“20后”新势力，勇闯智能驾驶“寒冬”

智能驾驶的新旧交替：前辈迷茫，后人残忍作者|曾敲钟|敲钟说寒冷的气候仍在智能驾驶领域蔓延。在过去的一段时间里，智能驾驶行业频频曝出裁员、破产、市值下跌、巨头离场等一系列坏消息，一批老牌智能驾驶企业在黎明前倒下。智能驾驶的寒冬已经来临。这个新兴产业是否再次走上了“死胡同”？也许现在下结论还为时过早。更不用说，还有一批智能驾驶企业还在探索未来。在中国，也有一批出生于第20代刚刚登陆的新玩家，如成立于2021的福瑞智星、长兴智佳、零年科技等。他们已经开始向市场出售自己的智能驾驶解决方案和商业模式，再次吸引了资本、巨头和市场的关注。寒冬是市场优胜劣汰，但同时也是行业新旧交替。显然，智能驾驶行业远未走到尽头。01智能驾驶的新旧交替：老一辈迷茫，年轻一代无情。今年10月，在福特和大众股东暂停融资后，由于缺乏足够的资金支持，智能驾驶公司Argo AI宣布破产。Argo AI的倒闭让该行业深感悲痛——这是对理想的幻灭和真正的折磨。这家老牌智能驾驶公司成立于2016年，正处于智能驾驶行业发展的黄金时代。它有一个非常崇高的目标，那就是追求完全的智能驾驶。然而，实现这一目标并不容易。仅研发资金的投入就远远超出了大众和福特这两家巨头的想象。作为回应，两家主要汽车公司都表示，他们应该在智能驾驶的研发中优先为客户服务，使其开发尽可能具有成本效益。从这个角度来看，Argo AI的衰落并不令人惊讶。大多数早期制造商都面临着类似Argo AI的情况，技术路线的不确定性和不匹配的商业模式导致造血能力不足。资本、巨头等外部势力一旦停止“输血”，就很容易被市场淘汰。与前辈的困惑相比，后来的智能驾驶企业站在了多年的产业发展过程中，更能洞察市场的痛点和规律，并首先知道如何在这个新兴市场中生存，才能实现智能驾驶的理想目标。成立一年后，富瑞智行面向市场的核心技术解决方案是4D毫米波雷达和前向融合感知算法，主要关注感知问题。相应的解决方案是目前困扰自行车智能化方向的对传感器堆叠和数据堆叠的误解。

目前，每个人都没有把毫米波雷达、激光雷达或相机做得更好。简单地在道路上堆叠传感器和测量里程并不能突破自动驾驶的感知瓶颈。在福瑞智行CTO周毅看来，突破点已经在望，作为后来者的福瑞智兴应该直面瓶颈来解决问题。富瑞智行自主研发的4D毫米波雷达，除了传统的3D毫米波雷达外，还增加了“垂直高度”的俯仰探测能力，使毫米波雷达能够准确识别静止目标。它大大提高了点云成像能力，接近于近光束激光雷达。此外，结合全天候、低成本毫米波雷达的原有优势，4D毫米波雷达可以被认为是自动驾驶行业的游戏规则改变者级别的存在。传感器的迭代也将推动算法的全面升级。由于激光雷达的高成本和毫米波雷达的弱点，特斯拉曾提倡纯视觉算法路线。如今，随着4D毫米波雷达的出现，特斯拉也亲自制造了4D毫米波天线，以打造前端融合感知算法……

用于相机和4D毫米波雷达的ithm。之前开发的摄像头测距、夜视等黑科技，在4D毫米波雷达面前就像一袋蠕虫。

这是一个技术上的考虑，从商业角度来看，抓住痛点和填补空白也是获得市场认可的最大机会，在短期内，获得主机制造商和其他行业生态合作伙伴的认可和合作，才能生存。目前，随着以Argo AI为代表的许多L4级自动驾驶公司退出或经历估值下跌，行业已从理想回归理性，业务方向已从L4级无人驾驶转向L2级智能辅助驾驶。后来者越多，他们就越不追求一步到位，而是更多地关注终端用户的需求，以商业量产为首要条件，有效提高驾驶安全性和体验。从技术和市场两方面来看，年轻一代或多或少比老一辈冷酷无情。对周毅来说，在加入富睿智行担任CTO之前，他于2010年亲自开始从事毫米波雷达的研发和生产工作。他过去的行业发展带来的工作经验现在正在转化为傅瑞智行未来的发展经验。正是因为站在前人的经验上，深刻洞察行业发展的痛点和趋势，富瑞智行锚定了基于感知技术自主研发4D毫米波雷达和融合感知算法的发展战略。总的来说，一个新兴行业经历从概念到量产的寒冬、洗牌和整合是不可避免的，但道路会越来越清晰。只要自动驾驶的巨大价值还在，它就不会轻易结束。对于智能驾驶行业来说，无论是资本还是巨头，都从未离开过这个领域，都是“雄心勃勃”和“务实”的个体。老制造商已经倒下，新玩家已经成为他们的下一个注和游戏目标。在这群“20后”的背后，最重要的是资本和巨头的存在。长兴智能驾驶背后是中科创达（300496），该公司在成立一年内就获得了高通创投和立讯精密（002475）的战略投资。其生态实力和资本条件不容小觑。而零心科技成立仅一年就获得了腾讯的投资，其发展前景值得一看。富瑞智行在复星集团孵化，依托大生态，拥有更具爆发力的战略布局。值得一提的是，福瑞智行代表的不仅是福星在智能驾驶领域的雄心壮志，更是智慧城市生态全场景协同的宏伟规划。

