肇观电子空间计算平台重新定义两轮车的安全边界

肇观空间计算平台为什么能落地为两轮车骑行辅助安全方案？

[ 01 ] 重新定义两轮车的安全边界

两轮车，包括摩托车、电轻摩、电动自行车，它没有方向盘，没有安全气囊，没有碰撞吸能区；骑手唯一的“安全系统”，就是他自己的眼睛和反应。而人的反应时间，平均是1.5秒。

所以，两轮车的安全问题，本质上是一个感知-决策时延的问题。如果骑行辅助方案不能在毫秒级内理解“即将发生什么”，安全就无从谈起。

肇观空间智能计算平台正是具备这样的理解反应能力，足以胜任落地为两轮车骑行辅助方案，这就是RideS


afe


方案。它是一个部署在边缘的、完整的空间智能系统。

我们的核心命题只有一个：


AI


Unde


rs


tands What Is About to Happen.

[ 02 ] 空间计算平台的主动感知能力:

从“看见像素”到“理解时空”

第一步：空间感知（Spatial Perception）

传统方案做的是2D目标检测——框出"画面里有什么"。

但RideSafe做的是3D空间理解：通过单目距离估计和多视角几何，系统为每个检测到的目标赋予真实世界坐标系下的 Position（位置）、Velocity（速度矢量）和 Trajectory（历史轨迹）。

这意味着，AI知道的不仅仅是那个外卖骑手“在画面视野左边”，而是“在自车前方8米、以15公里/小时的速度横向穿越”。

第二步：运动预测（Mo


ti


on Prediction）

有了位置和速度，系统会基于运动学模型 + 行为意图推断，预测每个目标未来3秒的可能轨迹。

结合车道结构、目标类型（行人/两轮车/四轮车）、历史运动模式去输出多条概率化轨迹。

第三步：风险场构建（Risk Assessment）

这是最关键的一步。系统将预测轨迹与自车轨迹做时空碰撞分析，计算 TTC（Time-to-Collision，碰撞时间），并生成动态安全区域，

也就是演示画面上叠加的彩色风险场（检测框）：绿色代表安全裕度充足，黄色代表需要关注，红色代表TTC已低于安全阈值、系统会立即发起预警。

从「感知」到「预测」到「风险评估」，这就是“理解”的完整链路。

RideSafe的价值，不止于识别目标，而在于把空间感知、运动预测与风险评估连成实时链路，在危险发生前完成判断、发出预警 — 把空间理解，转化为骑手的反应时间。 在人的 1.5 秒反应开始之前，RideSafe 已经开始理解下一秒。