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拿下多家一線乘用車廠前裝量產項目,這家自動駕駛公司如何實現N的進化?

2021-08-13
來源:高工智能汽車

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汽車智能化正以一種不可阻擋之勢席卷全球,中國本土自動駕駛廠商也迎來了規?;虡I落地的重要時期。


《高工智能汽車》了解到,去年以來,一批國產ADAS廠商陸續拿到了前裝量產訂單,在國際巨頭盤踞的ADAS市場實現了突圍。


比如魔視智能,目前已經在輔助和自動駕駛的乘用車前裝、商用車前裝、主動安全智能車載設備三大關鍵市場都獲得了不錯的成績,預計2021年出貨量將突破百萬套。


不可否認,能否拿下一線乘用車廠的量產訂單,已經成為檢驗自動駕駛公司的量產落地能力與自我造血能力的重要標尺。


據悉,在今年二季度,魔視智能已經成功拿到廣汽集團乘用車前裝量產平臺化項目定點,并將為廣汽集團旗下主力乘用車車型提供全新一代包括自動泊車、遙控泊車、記憶泊車在內的智能駕駛功能。


同時,魔視智能還將與廣汽集團在自動駕駛平臺化開發與漸進式升級上開展深度合作,逐步解鎖更多的高級別自動駕駛功能。


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【魔視智能張江辦公室】


魔視智能創始人虞正華介紹,截止目前,魔視智能已經與包括比亞迪、吉利、廣汽、上汽、一汽、東風、長安、長城、奇瑞、北汽在內的眾多一線主機廠建立了面向量產的商業合作,并拿下了多家頭部乘用車主機廠的前裝量產項目,同時還與多家國際Tier 1巨頭及外資主機廠共同推進全球平臺車型自動駕駛算法軟件的量產。


預計2021年下半年開始,十多款明星車型或平臺車型將陸續搭載魔視智能的自動駕駛算法軟件或軟硬件方案投入量產,涉及泊車與行車在內的L1-L4各級別自動駕駛功能。


那么,作為中國本土自動駕駛解決方案提供商,魔視智能究竟是如何另辟蹊徑并走出一條特色化的量產之路?


一、多條路徑實現大規模量產


此前,中國乘用車ADAS市場一直被國際Tier1巨頭壟斷,沒有“硬核”實力的廠商很難進入主機廠的采購清單。


不過,得益于國產技術的積累沉淀以及本土化場景算法適配、方案多樣化等優勢,去年開始,一線乘用車主機廠開始向國產供應商打開大門。魔視智能快速打開市場,獲得了多家一線主機廠的十多款明星車型或平臺車型的量產定點項目。


魔視智能成立于2015年,資料顯示,魔視智能早期的量產項目主要是預警、AEB/ACC/LKA、自動泊車等功能,在2018年率先在比亞迪宋實現乘用車輔助駕駛功能的前裝量產,目前已經是一家擁有從算法、軟件到硬件的全棧式ADAS及自動駕駛解決方案提供商,可以提供從L1-L4級ADAS及自動駕駛解決方案。


另外,需要特別提及的是,魔視智能的全棧式感知、融合、規劃、決策、控制算法獲得了包括廣汽集團在內的多家頭部主機廠高度認可,成為這些主機廠諸多大規模量產項目的核心通用軟件。


虞正華介紹,以魔視智能的全棧式自動駕駛算法為核心,主機廠可以與包括魔視智能在內的生態伙伴一起靈活開發各種各樣的智能網聯功能,從而增強汽車產品的差異化與市場競爭力。


微信圖片_20210818105927.jpg【多輛開發中的量產車型】


在戰略聚焦乘用車市場的同時,魔視智能還獲得了包括陜汽、東風、柳汽、大運在內多個頭部商用車主機廠的前裝量產定點,并與幾乎所有的后裝主動安全集成商建立了緊密的業務合作關系。


 “我們已經成為國內唯一一家在乘用車前裝、商用車前裝、主動安全智能車載設備三大關鍵市場都占據領先地位的自動駕駛企業?!?/span>虞正華表示,得益于全方位的業務布局以及多點開花的量產項目,魔視智能預計2021年出貨量將超過百萬套。


二、突圍背后:從0到N的不斷進化


當前,自動駕駛已經成為了各大互聯網巨頭、傳統車企、造車新勢力的必爭之地,同時國家及各地方政府、資本、產業也在頻繁推進自動駕駛的商業化落地。


但擺在自動駕駛公司面前的難題就是,如何證明自動駕駛商業化量產的前景,且必須要拿出精準的定位才能獲得資本的青睞。


在魔視智能看來,自動駕駛公司能否小步快跑地進行市場化培育,并在外部融資和內部造血中尋找平衡點,從而形成良性循環的發展模式尤其重要。


很顯然,魔視智能之所以能夠在群雄環伺的ADAS市場迅速實現突圍,與其全方位的業務布局以及精準的戰略定位有很直接的關系。


首先,魔視智能在成立之時就確定了要對L4級自動駕駛全棧技術進行多方位布局,從而打通從感知、融合、定位、規劃、決策到控制等各個環節,在國內智能駕駛產業中找到了自己的站位。


早在創業初期,魔視智能自行開發了國內自動駕駛產業第一個擁有自主知識產權的邊緣計算深度學習框架——Motovis UniVisity,并且利用創始人、股東的社會網絡積極開拓主機廠客戶資源,與各大車廠開展了數十項聯合研發項目。


其次是魔視智能有明確的產品定位和量產計劃。魔視智能始終堅信,漸進式路線才是自動駕駛從L1走向L5的可行路徑。


一方面,大規模量產車型所面臨的場景空前復雜化,數以百萬計的車主會面臨什么樣的場景、會碰到怎樣的問題,遠遠超過科技公司仿真與車隊測試所能涵蓋。


另一方面,量產車輛受制于成本限制,只能提供有限的功耗、算力和低成本的傳感器,無法像demo car那樣純粹靠高成本的傳感器和算力芯片進行全副武裝。


“只有堅持在各種約束條件下尋求算法最優解,才有可能在主流車型上面實現各個級別的自動駕駛功能的量產”。虞正華表示,在有限的條件下仍然要保證自動駕駛功能的穩定可靠性,這對于算法裁剪、優化和各項工程適配都提出了巨大的挑戰。


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【魔視智能CEO虞正華博士在寶馬創新日的講話】


截止目前,魔視智能已經積累了包括泊車+行車、艙內+艙外、前視+環視盲區、標準+定制的全棧式算法及跨芯片平臺工程能力。


魔視智能通過與各大乘用車廠的緊密合作,還成功實現了海量數據的采集與共享,這也使得魔視智能獲得了商業模式的正向循環:通過主流車型的量產上車,從而快速、低成本積累海量的數據與場景。隨后,基于這些數據和場景不斷優化算法,推動算法快速迭代升級,從而實現更多更高級別自動駕駛功能的量產。


可以預見,在未來的高階自動駕駛競爭當中,有了乘用車前裝、商用車前裝、主動安全智能車載設備三大市場的成績作為背書,魔視智能將持續觸發海量的市場機會。