因此，富瑞智行自成立以来，就启动了全球研发布局，研发团队覆盖中国、德国、英国等国家，专家和研发人员占比高达70%。在技术路线上，富瑞智行还推动单车智能化和车路协同双轨融合的发展模式。其中，单车智能主要依靠4D毫米波雷达和前后融合感知算法。车路协同涵盖硬件设备、中间件等，以场景为服务线，初步服务于车联网自动驾驶、城市互联、智慧园区、互联测试场景四大场景。未来，福瑞智行将与复星集团在汽车产业生态方面的长期投资布局合作，加速行业商业化。同时，它还将与复星旗下的医疗、房地产、消费等其他生态领域合作，共同建立智慧生态系统。从这个角度来看，新势力代表了巨头们对未来的野心。更不用说复星集团，零视科技背后的投资方腾讯实际上正在构建一个全面的智能生态系统。零视科技是“基石”之一，也许也是最有可能不会崩溃并能够成功支持腾讯生态系统的基石。在智能驾驶的背景下，技术研发……

车路协同本身将进一步与智慧城市融合，实现生态化。以及相应的市场主体，智能驾驶公司最终可能成为巨头生态系统的一部分或关键合作伙伴。从这个角度来看，巨头是雄心勃勃的个人，他们正在智能驾驶的轨道上寻求或孵化更多的实干家，以促进自己的生态发展。基于这一思路，不难发现为什么在智能驾驶的寒冬中，仍有一批新玩家在涌现。一方面，新玩家确实有实现智能驾驶目标的想法，另一方面，巨头们也渴望推动智能驾驶赛道的发展，以引领自身生态系统的发展和整合。在智能驾驶的赛道上，从来不缺少野心和实用性。03智能驾驶的下半场在现阶段已经开始发力，无论是市场优胜劣汰，还是新旧产业交替，都意味着智能驾驶行业进入了下一阶段。新势力的崛起带来了新的信号——玩家数量的增长继续加剧市场竞争，所有制造商都将为下半程做好准备。从大多数幸存和新玩家的布局和规划来看，下一个智能驾驶行业可能会集中在以下三个方向。1、 在自行车智能化方面，重点是突破目前的认知局限，通过资源的优化配置来解决问题。在感知层面，单个传感器无法实现智能驾驶，但多个传感器的堆叠最终不是解决方案。局限性正在逐渐暴露，如何进一步迭代传感器硬件，打造出能够充分利用各传感器优势的融合感知解决方案，成为未来市场最亟待解决的问题。傅瑞智行提出的解决方案是对4D毫米波雷达进行细化，并使用预融合感知算法来实现最佳性能和成本配置。从安全、高效等基本要求出发，不断为用户体验带来好处，从而逐步推动自动驾驶的最终落地。这种方法可能会成为未来行业关于如何在现有基础上重建融合框架以突破感知限制的共识。

2、 在车路协同方面，首先要做有限场景、有限范围的智能化，然后逐步向城市端扩展和延伸。与单车智能化相比，车路协同侧重于基础设施改造和建设，运营更重。因此，期望从一开始就协调整个城市的车辆和道路几乎是不可能和不现实的，而且很有可能在正确的方向上重复Argo AI的错误。因此，细分城市场景，在特定路段和场景内实现车辆和道路之间的智能协作，是验证现有技术解决方案的一种更可能的方式。目前，无论是老玩家还是新厂商，都有兴趣专注于小场景和小规模智能化。例如，福瑞智行已与柳州、成都、武汉、南京、上海金桥等多个城市合作，推出交通智能网络升级项目，包括智能公园、智能停车和互联网测试场景，以从小角度逐步验证其技术能力。在未来，这种想法可能会继续下去。3、 在车联网的方向上，基于车路协同的概念重构车联网和运营车联网的思维可能成为一种新的尝试。过去，关于车联网的概念有很多讨论，一些制造商也在尝试运营车联网。然而，他们做得最多的是思考如何将应用程序从移动终端迁移到汽车系统。本质上，他们仍然使用移动互联网的思维来进行汽车联网——在这种方法中，手机仍然是主要的流量入口。富睿智行COO薛春雨认为，车联网是一个私有网络，整个行业应该以车联网的真实思维来运营。应使用车路协同的概念进行操作，驾驶舱中的大屏幕应用作t……

主要交通入口，以创造一个伟大的时代。简单地说，现有的车联网模式还不够成熟，仍可能面临颠覆和重建。在未来的车联网生态系统中，将会有一批真正掌握车联网思维的运营商。可以预见，智能驾驶的下半场仍将是繁忙的，一些新的想法正在涌现，一些旧的想法仍在继续，一些路径尚不明确。一切都将面临持续的变化，不仅对企业来说，对行业本身来说也是如此。俗话说，冬天不仅是市场的优胜劣汰，也是行业的新旧交替。本文所有图片来源于网络。本内容为原创，未经授权，任何人不得以任何方式使用，包括转载、摘录、复制或创建镜像。这篇文章最初发布在微信公众号上：“科技告诉秩序”。文章内容属于作者个人观点，不代表和讯网络的立场。投资者应据此操作，并承担风险。

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