周圣砚突然从睡梦中醒来，怎么我们公司的简介后面还加上了毫米波雷达的介绍？

  目前 Maxieye 的主要收入都集中在商用车版块，特别是商用客车，通过和宇通客车，金龙客车，安凯客车等主机厂的合作，公司的明星产品 IFVS （智能前视视觉传感器）销售量累计突破10万台。

  但人无完人，特别是对于初创公司而言。虽然在过程中和宇通客车有一些摩擦，特别是对自己产品（对符合法规）的盲目自信，但好歹公司终于活到了现在。

  每当感到公司不行的时候，就看看自己的信仰 Mobileye和特斯拉公司，就是这种‘信仰’，让Maxieye撑到了今天。

  突然，腾飞敲门进来。想啥呢，老周？早上的高管会我们还开不开了？老周转过身，坐，咱们先聊一下。

  杨腾飞作为和自己一起奋战的老战友，已经4年了。2015年周圣砚从安波福离职，创建了 Maxieye；2017年7月，杨腾飞从安波福离职，加入了 Maxieye，任运营总监（COO）；2021年5月，郭恩庆从安波福离职，加入了 Maxieye，任首席技术官（CTO）。

  加上其他部门从安波福出来的同事，Maxieye 俨然成了一个小安波福公司。

  周圣砚和杨腾飞都是2012年加入安波福的，那时候老郭就在安波福负责前向雷达ADAS项目，1R1V融合系统。

  Maxieye 作为特斯拉和 Mobileye 的中国信徒，一直坚信视觉感知可完全实现更高级别的无人驾驶。2017年3月，英特尔153亿美金收购 Mobileye，让杨腾飞突然看到了视觉感知的广阔市场，也是周圣砚说服杨腾飞加入 Maxieye 的重要理由。

  但是，从最开始的对标 Mobileye Q2，Mobileye Q4，到现在只字不提，腾飞对于乘用车 ADAS 项目一直心有余悸。

  最初 Maxieye 的判断是，乘用车 ADAS 主要竞争对象是外资 Tier 1，比如博世、德尔福等，但他们主要精力放在了合资品牌，对于国内自主品牌车还不是非常重视。

  但实际情况是，乘用车市场，国际头部供应商更受中国主机厂青睐。特别是对于没有太多积累经验的 Maxieye ，太难了。

  紧随其后，Maxieye 改变了策略，开始学着百度，开放了自己的视觉感知系统（所罗门计划），希望以 Maxieye 的视觉感知产品为基础，与更多的合作伙伴加速中国自主视觉感知的发展，同时完成更多的前装量产订单。

  由此，Maxieye 暂时放弃了乘用车视觉辅助驾驶市场，开始思考公司的生存和选择问题。一句“商用车市场对国产供应商的接受度颇高”点醒了周圣砚 ，Maxieye 也起死回生。

  一方面，后装市场很容易陷入价格战的恶性循环。创业还是要做难而正确的事，而且前装容易起量，一旦产品打开市场，就会有几十万的量。

  另一方面，我们的产品，按照前装产品的设计标准做产品研究开发，后装客户也可以用，不存在二次开发的费用。

  如果我们从后装市场开始，那就是无穷无尽的定制和非标开发，而且也没有很好的方法大规模地铺量。

  杨腾飞点点头，我同意老郭的看法。之前我们之所以没有打开这一个市场，一方面是由于我们是勇于探索商业模式的公司，没有过多的汽车工程积淀，主机厂也不敢贸然地使用我们的产品，一种原因是没有找对市场。

