“我们其实在打造一个超级引擎，基于AutoBrain在智能驾驶软件方面的能力，从感知、决策规划、控制同步等层面，让不同级别的智能驾驶系统能够快速适配到不同的车辆平台。”AutoBrain联合创始人兼CEO Yolanda Du向36氪表示。
从2020年起，每年似乎都被称为高级辅助驾驶量产元年，可时至今日，除了特斯拉和少数几家造车新势力的量产车型外，高级智能在乘用车领域离真正意义上的量产还相去甚远。而且，具备L2 功能的车价格高企高昂，很难成为爆款车型。
如何全方位降低智能化的门槛是整个行业关注的焦点，行泊一体无论从技术路径，还是商业路径判断，无疑是一种优化的解题思路。
去年以来，据统计有近二十家自动驾驶等相关领域的公司发布了行泊一体解决方案，激烈的竞争让这个领域充满了机遇和挑战。
另一方面，车辆智能化的进程不止由市场来驱动，从更宏观的交通安全、效率、能耗等出发点，国家也着重制定了相关政策。
特别是今年以来，从国家到地方不断释放出利好政策，8月初交通运输部发布《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》，首批18个智能交通先导应用试点项目同时出炉。
9月，上海市出台《上海市加快智能网联汽车创新发展实施方案》，进一步明确了时间节点和分级量化数据，到2025年，上海市要初步建成国内领先的智能网联汽车创新发展体系，产业规模力争达到5000亿元，具备组合驾驶辅助功能（L2级）和有条件自动驾驶功能（L3级）汽车占新车生产比例超过70%。
这无疑会加速国内主机厂推进智能化的脚步，尽管关于主机厂能否全栈自研自动驾驶解决方案的争论还在继续，但从时机选择上看，答案已经趋于明确。
“今年，国内供应商的L2 产品已经开始陆续定点上车，但市场真正放量应该还会稍晚一些。AutoBrain从明年Q2开始批量交付，首批两个定点的交付总量接近60万，后续还有多个与国内及海外主机厂的新增定点车型。” Yolanda向36氪透露道。
AutoBrain（北京奥特贝睿科技有限公司）是一家在自动驾驶领域有着近二十余年积淀的科技企业，创始团队更是有着闻名圈内的传奇色彩。
AutoBrain的创始团队曾连续登顶国内最早的的自动驾驶挑战赛；2018年即发布了首款可量产车规级智能驾驶域控制器–Mr.Pilot 1.0（NOA版本），搭载赛灵思的芯片，可针对高速场景，实现上下匝道、智能超车、智能避障等灵活操作。
带着对自动驾驶、行泊一体、城域智能导航、算力平台等领域的不少问题，36氪邀请AutoBrain联合创始人Yolanda Du进行了一次深入的访谈。
率先依托L4能力推出软硬一体的行泊一体方案
自动驾驶领域在近十年间风起云涌，诞生了无数的创新，也变成了一个成长空间不可限量的超级赛道，但事实上，人们对于无人驾驶的前瞻性研究远不止这十几年的时间。
从 2004 开始，美国国防部高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，简称“DARPA”）连续四年赞助了无人驾驶挑战赛，这个系列赛不仅涌现出了像Waymo创始人Sebastian Thrun这样的顶尖人才，让激光雷达公司 Velodyne从此备受瞩目，更是拉开了整个自动驾驶赛道的序幕。
与此同时，国内的先行者们始终处于这波热潮的浪尖。
“那时候我还在美国，被国内未来汽车挑战赛的激烈盛况，和连续多次夺冠的猛狮团队L4级别的自动驾驶能力深深震撼。”回忆多年前联合创立AutoBrain的契机，Yolanda依然难掩兴奋之情。
2011到2017年，猛狮团队连续6次获得智能车未来挑战赛的冠军，大赛同样也为中国的自动驾驶创业热潮创造了条件。
猛狮团队的负责人彭永胜、李明喜从千禧年就开始研究自动驾驶，彭永胜专注车辆整体架构，李明喜则长于智能车软件。彼时，Yolanda毕业于UC Berkeley，从事智能车决策与控制及智能交通安全研究，是特斯拉设立AutoPilot部门后的第一代核心研发工程师。
三位不同背景的创始人联合创立AutoBrain也为探索L4多传感器融合路线与纯视觉路线的结合，加速自动驾驶产业化落地创造了先决条件。
“从技术、产业、终端用户的认知等多个维度的深度认知出发，我们从创业之初就选择了与主机厂深度合作的路线，加速前装量产，广泛赋能主机厂。”Yolanda进一步详细介绍。
当行业一直在专研L4的时候，AutoBrain却始终专注探索可行的量产解决方案，AutoBrain陆续在与长城汽车、北汽、吉利等主机厂的战略合作中，提供了低阶、中阶和高阶的辅助驾驶解决方案，并且把高级辅助驾驶软件和硬件打磨成整套产品。
2018年，AutoBrain率先推出了轻量化的软硬一体的智能化平台，该平台可实现纯视觉感知、NOA/NOP功能。在2018年同期，Autobrain还自主研发了Mr.Pilot 1.0，针对高速场景实现上下匝道、智能超车、智能避障等灵活操作。
从行泊一体到全域智能
Yolanda谈到：“L2 和L4并不矛盾，现阶段无论从供应链还是终端消费者的角度来看，L2 是更行之有效的方案，能够切实落地并形成系列产品，加速助力产业发展。”
