围攻自动驾驶，「AI 视觉」豪强打响新战事

如今的智能车赛道，说是比肩也不为过。

新势力引领变革，最受二级市场青睐；泛互联网派占据高流量，擅长技术迁移；传统车企基础雄厚，品牌知名度高。

就连财大气粗的地产派也放下了豪言壮语——力争在3-5年内成为全球最大最有实力的新能源汽车集团。

像华山一场比武，群雄皆备，各路势力高举黄巾。

你看，行业前面有铁幕，中间夹着烧船的心。之后又是险峻的江湖，哪里能有第一只小牛落脚的地方？

即便如此，几个月前还燥热难耐的上海车展之后，鲜有人提及的ai视觉公司挤了进来。

习惯了巨头的气势，转了一圈发现AI视觉公司的进入讲究一个循序渐进的过程。

而他们的悄然入局，也为智能驾驶领域增添了几个新的故事。

海康威视:左手自研，右手投资

AI安全的老大哥海康，一直深耕智能驾驶市场，履行其一贯的低调作风。

其对智能驾驶的准备始于2015年，当时海康计划推出新业务。一开始确定了三块业务:海康汽车电子、海康机器人、海康萤石。

2016年7月，耗资1.5亿元的海康汽车科技正式成立。

在这前后，海康还于2016年6月投资了Vista汽车科技，并于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年，市场渠道和技术研发都有突破。

2018年2月，他们推出了高级驾驶辅助系统和自动泊车APA+，并在同年成功进入2019款保时捷卡宴的配置。

汽车行业重在稳定，链条长，利益交织。新人切入不易，海康却意外进入高端。

数据显示，截至2018年底，海康汽车已通过20家主机厂的审核，成为其合格供应商。公司的主要客户包括一汽集团、北汽、SAIC荣威、SAIC名爵和本田汽车。

其中指定项目超过200个，已量产项目超过100个，覆盖渠道合作伙伴500家。

除了成立子公司自研，投资也是海康更喜欢的一大路径。

在汽车电子公司成立之前，海康已于2016年投资毫米波雷达公司Senstek，成为后者的第二大股东。

Suntek成立于2013年，不仅是毫米波雷达的第一个探路者，也是业绩突出的龙头企业之一。

尚德创始人秦毅是英国海归雷达专家，在英国从事雷达研发制造十余年。

据悉，Senstek聚集的团队成员80%都有军方背景，掌握雷达硬件、软件、量产技术等几乎所有核心技术。

据悉，Senstek毫米波雷达在北京和石家庄设有R&D中心，在芜湖设有总厂，在杭州设有车载事业部。

石家庄被称为军用雷达的大本营，拥有丰富的军用和民用毫米波雷达R&D人才，54所和13所电法雷达R&D研究所都设在石家庄。

Senstek也相当有竞争力。

2019年，斯塔克首次实现了大量77GHz车载毫米波雷达的国产化，突破了国际巨头的垄断。

Sunstek的77GHz毫米波雷达成为国内首款真正实现“在路上”的ADAS毫米波雷达传感器。

目前，森斯特克已成为红旗、一汽、现代、东风日产、长城、长安等国内外汽车企业的供应商。

海康和森西联合研发的高分辨率毫米波成像雷达+视觉融合技术，可能是对抗低光束激光雷达。

大华股份:以整车为基础，同时推出三电、网联、自动驾驶。

零跑汽车脱胎于大华股份汽车部，独立后获得大华股份的技术和资金支持。

2015年，大华股份副董事长、大华股份CTO朱亲自卸任，成立了零跑。

在经历了2年新能源补贴的大幅下降之后……许多新生力量的汽车制造企业已经出现了严重的财务问题，他们的实现是有疑问的。

零跑车也不例外。

2018年零跑亏损3.07亿元后，2019年上半年继续亏损约2亿元。

2019年1月4日，零跑汽车首款车S01上市，2019年交付约1000辆。

对于连续亏损的零跑，唱衰论已经在网上发酵。

朱说，“即使没有融资，不跑也能再活三年。”他透露，大华股份将继续为零跑路输送资金。“当然，我们希望筹集更多的资金，发展得更快。”

融资受阻后，2021年初，零售官方宣布融资43亿元，其中包括合肥政府投资平台。

今年年初，此前投资蔚来的合肥市政府与零跑签署了战略合作协议。未来，合肥将投入约20亿元零跑B融资，展开更多合作。

在现金流方面，一直不被看好的行业，巨额融资的到来似乎让市场再次看到了可能性。

在技术层面，零车宣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，全面掌握了自动驾驶的核心硬件平台和算法技术，实现了自动驾驶感知、决策和执行关键技术的自主全覆盖。

