如果以2021年为界，辅助驾驶L2的市场便可看做是一个技术的“斗秀场”，此后将是落地应用的“竞技场”。当下，对于整个行业来说，L2级辅助驾驶市场红利已经到来。
高工智能汽车研究院监测数据显示，今年1-8月国内新车（合资+自主品牌）前装标配搭载L2级辅助驾驶上险量为224.27万辆，同比增长78.42%，即便是在芯片短缺的背景下，仍然实现同比大幅增长。
此外，在搭载率方面，今年1-8月国内新车前装标配搭载L2级辅助驾驶搭载率为17.03%，同比上年同期增加近6个百分点。同时，8月标配搭载率连续第三个月突破20%，达到20.35%。
从今年的定点车型来看，2022年将是L2+级产品集中放量的时间点，同时也是国产、外资供应商争夺未来几年市场份额的关键时期。
“L2做了很多年，为什么到现在还在推进？”对于这个业内老生常谈的问题，智驾科技MAXIEYE（全称：上海智驾汽车科技有限公司）的答案是，用户“用得起、愿意用”的产品一直以来都处于市场空白的状态。
而当下抢占市场的关键，正是要逐一攻破这两处痛点。
在智驾科技MAXIEYE市场总监唐思佳看来，首先，ADAS及ADS市场将长期处于技术驱动为主的环境中，要将时间线拉长，看长周期内技术产品的可靠性、驾驶体验的用户口碑，以及大规模量产后的市场验证，这些环节的稳健发展将带来马太效应；
其次，产品全面的设计降本是促成一项技术真正走向千家万户的基础，比起堆砌大规模高成本硬件以实现性能，行业需要探讨如何在功能与成本落地化之间寻找平衡。
性价比+功能体验，打造爆款L2
近日，智驾科技MAXIEYE宣布，基于感知-融合-规控全栈技术链自研的MAXIPILOT 1.0智能驾驶系统产品即将在国内自主品牌车型首度量产。
MAXIPILOT 1.0是智驾科技MAXIEYE开发的第一款乘用车智能巡航类驾驶辅助系统产品，可满足SAE J3016定义的自动驾驶等级中的L0-L2级功能（其中包含LDW、LCC、ACC、FCW/PCW+AEB、TJA、HBA、TSR、TLR、SCW、DDW、ILC等），带给用户更安全、高效且舒适的驾乘体验。
该产品将于2021年内实现2家乘用车品牌车型量产，并与车企及合作伙伴达成数据和商用模式等层面的深度战略合作。
围绕“用得起”的市场需求，智驾科技MAXIEYE坚持以技术独立实现成本自控。其MAXIPILOT 1.0采用自主研发的全栈核心技术，不依赖国外的昂贵技术，大幅降低了研发成本，基于1R1V的基础传感器配置方案，完全满足15万元乃至10万元价位车型的成本要求。
与其他企业不同，智驾科技MAXIEYE并没有通过单纯地堆砌硬件、一味地采用大算力的平台来赋能产品相应的能力，而是借助其强大的软件嵌入式能力，最大限度地挖掘算力资源，在高性价比算力平台上达到最佳效果。
而为了实现“愿意用”的目标，智驾科技MAXIEYE致力于通过感知+规控全栈深度协同研发的思路，提高感知技术性能的同时，从感知底层优化规控策略，强化系统的安全性、可靠性，降低驾驶员因对系统不信任而产生的“焦虑”，以信赖感替代紧张感。同时，从底层构建完整的数据闭环，让系统越用越“聪明”。
比如，通过双重感知校验的方案，降低漏检误检；从图像像素级进行场景判断，解决极限Cut-in场景问题；针对上下匝道等复杂车道线检测设计专门算法模型，实现复杂车道线的检测更稳定，让驾驶体验更流畅、舒适；通过两段三阶曲线对小S弯等进行分段解释，让路径规划和控制策略更像“老司机”等。
其在即将量产的MAXIPILOT 1.0产品测试中，AEB功能目前的数据是40万公里零误报；在例如匝道口、急弯道等复杂场景的体验优化上，做到了目前L2级量产车型第一梯队的表现，为接下来的市场突围奠定了扎实的基矗
借力感知的极限挖掘，实现更优系统性能
当前，感知系统的“能力缺陷”显然掣肘了车企们在高阶自动辅助驾驶赛道上尽兴发挥。传感器融合依然是整个行业亟需解决的技术洼地。
智驾科技MAXIEYE COO杨腾飞坚信，融合并不是传感器越多，感知效果就越好。而是强强联合，使单一的（传感器）系统达到极致，才能真正确保整个感知系统的精确性与鲁棒性。
