激光雷达也可以“变焦”？RoboSense M1智能“凝视”功能上线！

2020年被称为激光雷达量产“元年”。从去年7月开始，RS-LiDAR-M1获得了大量车企的定点车辆订单，包括L3重卡方案技术公司、北美新能源车企、中国“新实力新动力”车企、传统主机厂、顶级超跑品牌等，涵盖车型，从超跑到家用车，从乘用车到商用车。

M1被誉为车辆监管级别的智能固态激光雷达。今年第一季度以来，M1车辆法规水平的一些领先技术和进展逐步公布:

激光雷达感知拐角案例:成功解决了高抗鬼、高抗暴、近吸点、近场空洞、太阳光干扰、多雷达串扰干扰等拐角案例；

通过了车辆法规可靠性验证，包括但不限于振动、冲击、EMC电磁兼容性、化学腐蚀防护、盐雾、高低温湿热等验证。

配备完善的配套功能:包括OTA升级、雨雪灰尘噪音检测&；过滤、污渍检测、智能清洁、智能加热、性能测试、电源管理、网络管理等功能；

高标准的功能安全设计:完全满足SIL-2和ASIL B级的定性和定量功能安全目标。

车辆限界量产线建成:国内首条车辆限界固态激光雷达量产线于3月建成。

今天，我们揭示M1智能的“秘密武器”:硬件智能+软件智能。即硬件上的智能“凝视”功能和软件上的智能目标级感知功能。

硬件智能:可以变焦的智能“凝视”功能。

自动变焦技术是计算机视觉和各种成像系统实现智能化的飞跃技术之一。通过改变相机的焦距，可以快速充当几个定焦镜头，为环境感知提供便利条件。

这种革命性的智能变焦技术减少了长短炮的设备堆叠，非常适合快速捕捉远距离和近距离的影像和运动物体，从而成为纪录片拍摄的常用“武器”。

●融入智能汽车生态，激光雷达硬件智能化。

在日常驾驶过程中，驾驶员需要小心应对不同场景下的特殊路况，时刻关注不同的道路区域:在高速公路上行驶时，要注意远处的动态车辆和静态小障碍物；通过街道路口时，要警惕周围的行人和两轮车；通过拥堵路段时，谨防周围车辆强行拥堵。

智能驾驶还需要面对多种不同的驾驶场景，这就要求激光雷达的硬件性能需要根据不同路况下的环境感知进行优化。

综合考虑硬件性能、效率、成本等维度，对激光雷达硬件进行智能化升级，实现类似相机的变焦技术，取得高效的应用效果。这种智能功能被称为“凝视时凝视”功能，意思是随时关注驾驶员关心的关键感知区域。

硬件智能化是RoboSense在智能激光雷达传感器系统布局的一部分，“凝视”功能版M1获得了CES 2019创新奖。

目前，RoboSense已经与指定客户一起完成了“凝视”功能的批量样机验证。自6月起，“凝视”功能将在新版RS-LiDAR-M1中正式启用。

●“智能”是二维MEMS芯片扫描的基因优势

传统激光雷达，包括自动驾驶测试车上的一维机械旋转激光雷达和一维转镜激光雷达，采用一维电机扫描架构。在前者中，电机携带所有激光收发器元件一起旋转和扫描，而在后者中，电机携带激光反射器旋转和扫描。

△一维机械扫描方案结构

△一维转镜扫描方案结构

这种一维电机扫描架构已经用了十几年，激光收发单元在出厂前完全固定，导致扫描光束分布和最高帧率在出厂时就固定了。

△一维电机扫描方案，线数分布固定，扫描帧率固定。

新一代智能固态激光雷达RS-LiDAR-M1采用了RoboSense研发的二维MEMS智能扫描芯片，可以随意改变水平和垂直方向的扫描速度，从而改变扫描形式，并可以在收到指令后的下一帧内完成切换，这将给激光雷达的性能和应用带来两大变革。

△二维MEMS芯片智能扫描方案

1.从广泛的行号概念到精确的ROI分辨率。

智能驾驶关注的远距离障碍物都分布在激光雷达视野的中间ROI(感兴趣区域)区域，所以真正需要提高的是激光雷达对远距离障碍物的感知能力，核心重点是提高中间ROI区域的分辨率。

