夜间行驶时，为了提高能见度，司机在转弯时通常会打开远光灯或穿越山路时，同时要随时准备在遇到另一辆车时迅速关闭远光灯，以免影响驾驶员对迎面车辆的视野，因为即使是几秒钟也会造成很大的安全隐患。
杜克大学和昆山杜克大学电气与计算机工程教授教授李昕·博士认为有更好的解决方案。
“现代汽车头灯不仅只有一两个光源，可能有多达数万个光源。
我正在与行业制造商合作开发智能汽车头灯，可以单独控制每个像素并识别周围环境。
自动照明车前面的不同区域，”李昕说。
例如，正在开发的智能汽车前灯可以减少迎面而来的车辆的光强度，同时增强前方路标的照明。
智能头灯还可以检测附近的行人，并通过突出显示他们的身体来警告司机，同时还可以防止光线直接照射到他们的眼睛。
开发智能汽车头灯的挑战不是创建不同的照明模式，而是教会汽车如何自动识别周围环境并创建自己的照明模式。
为了克服这个问题，中国领先的汽车照明制造商华宇视觉科技找到李昕和教授，希望通过机器学习开发智能车灯。
目前，许多汽车制造商都在使用摄像头和机器学习来控制自动驾驶车辆，因此在这方面已经有了很多探索。
然而，机器学习算法需要大量数据来学习，并且为此目的创建的许多数据集和算法仅关注白天驾驶。
李昕教授指出：“我们的研发更专注于夜间驾驶场景。
将机器学习应用于智能头灯的夜间应用，难度更大，因为照明条件更差。
这是一个独特的挑战，目前还没有好的解决方案姚的行业合作伙伴努力收集更多的夜间图像来注释重要的物体和人物，例如路标、行人和其他车辆；姚负责优化车辆驾驶实践中的机器学习算法，利用智能汽车头灯创建照明模式。
需要实时响应和决策，因此研究人员必须选择适合其架构的硬件和设计算法。
昆山杜克大学的研究员Fengxin 博士也参与了该项目，目前李昕 Kongzi和Feng Xin博士已经合作。
与华宇视觉科技合作开发样品，虽然这款产品原型机有不少亮点，但仍需进一步完善才能正式使用。
“检测精度非常重要，开车时不能错过任何物体或人。
”李昕说。
“但这只是一个指标，另一个指标是实时响应。
如果算法的响应时间太长，那么它不适合汽车行业。
从技术上来说，这是两个最具挑战性的问题。
”李昕希望在不久的将来解决这两个问题，同时也为智能头灯添加更多功能。
例如，智能汽车头灯可用于显示重要信息，例如天气和路况、交通标志、导航方向，甚至头灯光束覆盖区域内的车道。
智能头灯的其他进步包括使用自动驾驶汽车最终可能采用的替代传感器，例如雷达和激光雷达。
但目前该产品仅使用前置摄像头以降低成本。
未来几年，预计汽车智能车头灯将大量应用于普通车辆，数量将超过具有附加检测功能的自动驾驶车辆。
“我认为我们可以在未来两年内将第一代智能头灯产品推向市场。
”李昕说。
“产品推出后，我们可以获得更多的反馈和数据，进一步提高准确性和响应时间，开发性能更好的迭代产品。