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智能电动汽车的淘汰赛正如火如荼，主机厂的压力每天都在向下传递，智驾别策划《回答2024》遴选了九家智驾产业链的公司，让他们回答在智驾产业下半场的应对之战。除了性价比的考量，还有如何用开放性和适用性，打破智驾行业同质化的难题。
2024年的Q1已经结束，汽车上下游产业链延续着过去一年的焦虑，市场以天为单位进行调整。
洗牌、价格战、仅剩3-5年窗口期、组织模式变革.......当这些主机厂的困境传导至智驾产业链公司，各方对于智驾方案的思考开始回归理性。
消费者会不会为这项智驾功能买单？纯视觉方案和激光雷达到底站哪个流派？以及，在价格战的跌跌不休的年代，又该怎么存活？这可以说是智驾产业链上每一位玩家的日常的三省自问。
而具体到自动驾驶场景上，卡车和商用车在历经超5年的去泡沫和行业沉淀，今天的牌桌上也未出现大赢家。比起讴歌胜利，更多的是生存危机。
从技术成熟度层面而言，在开放场景实现大规模及低成本的商用车L4自动驾驶商业化落地，或许暂时还看不到太多成果，今年或者未来一段时期，智驾产业界的技术布局重心，可能是对一些新算法和技术框架（譬如BEV+Transformer、OCC Network）进行研发，并将软件、硬件以及整车平台进行深度融合，以支持未来商用车L4自动驾驶的产品化。
这也就导致一些智能驾驶厂商和供应链企业都聚焦千元级的智驾方案研发，试图破局。
虽然价格战跌跌不休，但业内共识是智能汽车的价格在未来一定时期内依然会继续下探，高阶智驾全面上车已成为技术平权的发力方向。何小鹏不久前表示，接下来要推出10-15w级别带高阶智驾的车型。“虽然深入做车需要更多的钱，但是智能汽车一定会越来越便宜。”
而大疆车载在2024电动汽车百人会上推出了10V+100Tops算力，采用高通8650P芯片，成本在7000元级别的新一代天行平台，其基于视觉方案的产品可满足8万-25万级车型的城市高阶智驾落地。
众多芯片厂商也推出成本仅千元内就支持上百TOPS算力的行泊一体智驾域控方案，把所有功能all in到一个芯片里的舱驾一体，成为他们抢占新市场份额的共识。同时，靠堆数据、堆算力的“暴力美学”原理而爆火的大模型，也对智能驾驶芯片提出了更高算力的要求。
大概是特斯拉搅起的纯视觉方案太性感，BEV+Transformer这一架构似乎已成为共识，激光雷达企业仍在成本质疑的沼泽中无法完全脱身。从最高8-10万美金一台下探到千元级别，激光雷达在成本上做出的牺牲不言而喻。即便外界一致认为激光雷达的成本下探会随着性能提高实现规模效应，减少原材料达到摩尔定律，但达到车企希望的“白菜价”还有相当长的路要走，有关纯视觉路线和激光雷达路线年以及未来几年，还会持续发酵。
一边是指数级爆火的端到端引发的海啸，让AI开始掌握驾驶艺术；一边是激进的价格战，加速企业量产出货摊铺成本追赶规模效应。科技世界的扩张性和价格战时代的窘迫感，让智驾一个细分产业具备两种气质。
当然，相比技术落地的唯快不破，如果成本和价格是车企对智驾新技术的唯一考量，那L2+的上限仍很难得到突破。
在智能化的汹涌浪潮中，高端市场的竞争类似一场群星闪耀的舞会，各家厂商本应身着独特设计的华服，以更有差异化和质感的方式角逐。
我们期待的是，这场舞会不应沦落为群星撞衫、千人一面，同质化严重的整齐划一，每一位舞者在激烈的贴身肉搏中徒剩气喘吁吁。
智驾行业的下半场，既是性价比的战场，也是拥抱开放性和适用性，打破智驾行业同质化的竞争之美。
