如今的智慧汽車賽道，說挨肩迭背也不為過。

新勢力派引領變革，最為二級市場所看好；泛網際網路派佔流量高地，擅技術遷移；傳統車企派根基夯實，品牌名聲享譽在外。

甚至財大氣粗的某地產派也曾放下豪言 —— 力爭 3-5 年成為世界規模最大、實力最強的新能源汽車集團。

如華山比武般，大俠們個個嚴陣以待，各方勢力黃巾高擎，左右開弓。

你看看，前有行業鐵幕，中夾破釜沉舟之心，後是險峻江湖，哪還有初進牛犢的落腳之處？

即便如此，在月前燥熱尚未消退的上海車展後，鮮少被提及的 AI 視覺公司還是擠了進來。

看慣了巨頭們的聲勢浩蕩，轉身發現 AI 視覺企業們的入局講究一個循序漸進，起承轉合。

而他們的悄然進入，也給智慧駕駛領域增添了幾段新故事。

海康威視：左手自研、右手投資

AI 安防老大哥海康，深耕智慧駕駛市場履行一貫的低調風格。

其對智慧駕駛的綢繆始於 2015 年，當時海康內部計劃開展新業務，起初確定的業務有三：海康汽車電子、海康機器人、海康螢石。

2016 年 7 月，耗資 1.5 億的海康汽車技術正式成立。

在此前後，海康還分別於 2016 年 6 月投資了威視汽車科技，2017 年 7 月成立了海康汽車軟體。

2018 年是海康智慧駕駛的上升之年，市場渠道、技術研發上均有突破。

2018 年 2 月，他們上線高階駕駛輔助系統、自動泊車 APA+，同年又成功打入 2019 款保時捷卡宴的配置中。

汽車產業以穩為重，鏈條長、利益盤根錯節，新入者切入並不容易，而海康卻出其不意一舉打入高階。

資料顯示，截至 2018 年底，海康汽車已經通過了 20 家 OEM 的稽核併成為其合格供應商，公司的主要客戶包括一汽集團、北京汽車、上汽榮威、上汽名爵、本田汽車等。

其中，定點專案超過 200 個，已量產的專案超過 100 個，覆蓋 500 家渠道合作伙伴。

成立子公司自研之外，投資也是海康較為看中的一大路徑。

在成立汽車電子公司之前，海康就曾在 2016 年入股毫米波雷達企業森思泰克，併成為後者的第二大股東。

2013 年成立的森思泰克既是毫米波雷達第一批探路者，也是成績較為優秀的領軍企業之一。

森思泰克創始人秦屹是英國海歸的雷達專家，在英從事雷達研發和製造十餘年。

據悉，森思泰克所聚團隊成員中 80% 具有軍工背景，掌握雷達硬體、軟體和量產工藝等幾乎全部核心技術。

據悉，森思泰克毫米波雷達在北京、石家莊設研發中心，在蕪湖設總廠，在杭州設車載事業部。

石家莊，有軍工雷達大本營之稱，軍民毫米波雷達研發人才密集，且電科雷達研發 54 所和 13 所都在石家莊。

森思泰克也頗為爭氣。

2019 年，思泰克首次實現大批量 77GHz 車載毫米波雷達國產化、突破國際巨頭壟斷。

森思泰克的 77GHz 毫米波雷達成為國內首個真正實現“上路”的 ADAS 毫米波雷達感測器。

目前，森思泰克已成為紅旗、一汽、韓國現代、東風日產、長城、長安等國內外車企體系內供應商。

海康與森思合作的高分毫米波成像雷達 + 視覺融合技術，或許將對壘低線束鐳射雷達。

大華股份：立足整車，三電、網聯、自動駕駛多點齊發

零跑汽車脫胎於大華股份的汽車部門，獨立後獲得了大華股份的技術和資金支援。

2015 年，大華股份副董事長兼任大華股份 CTO 朱江明親自下場，成立零跑。

經歷 2019 年新能源補貼大退坡，不少新勢力造車企業已經出現嚴重資金問題，且變現存疑。

零跑汽車亦不例外。

2018 年，零跑虧損 3.07 億元后，2019 年上半年又持續虧損約 2 億元。

2019 年 1 月 4 日，零跑汽車第一款車 S01 上市，該車 2019 年全年交付約 1000 輛。

對於連續虧損的零跑，唱衰論一直也在網上發酵。

朱江明對此表示，“即使不融資，零跑也能再活三年。”他透露，大華股份將持續為零跑輸送資金，“當然我們希望能更多的融資，發展得更快些。”

