作者：Mark

出品：紅色星際（ID：redplanx）

頭圖：白日夢想家宣傳圖片

北京的天空微微飄下了幾粒雪花。

今天非常榮幸，能請到四位在視覺感知領域的杰出代表，他們分別是 Maxieye，Minieye，魔視和極目智能，歡迎他們加入“夢想家”節目。

雖然我們人很多，但盡量討論一些簡單的問題，不要太深奧，主持人講道。

1. 跨界

我了解到各位之前都是在商用車領域，做輔助駕駛，也叫商用車雙預警，為什么都紛紛跨界到乘用車市場？

Minieye：商用車市場的戰爭，2020年基本已經打完了，市場份額也比較明顯，誰是誰的客戶也比較清楚，后面要做的就是為現有的客戶服務好，由攻轉守。

Maxieye：我不這樣認為，我想說的是商用車的戰爭可能第一階段剛剛打完，但是并沒有完全結束。包括我們，和在座的幾位都還在這個市場里廝殺。

2020年我們在商用車市場的出貨量在十幾萬套，2021年的出貨量基本翻倍了，今年會繼續保持快速增長。

極目智能：我比較認同 Maxieye 的說法，其實商用車的戰爭并沒有完全結束，只是大家去追求更大的市場，所以才會跨界到乘用車市場。

我們更多的出貨量是在后裝市場，當然也有前裝市場，只是量比較小，去年的出貨量在十幾萬套的規模。

前裝市場比較容易大規模出貨，一個客戶可能就有幾萬套的規模，后裝市場我們需要和保險公司，危化品運輸公司、物流車隊公司和公交車隊公司 ，一個一個去談。

目前我們公司，基于視覺的 DMS 產品還獨家供貨給了小馬智行 L4 車輛，圖森未來以及滴滴自動駕駛車輛，也能說明大家對我們的認可。

魔視：我們和極目智能差不多，在后裝市場出貨量比較大。主要包括公交車、渣土車以及危化品車這類存量車輛，給它們提供前視 ADAS、DSM（疲勞駕駛）和BSD（盲區監測）等產品的應用。

（魔視 APA 測試圖片）

不過我們在乘用車輔助駕駛市場，已經和中國前9的主機廠都簽有合作，主要布局的是 APA 和 AVP，我們從2018年就開始做泊車產品，到現在已經有3年多了。

我有一個疑問，主持人講道，你們既然做了好幾年商用車市場，為什么不直接還沿著商用車往上做，從 L2 一直做到 L4 ？商用車因為行駛路線和場景單一（主要在高速公路上），不是被認為最有價值，也最好落地的嗎？

魔視：商用車其實沒有大家想得那么好做。主機廠對于成本把控的非常嚴，他們對于一個安全功能產品最大的支付意愿也就1000元左右。所以你讓大家花個1000元裝個雙預警，沒有問題，但是你想讓大家花5000元裝個AEB，其實很多商用車主機廠都不是很樂意，所以國內商用車AEB市場并沒有起量。

其次，商用車線控領域的兩個老大哥，威伯科和克諾爾，始終壟斷著商用車的線控技術，雖然我們已經大量完成了和國際Tier1的對接，從線控底盤角度來講，不會成為制約量產的瓶頸。

但是總是寄人籬下，而且如果有一天這2個老大哥也發布輔助駕駛產品，對于線控的適配肯定比我們好，我們基本就沒辦法玩了。

極目智能：是的，你看國內很少有公司做商用車高級輔助駕駛，為什么？雖然說商用車行駛環境比較單一，但是無論從感知，規劃決策，線控等各個角度看，都差乘用車一大截。

做縱向控制還可以，一旦牽扯到橫向控制，你的感知距離，車輛的定位和運行軌跡預測，其實都難于乘用車，說直白點就是比較難升維，所以大家選擇換一個戰場。

乘用車領域，還有特斯拉，蔚小理等標桿企業，至少在教育市場和用戶接受度方面，大家有一點感覺；商用車領域，一個標桿企業都沒有，推廣起來太難了，用戶教育遠遠落后于乘用車市場。