在产品层面，零跑汽车目前拥有三款量产车型，分别是:零跑T03、零跑S01、零跑C11。

三款产品风格不同，销量也不同。

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

创始人朱也颇有信心:“2023年零跑进入新势力TOP3，2025年在国内新能源汽车市场份额达到10%”。

商汤:提炼感知技术，走舱内外。

相比其他AI独角兽，商汤在自动驾驶方面的布局更早、更全面。

2017年，商汤的汽车产业布局可以分为舱内(智能舱)和舱外(智能驾驶)两个层面。

智能客舱地板，基于预装量产解决方案，以视觉感知技术为锚点，由点到面，覆盖从上车到用车的多个场景。

商汤的SenseAuto客舱智能客舱解决方案包括驾驶员感知系统、驾驶舱感知系统、智能门禁等。

据悉，两年来，商汤已获得国内外头部合作伙伴30余个智能车舱定点量产项目，覆盖车辆超过1300万辆，其中10余个项目已实现量产交付。

在智能驾驶层面，商汤选择与主机厂合作，做汽车制造商(OEM)和Tier1供应商的解决方案提供商。

在自动驾驶感知、决策和执行三要素中，汽车厂商和Tier1扮演着重要的角色。

2017年，商汤与主机厂本田签署了为期五年的长期合作协议，研发适合乘用车场景的L4级自动驾驶方案。

2018年，商汤在杭州和上海的半开放场地完成了无人接管的自动驾驶。2019年，日本的“AI自动驾驶公园”将用于自动驾驶汽车的研发和测试，并向公众开放。

商汤的自动驾驶业务定位是以愿景为主，其他元素为辅。

除了视觉，商汤在高精地图、激光雷达、毫米波雷达方面也有技术储备。

通过匹配多种不同的传感器，实现无人车的感知、分析预测、决策规划与控制、城市级三维地图重建、高精度定位能力等技术功能。

目前，商汤在自动驾驶技术上进行了多次迭代，形成了一套成熟的智能驾驶方案:SenseAuto Pilot智能驾驶解决方案，专注于L2+高级辅助驾驶到L4自动驾驶的创新，并发布了SenseAuto Pilot-P驾驶试点方案……第一次参加上海车展。

除了软件，2019年3月，商汤还推出了首款原创机器人SenseRover X自动驾驶汽车，这是一款针对自动驾驶的教学产品。

奥比中光:战斗和研究，两条腿走路。

奥比中光是对智能汽车投入最多的AI初创企业之一。

作为AI 3D传感技术解决方案提供商，成立于2013年的欧比中广在3D传感领域深耕近8年。

作为人工智能领域的核心视觉感知技术，3D传感融合了芯片、算法、光学、软件等多学科技术。是人工智能时代感知识别和新型人机交互的核心技术载体。

除了3D结构光，欧比中光在双目、iTOF、dTOF、lidar等主流3D视觉感知技术上也有长期布局。

早在2018年，奥比中光就投资了激光雷达的芯片级解决方案提供商飞信电子。

飞信电子成立于2016年，是一家专注于光电设备、激光雷达研发、集成电路设计的高科技企业。

成立仅2年的飞信电子获得了博世的注资。

据悉，飞信电子主要从事激光雷达系统及核心芯片的研发和生产，客户群主要为汽车、机器人、无人机等国内外厂商。

飞信电子表示，针对行业痛点采用连续波载波调制或相干外差探测方案，采用焦平面点云测距技术，满足高空间分辨率、大视场的要求，探测距离可超过200m，无需复杂昂贵的机械扫描设备，不断提升系统可靠性，获得的图像更加清晰。

2019年4月，欧比中广成立了车载3D视觉传感解决方案提供商欧瑞达。

Aurida的业务重点是智能驾驶舱，产品包括ToF相机模块、激光雷达等硬件，以及3D ToF智能驾驶舱解决方案。

继承欧比中广的3D视觉感知技术，Aurida可以为智能汽车带来DMS、OMS、手势识别、人脸识别、身份验证等多种3D智能功能。

其金融级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信息判断驾驶员和乘客的体型以及在驾驶舱中的位置。

最近，Aurida还发布了为智能汽车量身定制的3D ToF智能驾驶舱解决方案。

红软:攻舱，走软硬一体之路。

2018年，为了应对手机市场的饱和高峰，虹软正式将业务从智能手机领域拓展到智能汽车、物联网等领域，一举杀入自动驾驶市场。

虹软科技创始人兼CEO邓辉曾表示，未来每辆汽车上的摄像头将超过10个，智能驾驶舱将成为智能驾驶视觉AI的关键应用场景。

虹软的智能汽车和它的手机定位一样，走软硬一体的解决方案，努力做车辆视觉一站式解决方案提供商。

招股书显示，截至2018年底，虹软科技“汽车等批次产品”业务收入仅为367.95万元，占比不足1%。

与大多数安装激光雷达等技术的视觉公司不同，虹软的自动驾驶解决方案完全基于视觉层面，核心聚焦于车载智能。

虹软智能驾驶视觉解决方案包括车内安全驾驶预警、驾驶员识别、车内安全辅助、辅助驾驶预警、自动泊车等多种解决方案。

2019年3月，虹软入股伊凯(京)科技，主营业务包括主动安全智能终端(ADAS+DMS+人脸识别)、SDK软件服务和整体硬件解决方案。

2019年，虹软在科技创新板上市。

虹软表示，其在计算机视觉领域积累了深厚的知识，结合其暗高反差拍摄、防抖等图像和视频增强算法技术，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，也能很好地完成对车辆周围环境的监控和对车内人员的监控等功能。

上市后，虹软大力布局智能汽车等物联网智能设备，成效初显。

据虹软介绍，智能汽车部门于2019年开始量产。

数据显示，2020年，智能驾驶视觉解决方案业务快速增长，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(盲区探测系统)、OMS(乘客识别系统)、Interact(视觉交互系统)、Authenticate(生物识别认证)、AVM(3D全景监控系统)、AR HUD(AR抬头显示)和智能后备箱等，它们基于核心算法。

