“想要讓雞蛋好吃，不應(yīng)該只研究雞蛋，要先研究如何養(yǎng)雞。”這是智駕科技創(chuàng)始人周圣硯的產(chǎn)品價(jià)值觀，也是他過(guò)去幾年在車圈摸爬滾打，對(duì)自動(dòng)駕駛行業(yè)的樸素思考。

這一思考，鑄成了公司的護(hù)城河。

橫向看，周圣硯敏銳地意識(shí)到全棧研發(fā)能力的重要性，他讓研發(fā)團(tuán)隊(duì)從最初的提供視覺(jué)感知方案，快速補(bǔ)齊融合、規(guī)劃和控制的短板，要把核心能力都掌握在自己手里。

縱向看，則是把BEV做深。在周圣硯看來(lái)，打造BEV+transformer的技術(shù)架構(gòu)，大部分時(shí)間不是花在產(chǎn)品側(cè)，而應(yīng)該花在能力側(cè)，如真值系統(tǒng)的創(chuàng)建和4D的場(chǎng)景還原等。

“我們?cè)贐EV領(lǐng)域深耕了三年，前兩年其實(shí)都在做養(yǎng)雞的事情。”走過(guò)最艱難的一段路，周圣硯和他的智駕科技，終于迎來(lái)飛輪效應(yīng)的收獲期。

得益于前期的視覺(jué)積累，智駕科技對(duì)感知痛點(diǎn)的理解，以及BEV的貫徹思路，要比其他企業(yè)更深刻。好比一個(gè)靜止的飛輪，前期需要一圈一圈反復(fù)旋轉(zhuǎn)，費(fèi)盡力氣，下苦功夫，可一旦到達(dá)某一臨界點(diǎn)，飛輪就能自己快速轉(zhuǎn)動(dòng)。

正如他此前在交流里所說(shuō)，在一家公司的成長(zhǎng)曲線中，剛開(kāi)始可能需要經(jīng)歷漫長(zhǎng)的爬坡，在一個(gè)個(gè)里程碑的積累之后，會(huì)形成一個(gè)更快的正循環(huán)，進(jìn)入快速增長(zhǎng)階段。

上周，智駕科技用一場(chǎng)聲勢(shì)浩大的發(fā)布會(huì)，向業(yè)界展示了飛輪快速轉(zhuǎn)動(dòng)的所有細(xì)節(jié)。

該公司發(fā)布了BEV平臺(tái)架構(gòu)青云Hyperspace和海市MAXI-DI數(shù)據(jù)智能體系，以及輕地圖NOA量產(chǎn)方案和行泊合一高階域控新品。至此，智駕科技完成AI+數(shù)據(jù)智能雙輪驅(qū)動(dòng)的技術(shù)全景布局，也打通了底層可持續(xù)進(jìn)化產(chǎn)品棧。

01

擁抱BEV+Transformer

阿里張勇曾說(shuō)，所有行業(yè)都值得用大模型再重做一遍，后來(lái)李彥宏也在演講時(shí)強(qiáng)調(diào)，每一個(gè)產(chǎn)品都值得用AI重做一遍。

只不過(guò)，喊口號(hào)者眾，面對(duì)AI大模型的藍(lán)海，很少有公司愿意踏踏實(shí)實(shí)重做一遍，因?yàn)檎嬉刈鲆槐椋澈蟛粌H是整合和接入——

還有重構(gòu)。

在智駕領(lǐng)域，周圣硯做到了。從2020年開(kāi)始，智駕科技就盯緊一件事，用BEV+Transformer重構(gòu)了自己的全部技術(shù)體系，周圣硯為首的管理層對(duì)漸進(jìn)式的自動(dòng)駕駛路線堅(jiān)信不疑，且很早就意識(shí)到CNN的技術(shù)天花板。就這樣，智駕科技成為特斯拉BEV Transformer的第一批同行者。

業(yè)界眾所周知，早期自動(dòng)駕駛方案采用激光雷達(dá)+高精度地圖為主，但高精地圖高昂的采集成本和鮮度等，都給這一方案帶來(lái)泛化方面的難題。

