跨界围攻:「AI 视觉」公司集体杀入智能驾驶圈

2021/6/24 19:05:25 来源:雷锋网 作者:余快 责编:懒猫

如今的智能汽车赛道,说挨肩迭背也不为过。

新势力派引领变革,最为二级市场所看好;泛互联网派占流量高地,擅技术迁移;传统车企派根基夯实,品牌名声享誉在外。

甚至财大气粗的某地产派也曾放下豪言 —— 力争 3-5 年成为世界规模最大、实力最强的新能源汽车集团。

如华山比武般,大侠们个个严阵以待,各方势力黄巾高擎,左右开弓。

你看看,前有行业铁幕,中夹破釜沉舟之心,后是险峻江湖,哪还有初进牛犊的落脚之处?

即便如此,在月前燥热尚未消退的上海车展后,鲜少被提及的 AI 视觉公司还是挤了进来。

看惯了巨头们的声势浩荡,转身发现 AI 视觉企业们的入局讲究一个循序渐进,起承转合。

而他们的悄然进入,也给智能驾驶领域增添了几段新故事。

海康威视:左手自研、右手投资

AI 安防老大哥海康,深耕智能驾驶市场履行一贯的低调风格。

其对智能驾驶的绸缪始于 2015 年,当时海康内部计划开展新业务,起初确定的业务有三:海康汽车电子、海康机器人、海康萤石。

2016 年 7 月,耗资 1.5 亿的海康汽车技术正式成立。

在此前后,海康还分别于 2016 年 6 月投资了威视汽车科技,2017 年 7 月成立了海康汽车软件。

2018 年是海康智能驾驶的上升之年,市场渠道、技术研发上均有突破。

2018 年 2 月,他们上线高级驾驶辅助系统、自动泊车 APA+,同年又成功打入 2019 款保时捷卡宴的配置中。

汽车产业以稳为重,链条长、利益盘根错节,新入者切入并不容易,而海康却出其不意一举打入高端。

数据显示,截至 2018 年底,海康汽车已经通过了 20 家 OEM 的审核并成为其合格供应商,公司的主要客户包括一汽集团、北京汽车、上汽荣威、上汽名爵、本田汽车等。

其中,定点项目超过 200 个,已量产的项目超过 100 个,覆盖 500 家渠道合作伙伴。

成立子公司自研之外,投资也是海康较为看中的一大路径。

在成立汽车电子公司之前,海康就曾在 2016 年入股毫米波雷达企业森思泰克,并成为后者的第二大股东。

2013 年成立的森思泰克既是毫米波雷达第一批探路者,也是成绩较为优秀的领军企业之一。

森思泰克创始人秦屹是英国海归的雷达专家,在英从事雷达研发和制造十余年。

据悉,森思泰克所聚团队成员中 80% 具有军工背景,掌握雷达硬件、软件和量产工艺等几乎全部核心技术。

据悉,森思泰克毫米波雷达在北京、石家庄设研发中心,在芜湖设总厂,在杭州设车载事业部。

石家庄,有军工雷达大本营之称,军民毫米波雷达研发人才密集,且电科雷达研发 54 所和 13 所都在石家庄。

森思泰克也颇为争气。

2019 年,思泰克首次实现大批量 77GHz 车载毫米波雷达国产化、突破国际巨头垄断。

森思泰克的 77GHz 毫米波雷达成为国内首个真正实现“上路”的 ADAS 毫米波雷达传感器。

目前,森思泰克已成为红旗、一汽、韩国现代、东风日产、长城、长安等国内外车企体系内供应商。

海康与森思合作的高分毫米波成像雷达 + 视觉融合技术,或许将对垒低线束激光雷达。

大华股份:立足整车,三电、网联、自动驾驶多点齐发

零跑汽车脱胎于大华股份的汽车部门,独立后获得了大华股份的技术和资金支持。

2015 年,大华股份副董事长兼任大华股份 CTO 朱江明亲自下场,成立零跑。

经历 2019 年新能源补贴大退坡,不少新势力造车企业已经出现严重资金问题,且变现存疑。

零跑汽车亦不例外。

2018 年,零跑亏损 3.07 亿元后,2019 年上半年又持续亏损约 2 亿元。

2019 年 1 月 4 日,零跑汽车第一款车 S01 上市,该车 2019 年全年交付约 1000 辆。

对于连续亏损的零跑,唱衰论一直也在网上发酵。

朱江明对此表示,“即使不融资,零跑也能再活三年。”他透露,大华股份将持续为零跑输送资金,“当然我们希望能更多的融资,发展得更快些。”

