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市场博弈!Mobileye的「开放」和智能驾驶大规模「上车」

市场博弈!Mobileye的「开放」和智能驾驶大规模「上车」

汽车

汽车的魅力,对于消费者来说,多元化是其中之一。不同的消费者根据自己的心理价位、用车场景以及品牌认知选择不同的品牌和车型,尤其是在每年有着两千多万辆乘用车增量的中国市场。


而智能驾驶大规模“上车”注定不是仅仅依靠大算力平台一种模式。


高工智能汽车研究院监测数据显示,2021年度中国市场(不含进出口)15万元及以下新车上险量达到1120.11万辆,占全部新车比重超50%,同比保持小幅增长。而在ADAS(L0-L2)部分,这个价格区间的前装搭载率仅为19.73%,低于市场平均水平近20个百分点。


由于成本以及用户群的特性,要抢占这个规模巨大的市场,背后拼的是成本和时间。而大算力平台,对于车企来说,意味着更高的开发成本,一方面是硬件成本,另一方面是软件迭代升级的成本。


而在过去数年时间,Mobileye的异军突起,实际上就是依靠软硬件的黑盒集成模式,帮助Tier1和主机厂降低研发成本(这其中,相对于规控来说,感知部分的巨大研发投入并不划算)。


而在功能层面,可以满足基本的辅助驾驶需求,包括应对新车评级的标准(相当于行业的最低技术要求,以及市场的普适性需求)仍是主流需求。


由于相对固化的功能体验,这种方案,也逐渐远离媒体的聚光灯。尤其是和近年来备受关注的大算力平台来说,看起来很小儿科。但从成本效益来说,这是满足大部分市场需求的主力赛道。


智驾科技MAXIEYE的答案是,用户“用得起、愿意用”的产品一直以来都处于市场空白的状态。实际上,在此之前,即便占据近4成市场份额的Mobileye,也没有真正攻克这个细分市场。


比如,MAXIPILOT® 1.0采用自主研发的全栈核心技术,不依赖国外的昂贵技术,大幅降低了研发成本,基于1R1V的基础传感器配置方案,完全满足15万元乃至10万元价位车型的成本要求。


这套方案并没有通过单纯地堆砌硬件、一味地采用大算力的平台来赋能产品相应的能力,而是借助软件嵌入式能力,最大限度地挖掘算力资源,在高性价比算力平台上达到最佳效果。


高工智能汽车研究院监测数据显示,以2021年数据为例,Mobileye在中国乘用车市场的前装搭载车型平均价位在25-30万元区间。不过,随着传统豪华配置定位的市场下沉,这个价位区间成为“越级”营销的主赛道。


2021年,随着理想ONE的改款上市,封闭(软硬件高度绑定)的Mobileye被地平线取代。而小鹏P7率先在国内启用英伟达域控制器方案,也宣告传统市场格局终结的开始。


高工智能汽车研究院监测数据显示,从2018年开始,Mobileye在中国乘用车前装市场的交付量持续上升,从六七十万辆规模快速增加至2021年的259.82万辆。


在市占率方面,Mobileye则从2018年的39.37%小幅下滑至2021年的37.12%。此外,另一家主要供应商-博世的份额也从2018年的29.55%下滑至2021年的23.05%。


在这期间,中国自主品牌开始尝试不同厂商的技术方案。尤其是Mobileye的封闭、博世的全家桶模式,成为这场战局的转折点。


原因之一,是车企在加大软件自研力度、整车电子架构更替带来新的方案思路,差异化成为各个品牌主打的新元素。比如,作为Mobileye的三大客户,通用、宝马和大众已经被高通抢走。


但,从经济效益来说,尤其是对于汽车零部件供应商来说,仅仅是做高端市场,可以小而美但无法做到大而强。如何在15万元以下价位市场,帮助车企实现低成本的差异化,或许是另一个新故事。


本周,Mobileye正式宣布推出EyeQ Kit™,这是该公司针对EyeQ®芯片的首个软件开发工具包(SDK),为汽车制造商提供开放的软件部署和人机界面设计。这套工具包,将首先落地EyeQ®6 High和EyeQ®Ultra两款处理器。