2024年的Q1已正式告别，我们邀请了多家智驾厂商、芯片企业、激光雷达企业，从直面价格战、复盘梳理、市场机遇、大模型上车等几个维度和他们一起聊了聊。
在他们的回答中，多位发言人表达了对于汽车行业价格战的“紧张感”，但仍对明天抱有最热忱的期待。在一个增量市场卷，或许是一种另类的幸福与进步。
价格竞争在汽车行业早已是常态，这一现象最早可以追溯到一个多世纪参数图片）以前。
在Mobileye，我们的理念始终是创造能够带来显著价值的系统，使我们的解决方案能够被部署在数以百万辆计的汽车上。在ADAS和自动驾驶领域，行业挑战同时体现在两端：
一端是，一些企业试图向客户和市场推销价格高昂的芯片和传感器系统，这会最终增加OEM和最终用户的成本；
另一端，则是一些企业选择提供更便宜的芯片，但以牺牲关键的安全性为代价，用价格换取性能。
在我看来，这两种策略都是不可持续的，从长远来看都会为我们的合作伙伴和消费者带来高昂的成本。
Mobileye凭借的是数十年的经验和数以百万辆计部署了我们技术的汽车，我们精通于在性能与安全之间取得精密平衡，从而在市场中脱颖而出。这一独特的优势以及对创新的坚定承诺，意味着Mobileye不仅一直都准备好应对价格竞争，而且始终引领行业向前发展。我们的战略确保优先考虑道路交通的安全性，在激烈的市场竞争中同时强调对卓越和安全的承诺。
我们也正在积极参与大语言模型、端到端神经网络以及其他AI系统的基础组件的前沿发展中，但同时，我们必须小心地管理这些创新，使得它们的应用符合汽车行业对安全、可靠性、准确性、经济性和计算效率的严格要求。
以2024年而言，Mobileye的主要机遇来源于增强和扩展我们的Navigate on Pilot (NOP) 功能以包括更多城市场景，并在中国、欧盟、美国和其他重要地区增加这些功能的总体可用性。
另一个属于我个人的“magic moment”来自我的团队的奉献精神。许多Mobileye团队的成员都是从各个中国本土公司加入我们的，他们都觉得，较之过往，自己在Mobileye工作更有冲劲。
我们2024年的目标主要集中在提升Mobileye系统的安全性和可靠性上，其中一项重要目标是在中国扩大我们Navigate on Pilot功能的可用性，并计划在2024年中推出基于新一代EyeQ6芯片的解决方案。这款下一代智驾芯片预计在今年晚些时候开始量产。
当下，智能驾驶赛道经历了非常高速的发展，竞争日趋激烈，进入白热化。回顾智驾发展历程，第一次竞争，源自2019年特斯拉将高速导航辅助驾驶引入中国。第二次竞争，则是在2022年开启，2023年爆发的智能驾驶进城浪潮。城市NOA不但展现了辅助驾驶的最高水准，也开启了迈向完全自动驾驶的新纪元。
2024是智驾爆发大年，只有用“极致性价比”的产品，开拓更多客户，实现大规模商业量产，才是我们的唯一出路。
机会在于，随着城市NOA渗透率的不断提升，智能驾驶将真正的走进千家万户。在日常的驾驶过程中，超过80%的里程会在城市内完成。随着城市NOA功能的落地，将会有更多的消费者切实的体会到智能驾驶带来的便利和安全。
智能驾驶的联盟会受到更多车企的认可，对于大部分车企来说，与智能驾驶供应商形成联盟，既能够实现成本可控，又可快速实现规模化落地，联盟的体系化能力不容小觑。
在智能驾驶快速渗透的趋势下，产业链也会迎来诸多的机会。在技术上，大模型的持续探索，在云端取得阶段性成果后，也开始逐步考虑在车端量产落地。
2024年，毫末有四场战役要打：智驾生死战、做好乘用车客户交付，确保毫末第二代HPilot智驾产品的交付上车、末端自动配送规模化之战，DriveGPT云端与车端落地之战。
