热议 ADAS 的发展

北京的天空微微飘下了几粒雪花。

今天非常荣幸，能请到四位在视觉感知领域的杰出代表，他们分别是 Maxieye，Minieye，魔视和极目智能，欢迎他们加入“梦想家”节目。

虽然我们人很多，但尽量讨论一些简单的问题，不要太深奥，主持人讲道。

 

 

1. 跨界

我了解到各位之前都是在商用车领域，做辅助驾驶，也叫商用车双预警，为什么都纷纷跨界到乘用车市场？

Minieye：商用车市场的战争，2020年基本已经打完了，市场份额也比较明显，谁是谁的客户也比较清楚，后面要做的就是为现有的客户服务好，由攻转守。

Maxieye：我不这样认为，我想说的是商用车的战争可能阶段刚刚打完，但是并没有完全结束。包括我们，和在座的几位都还在这个市场里厮杀。

2020年我们在商用车市场的出货量在十几万套，2021年的出货量基本翻倍了，今年会继续保持快速增长。

极目智能：我比较认同 Maxieye 的说法，其实商用车的战争并没有完全结束，只是大家去追求更大的市场，所以才会跨界到乘用车市场。

我们更多的出货量是在后装市场，当然也有前装市场，只是量比较小，去年的出货量在十几万套的规模。

前装市场比较容易大规模出货，一个客户可能就有几万套的规模，后装市场我们需要和保险公司，危化品运输公司、物流车队公司和公交车队公司 ，一个一个去谈。

目前我们公司，基于视觉的 DMS 产品还供货给了小马智行 L4 车辆，图森未来以及滴滴自动驾驶车辆，也能说明大家对我们的认可。

魔视：我们和极目智能差不多，在后装市场出货量比较大。主要包括公交车、渣土车以及危化品车这类存量车辆，给它们提供前视 ADAS、DSM（疲劳驾驶）和BSD（盲区监测）等产品的应用。

 

 

（魔视 APA 测试图片）

不过我们在乘用车辅助驾驶市场，已经和前9的主机厂都签有合作，主要布局的是 APA 和 AVP，我们从2018年就开始做泊车产品，到现在已经有3年多了。

我有一个疑问，主持人讲道，你们既然做了好几年商用车市场，为什么不直接还沿着商用车往上做，从 L2 一直做到 L4 ？商用车因为行驶路线和场景单一（主要在高速公路上），不是被认为有价值，也落地的吗？

 

魔视：商用车其实没有大家想得那么好做。主机厂对于成本把控的非常严，他们对于一个安全功能产品的支付意愿也就1000元左右。所以你让大家花个1000元装个双预警，没有问题，但是你想让大家花5000元装个AEB，其实很多商用车主机厂都不是很乐意，所以国内商用车AEB市场并没有起量。

其次，商用车线控领域的两个老大哥，威伯科和克诺尔，始终垄断着商用车的线控技术，虽然我们已经大量完成了和国际Tier1的对接，从线控底盘角度来讲，不会成为制约量产的瓶颈。

但是总是寄人篱下，而且如果有这2个老大哥也发布辅助驾驶产品，对于线控的适配肯定比我们好，我们基本就没办法玩了。

极目智能：是的，你看国内很少有公司做商用车辅助驾驶，为什么？虽然说商用车行驶环境比较单一，但是无论从感知，规划决策，线控等各个角度看，都差乘用车一大截。

做纵向控制还可以，一旦牵扯到横向控制，你的感知距离，车辆的定位和运行轨迹预测，其实都难于乘用车，说直白点就是比较难升维，所以大家选择换一个战场。

乘用车领域，还有特斯拉，蔚小理等标杆企业，少在教育市场和用户接受度方面，大家有一点感觉；商用车领域，一个标杆企业都没有，推广起来太难了，用户教育远远落后于乘用车市场。

法规开放得也很慢，不像美国，四十几个州都允许无人化的商用车测试，运营。现在的测试道路少得可怜。

大家都知道，商用车的这波辅助驾驶热潮，其实是法规推动的，2018年要求营运客车装双预警，2019年要求营运客车装AEB，2021年要求卡车装AEB。

法规推动的一个特点就是快，但是也会产生一些后遗症，有时候反而会限制市场的发展，让终端用户反感这个东西。法规推动过后，可能会留下一堆烂摊子，后期可能还会拆除重新再搞。

综合几方面看，商用车升维太难了，或者说，根本就没办法从 L2 一直做到 L4，所以大家都纷纷转向乘用车升维道路。

Maxieye：就像极目之前说的，商用车的底盘技术以及中间件都牢牢握在国际零部件巨头手里，国产 ADAS 厂商产品与底盘适配的能力有待提高。

之前国内主机厂面对 Mobileye 时，要么接受，要么就是无产品可用，因为大供应商不会在乎买方的一些需求。这对于建立一个自主可控的供应链非常不利，所以我们纷纷投入视觉感知领域，弥补在这方面的不足。

