行泊一體正在進入前裝規(guī)模化上車的關鍵周期，但同時產品的升級戰(zhàn)爭也在全面爆發(fā)。

據悉，國內領先的智能駕駛技術供應商——AutoBrain重磅推出了國內首個搭載800萬像素攝像頭的單SoC行泊一體方案。據悉，這是全球量產首發(fā)搭載TI TDA4系列最新款芯片的單SoC行泊一體產品，目前已經拿下了多家車企的量產定點，預計明年三季度開始量產交付。

AutoBrain L2.5+ 單芯片行泊一體域控產品Infi-Pilot

眾所周知，行泊一體方案將原來獨立的行車和泊車系統(tǒng)集成，從而實現傳感器硬件的復用，帶來成本降低、重量減輕、開發(fā)效率提高的同時，也是打通全場景（高速、低速、行車、泊車）智能駕駛方案落地的最佳路徑。

根據高工智能汽車研究院監(jiān)測數據顯示，2022年1-9月中國市場（不含進出口）乘用車前裝標配搭載行泊一體域控制器交付上限為49.85萬輛，同比增長117.12%，搭載率為9.75%。

不過，受制于技術復雜度、芯片算力等因素影響，市場上已經推出的輕量級行泊一體產品鮮有采用單SoC芯片方案，大多數選用的是單域控、多芯片的方案，硬件資源沒有實現真正的共享，很難真正意義上提升汽車的智能駕駛性能。

業(yè)內人士一致認為，真正融合的行泊一體方案應該是采用單SoC芯片且軟硬件深度融合的系統(tǒng)。未來幾年，單SoC芯片、單域控方案將是輕量級行泊一體產品的主流趨勢。

今年下半年以來，市場上已經陸續(xù)有廠商推出采用單SoC、單域控的行泊一體方案，但還沒有廠商搭載8MP前視攝像頭，普遍搭載的是2MP攝像頭的感知組合方案。

首推8MP攝像頭單SoC行泊一體方案

“行泊一體產品要大規(guī)模普及，10-20萬價格區(qū)間車型的普及搭載占據了極其重要的作用。”AutoBrain CEO Yolanda Du如此表示。

根據《高工智能汽車研究院》數據預測，今年中國市場（不含進出口）乘用車同時搭載行車和泊車輔助駕駛功能交付上限將突破250萬輛/年規(guī)模，未來三年釋放行泊一體市場空間約為1000萬輛。其中，10-20萬價格區(qū)間主打入門及中端車型將是市場的主力，市場空間巨大。

業(yè)內人士一致認為，由于10-20萬車型對于性價比的要求更高，不會采用頂級的硬件配置，未來將主打高性價比的單芯片行泊一體方案。

現階段，由于單SoC芯片行泊一體方案的技術、軟件算法復雜度更高，主打入門及中端車型的輕量級行泊一體方案大多數采用的是雙TDA4、地平線J3+TDA4等的芯片組合。其中，TDA4可以提供出色的性能和超高性價比，不少自動駕駛公司都是基于TDA4芯片開發(fā)行泊一體方案。

按照行業(yè)內的測算數據，TDA4方案通過泊車與行車功能的集成以及傳感器的共用，可實現L2+的增強感知能力。同時，相比傳統(tǒng)1V1R+APA的技術方案成本至少節(jié)省30%~50%。

有行業(yè)資深人士表示，“如果僅用一顆TDA4實現行泊一體方案，需要將TDA4的潛力發(fā)揮到極致才行，這對于解決方案商的算法創(chuàng)新能力、軟硬件工程能力要求極高，同時還要求解決方案商具備構建高效、高性能整體架構的能力，目前國內能做好的廠商并不多。”

Yolanda Du認為，行泊一體方案的大規(guī)模量產面臨了功能、算力與成本之間的三角矛盾，解決方案商要做的就是如何解最優(yōu)化方程。

在這樣的背景之下，AutoBrain推出了基于 AutoBrain L2.5+ 單芯片行泊一體域控產品線——Infi-Pilot，包含Infi-Pilot Lite、Infi-Pilot Standard、Infi-Pilot Pro、Infi-Pilot Pro+等版本，可以實現10-30+萬車型的全覆蓋。

與其他行泊一體方案相比，AutoBrain推出的單芯片行泊一體域控產品線最大的亮點就是基于單顆TDA4芯片，實現了超高性價比的行泊一體方案，并且首發(fā)搭載了8MP前視攝像頭，可以實現高速NOA、記憶泊車HPA、融合泊車APA、交通燈提醒輔助TLA等功能，以及真正意義上實現Highway和Parking全場景無縫銜接的全場景駕駛體驗。

