)和Hi3516DV500(2T算力)不仅仅是数字上的领先,更是经过交通部信息中心等第三方权威机构认证的“真算力” 。在实际的AI模型运行测试中,上海海思芯片展现了碾压级的优势。以主流的Yolov8n模型为例,Hi3519DV500能达到94.54fps的超高帧率,是业界平均水平的近三倍。高算力意味着更低的延迟、更快的响应速度,在生死攸关的行车安全中,这几十毫秒的差距往往决定了生与死。此外,上海海思芯片支持8路1080P高清视频接入及多路拼接,这种强大的多媒体处理能力且不占用CPU资源,保证了系统在执行复杂AI任务时的极致稳定性 。
全栈安全:当下,供应链安全与信息安全已上升到战略高度。部标机作为商用车的“黑匣子”,其安全性不容有失。上海海思越影方案提供了从底层硬件到上层软件的全栈安全保障。
在硬件层面,芯片支持Secure Boot(安全启动)、TEE(可信执行环境)以及OTP存储,从物理上切断了恶意篡改的可能 。在算法层面,全面支持SM2/3/4等国密算法,确保数据传输与存储的加密安全。更重要的是,该方案深度适配OpenHarmony(开源鸿蒙)操作系统,并通过了OH认证 。这不仅意味着操作系统层面的自主创新,更意味着商用车终端能够无缝接入鸿蒙生态,可能实现设备间的软总线视频流转、自动发现与无感配网 。对于运营商和大型央企而言,这种基于自主创新的(芯片+操作系统)方案,是安全可信的最佳选择。
持续进化:上海海思的追求不止于此。Hi3519D和Hi3516D的竞争力目前仍有巨大的释放空间。上海海思明确表示,未来将规划适配更多的AI模型,包括TTS(语音合成)、OCR(文字识别)等,构建专属的“上海海思AI Model Zoo” 。这意味着部标机将不再是一个功能固化的硬件,而是一个可以像智能手机一样通过软件升级不断进化、加载新技能的智能终端。这种“常用常新”的能力,将彻底改变商用车载设备的生命周期管理模式。
03
从“管理工具”到“服务生态”,激活多方共赢的价值飞轮
上海海思“越影视觉商卡智能部标一体机”方案的推出,其意义超越了技术本身,它正在重塑商用车行业的商业逻辑,将原本割裂的产业链利益相关方,通过数据与安全连接成一个共赢的生态闭环。

对于中国电信等运营商而言,北斗换装既是政治任务,也是市场机遇。上海海思方案的高成熟度和高稳定性,极大地降低了北斗替代项目的落地门槛和售后成本,助力运营商快速抢占市场份额 。更重要的是,基于越影方案采集的高质量视频数据和驾驶行为数据,运营商可以探索数据增值服务,从单纯的流量售卖转向数据运营,实现价值链的向上跃迁。
对于交通运输部等机构,越影方案提供了一套有效的数字化助手。过去依靠人力上路查车、事后查看视频的方式效率低下。现在,通过智能终端的主动预警和实时上传,相关部门可以获得量化的安全数据,实时掌握辖区内车辆的风险状况,从而真正实现“降事故、降伤亡”的核心目标,让交通管理从事后追责走向事前预防 。
车险业务长期面临赔付率高、定损难、欺诈多的痛点。上海海思越影方案提供的DMS和ADAS数据,为UBI(基于使用量的保险)提供了有效的数据支撑。保险公司可以根据驾驶员的实际驾驶行为(如急刹车频率、疲劳驾驶时长等)进行精准的风险画像,从而制定差异化的费率,实现精准投保。在理赔环节,高清、无盲区的事故回放视频,则能快速还原真相,提高理赔效率,减少欺诈损失 。
04
写在最后
商用车安全,从来都不是一个单纯的技术问题,而是一个关乎生命、法律、效率与成本的复杂系统工程。在很长一段时间里,行业在成本与安全之间艰难博弈,在合规与实用之间反复拉锯。
上海海思“越影视觉商卡智能部标一体机”方案的出现,不仅是用一枚芯片提升了设备的算力,更是用一种全新的架构打破了行业的死结。它告诉我们,安全不需要以牺牲效率为代价,隐私不需要以放弃管控为前提,合规也不仅仅是应对检查的手段。从被动到主动、从模糊到高清、从统计到智能、从管理到服务,上海海思正在用硬核科技,为中国3000万商用车司机的每一次出行,守住那条看不见却至关重要的“生死线”。
这不仅是传统部标机的一次迭代,更是商用车迈向智能安全时代的成人礼。
