地平线，扶传统车企上马
1、全速域的自适应巡航功能。可在全速域跟随前车启停，在停车的情况下也不退出。
2、拨杆变道功能。车辆会检测周边车道，在合适的机会下提醒驾驶员，驾驶员拨下转向灯之后，车辆会在保证安全的情况下，完成变道。
3、通过大曲率弯道和上下坡。开启ADAS系统之后，车辆能够在自动上下坡，并且顺利通过大曲率弯道，系统也不会退出。
仅以上三个功能，大部分人可能会以为这又是某个新势力车企的辅助驾驶功能。其实它是即将在长安UNI-V上量产的辅助驾驶功能，背后的技术供应商是地平线。这些在新势力企业中很普通的功能，其实已经甩开了80%的传统车企。
消费者很乐见传统车企在智能辅助驾驶上能够有如此亮眼的表现，但也感到遗憾，这只是个例。
当下，国内汽车智能辅助驾驶市场存在两个比较极端的现象：头部新势力们基本都已经实现了高速领航辅助功能，开始向城市领航辅助挺近，挑战红绿灯识别，无保护左转，环岛等各种复杂场景。
而大部分传统车企连基本的L2级辅助安全功能都无法满足，比如ACC自适应巡航全速域行驶，大曲率转弯，自动变道、主动超车等功能。
“地平线+长安”的组合给外界提供了一个很好的研究窗口：传统车企如何破解智能辅助驾驶焦虑？
传统车企难于辅助驾驶
欧美大概在2014年就发布了U-NCAP，持续影响着更多主动安全的功能上车，中国C-NCAP也在不断推进这方面的工作。上个月，工信部部长苗圩还在呼吁车企们将AEB作为标配。
国家发改委预计，2025年中国智能汽车渗透率将超过80%。也就是说辅助驾驶功能会变得非常普遍。
不管政策法规还是用户需求，都在催促车企们加速辅助驾驶功能的普及。然而事与愿违，车企们却被困于现状，仅以上提到的长安UNI-V的几点功能，80%的传统车企都无法达到。
车企实现智能辅助驾驶的方式无非自研或供应商方案两种，但这二者实现起来都不轻松。
以自研来看，以造车新势力头部企业小鹏汽车为例，其在创立之初就确立了全栈自研辅助驾驶的战略路线，演化路径如下：
2018年，小鹏汽车发布了XPILOT2.0，可实现的功能包括自适应巡航，自动泊车等。此后，小鹏汽车按照每年0.5个版本的迭代速度快速实现高速领航辅助驾驶，明年会正式推出基于XPILOT4.0的城市领航辅助系统。
何小鹏2017年正式接管小鹏汽车，彼时整个小鹏汽车也才300人，而2021年底，仅自动驾驶相关的研发人员就超过1500人。截止目前，小鹏汽车在自动驾驶上的投入达到百亿级别。（根据历年财报累加粗略估计）
这样的时间成本和资金成本让很多二线传统主机厂望而却步。以其年销量50万，单车利润0.5万来算，年纯利润25亿，对于自动驾驶巨大的成本投入是杯水车薪。更重要的是，很多传统车企根本没有软件的基因，即便有钱也未必能做成事。像长城这样的头部企业采取的措施是将自动驾驶业务单独剥离出来，成立毫末智行，吸引互联网企业的人才进来，跟上市场节奏。
自研之路行不通，供应商的“拿来主义”也并非万全之法。
传统供应商方案将单个功能剥离，车企们单独采购再“拼接”，但传统供应商的单个辅助安全功能都是基于逻辑运算的固定功能。比如跟随前车分了3个等级，每一级的距离是多少都是定值，无法修改。这种僵化的东西很影响用户体验，且成本非常高。
再有，传统供应商的节奏非常慢，无法适应快速迭代的市场，尤其是总部在国外，生产销售在国内的企业，比如新势力都推出NOA高速领航辅助功能了，传统供应商连基本的ACC自适应巡航的各项功能还没有完善。
2014年之后，以特斯拉为首的新汽车企业对辅助驾驶功能提出了更高的要求，Mobileye等采取软硬件“芯片+算法+摄像头”模式的供应商开始逐渐进入车企的采购名单。
然而随着合作不断深入，功能增加和用户需求提升，Mobileye封闭的黑盒子方案不支持车企做更多软件修改，导致车辆升级、功能增加等工作都无法进行。
此外，Mobileye霸道的做事风格，传感器搜集到的数据必须归其所有，不会给车企分享，让它与车企们的积怨越来越深。
2016年，一辆搭载Mobileye 芯片的特斯拉Model S在开启Autopoilte的情况下，发生了惨痛的车祸。双方的积怨终于爆发，特斯拉宣布与Mobileye终止合作，并于同年建立了辅助驾驶软件算法团队。
