规模化L2公司融资加速，渐进式路线才是自动驾驶最优解？

“目前市场上有20%的项目可以以低于上一轮的价格接受融资。即使是明星项目，加价率也比上一轮从50%降到了10%~20%。”

这是全国社会保障基金理事会副理事长陈文辉在上月的讲话中透露的事实。今年严峻的融资环境可见一斑。

在自动驾驶行业，今年的融资形势虽然没有上面说的那么“严峻”，但与以往有所不同。专注于细分场景、大规模生产以及L2和L2+自动驾驶的公司似乎更有可能赢得投资者的青睐。

智加科技的MAXIEYE就是其中之一。

继去年连续完成A+和B轮融资后，MAXIEYE获得了由郝伟创新、桐柏资本和艾欣袁志联合战略投资的C1轮投资。据了解，本轮估值较上一轮翻了近一倍。

在官方披露中，其表示，“未来，多方还将在战略资源上相互合作，释放跨界合作的生态潜力，共同为汽车智能化和未来出行创造价值。”

基于平台的技术系统

在自动驾驶行业，to VC的故事早已没有说服力。MAXIEYE能持续获得融资，基本上就是产品端足够有竞争力。

在乘用车领域，MAXIEYE最近发布了maxi pilot 1.0 & amp；PLUS系统支持高性价比的NOM(Navigate on MAXIPILOT ) pilot辅助驾驶，获得和创汽车新车型量产项目定点。

在商用车领域，MAXIEYE不仅与德赛四维(也是其B轮股东)达成战略合作，还获得了东风商用车的项目指定。据了解，该公司已于2021年底实现数十万辆商用车ADAS产品的量产出货。

能在两个领域都实现大规模量产的公司在行业内并不多见。MAXIEYE的成就可能归功于其基于平台的技术系统，该系统对整个堆栈进行调节和控制。

所谓平台化，就是底层架构和核心技术模块保持不变，根据不同需求规划产品，在不同计算芯片上用嵌入式软件技术实现快速迁移。

说白了就是核心技术不变，算法可以复用。只是在上层应用层面，根据不同细分市场的差异化需求进行产品定制和量产项目。

所以平台技术体系赋予了MAXIEYE快速迭代的能力。

纵向上，支持L2级全速智能巡航的MAXIPILOT 1.0于去年量产，今年升级的1.0 PLUS系统实现了高性价比的NOM导航辅助。此外，根据MAXIEYE的说法，同时支持NOM和parking的2.0系统将于明年发布，官方宣布的相同系统将会量产。

NOM导航辅助与靠泊一体化是开启高阶智能驾驶之门的关键。

NOM领航辅助驾驶的出现和发展顺应了市场对L2++智能驾驶的需求，而MAXIEYE的性价比方案也一直坚持“用得起，用得起”的原则，让高速公路和城市快速路的领航辅助驾驶搭载在5-15万辆车上，真正让高水平的智能驾驶体验惠及大众消费市场车辆。

航泊一体化的发展给了国内铁路提速的契机。这种在汽车电子电气架构从分布式向集中式演进的过程中诞生的一体化停车、泊车技术，在国内市场备受追捧。据不完全统计，目前至少有18家自动驾驶公司发布了支持停车与驾驶一体化的智能驾驶方案，其中大部分将于今明两年量产。

与此同时，在驾停单一领域积累了雄厚外资的tier1也逐渐开始突破壁垒，着手驾停一体化。但是更新迭代速度和对国内市场的了解仍然是国内tier1的优势，国外tier1的一步一步的国产化进程已经有些落后，所以他们也是通过投资和合作来探索。

比如博世通过投资MOMENTA加速国产化进程；ZF也通过与天通卫士的战略合作进入停车领域。

MAXIEYE作为tier1在中国的新兴代表，将与平台技术体系一起不断探索和成长。

感知首先建立核心壁垒。

MAXIEYE平台技术体系的成功，离不开创立初期对感知技术的加码。

MAXIEYE团队成立于2015年。创始人周博士，视觉感知出身，师从麻省理工学院自动驾驶科学家卡尔阿格尼玛(Carl Agnima)。

联合创始人骨干团队，均来自汽车企业和国际一线Tier 1，在视觉感知、自动驾驶等领域有着深厚的学术积累和预装量产项目经验。

在具体的技术层面上，据MAXIEYE副总裁杨腾飞介绍，MAXIEYE擅长在跨平台的不同计算芯片上实现算法更好的工程部署，尤其是在有限的计算平台上。

这并不是一件容易的事情，就像一个人带着镣铐跳舞，前期目标明确，但是跳的过程中遇到的问题难以想象，半途而废的情况时有发生。

杨腾飞说:“感知算法在PC端运行一般都能得到不错的结果，但实际上是做成嵌入式产品，需要在车辆规范级别的有限计算能力芯片上运行。在这种情况下，很难达到量产的性能状态。如果没有经过大量的工程验证，他们可能最后会发现根本做不到，这也是很多代驾项目最后都做不好的原因。”

