又一家自动驾驶公司宣布进入 L2 前装量产的战场。

8 月 17 日，智行者宣布将在乘用车领域全面展开商业化，并发布了前装量产辅助驾驶解决方案——高速领航系统 H-INP（Highway – Idriver+ Navigation Pilot）。

今年以来，包括轻舟智航、文远知行等自动驾驶厂商都相继进入前装量产方向，场上玩家熙熙攘攘，L2 前装量产环节前所未有地“卷”。

在劲敌环伺的市场上，智行者此时进场，该如何寻得一杯羹？

发布高速领航系统 H-INP，不依赖高精地图

善战者，不打无准备之战。从聚焦环卫车、特种车到转向乘用车，智行者并非毫无准备。

在媒体活动日上，智行者发布了采用“重感知 轻地图”技术路线的自动驾驶解决方案，即高速领航系统 H-INP。

据介绍，“重感知 轻地图” 是指不绝对依赖高精度地图，在有高精度地图时候当然可以应用，在没有高精度地图时候可以通过时空联合的多任务融合感知方案及在线高精矢量重建等关键技术，减轻对高精地图的依赖。

这段听起来有些绕口的描述，简单而言就是“有得用就用，没得用也能行”。

为了进一步说明，智行者还列举了几个实际场景。例如，在高速公路、城市快速路、匝道等场景，H-INP 可通过矢量地图重建，校验 HD 地图数据错误/未及时更新等场景，进一步提升驾驶安全性；在类高速场景（国省道），可借助路径导航和矢量地图重建，仍可支持跟车、自动换道等自动驾驶辅助功能，同时在信号灯路口可提醒驾驶员注意信号灯状态和行驶安全。

“基于这一设计，智行者 H-INP 高速领航系统可有效解决高精地图更新频率低、覆盖范围少的问题。”智行者联合创始人，研发中心副总经理张放说道。

据张放介绍，H-INP 采用了平台化设计，可在此统一架构下开发出系列产品，满足不同场景的需求。 

在整体系统架构的设计方面，H-INP 具有功能模块化、接口抽象化等特点，具体表现为：

• 将架构进行了分层解耦，可以更加便利地利用最新技术成果；
• 算法模块化复用，通过图形化工具实现应用设计、开发、集成和调试，将研发聚焦在算法本身；
• 深度优化的通信和调度机制，提供多级通信机制与模块部署的局部性特点相适应，提供确定性和 CPU-GPU 联合调度。

在硬件架构配置方面，H-INP 采用了智行者自主研发的车规级高算力域控制器，算力可达 128TOPS，CPU 计算能力达 30K DMIPS，同时采用了 6 颗摄像头+5 个毫米波雷达的多融合感知方案。 

在实际应用中，H-INP 可适用于高速公路、城市快速道路、连接匝道、停车场等多种场景，具备自主巡航、出入匝道、自主换道、隧道通行、智能偏航、超控模式、自动泊车、碰撞预警等功能，同时依托车端影子模式和云端数据闭环，H-INP 能够实现功能快速迭代。

据智行者透露，H-INP 目前已接到了 1-2 家国内主机厂的定点订单，预计将于今年晚些前装量产上车，未来还将打造适用于城市场景的城市领航系统 C-INP 系统，预计将于明年二、三季度推出。 

“晚到”的智行者何以同场竞技？

对比已经开始布局城市领航系统的玩家，目前才发布高速领航系统的智行者似乎已经“慢了一拍”，但在智行者看来，在当下这个时间点转向乘用车领域并不晚，而是“时机到了”的顺势而为。

“我们觉得时机到了”，智行者 CEO 张德兆说道，“两个‘农村根据地’基本建成了，智行者在特种场景基本做到了超过 70% 的市占率，室外无人环卫车的市场占有率第一，我不敢保证能大碗喝酒、大块吃肉，但是现在能保证我们喝小米粥能活下去了。”

