量產，對于自動駕駛企業，無論是L2級還是L4級，已經成為最受關注的點。對于走到量產階段的自動駕駛企業，雖不能保證在終局勝出，但至少拿到了下一個賽場的入場券。

從這個角度看，宏景智駕是可以有些小驕傲的。三個月前「智車星球」與其創始人劉飛龍交流時，對方就透露2021年宏景智駕L2+ADAS方案的裝機量在10萬套左右；而到今年，這個數字預計將達到20萬到30萬，同時，目前國內TOP15的主流車企中，超過1/3都是宏景智駕的客戶。

2018年成立的宏景智駕，發展可謂高效。在劉飛龍看來，很重要的一個原因是宏景智駕擁有“軟件硬件全部inhouse”的能力，也就是軟件和硬件全都掌握在自己手中。

但在此前的披露中，對軟件部分宏景智駕提及較少，因此在9月16日舉辦的2022世界智能網聯汽車大會上，宏景智駕聯合創始人兼軟件算法VP董健帶來了其軟件算法棧最新動態的分享。

△宏景智駕聯合創始人兼軟件算法VP董健

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堅持漸進式道路

在上一次和劉飛龍的交流中，我們能清晰感受到宏景智駕對市場變換的靈敏。雖然是從L4起步，但很快就將重心切到了輔助駕駛賽道。

在這次交流過程中，董健也多次提到，宏景智駕將堅定地走“漸進式”路線。這樣做的好處顯而易見，除了能讓企業活下去，還能在產品量產落地的過程中達成測試+數據回傳的目的，從而確保高階產品線具備穩固量產的基礎和數據支撐。

目前，宏景智駕在乘用車市場有兩條主要產品線，其一為L2 ADAS方案，以1R1V或者單V為主的標準化產品線，在董健看來，其L2產品已經是“貨架產品”，無需再有過多資源上的投入，處于拷貝——復制——交付的階段。

另一條產品線是L2.5級產品，主打高速智慧領航和行泊一體方案。在這條產品線又有兩個分支，一個是基于宏景智駕HyperPilot 2.0計算平臺打造的5R6V12S架構產品，已于去年廣州車展上發布，將在今年年底交付國內某主機廠；另一款產品則是脫胎于宏景智駕HyperPilot 2.5計算平臺，采用的是5R10V12S架構，對車輛的側面感知能力進行了加強，支持高精地圖和導航地圖，是今年宏景智駕的主推產品。據董健介紹，該產品目前已和國內兩家主機廠的5-6款車型開展量產合作，最早一款已在今年7月份量產交付。

△宏景智駕平臺產品方案對比

同時，由于產品具有平臺化、模塊化特性，其高速智駕系統同樣適用商用車。目前在重卡領域，宏景智駕已為安能、順豐、中儲等物流客戶提供了點對點自動駕駛運輸物流服務，實現了3%~5%的節油率。同時，針對重卡還做了針對性功能的添加，例如預測節能，自動大車避讓、異性物避讓等。

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完善的軟件產品體系

從功能實現來看，宏景智駕與同類型企業沒有太大差別，脫穎而出的關鍵在于產品性價比。“行車功能我們非常有信心，我們可以使用相對低的傳感器配置實現相同的ADAS功能，一些國內的主機廠都有工程團隊評估過我們的產品性能，都得到了很好的評價。在車規級的低成本傳感器上實現高性能算法，是宏景比較突出的優勢。” 董健介紹道，在她看來，能做到這些，與宏景智駕全棧自研的軟件算法平臺有著重要關系。

該軟件算法平臺由底層軟件、應用層軟件、中間件、開發工具鏈、數據平臺等組成，具備完整的算法棧。宏景智駕HyperASW 應用層軟件歷經多個量產車型打磨，具備感知規控全棧自研能力，能全面覆蓋市場主流智駕功能。同時，通過軟硬件解耦、模塊化軟件適配不同SOC、可配置功能交付等多種模塊化交付方式，靈活高效地滿足客戶不同需求。

HyperOS 中間件同樣由宏景智駕自主研發，具備通用性、易用性、復用性、安全性、穩定性五大特性，可在滿足信息安全與功能安全要求的前提下，高效適配應用層軟件與工具鏈產品，并進一步降低開發成本，提升開發效率。

