基于視覺環(huán)境融合感知，憑借「軟件和主流芯片耦合」和「高效的建圖定位」兩大特色，自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司追勢科技又迎來一筆車企大單。

汽車之心獲悉，追勢科技已于近日獲得一家國內(nèi)頭部車企旗下多款高端車型自動(dòng)泊車 AVP 項(xiàng)目定點(diǎn)，在定點(diǎn)項(xiàng)目的全生命周期中，大約將有40 萬套產(chǎn)品會(huì)量產(chǎn)上車。

當(dāng)前，汽車行業(yè)內(nèi)的巨頭與初創(chuàng)公司正在上演 AVP 量產(chǎn)大戰(zhàn)。

玩家中巨頭包括法雷奧、博世、百度 Apollo 等，初創(chuàng)公司則有 Momenta 和追勢科技等等，另外還有一些全棧自研的造車新勢力如小鵬汽車等，在自動(dòng)泊車領(lǐng)域均有著令人驚艷的表現(xiàn)。

APA，全稱 Automated Parking Assist，又叫自動(dòng)泊車輔助系統(tǒng)，屬于 L2+級別。

AVP，全稱 Automated Valet Parking，又叫自主泊車，也被稱作自動(dòng)代客泊車，屬于 L4 級別。

從 2018 年至今，先是 APA 量產(chǎn)落地，到今年開始出現(xiàn)更多獲得 AVP 項(xiàng)目定點(diǎn)的玩家，自動(dòng)泊車未來幾年的戰(zhàn)局已基本成型。

這幾年內(nèi)，追勢科技經(jīng)歷了整個(gè)演進(jìn)過程，同時(shí)在量產(chǎn)上車過程中積累了豐富經(jīng)驗(yàn)。

從 APA 到 AVP，拿下蔚來和一家國內(nèi)頭部車企

時(shí)針撥到 2015 年，特斯拉的自動(dòng)駕駛影響漸深，剛成立一年的小鵬汽車決定以奇兵制勝。

由 10 號員工肖志光帶隊(duì)，小鵬汽車與臺灣一家自動(dòng)泊車方案供應(yīng)商合作，決定重點(diǎn)研發(fā)特斯拉尚未足夠重視的自動(dòng)泊車功能。

2018 年 1 月，核心賣點(diǎn)含有 APA 的小鵬 G3 亮相 CES，至此自動(dòng)泊車成為小鵬的長項(xiàng)。

隨著技術(shù)研發(fā)的深入，小鵬自動(dòng)泊車的自研成分越來越高，到 2019 年 4 月小鵬 P7 這款車亮相上海車展時(shí)，全棧自研的自動(dòng)泊車已經(jīng)在業(yè)界難尋對手。

2019 年的蔚來，正處于資金鏈短缺的最艱難階段，但在研發(fā)投入尤其是智能化方面一點(diǎn)不敢松懈。

為了和小鵬的自動(dòng)泊車進(jìn)行競爭，蔚來決定進(jìn)行一次功能優(yōu)化。那年 9 月，蔚來找到了剛成立三個(gè)月的追勢科技來完善泊車功能。

據(jù)追勢科技 CTO 蔣如意回憶，拿到蔚來的項(xiàng)目后，「由于追勢已經(jīng)擁有成型的中間件和穩(wěn)定的算法模塊，項(xiàng)目合作過程中更多的工作是適配車型。僅用了大概六個(gè)月時(shí)間，雙方就將泊車的融合感知方案研發(fā)完成，然后通過 OTA 升級很快上車。」

2020 年 4 月，蔚來 NIO Pilot 全配包的價(jià)格沒變，功能大幅更新：除了新增 NOP 自動(dòng)輔助導(dǎo)航駕駛功能之外，原來的 S-APA 全自動(dòng)泊車系統(tǒng)功能升級為了 S-APA with Fusion 視覺融合全自動(dòng)泊車系統(tǒng)。