MAXIEYE的核心壁垒就是做一件像这样困难又正确的事情。

比如2020年MAXIEYE已经可以实现基于单目视觉的3D感知。当时行业内大部分依靠单目视觉的量产方案在遇到上坡和下坡场景时都会出现闪回现象，而基于3D感知的单目视觉可以避免这个漏洞。

MAXIEYE视觉感知技术的研发，也是国内感知技术国产替代的兴起。

由于中国汽车工业起步较晚，早期产业链的成熟度无法与汽车工业出口国相比。所以在感知领域，早期的大部分市场份额都被国外厂商占据。

比如以色列厂商Mobileye，早在10年前就是宝马的技术供应商，一度占据全球70-80%的市场份额。10年前，中国的感知技术远非如此。

感知技术的重要性毋庸置疑。感知技术作为自动驾驶的第一个环节，是自动驾驶的眼睛，所有后续的规划决策都可以在感知的基础上做出。

直到今天，自动驾驶系统的整体性能在很大程度上取决于传感系统的性能差异。

随着中国自动驾驶产业链的不断成熟，国内厂商也通过关键技术模块在国产替代浪潮中获得了市场份额。以MAXIEYE为例，早在2020年，其视觉产品已经出货超过10万套。

不仅如此，MAXIEYE还基于自研视觉构建了从感知到调控的全栈自研技术体系。

全栈自研能力使MAXIEYE能够从各个环节独立定义产品，为实现大规模L2、逐步提升维度打下坚实基础。

押注BEV架构突破升级之路

得益于平台化的技术体系和感知前期搭建的核心壁垒，MAXIEYE的智能驾驶系统和智能视觉感知系统在市场上的表现非常出色。

今天，MAXIEYE将下一轮增长放在了全球BEV架构上。

据介绍，BEV是上帝视角的鸟瞰图，是一种通过神经网络将视觉信息从图像空间转换到BEV空间的技术。

基于BEV的技术架构，不仅将大幅提高感知精度，更好地解决目标遮挡问题，实现更好的特征融合，更重要的是，将使感知融合调控的技术体系更加简单轻便，使自动驾驶系统策略的开发更加简单高效。

“过去，面对不同的困境，需要一些有针对性的技巧来应对……给他们。这一招通常并不通用。多场景、多招数方案的积累，会让系统越来越复杂，甚至难以承受，难以满足大规模生产的需求。"杨腾飞解释说，BEV架构将彻底颠覆智能驾驶以往基于"层级"逻辑关系的重叠开发方式，真正实现端到端。

鉴于BEV对深度学习和智能驾驶的突破性影响，有业内人士提出一种说法:基于图像的深度学习推动了L2的大规模普及(包括性能和价格)，解决了空间和时机问题的BEV将引爆L3。

值得注意的是，基于BEV实现量产也有很多困难，比如对计算能力和海量数据处理能力的要求更高。强大的嵌入式工程落地能力、场景资源和数据处理效率将成为BEV技术优势和应用价值最大化的关键。

随着电子电气架构的演进和车辆操作系统的突破，行业内部分L2产品已经进入量产阶段，成为各供应商的主力产品。

在近日召开的第九届国际智能网联汽车技术年会全体会议上，工信部装备工业一司副司长郭守刚表示:“2021年，我国L2级乘用车新车市场渗透率达到23.5%，今年上半年提升至30%。”

对此，杨腾飞告诉新智家:“目前L2智能驾驶的配置已经进入快车道，几年后配置率可能达到50%以上。在这样一个增量红利的时代，如果供应商能够抓住机会，业务可能会在短时间内爆发。”

此外，虽然L2辅助驾驶的渗透率已经达到30%，但国内tier1仍处于发展初期，给自主品牌留下了巨大的市场空间。

在增量红利和国内替代的双重影响下，“国内智能驾驶企业可能在未来几年迎来加速发展期。”

