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“目前市場上有20%的項目能接受比上一輪更低的價格融資。即使是明星項目，比上一輪的加價率也從50%下降到10%~20%。”
這是全國社會保障基金理事會副理事長陳文輝在上個月的演講中透露出的一個事實，今年的融資環境之嚴峻可見一斑。
在自動駕駛行業，今年的融資情況雖不像上述那樣“嚴峻”，但察其端倪，也不同以往。專注于細分場景，規模化量產、L2及L2+級別自動駕駛的公司似乎更容易獲得投資人的青睞。
智駕科技MAXIEYE就是其中代表。
在去年接連完成A+輪與B輪融資之后，MAXIEYE再獲韋豪創芯、沄柏資本、愛芯元智C1輪聯合戰略投資。據了解，該輪估值較上一輪翻了近一倍。
其在官方披露中表示，“未來，幾方也將在戰略資源上互相協同，釋放跨界合作生態勢能，共同為汽車智能化及未來出行創造價值。”
在自動駕駛行業，to VC的故事早已不能讓人信服。MAXIEYE能連續獲得融資，其根本上在于產品端具有足夠競爭力。
在乘用車領域，MAXIEYE最近發布了MAXIPILOT? 1.0&PLUS系統，支持高性價比NOM（Navigate on MAXIPILOT?）領航輔助駕駛，并獲得合創汽車的新車型量產項目定點。
在商用車領域，MAXIEYE不僅與德賽西威（也是其B輪股東）達成高階智能駕駛的戰略合作，還獲得了東風商用車的項目定點。據了解，該公司截止2021年底已實現數十萬套商用車ADAS產品量產出貨。
能在兩個領域都做到規模化量產的公司在行業內較為少見，MAXIEYE能有如此成就或許要歸功于其感知到規控全棧自研的平臺化技術體系。
所謂平臺化，即底層架構與核心技術模塊不變，根據不同的需求對產品進行規劃，并憑借嵌入式軟件技術，在不同算力芯片上實現快速遷移。
直白點說，核心技術不變，算法可以復用，只在上層應用層面根據不同細分市場的差異化需求，進行產品定制和量產項目落地。
也正因此，平臺化技術體系賦予了MAXIEYE快速迭代的能力。
縱向來看，支持L2級全速智能巡航的MAXIPILOT? 1.0方案于去年量產，今年升級版1.0 PLUS系統則實現了高性價比的NOM領航輔助。另外，據MAXIEYE介紹，同時支持NOM及行泊一體的2.0系統將于明年發布，同樣官宣即量產。
NOM領航輔助與行泊一體的裝配是敲開高階智能駕駛大門的關鍵。
NOM領航輔助駕駛的出現及發展順應了市場對L2++智能駕駛的需求，MAXIEYE的高性價比方案也一直秉承著“用得起，愿意用”的原則，讓場景覆蓋高速公路和城市快速路領航輔助駕駛可在5-15萬的車型上搭載，真正使得高階智能駕駛體驗惠及大眾消費市場車型。
而行泊一體的發展則是給了國內tier1彎道加速的契機。這種汽車電子電氣架構由分布式向集中式演進的過程中催生的行泊車一體化技術，在國內市場備受追捧。據不完全統計，現階段至少有18家自動駕駛企業發布了支持行泊一體的智能駕駛方案，大部分將于今明兩年量產落地。
與此同時，對行車和泊車單一領域積累雄厚的外資tier1也逐漸開始打通壁壘，著手布局行泊車一體化。不過，更新迭代的速度以及對國內市場的理解仍是國內tier1的優勢，外資tier1按部就班的本土化進程已經有些追之不及，因此，他們也通過投資與合作等方式進行探索。
如博世通過投資MOMENTA來加速本土化進程；采埃孚也通過與天瞳威視的戰略合作進軍泊車領域。
而MAXIEYE作為國內tier1的新興代表，也將憑借平臺化技術體系不斷向上探索，成長。
MAXIEYE平臺化技術體系的成功，離不開成立初期對感知技術的加碼。
MAXIEYE團隊組建于2015年，創始人周圣硯博士便是視覺感知出身，師從麻省理工學院自動駕駛科學家卡爾·艾格尼馬。
聯合創始人骨干團隊，均來自車企及國際一線 Tier 1，在視覺感知和自動駕駛領域具有深厚的學術積累及前裝量產項目經驗。
在具體技術層面，據MAXIEYE副總裁楊騰飛介紹，MAXIEYE擅長在跨平臺的不同算力芯片、尤其有限算力平臺上實現算法更優效果的工程化部署。
這并不是一件容易的事情，如同一個人戴著枷鎖跳舞，前期目標很明確，但跳的過程中所遇到的難題是不可想象的，半途而廢也時有發生。
楊騰飛說：“感知算法在PC端運行一般都能得到不錯的效果，但實際上做成嵌入式產品，要在車規級的有限算力芯片上運行，這種情況下達到可量產的性能狀態是一件很難的事情，如果沒有經過大量的工程化去驗證，研發到最后可能就會發現根本做不出來，這也是不少行車項目最后爛尾的原因。”
而MAXIEYE的核心壁壘，正是將諸如這樣難而正確的事做好。
舉例而言，2020年，MAXIEYE已經可以基于單目視覺實現3D感知，當時行業內大部分依托單目視覺的量產方案在遇到上下坡場景時會出現閃退現象，而基于3D感知的單目視覺就可規避這種漏洞。
MAXIEYE視覺感知技術的研發之路，同樣是我國感知技術國產替代的崛起之路。
由于我國汽車工業起步較晚，早期產業鏈的成熟度遠不能與汽車工業出口大國相比。因此，在感知領域，早期的市場份額大多由外資廠商占據。
