车东西（公众号：chedongxi)
作者 ｜ 迩言
编辑 ｜ Juice
2023年虽说还有5个月，但可以预料到的是“降价”、“洗牌”两个词将贯穿车市全年。
今年可谓极为特殊，国内车市“卷声”不断，多位行业高管声称今年是汽车市场最卷的年份，没有之一。余承东更是放话，车市内卷其实刚开始，未来还会更卷。随着第三季度价格战打响，特斯拉再次掀桌子式降价进一步挤压了供应链成本，降本增效将被提升至新高度。
在降本增效的趋势下，智能驾驶解决方案的上车速度和应用水平成为众多车企竞争的关键。
目前，量产自动驾驶赛道有多名玩家正在布局，像蔚小理这样的新造车企业和华为这样的Tier1已经凭借落地高速NOA和城市NOA进入了第一梯队。此外一些新进入的智驾“新势力”凭借先前的积累凭借原创算法能力、大模型能力、数据闭环工具链、算力基础设施已经具备了第一梯队的实力。
已经深耕人工智能物联网行业十二年的旷视科技就是这批智驾新势力的代表之一。这位AI视觉领域的超级明星，其实从2021年起就正式布局智驾领域，但基本上没有官宣任何关于智能汽车的讯息。直到今年6月份，旷视科技在全球最前沿智驾挑战赛的感知赛道，展示了冠军的统治力。旷视“神秘”的智能驾驶业务，才真正浮出水面。
现阶段智驾方案领域已进入混战，旷视科技憋大招憋了两年之久，终于彰显了智驾业务潜力。那么旷视的竞争优势体现在哪里？车东西通过与旷视科技智驾业务总裁刘伟的交流中捋清了旷视自动驾驶业务的业务策略、关键进展和未来发展方向。
一、性价比难题下 视觉为主智驾方案曙光已现
根据高工智能汽车数据，2023年前五个月标配L2(含L2+)级别ADAS(高级驾驶辅助系统)的乘用车累计渗透率突破50%，量产自动驾驶方案占据市场主流。
但目前的行业共识是，阻碍智能驾驶解决方案，特别是以L2、L2+为代表的量产智能驾驶解决方案的落地，关键原因就在于性能和成本难以统一。
追求高性能意味着要搭载多个激光雷达、大算力芯片，而这样的方案却只有高端车型才能负担。
根据Yole Intelligence发布的《2023年全球车载激光雷达市场与技术报告》，全球乘用车激光雷达市场（包括L2+和L3级别的ADAS应用），正在以285%的增长率快速起量，禾赛凭借23%的市场份额以及31%的前装定点数量强势领先。
2023年全球激光雷达企业市场份额预估
而根据禾赛科技一季度财报，禾赛经营收入达到4.3亿元，共交付了3.48万台激光雷达产品，同比增长402.9%。而ADAS激光雷达占全部交付量81%，共交付2.82万台。
由此可推算，单颗激光雷达均价在12344元。此外，禾赛科技CFO谢东萤也透露ADAS激光雷达的均价约为500美元（约合人民币3618元）。
禾赛科技售价接近4千元起/颗的激光雷达，目前已被超过11家一线车企采用，包括理想汽车纯电平台、集度新车型、赛力斯新车型等。很明显，搭载激光雷达的车型基本上都是高端定位。
但目前国内市场大都是10~30万元车型，在价格战一波未平、一波又起的情况下，千元量产辅助驾驶方案已经成为大部分主机厂的成本红线，供应链方面的成本压力更大。中国主流市场对以视觉为主的成本低且体验好智驾方案存在庞大需求。
而这种视觉为主的辅助驾驶方案通过摄像头来实现，且根据半导体公司安森美的数据，L2级辅助驾驶每辆车摄像头总成本大约才40美元（约合人民币289元），而L3摄像头总成本则为185美元（约合人民币1338元）。
相较搭载一颗激光雷达，整套摄像头可以极大拉低成本，至少在成本上削减近4000元/颗，相对低廉的成本适配国内大部分10~30万元车型。
国内主流市场对视觉为主的自动驾驶方案存在庞大需求，新契机出现的同时，市场也对此方案的性能也提出了更高的要求。
目前特斯拉、大疆车载等企业已经布局，但整个市场还有空白空间，视觉为主的自动驾驶解决方案的产业格局尚未定型，市场对于优秀的技术供应商的需求依然很大。