在行业初期，一维机械扫描激光雷达的线数是均匀分布的，因此线数可以直接反映感知能力。

△平均线数分布的一维机械扫描

随着车载激光雷达的应用，人们一致认为ROI区域需要更密集的扫描线。一维机械扫描方案通过在中间区域加密叠加固定的激光组件，获得视场内固定角度和分辨率的ROI区域。

△一维机械扫描，固定角度固定分辨率的ROI区域

当二维MEMS智能扫描出现时，可以随意改变线数分布，基于不同驾驶场景，激光雷达可以自由调整ROI区域的角度范围和分辨率。

△二维MEMS智能芯片扫描可以自由调节ROI区域的角度范围和分辨率。

M1“凝视”功能可以动态调整ROI区域；同时可以动态调整分辨率，ROI区域的分辨率可以翻倍再翻倍，达到相当于一维扫描几百行的感知能力；双重动态调整功能可以自由配置，可以避免计算能力资源的浪费。

0

△分辨率可调的二维MEMS芯片智能扫描方案

2.从锁定的固定帧率到灵活的实时可调帧率。

在不同的驾驶场景下，智能驾驶系统对环境感知帧率有不同的要求。在城市街道驾驶场景中，周围障碍物距离较近，驾驶响应距离较短，需要提高帧率以获得更长的响应时间。在高速场景下，障碍物距离长，需要提高分辨率而不是帧率来提高探测距离，获得更长的响应时间。

一维扫描方案在工作状态下无法改变帧率，帧率被锁定在启动时选择的档位，因此无法随着传感系统帧率(包括相机帧率)的调整而改变，不仅无法提供更多基于场景的环境数据，还导致多传感器融合过程中同步困难。

1

△帧率可调的二维MEMS芯片智能扫描方案。

二维MEMS智能扫描方案可以在激光雷达工作状态下动态增减帧率，帧率值可以是连续值，与档位无关。这使得激光雷达的帧率可以随着驾驶场景和传感系统的帧率要求而变化，也可以与相机帧率关联匹配，保持同步触发。

● M1“凝视”功能将用户的驾驶体验从安全提升到舒适。

1.高速场景下垂直分辨率的每一次提升，都能带来用户体验的飞跃。

高速公路上，车辆高速行驶，车距较远。智能驾驶感知系统更关注正前方行驶的车辆和三角警示牌、冰淇淋甜筒、掉落的轮胎、掉落的树枝等静态障碍物。相对而言，分布在地面、天空等非重要区域的高分辨率点云数据，成为了计算能力的负担。

2

△高速公路场景，司机关注前方ROI区域。

为了在高速下实现HWP(Highway Pilot)功能，智能驾驶系统需要对上述障碍物获得更长的有效探测距离，这就要求激光雷达具有高测距能力和高有效分辨率(即障碍物所在ROI区域的高分辨率)。

3

在HWP(Highway Pilot)模式下，开启M1“凝视”功能，智能提升ROI区域的垂直分辨率，让智能驾驶实现从安全到舒适的飞跃。凝视开启时M1视野中间ROI区域的垂直分辨率可从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，从而精确测量前方小物体的高度，帮助规划层结合车轮和底盘高度判断通过性。

在直道上，垂直分辨率从0.2提升到0.1，意味着感知算法对车辆的识别距离从120-150米提升到180-200米，对静态小障碍物的探测距离从85米提升到160米。对于以120km/h速度行驶的智能驾驶车辆来说，这是一个从安全制动距离到舒适制动/变道距离的质变，将用于用户骑行。

4

△高速时，智能驾驶车辆以120km/h行驶，0.2垂直分辨率对障碍物的感知距离只满足安全制动的要求，垂直分辨率提高到0.1，可以满足舒适制动的要求。

5

△开启M1的“凝视”功能，提高分辨率和感知能力，提前发现障碍物，顺利完成变道。

……M1“凝视”功能的ROI区域灵活可调，感知系统可以通过指令动态调整ROI区域在视场中的垂直分布，以适应不同驾驶场景下车辆的俯仰角和激光雷达的不同部署高度，从而达到激光雷达的最佳感知效果。