宏景智駕的HyperDevTools 開發工具鏈可以通過一整套自動與半自動組件實現從數據采集、切片、存儲、后處理到生命周期管理的完整數據閉環，并且支持直觀的數據顯示、簡潔的人機交互界面、可視化的底層通信診斷與數據分析，極大提高研發人員的工作效率。此外，HyperDevTools完整的場景庫分類與標簽體系，能夠支持前后端軟件的大規模回歸分析與真值標注、測評、算法訓練，可以幫助持續提升場景庫的豐富程度，推動產品不斷進化。

產品持續進化的基礎是數據。宏景智駕所有量產及研發項目均采用數據埋點回傳，通過測試車和量產車分別回傳全量數據及埋點觸發數據。基于海量數據，宏景智駕持續迭代優化算法模型，訓練出了完善的數據平臺HyperDataInfra。經過數據平臺的加工與處理，海量的信息才能夠更高效精準地服務于產品研發升級，形成“量產-數據-算法”的良性循環。

其次在后端的規控和決策層面，宏景智駕使用了多套規控算法同時運行和多層決策規劃結構來滿足量產系統的魯邦性要求和提升用戶體驗。

根據董健介紹，目前的規控主要包括AD planning這種偏向L4的解決方案和傳統的ADAS Planning方案，根據ODD場景條件不同切換降級。

“例如在有高精地圖的地方可以使用算力要求比較高的規控算法，如果超出范圍，就需要使用降級算法。因為C端用車難以控制使用場景，所以必須有一套比較魯棒的降級算法，讓車輛能夠在任何場景和地域里啟動ADAS功能。再加上一個mrc（最小的風險），這三套規控系統能完整滿足量產要求。”董健說道。

在多層決策規劃架構上，宏景智駕根據使用功能距離分成了四級規控架構：第一層是距離大于2000米的全局規劃，重點在全局車速實時規劃；往下一層是200~2000米的中期決策規劃，主要做預測性車速規劃和動態車道規劃；再下一個層級為局部決策規劃，范圍是在200米以內，主要流程包括意圖預測——交互決策——時空規劃，重點與道路上的障礙物完成決策反饋；最后在10米以內的執行層規劃主要是橫縱向緊耦合的獨立MPC模型預測控制。董健認為，決策是自動駕駛比較難的一個點，與功能體驗關系非常大，“因此我們會提供這樣一個更細分決策規劃層級，去做得更細致一些。”

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快與慢

在交流的一開始，董健就透露2022年宏景智駕的在手訂單約有4.9億，2023年訂單預計將超過10億，增速很快。但這里的訂單基本還是來自宏景智駕的基本盤——L3級以下平臺產品。

對此，也有質疑聲提出今年9月底左右，以長城魏派和小鵬汽車為代表的企業就將推出高級城市輔助駕駛，而宏景智駕卻將HyperPilot 3.0產品SOP的時間規劃到了2024年，從時間上看是否會落后于市場？

對此，董健表示宏景智駕很明確的節奏和打法。

“從L2到L2.5到再往上走，并不是完全推翻了原有算法架構，很多事情可以‘繼承’，會在基礎上去做升級。在過去的ADAS項目中場景和數據都是可以積累下來去迭代到更高級的自動駕駛功能上，是有一定的延續性的。從我們的角度看，現在更多精力是放在L2.5，把一件事情先做扎實，然后再到下一步。”

雖然目前不是重點，但宏景智駕有一支專門的研發團隊在做城市NOP方面的研發積累，上面提到的三層規控和多層決策架構，同樣也適用于城市NOP功能。

△宏景智駕輔助駕駛域控制器

在整個交流過程中，董健多次提到量產的重要性，對于技術應用上的“第一”，宏景智駕并不是最看重的，能做好、能把量做大才是宏景智駕的核心“KPI”。因為更強的量產能力才有可能在后續跑得更快，才更容易打動客戶拿到更多定點。