這套系統(tǒng)的視覺融合全自動(dòng)泊車系統(tǒng)的算法，正是由追勢科技提供。

拿下 APA 只是開胃菜，更大的收獲在于 AVP，這也是整車廠如今熱衷的一項(xiàng)功能。

就在今年 12 月，汽車之心獲悉，追勢科技又獲得了一家國內(nèi)頭部車企旗下多款高端車型 AVP 項(xiàng)目定點(diǎn)，這一定點(diǎn)的全生命周期中，大約有 40 萬套的規(guī)模。

汽車之心了解到，在拿下這家國內(nèi)頭部車企的多款高端車型 AVP 項(xiàng)目定點(diǎn)過程中，追勢科技打敗了眾多自動(dòng)泊車方案提供商，其中不乏巨頭玩家。

其實(shí)，拋開「全球首款」、「地表最強(qiáng)」這些宣傳話術(shù)，有一個(gè)很重要的指標(biāo)可以用來衡量各家的技術(shù)究竟如何，那就是自動(dòng)泊車方案的量產(chǎn)規(guī)模。

由于法雷奧和博世等巨頭深耕自動(dòng)駕駛多年，因此能夠更快推出自動(dòng)泊車量產(chǎn)車型。

不過，追勢科技卻只是一家不到百人團(tuán)隊(duì)規(guī)模的自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司，能夠在三年內(nèi)拿下了蔚來的 APA 項(xiàng)目，最近又獲得了國內(nèi)頭部車企的 AVP 項(xiàng)目定點(diǎn)，其實(shí)已十分難得。

那么，這背后究竟有何玄機(jī)呢?

老將的新思路，

憑借兩大能力屢獲定點(diǎn)

追勢科技由一撥自動(dòng)駕駛行業(yè)的老將操刀。

2019 年 6 月，馬光林創(chuàng)立追勢科技，其產(chǎn)品不觸及硬件方案，僅提供軟件算法。

作為一家致力于提供全棧自動(dòng)駕駛方案的公司，追勢科技選擇了一條漸進(jìn)式路線，其很早就認(rèn)為，低速自動(dòng)泊車是高頻剛需場景，并將自動(dòng)泊車作為了首個(gè)量產(chǎn)功能。

此后，追勢科技在不到三年內(nèi)先后拿下蔚來和上述國內(nèi)頭部車企的 APA 和 AVP 大單，這與它所擁有的幾項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)能力密不可分。

一是可以做到軟件與主流芯片耦合。

馬光林自 2008 年加入德爾福中國研發(fā)中心，主攻 ADAS 智能駕駛輔助系統(tǒng)。此后在 2015 年率領(lǐng)團(tuán)隊(duì)加入歐菲光，短短 3 年內(nèi)獲得 15 家前裝車廠、52 個(gè)量產(chǎn)項(xiàng)目。

到 2019 年創(chuàng)立追勢科技時(shí)，核心團(tuán)隊(duì)中的幾位聯(lián)合創(chuàng)始人比如蔣如意等都是視覺算法出身，同時(shí)在德爾福等頂級的傳感器和系統(tǒng)供應(yīng)商中積累了十幾年關(guān)于攝像頭、毫米波雷達(dá)和超聲波傳感器等的研發(fā)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

這一撥老將創(chuàng)立的公司與老牌巨頭法雷奧等最大的不同在于，他們沒有法雷奧主要基于超聲波傳感器做自動(dòng)泊車方案的歷史包袱，而是可以迅速投入到以視覺攝像頭、超聲波傳感器融合的自動(dòng)泊車方案上來。

利用視覺、超聲波傳感器的融合算法，追勢科技可以快速精確實(shí)現(xiàn) 360 度環(huán)境感知、智能避障、狹窄通道通行、立體停車庫和輪檔立柱的精準(zhǔn)識別。