2. ADAS 市场

喔，原来是这样啊，主持人讲道，那你们认为乘用车 ADAS 市场怎么样？

Minieye：未来三年一定是乘用车 ADAS 的黄金发展期，从我们在座的几位都在大力布局，就可以看出我们对乘用车 ADAS 市场的重视程度。

 

 

（Minieye 视觉感知产品）

商用车 ADAS 业务是我们在自动驾驶领域的桶金。从今年我们拿到的乘用车项目数量，以及量产落地的时间点看，自动驾驶元年真的到了。接下来的1-3年内，乘用车 ADAS 市场将加速进入成长期。

极目智能：我并没有那么乐观，从我了解的情况看，我认为未来5-10年辅助驾驶能全部上车已经很不错了。

从结果出发，ADAS 的落地应用远不如行业先前预想的那么迅猛，大家低估了技术在实际落地过程中的困难。很多人讲 ADAS，但是有多少人用 ADAS，ADAS 的开启率有多少，我相信非常低。

主要原因是用户对 ADAS 的期望，和用户实际体验的矛盾，在体验的时候，有时候真的是谈不上对用户有价值，更多的是在干扰或者说在乱报，包括一些大厂做的产品也脱离不了这样的情况。

我们2011年就和现代合作，但考虑到前装周期很长，需要5年左右的周期去支撑，而且那个时候主机厂都不是很重视，所以我们决定自己单独做。现在的话，和主机厂合作，量产的话少也得3年。

魔（笑着说）：我持中间的态度。我们之前和主机厂都是低头说话，地位很低。现在好了点，有主机厂主动找我们合作。我们从2018年开始搞泊车，Minieye 从2017年开始搞智能座舱，到现在都还没有大规模地铺开，我们对于这个时间是有心理预期的。

这种预期与现实之间出现的巨大割裂，我们都体验过。从自动和自主泊车而言，本身是一个循序渐进的发展过程。主机厂对于辅助驾驶的成本也在不断地调高心理预期，之前1000元就是个顶了，现在万元左右也可以接受。

Maxieye：确实，从成本方面来讲，一套自动驾驶系统可能要数十万，而辅助驾驶系统多可能也就万把块钱，这中间的鸿沟需要慢慢的调整预期。

和商用车市场不同，乘用车并非法规推动，而是完全市场化。这决定了这个市场可能更慢，不是2-3年就可以大规模推出并能得到很好验证的商业模式。

还有一点，之所以我们从商用车转向乘用车，是因为之前我们可能主要做双预警，不涉及规划和控制模块（加上 AEB 推行起来太难了），现在我们转到乘用车，就是为了完善规划控制模块的能力。

3. L4 VS L2

主持人笑着说，其实这样辩论挺好的，要是大家都一窝蜂地看好一个方向，反而会出问题。你们如何看待 L4 公司的降维打击？

Mxieye：其实我们并不惧与 L4 公司竞争。L4 的公司是通过持续的融资，在未来五到十年，用投资人的钱去搞研发；我们是边落地边赚钱，边成长。

我认为有几个本质的问题，导致我们和 L4 公司不可能存在竞争。我们服务的对象是主机厂，而 L4 公司服务的对象是出行公司，我们和主机厂是绑定的，而 L4 公司和出行公司是绑定的。

所以我们的主要竞争对手是国外 Tier 1 公司，不是 L4 公司。L4 的竞争对手包括出行公司，当然也可以理解为我们和 Tier 1 公司也和主机厂存在竞争关系。像博世一样，他全球40万员工，比任何一个主机厂规模都大，而且汽车的每个零部件他都可以做，包括汽车生产线，但是他就是不做的集成，而是做 Tier 1 商。

我们的竞争对手是博世，大陆；而 L4 公司的竞争对手除了出行公司，也包括主机厂。因为 L4 公司终也是做集成的，你可以理解为自动驾驶公司核心不是算法，而是多线程，多进程的通信和计算资源调度，是工程化问题。

主机厂和 L4 公司可能都变成系统集成商。

所以竞争关系得分清。L4 公司终的出路一定是出行服务，而我们终的服务一定是帮助车企更好的卖车。所以我认为，无论从自身的定位，还是从大家终的目标，根本不存在竞争关系。

另一方面，L4 的成本和 L2 的成本观根本不同。对于 L4 公司而言，他们是必须要加激光雷达的，但是一个半固态激光雷达也得2000美金，主机厂和消费者目前阶段根本就承受不了。