作為完成這個核心“KPI”的重要支撐，宏景智駕的軟件團隊目前在整個企業公司的占比已經超過了一半，董健更是表示明年將擴招到300人。“對宏景智駕來說，軟件是目前投入最大的一部分，我們希望后續能為公司創造高利潤。目前公司雖然收益很高，但我希望通過軟件把利潤做上去，還有就是通過軟件實現更多的升級和功能。我們老板說了，未來三年我們將在軟件方面累計投入10個億。”董健說道。

以下為現場交流QA速記整理，有一定刪減

Q：宏景智駕選擇芯片合作方的原則？

A：一個是從軟件算法層面和功能層面，包括各方面的芯片配置是不是能滿足我們的要求。另外還有一些在商務上的合作因素也是一個重要的點。

Q：現在很多自動駕駛供應商的方案都是基于高精地圖的，如果沒有高精地圖的話，是相當于現有算法推倒重來還是一個簡單的減法？

A：難度不大。主要是在定位和感知上會有區別，但對于后端規控來說，其實還是可以用原來的操作去做。

沒有高精地圖的方案肯定是我們會考慮的方向，因為剛才也提到現在法規還沒有下來。同時沒有那么多數據給到我們做迭代，所以很大程度上影響了一些功能的開發。

目前BEV方案里其實能看到自建地圖的優勢，大家都看到了它的可行性和可落地性。

Q：目前宏景智駕訂單量比較大，后續關于數據的存儲和訓練這一塊，有什么樣的規劃？

A：首先因為合規的方案是不能放在公有云上的，需要跟圖商一起合作放在專屬的或者私有云上，然后要做合規透明，監管上要有人來承擔一些風險責任。我們近期就整個合規方案也在和各個廠商探討。我們的量還沒有那么大，現有的數據平臺架構其實已經足夠。

Q：重卡和乘用車軟件上的復用率大概是多少？不同點主要在什么地方？兩者的業務量占比是多少？

A：前端的感知大部分是一樣的，從決策開始到規劃控制會有一些區別。卡車會更細，因為它要做一些速度規劃和節能預測，所以會在速度層面做得更細致一些。控制方面卡車和乘用車還是不太一樣，比如卡車有時候滿載，有時候空載，整體重心都不在一個位置上，所以這塊一定要做一些處理，否則控制就會不穩定。還有節能對重卡來說非常關鍵，我們接觸的所有物流客戶幾乎最關心都不是人力成本的節省，而是能不能省油，這是最快能落地帶來效益的。

從業務量來說目前還是乘用車占比更大。

Q：在您的介紹中感覺宏景智駕的重點是放在規控和決策層面，感知這一塊也是自己做還是合作的芯片廠商來做？

A：融合規控相對而言是我們比較有優勢的一塊，感知我們也是一直定位要自己做，但不排除在一些項目里會交給合作伙伴。我們的感知可以說是農村包圍城市的路線，從環視到周視到前視，一步步去實現量產，我們目前泊車里面的感知都是自己來做的。另外像激光雷達、毫米波雷達這類3D感知也是我們做的。

Q：ADAS功能在整車的價值體系里面占比并不多，成熟之后也就變成了制造業范疇，天花板并不高，如何看待這點？

A：雖然ADAS整體價值偏低，但基數非常大。而且目前80%以上還是在外資企業手里，我們還有很大空間。

我們在把低級別輔助駕駛做成貨架產品之后，就可以實現商業上的復制，后續只要投入極少的人就可以拿下一個車型。同時研發上我們還會持續往上迭代走漸進式路線，下一步可能在3.0平臺上向城市智能領航這些高級的功能前進，隨著政策的開放，我們也希望能夠逐步推進。

Q：未來3.0平臺的產品是否會和車路協同相結合？有沒有接口？

A：這條線我們一直在關注。但目前V2X還處于一個不知道誰去買單的階段，技術端是可實現的，但商業上的閉環還沒有做起來。

Q：如果和業界其他做ADAS的友商比較，咱們處于一個什么樣的水平？

A：如果說ADAS的話，我們還是比較有自信，是做得比較頭部的，而且像我們這樣的行泊一體也比較少，因為我們自己做硬件也做系統，所以能很好的把控，這是我們的天然優勢。

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