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☜ 作者 | 万博
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来源 | ⓠ赛博汽车
从૦智能驾驶域控制器，到应用层面♣的软件解决方案，国内软硬一体的智能驾驶产品，在2022年迎来爆发ⓣ期。
据赛博汽车不完全统计，截至到2022年年底，国内已经有20家企业发布了自己的软硬一体智能驾驶解决方案。这些玩家中，既ⓥ有毫末智行、宏景智驾这类的渐进式自动驾驶公司，也有°以百度、小马智行为代表的高阶自动驾α驶玩家。
同时，像东软睿驰这样的底层软件开发平台服务商 ，也开始走向台®前，提供软硬一体的智驾解ë决方案。
盘点各家产品ˆ之后我们发Á现了以下几个大的趋势：
1、随着汽车EàE架构逐渐走向域集中化，以及自动驾驶芯片算力的不断攀升，基于NOA高阶智能驾≤驶的行泊一体技术路径，正在♡成为各家布局的焦点；
2、从实Á际的落地进度来看，渐进式玩家走在最前，比如华为、毫末等玩家，已经将高阶智能驾驶开进了城市道路。但除了少数玩家之外，大多数企业还处在高阶智能驾驶布局的初期，功能实现上主⊥要以高速域和泊车域为主，城市高μ阶智能驾驶量产还需时日。
3、软硬一体智能驾驶产品供应商在今年更受资Ó本青¡睐，在这19家公司中，除了早年已经上市的两家企业之外É，有超过一半的玩家在今年拿到融资。
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ૡ 20家公司发布Œ软硬一体智驾方案
据赛博汽车അ不完全统计，截至2022年底，ü有20家公司发布软硬一体智能驾驶解决方案，具体名单如下：
这些¥♪玩家ળ的组成，主要有3大类。
其中成员最多的阵营，就是一开始选择∂渐进式自动驾驶落地路线，将ADASƎ解决方案作为切入ćf;点的供应商，这其中，落地进展最快的当属毫末智行和华为。
毫末智行智能驾驶产品Hpilot，目前已经经历6次更新迭代到了第三代。Hpilot3.0的最初亮相，是在今年的成都车展上，首搭车型长城魏牌摩卡DHT-PH≥EV激î光雷达版一经亮相，就引起了极高的热度⊂。
根据官方信息，Hpilot3.0采用毫末自研的域控制器小魔盒3.0，据悉，小魔盒3.0单板算力可以达到360TĊb;OPS，后期算⊂力可以扩展到上千TOPS，在感知硬件上，接入了12个百万ৄ级像素摄像头，5个毫米波雷达，2个激光雷达。
Ν 与多ઢ数量产玩家不同，毫末的技术路线一开始就以“重感知，轻地图”为核心。这也意味着，毫末城市NOH，没有高精地图覆盖也可以d0;使用。
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从目前的现状来看，国内已经推出的高阶智能驾驶系统，都还普遍将高精地图作为视线外感知ઢ的重要组成，²包括华为的城市NCA和小鹏的城市NGP，都还无法在非高精地图覆盖区域使用。
∉所以，↑从这一点上来说，毫末智行的Hpilot3.0，还是可以期待一下。
另一个拿出城市高阶智能驾驶软硬一体产品的渐进∀式供应’商，是上文已⌊经提到的华为。
从∞时间上算，华为高阶智能驾驶软硬一体产品的亮相要追溯到去年4月份的上海车展，首搭车型是ષ极狐阿尔法S华为 HI版。当时华为还专门放出其高阶智能驾驶系ï统在城市开放道路行驶的测试视频，引起的关注不小。
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但极狐阿尔法S HI版交付一拖再拖，直到今年9月，极狐阿尔法S ∠H↔I版在深圳全量推送城区NCA，华为的高阶智能驾驶产品才算正式落地。
功能上来说，华为这®套产品采用华为▩全栈自研的自动驾驶算法，已经可以实现L2在内的辅助驾驶，以及包括高速、城区以及泊车域的高阶智能驾驶能力。