  今年我们主推的 1R1V 产品，主要定位在10万元左右的新能源车辅助驾驶，目前看，这块市场之间的竞争并不激烈。

  在千元辅助驾驶市场，我们大有可为。目前我们已定点了哪吒汽车和合创汽车，未来应该会有大量的10万元车型选择我们。

  中国市场有一半的车定价都在15万以下，而且L2用户市场基数非常大，非常有利于我们大规模铺量。

  郭恩庆笑着说，我认同腾飞的说法。对于渐进派而言，无绝对安全可言，因为本身事故责任划分就很明确，只有舒适度和用户的体验度。

  周圣砚突然插了一句话，所以我们要严格定义我们的产品功能和安全边界。比如我们的智能巡航产品，只能用在纵向的智能化体验方面，不能扩展到横向。

  郭恩庆点头表示认可，继续接着说，自2020年起L2开始向主流车型加速渗透，看似风光无限，但是体验通常不尽如人意。

  诸多体验结果为，辅助驾驶的很多功能只是徒有其表的花架子。比如一些交通事故， 都是栽在了AEB场景下，实际上这是一个非常典型的辅助驾驶功能，为什么这些号称做无人驾驶的企业，却搞不定辅助驾驶功能呢？

  当然你也能说是感知融合出了问题。我个人认为一个主要的原因是盲目的堆砌硬件。

  传感器融合的本质是强强联合，即只有提升单个传感器的性能才能达到更好的融合。

  毫米波雷达的分辨率提高之后，视觉也需要将感知的测距、测速精度提上去。当这些传感器系统都进行升级之后，感知融合才能达到更好的效果。

  当某个单一传感器在性能上远超其他（传感器）时，追求多传感器融合将是一个伪命题，实际上也耦合了所有传感器的短板。

  杨腾飞点头表示认可，特斯拉做纯视觉的自动驾驶，估计就是来源于这个思路。自己的纯视觉感知太牛了，甩毫米波雷达几条街，所以与其（让毫米波雷达）成为噪音，不如直接去掉。

  为什么很多用户为了避免频繁感知错误造成的误判，直接关掉了车道保持、偏离预警等功能。因为系统的漏检率和误报率太高了。

  周圣砚看着杨腾飞，我认同腾飞的说法。现在很多人不看好单纯的视觉感知，不看好单目视觉感知。主要我认为有以下三点。

  第一，单目缺乏立体空间的建模能力，只能停留在二维空间；第二，摄像头属于被动感知器件，激光雷达和毫米波雷达都属于主动测距，不能准确地测速和测距；第三，没有办法完成从感知到预判的跨越。

  这就是我们敢于推出 1R1V 产品的底气。单一传感器只有跨界跨得越多（摄像头具备三维信息，测速和测距功能），车辆安全冗余才会更好，这估计也是马斯克始终坚持纯视觉的思路。

  我们在视觉感知领域已经研究了5年，能够说是目前中国市场上最懂摄像头的。对于光线明暗变化的研究，我们是最在行的。

  但我们也不要盲目执着，视觉感知算法在初期发挥的作用非常大，但随着不断地挖掘，性价比会慢慢下降。特别是最近的堆硬件风潮。

  一方面是场景的不断的跨界，大算力平台成为必需品；另一方面算力的提升，也就要求大家必须在车上多装一些东西。

  目前我们主要用的是低算力芯片，包括安霸 CV2A 和 TI TDA2X （NPU和通用的CPU）的芯片，算力基本都不超过10TOPS。

  两款都是非常成熟的车规级 SOC 芯片，内部的硬件层有深度学习处理器、DSP、ARM资源，开发人员可灵活配置算力资源，实现ACC、AEB等功能。

  但我们也需要和高算力平台的合作，比如前段时间和黑芝麻的合作，我认为我们也可以和地平线合作，至少在两家SOC平台异步并行开发，这样既可以减少单一供应商的依赖，也可以综合考虑市场、技术迭代等各方面的因素不断优化和降低成本，提高产品的性价比。

  杨腾飞想了一下，我们应该2个算力平台一起开发，这和我们现在的产品组合很吻合。对于 1R1V 产品而言，继续使用TI和安霸的芯片，不能依赖大算力的平台来赋能产品相应的能力。算法创新是智驾的核心竞争力，我们要借助我们强大的软件嵌入式能力，最大限度地挖掘芯片的算力资源。

  对于10万元左右的主机厂而言，我们要保证这个系统安全舒适，用户有相匹配的购买能力，同时让主机厂有持续获利空间。

  对于 5R5V 产品，我们可以采用更大的算力平台，布局L2级以上的全栈智能驾驶系统及解决方案研发。为车厂提供匹配高中低不同算力平台、不同传感器融合方案的ADAS系统和ADS系统。

