中国汽车产业正在进入智能化供应链关键转型和重构周期,各路玩家正在争夺为数不多的决赛入场券。
高工智能汽车研究院监测数据显示,2023年1-12月,中国市场乘用车(不含进出口)前装标配ADAS交付新车1238.06万辆,搭载率升至58.63%;其中,L2级及以上同比增长36.97%。
而在ADAS(不含全景环视、泊车)全市场供应商份额占比方面,中国本土供应商(含车企自研)份额达到19.60%,相比上年同期实现翻倍增长。
不过,另一组数据引发行业担忧。
数据显示,2023年市场在售车型品牌共计超过85个,其中,TOP20品牌的ADAS交付占比超过85%。而自主品牌仅有8家入围。这意味着,从自主品牌切入的中国本土供应商,短期内市场空间和规模市场还极其有限。
再加上理想、小鹏、蔚来等本土新势力以及比亚迪、奇瑞、长安、吉利、长城等车企加快自研及体系内供应商的存在,留给第三方供应商的空间也在被不断挤压。
“从去年开始,不少本土ADAS供应商正在遭遇新的难题,”一些行业人士坦言,一方面,在一级市场融资缩水、研发持续投入背景下,资金压力不断加大;另一方面,受下游车市价格战影响,项目收益也在萎缩。
从技术落地来看,对于ADAS普及市场,在L2及以下,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,能够降低系统开发成本。
比如,15万元以下车型,全栈方案供应商甚至是高性价比芯片+算法的模式,将是主流L2级辅助驾驶的玩法。按照目前的交付统计口径,这个细分市场的每年新车交付占整体市场的50%。
同时,进入高阶NOA赛道,车企对于供应商的能力评估更是提升N个数量级,包括基础技术能力(尤其是感知)、团队规模、资金实力以及对于下一代前沿技术的提前储备。
然而,在中国市场乃至全球,具备底层视觉感知能力的供应商也是屈指可数。从某种意义上讲,视觉感知能力的优劣,很大程度上会决定整体方案的高低优劣之分,以及功能的鲁棒性和稳定度。
实际上,从早几年的基础机器学习、深度学习再到BEV+Transformer+占用网络全新感知架构的快速演进,真正能够实现落地的供应商更是寥寥无几。
“除了少数几家新势力,Momenta、大疆、华为、百度Apollo等是为数不多真正具备这个能力的供应商,”行业人士表示。这意味着,底层感知能力已经成为行业第一轮洗牌的核心因素。
比如,2022年,随着Momenta在国内首个量产合作客户—上汽智己的方案落地,陆续完成高速高架NOA、城市NOA、高阶泊车的功能释放,成为国内首家完成这一里程碑的第三方系统供应商。
此外,为了进一步拓宽技术落地规模,Momenta也在去年上海车展期间正式推出Mpilot Pro解决方案,服务于15-35万主流中端⻋型,通过去激光雷达和不依赖高精地图的方案,提供性能领先的全场景高阶辅助驾驶功能。
同时,Momenta也是国内首家可以落地支持英伟达、TI、高通等主流智驾计算平台方案的供应商之一。这对供应商的感知算法的不同平台适配能力是一个巨大的调整和竞争门槛。
正如行业人士所言,自动驾驶是一项艰巨的挑战,尤其是在中国,有三个主要因素起作用:动态交通参与者,静态道路结构和交通信号。而这些挑战,首先来自于感知。
这也可以从感知、规控的工程师薪资待遇可见一斑。高工智能汽车研究院监测数据显示,同等级的感知岗位薪资大概是规控的1.5-2倍之多。
在魔视智能创始人兼CEO虞正华看来,“芯片的算力,无论是8TOPS还是200TOPS,绝大部分都用在了感知算法上,所以原创的感知算法是一种核心能力的体现。”
