量产，对于自动驾驶企业，无论是L2级还是L4级，已经成为最受关注的点。对于走到量产阶段的自动驾驶企业，虽不能保证在终局胜出，但至少拿到了下一个赛场的入场券。

从这个角度看，宏景智驾是可以有些小骄傲的。三个月前「智车星球」与其创始人刘飞龙交流时，对方就透露2021年宏景智驾L2+ADAS方案的装机量在10万套左右；而到今年，这个数字预计将达到20万到30万，同时，目前国内TOP15的主流车企中，超过1/3都是宏景智驾的客户。

2018年成立的宏景智驾，发展可谓高效。在刘飞龙看来，很重要的一个原因是宏景智驾拥有“软件硬件全部inhouse”的能力，也就是软件和硬件全都掌握在自己手中。

但在此前的披露中，对软件部分宏景智驾提及较少，因此在9月16日举办的2022世界智能网联汽车大会上，宏景智驾联合创始人兼软件算法VP董健带来了其软件算法栈最新动态的分享。

△宏景智驾联合创始人兼软件算法VP董健

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坚持渐进式道路

在上一次和刘飞龙的交流中，我们能清晰感受到宏景智驾对市场变换的灵敏。虽然是从L4起步，但很快就将重心切到了辅助驾驶赛道。

在这次交流过程中，董健也多次提到，宏景智驾将坚定地走“渐进式”路线。这样做的好处显而易见，除了能让企业活下去，还能在产品量产落地的过程中达成测试+数据回传的目的，从而确保高阶产品线具备稳固量产的基础和数据支撑。

目前，宏景智驾在乘用车市场有两条主要产品线，其一为L2 ADAS方案，以1R1V或者单V为主的标准化产品线，在董健看来，其L2产品已经是“货架产品”，无需再有过多资源上的投入，处于拷贝——复制——交付的阶段。

另一条产品线是L2.5级产品，主打高速智慧领航和行泊一体方案。在这条产品线又有两个分支，一个是基于宏景智驾HyperPilot 2.0计算平台打造的5R6V12S架构产品，已于去年广州车展上发布，将在今年年底交付国内某主机厂；另一款产品则是脱胎于宏景智驾HyperPilot 2.5计算平台，采用的是5R10V12S架构，对车辆的侧面感知能力进行了加强，支持高精地图和导航地图，是今年宏景智驾的主推产品。据董健介绍，该产品目前已和国内两家主机厂的5-6款车型开展量产合作，最早一款已在今年7月份量产交付。

△宏景智驾平台产品方案对比

同时，由于产品具有平台化、模块化特性，其高速智驾系统同样适用商用车。目前在重卡领域，宏景智驾已为安能、顺丰、中储等物流客户提供了点对点自动驾驶运输物流服务，实现了3%~5%的节油率。同时，针对重卡还做了针对性功能的添加，例如预测节能，自动大车避让、异性物避让等。

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完善的软件产品体系

从功能实现来看，宏景智驾与同类型企业没有太大差别，脱颖而出的关键在于产品性价比。“行车功能我们非常有信心，我们可以使用相对低的传感器配置实现相同的ADAS功能，一些国内的主机厂都有工程团队评估过我们的产品性能，都得到了很好的评价。在车规级的低成本传感器上实现高性能算法，是宏景比较突出的优势。” 董健介绍道，在她看来，能做到这些，与宏景智驾全栈自研的软件算法平台有着重要关系。

该软件算法平台由底层软件、应用层软件、中间件、开发工具链、数据平台等组成，具备完整的算法栈。宏景智驾HyperASW 应用层软件历经多个量产车型打磨，具备感知规控全栈自研能力，能全面覆盖市场主流智驾功能。同时，通过软硬件解耦、模块化软件适配不同SOC、可配置功能交付等多种模块化交付方式，灵活高效地满足客户不同需求。

HyperOS 中间件同样由宏景智驾自主研发，具备通用性、易用性、复用性、安全性、稳定性五大特性，可在满足信息安全与功能安全要求的前提下，高效适配应用层软件与工具链产品，并进一步降低开发成本，提升开发效率。