  郭恩庆点头，说得没错，我们必须要让主机厂能赚到钱。我们可以把商用车那一套全搬抄过来，不仅提供智能巡航服务，AEB方案，还可以附带提供基于视觉感知的智慧雨刮功能和智能灯光控制，整体提高整车智能化。

  现在很多高端的卡车、商用车、乘用车配一个雨量的光感的传感器，可能也需要100块钱。在我们自研的摄像头图像的协助下，这些小功能相比依靠传统传感器体验上要好很多。

  周圣砚看了一下表，时间也不早了，我把咱们公司的定位和发展重新梳理了一下，你们有什么问题和建议可以随时提出来。

  第一个问题，就是我们公司的定位。最开始我们的定位是 Tier 2，主要是因为我们只做视觉感知产品，并不涉及到整车的规控和制动。因为很多的商用车在CAN总线信号上只能提供车速，无法提供方向盘转角和横摆角速度。

  由于预警功能不直接介入车辆的控制层，相对而言晚几秒钟的信号输出也不会造成严重的影响，所以预警系统门槛非常低。

  2019年，我们开始介入商用车的控制层，这和交通部的AEB、LKA等法规有关，大家知道效果并不好，具体原因大家都心里清楚。

  这次我们以 Tier 1.5 的身份重新回到乘用车市场，代表的是我们新的产品思路，新的发展规划。

  如果我们的视觉感知结果直接提供给底盘去执行制动的话，时间要以毫秒来计算。这就要求我们的 AEB 自动紧急制动系统对于制动时间、距离和传感系统探测精度的要求极高。

  我们之所以定位为Tier 1.5，是吸取我们商用车的教训。目前我们商用车的数据回传和 OTA 很少。这和行业存在普遍的刷机有关，但是乘用车市场则非常透明。

  在传统的解决方案中，感知和控制算法通常各自为政，由两家服务商分开来做（比如我们和清智控制决策系统的合作，我们和奥特尼克转向系统的合作）。无论感知还是控制，往往都存在或多或少的误差，无法做到非常底层的融合。

  我们必须从感知、融合、规划控制角度出发，全栈式深度挖掘传感器和数据的能力。让每个模块之间并行、相互校验，这样才能真正的形成 OTA，让系统越用越智能。

  随着大量数据的收集和软件的更新，我们最终的目标是 Tier 1，直接对话主机厂，推出行泊一体的 nRnVnL 产品。这个是我们未来的布局，不是我们现在的重点，但我们要在现有的产品中就打好这个基础。

  我强调一点， OTA不是对安全的妥协，你不能说拿这个东西去以牺牲用户的安全为代价来做OTA。我们觉得L2相对来讲比较成熟可用，但是我们有优化的空间，在优化的同时积极探索L3边界，向L3迈进。

  在智能化大潮中，主机厂可能得到了集成经验、应用经验，但缺少全栈能力，缺少协同效果，这正是我们要做的市场。

  今年我们主推L2智能巡航产品，这个产品是以后我们所有产品的基础，大家要好好打磨。

  杨腾飞点头，老周说得很对。商用车的痛点就是客户只能拿到很上层的数据，应用级的数据，但是底层感知的数据很难拿到，非常难以做二次开发。

  数据确实是现在主机厂和自动驾驶公司最看重的，我们在L2视觉感知系统中加入数据备份，可以回传一些非常有价值的数据，这是我们的L2和其它竞品最大的区别。

  郭恩庆看着老周说，深度学习的核心当然还是数据，只有足够的数据，机器才能有足够的样本去把这些 Corner Case 琢磨透彻。L2用户市场基数非常大，如果我们能用好这些数据，我们的算法迭代一定会非常快。

  目前我们的产品主要在商用车和乘用车市场。商用车主推的是单目的 IFVS-500，乘用车主推的是 1R1V 产品。这2个产品有什么不足的地方呢？

  未来商用车市场，肯定会逐步从单目过渡到双目感知产品。虽然我们的单目摄像头通过加入深度信息，可以构建虚拟三维点云数据，通过时间流维度，可以构建4D感知，预测物体的运动轨迹。

