汽車的自動駕駛技術已經取得了重大進展。原因之一是高精度GPS和信息通信的高速化（5G、6G以及更高速度的技術）等信息環境基礎設施的完善，此外車載相機和傳感器技術的改進也做出了重要貢獻。

其中，自動駕駛必不可少的技術之一便是精確掌握周圍信息。LiDAR、雷達和超聲波等傳感器是知曉物體是否存在的方法，但要弄清是什么物體，就需要使用相機。

如今的汽車在不同位置均配備有傳感器和相機。例如，某品牌的3級自動駕駛汽車由于不是完全自動駕駛（5級），因而未采用LiDAR，但仍有四個360°相機和一個熱成像相機。收集該車輛的周圍信息是一個高速處理過程，首先使用相機確定物體位置，然后用傳感器測量與該物體（人、其他車輛、樹木、建筑物、障礙物等）的距離。相機相當于司機的眼睛，但是，當人類專注于一個點時，只能識別這一處的信息。例如在2米遠處用55英寸的電視看電影。此時屏幕兩個邊緣之間的視野角度大約為橫向17°，縱向10°。在閱讀字幕時，很難掌握字幕以外的屏幕上發生的事情。而且，據說人類的視野范圍約為橫向200°，縱向125°，能夠迅速穩定進行觀察的穩定注視視野為橫向60至90°，縱向約45至70°，注視某一點時的中心視野為1至2°。

駕駛車輛時也是如此。如果把注意力集中在車門后視鏡上，將無法掌握那一刻的車輛前后方情況。自動駕駛可以同時掌握全方位的情況，從而將事故概率降到極低（當然，目標是零事故）。

由使用深度學習方法的人工智能來識別相機拍攝的物體。這屬于軟件的范疇，但在相機拍攝角內往往會產生較大的亮度差異。也就是明亮區域和黑暗區域的混合狀態。

如果快門速度恰巧在明亮區域曝光，黑暗區域將是漆黑一片，看起來什么也沒有。這被稱為“死黑”。相反，如果快門速度在黑暗區域曝光，則明亮區域便會變成全白。這被稱為“死白”。在這種狀態下，車輛將無法識別物體。聽說前段時間發生過一起事故，汽車在倒車時，倒車顯示屏進入死黑狀態，導致司機沒有注意到有幼童在玩耍，不幸撞到該兒童。為了防止此類事故發生，在自動駕駛或ADAS中，也安裝一種可在明暗混合狀態下減弱死白區域，擴大死黑區域以便識別物體的軟件。人工太陽照明燈是該軟件開發的一個重要組成部分。

上圖是在相機拍攝角內人工制造明暗混合狀態的示例圖。在開發將物體放置于明亮區域和黑暗區域，減輕拍攝畫面對比度的軟件時，會用到人工太陽照明燈。

如果想在這種光照環境下評估車載相機，或者進行軟件定量評估，XG-500AFSS人工太陽照明燈是最佳選擇。