作者：Mark

出品：紅色星際（ID：redplanx）

頭圖：Maxieye和德賽西威戰略合作圖片

周圣硯突然從睡夢中醒來，怎么我們公司的簡介后面還加上了毫米波雷達的介紹？

原來只是一個夢（其實是筆者的一個夢，真實的夢）。

1. 憶往事

老周今天早早來到了位于5層的辦公室，思索著公司的未來。

目前 Maxieye 的主要收入都集中在商用車版塊，特別是商用客車，通過和宇通客車，金龍客車，安凱客車等主機廠的合作，公司的明星產品 IFVS （智能前視視覺傳感器）銷售量累計突破10萬臺。

但人無完人，特別是對于初創公司而言。雖然在過程中和宇通客車有一些摩擦，特別是對自己產品（對符合法規）的盲目自信，但好歹公司終于活到了現在。

每當感到公司不行的時候，就看看自己的信仰 Mobileye和特斯拉公司，就是這種‘信仰’，讓Maxieye撐到了今天。

未來 Maxieye 要向前看，去開拓更大的市場。

突然，騰飛敲門進來。想啥呢，老周？早上的高管會我們還開不開了？老周轉過身，坐，咱們先聊一下。

楊騰飛作為和自己一起奮戰的老戰友，已經4年了。2015年周圣硯從安波福離職，創建了 Maxieye；2017年7月，楊騰飛從安波福離職，加入了 Maxieye，任運營總監（COO）；2021年5月，郭恩慶從安波福離職，加入了 Maxieye，任首席技術官（CTO）。

加上其他部門從安波福出來的同事，Maxieye 儼然成了一個小安波福公司。

老周說道，你看看老郭（郭恩慶）來了嗎？把他叫進來，咱們一起敘敘舊。

老郭走進來，兩位師弟大早上地在密謀什么？

周圣硯和楊騰飛都是2012年加入安波福的，那時候老郭就在安波福負責前向雷達ADAS項目，1R1V融合系統。

老周說道，老郭你說說咱們的 1R1V（主要用在乘用車） 產品做得咋樣？

（公司乘用車產品規劃圖）

聽到這個問題后，騰飛突然陷入了沉思。

Maxieye 作為特斯拉和 Mobileye 的中國信徒，一直堅信視覺感知完全可以實現更高級別的自動駕駛。2017年3月，英特爾153億美金收購 Mobileye，讓楊騰飛突然看到了視覺感知的廣闊市場，也是周圣硯說服楊騰飛加入 Maxieye 的重要理由。

打破外企壟斷的視覺感知市場，成為了楊騰飛和 Maxieye 的信條。

但是，從最開始的對標 Mobileye Q2，Mobileye Q4，到現在只字不提，騰飛對于乘用車 ADAS 項目一直心有余悸。

最初 Maxieye 的判斷是，乘用車 ADAS 主要競爭對手是外資 Tier 1，比如博世、德爾福等，但他們主要精力放在了合資品牌，對于國內自主品牌車還不是特別重視。

我們有機會進入這個市場。

但實際情況是，乘用車市場，國際頭部供應商更受中國主機廠青睞。特別是對于沒有太多積累經驗的 Maxieye ，太難了。

緊隨其后，Maxieye 改變了策略，開始學著百度，開放了自己的視覺感知系統（所羅門計劃），希望以 Maxieye 的視覺感知產品為基礎，與更多的合作伙伴加速中國自主視覺感知的發展，同時完成更多的前裝量產訂單。

但效果依然收效甚微。

由此，Maxieye 暫時放棄了乘用車視覺輔助駕駛市場，開始思考公司的生存和選擇問題。一句“商用車市場對國產供應商的接受度頗高”點醒了周圣硯 ，Maxieye 也起死回生。

2. 產品觀

郭恩慶笑著說，這個咱們應該很有經驗。

首先，汲取我們商用車的經驗，放棄后裝市場、專注前裝市場。

一方面，后裝市場很容易陷入價格戰的惡性循環。創業還是要做難而正確的事，而且前裝容易起量，一旦產品打開市場，就會有幾十萬的量。

另一方面，我們的產品，按照前裝產品的設計標準進行產品開發，后裝客戶也可以用，不存在二次開發的費用。

如果我們從后裝市場開始，那就是無窮無盡的定制和非標開發，而且也沒有辦法大規模地鋪量。

楊騰飛點點頭，我同意老郭的看法。之前我們之所以沒有打開這個市場，一方面是因為我們是創業公司，沒有太多的汽車工程積淀，主機廠也不敢貿然地使用我們的產品，一方面是沒有找對市場。

