汽车的自动驾驶技术已经取得了重大进展。原因之一是高精度GPS和信息通信的高速化（5G、6G以及更高速度的技术）等信息环境基础设施的完善，此外车载相机和传感器技术的改进也做出了重要贡献。

其中，自动驾驶必不可少的技术之一便是精确掌握周围信息。LiDAR、雷达和超声波等传感器是知晓物体是否存在的方法，但要弄清是什么物体，就需要使用相机。

如今的汽车在不同位置均配备有传感器和相机。例如，某品牌的3级自动驾驶汽车由于不是完全自动驾驶（5级），因而未采用LiDAR，但仍有四个360°相机和一个热成像相机。收集该车辆的周围信息是一个高速处理过程，首先使用相机确定物体位置，然后用传感器测量与该物体（人、其他车辆、树木、建筑物、障碍物等）的距离。相机相当于司机的眼睛，但是，当人类专注于一个点时，只能识别这一处的信息。例如在2米远处用55英寸的电视看电影。此时屏幕两个边缘之间的视野角度大约为横向17°，纵向10°。在阅读字幕时，很难掌握字幕以外的屏幕上发生的事情。而且，据说人类的视野范围约为横向200°，纵向125°，能够迅速稳定进行观察的稳定注视视野为横向60至90°，纵向约45至70°，注视某一点时的中心视野为1至2°。

驾驶车辆时也是如此。如果把注意力集中在车门后视镜上，将无法掌握那一刻的车辆前后方情况。自动驾驶可以同时掌握全方位的情况，从而将事故概率降到极低（当然，目标是零事故）。

由使用深度学习方法的人工智能来识别相机拍摄的物体。这属于软件的范畴，但在相机拍摄角内往往会产生较大的亮度差异。也就是明亮区域和黑暗区域的混合状态。

如果快门速度恰巧在明亮区域曝光，黑暗区域将是漆黑一片，看起来什么也没有。这被称为“死黑”。相反，如果快门速度在黑暗区域曝光，则明亮区域便会变成全白。这被称为“死白”。在这种状态下，车辆将无法识别物体。听说前段时间发生过一起事故，汽车在倒车时，倒车显示屏进入死黑状态，导致司机没有注意到有幼童在玩耍，不幸撞到该儿童。为了防止此类事故发生，在自动驾驶或ADAS中，也安装一种可在明暗混合状态下减弱死白区域，扩大死黑区域以便识别物体的软件。人工太阳照明灯是该软件开发的一个重要组成部分。

上图是在相机拍摄角内人工制造明暗混合状态的示例图。在开发将物体放置于明亮区域和黑暗区域，减轻拍摄画面对比度的软件时，会用到人工太阳照明灯。

如果想在这种光照环境下评估车载相机，或者进行软件定量评估，XG-500AFSS人工太阳照明灯是最佳选择。