智能驾驶商业化落地风向生变 那些威胁到Mobileye的黑马正在夺单

　　智能汽车时代，产业链的玩法正在发生微妙的变化。

　　过去供应商与主机厂合作的惯例是：

　　由主机厂定义需求，Tier 1 组局集成 Tier 2 的技术，最后形成整体打包方案提供给车企。

　　而在新一代用于自动驾驶的软件上，因为其技术实现极为复杂，车企迫于竞争压力又希望尽早将自动驾驶功能开放给用户。

　　所以在这个过程中，就需要自动驾驶软件能够实现迅速上车，并不断迭代优化。

　　敏捷开发的需求催生出更紧密的产业链协同关系，而掌握核心软件技术的供应商正成为关键的新变量。

　　区别于各层供应商之间层次分明、阶梯式的合作关系，车企正开始与 Tier 2 以及 Tier 1 共同协作来开发新一代的自动驾驶技术。

　　其中，视觉感知又是各类供应商中最活跃的派系。

　　视觉感知是自动驾驶量产的基石

　　9 月 24 日，吉利与 Mobileye 宣布达成合作。

　　Mobileye 将在 2021 年量产的纯电车型领克 ZERO concept 上提供基于视觉感知的自动驾驶系统 SuperVision。

　　紧接着，不到一个月后，国内智能驾驶系统方案供应商智驾科技 MAXIEYE 宣布获得乘用车企L2+智能驾驶系统量产的项目定点。

　　MAXIEYE 将为该车企提供包括全速自动巡航等功能在内的智能驾驶系统方案产品。同时，其将与该 OEM 实现从感知算法到控制系统算法全技术链条的 OTA。

　　据汽车之心了解，MAXIEYE 与另外几家乘用车企的合作也在快速推进。

　　视觉感知技术在自动驾驶研发中一贯扮演了意义非凡的角色。

　　以特斯拉为例，这家公司采用了以视觉感知为主的技术路线，在2014 年就投产 Autopilot 并在次年开放了软件功能，目前 Autopilot 是公认最成熟的量产自动驾驶系统。

　　在当时的条件下，激光雷达还没有量产，实际上到 2020 年低价可靠的激光雷达都没有量产，也难怪 Elon Musk 在视觉感知上「一条道走到黑」。

　　Musk 坚信，只靠视觉算法便可以实现全自动驾驶。

　　当年帮助特斯拉开辟自动驾驶量产先河的，是 Mobileye 基于 EyeQ3 芯片实现的感知技术。

　　虽然后来特斯拉与 Mobileye 的合作终止，2016 年前者转向自研全栈的自动驾驶技术和芯片，但 Mobileye 从此一飞冲天。

　　凭借视觉感知技术以及包括 EyeQ4 在内的系列芯片，Mobileye 拿下了中德美日各大市场几乎全部的主流车企。

　　在行业量产 L1/L2 级自动驾驶的发展初期，Mobileye 是当之无愧的市场王者。

　　2019 年全球汽车总销量大概是在 9000 万台级别，Mobileye EyeQ 芯片当年的出货量可以做到 1740 万片，占整个市场盘子的近 20%。

　　实际上，如果只算带有 ADAS 和自动驾驶功能的车型的话，Mobileye 所占有的市场规模要远远超过 20%。

　　一定程度上，Mobileye EyeQ 芯片量产的速度以及感知技术迭代的速度，影响了全球自动驾驶量产的进程。

　　随着这家公司在市场上日渐强大，其在与车企的合作过程中也逐步暴露出一些问题。

　　以 2019 年为例，Mobileye 的视觉产品覆盖 300 多个车型。

　　在过往与车企的合作中，Mobileye 已经形成了通用平台化的解决方案。不过，车企在该方案的基础上很难进行深度二次开发，进而使得采用 Mobileye 方案的车企很难在不同车型的自动驾驶功能上做出差异化和个性化。

　　其次，因为要支持、适配 300 多个车型，Mobileye 本身的技术方案难以做到快速迭代。由于在感知数据层面与 OEM 的共享也比较敏感，所以 OEM 也较难主导技术方案的快速迭代。