在經歷融資受阻後，2021 年伊始，零跑官宣融資 43 億元，合肥政府投資平臺亦在其中。

今年年初，此前曾投資蔚來的合肥市政府與零跑方面簽訂戰略合作協議，未來合肥方面將對零跑 B 輪融資投資約 20 億元，並展開更多合作。

現金流方面，從不被業界看好，到鉅額融資的到賬，彷彿又讓市場看到了可能性。

技術層面，零跑汽車稱自主研發了三電系統、智慧網聯絡統、自動駕駛系統三大核心技術，並完全掌握自動駕駛核心硬體平臺和演算法技術，實現對自動駕駛感知、決策、執行層關鍵技術的自主化全覆蓋。

產品層面，零跑汽車目前旗下擁有 3 款量產車型，分別為：零跑 T03、零跑 S01 以及零跑 C11。

三款產品風格各異，銷量不一。

2020 年，零跑汽車官方訊息稱，2020 年累計銷量達 11391 輛，其中 T03 為主力軍，貢獻了 10266 輛。

創始人朱江明也底氣頗足：“2023 年零跑進入造車新勢力 TOP3、2025 年在國內新能源汽車市佔率達到 10%”。

商湯：求精感知技術，並進艙內艙外

與其他 AI 獨角獸相比，商湯在自動駕駛上佈局較早，也更全面。

2017 年進軍自動駕駛，商湯的汽車產業佈局可分為艙內（智慧車艙）和艙外（智慧駕駛）兩大層面。

智慧車艙層，基於前裝量產解決方案，以視覺感知技術為錨點，由點及面，覆蓋使用者從上車到用車的多個場景。

商湯的 SenseAuto Cabin 智慧車艙解決方案包括駕駛員感知系統、座艙感知系統、智慧進入等等功能。

據悉，在過去的兩年多時間裡，商湯已經拿下了 30 多個國內外頭部夥伴的智慧車艙定點量產專案，覆蓋車輛總數超過 1300 萬輛，其中 10 餘個專案已經實現了量產交付。

智慧駕駛層，商湯選擇與主機廠合作，做汽車廠商（OEM）及一級供應商（Tier1）的解決方案供應商。

在自動駕駛感知、決策和執行三大要素中，汽車廠商和 Tier1 佔據重要角色。

2017 年，商湯與 OEM 廠商本田簽訂了為期 5 年的長期合作協議，研發適合乘用車場景的 L4 級自動駕駛方案。

2018 年，商湯完成杭州、上海半開放場地內實現無接管自動駕駛。2019 年，在日本落地“AI 自動駕駛公園”，將用於自動駕駛汽車的研發和測試，並面向公眾開放。

商湯的自動駕駛業務定位，是以視覺為主，其他元素為輔。

視覺之外，商湯在高精度地圖和鐳射雷達、毫米波雷達等方面皆有技術儲備。

通過搭配多種不同感測器，實現感知、分析預測、決策規劃控制、城市級三維地圖重建及無人車高精度定位能力等技術功能。

目前，商湯對自動駕駛技術進行了多次迭代，形成了一套較為成熟的智慧駕駛方案：SenseAuto Pilot 智慧駕駛解決方案，聚焦 L2+ 級高階輔助駕駛至 L4 級自動駕駛創新，並在上海車展首次釋出 SenseAuto Pilot-P 駕駛領航方案。

