对话魔视智能：获大陆集团数亿元战略投资，这家自动驾驶公司凭什么？ | 甲子光年

今天，自动驾驶公司「魔视智能」宣布完成数亿元C轮融资，大陆集团战略投资，双方将同推智能出行解决方案。

魔视智能是最早将深度学习技术应用到ADAS领域的自动驾驶公司之一。在此之前，传统的ADAS是将各种各样的车辆特征由人工手写的算法规则（即专家规则）来归纳总结，这样做的好处是计算量小，但坏处是不能处理一些Corner Case（极端场景）。

而基于深度学习算法，可以加强识别精度。比如车辆从正后方、斜后方各个角度识别物体或行人，都比传统算法有更好的识别稳定性。为此，魔视智能还自研了深度学习框架Motovis UniVisity。

随着中国新能源汽车市场的逐年增长，一大批国产ADAS自动驾驶公司也成长起来，它们有的从行车功能切入，有的从泊车功能切入，但如今都走向覆盖行车、泊车，以及行泊一体的全栈解决方案。

魔视智能也是如此。在行车领域，魔视智能早期的量产项目主要是L1级预警、AEB（自动刹车系统）\ACC（自适应巡航）等功能，并于2018年在比亚迪宋实现了前装量产。如今，魔视智能的行车产品已经历经三次迭代，第三代产品为L2.5级行车域控制器与行泊一体域控制器，具备NOA（领航辅助驾驶）能力，将在今年下半年SOP（小批量量产）。

在泊车领域，魔视智能在2017年就开始研发L2级的APA（自动泊车）功能，目前已经迭代到L4级别的AVP（自动代客泊车）功能，并且拿到了广汽集团旗下主力乘用车车型等量产定点。

如今，魔视智能的量产规模已经达百万套，与国内几乎所有头部乘用车及商用车主机厂建立了量产及项目合作关系。

与整个渐进式自动驾驶市场的发展轨迹相似，魔视智能也是一路“低开高走”。成立之初，由于在行业内没有认可度，魔视智能就连买赛灵思的芯片都困难重重。据创始人回忆，“在软磨硬泡之下，赛灵思才同意以比市场价高很多的价格卖给我们极少量的芯片”。

魔视智能创始人虞正华是一位连续创业者，先是在摩托罗拉参与开发了全球第一款基于 Linux 系统的智能手机 A760 的图像算法，以及基于ARM处理器的应用芯片i.MX21，后来又在A股上市公司博康智能担任副总裁。两段经历分别帮助虞正华积累了芯片、算法，以及将AI技术进行产品化、商业化的经验，这些经验如今又沉淀到了魔视智能上。

渐进式自动驾驶作为当下自动驾驶领域最受关注的市场，市场竞争也非常激烈，魔视智能的产品有什么优势？在本次融资之际，「甲子光年」与魔视智能创始人虞正华聊了聊。

1.谈技术路线与产品优势

甲子光年：关于芯片平台，魔视智能一开始选择FPGA平台，而非ASIC、CPU或GPU，原因是什么？

虞正华：我们一开始选择走深度学习路线，目标检测率可以达到95%以上，但是对算力有一定的要求，如果使用传统芯片，其AI算力只有当时同等价位的FPGA芯片算力的四分之一甚至更少，算法效果有明显差距。其次是成本优势，FPGA与其他芯片平台相比，特别是比GPU性价比高很多，这对量产是很重要的因素。此外，FPGA还具备高集成度、高灵活性，以及可靠的安全性。综合考量之下，有明显的优势。

甲子光年：去年魔视智能跟FPGA巨头赛灵思有一个战略合作，这件事情的意义是什么？

虞正华：这是一个很重要的合作，你可以这么理解：在产品形态上，赛灵思提供芯片，魔视智能提供算法，双方加在一起提供给客户的价值等同于Mobileye（芯片+算法），给主机厂一个替代Mobileye的解决方案。

在业务形态上，赛灵思本身有很强的全球销售网络，双方的产品打包之后，可以在这个网络里面做推广。我们跟赛灵思的合作能够推进一些非常重要的海外客户，比如在日本头部的主机厂。

甲子光年：今天，主机厂对芯片的选择更多元化了，既有国产化也有进口的，既有中低算力也有高算力，魔视智能是否都支持？

虞正华：其实我们目前对芯片平台的支持已经很全面了，除了FPGA之外，还包括TI（德州仪器）、国内的地平线、华为的MDC等从低算力到高算力各主流芯片平台。主机厂会希望不管选了哪家的芯片，在系统层面、软件层面都要有相应的延续性，而我们自研的深度学习算法框架就能够快速适配多个芯片平台，和主机厂之间的合作就会比较顺畅。