对于主机厂而言，一个安全功能他们能接受的也就是千把块钱。做出行可能对量产和成本的要求不是那么重要，但是对于主机厂而言，如果太贵，根本卖不出去，所以他们更多的考虑，量产，安全和成本。

终 L4 公司只能通过运营的方式，把硬件的成本收回来；如果是面向 C 端，更多的是体验，或者直白点，就是卖车，成本还是一个很关键的购车因素。

 

（Maxieye 辅助驾驶架构图）

特别是一些 L4 的公司也开始搞辅助驾驶，我觉得是定位和战略不清，很多人都认为从 L4 到 L2 是一马平川，但其实这个领域的门槛很高，不是高在技术，更多的是考验工程化能力、渠道反应能力、碎片化需求的解决能力。

魔视：确实，我们知道如何在保持低成本的同时去满足用户需求，帮他做更细节的提升。但 L4 公司下探很难做到这一点。举一个简单的例子，5R1V 这种方案，他们根本就不知道怎么做，因为数据架构完全不同。

L4 下探到辅助驾驶通常会采用比较豪华的传感器阵容，考虑到主机厂对于成本的接受度，这样的配置往往只能搭载在中高端车型之上，量其实很小。

另外一个方面，就是巨额的人力成本以及算力成本。作为定点合作企业，我们必须专门驻场，和主机厂人员一起调试，因为很多本地化的细微场景，都需要大量人力投入。

算法和架构也必须不断的裁减和调整，并在十几 TOPS 的算力上跑的很安全，这其实很考验我们的耐心和能力。

当然如果他们认为他们可以做到这些，欢迎加入我们，一起和像博世一样的国际 Tier 1竞争。

主持人接着问道，那你们认为和博世相比，你们凭什么能成为新的 Tier 1 供应商。

Minieye：博世一方面掌握着汽车底层的核心技术，一方面他们也自己做 ADAS 产品，但是我们并不怕他们，就像 Mobileye 一样。

博世擅长的是做批量化的产品，但是一旦遇见琐粹的事情需要处理，就会显得捉襟见肘，这些正好是我们擅长的。

魔视：对，国外零部件供应商的驾驶辅助系统产品，在国内市场往往“水土不服”。行业内已有共识，ADAS 系统需要进行深度的本地化适应开发，才能在感知-决策-执行等环节更为贴近路况。这成为诸多国内汽车零部件领域弯道超车的机会。

加上目前国际 Tier 1 主要精力都放在了合资，对于国内自主车投入精力并不大。

极目智能：我也比较认同。估计过个1-2年，我们和他们在主机厂的地位就能平起平坐。虽然像博世也有很多的软件开发团队，对软件的投入量虽然很大，但实际上在单点的能力上稍显不足，会受到整个市场和机制的掣肘。

我们会跟主机厂进行技术上和软件上的深度合作，攻克一些工程化的挑战项目，短期内博世还没有这个能力。

主持人点点头，刚才的问题有点严肃，我们找点轻松的话题，我知道几位在创业之前，都是视觉领域的，能讲一下你们的产业经历吗？

Minieye：我们的前身是6个小伙伴在新加坡政府做的一个 ADAS 项目，后来发现了这个创业机会。特别说一下，到目前为止（从2013年开始），我们6个小伙伴依然在一起。

近我看到朋友圈的一条创业总结很经典。视觉都沿着 Mobileye 的步伐走；做光电研究的都沿着 Velodyne 的步伐，去做激光雷达。

视觉感知和激光雷达感知其实有很多相似之处。当然了，像禾赛和速腾，无论融资还是估值都比我们高很多，只能说他们选择了一个好的市场。

我们也是争议的两大帮派，以特斯拉为代表的视觉为主的感知方案和以 Waymo 为代表的激光雷达为主的感知方案。

在构成上我们也一样，都是选择了在 FPGA 芯片上嵌入深度学习算法，做芯片化的处理。我们可能因为成本和算力的原因，需要把底层的操作系统，算法和模型进行适度的裁减，让它足够轻量化，在有限的车规级的计算平台上跑得安全。

一颗 AI 芯片几百美金，一个半固态激光雷达几千美金，没有哪个主机厂敢轻易上车，成本太贵了。

魔视：是的。FPGA 对于我们初期确实帮助很大，我们为此专门组建了一个 FPGA 团队，在座的各位公司也是一样，有专门的团队负责 FPGA 软硬件协同的研发，把算法工程化地落地。

不是有一个玩笑这样讲，我们以“深度学习+ FPGA”抗衡了 Mobileye 在的发展。其实把算法做到 FPGA 里面不好做，很多公司都没有做通，但我们都做通了。