作为渐进路线的忠实支持者，MAXIEYE一直将L2的大规模量产作为突破高阶自动驾驶的起点。

一方面，L2的规模加载可以有效积累原始数据，借助数据积累和技术突破，L2可以逐步升级到L3、L4甚至L5。

另一方面，L2的规模化生产也可以帮助消费者走出传统燃油车时代固有的思维模式，建立技术信任和新的体验认知。

“在配置为1R1V(摄像机和毫米波雷达)的L2系统上，我们将部署一个数据闭环系统。通过大量的数据返回，可以帮助我们进行技术迭代，快速推出新产品。”MAXIEYE说，“L2自动驾驶系统组装得越多，传回的数据就越多，新技术迭代就越快。”

现阶段，做好L2似乎也成为了业内大多数公司的共识。许多曾经专注于L4级自动驾驶研发的公司也开始缩小规模，制造L2级产品。

然而，L4公司要做好L2似乎并不容易。差异化的底层系统架构，以及传感器和硬件计算平台两条路线的配置思路，最终回归到L2市场规模所关注的底层逻辑，这是无法回避的。

对于渐进式路线和跨越式路线，杨腾飞的比喻非常形象，“从节俭到奢侈，从奢侈到节俭。”

而这也是MAXIEYE所坚持的。

在L2大规模量产的同时，MAXIEYE的高级智能驾驶之路也悄然开始。

不久前，深圳出台立法规定，明确支持L3级自动驾驶合法上路，这也是一个信号。对此，杨腾飞告诉我们。

“基于BEV等关键技术，MAXIEYE还将加速L3的产品布局和量产进度。”

结局

根据MAXIEYE的说法，此轮获得的资金将主要用于R&D在高科技智能驾驶方面的投资以及量产乘用车的供应链储备……rs高于L2。

这符合MAXIEYE长期以来基于大规模L2的渐进维度升级路线。

目前行业发展也是如此。L2级辅助驾驶渗透率不断加快，各厂商产品量产，核心技术不断突破。

在L2增量红利和国内替代的双重催化下，也许用不了多久，中国汽车工业就会跑出几个头部企业。

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雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。“目前市场上有20%的项目可以以低于上一轮的价格接受融资。即使是明星项目，加价率也比上一轮从50%降到了10%~20%。”

这是全国社会保障基金理事会副理事长陈文辉在上月的讲话中透露的事实。今年严峻的融资环境可见一斑。

在自动驾驶行业，今年的融资形势虽然没有上面说的那么“严峻”，但与以往有所不同。专注于细分场景、大规模生产以及L2和L2+自动驾驶的公司似乎更有可能赢得投资者的青睐。

智加科技的MAXIEYE就是其中之一。

继去年连续完成A+和B轮融资后，MAXIEYE获得了由郝伟创新、桐柏资本和艾欣袁志联合战略投资的C1轮投资。据了解，本轮估值较上一轮翻了近一倍。

在官方披露中，其表示，“未来，多方还将在战略资源上相互合作，释放跨界合作的生态潜力，共同为汽车智能化和未来出行创造价值。”

基于平台的技术系统

在自动驾驶行业，to VC的故事早已没有说服力。MAXIEYE能持续获得融资，基本上就是产品端足够有竞争力。

在乘用车领域，MAXIEYE最近发布了maxi pilot 1.0 & amp；PLUS系统支持高性价比的NOM(Navigate on MAXIPILOT ) pilot辅助驾驶，获得和创汽车新车型量产项目定点。

在商用车领域，MAXIEYE不仅与德赛四维(也是其B轮股东)达成战略合作，还获得了东风商用车的项目指定。据了解，该公司已于2021年底实现数十万辆商用车ADAS产品的量产出货。

能在两个领域都实现大规模量产的公司在行业内并不多见。MAXIEYE的成就可能归功于其基于平台的技术系统，该系统对整个堆栈进行调节和控制。

所谓平台化，就是底层架构和核心技术模块保持不变，根据不同需求规划产品，在不同计算芯片上用嵌入式软件技术实现快速迁移。

说白了就是核心技术不变，算法可以复用。只是在上层应用层面，根据不同细分市场的差异化需求进行产品定制和量产项目。

所以平台技术体系赋予了MAXIEYE快速迭代的能力。

纵向上，支持L2级全速智能巡航的MAXIPILOT 1.0于去年量产，今年升级的1.0 PLUS系统实现了高性价比的NOM导航辅助。此外，根据MAXIEYE的说法，同时支持NOM和parking的2.0系统将于明年发布，官方宣布的相同系统将会量产。