这一看似再普通不过的商业行为，甚至影响了后来辅助驾驶市场的发展走势，他开创了车企们自研辅助驾驶软件的先河，并且为日后软硬件解耦埋下了伏笔。此后不久，大洋彼岸的小鹏、蔚来、理想等一批国内造车新势力先后走上辅助驾驶软件自研之路。
这也为另一家国产芯片新星的崛起提供了绝佳契机。至此，地平线接过Mobileye衣钵，掀开崭新的一页，书写辅助驾驶芯片的另一个故事。
传统车企渴望高性价比辅助驾驶方案
地平线看到了车企的痛点，将问题拆分，辅助驾驶大致可以分为感知、决策和控制。L2级的大多辅助驾驶功能都是基于逻辑运算，决策软件基本都是固定程序。
控制对很多传统车企来说不是难事，最难的就是感知，地平线利用其在芯片软件领域的深厚积累，融合摄像头，以此来解决部分车企的感知问题。
于是，地平线带来了Horizon Matrix 全家桶方案，它基于地平线征程系列芯片，针对不同级别的辅助驾驶给出了一套系统性解决方案。包括Mono前视辅助驾驶解决方案、Pilot 领航辅助驾驶解决方案和SuperDrive高级自动驾驶解决方案。
其中，Mono分别适配地平线的征程系列J2、J3芯片，推出了Mono2、Mono3。它们都支持单摄像头和多传感器融合方案。
Mono2基于征程2芯片，可搭配2MP、3MP摄像头，实现碰撞报警、AEB等功能，不需要毫米波雷达即可实现AEB功能。
Mono3基于征程3芯片，搭配8MP摄像头，能够在AEB基础上提供基于视觉的定位，依靠单目摄像头就可以实现高速NOA的部分功能。
Pilot 基于3颗征程3芯片，10路摄像头打造，支持高速路领航辅助驾驶和停车场记忆泊车，也是首个基于国产AI芯片的行泊一体的平台。
地平线的全家桶方案有3个非常明显的优势：技术先进、性价比高、灵活开放。
技术先进
承接上文长安UNI-V的案例。与其他传统车企的辅助驾驶功能相比，UNI-V的优势很明显：
1、全速域使用。现在大部分车企的自适应巡航都有速域限制，基本30km/h或者60km/h每小时；
2、跟停后自动起步。很多车跟停之后，自适应续航功能也自动退出，需要司机重新开启该功能；
3、拨杆转向，大部分同价位车型，甚至不少20万以上车型都不具备这一功能；
4、大曲率弯道，大部分车型的自适应巡航功能都是直线行驶，个别支持小曲率弯道的方向修正。但根据媒体测试的视频看，UNI-V的转弯曲率超过了30°；
5、上下坡道系统不退出。
UNI-V采用了地平线的Mono2方案，里面有很多技术亮点：比如针对全速域巡航，地平线引入了单目深度技术，便于辅助做道路的建模。能够帮助智能辅助系统更好的理解场景和及目标的距离和速度。
比如上下坡道，很多企业都是基于直线平面的2D做的算法，上下坡的时候车道线就识别不出来，但地平线实现了3D平面的识别，这也就是使得它能够在3D平面工作。反映在现实中就是，车辆在上下坡的时候，ACC功能依然能够正常工作。
性价比高
供应商喜欢采用算法绑定硬件的套路抬高价格，性价比很差。比如Mobileye在极氪 001 上部署的 SuperVison 方案，使用了 7 颗 8MP 摄像头，这只有高端车型才“消费”得起。这种情况下，车企迫切需要一套高性价比方案。
针对普通的辅助驾驶需求，地平线基于J2、J3分别开发出了Mono2、Mono3。二者均支持单目摄像头，性价比非常高。
尤其是Mono3，它可以在一个单目摄像头的情况下完成L2 及以上的ADAS功能。包括感知⻋辆、⾏⼈、⻋道线、红绿灯、交通标识、可⾏驶区域以及多种复杂场景；还⽀持⾼精度视觉定位功能，包括视觉匹配定位、多源融合定位。它可以配合⾼精地图通过重投影，补充⻋道线识别结果，实现⻋道级的定位精度。
在本土化优化上，地平线针对一些国内特有的⻋型（三轮⻋、异种⻋、⾃⾏⻋等）、⻋道线（⻥⻣线等）、交通标识的识别，做了更多的AI技术识别。并对这些特殊场景做了针对性的感知算法训练：比如上文提到的单目深度估计技术，通过分析前后帧局部区域像素的视差变化，来判断前方是否有障碍物，进而进行合理的避让或刹车动作。
此外，针对单目摄像头测距的难点，地平线基于 Real 3D 与 Freespace 研发了测距方案，有效解决了横穿车辆（比如超长挂车）测距，减少因目标漏检带来的安全性问题。