自动驾驶方案成熟与否依赖于完整技术栈中软硬件各环节的有效支撑，有着显著的木桶效应，评价系统的优劣，更多取决于其中薄弱的环节。不同级别的智能驾驶方案同样会面临来自传感器、算力平台、算法、数据等方面的技术挑战，被市场验证的方案也应该在其中寻找最佳平衡点。
在现阶段，行泊一体的确实现了扬长避短。
行泊一体的技术方案在产业化落地反面优势明显，一方面可以最大程度利用算力平台和主机厂平台化传感器，来增加设备、器件的复用，以获得更完备的环境感知，进而实现高速和低速在内的全场景覆盖；另一方面在大幅提升系统适配效率，缩短上车周期的同时，可以进一步压缩控制成本。
谈到具体产品线，Yolanda表示：“结合主机厂以及终端消费者的需求，我们已经形成了基于AutoBrain L2.5 单芯片行泊一体域控产品的完整产品矩阵，从行泊一体 Infi-pilot Lite 基础版本、到Infi-pilot Standard 版本、再到Infi-pilot Pro 版本，可以实现10-30万车型的全覆盖，更高端的行泊一体 Infi-pilot Pro 版本则可以为30万以上车型提供行泊一体、及部分城市道路场景的高级辅助驾驶功能。”
能够从高速和泊车场景，向更具应用价值的城市道路场景延伸，得益于AutoBrain过往L4级自动驾驶算法和数据上的积淀。而在15万元以下车型的覆盖方面，AutoBrain所提供更具性价比的解决方案，无疑走在了市场前列，这也是过往国内最具市场增量的乘用车领域。
也正是由于二十余年的经验积累，AutoBrain在城市道路上的各种细微之处体现了“老司机”驾驶体验，这种基于场景的优化方式或许是解决自动驾驶长尾问题的有效方案。
目前，越来越多的主机厂对高级辅助驾驶的软硬件方案表现出多元化的需求，作为自动驾驶软件供应商，Yolanda谈到AutoBrain将根据主机厂的差异化需求提供不同的合作模式：“既可以专注于提供软件服务，如同与海康汽车的深度战略合作模式，结合合作伙伴的硬件，共同交付主机厂；也可以为主机厂提供软硬一体的整体解决方案。”
像乐高一样组装自动驾驶能力
“我们的产品一定是要更安全更智能的。”Yolanda如是说：“国际知名Tier 1们最高的门槛是其产品的安全性，过去一段时间的疫情给主机厂保证产能带来了挑战，但是缺芯等状况却给国内的自动驾驶公司带来了难得的时间窗口，AutoBrain充分利用这段时间打磨产品，可以在保证安全性的基础上，用功能丰富的产品矩阵竞争。”
当下，L2 级别的智能驾驶功能主要通过三种方案实现落地：第一种是以特斯拉为代表的全栈自研；第二种是主机厂拆分高速、泊车等不同场景的智驾功能需求，选择不同供应商的解决方案再自行整合；第三种是主机厂选择行泊一体式整体解决方案。当然，不同选择各有优缺点，主机厂也已经花了很长时间来权衡利弊。
能够像特斯拉那样从芯片开始全栈自研的门槛实在太高，即便可以打通从汽车到机器人的生态，但高投入、长周期远非一般主机厂的能力范围。
“从供应链出发，综合市场等诸多维度考量，主机厂对于构建智能化能力通常会一手自研，一手去看外部供应商的方案，来寻求最大化的经济效益。未来，主机厂的自研部门和外部供应商或将长期并存，而更安全、更智能、更具性价比的方案将成为市场主流。”对于市场，Yolanda有着明确的判断。
而现在，高级辅助驾驶市场尚处于初级阶段，要达到更成熟的状态，就需要加速教育市场。一些主机厂缺少算法和数据的积累，过度依靠大量传感器和高算力芯片，大幅推高了智驾系统的前装成本，同时，也难以获得更多的数据反哺。
AutoBrain认为当务之急是快速提升市场渗透率，不管对于主机厂，还是终端消费者，让过去30万元以上高端产线才有的功能，逐步向20万甚至更低的中低端产品系列下放，这样的趋势更有利于形成智驾市场的良性生态。
对于AutoBrain而言，正如公司名字的字面意思“汽车大脑”，一直致力于为智能汽车打造会思考的操作系统，让汽车有更聪明的大脑。当然，也可以帮助主机厂根据车型定位，像乐高一样快速拼接组合智驾功能。
基于AutoBrain的超级引擎，可以在TI、英伟达、地平线等多种算力平台上，快速部署从5R1V、5R5V，到增加全场景视觉、激光雷达、高精度地图的高阶系统，针对高速、泊车、城市道路等复合应用场景，提供IACC（智能自适应巡航）、高速NOA（领航辅助）、拥堵跟随（TJP）、城市NOA（智能领航）等功能。
“抛开终端用户的功能需求，来谈自动驾驶的重要性是不科学的。”Yolanda认为：“AutoBrain的产品研发始终赋予更安全、更智能同等权重，在L2 和 L4 两条线上持续研发。目前AutoBrain的研发已覆盖到更复杂的城市道路场景，并将在Infi-Pilot Pro量产产品中实际交付。下一步我们将基于公司的Infinity产品战略收集更多的主机厂、消费者需求，不断迭代平台数据，为实现千人千面的定制化产品去赋能。”
自动驾驶技术的商业化之路很难一蹴而就，智能化的汽车不再单纯追求高配置、超豪华，针对不同的场景深度定制，为主机厂提升开发效率，为终端用户实现降本，是自动驾驶公司在复杂的竞争环境中脱颖而出的关键。
AutoBrain正如Yolanda 所说，通过打造覆盖自动驾驶和高级辅助驾驶的超级引擎，利用中国汽车智能化高速发展所带来的供应链优势，充分赋能主机厂和合作伙伴，更是让终端消费者直接受益。
