鸿蒙智行共光路舱内激光雷达，不只是藏起来那么简单

智驾的感知路线之争，前几年行业争论的是“要不要激光雷达”，纯视觉与多传感器融合各执一词；如今激光雷达几乎成了高阶智驾的标配，但一个更根本的问题浮出水面：同样是激光加摄像头，不同方案的感知能力为什么还能拉开代差？

答案不在传感器的数量，而在架构。两套系统是各自为战、靠算法事后对齐，还是从硬件层面就融为一体。

鸿蒙智行给出的答案是后者。一颗11厘米见方的全固态传感器，藏在前挡风玻璃后面，激光与视觉共用一套光学通路，在传感器内部就完成融合——这就是共光路舱内激光雷达。

什么是共光路架构？

目前业内主流的感知方案，激光雷达和摄像头是两套独立系统，各自采集数据，再在后端通过算法进行融合。这套逻辑听起来合理，但底层有一个绕不开的麻烦，就是时间差。

激光雷达和摄像头各自独立工作，采集数据存在毫秒级的时间偏差。高速行驶场景下，这个偏差足以让系统对前方障碍物的判断出现偏差。为了弥合这个偏差，车企不得不投入大量算力做算法校准，反复补偿、对齐。这是一种"被动补救"模式，问题出在硬件架构上，却用软件算法去打补丁。

而鸿蒙智行的共光路架构，从硬件源头改写了这个逻辑。

所谓"共光路"，核心是"一镜双模"：一套光学镜头，同时接收激光信息和视觉信息。

激光器发射出的光束在前方障碍物上反射回来，和自然光一起进入摄像头的接收窗口。

在传感器内部，SPAD芯片处理激光点云数据，CMOS处理自然光图像，两者在硬件层面完成预处理、合而为一。

这和业内其他厂商"把摄像头和激光雷达物理捆绑在一起"的做法有本质区别。后者只是空间上的集成，数据处理仍然各走各的；而共光路是在传感器内部、在物理层面完成了融合，做到零时差、零损耗。

友商在软件层面"事后和解"，鸿蒙智行在硬件层面"原生共体"。这就是架构创新和参数堆叠的分水岭。

舱内部署的三道硬题

把激光雷达从车顶移到舱内，听起来只是换个位置，实际要解决三个硬核工程难题。

第一道题是体积。传统车顶激光雷达采用半固态转镜方案，内部有镜片旋转的机械结构，体积做不小，硬塞进挡风玻璃后面既难看又难部署。鸿蒙智行的解法是采用全固态激光雷达技术路线，与8M摄像头集成在一起，整体只有11厘米见方的小盒子，放在前挡玻璃后面，视觉上几乎无感。

第二道题是玻璃衰减。激光穿过挡风玻璃时，信号会被吸收和衰减，接收到的反射信号强度大打折扣。这不是软件能解决的，必须从材料层面入手。鸿蒙智行与整车设计团队联合研发，在前挡玻璃材质上做了特殊处理，从源头抵消了玻璃穿透损耗。这也直接回应了行业内"舱内安装会损耗感知效果"的普遍质疑。

第三道题是NVH。车顶那颗半固态激光雷达内部的转镜结构会产生机械噪音，放在车顶时隔着车顶钣金和隔音层，用户基本无感。但放进座舱内部，哪怕0.5dB的噪音增量，都会破坏整车NVH工程师花大量心血调出来的静谧性。全固态架构天然没有机械运动部件，从根上消除了这个噪音源。

三道题解完，舱内激光雷达才算真正可落地。

性能不降反升，这才是关键

对于任何"藏起来"的技术方案，站在消费者视角，用第一性原理去质疑就是：性能会不会缩水？

根据鸿蒙智行公布的对比数据，共光路舱内激光雷达对30厘米小目标的检测距离达到116米，而业内高规格的128线车顶激光雷达检测距离仅为81米，前者比后者远了43%。对于锥桶、防撞桶、纸箱、水马、三角牌等异形障碍物，检出距离至少115米。

放在舱内、隔着玻璃，检测能力反而比车顶128线还强。这组数据的意义在于：它证明了共光路不是以牺牲性能为代价的造型妥协，而是技术上真正做到了越级。

这背后的逻辑并不复杂。传统方案里，激光和视觉各自独立工作，再靠算法对齐，精度和响应效率都有折损。共光路从物理层面实现了数据同步融合，没有时差、没有算法修正的滞后，感知精度天然更高。激光提供3D深度信息、摄像头提供2D图像信息，两者互补，最终呈现的前方环境信息比独立方案更完整。

架构之争：参数堆叠还是架构创新

跳出单颗传感器的视角，把共光路舱内激光雷达放在鸿蒙智行整个智驾体系中看，会发现一个更值得关注的战略选择。

当前行业在感知硬件上陷入了一种军备竞赛：线束越来越多，参数越堆越高。鸿蒙智行自己也在推进896线双光路图像级激光雷达，这是目前业界量产最高线束的产品。但与此同时，他们又给出了共光路舱内激光雷达这条截然不同的技术路线。

两条路线并存，说明鸿蒙智行对感知技术的理解不是一条路走到黑。896线满足极致性能需求，共光路舱内方案满足美学、低养护、全固态的差异化需求，底层算法和算力共用。技术专家在沟通会上也坦承，这两条路线可能在未来2到3年内合而为一。

更重要的是，共光路舱内激光雷达是华为乾崑智驾ADS增强版的核心传感器，背后还有WEWA架构支撑。WEWA包括云端世界引擎和车端世界行为模型，云端算力达60 EFLOPS，超过国内其他智驾企业云端算力总和。实测数据超过100亿公里，车端引入"安全风险场"概念，将周边环境风险以场强分布图呈现，碰撞风险降低50%。

这构成了一个完整的感知-决策闭环：硬件层面物理级融合提供高质量输入，算法层面有云端仿真和海量数据驱动迭代。两者咬合，才让一颗11厘米的舱内传感器能够支撑起越级的安全和体验能力。

当然，再硬核的技术，最终都要回答一个问题：用户用起来到底怎么样？

安全层面，ADS增强版提供近24项主动安全能力，其中4项为业界独有——包括驾驶员失能辅助和侧向障碍物防碰撞，20项为业界领先。防误踩加速踏板功能覆盖前向和后向，这来源于真实用户场景，不是为了技术搞技术。

体验层面，高速NCA平均不干预里程超过1500公里，城区NCA支持复杂环岛、人车混行、施工避让，泊车支持离车泊入、循迹倒车、园区领航等。下一版本还规划了路面自适应AEB、边刹边让的eAES、城区漫游辅助等功能。

这些能力的底座，正是共光路舱内激光雷达提供的高质量感知数据。没有物理级融合的感知精度，很多极限场景的安全兜底就无从谈起。

小结

回到最初的问题：舱内激光雷达，到底是造型优化还是技术革新？

答案已经清楚了。共光路用"一镜双模"从硬件源头解决了多传感器融合的时间同步难题，全固态设计解决了舱内部署的体积、玻璃衰减和NVH三道工程门槛，实测性能不降反升。

在行业普遍用参数堆叠证明技术实力的时候，鸿蒙智行用共光路舱内激光雷达证明了一件事：架构创新的含金量，远比线束数字的增长更有想象力。而这可能才是智能驾驶感知技术真正值得关注的下一种解法。

撰文｜袁梦泉

图片｜网络

编辑｜白术

审校｜兰青青

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