智能汽车高级工程研究院的数据显示，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定点开发前置车(37个定点量产车型，7个定点预研车型)，主要提供纯算法。公司直接与Tier1或主机厂签约，涉及多家国内主流车企(包括造车新势力)和部分合资车企。

Gling深瞳:第一个进入游戏，一起成长。

绿深眼成立于2013年，是第一批AI视觉公司，也是第一批投资自动驾驶的AI视觉公司。

当时，与英特尔研究院院长吴甘沙、全国智能汽车未来挑战赛冠军团队负责人姜岩一起，格凌神翼创立了一家专注于自动驾驶领域的公司——时宇科技。

2016年，时宇科技在京诞生，歌苓神艺成为时宇科技的投资人。

在过去的五年里，时宇科技在汹涌的浪潮中做出了巨大的努力。

在2017年1月的CES上，时宇科技向全球推出无人驾驶概念车“城市移动盒子”，成为全球第三款获得红点设计奖的无人车。

同年，该公司分别于4月和6月在白云机场和杭州来福士率先推出面向普通公众的无人驾驶商业运营。如今的智能汽车赛道，毫不夸张地说，它比肩……奥德。

新势力引领变革，最受二级市场青睐；泛互联网派占据高流量，擅长技术迁移；传统车企基础雄厚，品牌知名度高。

就连财大气粗的地产派也放下了豪言壮语——力争在3-5年内成为全球最大最有实力的新能源汽车集团。

像华山一场比武，群雄皆备，各路势力高举黄巾。

你看，行业前面有铁幕，中间夹着烧船的心。之后又是险峻的江湖，哪里能有第一只小牛落脚的地方？

即便如此，几个月前还燥热难耐的上海车展之后，鲜有人提及的ai视觉公司挤了进来。

习惯了巨头的气势，转了一圈发现AI视觉公司的进入讲究一个循序渐进的过程。

而他们的悄然入局，也为智能驾驶领域增添了几个新的故事。

海康威视:左手自研，右手投资

AI安全的老大哥海康，一直深耕智能驾驶市场，履行其一贯的低调作风。

其对智能驾驶的准备始于2015年，当时海康计划推出新业务。一开始确定了三块业务:海康汽车电子、海康机器人、海康萤石。

2016年7月，耗资1.5亿元的海康汽车科技正式成立。

在这前后，海康还于2016年6月投资了Vista汽车科技，并于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年，市场渠道和技术研发都有突破。

2018年2月，他们推出了高级驾驶辅助系统和自动泊车APA+，并在同年成功进入2019款保时捷卡宴的配置。

汽车行业重在稳定，链条长，利益交织。新人切入不易，海康却意外进入高端。

数据显示，截至2018年底，海康汽车已通过20家主机厂的审核，成为其合格供应商。公司的主要客户包括一汽集团、北汽、SAIC荣威、SAIC名爵和本田汽车。

其中指定项目超过200个，已量产项目超过100个，覆盖渠道合作伙伴500家。

除了成立子公司自研，投资也是海康更喜欢的一大路径。

在汽车电子公司成立之前，海康已于2016年投资毫米波雷达公司Senstek，成为后者的第二大股东。

Suntek成立于2013年，不仅是毫米波雷达的第一个探路者，也是业绩突出的龙头企业之一。

尚德创始人秦毅是英国海归雷达专家，在英国从事雷达研发制造十余年。

据悉，Senstek聚集的团队成员80%都有军方背景，掌握雷达硬件、软件、量产技术等几乎所有核心技术。

据悉，Senstek毫米波雷达在北京和石家庄设有R&D中心，在芜湖设有总厂，在杭州设有车载事业部。

石家庄被称为军用雷达的大本营，拥有丰富的军用和民用毫米波雷达R&D人才，54所和13所电法雷达R&D研究所都设在石家庄。

Senstek也相当有竞争力。

2019年，斯塔克首次实现了大量77GHz车载毫米波雷达的国产化，突破了国际巨头的垄断。

Sunstek的77GHz毫米波雷达成为国内首款真正实现“在路上”的ADAS毫米波雷达传感器。

目前，森斯特克已成为红旗、一汽、现代、东风日产、长城、长安等国内外汽车企业的供应商。

海康和森西联合研发的高分辨率毫米波成像雷达+视觉融合技术，可能是对抗低光束激光雷达。

大华股份:以整车为基础，同时推出三电、网联、自动驾驶。

零跑汽车脱胎于大华股份汽车部，独立后获得大华股份的技术和资金支持。

2015年，大华股份副董事长、大华股份CTO朱亲自卸任，成立了零跑。

在经历了2年新能源补贴的大幅下降之后……许多新生力量的汽车制造企业已经出现了严重的财务问题，他们的实现是有疑问的。

零跑车也不例外。

2018年零跑亏损3.07亿元后，2019年上半年继续亏损约2亿元。

2019年1月4日，零跑汽车首款车S01上市，2019年交付约1000辆。

对于连续亏损的零跑，唱衰论已经在网上发酵。

朱说，“即使没有融资，不跑也能再活三年。”他透露，大华股份将继续为零跑路输送资金。“当然，我们希望筹集更多的资金，发展得更快。”