2.在低速场景下，帧率的每一次提升都能带来用户体验的飞跃。

当智能驾驶车辆离开高速公路，来到城市道路时，虽然车辆行驶速度变为中低速，但障碍物与车辆的距离变得更近，路况变得复杂，变化迅速。周围有平行车辆准备堵塞、两轮车通过、行人行为不一、车辆横向穿越等障碍物。

6

△在城市场景中，障碍物与车辆的距离变近，行为复杂，变化迅速。

市区拥堵时，开启TJP(堵车领航)功能，要求激光雷达具有更小的盲区(M1最小盲区可达0.3m)和高帧率数据，以帮助快速应对环境的变化。2020年被称为激光雷达量产“元年”。从去年7月开始，RS-LiDAR-M1获得了大量车企的定点车辆订单，包括L3重卡方案技术公司、北美新能源车企、中国“新实力新动力”车企、传统主机厂、顶级超跑品牌等，涵盖车型，从超跑到家用车，从乘用车到商用车。

M1被誉为车辆监管级别的智能固态激光雷达。今年第一季度以来，M1车辆法规水平的一些领先技术和进展逐步公布:

激光雷达感知拐角案例:成功解决了高抗鬼、高抗暴、近吸点、近场空洞、太阳光干扰、多雷达串扰干扰等拐角案例；

通过了车辆法规可靠性验证，包括但不限于振动、冲击、EMC电磁兼容性、化学腐蚀防护、盐雾、高低温湿热等验证。

配备完善的配套功能:包括OTA升级、雨雪灰尘噪音检测&；过滤、污渍检测、智能清洁、智能加热、性能测试、电源管理、网络管理等功能；

高标准的功能安全设计:完全满足SIL-2和ASIL B级的定性和定量功能安全目标。

车辆限界量产线建成:国内首条车辆限界固态激光雷达量产线于3月建成。

今天，我们揭示M1智能的“秘密武器”:硬件智能+软件智能。即硬件上的智能“凝视”功能和软件上的智能目标级感知功能。

硬件智能:可以变焦的智能“凝视”功能。

自动变焦技术是计算机视觉和各种成像系统实现智能化的飞跃技术之一。通过改变相机的焦距，可以快速充当几个定焦镜头，为环境感知提供便利条件。

这种革命性的智能变焦技术减少了长短炮的设备堆叠，非常适合快速捕捉远距离和近距离的影像和运动物体，从而成为纪录片拍摄的常用“武器”。

●融入智能汽车生态，激光雷达硬件智能化。

在日常驾驶过程中，驾驶员需要小心应对不同场景下的特殊路况，时刻关注不同的道路区域:在高速公路上行驶时，要注意远处的动态车辆和静态小障碍物；通过街道路口时，要警惕周围的行人和两轮车；通过拥堵路段时，谨防周围车辆强行拥堵。

智能驾驶还需要面对多种不同的驾驶场景，这就要求激光雷达的硬件性能需要根据不同路况下的环境感知进行优化。

综合考虑硬件性能、效率、成本等维度，对激光雷达硬件进行智能化升级，实现类似相机的变焦技术，取得高效的应用效果。这种智能功能被称为“凝视时凝视”功能，意思是随时关注驾驶员关心的关键感知区域。

硬件智能化是RoboSense在智能激光雷达传感器系统布局的一部分，“凝视”功能版M1获得了CES 2019创新奖。

目前，RoboSense已经与指定客户一起完成了“凝视”功能的批量样机验证。自6月起，“凝视”功能将在新版RS-LiDAR-M1中正式启用。

●“智能”是二维MEMS芯片扫描的基因优势

传统激光雷达，包括自动驾驶测试车上的一维机械旋转激光雷达和一维转镜激光雷达，采用一维电机扫描架构。在前者中，电机携带所有激光收发器元件一起旋转和扫描，而在后者中，电机携带激光反射器旋转和扫描。

△一维机械扫描方案结构

△一维转镜扫描方案结构

这种一维电机扫描架构已经用了十几年，激光收发单元在出厂前完全固定，导致扫描光束分布和最高帧率在出厂时就固定了。

△一维电机扫描方案，线数分布固定，扫描帧率固定。

新一代智能固态激光雷达RS-LiDAR-M1采用了RoboSense研发的二维MEMS智能扫描芯片，可以随意改变水平和垂直方向的扫描速度，从而改变扫描形式，并可以在收到指令后的下一帧内完成切换，这将给激光雷达的性能和应用带来两大变革。

