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2019年上海车展将开启L3自动驾驶时代，同时隐藏传感器技术的竞争。

其中，国内激光雷达制造商RoboSense提出，在无人驾驶飞行器上拥有系统的“大脑”是不够的，传感器硬件也应该有“智慧”。在此基础上，公司与零点、菜鸟、智能4、汽车等企业在上海车展上联手，首次发布智能传感系统战略系统，用于智能交通的四大核心应用，即自主乘用车、无人低速车、机器人轴和车路协调。在产品方面，推出了两款新产品，即新型超广角盲补偿激光雷达RS-Bpearl和超高分辨率激光雷达RS-Ruby。

在射手座巨闯看来，自动驾驶仪比信息收集器更需要智能信息“理解”。“该算法需要一个单独的电子控制单元来运行，但所有原始设备制造商都不希望在生产车辆上增加电子控制单元，这将占用车辆的宝贵空间和成本。RoboSenseCOO邱春潮表示:面对市场需求，将传感算法集成到传感器硬件中，M1遥感激光雷达需要“理解”信息。

这种大规模生产汽车轨距级固态激光雷达遥感-激光雷达-M1是射手座巨创的第一个产品。它使用低成本的905纳米激光，120的视野和200米的探测距离。它既能满足原始设备制造商的要求，又能满足L3+自动驾驶客车的两个核心功能:高速路况TJP和HWP的安全驾驶要求。

然而，这些只是该产品完成的第一个任务。为了完成安全驾驶的信息采集，团队将智能传感算法写入芯片，嵌入激光雷达，实时解读三维点云数据，并将目标级环境传感结果直接输出给自主车。地平线和射手座已经达成初步合作意向，为遥感激光雷达算法激光雷达的环境传感算法定制芯片。后者计划在2021年为客户提供内置集成传感算法的智能传感器。该产品能够一站式完成环境信息收集和理解，与传统的激光雷达硬件制造商形成定位差异:从“硬件”升级到“智能硬件”。

然而，在这个阶段，“汽车轨距等级”总是在激光雷达前面的一座山。从车辆制造商的角度来看，这不仅仅是添加激光雷达传感器来完成自动驾驶车辆从L2到L3的穿越那么简单。它们要求激光雷达的形状必须紧凑，并且能够容易地嵌入车身。同时，在硬件方面，必须满足汽车法规的可靠性、稳定性和一致性的最高要求，并满足人眼安全。这意味着供应商应该满足可制造性设计的要求，拥有成熟的供应链和标准化的生产方法。更重要的是，在大规模生产之后，有必要为乘用车制定一个可接受的成本价。

基于上述考虑，相对保守的传统第一层开始迂回搜索激光雷达补偿方案，希望在先进辅助驾驶阶段“相机+毫米波雷达”路线的基础上“动动手脚”，尽可能从FOV、测距能力、分辨率、环境光适应性、障碍物探测等方面提高环境感知的安全冗余度。车云蘑菇观察到，在当前的上海车展上，高分辨率成像雷达已基本成为激光雷达功能替换的首选。

至于这种技术路线，目前仍处于早期开发阶段，射手座巨创告诉车云细菌，高分辨率毫米波雷达目前在价格和成本上并不占据绝对优势。与此同时，激光雷达也开始从高性能和高分辨率的角度降低成本。“事实上，每个人都在朝着更高的性能和更合理的价格前进。激光雷达具有较高的分辨率和测距精度，毫米波雷达难以探测静止的人和小物体等障碍物。对于自动驾驶的安全冗余，它们是相辅相成的。在全天候的复杂环境中，它们有各自的优势，可以共同为安全驾驶提供足够的环境感知冗余。目前，两者似乎可以并行发展。”

可以说，对于高水平自主驾驶的传感器集成路线，业界仍未达成共识。此时，射手座巨创也将其部分商业目标转移到了低速商用车领域。

无人驾驶低速汽车广泛应用于无人巡逻检查、无人保安、无人清洗车、无人送货车、无人面包车等领域，成为自动驾驶的商业化“深度充电”。在早期，无人驾驶低速汽车使用单线激光雷达，对环境没有足够的认识。RoboSense提供的RS-P1方案将16线激光雷达(RS-LiDAR-16)与传感算法盒相结合，赋予无人低速车LiDAR三维传感能力，实现定位、导航、避障等自动驾驶功能。然而，由于普通多线激光雷达垂直视场的限制，在车身周围容易出现锥形盲区。

RoboSense推出了一款新型超广角盲补偿激光雷达RS-Bpearl，其超宽视场为360 × 90，探测距离为30米(10%)，盲区仅为10厘米。小巧紧凑的外形，隐藏在无人驾驶低速汽车的两侧，消除了车身周围的盲点，满足横向环境感知的需要。产品采用模块化设计，大大降低了成本，同时使产品更加灵活和可定制。

在车展上，罗博森的新一代大规模生产的无人驾驶低速汽车环境感知方案被安装在菜鸟的“新物种”无人物流车上。在新方案中，用一台视场为120°的遥感激光雷达-M1代替原来的两台视场为63°的遥感激光雷达-M1Pre，并增加一台遥感-Bpel负责横向感知和盲区清理，实现盲区覆盖。固态激光雷达和近程盲补偿雷达的结合表明，从硬件角度来看，该产品性能稳定，价格非常有利。结合机器人传感和领先的智能传感算法，机器人传感表示，针对无人驾驶低速车辆的智能传感器系统的发布，将通过上游和行业合作伙伴的共同努力，推动无人驾驶低速车辆的全面生产。

当然，除了低速场景，RoboTaxi的高速驾驶场景应用迫切需要更高的垂直分辨率激光雷达来实现更大的全探测范围。与整车厂相比，机器人轴的环境感知方案在一定程度上削弱了激光雷达的成本因素，对其性能提出了更高的要求。在这场车展现场，射手座巨创和欧特克联合展示了一个新的机器人axi环境感知方案:Ruby+bpear组合。

具体来说，RoboSense的新型128线激光雷达RS-Ruby，与RS-LiDAR-32相比，其垂直分辨率是前者的3倍以上，达到0.1，全探测距离增加了2-3倍，有效保证了Robosense对环境感知的进一步需求。新的机器人轴环境感知方案使用单个遥感红宝石作为核心传感器，安装在屋顶位置，负责全方位感知。在发动机罩的两侧增加了两个RS-Bpearl，以消除盲区。结合领先的智能感知算法，实现无死角的超长距离感知，进一步提高机器人轴的驾驶安全性。

除了一辆车的智能，配备路边感知系统的车路协调系统也让整个行业兴奋不已。车辆和道路合作收集全球驾驶，优化和协调车辆驾驶路线，并最大限度地提高驾驶安全和道路使用效率。作为智能传感器系统提供商，RoboSense提供了一种基于激光雷达传感器和传感算法相结合的系统技术方案，用于车对车的协作，使自主车辆能够获得道路状况鸟瞰图的“上帝视角”，成为车辆的“视觉延伸”，并有效应对难以通过车对车传感处理的特殊场景。

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