对于自动驾驶汽车来说，只有精准地感知车辆周围环境，才能安全行驶。相机、激光雷达等传感器，如同人类的眼睛，是自动驾驶汽车感知周围环境信息的“器官”。

         传感器所采集的数据信息需要经过处理后才能给感知算法使用。传感器数据上的坐标与真实世界中物体的坐标存在对应的转换关系。这一转换关系可通过建模获得的公式计算。这些公式中包含传感器的内外部参数。

         传感器的标定工作，就是通过实验得出传感器内外参数，从而实现各传感器的坐标统一，为感知算法提供可靠输入。

         早期的传感器标定模式，如轮廓对齐、环境重建等方式，存在标定准确性不理想或对环境要求过高等局限性，导致标定效率较低。

         随着高阶自动驾驶进入量产阶段，更高效、更准确的标定方式——标定车间，逐渐成为主流趋势。标定车间更有利于形成标准化作业流程，在满足各项标准的条件下，衔接到车辆生产车间中，实现车辆出厂前的传感器标定，确保自动驾驶的安全。

         元戎启行基于当前量产计划，建立起完善、标准的标定车间，并自研多帧联合优化算法，在业内率先实现对固态激光雷达的标定工作。元戎启行标定车间可达到“1分钟1辆车”的标定效率，同时保证标定结果的高精度、高一致性。目前，在元戎启行与车厂的合作中，双方就“标定车间方案”也展开了共同研究，为高阶自动驾驶的量产做准备。