2022智能驾驶量产盘点：行泊一体迎来爆发期，软硬一体成为行业趋势

从智能驾驶域控制器，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决方案。

盘点各家产品之后我们发现了以下几个大的趋势：

1、随着汽车EE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，有超过一半的玩家在今年拿到融资。

据赛博汽车不完全统计，截至2022年底，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ADAS解决方案作为切入点的供应商，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-PHEV激光雷达版一经亮相，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360TOPS，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。

与多数量产玩家不同，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使用。

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的重要组成，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统在城市开放道路行驶的测试视频，引起的关注不小。

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 HI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品的阿维塔11，也要在12月底开启交付。

除了上述两家之外，像宏景智驾、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。

第二类玩家，则与上面提到的相反，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Orin 系统级芯片的自动驾驶域控制器ADC 已向客户交付样品，该域控制器的大规模量产将于2022年第四季度正式开启。

据悉，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254TOPS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，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，百度的ANP领航辅助驾驶系统与AVP自主泊车系统就在威马W6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领航辅助一直没有OTA上车。

不久之前，百度表示要在明年推出一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发，这款域控搭载2颗英伟达Orin X芯片，AI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，最终将先在集度明年交付的首款量产车ROBO-01上进行搭载。

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）切入产品领域的。最具代表性的公司，就是东软睿驰。

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等泊车领域的应用功能。

在梳理智能驾驶产品的过程中我们发现，从算法框架到域控制器，行泊一体成为今年的一个重要关键词。

所谓行泊一体，本质上就是将所有传感器数据接入到单个SOC芯片为主的域控制器上，智能驾驶能力的实现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和所有的硬件资源，包括芯片和传感器进行处理，而不是像分离式的系统，泊车行车专项专用。

上述的玩家中，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，行泊一体的系统设计被当作共同的技术选择，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，为这一切提供了可能。

以英伟达为例，目前已经量产的Orin芯片单颗算力已经达到256TOPS，其规划2025年量产的Thor芯片，单片算力更是高达2000TOPS。

其他厂家比如高通，国内的地平线，其最新一代量产的芯片也都在上百TOPS。

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，这意味着车企的成本上有了下降的空间。

最后，在功能体验上，用一套算法同时实现行车和泊车，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。

蔚来在前几天发布NOP+时，也透露了其最新的智能驾驶系统，就是用统一架构打通不同的场景。

综合这些因素看，行泊一体既有需求也有技术基础，成为技术的主要趋势并不让人意外。

高阶智能驾驶成为焦点

最后，我们发现，在产品功能上，高阶智能驾驶，也在今年成为了赛道玩家竞争的焦点。

首先，从硬件来说，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），试图在硬件上为高阶智能驾驶乃至之后的L3级自动驾驶留出冗余；

其次，在功能上，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上的参与者当作了竞争的核心。

这背后的缘由，也不难理解。

首先，进入到2022年之后，关于自动驾驶落地的线路之争，似乎有了结果。

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，今年获得融资的Robotaxi公司，大部分都在今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，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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