同时,随着芯片的迭代,快速的部署能力对于算法公司来说也是考验之一。魔视智能的解决方案是通过自研的算法框架——UniVisity,将不同芯片的算子、算力等差异封装屏蔽,从而更加快速地进行部署,提高适应性。
不过,除了技术层面,规模化量产也是一个难以迈过的坎。在这一点上,传统Tier1正在加速构建感知能力,从而实现软硬件全栈能力的自主研发。
两年前,传统零部件巨头采埃孚和安波福(两家都是Mobileye的主要合作伙伴)宣布,联合领投韩国智能驾驶软件公司StradVision(8800万美元的C轮融资),后者的软件主要用于基于人工智能的感知处理。
目前,采埃孚和安波福依然是中国市场ADAS系统集成商的份额头部供应商,过去依靠Mobileye的感知能力快速抢占智驾前装市场。
“与StradVision的合作扩大了我们在自动驾驶领域的环境感知能力。”采埃孚集团电子和ADAS部门开发主管Marc Bolitho表示,“再加上我们的传感器、中间件平台和高性能计算机,补齐了最后一个关键组件。”
而在中国市场,作为智驾域控制器市场的头部供应商,德赛西威也在加快感知能力的构建。根据高工智能汽车研究院监测数据,目前,该公司正在加快感知算法工程师的招募。
从岗位需求来看,涉及辅助驾驶ADAS及自动驾驶AD系统所需的视觉(前视,周视和环视系统)感知算法的开发,包括但不限于2D及3D的各类目标检测、分割和跟踪。
目前,德赛西威的ADAS计算平台已经覆盖英伟达、高通、TI、黑芝麻智能等市场主流SoC,并在关键传感器领域已经实现规模化量产交付。
事实上,相比于初创公司,这些传统Tier1无论是车企合作经验、行业资源积累,还是资金实力(尤其是多项目并行开发)都处于绝对领先优势。
“智能驾驶本身除了技术迭代升级快,还有一个非常关键的因素就是功能安全以及召回风险,”一些行业人士表示,这意味着,一旦进入规模化量产交付,车企对于供应商的要求,与早期尝试小规模上车,是完全不同的策略。
有消息人士透露,近期,国内某中小型智能驾驶初创公司正在面临被主机厂追诉的风险,原因是ADAS算法可能存在问题,导致事故频发。
而随着L3及以上自动驾驶的落地开局,后续的安全兜底责任,让车企在选择供应商层面有了更多的顾虑和考量。“万一出现问题,初创公司几乎没有任何能力能够承担巨额赔偿。”
这也让不少车企开始考虑更加成熟的方案。
去年6月,特斯拉首席执行官埃隆·马斯克对外表示,公司乐意授权自动驾驶技术给其他车企。“就像Android作为一种通用标准可能对手机行业有所帮助一样,我们可能会开放更多代码的源代码。”
此前,有消息称,有一家大型OEM就使用特斯拉FSD进行了初步讨论。”我们并不是想把这件事保密,我们非常乐意将技术授权给其他企业。”
这意味着,已经跑通数据闭环驱动开发模式的一部分头部智能化车企,将成为智驾赛道的强有力竞争者。其中,去年大众与小鹏的深度合作,就是一个典型落地案例。
按照计划,小鹏汽车与大众汽车将基于各自核心竞争力和小鹏汽车G9车型平台、智能座舱以及高阶辅助驾驶系统软件,共同开发两款B级电动汽车车型,计划于2026年推向中国市场。
这意味着,接下来,第三方智驾系统供应商的市场争夺战将进入更加白热化的周期,这些企业在未来很长一段时间里,不仅仅要与传统Tier1巨头争夺定点,还要与车企的自研方案进行正面竞争。
在高工智能汽车研究院看来,这意味着,后续的市场争夺战,将不仅仅技术比拼,还涉及到供应商综合实力和方案成熟度的比拼。“从去年开始,不少智驾领域的初创公司正在物色买家。”