重磅！上汽智己IM AD将搭载速腾聚创第二代智能固态激光雷达
传统车企面向汽车高端化和智能网联电动化发起全面进攻，竞争开始进入实质性阶段。
刚刚开幕的成都车展上，智己、极氪、极狐、岚图等几大新“二代”品牌纷纷到场同台炫技，其中上汽智己汽车就带来了旗下豪华智能轿车智己L7、豪华智能SUV智己LS7以及全新概念车AIRO。
值得注意的是，在智己汽车的展台正前方和正上方的大屏上轮番演示着IM AD智能驾驶系统、第二代智能激光雷达技术以及高质量的激光雷达点云成像图案。
结合不久前智己汽车官方宣传的种种信息，基本上可以判断IM AD智能驾驶系统将采用RoboSense(速腾聚创)第二代智能固态激光雷达RS-LiDAR-M1(以下简称“M1”)。
7月初，智己官方在线下活动和视频号中，曾明确表示将搭载MEMS激光雷达，同时特别强调解决了 cornercase问题。根据行业披露的消息来看，目前只有速腾明确站出来说已经解决了点云cornercase问题。
除了成都车展外，智己汽车已经在7月份的多次快闪活动中展示过“第二代激光雷达技术”，与此次成都车展中具备相似特征的点云图像也进行过轮番实时演示。
根据公开资料显示，目前为止只有速腾聚创发布过“第二代智能固态激光雷达”，并且该产品已实现车规级SOP量产，具备保障IMAD和相关车型如期量产交付的条件。另查阅资料显示，早在2018年上汽已经成为速腾聚创的战略投资方。
基本可以判定，速腾聚创将成为上汽智己IM AD系统的激光雷达供应商。
根据规划，智己汽车首款量产车L7的自动辅助驾驶系统兼容了激光雷达软硬件架构冗余方案，第二款车型LS7也确定将搭载激光雷达系统量产。
这对智己品牌来说，如今有了激光雷达的加持，IM AD智能驾驶系统能力还将加速进化。
目前，智己汽车首款车智己L7已经开启预售，天使轮版本的预价格:40.88万元，除了续航、百公里加速等传统性能指标外，其智能网联和自动辅助驾驶能力也是支持其超过40万售价的核心要素。智己品牌第二款车型LS7也已公布，除了酷炫的外形和高性能，搭载激光雷达的升级版IM AD智能驾驶系统也是核心亮点。
智己汽车还推出了智己IM AD智能驾驶系统，其中特别针对中国复杂的交通状况打造“Door to DoorPilot”的功能，不仅是高速场景和低速泊车场景，重点要解决城市复杂场景各类特殊和极端工况，实现全场景、最连续的零接管的智能驾驶体验。
一、高端豪华定位，智己品牌集结各方实力伙伴与资源
在上汽集团面向汽车智能电动化的战略中，智己品牌占有重要地位。
作为国内较早布局新能源化和智能网联化的自主车企，上汽集团已经面向低中高市场布局了多个品牌，包括此前已经独立出来、主打中高端电动车市场的R品牌。
智己汽车则主要面向更高端的豪华智能纯电市场，还为其引入了外部投资，足见上汽高层对其给予厚望。
可以说，智己品牌集结了上汽集团所有的优质资源。
在自动驾驶方案方面，上汽集团今年3月投资了自动驾驶创业公司Momenta，专门为智己汽车打造专属的“中国方案”；在动力电池方面，上汽与全球头部动力电池制造商宁德时代成立了两家合资公司；在自动驾驶控制绕不开的技术壁垒——实时操作系统方面，上汽很早就与TTTech成立了合资公司，目前上汽旗下斑马智行已经在智能汽车操作系统方面构建了核心能力；而在激光雷达传感器供应商方面，智己汽车的IM AD智能驾驶系统同样选择了全球领先的智能激光雷达系统科技企业速腾聚创。
资料显示，速腾聚创具备十三年技术研发和五年商业化积累，在激光雷达软硬件技术研发和前装量产能力等方面均处于领先水平。
该公司不但是当前唯一宣布解决了激光雷达普遍存在的点云cornercase问题的激光雷达企业，同时还是全球首家实现“凝视”可变焦功能并实现前装量产交付的激光雷达企业，其最新产品M1也是全球首款在乘用车前装量产交付的固态激光雷达。
特别值得一提的是，速腾聚创第二代智能固态激光雷达采用革命性的二维MEMS智能芯片扫描架构，拥有独特的智能“凝视”功能，可以根据驾驶场景调节扫描方式，大幅提升激光雷达系统的感知能力，支持高级自动驾驶“点到点”全场景环境感知。
从以上来看，这款智能激光雷达上车，将可以大幅增强自动驾驶系统性能并提高驾乘体验，无疑非常符合智己汽车的高端智能品牌定位。
据悉，在智己汽车之前，北美的豪华造车新势力Lucid也选用了速腾的第二代智能固态激光雷达。国内另一家头部企业广汽集团的高端品牌埃安汽车全新一代ADiGO自动驾驶系统也选用了这款智能激光雷达，即将在AION LX等多款高端车型上搭载量产。
这背后，是传统汽车面临智能网联变革下，自主品牌头部车企在高端智能电动化赛道上的生死竞速。
特斯拉目前在中国加速攻城略地，上汽集团，东风、广汽、北汽、吉利、长城都纷纷推出了独立发展的高端品牌，另外还有“蔚小理”、小米、百度等一大批新造车势力异军突起。
可以看到，当前各大高端智能品牌量产车还未落地，就已经开始了在性能、配置等方面交锋。