軟體之外，2019 年 3 月，商湯還推出首款原創機器人 SenseRover X 自動駕駛小車，這是款針對自動駕駛的教學產品。

奧比中光：戰投＋自研，兩條腿走路

奧比中光是 AI 初創企業中對智慧汽車投入最多的公司之一。

作為一家 AI 3D 感知技術方案提供商，成立於 2013 年的奧比中光現今已在 3D 感測領域深耕近 8 年。

3D 感測作為人工智慧領域最核心的視覺感知技術，融合了晶片、演算法、光學、軟體等多交叉學科技術，是人工智慧時代感知識別、新型人機互動等最為核心的技術載體。

除 3D 結構光外，奧比中光在雙目、iTOF、dTOF、鐳射雷達等主流 3D 視覺感知技術領域也有長遠佈局。

早在 2018 年，奧比中光就投資鐳射雷達晶片級解決方案提供商飛芯電子。

飛芯電子成立於 2016 年，是一家專注於光電裝置、鐳射雷達研發、積體電路設計的高新技術企業。

成立僅 2 年，飛芯電子獲得了博世等注資。

據悉，飛芯電子以研發、生產鐳射雷達系統及核心晶片為主要業務，客戶群體主要面向國內外汽車、機器人、無人機等生產研發廠商。

飛芯電子稱，其針對行業痛點，採用了連續波載調製或相干外差探測方案，利用焦平面點雲測距技術，滿足較高的空間解析度和較大的視場角，探測距離可超過 200m，且無需複雜昂貴的機械掃描裝置，不斷提高系統可靠性，也使獲得的影象更為清晰。

2019 年 4 月，奧比中光成立車載 3D 視覺感測方案提供商奧銳達。

奧銳達的業務重心在智慧座艙，產品包括 ToF 攝像頭模組、鐳射雷達等硬體以及 3D ToF 智慧座艙方案。

承襲了奧比中光的 3D 視覺感知技術，奧銳達可為智慧汽車帶來 DMS、OMS、手勢識別、人臉識別、身份驗證等多種 3D 化智慧功能。

其金融級安全的 3D 人臉識別方案，保護駕乘人員的資訊保安；通過 3D-ToF 攝像頭，實現多區域手勢控制；同時，智慧汽車還可以通過 3D 資訊，判斷駕乘人員體型、座艙內位置等。

近日，奧銳達還發布了為智慧汽車量身定製的 3D ToF 智慧座艙方案。

虹軟：主攻艙內，走軟硬一體之路

2018 年，為應對手機市場見頂飽和，虹軟正式將業務從智慧手機領域拓展至智慧汽車、IoT 等領域，一舉橫向突進自動駕駛市場。

虹軟科技創始人兼 CEO 鄧暉曾表示，未來每輛汽車裡都有 10 個以上的攝像頭，智慧座艙將成為智慧駕駛視覺 AI 的重點應用場景。

與其手機定位一樣，虹軟的智慧汽車走軟硬一體解決方案，力圖做車載視覺一站式解決方案的供應商。

從招股書看，截至 2018 年底，虹軟科技的“汽車等 loT 產品”的業務收入僅 367.95 萬元，佔比不足 1%。

與多數視覺企業加裝鐳射雷達等技術不同，虹軟的的自動駕駛解決方案完全基於視覺層面，且核心聚焦在車內智慧。

虹軟科技的智慧駕駛視覺解決方案，包括車內安全駕駛預警、駕駛員身份識別、車內安全輔助、輔助駕駛預警、自動泊車等眾多解決方案。

2019 年 3 月，虹軟入股開易（北京）科技，後者主營業務包括主動安全智慧終端（ADAS+DMS + 人臉識別）、SDK 軟體服務以及硬體整體解決方案。

2019 年，虹軟在科創板上市。

虹軟表示，其在計算機視覺領域積累深厚，融合其暗光高反差拍攝、防抖等影像視訊增強演算法技術，即使在車內光線不佳、人臉角度多變、車輛晃動等特殊情況下，也能夠很好地完成車輛周圍環境監測和車內人員監測等功能。

上市後，虹軟大力佈局智慧汽車及其他 IoT 智慧裝置領域，目前成效初現。

據虹軟表示，智慧汽車板塊 2019 年開始真正量產。

資料顯示，2020 年，智慧駕駛視覺解決方案業務增長較快，實現營業收入 6592.99 萬元，同比增長 310.61%。

據悉，虹軟智慧駕駛相關產品包括 DMS（駕駛員識別系統）、ADAS（高階駕駛輔助系統）、BSD（盲區檢測系統）、OMS（乘客識別系統）、Interact（視覺互動系統）、Authenticate（生物認證）、AVM（3D 環景監視系統）、AR HUD（AR 抬頭顯示）和智慧後備箱等各類以核心演算法為基礎的相關軟體解決方案。