仅依靠单款摄像头，这一套方案实际已经实现了高速NOA的功能。相较于多传感器融合方案，这无限放大了它的性价比。
灵活开放
这也是地平线能够以挑战者姿态后来居上的核心武器。让它直接从老牌传统巨头Mobileye那里虎口拔牙，抢走了不少客户。
上文提到，Mobileye封闭的方案让OEM厂商怨声载道。地平线恰恰相反，它提供芯片、工具链和参考算法给合作伙伴，让他们在芯片上构建自己的算法。这里面有非常多案例：
东风岚图的一个高端配置是做红外夜视，它们的软件合作伙伴基于地平线“征程2”，在上面做了夜视的软件算法，而地平线提供工具链的支持。
哪吒U·智和它的软件合作伙伴一起，地平线“征程3”芯片，做了智能泊车系统。
地平线开放的软件生态让合作伙伴有了更多主动权去内嵌自己的想法。
扶合作伙伴上马
在辅助驾驶层面，今明两年已经确定上市的车型存在几个共性：多传感器，多功能，多融合计算，多并行计算。这使得车企对芯片大算力的需求也越发强烈。车规级芯片迈入百T时代。
对此，地平线提前布局，规划了征程5、征程6芯片。“征程5”是2021年7月29日推出的第三代车规级芯片，具有128TOPS高算力，今年Q4会实现首款车型量产落地，也是首款实现前装量产的百T算力国产芯片。可以接16路高清摄像头，同时也可以接多路8MP 4K摄像头，支撑多传感器的融合、预测、规划。
地平线BPU算法负责人罗恒介绍了征程5的3点优势：安全，算法，能效。
安全：芯片在功能安全上支持ASIL-B，整个系统可以做到ASIL-D。这也就意味着，它可以不需要做芯片的硬件安全冗余，节约成本和空间。
算法：由于征程5采用软硬解耦的设计理念，它能够完全匹配适合当下最新的软件算法。让主机厂拥有更多发挥的空间。
能效：征程5在benchmark的FPS性能是1200+，英伟达Orin是1001FPS。前视感知可以做到60毫秒，同时具备30瓦的低功耗，原因是它采用最底层的单元设计逻辑。并且融入了AI加速计算技术，包括高度的软硬并行化、还有优化计算密度和能量效率。
这样的优势和地平线对整个市场的理解分不开。2016年成立之初，地平线就提出了新摩尔定律的观点：真实的AI效能是实际处理速度（FPS）比上每瓦功耗，或者实际处理速度（FPS）比上每单位的成本。
这让他们在进行最初的芯片设计时就更注重能耗、安全、成本各方面的综合平衡，而非一味的堆料。
对于芯片市场理解的通透性，让地平线能够更快地适应市场节奏。按照行业惯例，车规级芯片设计流片要18-24个月，车规级认证系统方案开发要12-18个月，导入车型测试要12-24个月。周期差不多4年左右，但是在一些通用的大框架下，地平线基本保证每年推出一款芯片的节奏。
地平线智能驾驶产品总经理余轶南介绍，“征程5”是能够支持全场景自动驾驶的芯片，主打高速和城市NOA。提供了两种合作模式：一种是联合开发，地平线提供基于征程5的底层能力，比如视觉感知，主机厂自己做感知和融合，包括地图的集成；一种是把征程芯片硬件的参考设计、基本的软件参考设计开放给软件合作伙伴，他们通过工具链构建完整的城市自动驾驶的方案，并且最终落地在OEM上。
余轶南形容，“我们是将合作伙伴扶上马，让他们跑得更快。”地平线始终坚持Tier2的企业定位，他们形容自己是帮客户跑得更快的人，而不是御马的人。这个角色定位很重要，因为它牵扯到OEM厂商们一直关心的“灵魂论”问题。只有把主动权交给客户，自己作为辅助者的角色存在，才能获得客户的信任。
根据地平线的说法，目前征程5已经获得国内多家主机厂定点合同。就近期已知的企业包括红旗，自家游、比亚迪等企业。并且仍然在继续扩大朋友圈。
市场的快速覆盖和新势力们的加速狂奔，让传统车企车企们如坐针毡，一方面希望快速跟上市场，另一方面这种事又很难一蹴而就。两难之下，地平线给出了“全维利他，一路同行”的解题思路，将他们扶上马背。
行文至此，一个问题涌上心头：为什么很多以Mobileye为首的传统供应商走着走着就把自己走到了死胡同，而地平线的路却越走越宽？
我想，地平线的企业口号或许给出了很好的解释：AI on Horizon AI时代的底层赋能者。