“过度冗余”对于智能驾驶而言，显然是一件好事。这意味着集度汽车的智能驾驶既能和特斯拉一样拥有强大的视觉方案，又能与小鹏、毫末智行一样可以背靠激光雷达等传感器，拥有强大的感知能力。而两套自动驾驶方案互为备份、相互补充，既能高效自驱，也可以高效协同，无论是智能驾驶性能和安全性都要更加强大。
目前，这种“双智能驾驶方案”，也只有背靠百度的集度汽车能做到。
3、软件：百度算法支持
夏一平表示，集度智能驾驶的算法是与Apollo Robotaxi 共用的，基础能力甚至可以直接从 L4 起步。
在这个基础上，集度汽车算是站在了巨人的肩膀上，不再需要从头开发自动驾驶算法、不需要大规模去部署测试车队，甚至不需要再去重新绘制高精地图。这也是集度仅用 9 个月时间就跑通了高速域 + 城市域的主要原因。并且，集度汽车还承诺，明年交付时开箱即可用，场景将覆盖全国核心城市。
具体到ROBO-01探月版车型上，其可实现点到点的智能驾驶能力，具备高速域、城市域、泊车域“三域融通”的能力。其中，最大的亮点就是能够在城市开放道路自主完成无保护左转、能够实现掉头/转盘等U型转弯、识别侧后方来车、车道内避让等各项功能。
4、3600万公里的自动驾驶测试验证
对于智能驾驶来说，同样非常重要的还有自动驾驶积累数据。
我们都知道，机器学习需要大量的数据进行训练。所谓训练就是要告诉系统这个对那个不对，然后告诉的越多，机器就学习的越多，训练出来的模型就越准确。
就拿智能驾驶数据来说吧，比如人在开车时候，车载自动驾驶芯片也在学习，遇到一种路况，而自动驾驶系统判断要继续前行，而车主进行了刹车，这时候自动驾驶系统就得到一次训练，系统就知道以后这种路况要进行刹车避让了。系统还会将行车数据进行上报，之后这段视频经过中央系统标注，重新学习、总结，处理的同步以后，别的车也学会了这个技能。
但是，马路上的情况太多了，特别是中国式的马路。所以，这就需要很多辆车，每天都在马路上进行训练，每种路况进行几十万次训练，也就是收集数据，这样自动驾驶系统才能得到快速的迭代和进步。
这方面国外做的最好的就是特斯拉，其次就属于小鹏和百度。百度不仅在全国30多个城市开展真实的道路测试，更拥有3600万公里的自动驾驶测试里程，可不断提升自动驾驶系统应对城市复杂道路的能力，同时在安全性和稳定性方面，也更有保障。