智慧駕駛供應商更替潮開啟，行泊一體玩家如何“穩贏”？

汽車智慧化競賽下半場，行業競爭日趨白熱化，軟體定義汽車趨勢伴隨著電子電氣架構向域集中快速升級引發了產業鏈的重構，卡位賽正式開始。

基於域控制器架構的模式也意味著，行泊一體是打造包括高速、低速，行車、泊車等全場景的智慧駕駛方案落地的最佳路徑。由於行車和泊車場景可共用一套感測器和域控制器，因此可以降低硬體成本（減少控制器）、強化硬體的複用（最大程度利用不同感測器），同時確保感測器配置的靈活性。

可以看到，各大高階主機廠品牌掀起了一輪向L2+/L3級智慧駕駛升級賽，從單一的高速場景升級到多場景覆蓋或全場景（高速+泊車+城市道路）融合成為主流趨勢。

高工智慧汽車研究院監測資料顯示，2021年中國市場新車（不含進出口）同時前裝標配搭載行車ADAS和泊車功能的上險量為214.75萬輛。其中，搭載行泊一體域控制器上險量為37.34萬輛，同比增長159.13%；預計到2025年行泊一體方案在中國市場的搭載率約升至42.27%。

行泊一體的困境

儘管行泊一體市場很“火爆”，但卻依然面臨著成本、技術、資料等諸多方面的障礙。

首先在技術方面，據某主機廠反映，行泊一體的融合控制器涉及很多架構設計、資源分配的難題。這需要供應商在內部分別進行行車感知處理和泊車感知處理，感知的結果還需要分別生成不同的規劃控制軌跡，技術複雜度遠比單純的泊車產品要難得多。

這不僅要求ADAS廠商要打通感知、融合、定位、規劃、決策、控制等全棧式技術環節，還需要兼顧效能、功能、可靠性、成本等多方面的考量。

事實上，目前業界很少有一家供應商可以很好地實現行泊控制器的融合，並同時將兩種功能做得非常好，多數主機廠只好針對行車、泊車功能分別去找兩家不同的供應商。

但這種架構則帶來了第二大難題——成本。

高速行車與低速泊車分屬兩套硬體，不僅會存在冗餘問題，而且主機廠的採購成本也會更高。更為重要的是，傳統供應鏈採用“黑盒”模式，主機廠很難對方案進行分解招標。同時，由於行車系統和泊車系統來自不同企業，供應商的能力和經驗往往比較單一，在量產環節中或將耗費巨大的磨合成本，與主機廠希望快速進行SOP的目標背道而馳。

而據高工智慧汽車調研，即便是採用了所謂的“行泊一體”方案，現階段的方案基本使用的是多塊低算力晶片，並且僅僅將泊車和行車的硬體整合到了一個控制器內，距離“真正融合的行泊一體（感測器深度複用、晶片資源共享）”大規模量產還存在一系列的難題和痛點。

比如，一個系統同時支撐行車和泊車功能，軟體的複雜度將大幅增加。尤其是針對行車和泊車功能同時執行或者互動的場景，無疑將是一項巨大的挑戰。

百度智駕業務部相關負責人認為，全棧研發的能力才是破局的關鍵。

例如，在功能開發方面，目前晶片算力普遍不足，所以需要軟硬一體最佳化異構計算，保證體驗；透過自研硬體，能在軟體方面對算力做更好最佳化，最大化發揮軟體的價值；供應商在與車廠合作的過程中需要做硬體適配。而自研硬體則無需與多家不同硬體域控制器做適配，技術穩定性強，縮短開發週期，降低工作量，同時在執行層面降低風險。

可以看到，各大車企、Tier1對於多場景自動駕駛方案越發渴望，也對智慧駕駛系統供應商提出了非常高的要求。供應商必須具備全棧能力，形成模組化解決方案，並要足夠的開放與高度靈活，具備幫助車企快速部署實現的能力，以滿足不同車企的不同層級的需求。