△二维MEMS芯片智能扫描方案

1.从广泛的行号概念到精确的ROI分辨率。

智能驾驶关注的远距离障碍物都分布在激光雷达视野的中间ROI(感兴趣区域)区域，所以真正需要提高的是激光雷达对远距离障碍物的感知能力，核心重点是提高中间ROI区域的分辨率。

在行业初期，一维机械扫描激光雷达的线数是均匀分布的，因此线数可以直接反映感知能力。

△平均线数分布的一维机械扫描

随着车载激光雷达的应用，人们一致认为ROI区域需要更密集的扫描线。一维机械扫描方案通过在中间区域加密叠加固定的激光组件，获得视场内固定角度和分辨率的ROI区域。

△一维机械扫描，固定角度固定分辨率的ROI区域

当二维MEMS智能扫描出现时，可以随意改变线数分布，基于不同驾驶场景，激光雷达可以自由调整ROI区域的角度范围和分辨率。

△二维MEMS智能芯片扫描可以自由调节ROI区域的角度范围和分辨率。

M1“凝视”功能可以动态调整ROI区域；同时可以动态调整分辨率，ROI区域的分辨率可以翻倍再翻倍，达到相当于一维扫描几百行的感知能力；双重动态调整功能可以自由配置，可以避免计算能力资源的浪费。

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△分辨率可调的二维MEMS芯片智能扫描方案

2.从锁定的固定帧率到灵活的实时可调帧率。

在不同的驾驶场景下，智能驾驶系统对环境感知帧率有不同的要求。在城市街道驾驶场景中，周围障碍物距离较近，驾驶响应距离较短，需要提高帧率以获得更长的响应时间。在高速场景下，障碍物距离长，需要提高分辨率而不是帧率来提高探测距离，获得更长的响应时间。

一维扫描方案在工作状态下无法改变帧率，帧率被锁定在启动时选择的档位，因此无法随着传感系统帧率(包括相机帧率)的调整而改变，不仅无法提供更多基于场景的环境数据，还导致多传感器融合过程中同步困难。

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△帧率可调的二维MEMS芯片智能扫描方案。

二维MEMS智能扫描方案可以在激光雷达工作状态下动态增减帧率，帧率值可以是连续值，与档位无关。这使得激光雷达的帧率可以随着驾驶场景和传感系统的帧率要求而变化，也可以与相机帧率关联匹配，保持同步触发。

● M1“凝视”功能将用户的驾驶体验从安全提升到舒适。

1.高速场景下垂直分辨率的每一次提升，都能带来用户体验的飞跃。

高速公路上，车辆高速行驶，车距较远。智能驾驶感知系统更关注正前方行驶的车辆和三角警示牌、冰淇淋甜筒、掉落的轮胎、掉落的树枝等静态障碍物。相对而言，分布在地面、天空等非重要区域的高分辨率点云数据，成为了计算能力的负担。

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△高速公路场景，司机关注前方ROI区域。

为了在高速下实现HWP(Highway Pilot)功能，智能驾驶系统需要对上述障碍物获得更长的有效探测距离，这就要求激光雷达具有高测距能力和高有效分辨率(即障碍物所在ROI区域的高分辨率)。

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在HWP(Highway Pilot)模式下，开启M1“凝视”功能，智能提升ROI区域的垂直分辨率，让智能驾驶实现从安全到舒适的飞跃。凝视开启时M1视野中间ROI区域的垂直分辨率可从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，从而精确测量前方小物体的高度，帮助规划层结合车轮和底盘高度判断通过性。

在直道上，垂直分辨率从0.2提升到0.1，意味着感知算法对车辆的识别距离从120-150米提升到180-200米，对静态小障碍物的探测距离从85米提升到160米。对于以120km/h速度行驶的智能驾驶车辆来说，这是一个从安全制动距离到舒适制动/变道距离的质变，将用于用户骑行。