据智行者董秘王苏南透露，智行者在 2021 年已实现了数亿元的正向盈利。

除了有足够的资金流支撑，张德兆所说的“时机点”还在于数据的积累。据透露，智行者在实际运营场景下的数据收集已超过 500 万公里。“当中有一半是 Robotaxi 跑出来的，剩下的是低速和特种。”智行者 CTO 王肖在采访中说道。

另外，王肖还表示低速车在园区跑的数据是 100% 可以给复用至乘用车在园区最后一公里 AVP，目前还在城区高速、乡村园区等不同的场景跑数据，最终也将进行合并且能够复用至乘用车。

“前两个场景我们也有数据回流，在技术层面的数据驱动闭环已经建起来了，从无人驾驶技术和商业化，我觉得智行者现在逐渐地步入正轨，能够正循环往上走了，所以有经验和有资源去做乘用车这一块儿。”张德兆说道。

在资金到位和数据积累之外，智行者在技术上也早有布局和规划。据透露，智行者在 2017 年决定将底层和技术做分离，做半开放式通用型系统，类似于“安卓模式”。

“通过打造一个完整的底层通用型平台，在上面架构应用层重塑无人驾驶系统的解决方案，使其具备在不同行业落地的能力。”王苏南说道。

据王肖介绍，其无人驾驶大脑的技术架构主要有三层——第一层是 BRAINBOX，即域控制器，分为汽车级 A 系列，商业级 C 系列，特种级 J 系列；第二层是 AVOS 自动驾驶操作系统，进一步细分为功能软件重新开发平台和底层操作文本；第三层为 AVDC，包含数据闭环平台和车辆信息综合管理平台。 

会场展示的中央计算单元

王肖表示，智行者目前已实现了子元器件 100% 国产化，其用到的核心元器件华为的 AI 芯片，飞腾的 CPU，景嘉微的 GPU 等。

值得一提的是，在媒体活动日上，智行者与华为签订了合作协议，将共同打造了全国产化自动驾驶解决方案，以实现全方案的自主可控，并确保芯片及信息安全。

劲敌环伺，智行者的“新路”不好走

今年以来，包括 Momenta、文远知行等自动驾驶公司都相继进入 L2 前装量产环节，但却少有主机厂愿意将被视为“灵魂”的自动驾驶能力交付于他人之手。

智行者此时进场，对此情形不是没有心理预期。 

在一次采访中，张德兆将主机厂的自动驾驶分成 3 类——一是以蔚小理为代表的造车新势力，走自研的纵向闭环模式；二是吉利、长城、比亚迪等民营企业，通过孵化自动驾驶公司为其服务；第三类则是一汽、东风、长安等国企。 

张德兆认为，第一类厂商类似于苹果模式，自研自用；第二类孵化的自动驾驶公司为其它主机厂做配套的难度较高。

从张德兆的表述不难看出，L4 自动驾驶公司的合作机遇在于第三类厂商，即以“安卓模式”与主机厂合作，“未来真正胜负点在数据的话，安卓模式会越来越快，到后面数据会越来越集中，在数据驱动下，能实现胜者通吃。”张德兆说道。

某种程度上，这其实也是智行者进入乘用车领域的原因之一。只不过，乘用车前装量产这块蛋糕不只智行者一家盯上，谁能够实现胜者通吃还是未知数。

对智行者来说，无论是在环卫车、特种车，还是乘用车的前装量产，都不是智行者的终极目标。“虽然我们目前乘用车还是聚焦在高速，相对还是一个 L2+ 的系统，但真正的 L4 应该是全场景的、没有限制的，这才是我们终极的要点。”王肖说道。

通过在环卫车、特种车以及乘用车等各个场景下的落地，智行者一方面能够获取可持续的数据回流训练自动驾驶的大脑，另一方面能够通过不同的商业路径获得资金支持。 按照张德兆的预估，城市道路上真正意义上的 L4 还需要 8-10 年的时间；而在此之前，智行者需要先活下去。