高工智慧汽車研究院資料顯示，DMS (駕駛員識別系統) 的演算法業務是其智慧汽車業務的主要收入來源。

虹軟今年透露，其智慧駕駛業務已實現 37+7 個前裝車型定點開發（37 款量產車型定點，7 款車型預研），以提供純演算法為主，公司直接與 Tier1 或整車廠簽約，涉及多家國內主流車企（含造車新勢力）及部分合資車企。

格靈深瞳：最早入局，協同成長

成立於 2013 年，格林深瞳是最早的一批 AI 視覺公司，也是最早一批投入自動駕駛的 AI 視覺公司。

當年，格靈深瞳聯合英特爾研究院院長吳甘沙、國家智慧車未來挑戰賽冠軍團隊負責人姜巖等一同創辦了一家專注於自動駕駛領域的公司 —— 馭勢科技。

2016 年，馭勢科技在北京誕生，格靈深瞳作為投資方入股馭勢科技。

過去五年，馭勢科技在洶湧潮水中奮力前行。

2017 年 1 月的 CES，馭勢科技向世界推出了無人駕駛概念車“城市移動包廂”，該車型成為了全球第三款獲得紅點設計大獎的無人車。

同年，這家公司分別在 4 月和 6 月，於白雲機場、杭州來福士率先展開面向普通公眾的無人駕駛商業化運營。

今年 1 月 21 日，香港國際國際機場宣佈，由馭勢科技與香港國際機場管理局共同研發的無人駕駛物流車將替代人力駕駛拖車，承擔往返機場和海天客運碼頭的行李運輸任務，意味著其在機場的運用已逐步上量。

在過去的一年中，馭勢科技與長安民生物流、一汽物流、巴斯夫（BASF）等數十家企業建立了商業合作。

據透露，在國內某豪華品牌車型上，馭勢科技提供的軟體演算法也已前裝量產，並幫助該自主品牌率先推出 L3 級自動駕駛功能。去年馭勢科技交付了數百套“AI 駕駛員”，實現年度業績同比增長 150%。

前不久，馭勢科技宣佈完成累計超 10 億元人民幣的新一輪融資，在這場融資中馭勢科技獲得了國家資本的參投。

馭勢科技在無人物流埋頭苦幹，潛心鑽研，其成績是在無人物流領域的業務佈局幾乎佔到了國內市場的 70%。

2016 年誕生至今，馭勢科技經歷萬千辛酸，在密如繁星的棋子中探索出一條最優解法，以機場定式，在精進自我的路上舍命狂奔。

而格林深瞳的自動駕駛之路，也隨著馭勢科技越走越遠。

曠視：立足 AI 視覺，做車載全套解決方案

2018 年 11 月，曠視曾公開展示過車載 AI 視覺解決方案。

彼時的曠視，其解決方案基於車載系統和駕駛過程的人臉解鎖、賬戶切換、駕駛員識別、多模態互動等功能為主，並收取相應軟體使用費和服務費。

“人臉解鎖”可通過車外的攝像頭捕捉駕駛員人臉資訊並進行身份的識別與確認，實現人臉解鎖車門、臨時授權人臉解鎖車門；

通過車內的攝像頭實現刷臉啟動發動機、保險箱等，“賬戶切換”功能可通過人臉識別無感知精準識別駕駛員身份，配合車載智慧系統，快速調整使用者預設的車輛各項個性化配置（座椅位置、反光鏡角度、空調溫度、音樂、燈光、導航等）。

“駕駛員識別系統”可通過車內攝像頭，實時檢視駕駛員駕駛狀態和行為，在駕駛員出現疲勞駕駛或分心駕駛跡象時觸發預警，保障行車安全。

曠視曾表示，其與蔚來汽車實現了未來在智慧汽車應用上的深度合作，真正的無人駕駛商用較遠，曠視聚焦對人類駕駛員的理解和輔助。

的盧深視：基於 3D 視覺相機，為產業賦能

的盧深視在智慧汽車領域的角色，更多是與第三方合作的方式。

作為三維視覺領域的佼佼者，的盧深視在高精度深度感知成像、三維實時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上深耕多年。

