42号车库|地平线的阶段胜利( 三 )
这个时候带着硬件和算法进场的地平线优势逐渐凸显 。
地平线作为中国公司 ， 在本土化上的优势无需过多赘述了 ， 讲两点额外的优势 。
识别能力强、成本低 。
虽然征程 2 只能支持接入一路摄像头 ， 在数量上相比三目摄像头略有逊色 ， 但是在地平线工程师的眼里 ， 单目的可挖掘空间仍然非常大 。
在我们简单体验了搭载 征程 2 芯片的车型之后发现 ， 征程 2 的可识别的物体数量远超目前市面上 10-20 万的车型 ， 不仅可以识别常规的车辆 ， 连非常具有中国特色的快递三轮车、老年代步车、红绿灯、各种样式的车道线 ， 都可以正常识别 。
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更重要的是在保证了基础能力的同时 ， 地平线把这套设备的硬件成本压到了 1000 元以内 ， 降低了 L2 功能的上车门槛 。
具备持续迭代更新的能力 。
在我们与地平线的专场直播中其智能驾驶研发总监余轶男向我们透露 ， 征程 2 芯片目前已经具备了识别红绿灯、停止线的能力 ， 将来可以通过 OTA 给已交付的车型进行升级 。
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不同于大牌的传统供应商 ， 地平线面对合作伙伴的态度非常开放 ， 不仅可以提供软硬件算法 ， 还可以为客户提供工具链 ， 可加速客户开发和部署自有算法 ， 提高客户产品应用开发效率 。 这样侧面证明了地平线官网上「开放赋能」的 Slogan 。
在这个高速迭代的环境中 ， 这一点显得尤为重要 。
与当前 ADAS 高度相关的是 —— 除了可以提供硬件和算法以外 ， 地平线还具有众包构建高精度地图的技术能力 ， 基于征程 3 芯片的车型不仅实现了 ADAS 功能 ， 还可以将摄像头采集到的画面用作构建高精度地图 ， 构建的高精地图精度可以达到亚米级别 ， 目前已经在韩国数千辆公交车上完成部署 。
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也就是说越多的车搭载征程 3 芯片 ， 高精地图的构建速度就越快 ， 同时覆盖的面积就会越广 ， 更新速度也会更快 ， 这三个指标恰好是衡量高精地图「质量」高低的核心 。
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但是地平线的朋友也表示 ， 他们自己并不会构建高精地图 ， 成为高精地图的运营商 ， 他们只会专注技术的开发 ， 将这项技术提供给需要的地图商或者有需要的车企 ， 这也更加明确了自己 Tier 2 的地位 。
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国产车载 AI 芯片的阶段胜利
得益于主机厂对辅助驾驶重视程度的提高 ， 以及产业链的进步 ， 共同推进了辅助驾驶系统价格的下探 ， 最近几年 ADAS 功能出现了爆炸式增长 。
以大家熟知的 Mobileye 为例 ， 2017 年 EyeQ 系列芯片的出货量是 870 万颗 ， 2018 年 1,240 万颗 ， 到了 2019 年底这个数据是 1,760 万颗 ， 每年的增长率都超过了 40% 。
上到百万级别的豪车 ， 下到几万元的 A00 级车或多或少都具备了一定的辅助驾驶能力 。
在这个浪潮中 ， 涌入的玩家很多 ， 但是地平线是为数不多先跑出来的 ， 这一点对于日后的发展来说极其重要 。
从芯片参数和地平线的商业模式可以看出 ， 地平线并没有高举高打 ， 上来就推超高算力芯片或者 L4 自动驾驶这类短时间无法落地产品 ， 而是选择了优先满足目前市面上需求量最大 ， 也相对更成熟的 L2 市场需求 ， 推出了一款非常具有性价比的芯片 ， 第一时间开始商业化 ， 芯片出货量不断走高之后 ， 不仅可以降低公司的财务压力 ， 也可以让公司的资金进入一个良性循环的阶段 。