  但是从未来更高级别和更安全的角度看，双目显然会成为标配，所以双目产品是我们必须布局的。

  这里我并不是要盲目的堆砌硬件，但这是趋势。从探测距离和跟踪物体运动轨迹效果看，双目确实有优势。未来我们一旦把规划控制也用到了商用车领域，双目摄像头感知肯定是一定会成为核心感知产品。

  对于乘用车产品而言，我们的 1R1V 产品只能在智能巡航领域用，一旦拓展到智能领航产品，肯定得 nRnV产品，而且还要加几个激光雷达。

  目前我们的 1R1V 产品可能没有用到域控制器，但是随着智能领航项目的推出，域控制器和大算力平台会成为标配。这时我们就不可能只交付一个智能摄像头，必须系统性地交付。

  当然这块不必过多担心，德赛西威作为我们的重要投资方，我们在乘用车和卡车领域的算力平台，他们都可以协同与我们一起做。

  这里我要讲的是，虽然我们的单目的 IFVS-500 和 1R1V 产品是我们现在主推的，也是我们主要的收入来源。但是未来2-3年这2个产品可能会被市场抛弃，所以我们不能坐等山吃，我们要革自己的命。

  杨腾飞推了推眼镜，我个人觉得，视觉在整个智能驾驶技术中比重还是会非常大，基本上承担70%左右的工况分析工作，成为量产中主流的感知方案。我们还是要把它做精做专，把这个锚点打通打透、再横向拓展。

  郭恩庆接着杨腾飞的线确实一个摄像头就可以了，但是到了L2+和L3，需要全景360度的感知，并且不但需要准确度、距离或精度，对目标的预判性也会有一些要求，这些都在感知预测上提出更高的要求。

  所以nRnV 产品一定会成为主流，但我希望我们在落地的时候，可以还以视觉产品为基础，不断的扩充，比如视觉+毫米波雷达，视觉+激光雷达等。低成本，高性能的方案仍旧是我们的首要选择和核心竞争力。

  过去几年我们的融资，从A轮开始都比较有规律，且都是正向循环。2019年之前可能我们过的比较苦一点，主要靠地方政府的补贴。

  2020年我们融资主要是为了 IFVS-500 产品的前装项目的规模化量产交付，还有智慧巡航项目的研发，2021年我们的融资主要是为了智慧巡航产品的量产和交付，还有就是我们的 NOM产品的研发。2022年我们融资的主要目的是加强智慧领航项目的全方位开发和量产。

  凭借我们 IFVS-500 和 1R1V 两款产品，我们基本可以有3亿元的销售，接下来我们的目标就是上市。所以我希望大家有一个方向，有一个目标，努力把我们每一步，每一个产品做好，循序渐进的走向上市。

  在汽车智能化发展的这几年里，大批玩家涌入 ADAS 行业，在快速发展之后，没有自我造血功能的企业基本都死了。同时资本给到他们的耐心、钱已经越来越少，技术更新迭代的时间越来越紧，如果跟不上这个节奏，那么很有可能被市场淘汰。

  今年我们的团队规模会再扩大1/3，研发人员突破300人，加强我们的算法工程团队。

  下一步就是商业模式的思考，目前我们正在和产业链的一些合作伙伴，比如德赛西威、广汽合创等等，一起探讨基于OTA技术的用户付费订阅模式和基于干线物流的无人驾驶场景运营服务模式。对于乘用车市场而言，没有任何一家可以全部吃下，合作和生态是必须的。

  就像我们在商用车领域，和浙江世宝合作，把摄像头和其EPS做成完整的车道保持系统，和星宇合作，将摄像头和智能大灯整合形成了完整的智能照明系统。未来的无人驾驶卡车生态，一定由物流公司、算法公司、OEM和零部件供应商深度合作组成。

  我们也欢迎那些愿意将Maxieye视觉产品形成功能整合的供应商进行合作。