二、3套智驾方案准量产 成本至少降低20%
从技术实现度划分，量产自动驾驶赛道分为三个梯队。
第一梯队指的是以华为、小鹏、理想、蔚来这种高速NOA和城市NOA已经落地的玩家，可以实现城市开放道路下的自动驾驶。
第二梯队指的是高速NOA量产上车，但城区NOA并未落地的玩家。第三梯队则是只能实现L2，仅支持ACC、LKA等有限辅助驾驶功能，但高速NOA还在研发过程中，完全没有城区NOA的玩家。
看起来，智能车行业已经形成了三大梯队的层次格局，但这一格局仍处于动态变化中。比如第一梯队玩家最大特点就是可以实现端到端、软硬件一体打造，但也有一些新加入的玩家已经通过技术跃迁实现了这些能力，有望跻身第一梯队。
例如，由3个清华姚班高材生印奇、唐文斌、杨沐于2011年创立的旷视科技，深耕AIoT软硬一体化产品体系长达12年，无论是延伸布局二级市场还是研发大模型，旷视科技都不甘落于人后，不过在智能驾驶赛道保持着较为“低调”态度，很少官宣布局信息。
但近日，旷视透露入局自动驾驶已有两年之久，并且一出手就拿下了全球智能驾驶感知赛道的冠军，还亮出了全身的“腱子肉”。
在端到端方面，据旷视科技智驾业务总裁刘伟透露，旷视现在已经实现了“感知、建图、跟踪、预测”四合一的模型，为端到端的自动驾驶模型上打下了基矗
旷视的独特竞争力还体现在软硬一体能力上，在硬件方面，旷视过去在AI、视觉算法等领域落地了芯片、传感器、摄像头、面板机等多款产品，建立一套比较完整的产品体系。将先前打造硬件的能力迁移至自动驾驶硬件产品中，旷视目前也在加快布局智能驾驶芯片和传感器等硬件。
在算法方面，旷视科技自研了新一代AI生产力平台Brain++以及自研深度学习框架MegEngine（旷视天元），基于Brain++，旷视还打造了AIS算法生产平台。该平台是一站式MLOps算法生产平台，能提供从数据清洗、智能标注、数据管理、数据质检、算法自动生产、模型多维能力评测、pipeline 部署等全流程能力。
基于以上能力，旷视为行业内输送了三种L2+解决方案，分别是标准版、专业版和旗舰版。
旷视科技的L2+方案
最基础的标准版就已经带高速NOP功能，可以覆盖高频智驾场景，主打性价比。专业版可进阶实现城市NOP和跨车道安全停车，据悉目前该方案正在量产交付。而最高配置的旗舰版具备增强的城市NOP功能，具备更强的安全冗余。
而旷视主要集中于标准版和专业版方案发力，这两套方案都没有使用激光雷达，大大降低了方案成本，可以更好服务于10~30万元的量产市常
刘伟十分坚定的表示，“我们期望并不是某款旗舰车型一年几千台的销量，而更希望中低价位车型一年几百万的销量，这才是我们的诉求。”旷视将全力助力方案降本，希望将这两套方案的价格大幅降低。
那么随着“价格战”竞争越发猛烈，旷视是如何降本增效的？
首先，旷视是一名坚定以视觉为主，“BEV+前融合”的方案的玩家。
刘伟介绍了相关技术进展，“在3D实时建图上，我们不依赖于高精地图便可实现高速和城区NOP”，“首创鱼眼BEV模型，使得感知范围扩大了三倍”、“在3D实时建图上，不依赖于高精地图便可实现高速和城区NOP”“我们的去RTK定位算法，定位能力达到了RTK方案的水平”。
“去激光雷达”、“去高精地图”、“去RTK”，整套方案的成本就保持在大部分主机厂的可控范围内。
不过价格只是一方面，为了让方案有更好的体验，旷视科技通过优化算力，将“BEV+Transformer”成功运行在低算力芯片上，同时让该方案具有良好的性能表现。
举个例子，蔚来ET7、小鹏G9、理想L9、智己LS7等车型都采用英伟达自动驾驶芯片OrinX来跑高阶辅助驾驶，单颗Orin-X的算力可达到254TOPS，而这样一颗芯片价格高达400美金（约2700元），中低端车型难以负担。
AI芯片概念图（图源网络）