法規開放得也很慢，不像美國，四十幾個州都允許無人化的商用車測試，運營。中國現在的測試道路少得可憐。

大家都知道，商用車的這波輔助駕駛熱潮，其實是法規推動的，2018年要求營運客車裝雙預警，2019年要求營運客車裝AEB，2021年要求卡車裝AEB。

法規推動的一個特點就是快，但是也會產生一些后遺癥，有時候反而會限制市場的發展，讓終端用戶反感這個東西。法規推動過后，可能會留下一堆爛攤子，后期可能還會拆除重新再搞。

綜合幾方面看，商用車升維太難了，或者說，根本就沒辦法從 L2 一直做到 L4，所以大家都紛紛轉向乘用車升維道路。

Maxieye：就像極目之前說的，商用車的底盤技術以及中間件都牢牢握在國際零部件巨頭手里，國產 ADAS 廠商產品與底盤適配的能力有待提高。

之前國內主機廠面對 Mobileye 時，要么接受，要么就是無產品可用，因為大供應商不會在乎買方的一些需求。這對于建立一個自主可控的供應鏈非常不利，所以我們紛紛投入視覺感知領域，彌補中國在這方面的不足。

2. ADAS 市場

喔，原來是這樣啊，主持人講道，那你們認為乘用車 ADAS 市場怎么樣？

Minieye：未來三年一定是乘用車 ADAS 的黃金發展期，從我們在座的幾位都在大力布局，就可以看出我們對乘用車 ADAS 市場的重視程度。

（Minieye 視覺感知產品）

商用車 ADAS 業務是我們在自動駕駛領域的第一桶金。從今年我們拿到的乘用車項目數量，以及量產落地的時間點看，自動駕駛元年真的到了。接下來的1-3年內，乘用車 ADAS 市場將加速進入成長期。

極目智能：我并沒有那么樂觀，從我了解的情況看，我認為未來5-10年高級輔助駕駛能全部上車已經很不錯了。

從結果出發，ADAS 的落地應用遠不如行業先前預想的那么迅猛，大家低估了技術在實際落地過程中的困難。很多人講 ADAS，但是有多少人用 ADAS，ADAS 的開啟率有多少，我相信非常低。

主要原因是用戶對 ADAS 的期望，和用戶實際體驗的矛盾，在體驗的時候，有時候真的是談不上對用戶有價值，更多的是在干擾或者說在亂報，包括一些品牌大廠做的產品也脫離不了這樣的情況。

我們2011年就和現代合作，但考慮到前裝周期很長，需要5年左右的周期去支撐，而且那個時候主機廠都不是很重視，所以我們最后決定自己單獨做。現在的話，和主機廠合作，量產的話最少也得3年。

魔視（笑著說）：我持中間的態度。我們之前和主機廠都是低頭說話，地位很低。現在好了點，有主機廠主動找我們合作。我們從2018年開始搞泊車，Minieye 從2017年開始搞智能座艙，到現在都還沒有大規模地鋪開，我們對于這個時間是有心理預期的。

這種預期與現實之間出現的巨大割裂，我們都體驗過。從自動和自主泊車而言，本身是一個循序漸進的發展過程。主機廠對于輔助駕駛的成本也在不斷地調高心理預期，之前1000元就是個頂了，現在萬元左右也可以接受。

Maxieye：確實，從成本方面來講，一套自動駕駛系統可能要數十萬，而輔助駕駛系統最多可能也就萬把塊錢，這中間的鴻溝需要慢慢的調整預期。

和商用車市場不同，乘用車并非法規推動，而是完全市場化。這決定了這個市場可能更慢，不是2-3年就可以大規模推出并能得到很好驗證的商業模式。

還有一點，之所以我們從商用車轉向乘用車，是因為之前我們可能主要做雙預警，不涉及規劃和控制模塊（加上 AEB 推行起來太難了），現在我們轉到乘用車，就是為了完善規劃控制模塊的能力。