今年我們主推的 1R1V 產品，主要定位在10萬元左右的新能源車輔助駕駛，目前看，這塊市場競爭并不激烈。

（公司產品性能圖片）

在千元輔助駕駛市場，我們大有可為。目前我們已經定點了哪吒汽車和合創汽車，未來應該會有大量的10萬元車型選擇我們。

中國市場有一半的車定價都在15萬以下，而且L2用戶市場基數非常大，非常有利于我們大規模鋪量。

但我認為有一點需要我們注意，就是產品的舒適度和穩定性。

郭恩慶笑著說，我認同騰飛的說法。對于漸進派而言，無絕對安全可言，因為本身事故責任劃分就很明確，只有舒適度和用戶的體驗度。

周圣硯突然插了一句話，所以我們要嚴格定義我們的產品功能和安全邊界。比如我們的智能巡航產品，只能用在縱向的智能化體驗方面，不能擴展到橫向。

郭恩慶點頭表示認可，繼續接著說，自2020年起L2開始向主流車型加速滲透，看似風光無限，但是體驗通常不盡如人意。

諸多體驗結果顯示，輔助駕駛的很多功能只是徒有其表的花架子。比如一些交通事故， 都是栽在了AEB場景下，實際上這是一個非常典型的輔助駕駛功能，為什么這些號稱做自動駕駛的企業，卻搞不定輔助駕駛功能呢？

當然你也可以說是感知融合出了問題。我個人認為一個主要的原因是盲目的堆砌硬件。

傳感器融合的本質是強強聯合，即只有提升單個傳感器的性能才能達到更好的融合。

毫米波雷達的分辨率提高之后，視覺也需要將感知的測距、測速精度提上去。當這些傳感器系統都進行升級之后，感知融合才能達到更好的效果。

當某個單一傳感器在性能上遠超其他（傳感器）時，追求多傳感器融合將是一個偽命題，實際上也耦合了所有傳感器的短板。

楊騰飛點頭表示認可，特斯拉做純視覺的自動駕駛，估計就是來源于這個思路。自己的純視覺感知太牛了，甩毫米波雷達幾條街，所以與其（讓毫米波雷達）成為噪音，不如直接去掉。

為什么很多用戶為了避免頻繁感知錯誤造成的誤判，直接關掉了車道保持、偏離預警等功能。因為系統的漏檢率和誤報率太高了。

我反對堆砌硬件，或者說盲目的堆砌硬件，更傾向于充分挖掘算法的極限。

周圣硯看著楊騰飛，我認同騰飛的說法。現在很多人不看好單純的視覺感知，不看好單目視覺感知。主要我認為有以下三點。

第一，單目缺乏立體空間的建模能力，只能停留在二維空間；第二，攝像頭屬于被動感知器件，激光雷達和毫米波雷達都屬于主動測距，不能準確地測速和測距；第三，沒有辦法完成從感知到預判的跨越。

但我們目前自研的深度估計和光流估計算法，部分的解決了這些問題。

這就是我們敢于推出 1R1V 產品的底氣。單一傳感器只有跨界跨得越多（攝像頭具備三維信息，測速和測距功能），車輛安全冗余才會更好，這估計也是馬斯克始終堅持純視覺的思路。

我們在視覺感知領域已經研究了5年，可以說是目前中國市場上最懂攝像頭的。對于光線明暗變化的研究，我們是最在行的。

（商用客車測試圖片）

但我們也不要盲目執著，視覺感知算法在初期發揮的作用非常大，但隨著不斷地挖掘，性價比會慢慢下降。特別是最近的堆硬件風潮。

我個人認為，后深度學習時代，堆算力看上去是必由之路。

郭恩慶看了一眼周圣硯，我也注意到這個問題了。

一方面是場景的不斷的跨界，大算力平臺成為必需品；另一方面算力的提升，也就要求大家必須在車上多裝一些東西。

目前我們主要用的是低算力芯片，包括安霸 CV2A 和 TI TDA2X （NPU和通用的CPU）的芯片，算力基本都不超過10TOPS。

兩款都是非常成熟的車規級 SOC 芯片，內部的硬件層有深度學習處理器、DSP、ARM資源，開發人員可靈活配置算力資源，實現ACC、AEB等功能。

但我們也需要和高算力平臺的合作，比如前段時間和黑芝麻的合作，我認為我們也可以和地平線合作，至少在兩家SOC平臺異步并行開發，這樣既可以減少單一供應商的依賴，也可以綜合考慮市場、技術迭代等各方面的因素不斷優化和降低成本，提高產品的性價比。

楊騰飛想了一下，我們應該2個算力平臺一起開發，這和我們現在的產品組合很吻合。對于 1R1V 產品而言，繼續使用TI和安霸的芯片，不能依賴大算力的平臺來賦能產品相應的能力。算法創新是智駕的核心競爭力，我們要借助我們強大的軟件嵌入式能力，最大限度地挖掘芯片的算力資源。