就連前幾年的“有圖路線”擁躉華為，其車BU負(fù)責(zé)人王軍也承認(rèn)，申請(qǐng)到高精地圖資質(zhì)只是萬(wàn)里長(zhǎng)征的第一步，最困難的是如何降低采集成本，但實(shí)踐下來(lái)，采集成本其實(shí)超出華為的預(yù)期。

痛點(diǎn)，催生出新的思路。

特斯拉等玩家，開(kāi)始主推BEV+transformer以及重感知輕地圖的自動(dòng)駕駛解決方案。

BEV的全稱，是基于多視角攝像頭的鳥(niǎo)瞰圖感知（Bird's-eye-view Perception) ，基于BEV的物體可以通過(guò)自上而下的視圖，完成軌跡預(yù)測(cè)和路線規(guī)劃，且能避免圖像視角下的尺度和遮擋等問(wèn)題，成為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域提高檢測(cè)性能、實(shí)現(xiàn)端到端自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵。

Transformer，則是人工智能領(lǐng)域的熱門算法，在智能駕駛場(chǎng)景中發(fā)揮出傳統(tǒng)CNN算法所不能企及的感知能力，如擁有更高的圖像識(shí)別能力、更靈活的泛化性能，且和CNN相比，可可實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的處理。

不過(guò)，尖子生的作業(yè)不好抄。

國(guó)內(nèi)諸多科技公司都在學(xué)習(xí)特斯拉的BEV+Transformer方案。但很多玩家都只學(xué)到皮毛，并沒(méi)有掌握其精髓。諸如，有公司的算力不足以支持Transformer，也有公司雖然采用了BEV，但算法框架上并不是嚴(yán)格意義上的Transformer。

最終效果其實(shí)并不好。

智駕科技曬出的成績(jī)單，是青云Hyperspace架構(gòu)。

青云Hyperspace融合了道路拓?fù)?、目?biāo)軌跡、占用空間三大網(wǎng)絡(luò)，擁有更高精度，最遠(yuǎn)拓?fù)渚嚯x150米，精準(zhǔn)預(yù)判時(shí)間達(dá)到3秒，實(shí)現(xiàn)了多維度的跨越式指標(biāo)刷新，直擊高階自動(dòng)駕駛產(chǎn)品開(kāi)發(fā)需求和場(chǎng)景痛點(diǎn)。

產(chǎn)品端，青云BEV架構(gòu)覆蓋了從單V到多V（5V、6V、9V、11V-跨越低中高算力的行泊合一域控方案）的MAXIPILOT?全系智駕解決方案矩陣，滿足城市L2增強(qiáng)、高速NOA、城區(qū)NOA、行泊合一、記憶行泊車等全場(chǎng)景應(yīng)用。

此外，智駕科技還發(fā)布了“啟明星計(jì)劃”，面向全行業(yè)開(kāi)放BEV感知標(biāo)準(zhǔn)件。

據(jù)悉，青云BEV架構(gòu)感知標(biāo)準(zhǔn)件，支持軟硬解耦，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化工具鏈、標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)控接口、標(biāo)準(zhǔn)化ISP。通過(guò)算法移植，可支持在6個(gè)月內(nèi)實(shí)現(xiàn)高效跨平臺(tái)開(kāi)發(fā)需求。

02

“記憶共享=城市NOA”

L2，體驗(yàn)不夠好；

高速NOA，不夠值；

城區(qū)NOA，不放心。

這是周圣硯對(duì)當(dāng)下智駕產(chǎn)品的總結(jié)，回歸用戶體驗(yàn)和商品本質(zhì)，這也是很多消費(fèi)者的心聲。

在他看來(lái)，成本要和體驗(yàn)相匹配。雖然目前L2相對(duì)來(lái)說(shuō)比較標(biāo)準(zhǔn)化，但一旦提及L2+，以及城市NOA等，市面上的大部分產(chǎn)品，并沒(méi)有給客戶非常好的體驗(yàn)感。成本上去了，體驗(yàn)上不去，消費(fèi)者自然不愿意買單。