在融合的过程中，首当其冲的便是不同传感器之间的匹配问题。且大多数源于视觉与毫米波雷达的匹配难点。
目前量产的传统毫米波雷达普遍分辨率较低，无法识别静止物体，加之其对金属物体非常敏感的特性，容易发生漏检的问题。
如下图所示，图一的道路上常见的伸缩缝，由金属制成。而毫米波雷达存在性能局限，并不能识别出这只是一条线，而是将其视为障碍物，导致系统做出错误的决策。
在ACC功能中，很多感知系统也可能会因为识别不出远距离小物体、车道抛洒物等，在靠近障碍物时造成急减速或发生碰撞；在ALC/TJA/TJP功能中，感知系统则存在将护栏/中央隔离带误检为车道线、无法识别第三车道内向邻车道变道车辆等情况。
而在城市的复杂道路中，中国式cut in场景通常是最令各大厂商头疼的问题。由于一些感知系统近距离识别效果较差，规控系统通常难以快速反应，导致擦碰事故。拥堵工况下前车运动状态误识别而不跟随起步或追尾等各类特殊状况也均时有发生。长此以往，也将严重打击用户对于L2产品的信赖感。
伴随L2+/L3进入规模化量产周期，车企对于高阶自动驾驶功能的场景覆盖和用户体验还在不断追赶，感知系统的能力也必须快速跟进。
杨腾飞强调，传感器融合归根结底还是靠单传感器性能做到极致，在某个单传感器性能远超其他（传感器）时，追求多传感器融合将是一个伪命题。
深耕AI视觉算法，智驾科技MAXIEYE创造性地使用视频流（多帧）等图像分析技术，在三维场景构建的基础上引入时间维度的分析，实现从三维到四维感知的突破，并可完成纯视觉测距测速、准确计算碰撞时间、稳定全局目标跟踪，更好地助力智能驾驶系统级产品的集成开发。
其单目视觉系统可实现目标检测99%以上的准确率，测距测速平均精度误差小于5%，性能行业领先，对标并在部分指标超越MobileyeEYEQ4系列。
同时，该视觉系统也能为目标跟踪的高度稳定，本车及移动车辆/行人的移动方向、路径预测提供更多佐证和补偿信息，为更优的驾驶控制策略提供重要支撑。
数据闭环下沉“未开发的宝地”
智能驾驶产业已经从技术驱动，演进到的数据驱动。
智驾科技MAXIEYE坚信，持续积累中国特有的工况数据，以及用户的驾驶行为数据，是打造下一代智能驾驶优质体验的必由之路。其中，最关键的便是算法与数据的统一。
作为国内少有的全栈技术玩家，智驾科技MAXIEYE依托国内真实道路场景数据积累和测试验证的闭环，开发了更懂中国路况的全栈技术方案和AI神经网络模型。
简单来讲，便是产品基于自身的影子模式可以针对特定的需求设计一个数据钩子算法，将感兴趣的、有价值的数据钩回来，运用到产品的性能迭代中。
同时建立了数据回灌系统，整个数据回灌系统可通过模型在环测试（MIL）、软件在环测试（SIL）、硬件在环测试（HIL）、处理器在环测试（PIL）等实现从数据采集、数据处理、算法训练，到功能测试的数据闭环。
该系统可将路试场景完整无损（bitmatch比特级匹配）地还原，大幅度提高工程师的测试效率。并在系统开发测试中，快速地复现问题场景，锁定问题点，高效解决问题。
而与特斯拉、国内新势力不同的是，智驾科技MAXIEYE在此次发布的MAXIPILOT 1.0配置方案中，1R1V的低成本产品上也部署了相同的数据闭环。这标志着业内首次实现了数据闭环功能下探到千元级产品，并且逐渐形成标配。
这样做的好处是更容易形成规模化的数据源，建立更优质的数据壁垒。而该产品在乘用车ADAS市场选择了10万级车型作为第一个细分领域切入点，保障价格亲民的同时，为未来更高级别的自动驾驶技术产品演进建立了市场和用户基矗
此外，与客户深度协同、算法开放程度高是MAIXIPILOT 1.0的另一大优势。
MAXIEYE以数据驱动实现算法自强化，通过OTA实现软件功能升级，同时可根据客户的不同需求，提供可定制化的技术支持，给客户带来更透明的产品服务。
在MAIXIPILOT 1.0投入量产之后，MAXIEYE将通过数据共享机制和平台持续采集更多场景信息，以数据反哺算法，持续解决极限场景系统难题并逐步建立数据壁垒，推进技术演进。为行业实现更安全、舒适的智慧出行体验而加速赋能。