根據《高工智能汽車》了解，在傳感器配置為5V5R的輕量級行泊一體方案當中，想要真正發(fā)揮出800萬像素前向攝像頭的優(yōu)勢，至少需要用到8TOPS的AI算力，4顆200萬像素攝像頭通常也需要用到8TOPS的AI算力。

資料顯示，TI的TDA4芯片有TDA4VM（算力8TOPS）、TDA4VM Eco、TDA4VH等版本。同樣是在5R5V的傳感器配置下，基于單TDA4VM或者TDA4VM Eco（AI算力在8TOPS左右）實現的行泊一體方案，需要使用分時復用的方式實現行車和泊車的場景切換。由于算力限制，目前還未有廠商選用800萬像素前視攝像頭。

這背后，一顆SoC芯片通常集成了CPU、GPU、NPU等多個模塊，如何讓各個模塊發(fā)揮最大的性能，實現行車和泊車功能最高效的協(xié)同、調度、融合，是極具挑戰(zhàn)性的問題。

“我們的行泊一體方案在有限的硬件資源上實現行泊一體方案的產品量產，深度優(yōu)化了各個模塊對算力和內存資源需求。” Yolanda Du表示，AutoBrain在軟件架構的重構，軟件模塊優(yōu)化方面下了很大的功夫，包括對算法模型進行“瘦身”、剪枝，降低模型的復雜度和算力要求的同時，提升算法模型的運算效率等。

很顯然， AutoBrain的行泊一體方案在超高性價比、產品適配能力、工程化能力等方面都表現了諸多優(yōu)勢，在后續(xù)的市場競爭中將具備極大的競爭優(yōu)勢。

既要腳踏實地，也要仰望星空。

近幾年，由于Robotaxi的商業(yè)化進程一直不夠明朗，一大批L4自動駕駛公司紛紛推出面向前裝量產的自動駕駛解決方案，部分企業(yè)還將自身的L4級自動駕駛技術降維應用在L2+及以下的ADAS市場。

在Yolanda Du看來，L4級自動駕駛和ADAS將會長期并行發(fā)展。“對于自動駕駛公司來說，既要腳踏實地做好前裝量產的ADAS產品，也要仰望星空，鉆研更高階的自動駕駛。”

AutoBrain由中美智能駕駛團隊共同創(chuàng)建，匯集了國內最早做L4級自動駕駛的創(chuàng)業(yè)團隊，擁有全棧的自動駕駛核心技術，包含感知、決策、規(guī)劃、控制、高精度地圖及定位，域控制器及云平臺等。

2017年是AutoBrain成立之年，也恰恰是自動駕駛行業(yè)發(fā)展狂飆突進的一年，行業(yè)企業(yè)紛紛專注于打造L4級自動駕駛，但彼時的AutoBrain卻以技術落地為出發(fā)點，轉身專注于探索可行的量產產品解決方案。

AutoBrain推出的首個高速智能駕駛軟硬一體量產產品Mr.Pilot

2019年，AutoBrain發(fā)布了國內首個高速智能駕駛軟硬一體量產產品Mr.Pilot，提供包含ADAS、NOP（高速領航）功能等在內的智能駕駛解決方案；2020年，AutoBrain再接再厲，推出了可以在高速公路實現點到點高級輔助駕駛功能（NOP）的第二代產品Mr.Pilot 2.0。

與此同時，AutoBrain還先后與長城、北汽、福田戴姆勒等主機廠達成了戰(zhàn)略合作，并且實現了智能駕駛產品及解決方案的量產落地。AutoBrain之所以能夠快速在前裝量產市場打開局面，主要得益于其在L4級自動駕駛領域的技術沉淀。

“L4技術力表現為：在高算力平臺上，結合多傳感器融合來展示優(yōu)秀算法。將L4技術降維應用到L2級ADAS領域，最大的競爭優(yōu)勢不在于算法有多么先進，而在于基于算法優(yōu)化，在有限的硬件資源下滿足客戶需求，解決Corner Case，以及做好工程化交付。” Yolanda Du表示，將L4技術降維應用到ADAS領域，其實面臨著諸多的挑戰(zhàn)。