此外，追勢科技的軟件算法打通了行業(yè)所有的主流量產(chǎn)芯片，量產(chǎn)平臺覆蓋 TI、英偉達(dá)、高通、瑞薩、華為 MDC和地平線等。

這與市面上幾款主打自動(dòng)駕駛的公司小鵬、蔚來、理想、極狐、智己、沙龍等的自動(dòng)駕駛芯片范圍一致。

這意味著，除了那些堅(jiān)持做全棧自研的玩家，追勢科技可以做到最大范圍的量產(chǎn)上車。

更多的量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，還讓追勢科技的自動(dòng)泊車方案擁有了更好的傳感器適配性。由于已經(jīng)完適配市面上所有主流的傳感器，追勢科技的自動(dòng)泊車方案不需要車企去定制專用傳感器。

事實(shí)上，追勢科技在拿下蔚來和最新的國內(nèi)頭部車企的項(xiàng)目定點(diǎn)前，已經(jīng)與超過 10 家整車廠有過量產(chǎn)合作，算法模塊經(jīng)過量產(chǎn)迭代后，可以迅速適配市面上主流的自動(dòng)泊車硬件方案。這也是該國內(nèi)頭部車企之所以選擇追勢科技的重要因素。

二是，追勢科技所擁有的停車場建圖和實(shí)時(shí)定位算法的能力。

就 AVP 這項(xiàng)自動(dòng)泊車技術(shù)本身而言，與行車自動(dòng)駕駛的復(fù)雜度相比并不低。據(jù)了解，一套 L4 級別的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，拋開硬件不談，軟件算法的復(fù)雜度非常高，主要體現(xiàn)在兩方面：

(1)感知模塊非常多。感知類別中高速場景下有十幾類，低速場景三十幾類。其中，低速泊車有十幾類，包括減速帶、地面標(biāo)識、車道線等，必須經(jīng)歷大量的驗(yàn)證和工程落地工作。

(2)感知類別多了之后，涉及到模型的設(shè)計(jì)，想要更好對目標(biāo)進(jìn)行檢測，就需要不同的模型，以及不同的感知模塊來適配硬件平臺。

歸屬于 L4 級的 AVP 存在兩大技術(shù)難點(diǎn)，分別是感知和建圖，也是體現(xiàn)技術(shù)水平的關(guān)鍵。

與重車端的 AVP 方案不同，側(cè)重單車智能的玩家在 AVP 方案研發(fā)上，開始脫離高精地圖，以 SLAM 建圖為主。

借助 4 路百萬像素?cái)z像頭和 12 路超聲波雷達(dá)，追勢科技可以通過 SLAM 建圖技術(shù)實(shí)時(shí)完成對超過 300 個(gè)停車位的采集和建圖，建成超 1 萬平方米的停車場地圖。在自動(dòng)泊車中，可以實(shí)現(xiàn) 10 秒內(nèi)的精準(zhǔn)定位和最大 20 厘米的定位誤差。

技術(shù)能力更強(qiáng)、成本更低，而且可以與主機(jī)廠的自動(dòng)駕駛方案進(jìn)行靈活適配，這些都讓追勢科技提早突出重圍，進(jìn)入蔚來和國內(nèi)頭部車企的供應(yīng)商名單。

吃下自動(dòng)泊車蛋糕之后

整車廠在選擇供應(yīng)商的方案時(shí)，通常會(huì)兼顧技術(shù)領(lǐng)先性、功能體驗(yàn)和方案成本等多種維度。聚焦到自動(dòng)泊車領(lǐng)域，供應(yīng)商提供的自動(dòng)泊車方案大致分為五類：

以法雷奧為代表，側(cè)重單車智能，主要基于超聲波傳感器打造自動(dòng)泊車方案;

以博世的 AVP 方案為代表，側(cè)重對停車場一端的改造;

以追勢科技和小鵬汽車為代表，側(cè)重單車智能，主要基于視覺和多傳感器融合算法打造自動(dòng)泊車方案;

