车东西（公众号：chedongxi）
作者 ｜ Juice
编辑 ｜ 晓寒
刚刚过去的2022年，智能驾驶已经成为了整个行业的热点，而迈入到2023年之后，这一趋势丝毫没有消退，反而更加热闹了。
量产智能驾驶领域更是车企和智能驾驶供应商都在争抢的赛道，考虑到国内每年千万辆的新车销量，这一市场也确实充满了潜力。
为了在智能驾驶市场占据优势，多个智能驾驶企业也纷纷入局量产智能驾驶领域。就在今天，国内明星智能驾驶创企小马智行发布了智能驾驶业务产品线，并且还成立了独立事业部（Personally Owned Vehicles，简称POV）。
这意味着小马智行未来也将会在量产智能驾驶领域发力。
不过，小马智行进入到乘用车智能驾驶领域并非是突发奇想，其从2020年就开始布局量产乘用车前装智驾软件，经过两年多的技术打磨，已经实现了成功量产。
目前小马智行已经形成了智能驾驶出行服务（Robotaxi）、智能驾驶货运服务（Robotruck）以及乘用车辅助驾驶业务（POV）三大业务板块，新的一年也将会在这三个领域继续快速前进。
那么，小马智行为何会选择在乘用车领域进行布局呢？其技术方案具体是什么？又有哪些优势呢？
一、乘用车市场广阔 小马智行具备技术基础
当下智能驾驶领域正在快速发展，为了能够在这个过程中分得一杯羹，行业内玩家都非常“卷”，而乘用车智能驾驶领域更是“卷上了天”。
乘联会数据显示，2022年，全国乘用车零售销量为2054.3万辆，同比增长1.9%，而乘联会秘书长崔东树预测2023年国内乘用车销量将会达到2350万辆。
从销量数据上来看，中国无疑还是世界上最大的乘用车市场，另一方面这也意味着乘用车智能驾驶市场非常庞大。另一方面，随着近两年高算力芯片、高性能车规级传感器等的推出和成本下降，L4和L2及在功能表现上出现趋同，技术迁移和复用提上日程。
因此，目前除了一些瞄定量产车智能驾驶方案的公司，也有一些L4公司开始切入到L2赛道。
由于此前不同技术路线所面临的技术挑战和场景的不同，L4公司进入到L2领域并不能简单的理解为降维打击，反而也会遇到不小的挑战。
不过L4公司一直在算法、硬件、复杂场景方面发力，也具备很强的技术积累，在发力L2的过程中也会有一定的促进作用。
小马智行作为国内L4领域的头部玩家之一，在经历了多年的技术积累之后，也开始在L2方面发力，此举可以帮助小马智行更加快速的实现商业化落地，并且加强自身的造血能力，在未来的竞争中抢占先机。
▲小马智行的无人驾驶系统进行了大量的测试
小马智行联合创始人兼CEO彭军表示，随着自动驾驶产业链上下游日臻成熟完善，高级智能驾驶功能将会成为自动驾驶量产应用的引爆点，因此基于过去六年的算法和数据经验积累，小马智行将会利用自身技术优势，打造高性能、低成本的量产智驾解决方案，这也将会成为小马智行未来的业务重点。
二、推出三大智驾产品线 客户可灵活定制
就在今天，小马智行正式公布了自己乘用车智能驾驶领域的是三个关键产品，分别为智能驾驶解决方案“小马识途”、智能驾驶硬件模块“方载”域控制器、智数据闭环工具链产品“苍穹”。此外，小马智行还成立了独立事业部（POV）来负责这一业务。
那小马智行的这三个关键产品究竟实力如何呢？我们来逐个了解一下。
小马识途无疑是小马智行在乘用车智能驾驶领域推出的最重磅的一款产品了，基于不同的传感器配置和算力配置，小马智行又推出了三款系统级的方案：PonyClassic，PonyPro以及PonyUltra。
具体来看，PonyClassic具备高速NOA、记忆泊车与主动安全功能，该方案只需要6颗摄像头和1颗毫末波雷达。而在计算芯片方面，PonyClassic对算力的要求为50～100TOPS，广泛支持地平线征程5、英伟达Orin或类似算力芯片平台，整套方案的成本将会在千元级。
▲小马智行PonyClassic传感器方案
PonyPro则可以实现城市NOA和自主代客泊车，该方案对于传感器的配置有所提升，需要具备11颗摄像头、5颗毫米波雷达和1颗激光雷达，对于算力的要求约为200TOPS，计算芯片方面可以灵活选择单颗英伟达OrinX、两颗地平线征程5或其他类似算力的芯片平台。
▲小马智行PonyPro传感器方案
PonyUltra版本则是三套方案中的顶配版本，可以实现超级城市NOA和自主代客泊车，在体验上可以媲美L4 Robotaxi。
因此，这套方案的硬件要求也会更高，需要具备11颗摄像头、5颗毫米波雷达和3颗激光雷达（其中两颗补盲激光雷达为选配），在算力方面，则需要约500TOPS，芯片方面可以选择两颗英伟达OrinX、地平线征程6或类似算力芯片平台。
▲小马智行PonyUltra传感器方案
为了实现这些功能，除了要在传感器、算力平台方面发力之外，软件也是非常重要的一环。而这方面正是小马智行的强项。