融资受阻后，2021年初，零售官方宣布融资43亿元，其中包括合肥政府投资平台。

今年年初，此前投资蔚来的合肥市政府与零跑签署了战略合作协议。未来，合肥将投入约20亿元零跑B融资，展开更多合作。

在现金流方面，一直不被看好的行业，巨额融资的到来似乎让市场再次看到了可能性。

在技术层面，零车宣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，全面掌握了自动驾驶的核心硬件平台和算法技术，实现了自动驾驶感知、决策和执行关键技术的自主全覆盖。

在产品层面，零跑汽车目前拥有三款量产车型，分别是:零跑T03、零跑S01、零跑C11。

三款产品风格不同，销量也不同。

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

创始人朱也颇有信心:“2023年零跑进入新势力TOP3，2025年在国内新能源汽车市场份额达到10%”。

商汤:提炼感知技术，走舱内外。

相比其他AI独角兽，商汤在自动驾驶方面的布局更早、更全面。

2017年，商汤的汽车产业布局可以分为舱内(智能舱)和舱外(智能驾驶)两个层面。

智能客舱地板，基于预装量产解决方案，以视觉感知技术为锚点，由点到面，覆盖从上车到用车的多个场景。

商汤的SenseAuto客舱智能客舱解决方案包括驾驶员感知系统、驾驶舱感知系统、智能门禁等。

据悉，两年来，商汤已获得国内外头部合作伙伴30余个智能车舱定点量产项目，覆盖车辆超过1300万辆，其中10余个项目已实现量产交付。

在智能驾驶层面，商汤选择与主机厂合作，做汽车制造商(OEM)和Tier1供应商的解决方案提供商。

在自动驾驶感知、决策和执行三要素中，汽车厂商和Tier1扮演着重要的角色。

2017年，商汤与主机厂本田签署了为期五年的长期合作协议，研发适合乘用车场景的L4级自动驾驶方案。

2018年，商汤在杭州和上海的半开放场地完成了无人接管的自动驾驶。2019年，日本的“AI自动驾驶公园”将用于自动驾驶汽车的研发和测试，并向公众开放。

商汤的自动驾驶业务定位是以愿景为主，其他元素为辅。

除了视觉，商汤在高精地图、激光雷达、毫米波雷达方面也有技术储备。

通过匹配多种不同的传感器，实现无人车的感知、分析预测、决策规划与控制、城市级三维地图重建、高精度定位能力等技术功能。

目前，商汤在自动驾驶技术上进行了多次迭代，形成了一套成熟的智能驾驶方案:SenseAuto Pilot智能驾驶解决方案，专注于L2+高级辅助驾驶到L4自动驾驶的创新，并发布了SenseAuto Pilot-P驾驶试点方案……第一次参加上海车展。

除了软件，2019年3月，商汤还推出了首款原创机器人SenseRover X自动驾驶汽车，这是一款针对自动驾驶的教学产品。

奥比中光:战斗和研究，两条腿走路。

奥比中光是对智能汽车投入最多的AI初创企业之一。

作为AI 3D传感技术解决方案提供商，成立于2013年的欧比中广在3D传感领域深耕近8年。

作为人工智能领域的核心视觉感知技术，3D传感融合了芯片、算法、光学、软件等多学科技术。是人工智能时代感知识别和新型人机交互的核心技术载体。

除了3D结构光，欧比中光在双目、iTOF、dTOF、lidar等主流3D视觉感知技术上也有长期布局。

早在2018年，奥比中光就投资了激光雷达的芯片级解决方案提供商飞信电子。

飞信电子成立于2016年，是一家专注于光电设备、激光雷达研发、集成电路设计的高科技企业。

成立仅2年的飞信电子获得了博世的注资。

据悉，飞信电子主要从事激光雷达系统及核心芯片的研发和生产，客户群主要为汽车、机器人、无人机等国内外厂商。

飞信电子表示，针对行业痛点采用连续波载波调制或相干外差探测方案，采用焦平面点云测距技术，满足高空间分辨率、大视场的要求，探测距离可超过200m，无需复杂昂贵的机械扫描设备，不断提升系统可靠性，获得的图像更加清晰。

2019年4月，欧比中广成立了车载3D视觉传感解决方案提供商欧瑞达。

Aurida的业务重点是智能驾驶舱，产品包括ToF相机模块、激光雷达等硬件，以及3D ToF智能驾驶舱解决方案。

继承欧比中广的3D视觉感知技术，Aurida可以为智能汽车带来DMS、OMS、手势识别、人脸识别、身份验证等多种3D智能功能。

其金融级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信息判断驾驶员和乘客的体型以及在驾驶舱中的位置。

最近，Aurida还发布了为智能汽车量身定制的3D ToF智能驾驶舱解决方案。

红软:攻舱，走软硬一体之路。

2018年，为了应对手机市场的饱和高峰，虹软正式将业务从智能手机领域拓展到智能汽车、物联网等领域，一举杀入自动驾驶市场。

虹软科技创始人兼CEO邓辉曾表示，未来每辆汽车上的摄像头将超过10个，智能驾驶舱将成为智能驾驶视觉AI的关键应用场景。

虹软的智能汽车和它的手机定位一样，走软硬一体的解决方案，努力做车辆视觉一站式解决方案提供商。

招股书显示，截至2018年底，虹软科技“汽车等批次产品”业务收入仅为367.95万元，占比不足1%。

与大多数安装激光雷达等技术的视觉公司不同，虹软的自动驾驶解决方案完全基于视觉层面，核心聚焦于车载智能。

虹软智能驾驶视觉解决方案包括车内安全驾驶预警、驾驶员识别、车内安全辅助、辅助驾驶预警、自动泊车等多种解决方案。

2019年3月，虹软入股伊凯(京)科技，主营业务包括主动安全智能终端(ADAS+DMS+人脸识别)、SDK软件服务和整体硬件解决方案。

2019年，虹软在科技创新板上市。

虹软表示，其在计算机视觉领域积累了深厚的知识，结合其暗高反差拍摄、防抖等图像和视频增强算法技术，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，也能很好地完成对车辆周围环境的监控和对车内人员的监控等功能。

