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从品牌成立到首款汽车机器人概念车发布，集度仅用了463天。
今晚（6月8日），集度正式发布了与量产车有90%相似的ROBO-01概念车。首次向外揭露了首款汽车机器人的设计理念，同时也进一步介绍了具体能力。
从ROBO-01的设计来看，集度确实将其首款汽车机器人视作一个突破性产品，不仅是要具备点到点的自动驾驶能力，车内设计更是考虑到了「脱手脱眼」的L4场景使用需求，展示了更多未来的可能。
根据规划，ROBO-01的量产版预计在2023年上市交付。
顺应三个设计趋势
按照集度方面的说法，首款汽车机器人的产品设计共有三大基因，分别是：未来主义、机器人化、共情。
其中，未来主义是指设计，造型具有未来感，屏幕、操作方式等也要适配未来的智能化功能；机器人化指AI感知力和主动服务能力，集度在首款汽车机器人上应用了大量的可动部件，如主动改变下压力的可变尾翼、升降式激光雷达、可折叠U型方向盘等；共情是指交互，集度首款机器人设计了灯语交互、语音交互，可与外界交通参与者和车内乘客自然沟通。
尽管很强调未来，但集度汽车机器人对于外观造型还相对克制，没有采用过于追求辨识度，这也能够使其被更多消费者接受。
对此，首款汽车机器人更多是选择在功能上细节上进行优化。比如，采用了主副驾蝶翼门、后排对开门，使得乘客进出更加方便。另外，集度还采用了主动升降尾翼、隐藏门把手、无痕侧窗等设计，可以优化空气动力学并降低风噪，提升驾驶和乘坐体验。
通过前部和后部的交互式AI像素大灯，集度也成功将三大基因都体现在车外。这个配置带来的交互能力，也是汽车机器人的一个主要体现，可用更加形象的符号告知他人转向、让行等意图，还能根据自身对于外部环境的感知，将其思考结果以AI灯语的方式传递出来。
「机器人式」座舱长啥样？
座舱是首款汽车机器人最核心的部分之一，造型和功能是以AI能力、L4场景为基础，彻底改变了当前智能汽车的设计趋势。
首先针对智能，汽车机器人可以主动完成更多驾驶与功能操作，传统的操作机构大多不再被需要。为此，集度取消了全车90%的物理按键，同时考虑到自动驾驶将替代人类驾驶员，集度也将方向盘的重要程度进行了简化，使其可折叠收缩，并采用了更「小」的U形设计，在行驶过程中最大限度地提升屏幕信息可视性。
为了实现收折功能、避免因U形造型影响操作安全性，集度采用了线控设计，并支持可变转向比。在掉头、停车等低速场景，通过降低转向比来减少转动的圈数，在高速行驶期间，通过高转向比保证行驶稳定性。
在智能化的趋势下，屏幕和多媒体功能将成为最高频使用的部分。集度在座舱内配备了3D无界一体化车机AI巨幕（真正一体、非拼接），可实现业内首家AI算法本地化，满足用户社交娱乐、视频游戏、在线办公等场景化需求，并带来全景3D 交互体验。
据介绍，集度智能座舱将支持全离线语音、毫秒级响应、3D人机共驾地图、车内外全场景交互等功能。其中，「3D人机共驾地图」模式可在自动驾驶场景下启用，让汽车机器人的感知跑在三维地图上。
包括屏幕，集度的功能都将主要通过语音识别来控制。该系统将实现毫秒级智能语音响应，实现车内车外100%全场景覆盖，同时还支持全离线，可在本地完成识别，摆脱网络信号的限制。此外，集度还将具备视觉感知、声纹识别、唇语捕捉等交互能力。
3D无界一体化车机AI巨幕、本地毫秒级全车语音识别，都是依靠高通最新的第四代高算力座舱芯片8295，也就是骁龙888的车规版本。在具体的参数上，8295不仅从8155的7nm制程工艺升级到5nm，用于AI学习的NPU算力更是达到30TOPS，接近8155的8倍。
高通8295在高性能计算、AI 处理方面都有了很大提升，并且预集成支持C-V2X技术的高通骁龙汽车5G平台，并支持无缝流媒体传输、OTA升级和数千兆级上传与下载功能所需的高带宽。