如以色列廠商Mobileye，早在10年前便是寶馬的技術供應商，曾占據70-80%的全球市場份額。而十年前，我國的感知技術遠不能與其同日而語。
感知技術的重要性毋庸置疑，作為自動駕駛的第一環，感知技術是自動駕駛之眼，所有的后續規劃決策都以感知為基礎才能進行。
直到今天，一個自動駕駛系統的整體上表現好壞，很大程度上都取決于感知系統的性能差異。
隨著我國自動駕駛產業鏈不斷走向成熟，國內廠商也通過各關鍵技術模塊在國產替代的浪潮中不斷獲取市場份額，以MAXIEYE為例，早在2020年，其視覺產品就已出貨超過十萬套。
不僅如此，MAXIEYE還以自研視覺為基礎構建了從感知到規控的全棧自研技術體系。
全棧自研的能力讓MAXIEYE能從每個環節都自主定義產品，為其實現規模化L2并漸進式升維打下了堅實的基礎。
得益于平臺化技術體系與早期在感知層面構建的核心壁壘，MAXIEYE的智能駕駛系統及智能視覺感知系統兩大產品在市場上都有著十分不錯的表現。
如今，MAXIEYE將下一輪增長點壓在了全局BEV架構之上。
據介紹，BEV即上帝視角維度的鳥瞰圖，是一種由神經網絡將視覺信息從圖像空間轉換到BEV空間的技術。
基于BEV技術架構，不僅將極大地提高感知精度、更好地解決目標遮擋問題、實現更優的特征融合，更重要的是可以讓感知到融合規控的技術體系更加簡約輕量化，讓自動駕駛系統策略開發更加簡單高效。
“以往面對不同Corner case，需要一些針對性的trick來解決，這種trick通常不具有普適性，多場景多trick解決方法的累加，將會讓系統越來越復雜甚至不堪負重，難以滿足規模化量產落地的需求。”楊騰飛解釋，BEV架構將徹底顛覆以往智能駕駛基于“分層式”邏輯關系的疊加開發方式，真正實現端到端。
鑒于BEV對深度學習及智能駕駛的突破性影響，業內也有人提出這樣一句話：基于圖像的深度學習推動了L2的規模化普及（包括性能和價格方面），解決空間和時序問題的BEV將引爆L3。
值得注意的是，基于BEV實現量產落地也有不少難點，比如對算力和海量數據處理能力要求更高，強大的嵌入式工程落地能力、場景資源和數據處理效率將成為最大化發揮BEV技術優勢和應用價值的關鍵。
隨著電子電氣架構的演變與車用操作系統等技術的突破，行業內部分L2級產品已進入量產應用階段并成為了各家供應商的主力產品。
在不久前的第九屆國際智能網聯汽車技術年會全體大會上，工信部裝備工業一司副司長郭守剛表示：“2021年，我國L2級輔助駕駛乘用車新車市場的滲透率達到23.5%，今年上半年更是提升到了30%。”
對此，楊騰飛告訴新智駕：“當下L2級智能駕駛的配置已經進入了一個快車道，可能用不了幾年配置率就會達到50%以上。在這樣一個增量紅利的時代，供應商如果能抓住機會，業務可能短時間內就會有爆發性增長。”
此外，L2級輔助駕駛的滲透率雖已達到了30%，國內tier1仍處于發展初期，留給自主品牌的市場空間巨大。
在增量紅利和國產替代的雙重影響下，“國內智能駕駛企業在未來幾年可能會迎來一個加速發展期。”
作為漸進式路線的忠實擁護者，MAXIEYE一直將L2的規模化量產作為突破高階自動駕駛的起點。
一方面，L2的規模裝車可以有效地積累原始數據，憑借數據積累與技術突破可以讓L2做到漸進式升維至L3，L4、乃至L5。
另一方面，L2的規模化量產也可以讓消費者走出傳統燃油車時代固有的思維模式，建立技術信任和新的體驗認知。
“在配置為1R1V（一個攝像頭與一個毫米波雷達）的L2級系統上，我們就會去部署數據閉環系統。通過大量的數據回傳幫助我們去進行技術迭代，快速推出新的產品。”MAXIEYE表示， “L2級自動駕駛系統裝配的量越大，數據回傳越多，新的技術迭代就越快。”
現階段把L2做好似乎也成為了行業內大部分公司的共識，不少曾專注于L4級自動駕駛研發的公司，也開始降維做L2級的產品。
然而，L4級公司想要做好L2似乎同樣不是一件容易的事。差異化的底層系統架構、以及兩種路線對傳感器和硬件算力平臺的配置思路，最終回歸到L2市場規模化所關注的底層邏輯，該走的路是繞不開的。
對于漸進式路線和躍進式路線，楊騰飛的比喻十分形象，“由儉入奢易，由奢入儉難。”
而這也正是MAXIEYE的堅持所在。
在L2規模化量產的同時，MAXIEYE面向高階智能駕駛的升維之路也已經悄然開始。
前不久，深圳出臺立法條例明確支持L3級自動駕駛合法上路，這也是一個信號。對此，楊騰飛告訴我們。
“基于BEV等關鍵技術，MAXIEYE也將加速L3的產品布局和量產進度。”
據MAXIEYE介紹，本輪所得資金將主要用于智能駕駛高階技術研發投入及乘用車L2以上規模化量產的供應鏈儲備。
這正符合MAXIEYE一直以來堅持的，以規模化L2為基礎的漸進式升維路線。
當下，行業發展也正如此，L2級輔助駕駛滲透率加速提升，各家廠商的產品規模量產，核心技術不斷突破。
在L2增量紅利和國產替代雙重催化下，可能用不了多久，中國汽車行業便會跑出幾家頭部企業。
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