我們平常看到更多的自動駕駛路測是在良好的天氣條件下，盡管很多公司也有陸續宣布自己的車輛可以在惡劣天氣下跑起來，但并非所有人已經在關注核心傳感器的清洗、維護和抗衡惡劣天氣的影響。

電裝公司(Denso)近日宣布簽署一項新的許可協議，該協議將提高無人駕駛汽車在冰雪環境中可靠運行的幾率。

芬蘭觸摸屏和3D方案制造商卡納圖(Canatu)是這項非排他性協議的合作方，雙方將共同在芬蘭和日本制造用于自動駕駛汽車的傳感器加熱器。

即使在極端寒冷的天氣條件下，上述產品能夠保持關鍵傳感器的溫度和可操作性，使得目前在惡劣天氣條件下難以運行的技術提供保障。產品可以確保在不耗費大量電池電量的情況下，避免激光雷達等傳感器霧化或結冰。

Canatu是在去年拿到了電裝和另一家汽車零部件供應商佛吉亞等多家企業的1200萬歐元融資。

另一家新的戰略投資者Ascend Capital Partners是一家專注于中國和歐洲的風險投資公司，按照計劃將推動Canatu進一步向中國汽車市場擴張。

上一輪就參與Canatu投資的佛吉亞認為，Canatu獨特的可變形觸控傳感器具有巨大的潛力，它可以為未來的駕駛艙提供設計自由。

Canatu公司的這種納米碳材料NanoBud?可以拉伸超過200%，并且彎曲、折疊的半徑小于1毫米。Canatu公司希望通過他們的技術，將3D觸控屏融合到車內各種材料當中，包括車門、車內皮革制品等。

NanoBud?是一個混合的單壁碳納米管和富勒烯材料，除了具有傳統碳納米管所具有的導電性可調、強度高、密度低、熱機械穩定性好、導電性高、導熱性好等優點，同時具有富勒烯所具有的高反應性、低功函數和化學功能化等優點。

Canatu就曾與汽車零部件廠商佛吉亞合作幫戴姆勒研發一款概念車門，該車門配備了整合透明、加熱成形的觸控傳感顯示屏，可以通過一塊面板來操控車窗和座椅功能。

Canatu獨特的CNB自由成型膜和傳感器技術，具有良好導電性的表面，在陽光直射下具有優異的光學性能和更好的人體工程學，這些僅僅是改進后的用戶體驗收益的一小部分。與傳統技術相比，這也使得結構更輕，空間利用率更高。

如果光直接落在NanoBud?分子，上它被完全吸收，即沒有反射。因此，在高性能基片和粘結層的優化堆疊中，CNB薄膜和傳感器不反射任何光線，霧霾為零。

在實際應用中，CNB傳感器反射通常為0.0…0.3%，haze為0.1…0.5%，這兩個值都很低。其結果是，即使在明亮的環境條件下，觸摸屏也具有深黑色和高對比度。

目前，Canatu的方案主要應用在一些座艙部分，比如后座娛樂展示：利用CNB free form film，讓您的后座展示與座椅的外形無縫結合，讓觸摸界面符合人體工學，即使在陽光下也有完美的觀看體驗。

頂棚控制臺：利用CNB固定(或彎曲)或自由形式的薄膜，使直觀的三維觸摸控制，薄而輕的結構。同時還被應用于汽車鑰匙變得越來越智能和多功能，利用CNB技術使智能鑰匙設計精美和直觀的使用。

從智能座艙回到自動駕駛，眾所周知隨著從ADAS到更高等級自動駕駛功能不斷搭載到量產車上，關于核心傳感器的后續維護問題已經成為繼成本、性能、車規之后，另一大關鍵要素。

無論是泥水、花粉，還是僅僅是道路上的塵土，自動駕駛汽車的傳感器都會變臟，需要清洗才能正常工作。此外，在惡劣天氣環境下，還需要對傳感器表面的霧化、結冰進行處理。

大陸集團此前推出了一種新的相機清洗系統，清洗水直接對準相機鏡頭。Waymo此前為車上的傳感器也開發了一種自清潔模式。法雷奧也推出了配套SCALA激光雷達的everView傳感器清潔系統，它是首款商業化的應用于激光雷達傳感器的全自動清潔設備。

目前已經逐步出現在量產車上的攝像頭搭配77GHz毫米波雷達的ADAS方案為例，越來越多的終端車主反饋：前向毫米波雷達在一些應用場景中實在太脆弱。

比如，在車主手冊中，明確有提及：雨雪天氣前向雷達易受影響，但是這也不能算作硬件故障。毫米波雷達廠商和Tier1通常都是建議主機廠將前向毫米波雷達裸露安裝在前包圍外部，由此在行車中，前向毫米波雷達易被道路飛濺起的泥巴等污物遮擋，導致“失明”。

針對于毫米波雷達表面被污物遮擋，由于成本原因，主機廠并沒有采取噴水等主動去除去比表面遮擋物的方案，一般情況，車主停車后將雷達表面遮擋物清除便可。

在寒冷的冬天，毫米波雷達表面容易形成結冰，影響信號失準也是一大隱患。為此，有少數幾家前裝雷達廠商在毫米波雷達外殼內集成了加熱裝置，著車時，可以快速升溫，解除雷達表面冰凍。

除了清洗、加熱維護，關于傳感器的預測故障的概念并不新鮮。幾十年來，人們一直在使用統計數據來計算汽車零部件平均故障時間——這就是汽車工業過去行駛里程來更換零部件的機制。

過去，除了汽車制造商給出的保養計劃，司機們在駕駛時結合他們的感官和經驗來判斷可能有零部件出現狀況，需要修理。但是，自動駕駛汽車依靠什么標志來檢測這些問題?

另一個問題是依賴復雜的技術來安全運行自動駕駛系統——目前的傳統汽車養護機械師還沒有準備好迎接這項新技術。正如前些年，很多人甚至不知道如何修理混合動力引擎。

與此同時，汽車制造商正在為不斷變化的汽車市場做好準備。他們正在培訓終端經銷體系維修人員學習多樣化技術，以處理后續越來越多的傳感器維修、計算機問題（盡管OTA已經成為標配，但仍然只能解決一部分問題）。

傳統的機械維修人員，需要成為電子工程師和程序員。無論汽車自動駕駛、網聯技術變得多好，我們都需要為此做好更多的后市場準備。