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△高速时，智能驾驶车辆以120km/h行驶，0.2垂直分辨率对障碍物的感知距离只满足安全制动的要求，垂直分辨率提高到0.1，可以满足舒适制动的要求。

5

△开启M1的“凝视”功能，提高分辨率和感知能力，提前发现障碍物，顺利完成变道。

……M1“凝视”功能的ROI区域灵活可调，感知系统可以通过指令动态调整ROI区域在视场中的垂直分布，以适应不同驾驶场景下车辆的俯仰角和激光雷达的不同部署高度，从而达到激光雷达的最佳感知效果。

2.在低速场景下，帧率的每一次提升都能带来用户体验的飞跃。

当智能驾驶车辆离开高速公路，来到城市道路时，虽然车辆行驶速度变为中低速，但障碍物与车辆的距离变得更近，路况变得复杂，变化迅速。周围有平行车辆准备堵塞、两轮车通过、行人行为不一、车辆横向穿越等障碍物。

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△城市场景中，障碍物与车辆的距离变近，行为复杂，变化迅速。

市区拥堵时，开启TJP(堵车领航)功能，要求激光雷达具有更小的盲区(M1最小盲区可达0.3m)和高帧率数据，以帮助快速应对环境的变化。M1的“凝视”功能可以瞬间将帧率从10Hz提升到20Hz(甚至更高)，并“领先他人一步”完成TJP的跟车功能，防止堵车和刮蹭。

4

如果在拥堵路况下，两台搭载激光雷达的并行智能驾驶车辆开启TJP功能，普通10Hz帧率激光雷达的车辆由于反应慢，与车辆差距大，很容易被激光雷达切入，导致用户体验极其糟糕。

5

△差速30km/h，堵车15度的车辆，在10Hz的正常模式和20Hz的启动模式下，都能完成堵车过程。在20Hz模式下，可以获得35帧数据，而在10Hz模式下，只有17帧数据。前者显然可以更快更准确地跟踪堵车行为，控制堵车，避免刮蹭。

在左转场景中，对向行驶速度为30km/h(差速为60 km/h)，在10Hz帧率下相邻帧的两车位移约为2m，而在20Hz帧率下约为1m，这意味着智能驾驶车辆可以更准确地判断安全左转的间隙，减少不必要的原地等待，安全完成受保护的左转，提升智能驾驶体验。

6

△开启“凝视”功能，智能驾驶车辆的左转操作会更加顺畅。

软件智能:人工智能感知算法

早在2019年上海车展的新闻发布会上，RoboSense就首次发布了M1的软件智能——内部集成的ai感知算法，同步输出3D点云数据和目标级环境感知结果。这也是业界对RoboSense固态激光雷达“智能”的初步认识。

7

△M1软件智能测量并同步输出三维点云数据和目标级环境感知结果。

在实现硬件智能“凝视”功能完成验证和生产指导的同时，软件智能的核心Robosense一直保持着激光雷达行业领先的点云AI感知算法RS-LiDAR-Algorithms，也完成了预装量产的“车载”升级。

支持高级自动驾驶“点对点”全场景环境感知；

它可以直接运行在任何支持C++的车载计算平台和操作系统上，成为可以部署在车载嵌入式系统中的软件算法。

只需要0.3~0.5 TOPS，计算能力要求极低，不需要昂贵的高计算能力平台支持，既可以部署在M1内部，也可以部署在车载域控制器中。

支持OTA升级，可以随着数据积累不断升级算法，并通过OTA推送给用户；为乘用车自动驾驶的场景应用增加十余项传感功能；

保持SDK的模块化设计，具有良好的可移植性、兼容性、可维护性、可扩展性和友好的二次开发。

OEM和Tier1客户可以快速将RS-LiDAR-算法部署到自己的传感系统中，跳过漫长的算法开发和验证周期，降低开发成本，并快速开发和升级基于LiDAR传感能力的智能驾驶功能。

“硬件智能+软件智能”

RoboSense全面赋能智能驾驶

8

△“硬件智能+软件智能”，车载级智能固态激光雷达RS-LiDAR-M1

在驾驶应用端，RoboSense根据不同驾驶场景和功能需求，以硬件智能升级感知能力和效率，推动智能驾驶系统实现驾驶体验的跨越式提升；在量产部署端，RoboSense软件智能提供了“即插即用”的传感算法，缩短了系统开发周期，并帮助OEM厂商率先推出了通过激光雷达赋能增强的先进智能驾驶功能。