在经历融资受阻后,2021 年伊始,零跑官宣融资 43 亿元,合肥政府投资平台亦在其中。

今年年初,此前曾投资蔚来的合肥市政府与零跑方面签订战略合作协议,未来合肥方面将对零跑 B 轮融资投资约 20 亿元,并展开更多合作。

现金流方面,从不被业界看好,到巨额融资的到账,仿佛又让市场看到了可能性。

技术层面,零跑汽车称自主研发了三电系统、智能网联系统、自动驾驶系统三大核心技术,并完全掌握自动驾驶核心硬件平台和算法技术,实现对自动驾驶感知、决策、执行层关键技术的自主化全覆盖。

产品层面,零跑汽车目前旗下拥有 3 款量产车型,分别为:零跑 T03、零跑 S01 以及零跑 C11。

三款产品风格各异,销量不一。

2020 年,零跑汽车官方消息称,2020 年累计销量达 11391 辆,其中 T03 为主力军,贡献了 10266 辆。

创始人朱江明也底气颇足:“2023 年零跑进入造车新势力 TOP3、2025 年在国内新能源汽车市占率达到 10%”。

商汤:求精感知技术,并进舱内舱外

与其他 AI 独角兽相比,商汤在自动驾驶上布局较早,也更全面。

2017 年进军自动驾驶,商汤的汽车产业布局可分为舱内(智能车舱)和舱外(智能驾驶)两大层面。

智能车舱层,基于前装量产解决方案,以视觉感知技术为锚点,由点及面,覆盖用户从上车到用车的多个场景。

商汤的 SenseAuto Cabin 智能车舱解决方案包括驾驶员感知系统、座舱感知系统、智能进入等等功能。

据悉,在过去的两年多时间里,商汤已经拿下了 30 多个国内外头部伙伴的智能车舱定点量产项目,覆盖车辆总数超过 1300 万辆,其中 10 余个项目已经实现了量产交付。

智能驾驶层,商汤选择与主机厂合作,做汽车厂商(OEM)及一级供应商(Tier1)的解决方案供应商。

在自动驾驶感知、决策和执行三大要素中,汽车厂商和 Tier1 占据重要角色。

2017 年,商汤与 OEM 厂商本田签订了为期 5 年的长期合作协议,研发适合乘用车场景的 L4 级自动驾驶方案。

2018 年,商汤完成杭州、上海半开放场地内实现无接管自动驾驶。2019 年,在日本落地“AI 自动驾驶公园”,将用于自动驾驶汽车的研发和测试,并面向公众开放。

商汤的自动驾驶业务定位,是以视觉为主,其他元素为辅。

视觉之外,商汤在高精度地图和激光雷达、毫米波雷达等方面皆有技术储备。

通过搭配多种不同传感器,实现感知、分析预测、决策规划控制、城市级三维地图重建及无人车高精度定位能力等技术功能。

目前,商汤对自动驾驶技术进行了多次迭代,形成了一套较为成熟的智能驾驶方案:SenseAuto  Pilot 智能驾驶解决方案,聚焦 L2+ 级高级辅助驾驶至 L4 级自动驾驶创新,并在上海车展首次发布 SenseAuto Pilot-P 驾驶领航方案。