随着摩尔定律的发展，完全可以把 X86 架构在电脑端的计算能力，复制到嵌入式芯片中。

Maxieye：对，认同。虽然 FPGA 芯片虽然没有 ASIC 芯片稳定，安全，但是得比较着来，未来在域控计算单元上布置 FPGA 芯片是大势所趋。虽然我们花了很多的精力，但是也加速了我们的计算速度。

很多人好奇我们为什么不用双目摄像头，其实是成本不允许。双目摄像头加上算力，成本可能是单目的2倍多，主机厂根本不会接受这样的成本；而且双目摄像头体积太大，太占前视空间，用户会感觉到压抑，也不好安装。

我们坚持平权时代，让每个用户都能感受到智能驾驶的魅力，毕竟高端车型毕竟还属于小部分。

时间也不早了，我再问一个问题，你们认为 L2 和 L4 终的结局会怎样，或者说，谁在未来更有优势？

Minieye：我感觉是 L2+ 辅助驾驶肯定会大规模先落地，目前主机厂对于这块很重视，而且每家都在做定点。

L4 的话，因为成本和法规的问题，可能未来几年内都不会落地。

极目智能：我个人感觉是不确定。目前虽然有很多的主机厂在做定点，但都是拿一些新车型做定点，真正出量的车型其实都还没开始做定点。

其实 L4 公司现在也在享受 L2+ 高配置的红利，现在很多车型无论是摄像头，毫米波雷达，还是激光雷达都已经上车了，这其实是在减轻 L4 的硬件成本。

（极目全国产化 L2 智能驾驶方案）

包括我们的L2+ 辅助驾驶方案，都在尝试将摄像头与其他传感器进行融合，比如激光雷达，研究怎么把多种传感器的组合内耗降到，打造更加适合自动驾驶的感知系统。

而且根据 L4 公司的披露，大概在2023年，或者2024年就会推出新一代的感知硬件方案，目前看，整体的成本基本都能到40-50万左右，这是包括车的。

所以我在想，现在的辅助驾驶基本也得到2023年，2024年才会出现真正意义上的 L2+ 量产车，到时候谁是主流，还是未知数。

Maxieye：我对 L2+ 还是很有信心的。2016~2018年那段时间，可以说是忽如一夜春风来，一下子资金都涌入自动驾驶赛道。但到2019年，迅速降温。

2020年下半年，别辅助驾驶又开始火热，我觉得三十年河东，三十年河西。2020年到2023年辅助驾驶会很火，L2 和 L4 的碰撞会在2024年开始。

到底到时候谁占上风，还得具体看。

之前我们讲，如果跟不上特斯拉的步伐，那么未来可能会有更大的挑战。特斯拉现在是全视觉，我们是否也应该跟上？我觉得马斯克思考的，一方面是自己的视觉感知确实很超前，另一方面还是成本问题，所以把其它传感器都去掉了。

成本太贵，消费者终其实并不是很买账。

其实每个路线都有每个路线的优势，我们因为技术落地比较快，能够更快形成现金流，如果未来2到3年能实现IPO，则能够撬动更多资源。

魔视：我认为不是很好判断。我们从2018年开始做 APA，到2022年了，这个功能还不能大规模的量产上车；Minieye 从2017年开始做乘用车 DMS，做智能座舱，到现在其实装载量很低。

为什么，我觉得DMS需要保证两点：是可用的，第二是好用的，原则是宁可漏掉一点也不要误报，有时候用户会很反感不停的误报，直接关掉。

所以，我认为乘用车 ADAS 还有很长的路要走，不是1-2年就能快速提升的。我相信大家都有自己公司的规划，只是都没有说出来而已。

之前有人说 L3 是炮灰，因为与 L4 相比，他还是人机共驾模式，出了责任，司机还得背，不如 L2+ 责任分的清楚。但我冥冥之中有种感觉，L2+ 有可能也会成为炮灰，我们花费了大量的人力做这个，可能得不偿失。

这个真不好判断，我还是少讲点，免得得罪了整个辅助驾驶的人。

当然我们 ADAS 厂商也在力争业务升维，但不会像 L4 公司一样激进，会慢慢来，先在工程机械，港口的无人驾驶等场景陆续切入。

主持人笑着说，我能明白你讲的逻辑，不过确实有点道理。我也觉得辅助驾驶可能没有大家预期的发展那么快，L4 也没有预期的那么慢。

大家都点点头，露出无法言表的笑容。

谢谢各位抽出宝贵的时间，参加这次节目。好的，今天的节目到此结束。

四位好哥们边走，边讨论着离开了演播室。

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文章来源：安森美

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