特斯拉、蔚來等創新車廠也開始從控制器、感測器、晶片到演算法追求全面自研。這也完全證明了，只有具備成熟的軟硬體全棧研發能力，才能在接下來的智慧化大戰中屹立不倒。

百度智駕業務部相關負責人表示，軟硬一體的全棧方案首先帶來的便是成本的下降。同時，高度靈活的架構也將更好地為主機廠帶來功能差異化的競爭優勢。

最後，資料閉環的建立也是橫亙在主機廠智慧駕駛升級之路的又一難題。

百度智駕業務部相關負責人表示，車企擁有豐富的資料寶礦，但可惜缺乏深入挖掘。百度深諳，軟體是工具，資料才是靈魂。智慧軟體不在乎是否自研，而在於能否積累自己的資料，進而根據使用者的需求打造出差異化的產品，車企應從生產製造轉向掌握使用者與資料。

同理，對於供應商而言，最重要的事情便是用技術優勢搶佔市場高地，透過率先規模化量產，結合車端的智慧處理能力識別出不智慧的場景，將資料回傳，以此迭代演算法提高智慧駕駛系統的能力，實現資料積累。只有快速打造出完備的核心技術儲備與先進的解決方案，才能率先佔據市場風口，構建起自身的核心競爭壁壘。

何以破局？

為了解決供應鏈難題，百度Apollo於去年釋出了樂高式汽車智慧化解決方案，提供高品質、領先、開放可組裝的智慧駕駛和智慧座艙產品。其高度開放性與模組化，可根據車企的智慧化量產需求，提供靈活可定製的智慧化解決方案，助力不同型別車企的差異化需求打造面向未來的智慧汽車。

“我們堅持軟硬一體的思路，並全棧自研了演算法和計算平臺ACU，確保端到端效率最大化。同時在城市域、高速域以及泊車域形成了一套完整的自動駕駛解決方案——ANP。”百度智駕業務部相關負責人表示。

值得一提的是，其中包括面向SOC的架構設計以及一整套供應鏈服務，可以省去中間的各種溝通成本，保障軟硬體之間的緊密配合，高效與各類智駕場景相融合，並確保主機廠實現低成本快速落地量產。

為了資料閉環難題，百度依託其多年在自動駕駛領域的技術優勢積累，將L4級純視覺自動駕駛技術降維輸出，率先實現了低速場景下全自動泊車系統的大規模量產，邁出了高階智慧輔助駕駛商業化量產第一步。

同時，其艙駕雲圖系統實現了各個功能的深度融合，用高精地圖視覺化車感知情況，地圖資訊可參與變道、降速、提醒決策，實現整體系統的智慧提升。車輛也可以眾包的形式更新地圖的資料資訊。

目前，百度高精地圖已覆蓋全中國30萬公里高速公路+城市快速路；在安全性方面，其透過模擬測試、封閉場地測試、實際道路泛化測試確保ANP2。0的產品質量（ANP2。0高速領航駕駛是實現高速路，城市快速路，泊車場景的軟硬一體、行泊一體智駕方案），累計泛化測試里程達到30萬公里，涵蓋全國多地的高速道路、複雜城市道路等各類場景。

總體上，其ANP2。0、ANP3。0（ANP3。0城市領航駕駛是實現高速，城市，泊車點到點全域融通的智駕方案），甚至Robotaxi功能與資料平臺打通並一脈相承，實現了ANP3。0和Robotaxi千萬級資料、AI演算法經驗的複用，共同組成了完整的資料閉環。有效保障了行泊一體智駕系統的充分驗證與持續迭代。

百度表示，其首個ANP2.0量產車型——威馬將於今年正式上市，覆蓋停車場、高速公路、城市快速路等應用場景。比亞迪、嵐圖等車型將於明年量產。“明後年將有更多車企搭載ANP2.0，且入門售價下探到15-20萬級別。ANP3.0產品覆蓋高速/城市/低速泊車的點到點全域融通的解決方案，計劃於2023年7月量產，首發搭載集度首款車型。”

“行泊一體功能的推出是ADAS邁向高階自動駕駛的必由之路，將行車和泊車軟體深度融合或將創造更多新的應用場景。” 百度智駕業務部相關負責人表示。由於價效比高，因此在接下來的主流趨勢中，行泊一體將成為智慧汽車的標配。