软件之外,2019 年 3 月,商汤还推出首款原创机器人 SenseRover X 自动驾驶小车,这是款针对自动驾驶的教学产品。

奥比中光:战投+自研,两条腿走路

奥比中光是 AI 初创企业中对智能汽车投入最多的公司之一。

作为一家 AI 3D 感知技术方案提供商,成立于 2013 年的奥比中光现今已在 3D 传感领域深耕近 8 年。

3D 传感作为人工智能领域最核心的视觉感知技术,融合了芯片、算法、光学、软件等多交叉学科技术,是人工智能时代感知识别、新型人机交互等最为核心的技术载体。

除 3D 结构光外,奥比中光在双目、iTOF、dTOF、激光雷达等主流 3D 视觉感知技术领域也有长远布局。

早在 2018 年,奥比中光就投资激光雷达芯片级解决方案提供商飞芯电子。

飞芯电子成立于 2016 年,是一家专注于光电设备、激光雷达研发、集成电路设计的高新技术企业。

成立仅 2 年,飞芯电子获得了博世等注资。

据悉,飞芯电子以研发、生产激光雷达系统及核心芯片为主要业务,客户群体主要面向国内外汽车、机器人、无人机等生产研发厂商。

飞芯电子称,其针对行业痛点,采用了连续波载调制或相干外差探测方案,利用焦平面点云测距技术,满足较高的空间分辨率和较大的视场角,探测距离可超过 200m,且无需复杂昂贵的机械扫描装置,不断提高系统可靠性,也使获得的图像更为清晰。

2019 年 4 月,奥比中光成立车载 3D 视觉传感方案提供商奥锐达。

奥锐达的业务重心在智能座舱,产品包括 ToF 摄像头模组、激光雷达等硬件以及 3D ToF 智能座舱方案。

承袭了奥比中光的 3D 视觉感知技术,奥锐达可为智能汽车带来 DMS、OMS、手势识别、人脸识别、身份验证等多种 3D 化智能功能。

其金融级安全的 3D 人脸识别方案,保护驾乘人员的信息安全;通过 3D-ToF 摄像头,实现多区域手势控制;同时,智能汽车还可以通过 3D 信息,判断驾乘人员体型、座舱内位置等。

近日,奥锐达还发布了为智能汽车量身定制的 3D ToF 智能座舱方案。

虹软:主攻舱内,走软硬一体之路

2018 年,为应对手机市场见顶饱和,虹软正式将业务从智能手机领域拓展至智能汽车、IoT 等领域,一举横向突进自动驾驶市场。

虹软科技创始人兼 CEO 邓晖曾表示,未来每辆汽车里都有 10 个以上的摄像头,智能座舱将成为智能驾驶视觉 AI 的重点应用场景。

与其手机定位一样,虹软的智能汽车走软硬一体解决方案,力图做车载视觉一站式解决方案的供应商。

从招股书看,截至 2018 年底,虹软科技的“汽车等 loT 产品”的业务收入仅 367.95 万元,占比不足 1%。

与多数视觉企业加装激光雷达等技术不同,虹软的的自动驾驶解决方案完全基于视觉层面,且核心聚焦在车内智能。

虹软科技的智能驾驶视觉解决方案,包括车内安全驾驶预警、驾驶员身份识别、车内安全辅助、辅助驾驶预警、自动泊车等众多解决方案。

2019 年 3 月,虹软入股开易(北京)科技,后者主营业务包括主动安全智能终端(ADAS+DMS + 人脸识别)、SDK 软件服务以及硬件整体解决方案。

2019 年,虹软在科创板上市。

虹软表示,其在计算机视觉领域积累深厚,融合其暗光高反差拍摄、防抖等影像视频增强算法技术,即使在车内光线不佳、人脸角度多变、车辆晃动等特殊情况下,也能够很好地完成车辆周围环境监测和车内人员监测等功能。

上市后,虹软大力布局智能汽车及其他 IoT 智能设备领域,目前成效初现。

据虹软表示,智能汽车板块 2019 年开始真正量产。

数据显示,2020 年,智能驾驶视觉解决方案业务增长较快,实现营业收入 6592.99 万元,同比增长 310.61%。

据悉,虹软智能驾驶相关产品包括 DMS(驾驶员识别系统)、ADAS(高级驾驶辅助系统)、BSD(盲区检测系统)、OMS(乘客识别系统)、Interact(视觉互动系统)、Authenticate(生物认证)、AVM(3D 环景监视系统)、AR HUD(AR 抬头显示)和智能后备箱等各类以核心算法为基础的相关软件解决方案。