上月，的盧深視出席了 2021 全球自動駕駛高峰論壇，並展示了其最新 3D CV 相機及其應用。

的盧深視兩款自研 3D CV 相機，其在 5 米範圍誤差小於 1mm，指標超越國際 3D 相機巨頭，量產良率達 99% 以上。

基於前端低功耗嵌入式平臺，兩款相機均可實現非接觸式精準識別，基於結構光原理，更可還原人臉高精度 3D 細節資訊，通過人臉立體尺寸資訊精準辨識人員身份，同時對於二維和三維攻擊識別正確率高達 99.99%。

多提一句，安全性上，可達金融級別。

據悉，除了智慧汽車領域，兩款相機也在智慧家居、金融支付、智慧交通等領域展開佈局。

智慧駕駛：AI 視覺第二春

AI 視覺眾企入局智慧駕駛賽道，並非跑題創作。

其一，佈局智慧駕駛，是戰略向外牽引使然。

自計算機視覺出走實驗室樊籠，AI 安防、自動駕駛便拿到一大波投資人的“S 卡”。

當年 AI 落地之時，安防提供了絕佳的土壤，AI 公司在此實現技術與產業的交融。

期間，AI 與安防彼此成就：

安防向世界輸送的海大宇等驕子，幾乎主導了全球安防市場話語權，行業極速擴容，向城市各個領域蔓延。

AI 獨角獸們也從安防起家，並逐漸走向千行百業，邁向全域。

左邊是 AI 安防成主要營收來源，右邊是 AI 安防逐漸佔領一席之地。擺在入局者眼前的，是如何保持縱向持續增長的必答題。

擺脫路徑依賴，尋找 AI 安防之外的市場，已是當務之急。

如果說，過去五年，AI 視覺公司的路徑是「通用 AI SDK→ 重定製整合專案實施」的話，那麼未來五年，他們可嘗試「非標領域的標準市場→ 形成標準化產品 → 低成本規模化複製」的路子。