3. L4 VS L2

主持人笑著說，其實這樣辯論挺好的，要是大家都一窩蜂地看好一個方向，反而會出問題。你們如何看待 L4 公司的降維打擊？

Maxieye：其實我們并不懼與 L4 公司競爭。L4 的公司是通過持續的融資，在未來五到十年，用投資人的錢去搞研發；我們是邊落地邊賺錢，邊成長。

我認為有幾個本質的問題，導致我們和 L4 公司不可能存在競爭。我們服務的對象是主機廠，而 L4 公司服務的對象是出行公司，我們和主機廠是綁定的，而 L4 公司和出行公司是綁定的。

所以我們的主要競爭對手是國外 Tier 1 公司，不是 L4 公司。L4 的競爭對手包括出行公司，當然也可以理解為我們和 Tier 1 公司也和主機廠存在競爭關系。像博世一樣，他全球40萬員工，比中國任何一個主機廠規模都大，而且汽車的每個零部件他都可以做，包括汽車生產線，但是他就是不做最后的集成，而是做 Tier 1 商。

我們的競爭對手是博世，大陸；而 L4 公司的競爭對手除了出行公司，也包括主機廠。因為 L4 公司最終也是做集成的，你可以理解為自動駕駛公司最核心不是算法，而是多線程，多進程的通信和計算資源調度，是工程化問題。

主機廠和 L4 公司最后可能都變成系統集成商。

所以競爭關系得分清。L4 公司最終的出路一定是出行服務，而我們最終的服務一定是幫助車企更好的賣車。所以我認為，無論從自身的定位，還是從大家最終的目標，根本不存在競爭關系。

另一方面，L4 的成本和 L2 的成本觀根本不同。對于 L4 公司而言，他們是必須要加激光雷達的，但是一個半固態激光雷達最便宜也得2000美金，主機廠和消費者目前階段根本就承受不了。

對于主機廠而言，一個安全功能他們能接受的價格也就是千把塊錢。做出行可能對量產和成本的要求不是那么重要，但是對于主機廠而言，如果價格太貴，根本賣不出去，所以他們更多的考慮，量產，安全和成本。

最終 L4 公司只能通過運營的方式，把硬件的成本收回來；如果是面向 C 端，更多的是體驗，或者直白點，就是賣車，成本還是一個很關鍵的購車因素。

（Maxieye 高級輔助駕駛架構圖）

特別是一些 L4 的公司也開始搞輔助駕駛，我覺得是定位和戰略不清，很多人都認為從 L4 到 L2 是一馬平川，但其實這個領域的門檻很高，不是高在技術，更多的是考驗工程化能力、渠道反應能力、碎片化需求的解決能力。

魔視：確實，我們知道如何在保持低成本的同時去滿足用戶需求，幫他做更細節的提升。但 L4 公司下探很難做到這一點。舉一個簡單的例子，5R1V 這種方案，他們根本就不知道怎么做，因為數據架構完全不同。