　　至于全球各个市场的本土化，则是更加艰巨的挑战。

　　于是，在市场上，谁能够提供技术实力相当的解决方案，同时解决现存的痛点，便有机会拥有一席之地。

夺单背后的关键

　　实际上，这几年，围绕视觉感知的技术路线，国内已经涌现出了一大批公司，如 MAXIEYE、极目智能、自行科技、MINIEYE 等等。

　　这些公司以前视感知技术、环视感知技术、DMS 等不同的角度来切入自动驾驶市场。

　　早年，部分公司为了更快地实现上车，采用了主打后装市场的方式，并迅速实现商用车或乘用车的配套量产。

　　真正的挑战在前装市场，尤其是乘用车的前装定点。

　　如果我们以拿到车企的前装量产订单来衡量，最终跑出来的公司仅仅是少数。

　　能够从 Mobileye 强势的市场垄断中拿下 L2+ 智能驾驶系统的量产订单，MAXIEYE 自有其核心优势。

　　MAXIEYE 创始人周圣砚师从 MIT 自动驾驶科学家 Karl Iagnemma。

　　Iagnemma 也是今天主导安波福与现代汽车合资的 L4 自动驾驶公司 Motional 的 CEO。

　　MAXIEYE 的公司高管及核心团队拥有较深厚的无人驾驶学术积累和乘用车前装量产的基因。

　　周圣砚分享，有几个核心的因素驱动了 MAXIEYE 在前装智能驾驶市场的成功：

　　第一，产品迭代速度快。

　　MAXIEYE 研发的深度学习智能视觉产品——「IFVS前向智能视觉系统」。

　　从 2016 年成立至今已经迭代了 3 个量产版本，第四代产品将在今年年末推出。「每一代产品的性能，都在上一代产品基础上有颠覆性的突破。」

　　以去年 11 月发布的最新一代产品 IFVS-500为 例。这代产品实现了虚拟激光雷达算法的集成，可实现精准测距、测速等功能，支持三维环境立体构建，且凭单目视觉可以实现 5% 以内的精度误差。

　　根据行业人士统计，全球单目视觉产品的平均精度误差表现在 10%。 

　　第二，性能强大，可识别场景丰富。

　　除了常规的车辆、车道线、行人和非机动车辆检测之外，MAXIEYE 对可行驶区域、静态障碍物和红绿灯/交通标示等的检测也同样强大。

　　比如，其产品可以识别包括圆形、箭头等各种形态的红绿灯，并能识别限高牌、限速牌等交通标志。

　　第三点是，前装量产经验。

　　在拿下乘用车量产订单之前，MAXIEYE 在商用车市场中积累了大量经验，并且已经形成造血能力。

　　目前 MAXIEYE 在业务上，是客车、卡车、乘用车并举。

　　2019 年，MAXIEYE 的前视产品已经占领了 80% 以上的客车前装市场份额。 

　　2020 年， MAXIEYE 在国内排名 TOP10 的商用车 OEM 中，拿下项目定点和量产合作。

　　截至目前，MAXIEYE 在商用车市场的 ADAS 产品单月出货数万套，预计年度出货将达到十几万套。

　　最后，愿与主机厂深入合作，协同开发。

　　MAXIEYE 拥有丰富的产品线，包括前向智能视觉传感器系统，传感器融合方案，ADAS驾驶辅助系统、自动驾驶系统方案等，可以实现 Level 1 至 Level 4 多场景的落地应用。

　　但如何将这套产品真正应用在量产车上，需要 MAXIEYE 拥有很强的协同开发意愿和能力。

　　在项目合作的过程中，MAXIEYE 不止向车企提供 L2+ 自动驾驶技术方案，还会帮助车企一起建立相关控制策略等软件研发迭代的能力。

　　据汽车之心了解，目前在已定点的 L2+ 智能驾驶系统项目中，MAXIEYE 将提供从传感器感知融合、到系统功能开发的软硬件一体化解决方案。

　　其支持的自动驾驶功能将包括非常实用的 TJA 拥堵状态下的辅助驾驶以及 ILC 交互式变道等。

　　同时，基于从 Sensing 到 System 模块的完整技术布局，MAXIEYE 打通了 OTA 在线升级技术在感知和控制模块的全覆盖，能够满足车企在未来几年内面向高阶自动驾驶渐进技术升级的需求。

车企智能化进入三岔口

　　当前，包括自动驾驶在内的智能化技术，已经成为影响许多消费者购车的关键因素。

　　今天的汽车消费者正越来越在意：

　　谁家的汽车能够更舒适地帮助他完成每天的通勤，以及不时的长短途旅行；什么车型能在拥堵跟车时带来更加舒适可靠的体验；以及在自动巡航时支持更流畅的脱手时间。

　　今天的智能汽车市场上，特斯拉独树一帜，中国的汽车品牌正在智能化的路上加速追赶。

　　在美国，特斯拉 FSD 的 Beta 版本已经面向一小撮的用户完成推送。

　　在中国，造车新势力们正在拥抱具有核心软件能力的新晋供应商。

　　而据汽车之心了解，自主品牌中其实已经有公司开始尝试摆脱 Mobileye，正在尝试基于英伟达的开放计算平台进行自动驾驶软件的自研。

　　原因无他，这是车企在智能汽车时代实现功能差异化的唯一道路。

　　不过，主流趋势仍是，一部分自主品牌，如吉利、长城正与 Mobileye 合作，并希望利用 Mobileye 的解决方案在短期内推出具有 L2/L2+ 自动驾驶功能的车型。

　　所以，在未来几年，行业的格局或趋向于：特斯拉是智能汽车的领头羊，Mobileye 是自动驾驶解决方案的头号玩家，而更多的新兴力量迅速崛起。

　　2021 年 1 月 1 日，随着国内自动驾驶分级标准法规正式启用，车企将越

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