“我们的客户需要灵活性和自建能力,他们需要通过软件来区分和定义他们的品牌。”在Mobileye总裁兼首席执行官Amnon Shashua看来,EyeQ Kit的目标就是降低开发成本,加快新车上市时间,并使硬件供应商在整个开发周期具有更大的灵活性。


而作为Mobileye的全球主要合作伙伴之一,采埃孚也已经展开行动。


今年初,采埃孚宣布参股韩国汽车软件公司StradVision(投后持股6%),后者主营驾驶员辅助/自动驾驶系统的人工智能图像处理算法。“与StradVision的合作扩大了我们在自动驾驶领域的环境感知能力。”


采埃孚认为,当前阶段自动辅助驾驶功能在乘用车领域有非常大的市场空间。此前,采埃孚首席执行官表示,他认为对于私人市场来说,自动驾驶没有可行的商业案例,公司将专注于L2和L2+市场。


而Mobileye此次发布的软件开发工具包的另一个特点,就是允许与其他芯片共同运行第三方软件。这意味着,已经在域控制器赛道落后地平线、英伟达的Mobileye正在寻求另一种可能的突破方式(可以与其他芯片进行备份冗余)。


要知道,要到2025年才正式量产的EyeQ®Ultra,算力只有176TOPS,远远落后于今年量产上车的英伟达Orin。


未来,是否会有车企选择来自不同供应商的芯片进行组合(实际上,在奥迪第一代zFas上就已经采用了这种方式),并不是没有可能。毕竟,不同的芯片,犹如传感器一样,有着各自的不同定位和优势。


不过,有意思的是,Mobileye并没有针对EyeQ6 Lite适配EyeQ Kit。和EyeQ®6 High相比,EyeQ6 Lite(比EyeQ4 Mid多4.5倍的算力)主要面向L1-L2级辅助驾驶市场,应用于传统智能摄像头一体机解决方案,比如典型的1V或者1V1R。


Mobileye认为,在L2及以下等级,针对基础的提供安全预警和控制功能的前视ADAS摄像头一体机,通过软件和SoC的紧密结合,能够降低验证成本、提高能耗效率、降低冷却成本。换句话说,黑盒模式更适合。


在该公司看来,基础ADAS是价格非常敏感的产品,这意味着他们的客户不需要在EyeQ芯片上进行额外的软件开发,比如目前主力出货的EyeQ4芯片,在某种意义上是减轻客户的额外成本投入。


但“开放”一定也必须是彻底的。原因是数据迭代、软件升级可以帮助车企优化功能,这并非高阶智能驾驶的专属。


比如,大陆集团与地平线的合资公司大陆芯智驾推出的首个8百万像素视觉感知+决策控制的前视摄像头一体机方案,帮助车企以更短周期、更低成本、更小改动的方式,实现更高配置搭载与更高阶的智能驾驶功能。


同时,基于地平线的天工开物®️AI工具链,合作伙伴仍然可以基于自身产品定位户需求进行更复杂的定制功能开发。地平线也可以进一步为生态伙伴提供开放的自定义加速计算能力,给予开发者更大的灵活性去探索算法和软件的创新。


举个例子,针对AI工程化的薄弱环节,地平线AI芯片工具链的设计初衷就确立了兼顾高效与开放两大原则。在该公司看来,“AI芯片‘好用’的关键需要充分释放硬件的性能,降低AI开发的复杂度与技术门槛,使得开发者们在AI芯片平台上可以高效地开发出自己的核心应用。”


此外,智驾科技MAXIEYE的MAXIPILOT® 1.0配置方案中,1R1V的低成本产品上也部署了相同的数据闭环。这标志着业内首次实现了数据闭环功能下探到千元级产品,并且逐渐形成标配。


这意味着,即便是在15万元价位以下的车型,系统的数据驱动同样可以实现算法自强化,通过OTA实现软件功能升级,同时可根据客户的不同需求,提供可定制化的技术支持。而规模化的数据源同样需要规模化的车队来支持。


从这一点来说,Mobileye的开放,更像是一次保守的尝试。毕竟在临近IPO之际,这家公司需要给资本市场一点信心。


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