高工智能汽车研究院数据显示,DMS (驾驶员识别系统) 的算法业务是其智能汽车业务的主要收入来源。

虹软今年透露,其智能驾驶业务已实现 37+7 个前装车型定点开发(37 款量产车型定点,7 款车型预研),以提供纯算法为主,公司直接与 Tier1 或整车厂签约,涉及多家国内主流车企(含造车新势力)及部分合资车企。

格灵深瞳:最早入局,协同成长

成立于 2013 年,格林深瞳是最早的一批 AI 视觉公司,也是最早一批投入自动驾驶的 AI 视觉公司。

当年,格灵深瞳联合英特尔研究院院长吴甘沙、国家智能车未来挑战赛冠军团队负责人姜岩等一同创办了一家专注于自动驾驶领域的公司 —— 驭势科技。

2016 年,驭势科技在北京诞生,格灵深瞳作为投资方入股驭势科技。

过去五年,驭势科技在汹涌潮水中奋力前行。

2017 年 1 月的 CES,驭势科技向世界推出了无人驾驶概念车“城市移动包厢”,该车型成为了全球第三款获得红点设计大奖的无人车。

同年,这家公司分别在 4 月和 6 月,于白云机场、杭州来福士率先展开面向普通公众的无人驾驶商业化运营。

今年 1 月 21 日,香港国际国际机场宣布,由驭势科技与香港国际机场管理局共同研发的无人驾驶物流车将替代人力驾驶拖车,承担往返机场和海天客运码头的行李运输任务,意味着其在机场的运用已逐步上量。

在过去的一年中,驭势科技与长安民生物流、一汽物流、巴斯夫(BASF)等数十家企业建立了商业合作。

据透露,在国内某豪华品牌车型上,驭势科技提供的软件算法也已前装量产,并帮助该自主品牌率先推出 L3 级自动驾驶功能。去年驭势科技交付了数百套“AI 驾驶员”,实现年度业绩同比增长 150%。

前不久,驭势科技宣布完成累计超 10 亿元人民币的新一轮融资,在这场融资中驭势科技获得了国家资本的参投。

驭势科技在无人物流埋头苦干,潜心钻研,其成绩是在无人物流领域的业务布局几乎占到了国内市场的 70%。

2016 年诞生至今,驭势科技经历万千辛酸,在密如繁星的棋子中探索出一条最优解法,以机场定式,在精进自我的路上舍命狂奔。

而格林深瞳的自动驾驶之路,也随着驭势科技越走越远。

旷视:立足 AI 视觉,做车载全套解决方案

2018 年 11 月,旷视曾公开展示过车载 AI 视觉解决方案。

彼时的旷视,其解决方案基于车载系统和驾驶过程的人脸解锁、账户切换、驾驶员识别、多模态交互等功能为主,并收取相应软件使用费和服务费。

“人脸解锁”可通过车外的摄像头捕捉驾驶员人脸信息并进行身份的识别与确认,实现人脸解锁车门、临时授权人脸解锁车门;

通过车内的摄像头实现刷脸启动发动机、保险箱等,“账户切换”功能可通过人脸识别无感知精准识别驾驶员身份,配合车载智能系统,快速调整用户预设的车辆各项个性化配置(座椅位置、反光镜角度、空调温度、音乐、灯光、导航等)。