2023年上半年，高階智駕中國(guó)區(qū)市場(chǎng)滲透率僅為約5%，城市NOA滲透率和使用率占比更低。

智駕科技認(rèn)為，這是傳統(tǒng)技術(shù)框架下，NOA產(chǎn)品戰(zhàn)略高舉高打、體驗(yàn)和性價(jià)比卻差強(qiáng)人意的行業(yè)現(xiàn)實(shí)。

“記憶共享=城市NOA”。

這是智駕科技提出的創(chuàng)新范式。

技術(shù)架構(gòu)上，根據(jù)特征提取，青云BEV架構(gòu)可實(shí)現(xiàn)道路拓?fù)錂M縱向精度的顯著提升，橫向拓?fù)渚?公分，縱向拓?fù)渚日`差1‰。

利用拓?fù)湓?，加之組合導(dǎo)航算法，青云BEV架構(gòu)可支持一次性完成自動(dòng)化建圖記憶，奠定記憶共享技術(shù)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)。

產(chǎn)品定義上，智駕科技已實(shí)現(xiàn)BEV對(duì)MAXIPILOT?全系智能駕駛產(chǎn)品重構(gòu)，覆蓋極致性價(jià)比視覺(jué)一體機(jī)到多V域控的豐富產(chǎn)品組合。

這意味著，入門級(jí)配置即可支持城區(qū)建圖，其深遠(yuǎn)意義在于幫助車廠客戶以80%的規(guī)模化量產(chǎn)方案為基礎(chǔ)，構(gòu)建20%高配方案所需要的核心場(chǎng)景數(shù)據(jù)。

行業(yè)現(xiàn)狀上，智駕科技認(rèn)為，當(dāng)下共性的產(chǎn)業(yè)困局在于，車廠高中低配智駕產(chǎn)品方案缺乏技術(shù)平臺(tái)的連貫性，例如——

L2的供應(yīng)商，多數(shù)缺乏升維能力；高階供應(yīng)商，多數(shù)又在AEB等基礎(chǔ)性功能的工程化開(kāi)發(fā)上存在短板。

而如前文所說(shuō)，車廠重金布局的城市NOA等高階場(chǎng)景，眼下又面臨成本和體驗(yàn)的多重痛點(diǎn)。

擁有最顯著端上數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)的車廠，卻在城區(qū)NOA開(kāi)發(fā)中成為被動(dòng)的一方。

智駕科技在發(fā)布會(huì)上給出自己的解題思路，城區(qū)駕駛是最高頻的用戶出行場(chǎng)景，應(yīng)利用當(dāng)下搭載量最大的L2性價(jià)比方案，打通行車記憶共享的數(shù)據(jù)通路，以此實(shí)現(xiàn)技術(shù)和產(chǎn)品方案的延續(xù)性，避免高低配置的割裂——

這是一條更經(jīng)濟(jì)的商業(yè)路徑，更是一條合理的通向城市NOA高效能開(kāi)城的閉環(huán)邏輯。

03

高階智駕生死戰(zhàn)

2023年被視為城市NOA的元年，暗潮洶涌之下，性價(jià)比已成為今年智駕公司談及最多的一個(gè)話題，特別是在城市NOA領(lǐng)域。

前不久，輕舟智航就攜手地平線打造了一套城區(qū)+高速NOA的智駕方案，高性價(jià)比是其撒手锏；在此之前，毫末智行推出HP170、HP370、HP570三款輔助駕駛產(chǎn)品，反復(fù)強(qiáng)調(diào)的也是性價(jià)比；時(shí)間軸再往前推，四維圖新首席執(zhí)行官程鵬的年度演講，主題聚焦也是極致性價(jià)比。

針對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈“卷”價(jià)格的現(xiàn)象，周圣硯認(rèn)為，中國(guó)汽車行業(yè)的底層邏輯是成本驅(qū)動(dòng)，需要做更有性價(jià)比的產(chǎn)品，但前提是保證性能的前提下。