以百度 Apollo 為代表，主要依靠單車智能，同時(shí)會(huì)依賴高精地圖，并對停車場一端進(jìn)行輕度改造;

今年以來，市場上還出現(xiàn)了一種注重車路協(xié)同的 C-AVP 方案，即通過車場協(xié)同方案來完成自動(dòng)泊車。

這些方案中，重場端的優(yōu)勢在于利用車輛現(xiàn)有技術(shù)，不需要增加額外的硬件和高算力的計(jì)算單元。同時(shí)在場端也不需要額外的高精地圖定位，能夠省下單車智能的成本。

注重單車智能并對場端有輕微改造的成本次之。「AVP 主要是車端、云端、場端和地圖的融合，通常來說，整套方案的成本不超過整車的 10%，最低可能做到 5% 左右。」一位業(yè)內(nèi)人士告訴汽車之心。

車路協(xié)同方案的優(yōu)勢在于，可以解決停車場高精地圖的采集方案效率低下、采集成本較高等問題，實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)級 L4 級 AVP 下的車端、場端和云端等的結(jié)合。

僅依賴單車智能的技術(shù)難度最高，但卻是被整車廠采用的主流方案，這也是追勢科技能夠迅速走出來的因素之一。

追勢科技計(jì)劃，在 2022 年實(shí)現(xiàn)國內(nèi) 70% 的 AVP 量產(chǎn)定點(diǎn)，到 2023 年在 80% 的停車場支持自動(dòng)駕駛應(yīng)用。

一直以來，自動(dòng)駕駛分為自下而上的激進(jìn)式，和自上而下的漸進(jìn)式。激進(jìn)式主要通過多輪融資來完成續(xù)血，漸進(jìn)式則選擇先將產(chǎn)品進(jìn)行量產(chǎn)落地，以實(shí)現(xiàn)自我造血能力。

拿下 APA 和 AVP 項(xiàng)目定點(diǎn)，對于追勢科技這樣的漸進(jìn)式玩家也是一次輸血。

汽車之心獲悉，追勢科技還計(jì)劃繼續(xù)擴(kuò)大在低速自動(dòng)駕駛產(chǎn)品上的優(yōu)勢，并將現(xiàn)有技術(shù)復(fù)制到園區(qū)低速自動(dòng)駕駛(無人小巴)產(chǎn)品上，打造泛機(jī)器人場景，豐富低速自動(dòng)駕駛產(chǎn)品線;

此外，追勢科技還將布局城市中高速自動(dòng)駕駛產(chǎn)品，「行車+泊車」解決方案齊頭并進(jìn)，并計(jì)劃在 2030 年，實(shí)現(xiàn)全域自動(dòng)駕駛。

蔣如意認(rèn)為，低速場景向中高速場景演進(jìn)過程中，技術(shù)的復(fù)用并不復(fù)雜。當(dāng)把一個(gè)場景做透之后，遇到的技術(shù)問題有可能不同，但研發(fā)思路、流程體系以及問題的處理方式是相似的。

總體上，從低速自動(dòng)泊車，到中高速自動(dòng)駕駛，整車廠需要一套優(yōu)質(zhì)的方案來吸引用戶買單，為了拿下整車廠的項(xiàng)目定點(diǎn)，巨頭和自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司已經(jīng)展開激烈的廝殺。

在自動(dòng)泊車賽道，隨著追勢科技等拿下整車廠項(xiàng)目定點(diǎn)的玩家陸續(xù)浮現(xiàn)，戰(zhàn)局已經(jīng)初步形成。

接下來，追勢科技將以前裝乘用車低速自動(dòng)駕駛為切入口，從低速拓展到中高速，逐步實(shí)現(xiàn) L2 到 L4 級別的全場景自動(dòng)駕駛，又將迎來新一輪的廝殺。

原文標(biāo)題：追勢科技蔣如意：拿下國內(nèi)頭部車企40萬套定單，背后的玄機(jī)是什么?

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審核編輯：湯梓紅

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