“驾驶员识别系统”可通过车内摄像头,实时查看驾驶员驾驶状态和行为,在驾驶员出现疲劳驾驶或分心驾驶迹象时触发预警,保障行车安全。

旷视曾表示,其与蔚来汽车实现了未来在智能汽车应用上的深度合作,真正的无人驾驶商用较远,旷视聚焦对人类驾驶员的理解和辅助。

的卢深视:基于 3D 视觉相机,为产业赋能

的卢深视在智能汽车领域的角色,更多是与第三方合作的方式。

作为三维视觉领域的佼佼者,的卢深视在高精度深度感知成像、三维实时高精度重建、三维跟踪识别及感知等技术方向上深耕多年。

上月,的卢深视出席了 2021 全球自动驾驶高峰论坛,并展示了其最新 3D CV 相机及其应用。

的卢深视两款自研 3D CV 相机,其在 5 米范围误差小于 1mm,指标超越国际 3D 相机巨头,量产良率达 99% 以上。

基于前端低功耗嵌入式平台,两款相机均可实现非接触式精准识别,基于结构光原理,更可还原人脸高精度 3D 细节信息,通过人脸立体尺寸信息精准辨识人员身份,同时对于二维和三维攻击识别正确率高达 99.99%。

多提一句,安全性上,可达金融级别。

据悉,除了智能汽车领域,两款相机也在智能家居、金融支付、智慧交通等领域展开布局。

智能驾驶:AI 视觉第二春

AI 视觉众企入局智能驾驶赛道,并非跑题创作。

其一,布局智能驾驶,是战略向外牵引使然。

自计算机视觉出走实验室樊笼,AI 安防、自动驾驶便拿到一大波投资人的“S 卡”。

当年 AI 落地之时,安防提供了绝佳的土壤,AI 公司在此实现技术与产业的交融。

期间,AI 与安防彼此成就:

安防向世界输送的海大宇等骄子,几乎主导了全球安防市场话语权,行业极速扩容,向城市各个领域蔓延。

AI 独角兽们也从安防起家,并逐渐走向千行百业,迈向全域。

左边是 AI 安防成主要营收来源,右边是 AI 安防逐渐占领一席之地。摆在入局者眼前的,是如何保持纵向持续增长的必答题。

摆脱路径依赖,寻找 AI 安防之外的市场,已是当务之急。

如果说,过去五年,AI 视觉公司的路径是「通用 AI SDK→ 重定制集成项目实施」的话,那么未来五年,他们可尝试「非标领域的标准市场→ 形成标准化产品 → 低成本规模化复制」的路子。

非标领域的标准市场在哪?自动驾驶、医疗、芯片赫然在列。

纵观 AI 市场,目光所及赛道几近全员亏损,掘金志认为,与高成本人力无关,因为亏损在放大;与硬件储备也无关,因为可以 OEM。

核心在于:AI 安防未能标准化,项目需求又无穷多。

那就去标准化市场?有人问。

标准化市场可以一夜之间把价格做到无穷低,但高额运营支出非 AI 企业所能承受。

标准化市场上不去,定制化市场下不来,AI 公司的突破口在哪?答案是:非标准化市场里找到标准化路子。

赛道上,自动驾驶正是明显的非标领域的标准市场。与 AI 安防共通的是,智能驾驶初创企业也依赖资本输入。

但前者场景碎片化、项目定制化,产品标准化之路漫漫;后者以智能汽车为载体,技术上软件定义、人机协同一旦成型,会一招吃遍天下鲜。

眼下,不少智能驾驶新势力已实现产品量产,并获得一定规模的现金流。

对于一众抢滩的各路豪杰,AI 视觉的入场似乎有些迟。

但智能汽车赛道正热、格局未定,智能汽车产业链长、细分领域繁杂,此时入场的 AI 视觉,你可以说它入场稍晚,但不能说它机遇不在。

其二,自动驾驶或是计算机视觉技术应用必登之高峰。

近几年,机器学习持续深入,计算机视觉应用亦有了飞速进展。

千山万水跨越的人脸识别小山,是 AI 最成功,也最基础的一环。

真正的 AI,是贯穿感知-决策-执行的长链条,这一点在自动驾驶上体现得尤为极致。

感知层,通过各类硬件传感器捕捉车辆的位置信息以及外部环境信息;

决策层的「大脑」,基于感知层输入的信息作环境建模,从而形成对全局的理解并作出决策判断,再向车辆发出执行的信号指令;