在域控硬件层面，则是采用华为去年发布的MDC810平台，综合算力400TOPS，同时接入了3颗96线车规级激光雷达、6个毫米波∀雷达、12个摄像头、13个超声波雷达以及高精地∫图。
第二款搭载华为软硬一体智能驾驶产ν品的阿维塔11，也要在12月સ底开启交付⊇。
除了上述两家之外，像宏景智ò驾、禾多科技、魔视科技'等等，都属于渐进式玩家的阵营，只是在实际的进展上，目前还处在ADAS辅助驾驶向高阶智↔能驾驶的过渡阶段。
第二类玩એ家，则与上è面提到的相反，是一类自上而下，由高级别自动驾驶下探到乘用车智能驾驶领域的企业，比如小马智行。
小马智行切入到乘用车智能驾驶的时间不算早，今年6月，小马智行宣布基于英伟达Orξin 系统级芯片的自动驾驶域控制器ADC 已向客户交付样品，该域控制Ǝ器的大规模量产将于2022年第四季度正式开启Μ。
据Π悉，该自动驾驶域控制器ADC有配备单Orin和双Orin的两个版本，算力分别为254∈TOPS及508TOPS，通过小马自研的自动驾驶算法，可以实现城市公开道路以及高速场景多ਜ਼项高阶智能驾驶功能。
另外，就在不久前，小马智行被传出已经ࢵ成立了辅助≠驾驶部门，其高阶智能驾驶产品也将在在明年上车，ਯ首搭车型来自某造车新势力。
相比之下，同样是高阶自动驾驶向下切入，百度的动作就早了∋很多，或者用百度的口径来说，是“在攀爬珠峰的路上沿途下蛋”。这里的“蛋”，就是降维的乘用车智能„驾驶功能。
早在去年10月份，百ä度Π的ANP领航辅助驾驶系统与AVP自主泊车系统就在威马óW6上进行搭载。
不过，百度和威马的合作ૣ出手虽然挺早，却没摆脱高开低走的结果。目前，威马W6只能使用百度的 AVP自主泊车，ANP领航દ辅助一直没有OTA上车。
不久之前，百度表示要在明年♧推出一ća;款高阶智能驾驶产品ANP3.0，这款产品将支持城市、高速以及泊车场景的高阶智能驾驶。
同时，域控制器也将自主研Āf;发，这款域控搭载2颗英伟达Orin X芯片Γ，A¦I算力为508TOPS，接入包括摄像头以及激光雷达在内的融合感知方案。
如果不出意外的话，这款智能驾驶产品，最终将先在集ℑ度明ⓐ年交付⊃的首款量产车ROBO-01上进行搭载。
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除了上述两类玩家，还有一些公司，是从智能驾驶软件开发平台（比如中间件服务商）切入产û品领域的。⊗最具代表性的公司，就是东软睿驰。
㤠东软睿驰官网显示，在智能驾驶域控制器产品中，东软睿驰已经形成ADAS域控制器（支持L2级别辅助驾驶）、行泊一体域控制器（支持自动/遥控泊车）以及自î动驾驶域控制器（支持L3级别城市道路、城际道路、高速公路环境下领航自动驾驶的需求）。
同时在算法应用层面，东软睿驰还提供包括¥感知、规控在内的算法包，以及L2级辅助驾驶和AVP/APA等ભ泊车领域的应用功能。
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技术路线，Χ行泊‚一体是关键词
在梳理智能驾驶产品的过程中我们发现，从算法框架到õ域控制器，行泊一体成为今年的一个Χ重要关ટ键词。
所谓行泊一体，本质上就是将所有传感器数据接ભ入到单个SOC芯片为主的域控ë制器上，智能驾驶能力的实现ਊ用一套软件算法打通。
这样一来，无论是行车还是泊车，系统就可以调用同一套算法ο和所有的硬件资源，包括芯片Ø和传感器进行处理，而不是像分离式的系统，泊车行车专项专用▨。
上述的½玩家Āf;中，比如华为、毫末等等玩家，在域控制器的系统安排上，都是按照行泊一体的思路进行设计。
从时间上看，行泊一体其实并不是一个很੩新的概念，量产车型也在两年前就有。2020年，小鹏P7就依托德赛西威的IPU03≠域控制器，实现了行泊一体。
其实，从汽车智能化转型的大趋势来看，行泊一体ća;的系统设计被当作共同的Ñ技术选择，¬也是在情理之中。这其中，硬件升级，尤其是大算力芯片的出现，为行泊一体提供了技术上的可能，车企的需要和用户体验，则为行泊一体提供了发展动力。
