注意，这里有一个关键点，“透明底盘”显示的图像并不是实时的，而是车辆前几秒走过的痕迹。举个例子，如果倒车进入一个非常干净的停车位，车辆停止之后，在其底部放一个轮胎，此时“透明底盘”不会显示这个轮胎，因为倒车入库之前摄像头看到的停车位是“干净”的。而车辆停止之后，摄像头无法看到车辆底部的实时情况，所以看不到车底下的轮胎。
一句话总结，“透明底盘”显示的是前几秒车辆走过的位置信息。有一个非常便于理解的比喻，中国的活字印刷术，先将文字木块排列在一起，涂上墨汁，然后用一块白布不断去覆盖文字木块，白布上就会出现相应的文字，如果在白布已经覆盖过的地方换掉其中的一段文字，白布上显示的依然是之前覆盖过的文字。
800万像素摄像头到底是什么概念？
这里需要引入另一个大家经常听到的概念，分辨率。它和像素一样都反映图像的清晰度，二者之间的对应关系如下：
像素=分辨率横轴数值x分辨率纵轴数值
分辨率的数值对应图如下：
分辨率一般包含两个同时出现的数值，比如00X00，但在口语中，大家习惯用横轴的数值表示分辨率，也就是大家常听到的720P、960P、1080P、4K（4000）等，即横坐标上有多少个像素点。
如果换算成对应的像素120万：1280X960=122.9万；200万：1920X1080=207；800万：3840X2160=829万。（像素一般取临近的整数便于表达）
这里的800万像素，对应的就是4K（实际上横轴只有3840个像素点）的数据，相当于4K高清电视的画质。
目前业内比较常见的车载摄像头就是130万像素，稍微好点的小鹏的200万像素，800万像素直接翻了4倍，带来的自然是更清晰的成像效果。
800万摄像头能带来更好的成像效果，更远的探测距离，以及更大的FOV视场角。
为了保证800万像素摄像头能够稳定发挥，与之配套的相应的软硬件也需要同步跟进。
800万摄像头对算力、算法的要求？
还有一个外界比较关心问题，800万摄像头升级，智能汽车对应的一系列问题是否也需要调整，比如算力，算法等。
1、像素加大到800万，算力需要多大？
一个非常直接的对应关系是，摄像头的像素加大，需要域处理器芯片的算力也相应的增大，但是二者之间的比例是多少没有定量，比如增大多少像素需要对应的增加多少算力，我们查阅了大量的资料并且也咨询了相关的专业人士，得到的结果是，二者之间的数据变化比例无法量化。
有业内人士做过一个估算，800万像素摄像头每秒钟需要的算力是1TOPS左右。对于大多数算力冗余的芯片来说，其实也完全够用了。
以蔚来ET7为例，其超算平台 NIO Adam 使用了 4 颗 NVIDIA Drive Orin 芯片，包括 2 颗主控芯片、1 颗冗余备份芯片、1 颗群体智能，以及1颗个性训练专用芯片，综合算力1016 TOPS。并且有超高带宽的图像接口，ISP 每秒可处理64亿像素。即便ET7拥有7颗 800 万摄像头，芯片算力也是完全足够的。
2、800万像素摄像头对算法提出了更高的要求？
800万像素意味着更多的数据信息需要处理。对芯片的算法提出了更高的要求。摄像头在100万像素级别时，用于车道检测，ACC等功能，用到的可能只是一些简单的模式识别算法。但是到了800万像素，随着摄像头的功能增多，数据量增大，需要用到芯片的神经网络对数据进行处理，在细分的卷积神经网络算法。技术难度在不断升级。