小马智行自研了BEV（Bird’s Eye View）感知算法，可以通过大模型识别各种障碍物，车道线及可通行区域等信息，降低对算力的需求，可以在导航地图的基础上实现高速和城市NOA。
而多年的Robotaxi经验，小马智行也在博弈方面有很深的技术积累，首创博弈交互式规划算法，这一算法让车辆的驾驶决策更加接近老司机，其自动驾驶车辆目前在北京、广州街头都有非常突出的表现。
小马智行在开发方面也采用了全新的途径，放弃了功能单独开发的方式，而是直接开发“全场景ACC”、“全场景LCC”和“全场景NOA”，通过一套完善的博弈算法和感知算法，让整套辅助驾驶方案的适用性更加广泛。
值得注意的是，小马智行的这三套辅助驾驶解决方案均可不依靠高精地图，真正贯彻了行业内目前重感知轻地图的技术路线。
目前小马智行通过自研感知算法、定位算法和博弈算法，以及和车企、硬件供应商合作定制开发，已经显著降低了智能驾驶方案的成本，为大规模上车做好了前期准备。
三、软硬同步发力 已开始量产交付
小马智行今天公布的第二个产品则是域控制器模块“方载”，这一域控制器其实在去年就已经进行了正式发布，采用了英伟达Orin芯片，分为单OrinX版本和双OrinX版本。
这个产品过去一年多在国内多地进行了道路实际测试，这一系列产品的硬件性能已经达到了最优状态。
此外，小马智行也在积极适配其他芯片和域控平台，为大规模部署自动驾驶车辆做贡献。
▲小马智行双Orin版的“方载”域控制器
现阶段，小马智行的“方载”域控制器已经开始了量产交付，定点项目中也包含了不少车企，同时小马智行也在探索“方载”域控制器在低速无人驾驶领域的应用，希望为无人配送、环卫、港口和矿区等应用场景提供更多帮助。
而为了解决目前智能驾驶行业数据海量增加的问题，小马智行也推出了数据闭环工具链产品“苍穹”，支持以模块化、可插拔的方式为客户提供软件产品及服务，已经服务多家车企。该产品由车云协同大数据平台与云端大规模仿真平台组成，可以灵活接入数据标注工具和模型训练工具。
▲小马智行数据闭环工具链产品“苍穹”
车云协同大数据平台通过车端和云端的协同机制，可以精准挖掘高价值数据，提供数据分析套件，实现一站式的数据利用，通过深度优化的数据管理系统，可以帮助客户在有限成本下高效地完成数据采集、存储和挖掘。
云端大规模仿真平台基于仿真引擎和Smart Agent技术，保障了仿真结果的可信度，配合云端大规模任务调度能力，可以做到日行千万公里的仿真测试，通过比较低的成本保证系统持续迭代升级。
苍穹工具链是小马智行对过去六年间在数据驱动方面做的探索的总结，也是小马智行快速发展的关键，随着这一工具链向其他客户的开放，也将会帮助更多企业持续迭代自动驾驶技术。
四、成立独立事业部 手握三张王牌业务
虽然小马智行在今天才正式公布了自己在智能驾驶方面的产品，但小马智行对于这一领域的思考却并不是最近才开始的。
早在2020年，小马智行就开始在前装量产领域进行投入，通过两年的积累，正式推出了三大产品线，目前该业务板块三条产品线均取得定点，并已开始量产交付。
为了更好的在这一领域发力，小马智行还成立了独立事业部（POV）来负责这一业务。
截至目前，小马智行已经形成了智能驾驶出行服务（Robotaxi）、智能驾驶货运服务（Robotruck）以及乘用车辅助驾驶业务（POV）三大业务板块，目前这三个板块都在快速发展。
小马智行Robotaxi去年4月份在广州获得了出租车营运许可，还在北京进行全车无人的测试，距离完全无人驾驶和商业化落地更进一步。
▲小马智行Robotaxi
而在Robotruck方面，小马智行和三一重卡成立了“一骥智卡”的合资公司，和中国外运成立了运营的物流公司青骓物流。
去年11月份，小马智行、三一集团和中外运成立了“智慧物流战略联盟”，还发布了量产的小马智行智慧卡车，首批已经交付了30台，接下来三年内将会交付超过500台车。
乘用车辅助驾驶业务（POV）在软硬件方面也都取得了明显的业务进展，已经获得了多项业务定点项目。
整体来看，小马智行在自动驾驶领域的布局非常全面，随着各项业务的有序进行，小马智行在新的一年里也将会更加快速的发展。
结语：小马智行正在全面发力智能驾驶
过去几年间，小马智行聚焦在无人驾驶出租车和无人驾驶卡车领域，已经在这两领域做到了国内头部玩家的行列。但其他方面，小马智行的参与却并不算多。
目前乘用车领域的智能驾驶发展非常迅速，行业内对于高性能的乘用车智能驾驶方案的需求量也非常大，在这种情况下，小马智行也开始了乘用车智能驾驶的布局。
随着小马智行乘用车智能驾驶产品的量产，小马智行在智能驾驶领域的布局也进一步加深，未来也有望持续领跑智能驾驶领域。