上市后，虹软大力布局智能汽车等物联网智能设备，成效初显。

据虹软介绍，智能汽车部门于2019年开始量产。

数据显示，2020年，智能驾驶视觉解决方案业务快速增长，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(盲区探测系统)、OMS(乘客识别系统)、Interact(视觉交互系统)、Authenticate(生物识别认证)、AVM(3D全景监控系统)、AR HUD(AR抬头显示)和智能后备箱等，它们基于核心算法。

智能汽车高级工程研究院的数据显示，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定点开发前置车(37个定点量产车型，7个定点预研车型)，主要提供纯算法。公司直接与Tier1或主机厂签约，涉及多家国内主流车企(包括造车新势力)和部分合资车企。

Gling深瞳:第一个进入游戏，一起成长。

绿深眼成立于2013年，是第一批AI视觉公司，也是第一批投资自动驾驶的AI视觉公司。

当时，与英特尔研究院院长吴甘沙、全国智能汽车未来挑战赛冠军团队负责人姜岩一起，格凌神翼创立了一家专注于自动驾驶领域的公司——时宇科技。

2016年，时宇科技在京诞生，歌苓神艺成为时宇科技的投资人。

在过去的五年里，时宇科技在汹涌的浪潮中做出了巨大的努力。

在2017年1月的CES上，时宇科技向全球推出无人驾驶概念车“城市移动盒子”，成为全球第三款获得红点设计奖的无人车。

同年，该公司分别于4月和6月在白云机场和杭州来福士率先推出面向普通公众的无人驾驶商业运营。今年1月21日，香港国际机场宣布，unm……时宇科技与香港国际机场管理局联合研发的ned物流车将取代人力驱动的拖车，承担机场与海天客运站之间的行李运输任务，这意味着其在机场的应用逐渐增多。

在过去的一年里，时宇科技与长安民生物流、一汽物流、巴斯夫等数十家企业建立了业务合作。

据介绍，在国内某豪华品牌车型上，时宇科技提供的软件算法也已预装量产，并帮助自主品牌率先推出L3级自动驾驶功能。去年，时宇科技交付了数百套“AI驱动程序”，实现了150%的同比增长。

不久前，时宇科技宣布完成总额超10亿元人民币的新一轮融资，其中时宇科技获得国资参与。

时宇科技在无人物流方面下足了功夫，成绩是其在无人物流领域的业务布局几乎占据了国内70%的市场。

自2016年诞生以来，时宇科技经历了很多辛酸，在密如繁星的棋子中摸索出了一个最优解。有了机场公式，它就在自我完善的道路上拼命奔跑。

而格林深瞳的自动驾驶之路也随着时宇技术越走越远。

鄙视:基于AI视觉，做一整套汽车解决方案。

2018年11月，迪法恩斯已经公开展示了车载AI视觉解决方案。

当时的解决方案主要是基于人脸解锁、账号切换、驾驶员识别、多模态交互等等车载系统和驾驶过程的功能，并收取相应的软件使用费和服务费。

“人脸解锁”可通过车外摄像头捕捉驾驶员面部信息并识别确认身份，实现人脸解锁，临时授权人脸解锁；刷脸启动发动机，安全等。通过车里的摄像头。“账户切换”功能可以无感知地通过人脸识别准确识别驾驶员身份，配合车载智能系统快速调整用户预设的车辆个性化配置(座椅位置、后视镜角度、空调温度、音乐、灯光、导航等。).

“驾驶员识别系统”可以通过车内的摄像头实时检查驾驶员的驾驶状态和行为，当驾驶员出现疲劳驾驶或分心驾驶迹象时触发预警，确保驾驶安全。

旷视曾表示，与蔚来汽车在未来智能汽车的应用上实现了深度合作。真正的无人驾驶业务还很遥远，它侧重于人类驾驶员的理解和协助。

卢申时:基于3D视觉相机赋能行业。

陆绅仕在智能汽车领域的作用更多的是一种与第三方合作的方式。

作为三维视觉领域的领军人物，陆神石多年来深耕于高精度深度感知成像、三维实时高精度重建、三维跟踪识别与感知等领域。

上个月，卢申时出席了2021全球自动驾驶高峰论坛，并展示了他最新的3D CV相机及其应用。

卢申时自主研发的两款3D CV相机，在5米范围内误差小于1mm，超过国际3D相机巨头，量产良品率超过99%。

基于前端低功耗嵌入式平台，两个摄像头都可以实现非接触式的精确识别。基于结构光原理，他们还可以还原人脸的高精度3D细节，通过人脸的三维信息准确识别人，同时对于2D和3D攻击的识别准确率高达99.99%。

