随着自动驾驶技术的发展，尤其是在L3+级别智驾的应用中，摄像头、雷达等传感工具会产生大量冗余数据，需要进行物理清洗才能解决自动驾驶的corner case和longtail问题。2023年，特斯拉和宝马率先使用物理清洗系统，随着L3级别发展和robotaxi行业的催化，清洗系统成为智驾必备品，摄像头雷达等传感器清洗系统将迎来爆发期。

🤖 **清洗系统的重要性：** 随着自动驾驶技术的发展，尤其是在L3+级别智驾的应用中，摄像头、雷达等传感工具会产生大量冗余数据，需要进行物理清洗才能解决自动驾驶的corner case和longtail问题。传统的算法清洗系统在L2级别驾驶中已经足够，但无法应对L3+级别智驾带来的数据复杂性。

🚗 **市场趋势：** 2023年，特斯拉和宝马率先使用物理清洗系统，表明了清洗系统在智驾领域的必要性。随着L3级别发展和robotaxi行业的催化，摄像头雷达等传感器清洗系统将迎来爆发期，成为智驾必备品。

💰 **价格敏感度低：** 传统的算法清洗系统ASP为100元，而物理清洗系统的价格敏感度较低，因为其对智驾安全性和性能的影响至关重要。

📈 **行业发展预测：** 预计在未来几年，摄像头雷达等传感器清洗系统将迎来1-10倍的增长，成为智驾领域的重要组成部分。

清洗系统或许是智驾最强弹性分支 智驾必备品：辅助驾驶时，不管NOA还是FSD路线，摄像头雷达等传感工具会产生大量数据冗余。L2级别驾驶，用算法即可完成数据和设置的清洗，L3+智驾级别，由于数据多而且复杂，必须物理清洗解决自动驾驶corner case和longtail问题，2023年特斯拉和宝马率先使用物理清洗系统，随着L3级别发展和robotaxi行业催化，清洗系统成为智驾必备品，摄像头雷达等传感器清洗系统走向1-10爆发年。 价格敏感度低：传统算法清洗系统ASP为100元，根据恒帅和法雷奥传