L4 下探到高級輔助駕駛通常會采用比較豪華的傳感器陣容，考慮到主機廠對于成本的接受度，這樣的配置往往只能搭載在中高端車型之上，量其實很小。

另外一個方面，就是巨額的人力成本以及算力成本。作為定點合作企業，我們必須專門駐場，和主機廠人員一起調試，因為很多本地化的細微場景，都需要大量人力投入。

算法和架構也必須不斷的裁減和調整，并在十幾 TOPS 的算力上跑的很安全，這其實很考驗我們的耐心和能力。

當然如果他們認為他們可以做到這些，歡迎加入我們，一起和像博世一樣的國際 Tier 1競爭。

主持人接著問道，那你們認為和博世相比，你們憑什么能成為新的 Tier 1 供應商。

Minieye：博世一方面掌握著汽車底層的核心技術，一方面他們也自己做 ADAS 產品，但是我們并不怕他們，就像 Mobileye 一樣。

博世擅長的是做批量化的產品，但是一旦遇見瑣粹的事情需要處理，就會顯得捉襟見肘，這些正好是我們擅長的。

魔視：對，國外零部件供應商的駕駛輔助系統產品，在國內市場往往“水土不服”。行業內已有共識，ADAS 系統需要進行深度的本地化適應開發，才能在感知-決策-執行等環節更為貼近中國路況。這成為諸多國內汽車零部件領域彎道超車的機會。

加上目前國際 Tier 1 主要精力都放在了合資品牌，對于國內自主品牌車投入精力并不大。

極目智能：我也比較認同。估計過個1-2年，我們和他們在主機廠的地位就能平起平坐。雖然像博世也有很多的軟件開發團隊，對軟件的投入量雖然很大，但實際上在單點的能力上稍顯不足，會受到整個市場和機制的掣肘。

我們會跟主機廠進行技術上和軟件上的深度合作，攻克一些工程化的挑戰項目，短期內博世還沒有這個能力。

主持人點點頭，剛才的問題有點嚴肅，我們找點輕松的話題，我知道幾位在創業之前，都是視覺領域的專家，能講一下你們的產業經歷嗎？

Minieye：我們的前身是6個小伙伴在新加坡政府做的一個 ADAS 項目，后來發現了這個創業機會。特別說一下，到目前為止（從2013年開始），我們6個小伙伴依然在一起。

最近我看到朋友圈的一條創業總結很經典。視覺專家都沿著 Mobileye 的步伐走；做光電研究的都沿著 Velodyne 的步伐，去做激光雷達。

視覺感知和激光雷達感知其實有很多相似之處。當然了，像禾賽和速騰，無論融資還是估值都比我們高很多，只能說他們選擇了一個好的市場。

我們也是爭議最大的兩大幫派，以特斯拉為代表的視覺為主的感知方案和以 Waymo 為代表的激光雷達為主的感知方案。

在構成上我們也一樣，都是選擇了在 FPGA 芯片上嵌入深度學習算法，做芯片化的處理。我們可能因為成本和算力的原因，需要把底層的操作系統，算法和模型進行適度的裁減，讓它足夠輕量化，在有限的車規級的計算平臺上跑得安全。

一顆 AI 芯片幾百美金，一個半固態激光雷達幾千美金，沒有哪個主機廠敢輕易上車，成本太貴了。

魔視：是的。FPGA 對于我們初期確實幫助很大，我們為此專門組建了一個 FPGA 團隊，在座的各位公司也是一樣，有專門的團隊負責 FPGA 軟硬件協同的研發，把算法工程化地落地。

不是有一個玩笑這樣講，我們以“深度學習+ FPGA”抗衡了 Mobileye 在中國的發展。其實把算法做到 FPGA 里面不好做，很多公司都沒有做通，但我們都做通了。

隨著摩爾定律的發展，完全可以把 X86 架構在電腦端的計算能力，復制到嵌入式芯片中。

Maxieye：對，認同。雖然 FPGA 芯片雖然沒有 ASIC 芯片穩定，安全，但是得比較著來，未來在域控計算單元上布置 FPGA 芯片是大勢所趨。雖然我們花了很多的精力，但是也加速了我們的計算速度。

很多人好奇我們為什么不用雙目攝像頭，其實是成本不允許。雙目攝像頭加上算力，成本可能是單目的2倍多，主機廠根本不會接受這樣的成本；而且雙目攝像頭體積太大，太占前視空間，用戶會感覺到壓抑，也不好安裝。