降價(jià)博生存者眾，重視性能者寡。

特別是BEV+transformer這樣高天花板的，它可以成為自動(dòng)駕駛向上突圍的一把鑰匙，也可以成為取巧者的攔路虎。

在周圣硯看來(lái)，我國(guó)的城市NOA距離真正成熟還有一定距離，這與數(shù)據(jù)的積累有很大關(guān)系。智駕科技的解決路徑，是以低階帶動(dòng)高階，逐漸積累高階數(shù)據(jù)，走漸進(jìn)式路線。

“目前，BEV+transformer讓L2和L4的路徑統(tǒng)一了，雖然該有的還得有，攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)還需要根據(jù)不同的場(chǎng)景定義慢慢加，但整個(gè)技術(shù)架構(gòu)已經(jīng)明確了。”

始于L2，不止步于L2。在周圣硯看來(lái)，這句話可以很好地概括智駕科技的產(chǎn)品布局。

2021年，智駕科發(fā)布量產(chǎn)了L2級(jí)智能巡航產(chǎn)品MAXIPILOT?1.0，開(kāi)始滲透5-25萬(wàn)元乘用車市場(chǎng)，伴隨青云BEV架構(gòu)釋放，公司又發(fā)布了MAXIPILOT?2.0平臺(tái)，以BEV重構(gòu)全系產(chǎn)品方案。

MAXIPILOT?2.0 Lite，主打城市增強(qiáng)L2方案，依托青云BEV，解決當(dāng)下L2體驗(yàn)不連續(xù)的產(chǎn)品痛點(diǎn)，包含BEV一體機(jī)和MDU20域控兩種產(chǎn)品形態(tài)，覆蓋20萬(wàn)元以下車型細(xì)分市場(chǎng)。

MAXIPILOT?2.0 Pro，單SOC實(shí)現(xiàn)行泊高度合一，中算力平臺(tái)，支持占用空間網(wǎng)絡(luò)部署，支持輸出BEV特征抽取后的特征地圖，以數(shù)據(jù)合規(guī)方式上傳云端，通過(guò)記憶地圖共享實(shí)現(xiàn)高效開(kāi)城。

MAXIPILOT?2.0 MAX，支持輕地圖拓展城區(qū)NOM領(lǐng)航輔助駕駛方案，能夠更好應(yīng)對(duì)城區(qū)復(fù)雜環(huán)境及交互。亮點(diǎn)在于，方案可以通過(guò)復(fù)用2.0 Lite和2.0 Pro積累的海量?jī)r(jià)值數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)成本可控、節(jié)奏可控的開(kāi)城。

不過(guò)，高階智駕的生死戰(zhàn)，現(xiàn)在才剛剛開(kāi)始，接下來(lái)的肉搏，比拼的不只是技術(shù)思路，還有產(chǎn)品迭代和量產(chǎn)交付。

以智駕科技貫徹的“真無(wú)圖”路線為例，難度極大，耗資高昂，且是漫長(zhǎng)的持久戰(zhàn)。

根據(jù)對(duì)地圖的依賴，城市NOA可以劃分為三類。第一類，對(duì)高精地圖有較高依賴度，可以理解為有圖方案；第二類，屬于中等依賴，本質(zhì)上是使用了輕量化地圖；第三類，是最不依賴，基于標(biāo)準(zhǔn)清晰度地圖SD Map Standard Definition。

走在智駕前沿的華為，其ADS 2.0走的是第二個(gè)方案，即輕量化地圖。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，是增加了一層地圖的融合，基于標(biāo)精地圖，加上NOA功能在高精地圖里所需的核心要素，抽離出來(lái)與標(biāo)精地圖做一層融合，形成與城市NOA更匹配的輕量化地圖。

技術(shù)層面，有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，要想實(shí)現(xiàn)無(wú)圖，4D自動(dòng)標(biāo)注能力是必要的，華為此前深耕高精地圖多年，自動(dòng)標(biāo)注能力并沒(méi)有特斯拉那么出色。

資本層面，對(duì)應(yīng)的是更高的成本。智駕科技走的是第三類方案，也是燒錢巨坑，主要花在搭建真值系統(tǒng)訓(xùn)練算法等領(lǐng)域。對(duì)于這家科技公司來(lái)說(shuō)，無(wú)論是技術(shù)還是資本，前方要走的路還很長(zhǎng)。

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