对了，在安全性上，可以达到金融级别。

据悉，除了智能汽车领域，这两款摄像头还部署在智能家居、金融支付、智慧交通等领域。

智能驾驶:人工智能视觉的第二春

AI视觉公司进入智能驾驶赛道不是跑题。

第一，智能驾驶的布局是战略向外牵引所致。

自从计算机视觉离开实验室，AI安全和自动驾驶拿到了一大波投资人的“底牌”。

AI落地，安全提供了绝佳的土壤，AI公司在这里实现了技术与产业的交融。

在这期间，AI和安全相互成就:

由安防向世界传递的海大宇的骄傲，几乎主导了全球安防市场的话语权，行业迅速扩张，蔓延到城市的各个领域。

AI独角兽也是从安全起家，逐渐走向千万行业，走向全球。

左边，AI安全成为主要收入来源，右边，AI安全逐渐占据一席之地。在进入者面前，如何保持垂直和持续增长是一个必要的问题。

当务之急是摆脱路径依赖，寻找AI安全之外的市场。

如果说AI视觉公司过去五年的路径是“通用AI SDK→实施定制集成项目”，那么未来五年，他们可以尝试“非标准领域的标准市场→形成标准化产品→低成本大规模复制”的路径。

非标领域的标准市场在哪里？自动驾驶、医疗、芯片赫然在列。

纵观AI市场，赛道几乎全是亏损。掘金认为与高成本人力无关，因为亏损在增加；和硬件储备无关，因为可以代工。

核心在于:AI安全尚未标准化，项目需求无止境。

然后去标准化市场？有人问。

标准化的市场可以让价格在一夜之间无限低，但高昂的运营费用却是AI企业无法企及的。

标准化市场上不去，定制化市场下不来。AI公司的突破口在哪里？答案是:在非标准化的市场中找到一条标准化的道路。

在赛道上，自动驾驶是明显非标领域的标准市场。AI安全的共同点是，智能驾驶初创企业也依赖资本投入。

但前者场景碎片化，项目定制化，产品标准化道路漫长；后者以智能汽车为载体，一旦形成技术软件定义和人机协作，将吃遍天下。

目前很多智能驾驶的新势力已经实现了产品的量产，获得了一定规模的现金流。

对于一群冲上沙滩的英雄来说，AI视觉的入场似乎有点晚了。

但智能汽车赛道火热，格局未定，智能汽车产业链长，细分领域复杂。这个时候AI视野进入市场可以说是有点晚，但不能说不是机会。

第二，自动驾驶或者计算机视觉技术的应用一定要达到巅峰。

近年来，机器学习不断深入，计算机视觉的应用也取得了长足的进步。

千山对面的人脸识别山是AI最成功最基础的部分。

真正的AI是一个贯穿感知-决策-执行的长链，在自动驾驶中尤为极端。

传感层通过各种硬件传感器捕捉车辆的位置信息和外部环境信息；

决策层的“大脑”根据感知层输入的信息对环境进行建模，从而形成对全局的认识并做出决策，然后发出信号指令给车辆执行；

最后，执行层将决策层的信号转化为汽车的行动行为。

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、大数据技术等领域的结合。落地很难，所有AI都在动。

计算机视觉应用场景有成千上万种，自动驾驶无疑是最具挑战性和想象力的一种。

悬崖顶上的花越长越迷人。

长期以来，在环境感知环节，一直存在AI视觉和lidar技术路径之争。

无论哪条路径更好，在视频IOT领域都经历了残酷的验证，AI视觉公司在AI技术储备上也保存了大量经验。

狼多肉少能吃多饱？

“自动驾驶是不是很低级的行业？每个人都想分一杯羹。”

玩家听了这种嘲讽，大概会觉得特别委屈。

大多数人都卡在第一道门槛，钱。

“没有200亿不要造车”的声音如此之大，以至于造车明星蔚来一度跌入谷底。

虽然AI Vision公司目前除了大华的零跑汽车以外，主要专注于智能驾驶硬件和系统，但这也是一项昂贵的业务。

很多企业本身就是靠资本输血。他们是否有更多的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。

汽车工业用了一百多年的时间形成了严谨完整的生产流程和体系，甚至衍生出了一套以安全为基础的工业文明，并没有在短短几年内被后来者颠覆。

作为智能汽车的核心体现，自动驾驶技术远未成熟；机舱内的智能体验也有丰富的想象空间。

换句话说，跨界玩家要想在智能汽车的世界里找到自己的位置，不仅要高度重视安全这个话题，还要有强大的软件能力。

然而，经过上一轮前沿传统主机厂与蔚来、小鹏、理想等造车新势力的人才军备竞赛，新玩家如何吸引更多专业人才？如何权衡各国人才的意见和建议，从而做出最终决定？

同时，智能汽车的研发也不是只要懂软件就能成功的。

随着电动化、智能化的到来，造车的门槛似乎降低了很多，但在这个过程中遇到的内忧外患可能比预想的更多。

行业资源还是需要积累的。

相比AI安防、智慧城市等领域，AI视觉跨界车在智能汽车领域的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视觉企业的智能驱动时间也不一样。虽然技术通用，但毕竟不同。与大多数垂直企业相比，还有很多不足。