认知大模型通过与大语言模型结合，使得自动驾驶认知决策获得了人类社会的常识和推理能力，也就是获得了世界知识，从而提升自动驾驶策略的可解释性和泛化性。
AI大模型技术是自动驾驶真正实现的唯一路径。端到端自动驾驶也会是未来很重要的技术方向，但还需要几年的时间才能到来。因此这几年是从离散到聚集，感知模型、认知模型、控制模型聚集到一块，从分散到聚集的一个过程。
一是提升替代壁垒，守护长期价值，与行业伙伴良性互动，避免“劣币驱逐良币”的不当竞争。
二是坚持创造价值增量的方法论。MAXIEYE坚持自研感知技术，率先部署BEV transformer技术，其中不变的思路是创造价值增量，不断进入高价值空间的市场，以高质量和高性能提升产品性价比，保持卓越的市场竞争力。
去年，我们的“Magic moment”很多，比如我们去年BEV技术跑通时刻、去年在乘用车市场交付了十余个量产项目，实现了业务里程碑增长的时刻；亦或是赋能客户实现了CNCAP主动安全评分同级车型第一（99.08%得分率），以及正式进入合资品牌车型定点。
2024，AI驱动自动驾驶技术更加成熟、迈向高阶新纪元。我们认为L2的配置率再至新高和高阶自动驾驶的爆发增长会是今年最大的机会。同时，我们认为智驾出海将会是2024年自动驾驶企业的一大机会。
GPT效应拉动了全球对AI产业应用的关注和期待，也部分强化了行业对自动驾驶端到端或者说AI颠覆式创新的期待，不过，自动驾驶中的AI创新与GPT语言类模型的应用依然有很大的区别。
汽车行业的价格竞争，将对自动驾驶公司核心技术研发突破、更好的产品体验性能、更高的产品方案性价比和成熟的大规模量产落地经验提出更高的要求。
因此，自动驾驶公司需要不断研发和突破核心技术，提高产品的体验性能和可靠性，进一步降低方案成本，提升性价比，以满足车企和消费者的需求。例如：通过感知识别摆脱对高精地图的依赖，转向无图、轻图方案，轻舟智航已经推出了基于Transformer结构开发了感知地图模型QMapNet。
同时，自动驾驶公司必须通过大规模量产落地经验的洗礼，才能进入到新的阶段。未来主机厂在选择智驾供应商的时候一定会以拥有大规模量产上车经验作为重要指标。也就是说不仅仅是价格的竞争，自动驾驶公司还可以通过自身工程化量产落地经验赋能车企降低研发成本，加快上车效率，帮助车企提升产品竞争力、造好车卖好车。
回顾过去的Q1，我们实现了行泊一体全栈方案的量产上车，2024年的目标是争取让轻舟乘风高阶智驾方案实现量产上车交付60万台。
端到端已成为智能驾驶技术演进的趋势，将加速全场景NOA的规模化落地，其泛化能力、性能体验的提升将极大依赖于数据。没有大规模量产数据闭环的能力，无法真正实现端到端。因此，百万级NOA上车交付量，将成为智驾竞争的分水岭。谁能实现百万台NOA上车，谁就将拿到智驾竞争下半场的入场券。
在这个成本日益透明、消费者越来越注重性价比的时代，出色的产品服务与合理的定价是赢得消费者青睐的关键。企业需要做更多的创新，技术上进一步去降本增效。智驾行业的发展以及规模化带来硬件成本的下降，也将有助于L4自动驾驶车辆量产成本降低。
辅助驾驶的发展对于整个智能驾驶生态圈有促进作用。在自动驾驶发展过程中，技术的提升和成本的下降都非常重要。智驾规模化能带来硬件成本的下降，这对于L4级自动驾驶商业模式是有帮助的。另一方面，辅助驾驶的快速发展，也有助于无人驾驶技术被公众接受。
