虞正华|独家|中国厂商拿下自动驾驶大量订单，看AI如何造就汽车“大脑”？( 四 )
目前看来 ， 我们离这两个必要条件还有不止五年的差距 ， 所以真正的无人驾驶可能还在十年以后 。 但是对于特定区域、特定行业 ， 是可以做到满足这两个条件的：因为一定区域内的高清地图数据可以更容易获取、更新更快 ， 对于营运类车辆 ， 较贵的激光雷达也可以忍受 。 所以2024年前 ， 可能见到一些特定区域的营运类车辆的自动驾驶 。
对于这个时间节点 ， 虞正华持有同样观点 ， 完全开放道路并且以商业化运营的方式实现 ， 还需要大量的技术验证包括法律法规的配合 ， 至少还需要差不多十年时间 。
自动驾驶初创企业如何构筑护城河？
业内的人深知 ， 自动驾驶技术从研发到量产是一个需要投入大量精力、厚积薄发的艰难过程 。 拥有视觉感知、定位算法及嵌入式芯片平台团队 ， 魔视智能为什么在众多的落地场景中选择自动驾驶这个赛道？
虞正华认为 ， 以感知技术为基础进入自动驾驶赛道非常有意义 ， 一方面感知技术是自动驾驶的核心技术 ， 没有感知一切都无从谈起 。 反过来说 ， 如果感知够好 ， 决策也会简单很多 。 因此从自动驾驶技术的起源和未来发展来看 ， 感知技术无疑都是未来的主要方向 。
另一方面 ， 自动驾驶具有巨大的社会效益和经济效益 ， 可以改善传统交通系统中如拥堵、事故等问题 ， 经济效益方面最突出的表现就是自动驾驶出租车 ， 可以大幅降低人力成本 ， 大幅提升车辆运营效率 。
姚颂补充 ， 自动驾驶行业虽然进入难度较大、周期较长 ， 但好处也是显而易见的：首先存量市场可以预期 ， 不像机器人行业一直处于增量市场的早期阶段 ， 现有的量不大、未来的量不好预计 。
其次 ， 如果能够进入到前装量产阶段 ， 被替代的可能性较小 ， 可以实现较长时间稳定的高毛利 。 所以对于有产品与技术能力 ， 也有资金保障长周期发展的创业公司来说 ， 自动驾驶是一个不错的赛道 。
据了解 ， 魔视智能正在通过全栈式的布局 ， 构筑企业的护城河 。
首先从L0-L4 ， 魔视智能已经形成了全栈式的产品布局。 包括已经量产或在定点开发中的产品 ， 可实现的功能包括前视预警（比如行人防撞、车辆防撞、车道偏离预警） ， 以及其他预警功能（包括驾驶员行为监控DMS、盲区检测BSD） 。 一直到L2自动紧急刹车AEB或LPA 车道保持LKA等功能 ， 还有视觉和超声融合的泊车APA ， 自主代客泊车AVP等 。
另一方面 ， 全栈式布局还体现在对三大主要市场的覆盖 ， 前装乘用车、前装商用车及后装三大产品线积累了头部客户 ， 和国产自主乘用品牌前10大车厂中的9家锚定了深入紧密的合作关系 ， 和领先的商用车厂及超一线大都市的公交集团均已启动合作落地 。
此外 ， 在技术路径上 ， 无论是软硬一体的系统还是单独提供软件 ， 还是以软件授权的方式提供IP 。 “ 做自动驾驶的赋能者” ， 虞正华表示 ， “这是魔视智能希望未来在整个自动驾驶行业所期望扮演的角色 。 ”
最后 ， 作为锚定于基于深度学习进行商业落地的AI创业公司 ， 魔视智能 通过算力、算法、数据齐头并进 。 在坚持汽车级嵌入式芯片平台路线的同时 ， 在感知算法领域已经走在行业前沿 ， 充分发挥了FPGA 特性进行DNN 深度卷积神经网络的加速和算法的快速迭代 。 数据方面 ， 建立起了一套以数据预处理为核心的完善有效的数据作业体系 。 目前魔视智能ADAS产品已经在全国30 个省采集视频测试 ， 测试总里程超过10,000,000公里。
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“自动驾驶本质是一场长跑 ， 考验的是企业的耐力 ， 需要各方面都很强” ， 虞正华表示 ， “这样一个模式带来的好处是 ， 通过多年的积累 ， 能够在算力算法数据上形成有效的闭环 ， 积累得越多 ， 整个系统的性能就会越来越好 ， 迭代的速度也会越来越快 。 ”
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