對于10萬元左右的主機廠而言，我們要保證這個系統安全舒適，用戶有相匹配的購買能力，同時讓主機廠有持續獲利空間。

對于 5R5V 產品，我們可以采用更大的算力平臺，布局L2級以上的全棧智能駕駛系統及解決方案研發。為車廠提供匹配高中低不同算力平臺、不同傳感器融合方案的ADAS系統和ADS系統。

郭恩慶點頭，說得沒錯，我們必須要讓主機廠能賺到錢。我們可以把商用車那一套全搬抄過來，不僅提供智能巡航服務，AEB方案，還可以附帶提供基于視覺感知的智慧雨刮功能和智能燈光控制，整體提高整車智能化。

這些對于10萬的車型，就是降維打擊。

現在很多高端的卡車、商用車、乘用車配一個雨量的光感的傳感器，可能也需要100塊錢。在我們自研的攝像頭圖像的協助下，這些小功能相比依靠傳統傳感器體驗上要好很多。

3. 未來發展

周圣硯看了一下表，時間也不早了，我把咱們公司的定位和發展重新梳理了一下，你們有什么問題和建議可以隨時提出來。

第一個問題，就是我們公司的定位。最開始我們的定位是 Tier 2，主要是因為我們只做視覺感知產品，并不涉及到整車的規控和制動。因為很多的商用車在CAN總線信號上只能提供車速，無法提供方向盤轉角和橫擺角速度。

由于預警功能不直接介入車輛的控制層，相對而言晚幾秒鐘的信號輸出也不會造成嚴重的影響，所以預警系統門檻非常低。

2019年，我們開始介入商用車的控制層，這和交通部的AEB、LKA等法規有關，大家知道效果并不好，具體原因大家都心里清楚。

這次我們以 Tier 1.5 的身份重新回到乘用車市場，代表的是我們新的產品思路，新的發展規劃。

如果我們的視覺感知結果直接提供給底盤去執行制動的話，時間要以毫秒來計算。這就要求我們的 AEB 自動緊急制動系統對于制動時間、距離和傳感系統探測精度的要求極高。

大家要提前做好準備。

我們之所以定位為Tier 1.5，是吸取我們商用車的教訓。目前我們商用車的數據回傳和 OTA 很少。這和行業存在普遍的刷機有關，但是乘用車市場則非常透明。

在傳統的解決方案中，感知和控制算法通常各自為政，由兩家服務商分開來做（比如我們和清智控制決策系統的合作，我們和奧特尼克轉向系統的合作）。無論感知還是控制，往往都存在或多或少的誤差，無法做到非常底層的融合。

（Maxieye和清智合作圖片）

當底層出現漏洞時，即使在上層打補丁，也只是治標不治本。

我們必須從感知、融合、規劃控制角度出發，全棧式深度挖掘傳感器和數據的能力。讓每個模塊之間并行、相互校驗，這樣才能真正的形成 OTA，讓系統越用越智能。

隨著大量數據的收集和軟件的更新，我們最終的目標是 Tier 1，直接對話主機廠，推出行泊一體的 nRnVnL 產品。這個是我們未來的布局，不是我們現在的重點，但我們要在現有的產品中就打好這個基礎。

數據回歸，OTA，仿真，全棧自研，一個都不能少。

我強調一點， OTA不是對安全的妥協，你不能說拿這個東西去以犧牲用戶的安全為代價來做OTA。我們覺得L2相對來講比較成熟可用，但是我們有優化的空間，在優化的同時積極探索L3邊界，向L3邁進。

在智能化大潮中，主機廠可能得到了集成經驗、應用經驗，但缺少全棧能力，缺少協同效果，這正是我們要做的市場。

今年我們主推L2智能巡航產品，這個產品是以后我們所有產品的基礎，大家要好好打磨。

楊騰飛點頭，老周說得很對。商用車的痛點就是客戶只能拿到很上層的數據，應用級的數據，但是底層感知的數據很難拿到，非常難以做二次開發。

數據確實是現在主機廠和自動駕駛公司最看重的，我們在L2視覺感知系統中加入數據備份，可以回傳一些非常有價值的數據，這是我們的L2和其它競品最大的區別。

郭恩慶看著老周說，深度學習的核心當然還是數據，只有足夠的數據，機器才能有足夠的樣本去把這些 Corner Case 琢磨透徹。L2用戶市場基數非常大，如果我們能用好這些數據，我們的算法迭代一定會非常快。