NOM导航辅助与靠泊一体化是开启高阶智能驾驶之门的关键。

NOM领航辅助驾驶的出现和发展顺应了市场对L2++智能驾驶的需求，而MAXIEYE的性价比方案也一直坚持“用得起，用得起”的原则，让高速公路和城市快速路的领航辅助驾驶搭载在5-15万辆车上，真正让高水平的智能驾驶体验惠及大众消费市场车辆。

航泊一体化的发展给了国内铁路提速的契机。这种在汽车电子电气架构从分布式向集中式演进的过程中诞生的一体化停车、泊车技术，在国内市场备受追捧。据不完全统计，目前至少有18家自动驾驶公司发布了支持停车与驾驶一体化的智能驾驶方案，其中大部分将于今明两年量产。

与此同时，在驾停单一领域积累了雄厚外资的tier1也逐渐开始突破壁垒，着手驾停一体化。但是更新迭代速度和对国内市场的了解仍然是国内tier1的优势，国外tier1的一步一步的国产化进程已经有些落后，所以他们也是通过投资和合作来探索。

比如博世通过投资MOMENTA加速国产化进程；ZF也通过与天通卫士的战略合作进入停车领域。

MAXIEYE作为tier1在中国的新兴代表，将与平台技术体系一起不断探索和成长。

感知首先建立核心壁垒。

MAXIEYE平台技术体系的成功，离不开创立初期对感知技术的加码。

MAXIEYE团队成立于2015年。创始人周博士，视觉感知出身，师从麻省理工学院自动驾驶科学家卡尔阿格尼玛(Carl Agnima)。

联合创始人骨干团队，均来自汽车企业和国际一线Tier 1，在视觉感知、自动驾驶等领域有着深厚的学术积累和预装量产项目经验。

在具体的技术层面上，据MAXIEYE副总裁杨腾飞介绍，MAXIEYE擅长在跨平台的不同计算芯片上实现算法更好的工程部署，尤其是在有限的计算平台上。

这并不是一件容易的事情，就像一个人带着镣铐跳舞，前期目标明确，但是跳的过程中遇到的问题难以想象，半途而废的情况时有发生。

杨腾飞说:“感知算法在PC端运行一般都能得到不错的结果，但实际上是做成嵌入式产品，需要在车辆规范级别的有限计算能力芯片上运行。在这种情况下，很难达到量产的性能状态。如果没有经过大量的工程验证，他们可能最后会发现根本做不到，这也是很多代驾项目最后都做不好的原因。”

MAXIEYE的核心壁垒就是做一件像这样困难又正确的事情。

比如2020年MAXIEYE已经可以实现基于单目视觉的3D感知。当时行业内大部分依靠单目视觉的量产方案在遇到上坡和下坡场景时都会出现闪回现象，而基于3D感知的单目视觉可以避免这个漏洞。

MAXIEYE视觉感知技术的研发，也是国内感知技术国产替代的兴起。

由于中国汽车工业起步较晚，早期产业链的成熟度无法与汽车工业出口国相比。所以在感知领域，早期的大部分市场份额都被国外厂商占据。

比如以色列厂商Mobileye，早在10年前就是宝马的技术供应商，一度占据全球70-80%的市场份额。10年前，中国的感知技术远非如此。

感知技术的重要性毋庸置疑。感知技术作为自动驾驶的第一个环节，是自动驾驶的眼睛，所有后续的规划决策都可以在感知的基础上做出。

直到今天，自动驾驶系统的整体性能在很大程度上取决于传感系统的性能差异。

随着中国自动驾驶产业链的不断成熟，国内厂商也通过关键技术模块在国产替代浪潮中获得了市场份额。以MAXIEYE为例，早在2020年，其视觉产品已经出货超过10万套。

