汽车行业正在经历的变化,是汽车动力源从燃油到电能的变化,是汽车从代步工具到智能终端的变化,更是整个汽车行业生态链的改变、行业格局的重新塑造。

  从2014年起,一批创业者带着梦想闯进汽车业,摸爬滚打十年间,陆续有人离场,但也陆续有新人进入。随着华为、小米等一批科技巨头带着巨大的资源和智能化基因涌向汽车圈,给汽车行业带来了比第一批造车新势力更大的震撼。

  十年间,中国新能源汽车产业已经形成产业优势,但当汽车行业从电动化上半场步入智能化下半场,行业的竞争早已不再是简单的新旧两股力量的对拼。

  作为国内第一批智能驾驶创业公司,成立于2015年的地平线见证了中国智能驾驶行业的兴起与蓬勃,更是凭借软硬一体的智驾解决方案成为目前国内最大的智驾方案提供商之一,合作名单几乎囊括所有国内主流车企,目前已与30余家主机厂以及200家上下游伙伴紧密合作,完成了0-1的商业验证期。

  从2019年发布中国首款车规级智能计算方案征程2、2020年开启中国车载智能计算方案前装量产、2021年发布整车智能中央计算方案征程5,到今年北京车展前夜发布征程6,征程系列计算方案的高性能、低成本优势让地平线得以通过大规模的量产验证,提供大量有价值、前沿的、接近用户需求的反馈,实现了“从研发到应用”的闭环,稳居智能驾驶科技供应商第一梯队。

  站在智能驾驶迈向全场景大规模普及的重要节点,地平线已取得通往决赛圈的门票,向着在智能汽车时代成为“机器人时代的Wintel”的蓝图大步迈进。

  新“征程”加速智驾平权

  随着中国智能电动车的渗透率迈过40%的分水岭,汽车行业的动能转换拐点无限靠近。在电动化是上半场智能化是下半场的共识下,车企在智能化争夺战的比拼明显提速。

  作为智能汽车的重要特征,智能驾驶正在成为新车竞争的又一卖点,近两年来高阶辅助驾驶陆续落地,高速公路/城市高架导航辅助驾驶(Navigate On Autopilot,NOA)在重复的宣传中屡见不鲜,问界、小鹏、理想先后宣布将向用户推送城区智驾功能,掀起了车企卷高阶智驾的军备竞赛。

  汽车智能化竞争愈发激烈,降本成为必然趋势。既要求车企能够迅速降低智驾成本,又要求其在智驾上具备更灵活的升级能力,向用户提供体验更好的产品。与此同时,消费者为智驾支付的意愿下降以及持续的价格战也在倒逼着智能驾驶方案的成本不断下探。

  地平线预见到主机厂的这一需求,于2020年9月发布算力是Mobileye EyeQ4两倍但价格更便宜的征程3,支持L2+ADAS场景。随着智能驾驶功能外延的扩大,新的市场需求出现,征程5计算方案恰逢其时,实现了从L2向L2+的过渡。

  当下,基于市场和用户的多元化需求,国内低阶智驾计算方案市场新秀不断出现,高阶智驾竞争也愈发激烈。不过当前市场上的解决方案绝大多数不尽如人意,比如车企竞相发力的城市NOA仍处于起步阶段。

  “智驾系统将经历从可用、好用到爱用的三个发展阶段。而当下量产的以城区NOA为代表的高阶智驾系统尚未充分达到用户眼中‘可用’的标准。”在以“征程所向,向高而行”为主题的2024智驾科技产品发布会上,地平线创始人兼CEO余凯博士表示,从可用、好用到爱用,是对软硬结合系统能力的综合考验,不仅要求前瞻软件算法的深厚积累与应用,也考验软件与硬件协同的量产效率。

  面对日益复杂的智能驾驶竞争,4月24日,地平线发布新一代车载智能计算方案征程6系列以及Horizon SuperDrive全场景智能驾驶解决方案,从一体机到域控,从主动安全到全场景智驾,覆盖低到高阶全场景智能驾驶量产需求,实现从单点式向系列化的关键跃迁。

  值得一提的是,与征程2、3、5不同的是,征程6并非单颗芯片,而是一个系列,包括征程6B、征程6L、征程6E、征程6M、征程6H、征程6P六个版本,将于2024年内开启首个前装量产车型交付,并预计于2025年实现超10款车型量产交付。

  征程6家族不仅是地平线产品的换代升级,也彰显着地平线想要吃透全阶段市场的野心。

  其中,征程6B主要面向低阶智驾市场,主打性价比主动安全一体机方案;面向中阶智驾市场,地平线推出可支持城区的征程6M,以及可支持高速NOA的征程6E,并提供符合AEC-Q104车规标准的SiP模组和Matrix 6域控参考设计,以超高集成度实现更低的功耗和更优的系统成本;征程6P则面向高阶智驾市场,拥有高集成度、高算力、高效率、高处理能力、高接入能力以及高安全等六大产品特点,单颗征程6旗舰即可支持感知、规划决策、控制等全栈计算任务,支持全场景NOA功能。

  作为一款系列化的车载智能计算方案,征程6拥有统一的硬件架构、统一的工具链以及统一的软件栈,具备同代一致、代际兼容、系统最优的特性,并依托平台化可拓展的计算架构,以及配套一致、完整成熟的智能驾驶量产开发平台,得以支持上层应用高效开发与灵活部署,助力车企实现“快人一步”的量产效率。