比如，Robotaxi和L2級ADAS所針對的道路場景并不同，在算法設計、計算資源、成本控制等方面也有不同的要求。ADAS領域面向的是城市道路場景，需要應對更多的Corner Case，且對成本控制要求更高。

一般來說，自動駕駛系統(tǒng)的技術壁壘在于如何與場景進行深度結合，原因在于每個場景都有不同的長尾數據，如果不深入場景，自動駕駛系統(tǒng)就無法很好地進行迭代。

因此，過去幾年，AutoBrain基于自研軟件算法，不斷完善與升級智能駕駛量產產品，并且通過建立數據閉環(huán)云平臺實現算法快速迭代和OTA升級，以及通過融合測試驗證方案，為主機廠提供不斷迭代升級的量產系統(tǒng)軟件。

截止目前，AutoBrain形成了兩大產品線，分別是行車產品線Mr.Pilot和行泊一體產品線Infi.Pilot。其中行車產品線包含高速公路自動駕駛產品（HWP）、干線運輸自動駕駛產品等，并且已經逐步擴大到了更復雜的城市道路場景，可以提供多元化、全方位的智能駕駛解決方案。

總體來看，為了快速適配各種車型以及滿足主機廠的多樣化需求，AutoBrain在原來L4級自動駕駛的大框架下，不斷將功能模塊進行裁剪與優(yōu)化，并且構建了非常豐富的產品功能庫，涵蓋L0到L2+甚至是L4的相關智能駕駛功能?；诖?，AutoBrain可以根據主機廠的不同需求快速組合智能駕駛功能，還可以保證開發(fā)成本和任務可控。

“只有實現硬件平臺、基礎軟件模塊的復用，才能以最低成本、最高效率推出智能駕駛產品并量產落地。” 在Yolanda Du看來，未來根據不同場景選擇不同的模塊，用“搭積木”的開發(fā)模式可以更好地適配自動駕駛算法快速迭代的需求。

以量產驅動量產，打造自主可控的智能駕駛大腦

進入2022年， L2級及以上ADAS的搭載率在不斷攀升，未來將成為量產車的標準配置。同時，L3/L4級高階自動駕駛在特定場景下的商業(yè)化號角也已經吹響。盡管如此，安全和規(guī)模仍然是擺在自動駕駛真正商業(yè)化落地面前的兩道坎。

Yolanda Du坦言，智能駕駛給行業(yè)帶來的不僅僅是智能，首先應該以安全為基準。“智能駕駛離開了安全，就沒有生命力。”

自動駕駛是一個非常復雜的系統(tǒng)，從感知、規(guī)劃、決策到執(zhí)行等的每個環(huán)節(jié)都涉及到極其復雜的多領域技術問題，十分考究自動駕駛公司的系統(tǒng)集成能力。自成立起，AutoBrain就一直以主機廠的需求為產品開發(fā)的準則，堅持打造“既安全又智能”的智能駕駛產品及解決方案。

眾所周知，自動駕駛商業(yè)化這場戰(zhàn)爭已經迎來了重要拐點，打通多場景與前裝量產的技術、數據壁壘正在成為各大自動駕駛企業(yè)爭相布局的重點。

AutoBrain認為，當下自動駕駛發(fā)展最重要的是要快速提升市場滲透率，在量產中獲取現金流和低成本的數據流，從而驅動訓練算法迭代技術，最終做到L4/L5。

高工智能汽車研究院監(jiān)測數據顯示，今年1-7月中國市場（不含進出口）乘用車前裝標配L2級輔助駕駛交付上限為283.89萬輛，同比增長69.89%，前裝搭載率達到26.7%；其中，全系標配L2車型交付達到91.2萬輛，占比首次突破30%，達到32.13%。

Yolanda Du表示，未來將有越來越多車企標配搭載ADAS功能，同時搭載的車型也將從高端逐步下沉到中低端車型。

這將是自動駕駛公司獲取現金流和數據流的重要市場。無論是特斯拉還是各大自動駕駛公司選擇從前裝規(guī)?；某擞密嘇DAS領域入手，其本質上就是打通低成本數據閉環(huán)。

據了解，AutoBrain推出了Infinity產品戰(zhàn)略，通過量產智能駕駛收集更多的主機廠和消費者的需求，不斷迭代平臺數據。同時，量產智能駕駛的數據回流，也可以反哺提升智能駕駛技術。

接下來，AutoBrain將持續(xù)深耕于量產，以安全和智能為核心，打造自主可控的智能駕駛大腦，賦能更多的客戶走向智能駕駛的未來。