智能汽车下半场：L2、L2+有望升维至L3

9月22日，在盖世汽车主办的2023第三届智能汽车域控制器与中央计算平台创新峰会上，宝龙科技旗下宝龙灵目总经理蒋欣认为，智能化下半场，在数据驱动下， L2、L2++预计将逐步升级至L3，走向大规模量产。 此外，当前市场上，一体化停车系统的交付量正在快速增长。 25万至40万元价格区间的车型成为搭载一体化停车系统的主力。 2023年，配备一体化停车系统的车型均价预计将降至25万元。 元以下。

但如何实现功能迭代与降低成本之间的平衡，仍然是亟待解决的行业痛点。

蒋欣｜宝龙科技旗下宝龙灵木总经理

以下为演讲摘要：

过去六七年，智能汽车发展迅速。 一个显着的特点是我们的电气化得到了国内和国际的认可。 另外，智能驾驶虽然听起来好像已经被谈论了很久，但智能驾驶真正开始落地只是这几年的事，国产车型也开始配备智能驾驶。

智能驾驶与域控行业趋势

2022年，智能驾驶取得长足进步，L2级辅助驾驶已搭载在多款车型上。 工信部数据显示，2022年具备辅助驾驶功能的新车装配量将接近35%，这是智能汽车上半年的成果。 我们认为，智能汽车下半年，中高算力的域控制器、SOA软硬件解耦架构、数据驱动有望逐步将现在的L2+、L2++转变为L3，并实现商业量产。

以2022年为例，一体式域控制器将开始陆续交付。 相关数据显示，2022年，中国乘用车市场将交付78万辆预装一体化停车及停车域控制器解决方案的车辆，同比增长99.6%，预装安装率为3.9%。 预计今年将突破200万台。

来源：演讲者材料

此外，2022年交付的域控制器型号大部分仍处于25万-40万元的价格区间，平均售价达到28万元。 随着技术的进步，我们认为配备停车位一体化的车型今年均价有望进一步下降至25万元以下。

从市场解读的角度来看，目前交付的域控制器分为两部分。 第一部分就是上述25万-40万元的车型。 大多数域控制器采用的架构是针对中高端大算力的。 它的性能很好，但相应的成本也很高； 第二部分是集成的初级域控制器。 目前这些域控制器主要将传统的分布式架构集成到单个控制器中。 这种中小型算力的分化，只是结合了分布式架构。 是否能满足下一次迭代还有待观察。

从用户角度来看，用户希望实现端到端的自动驾驶。 因此，我们会更加关注用户在技术迭代过程中会关注哪些场景、希望实现哪些功能的拓展。 当我们把NOA全功能和代客泊车功能发挥到最大的时候，我们就开始实现L3级自动驾驶的进阶和跨越。

基于以上背景，现阶段想要实现集成域控制器并实现规模化量产，必须满足两方面的需求：一方面是最终用户的需求，另一方面一方面，我们必须满足产业链或OEM的需求。 。

来源：演讲者材料

从最终用户的角度来看，他们的需求相对简单。 首先，他们愿意使用它，其次，他们买得起。 所谓“愿用”，就是希望它能够真正带来安全性和舒适性，让用户在使用辅助驾驶和自动驾驶系统时有安全感。 第二是最终用户必须能够负担得起，如果他们符合他们的需求。

从产业链角度来说，我们要满足整车厂的发展需求。 当前智能驾驶的发展日新月异，很多功能正在快速迭代。 首先，OEM希望有一个平台。 一方面，平台可以覆盖不同的模型，埋藏一定的算力，为未来的升级预留空间，从而降低研发成本和管理成本。 其次，从功能角度来看，要想真正将L2+、L2++推进到L3水平，快速迭代需要足够的数据闭环和OTA能力来解决长尾问题。

国产芯片出行停车一体化域控解决方案

目前我们正在做基于国产芯片的一体化域控解决方案，主要实现单SOC芯片+MCU。 我们希望实现从L2+到L2++的功能，同时具备OTA升级的能力，即从高速NOA升级到城市NOA。 ，并希望通过记忆停车升级为AVP停车。 整个系统架构采用6视觉+5毫米波雷达和1激光雷达的解决方案。 激光雷达是可选的，不必组装。

这个高算力平台主要有以下特点： 算力最大的芯片，可以支持传感器的同时检测和运算，还可以支持BEV算法部署。 其次，支持大数据回传和OTA升级，通过数据闭环实现功能迭代。 第三，通过大算力的应用实现激光雷达的功能部署，可以将冗余安全性提升到更高的水平。