第二個問題，是我們產品的未來規劃。

目前我們的產品主要在商用車和乘用車市場。商用車主推的是單目的 IFVS-500，乘用車主推的是 1R1V 產品。這2個產品有什么不足的地方呢？

（公司產品發展規劃圖）

未來商用車市場，肯定會逐步從單目過渡到雙目感知產品。雖然我們的單目攝像頭通過加入深度信息，可以構建虛擬三維點云數據，通過時間流維度，可以構建4D感知，預測物體的運動軌跡。

但是從未來更高級別和更安全的角度看，雙目顯然會成為標配，所以雙目產品是我們必須布局的。

這里我并不是要盲目的堆砌硬件，但這是趨勢。從探測距離和跟蹤物體運動軌跡效果看，雙目確實有優勢。未來我們一旦把規劃控制也用到了商用車領域，雙目攝像頭感知肯定是一定會成為核心感知產品。

對于乘用車產品而言，我們的 1R1V 產品只能在智能巡航領域用，一旦拓展到智能領航產品，肯定得 nRnV產品，而且還要加幾個激光雷達。

目前我們的 1R1V 產品可能沒有用到域控制器，但是隨著智能領航項目的推出，域控制器和大算力平臺會成為標配。這時我們就不可能只交付一個智能攝像頭，必須系統性地交付。

當然這塊不必過多擔心，德賽西威作為我們的重要投資方，我們在乘用車和卡車領域的算力平臺，他們都可以協同與我們一起做。

這里我要講的是，雖然我們的單目的 IFVS-500 和 1R1V 產品是我們現在主推的，也是我們主要的收入來源。但是未來2-3年這2個產品可能會被市場拋棄，所以我們不能坐等山吃，我們要革自己的命。

不能等到哪天吃不動了，才想起變革，到時候就完了。

楊騰飛推了推眼鏡，我個人認為，視覺在整個智能駕駛技術中比重還是會非常大，基本上承擔70%左右的工況分析工作，成為量產中主流的感知方案。我們還是要把它做精做專，把這個錨點打通打透、再橫向拓展。

但我和老周的觀點一致，雙目感知在商用車領域一定會成為標配。

郭恩慶接著楊騰飛的話講，L2確實一個攝像頭就可以了，但是到了L2+和L3，需要全景360度的感知，并且不但需要準確度、距離或精度，對目標的預判性也會有一些要求，這些都在感知預測上提出更高的要求。

所以nRnV 產品一定會成為主流，但我希望我們在落地的時候，可以還以視覺產品為基礎，不斷的擴充，比如視覺+毫米波雷達，視覺+激光雷達等。低成本，高性能的方案仍舊是我們的首要選擇和核心競爭力。

第三個問題，是關于我們的資金的問題。

過去幾年我們的融資，從A輪開始都比較有規律，且都是正向循環。2019年之前可能我們過的比較苦一點，主要靠地方政府的補貼。

2020年我們融資主要是為了 IFVS-500 產品的前裝項目的規模化量產交付，還有智慧巡航項目的研發，2021年我們的融資主要是為了智慧巡航產品的量產和交付，還有就是我們的 NOM產品的研發。2022年我們融資的主要目的是加強智慧領航項目的全方位開發和量產。

憑借我們 IFVS-500 和 1R1V 兩款產品，我們基本可以有3億元的銷售，接下來我們的目標就是上市。所以我希望大家有一個方向，有一個目標，努力把我們每一步，每一個產品做好，循序漸進的走向上市。

在汽車智能化發展的這幾年里，大批玩家涌入 ADAS 行業，在快速發展之后，沒有自我造血功能的企業基本都死了。同時資本給到他們的耐心、錢已經越來越少，技術更新迭代的時間越來越緊，如果跟不上這個節奏，那么很有可能被市場淘汰。

今年我們的團隊規模會再擴大1/3，研發人員突破300人，加強我們的算法工程團隊。

下一步就是商業模式的思考，目前我們正在和產業鏈的一些合作伙伴，比如德賽西威、廣汽合創等等，一起探討基于OTA技術的用戶付費訂閱模式和基于干線物流的自動駕駛場景運營服務模式。對于乘用車市場而言，沒有任何一家可以全部吃下，合作和生態是必須的。

就像我們在商用車領域，和浙江世寶合作，把攝像頭和其EPS做成完整的車道保持系統，和星宇合作，將攝像頭和智能大燈整合形成了完整的智能照明系統。未來的自動駕駛卡車生態，一定由物流公司、算法公司、OEM和零部件供應商深度合作組成。

我們也歡迎那些愿意將Maxieye視覺產品形成功能整合的供應商進行合作。

楊騰飛站了起來，時間不早了，餓不餓，走下去吃早餐，等會還要開高管會。

郭恩慶笑著說，千萬別在開高管會的時候，肚子咕嚕咕嚕響。

周圣硯也站了起來，三個兄弟簇擁著下了樓。

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