据高通介绍，8295芯片还拥有最强的I/O能力。这在面对多传感器融合、多模交互及多场景化模式的趋势，也将发挥出更大优势。
回应「跳灯式」激光雷达的安全问题
集度的自动驾驶信息也披露得更加全面，车外共有31个车外传感器，包括2个激光雷达、5个毫米波雷达、12个超声波雷达、12个摄像头。计算平台采用了两个英伟达Orin X芯片，总算力可以达到508TOPS。
其中，12个摄像头分别是7个800万像素、4个300万像素、1个200万像素摄像头。平时只有11个摄像头参与工作，剩下的1个是备份摄像头，主系统失效时可通过备份摄像头+8295芯片提供的算力，做到系统级冗余。
2个前向激光雷达都是禾赛科技的AT128，该雷达采用了半固态一维转镜方案，内部共有128个激光器，垂直方向可以同时发射128束激光进行扫描，单回波下每秒最大探测点数超153万，探测距离可达200m@10%，视场角（FOV）为120°x25.4°，角分辨率为0.1° (H)x0.2° (V)。
与此前曝光的概念图一样，集度的激光雷达布置方案也确定采用位于前舱的可升降设计（效果图有车身同色隐藏式和黑色外罩两种造型）。激光雷达被固定在前舱内部，对应的舱盖位置被掏空，平时收纳在内部，开启时类似于传统的跳灯翻出，以扫描前方环境。
相比位于保险杠处的激光雷达，集度的优势在于防污、防撞性更高，也更难受到被前车带起的飞石冲击。相比位于车顶的结构，优势在于不易被前舱盖遮挡，较低的安装位置也使其前向和斜向的盲区更小。
但这种布局也存在一定挑战，前舱盖相对于被固定在舱内激光雷达来说，是一个独立的活动部件，需要考虑长时间使用的位移、碰撞变形等风险，以免挤压、损伤到激光雷达。另外，激光雷达的自身可升降机构也要有足够的结构耐久性，以及要有应对极寒、沙尘等恶劣环境的能力。
关于激光雷达是否会存在跳灯类似的安全隐患，集度方面称，该激光雷达可以在碰撞发生前，由AI介入进行主动溃缩或受力后物理溃缩，以此避免因凸起结构伤人。
除了特别的安装位置以外，集度的双激光雷布局，也是另一个主要亮点。这两个激光雷达不是完全向前安装，而是分别向左右偏转了30°，这样可以做到前向180°的全覆盖，解决了左右两侧盲区的问题。
目前，自动驾驶corner case主要出现在城市场景，除了有不规范的驾驶行为外，还有一些是因为视觉系统能力受制于训练数据集，而数据要依靠车辆采集，对于未遇到过的非常规物体可能难以识别。
激光雷达利用点云测距的特别则不存在这类问题，对于侧向车辆距离、鬼探头、横穿行人、被遮挡部分的障碍物识别更准确，而集度覆盖了corner case相对集中斜向和侧向区域后，也能够更好地处理这类场景。
另一方面，集度将2个120°FOV的激光雷达分别向左右偏转30°，还使得前向60°FOV区域出现了双倍点云，可让最主要的前向空间识别得更加准确。根据集度早些时候公布的点云图像，是采用了激光雷达点云前融合的手段进行处理，有效发挥出了点云叠加的优势。
而在传感器融合判断的过程中，集度也采用了纯视觉和激光雷达两套互为独立的方案，互为冗余、互为备份。两套方案是独立运行，只做最后的结果验证，一套失效，另一套也能够让自动驾驶系统正常工作。集度方面称，该方案已在集度SIMUCar（软件集成模拟样车）上测试跑通，提前验证了落地量产的安全稳定性。
至于自动驾驶系统的具体能力，集度表示可实现高速、城市、泊车的三域融通，能做到点到点的自动驾驶，现已跑通无保护左转、红绿灯识别、障碍物避让、自由上下匝道等功能。
据集度方面透露，首款汽车机器人上市交付时，用户即可直接获得多场景下的高阶自动驾驶功能，无需通过OTA升级才能实现。
与大部分带有「前沿」标签的车企不同，集度不仅追求未来，还将量产视作根本。集度所宣称的能力，都力求在首款汽车机器人量产时直接实现。除了ROBO-01上90%的量产元素，剩余的那10%相信与落地的距离也不会太远。