不仅如此，MAXIEYE还基于自研视觉构建了从感知到调控的全栈自研技术体系。

全栈自研能力使MAXIEYE能够从各个环节独立定义产品，为实现大规模L2、逐步提升维度打下坚实基础。

押注BEV架构突破升级之路

得益于平台化的技术体系和感知前期搭建的核心壁垒，MAXIEYE的智能驾驶系统和智能视觉感知系统在市场上的表现非常出色。

今天，MAXIEYE将下一轮增长放在了全球BEV架构上。

据介绍，BEV是上帝视角的鸟瞰图，是一种通过神经网络将视觉信息从图像空间转换到BEV空间的技术。

基于BEV的技术架构，不仅将大幅提高感知精度，更好地解决目标遮挡问题，实现更好的特征融合，更重要的是，将使感知融合调控的技术体系更加简单轻便，使自动驾驶系统策略的开发更加简单高效。

“过去，面对不同的困境，需要一些有针对性的技巧来应对……给他们。这一招通常并不通用。多场景、多招数方案的积累，会让系统越来越复杂，甚至难以承受，难以满足大规模生产的需求。"杨腾飞解释说，BEV架构将彻底颠覆智能驾驶以往基于"层级"逻辑关系的重叠开发方式，真正实现端到端。

鉴于BEV对深度学习和智能驾驶的突破性影响，有业内人士提出一种说法:基于图像的深度学习推动了L2的大规模普及(包括性能和价格)，解决了空间和时机问题的BEV将引爆L3。

值得注意的是，基于BEV实现量产也有很多困难，比如对计算能力和海量数据处理能力的要求更高。强大的嵌入式工程落地能力、场景资源和数据处理效率将成为BEV技术优势和应用价值最大化的关键。

随着电子电气架构的演进和车辆操作系统的突破，行业内部分L2产品已经进入量产阶段，成为各供应商的主力产品。

在近日召开的第九届国际智能网联汽车技术年会全体会议上，工信部装备工业一司副司长郭守刚表示:“2021年，我国L2级乘用车新车市场渗透率达到23.5%，今年上半年提升至30%。”

对此，杨腾飞告诉新智家:“目前L2智能驾驶的配置已经进入快车道，几年后配置率可能达到50%以上。在这样一个增量红利的时代，如果供应商能够抓住机会，业务可能会在短时间内爆发。”

此外，虽然L2辅助驾驶的渗透率已经达到30%，但国内tier1仍处于发展初期，给自主品牌留下了巨大的市场空间。

在增量红利和国内替代的双重影响下，“国内智能驾驶企业可能在未来几年迎来加速发展期。”

作为渐进路线的忠实支持者，MAXIEYE一直将L2的大规模量产作为突破高阶自动驾驶的起点。

一方面，L2的规模加载可以有效积累原始数据，借助数据积累和技术突破，L2可以逐步升级到L3、L4甚至L5。

另一方面，L2的规模化生产也可以帮助消费者走出传统燃油车时代固有的思维模式，建立技术信任和新的体验认知。

“在配置为1R1V(摄像机和毫米波雷达)的L2系统上，我们将部署一个数据闭环系统。通过大量的数据返回，可以帮助我们进行技术迭代，快速推出新产品。”MAXIEYE说，“L2自动驾驶系统组装得越多，传回的数据就越多，新技术迭代就越快。”

现阶段，做好L2似乎也成为了业内大多数公司的共识。许多曾经专注于L4级自动驾驶研发的公司也开始缩小规模，制造L2级产品。

然而，L4公司要做好L2似乎并不容易。差异化的底层系统架构，以及传感器和硬件计算平台两条路线的配置思路，最终回归到L2市场规模所关注的底层逻辑，这是无法回避的。

对于渐进式路线和跨越式路线，杨腾飞的比喻非常形象，“从节俭到奢侈，从奢侈到节俭。”

而这也是MAXIEYE所坚持的。

在L2大规模量产的同时，MAXIEYE的高级智能驾驶之路也悄然开始。

不久前，深圳出台立法规定，明确支持L3级自动驾驶合法上路，这也是一个信号。对此，杨腾飞告诉我们。

“基于BEV等关键技术，MAXIEYE还将加速L3的产品布局和量产进度。”

结局

根据MAXIEYE的说法，此轮获得的资金将主要用于R&D在高科技智能驾驶方面的投资以及量产乘用车的供应链储备……rs高于L2。

这符合MAXIEYE长期以来基于大规模L2的渐进维度升级路线。

目前行业发展也是如此。L2级辅助驾驶渗透率不断加快，各厂商产品量产，核心技术不断突破。

在L2增量红利和国内替代的双重催化下，也许用不了多久，中国汽车工业就会跑出几个头部企业。

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标签：合创宝马大众东风商用车东风

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