非標領域的標準市場在哪？自動駕駛、醫療、晶片赫然在列。

縱觀 AI 市場，目光所及賽道幾近全員虧損，掘金志認為，與高成本人力無關，因為虧損在放大；與硬體儲備也無關，因為可以 OEM。

核心在於：AI 安防未能標準化，專案需求又無窮多。

那就去標準化市場？有人問。

標準化市場可以一夜之間把價格做到無窮低，但高額運營支出非 AI 企業所能承受。

標準化市場上不去，定製化市場下不來，AI 公司的突破口在哪？答案是：非標準化市場裡找到標準化路子。

賽道上，自動駕駛正是明顯的非標領域的標準市場。與 AI 安防共通的是，智慧駕駛初創企業也依賴資本輸入。

但前者場景碎片化、專案定製化，產品標準化之路漫漫；後者以智慧汽車為載體，技術上軟體定義、人機協同一旦成型，會一招吃遍天下鮮。

眼下，不少智慧駕駛新勢力已實現產品量產，並獲得一定規模的現金流。

對於一眾搶灘的各路豪傑，AI 視覺的入場似乎有些遲。

但智慧汽車賽道正熱、格局未定，智慧汽車產業鏈長、細分領域繁雜，此時入場的 AI 視覺，你可以說它入場稍晚，但不能說它機遇不在。

其二，自動駕駛或是計算機視覺技術應用必登之高峰。

近幾年，機器學習持續深入，計算機視覺應用亦有了飛速進展。

千山萬水跨越的人臉識別小山，是 AI 最成功，也最基礎的一環。

真正的 AI，是貫穿感知-決策-執行的長鏈條，這一點在自動駕駛上體現得尤為極致。

感知層，通過各類硬體感測器捕捉車輛的位置資訊以及外部環境資訊；

決策層的「大腦」，基於感知層輸入的資訊作環境建模，從而形成對全域性的理解並作出決策判斷，再向車輛發出執行的訊號指令；

最後的執行層，將決策層的訊號轉換為汽車的動作行為。

自動駕駛技術是人工智慧、高效能晶片、通訊技術、感測器技術、車輛控制技術、大資料技術等多領域技術的結合體，落地難度之大，各路 AI 無不動容。

計算機視覺應用場景萬千，自動駕駛無疑是極具挑戰性、最具想象力的一條。

越是長在懸崖之巔的花，越讓人著迷。

一直以來，在環境感知環節，存在 AI 視覺與鐳射雷達技術路徑之爭。

不管何種路徑更優，已經在視訊物聯領域經歷過殘酷驗證，AI 技術儲備上，AI 視覺企業們也已攢下不少經驗。

狼多肉少，能吃幾成飽？

“自動駕駛是很低階的行業嗎？所有人都想來分一杯羹。”

這調侃入局者們聽了，大抵會覺得分外委屈。

大多數困在第一道門檻，錢。

“沒有 200 億不要造車”的聲量振聾發聵，造車明星蔚來也曾資金一度跌入谷底。

雖說 AI 視覺公司除了大華的零跑汽車外，其他參與者目前都專注於智慧駕駛硬體和系統，但這也是個昂貴的行當。

不少企業本身依靠資本輸血，是否有更多資金和精力參與自動駕駛廝殺，是他們需要思考的問題。

行業壁壘不容小覷。

汽車產業發展百餘年才形成了一套嚴謹而完整的生產流程和制度，乃至於衍生出了一套基於安全的工業文明，不是後來者們在短短的幾年時間裡就能夠顛覆的。

作為智慧汽車的核心體現，自動駕駛技術遠未達到成熟的程度；車艙內的智慧化體驗也還有豐富的想象空間。

換言之，如果跨界選手想要在智慧汽車的世界裡找到自己的一席之地，不僅要高度重視安全這一話題，還要擁有強大的軟體能力。

但在前一輪前沿傳統主機廠以及蔚來、小鵬、理想等新造車勢力的人才軍備賽過後，新入局的玩家要如何吸納更多的專業人才？又如何權衡來自世界各地的人才的意見和建議，從而做出最終決策？

與此同時，智慧汽車的研發不是一件只要懂軟體就能夠做成功的事情。

隨著電動化、智慧化大潮的到來，造車的門檻看似降低了不少，但在這一過程中遇到的內因外因的難題，可能遠比想象中的要多。

行業資源尚需積累。

相比 AI 安防、智慧城市等領域，AI 視覺跨界者在智慧汽車領域品牌影響力和渠道資源不足，短期內，造血盈利能力較低。

而且，AI 視覺企業佈局智慧駕駛時間不一，技術雖有共性但終究有別，相較於大多數垂直企業，尚有諸多不足。

故可見，過去幾年，即使 AI 視覺巨頭，步伐也較為謹慎，大多圍繞艙內智慧、ADAS 市場。

如果說巨頭們跨界，自帶熱搜體質，AI 視覺企業跨界的光彩，多少暗淡了些。

前者身家優渥，拿著頂流體驗卡入場，高屋建瓴，後者更多是以小舟，涉鯨波。

當然，隨著技術日進一杆，資源聚沙成塔，營收逐年增長，他們將投入包括但不限於研發、營銷、資本等層面，難保這一葉扁舟，哪天出其不意成為可遠航的重磅郵輪。

莫道桑榆晚

眾多跨界玩家湧入智慧汽車，激發了新的生機。

無論從何種角度來看，智慧汽車的市場都蘊藏著無限機遇。

這個市場需要鯰魚的存在。

在新時代的風潮之下，我們固然期待看到不斷有實力強勁的新玩家們入局，留下中國智慧汽車史上濃墨重彩的一筆。

我們也殷切地希望，這是一片能夠承載百花齊放，充滿新的生機和活力的沃土，而不是拔苗助長的投機者的港灣。

憑藉先發優勢，不少入局者或已暫列行業前位，但隨著各方力量的持續加碼，後來居上也並非不無可能。

保持警惕，時刻成長。

莫道桑榆晚，今天的不足為懼，可能是你明天的對手。