2019年8月，中国人民银行发布《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》(以下简称《规划》)，这也是中国金融科技行业首个发展规划和顶层设计。提出要重点发展人工智能、大数据、云计算、分布式数据库、区块链等技术和应用场景，标志着金融行业展开了新一轮科技和产业融合变革。

      具体来说，夜间的低光照环境会对自动驾驶车辆的控制系统造成挑战，比如汽车前照灯在夜间的照明水平基于可见光传感器（摄像头）的有效探测范围而受到限制，该类传感器主要用于探测车辆路径内或附近的物体，有效探测范围基本在60米内。而结合图像传感技术，比如在汽车上安装近红外照明灯，则可以捕获更长的有效探测范围，这一数值将达到200米内。此外，可见光传感器还可提供更广阔的视野探查车辆前方路径。

　　2020年，国家发改委首次就 “新基建”概念和内涵作出正式解读和阐释，云计算明确纳入新基建范畴。作为传统行业信息科技应用的领头羊，金融行业正成为继互联网行业之后云化转型的排头兵，金融机构上云要求也逐步向精准化、标准化、智能化方向发展。

　　结合各种互补的图像传感技术，可能可以解决夜间或低光照环境内物体检测和分类的难题。例如，可以在汽车上安装近红外照明灯，法律法规可能对此类照明灯的照明水平要求更宽松，甚至没有限制。

　　在金融科技加速发展的今天，银行等金融机构纷纷采取开放战略，深化与金融科技公司的合作与沟通，实现风险的高效率、自动化控制。在政策大力支持下，部分大型金融企业(如中国建设银、中信证券、平安银行、、国泰君安证券等)已积极职构建云平台，在搭建自用私有云的同时将冗余的计算资源向有服务需求的中小型金融企业开放，形成专供金融机构使用的金融云服务模式。

　　长波红外传感器（LWIR）从车辆周围环境捕获物体自然产生的热辐射，因而不需依赖照明灯。长波红外传感器的有效探测范围可能会受到限制，被传感器分辨率以及物体探测和分类的分辨率要求所限制。长波红外传感器包括大量组件传感器，可提供宽广的视野范围（如180度视野范围）， 探查车辆周围环境，此外，长波红外传感器还可以提供分辨率较低环境中的物体图像。

　　当然，金融机构在制定上云策略时，不仅仅要技术架构、考虑风险和系统迁移的可操作性，还要考虑上云以后的系统运维。更重要的是，在选择云服务商时，要有全面的评估和考量。银行业上云需求规模快速增长，为金融云服务商带来新的市场机遇。

 　　尽管可见光传感器的探测范围相对有限，但其可以提供多种颜色（如红、绿和蓝）物体的高分辨率图像数据，此外，可见光传感器还可提供更广阔的视野（如120度视野范围），探查车辆前方路径。

　　国际数据公司IDC新发布的《中国金融云市场(2019下半年)跟踪》报告显示，2019年中国金融云市场高速发展，规模达到33.4亿美元，同比增速达49.6%。预计2020年，传统金融系统上云、线上获客、智能化升级等需求将驱动金融云市场实现快速增长。

  　　在有些操作中，可通过调整其他传感方式和图像处理资源的控制参数，可对长波红外传感器探测到的物体（此类物体的探测以低分辨率图像数据为基础）进行分类，从而让车辆计算机视觉资源集中在与探测物体相关的兴趣区域。  

　　接下来，如何将数字资源转化为可信的价值资源，最终服务于实体经济，是数字金融建设的重要命题。云计算融合区块链、大数据、人工智能等创新技术，与供应链、资管系统、智能风控、异地结算、资产登记平台等应用系统有机结合，构建真实可靠、安全快捷的信息共享网络，有助于数字价值的可信扭转，为金融行业的长远健康发展赋能。

  　　此外，可以在车辆上安装带有近红外照明灯的近红外传感器，以捕获车辆路径内或路径附近、及距车辆更长距离（如200米，600英尺）处的物体的高分辨率图像信息。如此一来，可在车辆行驶时更早地探测和分类物体，从而提高安全性以及提高最大车速。近红外照明灯可将近红外光线投射到相对较窄的视野范围内（如30度锥形角）。

　　对于云计算而言，金融行业没有改变对于所有解决方案的要求，安全性和可持续性还是关注的两个要点。对于金融行业开源和闭源的选择，大部分企业还是赞成开源和闭环共同存在，或者是协同发展的局面。因为对于金融行业来说，传统的一些应用和架构也许还会用于传统的包括小机的方式，但是一些新兴的创新应用，从应用架构开始就才用微服务架构，底下支撑也会用虚拟化的云计算方式。