提三个问题：你知道一台能实现L4级别自动驾驶的智能汽车需要多少颗摄像头才能“看”清世界吗？你知道它们之间是如何分工的吗？你知道要满足多少苛刻的条件才能成为一颗车规级的摄像头吗？

据悉，本周六11月13日，集度汽车将邀请环境感知领域的知名企业-欧菲光，作客集度汽车技术分享交流会“J-MEETUP”，与世界共同征服自动驾驶的星辰大海！为各位呈现：汽车机器人如何用“机器之眼”看清世界！也将回答开篇的三个问题。

早在今年8月，集度汽车联合禾赛科技作了一场以“机器人眼中的世界”为主题的技术交流会，

会议的主题是围绕激光雷达是如何看透世界，识别世界，从而协助车辆安全稳定的进行高级别的自动驾驶。激光雷达以其独有的KNM级别的指向性，同时不会发生水平或者垂直线上位移的特性，向业界展示了更精准的探测能力可大幅提升驾驶过程中，面对于千变万化的行驶环境时车辆对于路面的识别能力，从而成为自动驾驶系统中不可或缺的硬件配置。

但从目前各家科技公司的共识以及发展技术路径来看，要实现L4乃至L5级别的自动驾驶除了激光雷达以外，靠得是一整套的丰富的软硬件配置。从多线束的激光雷达、4D成像的毫米波雷达、高精地图再到千万乃至亿级像素的车载摄像头；配以软件层面拥有高算力的芯片，不断迭代升级的驾驶算法；再到低延迟高协同的网络环境达成的车车协同、车路协同的基础设施都是缺一不可的。

而深耕自动驾驶多年的百度Apollo和全球市值第一的汽车企业特斯拉在自动驾驶实现路径上则另辟蹊径。借助于上亿公里的自动驾驶数据积累，以及双方在AI层面坚实的技术壁垒，坚持采用“纯视觉”辅以后台AI数据学习提升识别准度的技术路径。其产品Apollo Lite和FSD已多次在公开场合证明了自身的技术领先性和成熟性。

汽车已逐步成为可自由移动的机器人。而机器人的环境感知系统的发展方向是多种传感器融合，互为补充、充分冗余。自动驾驶用感知摄像头的发展，从DARPA Grand Challenge

到搭载Apollo系统的ROBOTAXI上路运营，从全车配置1颗到甚至11-27颗，从车载单颗0.3M个像素点，到8M个像素点甚至上亿个像素点，车载摄像头的迭代近年来急速发展。

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写在最后：

集度汽车自成立以来，热度居高不下，这也印证了大家对于集度汽车首款汽车机器人有着很大的期待。当然，集度汽车也不负众望，造车进展不仅秒杀传统车企，就连上一代造车新势力“蔚小理”也只能甘拜下风。

集度造车的245天，被凝结为一个字：快。

6月10日：“黑森林”油泥模型曝光；

7月7日：造型设计完成，开始工程开发；

8月30日：完成全尺寸油泥模型风洞实验；

9月24日：SIMU Car开始路试。

奏响刷新行业平均速率节奏的背后，是“技术护城河”百度的all in支持。

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9月，集度SIMUCar曝光，集度通过SIMUCar实现了汽车软硬件的分别开发，以加快研发进度。而前几日，集度直接爆出了SIMUCar年底即可实现城市域和高速域的智能辅助驾驶。

对于这家面向未来的汽车机器人公司，我们也有理由给予更多的关心与期待。

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图：官方、网络