激光雷达上车 集度敲定了自动驾驶方案的硬件系统

4月18日，集度再次公开了一小部分其首款概念车型外观，此次重点在于车前灯和车前盖处激光雷达的设计，而激光雷达的上车意味着集度已经敲定了自动驾驶方案的硬件系统。

集度首款汽车机器人概念车前盖（图自集度）

集度智驾负责人王伟宝表示，集度SIMUCar（软件集成模拟样车，Software Integration Mule Car）迭代升级为2.0版本，其自动驾驶系统已加入激光雷达传感器，并与集度自研的高阶自动驾驶智能架构JET1.0（电子电气架构+SOA）实现融合。

据王伟宝介绍，SIMUCar 2.0阶段正在测试开发的纯视觉和激光雷达自动驾驶方案，在算法上可以相互独立，目的在于实现量产车在感知安全上的冗余。与传统方案相比，这两套自动驾驶方案互为备份、相互补充，既能自驱也可协同。

供应链方面，集度的选择是英伟达自动驾驶芯片Orin X和禾赛科技半固态激光雷达AT128。

集度采用了两颗激光雷达，相较于更多的激光雷达方案有一定成本上的优势，相较于单颗激光雷达方案的120度FOV（视场角），可以实现水平180度的FOV覆盖，从而加强汽车在“鬼探头”、左右有遮挡物等行车场景中的识别能力。此外，该方案可在车辆正前方60度FOV的区域内做到加倍重叠，这也是车辆需要重点识别的区域。

对于激光雷达方案的选择，王伟宝告诉界面新闻，集度就半固态或纯固态等方案进行过多方面研判，但作为量产车型，首要考虑点在于量产周期。 

“所以它（激光雷达）的产能状态，性能指标，比如FOV、感知盲区、整体尺寸、价格等等，整个（选择）基于所谓创业期的选型。”王伟宝说，“我们更多还是通过软件定义硬件的方式，考虑实现我们的软件方案需要的是什么。”

与此同时，王伟宝表示，基于对传感器未来技术发展的预判，集度才会做出当下纯视觉和激光雷达相互独立的一套方案。“从我们的视角上来看，随着下一个阶段算法的逐渐提升，传感器的性能可能会走向覆盖更加广泛的场景。”他说，作为车企，他们也希望单一传感器有更广泛的场景识别能力。

SIMUCar是集度用于前置自动驾驶功能和数字智能座舱等开发流程、提升量产效率的研发流程。据介绍，SIMUCar 1.0已在去年12月完成高速、城市双域融通，并在今年2月底完成了与集度智能架构JET1.0的融合适配。

王伟宝表示，SIMUCar1.0和2.0是小学和中学的关系。SIMUCar1.0阶段更专注于自动驾驶的基础能力建设，包括软件架构和相关基础功能逻辑的开发，并与底盘适配；SIMUCar 2.0是提升并形成基础能力的时期，其底层架构已升级为集度自研的高阶自动驾驶智能化架构JET（JIDU Evolving Technology），包含电子电气架构EEA和整车操作系统SOA。

在SIMUCar 2.0阶段，相关的域控制器和传感器，已逐渐达到量产状态，一些基础的自动驾驶能力，包括ADAS功能，泊车，智能交互等，都会逐渐达到量产状态。

不过软硬件解耦的研发方式，也会引起外界对于集度汽车在最终软硬件适配度方面的疑惑。

对此，王伟宝解释称，这一问题的核心在于团队所做的JET，后者几乎提供了所有智能化所涉及的整车电子电器架构，包括核心域控、传感器及其之间的通路等等，这可以保证车辆完成软硬解耦开发。

“今年年底的时候，我们会真正跟真实的车辆去联调。”他说，但由于95%甚至98%的软件开发功能已经基于JET开发完成，联调工作比例会非常小。