在辅助驾驶领域，纯视觉感知方案和激光雷达融合感知方案一直是外界争论的焦点。

如今，卓驭科技也发布了全新的补盲激光雷达——体积和重量都足够轻量化的知周：3.5mm的厚度能和毫米波雷达等感知硬件灵活集成，H160°×V144°的广域视场角也能为组合辅助驾驶系统提供安全冗余，破解立体车库夹层等传统感知盲区的难题。

那么，卓驭为什么要推出激光雷达？和未来的L3是否有关？

在上海车展期间，我也采访到了卓驭科技的AI首席技术官陈晓智。以下，是此次的采访实录，相信很多大家关心的问题都能找到答案。

问题1：知周的成本，是否会比4D毫米波雷达更贵？

陈晓智：根据性能不同，4D毫米波雷达的价格区间在大几百到一两千块，而知周补盲激光雷达的成本一定会在千元以内。

问题2：增加激光雷达后，能否延续卓驭以往在辅助驾驶领域的成本优势？

陈晓智：只看传感器本身其实并不算贵，激光+惯导三目整体的总成方案成本不会比分离式的单个激光成本更高，我们认为还是有成本和价性比优势的。而且这套激光雷达方案对标的是四Orin X芯片的1016TOPS方案，它配的是700TOPS算力的Thor-U芯片，用硬件的感知能力来弥补算力上的短板，这部分降本让它的系统层也有一定成本优势。

问题3：为什么各家车企/供应商选择了不同的硬件方案？

陈晓智：不同的车企，对选不选激光雷达有自己的考虑。比如小鹏就去掉了激光雷达、选择纯视觉方案，但是理想标配了激光雷达。对于他们来说，考虑的应该不只是辅助驾驶系统本身，还会考虑别的因素，比如整车成本，车型定位卖给谁，以及要不要做硬件预埋，要不要做未来L3有条件自动驾驶升级，甚至还会涵盖一些市场宣传的需求。

至于我们，对于激光雷达的看法一直没有变，一直认为它的作用就是提供安全冗余。之前我们觉得视觉方案还有非常大的潜力，所以重点放在了对视觉方案的挖掘。从今年开始，我们会量产一些搭载激目1.0的项目，来满足大家对于极端场景的关注。

问题4：工信部对辅助驾驶虚假宣传进行约束，对卓驭是否有影响？

陈晓智：工信部的新规，对技术和产品其实没有什么影响，但对我们来说其实是好事情。行业一直以来有很多浮躁的声音，实际上是在拿形容词当做学术术语，新规本质上是在回归辅助驾驶追求安全的本质。而安全，也是我们一直在努力提升的维度。今年我们重点会做的事情一是强化学习，二是世界模型，或者思维链推理、慢推理的技术，这两种技术我们认为如果能落地的话，对安全性有比较大的提升。

问题5：咱们有没有L3的规划？

陈晓智：我们今年会在一些合作的车型上做一些硬件预埋，但也只是硬件预埋，对于功能、软件、算法什么时候能够真正量产落地，说实话我们暂时还看不到有非常明确的时间点，我们认为还稍微有点远。

L3被叫做有条件自动驾驶，那这个“条件”究竟有多局限，比如时速比较低、会不会影响到用户的实际体验，都是要考虑的问题。因此我们认为，做L3的前提还是得先把L2组合辅助驾驶做得足够好，再去落地。

问题6：卓驭今年的主战场，会在哪里？

陈晓智：今年我们的技术和产品重点会放在极致的L2组合辅助驾驶的功能上，Thor芯片的旗舰的平台，也会在安全性和智能化这两个维度去发力。

问题7：训练辅助驾驶的数据，到底重不重要？算不算企业的技术壁垒？

陈晓智：我们认为，数据数量和质量其实都很重要。以现在常见的LLM大模型、或者多模态大模型训练范式来看，它会用到互联网你能找到所有文本数据，不论好坏，但都会用来提升基础模型的通用理解能力，因此数据量其实是很重要的。但如果想要把模型从80分进行微调，达到95分的程度，数据的质量就很重要了。没有噪声的数据，才能确保模型的纯洁性。

此外，获取数据其实相对容易。但是你要从原始数据中挖掘真正有价值的数据，还是比较难的，需要强有力算法的帮助，这一点才是真正的技术壁垒。

问题8：应用世界模型之后，用户体验上会有哪些改变？

陈晓智：两方面，第一是基础能力，在基础安全性、舒适性方面都有提升；第二是一些新的功能，比如千人千面的驾驶风格。用户可以去设置自己不同场景的标定，比如说起步快一点还是慢一点、变道频繁一点还是少一点之类的，也可以根据用户驾驶一段时间之后自动学习自动调整。此外，还能让模型真的能读懂通用语义，包括箭头、标志牌、地标、停车场出入口、哪里可以停车等等，在车位到车位的场景里会更加实用。

问题9：在现有技术条件下，辅助驾驶系统的硬件和软件之间是什么关系？哪个更重要？

陈晓智：我们认为，目前行业距离好用的L3还比较遥远，瓶颈不在硬件，更不在法规，而是算法软件方面的技术局限性，缺乏一款足够满足连续接管率足够低的软件。因此这也是我们正在努力的方向，用更成熟的软件为行业提供更加好用的产品。