上文已经讲到，࠹行泊一体本质上是用通用芯片提供算力，支持一套算法∩和传感器的联动，所以相比分离式的专项专用，行泊一体ਭ就要求芯片有足够多的算力来进行系统运转。
近几年大算力芯片⋅的出现θ，⇔为这一切提供了可能。
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以英伟达为例，目前已经量产的Orin芯片单颗算力已经达到256&#ffe1;TOPS，其规划2025年量产的Thor芯片，单片算力更是è高达2000TOPS。
其他厂家比如高通，国内的地平线，其最新一代量૨产的芯片也都←在上百TOPS。
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技术上有支持，车企和用户☻的需求有了实现的基础。
从车企的角度来讲，将行车和泊车两套方案整合到一起，原来需要两套ੑ系统才能实现的功能，现在只需要一套就能搞定，这û意味着车企的成本上有了下降ˆ的空间。
最后，在功能体验上，用一套算法同时实࠽现行车和泊Υ车，相比原来的分离式系统，不同场景之间的衔接将会更加流畅，用户体验也会更好。
所以，目前能看到的是，已经有一些玩家尝试采用统一的算法架构Û进行开发，比如特斯拉。据马斯克透露，不久之前OTA上车的FSD V11版本，就是采用单堆栈઼的࠽方式开发，用一套深度学习算法打通所有场景。
蔚来在前几天发¼布NOP+时，也透ⓠ露了其最新的智能驾驶系统，就是用ù统一架构打通不同的场景。
੦ 综合这些因素看，行泊一体既有需¯求也有技术基础，成为技术的主要趋Ù势并不让人意外。
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ੑ 高阶智能૮驾驶成为焦点
્ 最后，¿我们发现，在产品功能上，高阶智能驾驶，也在ã今年成为了赛道玩家竞争的焦点。
首先，从硬件来说û，目前各路玩家的域控制器产品，都在强调大算力芯片、多传感器接口（包括激光雷达等等），试图在硬ý件上为高阶智能驾驶乃至之后的L3级自动驾驶留出冗余；ફ
其次，½在功⊂ñ能上，各家普遍强调的一点是，可以通过OTA实现高速、城区的领航智能驾驶。
ⓐ 可以看到，高阶智能ⓜ驾驶已经被这条赛道¼上的参与者当作了竞争的核心。
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这背ⓜ后的缘由ਜ，也不难理解。
首先，进入到2022年之后，关于ν自动驾驶落地的线路之争þ，似乎有了结果。
¾ 一方面，在技术进展上，高阶智能驾驶开进城市开放道路，以特斯拉、∧华为、毫末等为代表的渐进式玩家在这一轮的竞争者≈拔得头筹，反观高级别自动驾驶，却陷入商业化落地难、降本难、融资难的尴尬境地；
另一方面，资本的态度也开始向—渐进式玩家倾斜，赛博汽车不完全统计，今年国内ADAS解决方案商总共发生15起融资，而以b2;Robotaxi玩家为代表的高阶自动驾驶玩家，只有7起融资事件。
需要注意的是，今年ࢵ获得融资的Robotaxi公司，大部分都在今ð年向下布局高阶智能驾驶业务‘，这其中就包括前面提到的小马智行。
在这种背景ટ之下，高阶智能驾驶作为实现自动驾驶之前的最≥后一层窗户纸，成为赛道参与者寻找自动驾驶突破的中心，并不让人意外。
当然ਰ૧，现在大多数公司的高阶智能驾驶还处在期货状态，具体的表现还需要量产才能得到验证。
根据规划，企业普遍将▧高∅阶智能驾驶的υ量产时间锁定在2023年。到时各家的产品表现，高阶智能驾驶的市场格局，都会随着量产而明晰。
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（声明：本文仅Θ代表作者观点，不代表新浪网立场。）
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