我們堅持平權時代，讓每個用戶都能感受到智能駕駛的魅力，畢竟高端車型畢竟還屬于小部分。

時間也不早了，我再問最后一個問題，你們認為 L2 和 L4 最終的結局會怎樣，或者說，誰在未來更有優勢？

Minieye：我感覺是 L2+ 輔助駕駛肯定會大規模先落地，目前主機廠對于這塊很重視，而且每家都在做定點。

L4 的話，因為成本和法規的問題，可能未來幾年內都不會落地。

極目智能：我個人感覺是不確定。目前雖然有很多的主機廠在做定點，但都是拿一些新車型做定點，真正出量的車型其實都還沒開始做定點。

其實 L4 公司現在也在享受 L2+ 高配置的紅利，現在很多車型無論是攝像頭，毫米波雷達，還是激光雷達都已經上車了，這其實是在減輕 L4 的硬件成本。

（極目全國產化 L2 智能駕駛方案）

包括我們的L2+ 輔助駕駛方案，都在嘗試將攝像頭與其他傳感器進行融合，比如激光雷達，研究怎么把多種傳感器的組合內耗降到最低，打造更加適合自動駕駛的感知系統。

而且根據 L4 公司的披露，大概在2023年，或者2024年就會推出新一代的感知硬件方案，目前看，整體的成本基本都能到40-50萬左右，這是包括車的價格。

所以我在想，現在的高級輔助駕駛基本也得到2023年，2024年才會出現真正意義上的 L2+ 量產車，到時候誰是主流，還是未知數。

Maxieye：我對 L2+ 還是很有信心的。2016~2018年那段時間，可以說是忽如一夜春風來，一下子資金都涌入自動駕駛賽道。但到2019年，迅速降溫。

2020年下半年，高級別輔助駕駛又開始火熱，我覺得三十年河東，三十年河西。2020年到2023年輔助駕駛會很火，L2 和 L4 的碰撞會在2024年開始。

到底到時候誰占上風，還得具體看。

之前我們講，如果跟不上特斯拉的步伐，那么未來可能會有更大的挑戰。特斯拉現在是全視覺，我們是否也應該跟上？我覺得馬斯克思考的，一方面是自己的視覺感知確實很超前，另一方面還是成本問題，所以把其它傳感器都去掉了。

成本太貴，消費者最終其實并不是很買賬。

其實每個路線都有每個路線的優勢，我們因為技術落地比較快，能夠更快形成現金流，如果未來2到3年能實現IPO，則能夠撬動更多資源。

魔視：我認為不是很好判斷。我們從2018年開始做 APA，到2022年了，這個功能還不能大規模的量產上車；Minieye 從2017年開始做乘用車 DMS，做智能座艙，到現在其實裝載量很低。

為什么，我覺得DMS需要保證兩點：第一是可用的，第二是好用的，原則是寧可漏掉一點也不要誤報，有時候用戶會很反感不停的誤報，最后直接關掉。

所以，我認為乘用車 ADAS 還有很長的路要走，不是1-2年就能快速提升的。我相信大家都有自己公司的規劃，只是都沒有說出來而已。

之前有人說 L3 是炮灰，因為與 L4 相比，他還是人機共駕模式，出了責任，司機還得背，不如 L2+ 責任分的清楚。但我冥冥之中有種感覺，L2+ 有可能也會成為炮灰，我們花費了大量的人力做這個，最后可能得不償失。

這個真不好判斷，我還是少講點，免得得罪了整個輔助駕駛的人。

當然我們 ADAS 廠商也在力爭業務升維，但不會像 L4 公司一樣激進，會慢慢來，先在工程機械，港口的無人駕駛等場景陸續切入。

主持人笑著說，我能明白你講的邏輯，不過確實有點道理。我也覺得高級輔助駕駛可能沒有大家預期的發展那么快，L4 也沒有預期的那么慢。

大家都點點頭，露出無法言表的笑容。

謝謝各位抽出寶貴的時間，參加這次節目。好的，今天的節目到此結束。

四位好哥們邊走，邊討論著離開了演播室。

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