测温仪真假±0.5℃：大疆用一根棉花棒搞掂？

本文来自 微信公众号：机器之心（ID：almosthuman2014） ，作者：寓扬

一面是测温需求爆发，另一面是产能供不应求，于是各类 AI 测温方案鱼龙涌现。

在扎堆的精度宣传词之下，有多少真正合格，又有多少在浑水摸鱼？行业亟待一套“通用”标准。

一根棉花棒也能提升测温精度？大疆推出的无人机测温方案颇为吸引眼球。

除了空中消毒、喊话外，在测温设备紧缺的情况下，无人机也紧急上阵，被拿来用做远程测温。

但无人机搭载的热成像镜头，原本是为工业场景设计，测量体温这样精细的绝对温度时，准确性往往不足，有时误差甚至达 4~5℃，无法满足室外的体温筛查需求。

为了满足这一应急需求，大疆工程师可谓团队奇思妙想，在“热成像传感器+黑体”的研发思路下，找到了棉花棒这样一个“简易黑体”。

之所以用棉花棒有大疆严谨的考量：

黑体必须很轻，重了影响飞行安全性；必须要有良好的热力学特性，自身温度不易变化；还必须容易获得和制造，最好是一线随手可得的简单物品。

类比黑体的思路，棉花棒可做参考温度，固定在无人机热成像镜头视野之内，再利用额温枪对无人机的测温进行校准，即可用于体温测量。

棉花棒在热成像视野中的界面

大疆称，该方案可满足 2~3 米距离下，在高速路口、社区等进行无接触体温筛查，在无风、无阳光直射的情况下，测量误差为±0.5℃。

用一根棉花棒提升精度是否靠谱？显然仍需在实际场景中检验。但不可否认的是，这仍然是应急需求下，仓促上阵的产物。

疫情之下，无论是交通枢纽、社区园区、商超写字楼，出入口的测温已是刚需，也是任务，爆发出紧急的需求。各类 AI 测温方案不断涌现，在没有统一标准之下，产品良莠不齐，问题也在暗中滋长。

测温准确度至关重要，直接影响疫情管控的结果。目前行业标注的精度多在±0.3℃~±0.5℃之间，这一精度代表了什么，又能否满足不同环境下体温筛查的需要？扎堆的精度之下，有多少真正合格，又有多少在浑水摸鱼？

精度是如何炼成的

疫情所牵动的测温需求足够巨大，并且很有可能演化为一项基础服务，于是各类 AI 测温方案纷纷涌现。不但原有的门禁、闸机武装了测温功能，机器人、无人机、AR 眼镜等也冲到测温一线。

一位业内人士称，与安防相关的公司几乎都在做 AI 测温产品，其行业热度可见一斑。这些产品都会标出测温误差，多在±0.3℃~±0.5℃之间，数值越小，理论上代表测温精度越高。

机器之心发现，无人机、机器人、刷脸门禁等测温方案，宣称精度多为±0.5℃，相对精度较低，且不少于室外场景。而火车站、地铁站等高人流密度场景的 AI 测温方案，精度多为±0.3℃，且多用于室内场景。

为何两种场景下的方案精度不同？先抛开环境因素，这一结果与红外传感器的分辨率和黑体密切相关。

红外探测器的分辨率越高，相对而言精度越高。以海康威视的 AI 测温产品为例，精度为±0.3℃的方案，多使用 384*288 分辨率的红外探测器，而精度为±0.5℃的方案多使用 160*120 的分辨率。

黑体的作用也不言而喻，一位 AI 测温方案负责人称，他们测试后发现，在一些极端条件下，是否加入黑体，方案的效果可相差 1 度。

市面的方案中，要实现±0.3℃甚至更好的测温效果，往往要结合高精度的红外探测器与黑体。相应的，这类方案成本更高，多用于高人流场景。不过，也有一些公司依靠软件而非黑体来实现精度。

现实中， 一款产品的定位和形态往往决定了其使用的精度 。格灵深瞳产品总监陈天博谈道，面向不同人流密度和场景的产品设计，受众用户往往会评估产品价格、测温精度与测温形态。例如一款体积较小的测温产品，其价格与场景往往决定，无法加入黑体，精度相应会受到影响。

一家 AI 公司员工透露， 使用黑体和高精度的红外探测器，可使方案成本增长数万元 。这对于无人机、刷脸门禁等产品而言，显然是难以负担的价格。

此外，对于红外测温产品，行业开始逐渐形成一种精度上的共识，无黑体校准往往称精度为±0.5℃，有黑体则是±0.3℃。

尽管±0.5℃的误差略大，但作为一项初筛手段，再结合相应的应用策略，已满足落地需要。高德红外也表示，大量的应用实践证明，±0.5℃精度可以满足公共场所的体温初筛要求。