  据余凯透露,基于征程6E/M,地平线的生态伙伴仅用两周就完成了实车部署,提供的城区NOA和高速NOA的硬件系统成本可以较业内降低40%。

  发布会上,地平线官宣征程6系列的10家首批量产合作车企及品牌,包括上汽集团、大众汽车集团、比亚迪、理想汽车、广汽集团、深蓝汽车、北汽集团、奇瑞汽车、星途汽车、岚图汽车等,以及多家Tier1、软硬件合作伙伴。

  此外,地平线还公布了全场景智能驾驶解决方案SuperDrive,提供高阶智驾样板间,提供了一种打造“好用”智驾方案的新思路,加速产业迈向高阶智驾终局。

  “如果说传统的智驾系统1.0时代,是追求通过率,向效率和体验妥协,那么智驾系统2.0时代,则是聚焦拟人化的驾驶行为、通行效率。”余凯表示。

  从技术栈来看,凭借动态、静态、OCC(Occupancy占用网络)三网合一的端到端感知架构,数据驱动的交互式博弈算法,SuperDrive在不同的道路环境下能兼顾场景通过率、通行效率和行为拟人,在拥堵汇流、路口交互-动态Driveline、礼让骑行人、拥堵换道、城市环岛通行等城区复杂场景下,均能够顺利通行。据悉,在此架构下在拥堵场景下变道成功率提升50%,路口通过率提升67%。

  SuperDrive将于2024年第二季度与多家顶级Tier1和汽车品牌达成合作,将于第四季度推出标准版量产方案,并将于2025年第三季度实现首款量产合作车型交付。

  软硬结合+规模量产+生态构建品牌护城河

  站在高阶智能驾驶大规模爆发前夜,中国自主品牌正利用电动化、智能化机遇,打造品牌影响力;中国智能驾驶计算方案提供商与国际巨头也站上了同一起跑线。不过,在与国际巨头同台竞技的过程中,成本、效率仍是功能差异化开发迭代和量产普及的核心挑战,如何破除成本与效率壁垒,是行业留给所有“玩家”的必答题。

  目前中国智能驾驶市场进入新一轮竞争周期,性价比正成为决定产品落地和快速商业化的重要因素。于本土供应商而言,快速实现规模化量产,兼顾成本与性能,并在有限的成本下实现良好的功能体验,是抢跑高阶智驾市场的关键要素。

  东吴证券研报指出,以AI芯片为核心的智驾硬件是OEM中长期核心竞争力的重要构成,参考手机行业,核心硬件是玩家“成本控制能力+品牌护城河”的终局竞争要素,全自研智驾芯片有望于2025~2026年流片量产,构筑品牌核心竞争力以及产品重要卖点。

  “商业落地远比想象中难”——余凯发布会上的心声道尽了不易。但幸运的是,地平线在成立之初就认知到,智能驾驶技术的迭代和进化必须建立在大规模量产验证基础上,促进和优化算法与计算方案之间的协作效率,才能实现技术的可行性和可靠性的有效验证。

  事实上,自2020年首款车载智能计算方案征程2前装量产以来,地平线已与超过30家国内与国际主流车企达成量产定点合作,征程计算方案累计出货量已突破500万套,在去年中国销量最好的10款车型里,7款均搭载了地平线的计算方案。

  此外,地平线也为行业打造了智能汽车生态连接者的模板。

  余凯曾公开表示,科技公司必须时刻在技术上保持领先,一旦落后就有可能被时代的大浪掀翻。而对企业能起到护城河作用的,却是生态,“无论软件、硬件、传感器等伙伴,都愿意跟地平线合作,他们也能从中获利,这就是强大的护城河。”

  作为“披着硬件外衣的软件算法公司”,地平线提供的产品和服务都是存在“边界”的。定位Tier2,向上不碰应用层,向下不碰数据,而是通过“芯片+工具链+参考算法”的开放技术方案以及智能驾驶软硬件货架,走出了一条软硬结合的差异化路线,助力车企差异化智驾方案的高效开发与落地。

  在余凯看来,软硬结合的智能计算技术,将让每一辆车都能具备环境感知、人机交互和决策控制能力,让人类生活更安全、更美好。

  通过借Tier 1与主机厂合作,地平线将生态内的主机厂及供应商联系在一起,这一生态圈越发壮大。发布会外场摆放着34辆搭载地平线相关产品的车型,内场则展示了一条由地平线众多合作伙伴的企业铭牌“砌”成的阶梯,其生态圈之广大不言自明。

  一方面,依托丰富的智能驾驶生态和海量的智能驾驶场景,地平线打通了“研发与应用”闭环,源源不断地获得高价值的反馈,由此驱动软硬全栈技术持续进化,快速建立技术和市场优势;另一方面,技术研发与规模量产形成正向循环,地平线可以在此基础上稳固业务基本盘逐步扩大收入,获得更多市场份额,并增强抵御市场变化风险的能力。

  “地平线以终为始,前瞻布局了软硬结合全栈技术,以软件为牵引、硬件为驱动,打造出面向全场景、全生态的软硬结合智能驾驶系统火操盘,并以极致的开放打造极致的效率,抵达智驾终局。”在余凯的星辰大海里,地平线在智能汽车时代的追求是成为PC时代的Intel+Windows、移动终端时代的ARM+Android,目前地平线正在朝着这一目标坚定迈进。




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