当前滴滴自动驾驶更关注技术和成本问题，今年我们也会重点在北京、上海和广州，在安全、体验、效率这些核心方向上快速迭代技术；在保持技术能力的同时，持续推进量产，进一步降低自动驾驶成本。
去年到今年，整个行业已经在逐渐收敛但也有了比较大的进展和突破。滴滴自动驾驶是采取通过混合派单模式，将自动驾驶服务融入到滴滴出行的网络中，从而解决自动驾驶技术的冷启动问题。
我们在过去的一年表现在技术层面迭代上，升级了“城市泛化引擎”软硬件技术，推出了国内首个2K图像级高精度激光雷达和量产化三域融合计算平台，在集成度、降本、装配时效等方面做到有所提升。
大模型技术正在快速发展，在过去几年的研发迭代过程中，我们的工程师也持续进行了一些应用和探索。但自动驾驶网约车高度重视安全，大模型的训练需要显著的算力和资源投入，也涉及大量的成本，这里面都需要反复权衡，我们在持续投入研究，也会在合适时机和大家分享更多信息。
行业发展中一定会出现供不应求、供大于求等市场波动，必然影响到价格。降低成本是供应链企业一个永恒的话题。
二是打通整个生态星空体app首页，从芯片到底层的基础软件、操作系统，各种工具链、中间件以及上层的应用、算法和解决方案等，通过车规级全栈软件支持积累更多经验有效帮助客户节省成本和时间；
三是持续打磨整个供应链，比如更上游层面从流片到封装封测过程中还存在一定的优化空间。
我相信大多数企业还是会选择专业芯片公司来合作。每个企业考虑选择某一个路径，一定考虑它的综合性价比。实际上国外所有的车厂，真正靠自己去做这些系统的硬件设计、软件开发，还是极少数的。除非是它有足够大的量、有足够强的软硬件方面的积累，否则投入产出不成正比，大的车厂大部分都是上市公司，有非常精密财务的测算。
芯驰走到今天大概用了6年时间，是由一支非常稀缺的具备车规芯片量产经验的国际化团队，而且跟非常多家车厂一起合作打磨出来的产品。对于大多数车厂来说，我相信他们还是会更加聚焦在比如说像电子电气架构的优化演进等方面。
同时，我们在今年即将发布的新一代中央计算架构当中，会用到舱驾一体的芯片，用单颗芯片完成舱驾融合的功能。它的好处是可以让车厂有另外的一个选择，大家知道现在车企在价格方面有很大的激烈竞争，我们希望给到车厂更多的集约型产品，能够让他们更好去管理成本。
2024年，芯驰的关键词仍是量产加速，并发布面向新一代区域架构的E3系列MCU产品家族，在智能座舱、智能控制和智能驾驶三个方向上持续给车厂更高性价比的选择。
中国汽车行业“卷”时间、“卷”成本，市场普遍追求性价比成为供应链企业面临的挑战。我们也一直在追求性能、功耗和成本之间平衡，具体包括芯片本身成本以及系统成本的平衡。
基于对市场趋势的判断，我们在今年3月发布支撑城市NOA级别的域控制器，两颗华山二号A1000芯片都是满足100T以上的算力，做到了将BOM成本控制在3000元以内的本土芯片厂商。
当前行业已进入成熟期的L2+级别自动驾驶阶段，基于此，跨域融合计算势在必行。可以看到行业内各家主机厂和Tier1都已开始舱驾一体的平台项目，2024年将是技术、芯片等环节充分验证的一年，是舱驾一体突破期的起点，为其后的快速量产铺开打下坚实的基础。
针对目前行业的需求，采用单芯片支撑各种舱内和舱外以及整车数据处理是最合理的技术方向。2025年起将进入舱驾一体技术的量产和快速发展期，更高算力及更高阶智驾的融合尚需时间，随着未来5年下一阶段高阶智驾的突破，面向2028年后的融合功能边界会逐渐清晰。
科技发展是要为人们提供更美好的生活方式，合理的产品价格，才能让更多人体验美好生活方式，所以降低成本，理应是科技与工业领域技术发展的核心方向之一。