下面我来详细介绍一下该解决方案的特点。 第一个特点是通过大算力的并行计算，可以升级高阶功能。 目前，大算力可以与BEV同时运行。 此前，小域控分时运算芯片存在的问题是在行驶时无法充分利用停车相关传感器资源； 也无法真正有效地将驾驶和停车资源与计算资源结合起来。 这是计算能力较小的传统问题。 合成域控制的难度。

对我们来说，首先，集成的6V视觉和激光雷达传感器可以同时运行，通过功能组合可以升级感知和功能； 其次，我们增加了激光雷达，可以为NOA提供冗余安全； 第三，内置GPU可以实现3D渲染和相应的环绕感知融合； 最后，内置可支持800W/30帧的软件，支持数据编解码和数据闭环数据推送能力。

第二个特点是数据闭环和OTA能力，可以实现数据驱动的持续升级。 首先，OTA架构，在车载以太网的支持下，可以实现SOC和MCU的功能升级； 同时可以实现信息安全的验证； 另外，我们部署了大数据能力，可以定制大数据场景和大数据需求，可以从指定事件开始，也可以从指定场景或特殊数据开始。 通过上述起点，数据在车辆端进行脱敏，然后传回云端。 最后通过云端实现数据反馈和仿真验证以及OTA迭代和升级。

关于激光雷达，我们可以通过并行激光雷达运行，即通过主动能力，通过更准确地检测特殊场景、特殊照明等场合，更快地响应特殊路况，实现更安全的NOA功能。 或者根据不同场景灵活应对。

目前，我们的集成域控制器正在测试验证过程中，将于今年投入量产。

关于宝龙灵母

我们是宝龙灵目，有两家母公司，一家是宝龙科技，另一家是灵目科技。

宝龙科技成立于1997年，至今已有25年的发展历史。 它是2017年上市的，以前我们做的比较传统的汽车业务，但是20年前我们就已经开始做汽车电子业务了。 比如我们经常提到的空气悬架就采用了宝龙的产品。 除了汽车电子和空气悬架产品外，宝龙在智能驾驶方面也拥有十多年的经验。 十年前，我们开始生产相机、雷达和其他产品。

灵目科技成立于2018年，主要在集成域控制器的量产方面积累了长期的经验。 目前主要在域控制器软硬件平台以及基于大算力平台和并行计算的软硬件上部署自己的人工智能算法和规划控制能力。

通过星博集成域控制器实现大规模量产，我认为我们需要两个能力：一方面是强大的量产能力，包括供应链、制造和质量控制等，这是我们的基石。 这也是宝龙科技在汽车电子领域的积累带来的领先优势。 另一方面，需要前瞻性的技术能力。 在过去的十几年里，我们除了激光雷达之外，还部署了智能驾驶传感器，并且在基础域控制技术和应用技术方面也进行了全面部署。

全栈的技术能力不仅是自研，也是域控制器的关键。 未来的智能驾驶，需要对各个部分有深入的了解，并具备独立改变和协调的能力。 只有这样，才有可能做出最合适、最优的解决方案。 稳定的自动驾驶系统。

在技​​术合作方面，我们在视觉和毫米波雷达领域深耕多年。 通过视觉和雷达的研发积累，可以实现多层次的视觉雷达融合。 除了视觉雷达的融合之外，如果能够实现感知和控制方面的协同，也将带来巨大的优势。 比如，当辅助驾驶开启时，尤其是在弯道时，你会发现前面的车明明在我的车道上，但在界面上仍然会显得不碍事。 主要原因是以前独立模块输出时，视觉目标和车道线目标是完全独立的。 它们是车道线方程和拟合的结果，以及视觉检测自适应的结果。 由于双方都有误差，BEV图像最终会偏离车道。 这时，如果感知融合和控制能够实现协同效益，就可以利用原始图像的信息，避免视觉和雷达自适应独立参数化的问题，从而实现精确的目标筛选。

另外，我们的传感器技术也是全栈的。 除了激光雷达之外，我们还有一体机、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、红外传感器等全栈部署。 如果我们需要一个完整的解决方案，我们可以在域控制器上安装我们自己的全栈传感器来支持整个系统。

来源：演讲者材料

（以上内容摘自宝龙科技旗下宝龙灵目总经理姜鑫在2023年9月21-22日举行的2023第三届智能汽车域控制器与中央计算平台创新峰会上发表的《买得起的域控》： 《迈向国产芯片规模化量产与集成域控》主题演讲。）