宏景智驾的HyperDevTools 开发工具链可以通过一整套自动与半自动组件实现从数据采集、切片、存储、后处理到生命周期管理的完整数据闭环，并且支持直观的数据显示、简洁的人机交互界面、可视化的底层通信诊断与数据分析，极大提高研发人员的工作效率。此外，HyperDevTools完整的场景库分类与标签体系，能够支持前后端软件的大规模回归分析与真值标注、测评、算法训练，可以帮助持续提升场景库的丰富程度，推动产品不断进化。

产品持续进化的基础是数据。宏景智驾所有量产及研发项目均采用数据埋点回传，通过测试车和量产车分别回传全量数据及埋点触发数据。基于海量数据，宏景智驾持续迭代优化算法模型，训练出了完善的数据平台HyperDataInfra。经过数据平台的加工与处理，海量的信息才能够更高效精准地服务于产品研发升级，形成“量产-数据-算法”的良性循环。

其次在后端的规控和决策层面，宏景智驾使用了多套规控算法同时运行和多层决策规划结构来满足量产系统的鲁邦性要求和提升用户体验。

根据董健介绍，目前的规控主要包括AD planning这种偏向L4的解决方案和传统的ADAS Planning方案，根据ODD场景条件不同切换降级。

“例如在有高精地图的地方可以使用算力要求比较高的规控算法，如果超出范围，就需要使用降级算法。因为C端用车难以控制使用场景，所以必须有一套比较鲁棒的降级算法，让车辆能够在任何场景和地域里启动ADAS功能。再加上一个mrc（最小的风险），这三套规控系统能完整满足量产要求。”董健说道。

在多层决策规划架构上，宏景智驾根据使用功能距离分成了四级规控架构：第一层是距离大于2000米的全局规划，重点在全局车速实时规划；往下一层是200~2000米的中期决策规划，主要做预测性车速规划和动态车道规划；再下一个层级为局部决策规划，范围是在200米以内，主要流程包括意图预测——交互决策——时空规划，重点与道路上的障碍物完成决策反馈；最后在10米以内的执行层规划主要是横纵向紧耦合的独立MPC模型预测控制。董健认为，决策是自动驾驶比较难的一个点，与功能体验关系非常大，“因此我们会提供这样一个更细分决策规划层级，去做得更细致一些。”

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快与慢

在交流的一开始，董健就透露2022年宏景智驾的在手订单约有4.9亿，2023年订单预计将超过10亿，增速很快。但这里的订单基本还是来自宏景智驾的基本盘——L3级以下平台产品。

对此，也有质疑声提出今年9月底左右，以长城魏派和小鹏汽车为代表的企业就将推出高级城市辅助驾驶，而宏景智驾却将HyperPilot 3.0产品SOP的时间规划到了2024年，从时间上看是否会落后于市场？

对此，董健表示宏景智驾很明确的节奏和打法。

“从L2到L2.5到再往上走，并不是完全推翻了原有算法架构，很多事情可以‘继承’，会在基础上去做升级。在过去的ADAS项目中场景和数据都是可以积累下来去迭代到更高级的自动驾驶功能上，是有一定的延续性的。从我们的角度看，现在更多精力是放在L2.5，把一件事情先做扎实，然后再到下一步。”

虽然目前不是重点，但宏景智驾有一支专门的研发团队在做城市NOP方面的研发积累，上面提到的三层规控和多层决策架构，同样也适用于城市NOP功能。

△宏景智驾辅助驾驶域控制器

在整个交流过程中，董健多次提到量产的重要性，对于技术应用上的“第一”，宏景智驾并不是最看重的，能做好、能把量做大才是宏景智驾的核心“KPI”。因为更强的量产能力才有可能在后续跑得更快，才更容易打动客户拿到更多定点。