在品牌塑造、全新架构平台、续航/百公里加速等性能比拼之外，各家背后自动驾驶技术实力，才是这场竞争中最为核心的指标，这也是当前各个品牌重点布局的领域。
二、品牌落地关键期，激光雷达供应商选择是重中之重
结合当下的市场形势来看，激光雷达这一全新传感器不但已经成为了汽车品牌在高阶自动驾驶系统中的核心武器，也已经成为了高端品牌的必选项，智己 L7、智己LS7、极狐阿尔法 S、小鹏P5、蔚来ET7以及广汽埃安旗下多款车型都预告即将搭载激光雷达上车。
可以看到，当前各大汽车品牌之间的竞争，主要集中在冲击L2+/L3级别自动辅助驾驶功能量产上。汽车品牌更着重于多场景覆盖，尤其是针对如城市复杂道路场景、各类极端工况等，着眼于破除功能使用的限制和场景边界，以提升自动辅助驾驶系统在各类场景中的表现和行车体验视为重中之重。
当前主流的摄像头+传统毫米波雷达融合的感知系统，在面对真实用车场景时还存在很多感知能力缺陷，因此也导致了在已经量产L2+级别自动辅助驾驶系统的车型中，仅仅是开启HWP(HighwayPilot)等功能都还存在诸多使用限制。一旦面向CornerCase和更加复杂的城市道路场景，将存在更大的安全隐患。
伴随L2+/L3进入规模化量产周期，车企对于自动辅助驾驶功能的场景覆盖和用户体验还在不断追高，感知系统的能力也必须快速跟进。
因此，激光雷达成为了当下的主流选择。通过多类传感器的融合互补，激光雷达可以弥补传统融合感知系统的劣势，实现安全冗余，以此提升城市道路等复杂场景下的功能表现和用户体验。
以小鹏P5为例。小鹏P5搭载双激光雷达的主要作用，就是强化现有的高速NGP自动导航辅助驾驶功能，从而实现了部分城市NGP功能，包括城市路况超车、红绿灯路口通行、自动限速调节等。
另外，广汽ADiGO自动驾驶系统选用了速腾聚创的二维MEMS智能芯片架构的激光雷达M1，在面向城区场景时，其智能“凝视“动态提高刷新帧率，帮助系统更快响应周围车辆、电动车、行人等障碍物的动态变化，提升城区街道自动驾驶体验。
至于智己汽车提出的Door to DoorPilot功能，则着眼于重点提升车辆在市区复杂路况下的应变能力，尤其是如行人避让、外卖小哥闯红灯、电瓶车等突然插入车道、相邻车道的突然加塞、Y字形连续匝道切换等场景下的自动驾驶功能提升和驾乘体验。
因此，各家车型选择的激光雷达系统的水平如何，某种程度上也将影响各家智能辅助驾驶功能的能力高下。
上文中也提到，RoboSense(速腾聚创)第二代智能固态激光雷达M1的核心优势之一，便在于其已解决了点云cornercase问题，可以充分保障点云数据的安全可靠性。这能够让车辆在面临复杂交通驾驶场景时及极端工况下仍然具备可靠和优异的感知能力。
其另一大优势在于智能“凝视”功能。这款更加智能的激光雷达产品革命性的二维MEMS智能芯片扫描架构，可以根据驾驶场景改变横向和纵向扫描速度，从而改变扫描形态。这意味着激光雷达硬件可以基于不同的路况下环境感知重点做出优化。
比如，当智能驾驶系统在高速上实现HWP(HighwayPilot)功能时，开启“凝视”的M1视场中间ROI区域垂直分辨率可以由0.2°动态提升至0.1°(甚至更高分辨率)，障碍物点云成像密度翻倍，对前方小物体高度准确测量，帮助规划层结合车轮与底盘高度判断通过性。
在复杂的城区道路中，M1的“凝视”功能可以让帧率从10Hz瞬间提升到20Hz(甚至更高)，帮助系统更快响应周围车辆、电动车、行人等障碍物的动态变化，“快人一步”完成TJP跟车功能，防止加塞、避免刮蹭。
可以预见，随着第二代智能固态激光雷达M1的加入，智己汽车IM AD自动驾驶系统将获得更强大的感知能力，在面向各类路况和场景下的智慧驾驶能力和驾乘体验还将有进一步升级。
今明两年是各高端智能电动汽车品牌首款车型密集落地的时期，也是各家搭载激光雷达的自动辅助驾驶系统落地接受检验的关键期。这些自动辅助驾驶功能能否如期推送，量产后能否接受住考验，都关乎这些新生代品牌是否能一战成名。
这将充分考量激光雷达供应商的技术实力。成熟可量产的车规激光雷达硬件、成熟可部署的感知算法、基于大数据的验证测试，尤其是具备量产案例经验和成熟稳定量产能力等等，都是让车企规避开发风险、确保L3自动辅助驾驶功能成功落地的根基。
据了解，速腾聚创的第二代智能固态激光雷达是目前为止唯一一款实现车规量产SOP交付的高性能激光雷达，这将为智己L7及其后续智能驾驶车型的如期交付提供可靠的保障。相比之下，其他性能相近的固态或混合固态激光雷达产品尚处于前期样品阶段，遑论进入更严格的DV验证与首次导产阶段。
最重要的是，速腾聚创这款智能激光雷达M1已经有了高端品牌Lucid的SOP量产交付案例，这对智己汽车来说，这类具备在高端品牌车型上已经有系统级别的量产经验，无疑将是品牌扎稳市场的更深一重保障。
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