随着智驾行业的竞争加速，激光雷达在15-35万元级市场将迎来广泛上车。激光雷达将以更极致性价比成为智驾时代重要的必备传感器。而反映在最直观的数据上，就是今年大家会看到激光雷达交付量的高速增长。其实目前已经有机构统计数据显示，2024年1月激光雷达装机量超8万颗，符合我们对今年激光雷达行业销量爆发性增长的预估。
技术芯片化上，我们已经完成了激光雷达激光扫描、发射、接收、主控、模拟信号处理等芯片自研。相比通用的处理芯片，自研芯片具有更多功能和更快输出。
另一方面，经过芯片化设计，我们的激光雷达元器件数量大幅减少，结构高度集成，极致简化的结构也让装配步骤更少，带来生产效率的成倍提高，生产成本大幅下降，产能持续提升。以前动辄几万美金的激光雷达，现在的价格已持续下探至千元级别，在不久的将来还会实现极限压缩，且性能更优。
回顾马上过去的Q1，我认为我们有一个不错的开场，路特斯EMEYA、全新极氪001和全新智己L7这三款标配速腾聚创激光雷达的车型发布，得到了积极正向的反馈。
谈到GPT，其实代表了AGI（通用人工智能）的一个大趋势，GPT的成功让整个AI领域在AGI方向往前走了一大步。接下来，要看的是 AGI在垂直领域的应用落地以及AGI跟物理世界的链接，目前大家基本已经达成共识，AGI将通过机器人走进物理世界，当然智能汽车也被归类为机器人的一种。
我们的愿景是成为全球领先的机器人技术平台公司，也正在把自己的AI能力与各垂直领域的机器人结合，期待不远的未来可以带给大家更多惊喜。过去几年,我们把汽车当成相对成熟的硬件平台,已经实现了数据、算法和算力集群的AI的全流程打通,在激光雷达、视觉等多传感器融合感知方案上也有了长足进步。
2023年，我们的“Magic Moment”主要是下半年公司迎来销量的增长拐点，量产规模化上仍是我们接下来的重点，2024年，全球化布局也是我们重要的发展规划，将进一步加速拓展全球市场。
车圈价格战从2023年初就开始打响了，但是到了2024年，市场竞争进一步激烈的时候，我们看到这样一个现象：车企并没有一味的减少配置，以减少成本来应对价格战。反而很多车企都把激光雷达进行了标配，列为其核心销售亮点之一，而且20万以下的车型都开始搭载激光雷达。
这背后反映的是：第一，消费市场认可智能驾驶作为选车购车的首要考虑因素之一，对城市NOA等高阶智驾功能抱以期待。第二，激光雷达不是“摆设件”，而是安全件、功能件，对于实现安全的高阶智驾很重要。第三，消费者对激光雷达的认知度逐渐提升，认可其作为“隐形安全气囊”的价值。
这种种现象都意味着：第一，在行业在逐渐转向 L2、L3 智驾系统的新时代里，越来越多的汽车品牌将城市NOA等高阶智驾功能视为核心竞争力。
第二，消费者开始认识到激光雷达的价值，激光雷达像安全气囊一样，能够为驾驶安全提供不可或缺的保障，消费者对这些智驾功能的安全性和舒适性需求也逐渐凸显。更重要的是，激光雷达正在逐步渗透到20万以下的中低端车型市场，这些都将大大推动激光雷达在前装量产市场的普及，未来的激光雷达市场一定会更加广阔，成为一个大10-20倍的大众市场。
回顾马上过去的Q1，禾赛在CES 2024上发布了512 线超高清超远距激光雷达AT512，以及和更多头部主机厂达成战略合作。
过去一年，属于我们的“magic moment”，主要是美国纳斯达克上市、突破30万台交付里程碑等，2024年，我们预计交付量将达到60万台左右，成为ADAS领域的头部激光雷达公司。
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