作为完成这个核心“KPI”的重要支撑，宏景智驾的软件团队目前在整个企业公司的占比已经超过了一半，董健更是表示明年将扩招到300人。“对宏景智驾来说，软件是目前投入最大的一部分，我们希望后续能为公司创造高利润。目前公司虽然收益很高，但我希望通过软件把利润做上去，还有就是通过软件实现更多的升级和功能。我们老板说了，未来三年我们将在软件方面累计投入10个亿。”董健说道。

以下为现场交流QA速记整理，有一定删减

Q：宏景智驾选择芯片合作方的原则？

A：一个是从软件算法层面和功能层面，包括各方面的芯片配置是不是能满足我们的要求。另外还有一些在商务上的合作因素也是一个重要的点。

Q：现在很多自动驾驶供应商的方案都是基于高精地图的，如果没有高精地图的话，是相当于现有算法推倒重来还是一个简单的减法？

A：难度不大。主要是在定位和感知上会有区别，但对于后端规控来说，其实还是可以用原来的操作去做。

没有高精地图的方案肯定是我们会考虑的方向，因为刚才也提到现在法规还没有下来。同时没有那么多数据给到我们做迭代，所以很大程度上影响了一些功能的开发。

目前BEV方案里其实能看到自建地图的优势，大家都看到了它的可行性和可落地性。

Q：目前宏景智驾订单量比较大，后续关于数据的存储和训练这一块，有什么样的规划？

A：首先因为合规的方案是不能放在公有云上的，需要跟图商一起合作放在专属的或者私有云上，然后要做合规透明，监管上要有人来承担一些风险责任。我们近期就整个合规方案也在和各个厂商探讨。我们的量还没有那么大，现有的数据平台架构其实已经足够。

Q：重卡和乘用车软件上的复用率大概是多少？不同点主要在什么地方？两者的业务量占比是多少？

A：前端的感知大部分是一样的，从决策开始到规划控制会有一些区别。卡车会更细，因为它要做一些速度规划和节能预测，所以会在速度层面做得更细致一些。控制方面卡车和乘用车还是不太一样，比如卡车有时候满载，有时候空载，整体重心都不在一个位置上，所以这块一定要做一些处理，否则控制就会不稳定。还有节能对重卡来说非常关键，我们接触的所有物流客户几乎最关心都不是人力成本的节省，而是能不能省油，这是最快能落地带来效益的。

从业务量来说目前还是乘用车占比更大。

Q：在您的介绍中感觉宏景智驾的重点是放在规控和决策层面，感知这一块也是自己做还是合作的芯片厂商来做？

A：融合规控相对而言是我们比较有优势的一块，感知我们也是一直定位要自己做，但不排除在一些项目里会交给合作伙伴。我们的感知可以说是农村包围城市的路线，从环视到周视到前视，一步步去实现量产，我们目前泊车里面的感知都是自己来做的。另外像激光雷达、毫米波雷达这类3D感知也是我们做的。

Q：ADAS功能在整车的价值体系里面占比并不多，成熟之后也就变成了制造业范畴，天花板并不高，如何看待这点？

A：虽然ADAS整体价值偏低，但基数非常大。而且目前80%以上还是在外资企业手里，我们还有很大空间。

我们在把低级别辅助驾驶做成货架产品之后，就可以实现商业上的复制，后续只要投入极少的人就可以拿下一个车型。同时研发上我们还会持续往上迭代走渐进式路线，下一步可能在3.0平台上向城市智能领航这些高级的功能前进，随着政策的开放，我们也希望能够逐步推进。

Q：未来3.0平台的产品是否会和车路协同相结合？有没有接口？

A：这条线我们一直在关注。但目前V2X还处于一个不知道谁去买单的阶段，技术端是可实现的，但商业上的闭环还没有做起来。

Q：如果和业界其他做ADAS的友商比较，咱们处于一个什么样的水平？

A：如果说ADAS的话，我们还是比较有自信，是做得比较头部的，而且像我们这样的行泊一体也比较少，因为我们自己做硬件也做系统，所以能很好的把控，这是我们的天然优势。

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