所以可以看出，在过去的几年里，即使是AI视觉巨头也更加谨慎，大多围绕着舱内智能和ADAS市场。

如果说巨头跨界，自带热搜体质，AI视觉企业的跨界辉煌就有些黯淡了。

前者家境殷实，有顶级流量经验卡，后者更多的是在小船上，涉足鲸浪。

当然，随着技术的发展，资源在堆积，收入在逐年增加。他们会在研发、营销、资金等方面进行投入，很难保证这艘叶船会意外成为一艘能航行的重型游轮。

莫道桑宇迟到了

众多跨界玩家涌入智能汽车，激发了新的活力。

无论从什么角度来看，智能汽车市场都蕴含着无限的机会。

这个市场需要鲶鱼。

在新时代的浪潮下，我们当然期待看到实力强劲的新玩家入局，在中国智能汽车史上留下不可磨灭的印记。

我们也殷切希望这是一片百花齐放、充满新的生机和活力的沃土，而不是助长投机者的港湾。

凭借先发优势，很多进入者可能暂时排在了行业的前列，但随着各方实力的不断增强，后来居上也不是不可能。

保持警惕，不断成长。

桑榆不要迟到。今天的不惧，明天可能就是你的对手。雷锋网雷锋网(微信官方账号:雷锋网)雷锋网

雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。今年1月21日，香港国际机场宣布，由时宇科技与香港国际机场管理局联合研发的无人物流车将取代人力驱动的拖车，承担机场与海天客运大楼之间的行李运输任务，这意味着其在机场的应用逐渐增多。

在过去的一年里，时宇科技与长安民生物流、一汽物流、巴斯夫等数十家企业建立了业务合作。

据介绍，在国内某豪华品牌车型上，时宇科技提供的软件算法也已预装量产，并帮助自主品牌率先推出L3级自动驾驶功能。去年，时宇科技交付了数百套“AI驱动程序”，实现了150%的同比增长。

不久前，时宇科技宣布完成总额超10亿元人民币的新一轮融资，其中时宇科技获得国资参与。

时宇科技在无人物流方面下足了功夫，成绩是其在无人物流领域的业务布局几乎占据了国内70%的市场。

自2016年诞生以来，时宇科技经历了很多辛酸，在密如繁星的棋子中摸索出了一个最优解。有了机场公式，它就在自我完善的道路上拼命奔跑。

……而格林深瞳的自动驾驶之路也随着时宇技术越走越远。

鄙视:基于AI视觉，做一整套汽车解决方案。

2018年11月，迪法恩斯已经公开展示了车载AI视觉解决方案。

当时的解决方案主要是基于人脸解锁、账号切换、驾驶员识别、多模态交互等等车载系统和驾驶过程的功能，并收取相应的软件使用费和服务费。

“人脸解锁”可通过车外摄像头捕捉驾驶员面部信息并识别确认身份，实现人脸解锁，临时授权人脸解锁；

刷脸启动发动机，安全等。通过车里的摄像头。“账户切换”功能可以无感知地通过人脸识别准确识别驾驶员身份，配合车载智能系统快速调整用户预设的车辆个性化配置(座椅位置、后视镜角度、空调温度、音乐、灯光、导航等。).

“驾驶员识别系统”可以通过车内的摄像头实时检查驾驶员的驾驶状态和行为，当驾驶员出现疲劳驾驶或分心驾驶迹象时触发预警，确保驾驶安全。

旷视曾表示，与蔚来汽车在未来智能汽车的应用上实现了深度合作。真正的无人驾驶业务还很遥远，它侧重于人类驾驶员的理解和协助。

卢申时:基于3D视觉相机赋能行业。

陆绅仕在智能汽车领域的作用更多的是一种与第三方合作的方式。

作为三维视觉领域的领军人物，陆神石多年来深耕于高精度深度感知成像、三维实时高精度重建、三维跟踪识别与感知等领域。

上个月，卢申时出席了2021全球自动驾驶高峰论坛，并展示了他最新的3D CV相机及其应用。

卢申时自主研发的两款3D CV相机，在5米范围内误差小于1mm，超过国际3D相机巨头，量产良品率超过99%。

基于前端低功耗嵌入式平台，两个摄像头都可以实现非接触式的精确识别。基于结构光原理，他们还可以还原人脸的高精度3D细节，通过人脸的三维信息准确识别人，同时对于2D和3D攻击的识别准确率高达99.99%。

对了，在安全性上，可以达到金融级别。

据悉，除了智能汽车领域，这两款摄像头还部署在智能家居、金融支付、智慧交通等领域。

智能驾驶:人工智能视觉的第二春

AI视觉公司进入智能驾驶赛道不是跑题。

第一，智能驾驶的布局是战略向外牵引所致。

自从计算机视觉离开实验室，AI安全和自动驾驶拿到了一大波投资人的“底牌”。

AI落地，安全提供了绝佳的土壤，AI公司在这里实现了技术与产业的交融。

在这期间，AI和安全相互成就:

由安防向世界传递的海大宇的骄傲，几乎主导了全球安防市场的话语权，行业迅速扩张，蔓延到城市的各个领域。

AI独角兽也是从安全起家，逐渐走向千万行业，走向全球。

左边，AI安全成为主要收入来源，右边，AI安全逐渐占据一席之地。在进入者面前，如何保持垂直和持续增长是一个必要的问题。

当务之急是摆脱路径依赖，寻找AI安全之外的市场。

如果说AI视觉公司过去五年的路径是“通用AI SDK→实施定制集成项目”，那么未来五年，他们可以尝试“非标准领域的标准市场→形成标准化产品→低成本大规模复制”的路径。