从一维扫描的机械硬件“信息采集器”，到“硬件智能、软件智能”的二维智能扫描“信息理解器”，RoboSense将继续致力于为下游客户提供不断升级的智能激光雷达系统产品解决方案，共同推动智能驾驶体验的不断进化，加速智能汽车生态的变革与创新，驱动社会交通安全与效率的稳步提升。M1的“凝视”功能可以瞬间将帧率从10Hz提升到20Hz(甚至更高)，并“领先他人一步”完成TJP的跟车功能，防止堵车和刮蹭。

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如果在拥堵路况下，两台搭载激光雷达的并行智能驾驶车辆开启TJP功能，普通10Hz帧率激光雷达的车辆由于反应慢，与车辆差距大，很容易被激光雷达切入，导致用户体验极其糟糕。

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△差速30km/h，堵车15度的车辆，在10Hz的正常模式和20Hz的启动模式下，都能完成堵车过程。在20Hz模式下，可以获得35帧数据，而在10Hz模式下，只有17帧数据。前者显然可以更快更准确地跟踪堵车行为，控制堵车，避免刮蹭。

在左转场景中，对向行驶速度为30km/h(差速为60 km/h)，在10Hz帧率下相邻帧的两车位移约为2m，而在20Hz帧率下约为1m，这意味着智能驾驶车辆可以更准确地判断安全左转的间隙，减少不必要的原地等待，安全完成受保护的左转，提升智能驾驶体验。

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△开启“凝视”功能，智能驾驶车辆的左转操作会更加顺畅。

软件智能:人工智能感知算法

早在2019年上海车展的新闻发布会上，RoboSense就首次发布了M1的软件智能——内部集成的ai感知算法，同步输出3D点云数据和目标级环境感知结果。这也是业界对RoboSense固态激光雷达“智能”的初步认识。

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△M1软件智能测量并同步输出三维点云数据和目标级环境感知结果。

在实现硬件智能“凝视”功能完成验证和生产指导的同时，软件智能的核心Robosense一直保持着激光雷达行业领先的点云AI感知算法RS-LiDAR-Algorithms，也完成了预装量产的“车载”升级。

支持高级自动驾驶“点对点”全场景环境感知；它可以直接运行在任何支持C++的车载计算平台和操作系统上，成为可以部署在车载嵌入式系统中的软件算法。

只需要0.3~0.5 TOPS，计算能力要求极低，不需要昂贵的高计算能力平台支持，既可以部署在M1内部，也可以部署在车载域控制器中。

支持OTA升级，可以随着数据积累不断升级算法，并通过OTA推送给用户；

为乘用车自动驾驶的场景应用增加十余项传感功能；

保持SDK的模块化设计，具有良好的可移植性、兼容性、可维护性、可扩展性和友好的二次开发。

OEM和Tier1客户可以快速将RS-LiDAR-算法部署到自己的传感系统中，跳过漫长的算法开发和验证周期，降低开发成本，并快速开发和升级基于LiDAR传感能力的智能驾驶功能。

“硬件智能+软件智能”

RoboSense全面赋能智能驾驶

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△“硬件智能+软件智能”，车载级智能固态激光雷达RS-LiDAR-M1

在驾驶应用端，RoboSense根据不同驾驶场景和功能需求，以硬件智能升级感知能力和效率，推动智能驾驶系统实现驾驶体验的跨越式提升；在量产部署端，RoboSense软件智能提供了“即插即用”的传感算法，缩短了系统开发周期，并帮助OEM厂商率先推出了通过激光雷达赋能增强的先进智能驾驶功能。

从一维扫描的机械硬件“信息采集器”，到“硬件智能、软件智能”的二维智能扫描“信息理解器”，RoboSense将继续致力于为下游客户提供不断升级的智能激光雷达系统产品解决方案，共同推动智能驾驶体验的不断进化，加速智能汽车生态的变革与创新，驱动社会交通安全与效率的稳步提升。

标签：发现炮

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