最后的执行层,将决策层的信号转换为汽车的动作行为。

自动驾驶技术是人工智能、高性能芯片、通信技术、传感器技术、车辆控制技术、大数据技术等多领域技术的结合体,落地难度之大,各路 AI 无不动容。

计算机视觉应用场景万千,自动驾驶无疑是极具挑战性、最具想象力的一条。

越是长在悬崖之巅的花,越让人着迷。

一直以来,在环境感知环节,存在 AI 视觉与激光雷达技术路径之争。

不管何种路径更优,已经在视频物联领域经历过残酷验证,AI 技术储备上,AI 视觉企业们也已攒下不少经验。

狼多肉少,能吃几成饱?

“自动驾驶是很低级的行业吗?所有人都想来分一杯羹。”

这调侃入局者们听了,大抵会觉得分外委屈。

大多数困在第一道门槛,钱。

“没有 200 亿不要造车”的声量振聋发聩,造车明星蔚来也曾资金一度跌入谷底。

虽说 AI 视觉公司除了大华的零跑汽车外,其他参与者目前都专注于智能驾驶硬件和系统,但这也是个昂贵的行当。

不少企业本身依靠资本输血,是否有更多资金和精力参与自动驾驶厮杀,是他们需要思考的问题。

行业壁垒不容小觑。

汽车产业发展百余年才形成了一套严谨而完整的生产流程和制度,乃至于衍生出了一套基于安全的工业文明,不是后来者们在短短的几年时间里就能够颠覆的。

作为智能汽车的核心体现,自动驾驶技术远未达到成熟的程度;车舱内的智能化体验也还有丰富的想象空间。

换言之,如果跨界选手想要在智能汽车的世界里找到自己的一席之地,不仅要高度重视安全这一话题,还要拥有强大的软件能力。

但在前一轮前沿传统主机厂以及蔚来、小鹏、理想等新造车势力的人才军备赛过后,新入局的玩家要如何吸纳更多的专业人才?又如何权衡来自世界各地的人才的意见和建议,从而做出最终决策?

与此同时,智能汽车的研发不是一件只要懂软件就能够做成功的事情。

随着电动化、智能化大潮的到来,造车的门槛看似降低了不少,但在这一过程中遇到的内因外因的难题,可能远比想象中的要多。

行业资源尚需积累。

相比 AI 安防、智慧城市等领域,AI 视觉跨界者在智能汽车领域品牌影响力和渠道资源不足,短期内,造血盈利能力较低。

而且,AI 视觉企业布局智能驾驶时间不一,技术虽有共性但终究有别,相较于大多数垂直企业,尚有诸多不足。

故可见,过去几年,即使 AI 视觉巨头,步伐也较为谨慎,大多围绕舱内智能、ADAS 市场。

如果说巨头们跨界,自带热搜体质,AI 视觉企业跨界的光彩,多少暗淡了些。

前者身家优渥,拿着顶流体验卡入场,高屋建瓴,后者更多是以小舟,涉鲸波。

当然,随着技术日进一杆,资源聚沙成塔,营收逐年增长,他们将投入包括但不限于研发、营销、资本等层面,难保这一叶扁舟,哪天出其不意成为可远航的重磅邮轮。

莫道桑榆晚

众多跨界玩家涌入智能汽车,激发了新的生机。

无论从何种角度来看,智能汽车的市场都蕴藏着无限机遇。

这个市场需要鲶鱼的存在。

在新时代的风潮之下,我们固然期待看到不断有实力强劲的新玩家们入局,留下中国智能汽车史上浓墨重彩的一笔。

我们也殷切地希望,这是一片能够承载百花齐放,充满新的生机和活力的沃土,而不是拔苗助长的投机者的港湾。

凭借先发优势,不少入局者或已暂列行业前位,但随着各方力量的持续加码,后来居上也并非不无可能。

保持警惕,时刻成长。

莫道桑榆晚,今天的不足为惧,可能是你明天的对手。 

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