非标领域的标准市场在哪里？自动驾驶、医疗、芯片赫然在列。

纵观AI市场，赛道几乎全是亏损。掘金认为与高成本人力无关，因为亏损在增加；和硬件储备无关，因为可以代工。

核心在于:AI安全尚未标准化，项目需求无止境。

然后去标准化市场？有人问。

标准化的市场可以让价格在一夜之间无限低，但高昂的运营费用却是AI企业无法企及的。

标准化市场上不去，定制化市场下不来。AI公司的突破口在哪里？答案是:在非标准化的市场中找到一条标准化的道路。

在赛道上，自动驾驶是明显非标领域的标准市场。AI安全的共同点是，智能驾驶初创企业也依赖资本投入。

但前者场景碎片化，项目定制化，产品标准化道路漫长；后者以智能汽车为载体，一旦形成技术软件定义和人机协作，将吃遍天下。

目前很多智能驾驶的新势力已经实现了产品的量产，获得了一定规模的现金流。

对于一群冲上沙滩的英雄来说，AI视觉的入场似乎有点晚了。

但智能汽车赛道火热，格局未定，智能汽车产业链长，细分领域复杂。这个时候AI视野进入市场可以说是有点晚，但不能说不是机会。

第二，自动驾驶或者计算机视觉技术的应用一定要达到巅峰。

近年来，机器学习不断深入，计算机视觉的应用也取得了长足的进步。

千山对面的人脸识别山是AI最成功最基础的部分。

真正的AI是一个贯穿感知-决策-执行的长链，在自动驾驶中尤为极端。

传感层通过各种硬件传感器捕捉车辆的位置信息和外部环境信息；

决策层的“大脑”根据感知层输入的信息对环境进行建模，从而形成对全局的认识并做出决策，然后发出信号指令给车辆执行；

最后，执行层将决策层的信号转化为汽车的行动行为。

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、大数据技术等领域的结合。落地很难，所有AI都在动。

计算机视觉应用场景有成千上万种，自动驾驶无疑是最具挑战性和想象力的一种。

悬崖顶上的花越长越迷人。

长期以来，在环境感知环节，一直存在AI视觉和lidar技术路径之争。

无论哪条路径更好，在视频IOT领域都经历了残酷的验证，AI视觉公司在AI技术储备上也保存了大量经验。

狼多肉少能吃多饱？

“自动驾驶是不是很低级的行业？每个人都想分一杯羹。”

玩家听了这种嘲讽，大概会觉得特别委屈。

大多数人都卡在第一道门槛，钱。

“没有200亿不要造车”的声音如此之大，以至于造车明星蔚来一度跌入谷底。

虽然AI Vision公司目前除了大华的零跑汽车以外，主要专注于智能驾驶硬件和系统，但这也是一项昂贵的业务。

很多企业本身就是靠资本输血。他们是否有更多的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。

汽车工业用了一百多年的时间形成了严谨完整的生产流程和体系，甚至衍生出了一套以安全为基础的工业文明，并没有在短短几年内被后来者颠覆。

作为智能汽车的核心体现，自动驾驶技术远未成熟；机舱内的智能体验也有丰富的想象空间。

换句话说，跨界玩家要想在智能汽车的世界里找到自己的位置，不仅要高度重视安全这个话题，还要有强大的软件能力。

然而，经过上一轮前沿传统主机厂与蔚来、小鹏、理想等造车新势力的人才军备竞赛，新玩家如何吸引更多专业人才？如何权衡各国人才的意见和建议，从而做出最终决定？

同时，智能汽车的研发也不是只要懂软件就能成功的。

随着电动化、智能化的到来，造车的门槛似乎降低了很多，但在这个过程中遇到的内忧外患可能比预想的更多。

行业资源还是需要积累的。

相比AI安防、智慧城市等领域，AI视觉跨界车在智能汽车领域的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视觉企业的智能驱动时间也不一样。虽然技术通用，但毕竟不同。与大多数垂直企业相比，还有很多不足。

所以可以看出，在过去的几年里，即使是AI视觉巨头也更加谨慎，大多围绕着舱内智能和ADAS市场。

如果说巨头跨界，自带热搜体质，AI视觉企业的跨界辉煌就有些黯淡了。

前者家境殷实，有顶级流量经验卡，后者更多的是在小船上，涉足鲸浪。

当然，随着技术的发展，资源在堆积，收入在逐年增加。他们会在研发、营销、资金等方面进行投入，很难保证这艘叶船会意外成为一艘能航行的重型游轮。

莫道桑宇迟到了

众多跨界玩家涌入智能汽车，激发了新的活力。

无论从什么角度来看，智能汽车市场都蕴含着无限的机会。

这个市场需要鲶鱼。

在新时代的浪潮下，我们当然期待看到实力强劲的新玩家入局，在中国智能汽车史上留下不可磨灭的印记。

我们也殷切希望这是一片百花齐放、充满新的生机和活力的沃土，而不是助长投机者的港湾。

凭借先发优势，很多进入者可能暂时排在了行业的前列，但随着各方实力的不断增强，后来居上也不是不可能。

保持警惕，不断成长。

桑榆不要迟到。今天的不惧，明天可能就是你的对手。雷锋网雷锋网(微信官方账号:雷锋网)雷锋网

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