而旷视科技看到了这一特点，在Orin芯片算力的1/5左右（大约50TOPS）的芯片上实现同样的高阶智驾功能，随着算力需求的降低，芯片的成本甚至是整套方案的成本就可以大大削减。
为了进一步降本，旷视正在朝着“统一算法框架”持续发力，通过统一的BEV算法框架，实现算法真正平台化，同时采用了配合高中低不同算力的“Pin-to-Pin”系列芯片，实现芯片硬件的平台化，帮助主机厂控制车型量产的质量、成本，加快量产速度。目前，旷视的统一算法框架已经具备基础的模型能力，原生支持5V或11V等不同的方案。
基于以上布局，刘伟表示，旷视科技的智驾方案在行业中至少降本20%。
三、大模型趋势下 智驾新手AI厂商有望抢跑
先前自动驾驶行业卷向瓶颈，大模型出现后的狂飙让整个行业有了新方向。
虽然很多自动驾驶企业抢先喊出了自动驾驶大模型的口号，但打造出与Chatgpt同等水平的自动驾驶大模型还有很远的距离，商业化还有很长的路要走。
而旷视科技是国内最早一批探索大模型商业化落地的企业之一。聚焦于通用多模态大模型、AI内容生成大模型、计算摄影大模型和自动驾驶大模型四个方向，旷视科技取得了多项突出的科研成果。
今年7月，旷视的大模型实力更是得到了官方“盖章”，以“模型伙伴”身份入选北京市通用人工智能创新伙伴计划，为与Chatgpt同等水平的自动驾驶大模型的打造积蓄了深厚的力量。
刘伟表示，大模型未来在车上的落地，座舱有可能成为一个非常大的落地场景。
就目前而言，大模型最直接的价值是体现在研发工具上。“我们基于在大模型上的能力积累，做自动化的标注，从而节省大量成本。然后，还可以利用大模型去做场景的挖掘，尤其是一些长尾场景。大模型在提升效率方面的价值，目前看是非常显著的。”
在刘伟看来，更重要的是，大模型将有助于提升感知能力的上限。未来的大模型会是多模态的，能将感知能力提升到更高水平。目前，旷视已经实现了“感知、建图、跟踪、预测”四合一的模型。随着大模型的继续演进，未来有可能将“规控”也加入进来，最终形成一个“大一统”的大模型。这样的话，环环之间信息传递的衰减就会大幅度的减少，从而提升整个感知能力。
此外，大模型还有助于提升决策能力，使车能够真正去作一些决策。未来的智能汽车，会变得超级智能。从底盘、空气悬挂、刹车系统、车窗、灯光氛围，都会被数字化，几乎所有东西都会被控制。未来的智能座舱，会是一个涵盖感知传感器、软件SDK和智能决策引擎的“感-知-决”的产品体系。其中，决策能力会是核心。基于AI生产力平台Brain++的能力，旷视未来也会聚焦在打造智能座舱的决策引擎上。同时，结合在芯片、软件算法方面的能力，形成覆盖“感-知-决”的智能座舱产品体系。
除了大模型外，算法、算力等基础能力也决定了一个智驾团队最终能够走的多远。
旷视集结了中国顶尖的AI科研团队，打造了原创算法这一技术底座。据刘伟讲述，旷视是行业内第一个将“BEV+Transformer”运行在一个低算力芯片平台上的厂商。且旷视在低算力的嵌入式芯片上跑通的2个BEV感知算法，帮助旷视在OpenLane拓扑关系赛道，在线高精地图构建赛道获得了冠军。同时，旷视也打造了一万多张卡的算力基础设施，实现算法的快速迭代。
一系列布局证明，在“百模大战”的当下，即使是后发入局的智驾“新势力”选手，凭借先前在AI行业12年里积累的经验，抢跑自动驾驶十分有底气。随着技术积累能力和业务增长潜力持续提升，旷视有望在智能车行业抢占先机。
结语：AI+自动驾驶前路可期
AI正席卷汽车行业，“智能升级”的大幕徐徐拉开。
如今，全球的智驾解决方案玩家都在奋力狂奔。在这种条件下，谁能够把AI能力更加充分的发挥于降本增效，谁就能抢得智能汽车下半场的发展先机。
这两年以来，新一轮的智能电动汽车浪潮，叠加中国车企的崛起，为中国厂商创造了快速发展的机遇，部分AI企业已崭露头角，有望快速加入全球智驾方案的角逐中。