甲子光年：ADAS领域有很多供应商，相比之下魔视智能的优势是什么？

虞正华：第一，我们团队的算法能力很强，而且有自己的深度学习算法框架，这让我们能够支持更多的芯片平台，推出在各个产品细分市场更具性价比的解决方案。

其次，虽然这是一个充分竞争的市场，但如果涉及到AEB及更高阶的跟车控相关的功能，主机厂客户的选择就会比较谨慎，真正经过量产验证的方案其实并不多（一些会在今年下半年到明年推出），而我们能够提供从感知、融合到规控，完整的经过量产验证的解决方案。

甲子光年：深度学习是自动驾驶领域普遍应用的技术，您提到的技术领先性如何体现？市面上的技术是否具有趋同性？

虞正华：原理上是有趋同性，但这里面有很大的区别。

我们有一个非常强的算法团队，多项国际算法评测拿过第一名，有 AI 算法的原创能力，自研了深度学习框架Motovis UniVisity。相比之下，大部分人都是拿一些开源的算法去小修小补，在碰到复杂问题或者对性能指标要求高的时候，开源算法可能搞不定。这是我们跟大多数友商的一个区别。

甲子光年：魔视智能的产品线，既有软件算法，也有域控制器、摄像头等硬件，具体的交付方式是怎样的？

虞正华：两种方式都有。我们给客户提供一个menu（菜单），有的客户会选择软硬一体的完整打包方案，有的客户会选择单独交付一部分软件。

对于前者，无论是从供应商管理，还是进度的保证，主机厂都会相对好管控，而且供硬件也是传统的交付方式；但是对于后者，主机厂要花费更多精力，有些主机厂会希望参与到系统设计中去；有些是因为系统功能太过复杂，一家供应商做不完，加上开发周期的影响，主机厂不得不做一些拆分。

甲子光年：这两种交付形态，魔视智能的定位是否分别对应Tier1与Tier2？

虞正华：也不对。其实不管哪一种都是Tier1，因为最终客户都是主机厂。

在传统模式中，一个大的Tier1会对一些软件功能分包，接包的软件供应商跟Tier1打交道，这种商业模式下，Tier1做系统定义，软件供应商才算Tier2。但我们无论是做软件还是软硬一体，都是直接跟主机厂合作一起做系统设计。

甲子光年：如果我们是只做部分软件的Tier1，相应的还有一个硬件的Tier1，两者是如何配合的？

虞正华：这种情况下有三个角色，整体的协调工作由主机厂来担任，比如任务的切分。对我们来说，一般都是硬件Tier1把板子提供给我们，然后我们在上面进行相应的软件开发。当然有一定的联调工作，但整体上也不是太复杂。

2.谈本次融资

甲子光年：这次C轮融资的过程是怎样的？

虞正华：我们跟大陆集团的合作是从业务合作开始的，特别是在泊车系统方面。在这个过程中双方发现在技术、市场上有很强的互补性，大家觉得更深度的合作有助于我们在中国自动驾驶市场上的发展，所以后面就谈到了融资。

甲子光年：这个过程大概用了多久？

虞正华：业务合作是去年初开始的，去年年中开始谈投融资。当然大陆集团本身也是很大的一个国际公司，整个流程也很严谨，所以我们又花了半年多时间把融资这个事情来做好。

甲子光年：您觉得魔视智能能够获得大陆集团肯定的原因是什么？

甲子光年：后续双方具体的合作模式是怎样的？

虞正华：业务上我们会联合研发自动驾驶的解决方案，市场上会联合向主机厂推广，并且提供相应的服务和支持。

甲子光年：在魔视智能的整个投资人名单里，并没有出现主机厂的身影。这是一个刻意的选择吗？

虞正华：有这个原因。在创立早期我们作为一家初创公司要打进主机厂供应链，因此为了避免站队的嫌疑，并没有积极地去选择主机厂的投资。但今天我们已经获得了很多主机厂的认可，将来的这种顾虑会少一些，或者基本上会被打消掉。

甲子光年：所以说也是持一个开放的态度？

虞正华：在今天来说应该是开放的态度。但是我们跟主机厂的合作本就很紧密，也不一定只是用投资这一个形式，我们跟不少主机厂其实在不同的维度都有一些深度的合作。

END.

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