但令人担忧的是，当下并没有一套 AI 测温方案的国家标准，各家的±0.5℃精度究竟是何条件下得出的，效果是否相同，又是否真的达到这一精度，都要打上一个问号。

脱离环境谈精度就是“耍流氓”

寒冷的冬天，当你从室外走进小区时，安保人员用额温枪在你的额头上“滴”一下，可能只显示二十度左右。

即使是经过黑体校准的 AI 测温仪也是如此。北京一家超市入口的 AI 测温仪显示，从寒冷的室外走入的行人额温只有 30 度左右。并非设备不精确，而是行人额头表面的温度就是如此，此时测量额温的绝对值，即使有高温的行人也很难筛选出来。

“相比精度，怎么能够测出接近人体的真实体温更为重要。”格灵深瞳产品总监陈天博说。

为此，格灵深瞳结合红外热成像仪测量温度、环境温度、人体温度以及人脸温度等，通过算法进行温度补偿，尽可能呈现人体真实体温。

陈天博称，在北京崔各庄某一村口，近期其 AI 测温设备检测到一粒高温人员，体温达 38.4℃，二次筛查后体温基本一致。通过温度补偿尽可能还原人体体温，更有利于后期工作的推进。

温度补偿这一方式也被更多公司采用。爱华盈通副总经理赵志扬称，他们使用一体化的黑体设计，在增加精度的同时部署更便捷；针对从寒冷的室外进入到室内这一场景，他们也通过算法补偿获得更准确的体温。

他称，其 AI 测温方案主要应用在室内场景，从应用维度出发，设备的摆放位置要避免阳光直射；并且通过隔离带搭建引导通道，使行人在 3 米内进行测量，从而保证测温准确性。

比如在写字楼等场景，光线照射在行人身上，可导致局部瞬间高温，并可能引发报警，此时将红外检测锁定人脸区域也是一种策略。此外，即使针对高人流场景的 AI 测温仪，其精度最高的距离往往在 1~3 米之间。

可见，脱离了环境的限制，无论±0.3℃或±0.5℃的精度都没有实际意义。

极具挑战的户外场景

猝不及防的疫情，从个人通行到公司开工，再到公共卫生，让测温成为一个全民性事件，相伴而生的是对测温设备需求的迅猛增长。

但受限于春节期间工厂停工、道路封锁，红外探测芯片产能有限，且供应链紧缺，导致测温设备严重稀缺，市场供不应求。

供给不足下，“群雄”并起，“混乱”的局面随之出现。一众机器人、无人机、AR 眼镜等企业纷纷加入红外测温模块，各种“测温 XX”涌现。

这些“新生”方案多用在户外测温，而户外的复杂环境，恰恰给红外测温带来严重挑战。

结合红外热成像的物理因素， 户外的工作条件更为恶略，温度、阳光、雾霾、风沙以及移动等，都会改变人体红外辐射能量，进而影响测温的准确性。这些方案在户外场景的真实表现仍需打上一个问号。

以大疆的无人机测温方案为例，它在无风、无阳光直射的情况下，测量误差才能达到±0.5℃，局限性也较为明显。

大疆公关总监谢阗地坦言，这本身是一个工业级方案，只是已经有人拿无人机来测温了，出于应急考虑，大疆尽可能的去改进它。

“我们的方案其实是一个工作方法，不是卖机器，针对的是已经有我们御 2 行业双光版无人机的用户，让测温干得更靠谱点。”

上述业内人士透露，许多测温方案均是临时赶工，拼凑起来的，一些方案连双光 （红外光/可见光） 校准都没做，准确性更是参差不齐。

另外，即使许多企业都推出了红外测温方案，但受限于供应链，往往供货不足。

一位渠道商透露，他们从国内知名厂商手里拿货，周期往往要 6 周。6 周意味着近一个半月，可见核心供应链的紧缺，并没有随着复工而解决。

他解释，一方面红外测温芯片产能有限，而新开一条芯片产线又意味昂贵的成本；另一方面整个供应链之前没有准备，被疫情打的措手不及。

亟待行业标准

测温，是否会变成一种基础服务，融入到各式各样的安防应用中，就如同 2017 年火热的语音交互，似乎要渗入家庭的每一个角落。

随着各种 AI 测温产品涌现，这一市场也迎来一个“春秋战国”般的局面，到底什么是好的方案，精准度多少才有意义，行业呼唤国家标准的出现。

毕竟，只有在共同的环境、场景、条件下，在一套通用“语言”下，精度才有意义。

本文来自 微信公众号：机器之心（ID：almosthuman2014） ，作者：寓扬